Ollama Cloud einrichten¶

Hier erfährst du, wie du PhotoPrism mit Ollama Cloud verbindest, um detaillierte Bildunterschriften und präzise Kategorien zu erzeugen – ohne eine lokale Ollama Instanz betreiben zu müssen.

Schritt 1: API‑Key erstellen¶

Um Ollama Cloud nutzen zu können, benötigst du ein Konto bei ollama.com und einen gültigen API‑Key, den du unter https://ollama.com/settings/keys erstellen kannst.

Schritt 2: Umgebung konfigurieren¶

Füge die Umgebungsvariablen OLLAMA_BASE_URL und OLLAMA_API_KEY zum photoprism‑Dienst in deiner compose.yaml (oder docker-compose.yml) Datei hinzu, wie im folgenden Beispiel gezeigt.¹

compose.yaml

services:
  photoprism:
    image: photoprism/photoprism:latest
    environment:
      OLLAMA_BASE_URL: "https://ollama.com"
      OLLAMA_API_KEY: "your-api-key"
      ...

Mit diesen Variablen verwendet PhotoPrism automatisch den Ollama Cloud Endpunkt für alle Ollama‑basierten Modelle, die in deiner vision.yml konfiguriert sind. Du musst weder Service.Uri noch Service.Key in der Modellkonfiguration angeben – beides wird aus den Umgebungsvariablen übernommen.

Wenn OLLAMA_BASE_URL auf https://ollama.com gesetzt ist, wechselt PhotoPrism automatisch zu den Cloud‑Standardeinstellungen. Ein API‑Key allein erzwingt keine Cloud‑Nutzung. Die Namen der Cloud‑Modelle ändern sich und werden gelegentlich ohne Vorankündigung eingestellt. Wir empfehlen daher, ein explizites, aktuell verfügbares Model: in vision.yml festzulegen – zum Beispiel minimax-m3:cloud – und die Liste der Cloud‑Modelle zu prüfen, falls die Erzeugung von Kategorien oder Bildunterschriften nicht mehr funktioniert.

Schritt 3: Modelle konfigurieren¶

Erstelle eine neue Datei vision.yml in deinem Konfigurationspfad (Standard: storage/config) oder bearbeite die vorhandene Datei im storage/config‑Verzeichnis deiner PhotoPrism‑Instanz, wie im folgenden Beispiel.

Da die Service‑URI aus OLLAMA_BASE_URL übernommen wird, kannst du den Service‑Block weglassen:

vision.yml

Models:
- Type: labels
  Model: minimax-m3:cloud
  Engine: ollama
  Run: auto
  Service:
    Think: "false"
- Type: caption
  Model: minimax-m3:cloud
  Engine: ollama
  Run: auto
  Service:
    Think: "false"

Stelle sicher, dass die konfigurierten Modelle auf Ollama Cloud verfügbar sind. Du kannst die Liste der unterstützten Cloud‑Modelle durchsuchen, um zu sehen, welche verwendet werden können. Ein manuelles Herunterladen ist nicht nötig – Cloud‑Modelle werden remote bereitgestellt.

Plan und Nutzungsbedingungen eines Modells vorab prüfen

Ollama Cloud rechnet nach Nutzungsstufe ab, und nicht jedes Modell ist gleich abgedeckt. Einige fallen ganz aus den Plänen heraus — sie setzen ein kostenpflichtiges Abo und zusätzliche Nutzungs‑Credits pro Token voraus, was sie für Captions oder Labels über eine ganze Bibliothek hinweg ungeeignet macht. Öffne die Seite des Modells auf ollama.com und lies die Bedingungen, bevor du es aktivierst — die Kosten eines ersten vollständigen Durchlaufs werden leicht unterschätzt.

Nicht‑englische Ausgaben kosten mehr. Für dieselben Bilder benötigten arabische und hebräische Captions je nach Modell 13–116 % mehr Ausgabe‑Tokens als englische, während sich die Prompt‑Tokens kaum änderten. Ausgabe‑Tokens sind in Preislisten meist die teurere Seite, sodass eine nicht‑englische Bibliothek auf demselben Modell spürbar mehr kosten kann.

Die Einstellung Service.Think: "false" hält das Reasoning des Modells aus Captions und Kategorien heraus. Viele aktuelle Modelle sind Thinking‑ bzw. Reasoning‑Modelle, und bei aktiviertem Reasoning geben neuere Ollama‑Versionen dieses im Ergebnis aus (Captions beginnen mit Text wie "The user wants a concise description of the provided image…" und das Label‑JSON lässt sich nicht mehr parsen). Auf PhotoPrism 260601 und älter ist dies erforderlich, damit das Reasoning nicht in Captions und Kategorien landet; spätere Releases deaktivieren das Ollama‑Reasoning standardmäßig, sodass es dort eher eine Absicherung als eine Voraussetzung ist. Es bleibt überall harmlos. Aktiviere Reasoning nur bewusst wieder mit Service.Think: "true".

Lege für die Cloud‑Nutzung immer ein explizites Model: fest: Der eingebaute Standardwert kann dem aktuellen Katalog von Ollama Cloud hinterherhinken (Modelle werden gelegentlich eingestellt). Das Festlegen eines aktuell verfügbaren Modells wie minimax-m3:cloud vermeidet Unklarheiten und hält die Erzeugung von Kategorien und Bildunterschriften funktionsfähig.

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Scheduling Optionen¶

Run: auto (empfohlen) führt das Modell automatisch aus, nachdem die Indexierung abgeschlossen ist, damit der Import bzw. die Indexierung nicht ausgebremst wird. Gleichzeitig bleiben manuelle Aufrufe und zeitgesteuerte Ausführungen möglich.
Run: manual deaktiviert die automatische Ausführung, sodass du das Modell nur manuell über photoprism vision run -m caption oder photoprism vision run -m labels startest.

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Konfigurations Tipps¶

PhotoPrism wertet Modelle von unten nach oben in der Liste aus. Wenn du die Ollama Einträge unterhalb anderer Modelle platzierst, werden Ollama‑Modelle bevorzugt, während andere als Fallback erhalten bleiben.

Von Ollama generierte Captions und Labels werden automatisch mit der Source ollama gespeichert. Du musst daher keinen speziellen source‑Wert angeben, außer du möchtest die Quelle explizit überschreiben.

Prompt‑Lokalisierung

Wenn du Ausgaben in anderen Sprachen erzeugen möchtest, lasse die Basisanweisungen im Prompt auf Englisch und ergänze nur die gewünschte Sprache (z.B. "Respond in German"). Dieses Vorgehen funktioniert sowohl für Caption‑Prompts als auch für Label‑Prompts.

Schritt 4: PhotoPrism neu starten¶

Führe die folgenden Befehle aus, um photoprism neu zu starten und die neuen Einstellungen zu übernehmen:

docker compose stop photoprism
docker compose up -d

Anschließend kannst du die photoprism vision CLI‑Befehle im Terminal verwenden, z.B. photoprism vision run -m caption zum Erzeugen von Captions oder photoprism vision run -m labels zum Erzeugen von Kategorien.

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Troubleshooting¶

Konfiguration überprüfen¶

Wenn Probleme auftreten, prüfe zuerst, wie PhotoPrism deine vision.yml‑Konfiguration geladen hat. Das geht mit folgendem Befehl:

docker compose exec photoprism photoprism vision ls

Der Befehl gibt die Einstellungen aller unterstützten und konfigurierten Modelltypen aus. Vergleiche das Ergebnis mit deiner vision.yml‑Datei, um zu bestätigen, dass die Konfiguration korrekt geladen wurde, und um Parsing‑Fehler oder Fehlkonfigurationen zu erkennen.

Test Runs durchführen¶

Die folgenden Terminal‑Befehle führen jeweils einen einzelnen Lauf für den angegebenen Modelltyp aus:

photoprism vision run -m labels --count 1 --force
photoprism vision run -m caption --count 1 --force

Wenn du nicht die erwarteten Ergebnisse erhältst oder Fehler bemerkst, kannst du die Befehle erneut mit aktiviertem Trace‑Log‑Modus ausführen, um Anfrage und Antwort zu untersuchen:

photoprism --log-level=trace vision run -m labels --count 1 --force
photoprism --log-level=trace vision run -m caption --count 1 --force

Nicht relevante Konfigurationsdetails wurden zur besseren Lesbarkeit ausgelassen. ↩