description:"Pasang SnapOtter dengan Docker dalam satu perintah. Termasuk penyiapan Docker Compose, membangun dari sumber, dan gambaran lengkap fitur."
Jelajahi UI lengkap di [demo.snapotter.com](https://demo.snapotter.com), tanpa pendaftaran atau instalasi diperlukan.
:::
## Quick Start {#quick-start}
```bash
docker run -d --name SnapOtter -p 1349:1349 -v SnapOtter-data:/data snapotter/snapotter:latest
```
Kontainer tunggal ini menjalankan semua yang dibutuhkannya: tanpa `DATABASE_URL` yang diatur, ia memulai PostgreSQL dan Redis sendiri pada antarmuka loopback (mode embedded) dan menyimpan semua data di volume `SnapOtter-data`. Ini adalah cara tercepat untuk mencoba SnapOtter atau self-host di homelab. Untuk produksi, jalankan stack [Docker Compose](#docker-compose) di bawah, yang menjaga PostgreSQL dan Redis di kontainer mereka sendiri. Mode embedded berjalan sebagai root (default) dan mati secara otomatis segera setelah Anda mengatur `DATABASE_URL`.
Memasang di Raspberry Pi, laptop lama, atau VPS kecil? Lihat [Penyiapan Sumber Daya Rendah](/id/guide/low-resource) untuk panduan yang sudah disetel dan apa yang bisa diharapkan dari perangkat keras terbatas.
Anda akan diminta mengubah kata sandi Anda saat login pertama.
::: tip Analitik Produk Anonim
SnapOtter menyertakan analitik produk anonim secara default. Untuk mematikannya, buka **Settings → System → Privacy** dan matikan **Anonymous Product Analytics**. Analitik berhenti segera untuk seluruh instance.
Anda juga dapat mengatur variabel lingkungan `SNAPOTTER_TELEMETRY=0` (`false` dan `off` juga berfungsi) untuk menonaktifkan semua telemetri untuk instance tanpa rebuild.
Pemantauan kesalahan didukung oleh [Sentry](https://sentry.io), yang mensponsori SnapOtter melalui program open-source-nya.
Untuk detail tentang apa yang dikumpulkan, lihat [Apa yang dikumpulkan SnapOtter](/id/guide/telemetry).
Tambahkan `--gpus all` untuk penghapusan latar belakang yang dipercepat NVIDIA CUDA, peningkatan skala, penyempurnaan wajah, dan pemulihan. OCR tetap berbasis CPU dan bekerja pada image yang sama dengan atau tanpa akses GPU:
docker run -d --name SnapOtter -p 1349:1349 --gpus all -v SnapOtter-data:/data snapotter/snapotter:latest
```
Membutuhkan [NVIDIA Container Toolkit](https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/latest/install-guide.html). Otomatis kembali ke CPU ketika CUDA tidak tersedia. Akselerasi iGPU Intel/AMD melalui VA-API, Quick Sync, atau OpenCL saat ini tidak didukung untuk inferensi AI. Lihat [Docker Tags](/id/guide/docker-tags) untuk benchmark.
:::
::: details Juga di GHCR
```bash
docker run -d --name SnapOtter -p 1349:1349 -v SnapOtter-data:/data ghcr.io/snapotter-hq/snapotter:latest
```
Kedua registry mempublikasikan image yang sama pada setiap rilis.
:::
## Docker Compose {#docker-compose}
```yaml
services:
SnapOtter:
image:snapotter/snapotter:latest # or ghcr.io/snapotter-hq/snapotter:latest
Rangkai perkakas menjadi alur kerja multi-langkah dan terapkan ke satu gambar atau seluruh batch:
1. Buka **Pipelines** di sidebar.
2. Tambahkan langkah (perkakas apa pun, pengaturan apa pun).
3. Jalankan pada satu file, atau seluruh batch sekaligus.
4. Simpan pipeline untuk digunakan kembali nanti.
Pipeline mengizinkan 20 langkah secara default. Atur `MAX_PIPELINE_STEPS=0` untuk membuat batas tak terbatas.
### Pustaka File {#file-library}
Setiap file yang Anda proses dapat disimpan ke pustaka **Files** Anda. SnapOtter melacak riwayat versi lengkap sehingga Anda dapat menelusuri setiap langkah pemrosesan dari unggahan asli hingga output akhir.
Penyimpanan bersifat eksplisit: hasil yang Anda simpan ke pustaka disimpan hingga Anda menghapusnya, sedangkan hasil yang Anda proses dan biarkan tidak disimpan dihapus otomatis setelah 72 jam (dapat dikonfigurasi melalui `FILE_MAX_AGE_HOURS`).
### REST API & API Key {#rest-api-api-keys}
Setiap perkakas dapat diakses melalui HTTP:
```bash
curl -X POST http://localhost:1349/api/v1/tools/image/resize \
Buat API key di bawah **Settings → API Keys**. Lihat [referensi REST API](/id/api/rest) untuk semua endpoint, atau kunjungi [http://localhost:1349/api/docs](http://localhost:1349/api/docs) untuk referensi interaktif.
### Multi-Pengguna & Tim {#multi-user-teams}
Aktifkan beberapa pengguna dengan kontrol akses berbasis peran: