安装

Frigate 可运行在任何拥有 Docker 的主机上，甚至可以作为Home Assistant Add-on 插件运行。但需要注意的是，Home Assistant 插件并不等同于集成。无论你是将 Frigate 作为独立 Docker 容器运行还是作为 Home Assistant 插件运行，都需要通过额外的集成将 Frigate 接入 Home Assistant 内。

提示

若你已通过 Home Assistant 插件安装 Frigate，请查阅入门指南进行配置。

依赖项

MQTT Broker（可选） - Frigate 本身可以不依赖 MQTT Broker 运行，但如果你想使用 Home Assistant 集成功能就必须要安装并配置 MQTT。Frigate 和 Home Assistant 必须连接至同一个 MQTT Broker 服务器。

硬件准备

操作系统

Frigate 最好工作在安装了 Docker 的 Debian 系宿主机上获得最佳性能；同时，你需要让 Frigate 能够直通访问底层硬件（例如 Coral 这类 AI 加速器以及显卡）。不建议在 Proxmox、ESXi、Virtualbox 等虚拟化平台上运行 Frigate（尽管有一部分用户尝试在 Proxmox 上运行成功）

Windows 系统未获官方支持，但有用户通过 WSL 或 Virtualbox 成功运行。需注意的是在 Windows 下，显卡或 Coral 等设备的直通可能比较麻烦。如需帮助，可查阅历史讨论或问题记录。

存储

Frigate 容器在运行时会对以下目录进行读写操作，你可以通过 Docker 卷映射将这些目录挂载到宿主机的任意位置：

• /config: 用于存储 Frigate 配置文件及 SQLite 数据库。运行期间还会生成若干临时文件。
• /media/frigate/clips: 快照存储目录（未来可能更名为 snapshots）。目录结构为系统自动管理，禁止手动修改或浏览。
• /media/frigate/recordings: 录像片段内部存储目录。目录结构为系统自动管理，禁止手动修改或浏览。
• /media/frigate/exports: 通过网页或 API 导出的视频片段和延时摄影存储目录。
• /tmp/cache: 录像片段缓存目录，原始录像会先写入此处，经校验并转为 MP4 格式后移至 recordings 目录。通过clip.mp4接口生成的片段也在此拼接处理。建议使用 tmpfs 挂载此目录
• /dev/shm: 解码帧原始数据的共享内存缓存（不可修改或手动映射）。最小容量受下文 shm-size计算规则影响。

端口

Frigate 会使用以下端口，根据实际需要对以下端口进行映射。

端口	说明
8971	提供未 TLS 加密带身份验证的页面和 API 访问，请使用反代应用（例如 Nginx）代理此端口（并最好配置 TLS 加密）。
5000	提供给内网的未加密且无需认证的 页面 和 API 访问。该端口使用需要严格限制，仅限 Docker 内部网络中使用，供与 Frigate 集成的服务调用。
8554	提供未加密的实时视频流转发服务（默认无需认证）。可通过配置文件中 go2rtc 模块启用认证功能。
8555	提供双向通话支持的 WebRTC 连接服务。

Docker Compose 配置生成

Docker Compose 配置生成器

根据你的硬件配置和需求自动生成 Frigate 的 Docker Compose 配置

设备类型

选择设备类型:

Intel GPU

Intel 核显/独显

爱芯AXERA

AXERA 算力卡

Apple Silicon

Mac M 系列处理器

🍓

树莓派

ARM 设备

NVIDIA GPU

TensorRT 加速

NVIDIA Jetson

Jetson 开发板

AMD GPU

ROCm 加速

RockChip

瑞芯微开发板

昇锐

Synaptics NPU

💻

标准 x86_64

通用 PC/服务器

镜像配置

使用国内镜像源加速（推荐）

使用官方镜像

存储路径配置

配置文件/数据库/模型缓存目录：

录制文件目录：

硬件加速配置

USB Coral (TPU)

PCIe Coral (TPU)

GPU 加速（/dev/dri）

Intel NPU (/dev/accel)

Hailo NPU (/dev/memx0)

端口配置

启用 5000 端口（无鉴权访问）

其他配置

RTSP 密码：

时区:

共享内存（SHM）:

生成的配置

警告

使用 Snapcraft 构建版 Docker 的用户只能将存储位置设置在 $HOME 目录下。

计算所需的共享内存大小（shm-size）

Frigate 使用共享内存(shm)处理视频帧。Docker 默认提供的 shm-size 为 64MB。

对于 2 个 720p 摄像头的检测场景，一般 128MB shm 就足够了。若出现"Bus error"错误退出，通常是由于高分辨率摄像头过多，需通过 using --shm-size （或者 Docker Compose 中的service.shm_size）增加 shm 容量。

注意：Frigate 容器日志也会占用最多 40MB 的 shm，计算时需计入。

SHM 计算器

根据摄像头分辨率和数量计算所需的共享内存 (SHM)

宽度 (Width):

高度 (Height):

摄像头数量:

计算结果

66.63MB

单摄像头: 26.63MB

公式: (width × height × 1.5 × 20 + 270480) ÷ 1048576

含日志: + 40MB

常用预设

Home Assistant 插件无法单独设置容器共享内存。但由于 Home Assistant Supervisor 默认分配总内存的 50%给/dev/shm（例如 8GB 内存机器可分配约 4GB），通常无需额外配置。

特定硬件的额外设置步骤

以下部分包含仅在使用特定硬件时才需要的额外安装步骤。如果你未使用这些硬件类型中的任何一种，可以直接跳转到 Docker 安装章节。

树莓派 3/4

默认情况下，树莓派对 GPU 可用内存进行了限制。如需使用 ffmpeg 硬件加速功能，必须按照官方文档说明，在config.txt中将gpu_mem设置为最大推荐值以增加可用内存。

需要特别注意 USB Coral 功耗问题。若同时使用 SSD 等其他 USB 设备，可能因供电不足导致系统不稳定必须使用带独立电源的外置 USB 集线器。部分用户反馈此款产品（推广链接）可稳定运行。

Hailo-8

Hailo-8 和 Hailo-8L AI 加速器提供 M.2 和树莓派 HAT 两种规格。M.2 版本通常通过 PCIe 载板连接，作为 AI 套件组成部分与树莓派 5 对接；HAT 版本则可直接安装于兼容的树莓派机型。两种规格在 x86 平台亦通过兼容性测试，具备多平台适配能力。

安装

警告

在树莓派Bookworm系统版本中，内核内置的 Hailo 驱动版本较旧，与 Frigate 不兼容。你必须按照下方的安装步骤安装适配的驱动版本，且必须按步骤 1 的说明禁用内核内置驱动。

在树莓派Trixie系统版本中，内核已不再预装 Hailo 驱动。该驱动通过 DKMS 方式安装，因此不存在下文所述的驱动冲突问题，你只需直接运行安装脚本即可。

1. 禁用内置 Hailo 驱动程序（仅限 树莓派Bookworm系统版本）:

   NOTE

   如果你的设备不是搭载Bookworm版本系统的树莓派，请跳过此步骤，直接进入步骤 2。

   以及，如果你的树莓派使用的是Trixie系统，也同样跳过此步骤，直接进入步骤 2。

   首先，检查驱动当前是否已加载：

   lsmod | grep hailo

   如果显示 hailo_pci，则将其卸载：

   sudo modprobe -r hailo_pci

   接下来找到内核内置驱动文件并修改其名称，使其无法被加载。 重命名操作可保留原驱动文件，便于后续需要时恢复。

   首先，查找当前已安装的内核模块：

   modinfo -n hailo_pci

   可能会输出的内容示例：

   /lib/modules/6.6.31+rpt-rpi-2712/kernel/drivers/media/pci/hailo/hailo_pci.ko.xz

   将输出的模块路径保存至变量（请不要复制文档上方给出的实例）：

   BUILTIN=$(modinfo -n hailo_pci)

   接着通过追加后缀.bak来重命名该模块：

   sudo mv "$BUILTIN" "${BUILTIN}.bak"

   现在刷新内核模块映射表，让系统识别到上述修改：

   sudo depmod -a

   重启你的树莓派：

   sudo reboot

   重启后，验证内置驱动是否未加载：

   lsmod | grep hailo

   此命令应返回无结果。

2. 运行安装脚本:

   下载安装脚本：

   wget https://raw.githubusercontent.com/blakeblackshear/frigate/dev/docker/hailo8l/user_installation.sh

   添加可执行权限：

   sudo chmod +x user_installation.sh

   运行脚本：

   ./user_installation.sh

   该脚本将执行以下操作：

   • 安装必要的构建依赖项
   • 从官方代码库克隆并编译 Hailo 驱动
   • 安装驱动程序
   • 下载并安装所需的固件
   • 配置 udev 规则

3. 重启系统:

   脚本执行成功后，请重启设备以加载固件。

   sudo reboot

4. 验证安装:

   重启后，请验证 Hailo 设备是否就绪可用：

   ls -l /dev/hailo0

   对于其他安装方式，请按以下步骤完成安装：安装完成后，你应能在设备列表中看到 Hailo 设备。你还可以通过以下方法验证驱动是否已加载：

   lsmod | grep hailo_pci

   验证驱动版本：

   cat /sys/module/hailo_pci/version

   验证固件是否安装正确：

   ls -l /lib/firmware/hailo/hailo8_fw.bin

   可选操作：修复 PCIe 描述符页大小错误

   若你遇到以下错误：

   [HailoRT] [error] CHECK failed - max_desc_page_size given 16384 is bigger than hw max desc page size 4096

   创建配置文件以强制设置正确的描述符页大小：

   echo 'options hailo_pci force_desc_page_size=4096' | sudo tee /etc/modprobe.d/hailo_pci.conf

   然后重启设备：

   sudo reboot

设置

按照默认安装说明设置 Frigate，例如：docker.cnb.cool/frigate-cn/frigate:stable

接下来，通过在docker-compose.yml文件中添加以下行来授予 Docker 访问硬件的权限：

devices:
  - /dev/hailo0

如果你使用docker run，请在命令中添加此选项：--device /dev/hailo0

配置

最后，配置硬件物体/目标检测以完成设置。

MemryX MX3 加速卡

MemryX MX3 加速卡采用 M.2 2280 规格（与 NVMe 固态硬盘尺寸一致），支持以下设备配置：

• x86 架构（英特尔/超威）台式机/主机
• 树莓派 5
• 香橙派 5 Plus/Max
• 多盘位 M.2 PCIe 扩展板

配置说明

驱动安装

如需为你的设备完成 MX3 硬件初始化配置，请参考 →【硬件安装指南】(https://developer.memryx.com/get_started/hardware_setup.html)。

完成硬件安装后，按以下步骤安装适配的驱动及运行环境：

1. 复制或下载【安装脚本】(https://github.com/blakeblackshear/frigate/blob/dev/docker/memryx/user_installation.sh)
2. 执行命令赋予脚本执行权限：sudo chmod +x user_installation.sh
3. 运行脚本：./user_installation.sh
4. 重启电脑，完成驱动的最终安装生效。

Frigate 部署配置

首先按常规方式安装 Frigate 即可，推荐镜像：ghcr.io/blakeblackshear/frigate:stable

接下来，为了让 Docker 容器获得硬件访问权限，需要在你的 docker-compose.yml 文件中添加以下配置：

devices:
  - /dev/memx0

配置期间，必须以特权模式运行 Docker 容器，并确保容器能够访问 max-manager 服务。

同时在 docker-compose.yml 中补充添加以下配置项：

privileged: true

volumes:
  - /run/mxa_manager:/run/mxa_manager

如果你的环境无法使用 Docker Compose，也可以直接执行以下 docker run 命令启动容器（配置等效）：

  docker run -d \
    --name frigate-memx \
    --restart=unless-stopped \
    --mount type=tmpfs,target=/tmp/cache,tmpfs-size=1000000000 \
    --shm-size=256m \
    -v /path/to/your/storage:/media/frigate \
    -v /path/to/your/config:/config \
    -v /etc/localtime:/etc/localtime:ro \
    -v /run/mxa_manager:/run/mxa_manager \
    -e FRIGATE_RTSP_PASSWORD='password' \
    --privileged=true \
    -p 8971:8971 \
    -p 8554:8554 \
    -p 5000:5000 \
    -p 8555:8555/tcp \
    -p 8555:8555/udp \
    --device /dev/memx0 \
    ghcr.io/blakeblackshear/frigate:stable

最终配置

最后，参考硬件目标检测 ，完成相关参数配置，即可完成全部部署流程。

Rockchip 平台

确保使用带有 Rockchip BSP 内核 5.10 或 6.1 以及必要驱动程序（特别是 rkvdec2 和 rknpu）的 Linux 发行版。要检查是否满足要求，请输入以下命令：

$ uname -r
5.10.xxx-rockchip # 或6.1.xxx；-rockchip后缀很重要
$ ls /dev/dri
by-path  card0  card1  renderD128  renderD129 # 应列出renderD128（VPU）和renderD129（NPU）
$ sudo cat /sys/kernel/debug/rknpu/version
RKNPU driver: v0.9.2 # 或更高版本

如果你的开发板受支持，我推荐使用Armbian。

设置

按照 Frigate 的默认安装说明进行操作，但使用带有-rk后缀的 docker 镜像，例如docker.cnb.cool/frigate-cn/frigate:stable-rk。

接下来，你需要授予 docker 访问硬件的权限：

• 在配置过程中，你应该在特权模式下运行 docker 以避免因权限不足而出现错误。为此，在docker-compose.yml文件中添加privileged: true或在 docker run 命令中添加--privileged标志。
• 在一切正常工作后，你应该只授予必要的权限以提高安全性。禁用特权模式，并在docker-compose.yml文件中添加以下行：

security_opt:
  - apparmor=unconfined
  - systempaths=unconfined
devices:
  - /dev/dri
  - /dev/dma_heap
  - /dev/rga
  - /dev/mpp_service
volumes:
  - /sys/:/sys/:ro

或在docker run命令中添加这些选项：

--security-opt systempaths=unconfined \
--security-opt apparmor=unconfined \
--device /dev/dri \
--device /dev/dma_heap \
--device /dev/rga \
--device /dev/mpp_service \
--volume /sys/:/sys/:ro

配置

接下来，你应该配置硬件物体/目标检测和硬件视频处理。

昇锐（Synaptics）

• 型号：SL1680

部署配置

请遵循 Frigate 的标准安装流程，但需使用后缀带 -synaptics 的专属 Docker 镜像，例如：ghcr.io/blakeblackshear/frigate:stable-synaptics。

接下来，需要为 Docker 容器授予硬件访问权限：

• 配置过程中，必须以特权模式运行 Docker，避免因权限不足导致各类异常。操作方式为在 docker-compose.yml 文件中添加 privileged: true 配置项，或在 docker run 命令中加入 --privileged 参数。

在 docker-compose.yml 中添加如下设备映射配置：

devices:
  - /dev/synap
  - /dev/video0
  - /dev/video1

或者，在 docker run 命令中追加以下参数：

--device /dev/synap \
--device /dev/video0 \
--device /dev/video1

功能配置

完成上述步骤后，需分别配置 硬件目标检测 与 硬件视频处理 模块，以启用对应的加速能力。

AXERA 算力卡

AXERA 算力卡采用 M.2 外形尺寸，支持以下设备配置：

• x86 架构（Intel/AMD）台式机/主机
• 树莓派 5
• 香橙派 5 Plus
• 多盘位 M.2 PCIe 扩展板

安装

使用 AXERA 算力卡需要安装 AXCL 驱动程序。我们提供了一个便捷的 Linux 脚本来完成此安装。请按照以下步骤进行操作：

wget https://github.com/ivanshi1108/assets/releases/download/v0.17/user_installation.sh
sudo chmod +x user_installation.sh
./user_installation.sh

设置

按照 Frigate 的默认安装说明进行操作，但使用带有-axcl后缀的 docker 镜像，例如docker.cnb.cool/frigate-cn/frigate:stable-axcl。

接下来，通过在 docker-compose.yml 文件中添加以下几行，授予 Docker 访问硬件的权限并挂载 axcl 相关目录：

devices:
  - /dev/axcl_host
  - /dev/ax_mmb_dev
  - /dev/msg_userdev
volumes:
  - /usr/bin/axcl:/usr/bin/axcl
  - /usr/lib/axcl:/usr/lib/axcl

如果您使用 docker run 命令，请将此选项添加到您的命令中：

--device /dev/axcl_host
--device /dev/ax_mmb_dev
--device /dev/msg_userdev
--volume /usr/bin/axcl:/usr/bin/axcl
--volume /usr/lib/axcl:/usr/lib/axcl

配置

接下来，您应该配置硬件物体/目标检测。

Docker

推荐使用 Docker Compose 进行安装。

你可以点击使用上方的 Docker Compose 生成器来生成适用于你的配置。

services:
  frigate:
    container_name: frigate
    privileged: true # 使用特权模式
    restart: unless-stopped
    stop_grace_period: 30s # 为各服务提供足够的关闭时间
    image: docker.cnb.cool/frigate-cn/frigate:stable # 此处为国内镜像源地址，原地址为 ghcr.io/blakeblackshear/frigate:stable
    shm_size: '512mb' # 根据上述计算结果为你的摄像头更新此值
    devices:
      # 以下内容根据你的实际情况进行删改。例如你不用Coral，就将Coral的设备映射给删除
      - /dev/bus/usb:/dev/bus/usb # 用于USB Coral，其他版本需要修改
      - /dev/apex_0:/dev/apex_0 # 用于PCIe Coral，请按照此处的驱动说明操作 https://github.com/jnicolson/gasket-builder
      - /dev/video11:/dev/video11 # 用于树莓派4B
      - /dev/dri/renderD128:/dev/dri/renderD128 # 用于AMD/Intel GPU硬件加速，需要根据你的硬件更新
      - /dev/accel:/dev/accel # Intel NPU
    volumes:
      - /etc/localtime:/etc/localtime:ro
      - /path/to/your/config:/config # "/path/to/your/config"为你宿主机上希望存放配置文件的路径，例如 /home/frigate/config
      - /path/to/your/storage:/media/frigate # "/path/to/your/storage"为你宿主机上希望存放监控录像文件的路径 /home/frigate/video
      - type: tmpfs # 必选：将使用1GB内存作为缓存文件
        target: /tmp/cache
        tmpfs:
          size: 1000000000
    ports:
      - '8971:8971'
      # - "5000:5000" # 用于内部无鉴权验证的访问。谨慎暴露。
      - '8554:8554' # RTSP视频流
      - '8555:8555/tcp' # 基于TCP的WebRTC
      - '8555:8555/udp' # 基于UDP的WebRTC
    environment:
      FRIGATE_RTSP_PASSWORD: 'password' # rtsp的密码，请修改"password"为你期望的密码
      TZ: 'Asia/Shanghai' # 设置为中国+8时区
      HF_ENDPOINT: 'https://huggingface.mirror.frigate-cn.video' # 由我们提供的Huggingface国内镜像源，提供Frigate需要用到的部分模型加速下载
      GITHUB_ENDPOINT: 'https://github.mirror.frigate-cn.video' # 由我们提供的GitHub国内镜像源，提供Frigate需要用到的部分模型加速下载

如果你无法使用 Docker Compose，可以使用类似以下命令运行容器：

docker run -d \
  --name frigate \
  --restart=unless-stopped \
  --stop-timeout 30 \
  --mount type=tmpfs,target=/tmp/cache,tmpfs-size=1000000000 \
  --device /dev/bus/usb:/dev/bus/usb \
  --device /dev/dri/renderD128 \
  --shm-size=64m \
  -v /path/to/your/storage:/media/frigate \
  -v /path/to/your/config:/config \
  -v /etc/localtime:/etc/localtime:ro \
  -e FRIGATE_RTSP_PASSWORD='password' \
  -e TZ='Asia/Shanghai' \
  -e HF_ENDPOINT='https://huggingface.mirror.frigate-cn.video' \
  -e GITHUB_ENDPOINT='https://github.mirror.frigate-cn.video' \
  -p 8971:8971 \
  -p 8554:8554 \
  -p 8555:8555/tcp \
  -p 8555:8555/udp \
  docker.cnb.cool/frigate-cn/frigate:stable

信息

上面的镜像地址已换为我们托管在国内 cnb 上的地址，能够在国内获得更快的速度。如不需要使用镜像加速，可以将地址换为官方镜像地址：

ghcr.io/blakeblackshear/frigate:stable

警告

默认镜像是不支持 N 卡或 A 卡加速的！需要参考下方，使用特定后缀的镜像地址。

amd64 并不是特指的 AMD 平台，而是历史遗留原因导致的名称。Intel、AMD 的 CPU 都属于 amd64 架构。

当前稳定版本的官方 Docker 镜像标签有：

• stable - 适用于 amd64 的标准 Frigate 构建和适用于 arm64 的树莓派优化 Frigate 构建。此构建还包括对 Hailo 设备的支持。推荐 Intel 核显或使用 Coral、Hailo 的用户使用
• stable-standard-arm64 - 适用于 arm64 的标准 Frigate 构建
• stable-tensorrt - 专门用于运行 NVIDIA GPU 的 amd64 设备
• stable-rocm - 适用于AMD GPU

当前稳定版本的社区支持 Docker 镜像标签有：

• stable-tensorrt-jp6 - 为运行 Jetpack 6 的NVIDIA Jetson开发板设备优化
• stable-rk - 适用于搭载 瑞芯微 Rockchip SoC 开发板设备

Home Assistant 插件

警告

从 Home Assistant 操作系统 10.2 和 Home Assistant 2023.6 版本开始，支持为媒体文件配置独立的网络存储。

需要注意 HA OS 的以下重要限制：

• Home Assistant 尚不支持媒体文件的独立本地存储
• 由于 HA OS 不包含 mesa 驱动程序，因此不支持 AMD GPU
• 由于插件不支持 nvidia 运行时，因此不支持 NVIDIA GPU

提示

请参阅网络存储指南了解如何为 Frigate 设置网络存储。

Home Assistant OS 用户可以通过插件仓库进行安装。

1. 在 Home Assistant 中，导航至 设置 > 插件 > 插件商店 > 仓库
2. 添加 https://github.com/blakeblackshear/frigate-hass-addons
3. 安装所需的 Frigate 插件版本（见下文）
4. 在配置选项卡中设置网络配置
5. 启动插件
6. 使用打开 Web 界面按钮访问 Frigate 界面，然后点击齿轮图标 > 配置编辑器，根据需要配置 Frigate

插件提供以下几种版本：

插件版本	描述
Frigate	当前发布版本，启用保护模式
Frigate（完全访问）	当前发布版本，可选择禁用保护模式
Frigate Beta	Beta 版本，启用保护模式
Frigate Beta（完全访问）	Beta 版本，可选择禁用保护模式

如果你使用 ffmpeg 硬件加速，你可能需要使用完全访问版本的插件。这是因为 Frigate 插件在容器中运行时对主机系统的访问受限。完全访问版本允许你禁用保护模式，从而让 Frigate 完全访问主机系统。

你也可以通过VS Code 插件或类似工具编辑 Frigate 配置文件。在这种情况下，配置文件位于/addon_configs/<addon_directory>/config.yml，其中<addon_directory>取决于你运行的 Frigate 插件版本。请参阅此处的目录列表。

Kubernetes

使用helm chart进行安装。

Unraid

许多人拥有足够强大的 NAS 设备或家庭服务器来运行 docker。Unraid 提供了一个社区应用。 要安装，请确保你已安装社区应用插件。然后在 Unraid 的应用部分搜索"Frigate" - 你可以在这里查看在线商店。

Proxmox 虚拟化平台

根据Proxmox 官方文档建议，像 Frigate 这样的应用容器最好运行在 Proxmox QEMU 虚拟机中。这种部署方式既能获得应用容器化的所有优势，又能享受虚拟机带来的诸多好处，例如：

• 与宿主机实现强隔离
• 支持实时迁移等高级功能（这些功能在直接使用容器时无法实现）

Ensure that ballooning is disabled, especially if you are passing through a GPU to the VM.

警告

如果你选择通过 LXC 在 Proxmox 中运行 Frigate，设置过程可能会很复杂，请做好阅读 Proxmox 和 LXC 文档的准备，Frigate 不官方支持在 LXC 内运行。

建议包括：

• 对于基于 Intel 的硬件加速，要允许访问主设备号为 226、次设备号为 128 的/dev/dri/renderD128设备，请在/etc/pve/lxc/<id>.conf LXC 配置文件中添加以下行：
  • lxc.cgroup2.devices.allow: c 226:128 rwm
  • lxc.mount.entry: /dev/dri/renderD128 dev/dri/renderD128 none bind,optional,create=file
• LXC 配置可能还需要features: fuse=1,nesting=1。这允许在 LXC 容器中运行 Docker 容器（nesting）并防止文件重复和存储浪费（fuse）。
• 通过多层容器化（LXC 然后 Docker）成功传递硬件设备可能很困难。许多人选择在主机上将/dev/dri/renderD128等设备设为全局可读，或在特权 LXC 容器中运行 Frigate。
• 虚拟化层通常会给与 Coral 设备的通信带来大量开销，但并非所有情况都如此。

更多一般信息请参见Proxmox LXC 讨论。

ESXi

有关使用 ESXi 运行 Frigate 的详细信息，请参阅此处的说明。

如果你在机架式服务器上运行 Frigate 并想要直通 Google Coral，请阅读此处。

群晖 NAS 上的 DSM 7

这些设置已在 DSM 7.1.1-42962 Update 4 版本上通过测试

常规设置:

需要启用使用高权限执行容器选项，以便为 Frigate 容器提供可能需要的提升权限。

如果你希望容器在因错误而异常关闭时自动重启，可以启用启用自动重启选项。

高级设置:

如需使用密码模板功能，应在高级设置中添加"FRIGATE_RTSP_PASSWORD"环境变量并设置你偏好的密码。其余环境变量目前应保持默认值。

端口设置:

网络模式应设置为bridge。你需要将 Frigate 容器的默认端口映射到你想在群晖 NAS 上使用的本地端口。

如果 NAS 上有其他服务正在使用 Frigate 所需的相同端口，你可以将端口设置为自动或指定特定端口。

存储空间设置:

需要配置 2 个路径：

• 配置目录的位置，这将根据你的 NAS 文件夹结构而有所不同，例如/docker/frigate/config将挂载到容器内的/config
• NAS 上用于保存录像的位置，这必须是一个文件夹，例如/docker/volumes/frigate-0-media

威联通 QNAP NAS

这些说明已在配备 Intel J3455 CPU 和 16G RAM、运行 QTS 4.5.4.2117 的 QNAP 上测试通过。

QNAP 有一个名为 Container Station 的图形工具用于安装和管理 docker 容器。但是，Container Station 有两个限制使其不适合安装 Frigate：

1. Container Station 不支持 GitHub 镜像站（ghcr），而镜像站托管了 Frigate 0.12.0 及以上版本的 docker 镜像。
2. Container Station 使用默认 64 Mb 共享内存大小（shm-size），且没有调整机制。Frigate 需要更大的 shm-size 才能正常处理两个以上的高分辨率摄像头。

由于上述限制，安装必须通过命令行完成。以下是具体步骤：

准备工作

1. 如果尚未安装，从 QNAP 应用中心安装 Container Station。
2. 在 QNAP 上启用 ssh（请通过网络搜索了解具体操作方法）。
3. 准备 Frigate 配置文件，命名为config.yml。
4. 根据文档计算共享内存大小。
5. 从https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_tz_database_time_zones 查找你的时区值。
6. 通过 ssh 连接到 QNAP。

安装

运行以下命令安装 Frigate（以stable版本为例）：

# 下载Frigate镜像
docker pull docker.cnb.cool/frigate-cn/frigate:stable
# 在QNAP文件系统上创建目录以存放Frigate配置文件
# 例如，你可以选择在/share/Container下创建
mkdir -p /share/Container/frigate/config
# 将步骤2中准备的配置文件复制到新创建的配置目录
cp path/to/your/config/file /share/Container/frigate/config
# 在QNAP文件系统上创建目录以存放Frigate媒体文件
# （如果你有监控硬盘，请在监控硬盘上创建媒体目录。
# 示例命令假设share_vol2是监控硬盘）
mkdir -p /share/share_vol2/frigate/media
# 创建Frigate docker容器。用准备步骤3中的值替换shm-size值。
# 同时在示例命令中替换'TZ'的时区值。
# 示例命令将创建一个最多使用2个CPU和4G RAM的docker容器。
# 如果你使用特定CPU（如J4125），可能需要在以下docker run命令中添加"--env=LIBVA_DRIVER_NAME=i965 \"。
# 参见 https://docs.frigate-cn.video/configuration/hardware_acceleration。
docker run \
  --name=frigate \
  --shm-size=256m \
  --restart=unless-stopped \
  --env=TZ=Asia/Shanghai \
  --env=HF_ENDPOINT='https://huggingface.mirror.frigate-cn.video' \
  --env=GITHUB_ENDPOINT='https://github.mirror.frigate-cn.video' \
  --volume=/share/Container/frigate/config:/config:rw \
  --volume=/share/share_vol2/frigate/media:/media/frigate:rw \
  --network=bridge \
  --privileged \
  --workdir=/opt/frigate \
  -p 8971:8971 \
  -p 8554:8554 \
  -p 8555:8555 \
  -p 8555:8555/udp \
  --label='com.qnap.qcs.network.mode=nat' \
  --label='com.qnap.qcs.gpu=False' \
  --memory="4g" \
  --cpus="2" \
  --detach=true \
  -t \
  docker.cnb.cool/frigate-cn/frigate:stable

登录 QNAP，打开 Container Station。Frigate docker 容器应该在"概览"下列出并正在运行。点击 Frigate docker，然后点击详情页顶部显示的 URL 访问 Frigate Web 界面。

macOS - 苹果芯片（Apple Silicon）

注意

macOS 系统会将 5000 端口用于 Airplay 接收器服务。若你希望在 Frigate 中暴露 5000 端口，以供本地应用和 API 访问，则需将该端口映射到主机的其他端口（例如 5001 端口）。

即便已在 Docker 中正确暴露 5000 端口，若未在主机上重新映射该端口，仍会导致 5000 端口上的 WebUI 和所有 API 端点无法访问。

macOS 上的 Docker 容器可通过 Docker Desktop 或 OrbStack（原生 Swift 应用）进行编排。两者的推理速度差异微乎其微，但 OrbStack 作为原生 Swift 应用，在 CPU 占用、功耗和容器启动时间方面表现更优。

若要让 Frigate 调用苹果芯片的神经引擎/处理单元（NPU），主机必须运行 Apple Silicon Detector（需在 Docker 外部的主机环境中运行）。

Docker Compose 配置示例

services:
  frigate:
    container_name: frigate
    image: docker.cnb.cool/frigate-cn/frigate:stable-standard-arm64 # 需要使用standard-arm64的镜像
    restart: unless-stopped
    shm_size: '512mb' # 根据上文的计算结果，按你的摄像头数量调整
    volumes:
      - /etc/localtime:/etc/localtime:ro
      - /path/to/your/config:/config # "/path/to/your/config"为你宿主机上希望存放配置文件的路径，例如 /home/frigate/config
      - /path/to/your/storage:/media/frigate # "/path/to/your/storage"为你宿主机上希望存放监控录像文件的路径 /home/frigate/video
    ports:
      - '8971:8971'
      # 在 macOS 上暴露端口时，映射到主机的其他端口（如 5001 或其他无冲突端口）
      # - "5001:5000" # 内部未认证访问，需谨慎暴露
      - '8554:8554' # RTSP 视频流
    extra_hosts: 
      # 此项配置至关重要
      # 允许 Frigate 通过 Apple Silicon Detector 访问苹果芯片的 NPU
      - 'host.docker.internal:host-gateway' # 访问 NPU 检测器的必要配置
    environment:
      - FRIGATE_RTSP_PASSWORD: 'password'