guest@muellerchen:~/k3s-homelab/apps/photoprism$ cat *.yaml

Photoprism

GPU-gestützte Fotoverwaltung — Gesichtserkennung statt endlosem Durchscrollen.

photoprism-stack.svg

Läuft mit GPU-Beschleunigung: nvidia.com/gpu: 1 und eine eigene RuntimeClass nvidia — aber ohne festes Node-Pinning, der Scheduler sucht sich selbst einen der beiden GPU-Nodes aus.
Vier komplett getrennte Volumes: storage (250 Gi, Longhorn, Cache/Index) plus drei NFS-Freigaben — archive (1 TiB, beschreibbar), import (500 Gi, Eingangsordner) und legacy (1 TiB, read-only für den alten Fotobestand).
MariaDB läuft als eigene StatefulSet daneben, fest auf node2 gepinnt, mit eigener 10-GiB-Longhorn-PVC.
Lange Startup-Probe (bis zu 15 Minuten) hat einen konkreten Grund: Ein Init-Container kopiert bei jedem Pod-Start CUDA/cuDNN-Bibliotheken aus einem eigenen CUDA-Devel-Image neu rein, bevor die eigentliche App überhaupt hochfährt.
Der Hauptgrund für Photoprism: richtig gute Gesichtserkennung und automatisches Tagging — sortiert den Fotoberg quasi von allein.

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