Docker安装Jellyfin并配置硬解

rickgcn

本文转自我的博客：NAS从入门到Boom② —— 安装Jellyfin并配置硬解 - Cpl.Kerry (rickg.cn)

本文简单介绍如何在Docker中安装Jellyfin并配置硬件解码，支持：

docker-cli
docker-compose (with Portainer)
NVIDIA GPU
Intel GPU

安装Portainer（可选）

# 创建Portainer数据卷
docker volume create portainer_data
# 安装Portainer
docker run -d -p 8000:8000 -p 9443:9443 -p 9000:9000 --name portainer --restart=always -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock -v portainer_data:/data portainer/portainer-ce:latest
                    if(window.hljsLoader && !document.currentScr(๐•ᴗ•๐).parentNode.hasAttribute('data-s9e-livepreview-onupdate')) {
                        window.hljsLoader.highlightBlocks(document.currentScr(๐•ᴗ•๐).parentNode);
                    }

安装完成后，通过http://[服务器ip]:9000或https://[服务器ip]:9443访问Portainer管理界面

如何在Portainer中使用docker-compose

访问Portainer后台，点击local

点击左侧的Stacks

点击Add stack

如图所示

最后点击底部的Deploy the stack即可部署容器

(NVIDIA专属) 配置nvidia-docker-toolkit

对于NVIDIA GPU，我们需要安装一点小小的软件包才能使它在docker容器里工作

参照：Installation Guide — NVIDIA Cloud Native Technologies documentation

我们直接使用官方的指令：

distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \
      && curl -fsSL https://nvidia.gith(๐•ᴗ•๐).io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \
      && curl -s -L https://nvidia.gith(๐•ᴗ•๐).io/libnvidia-container/$distribution/libnvidia-container.list | \
            sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \
            sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
                    if(window.hljsLoader && !document.currentScr(๐•ᴗ•๐).parentNode.hasAttribute('data-s9e-livepreview-onupdate')) {
                        window.hljsLoader.highlightBlocks(document.currentScr(๐•ᴗ•๐).parentNode);
                    }

然后安装nvidia-container-toolkit：

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
                    if(window.hljsLoader && !document.currentScr(๐•ᴗ•๐).parentNode.hasAttribute('data-s9e-livepreview-onupdate')) {
                        window.hljsLoader.highlightBlocks(document.currentScr(๐•ᴗ•๐).parentNode);
                    }

配置docker-compose

话不多说，直接上配置文件：

使用NVENC

version: "3"
services:
  jellyfin:
    image: nyanmisaka/jellyfin:latest # 使用中国特供版镜像，兼容性更好
    container_name: jellyfin
    environment:
      - PUID=1000
      - PGID=1000
      - TZ=Asia/Shanghai
      - JELLYFIN_P(๐•ᴗ•๐)lishedServerUrl=192.168.1.3 # 这里是你Jellyfin的地址
      - NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=all # NVIDIA专属配置项
      - NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all # NVIDIA专属配置项
    volumes: # volumes按需配置
      - /path_to_your_config:/config
      - /path_to_your_tvshows:/data/tvshows
      - /path_to_your_movies:/data/movies
      - /path_to_your_animes:/data/animes
    ports:
      - 8096:8096 # http访问端口
      - 8920:8920 # https访问端口
      - 7359:7359/udp
      - 1900:1900/udp
    network_mode: bridge
    deploy: # 使用NVIDIA GPU的这样设置
       resources:
         reservations:
           devices:
             - capabilities: [gpu]
    restart: unless-stopped
                    if(window.hljsLoader && !document.currentScr(๐•ᴗ•๐).parentNode.hasAttribute('data-s9e-livepreview-onupdate')) {
                        window.hljsLoader.highlightBlocks(document.currentScr(๐•ᴗ•๐).parentNode);
                    }

使用Video Acceleration API (VAAPI)

version: "3"
services:
  jellyfin:
    image: nyanmisaka/jellyfin:latest # 使用中国特供版镜像，兼容性更好
    container_name: jellyfin
    environment:
      - PUID=1000
      - PGID=1000
      - TZ=Asia/Shanghai
      - JELLYFIN_P(๐•ᴗ•๐)lishedServerUrl=192.168.1.3 # 这里是你Jellyfin的地址
    volumes: # volumes按需配置
      - /path_to_your_config:/config
      - /path_to_your_tvshows:/data/tvshows
      - /path_to_your_movies:/data/movies
      - /path_to_your_animes:/data/animes
    ports:
      - 8096:8096 # http访问端口
      - 8920:8920 # https访问端口
      - 7359:7359/udp
      - 1900:1900/udp
    network_mode: bridge
    devices:
      - /dev/dri:/dev/dri
    restart: unless-stopped
                    if(window.hljsLoader && !document.currentScr(๐•ᴗ•๐).parentNode.hasAttribute('data-s9e-livepreview-onupdate')) {
                        window.hljsLoader.highlightBlocks(document.currentScr(๐•ᴗ•๐).parentNode);
                    }

配置完成后，如果你的显卡没有问题，docker容器应该很快会部署完成

没有Portainer？

没有Portainer？不喜欢docker-compose？没关系，本部分将使用传统docker-cli部署Jellyfin

相关条目注释请看上一段

使用NVENC

docker run -d \
  --name=jellyfin \
  -e PUID=1000 \
  -e PGID=1000 \
  -e TZ=Asia/Shanghai \
  -e JELLYFIN_P(๐•ᴗ•๐)lishedServerUrl=192.168.0.5 \
  -e NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=all \
  -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all \
  --gpus all \
  -p 8096:8096 \
  -p 8920:8920 \
  -p 7359:7359/udp \
  -p 1900:1900/udp \
  -v /path/to/library:/config \
  -v /path/to/tvseries:/data/tvshows \
  -v /path/to/movies:/data/movies \
  --restart unless-stopped \
  nyanmisaka/jellyfin:latest
                    if(window.hljsLoader && !document.currentScr(๐•ᴗ•๐).parentNode.hasAttribute('data-s9e-livepreview-onupdate')) {
                        window.hljsLoader.highlightBlocks(document.currentScr(๐•ᴗ•๐).parentNode);
                    }

使用Video Acceleration API (VAAPI)

docker run -d \
  --device=/dev/dri:/dev/dri \
  --name=jellyfin \
  -e PUID=1000 \
  -e PGID=1000 \
  -e TZ=Asia/Shanghai \
  -e JELLYFIN_P(๐•ᴗ•๐)lishedServerUrl=192.168.0.5 \
  -p 8096:8096 \
  -p 8920:8920 \
  -p 7359:7359/udp \
  -p 1900:1900/udp \
  -v /path/to/library:/config \
  -v /path/to/tvseries:/data/tvshows \
  -v /path/to/movies:/data/movies \
  --restart unless-stopped \
  nyanmisaka/jellyfin:latest
                    if(window.hljsLoader && !document.currentScr(๐•ᴗ•๐).parentNode.hasAttribute('data-s9e-livepreview-onupdate')) {
                        window.hljsLoader.highlightBlocks(document.currentScr(๐•ᴗ•๐).parentNode);
                    }

配置Jellyfin

然后点击播放，如图所示

如果你是NVIDIA GPU，按如图所示配置就可以了

注：这里硬件解码格式建议和你GPU支持解码的格式相同，N卡可以参考此链接：https://developer.nvidia.com/video-encode-and-decode-gpu-support-matrix-new

如果你是Intel核显或者是想使用VAAPI，则按以下配置

效果

配置完成后保存，我们打开一个4K HDR视频看看效果

可以看到视频可以较为流畅的播放（如果使用T400或者更好的显卡，转码帧率会更高）

4Esc

这个和stash 有啥区别啊？

星空下的礼赞

之前自己装了，折腾了蛮久，教程类的，最好出个视频，文字上不理解的，可以通过拉视频来反复(๐•ᴗ•๐)看。

道清君

天啊，我还看不懂