家里那台小主机跑 immich 快两个月了，相册里七千多张照片，人脸那一页到现在还是空的。点开「人物」永远是正在整理，我等了三天，中间还重启过两次，一点动静都没有。本来想的是把家里的老照片按人分一分，找我爸十年前那批扫进来的胶卷，点个名字就全出来，结果这个功能一直没通。
卡住的不是识别，是下载
在后台任务里点「全部重新识别」，进度条走两秒就弹回去，日志拉出来一看，是去 huggingface 取模型的时候连不上，重试几次就放弃了，报的是域名解析失败，跟我这边的网络状况对得上。
也就是说人脸识别在我这儿从头到尾没跑起来过。不是认不准，是模型根本没落地，库一直是空的，任务自然没东西可处理。
为什么非得要离线的
这台机器塞在电视柜里，没接显示器，全靠 ssh 上去改。HuggingFace 在我这条宽带上不是慢，是压根解析不出来，所以任何「先跑起来它自己会下」的方案对我都等于零。每次改 compose 都要停服务，家里人正看着照片的时候不能随便重启，只能挑夜里弄，一晚上没搞完就得等第二天。
我试过的三种下法
第一种最省事，什么都不改，让容器自己拉。跑了半小时，日志里全是重试，最后放弃。
第二种加个 HF_ENDPOINT 指到 hf-mirror。这一步确实连上了，能看到进度在动，但 recognition/model.onnx 那个文件有 174MB，下到一半断掉，重来又从零开始，来回三次我就不想耗了。
第三种是在宿主机上装 git-lfs 把仓库 clone 下来，再 docker cp 塞进容器。这条路能通，我最后就是靠它把 buffalo_l 弄进去的。但折腾的地方不少：
- 容器里没有 git，clone 只能在宿主机做，做完再拷进去
- 目录层级要刚好对上，
/cache/facial-recognition/buffalo_l/底下得是detection/和recognition/两个文件夹，多一层少一层都不认 - 拷完还得
chmod -R 777 /cache，不然容器里的进程读不了 - 最后必须
docker restart，光重跑任务是没用的
人脸是能用了，但紧接着想开中文语义搜索，发现还得再来一个 CLIP 模型，又是一百多 MB 起。两个仓库 clone 完差不多一晚上，中间还断过两回。
我想要的其实就两个东西
- 人脸：
buffalo_l，重点是detection/model.onnx和recognition/model.onnx - 搜索：
ViT-B-32__openai，或者XLM-Roberta-Large-Vit-B-16Plus，听说是对中文更友好的那个
最好是压缩包，解压出来直接就是 /cache 底下的目录结构，我整个丢进去就行；百度网盘、夸克的链接也完全可以，我自己下，慢点无所谓，只要别断。哪怕只给其中一个也行，先把人脸这一块跑通我就知足了。
麻烦顺手标一下是给哪个大版本用的。我这套是 v2 的 compose，模型缓存的路径跟网上那些 v1 教程对不上，照着老教程放位置放错了，白折腾一晚上，所以版本比什么都重要。
这几条路我考虑过但没走
换 PhotoPrism 认真想过，但照片得重新索引一遍，七千多张不知道要跑多久，而且人脸那块一样要下模型，绕不开。
网上那种「已经把模型打进去」的第三方镜像，看着是省事，但来源不明，我这是存全家照片的机器，不太敢用。
自己写脚本从别人的镜像里把模型层抠出来的办法也想过，不会写，放弃。
这几个就不用回我了
MACHINE_LEARNING_PRELOAD__FACIAL_RECOGNITION__DETECTION 那一串预加载变量我知道，问题在于它一样要联网下，对我这边没帮助。改 huggingface_hub 里域名那条路我也看过，得重新提交镜像，嫌麻烦。
所以有没有人手上存着这份包？或者你那边是怎么绕过去的，说个思路也行。