डॉकर मॉडल रनर बनाम ओल्लामा: किसे चुनना चाहिए?

डॉकर मॉडल रनर और ओल्लामा को स्थानीय एलएलएम के लिए तुलना करें

स्थानीय रूप से बड़े भाषा मॉडल (LLMs) चलाना अब गोपनीयता, लागत नियंत्रण, और ऑफ़लाइन क्षमताओं के लिए increasingly popular हो गया है। अप्रैल 2025 में, जब Docker ने Docker Model Runner (DMR) पेश किया, तो परिदृश्य महत्वपूर्ण रूप से बदल गया, जो AI मॉडल डिप्लॉयमेंट के लिए इसका आधिकारिक समाधान है।

अब तीन दृष्टिकोण डेवलपर माइंडशेयर के लिए प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं: Docker का नेटिव मॉडल रनर, थर्ड-पार्टी कंटेनराइज्ड समाधान (vLLM, TGI), और स्टैंडअलोन ओल्लामा प्लेटफॉर्म।

docker model runner windows

Docker Model Runners को समझना

Docker-आधारित मॉडल रनर कंटेनराइजेशन का उपयोग करते हैं ताकि LLM इन्फरेंस इंजन और उनके डिपेंडेंसी को पैकेज किया जा सके। परिदृश्य में Docker का आधिकारिक समाधान और थर्ड-पार्टी फ्रेमवर्क दोनों शामिल हैं।

Docker Model Runner (DMR) - आधिकारिक समाधान

अप्रैल 2025 में, Docker ने Docker Model Runner (DMR) पेश किया, एक आधिकारिक उत्पाद जो Docker के इन्फ्रास्ट्रक्चर का उपयोग करके स्थानीय रूप से AI मॉडल चलाने को सरल बनाता है। यह Docker की प्रतिबद्धता का प्रतिनिधित्व करता है कि AI मॉडल डिप्लॉयमेंट को कंटेनर डिप्लॉयमेंट जितना ही सीधा बनाया जाए।

DMR के मुख्य विशेषताएं:

  • नेटिव Docker इंटीग्रेशन: परिचित Docker कमांड्स का उपयोग (docker model pull, docker model run, docker model package)
  • OCI आर्टिफैक्ट पैकेजिंग: मॉडल्स को OCI आर्टिफैक्ट्स के रूप में पैकेज किया जाता है, जिससे Docker Hub और अन्य रजिस्ट्रियों के माध्यम से वितरण संभव होता है
  • OpenAI-संगत API: OpenAI एंडपॉइंट्स के लिए ड्रॉप-इन रिप्लेसमेंट, सरल इंटीग्रेशन के लिए
  • GPU त्वरक: जटिल nvidia-docker कॉन्फ़िगरेशन के बिना नेटिव GPU समर्थन
  • GGUF फॉर्मेट समर्थन: लोकप्रिय क्वांटाइज्ड मॉडल फॉर्मेट्स के साथ काम करता है
  • Docker Compose इंटीग्रेशन: मानक Docker टूलिंग का उपयोग करके मॉडल्स को कॉन्फ़िगर और डिप्लॉय करना आसान
  • Testcontainers समर्थन: परीक्षण फ्रेमवर्क्स के साथ सीधा इंटीग्रेशन

इंस्टॉलेशन:

  • Docker Desktop: सेटिंग्स में AI टैब से सक्षम करें
  • Docker Engine: docker-model-plugin पैकेज इंस्टॉल करें

उदाहरण उपयोग:

# Docker Hub से एक मॉडल डाउनलोड करें
docker model pull ai/smollm2

# इन्फरेंस चलाएं
docker model run ai/smollm2 "Docker Model Runner को समझाएं"

# कस्टम मॉडल पैकेज करें
docker model package --gguf /path/to/model.gguf --push myorg/mymodel:latest

DMR Google, Hugging Face, और VMware Tanzu के साथ भागीदारी करता है ताकि Docker Hub के माध्यम से उपलब्ध AI मॉडल इकोसिस्टम का विस्तार किया जा सके। अगर आप Docker के नए हैं या Docker कमांड्स पर एक रिफ्रेशर की आवश्यकता है, तो हमारा Docker Cheatsheet आवश्यक Docker ऑपरेशन्स के लिए एक व्यापक गाइड प्रदान करता है।

थर्ड-पार्टी Docker समाधान

DMR के अलावा, इकोसिस्टम में स्थापित फ्रेमवर्क शामिल हैं:

  • vLLM कंटेनर: बैच प्रोसेसिंग के लिए अनुकूलित उच्च-थ्रूपुट इन्फरेंस सर्वर
  • टेक्स्ट जनरेशन इन्फरेंस (TGI): Hugging Face का प्रोडक्शन-रेडी समाधान
  • llama.cpp कंटेनर: क्वांटाइजेशन के साथ हल्का C++ इम्प्लीमेंटेशन
  • कस्टम कंटेनर: PyTorch, Transformers, या प्रोप्राइेटरी फ्रेमवर्क्स को व्रैप करना

Docker दृष्टिकोण के फायदे

फ्लेक्सिबिलिटी और फ्रेमवर्क एग्नोस्टिक: Docker कंटेनर किसी भी LLM फ्रेमवर्क, PyTorch से ONNX Runtime तक, चला सकते हैं, जिससे डेवलपर्स को इन्फरेंस स्टैक पर पूर्ण नियंत्रण मिलता है।

रिसोर्स आइसोलेशन: प्रत्येक कंटेनर परिभाषित रिसोर्स सीमाओं (CPU, मेमोरी, GPU) के साथ अलग-अलग वातावरण में चलता है, जिससे मल्टी-मॉडल डिप्लॉयमेंट में रिसोर्स कन्फ्लिक्ट्स से बचा जा सकता है।

ऑर्केस्ट्रेशन समर्थन: Docker Kubernetes, Docker Swarm, और क्लाउड प्लेटफॉर्म्स के साथ सीधे इंटीग्रेट होता है, स्केलिंग, लोड बैलेंसिंग, और हाई अवेलेबिलिटी के लिए।

वर्जन कंट्रोल: अलग-अलग मॉडल वर्जन या फ्रेमवर्क एक ही सिस्टम पर डिपेंडेंसी कन्फ्लिक्ट्स के बिना सह-अस्तित्व में रह सकते हैं।

Docker दृष्टिकोण के नुकसान

जटिलता: कंटेनराइजेशन, वॉल्यूम माउंट्स, नेटवर्क कॉन्फ़िगरेशन, और GPU पासथ्रू (nvidia-docker) की समझ की आवश्यकता होती है।

ओवरहेड: हालांकि न्यूनतम, Docker एक पतली एब्स्ट्रैक्शन लेयर जोड़ता है जो स्टार्टअप समय और रिसोर्स उपयोग को थोड़ा प्रभावित करता है।

कॉन्फ़िगरेशन बोझ: प्रत्येक डिप्लॉयमेंट के लिए Dockerfiles, एन्वायर्नमेंट वेरिएबल्स, और रनटाइम पैरामीटर्स का सावधानीपूर्वक कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता होती है।

Ollama को समझना

Ollama एक उद्देश्य-निर्मित एप्लिकेशन है जो स्थानीय रूप से LLMs चलाने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसका कोर सिद्धांत सरलता है। यह प्रदान करता है:

  • Linux, macOS, और Windows के लिए नेटिव बाइनरी
  • एक-kommend इंस्टॉलेशन के साथ बिल्ट-इन मॉडल लाइब्रेरी
  • स्वचालित GPU पता लगाना और अनुकूलन
  • OpenAI के फॉर्मेट के साथ संगत RESTful API
  • मॉडल कॉन्टेक्स्ट और स्टेट मैनेजमेंट

Ollama के फायदे

सरलता: इंस्टॉलेशन सीधा है (curl | sh Linux पर), और मॉडल चलाने के लिए बस ollama run llama2 की आवश्यकता होती है। Ollama कमांड्स और उपयोग पैटर्न्स की व्यापक सूची के लिए, हमारा Ollama cheatsheet देखें।

अनुकूलित प्रदर्शन: llama.cpp पर बनाया गया, Ollama इन्फरेंस स्पीड के लिए क्वांटाइजेशन समर्थन (Q4, Q5, Q8) के साथ उच्च रूप से अनुकूलित है।

मॉडल मैनेजमेंट: कमांड्स जैसे ollama pull, ollama list, और ollama rm के साथ बिल्ट-इन मॉडल रजिस्ट्री मॉडल लाइफसाइकिल को सरल बनाता है।

डेवलपर एक्सपीरियंस: क्लीन API, विस्तृत दस्तावेज़ीकरण, और बढ़ती इकोसिस्टम के साथ इंटीग्रेशन्स (LangChain, CrewAI, आदि)। Ollama की बहुमुखी प्रतिभा विशेष उपयोग मामलों जैसे एम्बेडिंग मॉडल्स के साथ टेक्स्ट दस्तावेज़ों को रीरैंक करना तक फैली हुई है।

रिसोर्स दक्षता: स्वचालित मेमोरी मैनेजमेंट और आइडल होने पर मॉडल अनलोडिंग सिस्टम रिसोर्सों को संरक्षित करता है।

ollama ui

Ollama के नुकसान

फ्रेमवर्क लॉक-इन: मुख्य रूप से llama.cpp-संगत मॉडल्स का समर्थन करता है, जिससे vLLM या कस्टम इन्फरेंस इंजन जैसे फ्रेमवर्क्स के लिए फ्लेक्सिबिलिटी सीमित होती है।

सीमित कस्टमाइजेशन: उन्नत कॉन्फ़िगरेशन (कस्टम क्वांटाइजेशन, विशिष्ट CUDA स्ट्रीम्स) Docker वातावरणों की तुलना में कम सुलभ हैं।

ऑर्केस्ट्रेशन चुनौतियाँ: जबकि Ollama कंटेनर में चल सकता है, लेकिन हॉरिजॉन्टल स्केलिंग जैसे उन्नत ऑर्केस्ट्रेशन फीचर्स के लिए नेटिव समर्थन का अभाव है।

प्रदर्शन तुलना

इन्फरेंस स्पीड

Docker Model Runner: प्रदर्शन Ollama के समान है क्योंकि दोनों GGUF क्वांटाइज्ड मॉडल्स का समर्थन करते हैं। Llama 2 7B (Q4) के लिए, CPU पर 20-30 टोकन्स/सेकंड और मध्यम रेंज GPUs पर 50-80 टोकन्स/सेकंड की उम्मीद करें। न्यूनतम कंटेनर ओवरहेड।

Ollama: उच्च रूप से अनुकूलित llama.cpp बैकएंड का लाभ उठाता है जिसमें कुशल क्वांटाइजेशन है। Llama 2 7B (Q4) के लिए, CPU पर 20-30 टोकन्स/सेकंड और मध्यम रेंज GPUs पर 50-80 टोकन्स/सेकंड की उम्मीद करें। कोई कंटेनराइजेशन ओवरहेड नहीं। Ollama कैसे समानांतर अनुरोधों को हैंडल करता है, इसके बारे में विस्तृत जानकारी के लिए, हमारा विश्लेषण देखें Ollama कैसे समानांतर अनुरोधों को हैंडल करता है

Docker (vLLM): कंटीन्यूअस बैचिंग के साथ बैच प्रोसेसिंग के लिए अनुकूलित है। एकल अनुरोधों में थोड़ा धीमा हो सकता है, लेकिन उच्च समानांतर लोड (100+ टोकन्स/सेकंड प्रति मॉडल के साथ बैचिंग) के तहत थ्रूपुट उत्कृष्ट है।

Docker (TGI): vLLM के समान है जिसमें उत्कृष्ट बैचिंग प्रदर्शन है। स्ट्रीमिंग और टोकन-बाई-टोकन जनरेशन जैसे फीचर्स जोड़ता है।

मेमोरी उपयोग

Docker Model Runner: Ollama के समान स्वचालित मॉडल लोडिंग के साथ। GGUF Q4 मॉडल्स आमतौर पर 4-6GB RAM का उपयोग करते हैं। कंटेनर ओवरहेड न्यूनतम (दसियों MB) है।

Ollama: स्वचालित मेमोरी मैनेजमेंट मॉडल्स को ऑन-डिमांड लोड करता है और आइडल होने पर अनलोड करता है। एक 7B Q4 मॉडल आमतौर पर 4-6GB RAM का उपयोग करता है। एकल-मॉडल सीनारियो के लिए सबसे कुशल।

परंपरागत Docker समाधान: मेमोरी फ्रेमवर्क पर निर्भर करती है। vLLM ऑप्टिमल प्रदर्शन के लिए GPU मेमोरी को प्री-एलोकेट करता है, जबकि PyTorch-आधारित कंटेनर मॉडल वेट्स और KV कैश (7B मॉडल्स के लिए 8-14GB) के लिए अधिक RAM का उपयोग कर सकते हैं।

स्टार्टअप समय

Docker Model Runner: कंटेनर स्टार्टअप में ~1 सेकंड जोड़ता है, साथ ही मॉडल लोडिंग (2-5 सेकंड)। कुल: मध्यम मॉडल्स के लिए 3-6 सेकंड।

Ollama: लगभग तत्काल स्टार्टअप के साथ मॉडल लोडिंग मध्यम आकार के मॉडल्स के लिए 2-5 सेकंड लेता है। सबसे तेज़ कोल्ड स्टार्ट अनुभव।

परंपरागत Docker: कंटेनर स्टार्टअप में 1-3 सेकंड जोड़ता है, साथ ही मॉडल लोडिंग समय। प्री-वॉर्मिंग कंटेनर प्रोडक्शन डिप्लॉयमेंट में इस समस्या को कम करता है।

Docker Model Runner vs Ollama: सीधा तुलना

Docker के आधिकारिक प्रवेश के साथ LLM रनर स्पेस में, तुलना अधिक रोचक हो जाती है। यहां DMR और Ollama का हेड-टू-हेड तुलना है:

विशेषता Docker Model Runner Ollama
इंस्टॉलेशन Docker Desktop AI टैब या docker-model-plugin एक कमांड: `curl
कमांड स्टाइल docker model pull/run/package ollama pull/run/list
मॉडल फॉर्मेट GGUF (OCI आर्टिफैक्ट्स) GGUF (नेटिव)
मॉडल वितरण Docker Hub, OCI रजिस्ट्रियाँ Ollama रजिस्ट्री
GPU सेटअप स्वचालित (परंपरागत Docker से सरल) स्वचालित
API OpenAI-संगत OpenAI-संगत
Docker इंटीग्रेशन नेटिव (Docker है) अगर आवश्यक हो तो Docker में चलता है
कॉम्पोज समर्थन नेटिव Docker इमेज के माध्यम से
लर्निंग कर्व कम (Docker उपयोगकर्ताओं के लिए) सबसे कम (सभी के लिए)
इकोसिस्टम पार्टनर्स Google, Hugging Face, VMware LangChain, CrewAI, Open WebUI
सबसे अच्छा है Docker-नेटिव वर्कफ्लो स्टैंडअलोन सरलता

मुख्य अंतर्दृष्टि: DMR Docker वर्कफ्लो को LLM डिप्लॉयमेंट में लाता है, जबकि Ollama फ्रेमवर्क-एग्नोस्टिक के साथ सरल स्टैंडअलोन ऑपरेशन बनाए रखता है। आपका मौजूदा इन्फ्रास्ट्रक्चर तकनीकी अंतरों से अधिक महत्वपूर्ण है।

उपयोग मामले की सिफारिशें

Docker मॉडल रनर का चयन करें जब

  • डॉकर-फर्स्ट वर्कफ्लो: आपकी टीम पहले से ही डॉकर का व्यापक उपयोग करती है
  • एकीकृत टूलिंग: एक टूल (डॉकर) के लिए कंटेनर और मॉडल चाहते हैं
  • OCI आर्टिफैक्ट वितरण: एंटरप्राइज रजिस्ट्री इंटीग्रेशन की आवश्यकता है
  • टेस्टकंटेनर्स इंटीग्रेशन: AI फीचर्स को CI/CD में टेस्टिंग कर रहे हैं
  • डॉकर हब प्रीफरेंस: मॉडल वितरण के लिए परिचित चैनलों का उपयोग करना चाहते हैं

Ollama का चयन करें जब

  • त्वरित प्रोटोटाइपिंग: विभिन्न मॉडल्स के साथ तेज़ प्रयोग
  • फ्रेमवर्क एग्नोस्टिक: डॉकर इकोसिस्टम से बंधे नहीं
  • अब्सोल्यूट सिम्प्लिसिटी: न्यूनतम कॉन्फ़िगरेशन और मेन्टेनेंस ओवरहेड
  • सिंगल-सर्वर डिप्लॉयमेंट: लैपटॉप, वर्कस्टेशन, या सिंगल VM पर चलाना
  • बड़े मॉडल लाइब्रेरी: व्यापक प्री-कॉन्फ़िगर्ड मॉडल रजिस्ट्री तक पहुंच

थर्ड-पार्टी डॉकर समाधानों का चयन करें जब

  • प्रोडक्शन डिप्लॉयमेंट: उन्नत ऑर्केस्ट्रेशन और मॉनिटरिंग की आवश्यकता
  • मल्टी-मॉडल सर्विंग: विभिन्न फ्रेमवर्क (vLLM, TGI) को एक साथ चलाना
  • क्यूबर्नेट्स ऑर्केस्ट्रेशन: लोड बैलेंसिंग के साथ क्लस्टर के माध्यम से स्केलिंग
  • कस्टम फ्रेमवर्क: रे सर्व या प्रोप्राइेटरी इन्फरेंस इंजन का उपयोग करना
  • स्ट्रिक्ट रिसोर्स कंट्रोल: प्रति मॉडल के लिए ग्रेन्यूलर CPU/GPU सीमाएं लागू करना

हाइब्रिड दृष्टिकोण: दोनों की सर्वोत्तम विशेषताएं

आप एकल दृष्टिकोण से सीमित नहीं हैं। इन हाइब्रिड रणनीतियों पर विचार करें:

विकल्प 1: Docker Model Runner + पारंपरिक कंटेनर

स्टैंडर्ड मॉडल्स के लिए DMR का उपयोग करें और विशेष फ्रेमवर्क के लिए थर्ड-पार्टी कंटेनर:

# DMR के साथ एक स्टैंडर्ड मॉडल पुल करें
docker model pull ai/llama2

# उच्च-थ्रूपुट सीनारियो के लिए vLLM चलाएं
docker run --gpus all vllm/vllm-openai

विकल्प 2: Ollama in Docker

ऑर्केस्ट्रेशन क्षमताओं के लिए Ollama को Docker कंटेनरों के भीतर चलाएं:

docker run -d \
  --name ollama \
  --gpus all \
  -v ollama:/root/.ollama \
  -p 11434:11434 \
  ollama/ollama

इससे मिलता है:

  • Ollama का इंटुइटिव मॉडल मैनेजमेंट
  • Docker की ऑर्केस्ट्रेशन और आइसोलेशन क्षमताएं
  • स्टैंडर्ड मैनिफेस्ट्स के साथ Kubernetes डिप्लॉयमेंट

विकल्प 3: उपयोग मामले के अनुसार मिश्रण और मिलान

  • विकास: तेज़ इटरेशन के लिए Ollama
  • स्टेजिंग: इंटीग्रेशन टेस्टिंग के लिए Docker Model Runner
  • प्रोडक्शन: स्केल के लिए Kubernetes में vLLM/TGI

API संगतता

सभी आधुनिक समाधान OpenAI-संगत APIs पर एकजुट होते हैं, जो एकीकरण को सरल बनाते हैं:

Docker Model Runner API: मॉडल चलाने पर स्वचालित रूप से OpenAI-संगत एंडपॉइंट्स सर्व किए जाते हैं। कोई अतिरिक्त कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता नहीं है।

# मॉडल चलाने पर API स्वचालित रूप से एक्सपोज होता है
docker model run ai/llama2

# OpenAI-संगत एंडपॉइंट का उपयोग करें
curl http://localhost:8080/v1/chat/completions -d '{
  "model": "llama2",
  "messages": [{"role": "user", "content": "आसमान नीला क्यों है?"}]
}'

Ollama API: OpenAI-संगत एंडपॉइंट्स इसे OpenAI के SDK का ड्रॉप-इन रिप्लेसमेंट बनाते हैं। स्ट्रीमिंग पूर्ण रूप से समर्थित है।

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "llama2",
  "prompt": "आसमान नीला क्यों है?"
}'

थर्ड-पार्टी Docker APIs: vLLM और TGI OpenAI-संगत एंडपॉइंट्स प्रदान करते हैं, जबकि कस्टम कंटेनर प्रोप्राइेटरी APIs को लागू कर सकते हैं।

OpenAI संगतता पर एकजुटता का मतलब है कि आप न्यूनतम कोड परिवर्तनों के साथ समाधानों के बीच स्विच कर सकते हैं।

रिसोर्स मैनेजमेंट

GPU त्वरण

Docker Model Runner: नेटिव GPU समर्थन बिना जटिल nvidia-docker कॉन्फ़िगरेशन के। उपलब्ध GPUs का स्वचालित पता लगाना और उपयोग करना, पारंपरिक कंटेनरों की तुलना में Docker GPU अनुभव को महत्वपूर्ण रूप से सरल बनाना।

# GPU त्वरण स्वचालित रूप से काम करता है
docker model run ai/llama2

Ollama: CUDA-सक्षम NVIDIA GPUs पर स्वचालित GPU पता लगाना। ड्राइवर इंस्टॉलेशन के अलावा कोई कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता नहीं है।

पारंपरिक Docker कंटेनर: nvidia-docker रनटाइम और स्पष्ट GPU आवंटन की आवश्यकता होती है:

docker run --gpus all my-llm-container

CPU फॉलबैक

दोनों ग्रेसफुल रूप से CPU इन्फरेंस पर फॉलबैक करते हैं जब GPUs उपलब्ध नहीं होते हैं, हालांकि प्रदर्शन महत्वपूर्ण रूप से कम होता है (बड़े मॉडल्स के लिए 5-10 गुना धीमा)। आधुनिक प्रोसेसरों पर CPU-ओनली प्रदर्शन के बारे में अंतर्दृष्टि के लिए, हमारी परीक्षण पढ़ें Ollama Intel CPU प्रदर्शन और कुशल कोर उपयोग कैसे करता है

मल्टी-GPU समर्थन

Ollama: बड़े मॉडल्स के लिए कई GPUs के बीच टेंसर पैरलेलिज्म का समर्थन करता है।

Docker: फ्रेमवर्क पर निर्भर करता है। vLLM और TGI उचित कॉन्फ़िगरेशन के साथ मल्टी-GPU इन्फरेंस का समर्थन करते हैं।

समुदाय और इकोसिस्टम

Docker Model Runner: अप्रैल 2025 में लॉन्च किया गया, मजबूत एंटरप्राइज बैकिंग के साथ। Google, Hugging Face, और VMware Tanzu AI Solutions के साथ साझेदारी व्यापक मॉडल उपलब्धता सुनिश्चित करती है। Docker के विशाल डेवलपर समुदाय (लाखों उपयोगकर्ता) के साथ एकीकरण तत्काल इकोसिस्टम एक्सेस प्रदान करता है। एक नए उत्पाद के रूप में समुदाय-विशिष्ट संसाधनों का निर्माण अभी भी चल रहा है।

Ollama: तेज़ी से बढ़ता हुआ समुदाय 50K+ GitHub स्टार के साथ। LangChain, LiteLLM, Open WebUI, CrewAI के साथ मजबूत इंटीग्रेशन इकोसिस्टम और सक्रिय डिस्कॉर्ड समुदाय। व्यापक थर्ड-पार्टी टूल्स और ट्यूटोरियल उपलब्ध हैं। स्थानीय Ollama इंस्टेंस के लिए उपलब्ध ओपन-सोर्स चैट UIs के लिए एक व्यापक अवलोकन के लिए, हमारी गाइड देखें स्थानीय Ollama LLMs के लिए ओपन-सोर्स चैट UIs। किसी भी तेज़ी से बढ़ते ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट की तरह, प्रोजेक्ट के दिशा का निरीक्षण करना महत्वपूर्ण है - Ollama enshittification के प्रारंभिक संकेतों के बारे में हमारी विश्लेषण पढ़ें Ollama enshittification के प्रारंभिक संकेत संभावित चिंताओं को समझने के लिए।

थर्ड-पार्टी Docker समाधान: vLLM और TGI के पास मेच्योर इकोसिस्टम के साथ एंटरप्राइज समर्थन है। Hugging Face और समुदाय योगदानकर्ताओं से व्यापक प्रोडक्शन केस स्टडीज़, ऑप्टिमाइज़ेशन गाइड्स, और डिप्लॉयमेंट पैटर्न हैं।

लागत विचार

Docker Model Runner: Docker Desktop (व्यक्तिगत/शैक्षिक) या Docker Engine के साथ मुफ्त। Docker Desktop के लिए बड़े संगठनों (250+ कर्मचारी या $10M+ राजस्व) के लिए सब्सक्रिप्शन की आवश्यकता होती है। Docker Hub के माध्यम से वितरित मॉडल्स Docker के रजिस्ट्री प्राइसिंग का पालन करते हैं (मुफ्त सार्वजनिक रिपोजिटरी, भुगतान योग्य निजी रिपोजिटरी)।

Ollama: संगठन के आकार के बावजूद पूरी तरह से मुफ्त और ओपन-सोर्स है। संसाधन लागत केवल हार्डवेयर पर निर्भर करती है।

थर्ड-पार्टी Docker समाधान: ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क (vLLM, TGI) के लिए मुफ्त। कंटेनर ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफॉर्म (ECS, GKE) और निजी रजिस्ट्री स्टोरेज के लिए संभावित लागत।

सुरक्षा विचार

Docker Model Runner: Docker की सुरक्षा मॉडल का लाभ उठाता है जिसमें कंटेनर आइसोलेशन होता है। OCI आर्टिफैक्ट्स के रूप में पैकेज किए गए मॉडल्स को स्कैन और साइन किया जा सकता है। Docker Hub के माध्यम से वितरण एंटरप्राइज उपयोगकर्ताओं के लिए एक्सेस कंट्रोल और वुल्नरबिलिटी स्कैनिंग प्रदान करता है।

Ollama: एक स्थानीय सेवा के रूप में चलता है जिसमें API स्वचालिक रूप से localhost पर एक्सपोज होता है। नेटवर्क एक्सपोजरेशन के लिए स्पष्ट कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता होती है। मॉडल रजिस्ट्री ट्रस्टेड (Ollama-क्यूरेटेड) है, जो सप्लाई चेन जोखिमों को कम करता है।

पारंपरिक Docker समाधान: नेटवर्क आइसोलेशन बिल्ट-इन है। कंटेनर सुरक्षा स्कैनिंग (Snyk, Trivy) और इमेज साइनिंग प्रोडक्शन वातावरण में मानक प्रैक्टिस हैं।

सभी समाधानों को ध्यान देना चाहिए:

  • मॉडल प्रोवेनेंस: अनट्रस्टेड मॉडल्स में खतरनाक कोड या बैकडोर्स हो सकते हैं
  • API प्रमाणिकरण: प्रोडक्शन डिप्लॉयमेंट में प्रमाणिकरण/प्राधिकरण लागू करें
  • रेट लिमिटिंग: दुरुपयोग और संसाधन खपत को रोकें
  • नेटवर्क एक्सपोजरेशन: सुनिश्चित करें कि APIs अनजाने में इंटरनेट पर एक्सपोज नहीं किए गए हैं
  • डेटा प्राइवेसी: मॉडल्स संवेदनशील डेटा प्रोसेस करते हैं; डेटा सुरक्षा नियमों के साथ अनुपालन सुनिश्चित करें

माइग्रेशन पथ

Ollama से Docker Model Runner तक

Docker Model Runner का GGUF समर्थन माइग्रेशन को सरल बनाता है:

  1. Docker Desktop में Docker Model Runner सक्षम करें या docker-model-plugin इंस्टॉल करें
  2. मॉडल संदर्भों को परिवर्तित करें: ollama run llama2docker model pull ai/llama2 और docker model run ai/llama2
  3. API एंडपॉइंट्स को localhost:11434 से DMR एंडपॉइंट (आम तौर पर localhost:8080) में अपडेट करें
  4. दोनों OpenAI-संगत APIs का उपयोग करते हैं, इसलिए एप्लिकेशन कोड में न्यूनतम परिवर्तन की आवश्यकता होती है

Docker Model Runner से Ollama तक

सादे स्टैंडअलोन ऑपरेशन के लिए Ollama पर स्विच करना:

  1. Ollama इंस्टॉल करें: curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh
  2. समकक्ष मॉडल्स पुल करें: ollama pull llama2
  3. API एंडपॉइंट्स को Ollama के localhost:11434 में अपडेट करें
  4. ollama run llama2 के साथ परीक्षण करें ताकि कार्यक्षमता की पुष्टि की जा सके

पारंपरिक Docker कंटेनरों से DMR तक

अपनी Docker LLM सेटअप को सरल बनाएं:

  1. Docker Model Runner सक्षम करें
  2. कस्टम Dockerfiles को docker model pull कमांड्स के साथ बदलें
  3. nvidia-docker कॉन्फ़िगरेशन हटा दें (DMR स्वचालिक रूप से GPU हैंडल करता है)
  4. जटिल docker run कमांड्स के बजाय docker model run का उपयोग करें

किसी भी समाधान से Ollama in Docker तक

बेस्ट-ऑफ-बॉथ-वर्ल्ड दृष्टिकोण:

  1. docker pull ollama/ollama
  2. चलाएं: docker run -d --gpus all -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 ollama/ollama
  3. Ollama कमांड्स का उपयोग करें जैसे कि आम तौर पर: docker exec -it ollama ollama pull llama2
  4. Ollama की सरलता के साथ प्रोडक्शन इन्फ्रास्ट्रक्चर प्राप्त करें

मॉनिटरिंग और ऑब्जर्वेबिलिटी

Ollama: बुनियादी मेट्रिक्स API के माध्यम से (/api/tags, /api/ps)। थर्ड-पार्टी टूल्स जैसे Open WebUI डैशबोर्ड प्रदान करते हैं।

Docker: Prometheus, Grafana, ELK स्टैक, और क्लाउड मॉनिटरिंग सर्विसों के साथ पूर्ण एकीकरण। कंटेनर मेट्रिक्स (CPU, मेमोरी, GPU) आसानी से उपलब्ध हैं।

निष्कर्ष

2025 में Docker के Docker Model Runner (DMR) के परिचय के साथ स्थानीय LLM डिप्लॉयमेंट का परिदृश्य महत्वपूर्ण रूप से विकसित हुआ है। अब चयन आपकी विशिष्ट आवश्यकताओं पर निर्भर करता है:

  • डॉकर एकीकरण की तलाश करने वाले डेवलपर्स के लिए: DMR docker model कमांड्स के साथ नेटिव Docker वर्कफ्लो एकीकरण प्रदान करता है
  • अधिकतम सरलता के लिए: Ollama एक-कमांड मॉडल मैनेजमेंट के साथ सबसे आसान समाधान बना हुआ है
  • प्रोडक्शन और एंटरप्राइज के लिए: DMR और थर्ड-पार्टी समाधान (vLLM, TGI) Docker में ऑर्केस्ट्रेशन, मॉनिटरिंग, और स्केलबिलिटी प्रदान करते हैं
  • दोनों की सर्वोत्तम विशेषताओं के लिए: Docker कंटेनरों में Ollama चलाएं ताकि सरलता को प्रोडक्शन इन्फ्रास्ट्रक्चर के साथ मिलाया जा सके

DMR का परिचय Docker और Ollama के बीच उपयोग की आसानी के अंतर को कम करता है। Ollama तेज़ प्रोटोटाइपिंग के लिए सरलता में अभी भी आगे है, जबकि DMR डॉकर वर्कफ्लो में पहले से ही निवेश करने वाली टीमों के लिए उत्कृष्ट है। दोनों दृष्टिकोण सक्रिय रूप से विकसित किए जा रहे हैं, प्रोडक्शन-रेडी हैं, और इकोसिस्टम पर्याप्त रूप से मेच्योर है कि उनके बीच स्विच करना अपेक्षाकृत दर्दरहित है।

निचला रेखा: अगर आप पहले से ही डॉकर का व्यापक उपयोग कर रहे हैं, तो DMR प्राकृतिक चयन है। अगर आप चाहें कि इन्फ्रास्ट्रक्चर के बावजूद सबसे सरल अनुभव हो, तो Ollama का चयन करें।

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