Docker Model Runner vs Ollama: Mana yang Harus Dipilih?

Bandingkan Docker Model Runner dan Ollama untuk LLM lokal

Menjalankan model bahasa besar (LLMs) secara lokal telah semakin populer untuk privasi, kontrol biaya, dan kemampuan offline. Lanskap berubah secara signifikan pada April 2025 ketika Docker memperkenalkan Docker Model Runner (DMR), solusi resmi mereka untuk pengujian model AI.

Sekarang tiga pendekatan bersaing untuk mendapatkan perhatian pengembang: Model Runner milik Docker, solusi kontainerisasi pihak ketiga (vLLM, TGI), dan platform Ollama yang mandiri.

docker model runner windows

Memahami Docker Model Runners

Model runner berbasis Docker menggunakan kontainerisasi untuk mengemas mesin inferensi LLM beserta dependensinya. Lanskap ini mencakup solusi resmi Docker dan kerangka kerja pihak ketiga.

Docker Model Runner (DMR) - Solusi Resmi

Pada April 2025, Docker memperkenalkan Docker Model Runner (DMR), produk resmi yang dirancang untuk menyederhanakan penggunaan model AI secara lokal menggunakan infrastruktur Docker. Ini menunjukkan komitmen Docker untuk membuat pengujian model AI sehalus pengujian kontainer.

Fitur Utama DMR:

  • Integrasi Native Docker: Menggunakan perintah Docker yang sudah dikenal (docker model pull, docker model run, docker model package)
  • Pengemasan OCI Artifact: Model dikemas sebagai OCI Artifacts, memungkinkan distribusi melalui Docker Hub dan registri lainnya
  • API Kompatibel OpenAI: Pengganti langsung untuk akhir titik OpenAI, menyederhanakan integrasi
  • Akselerasi GPU: Dukungan GPU native tanpa konfigurasi nvidia-docker yang kompleks
  • Dukungan Format GGUF: Bekerja dengan format model kuantisasi populer
  • Integrasi Docker Compose: Mudah mengonfigurasi dan mendeploy model menggunakan alat Docker standar
  • Dukungan Testcontainers: Terintegrasi dengan lancar dengan kerangka kerja pengujian

Instalasi:

  • Docker Desktop: Aktifkan melalui tab AI di pengaturan
  • Docker Engine: Instal paket docker-model-plugin

Contoh Penggunaan:

# Tarik model dari Docker Hub
docker model pull ai/smollm2

# Jalankan inferensi
docker model run ai/smollm2 "Jelaskan Docker Model Runner"

# Paket model kustom
docker model package --gguf /path/to/model.gguf --push myorg/mymodel:latest

DMR bekerja sama dengan Google, Hugging Face, dan VMware Tanzu untuk memperluas ekosistem model AI yang tersedia melalui Docker Hub. Jika Anda baru dengan Docker atau membutuhkan refresher tentang perintah Docker, Docker Cheatsheet kami menyediakan panduan komprehensif untuk operasi Docker yang penting.

Solusi Docker Pihak Ketiga

Selain DMR, ekosistem mencakup kerangka kerja yang mapan:

  • vLLM containers: Server inferensi throughput tinggi yang dioptimalkan untuk pemrosesan batch
  • Text Generation Inference (TGI): Solusi siap produksi dari Hugging Face
  • llama.cpp containers: Implementasi C++ ringan dengan kuantisasi
  • Container kustom: Mengemas PyTorch, Transformers, atau kerangka kerja proprietary

Keuntungan Pendekatan Docker

Fleksibilitas dan Tidak Bergantung pada Kerangka Kerja: Kontainer Docker dapat menjalankan setiap kerangka kerja LLM, dari PyTorch hingga ONNX Runtime, memberikan pengembang kendali penuh atas tumpukan inferensi.

Isolasi Sumber Daya: Setiap kontainer beroperasi dalam lingkungan terisolasi dengan batas sumber daya yang ditentukan (CPU, memori, GPU), mencegah konflik sumber daya dalam pengujian multi-model.

Dukungan Orchestration: Docker terintegrasi dengan lancar dengan Kubernetes, Docker Swarm, dan platform cloud untuk skalabilitas, load balancing, dan ketersediaan tinggi.

Kontrol Versi: Versi model atau kerangka kerja berbeda dapat berdampingan di sistem yang sama tanpa konflik dependensi.

Kekurangan Pendekatan Docker

Kompleksitas: Membutuhkan pemahaman tentang kontainerisasi, volume mounts, konfigurasi jaringan, dan GPU passthrough (nvidia-docker).

Overhead: Meskipun minimal, Docker menambah lapisan abstraksi tipis yang sedikit memengaruhi waktu startup dan penggunaan sumber daya.

Beban Konfigurasi: Setiap pengujian memerlukan konfigurasi hati-hati dari Dockerfiles, variabel lingkungan, dan parameter runtime.

Memahami Ollama

Ollama adalah aplikasi yang dirancang khusus untuk menjalankan LLM secara lokal, dengan prinsip kesederhanaan sebagai intinya. Ia menyediakan:

  • Binari native untuk Linux, macOS, dan Windows
  • Perpustakaan model bawaan dengan instalasi satu perintah
  • Deteksi dan optimasi GPU otomatis
  • API RESTful kompatibel dengan format OpenAI
  • Manajemen konteks dan keadaan model

Keuntungan Ollama

Kesederhanaan: Instalasi mudah (curl | sh pada Linux), dan menjalankan model hanya membutuhkan ollama run llama2. Untuk daftar lengkap perintah Ollama dan pola penggunaan, lihat Ollama cheatsheet kami.

Kinerja yang Dioptimalkan: Berbasis llama.cpp, Ollama sangat dioptimalkan untuk kecepatan inferensi dengan dukungan kuantisasi (Q4, Q5, Q8).

Manajemen Model: Perpustakaan model bawaan dengan perintah seperti ollama pull, ollama list, dan ollama rm menyederhanakan siklus hidup model.

Pengalaman Pengembang: API bersih, dokumentasi yang luas, dan ekosistem integrasi yang berkembang (LangChain, CrewAI, dll.). Fleksibilitas Ollama juga mencakup kasus penggunaan khusus seperti pengurutan ulang dokumen teks dengan model embedding.

Efisiensi Sumber Daya: Manajemen memori otomatis dan pengosongan model saat tidak digunakan menghemat sumber daya sistem.

ollama ui

Kekurangan Ollama

Keterikatan Kerangka Kerja: Secara utama mendukung model yang kompatibel dengan llama.cpp, membatasi fleksibilitas untuk kerangka kerja seperti vLLM atau mesin inferensi kustom.

Kurangnya Kustomisasi: Konfigurasi lanjutan (kuantisasi kustom, alur CUDA spesifik) kurang terjangkau dibandingkan lingkungan Docker.

Tantangan Orchestration: Meskipun Ollama dapat berjalan dalam kontainer, ia tidak memiliki dukungan native untuk fitur orchestration lanjutan seperti skalabilitas horizontal.

Perbandingan Kinerja

Kecepatan Inferensi

Docker Model Runner: Kinerja sebanding dengan Ollama karena keduanya mendukung model kuantisasi GGUF. Untuk Llama 2 7B (Q4), harapkan 20-30 token/detik pada CPU dan 50-80 token/detik pada GPU mid-range. Overhead kontainer minimal.

Ollama: Menggunakan backend llama.cpp yang sangat dioptimalkan dengan kuantisasi efisien. Untuk Llama 2 7B (Q4), harapkan 20-30 token/detik pada CPU dan 50-80 token/detik pada GPU mid-range. Tidak ada overhead kontainerisasi. Untuk detail bagaimana Ollama mengelola inferensi paralel, lihat analisis kami tentang bagaimana Ollama menangani permintaan paralel.

Docker (vLLM): Dioptimalkan untuk pemrosesan batch dengan batch kontinu. Permintaan tunggal mungkin sedikit lebih lambat, tetapi throughput unggul di bawah beban koncurrent tinggi (100+ token/detik per model dengan batch).

Docker (TGI): Mirip dengan vLLM dengan kinerja batch yang sangat baik. Menambahkan fitur seperti streaming dan pembuatan token per token.

Penggunaan Memori

Docker Model Runner: Mirip dengan Ollama dengan pemuatan model otomatis. Model GGUF Q4 biasanya menggunakan 4-6GB RAM. Overhead kontainer minimal (puluhan MB).

Ollama: Manajemen memori otomatis memuat model saat dibutuhkan dan mengosongkannya saat tidak aktif. Model 7B Q4 biasanya menggunakan 4-6GB RAM. Paling efisien untuk skenario satu model.

Solusi Docker Tradisional: Penggunaan memori bergantung pada kerangka kerja. vLLM mengalokasikan memori GPU secara praproses untuk kinerja optimal, sementara kontainer berbasis PyTorch mungkin menggunakan lebih banyak RAM untuk bobot model dan cache KV (8-14GB untuk model 7B).

Waktu Startup

Docker Model Runner: Startup kontainer menambahkan sekitar 1 detik, ditambah waktu pemuatan model (2-5 detik). Total: 3-6 detik untuk model sedang.

Ollama: Startup hampir instan dengan waktu pemuatan model sekitar 2-5 detik untuk model sedang. Pengalaman startup tercepat.

Docker Tradisional: Startup kontainer menambahkan 1-3 detik, ditambah waktu pemuatan model. Prewarming kontainer mengurangi ini dalam deployment produksi.

Perbandingan Langsung Docker Model Runner vs Ollama

Dengan masuknya Docker secara resmi ke ruang LLM runner, perbandingan menjadi lebih menarik. Berikut bagaimana DMR dan Ollama berdiri berhadapan:

Fitur Docker Model Runner Ollama
Instalasi Tab AI Docker Desktop atau docker-model-plugin Satu perintah: curl | sh
Gaya Perintah docker model pull/run/package ollama pull/run/list
Format Model GGUF (OCI Artifacts) GGUF (native)
Distribusi Model Docker Hub, OCI registri Ollama registri
Pengaturan GPU Otomatis (lebih sederhana dari Docker tradisional) Otomatis
API Kompatibel OpenAI Kompatibel OpenAI
Integrasi Docker Native (adalah Docker) Berjalan dalam Docker jika diperlukan
Dukungan Compose Native Melalui gambar Docker
Kurva Belajar Rendah (untuk pengguna Docker) Terendah (untuk semua orang)
Mitra Ekosistem Google, Hugging Face, VMware LangChain, CrewAI, Open WebUI
Terbaik Untuk Workflow Docker-native Kesederhanaan mandiri

Insight Utama: DMR membawa workflow Docker ke pengujian model LLM, sementara Ollama tetap tidak bergantung pada kerangka kerja dengan operasi mandiri yang lebih sederhana. Infrastruktur yang sudah ada lebih penting daripada perbedaan teknis.

Rekomendasi Kasus Penggunaan

Pilih Docker Model Runner Ketika

  • Workflow Docker-first: Tim Anda sudah menggunakan Docker secara ekstensif
  • Alat Seragam: Anda ingin satu alat (Docker) untuk kontainer dan model
  • Distribusi OCI artifact: Anda membutuhkan integrasi registry enterprise
  • Integrasi Testcontainers: Anda menguji fitur AI dalam CI/CD
  • Preferensi Docker Hub: Anda ingin distribusi model melalui saluran yang sudah dikenal

Pilih Ollama Ketika

  • Prototipe Cepat: Eksperimen cepat dengan berbagai model
  • Tidak Bergantung pada Kerangka Kerja: Tidak terikat pada ekosistem Docker
  • Kesederhanaan Mutlak: Minim konfigurasi dan beban pemeliharaan
  • Pengujian Single-Server: Berjalan di laptop, workstation, atau single VM
  • Perpustakaan Model Besar: Akses ke perpustakaan model pra-konfigurasi yang luas

Pilih Solusi Docker Pihak Ketiga Ketika

  • Pengujian Produksi: Kebutuhan untuk orchestration dan pemantauan lanjutan
  • Pengujian Multi-model: Menjalankan berbagai kerangka kerja (vLLM, TGI) secara bersamaan
  • Orchestration Kubernetes: Skalabilitas di cluster dengan load balancing
  • Kerangka Kerja Kustom: Menggunakan Ray Serve atau mesin inferensi proprietary
  • Kontrol Sumber Daya Ketat: Menetapkan batas CPU/GPU granular per model

Pendekatan Hybrid: Kombinasi Terbaik

Anda tidak terbatas pada satu pendekatan. Pertimbangkan strategi hybrid berikut:

Opsi 1: Docker Model Runner + Kontainer Tradisional

Gunakan DMR untuk model standar dan kontainer pihak ketiga untuk kerangka kerja khusus:

# Tarik model standar dengan DMR
docker model pull ai/llama2

# Jalankan vLLM untuk skenario throughput tinggi
docker run --gpus all vllm/vllm-openai

Opsi 2: Ollama dalam Docker

Jalankan Ollama dalam kontainer Docker untuk kemampuan orchestration:

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

Ini memberikan:

  • Manajemen model intuitif Ollama
  • Kemampuan orchestration dan isolasi Docker
  • Deployment Kubernetes dengan manifest standar

Opsi 3: Campur dan Cocok Berdasarkan Kasus Penggunaan

  • Pengembangan: Ollama untuk iterasi cepat
  • Pengujian: Docker Model Runner untuk pengujian integrasi
  • Produksi: vLLM/TGI dalam Kubernetes untuk skalabilitas

Kompatibilitas API

Semua solusi modern konvergen ke API kompatibel OpenAI, menyederhanakan integrasi:

API Docker Model Runner: Titik akhir kompatibel OpenAI disajikan secara otomatis saat menjalankan model. Tidak diperlukan konfigurasi tambahan.

# Model berjalan dengan API yang secara otomatis terpapar
docker model run ai/llama2

# Gunakan titik akhir kompatibel OpenAI
curl http://localhost:8080/v1/chat/completions -d '{
  "model": "llama2",
  "messages": [{"role": "user", "content": "Mengapa langit biru?"}]
}'

API Ollama: Titik akhir kompatibel OpenAI membuatnya menjadi pengganti langsung untuk aplikasi yang menggunakan SDK OpenAI. Streaming penuh didukung.

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "llama2",
  "prompt": "Mengapa langit biru?"
}'

API Docker Pihak Ketiga: vLLM dan TGI menawarkan titik akhir kompatibel OpenAI, sementara kontainer kustom mungkin menerapkan API proprietary.

Konvergensi ke kompatibilitas OpenAI berarti Anda dapat beralih antar solusi dengan perubahan kode minimal.

Manajemen Sumber Daya

Akselerasi GPU

Docker Model Runner: Dukungan GPU native tanpa konfigurasi nvidia-docker yang kompleks. Otomatis mendeteksi dan menggunakan GPU yang tersedia, secara signifikan menyederhanakan pengalaman Docker GPU dibandingkan kontainer tradisional.

# Akselerasi GPU bekerja secara otomatis
docker model run ai/llama2

Ollama: Deteksi GPU otomatis pada GPU NVIDIA yang kompatibel dengan CUDA. Tidak diperlukan konfigurasi selain instalasi driver.

Kontainer Tradisional Docker: Memerlukan runtime nvidia-docker dan alokasi GPU eksplisit:

docker run --gpus all my-llm-container

Fallback CPU

Keduanya secara halus kembali ke inferensi CPU ketika GPU tidak tersedia, meskipun kinerja menurun secara signifikan (5-10x lebih lambat untuk model besar). Untuk wawasan tentang kinerja CPU-only pada prosesor modern, baca uji kami tentang bagaimana Ollama menggunakan kinerja dan inti efisien Intel CPU.

Dukungan Multi-GPU

Ollama: Mendukung parallelisme tensor di beberapa GPU untuk model besar.

Docker: Bergantung pada kerangka kerja. vLLM dan TGI mendukung inferensi multi-GPU dengan konfigurasi yang tepat.

Komunitas dan Ekosistem

Docker Model Runner: Diluncurkan April 2025 dengan dukungan enterprise yang kuat. Kemitraan dengan Google, Hugging Face, dan VMware Tanzu AI Solutions memastikan ketersediaan model yang luas. Integrasi dengan komunitas pengembang Docker yang besar (jutaan pengguna) memberikan akses instan ke ekosistem. Masih membangun sumber daya komunitas khusus sebagai produk baru.

Ollama: Komunitas yang berkembang pesat dengan 50K+ bintang GitHub. Ekosistem integrasi yang kuat (LangChain, LiteLLM, Open WebUI, CrewAI) dan komunitas aktif di Discord. Alat pihak ketiga dan tutorial yang luas tersedia. Dokumentasi dan sumber daya komunitas yang lebih matang. Untuk tinjauan menyeluruh tentang antarmuka yang tersedia, lihat panduan kami tentang antarmuka chat open-source untuk instance Ollama lokal. Seperti dengan proyek open-source yang berkembang pesat, penting untuk memantau arah proyek - baca analisis kami tentang tanda-tanda awal Ollama enshittification untuk memahami kekhawatiran potensial.

Solusi Docker Pihak Ketiga: vLLM dan TGI memiliki ekosistem yang matang dengan dukungan enterprise. Studi kasus produksi yang luas, panduan optimisasi, dan pola deployment dari Hugging Face dan kontributor komunitas.

Pertimbangan Biaya

Docker Model Runner: Gratis dengan Docker Desktop (personal/pendidikan) atau Docker Engine. Docker Desktop memerlukan langganan untuk organisasi besar (250+ karyawan atau pendapatan $10M+). Model yang didistribusikan melalui Docker Hub mengikuti harga registry Docker (repo publik gratis, repo pribadi berbayar).

Ollama: Sepenuhnya gratis dan open-source tanpa biaya lisensi terlepas dari ukuran organisasi. Biaya sumber daya hanya bergantung pada perangkat keras.

Solusi Docker Pihak Ketiga: Gratis untuk framework open-source (vLLM, TGI). Potensi biaya untuk platform orchestration kontainer (ECS, GKE) dan penyimpanan registry pribadi.

Pertimbangan Keamanan

Docker Model Runner: Menggunakan model keamanan Docker dengan isolasi kontainer. Model dikemas sebagai OCI Artifacts yang dapat di-scan dan ditandatangani. Distribusi melalui Docker Hub memungkinkan kontrol akses dan pemindaian kerentanan untuk pengguna enterprise.

Ollama: Berjalan sebagai layanan lokal dengan API yang secara default terpapar di localhost. Pemaparan jaringan memerlukan konfigurasi eksplisit. Perpustakaan model terpercaya (Ollama-curated), mengurangi risiko rantai pasok.

Solusi Docker Tradisional: Isolasi jaringan sudah termasuk. Pemindaian keamanan kontainer (Snyk, Trivy) dan penandatanganan gambar adalah praktik standar di lingkungan produksi.

Semua solusi memerlukan perhatian terhadap:

  • Asal model: Model tidak terpercaya mungkin mengandung kode jahat atau backdoor
  • Autentikasi API: Implementasikan autentikasi/otorisasi dalam deployment produksi
  • Rate limiting: Mencegah penyalahgunaan dan kehabisan sumber daya
  • Pemaparan jaringan: Pastikan API tidak secara tidak sengaja terpapar ke internet
  • Privasi data: Model memproses data sensitif; pastikan kepatuhan terhadap regulasi perlindungan data

Jalur Migrasi

Dari Ollama ke Docker Model Runner

Dukungan GGUF DMR membuat migrasi sederhana:

  1. Aktifkan Docker Model Runner di Docker Desktop atau instal docker-model-plugin
  2. Konversi referensi model: ollama run llama2docker model pull ai/llama2 dan docker model run ai/llama2
  3. Perbarui titik akhir API dari localhost:11434 ke titik akhir DMR (biasanya localhost:8080)
  4. Keduanya menggunakan API kompatibel OpenAI, sehingga kode aplikasi memerlukan perubahan minimal

Dari Docker Model Runner ke Ollama

Pindah ke Ollama untuk operasi mandiri yang lebih sederhana:

  1. Instal Ollama: curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh
  2. Tarik model yang setara: ollama pull llama2
  3. Perbarui titik akhir API ke Ollama’s localhost:11434
  4. Uji dengan ollama run llama2 untuk memverifikasi fungsi

Dari Kontainer Docker Tradisional ke DMR

Menyederhanakan setup LLM Docker Anda:

  1. Aktifkan Docker Model Runner
  2. Ganti Dockerfile kustom dengan perintah docker model pull
  3. Hapus konfigurasi nvidia-docker (DMR menangani GPU secara otomatis)
  4. Gunakan docker model run alih-alih perintah docker run yang kompleks

Dari Solusi Apa Pun ke Ollama dalam Docker

Pendekatan terbaik dari kedua dunia:

  1. docker pull ollama/ollama
  2. Jalankan: docker run -d --gpus all -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 ollama/ollama
  3. Gunakan perintah Ollama seperti biasa: docker exec -it ollama ollama pull llama2
  4. Dapatkan orchestration Docker dengan kesederhanaan Ollama

Pemantauan dan Observabilitas

Ollama: Metrik dasar melalui API (/api/tags, /api/ps). Alat pihak ketiga seperti Open WebUI menyediakan dashboard.

Docker: Integrasi penuh dengan Prometheus, Grafana, ELK stack, dan layanan pemantauan cloud. Metrik kontainer (CPU, memori, GPU) tersedia secara langsung.

Kesimpulan

Lanskap pengujian model LLM lokal telah berkembang secara signifikan dengan pengenalan Docker Model Runner (DMR) oleh Docker pada 2025. Pilihan sekarang bergantung pada kebutuhan spesifik Anda:

  • Untuk pengembang yang mencari integrasi Docker: DMR menyediakan integrasi workflow Docker native dengan perintah docker model
  • Untuk kesederhanaan maksimal: Ollama tetap menjadi solusi paling mudah dengan manajemen model satu perintah
  • Untuk produksi dan enterprise: Kedua DMR dan solusi pihak ketiga (vLLM, TGI) dalam Docker menawarkan orchestration, pemantauan, dan skalabilitas
  • Untuk yang terbaik dari kedua dunia: Jalankan Ollama dalam kontainer Docker untuk menggabungkan kesederhanaan dengan infrastruktur produksi

Pengenalan DMR mempersempit jarak antara Docker dan Ollama dalam hal kemudahan penggunaan. Ollama masih menang dalam kesederhanaan untuk prototipe cepat, sementara DMR unggul untuk tim yang sudah terlibat dalam workflow Docker. Kedua pendekatan sedang dikembangkan secara aktif, siap untuk produksi, dan ekosistem sudah cukup matang sehingga beralih antar keduanya relatif tidak menyakitkan.

Kesimpulan Akhir: Jika Anda sudah menggunakan Docker secara ekstensif, DMR adalah pilihan alami. Jika Anda ingin pengalaman paling sederhana tanpa memandang infrastruktur, pilih Ollama.

Tautan Berguna

Docker Model Runner

Ollama

Solusi Docker Lainnya

Artikel Lain yang Berguna