Docker Model Runner vs Ollama: quale scegliere?

Running large language models (LLMs) locally ha guadagnato popolarità per la privacy, il controllo dei costi e le capacità offline. Il panorama è cambiato significativamente ad aprile 2025 quando Docker ha introdotto Docker Model Runner (DMR), la sua soluzione ufficiale per il deployment dei modelli AI.

Oggi tre approcci competono per la mente dei programmatori: il Model Runner nativo di Docker, le soluzioni containerizzate di terze parti (vLLM, TGI) e la piattaforma standalone Ollama.

Comprendere i Docker Model Runner

I runner dei modelli basati su Docker utilizzano la containerizzazione per imballare i motori di inferenza degli LLM insieme ai loro dipendenze. Il panorama include sia la soluzione ufficiale di Docker che i framework di terze parti.

Docker Model Runner (DMR) - Soluzione Ufficiale

Nel aprile 2025, Docker ha introdotto Docker Model Runner (DMR), un prodotto ufficiale progettato per semplificare l’esecuzione dei modelli AI localmente utilizzando l’infrastruttura di Docker. Questo rappresenta l’impegno di Docker a rendere il deployment dei modelli AI altrettanto semplice quanto il deployment dei container.

Funzionalità Principali di DMR:

• Integrazione Native con Docker: Utilizza comandi familiari di Docker (docker model pull, docker model run, docker model package)
• Packaging come OCI Artifacts: I modelli vengono imballati come OCI Artifacts, abilitando la distribuzione tramite Docker Hub e altri registri
• API Compatibile con OpenAI: Sostituzione diretta per gli endpoint OpenAI, semplificando l’integrazione
• Accelerazione GPU: Supporto nativo GPU senza complessa configurazione nvidia-docker
• Supporto al formato GGUF: Funziona con i formati di modelli quantizzati popolari
• Integrazione con Docker Compose: Configurare e distribuire facilmente i modelli utilizzando gli strumenti standard di Docker
• Supporto Testcontainers: Integrazione senza sforzo con i framework di test

Installazione:

• Docker Desktop: Abilitare tramite scheda AI nelle impostazioni
• Docker Engine: Installare il pacchetto docker-model-plugin

Esempio di Utilizzo:

# Scaricare un modello da Docker Hub
docker model pull ai/smollm2

# Eseguire l'inferenza
docker model run ai/smollm2 "Spiega Docker Model Runner"

# Imballare un modello personalizzato
docker model package --gguf /path/to/model.gguf --push myorg/mymodel:latest

DMR collabora con Google, Hugging Face e VMware Tanzu per espandere l’ecosistema dei modelli AI disponibile tramite Docker Hub. Se sei nuovo a Docker o hai bisogno di un ripasso sui comandi Docker, il nostro Docker Cheatsheet fornisce una guida completa alle operazioni essenziali di Docker.

Soluzioni Docker di Terze Parti

Oltre a DMR, l’ecosistema include framework consolidati:

• vLLM containers: Server di inferenza ad alta capacità ottimizzato per il processing in batch
• Text Generation Inference (TGI): Soluzione pronta per la produzione di Hugging Face
• llama.cpp containers: Implementazione leggera in C++ con quantizzazione
• Container personalizzati: Avvolgere PyTorch, Transformers o framework proprietari

Vantaggi dell’Approccio Docker

Flessibilità e Indipendenza dal Framework: I container Docker possono eseguire qualsiasi framework LLM, da PyTorch a ONNX Runtime, dando ai programmatori il controllo completo sullo stack di inferenza.

Isolamento delle Risorse: Ogni container opera in ambienti isolati con limiti definiti delle risorse (CPU, memoria, GPU), prevenendo conflitti delle risorse in deployment multi-modello.

Supporto all’Orchestrazione: Docker si integra in modo fluido con Kubernetes, Docker Swarm e piattaforme cloud per lo scaling, il bilanciamento del carico e la disponibilità elevata.

Controllo delle Versioni: Diverse versioni del modello o framework possono coesistere nello stesso sistema senza conflitti di dipendenze.

Svantaggi dell’Approccio Docker

Complessità: Richiede la comprensione della containerizzazione, dei montaggi di volumi, della configurazione di rete e del pass-through GPU (nvidia-docker).

Overhead: Sebbene minimo, Docker aggiunge uno strato di astrazione sottile che leggermente impatta il tempo di avvio e l’utilizzo delle risorse.

Onere di Configurazione: Ogni deployment richiede una configurazione attenta dei Dockerfile, delle variabili ambiente e dei parametri di runtime.

Comprendere Ollama

Ollama è un’applicazione progettata appositamente per eseguire localmente gli LLM, concepita con la semplicità come principio centrale. Fornisce:

• Binario nativo per Linux, macOS e Windows
• Libreria di modelli integrata con installazione in un solo comando
• Rilevamento automatico e ottimizzazione GPU
• API RESTful compatibile con il formato OpenAI
• Gestione del contesto e stato del modello

Vantaggi di Ollama

Semplicità: L’installazione è semplice (curl | sh su Linux), e l’esecuzione dei modelli richiede solo ollama run llama2. Per un elenco completo dei comandi Ollama e dei modelli di utilizzo, consulta il nostro Ollama cheatsheet.

Ottimizzazione delle Prestazioni: Costruito su llama.cpp, Ollama è altamente ottimizzato per la velocità di inferenza con supporto alla quantizzazione (Q4, Q5, Q8).

Gestione dei Modelli: Registro dei modelli integrato con comandi come ollama pull, ollama list e ollama rm semplifica il ciclo di vita dei modelli.

Esperienza del Programmatore: API pulita, documentazione estesa e ecosistema in crescita di integrazioni (LangChain, CrewAI, ecc.). La versatilità di Ollama si estende a casi d’uso specializzati come riconfigurare documenti di testo con modelli di embedding.

Efficienza delle Risorse: Gestione automatica della memoria e scaricamento dei modelli quando inattivi conserva le risorse del sistema.

Svantaggi di Ollama

Blocco del Framework: Supporta principalmente modelli compatibili con llama.cpp, limitando la flessibilità per framework come vLLM o motori di inferenza personalizzati.

Limitata Personalizzazione: Configurazioni avanzate (quantizzazione personalizzata, stream CUDA specifici) sono meno accessibili rispetto agli ambienti Docker.

Sfide nell’Orchestrazione: Sebbene Ollama possa eseguirsi in container, non ha supporto nativo per funzionalità avanzate di orchestrazione come lo scaling orizzontale.

Confronto delle Prestazioni

Velocità di Inferenza

Docker Model Runner: Prestazioni paragonabili a Ollama poiché entrambi supportano modelli quantizzati GGUF. Per Llama 2 7B (Q4), si prevede 20-30 token/secondo su CPU e 50-80 token/secondo su GPU di media gamma. Overhead del container minimo.

Ollama: Sfrutta un backend altamente ottimizzato di llama.cpp con quantizzazione efficiente. Per Llama 2 7B (Q4), si prevede 20-30 token/secondo su CPU e 50-80 token/secondo su GPU di media gamma. Nessun overhead di containerizzazione. Per dettagli su come Ollama gestisce le richieste parallele, vedi l’analisi su come Ollama gestisce le richieste parallele.

Docker (vLLM): Ottimizzato per il processing in batch con batch continuo. Le singole richieste potrebbero essere leggermente più lente, ma il throughput eccelle sotto carico elevato (100+ token/secondo per modello con batch).

Docker (TGI): Simile a vLLM con eccellenti prestazioni di batch. Aggiunge funzionalità come streaming e generazione token per token.

Utilizzo della Memoria

Docker Model Runner: Simile a Ollama con caricamento automatico dei modelli. I modelli GGUF Q4 tipicamente utilizzano 4-6 GB di RAM. L’overhead del container è minimo (decine di MB).

Ollama: Gestione automatica della memoria carica i modelli su richiesta e li scarica quando inattivi. Un modello 7B Q4 tipicamente utilizza 4-6 GB di RAM. Più efficiente per scenari con un solo modello.

Soluzioni Docker Tradizionali: L’utilizzo della memoria dipende dal framework. vLLM prealloca la memoria GPU per prestazioni ottimali, mentre i container basati su PyTorch potrebbero utilizzare più RAM per i pesi del modello e la cache KV (8-14 GB per modelli 7B).

Tempo di Avvio

Docker Model Runner: L’avvio del container aggiunge ~1 secondo, più il caricamento del modello (2-5 secondi). Totale: 3-6 secondi per modelli medi.

Ollama: Avvio quasi istantaneo con caricamento del modello che richiede 2-5 secondi per modelli medi. Esperienza di avvio più rapida.

Docker Tradizionale: L’avvio del container aggiunge 1-3 secondi, più il tempo di caricamento del modello. L’anticipazione dei container mitigà questa situazione in deployment di produzione.

Confronto Diretto tra Docker Model Runner e Ollama

Con l’ingresso ufficiale di Docker nello spazio dei runner LLM, il confronto diventa più interessante. Ecco come DMR e Ollama si confrontano direttamente:

Osservazione Chiave: DMR porta i workflow Docker al deployment degli LLM, mentre Ollama rimane indipendente dal framework con un’operazione standalone più semplice. L’infrastruttura esistente è più importante delle differenze tecniche.

Consigli per i Caso d’Uso

Scegli Docker Model Runner Quando

• Workflow Docker-first: Il tuo team utilizza già estensivamente Docker
• Strumenti unificati: Vuoi un solo strumento (Docker) per i container e i modelli
• Distribuzione OCI artifact: Hai bisogno di integrazione con registri enterprise
• Integrazione Testcontainers: Stai testando funzionalità AI in CI/CD
• Preferenza Docker Hub: Vuoi distribuire i modelli attraverso canali familiari

Scegli Ollama Quando

• Prototipazione rapida: Sperimentazione rapida con diversi modelli
• Indipendenza dal framework: Non legato all’ecosistema Docker
• Massima semplicità: Minima configurazione e overhead di manutenzione
• Deployment su singolo server: Esecuzione su laptop, workstation o singoli VM
• Grande libreria di modelli: Accesso a un ampio registro di modelli preconfigurati

Scegli Soluzioni Docker di Terze Parti Quando

• Deployment in produzione: Necessità di orchestrazione avanzata e monitoraggio
• Servizio multi-modello: Esecuzione simultanea di diversi framework (vLLM, TGI)
• Orchestrazione Kubernetes: Scaling su cluster con bilanciamento del carico
• Framework personalizzati: Utilizzo di Ray Serve o motori di inferenza proprietari
• Controllo rigoroso delle risorse: Impostazione di limiti granulari CPU/GPU per modello

Approcci ibridi: Il meglio di entrambi

Non sei limitato a un solo approccio. Considera queste strategie ibride:

Opzione 1: Docker Model Runner + Container Tradizionali

Utilizza DMR per modelli standard e container di terze parti per framework specializzati:

# Scarica un modello standard con DMR
docker model pull ai/llama2

# Esegui vLLM per scenari ad alta capacità
docker run --gpus all vllm/vllm-openai

Opzione 2: Ollama in Docker

Esegui Ollama all’interno di container Docker per capacità di orchestrazione:

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

Questo fornisce:

• La gestione intuitiva dei modelli di Ollama
• Le capacità di orchestrazione e isolamento di Docker
• Deployment su Kubernetes con manifest standard

Opzione 3: Mescolare e abbinare per caso d’uso

• Sviluppo: Ollama per iterazioni rapide
• Staging: Docker Model Runner per test di integrazione
• Produzione: vLLM/TGI in Kubernetes per scalabilità

Compatibilità API

Tutte le soluzioni moderne convergono su API compatibili con OpenAI, semplificando l’integrazione:

API Docker Model Runner: Endpoint compatibili con OpenAI serviti automaticamente quando si eseguono i modelli. Non è necessaria alcuna configurazione aggiuntiva.

# I modelli vengono eseguiti con API esposte automaticamente
docker model run ai/llama2

# Utilizza un endpoint compatibile con OpenAI
curl http://localhost:8080/v1/chat/completions -d '{
  "model": "llama2",
  "messages": [{"role": "user", "content": "Perché il cielo è blu?"}]
}'

API Ollama: Endpoint compatibili con OpenAI rendono Ollama un sostituto diretto per le applicazioni che utilizzano l’SDK OpenAI. Lo streaming è pienamente supportato.

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "llama2",
  "prompt": "Perché il cielo è blu?"
}'

API Docker di Terze Parti: vLLM e TGI offrono endpoint compatibili con OpenAI, mentre i container personalizzati potrebbero implementare API proprietarie.

La convergenza sulla compatibilità OpenAI significa che puoi passare tra le soluzioni con minime modifiche al codice.

Gestione delle Risorse

Accelerazione GPU

Docker Model Runner: Supporto nativo GPU senza complessa configurazione nvidia-docker. Rileva automaticamente e utilizza le GPU disponibili, semplificando notevolmente l’esperienza GPU di Docker rispetto ai container tradizionali.

# L'accelerazione GPU funziona automaticamente
docker model run ai/llama2

Ollama: Rilevamento automatico GPU su GPU NVIDIA con capacità CUDA. Non è necessaria alcuna configurazione oltre all’installazione dei driver.

Container Docker Tradizionali: Richiede il runtime nvidia-docker e l’allocazione esplicita delle GPU:

docker run --gpus all my-llm-container

Rientro CPU

Entrambi passano automaticamente al rientro CPU quando le GPU non sono disponibili, sebbene le prestazioni diminuiscano significativamente (5-10 volte più lente per i modelli grandi). Per informazioni sui rientri CPU su processori moderni, leggi il nostro test su come Ollama utilizza le prestazioni e i core efficienti degli Intel CPU.

Supporto Multi-GPU

Ollama: Supporta la parallelizzazione tensoriale su più GPU per modelli grandi.

Docker: Dipende dal framework. vLLM e TGI supportano l’inferenza multi-GPU con la configurazione appropriata.

Comunità ed Ecosistema

Docker Model Runner: Lanciato ad aprile 2025 con forte supporto aziendale. Le partnership con Google, Hugging Face e VMware Tanzu AI Solutions garantiscono una vasta disponibilità di modelli. L’integrazione con la vasta comunità di sviluppatori di Docker (milioni di utenti) fornisce un accesso immediato all’ecosistema. Ancora in fase di costruzione di risorse specifiche per la comunità come prodotto nuovo.

Ollama: Comunità in rapida crescita con più di 50K stelle su GitHub. Ecosistema di integrazione forte (LangChain, LiteLLM, Open WebUI, CrewAI) e attiva comunità su Discord. Strumenti di terze parti e tutorial estesi disponibili. Documentazione e risorse della comunità più mature. Per un’overview completa delle interfacce disponibili, vedi la nostra guida a interfacce chat open-source per istanze locali Ollama. Come con qualsiasi progetto open-source in rapida crescita, è importante monitorare la direzione del progetto - leggi l’analisi su primi segni di Ollama enshittification per comprendere le potenziali preoccupazioni.

Soluzioni Docker di Terze Parti: vLLM e TGI hanno ecosistemi maturi con supporto aziendale. Ampie case studio di produzione, guide di ottimizzazione e pattern di deployment da Hugging Face e contributori della comunità.

Considerazioni sui Costi

Docker Model Runner: Gratuito con Docker Desktop (personale/educativo) o Docker Engine. Docker Desktop richiede un abbonamento per organizzazioni più grandi (250+ dipendenti o $10M+ di ricavi). I modelli distribuiti tramite Docker Hub seguono i prezzi del registro Docker (repo pubblici gratuiti, repo privati a pagamento).

Ollama: Completamente gratuito e open-source senza costi di licenza indipendentemente dalla dimensione dell’organizzazione. I costi delle risorse dipendono solo dall’hardware.

Soluzioni Docker di Terze Parti: Gratuito per framework open-source (vLLM, TGI). Potenziali costi per piattaforme di orchestrazione container (ECS, GKE) e archiviazione di registri privati.

Considerazioni sulla Sicurezza

Docker Model Runner: Sfrutta il modello di sicurezza di Docker con isolamento dei container. I modelli imballati come OCI Artifacts possono essere scansionati e firmati. La distribuzione tramite Docker Hub consente il controllo degli accessi e la scansione delle vulnerabilità per gli utenti aziendali.

Ollama: Esegue come servizio locale con API esposta su localhost per default. L’esposizione di rete richiede una configurazione esplicita. Il registro dei modelli è attendibile (curato da Ollama), riducendo i rischi di supply chain.

Soluzioni Docker Tradizionali: L’isolamento di rete è integrato. La scansione della sicurezza dei container (Snyk, Trivy) e la firma delle immagini sono pratiche standard in ambienti di produzione.

Tutte le soluzioni richiedono attenzione a:

• Provenienza del modello: I modelli non attendibili possono contenere codice dannoso o backdoor
• Autenticazione API: Implementare autenticazione/autorizzazione in deployment di produzione
• Limitazione di velocità: Prevenire l’abuso e l’esaurimento delle risorse
• Esposizione di rete: Assicurarsi che le API non siano accidentalmente esposte a Internet
• Privacy dei dati: I modelli elaborano dati sensibili; assicurarsi di rispettare le normative sulla protezione dei dati

Percorsi di Migración

Da Ollama a Docker Model Runner

Il supporto GGUF di Docker Model Runner rende la migrazione semplice:

1. Abilitare Docker Model Runner in Docker Desktop o installare docker-model-plugin
2. Convertire le referenze dei modelli: ollama run llama2 → docker model pull ai/llama2 e docker model run ai/llama2
3. Aggiornare gli endpoint API da localhost:11434 a DMR endpoint (tipicamente localhost:8080)
4. Entrambi utilizzano API compatibili con OpenAI, quindi il codice delle applicazioni richiede modifiche minime

Da Docker Model Runner a Ollama

Passare a Ollama per un’operazione standalone più semplice:

1. Installare Ollama: curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh
2. Scaricare i modelli equivalenti: ollama pull llama2
3. Aggiornare gli endpoint API a quelli di Ollama localhost:11434
4. Testare con ollama run llama2 per verificare la funzionalità

Da Container Docker Tradizionali a DMR

Semplificare il tuo setup LLM Docker:

1. Abilitare Docker Model Runner
2. Sostituire i Dockerfile personalizzati con comandi docker model pull
3. Rimuovere la configurazione nvidia-docker (DMR gestisce automaticamente la GPU)
4. Utilizzare docker model run invece di complessi comandi docker run

Da Qualsiasi Soluzione a Ollama in Docker

Approccio migliore di entrambi:

1. docker pull ollama/ollama
2. Eseguire: docker run -d --gpus all -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 ollama/ollama
3. Utilizzare i comandi Ollama come al solito: docker exec -it ollama ollama pull llama2
4. Ottenere l’orchestrazione Docker con la semplicità di Ollama

Monitoraggio e Osservabilità

Ollama: Metriche di base tramite API (/api/tags, /api/ps). Strumenti di terze parti come Open WebUI forniscono dashboard.

Docker: Integrazione completa con Prometheus, Grafana, ELK stack e servizi di monitoraggio cloud. Le metriche del container (CPU, memoria, GPU) sono facilmente disponibili.

Conclusione

Il panorama del deployment locale degli LLM si è evoluto significativamente con l’introduzione da parte di Docker di Docker Model Runner (DMR) nel 2025. La scelta ora dipende dai tuoi requisiti specifici:

• Per programmatori che cercano integrazione Docker: DMR fornisce un’integrazione nativa del workflow Docker con comandi docker model
• Per la massima semplicità: Ollama rimane la soluzione più semplice con la gestione dei modelli in un solo comando
• Per produzione e aziende: Entrambi DMR e soluzioni di terze parti (vLLM, TGI) in Docker offrono orchestrazione, monitoraggio e scalabilità
• Per il meglio di entrambi: Esegui Ollama in container Docker per combinare semplicità con infrastruttura di produzione

L’introduzione di DMR riduce la distanza tra Docker e Ollama in termini di facilità d’uso. Ollama vince comunque sulla semplicità per prototipi rapidi, mentre DMR eccelle per team già investiti in workflow Docker. Entrambi gli approcci sono attivamente sviluppati, pronti per la produzione e l’ecosistema è abbastanza maturo che il passaggio tra di loro è relativamente indolore.

Bottom Line: Se utilizzi estensivamente Docker, DMR è la scelta naturale. Se desideri l’esperienza più semplice possibile indipendentemente dall’infrastruttura, scegli Ollama.

Link Utili

Docker Model Runner

• Pagina Ufficiale di Docker Model Runner
• Documentazione di Docker Model Runner
• Guida per Iniziare con Docker Model Runner
• Blog dell’Annuncio di Docker Model Runner

Ollama

• Sito Ufficiale di Ollama
• Repository GitHub di Ollama
• Ollama su Docker Hub

Altre Soluzioni Docker

• Documentazione vLLM
• Text Generation Inference di Hugging Face
• GitHub di llama.cpp
• NVIDIA Container Toolkit

Altri Articoli Utili

• Ollama cheatsheet
• Docker Cheatsheet
• Come Ollama Gestisce le Richieste Parallele
• Test: Come Ollama utilizza le prestazioni e i core efficienti degli Intel CPU
• Riconfigurare documenti di testo con Ollama e modello di embedding Qwen3 - in Go
• Interfacce Chat Open-Source per LLM su Istanze Locali Ollama
• Primi Segni di Ollama Enshittification