Docker Model Runner vs Ollama: どちらを選ぶべきか?
Docker Model RunnerとOllamaを用いたローカルLLMの比較
ローカルで大規模言語モデル(LLM)を実行する は、プライバシー、コスト管理、オフライン機能のため、ますます人気になっています。 2025年4月にDockerがDocker Model Runner(DMR)、AIモデルの展開用公式ソリューションを導入したことで、状況は大きく変わりました。
現在、開発者の関心を引く3つのアプローチが競合しています:DockerのネイティブなModel Runner、サードパーティのコンテナ化ソリューション(vLLM、TGI)、およびスタンドアロンのOllamaプラットフォーム。
Docker Model Runnerの理解
Dockerベースのモデルランナーは、コンテナ化によりLLM推論エンジンとその依存関係をパッケージ化します。この分野には、Dockerの公式ソリューションとサードパーティのフレームワークが含まれます。
Docker Model Runner(DMR) - 公式ソリューション
2025年4月、DockerはDocker Model Runner(DMR)、Dockerのインフラストラクチャを使用してローカルでAIモデルを実行するための公式製品を導入しました。これは、DockerがAIモデルの展開をコンテナ展開と同様にスムーズにすることへのコミットメントを示しています。
DMRの主な特徴:
- ネイティブなDocker統合: 熟悉したDockerコマンド(
docker model pull
、docker model run
、docker model package
)を使用 - OCIアーティファクトパッケージング: モデルはOCIアーティファクトとしてパッケージ化され、Docker Hubおよび他のレジストリを通じて配布可能
- OpenAI互換API: OpenAIエンドポイントの即時置き換えにより、統合が簡単
- GPU加速: 複雑なnvidia-docker構成なしにネイティブなGPUサポート
- GGUFフォーマットサポート: 人気のあるクアンタイズモデルフォーマットと互換性あり
- Docker Compose統合: 標準的なDockerツールを使用してモデルを簡単に構成および展開
- Testcontainersサポート: テストフレームワークとシームレスに統合
インストール:
- Docker Desktop: 設定のAIタブで有効化
- Docker Engine:
docker-model-plugin
パッケージをインストール
使用例:
# Docker Hubからモデルをプル
docker model pull ai/smollm2
# 推論を実行
docker model run ai/smollm2 "Docker Model Runnerを説明してください"
# カスタムモデルをパッケージ
docker model package --gguf /path/to/model.gguf --push myorg/mymodel:latest
DMRはGoogle、Hugging Face、VMware Tanzuと提携し、Docker Hubを通じて利用可能なAIモデルエコシステムを拡張しています。Dockerに新規またはリフレッシュが必要な場合は、Docker Cheatsheetで、必須のDocker操作に関する包括的なガイドが提供されています。
サードパーティのDockerソリューション
DMR以外にも、確立されたフレームワークが存在します:
- vLLMコンテナ: バッチ処理に最適化された高スループット推論サーバー
- Text Generation Inference (TGI): Hugging Faceの生産性に適したソリューション
- llama.cppコンテナ: 量子化をサポートする軽量なC++実装
- カスタムコンテナ: PyTorch、Transformers、またはプロプライエタリフレームワークをラッピング
Dockerアプローチの利点
柔軟性とフレームワーク非依存性: Dockerコンテナは、PyTorchからONNX Runtimeまで、あらゆるLLMフレームワークを実行でき、開発者が推論スタックを完全に制御できます。
リソースの分離: 各コンテナは定義されたリソース制限(CPU、メモリ、GPU)を持つ分離された環境で動作し、マルチモデル展開時のリソース競合を防ぎます。
オーケストレーションサポート: DockerはKubernetes、Docker Swarm、クラウドプラットフォームとシームレスに統合され、スケーリング、ロードバランシング、高可用性を実現します。
バージョン管理: 同じシステム上で異なるモデルバージョンやフレームワークを共存させ、依存関係の競合を回避できます。
Dockerアプローチの欠点
複雑さ: コンテナ化、ボリュームマウント、ネットワーク構成、GPUパススルー(nvidia-docker)の理解が必要です。
オーバーヘッド: 最小限ですが、Dockerはわずかな抽象化レイヤーを追加し、起動時間とリソース使用にわずかな影響を与えます。
構成の負担: 各展開ではDockerfile、環境変数、ランタイムパラメータの慎重な構成が必要です。
Ollamaの理解
Ollamaは、ローカルでLLMを実行するための目的設計されたアプリケーションで、シンプルさが核心の原則です。提供する機能には以下があります:
- Linux、macOS、Windows用のネイティブバイナリ
- 1コマンドでインストール可能な組み込みモデルライブラリ
- 自動GPU検出と最適化
- OpenAIフォーマットと互換性のあるRESTful API
- モデルコンテキストと状態管理
Ollamaの利点
シンプルさ: インストールは簡単(Linuxではcurl | sh
)、モデルの実行にはollama run llama2
だけです。Ollamaコマンドと使用パターンの包括的なリストについては、Ollama Cheatsheetを参照してください。
最適化されたパフォーマンス: llama.cppに基づいて構築されており、量子化サポート(Q4、Q5、Q8)により、推論速度が非常に最適化されています。
モデル管理: ollama pull
、ollama list
、ollama rm
などのコマンドを使用して、組み込みモデルレジストリがあり、モデルライフサイクルを簡素化します。
開発者体験: クリーンなAPI、豊富なドキュメント、拡大する統合エコシステム(LangChain、CrewAIなど)。Ollamaの汎用性は、埋め込みモデルを使用してテキストドキュメントを再ランク付けするなどの専門用途にも拡張されます。
リソース効率: アクティブでないときにモデルを自動的にアンロードし、システムリソースを節約する自動メモリ管理。
Ollamaの欠点
フレームワークのロックイン: 主にllama.cpp互換モデルをサポートし、vLLMやカスタム推論エンジンなどのフレームワークの柔軟性は限られています。
限定的なカスタマイズ: カスタム量子化や特定のCUDAストリームなどの高度な構成は、Docker環境よりもアクセスが難しいです。
オーケストレーションの課題: Ollamaはコンテナで実行できますが、水平スケーリングなどの高度なオーケストレーション機能のネイティブサポートはありません。
パフォーマンス比較
推論速度
Docker Model Runner: Ollamaと同様にGGUF量子化モデルをサポートしているため、パフォーマンスは同等です。Llama 2 7B(Q4)では、CPUでは20-30トークン/秒、中規模GPUでは50-80トークン/秒が期待されます。コンテナのオーバーヘッドは最小です。
Ollama: 高度に最適化されたllama.cppバックエンドを使用し、効率的な量子化を実現しています。Llama 2 7B(Q4)では、CPUでは20-30トークン/秒、中規模GPUでは50-80トークン/秒が期待されます。コンテナ化のオーバーヘッドはありません。Ollamaが並列リクエストをどのように処理するかについては、Ollamaが並列リクエストを処理する方法の分析を参照してください。
Docker (vLLM): 連続バッチ処理に最適化されており、単一リクエストはわずかに遅くなるかもしれませんが、高並列負荷(100トークン/秒以上)ではスループットが優れています。
Docker (TGI): vLLMと同様に、バッチ処理性能が優れており、ストリーミングやトークンごとの生成などの機能を追加しています。
メモリ使用量
Docker Model Runner: Ollamaと同様に自動モデルロードを実行します。GGUF Q4モデルは通常4-6GB RAMを使用します。コンテナのオーバーヘッドは最小(数十MB)です。
Ollama: 自動メモリ管理により、モデルをオンデマンドでロードし、アイドル時にアンロードします。7B Q4モデルは通常4-6GB RAMを使用します。単一モデルのシナリオでは最も効率的です。
伝統的なDockerソリューション: フレームワークに依存します。vLLMはGPUメモリを事前割り当てして最適なパフォーマンスを実現し、PyTorchベースのコンテナはモデル重みとKVキャッシュ(7Bモデルでは8-14GB)のためにより多くのRAMを使用する可能性があります。
起動時間
Docker Model Runner: コンテナ起動に約1秒かかり、モデルロードに2-5秒かかります。中規模モデルでは合計3-6秒かかります。
Ollama: モデルロードに2-5秒かかり、中規模モデルでは起動がほぼ瞬時です。最も速い冷起動体験です。
伝統的なDocker: コンテナ起動に1-3秒かかり、モデルロード時間に依存します。生産展開ではコンテナのプリウォームによりこの問題を緩和できます。
Docker Model Runner vs Ollama: 直接比較
DockerがLLMランナー空間に公式に参入したことで、比較はより興味深いものになりました。DMRとOllamaの直接比較は以下の通りです:
フィーチャー | Docker Model Runner | Ollama |
---|---|---|
インストール | Docker Desktop AIタブまたはdocker-model-plugin |
単一コマンド: curl | sh |
コマンドスタイル | docker model pull/run/package |
ollama pull/run/list |
モデルフォーマット | GGUF(OCIアーティファクト) | GGUF(ネイティブ) |
モデル配布 | Docker Hub、OCIレジストリ | Ollamaレジストリ |
GPU設定 | 自動(伝統的なDockerより簡単) | 自動 |
API | OpenAI互換 | OpenAI互換 |
Docker統合 | ネイティブ(Docker自体) | 必要に応じてDockerで実行可能 |
Composeサポート | ネイティブ | Dockerイメージ経由 |
学習曲線 | 低(Dockerユーザー向け) | 最低(誰でも) |
エコシステムパートナー | Google、Hugging Face、VMware | LangChain、CrewAI、Open WebUI |
最適な用途 | Dockerネイティブワークフロー | スタンドアロンのシンプルさ |
主要な洞察: DMRはLLM展開にDockerワークフローをもたらし、Ollamaはフレームワーク非依存でシンプルなスタンドアロン操作を維持しています。既存のインフラストラクチャが技術的な違いよりも重要です。
使用ケースの推奨
Docker Model Runnerを選択する場合
- Dockerファーストワークフロー: 既にチームがDockerを広く使用している
- 統一ツール: コンテナとモデルに1つのツール(Docker)を使用したい
- OCIアーティファクト配布: 企業レジストリ統合が必要
- Testcontainers統合: CI/CDでAI機能をテストしている
- Docker Hubの好意: 熟悉したチャネルを通じてモデル配布を希望
Ollamaを選択する場合
- 迅速なプロトタイピング: 異なるモデルでの迅速な実験
- フレームワーク非依存: Dockerエコシステムに縛られたくない
- 絶対的なシンプルさ: 最小限の構成とメンテナンスオーバーヘッド
- 単一サーバー展開: ラップトップ、ワークステーション、または単一のVMで実行
- 大規模モデルライブラリ: 拡張された事前構成モデルレジストリへのアクセス
サードパーティのDockerソリューションを選択する場合
- 生産展開: 高度なオーケストレーションと監視が必要
- マルチモデル提供: vLLM、TGIなどの異なるフレームワークを同時に実行
- Kubernetesオーケストレーション: クラスタ間のスケーリングとロードバランシング
- カスタムフレームワーク: Ray Serveやプロプライエタリ推論エンジンを使用
- 厳密なリソース制御: モデルごとに詳細なCPU/GPU制限を強制
ハイブリッドアプローチ: 最も良い点を活かす
単一のアプローチに限定されません。以下のハイブリッド戦略を検討してください:
オプション1: Docker Model Runner + 伝統的なコンテナ
DMRで標準モデルを使用し、サードパーティコンテナで専門フレームワークを使用します:
# DMRで標準モデルをプル
docker model pull ai/llama2
# 高スループットシナリオでvLLMを実行
docker run --gpus all vllm/vllm-openai
オプション2: Docker内でのOllama
オーケストレーション機能のためにDockerコンテナ内でOllamaを実行します:
docker run -d \
--name ollama \
--gpus all \
-v ollama:/root/.ollama \
-p 11434:11434 \
ollama/ollama
これにより以下が提供されます:
- Ollamaの直感的なモデル管理
- Dockerのオーケストレーションと分離機能
- 標準マニフェストを使用したKubernetes展開
オプション3: 使用ケースごとに混在
- 開発: Ollamaで迅速なイテレーション
- ステージング: Docker Model Runnerで統合テスト
- 生産: vLLM/TGIをKubernetesでスケール
API互換性
すべての現代的なソリューションはOpenAI互換APIに収束しており、統合を簡略化しています:
Docker Model Runner API: モデルを実行するときに自動的にOpenAI互換エンドポイントが提供されます。追加の構成は必要ありません。
# モデルはAPIが自動的に公開される
docker model run ai/llama2
# OpenAI互換エンドポイントを使用
curl http://localhost:8080/v1/chat/completions -d '{
"model": "llama2",
"messages": [{"role": "user", "content": "なぜ空は青いのですか?"}]
}'
Ollama API: OpenAI互換エンドポイントにより、OpenAI SDKを使用するアプリケーションの即時置き換えが可能です。ストリーミングは完全にサポートされています。
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
"model": "llama2",
"prompt": "なぜ空は青いのですか?"
}'
サードパーティのDocker API: vLLMとTGIはOpenAI互換エンドポイントを提供し、カスタムコンテナはプロプライエタリAPIを実装する場合があります。
OpenAI互換性への収束により、ソリューション間の切り替えに最小限のコード変更が必要です。
リソース管理
GPU加速
Docker Model Runner: 複雑なnvidia-docker構成なしにネイティブなGPUサポート。自動的に利用可能なGPUを検出し、使用します。伝統的なコンテナに比べてDockerのGPU体験を大幅に簡略化します。
# GPU加速は自動的に動作
docker model run ai/llama2
Ollama: CUDA対応のNVIDIA GPUで自動的にGPUを検出。ドライバのインストール以外の構成は必要ありません。
伝統的なDockerコンテナ: nvidia-dockerランタイムと明示的なGPU割り当てが必要です:
docker run --gpus all my-llm-container
CPUフォールバック
両方ともGPUが利用できない場合にCPU推論にスムーズにフォールバックしますが、パフォーマンスは大幅に低下します(大規模モデルでは5-10倍遅くなります)。現代のプロセッサでのみCPUを使用したパフォーマンスに関する洞察については、OllamaがIntel CPU性能と効率コアを使用する方法を参照してください。
マルチGPUサポート
Ollama: 大規模モデルに対して複数のGPUにわたるテンソル並列をサポートします。
Docker: フレームワークに依存します。vLLMとTGIは適切な構成でマルチGPU推論をサポートします。
コミュニティとエコシステム
Docker Model Runner: 2025年4月に発表され、企業の強力な支援があります。Google、Hugging Face、VMware Tanzu AIソリューションとの提携により、広範なモデルの利用が可能になります。Dockerの膨大な開発者コミュニティ(数百万ユーザー)との統合により、即座にエコシステムへのアクセスが可能です。まだコミュニティ固有のリソースを構築中です。
Ollama: 50,000以上のGitHubスターを獲得し、急速に成長しています。LangChain、LiteLLM、Open WebUI、CrewAIとの強力な統合エコシステムと活発なDiscordコミュニティがあります。豊富なサードパーティツールとチュートリアルが利用可能です。より成熟したドキュメントとコミュニティリソースがあります。利用可能なインターフェースの包括的な概要については、ローカルOllamaインスタンス用のオープンソースチャットUIを参照してください。急速に成長するオープンソースプロジェクトであるため、プロジェクトの方向性を監視することが重要です - Ollama Enshittificationの初期の兆候の分析を参照してください。
サードパーティのDockerソリューション: vLLMとTGIは成熟したエコシステムと企業サポートがあります。Hugging Faceとコミュニティ投稿者からの豊富な生産ケーススタディ、最適化ガイド、展開パターンがあります。
コストの考慮
Docker Model Runner: Docker Desktop(個人/教育用)またはDocker Engineで無料。Docker Desktopは250人以上の従業員または1000万ドル以上の収入を持つ大規模な組織にはサブスクリプションが必要です。Docker Hubを通じて配布されるモデルはDockerのレジストリ料金に従います(無料のパブリックリポジトリ、有料のプライベートリポジトリ)。
Ollama: 組織の規模に関係なく完全に無料でオープンソース。ライセンスコストはなし。リソースコストはハードウェアにのみ依存します。
サードパーティのDockerソリューション: vLLMとTGIはオープンソースフレームワークで無料。コンテナオーケストレーションプラットフォーム(ECS、GKE)やプライベートレジストリストレージのコストが発生する可能性があります。
セキュリティの考慮
Docker Model Runner: Dockerのセキュリティモデルを活用し、コンテナの分離を実現します。OCIアーティファクトとしてパッケージされたモデルはスキャンおよび署名が可能です。Docker Hubを通じた配布により、企業ユーザー向けにアクセス制御と脆弱性スキャンが可能になります。
Ollama: ローカルサービスとして実行され、デフォルトではlocalhostにAPIが公開されます。ネットワークへの公開は明示的な構成が必要です。モデルレジストリは信頼性が高く(Ollamaがキュレーション)、サプライチェーンリスクを低減します。
伝統的なDockerソリューション: ネットワーク分離は組み込み。Snyk、Trivyなどのコンテナセキュリティスキャンとイメージ署名は生産環境での標準的な実践です。
すべてのソリューションでは以下の点に注意が必要です:
- モデルの出所: 信頼されていないモデルには悪意のあるコードやバックドアが含まれている可能性があります
- API認証: 生産展開では認証/認可を実装してください
- レート制限: 滥用やリソース枯渇を防ぐために
- ネットワーク公開: APIがインターネットに意図せず公開されないよう確認してください
- データプライバシー: モデルは機密データを処理するため、データ保護規制の遵守を確保してください
マイグレーションパス
OllamaからDocker Model Runnerへの移行
Docker Model RunnerのGGUFサポートにより、移行が簡単です:
- Docker DesktopでDocker Model Runnerを有効化するか、
docker-model-plugin
をインストール - モデル参照を変換:
ollama run llama2
→docker model pull ai/llama2
およびdocker model run ai/llama2
- APIエンドポイントを
localhost:11434
からDMRエンドポイント(通常localhost:8080
)に更新 - 両方ともOpenAI互換APIを使用しているため、アプリケーションコードは最小限の変更で済みます
Docker Model RunnerからOllamaへの移行
シンプルなスタンドアロン操作のためにOllamaに移行します:
- Ollamaをインストール:
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh
- 対応するモデルをプル:
ollama pull llama2
- APIエンドポイントをOllamaの
localhost:114线
に更新 ollama run llama2
で機能性を確認してテスト
伝統的なDockerコンテナからDMRへの移行
Docker LLM設定を簡略化します:
- Docker Model Runnerを有効化
- カスタムDockerfileを
docker model pull
コマンドに置き換え - nvidia-docker構成を削除(DMRがGPUを自動的に処理)
- 複雑な
docker run
コマンドではなくdocker model run
を使用
任意のソリューションからDocker内でのOllamaへの移行
両方の利点を活かしたアプローチ:
docker pull ollama/ollama
- 実行:
docker run -d --gpus all -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 ollama/ollama
- 通常通りOllamaコマンドを使用:
docker exec -it ollama ollama pull llama2
- DockerオーケストレーションとOllamaのシンプルさを組み合わせる
モニタリングと観測性
Ollama: API経由で基本的なメトリクス(/api/tags
、/api/ps
)。Open WebUIなどのサードパーティツールでダッシュボードが提供されます。
Docker: Prometheus、Grafana、ELKスタック、クラウドモニタリングサービスとの完全な統合。コンテナメトリクス(CPU、メモリ、GPU)はすぐに利用可能です。
結論
2025年にDockerがDocker Model Runner(DMR)を導入したことで、ローカルLLM展開の風景は大きく進化しました。選択はあなたの具体的な要件に依存します:
- Docker統合を求める開発者: DMRは
docker model
コマンドを使用したネイティブなDockerワークフロー統合を提供 - 最大のシンプルさを求める: Ollamaは1コマンドモデル管理で最も簡単なソリューション
- 生産性と企業向け: DMRとサードパーティソリューション(vLLM、TGI)はDockerでオーケストレーション、監視、スケーラビリティを提供
- 両方の最良を求める: OllamaをDockerコンテナで実行して、シンプルさと生産インフラストラクチャを組み合わせる
DMRの導入により、DockerとOllamaの使いやすさのギャップが縮小しました。Ollamaはプロトタイピングのためのシンプルさで勝利し、DMRはDockerワークフローに投資しているチームにとって優れています。両方のアプローチは積極的に開発され、生産性が高く、エコシステムは成熟しており、切り替えるのは比較的痛みがありません。
結論: すでにDockerを広く使用している場合は、DMRが自然な選択肢です。インフラストラクチャに関係なく、最もシンプルな体験を求める場合は、Ollamaを選択してください。
有用なリンク
Docker Model Runner
- Docker Model Runner公式ページ
- Docker Model Runnerドキュメント
- Docker Model Runnerの開始ガイド
- Docker Model Runnerの発表ブログ