도커 모델 러너 vs 올라마: 어떤 것을 선택해야 할까?

도커 모델 러너와 올라마를 사용한 로컬 LLM 비교

로컬에서 대규모 언어 모델(LLM) 실행 는 프라이버시, 비용 관리, 오프라인 기능을 위해 점점 더 인기를 끌고 있습니다. 2025년 4월에 Docker가 Docker Model Runner (DMR), AI 모델 배포를 위한 공식 솔루션을 발표하면서 상황은 크게 변화했습니다.

이제 개발자들의 관심을 끌고 있는 세 가지 접근 방식이 경쟁하고 있습니다: Docker의 네이티브 Model Runner, 제3자 컨테이너화 솔루션(vLLM, TGI), 그리고 독립적인 Ollama 플랫폼입니다.

docker model runner windows

Docker Model Runner 이해하기

Docker 기반의 모델 러너는 컨테이너화를 통해 LLM 추론 엔진과 그 의존성을 함께 패키징합니다. 이 분야에는 Docker의 공식 솔루션과 제3자 프레임워크가 모두 포함됩니다.

Docker Model Runner (DMR) - 공식 솔루션

2025년 4월, Docker는 Docker Model Runner (DMR), Docker 인프라를 사용하여 로컬에서 AI 모델을 실행하는 데 설계된 공식 제품을 발표했습니다. 이는 Docker가 AI 모델 배포를 컨테이너 배포만큼 원활하게 만들려는 의지를 보여줍니다.

DMR의 주요 기능:

  • 네이티브 Docker 통합: 익숙한 Docker 명령어(docker model pull, docker model run, docker model package) 사용
  • OCI 아티팩트 패키징: 모델은 OCI 아티팩트로 패키징되어 Docker Hub 및 기타 레지스트리에서 배포 가능
  • OpenAI 호환 API: OpenAI 엔드포인트의 즉시 교체 가능, 통합을 간소화
  • GPU 가속: 복잡한 nvidia-docker 설정 없이 네이티브 GPU 지원
  • GGUF 형식 지원: 인기 있는 양자화 모델 형식과 호환
  • Docker Compose 통합: 표준 Docker 도구를 사용하여 모델을 쉽게 구성 및 배포
  • Testcontainers 지원: 테스트 프레임워크와 원활하게 통합

설치:

  • Docker Desktop: 설정의 AI 탭에서 활성화
  • Docker Engine: docker-model-plugin 패키지 설치

사용 예:

# Docker Hub에서 모델을 끌어오기
docker model pull ai/smollm2

# 추론 실행
docker model run ai/smollm2 "Docker Model Runner 설명해줘"

# 커스텀 모델 패키징
docker model package --gguf /path/to/model.gguf --push myorg/mymodel:latest

DMR은 Google, Hugging Face, VMware Tanzu와 협력하여 Docker Hub를 통해 사용 가능한 AI 모델 생태계를 확장하고 있습니다. Docker에 새로 시작하거나 Docker 명령어에 대한 간단한 리프레시가 필요한 경우, 우리의 Docker Cheatsheet는 필수적인 Docker 작업에 대한 포괄적인 가이드를 제공합니다.

제3자 Docker 솔루션

DMR 이외에도 다음과 같은 확립된 프레임워크가 포함되어 있습니다:

  • vLLM 컨테이너: 배치 처리에 최적화된 고성능 추론 서버
  • Text Generation Inference (TGI): Hugging Face의 프로덕션 준비된 솔루션
  • llama.cpp 컨테이너: 양자화 기능을 갖춘 가벼운 C++ 구현
  • 커스텀 컨테이너: PyTorch, Transformers 또는 프로피리에이터 프레임워크를 감싸는 컨테이너

Docker 접근 방식의 장점

유연성 및 프레임워크 무관성: Docker 컨테이너는 PyTorch부터 ONNX Runtime까지 모든 LLM 프레임워크를 실행할 수 있어 개발자가 추론 스택에 대한 완전한 제어권을 가집니다.

자원 분리: 각 컨테이너는 정의된 자원 제한(CPU, 메모리, GPU)을 가진 고립된 환경에서 실행되어 다중 모델 배포 시 자원 충돌을 방지합니다.

오케스트레이션 지원: Docker는 Kubernetes, Docker Swarm 및 클라우드 플랫폼과 원활하게 통합되어 확장, 로드 밸런싱, 고가용성을 제공합니다.

버전 관리: 동일한 시스템에서 다른 모델 버전 또는 프레임워크가 의존성 충돌 없이 공존할 수 있습니다.

Docker 접근 방식의 단점

복잡성: 컨테이너화, 볼륨 마운트, 네트워크 구성 및 GPU 전달(nvidia-docker)에 대한 이해가 필요합니다.

부하: Docker는 약간의 추상화 계층을 추가하여 시작 시간 및 자원 사용에 약간의 영향을 미칩니다.

구성 부담: 각 배포는 Dockerfile, 환경 변수 및 런타임 매개변수의 신중한 구성이 필요합니다.

Ollama 이해하기

Ollama는 LLM을 로컬에서 실행하기 위한 목적에 맞춘 애플리케이션으로, 간단함을 핵심 원칙으로 삼고 있습니다. 제공하는 기능은 다음과 같습니다:

  • Linux, macOS, Windows용 네이티브 바이너리
  • 한 명령어로 설치 가능한 내장 모델 라이브러리
  • 자동 GPU 감지 및 최적화
  • OpenAI 형식과 호환되는 RESTful API
  • 모델 컨텍스트 및 상태 관리

Ollama의 장점

간단함: 설치는 간단합니다(curl | sh Linux에서), 모델 실행은 ollama run llama2만으로 가능합니다. Ollama 명령어 및 사용 패턴에 대한 포괄적인 목록은 우리의 Ollama Cheatsheet에서 확인할 수 있습니다.

최적화된 성능: llama.cpp 기반으로 구축되어 양자화 지원(Q4, Q5, Q8)으로 추론 속도가 매우 빠릅니다.

모델 관리: ollama pull, ollama list, ollama rm과 같은 명령어를 사용하는 내장 모델 레지스트리로 모델 생명주기를 간소화합니다.

개발자 경험: 깔끔한 API, 광범위한 문서, 그리고 LangChain, CrewAI 등과 같은 성장하는 통합 생태계. Ollama의 유연성은 임베딩 모델과 함께 텍스트 문서를 재정렬하는 것과 같은 특수한 사용 사례에도 적용됩니다.

자원 효율성: 자동 메모리 관리 및 모델이 유휴 상태일 때 언로딩하여 시스템 자원을 절약합니다.

ollama ui

Ollama의 단점

프레임워크 고착화: 주로 llama.cpp 호환 모델을 지원하여 vLLM 또는 커스텀 추론 엔진과 같은 프레임워크의 유연성을 제한합니다.

제한된 커스터마이징: 커스텀 양자화, 특정 CUDA 스트림과 같은 고급 구성은 Docker 환경보다 접근성이 낮습니다.

오케스트레이션 문제: Ollama는 컨테이너에서 실행할 수 있지만, 수평 확장과 같은 고급 오케스트레이션 기능에 대한 네이티브 지원이 없습니다.

성능 비교

추론 속도

Docker Model Runner: Ollama와 동일한 GGUF 양자화 모델을 지원하므로 성능이 비슷합니다. Llama 2 7B (Q4)의 경우 CPU에서는 20-30 토큰/초, 중간급 GPU에서는 50-80 토큰/초 예상됩니다. 컨테이너 오버헤드는 최소입니다.

Ollama: 매우 최적화된 llama.cpp 백엔드를 사용하여 효율적인 양자화를 제공합니다. Llama 2 7B (Q4)의 경우 CPU에서는 20-30 토큰/초, 중간급 GPU에서는 50-80 토큰/초 예상됩니다. 컨테이너화 오버헤드가 없습니다. Ollama가 병렬 요청을 어떻게 처리하는지에 대한 자세한 내용은 Ollama가 병렬 요청을 어떻게 처리하는지에서 확인할 수 있습니다.

Docker (vLLM): 연속 배치 처리에 최적화되어 있으며, 단일 요청은 약간 느릴 수 있지만, 고 동시성 부하(100+ 토큰/초/모델)에서는 처리량이 우수합니다.

Docker (TGI): vLLM과 유사하며, 배치 처리 성능이 우수합니다. 스트리밍 및 토큰 단위 생성 기능을 추가합니다.

메모리 사용량

Docker Model Runner: Ollama와 유사한 자동 모델 로딩 기능을 제공합니다. GGUF Q4 모델은 일반적으로 4-6GB RAM을 사용합니다. 컨테이너 오버헤드는 최소(십만 MB 수준).

Ollama: 자동 메모리 관리로 모델을 필요 시 로딩하고, 유휴 상태일 때 언로딩합니다. 7B Q4 모델은 일반적으로 4-6GB RAM을 사용합니다. 단일 모델 시나리오에서 가장 효율적입니다.

전통적인 Docker 솔루션: 메모리 사용량은 프레임워크에 따라 달라집니다. vLLM은 최적의 성능을 위해 GPU 메모리를 사전 할당하고, PyTorch 기반 컨테이너는 모델 가중치 및 KV 캐시(7B 모델의 경우 8-14GB)에 더 많은 RAM을 사용할 수 있습니다.

시작 시간

Docker Model Runner: 컨테이너 시작은 약 1초, 모델 로딩은 2-5초입니다. 중간 모델의 경우 총 3-6초입니다.

Ollama: 거의 즉시 시작되며, 중간 크기의 모델 로딩은 2-5초가 걸립니다. 가장 빠른 냉시작 경험입니다.

전통적인 Docker: 컨테이너 시작은 1-3초, 모델 로딩 시간이 추가됩니다. 프로덕션 배포에서는 컨테이너를 사전 가열하여 이 문제를 완화할 수 있습니다.

Docker Model Runner vs Ollama: 직접 비교

Docker가 LLM 러너 공간에 공식적으로 진입하면서 비교가 더 흥미진진해졌습니다. DMR과 Ollama의 대결은 다음과 같습니다:

기능 Docker Model Runner Ollama
설치 Docker Desktop AI 탭 또는 docker-model-plugin 단일 명령어: `curl
명령 스타일 docker model pull/run/package ollama pull/run/list
모델 형식 GGUF (OCI 아티팩트) GGUF (네이티브)
모델 분배 Docker Hub, OCI 레지스트리 Ollama 레지스트리
GPU 설정 자동 (전통적인 Docker보다 간단) 자동
API OpenAI 호환 OpenAI 호환
Docker 통합 네이티브 (Docker 자체) 필요 시 Docker에서 실행 가능
Compose 지원 네이티브 Docker 이미지를 통해
학습 곡선 낮음 (Docker 사용자에게) 가장 낮음 (모든 사람에게)
생태계 파트너 Google, Hugging Face, VMware LangChain, CrewAI, Open WebUI
최적 사용 사례 Docker 네이티브 워크플로우 단독 간단성

핵심 통찰: DMR은 LLM 배포에 Docker 워크플로우를 가져오고, Ollama는 프레임워크 무관한 단독 운영으로 간단합니다. 기존 인프라가 기술적 차이보다 더 중요합니다.

사용 사례 추천

Docker Model Runner를 선택할 때

  • Docker 중심 워크플로우: 팀이 이미 Docker를 광범위하게 사용하고 있음
  • 통합 도구: 컨테이너와 모델에 대해 하나의 도구(Docker)를 원함
  • OCI 아티팩트 분배: 기업 레지스트리 통합이 필요함
  • Testcontainers 통합: CI/CD에서 AI 기능 테스트 중
  • Docker Hub 선호: 익숙한 채널을 통해 모델 분배를 원함

Ollama를 선택할 때

  • 빠른 프로토타이핑: 다양한 모델을 사용하여 빠르게 실험하고 싶음
  • 프레임워크 무관: Docker 생태계에 묶이지 않음
  • 절대적인 간단함: 최소한의 구성 및 유지 관리 오버헤드
  • 단일 서버 배포: 랩탑, 워크스테이션 또는 단일 VM에서 실행
  • 대규모 모델 라이브러리: 광범위한 사전 구성된 모델 레지스트리에 접근 가능

제3자 Docker 솔루션을 선택할 때

  • 생산 배포: 고급 오케스트레이션 및 모니터링이 필요함
  • 다중 모델 서빙: vLLM, TGI와 같은 다른 프레임워크를 동시에 실행
  • Kubernetes 오케스트레이션: 클러스터 간 확장 및 로드 밸런싱
  • 커스텀 프레임워크: Ray Serve 또는 프로피리에이터 추론 엔진 사용
  • 엄격한 자원 제어: 모델별 세부적인 CPU/GPU 제한이 필요함

혼합 접근: 최고의 모든 것

단일 접근 방식에 제한되지 않아야 합니다. 다음과 같은 혼합 전략을 고려해 보세요:

선택 1: Docker Model Runner + 전통적인 컨테이너

표준 모델에 DMR을 사용하고, 전문 프레임워크에 제3자 컨테이너를 사용하세요:

# DMR을 사용하여 표준 모델을 끌어오기
docker model pull ai/llama2

# 고성능 시나리오를 위해 vLLM 실행
docker run --gpus all vllm/vllm-openai

선택 2: Docker 내에서 Ollama 실행

오케스트레이션 기능을 위해 Docker 컨테이너 내에서 Ollama를 실행하세요:

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

이렇게 하면 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다:

  • Ollama의 직관적인 모델 관리
  • Docker의 오케스트레이션 및 고립 기능
  • 표준 매니페스트를 사용한 Kubernetes 배포

선택 3: 사용 사례별로 혼합 및 매칭

  • 개발: Ollama로 빠른 반복
  • 스테이징: Docker Model Runner로 통합 테스트
  • 생산: Kubernetes에서 vLLM/TGI로 확장

API 호환성

모든 현대 솔루션은 OpenAI 호환 API에 수렴하여 통합을 간소화합니다:

Docker Model Runner API: 모델을 실행할 때 자동으로 OpenAI 호환 엔드포인트가 제공됩니다. 추가 구성이 필요하지 않습니다.

# 모델 실행 시 API가 자동으로 노출됨
docker model run ai/llama2

# OpenAI 호환 엔드포인트 사용
curl http://localhost:8080/v1/chat/completions -d '{
  "model": "llama2",
  "messages": [{"role": "user", "content": "하늘은 왜 파란가요?"}]
}'

Ollama API: OpenAI 호환 엔드포인트를 제공하여 OpenAI SDK를 사용하는 애플리케이션에 즉시 교체 가능합니다. 스트리밍도 완전히 지원됩니다.

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "llama2",
  "prompt": "하늘은 왜 파란가요?"
}'

제3자 Docker API: vLLM 및 TGI는 OpenAI 호환 엔드포인트를 제공하지만, 커스텀 컨테이너는 자체 API를 구현할 수 있습니다.

OpenAI 호환성의 수렴은 솔루션 간 전환 시 최소한의 코드 변경으로 가능하게 합니다.

자원 관리

GPU 가속

Docker Model Runner: 복잡한 nvidia-docker 설정 없이 네이티브 GPU 지원. 자동으로 사용 가능한 GPU를 감지하고 사용하여 전통적인 컨테이너보다 Docker GPU 경험을 크게 간소화합니다.

# GPU 가속이 자동으로 작동
docker model run ai/llama2

Ollama: CUDA가 가능한 NVIDIA GPU에서 자동 GPU 감지. 드라이버 설치 외에 구성이 필요하지 않습니다.

전통적인 Docker 컨테이너: nvidia-docker 런타임 및 명시적인 GPU 할당이 필요합니다:

docker run --gpus all my-llm-container

CPU 대체

둘 다 GPU가 없을 경우 CPU 추론으로 부드럽게 전환되지만, 성능은 크게 감소합니다(대규모 모델의 경우 5-10배 느림). 현대 프로세서에서 CPU만 사용하는 성능에 대한 통찰은 Ollama가 인텔 CPU 성능 및 효율 코어를 어떻게 사용하는지에서 확인할 수 있습니다.

다중 GPU 지원

Ollama: 여러 GPU에 걸쳐 텐서 병렬성을 지원하여 대규모 모델을 실행합니다.

Docker: 프레임워크에 따라 다릅니다. vLLM 및 TGI는 적절한 구성으로 다중 GPU 추론을 지원합니다.

커뮤니티 및 생태계

Docker Model Runner: 2025년 4월에 출시되어 강력한 기업 지원을 받고 있습니다. Google, Hugging Face, VMware Tanzu AI 솔루션과의 협력으로 광범위한 모델 제공이 보장됩니다. Docker의 거대한 개발자 커뮤니티(수백만 명의 사용자)와의 통합으로 즉시 생태계에 접근할 수 있습니다. 새로운 제품으로서 커뮤니티 특정 자원은 아직 구축 중입니다.

Ollama: 빠르게 성장하는 커뮤니티로 GitHub 스타 5만 개 이상. 강력한 통합 생태계(LangChain, LiteLLM, Open WebUI, CrewAI)와 활발한 Discord 커뮤니티. 광범위한 제3자 도구 및 튜토리얼이 제공됩니다. 더 성숙한 문서 및 커뮤니티 자원이 있습니다. 사용 가능한 인터페이스에 대한 포괄적인 개요는 우리의 로컬 Ollama 인스턴스용 오픈소스 채팅 UI 가이드에서 확인할 수 있습니다. 빠르게 성장하는 오픈소스 프로젝트이기 때문에 프로젝트의 방향을 모니터링하는 것이 중요합니다 - 우리의 분석을 참조하세요: Ollama Enshittification의 초기 징후.

제3자 Docker 솔루션: vLLM 및 TGI는 성숙한 생태계와 기업 지원을 제공합니다. Hugging Face 및 커뮤니티 기여자로부터의 광범위한 프로덕션 사례 연구, 최적화 가이드 및 배포 패턴이 있습니다.

비용 고려사항

Docker Model Runner: Docker Desktop(개인/교육용) 또는 Docker Engine으로 무료 제공. Docker Desktop은 250명 이상의 직원 또는 1,000만 달러 이상의 수익을 가진 대규모 조직에 대해 구독이 필요합니다. Docker Hub를 통해 분배되는 모델은 Docker의 레지스트리 가격 정책(공개 저장소는 무료, 사설 저장소는 유료)에 따릅니다.

Ollama: 완전히 무료이며, 조직 규모와 관계없이 라이선스 비용이 없습니다. 자원 비용은 하드웨어에만 의존합니다.

제3자 Docker 솔루션: vLLM 및 TGI는 오픈소스 프레임워크로 무료 제공됩니다. 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼(ECS, GKE) 및 사설 레지스트리 저장소에 대한 잠재적 비용이 있을 수 있습니다.

보안 고려사항

Docker Model Runner: Docker의 보안 모델을 활용한 컨테이너 고립. OCI 아티팩트로 패키징된 모델은 스캔 및 서명이 가능합니다. Docker Hub를 통해 분배되어 기업 사용자에게 액세스 제어 및 취약점 스캔이 가능합니다.

Ollama: 기본적으로 로컬 서비스로 실행되며, API는 localhost에 노출됩니다. 네트워크 노출은 명시적인 구성이 필요합니다. 모델 레지스트리는 Ollama가 관리하므로 공급망 위험을 줄입니다.

전통적인 Docker 솔루션: 네트워크 고립은 기본 제공됩니다. 컨테이너 보안 스캔(Snyk, Trivy) 및 이미지 서명은 프로덕션 환경에서 표준 실천입니다.

모든 솔루션은 다음에 주의를 기울어야 합니다:

  • 모델 출처: 신뢰되지 않은 모델은 악성 코드 또는 백도어를 포함할 수 있음
  • API 인증: 프로덕션 배포 시 인증/인가를 구현해야 함
  • 레이트 제한: 악용 및 자원 고갈 방지
  • 네트워크 노출: API가 인터넷에 의도치 않게 노출되지 않도록 해야 함
  • 데이터 프라이버시: 모델은 민감한 데이터를 처리하므로 데이터 보호 규정 준수를 보장해야 함

이전 경로

Ollama에서 Docker Model Runner로 이전

Docker Model Runner의 GGUF 지원으로 인해 이전이 간단합니다:

  1. Docker Desktop에서 Docker Model Runner를 활성화하거나 docker-model-plugin을 설치합니다.
  2. 모델 참조를 변환: ollama run llama2docker model pull ai/llama2docker model run ai/llama2
  3. API 엔드포인트를 localhost:11434에서 DMR 엔드포인트(일반적으로 localhost:8080)로 업데이트합니다.
  4. 두 제품 모두 OpenAI 호환 API를 사용하므로 애플리케이션 코드는 최소한의 변경이 필요합니다.

Docker Model Runner에서 Ollama로 이전

더 간단한 단독 운영을 위해 Ollama로 이전:

  1. Ollama 설치: curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh
  2. 동등한 모델을 끌어오기: ollama pull llama2
  3. API 엔드포인트를 Ollama의 localhost:11434로 업데이트합니다.
  4. ollama run llama2로 실행하여 기능을 확인합니다.

전통적인 Docker 컨테이너에서 DMR로 이전

Docker LLM 설정을 간소화:

  1. Docker Model Runner를 활성화합니다.
  2. 커스텀 Dockerfile을 docker model pull 명령어로 대체합니다.
  3. nvidia-docker 구성 제거(DMR이 자동으로 GPU를 처리함).
  4. 복잡한 docker run 명령어 대신 docker model run을 사용합니다.

모든 솔루션에서 Docker 컨테이너 내 Ollama로 이전

최고의 모든 것을 결합한 접근:

  1. docker pull ollama/ollama
  2. 실행: docker run -d --gpus all -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 ollama/ollama
  3. Ollama 명령어를 사용: docker exec -it ollama ollama pull llama2
  4. Ollama의 간단함과 프로덕션 인프라를 결합한 Docker 오케스트레이션을 얻습니다.

모니터링 및 가시성

Ollama: 기본 메트릭은 API(/api/tags, /api/ps)를 통해 제공됩니다. Open WebUI와 같은 제3자 도구는 대시보드를 제공합니다.

Docker: Prometheus, Grafana, ELK 스택 및 클라우드 모니터링 서비스와의 완전한 통합. 컨테이너 메트릭(CPU, 메모리, GPU)은 쉽게 사용 가능합니다.

결론

2025년 Docker의 Docker Model Runner (DMR) 도입으로 로컬 LLM 배포의 풍경은 크게 변화했습니다. 선택은 귀하의 구체적인 요구사항에 달려 있습니다:

  • Docker 통합을 원하는 개발자: DMR은 docker model 명령어를 사용하는 네이티브 Docker 워크플로우 통합을 제공합니다.
  • 최대 간단함을 원하는 경우: Ollama는 한 명령어로 모델 관리를 제공하여 가장 간단한 솔루션입니다.
  • 생산 및 기업용: DMR과 Docker 내의 제3자 솔루션(vLLM, TGI)은 오케스트레이션, 모니터링, 확장성을 제공합니다.
  • 최고의 모든 것을 원하는 경우: Ollama를 Docker 컨테이너 내에서 실행하여 간단함과 프로덕션 인프라를 결합합니다.

DMR의 도입은 Docker와 Ollama 간의 사용 편의성 격차를 좁히고 있습니다. Ollama는 빠른 프로토타이핑을 위해 여전히 간단함에서 우위를 차지하지만, Docker 워크플로우에 이미 투자한 팀에게는 DMR이 우수합니다. 두 접근 방식 모두 활발히 개발되고 있으며, 생산 준비가 되어 있으며, 생태계는 충분히 성숙하여 그들 사이에서 전환하는 것이 상대적으로 간편합니다.

핵심 요약: 이미 Docker를 광범위하게 사용하고 있다면 DMR이 자연스러운 선택입니다. 인프라와 관계없이 절대적으로 간단한 경험을 원한다면 Ollama를 선택하세요.

유용한 링크

Docker Model Runner

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