Docker Model Runner vs Ollama: welk product kiezen?

Het lokaal uitvoeren van grote taalmodellen (LLMs) is steeds populairder geworden vanwege privacy, kostcontrole en offline functionaliteit. Het landschap veranderde aanzienlijk in april 2025 toen Docker Docker Model Runner (DMR) introduceerde, hun officiële oplossing voor AI-modellering.

Nu concurreren drie aanpakken om de aandacht van ontwikkelaars: Docker’s native Model Runner, derde partij containeroplossingen (vLLM, TGI) en de standalone Ollama platform.

Begrijpen van Docker Model Runners

Docker gebaseerde modelrunners gebruiken containerisatie om LLM inferentieengines samen met hun afhankelijkheden te verpakken. Het landschap omvat zowel Docks officiële oplossing als derde partij frameworks.

Docker Model Runner (DMR) - Officiële oplossing

In april 2025 introduceerde Docker Docker Model Runner (DMR), een officieel product dat bedoeld is om het lokaal uitvoeren van AI-modellen te vereenvoudigen met behulp van Docks infrastructuur. Dit toont Docks toewijding aan het maken van AI-modellering zo naadloos als containerimplementatie.

Belangrijke kenmerken van DMR:

• Native Docker integratie: Gebruikt bekende Docker opdrachten (docker model pull, docker model run, docker model package)
• OCI Artifact verpakking: Modellen worden verpakt als OCI Artifacts, waardoor distributie via Docker Hub en andere registers mogelijk is
• OpenAI-compatibele API: Directe vervanging voor OpenAI eindpunten, waardoor integratie eenvoudiger wordt
• GPU-versnelling: Native GPU-ondersteuning zonder complexe nvidia-docker configuratie
• GGUF formaatondersteuning: Werkt met populaire gequantiseerde modelformaten
• Docker Compose integratie: Modelconfiguratie en -implementatie met standaard Docker tooling
• Testcontainers-ondersteuning: Integreert naadloos met testframeworks

Installatie:

• Docker Desktop: Activeren via AI tabblad in instellingen
• Docker Engine: Installeer docker-model-plugin pakket

Voorbeeldgebruik:

# Haal een model op van Docker Hub
docker model pull ai/smollm2

# Voer inferentie uit
docker model run ai/smollm2 "Leg Docker Model Runner uit"

# Verpak een aangepast model
docker model package --gguf /pad/naar/model.gguf --push myorg/mymodel:latest

DMR werkt samen met Google, Hugging Face en VMware Tanzu om de AI-model ecosystem beschikbaar via Docker Hub uit te breiden. Als u nieuw is met Docker of een herhaling van Docker opdrachten nodig heeft, biedt onze Docker Cheatsheet een uitgebreide gids voor essentiële Docker operaties.

Derde partij Docker oplossingen

Naast DMR omvat het ecosysteem gevestigde frameworks:

• vLLM containers: Hoogdoorlopende inferentie server geoptimaliseerd voor batchverwerking
• Text Generation Inference (TGI): Productie-gekwalificeerde oplossing van Hugging Face
• llama.cpp containers: Lichte C++ implementatie met gequantisatie
• Aangepaste containers: Verpakken van PyTorch, Transformers of proprietaire frameworks

Voordelen van de Docker aanpak

Flexibiliteit en framework-onafhankelijkheid: Docker containers kunnen elke LLM framework uitvoeren, van PyTorch tot ONNX Runtime, waardoor ontwikkelaars volledige controle hebben over de inferentiestapel.

Resource isolatie: Elke container werkt in geïsoleerde omgevingen met gedefinieerde resourcebeperkingen (CPU, geheugen, GPU), waardoor resourceconflicten in meervoudige modelimplementaties worden voorkomen.

Orchestration-ondersteuning: Docker integreert naadloos met Kubernetes, Docker Swarm en cloudplatforms voor schaalbaarheid, loadbalancing en hoge beschikbaarheid.

Versiebeheer: Verschillende modelversies of frameworks kunnen samen op hetzelfde systeem bestaan zonder afhankelijkheidsconflicten.

Nadelen van de Docker aanpak

Complexiteit: Vereist begrip van containerisatie, volume-aankoppeling, netwerkconfiguratie en GPU-passthrough (nvidia-docker).

Overhead: Hoewel minimaal, voegt Docker een dunne abstractielayer toe die licht invloed heeft op opstarttijd en resourcegebruik.

Configuratiebelast: Elke implementatie vereist zorgvuldige configuratie van Dockerfiles, omgevingsvariabelen en runtimeparameters.

Begrijpen van Ollama

Ollama is een toepassing die specifiek is ontworpen voor het lokaal uitvoeren van LLMs, met eenvoud als kernprincipe. Het biedt:

• Native binary voor Linux, macOS en Windows
• Ingebouwde modelbibliotheek met één-opdracht installatie
• Automatische GPU-detectie en optimalisatie
• RESTful API compatibel met OpenAI’s formaat
• Modelcontext en statemanagement

Voordelen van Ollama

Eenvoud: Installatie is eenvoudig (curl | sh op Linux), en het uitvoeren van modellen vereist slechts ollama run llama2. Voor een uitgebreide lijst van Ollama opdrachten en gebruiksmogelijkheden, raadpleeg onze Ollama cheatsheet.

Optimalisatie van prestaties: Opgebouwd op llama.cpp, is Ollama zeer geoptimaliseerd voor inferentiesnelheid met ondersteuning voor gequantisatie (Q4, Q5, Q8).

Modelbeheer: Ingebouwde modelregister met opdrachten zoals ollama pull, ollama list en ollama rm vereenvoudigt de levenscyclus van modellen.

Ontwikkelaarservaring: Schoon API, uitgebreide documentatie en groeiend ecosysteem van integraties (LangChain, CrewAI, etc.). De flexibiliteit van Ollama reikt uit tot gespecialiseerde toepassingen zoals herordenen van tekstdocumenten met embeddingmodellen.

Resource-efficiëntie: Automatische geheugenbeheer en modelontlading wanneer het niet in gebruik is bespaart systeemresources.

Nadelen van Ollama

Framework-afhankelijkheid: Voornamelijk ondersteunt modellen die compatibel zijn met llama.cpp, wat de flexibiliteit beperkt voor frameworks zoals vLLM of aangepaste inferentieengines.

Beperkte aanpasbaarheid: Geavanceerde configuraties (aangepaste gequantisatie, specifieke CUDA streams) zijn minder toegankelijk dan in Docker-omgevingen.

Orchestrationproblemen: Hoewel Ollama in containers kan draaien, ontbreekt native ondersteuning voor geavanceerde orchestrationfunctionaliteiten zoals horizontale schaalbaarheid.

Prestatievergelijking

Inferentiesnelheid

Docker Model Runner: Prestaties vergelijkbaar met Ollama aangezien beide GGUF gequantiseerde modellen ondersteunen. Voor Llama 2 7B (Q4), verwacht u 20-30 tokens/second op CPU en 50-80 tokens/second op middelgrote GPUs. Minimale containeroverhead.

Ollama: Gebruikt een zeer geoptimaliseerde llama.cpp backend met efficiënte gequantisatie. Voor Llama 2 7B (Q4), verwacht u 20-30 tokens/second op CPU en 50-80 tokens/second op middelgrote GPUs. Geen containerisatieoverhead. Voor details over hoe Ollama concurrente inferentie beheert, zie onze analyse over hoe Ollama parallele aanvragen verwerkt.

Docker (vLLM): Geoptimaliseerd voor batchverwerking met continue batching. Enkele aanvragen kunnen iets langzamer zijn, maar doorstroming excelleert onder hoge concurrentiebelasting (100+ tokens/second per model met batching).

Docker (TGI): Vergelijkbaar met vLLM met uitstekende batchingprestaties. Voegt functies toe zoals streaming en token-voor-token generatie.

Geheugengebruik

Docker Model Runner: Vergelijkbaar met Ollama met automatische modelinladen. GGUF Q4 modellen gebruiken meestal 4-6 GB RAM. Containeroverhead is minimaal (tientallen MB).

Ollama: Automatische geheugenbeheer laadt modellen op aanvraag en ontlaadt ze wanneer ze niet actief zijn. Een 7B Q4 model gebruikt meestal 4-6 GB RAM. Meest efficiënt voor enkelmodelscenario’s.

Traditionele Docker-oplossingen: Geheugen hangt af van het framework. vLLM vooraf alloceert GPU-geheugen voor optimale prestaties, terwijl PyTorch gebaseerde containers mogelijk meer RAM gebruiken voor modelgewichten en KV-cache (8-14 GB voor 7B modellen).

Opstarttijd

Docker Model Runner: Containeropstart toevoegt ~1 seconde, plus modelinladen (2-5 seconden). Totaal: 3-6 seconden voor gemiddelde modellen.

Ollama: Bijna onmiddellijke opstart met modelinladen die 2-5 seconden duurt voor gemiddelde modellen. Snelste koudstartervaring.

Traditionele Docker: Containeropstart toevoegt 1-3 seconden, plus modelinlaadtijd. Voorverwarmen van containers vermindert dit in productiedeployments.

Docker Model Runner vs Ollama: Directe vergelijking

Met Docks officiële ingang in de LLM runner ruimte, wordt de vergelijking interessanter. Hier is hoe DMR en Ollama tegenover elkaar staan:

Belangrijk inzicht: DMR brengt Docker workflows naar LLM-implementatie, terwijl Ollama framework-onafhankelijk blijft met eenvoudigere standalone operatie. Uw bestaande infrastructuur is belangrijker dan technische verschillen.

Aanbevelingen voor gebruiksscenario’s

Kies Docker Model Runner wanneer

• Docker-first workflow: Uw team gebruikt Docker al uitgebreid
• Geïntegreerde tooling: U wilt één tool (Docker) voor containers en modellen
• OCI artifact distributie: U hebt enterprise registerintegratie nodig
• Testcontainers-integratie: U test AI-functies in CI/CD
• Docker Hub voorkeur: U wilt modeldistributie via bekende kanalen

Kies Ollama wanneer

• Snelle prototyping: Snel experimenteren met verschillende modellen
• Framework-onafhankelijk: Niet gebonden aan Docker-ecosysteem
• Absoluut eenvoud: Minimale configuratie en onderhoudsbelasting
• Eenmalige serverimplementaties: Uitvoeren op laptops, werkstations of enkele VMs
• Grote modelbibliotheek: Toegang tot uitgebreide vooraf geconfigureerde modelregister

Kies derde partij Docker-oplossingen wanneer

• Productieimplementaties: Nodig voor geavanceerde orchestration en monitoring
• Meervoudige modelservering: Uitvoeren van verschillende frameworks (vLLM, TGI) tegelijk
• Kubernetes orchestration: Schalen over clusters met loadbalancing
• Aangepaste frameworks: Gebruik van Ray Serve of proprietaire inferentieengines
• Strikte resourcecontrole: Afdwingen van granulaire CPU/GPU limieten per model

Hybride aanpakken: Het beste van beide werelden

U bent niet beperkt tot één aanpak. Overweeg deze hybride strategieën:

Optie 1: Docker Model Runner + Traditionele containers

Gebruik DMR voor standaardmodellen en derde partij containers voor gespecialiseerde frameworks:

# Haal een standaardmodel op met DMR
docker model pull ai/llama2

# Voer vLLM uit voor hoge doorlooptijdscenario's
docker run --gpus all vllm/vllm-openai

Optie 2: Ollama in Docker

Voer Ollama uit binnen Docker containers voor orchestrationfunctionaliteiten:

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

Dit biedt:

• Ollama’s intuïtieve modelbeheer
• Docker’s orchestration en isolatiefunctionaliteiten
• Kubernetes implementatie met standaardmanifesten

Optie 3: Mix en match per gebruiksscenario

• Ontwikkeling: Ollama voor snelle iteratie
• Staging: Docker Model Runner voor integratietesten
• Productie: vLLM/TGI in Kubernetes voor schaalbaarheid

API-compatibiliteit

Alle moderne oplossingen convergeren naar OpenAI-compatibele APIs, wat integratie vereenvoudigt:

Docker Model Runner API: OpenAI-compatibele eindpunten worden automatisch geleverd wanneer modellen worden uitgevoerd. Geen extra configuratie nodig.

# Model draait met API automatisch blootgesteld
docker model run ai/llama2

# Gebruik OpenAI-compatibele eindpunt
curl http://localhost:8080/v1/chat/completions -d '{
  "model": "llama2",
  "messages": [{"role": "user", "content": "Waarom is de lucht blauw?"}]
}'

Ollama API: OpenAI-compatibele eindpunten maken het een directe vervanging voor toepassingen die OpenAI’s SDK gebruiken. Streaming wordt volledig ondersteund.

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "llama2",
  "prompt": "Waarom is de lucht blauw?"
}'

Derde partij Docker APIs: vLLM en TGI bieden OpenAI-compatibele eindpunten, terwijl aangepaste containers mogelijk eigen APIs implementeren.

De convergentie naar OpenAI-compatibiliteit betekent dat u tussen oplossingen kunt wisselen met minimale codeveranderingen.

Resourcebeheer

GPU-versnelling

Docker Model Runner: Native GPU-ondersteuning zonder complexe nvidia-docker configuratie. Automatisch detecteert en gebruikt beschikbare GPUs, wat de Docker GPU-ervaring aanzienlijk vereenvoudigt vergeleken met traditionele containers.

# GPU-versnelling werkt automatisch
docker model run ai/llama2

Ollama: Automatische GPU-detectie op CUDA-gecapte NVIDIA GPUs. Geen configuratie nodig naast driverinstallatie.

Traditionele Docker containers: Vereist nvidia-docker runtime en expliciete GPU-toewijzing:

docker run --gpus all my-llm-container

CPU-fallback

Beide vallen gracieus terug op CPU-inferentie wanneer GPUs niet beschikbaar zijn, hoewel prestaties aanzienlijk dalen (5-10x langzamer voor grote modellen). Voor inzichten in CPU-only prestaties op moderne processors, lees onze test over hoe Ollama Intel CPU prestaties en efficiente cores gebruikt.

Multi-GPU-ondersteuning

Ollama: Ondersteunt tensorparallelisme over meerdere GPUs voor grote modellen.

Docker: Afhankelijk van het framework. vLLM en TGI ondersteunen multi-GPU inferentie met correcte configuratie.

Community en ecosysteem

Docker Model Runner: Gelanceerd in april 2025 met sterke enterprise-ondersteuning. Partnerschappen met Google, Hugging Face en VMware Tanzu AI Solutions zorgen voor brede modelbeschikbaarheid. Integratie met Docks enorme ontwikkelaarsgemeenschap (miljoenen gebruikers) biedt directe ecosysteemtoegang. Nog steeds aan het bouwen van communityspecifieke resources als nieuw product.

Ollama: Snelle groeiende gemeenschap met 50K+ GitHub sterren. Sterke integratieecosysteem (LangChain, LiteLLM, Open WebUI, CrewAI) en actieve Discord-gemeenschap. Uitgebreide derde partij tools en tutorials beschikbaar. Meer rijpe documentatie en communityresources. Voor een uitgebreid overzicht van beschikbare interfaces, zie onze gids naar open-source chat UIs voor lokale Ollama instanties. Net als bij elke snel groeiende open-sourceproject, is het belangrijk om de richting van het project te volgen - lees onze analyse van vroege tekenen van Ollama enshittification om mogelijke zorgen te begrijpen.

Derde partij Docker-oplossingen: vLLM en TGI hebben rijpe ecosystemen met enterprise-ondersteuning. Uitgebreide productiestudies, optimalisatiegidsen en implementatiepatronen van Hugging Face en communitybijdragers.

Kostenoverwegingen

Docker Model Runner: Gratis met Docker Desktop (persoonlijk/educatief) of Docker Engine. Docker Desktop vereist een abonnement voor grotere organisaties (250+ medewerkers of $10M+ omzet). Modellen die worden verspreid via Docker Hub volgen Docks registerprijslijst (gratis publieke opslagplaatsen, betaalde privéopslagplaatsen).

Ollama: Volledig gratis en open source met geen licentiekosten ongeacht organisatiegrootte. Resourcekosten hangen alleen af van hardware.

Derde partij Docker-oplossingen: Gratis voor open source frameworks (vLLM, TGI). Potentiële kosten voor containerorchestrationplatforms (ECS, GKE) en privé registeropslag.

Beveiligingsoverwegingen

Docker Model Runner: Gebruikt Docks beveiligingsmodel met containerisolatie. Modellen verpakt als OCI Artifacts kunnen worden gescand en ondertekend. Distributie via Docker Hub biedt toegangscontrole en vulnerability scanning voor enterprisegebruikers.

Ollama: Werkt als een lokale service met API standaard op localhost. Netwerkexposure vereist expliciete configuratie. Modelregister is vertrouwd (Ollama-geselecteerd), wat supply chain risico’s vermindert.

Traditionele Docker-oplossingen: Netwerkisolatie is ingebouwd. Containerbeveiligingsscan (Snyk, Trivy) en imageondertekening zijn standaardpraktijken in productieomgevingen.

Alle oplossingen vereisen aandacht voor:

• Modelprovenantie: Niet-vertrouwde modellen kunnen schadelijke code of backdoors bevatten
• API-authenticatie: Implementeer authenticatie/autorisatie in productieimplementaties
• Rate limiting: Voorkom misbruik en resourceuitputting
• Netwerkexposure: Zorg ervoor dat APIs niet onbedoeld blootstaan aan het internet
• Data privacy: Modellen verwerken gevoelige data; zorg voor naleving van databeschermingsregelgeving

Migratiepaden

Van Ollama naar Docker Model Runner

De GGUF-ondersteuning van Docker Model Runner maakt migratie eenvoudig:

1. Schakel Docker Model Runner in via Docker Desktop of installeer docker-model-plugin
2. Converteer modelverwijzingen: ollama run llama2 → docker model pull ai/llama2 en docker model run ai/llama2
3. Werk API-eindpunten bij van localhost:11434 naar DMR-eindpunt (meestal localhost:8080)
4. Beide gebruiken OpenAI-compatibele APIs, dus toepassingscode vereist minimale wijzigingen

Van Docker Model Runner naar Ollama

Verplaatsen naar Ollama voor eenvoudigere standalone operatie:

1. Installeer Ollama: curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh
2. Haal equivalente modellen op: ollama pull llama2
3. Werk API-eindpunten bij naar Ollama’s localhost:11434
4. Test met ollama run llama2 om functionaliteit te verifiëren

Van traditionele Docker containers naar DMR

Vereenvoudig uw Docker LLM setup:

1. Schakel Docker Model Runner in
2. Vervang aangepaste Dockerfiles met docker model pull opdrachten
3. Verwijder nvidia-docker configuratie (DMR beheert GPU automatisch)
4. Gebruik docker model run in plaats van complexe docker run opdrachten

Van elke oplossing naar Ollama in Docker

Best-of-both-worlds aanpak:

1. docker pull ollama/ollama
2. Start: docker run -d --gpus all -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 ollama/ollama
3. Gebruik Ollama opdrachten zoals gewoonlijk: docker exec -it ollama ollama pull llama2
4. Verkrijg Docker orchestration met Ollama eenvoudigheid

Monitoring en observabiliteit

Ollama: Basismetrieken via API (/api/tags, /api/ps). Derde partij tools zoals Open WebUI bieden dashboards.

Docker: Volledige integratie met Prometheus, Grafana, ELK stack en cloud monitoringdiensten. Containermetrieken (CPU, geheugen, GPU) zijn direct beschikbaar.

Conclusie

Het landschap van lokale LLM-implementatie is aanzienlijk veranderd met de introductie van Docker Model Runner (DMR) in 2025. De keuze hangt nu af van uw specifieke vereisten:

• Voor ontwikkelaars die Docker-integratie zoeken: DMR biedt native Docker workflow integratie met docker model opdrachten
• Voor maximale eenvoud: Ollama blijft de eenvoudigste oplossing met zijn één-opdracht modelbeheer
• Voor productie en enterprise: Zowel DMR als derde partij oplossingen (vLLM, TGI) in Docker bieden orchestration, monitoring en schaalbaarheid
• Voor het beste van beide: Voer Ollama uit in Docker containers om eenvoud te combineren met productieinfrastructuur

De introductie van DMR verkleint de kloof tussen Docker en Ollama in termen van gebruiksgemak. Ollama wint nog steeds op eenvoud voor snelle prototyping, terwijl DMR uitstekend is voor teams die al geïnvesteerd zijn in Docker workflows. Beide aanpakken worden actief ontwikkeld, productie-gekwalificeerd en het ecosysteem is rijp genoeg dat het wisselen tussen hen relatief pijnloos is.

Kort samengevat: Als u Docker intensief gebruikt, is DMR de natuurlijke keuze. Als u de absoluut eenvoudigste ervaring wilt ongeacht infrastructuur, kies dan Ollama.

Nuttige links

Docker Model Runner

• Docker Model Runner Officiële Pagina
• Docker Model Runner Documentatie
• Docker Model Runner Startgids
• Docker Model Runner Aankondigingsblog

Ollama

• Ollama Officiële Website
• Ollama GitHub Repository
• Ollama Docker Hub

Andere Docker-oplossingen

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

Andere nuttige artikelen

• Ollama cheatsheet
• Docker Cheatsheet
• Hoe Ollama parallele aanvragen verwerkt
• Test: Hoe Ollama Intel CPU prestaties en efficiente cores gebruikt
• Herordenen van tekstdocumenten met Ollama en Qwen3 Embedding model - in Go
• Open-Source Chat UIs voor LLMs op lokale Ollama instanties
• Overzicht van de eerste tekenen van Ollama enshittification