Docker Model Runner vs Ollama: Który wybrać?

Uruchamianie dużych modeli językowych (LLM) lokalnie staje się coraz bardziej popularne ze względu na prywatność, kontrolę kosztów i możliwości offline. Landscape zmienił się znacząco w kwietniu 2025 roku, gdy Docker wprowadził Docker Model Runner (DMR), oficjalne rozwiązanie do wdrażania modeli AI.

Obecnie trzy podejścia rywalizują o uwagę programistów: natywne rozwiązanie Docker Model Runner, trzecie partie konteneryzowane (vLLM, TGI) oraz autonomiczna platforma Ollama.

Zrozumienie Docker Model Runner

Model runner oparty na Dockerze wykorzystuje konteneryzację do pakowania silników wnioskowania LLM wraz z ich zależnościami. Landscape obejmuje zarówno oficjalne rozwiązanie Docker, jak i ramy trzecich stron.

Docker Model Runner (DMR) - Oficjalne rozwiązanie

W kwietniu 2025 roku Docker wprowadził Docker Model Runner (DMR), oficjalny produkt zaprojektowany w celu ułatwienia lokalnego uruchamiania modeli AI przy użyciu infrastruktury Docker. To reprezentuje zaangażowanie Dockera w ułatwienie wdrażania modeli AI tak samo łatwo jak wdrażanie kontenerów.

Główne cechy DMR:

• Natywne połączenie z Dockerem: Używa znanych poleceń Docker (docker model pull, docker model run, docker model package)
• Pakowanie jako OCI Artifact: Modele są pakowane jako OCI Artifacts, umożliwiając ich dystrybucję przez Docker Hub i inne rejestry
• API kompatybilne z OpenAI: Gotowy do wdrożenia zamiennik punktów końcowych OpenAI, upraszczając integrację
• Przyspieszenie GPU: Natywne wsparcie dla GPU bez skomplikowanej konfiguracji nvidia-docker
• Wsparcie formatu GGUF: Działa z popularnymi formatami modeli z kwantyzacją
• Integracja z Docker Compose: Łatwe konfigurowanie i wdrażanie modeli przy użyciu standardowych narzędzi Docker
• Wsparcie Testcontainers: Bezproblemowa integracja z ramami testowania

Instalacja:

• Docker Desktop: Włącz przez zakładkę AI w ustawieniach
• Docker Engine: Zainstaluj pakiet docker-model-plugin

Przykład użycia:

# Pobierz model z Docker Hub
docker model pull ai/smollm2

# Uruchom wnioskowanie
docker model run ai/smollm2 "Wyjaśnij Docker Model Runner"

# Pakuj niestandardowy model
docker model package --gguf /ścieżka/do/model.gguf --push myorg/mymodel:latest

DMR współpracuje z Google, Hugging Face i VMware Tanzu, aby rozszerzyć ekosystem modeli AI dostępny przez Docker Hub. Jeśli jesteś nowy w Dockerze lub potrzebujesz przypomnienia o poleceniach Docker, nasz Docker Cheatsheet oferuje kompleksowe wytyczne dotyczące istotnych operacji Docker.

Trzecie partie rozwiązania Docker

Poza DMR, ekosystem obejmuje ustanowione ramy:

• vLLM kontenery: Serwer wnioskowania o wysokiej przepustowości zoptymalizowany do przetwarzania wsadowego
• Text Generation Inference (TGI): Gotowe do produkcji rozwiązanie od Hugging Face
• llama.cpp kontenery: Lekki implementacja w C++ z kwantyzacją
• Kontenery niestandardowe: Opakowanie PyTorch, Transformers lub własnych ram

Zalety podejścia opartego na Dockerze

Flexibility i niezależność od ramy: Kontenery Docker mogą uruchamiać dowolny framework LLM, od PyTorch do ONNX Runtime, dając programistom pełną kontrolę nad stosem wnioskowania.

Izolacja zasobów: Każdy kontener działa w izolowanym środowisku z zdefiniowanymi limitami zasobów (CPU, pamięć, GPU), zapobiegając konfliktom zasobów w wdrożeniach wielu modeli.

Wsparcie orchestracji: Docker łączy się płynnie z Kubernetes, Docker Swarm i platformami chmurowymi w celu skalowania, bilansowania obciążenia i wysokiej dostępności.

Kontrola wersji: Różne wersje modeli lub ramy mogą współistnieć na tej samej systemie bez konfliktów zależności.

Wady podejścia opartego na Dockerze

Złożoność: Wymaga zrozumienia konteneryzacji, montażu woluminów, konfiguracji sieci i przekazywania GPU (nvidia-docker).

Nadmiarowość: Choć minimalna, Docker dodaje cienką warstwę abstrakcji, która lekko wpływa na czas uruchamiania i wykorzystanie zasobów.

Obciążenie konfiguracji: Każde wdrożenie wymaga starannej konfiguracji Dockerfile, zmiennych środowiskowych i parametrów uruchomienia.

Zrozumienie Ollama

Ollama to aplikacja stworzona z myślą o uruchamianiu LLM lokalnie, zaprojektowana z prostotą jako zasadniczym celem. Oferuje:

• Natywne binarne dla Linux, macOS i Windows
• Wbudowaną bibliotekę modeli z jednokrotnym instalacją
• Automatyczne wykrywanie i optymalizacja GPU
• RESTful API kompatybilny z formatem OpenAI
• Zarządzanie kontekstem i stanem modelu

Zalety Ollama

Prostota: Instalacja jest prosta (curl | sh na Linux), a uruchamianie modeli wymaga tylko ollama run llama2. Aby uzyskać pełną listę poleceń Ollama i wzorców użycia, sprawdź nasz Ollama cheatsheet.

Optymalizacja wydajności: Oparty na llama.cpp, Ollama jest bardzo dobrze zoptymalizowany pod kątem szybkości wnioskowania z wsparciem kwantyzacji (Q4, Q5, Q8).

Zarządzanie modelami: Wbudowana rejestra modeli z komendami takimi jak ollama pull, ollama list i ollama rm upraszcza cykl życia modeli.

Doświadczenie dewelopera: Czysty API, szeroka dokumentacja i rosnące ekosystem integracji (LangChain, CrewAI itp.). Wersatylność Ollama rozciąga się na specjalistyczne przypadki użycia, takie jak ponowne rangowanie dokumentów tekstowych z modelami embeddingowymi.

Efektywność zasobów: Automatyczne zarządzanie pamięcią i wywalenie modeli przy bezczynności oszczędza zasoby systemowe.

Wady Ollama

Zablokowanie ramy: Głównie obsługuje modele kompatybilne z llama.cpp, ograniczając elastyczność dla ram, takich jak vLLM lub niestandardowych silników wnioskowania.

Ograniczona konfiguracja: Zaawansowane konfiguracje (niestandardowa kwantyzacja, konkretne strumienie CUDA) są mniej dostępne niż w środowiskach Docker.

Trudności w orchestracji: Choć Ollama może działać w kontenerach, brakuje natywnego wsparcia zaawansowanych funkcji orchestracji, takich jak skalowanie poziomowe.

Porównanie wydajności

Szybkość wnioskowania

Docker Model Runner: Wydajność porównywalna z Ollama, ponieważ oba wspierają modele kwantyzowane GGUF. Dla Llama 2 7B (Q4), oczekiwana liczba tokenów na sekundę to 20-30 na CPU i 50-80 na średnich GPU. Minimalna nadmiarowość kontenera.

Ollama: Wykorzystuje bardzo zoptymalizowany backend llama.cpp z wydajną kwantyzacją. Dla Llama 2 7B (Q4), oczekiwana liczba tokenów na sekundę to 20-30 na CPU i 50-80 na średnich GPU. Brak nadmiarowości kontenera. Aby uzyskać szczegółowe informacje na temat tego, jak Ollama zarządza równoległymi żądaniami, zobacz naszą analizę jak Ollama obsługuje żądania równoległe.

Docker (vLLM): Zoptymalizowany do przetwarzania wsadowego z ciągłym przetwarzaniem wsadowym. Jedno żądanie może być nieco wolniejsze, ale przepustowość wyróżnia się przy wysokiej obciążeniu współbieżnym (100+ tokenów na sekundę na model z przetwarzaniem wsadowym).

Docker (TGI): Podobny do vLLM z bardzo dobra wydajnośćą przetwarzania wsadowego. Dodaje funkcje takie jak strumieniowanie i generowanie token po tokenie.

Użycie pamięci

Docker Model Runner: Podobny do Ollama z automatycznym ładowaniem modeli. Modele GGUF Q4 zwykle zużywają 4-6 GB RAM. Nadmiarowość kontenera jest minimalna (kilka dziesiątek MB).

Ollama: Automatyczne zarządzanie pamięcią ładowa modeli na żądanie i wywalenie przy bezczynności. Model 7B Q4 zwykle zużywa 4-6 GB RAM. Najbardziej wydajny w przypadkach jednego modelu.

Tradycyjne rozwiązania Docker: Użycie pamięci zależy od ramy. vLLM alokuje wstępnie pamięć GPU dla optymalnej wydajności, podczas gdy kontenery oparte na PyTorch mogą zużywać więcej RAM na wagi modelu i cache KV (8-14 GB dla modeli 7B).

Czas uruchamiania

Docker Model Runner: Uruchamianie kontenera dodaje około 1 sekundę, plus ładowanie modelu (2-5 sekund). Razem: 3-6 sekund dla średnich modeli.

Ollama: Uruchamianie niemal natychmiastowe, a ładowanie modelu zajmuje 2-5 sekund dla średnich modeli. Najszerszy czas uruchamiania zimnego startu.

Tradycyjny Docker: Uruchamianie kontenera dodaje 1-3 sekundy, plus czas ładowania modelu. Przygotowanie kontenerów wstępnie w produkcji zmniejsza ten problem.

Docker Model Runner vs Ollama: Prosta analiza

Z oficjalnym wejściem Dockera do przestrzeni runnerów LLM, porównanie staje się bardziej interesujące. Oto jak DMR i Ollama porównują się bezpośrednio:

Główne spostrzeżenie: DMR przynosi prace z Dockerem do wdrażania LLM, podczas gdy Ollama pozostaje niezależny od ramy z prostą samodzielną operacją. Twoja istniejąca infrastruktura ma większy wpływ niż różnice techniczne.

Zalecenia dotyczące przypadków użycia

Wybierz Docker Model Runner, gdy

• Praca z Dockerem: Twoja drużyna już intensywnie korzysta z Docker
• Jednolite narzędzia: Chcesz jedno narzędzie (Docker) do kontenerów i modeli
• Dystrybucja artefaktów OCI: Potrzebujesz integracji z rejestrem firmowym
• Integracja Testcontainers: Testujesz funkcje AI w CI/CD
• Preferencja Docker Hub: Chcesz dystrybucję modeli przez znane kanały

Wybierz Ollama, gdy

• Szybkie prototypowanie: Szybka eksperymentacja z różnymi modelami
• Niezależność od ramy: Nie jesteś powiązany z ekosystemem Docker
• Absolutna prostota: Minimalna konfiguracja i obciążenie utrzymania
• Wdrożenia na jednym serwerze: Uruchamianie na laptopach, stacjach roboczych lub pojedynczych maszynach wirtualnych
• Duża biblioteka modeli: Dostęp do szerokiej biblioteki modeli wstępnie skonfigurowanych

Wybierz rozwiązania trzecich stron w Dockerze, gdy

• Wdrożenia produkcyjne: Potrzeba zaawansowanej orchestracji i monitoringu
• Służyć wielu modelom: Uruchamianie różnych ram (vLLM, TGI) jednocześnie
• Orchestracja Kubernetes: Skalowanie poza klastrami z bilansowaniem obciążenia
• Niestandardowe ramy: Użycie Ray Serve lub własnych silników wnioskowania
• Ściśle kontrolowane zasoby: Wymuszanie szczegółowych limitów CPU/GPU na model

Hybrydowe podejścia: Najlepsze z obu światów

Nie jesteś ograniczony do jednego podejścia. Rozważ te strategie hybrydowe:

Opcja 1: Docker Model Runner + Tradycyjne kontenery

Użyj DMR dla standardowych modeli i kontenerów trzecich stron dla specjalistycznych ram:

# Pobierz standardowy model z DMR
docker model pull ai/llama2

# Uruchom vLLM dla scenariuszy wysokiej przepustowości
docker run --gpus all vllm/vllm-openai

Opcja 2: Ollama w Dockerze

Uruchom Ollama w kontenerach Docker dla możliwości orchestracji:

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

To daje:

• Intuicyjne zarządzanie modelami Ollama
• Możliwości orchestracji i izolacji Docker
• Wdrażanie w Kubernetes z standardowymi manifestami

Opcja 3: Mieszaj i dopasuj według przypadków użycia

• Rozwój: Ollama dla szybkiego iterowania
• Testowanie: DMR dla testowania integracji
• Produkcja: vLLM/TGI w Kubernetes dla skalowania

Kompatybilność API

Wszystkie nowoczesne rozwiązania zbiegają się na API kompatybilnym z OpenAI, upraszczając integrację:

API Docker Model Runner: Punkty końcowe kompatybilne z OpenAI są automatycznie obsługiwane podczas uruchamiania modeli. Nie wymagana jest dodatkowa konfiguracja.

# Model uruchamia się z automatycznie wystawionym API
docker model run ai/llama2

# Użyj punktu końcowego kompatybilnego z OpenAI
curl http://localhost:8080/v1/chat/completions -d '{
  "model": "llama2",
  "messages": [{"role": "user", "content": "Dlaczego niebo jest niebieskie?"}]
}'

API Ollama: Punkty końcowe kompatybilne z OpenAI czynią z niego gotowy do wdrożenia zamiennik dla aplikacji korzystających z SDK OpenAI. Strumieniowanie jest w pełni obsługiwane.

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "llama2",
  "prompt": "Dlaczego niebo jest niebieskie?"
}'

API trzecich stron w Dockerze: vLLM i TGI oferują punkty końcowe kompatybilne z OpenAI, podczas gdy niestandardowe kontenery mogą implementować prywatne API.

Zbieżność na kompatybilności z OpenAI oznacza, że możesz przełączać się między rozwiązaniami z minimalnymi zmianami w kodzie.

Zarządzanie zasobami

Przyspieszenie GPU

Docker Model Runner: Natywne wsparcie dla GPU bez skomplikowanej konfiguracji nvidia-docker. Automatycznie wykrywa i używa dostępnych GPU, znacznie upraszczając doświadczenie z GPU w porównaniu do tradycyjnych kontenerów.

# Przyspieszenie GPU działa automatycznie
docker model run ai/llama2

Ollama: Automatyczne wykrywanie GPU na CUDA-capable NVIDIA GPU. Nie wymagana jest konfiguracja poza instalacją sterowników.

Tradycyjne kontenery Docker: Wymaga nvidia-docker runtime i jawnej alokacji GPU:

docker run --gpus all my-llm-container

Spadanie do CPU

Oba łagodnie spadają do wnioskowania na CPU, gdy GPU są niedostępne, choć wydajność znacznie maleje (5-10x wolniej dla dużych modeli). Aby uzyskać wgląd w wydajność tylko na CPU na nowoczesnych procesorach, przeczytaj nasz test jak Ollama wykorzystuje wydajność i efektywne jądra procesora Intel.

Wsparcie wielu GPU

Ollama: Wsparcie dla tensorowego równoległości na wielu GPU dla dużych modeli.

Docker: Zależy od ramy. vLLM i TGI wspierają wnioskowanie na wielu GPU z odpowiednią konfiguracją.

Społeczność i ekosystem

Docker Model Runner: Uruchomiony w kwietniu 2025 roku z silnym wsparciem firmowym. Partnerstwa z Google, Hugging Face i VMware Tanzu AI Solutions zapewniają szeroką dostępność modeli. Integracja z ogromną społecznością użytkowników Dockera (miliony użytkowników) zapewnia natychmiastowy dostęp do ekosystemu. Nadal buduje zasoby specyficzne dla społeczności jako nowy produkt.

Ollama: Różnie rosnąca społeczność z ponad 50K gwiazdami na GitHubie. Silna integracja z ekosystemem (LangChain, LiteLLM, Open WebUI, CrewAI) i aktywna społeczność Discord. Wiele dostępnych narzędzi trzecich stron i tutoriów. Bardziej dojrzała dokumentacja i zasoby społecznościowe. Aby uzyskać kompleksowy przegląd dostępnych interfejsów, zobacz nasz przewodnik po otwartych interfejsach użytkownika chatu dla lokalnych instancji Ollama. Jak w przypadku każdej szybko rosnącej projektu open-source, ważne jest, aby monitorować kierunek projektu - przeczytaj naszą analizę wcześniejsze znaki Ollama enshittification w celu zrozumienia potencjalnych problemów.

Rozwiązania trzecich stron w Dockerze: vLLM i TGI mają dojrzałe ekosystemy z wsparciem firmowym. Szersze studia przypadków produkcyjnych, wytyczne optymalizacji i wzorce wdrażania od Hugging Face i społeczności.

Rozważania kosztowe

Docker Model Runner: Darmowy z Docker Desktop (osobisty/edukacyjny) lub Docker Engine. Docker Desktop wymaga subskrypcji dla większych organizacji (250+ pracowników lub $10M+ przychodu). Modele dystrybuowane przez Docker Hub podlegają cenom rejestru Dockera (darmowe publiczne repozytoria, płatne prywatne repozytoria).

Ollama: Całkowicie darmowy i open-source bez kosztów licencyjnych niezależnie od wielkości organizacji. Koszty zasobów zależą tylko od sprzętu.

Rozwiązania trzecich stron w Dockerze: Darmowe dla open-sourceowych ram (vLLM, TGI). Potencjalne koszty dla platform orchestracji kontenerów (ECS, GKE) i prywatnego magazynu.

Rozważania bezpieczeństwa

Docker Model Runner: Wykorzystuje model bezpieczeństwa Dockera z izolacją kontenerów. Modele pakowane jako OCI Artifacts mogą być skanowane i podpisane. Dystrybucja przez Docker Hub umożliwia kontrolę dostępu i skanowanie wrażliwości dla użytkowników firmowych.

Ollama: Uruchamia się jako lokalna usługa z API wystawionym domyślnie na localhost. Wyświetlanie sieci wymaga jawnej konfiguracji. Rejestr modeli jest zaufany (Ollama-kuratoryjny), zmniejszając ryzyko łańcucha dostaw.

Tradycyjne rozwiązania Docker: Izolacja sieci jest wbudowana. Skanowanie bezpieczeństwa kontenerów (Snyk, Trivy) i podpisywanie obrazów są standardową praktyką w środowiskach produkcyjnych.

Wszystkie rozwiązania wymagają uwagi do:

• Pochodzenia modelu: Niezaufane modele mogą zawierać złośliwy kod lub backdoory
• Autoryzacji API: Zaimplementuj autoryzację/autoryzację w wdrożeniach produkcyjnych
• Ograniczanie przepustowości: Zapobiegaj nadużyciu i wyczerpywaniu zasobów
• Wyświetlanie sieci: Upewnij się, że API nie są przypadkowo wystawione na internet
• Prywatność danych: Modele przetwarzają wrażliwe dane; zapewnij zgodność z regulacjami ochrony danych

Ścieżki migracji

Z Ollama do Docker Model Runner

Wsparcie GGUF w DMR ułatwia migrację:

1. Włącz Docker Model Runner w Docker Desktop lub zainstaluj docker-model-plugin
2. Konwertuj odniesienia modelu: ollama run llama2 → docker model pull ai/llama2 i docker model run ai/llama2
3. Zaktualizuj punkty końcowe API z localhost:11434 do punktu końcowego DMR (zwykle localhost:8080)
4. Oba korzystają z API kompatybilnego z OpenAI, więc kod aplikacji wymaga minimalnych zmian

Z Docker Model Runner do Ollama

Przejście do Ollama dla prostszej samodzielnej operacji:

1. Zainstaluj Ollama: curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh
2. Pobierz odpowiednie modele: ollama pull llama2
3. Zaktualizuj punkty końcowe API do localhost:11434 Ollama
4. Testuj z ollama run llama2, aby zweryfikować funkcjonalność

Z tradycyjnych kontenerów Docker do DMR

Uprość swoją konfigurację LLM w Dockerze:

1. Włącz Docker Model Runner
2. Zastąp niestandardowe Dockerfile poleceniami docker model pull
3. Usuń konfigurację nvidia-docker (DMR obsługuje GPU automatycznie)
4. Użyj docker model run zamiast skomplikowanych polecen docker run

Z dowolnego rozwiązania do Ollama w Dockerze

Podejście najlepsze z obu światów:

1. docker pull ollama/ollama
2. Uruchom: docker run -d --gpus all -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 ollama/ollama
3. Użyj poleceń Ollama jak zwykle: docker exec -it ollama ollama pull llama2
4. Zyskaj orchestrację Docker z prostotą Ollama

Monitorowanie i obserwowalność

Ollama: Podstawowe metryki przez API (/api/tags, /api/ps). Narzędzia trzecich stron, takie jak Open WebUI, oferują panele.

Docker: Pełna integracja z Prometheus, Grafana, ELK stack i usługami monitorowania chmurowymi. Metryki kontenerów (CPU, pamięć, GPU) są łatwo dostępne.

Podsumowanie

Landscape lokalnego wdrażania LLM zmienił się znacząco z wprowadzeniem przez Docker Docker Model Runner (DMR) w 2025 roku. Wybór zależy teraz od Twoich konkretnych wymagań:

• Dla deweloperów szukających integracji z Dockerem: DMR oferuje natywną integrację z Dockerem z poleceniami docker model
• Dla maksymalnej prostoty: Ollama nadal jest najprostszym rozwiązaniem z zarządzaniem modelami jednokrotnym
• Dla produkcji i firm: Oba DMR i rozwiązania trzecich stron (vLLM, TGI) w Dockerze oferują orchestrację, monitorowanie i skalowalność
• Dla najlepszego z obu: Uruchom Ollama w kontenerach Docker, aby połączyć prostotę z infrastrukturą produkcyjną

Wprowadzenie DMR zmniejsza różnicę między Dockerem a Ollama pod względem łatwości użycia. Ollama nadal wygrywa w prostocie dla szybkiego prototypowania, podczas gdy DMR wyróżnia się dla zespołów już zaangażowanych w prace z Dockerem. Oba podejścia są aktywnie rozwijane, gotowe do produkcji, a ekosystem jest wystarczająco dojrzały, aby przełączanie między nimi było stosunkowo łatwe.

Podsumowanie: Jeśli intensywnie korzystasz z Dockera, DMR to naturalny wybór. Jeśli chcesz najprostsze doświadczenie niezależnie od infrastruktury, wybierz Ollama.

Przydatne linki

Docker Model Runner

• Oficjalna strona Docker Model Runner
• Dokumentacja Docker Model Runner
• Przewodnik startowy Docker Model Runner
• Blog wprowadzający Docker Model Runner

Ollama

• Oficjalna strona Ollama
• Repozytorium GitHub Ollama
• Ollama w Docker Hub

Inne rozwiązania Docker

• Dokumentacja vLLM
• Text Generation Inference od Hugging Face
• Repozytorium GitHub llama.cpp
• NVIDIA Container Toolkit

Inne przydatne artykuły

• Ollama cheatsheet
• Docker cheatsheet
• Jak Ollama obsługuje żądania równoległe
• Test: Jak Ollama wykorzystuje wydajność i efektywne jądra procesora Intel
• Ponowne rangowanie dokumentów tekstowych z Ollama i modelem embeddingowym Qwen3 - w Go
• Otwarte interfejsy użytkownika chatu dla LLM na lokalnych instancjach Ollama
• Pierwsze znaki Ollama enshittification