Docker Model Runner vs Ollama: Qual Escolher?

Executar modelos de linguagem grandes (LLMs) localmente tornou-se cada vez mais popular por motivos de privacidade, controle de custos e capacidades offline. O cenário mudou significativamente em abril de 2025, quando o Docker introduziu Docker Model Runner (DMR), sua solução oficial para implantação de modelos de IA.

Agora, três abordagens competem pelo interesse dos desenvolvedores: o Model Runner nativo do Docker, soluções de terceiros containerizadas (vLLM, TGI) e a plataforma autônoma Ollama.

Entendendo os Model Runners do Docker

Model runners baseados no Docker utilizam containerização para embalar motores de inferência de LLM junto com suas dependências. O cenário inclui tanto a solução oficial do Docker quanto frameworks de terceiros.

Docker Model Runner (DMR) - Solução Oficial

Em abril de 2025, o Docker introduziu Docker Model Runner (DMR), um produto oficial projetado para simplificar a execução de modelos de IA localmente usando a infraestrutura do Docker. Isso representa o compromisso do Docker em tornar a implantação de modelos de IA tão suave quanto a implantação de containers.

Funcionalidades Principais do DMR:

• Integração Nativa com o Docker: Utiliza comandos familiares do Docker (docker model pull, docker model run, docker model package)
• Empacotamento de Artefatos OCI: Os modelos são embalados como Artefatos OCI, permitindo a distribuição por meio do Docker Hub e outros registros
• API Compatível com OpenAI: Substituição direta para endpoints OpenAI, simplificando a integração
• Aceleração com GPU: Suporte nativo a GPU sem configuração complexa de nvidia-docker
• Suporte ao Formato GGUF: Funciona com formatos populares de modelos quantizados
• Integração com Docker Compose: Configure e implante modelos facilmente usando ferramentas padrão do Docker
• Suporte a Testcontainers: Integra-se facilmente com frameworks de teste

Instalação:

• Docker Desktop: Ative via aba de AI nas configurações
• Docker Engine: Instale o pacote docker-model-plugin

Exemplo de Uso:

# Puxe um modelo do Docker Hub
docker model pull ai/smollm2

# Execute inferência
docker model run ai/smollm2 "Explique o Docker Model Runner"

# Empacote um modelo personalizado
docker model package --gguf /path/to/model.gguf --push myorg/mymodel:latest

O DMR se associa com a Google, Hugging Face e VMware Tanzu para expandir o ecossistema de modelos de IA disponível pelo Docker Hub. Se você é novo no Docker ou precisa de um reforço sobre comandos do Docker, nossa Folha de Dicas do Docker fornece um guia abrangente para operações essenciais do Docker.

Soluções de Terceiros com Docker

Além do DMR, o ecossistema inclui frameworks estabelecidos:

• Contêineres vLLM: Servidor de inferência de alta capacidade otimizado para processamento em lote
• Inferência de Geração de Texto (TGI): Solução pronta para produção da Hugging Face
• Contêineres llama.cpp: Implementação leve em C++ com quantização
• Contêineres personalizados: Embalando PyTorch, Transformers ou frameworks proprietários

Vantagens da Abordagem com Docker

Flexibilidade e Agnosticismo de Framework: Os contêineres do Docker podem executar qualquer framework de LLM, desde PyTorch até ONNX Runtime, dando aos desenvolvedores controle total sobre a pilha de inferência.

Isolamento de Recursos: Cada contêiner opera em ambientes isolados com limites definidos de recursos (CPU, memória, GPU), evitando conflitos de recursos em implantações com múltiplos modelos.

Suporte à Orquestração: O Docker se integra de forma suave com Kubernetes, Docker Swarm e plataformas de nuvem para escalar, balancear carga e alta disponibilidade.

Controle de Versão: Versões diferentes de modelos ou frameworks podem coexistir no mesmo sistema sem conflitos de dependências.

Desvantagens da Abordagem com Docker

Complexidade: Exige compreensão de containerização, montagens de volume, configuração de rede e pass-through de GPU (nvidia-docker).

Sobrecarga: Embora mínima, o Docker adiciona uma camada de abstração fina que ligeiramente impacta o tempo de inicialização e o uso de recursos.

Carga de Configuração: Cada implantação requer configuração cuidadosa de Dockerfiles, variáveis de ambiente e parâmetros de tempo de execução.

Entendendo o Ollama

Ollama é uma aplicação projetada especificamente para executar LLMs localmente, com simplicidade como seu princípio central. Ele oferece:

• Binário nativo para Linux, macOS e Windows
• Biblioteca de modelos integrada com instalação em um único comando
• Detecção e otimização automática de GPU
• API RESTful compatível com o formato OpenAI
• Gerenciamento de contexto e estado do modelo

Vantagens do Ollama

Simplicidade: A instalação é direta (curl | sh no Linux), e executar modelos requer apenas ollama run llama2. Para uma lista abrangente de comandos do Ollama e padrões de uso, consulte nossa Folha de Dicas do Ollama.

Desempenho Otimizado: Baseado no llama.cpp, o Ollama é altamente otimizado para velocidade de inferência com suporte à quantização (Q4, Q5, Q8).

Gerenciamento de Modelos: Registro de modelos integrado com comandos como ollama pull, ollama list e ollama rm simplifica o ciclo de vida dos modelos.

Experiência do Desenvolvedor: API limpa, documentação extensa e ecossistema crescente de integrações (LangChain, CrewAI, etc.). A versatilidade do Ollama se estende a casos de uso especializados, como reclassificação de documentos de texto com modelos de embedding.

Eficiência de Recursos: Gerenciamento automático de memória e descarregamento de modelos quando ocioso conserva recursos do sistema.

Desvantagens do Ollama

Bloqueio de Framework: Principalmente suporta modelos compatíveis com llama.cpp, limitando a flexibilidade para frameworks como vLLM ou motores de inferência personalizados.

Limitada Personalização: Configurações avançadas (quantização personalizada, fluxos específicos de CUDA) são menos acessíveis do que em ambientes de Docker.

Desafios de Orquestração: Embora o Ollama possa executar em contêineres, ele não tem suporte nativo para recursos avançados de orquestração, como escala horizontal.

Comparação de Desempenho

Velocidade de Inferência

Docker Model Runner: Desempenho comparável ao Ollama, pois ambos suportam modelos quantizados GGUF. Para Llama 2 7B (Q4), espere 20-30 tokens/segundo em CPU e 50-80 tokens/segundo em GPUs médias. Sobrecarga de contêiner mínima.

Ollama: Utiliza backend altamente otimizado do llama.cpp com quantização eficiente. Para Llama 2 7B (Q4), espere 20-30 tokens/segundo em CPU e 50-80 tokens/segundo em GPUs médias. Nenhuma sobrecarga de containerização. Para detalhes sobre como o Ollama gerencia inferência paralela, veja nossa análise sobre como o Ollama lida com solicitações paralelas.

Docker (vLLM): Otimizado para processamento em lote com emparelhamento contínuo. Solicitações individuais podem ser ligeiramente mais lentas, mas a taxa de transferência é excelente sob carga alta de concorrência (100+ tokens/segundo por modelo com emparelhamento).

Docker (TGI): Similar ao vLLM com excelente desempenho de emparelhamento. Adiciona recursos como streaming e geração token por token.

Uso de Memória

Docker Model Runner: Similar ao Ollama com carregamento automático de modelos. Modelos GGUF Q4 geralmente usam 4-6 GB de RAM. Sobrecarga de contêiner mínima (dezenas de MB).

Ollama: Gerenciamento automático de memória carrega modelos sob demanda e descarrega quando ocioso. Um modelo 7B Q4 geralmente usa 4-6 GB de RAM. Mais eficiente para cenários de único modelo.

Soluções de Docker Tradicionais: O uso de memória depende do framework. O vLLM aloca memória de GPU previamente para desempenho ótimo, enquanto contêineres baseados em PyTorch podem usar mais RAM para pesos do modelo e cache KV (8-14 GB para modelos 7B).

Tempo de Inicialização

Docker Model Runner: A inicialização do contêiner adiciona ~1 segundo, mais o carregamento do modelo (2-5 segundos). Total: 3-6 segundos para modelos médios.

Ollama: Inicialização quase instantânea com carregamento do modelo levando 2-5 segundos para modelos médios. Experiência de inicialização fria mais rápida.

Docker Tradicional: A inicialização do contêiner adiciona 1-3 segundos, mais o tempo de carregamento do modelo. O aquecimento prévio de contêineres mitiga isso em implantações de produção.

Comparação Direta entre Docker Model Runner e Ollama

Com a entrada oficial do Docker no espaço de execução de LLMs, a comparação torna-se mais interessante. Aqui está como o DMR e o Ollama se comparam diretamente:

Insight Principal: O DMR traz fluxos de trabalho do Docker para a implantação de LLMs, enquanto o Ollama permanece agnóstico de framework com operação standalone mais simples. Sua infraestrutura existente importa mais do que diferenças técnicas.

Recomendações para Casos de Uso

Escolha Docker Model Runner Quando

• Fluxo de trabalho baseado em Docker: Sua equipe já usa extensivamente o Docker
• Ferramentas unificadas: Deseja uma única ferramenta (Docker) para contêineres e modelos
• Distribuição de artefatos OCI: Precisa de integração com registros empresariais
• Integração com Testcontainers: Está testando recursos de IA em CI/CD
• Preferência por Docker Hub: Deseja distribuição de modelos por meio de canais familiares

Escolha Ollama Quando

• Prototipagem rápida: Experimentação rápida com diferentes modelos
• Agnóstico de framework: Não está vinculado ao ecossistema do Docker
• Simplicidade absoluta: Mínima configuração e sobrecarga de manutenção
• Implantações em único servidor: Executando em laptops, estações de trabalho ou VMs únicas
• Biblioteca de modelos grande: Acesso a extensa biblioteca de modelos pré-configurados

Escolha Soluções de Terceiros com Docker Quando

• Implantações de produção: Necessidade de orquestração e monitoramento avançados
• Serving de múltiplos modelos: Executando diferentes frameworks (vLLM, TGI) simultaneamente
• Orquestração com Kubernetes: Escalando em clusters com balanceamento de carga
• Frameworks personalizados: Usando Ray Serve ou motores de inferência proprietários
• Controle rigoroso de recursos: Impondo limites granulares de CPU/GPU por modelo

Abordagens Híbridas: O Melhor de Ambos os Mundos

Você não está limitado a uma única abordagem. Considere esses estratégias híbridas:

Opção 1: Docker Model Runner + Contêineres Tradicionais

Use o DMR para modelos padrão e contêineres de terceiros para frameworks especializados:

# Puxe um modelo padrão com DMR
docker model pull ai/llama2

# Execute vLLM para cenários de alta capacidade
docker run --gpus all vllm/vllm-openai

Opção 2: Ollama em Docker

Execute o Ollama dentro de contêineres do Docker para capacidades de orquestração:

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

Isso fornece:

• Gerenciamento intuitivo de modelos do Ollama
• Capacidades de orquestração e isolamento do Docker
• Implantação no Kubernetes com manifestos padrão

Opção 3: Misturar e Usar por Caso de Uso

• Desenvolvimento: Ollama para iteração rápida
• Ambiente de staging: Docker Model Runner para testes de integração
• Produção: vLLM/TGI no Kubernetes para escala

Compatibilidade de API

Todas as soluções modernas convergem para APIs compatíveis com OpenAI, simplificando a integração:

API do Docker Model Runner: Pontos finais compatíveis com OpenAI são servidos automaticamente ao executar modelos. Nenhuma configuração adicional é necessária.

# O modelo é executado com API exposta automaticamente
docker model run ai/llama2

# Use o ponto final compatível com OpenAI
curl http://localhost:8080/v1/chat/completions -d '{
  "model": "llama2",
  "messages": [{"role": "user", "content": "Por que o céu é azul?"}]
}'

API do Ollama: Pontos finais compatíveis com OpenAI tornam o Ollama uma substituição direta para aplicações que usam o SDK da OpenAI. O streaming é totalmente suportado.

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "llama2",
  "prompt": "Por que o céu é azul?"
}'

APIs de Soluções de Terceiros com Docker: vLLM e TGI oferecem pontos finais compatíveis com OpenAI, enquanto contêineres personalizados podem implementar APIs proprietárias.

A convergência na compatibilidade com OpenAI significa que você pode alternar entre soluções com mínimas alterações no código.

Gerenciamento de Recursos

Aceleração com GPU

Docker Model Runner: Suporte nativo a GPU sem configuração complexa de nvidia-docker. Detecta e usa automaticamente GPUs disponíveis, simplificando significativamente a experiência de GPU do Docker em comparação com contêineres tradicionais.

# A aceleração com GPU funciona automaticamente
docker model run ai/llama2

Ollama: Detecção automática de GPU em GPUs NVIDIA compatíveis com CUDA. Nenhuma configuração é necessária além da instalação do driver.

Contêineres Tradicionais do Docker: Requer o runtime nvidia-docker e alocação explícita de GPU:

docker run --gpus all my-llm-container

Fallback para CPU

Ambos caem automaticamente para inferência em CPU quando GPUs não estão disponíveis, embora o desempenho diminua significativamente (5-10x mais lento para modelos grandes). Para insights sobre o desempenho apenas com CPU em processadores modernos, leia nosso teste sobre como o Ollama usa o desempenho e núcleos eficientes da CPU Intel.

Suporte a Multi-GPU

Ollama: Suporta paralelismo de tensores em múltiplas GPUs para modelos grandes.

Docker: Depende do framework. vLLM e TGI suportam inferência com múltiplas GPUs com configuração adequada.

Comunidade e Ecossistema

Docker Model Runner: Lançado em abril de 2025 com forte apoio empresarial. Parcerias com a Google, Hugging Face e VMware Tanzu AI Solutions garantem ampla disponibilidade de modelos. Integração com a grande comunidade de desenvolvedores do Docker (milhões de usuários) fornece acesso imediato ao ecossistema. Ainda está construindo recursos específicos da comunidade como um novo produto.

Ollama: Comunidade em rápido crescimento com mais de 50K estrelas no GitHub. Forte ecossistema de integração (LangChain, LiteLLM, Open WebUI, CrewAI) e ativa comunidade do Discord. Ferramentas de terceiros e tutoriais extensos estão disponíveis. Documentação e recursos da comunidade mais maduros. Para uma visão abrangente das interfaces disponíveis, veja nosso guia sobre UIs de chat open-source para instâncias locais do Ollama. Como com qualquer projeto open-source em rápido crescimento, é importante monitorar a direção do projeto - leia nossa análise sobre primeiros sinais de enshittificação do Ollama para entender preocupações potenciais.

Soluções de Terceiros com Docker: vLLM e TGI têm ecossistemas maduros com suporte empresarial. Estudos de caso extensos de produção, guias de otimização e padrões de implantação de Hugging Face e contribuidores da comunidade.

Considerações de Custo

Docker Model Runner: Grátis com o Docker Desktop (pessoal/educacional) ou Docker Engine. O Docker Desktop requer assinatura para organizações maiores (250+ funcionários ou receita de $10M+). Modelos distribuídos pelo Docker Hub seguem os preços do registro do Docker (repositórios públicos gratuitos, repositórios privados pagos).

Ollama: Totalmente gratuito e open-source, sem custos de licença, independentemente do tamanho da organização. Os custos de recursos dependem apenas do hardware.

Soluções de Terceiros com Docker: Grátis para frameworks open-source (vLLM, TGI). Potenciais custos para plataformas de orquestração de contêineres (ECS, GKE) e armazenamento de repositórios privados.

Considerações de Segurança

Docker Model Runner: Utiliza o modelo de segurança do Docker com isolamento de contêineres. Modelos embalados como Artefatos OCI podem ser verificados e assinados. A distribuição pelo Docker Hub permite controle de acesso e varredura de vulnerabilidades para usuários empresariais.

Ollama: Executa como um serviço local com API exposta no localhost por padrão. A exposição de rede requer configuração explícita. O registro de modelos é confiável (curado pelo Ollama), reduzindo riscos de cadeia de suprimentos.

Soluções Tradicionais de Docker: Isolamento de rede é embutido. Varredura de segurança de contêineres (Snyk, Trivy) e assinatura de imagens são práticas padrão em ambientes de produção.

Todos os soluções exigem atenção a:

• Proveniência do modelo: Modelos não confiáveis podem conter código malicioso ou backdoors
• Autenticação de API: Implemente autenticação/autorização em implantações de produção
• Limitação de taxa: Previna abuso e esgotamento de recursos
• Exposição de rede: Garanta que APIs não sejam acidentalmente expostas à internet
• Privacidade de dados: Modelos processam dados sensíveis; garanta conformidade com regulamentações de proteção de dados

Caminhos de Migração

De Ollama para Docker Model Runner

O suporte do Docker Model Runner a GGUF torna a migração simples:

1. Ative o Docker Model Runner no Docker Desktop ou instale o docker-model-plugin
2. Converta referências de modelo: ollama run llama2 → docker model pull ai/llama2 e docker model run ai/llama2
3. Atualize os endpoints de API de localhost:11434 para o endpoint do DMR (geralmente localhost:8080)
4. Ambos usam APIs compatíveis com OpenAI, então o código da aplicação requer alterações mínimas

De Docker Model Runner para Ollama

Mova-se para o Ollama para operação standalone mais simples:

1. Instale o Ollama: curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh
2. Puxe modelos equivalentes: ollama pull llama2
3. Atualize os endpoints de API para localhost:11434 do Ollama
4. Teste com ollama run llama2 para verificar a funcionalidade

De Contêineres Tradicionais do Docker para DMR

Simplifique sua configuração de LLM do Docker:

1. Ative o Docker Model Runner
2. Substitua Dockerfiles personalizados com comandos docker model pull
3. Remova a configuração de nvidia-docker (o DMR lida com GPU automaticamente)
4. Use docker model run em vez de comandos complexos docker run

De Qualquer Solução para Ollama em Docker

Abordagem do melhor de ambos os mundos:

1. docker pull ollama/ollama
2. Execute: docker run -d --gpus all -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 ollama/ollama
3. Use comandos do Ollama como de costume: docker exec -it ollama ollama pull llama2
4. Ganhe orquestração do Docker com simplicidade do Ollama

Monitoramento e Observabilidade

Ollama: Métricas básicas via API (/api/tags, /api/ps). Ferramentas de terceiros como Open WebUI fornecem dashboards.

Docker: Integração completa com Prometheus, Grafana, ELK stack e serviços de monitoramento em nuvem. Métricas de contêiner (CPU, memória, GPU) estão facilmente disponíveis.

Conclusão

O cenário de implantação local de LLMs evoluiu significativamente com a introdução do Docker Model Runner (DMR) em 2025. A escolha agora depende de seus requisitos específicos:

• Para desenvolvedores buscando integração com Docker: O DMR fornece integração nativa com fluxos de trabalho do Docker com comandos docker model
• Para máxima simplicidade: O Ollama ainda é a solução mais simples com seu gerenciamento de modelos em um único comando
• Para produção e empresas: Ambos, DMR e soluções de terceiros (vLLM, TGI) no Docker oferecem orquestração, monitoramento e escalabilidade
• Para o melhor de ambos: Execute o Ollama em contêineres do Docker para combinar simplicidade com infraestrutura de produção

A introdução do DMR reduz a lacuna entre o Docker e o Ollama em termos de usabilidade. O Ollama ainda vence em simplicidade para prototipagem rápida, enquanto o DMR se destaca para equipes já investidas em fluxos de trabalho do Docker. Ambas as abordagens estão ativamente desenvolvidas, prontas para produção e o ecossistema é maduro o suficiente para que a migração entre elas seja relativamente indolor.

Conclusão Final: Se você já usa extensivamente o Docker, o DMR é a escolha natural. Se quiser a experiência mais simples possível, independentemente da infraestrutura, escolha o Ollama.

Links Úteis

Docker Model Runner

• Página Oficial do Docker Model Runner
• Documentação do Docker Model Runner
• Guia de Introdução do Docker Model Runner
• Blog de Anúncio do Docker Model Runner

Ollama

• Site Oficial do Ollama
• Repositório do Ollama no GitHub
• Ollama no Docker Hub

Outras Soluções do Docker

• Documentação do vLLM
• Inferência de Geração de Texto da Hugging Face
• Repositório do llama.cpp no GitHub
• Ferramenta de Container da NVIDIA

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