Docker Model Runner vs Ollama: Vilken ska man välja?

Körning av stora språkmodeller (LLMs) lokalt har blivit alltmer populärt för integritet, kostnadskontroll och offline-funktioner. Landskapet förändrades betydligt i april 2025 när Docker introducerade Docker Model Runner (DMR), deras officiella lösning för AI-modelldistribution.

Nu konkurrerar tre tillvägagångssätt om utvecklarnas uppmärksamhet: Docksers inbyggda Model Runner, tredjepartscontainerlösningar (vLLM, TGI) och den fristående Ollama-plattformen.

Förstå Docker Model Runners

Docker-baserade modellkörningar använder containerisering för att paketera LLM-inferensmotorer tillsammans med deras beroenden. Landskapet inkluderar både Docksers officiella lösning och tredjepartsrammar.

Docker Model Runner (DMR) - Officiell Lösning

I april 2025 introducerade Docker Docker Model Runner (DMR), en officiell produkt som är utformad för att förenkla körning av AI-modeller lokalt med hjälp av Docksers infrastruktur. Detta representerar Docksers engagemang för att göra AI-modelldistribution lika smidig som containerdistribution.

Nyckelfunktioner i DMR:

• Naturlig Docker-integration: Använder bekanta Docker-kommandon (docker model pull, docker model run, docker model package)
• OCI Artifact-paketering: Modeller paketeras som OCI Artifacts, vilket möjliggör distribution via Docker Hub och andra register
• OpenAI-kompatibel API: Direkt ersättning för OpenAI-ändpunkter, vilket förenklar integration
• GPU-acceleration: Naturligt GPU-stöd utan komplex nvidia-docker-konfiguration
• GGUF-formatstöd: Fungerar med populära kvantiserade modellformat
• Docker Compose-integration: Enkel konfiguration och distribution av modeller med standard Docker-verktyg
• Testcontainers-stöd: Smidig integration med testramar

Installation:

• Docker Desktop: Aktivera via AI-fliken i inställningarna
• Docker Engine: Installera docker-model-plugin-paketet

Exempel på användning:

# Hämta en modell från Docker Hub
docker model pull ai/smollm2

# Kör inferens
docker model run ai/smollm2 "Förklara Docker Model Runner"

# Paketera en egen modell
docker model package --gguf /path/to/model.gguf --push myorg/mymodel:latest

DMR samarbetar med Google, Hugging Face och VMware Tanzu för att utöka AI-modellekosystemet som är tillgängligt via Docker Hub. Om du är nybörjare i Docker eller behöver en påminnelse om Docker-kommandon, erbjuder vårt Docker Cheatsheet en omfattande guide till grundläggande Docker-operationer.

Tredjeparts Docker-lösningar

Utöver DMR inkluderar ekosystemet etablerade ramar:

• vLLM-containrar: Höggenomströmningsinferensserver optimerad för batchbehandling
• Text Generation Inference (TGI): Hugging Faces produktionsklara lösning
• llama.cpp-containrar: Lättvikts C++-implementation med kvantisering
• Anpassade containrar: Inpackning av PyTorch, Transformers eller proprietära ramar

Fördelar med Docker-tillvägagångssätt

Flexibilitet och ramagnostisk: Docker-containrar kan köra vilken LLM-ram som helst, från PyTorch till ONNX Runtime, vilket ger utvecklare full kontroll över inferensstacken.

Resursisolering: Varje container fungerar i isolerade miljöer med definierade resursbegränsningar (CPU, minne, GPU), vilket förhindrar resurskonflikter vid multi-modelldistribution.

Orkestreringstöd: Docker integreras smidigt med Kubernetes, Docker Swarm och molnplattformar för skalning, lastbalansering och hög tillgänglighet.

Versionskontroll: Olika modellversioner eller ramar kan samexistera på samma system utan beroendekonflikter.

Nackdelar med Docker-tillvägagångssätt

Komplexitet: Kräver kunskap om containerisering, volymmontering, nätverkskonfiguration och GPU-passthrough (nvidia-docker).

Överhead: Även om den är minimal, lägger Docker till en tunn abstraktionsnivå som något påverkar starttid och resursanvändning.

Konfigurationsbörda: Varje distribution kräver noggrann konfiguration av Dockerfiles, miljövariabler och körningsparametrar.

Förstå Ollama

Ollama är en specialbyggd applikation för att köra LLMs lokalt, utformad med enkelhet som grundprincip. Den erbjuder:

• Naturlig binärfil för Linux, macOS och Windows
• Inbyggd modellbibliotek med enkommandosinstallation
• Automatisk GPU-detektering och optimering
• RESTful API kompatibel med OpenAIs format
• Modellkontext och tillståndshantering

Fördelar med Ollama

Enkelhet: Installation är enkel (curl | sh på Linux), och körning av modeller kräver bara ollama run llama2. För en komplett lista över Ollama-kommandon och användningsmönster, se vårt Ollama cheatsheet.

Optimerad prestanda: Byggd på llama.cpp, är Ollama högt optimerad för inferenshastighet med kvantiseringsstöd (Q4, Q5, Q8).

Modellhantering: Inbyggd modellregister med kommandon som ollama pull, ollama list och ollama rm förenklar modellens livscykel.

Utvecklarupplevelse: Ren API, omfattande dokumentation och växande ekosystem av integrationer (LangChain, CrewAI, etc.). Ollamas mångsidighet sträcker sig till specialanvändningar som omrankning av textdokument med embeddingsmodeller.

Resurseffektivitet: Automatisk minneshantering och modellavladdning vid inaktivitet sparar systemresurser.

Nackdelar med Ollama

Ramverkslås: Stöder främst llama.cpp-kompatibla modeller, vilket begränsar flexibiliteten för ramar som vLLM eller anpassade inferensmotorer.

Begränsad anpassning: Avancerade konfigurationer (anpassad kvantisering, specifika CUDA-strömmar) är mindre tillgängliga än i Docker-miljöer.

Orkestreringssvårigheter: Även om Ollama kan köra i containrar, saknar den naturligt stöd för avancerade orkestreringsegenskaper som horisontell skalning.

Prestandajämförelse

Inferenshastighet

Docker Model Runner: Prestanda jämförbar med Ollama eftersom båda stöder GGUF-kvantiserade modeller. För Llama 2 7B (Q4), förvänta dig 20-30 tokens/sekund på CPU och 50-80 tokens/sekund på medelklass-GPUs. Minimal containeröverhead.

Ollama: Utnyttjar högt optimerad llama.cpp-bakgrund med effektiv kvantisering. För Llama 2 7B (Q4), förvänta dig 20-30 tokens/sekund på CPU och 50-80 tokens/sekund på medelklass-GPUs. Ingen containeröverhead. För detaljer om hur Ollama hanterar parallell inferens, se vår analys om hur Ollama hanterar parallella begäranden.

Docker (vLLM): Optimerad för batchbehandling med kontinuerlig batchning. Enskilda begäranden kan vara något långsammare, men genomströmningen överträffar under hög samtidig belastning (100+ tokens/sekund per modell med batchning).

Docker (TGI): Liknande vLLM med utmärkt batchningsprestanda. Lägger till funktioner som strömning och token-för-token-generering.

Minnesanvändning

Docker Model Runner: Liknande Ollama med automatisk modellladdning. GGUF Q4-modeller använder typiskt 4-6GB RAM. Containeröverhead är minimal (tio-tals MB).

Ollama: Automatisk minneshantering laddar modeller på begäran och laddar ur vid inaktivitet. En 7B Q4-modell använder typiskt 4-6GB RAM. Mest effektiv för enskilda modellscenarier.

Traditionella Docker-lösningar: Minnesanvändning beror på ramen. vLLM fördelar GPU-minne för optimal prestanda, medan PyTorch-baserade containrar kan använda mer RAM för modellvikter och KV-cache (8-14GB för 7B-modeller).

Starttid

Docker Model Runner: Containerstart lägger till ~1 sekund, plus modellladdning (2-5 sekunder). Totalt: 3-6 sekunder för medelstora modeller.

Ollama: Nästan omedelbar start med modellladdning som tar 2-5 sekunder för medelstora modeller. Snabbast kallstartupplevelse.

Traditionell Docker: Containerstart lägger till 1-3 sekunder, plus modellladdningstid. Förvärmning av containrar mildrar detta i produktionsmiljöer.

Docker Model Runner vs Ollama: Direkt jämförelse

Med Docksers officiella inträde i LLM-runner-utrymmet blir jämförelsen mer intressant. Här är hur DMR och Ollama står sig mot varandra:

Viktig insikt: DMR bringar Docker-arbetsflöden till LLM-distribution, medan Ollama förblir ramagnostisk med enklare fristående drift. Din befintliga infrastruktur spelar större roll än tekniska skillnader.

Användningsrekommendationer

Välj Docker Model Runner När

• Docker-first arbetsflöde: Ditt team använder redan Docker omfattande
• Enhetliga verktyg: Du vill ha ett verktyg (Docker) för containrar och modeller
• OCI-artefaktfördelning: Du behöver integration med företagsregister
• Testcontainers integration: Du testar AI-funktioner i CI/CD
• Docker Hub-preferens: Du vill ha modellfördelning genom bekanta kanaler

Välj Ollama När

• Snabb prototypning: Snabb experimentering med olika modeller
• Ramverksneutral: Inte bunden till Docker-ekosystemet
• Absolut enkelhet: Minimal konfiguration och underhållsöverhead
• Enkelserverdistribution: Kör på bärbara datorer, arbetsstationer eller enskilda VM:er
• Stor modellbibliotek: Åtkomst till omfattande förkonfigurerat modellregister

Välj Tredjeparts Docker-lösningar När

• Produktionsdistribution: Behov av avancerad orchestration och övervakning
• Multimodellhantering: Kör olika ramverk (vLLM, TGI) samtidigt
• Kubernetes orchestration: Skalning över kluster med lastbalansering
• Anpassade ramverk: Användning av Ray Serve eller proprietära inferensmotorer
• Sträng resurskontroll: Genomförande av detaljerade CPU/GPU-gränser per modell

Hybridlösningar: Det bästa av båda världarna

Du är inte begränsad till en enda lösning. Överväg dessa hybridstrategier:

Alternativ 1: Docker Model Runner + Traditionella Containrar

Använd DMR för standardmodeller och tredjepartsccontainrar för specialiserade ramverk:

# Hämta en standardmodell med DMR
docker model pull ai/llama2

# Kör vLLM för högpresterande scenarier
docker run --gpus all vllm/vllm-openai

Alternativ 2: Ollama i Docker

Kör Ollama i Docker-containrar för orchestrationsmöjligheter:

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

Detta ger:

• Ollamas intuitiva modellhantering
• Docks orchestrations- och isoleringsmöjligheter
• Kubernetes-distribution med standardmanifest

Alternativ 3: Mixa och matcha efter användningsområde

• Utveckling: Ollama för snabb iteration
• Testmiljö: Docker Model Runner för integrationstestning
• Produktion: vLLM/TGI i Kubernetes för skalbarhet

API-kompatibilitet

Alla moderna lösningar konvergerar mot OpenAI-kompatibla API:er, vilket förenklar integrationen:

Docker Model Runner API: OpenAI-kompatibla slutpunkter serveras automatiskt när modeller körs. Ingen ytterligare konfiguration behövs.

# Modell körs med API automatiskt exponerat
docker model run ai/llama2

# Använd OpenAI-kompatibel slutpunkt
curl http://localhost:8080/v1/chat/completions -d '{
  "model": "llama2",
  "messages": [{"role": "user", "content": "Varför är himlen blå?"}]
}'

Ollama API: OpenAI-kompatibla slutpunkter gör det till en direkt ersättning för applikationer som använder OpenAIs SDK. Streaming stöds fullt ut.

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "llama2",
  "prompt": "Varför är himlen blå?"
}'

Tredjeparts Docker API:er: vLLM och TGI erbjuder OpenAI-kompatibla slutpunkter, medan anpassade containrar kan implementera proprietära API:er.

Konvergensen mot OpenAI-kompatibilitet innebär att du kan byta mellan lösningar med minimala kodändringar.

Resurshantering

GPU-beskärning

Docker Model Runner: Nativ GPU-stöd utan komplex nvidia-docker konfiguration. Upptäcker och använder tillgängliga GPU:er automatiskt, vilket betydligt förenklar Docker GPU-upplevelsen jämfört med traditionella containrar.

# GPU-beskärning fungerar automatiskt
docker model run ai/llama2

Ollama: Automatisk GPU-upptäckt på CUDA-kompatibla NVIDIA GPU:er. Ingen konfiguration behövs utöver drivrutinsinstallation.

Traditionella Docker-containrar: Kräver nvidia-docker runtime och explicit GPU-tilldelning:

docker run --gpus all my-llm-container

CPU-fallback

Båda faller tillbaka till CPU-inferens när GPU:er inte är tillgängliga, även om prestandan minskar betydligt (5-10 gånger långsammare för stora modeller). För insikter om CPU-endast-prestanda på moderna processorer, läs vårt test om hur Ollama använder Intel CPU-prestanda och effektiva kärnor.

Multi-GPU-stöd

Ollama: Stöder tensorparallellism över flera GPU:er för stora modeller.

Docker: Beror på ramverket. vLLM och TGI stöder multi-GPU-inferens med rätt konfiguration.

Community och ekosystem

Docker Model Runner: Lancherades april 2025 med starkt företagsstöd. Partnerskap med Google, Hugging Face och VMware Tanzu AI Solutions säkerställer bred modelltillgänglighet. Integration med Docks omfattande utvecklarcommunity (miljoner användare) ger omedelbar tillgång till ekosystemet. Bygger fortfarande community-specifika resurser som ett nytt produkt.

Ollama: Snabbt växande community med 50K+ GitHub-stjärnor. Stark integrationsekosystem (LangChain, LiteLLM, Open WebUI, CrewAI) och aktiv Discord-community. Omfattande tredjepartverktyg och tutorialer tillgängliga. Mer mogen dokumentation och community-resurser. För en omfattande översikt över tillgängliga gränssnitt, se vårt guide till öppna källkod-chatgränssnitt för lokala Ollama-instanser. Som med alla snabbt växande öppna källkodsprojekt är det viktigt att övervaka projektets riktning - läs vårt analys av tidiga tecken på Ollama-försämring för att förstå potentiella bekymmer.

Tredjeparts Docker-lösningar: vLLM och TGI har mogna ekosystem med företagsstöd. Omfattande produktionsfallstudier, optimeringar och distributionsmönster från Hugging Face och communitybidragsgivare.

Kostnadsöverväganden

Docker Model Runner: Gratis med Docker Desktop (personligt/utbildning) eller Docker Engine. Docker Desktop kräver prenumeration för större organisationer (250+ anställda eller 10M+ omsättning). Modeller distribuerade genom Docker Hub följer Docks registreringsprissättning (gratis offentliga repo, betalda privata repo).

Ollama: Komplett gratis och öppen källkod utan licenskostnader oavsett organisationsstorlek. Resurskostnader beror endast på hårdvara.

Tredjeparts Docker-lösningar: Gratis för öppna källkodsramverk (vLLM, TGI). Potentiella kostnader för containerorchestrationsplattformar (ECS, GKE) och privat registreringslagring.

Säkerhetsöverväganden

Docker Model Runner: Utnyttjar Docks säkerhetsmodell med containerisolering. Modeller paketerade som OCI-artefakter kan scannas och signeras. Distribution genom Docker Hub möjliggör åtkomstkontroll och sårbarhetsscanning för företagsanvändare.

Ollama: Körs som en lokal tjänst med API exponerat på localhost som standard. Nätverks exponering kräver explicit konfiguration. Modellregistret är betrott (Ollama-kurerat), vilket minskar leverantörskedjesrisker.

Traditionella Docker-lösningar: Nätverksisolering är inbyggd. Container-säkerhetsscanning (Snyk, Trivy) och bildsignering är standardpraxis i produktionsmiljöer.

Alla lösningar kräver uppmärksamhet på:

• Modellproveniens: Obetrodda modeller kan innehålla skadlig kod eller backdoors
• API-autentisering: Implementera autentisering/auktorisering i produktionsdistributioner
• Ratebegränsning: Förebygg missbruk och resursutmattning
• Nätverksexponering: Se till att API:er inte oavsiktligt exponeras för internet
• Datasekretess: Modeller bearbetar känslig data; se till att de följer dataskyddsregleringar

Migrationsvägar

Från Ollama till Docker Model Runner

Docker Model Runners GGUF-stöd gör migration enkel:

1. Aktivera Docker Model Runner i Docker Desktop eller installera docker-model-plugin
2. Konvertera modellreferenser: ollama run llama2 → docker model pull ai/llama2 och docker model run ai/llama2
3. Uppdatera API-slutpunkter från localhost:11434 till DMR-slutpunkt (vanligtvis localhost:8080)
4. Båda använder OpenAI-kompatibla API:er, så applikationskod kräver minimala ändringar

Från Docker Model Runner till Ollama

Flytta till Ollama för enklare fristående drift:

1. Installera Ollama: curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh
2. Hämta ekvivalenta modeller: ollama pull llama2
3. Uppdatera API-slutpunkter till Ollamas localhost:11434
4. Testa med ollama run llama2 för att verifiera funktionalitet

Från traditionella Docker-containrar till DMR

Förenkla din Docker LLM-uppsättning:

1. Aktivera Docker Model Runner
2. Ersätt anpassade Dockerfiles med docker model pull-kommandon
3. Ta bort nvidia-docker konfiguration (DMR hanterar GPU automatiskt)
4. Använd docker model run istället för komplexa docker run-kommandon

Från någon lösning till Ollama i Docker

Bästa av båda världarna:

1. docker pull ollama/ollama
2. Kör: docker run -d --gpus all -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 ollama/ollama
3. Använd Ollama-kommandon som vanligt: docker exec -it ollama ollama pull llama2
4. Få Docker orchestration med Ollamas enkelhet

Övervakning och observabilitet

Ollama: Grundläggande mätvärden via API (/api/tags, /api/ps). Tredjepartverktyg som Open WebUI erbjuder instrumentpaneler.

Docker: Full integration med Prometheus, Grafana, ELK-stack och molnövervakningstjänster. Container-mätvärden (CPU, minne, GPU) är lätt tillgängliga.

Slutsats

Landskapet för lokal LLM-distribution har utvecklats betydligt med Docks introduktion av Docker Model Runner (DMR) 2025. Valet beror nu på dina specifika krav:

• För utvecklare som söker Docker-integration: DMR erbjuder nativ Docker-arbetsflödesintegration med docker model-kommandon
• För maximal enkelhet: Ollama förblir den enklaste lösningen med sin enkommandosmodellhantering
• För produktion och företag: Både DMR och tredjepartslösningar (vLLM, TGI) i Docker erbjuder orchestration, övervakning och skalbarhet
• För det bästa av båda: Kör Ollama i Docker-containrar för att kombinera enkelhet med produktionsinfrastruktur

Introduktionen av DMR minskar klyftan mellan Docker och Ollama när det gäller användarvänlighet. Ollama har fortfarande fördelen när det gäller enkelhet för snabb prototypning, medan DMR utmärker sig för team som redan investerat i Docker-arbetsflöden. Båda tillvägagångssätten utvecklas aktivt, är produktionsklara och ekosystemet är tillräckligt moget för att byte mellan dem är relativt smärtfritt.

Slutsats: Om du redan använder Docker omfattande, är DMR det naturliga valet. Om du vill ha den absolut enklaste upplevelsen oavsett infrastruktur, välj Ollama.

Användbara länkar

Docker Model Runner

• Docker Model Runner Officiell Sida
• Docker Model Runner Dokumentation
• Docker Model Runner Startguide
• Docker Model Runner Blogginlägg

Ollama

• Ollama Officiell Hemsida
• Ollama GitHub Repository
• Ollama Docker Hub

Andra Docker-lösningar

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

Andra användbara artiklar

• Ollama snabbguide
• Docker snabbguide
• Hur Ollama hanterar parallella förfrågningar
• Test: Hur Ollama använder Intel CPU-prestanda och effektiva kärnor
• Omrankning av textdokument med Ollama och Qwen3 Embedding-modell - i Go
• Öppna källkods-chatgränssnitt för LLMs på lokala Ollama-instanser
• Första tecknen på Ollama-enshittification