Exécuter Ollama dans Docker : configuration, GPU et quand passer au managé
Ollama dans Docker vous offre une inférence LLM reproductible sur votre propre matériel. Mais la gestion de Docker est complexe : passage du GPU, limites de mémoire, volumes de données, correctifs OS et API exposées. Les équipes qui utilisent des conteneurs Ollama finissent par gérer l'opérationnel au lieu d'utiliser les LLM. Opsily élimine ces contraintes. Déployez en 4 minutes au lieu de 4 jours.
Pourquoi Opsily surpasse le DIY Ollama dans Docker
Ollama dans Docker est puissant. Mais 'docker run' devient 'docker-compose', qui devient Kubernetes, qui devient une équipe opérationnelle complète. Voici ce qui change quand nous l'hébergeons pour vous.
GPU configuré dès le premier jour
Le passage du GPU NVIDIA est automatique sur Opsily. Pas de dépendances CUDA, pas de débogage '--gpus all'. Votre inférence LLM tourne à pleine vitesse. Le Docker DIY nécessite une configuration manuelle de nvidia-docker, la correspondance des pilotes et une configuration au niveau de l'hôte. Nous nous en occupons pour que vous n'ayez pas à le faire.
Mises à jour de l'OS et correctifs de sécurité : automatiques
Les conteneurs Ollama ont besoin d'un OS hôte. Cet OS doit être corrigé chaque semaine. En DIY, soit vous le faites, soit vous ignorez les risques de sécurité. Opsily corrige chaque serveur quotidiennement. Pas d'alertes de sécurité à 3h du matin. Pas d'interruption. Votre Ollama continue de fonctionner.
Vos données restent privées. Dans l'UE.
Docker sur votre serveur = vos données sont votre problème. Ollama auto-hébergé en Allemagne respecte le RGPD. Opsily garde vos modèles et appels API dans des centres de données de l'UE. Pas d'API d'inférence tierce. Pas de dépendance à un fournisseur. Conformité RGPD par défaut.
Built for teams who need reliability
Approuvé par des équipes agiles
Comment fonctionne Ollama Docker
Si vous exécutez Ollama vous-même dans des conteneurs, voici le chemin que suivent la plupart des équipes. Et là où les choses se compliquent.
Partez de l'image de base Ollama. Ajoutez vos modèles avec RUN ollama pull llama2. Exposez le port 11434 pour l'API. Votre conteneur est maintenant une boîte d'inférence LLM reproductible.
Un seul conteneur suffit pour le développement local. La production nécessite Ollama + Open WebUI ensemble. Compose ajoute la mise en réseau, les montages de volumes, les variables d'environnement et les politiques de redémarrage. Vous avez maintenant une stack.
Si vous avez un GPU NVIDIA : ajoutez runtime: nvidia et device_ids. Mappez les volumes /root/.ollama pour le stockage des modèles. Définissez des limites de mémoire pour éviter les OOM. Les modèles Ollama en production consomment 8-16 Go de RAM pour des tailles de 7B-13B.
Partez de l'image de base Ollama. Ajoutez vos modèles avec RUN ollama pull llama2. Exposez le port 11434 pour l'API. Votre conteneur est maintenant une boîte d'inférence LLM reproductible.
Un seul conteneur suffit pour le développement local. La production nécessite Ollama + Open WebUI ensemble. Compose ajoute la mise en réseau, les montages de volumes, les variables d'environnement et les politiques de redémarrage. Vous avez maintenant une stack.
Si vous avez un GPU NVIDIA : ajoutez runtime: nvidia et device_ids. Mappez les volumes /root/.ollama pour le stockage des modèles. Définissez des limites de mémoire pour éviter les OOM. Les modèles Ollama en production consomment 8-16 Go de RAM pour des tailles de 7B-13B.
Écrire un Dockerfile
Partez de l'image de base Ollama. Ajoutez vos modèles avec RUN ollama pull llama2. Exposez le port 11434 pour l'API. Votre conteneur est maintenant une boîte d'inférence LLM reproductible.
Configurer Docker Compose
Un seul conteneur suffit pour le développement local. La production nécessite Ollama + Open WebUI ensemble. Compose ajoute la mise en réseau, les montages de volumes, les variables d'environnement et les politiques de redémarrage. Vous avez maintenant une stack.
Ajouter la gestion du GPU et de la mémoire
Si vous avez un GPU NVIDIA : ajoutez runtime: nvidia et device_ids. Mappez les volumes /root/.ollama pour le stockage des modèles. Définissez des limites de mémoire pour éviter les OOM. Les modèles Ollama en production consomment 8-16 Go de RAM pour des tailles de 7B-13B.
Déployer en production et maintenir
Poussez sur votre serveur. Configurez le point de terminaison de l'API Ollama. Exposez-le en toute sécurité (reverse proxy, clé API, TLS). Ensuite, corrigez l'OS hôte, gérez les mises à jour des modèles, surveillez l'utilisation du GPU et passez à l'échelle lorsque vous dépassez le conteneur. C'est là que le DIY devient coûteux.
Applications à associer avec Ollama
Ollama seul n'est qu'une API. Ces interfaces transforment Ollama en un outil que votre équipe utilise au quotidien.
Self-hosted chat interface for local and private LLMs
Enhanced ChatGPT Clone: Multi-LLM Chatbots with Modular AI
Private AI document chat that works with any LLM, anywhere
EUR 800 a year for tools that used to cost us multiples of that. We replaced HubSpot, Make.com, and our password manager with self-hosted apps on Opsily. One provider, one fee.
Franz Koller
Co-Founder · Joy
Ollama vs autres LLM conteneurisés
Si vous évaluez l'inférence LLM basée sur des conteneurs, vous avez des options :
Ollama : Le plus populaire. Binaires pré-construits. Gestion facile des modèles (ollama pull llama2). Compatibilité API OpenAI pour une migration rapide. Fonctionne sur Mac, Linux, Windows. 60K+ étoiles GitHub. Communauté active.
Vllm : Performance brute. Meilleur pour le traitement par lots. Plus difficile à configurer. Pas de gestionnaire de modèles comme Ollama. Populaire dans les laboratoires ML, pas dans les équipes opérationnelles.
LocalAI : Alternative open source. Démarrage plus lent. Pas d'images Docker officielles. Maintenu par la communauté. Écosystème plus restreint.
LM Studio : GUI de bureau uniquement. Pas conteneurisé. Bon pour l'expérimentation en solo. Ne peut pas passer à l'échelle pour les équipes.
Ollama gagne pour les configurations Docker en production. Mais les opérations Docker vous coûtent toujours : temps de débogage de nvidia-docker, réglage de la mémoire, stockage des modèles sur disque, sécurité du point de terminaison API, correctifs mensuels de l'OS, stratégie de sauvegarde.
Docker Compose : La configuration que la plupart des équipes essaient
Voici une stack Docker Compose typique pour exécuter Ollama avec Open WebUI en production :
version: '3.8', services: ollama (image: ollama/ollama:latest, runtime: nvidia, ports: 11434:11434, volumes: ollama_data:/root/.ollama, restart: unless-stopped) et open-webui (image: ghcr.io/open-webui/open-webui:latest, ports: 3000:8080, environment: OLLAMA_BASE_URL=http://ollama:11434, depends_on: ollama, restart: unless-stopped).
Cela fonctionne localement. Mais la production ajoute : gestion des secrets, reverse proxy (Nginx), certificats TLS, authentification par clé API, surveillance, transfert de logs, tâches cron de sauvegarde et plans de reprise après sinistre. Cette configuration de 5 minutes devient un projet de 40 heures.
Quand rester sur du Docker DIY
Si votre équipe exécute déjà Kubernetes ou a des ingénieurs opérationnels sur la masse salariale : le Docker DIY peut avoir du sens. Vous avez le personnel pour le maintenir.
Si vous faites du prototypage : le Docker local est rapide et gratuit.
Si vous n'avez pas de GPU à la maison et que vous voulez expérimenter : Docker sur un serveur loué coûte $5-10/mo pour le calcul. Ajoutez votre temps opérationnel, et vous êtes déjà proche de notre prix forfaitaire de $20/mo pour l'hébergement Opsily.
Quand passer à l'hébergement managé Opsily
- Vous êtes fatigué des correctifs - mises à jour de l'OS chaque semaine, alertes de sécurité, tests avant déploiement.
- La configuration GPU est ennuyeuse - nvidia-docker, correspondance des versions de pilotes, vérifications de compatibilité CUDA.
- Vous avez besoin du RGPD - résidence des données dans l'UE, pas d'API d'inférence tierces, vos modèles restent les vôtres.
- Votre équipe grandit - un ticket de support Docker signifie changement de contexte et perte de productivité.
- Votre Ollama est critique pour votre activité - support payant, SLA de disponibilité, sauvegardes automatiques, reprise après sinistre.
Si l'un de ces points vous semble familier, les $20/mo d'Opsily (ou $40-70 pour plus de capacité) vous font économiser de l'argent dès votre premier mois sans avoir à le maintenir vous-même.
Ollama Docker DIY vs Opsily managé
Tarification au mois de juin 2026. Le coût DIY inclut la main-d'œuvre ; Opsily est tout compris.
Tarification simple et transparente
Tous les plans incluent un hébergement allemand conforme au RGPD, des correctifs automatiques, des sauvegardes quotidiennes et une disponibilité de 99.9%. Pas de frais cachés. Passez à l'échelle à tout moment.
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Confiance et conformité
Opsily répond aux normes de sécurité et de confidentialité auxquelles les équipes utilisant Ollama tiennent.
GDPR Compliant
Résidence des données dans des centres de données allemands. Aucun transfert de données vers des tiers. Conformité totale aux exigences de sécurité de l'article 32 du RGPD.
Data Encryption
Chiffrement AES-256 au repos. TLS 1.3 en transit. Vos modèles Ollama et logs d'inférence sont chiffrés sur le disque.
Automated Security Updates
Chaque serveur est corrigé quotidiennement. Vulnérabilités de sécurité corrigées dans les 24 heures suivant leur publication. Pas d'interruption pour les correctifs sur l'environnement Opsily.
EU Infrastructure
Serveurs à Francfort, Allemagne. Détenus et gérés par Opsily. Pas de location cloud tierce. Contrôle total de vos données.
Open Source Transparency
Ollama est open source (licence MIT). Open WebUI est open source. LibreChat est open source. Pas de LLM propriétaires lisant vos données.
Questions fréquemment posées
Pull the official Ollama Docker image, then run: docker run -d -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 ollama/ollama. This exposes Ollama's API on port 11434. To load models, run docker exec <container> ollama pull llama2. For production, use Docker Compose to manage Ollama and Open WebUI together. See our setup guide for the full Compose file.
Ce que disent nos clients
Des équipes dans toute l'UE exécutent leur stack sur Opsily. Voici à quoi cela ressemble en pratique.
EUR 800 a year for tools that used to cost us multiples of that. We replaced HubSpot, Make.com, and our password manager with self-hosted apps on Opsily. One provider, one fee.
Franz Koller
Co-Founder • Joy
We were paying per user on everything and it added up fast. Now we run five apps for less than one of those old plans. My finance team finally stopped asking questions.
Elise
Head of Operations
Wanted to use n8n for ages but the self-host part always stopped me. Opsily just handled it. Got the power without becoming an IT person overnight.
Federica B.
Automation Consultant
Prêt à oublier les opérations Docker ?
Votre instance Opsily est prête en 4 minutes. Ollama tourne. Le GPU est configuré. Les mises à jour sont automatiques. Pas de débogage Docker. Pas de correctifs le week-end.