تشغيل الحاوية واختبارها محلياً
ابنِ الحاوية وشغّلها واستدعِ نقطة النهاية من جهازك.
تشغيل الحاوية واختبارها محلياً درس مجاني في MLOps Academy على CoddyKit. هذا هو الدرس 4 من أصل 4. يمكنك قراءة الدرس كاملاً أدناه مجاناً — ثم تمرن عليه مباشرة في المتصفح باستخدام محرر أكواد مدمج ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7. هذا الدرس جزء من مسار التعلم في MLOps Academy، وتقدمك يتزامن عبر الويب وتطبيق CoddyKit. تتضمن دورة MLOps Academy 4 دروس في المجموع.
شغّلها محليًا أولًا
قبل النشر، شغّل الحاوية على جهازك. فاكتشاف الأخطاء محليًا أقل تكلفة بكثير من تصحيحها في السحابة.
بدء تشغيل الحاوية
شغّل الصورة باستخدام docker run. ستعمل من دون ربط المنافذ، لكن لن يتمكّن أي شيء على جهازك المضيف من الوصول إلى واجهة API داخلها.
docker run model-apiربط المنفذ
يربط الخيار -p منفذًا على المضيف بمنفذ داخل الحاوية. والآن يصل localhost:8000 إلى واجهة API للنموذج التي تعمل داخل الحاوية.
docker run -p 8000:8000 model-apiالتشغيل في الخلفية
أضف -d لفصل العملية وتشغيلها في الخلفية. وستبقى الوحدة الطرفية متاحة لك بينما تواصل الخدمة تقديم الاستجابات.
docker run -d -p 8000:8000 model-apiسرد الحاويات قيد التشغيل
اعرف ما الذي يعمل باستخدام docker ps. فهو يعرض معرّف كل حاوية، وصورتها، وحالتها، والمنافذ التي ربطتها.
docker psاستدعاء فحص الصحة
تأكّد من أن الخدمة تعمل باستدعاء نقطة النهاية /health. وتعني استجابة 200 أنها جاهزة لاستقبال التنبؤات.
curl http://localhost:8000/healthإرسال تنبؤ
أرسل حمولة نموذجية باستخدام POST إلى /predict واقرأ النتيجة. وهذا يثبت أن النموذج يُحمّل ويستجيب من البداية إلى النهاية.
curl -X POST http://localhost:8000/predict -d '{"x": [1, 2, 3]}'قراءة السجلات
عندما يبدو شيء ما غير صحيح، تحقّق من docker logs. تطبع الحاوية أخطاء بدء التشغيل وتتبع مكدس الاستدعاءات مباشرةً في مجرى السجل الخاص بها.
docker logs <container_id>فتح Shell داخل الحاوية
افتح Shell داخل حاوية قيد التشغيل باستخدام docker exec لفحص الملفات أو البيئة من الداخل.
docker exec -it <container_id> /bin/bashالإيقاف والتنظيف
أنه العملية بإيقاف الحاوية باستخدام docker stop. أضف --rm وقت التشغيل لكي تُحذف تلقائيًا عند خروجها.
docker stop <container_id>اختبر قبل الدفع
إذا عملت هنا بسلاسة وأجابت بشكل صحيح، فستتصرف بالطريقة نفسها في السحابة. يُعد الاختبار المحلي آخر بوابة آمنة لك.
تحقّق سريع
لنتحقّق من كيفية وصولك إلى واجهة API من جهازك المضيف.
مراجعة
شغّلت الصورة، وربطت المنفذ، وتحقّقت من الصحة، وأرسلت تنبؤًا، وقرأت السجلات، ونظّفت الموارد. حاويتك جاهزة للنشر. 🐳
الأسئلة الشائعة
هل درس «تشغيل الحاوية واختبارها محلياً» مجاني؟
نعم — نص درس «تشغيل الحاوية واختبارها محلياً» كامل متاح مجاناً هنا على الويب. لتمرينه بشكل تفاعلي (محرر أكواد مدمج ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7) وفتح باقي دورة MLOps Academy، انتقل إلى CoddyKit PRO. تتضمن دورة MLOps Academy 4 دروس في المجموع.
ماذا ستتعلم في «تشغيل الحاوية واختبارها محلياً»؟
ابنِ الحاوية وشغّلها واستدعِ نقطة النهاية من جهازك. تتمرن على MLOps Academy مع أكواد عملية تشغلها مباشرة في المتصفح، ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7 يجيب على أسئلتك أثناء عملك.
هل أحتاج إلى خبرة سابقة لأبدأ MLOps Academy؟
لا تُشترط خبرة سابقة. MLOps Academy على CoddyKit منظم للمبتدئين حتى المتقدمين، لذا يمكنك البدء من هنا أو من البداية والتقدم بسرعتك الخاصة. هذا هو الدرس 4 من أصل 4.
كم من الوقت يستغرق درس «تشغيل الحاوية واختبارها محلياً»؟
معظم دروس CoddyKit تستغرق حوالي 5–10 دقائق. كل منها موجز وتفاعلي، لذا تحرز تقدماً مستمراً وتستأنف من حيث توقفت عبر الويب والتطبيق.
هل يمكنني كتابة وتشغيل أكواد في درس MLOps Academy هذا؟
نعم. كل درس في MLOps Academy يتضمن محرر أكواد مدمج، لذا تكتب وتشغل أكواداً حقيقية مباشرة في متصفحك وتحصل على تعليقات فورية من الذكاء الاصطناعي — بدون إعداد محلي.
جميع الدروس في هذه الدورة
- كتابة Dockerfile لواجهة برمجة نموذج
- تصغير الصور باستخدام عمليات البناء متعددة المراحل
- تمرير الإعدادات عبر متغيرات البيئة
- تشغيل الحاوية واختبارها محلياً