Ejecute y pruebe el contenedor localmente
Compile, ejecute y consulte el endpoint desde su equipo.
Ejecute y pruebe el contenedor localmente es una lección gratuita de MLOps Academy en CoddyKit. Esta es la lección 4 de 4. Puedes leer la lección completa abajo gratuitamente — luego la practicas en el navegador con un editor de código integrado y un tutor de IA 24/7. Forma parte de la ruta de aprendizaje de MLOps Academy, y tu progreso se sincroniza en la web y la app de CoddyKit. El curso de MLOps Academy incluye 4 lecciones en total.
Ejecutarlo primero de forma local
Antes de ponerlo en producción, ejecute el contenedor en su propia máquina. Detectar errores localmente es mucho más barato que depurarlos en la nube.
Iniciar el contenedor
Inicie la imagen con docker run. Sin asignar puertos, se ejecutará, pero nada en su equipo host podrá acceder a la API del interior.
docker run model-apiAsignar el puerto
La opción -p asigna un puerto del host al puerto del contenedor. Ahora localhost:8000 puede acceder a la API del modelo que se ejecuta dentro.
docker run -p 8000:8000 model-apiEjecutar en segundo plano
Añada -d para desacoplar el proceso y ejecutarlo en segundo plano. Su terminal seguirá disponible mientras el servicio continúa atendiendo solicitudes.
docker run -d -p 8000:8000 model-apiEnumerar los contenedores en ejecución
Vea qué está en ejecución con docker ps. Muestra el ID de cada contenedor, su imagen, su estado y los puertos que tiene asignados.
docker psComprobar el estado de salud
Confirme que el servicio está activo llamando a su endpoint /health. Una respuesta 200 significa que está listo para recibir predicciones.
curl http://localhost:8000/healthEnviar una predicción
Envíe un payload de ejemplo mediante POST a /predict y lea el resultado. Esto demuestra que el modelo se carga y responde de principio a fin.
curl -X POST http://localhost:8000/predict -d '{"x": [1, 2, 3]}'Leer los registros
Cuando algo no parezca correcto, compruebe docker logs. El contenedor escribe directamente en su flujo de registros los errores de inicio y los stack traces.
docker logs <container_id>Acceder al shell del contenedor
Abra un shell en un contenedor en ejecución con docker exec para inspeccionar archivos o el entorno desde dentro.
docker exec -it <container_id> /bin/bashDetener y limpiar
Termine deteniendo el contenedor con docker stop. Añada --rm durante la ejecución para que se elimine automáticamente al salir.
docker stop <container_id>Probar antes de enviar
Si aquí se ejecuta sin errores y responde correctamente, se comportará igual en la nube. Las pruebas locales son su última barrera de seguridad.
Comprobación rápida
Comprobemos cómo acceder a la API desde su host.
Resumen
Ha ejecutado la imagen, ha asignado el puerto, ha comprobado el estado de salud, ha enviado una predicción, ha leído los registros y ha limpiado todo. Su contenedor está listo para implementarse. 🐳
Preguntas frecuentes
¿La lección «Ejecute y pruebe el contenedor localmente» es gratis?
Sí — el texto completo de «Ejecute y pruebe el contenedor localmente» es gratis para leer aquí en la web. Para practicarla de forma interactiva (editor de código integrado y tutor de IA 24/7) y desbloquear el resto del curso de MLOps Academy, actualiza a CoddyKit PRO. El curso de MLOps Academy incluye 4 lecciones en total.
¿Qué aprenderé en «Ejecute y pruebe el contenedor localmente»?
Compile, ejecute y consulte el endpoint desde su equipo. Practicas MLOps Academy con código real que ejecutas directamente en el navegador, y un tutor de IA 24/7 responde tus preguntas mientras trabajas en la lección.
¿Necesito experiencia previa para empezar MLOps Academy?
No se requiere experiencia previa. MLOps Academy en CoddyKit está estructurado para principiantes hasta estudiantes avanzados, así que puedes empezar aquí o desde el inicio y avanzar a tu ritmo. Esta es la lección 4 de 4.
¿Cuánto tiempo toma la lección «Ejecute y pruebe el contenedor localmente»?
La mayoría de las lecciones de CoddyKit toman alrededor de 5–10 minutos. Cada una es compacta e interactiva, así que avanzas constantemente y retomas exactamente por donde dejaste en la web y la app.
¿Puedo escribir y ejecutar código en esta lección de MLOps Academy?
Sí. Cada lección de MLOps Academy incluye un editor de código integrado, así que escribes y ejecutas código real directamente en tu navegador y obtienes retroalimentación instantánea de IA — sin configuración local necesaria.
Todas las lecciones de este curso
- Escriba un Dockerfile para una API de modelos
- Reduzca las imágenes con compilaciones de varias etapas
- Pase la configuración mediante variables de entorno
- Ejecute y pruebe el contenedor localmente