PricingLoginStart free
MLOps Academy · Pelajaran

Jalankan dan Uji Kontainer Secara Lokal

Bangun, jalankan, dan akses endpoint dari mesin Anda.

Pelajaran 4 dari 413 langkah

Jalankan dan Uji Kontainer Secara Lokal adalah pelajaran MLOps Academy gratis di CoddyKit. Ini adalah pelajaran 4 dari 4. Kamu bisa membaca pelajaran lengkapnya di bawah secara gratis — lalu praktikkan langsung di browser dengan editor kode bawaan dan tutor AI 24/7. Ini adalah bagian dari jalur belajar MLOps Academy, dan progresmu tersinkronisasi di web dan aplikasi CoddyKit. Kursus MLOps Academy mencakup 4 pelajaran total.

Jalankan Secara Lokal Terlebih Dahulu

Sebelum mengirimkannya, jalankan kontainer di mesin Anda sendiri. Menemukan bug secara lokal jauh lebih murah daripada men-debug-nya di cloud.

Mulai Kontainer

Luncurkan citra dengan docker run. Tanpa pemetaan porta, citra tetap berjalan, tetapi tidak ada apa pun di host Anda yang dapat mengakses API di dalamnya.

docker run model-api

Petakan Porta

Opsi -p memetakan porta host ke porta kontainer. Sekarang localhost:8000 dapat mengakses API model yang berjalan di dalamnya.

docker run -p 8000:8000 model-api

Jalankan di Latar Belakang

Tambahkan -d agar proses dilepas dari terminal dan berjalan di latar belakang. Terminal Anda tetap bebas digunakan sementara layanan terus berjalan.

docker run -d -p 8000:8000 model-api

Daftar Kontainer yang Berjalan

Lihat apa saja yang aktif dengan docker ps. Perintah ini menampilkan ID setiap kontainer, citranya, statusnya, dan porta yang dipetakan.

docker ps

Panggil Pemeriksaan Kesehatan

Pastikan layanan aktif dengan memanggil titik akhir /health. Respons 200 berarti layanan siap menerima prediksi.

curl http://localhost:8000/health

Kirim Prediksi

Kirim payload contoh dengan POST ke /predict, lalu baca hasilnya. Ini membuktikan bahwa model dimuat dan merespons dari awal hingga akhir.

curl -X POST http://localhost:8000/predict -d '{"x": [1, 2, 3]}'

Baca Log

Jika sesuatu terlihat tidak beres, periksa docker logs. Kontainer mencetak kesalahan saat startup dan jejak tumpukan langsung ke aliran log-nya.

docker logs <container_id>

Shell di Dalam Kontainer

Buka shell di dalam kontainer yang sedang berjalan dengan docker exec untuk memeriksa file atau lingkungan dari dalam.

docker exec -it <container_id> /bin/bash

Hentikan dan Bersihkan

Selesaikan dengan menghentikan kontainer menggunakan docker stop. Tambahkan --rm saat waktu proses agar kontainer dihapus otomatis ketika keluar.

docker stop <container_id>

Uji Sebelum Mengirim

Jika program berjalan lancar dan memberikan jawaban yang benar di sini, perilakunya akan sama di cloud. Pengujian lokal adalah pemeriksaan aman terakhir Anda.

Pemeriksaan Singkat

Mari kita periksa cara Anda mengakses API dari host.

Jawab di pelajaran interaktif

Ringkasan

Anda menjalankan citra, memetakan porta, memeriksa kesehatan, mengirim prediksi, membaca log, dan melakukan pembersihan. Kontainer Anda siap diterapkan. 🐳

Gratis untuk memulai

Belajar Python dengan tutor AI — gratis

Tulis dan jalankan kode asli di browser kamu, dapatkan bantuan instan dari tutor AI 24/7, dan lanjutkan di mana kamu tinggalkan di web atau aplikasi.

Kursus
30
Pelajaran
120
Mulai belajar gratisLihat kursus lengkapnya

Pertanyaan yang Sering Diajukan

Apakah pelajaran “Jalankan dan Uji Kontainer Secara Lokal” gratis?

Ya — teks lengkap “Jalankan dan Uji Kontainer Secara Lokal” gratis dibaca di sini di web. Untuk praktiknya secara interaktif (editor kode bawaan dan tutor AI 24/7) dan buka sisa kursus MLOps Academy, upgrade ke CoddyKit PRO. Kursus MLOps Academy mencakup 4 pelajaran total.

Apa yang akan aku pelajari di “Jalankan dan Uji Kontainer Secara Lokal”?

Bangun, jalankan, dan akses endpoint dari mesin Anda. Kamu berlatih MLOps Academy dengan kode praktik yang langsung kamu jalankan di browser, dan tutor AI 24/7 menjawab pertanyaanmu saat kamu mengerjakan pelajaran ini.

Apakah aku perlu pengalaman untuk memulai MLOps Academy?

Tidak diperlukan pengalaman sebelumnya. MLOps Academy di CoddyKit dirancang untuk pemula hingga pelajar tingkat lanjut, jadi kamu bisa memulai di sini atau dari awal dan belajar sesuai kecepatan kamu sendiri. Ini adalah pelajaran 4 dari 4.

Berapa lama pelajaran “Jalankan dan Uji Kontainer Secara Lokal” memakan waktu?

Sebagian besar pelajaran CoddyKit memakan waktu sekitar 5–10 menit. Setiap pelajaran ringkas dan interaktif, jadi kamu membuat kemajuan stabil dan melanjutkan dari tempat kamu tinggalkan di web dan aplikasi.

Bisakah aku menulis dan menjalankan kode dalam pelajaran MLOps Academy ini?

Ya. Setiap pelajaran MLOps Academy menyertakan editor kode bawaan, jadi kamu menulis dan menjalankan kode nyata langsung di browser dan mendapatkan umpan balik AI instan — tidak diperlukan penyiapan lokal.

Semua pelajaran dalam kursus ini

  1. Tulis Dockerfile untuk API Model
  2. Ringankan Image dengan Build Multi-Tahap
  3. Kirim Konfigurasi melalui Variabel Lingkungan
  4. Jalankan dan Uji Kontainer Secara Lokal
← Kembali ke MLOps Academy