Hantar Imej Anda ke Pendaftaran
Simpan bekas dalam ECR, GCR atau Docker Hub.
Hantar Imej Anda ke Pendaftaran ialah pelajaran MLOps Academy percuma di CoddyKit. Ini ialah pelajaran 1 daripada 4. Anda boleh membaca keseluruhan pelajaran di bawah secara percuma — kemudian berlatih secara praktikal dalam pelayar menggunakan penyunting kod terbina dalam dan tutor kecerdasan buatan 24/7. Pelajaran ini merupakan sebahagian daripada laluan pembelajaran MLOps Academy, dan kemajuan anda disegerakkan merentas web serta aplikasi CoddyKit. Kursus MLOps Academy merangkumi sejumlah 4 pelajaran.
Tempat Imej Disimpan
Awan tidak boleh mengambil imej daripada komputer riba anda. Mula-mula, tolak imej itu ke pendaftaran kontena, iaitu tempat dikongsi yang boleh diambil oleh persekitaran masa jalan. 🚀
Pilih Pendaftaran
Setiap awan mempunyai pilihannya sendiri: AWS menggunakan ECR, Google menggunakan Artifact Registry dan Docker Hub berfungsi di mana-mana. Pilih yang paling hampir dengan persekitaran masa jalan anda.
Nama Imej Membawa Alamat
Nama imej penuh mengekod hos pendaftaran, repositori dan tagnya. Persekitaran masa jalan membaca alamat itu untuk mengetahui lokasi tepat tempat imej perlu diambil.
registry.example.com/team/model-api:1.0.0Tag Sebelum Menolak
Gunakan docker tag untuk memberikan nama pendaftaran penuh kepada imej setempat anda. Perintah tolakan menggunakan nama ini untuk mencari destinasi.
docker tag model-api registry.example.com/team/model-api:1.0.0Log Masuk Dahulu
Pendaftaran biasanya bersifat peribadi secara lalai. Jalankan docker login dengan kelayakan anda supaya daemon dibenarkan menolak dan mengambil imej.
docker login registry.example.comTolak Imej
Kini docker push memuat naik setiap lapisan ke pendaftaran. Lapisan asas yang dikongsi dilangkau, jadi hanya kod baharu anda dihantar melalui rangkaian.
docker push registry.example.com/team/model-api:1.0.0Jangan Bergantung pada latest
Tag latest sentiasa berubah, jadi dua operasi pengambilan boleh memberikan imej yang berbeza. Sentiasa gunakan tag versi khusus yang tidak berubah.
Tag mengikut Komit Git
Satu helah yang baik ialah menandai imej dengan git commit SHA. Dengan itu, mana-mana kontena yang sedang berjalan boleh dijejaki terus kepada kod sumber yang tepat.
docker tag model-api registry.example.com/team/model-api:$(git rev-parse --short HEAD)Intisari Benar-benar Tidak Berubah
Tag boleh ditulis ganti, tetapi intisari ialah cincangan kandungan yang tidak pernah berubah. Tetapkan penggunaan dalam pengeluaran kepada intisari untuk kepastian penuh.
registry.example.com/team/model-api@sha256:9f86d0...Sahkan Pengambilan Berfungsi
Daripada mesin yang bersih, jalankan docker pull pada nama penuh. Jika muat turun berjalan lancar, persekitaran masa jalan awan juga akan dapat mengambilnya.
docker pull registry.example.com/team/model-api:1.0.0Pendaftaran ialah Serahan Anda
Setelah imej ditolak dan ditag, pendaftaran menjadi satu-satunya sumber tempat awan membuat penggunaan. Serahan anda kepada pengeluaran telah selesai.
Semakan Pantas
Mari kita semak perkara yang menjadikan penggunaan boleh dihasilkan semula.
Ringkasan
Anda telah menag imej, melog masuk dan menolaknya ke pendaftaran dengan versi yang tidak berubah. Kini awan boleh mengambil model anda di mana-mana sahaja. 🐳
Pelajari Python dengan tutor kecerdasan buatan — percuma
Tulis dan jalankan kod sebenar dalam pelayar anda, dapatkan bantuan segera daripada tutor kecerdasan buatan yang tersedia 24/7, dan sambung semula dari tempat anda berhenti di web atau dalam aplikasi.
- Kursus
- 30
- Pelajaran
- 120
Soalan Lazim
Adakah pelajaran “Hantar Imej Anda ke Pendaftaran” percuma?
Ya — teks penuh “Hantar Imej Anda ke Pendaftaran” boleh dibaca secara percuma di web ini. Untuk berlatih secara interaktif menggunakan penyunting kod terbina dalam dan tutor kecerdasan buatan 24/7, serta membuka kunci baki kursus MLOps Academy, tingkat taraf kepada CoddyKit PRO. Kursus MLOps Academy merangkumi sejumlah 4 pelajaran.
Apakah yang akan saya pelajari dalam “Hantar Imej Anda ke Pendaftaran”?
Simpan bekas dalam ECR, GCR atau Docker Hub. Anda berlatih MLOps Academy menggunakan kod praktikal yang dijalankan terus dalam pelayar, manakala tutor kecerdasan buatan 24/7 menjawab soalan anda semasa anda mengikuti pelajaran.
Adakah saya memerlukan pengalaman untuk memulakan MLOps Academy?
Tiada pengalaman terdahulu diperlukan. Pembelajaran MLOps Academy di CoddyKit disusun untuk pelajar daripada peringkat pemula hingga lanjutan, jadi anda boleh bermula di sini atau dari awal dan belajar mengikut kadar anda sendiri. Ini ialah pelajaran 1 daripada 4.
Berapa lamakah pelajaran “Hantar Imej Anda ke Pendaftaran” diambil?
Kebanyakan pelajaran CoddyKit mengambil masa kira-kira 5–10 minit. Setiap pelajaran ringkas dan interaktif, jadi anda boleh membuat kemajuan secara berterusan dan menyambung tepat dari tempat anda berhenti di web atau aplikasi.
Bolehkah saya menulis dan menjalankan kod dalam pelajaran MLOps Academy ini?
Ya. Setiap pelajaran MLOps Academy menyertakan penyunting kod terbina dalam, jadi anda boleh menulis dan menjalankan kod sebenar terus dalam pelayar serta menerima maklum balas kecerdasan buatan serta-merta — tanpa memerlukan persediaan setempat.
Semua pelajaran dalam kursus ini
- Hantar Imej Anda ke Pendaftaran
- Gunakan Masa Jalan Bekas Tanpa Pelayan
- Konfigurasikan Penskalaan Automatik dan Keserentakan
- Urus Rahsia dan Konfigurasi dalam Awan