无法从我的应用程序连接到位于本地主机8000的FAST API服务器，该应用程序在停靠容器下运行

无法从我的应用程序连接到位于本地主机8000的FAST API服务器，该应用程序在停靠容器下运行
问题：无法从我的应用程序连接到位于本地主机8000的FAST API服务器

解决步骤：

1. 首先，确保你的本地电脑上已经安装了Docker。如果没有安装，可以前往Docker官网下载并安装。

2. 安装完成后，你需要有一个包含FAST API的服务器应用程序。如果还没有，你可以使用官方的示例代码创建一个。例如，你可以在GitHub上找到许多有关构建FAST API应用的例子。

3. 打开命令行工具（Windows用户可以按下Win + R键，输入cmd然后回车），切换到你的项目文件夹中。

4. 在项目文件夹中，运行以下命令来构建Docker镜像：
   ```
   docker build -t fastapi-app .
   ```
   这个命令会根据你在项目文件夹中的Dockerfile文件来创建一个新的镜像。

5. 接下来，运行以下命令来启动你的FAST API服务器应用程序：
   ```
   docker run -p 8000:8000 fastapi-app
   ```
   这个命令会在本地主机的8000端口上运行你的服务器。

6. 在另一个终端窗口中，确保Docker正在运行的话，你可以使用以下curl命令来测试API是否正常：
   ```
   curl http://localhost:8000/ping
   ```
   如果一切正常，你应该会看到一个包含"pong"的JSON响应。

7. 如果你想在你的应用程序中调用这个FAST API服务器，你需要在你的应用程序中使用requests库或者HTTP客户端（如axios）来发送请求。例如：
   ```python
   import requests
   response = requests.get("http://localhost:8000/your-endpoint")
   print(response.json())
   ```

测试用例：

1. 确保你的API服务器正在运行，并且在8000端口上监听连接。

2. 使用curl命令来测试你的API是否正常。例如，你可以使用以下命令：
   ```
   curl http://localhost:8000/ping
   ```
   你应该得到一个包含"pong"的JSON响应。

3. 在你的应用程序中调用你的FAST API服务器，确保返回的结果是正确的。

人工智能大模型应用场景：

1. 如果你正在开发一个电子商务网站，你可能需要将用户的行为数据发送到一个独立的API服务器进行处理和分析。然后，你可以使用FAST API来创建一个接收和处理这些数据的后端服务。例如，你可以创建一个用于处理用户的购买记录的API端点，然后将这些数据存储在数据库中。

2. 你也可以使用FAST API来创建一个用于推荐产品的AI大模型的服务。你可以在FAST API的后端中调用这个AI模型，然后返回给前端的一些基于用户行为的产品推荐。

3. FAST API还可以用来创建一个用于生成自然语言的AI大模型的服务。例如，你可以创建一个用于生成文章或生成对话的AI模型，然后将这些生成的文本返回给前端。