独自のコンピュートを使用する

CoreWeave Kubernetes Service (CKS) クラスターのコンピュート上でサンドボックスを実行します。

始める前に

スケジュール可能な Ready 状態のノードを 1 つ以上含む、稼働中のクラスターが必要です。また、Python の例を実行するには uv も必要です。

最初のサンドボックスを実行する

アクセス権を付与する

ランナーを有効にするには、Sandbox Admin を付与する Access Policy の作成または更新を管理者に依頼してください。サンドボックスを実行するだけのユーザーには Sandbox User が必要です。アクセスポリシーを作成するを参照してください。

ランナーを有効にする

ランナーは、クラスターのコンピュート上にサンドボックスの Pod をスケジュールします。各クラスターでホストできるマネージドランナーは 1 つです。管理者がすでにランナーを有効にしている場合は、その ID を使用してください。

Clusters ページを開き、クラスターを選択します。
Sandbox runner カードで、Enable sandbox runner をクリックします。
Status が Ready、Connection が Connected になるまで待ってから、Runner ID を選択してコピーします。

ランナーが接続されると CoreWeave がデフォルトのポリシーを提供するため、ポリシーをカスタマイズする前でも例を実行できます。

認証情報を取得する

Tokens ページで Create Token をクリックし、トークンの詳細を入力して Create をクリックします。Token Secret は一度しか表示されないため、コピーしてターミナルで設定します。

export CWSANDBOX_API_KEY="[API-ACCESS-TOKEN]"

トークンの権限とセットアップについては、CoreWeave API アクセストークンを参照してください。

サンドボックスを実行する

次のコードを hello.py として保存し、[RUNNER-ID] をランナーの ID に置き換えます。そのランナーを対象にするには、placement_mode="cks" と runner_ids の両方を設定します。

hello.py

from cwsandbox import AuthStrategy, Sandbox

with Sandbox.run(
    auth=AuthStrategy.COREWEAVE_API_KEY,
    placement_mode="cks",
    runner_ids=["[RUNNER-ID]"],
    resources={"cpu": "1", "memory": "1Gi"},
) as sandbox:
    print(sandbox.exec(["echo", "Hello!"]).result().stdout)

Python 3.11 とサンドボックスクライアントで実行します。これらがない場合は、コマンドによって自動的にインストールされます。

uv run --python 3.11 --with 'cwsandbox>=1.10.0' hello.py

この例は次の出力を表示し、処理が終わるとサンドボックスを停止します。

出力

Hello!

デフォルトの配置モードはサーバーレスです。クラスター上で実行する必要があるリクエストでは、placement_mode="cks" を必ず指定してください。TypeScript での同等のコードについては、配置モードを選択するを参照してください。

オプション: CLI を使用してランナーを管理する

CoreWeave Intelligent CLI は、Cloud console の代わりに使用できます。CLI をインストールし、API アクセストークンを使用してサインインします。

cwic auth login "[API-ACCESS-TOKEN]"

CLI はトークンをローカルに保存します。一方、Python クライアントは CWSANDBOX_API_KEY を読み取ります。別のクラスターでランナーを有効にするには、ランナー ID を決めてから作成ウィザードを開始します。

cwic sandbox runner create [RUNNER-ID]

クラスターとリリースチャンネルを選択し、送信する前にエディターでランナーの設定とポリシーを確認します。ランナーのステータスを確認します。

cwic sandbox runner get [RUNNER-ID]

INSTALL が READY、CONN が CONNECTED になるまで待ちます。REST API の例やデプロイメントのトラブルシューティングについては、ランナーのデプロイと管理を参照してください。

オプション: サンドボックスのポリシーをカスタマイズする

ランナーのポリシーは、そのランナーがスケジュールするサンドボックスに適用されます。この例では、ランナーのポリシーを置き換えます。既存の共有ランナーの場合は、変更する前にその管理者と調整してください。この例を policy.json として保存します。この例では、CPU とメモリのデフォルト値を指定し、リソースリクエストを制限し、デフォルトの外向き通信リストは空のままにします。有効期間のデフォルトは 15 分ですが、これは最大値ではありません。

policy.json

{
  "displayName": "default",
  "constraints": {
    "resources": {
      "defaultCpu": "1",
      "defaultMemory": "2Gi",
      "maxCpu": "4",
      "maxMemory": "8Gi",
      "requireLimits": true
    },
    "network": {
      "defaultEgress": []
    },
    "security": {
      "allowPrivileged": false,
      "allowedRuntimeClasses": ["kata-qemu"],
      "defaultCpuRuntimeClass": "kata-qemu"
    },
    "lifecycle": { "defaultLifetimeSeconds": 900 }
  }
}

有効にしたランナーにこれを適用してから、保存済みのポリシーを確認します：

cwic sandbox runner policy edit [RUNNER-ID] -f policy.json
cwic sandbox runner policy describe [RUNNER-ID]

ユーザーがリクエストできる外向き通信の送信先を制限するには、allowedEgress を設定します。defaultEgress フィールドで設定されるのはデフォルト値のみで、送信先は制限されません。詳しくは、サンドボックスポリシーを設定するを参照してください。

ランナーを無効にする (オプション)

引き続きサンドボックスを作成する場合は、ランナーを有効のままにしておきます。ランナーが不要になったら、実行中のサンドボックスを停止してから、次のいずれかの方法で無効にします。

Cloud console
CLI

クラスターの Sandbox runner カードを開きます。
Disable sandbox runner をクリックし、確定します。

cwic sandbox runner delete [RUNNER-ID]

確認を求められたら、削除を承認します。

ランナーを無効にすると、そのランナーはクラスターから削除されます。そのクラスターでサンドボックスを再び使用するには、ランナーを有効にしてください。

次のステップ

以下のガイドを参照してください。

サンドボックスポリシーを設定する: リソース、ネットワークアクセス、セキュリティ設定をカスタマイズします。
ランナーのデプロイと管理: ランナーの確認、更新、トラブルシューティングを行います。
サンドボックスの配置とスピルオーバー: CKS とサーバーレスキャパシティの間で相互にフォールバックします。
Python クライアント: コマンドの実行、ファイルの操作、サンドボックスのライフサイクル管理を行います。

サンドボックス

サンドボックスを使用する

サンドボックスの管理

リファレンス

独自のコンピュートを使用する

始める前に

最初のサンドボックスを実行する

オプション: CLI を使用してランナーを管理する

オプション: サンドボックスのポリシーをカスタマイズする

ランナーを無効にする (オプション)

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​最初のサンドボックスを実行する

​オプション: CLI を使用してランナーを管理する

​オプション: サンドボックスのポリシーをカスタマイズする

​ランナーを無効にする (オプション)

​次のステップ

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最初のサンドボックスを実行する

オプション: CLI を使用してランナーを管理する

オプション: サンドボックスのポリシーをカスタマイズする

ランナーを無効にする (オプション)

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