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 を付与するアクセスポリシー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。

The Sandbox Admin role controls runner settings across the organization. On runners using legacy v1beta2 profiles, this role can enable privileged profile settings. These settings include privileged containers, host namespaces, and mounts of the Node’s filesystem. These settings can give sandboxes Node access comparable to that of a cluster administrator and put co-located workloads at risk. The v1 policy’s allow_privileged setting governs in-guest privilege within the sandbox’s isolation boundary.

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。
ステータス が Ready、Connection が Connected になるまで待ってから、ランナー 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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