자체 컴퓨팅 사용

CoreWeave Kubernetes Service(CKS) 클러스터의 컴퓨팅 리소스에서 샌드박스를 실행하세요.

시작하기 전에

스케줄링 가능한 준비 완료(Ready) 상태의 노드가 하나 이상 있는 실행 중인 클러스터가 필요합니다. Python 예시를 실행하려면 uv도 필요합니다.

첫 번째 샌드박스 실행하기

액세스 권한 부여

러너를 활성화하려면 Admin에게 Sandbox Admin 권한을 부여하는 액세스 정책을 생성하거나 업데이트해 달라고 요청하세요. 샌드박스를 실행하기만 하는 사용자에게는 Sandbox User 권한이 필요합니다. 자세한 내용은 액세스 정책 생성을 참조하세요.

러너 활성화

러너는 클러스터의 컴퓨팅 리소스에 샌드박스 파드를 스케줄링합니다. 클러스터당 관리형 러너를 하나씩 호스팅할 수 있습니다. Admin이 이미 러너를 활성화했다면 해당 러너의 ID를 사용하세요.

Clusters 페이지를 열고 클러스터를 선택하세요.
Sandbox runner 카드에서 Enable sandbox runner를 클릭하세요.
Status가 Ready로, Connection이 Connected로 표시될 때까지 기다린 다음 Runner ID를 선택하여 복사하세요.

러너가 연결되면 CoreWeave에서 기본 정책을 제공하므로, 정책을 사용자 지정하지 않고도 바로 예시를 실행할 수 있습니다.

사용자 인증 정보 발급

Tokens 페이지에서 Create Token을 클릭하고 토큰 세부 정보를 입력한 다음 Create를 클릭하세요. Token Secret은 한 번만 표시되므로 바로 복사하여 터미널에 설정하세요.

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

토큰 권한 및 설정에 대한 자세한 내용은 CoreWeave API 액세스 토큰을 참조하세요.

샌드박스 실행

다음 코드를 hello.py로 저장하고 [RUNNER-ID]를 러너 ID로 바꾸세요. 해당 러너를 대상으로 지정하려면 placement_mode="cks"와 runner_ids를 모두 설정해야 합니다.

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 3.11과 샌드박스 클라이언트로 실행하세요. 둘 중 설치되지 않은 항목이 있으면 이 명령어가 자동으로 설치합니다.

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

예시를 실행하면 다음과 같이 출력되며, 실행이 끝나면 샌드박스가 중지됩니다.

출력

Hello!

기본 배치 모드는 서버리스입니다. 클러스터에서 실행해야 하는 요청에는 placement_mode="cks"를 그대로 지정하세요. TypeScript 예시는 배치 모드 선택을 참조하세요.

선택 사항: CLI로 러너 관리하기

CoreWeave Intelligent CLI를 Cloud console 대신 사용할 수도 있습니다. CLI를 설치한 다음 API 액세스 토큰으로 로그인하세요.

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

CLI는 토큰을 로컬에 저장합니다. 반면 Python 클라이언트는 CWSANDBOX_API_KEY를 대신 읽습니다. 다른 클러스터에서 러너를 활성화하려면 러너 ID를 정한 다음 생성 마법사를 시작하세요.

cwic sandbox runner create [RUNNER-ID]

클러스터와 출시 채널을 선택한 다음, 제출하기 전에 편집기에서 러너 설정과 정책을 검토하세요. 러너 상태를 확인하세요:

cwic sandbox runner get [RUNNER-ID]

INSTALL이 READY로, CONN이 CONNECTED로 표시될 때까지 기다리세요. REST API 예시와 배포 문제 해결 방법은 러너 배포 및 관리를 참조하세요.

선택 사항: 샌드박스 정책 사용자 지정하기

러너의 정책은 해당 러너가 스케줄링하는 샌드박스에 적용됩니다. 이 예제는 러너의 기존 정책을 대체합니다. 기존 공유 러너를 사용하는 경우 해당 러너의 Admin과 변경 사항을 협의하세요. 이 예제를 policy.json으로 저장하세요. 이 예제는 CPU 및 메모리 기본값을 지정하고, 리소스 요청량을 제한하며, 기본 이그레스 목록을 비워 둡니다. 수명 기본값은 15분이며, 최댓값은 아닙니다.

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 }
  }
}

활성화한 러너에 적용한 다음, 저장된 정책을 확인하세요.

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

사용자가 요청할 수 있는 아웃바운드 대상을 제한하려면 allowedEgress를 설정하세요. defaultEgress 필드는 기본값을 지정할 뿐, 대상을 제한하지는 않습니다. 자세한 내용은 샌드박스 정책 설정을 참조하세요.

선택 사항: 러너 비활성화

샌드박스를 계속 만들려면 러너를 활성화된 상태로 두세요. 러너가 더 이상 필요하지 않으면 실행 중인 샌드박스를 중지한 다음, 아래 두 가지 방법 중 하나로 러너를 비활성화하세요.

Cloud console
CLI

클러스터의 Sandbox runner 카드를 여세요.
Disable sandbox runner를 클릭하고 확인하세요.

cwic sandbox runner delete [RUNNER-ID]

확인 메시지가 표시되면 삭제를 확인하세요.

러너를 비활성화하면 클러스터에서 러너가 제거됩니다. 해당 클러스터에서 샌드박스를 다시 사용하려면 러너를 활성화하세요.

다음 단계

다음 가이드를 살펴보세요.

샌드박스 정책 설정: 리소스, 네트워크 액세스, 보안 설정을 사용자 지정합니다.
러너 배포 및 관리: 러너를 점검 및 업데이트하고 문제를 해결합니다.
샌드박스 배치 및 스필오버: CKS와 서버리스 용량 간에 폴백을 구성합니다.
Python 클라이언트: 명령어를 실행하고, 파일을 다루며, 샌드박스 라이프사이클을 관리합니다.

샌드박스

샌드박스 사용하기

샌드박스 관리

레퍼런스

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선택 사항: CLI로 러너 관리하기

선택 사항: 샌드박스 정책 사용자 지정하기

선택 사항: 러너 비활성화

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