SandboxFusion API使用教程快速集成到AI代码生成系统【免费下载链接】SandboxFusion项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sa/SandboxFusionSandboxFusion是一个强大的代码沙盒系统专门为AI代码生成和评估而设计。这个开源工具可以帮助开发者和研究人员安全地运行、测试和评估由大型语言模型生成的代码。在本教程中我们将详细介绍如何快速将SandboxFusion API集成到您的AI代码生成系统中让您能够轻松实现代码执行和评估功能。 为什么选择SandboxFusionSandboxFusion为AI代码生成系统提供了完整的解决方案安全隔离所有代码在完全隔离的环境中运行防止恶意代码影响主机系统多语言支持支持Python、C、Java、Go、JavaScript等20编程语言GPU加速支持Python和CUDA的GPU运行环境在线评测内置多种代码评测数据集如HumanEval、MBPP、CRUXEval等易于集成提供简洁的REST API和Python SDK 快速开始安装与配置1. 安装SandboxFusion Python SDK首先安装SandboxFusion的Python SDKpip install sandbox-fusion2. 配置API端点默认情况下SDK使用环境变量SANDBOX_FUSION_ENDPOINT作为API端点。如果没有设置默认使用http://localhost:8000。您可以通过以下方式设置API端点from sandbox_fusion import set_endpoint # 设置全局端点 set_endpoint(http://your-sandbox-server.com:8080)或者为单个调用指定端点from sandbox_fusion import run_code, RunCodeRequest result run_code( RunCodeRequest(codeprint(Hello SandboxFusion), languagepython), endpointhttp://your-sandbox-server.com:8080 ) 核心API功能介绍运行代码run_coderun_code是SandboxFusion最核心的功能用于安全地执行代码片段from sandbox_fusion import run_code, RunCodeRequest # 运行Python代码 request RunCodeRequest( codeprint(Hello, World!), languagepython, compile_timeout10, # 编译超时时间秒 run_timeout10 # 运行超时时间秒 ) response run_code(request) print(f状态: {response.status}) print(f输出: {response.run_result.stdout}) print(f错误: {response.run_result.stderr})运行Jupyter笔记本run_jupyter对于需要交互式执行的场景可以使用Jupyter模式from sandbox_fusion import run_jupyter, RunJupyterRequest request RunJupyterRequest( codeimport numpy as np\nx np.array([1, 2, 3])\nprint(x * 2), languagepython3 ) response run_jupyter(request) print(f执行状态: {response.status}) print(f单元格输出: {response.cells[0].stdout})提交评测任务submitSandboxFusion支持多种代码评测数据集您可以使用submit函数进行批量评测from sandbox_fusion import submit, SubmitRequest request SubmitRequest( prompt_idhumaneval_python_0, # 评测任务ID codedef add(a, b):\n return a b, languagepython ) result submit(request) print(f评测结果: {result})️ 实际集成示例示例1AI代码生成系统集成以下是一个完整的示例展示如何将SandboxFusion集成到AI代码生成系统中import asyncio from typing import List, Dict from sandbox_fusion import run_concurrent, run_code, RunCodeRequest class AICodeGenerator: def __init__(self, sandbox_endpoint: str None): self.sandbox_endpoint sandbox_endpoint async def generate_and_test(self, prompt: str, num_samples: int 3): 生成代码并测试执行结果 # 1. 使用LLM生成代码 generated_codes await self.generate_code_from_prompt(prompt, num_samples) # 2. 并发执行所有生成的代码 requests [ RunCodeRequest( codecode, languagepython, run_timeout15 ) for code in generated_codes ] # 3. 并发执行代码 results run_concurrent( run_code, args[[req] for req in requests], endpointself.sandbox_endpoint ) # 4. 分析结果 successful_codes [] for code, result in zip(generated_codes, results): if result.status Success: print(f✅ 代码执行成功: {result.run_result.stdout}) successful_codes.append(code) else: print(f❌ 代码执行失败: {result.message}) return successful_codes async def generate_code_from_prompt(self, prompt: str, num_samples: int) - List[str]: 模拟LLM生成代码实际应用中替换为真实的LLM调用 # 这里应该调用实际的LLM API return [ f# {prompt}\ndef solution():\n return Generated code {i} for i in range(num_samples) ]示例2批量代码评测系统如果您需要评测大量代码样本SandboxFusion提供了高效的批量处理能力from sandbox_fusion import submit_safe, SubmitRequest from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor class BatchEvaluator: def __init__(self, max_workers: int 10): self.max_workers max_workers def evaluate_batch(self, samples: List[Dict]) - List[Dict]: 批量评测代码样本 results [] with ThreadPoolExecutor(max_workersself.max_workers) as executor: futures [] for sample in samples: request SubmitRequest( prompt_idsample[prompt_id], codesample[code], languagesample[language] ) future executor.submit( submit_safe, # 使用安全的提交函数失败时返回拒绝结果 request ) futures.append((sample, future)) for sample, future in futures: try: result future.result(timeout60) sample[eval_result] result results.append(sample) except Exception as e: print(f评测失败: {sample[prompt_id]}, 错误: {e}) return results⚙️ 高级配置与优化超时设置对于耗时较长的代码执行可以设置客户端超时from sandbox_fusion import run_code, RunCodeRequest # 设置3秒超时 result run_code( RunCodeRequest( codeimport time; time.sleep(5); print(Done), languagepython ), client_timeout3, # 3秒超时 max_attempts1 # 重试次数 )文件操作支持SandboxFusion支持文件上传和下载这对于需要多文件的项目非常有用import base64 # 创建包含多个文件的请求 request RunCodeRequest( code with open(input.txt, r) as f: content f.read() print(文件内容:, content) with open(output.txt, w) as f: f.write(处理后的内容) , languagepython, files{ input.txt: base64.b64encode(b这是输入文件内容).decode(utf-8) }, fetch_files[output.txt] # 执行后获取的文件 ) result run_code(request) if output.txt in result.files: output_content base64.b64decode(result.files[output.txt]).decode(utf-8) print(f生成的文件内容: {output_content}) 支持的编程语言SandboxFusion支持广泛的编程语言包括语言类别支持的语言执行模式脚本语言Python, NodeJS, TypeScript, PHP, Bash, Lua, R, Perl, Ruby, Julia直接执行编译语言C, C#, Go, Java, Rust, Scala, Kotlin, D编译后执行测试框架pytest (Python), jest (TypeScript), go test (Go), JUnit (Java)测试执行GPU计算Python (GPU), CUDAGPU加速特殊模式Jupyter (Python3), Verilog特殊环境 错误处理与调试常见错误类型编译错误语法错误或编译失败运行时错误代码执行过程中出现的异常超时错误代码执行时间超过限制沙箱错误SandboxFusion系统内部错误错误处理示例from sandbox_fusion import run_code, RunCodeRequest, RunStatus def safe_execute_code(code: str, language: str python): try: request RunCodeRequest( codecode, languagelanguage, compile_timeout10, run_timeout10 ) response run_code(request) if response.status RunStatus.Success: return { success: True, stdout: response.run_result.stdout, stderr: response.run_result.stderr, exit_code: response.run_result.return_code } elif response.status RunStatus.Failed: return { success: False, error_type: execution_failed, message: response.message, stderr: response.run_result.stderr if response.run_result else } else: return { success: False, error_type: sandbox_error, message: response.message } except Exception as e: return { success: False, error_type: client_error, message: str(e) } 性能优化建议1. 并发执行利用run_concurrent函数进行并发执行显著提高处理效率from sandbox_fusion import run_concurrent, run_code, RunCodeRequest # 准备100个代码执行请求 requests [ RunCodeRequest(codefprint(Task {i}), languagepython) for i in range(100) ] # 并发执行默认使用10个线程 results run_concurrent( run_code, args[[req] for req in requests], max_workers20 # 可以调整并发数 )2. 连接池管理对于高并发场景建议使用连接池管理HTTP连接import aiohttp import asyncio from sandbox_fusion import RunCodeRequest async def batch_run_codes(requests: List[RunCodeRequest], endpoint: str): 使用连接池批量执行代码 async with aiohttp.ClientSession() as session: tasks [] for request in requests: task session.post( f{endpoint}/run, jsonrequest.model_dump(), timeoutaiohttp.ClientTimeout(total30) ) tasks.append(task) responses await asyncio.gather(*tasks, return_exceptionsTrue) return responses️ 部署建议本地部署对于开发环境可以使用Docker快速部署# 1. 构建基础镜像 docker build -f ./scripts/Dockerfile.base -t code_sandbox:base . # 2. 构建服务器镜像 sed -i 1s/.*/FROM code_sandbox:base/ ./scripts/Dockerfile.server docker build -f ./scripts/Dockerfile.server -t code_sandbox:server # 3. 运行服务 docker run -d --rm --privileged -p 8080:8080 code_sandbox:server make run-online生产环境部署生产环境建议考虑以下配置资源隔离为每个执行环境分配独立的资源限制负载均衡部署多个SandboxFusion实例并使用负载均衡器监控告警监控服务健康状态和执行成功率日志收集集中收集和分析执行日志 实际应用场景场景1AI编程助手将SandboxFusion集成到AI编程助手中实时验证生成的代码class AICodingAssistant: def __init__(self, llm_client, sandbox_client): self.llm llm_client self.sandbox sandbox_client async def generate_and_execute(self, user_query: str): # 1. 生成代码 generated_code await self.llm.generate_code(user_query) # 2. 在沙箱中执行 result await self.sandbox.run_code(generated_code) # 3. 分析结果并提供反馈 if result[success]: return { code: generated_code, output: result[stdout], suggestions: self.analyze_output(result[stdout]) } else: # 4. 如果执行失败尝试修复 fixed_code await self.llm.fix_code(generated_code, result[error]) return { code: fixed_code, error: result[error], fixed: True }场景2在线编程教育平台为在线编程教育平台提供安全的代码执行环境class OnlineCodeExecutor: def __init__(self): self.supported_languages { python: python, javascript: nodejs, java: java, cpp: cpp } async def execute_student_code(self, student_id: str, code: str, language: str, test_cases: List[Dict]): 执行学生代码并运行测试用例 results [] for test_case in test_cases: # 为每个测试用例创建独立的执行环境 request RunCodeRequest( codecode, languageself.supported_languages[language], stdintest_case[input], run_timeouttest_case.get(timeout, 5) ) result await self.sandbox.run_code_async(request) results.append({ test_case: test_case[name], passed: self.check_output(result, test_case[expected]), output: result.run_result.stdout if result.run_result else , error: result.message if result.status ! Success else }) return { student_id: student_id, total_tests: len(test_cases), passed_tests: sum(1 for r in results if r[passed]), detailed_results: results } 总结SandboxFusion为AI代码生成系统提供了一个强大、安全且易于集成的代码执行环境。通过本文的教程您已经了解了如何快速安装和配置SandboxFusion SDK使用核心API执行代码和评测任务实现高效集成到现有的AI系统中处理各种错误和性能优化无论您是在构建AI编程助手、在线评测系统还是需要安全执行用户提交的代码SandboxFusion都能为您提供可靠的解决方案。开始集成SandboxFusion让您的AI代码生成系统更加强大和安全吧提示更多详细信息和高级功能请参考官方文档docs/official.md 和API源码plugins/ai/【免费下载链接】SandboxFusion项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sa/SandboxFusion创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
SandboxFusion API使用教程：快速集成到AI代码生成系统
SandboxFusion API使用教程快速集成到AI代码生成系统【免费下载链接】SandboxFusion项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sa/SandboxFusionSandboxFusion是一个强大的代码沙盒系统专门为AI代码生成和评估而设计。这个开源工具可以帮助开发者和研究人员安全地运行、测试和评估由大型语言模型生成的代码。在本教程中我们将详细介绍如何快速将SandboxFusion API集成到您的AI代码生成系统中让您能够轻松实现代码执行和评估功能。 为什么选择SandboxFusionSandboxFusion为AI代码生成系统提供了完整的解决方案安全隔离所有代码在完全隔离的环境中运行防止恶意代码影响主机系统多语言支持支持Python、C、Java、Go、JavaScript等20编程语言GPU加速支持Python和CUDA的GPU运行环境在线评测内置多种代码评测数据集如HumanEval、MBPP、CRUXEval等易于集成提供简洁的REST API和Python SDK 快速开始安装与配置1. 安装SandboxFusion Python SDK首先安装SandboxFusion的Python SDKpip install sandbox-fusion2. 配置API端点默认情况下SDK使用环境变量SANDBOX_FUSION_ENDPOINT作为API端点。如果没有设置默认使用http://localhost:8000。您可以通过以下方式设置API端点from sandbox_fusion import set_endpoint # 设置全局端点 set_endpoint(http://your-sandbox-server.com:8080)或者为单个调用指定端点from sandbox_fusion import run_code, RunCodeRequest result run_code( RunCodeRequest(codeprint(Hello SandboxFusion), languagepython), endpointhttp://your-sandbox-server.com:8080 ) 核心API功能介绍运行代码run_coderun_code是SandboxFusion最核心的功能用于安全地执行代码片段from sandbox_fusion import run_code, RunCodeRequest # 运行Python代码 request RunCodeRequest( codeprint(Hello, World!), languagepython, compile_timeout10, # 编译超时时间秒 run_timeout10 # 运行超时时间秒 ) response run_code(request) print(f状态: {response.status}) print(f输出: {response.run_result.stdout}) print(f错误: {response.run_result.stderr})运行Jupyter笔记本run_jupyter对于需要交互式执行的场景可以使用Jupyter模式from sandbox_fusion import run_jupyter, RunJupyterRequest request RunJupyterRequest( codeimport numpy as np\nx np.array([1, 2, 3])\nprint(x * 2), languagepython3 ) response run_jupyter(request) print(f执行状态: {response.status}) print(f单元格输出: {response.cells[0].stdout})提交评测任务submitSandboxFusion支持多种代码评测数据集您可以使用submit函数进行批量评测from sandbox_fusion import submit, SubmitRequest request SubmitRequest( prompt_idhumaneval_python_0, # 评测任务ID codedef add(a, b):\n return a b, languagepython ) result submit(request) print(f评测结果: {result})️ 实际集成示例示例1AI代码生成系统集成以下是一个完整的示例展示如何将SandboxFusion集成到AI代码生成系统中import asyncio from typing import List, Dict from sandbox_fusion import run_concurrent, run_code, RunCodeRequest class AICodeGenerator: def __init__(self, sandbox_endpoint: str None): self.sandbox_endpoint sandbox_endpoint async def generate_and_test(self, prompt: str, num_samples: int 3): 生成代码并测试执行结果 # 1. 使用LLM生成代码 generated_codes await self.generate_code_from_prompt(prompt, num_samples) # 2. 并发执行所有生成的代码 requests [ RunCodeRequest( codecode, languagepython, run_timeout15 ) for code in generated_codes ] # 3. 并发执行代码 results run_concurrent( run_code, args[[req] for req in requests], endpointself.sandbox_endpoint ) # 4. 分析结果 successful_codes [] for code, result in zip(generated_codes, results): if result.status Success: print(f✅ 代码执行成功: {result.run_result.stdout}) successful_codes.append(code) else: print(f❌ 代码执行失败: {result.message}) return successful_codes async def generate_code_from_prompt(self, prompt: str, num_samples: int) - List[str]: 模拟LLM生成代码实际应用中替换为真实的LLM调用 # 这里应该调用实际的LLM API return [ f# {prompt}\ndef solution():\n return Generated code {i} for i in range(num_samples) ]示例2批量代码评测系统如果您需要评测大量代码样本SandboxFusion提供了高效的批量处理能力from sandbox_fusion import submit_safe, SubmitRequest from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor class BatchEvaluator: def __init__(self, max_workers: int 10): self.max_workers max_workers def evaluate_batch(self, samples: List[Dict]) - List[Dict]: 批量评测代码样本 results [] with ThreadPoolExecutor(max_workersself.max_workers) as executor: futures [] for sample in samples: request SubmitRequest( prompt_idsample[prompt_id], codesample[code], languagesample[language] ) future executor.submit( submit_safe, # 使用安全的提交函数失败时返回拒绝结果 request ) futures.append((sample, future)) for sample, future in futures: try: result future.result(timeout60) sample[eval_result] result results.append(sample) except Exception as e: print(f评测失败: {sample[prompt_id]}, 错误: {e}) return results⚙️ 高级配置与优化超时设置对于耗时较长的代码执行可以设置客户端超时from sandbox_fusion import run_code, RunCodeRequest # 设置3秒超时 result run_code( RunCodeRequest( codeimport time; time.sleep(5); print(Done), languagepython ), client_timeout3, # 3秒超时 max_attempts1 # 重试次数 )文件操作支持SandboxFusion支持文件上传和下载这对于需要多文件的项目非常有用import base64 # 创建包含多个文件的请求 request RunCodeRequest( code with open(input.txt, r) as f: content f.read() print(文件内容:, content) with open(output.txt, w) as f: f.write(处理后的内容) , languagepython, files{ input.txt: base64.b64encode(b这是输入文件内容).decode(utf-8) }, fetch_files[output.txt] # 执行后获取的文件 ) result run_code(request) if output.txt in result.files: output_content base64.b64decode(result.files[output.txt]).decode(utf-8) print(f生成的文件内容: {output_content}) 支持的编程语言SandboxFusion支持广泛的编程语言包括语言类别支持的语言执行模式脚本语言Python, NodeJS, TypeScript, PHP, Bash, Lua, R, Perl, Ruby, Julia直接执行编译语言C, C#, Go, Java, Rust, Scala, Kotlin, D编译后执行测试框架pytest (Python), jest (TypeScript), go test (Go), JUnit (Java)测试执行GPU计算Python (GPU), CUDAGPU加速特殊模式Jupyter (Python3), Verilog特殊环境 错误处理与调试常见错误类型编译错误语法错误或编译失败运行时错误代码执行过程中出现的异常超时错误代码执行时间超过限制沙箱错误SandboxFusion系统内部错误错误处理示例from sandbox_fusion import run_code, RunCodeRequest, RunStatus def safe_execute_code(code: str, language: str python): try: request RunCodeRequest( codecode, languagelanguage, compile_timeout10, run_timeout10 ) response run_code(request) if response.status RunStatus.Success: return { success: True, stdout: response.run_result.stdout, stderr: response.run_result.stderr, exit_code: response.run_result.return_code } elif response.status RunStatus.Failed: return { success: False, error_type: execution_failed, message: response.message, stderr: response.run_result.stderr if response.run_result else } else: return { success: False, error_type: sandbox_error, message: response.message } except Exception as e: return { success: False, error_type: client_error, message: str(e) } 性能优化建议1. 并发执行利用run_concurrent函数进行并发执行显著提高处理效率from sandbox_fusion import run_concurrent, run_code, RunCodeRequest # 准备100个代码执行请求 requests [ RunCodeRequest(codefprint(Task {i}), languagepython) for i in range(100) ] # 并发执行默认使用10个线程 results run_concurrent( run_code, args[[req] for req in requests], max_workers20 # 可以调整并发数 )2. 连接池管理对于高并发场景建议使用连接池管理HTTP连接import aiohttp import asyncio from sandbox_fusion import RunCodeRequest async def batch_run_codes(requests: List[RunCodeRequest], endpoint: str): 使用连接池批量执行代码 async with aiohttp.ClientSession() as session: tasks [] for request in requests: task session.post( f{endpoint}/run, jsonrequest.model_dump(), timeoutaiohttp.ClientTimeout(total30) ) tasks.append(task) responses await asyncio.gather(*tasks, return_exceptionsTrue) return responses️ 部署建议本地部署对于开发环境可以使用Docker快速部署# 1. 构建基础镜像 docker build -f ./scripts/Dockerfile.base -t code_sandbox:base . # 2. 构建服务器镜像 sed -i 1s/.*/FROM code_sandbox:base/ ./scripts/Dockerfile.server docker build -f ./scripts/Dockerfile.server -t code_sandbox:server # 3. 运行服务 docker run -d --rm --privileged -p 8080:8080 code_sandbox:server make run-online生产环境部署生产环境建议考虑以下配置资源隔离为每个执行环境分配独立的资源限制负载均衡部署多个SandboxFusion实例并使用负载均衡器监控告警监控服务健康状态和执行成功率日志收集集中收集和分析执行日志 实际应用场景场景1AI编程助手将SandboxFusion集成到AI编程助手中实时验证生成的代码class AICodingAssistant: def __init__(self, llm_client, sandbox_client): self.llm llm_client self.sandbox sandbox_client async def generate_and_execute(self, user_query: str): # 1. 生成代码 generated_code await self.llm.generate_code(user_query) # 2. 在沙箱中执行 result await self.sandbox.run_code(generated_code) # 3. 分析结果并提供反馈 if result[success]: return { code: generated_code, output: result[stdout], suggestions: self.analyze_output(result[stdout]) } else: # 4. 如果执行失败尝试修复 fixed_code await self.llm.fix_code(generated_code, result[error]) return { code: fixed_code, error: result[error], fixed: True }场景2在线编程教育平台为在线编程教育平台提供安全的代码执行环境class OnlineCodeExecutor: def __init__(self): self.supported_languages { python: python, javascript: nodejs, java: java, cpp: cpp } async def execute_student_code(self, student_id: str, code: str, language: str, test_cases: List[Dict]): 执行学生代码并运行测试用例 results [] for test_case in test_cases: # 为每个测试用例创建独立的执行环境 request RunCodeRequest( codecode, languageself.supported_languages[language], stdintest_case[input], run_timeouttest_case.get(timeout, 5) ) result await self.sandbox.run_code_async(request) results.append({ test_case: test_case[name], passed: self.check_output(result, test_case[expected]), output: result.run_result.stdout if result.run_result else , error: result.message if result.status ! Success else }) return { student_id: student_id, total_tests: len(test_cases), passed_tests: sum(1 for r in results if r[passed]), detailed_results: results } 总结SandboxFusion为AI代码生成系统提供了一个强大、安全且易于集成的代码执行环境。通过本文的教程您已经了解了如何快速安装和配置SandboxFusion SDK使用核心API执行代码和评测任务实现高效集成到现有的AI系统中处理各种错误和性能优化无论您是在构建AI编程助手、在线评测系统还是需要安全执行用户提交的代码SandboxFusion都能为您提供可靠的解决方案。开始集成SandboxFusion让您的AI代码生成系统更加强大和安全吧提示更多详细信息和高级功能请参考官方文档docs/official.md 和API源码plugins/ai/【免费下载链接】SandboxFusion项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sa/SandboxFusion创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
双梁正问题 【 torch 实战】（Python代码实现）)
