Monocore 开源项目最佳实践教程

Monocore 开源项目最佳实践教程

monocore a self-hosted solution for running ai-generated code in a sandbox 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mon/monocore

1. 项目介绍

Monocore 是一个旨在安全执行不可信用户或 AI 代码的开源项目。它结合了多种技术的优点，为用户提供了一种既安全又高效的代码执行环境。Monocore 通过使用真正的虚拟机隔离，实现了与其他执行环境相比更为安全的代码执行。此外，它支持 OCI 标准容器镜像，易于与现有的容器技术集成，并且具备 AI 集成能力，适用于需要执行 AI 代码的场景。

2. 项目快速启动

安装 Monocore 服务器

首先，需要安装 Monocore 服务器。可以从以下命令开始：

curl -sSL https://get.microsandbox.dev | sh

然后启动服务器：

msb server start --dev

安装 SDK

根据你的开发语言，选择合适的 SDK 进行安装：

• Python

  pip install microsandbox
  

• JavaScript

  npm install microsandbox
  

• Rust

  cargo add microsandbox
  

执行代码

Monocore 提供了多种沙箱环境类型，以适应不同的执行需求。以下是使用 Python 和 JavaScript 语言的代码执行示例：

• Python

  import asyncio
  from microsandbox import PythonSandbox
  
  async def main():
      async with PythonSandbox.create(name="test") as sb:
          exec = await sb.run("name = 'Python'")
          exec = await sb.run("print(f'Hello {name}!')")
          print(await exec.output())
  
  asyncio.run(main())
  

• JavaScript

  import { NodeSandbox } from "microsandbox";
  
  async function main() {
      const sb = await NodeSandbox.create({ name: "test" });
      try {
          let exec = await sb.run("var name = 'JavaScript'");
          exec = await sb.run("console.log(`Hello ${name}!`)");
          console.log(await exec.output());
      } finally {
          await sb.stop();
      }
  }
  
  main().catch(console.error);
  

第一次运行代码时，可能会花费一些时间下载沙箱镜像，但之后将大大加快运行速度。

3. 应用案例和最佳实践

案例一：沙箱执行用户提交的代码

在处理用户提交的代码时，使用 Monocore 的沙箱环境可以避免恶意代码对系统造成危害。通过在沙箱中执行代码，可以有效隔离潜在的威胁。

最佳实践

• 确保沙箱环境的配置符合执行需求。
• 对执行的结果进行适当的验证和检查。
• 定期更新沙箱环境，以确保安全性。

4. 典型生态项目

Monocore 作为安全执行代码的解决方案，可以与多种开源项目集成，例如：

• AI 代码执行环境：与机器学习框架（如 TensorFlow、PyTorch）集成，为 AI 开发者提供安全的代码执行环境。
• 在线编程平台：为在线编程平台提供安全的代码执行后端，保护平台不受恶意代码攻击。

通过这些典型应用，Monocore 旨在为开源社区提供更广泛的安全执行代码的解决方案。

monocore a self-hosted solution for running ai-generated code in a sandbox 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mon/monocore