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# Serverless Sandboxes

> Des environnements de calcul isolés à la demande, que vous pouvez créer, utiliser et supprimer depuis Python avec W&B Serverless Sandboxes.

<Warning>
  Serverless Sandboxes est en préversion publique.
</Warning>

Serverless Sandboxes vous offre des environnements de calcul isolés à la demande, que vous pouvez créer, utiliser et supprimer avec Python.

Serverless Sandboxes repose sur la bibliothèque CoreWeave Sandbox. Pour la référence de l’API sous-jacente et la documentation de la bibliothèque, voir la [documentation CoreWeave Sandbox](https://docs.coreweave.com/products/coreweave-sandbox).

<div id="how-it-works">
  ## Fonctionnement
</div>

Un *sandbox* est un environnement de calcul isolé. Vous pouvez le [créer](/fr/sandboxes/create-sandbox), [y exécuter des commandes](/fr/sandboxes/run-commands), puis l’arrêter une fois le traitement terminé. Chaque sandbox s’exécute dans son propre conteneur, avec son propre système de fichiers, son propre réseau et son propre espace de processus.

W\&B authentifie votre identité lorsque vous créez et gérez des sandboxes. Pour utiliser W\&B ou Weave dans un sandbox, transmettez votre clé API via le [W\&B Secrets Manager](/fr/platform/secrets#manage-access-to-secrets) ou des variables d’environnement. Voir [Secrets](/fr/sandboxes/secrets) pour plus d’informations sur l’utilisation des secrets dans les sandboxes.

Un sandbox passe par [plusieurs états au cours de son cycle de vie](/fr/sandboxes/lifecycle). Lorsqu’un conteneur est en cours d’exécution, vous pouvez [y exécuter des commandes](/fr/sandboxes/run-commands).

[Lisez, écrivez et montez en lecture seule](/fr/sandboxes/file-access) des fichiers dans le sandbox et depuis celui-ci. Par exemple, vous pouvez lire un script Python à exécuter, écrire des journaux ou des résultats, ou monter en lecture seule un répertoire de données auquel le sandbox peut accéder.

Utilisez une *session* pour gérer plusieurs sandboxes qui partagent une configuration. Lorsqu’une session se ferme, tous les sandboxes qu’elle contient sont arrêtés automatiquement. Voir [Gérer plusieurs sandboxes](/fr/sandboxes/create-sandbox#create-multiple-sandboxes-with-a-session) pour plus de détails.

<div id="basic-usage">
  ## Utilisation de base
</div>

Suivez ces étapes pour créer un sandbox et y exécuter une commande :

1. Installez le SDK Python W\&B (`wandb`) et les dépendances du sandbox serverless avec la commande suivante :
   ```bash theme={null}
   pip install wandb[sandbox]
   ```

2. Connectez-vous à W\&B avec la commande CLI [`wandb login`](/fr/models/ref/cli/wandb-login). Lorsque vous y êtes invité, fournissez votre clé API pour authentifier votre identité et accéder à votre compte W\&B :

   ```bash theme={null}
   wandb login
   ```

3. Copiez-collez l’extrait de code suivant dans un fichier Python, puis exécutez-le. L’extrait de code effectue les opérations suivantes :

   1. Créez un sandbox avec [`Sandbox.run()`](https://docs.coreweave.com/products/coreweave-sandbox/client/ref/core/sandbox#run).
   2. Exécutez la commande `echo "Hello from Serverless Sandboxes!"` dans le sandbox à l’aide de la méthode [`Sandbox.exec()`](https://docs.coreweave.com/products/coreweave-sandbox/client/ref/core/sandbox#exec).
   3. Affichez la sortie dans la console à l’aide de l’objet `Process` renvoyé par `Sandbox.exec()`.

   ```python show lines title="hello_sandbox.py" theme={null}
   from wandb.sandbox import Sandbox

   with Sandbox.run() as sandbox:
       process = sandbox.exec(["echo", "Hello from Serverless Sandboxes!"]).result()
       print(process.stdout)
   ```

   Vous devriez voir le message `Hello from Serverless Sandboxes!` s’afficher dans la console.

   Le sandbox s’arrête automatiquement à la sortie du gestionnaire de contexte (le bloc `with`). Pour plus d’informations sur le cycle de vie et les états du sandbox, voir [Cycle de vie des sandboxes](/fr/sandboxes/lifecycle).

<div id="serverless-sandboxes-tutorials">
  ## Tutoriels Serverless Sandboxes
</div>

Pour des exemples plus détaillés, voir :

* [Tutoriel : invoquer un agent dans un Serverless Sandbox](/fr/sandboxes/invoke-agent-sandbox-tutorial)
* [Tutoriel : entraîner un modèle PyTorch dans un Serverless Sandbox](/fr/sandboxes/mltrain-in-sandbox-tutorial)