تنفيذ أكواد الذكاء الاصطناعي بأمان باستخدام Daytona SDK: دليل شامل

يقدم هذا الدليل الشامل خطوات عملية للاستفادة من بيئة Daytona الآمنة لتنفيذ أكواد Python غير موثوقة أو مُولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي داخل بيئة Notebook بشكل آمن. سنبدأ بخطوات إنشاء Sandbox أساسية وتنفيذ أكواد بسيطة، ثم نتعمق في معالجة البيانات باستخدام مكتبة Pandas، بالإضافة إلى عمليات الملفات مثل قراءة وكتابة ملفات JSON، وتنفيذ أجزاء أكواد معقدة مُولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي مثل الدوال المتكررة وخوارزميات الفرز. سنتناول أيضاً تنفيذ المهام المتوازية عبر عدة Sandboxes، مع توضيح إجراءات التنظيف الصحيحة لضمان إدارة جميع الموارد والتخلص منها بشكل صحيح.

1. الإعداد والبدء

سنبدأ بتثبيت واستيراد مكتبة Daytona SDK (إن لم تكن مثبتة مسبقاً)، ثم نقوم بتهيئة فئات Daytona الأساسية (Daytona، DaytonaConfig، و CreateSandboxParams) لتكوين وإنشاء Sandboxes Python آمنة. كما سنستورد أدوات مساعدة قياسية مثل os، time، و json للاستخدام داخل هذه الـ Sandboxes.

import os
import time
import json
from typing import List, Dict, Any
try:
    import daytona_sdk
except ImportError:
    print("Installing Daytona SDK...")
    !pip install daytona-sdk
import daytona_sdk
from daytona_sdk import Daytona, DaytonaConfig, CreateSandboxParams

2. إنشاء Sandbox أساسي وتنفيذ الكود

في هذا المثال، سننشئ Sandbox أساسيًا ونُنفذ فيه شفرة بسيطة.

class DaytonaTutorial:
    """دليل شامل لاستخدام Daytona SDK - منصة تنفيذ أكواد الذكاء الاصطناعي الآمنة"""
    def __init__(self, api_key: str):
        """تهيئة عميل Daytona"""
        self.config = DaytonaConfig(api_key=api_key)
        self.daytona = Daytona(self.config)
        self.sandboxes: List[Any] = []

    def basic_sandbox_demo(self):
        """مثال 1: إنشاء Sandbox أساسي وتنفيذ الكود"""
        print(" مثال 1: عمليات Sandbox أساسية")
        print("-" * 40)
        try:
            sandbox = self.daytona.create(CreateSandboxParams(language="python"))
            self.sandboxes.append(sandbox)
            print(f" تم إنشاء Sandbox: {sandbox.id}")
            code = 'print("Hello from Daytona Sandbox!")nprint(f"2 + 2 = {2 + 2}")'
            response = sandbox.process.code_run(code)
            if response.exit_code == 0:
                print(f" المخرجات: {response.result}")
            else:
                print(f" خطأ: {response.result}")
        except Exception as e:
            print(f" خطأ في المثال الأساسي: {e}")

شرح المثال:

• يتم إنشاء Sandbox باستخدام self.daytona.create().
• يتم تنفيذ الكود باستخدام sandbox.process.code_run().
• يتم التحقق من رمز الخروج (exit_code) لتحديد نجاح أو فشل التنفيذ.

3. معالجة البيانات في بيئة معزولة

سنوضح هنا كيفية معالجة البيانات باستخدام مكتبة Pandas داخل Sandbox معزول.

    def data_processing_demo(self):
        """مثال 2: معالجة البيانات في بيئة معزولة"""
        # ... (كود مشابه للمثال السابق مع إضافة تثبيت Pandas وتنفيذ كود معالجة البيانات) ...

4. عمليات الملفات داخل Sandbox

هذا القسم يوضح كيفية إجراء عمليات الملفات (قراءة، كتابة) داخل Sandbox.

    def file_operations_demo(self):
        """مثال 3: عمليات الملفات داخل Sandbox"""
        # ... (كود مشابه للمثال السابق مع إضافة كود قراءة وكتابة ملف JSON) ...

5. تنفيذ أكواد مُولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي

سنُنفذ هنا أمثلة على أكواد مُولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي، مثل خوارزميات الفرز والدوال المتكررة.

    def ai_code_execution_demo(self):
        """مثال 4: تنفيذ أكواد مُولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي"""
        # ... (كود مشابه للمثال السابق مع أمثلة على أكواد الذكاء الاصطناعي) ...

6. التنفيذ المتوازي

سنوضح هنا كيفية تنفيذ مهام متوازية عبر عدة Sandboxes.

    def parallel_execution_demo(self):
        """مثال 5: Sandboxes متعددة للتنفيذ المتوازي"""
        # ... (كود مشابه للمثال السابق مع تنفيذ مهام متوازية) ...

7. تنظيف الموارد

من المهم تنظيف الموارد بعد الانتهاء من استخدامها.

    def cleanup_sandboxes(self):
        """تنظيف جميع Sandboxes المُنشأة"""
        # ... (كود مشابه للمثال السابق مع تنظيف الـ Sandboxes) ...

8. الدالة الرئيسية (main)

تحتوي الدالة الرئيسية على تعليمات الإعداد وتشغيل الدليل.

def main():
    # ... (كود مشابه للمثال السابق مع تعليمات الإعداد) ...

9. الخاتمة

يوفر هذا الدليل فهمًا شاملاً لقدرات Daytona الأساسية، بما في ذلك إنشاء Sandboxes Python معزولة، وإجراء معالجات بيانات آمنة، وإدارة مدخلات/مخرجات الملفات، وتشغيل أكواد عشوائية أو مُولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي، وتنسيق أحمال العمل المتوازية، مع الحفاظ على فصل صارم عن النظام المضيف. تُبرز إجراءات التنظيف أهمية نظافة الموارد في سير العمل طويل الأمد. باستخدام هذه المهارات الأساسية، يمكن للمستخدمين دمج Daytona بثقة في خطوط أنابيب التعلم الآلي الأكبر، أو أطر عمل الاختبار الآلي، أو أي سيناريو يتطلب تنفيذًا آمنًا للكود الديناميكي.

المصدر: MarkTechPost