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SandboxFusion

SandboxFusion ist ein Open-Source-Projekt aus der Kategorie KI-Agenten von bytedance (bytedance/SandboxFusion auf GitHub). Es hat 1.072 Sterne auf GitHub und 103 Forks, wird unter der Lizenz Apache-2.0 veröffentlicht und wurde zuletzt am 14. Juli 2026 auf GitHub aktualisiert.

ByteDance's SandboxFusion: a secure sandbox for running and judging LLM-generated code in 20+ languages.

★ 1,1 Tsd. Sterne⑂ 103 ForksApache-2.0aktualisiert Jul 2026
▦ Visual — das README dieses Projekts enthält keinen einbettbaren Screenshot,
darum hier ein Platzhalter. Die Anleitung unten ist trotzdem vollständig.
// projektdaten

Projektdaten

GitHub-Sterne
1.072
Forks
103
Lizenz
Apache-2.0
Zuletzt auf GitHub aktualisiert
14. Juli 2026
Kategorie
KI-Agenten
Eintragstyp
Vollständige Installationsanleitung
Offizielle Website
Official site
// so funktioniert es

So funktioniert es

  1. Clarify your goal

    Decide whether you need just code execution or the full online-judge evaluation datasets, and which languages your workloads use.

  2. Get the project

    Clone the repository and build the base and server Docker images, or set up the manual Conda and Poetry environment.

  3. Install and configure

    Adjust the server image's base reference as documented and start the sandbox container.

  4. Run your first task

    Send code-execution or judging requests to the local service and integrate it into your evaluation or RL pipeline.

// funktionen

Warum es so beliebt ist

Multi-language code runner

Runs and returns results for snippets across Python, C++, C#, Go, Java, Node.js, TypeScript, Rust, and many more languages, with pytest, go test, JUnit, and Jest support and Jupyter-mode execution.

GPU execution modes

Supports CUDA and Python GPU workloads in addition to CPU execution.

Online judge for known datasets

Implements evaluation for datasets such as HumanEval, MultiPL-E, CodeContests, MBPP, MBXP, MHPP, CRUXEval, NaturalCodeBench, PAL-Math, and verilog-eval.

Docker-first deployment

Documented two-image Docker build (base plus server) with host-network mode keeping the service local-only by default.

Per-language runtime installers

Runtime folders contain install scripts so you can add or trim language support, for example the Python runtime.

Development tooling

Make targets cover running with hot reload, the full test suite, individual test cases with debugging, and code formatting.

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// selbst ausführen

Führe es selbst aus

  1. Clone the repository

    Get the sandbox source and its Docker scripts.

    git clone https://github.com/bytedance/SandboxFusion.git
    cd SandboxFusion
  2. Build the Docker images

    Build the base image, point the server Dockerfile at it, then build the server image, exactly as the README documents.

    docker build -f ./scripts/Dockerfile.base -t code_sandbox:base .
    sed -i '1s/.*/FROM code_sandbox:base/' ./scripts/Dockerfile.server
    docker build -f ./scripts/Dockerfile.server -t code_sandbox:server .
  3. Run the sandbox service

    Host-network mode keeps it reachable only at 127.0.0.1:8080 on Linux.

    docker run -d --rm --network host code_sandbox:server
// anwendungsfälle

Was du damit bauen kannst

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// häufige fragen

Häufige Fragen

Who maintains it?

It is maintained by ByteDance's Seed foundation code team on GitHub.

Is it free to use?

Yes, it is Apache-2.0 licensed and free to self-host; you provide the compute it runs on.

Does it need a paid API key?

No API key is needed; SandboxFusion is infrastructure that runs code for your own evaluation or training pipelines.

How does it compare to a well-known alternative?

Simple subprocess execution is unsafe and single-language; SandboxFusion is a purpose-built, multi-language sandbox service with judging for standard code datasets built in.

How do I get started?

Clone the repo, build the two Docker images as documented, and run the server container; the service binds to 127.0.0.1:8080.

// weiter entdecken

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