GoSuda

Rychlá izolovaná prostředí Docker pro rollouty AI agentů při učení s posilováním pomocí gvx

By Lemon Mint views ...

Úzké hrdlo zabezpečení a infrastruktury v RL rolloutech kódujících agentů

Trénování a vyhodnocování agentů pro softwarové inženýrství napříč benchmarky a frameworky pro reinforcement learning (RL), jako jsou SWE-bench, SWE-ReX, R2E-Gym, SWE-Gym, Verl a OpenHands, vyžaduje spouštění tisíců souběžných rolloutů nedůvěryhodného kódu generovaného LLM. V reálných úlohách softwarového inženýrství agent nejen upravuje textové soubory: spouští docker build, zprovozňuje databáze a mikroslužby pomocí docker compose, provádí sady integračních testů a kontroluje logy kontejnerů.

Při škále rolloutů (128 až 1 024 souběžných epizod na jeden cluster) narází stávající kontejnerová infrastruktura na čtyři systémová bezpečnostní a výkonnostní úzká hrdla:

  1. Zámková kontence hostitelského dockerd a únik stavu: Nasměrování stovek souběžných RL workerů na jediný host /var/run/docker.sock dává každému agentovi přístup ekvivalentní rootovi k démonu hostitele, serializuje extrakci vrstev obrazů, vyčerpává podsítě docker0, vyvolává chyby Another app is currently holding the xtables lock v iptables hostitele a napříč epizodami zanechává osiřelé kontejnery.
  2. Únik z kontejneru u privilegovaného DinD: Spouštění standardních kontejnerů docker:dind vyžaduje --privileged (CAP_SYS_ADMIN), což nechráněným RL rolloutům zpřístupňuje surová bloková zařízení hostitele, cgroup release agenty a jaderné moduly.
  3. Omezení hardwarové virtualizace (/dev/kvm): MicroVM runtime (Firecracker, QEMU, Kata Containers) čistě izolují vnitřní jádra, ale vyžadují /dev/kvm. Standardní pody Kubernetes bez vnořené virtualizace, bare-metal cloudové instance, kde je KVM vypnuto, a stávající sandboxy gVisor (runsc) nemohou spouštět microVM KVM.
  4. Pomalý reset epizody (env.reset()): Spuštění nového prostředí docker:dind a stahování nebo rozbalování základních obrazů pro každou RL epizodu trvá 10 až 60 sekund, takže GPU trénovací workery nečinně čekají na resety prostředí.

gvx (CLI rungv a Go SDK z.gfire.dev/gvx/pkg/gvx) poskytuje bezpečný rollout runtime s obrannou hloubkou, který řeší všechna čtyři úzká hrdla. Každé prostředí rolloutu běží jako jediný neprivilegovaný, samozamykající se uživatelský proces (izolovaný jaderem gVisor Sentry od Googlu, balíčkem pkg/hostlockdown a netstack v paměti), jehož celý stav /var/lib/docker se nachází uvnitř jediného copy-on-write souboru .ext4 (ext4lite).

Bezpečnost bez privilegií pro nedůvěryhodné rollouty agentů: Každá epizoda gvx uzamkne svůj vlastní hostitelský proces OS dříve, než spustí hostující kód (PR_SET_NO_NEW_PRIVS + BPF seccomp na Linuxu, Seatbelt deny default na macOS, Restricted Token + Job Object na Windows). I když RL agent spustí docker run --privileged nebo destruktivní příkazy rm -rf / uvnitř své epizody, tyto operace zůstávají přísně omezeny na uživatelské jádro Sentry dané epizody a její efemérní svazek souboru .ext4.


Architektura rolloutů: paralelní neprivilegované instance + reflink snapshoty

V gvx je každý rollout worker běžný neprivilegovaný proces OS se svým vlastním jádrem gVisor Sentry, vlastním uživatelským netstack (10.0.2.15/24) a vlastním blokovým svazkem ext4lite (ep-N.ext4), přičemž sdílí jen pro čtení určenou, obsahově adresovatelnou cache obrazů erofs OCI v page cache hostitele.

Architektura paralelního RL rolloutu agentů s gvx

Proč svazky ext4lite v jediném souboru mění ekonomiku resetů RL

Protože filesystém ext4lite ukládá celý svazek ext4 s žurnálem JBD2 (včetně adresářů vrstev overlayfs Dockeru, rozšířených atributů trusted.overlay.*, whiteout device nodes a metadat obrazů) uvnitř jediného běžného souboru hostitele, správa životního cyklu epizody se stává jedinou operací nad souborem:

  1. 100milisekundový env.reset() pomocí cp --reflink=always:
    • Jednou sestavíte soubor golden-docker.ext4, který obsahuje předem stažené základní obrazy (python:3.11, postgres:16, redis:7 nebo obrazy základů specifické pro úlohy SWE-bench).
    • Na začátku každé RL epizody příkaz cp --reflink=always golden-docker.ext4 ep-0042.ext4 (na XFS, Btrfs, ZFS nebo macOS APFS) vytvoří nezávislý klon Copy-on-Write za méně než 100 milisekund, aniž by kopíroval podkladové bloky disku.
    • Dodatečné místo na disku zabírají pouze 4 KiB bloky, které byly během dané epizody změněny.
  2. Úklid bez zbytků (env.close()):
    • Ukončení procesu rungv (sb.Close() v Go) a odlinkování ep-0042.ext4 uvolní 100 % procesů, síťových socketů, připojení a úložiště epizody za ~10 milisekund. Nic se nikdy nepřipojí do mount table jádra hostitele ani se nezaregistruje v cgroup hostitele.

Postup krok za krokem: zlatý snapshot .ext4 a rychlý reset epizody

Příkaz rungv můžete nainstalovat na každý uzel rollout workeru buď stažením prebuilt binárky s atestací SLSA z GitHub Releases (gh attestation verify rungv-v0.2.0-linux-amd64.tar.gz --repo gfire-sigs/gvx --signer-workflow gfire-sigs/gvx/.github/workflows/release.yml --deny-self-hosted-runners), nebo spuštěním CGO_ENABLED=0 go install z.gfire.dev/gvx/cmd/rungv@latest.

Krok 1: Jednorázově vytvořte zlatý svazek docker:dind

 1mkdir -p /srv/rl-snapshots /srv/rl-episodes
 2
 3# 1. Spusťte seed instanci docker:dind založenou na golden-docker.ext4
 4rungv run \
 5  -p unix:/srv/rl-snapshots/seed.sock:2375 \
 6  --mount type=volume,src=/srv/rl-snapshots/golden-docker.ext4,dst=/var/lib/docker \
 7  -e DOCKER_TLS_CERTDIR= \
 8  docker:dind --tls=false &
 9SEED_PID=$!
10
11# 2. Předpřipravte základní obrazy a cache sestavení uvnitř golden-docker.ext4
12export DOCKER_HOST="unix:///srv/rl-snapshots/seed.sock"
13until docker info >/dev/null 2>&1; do sleep 0.5; done
14
15docker pull python:3.11-slim
16docker pull redis:7-alpine
17docker pull postgres:16-alpine
18
19# 3. Ukončete seed instanci elegantně, aby ext4lite provedl flush a kompaktaci obrazu
20kill -INT $SEED_PID
21wait $SEED_PID

Krok 2: Spusťte paralelní RL epizody během 100 milisekund

Každý paralelní rollout worker klonuje golden-docker.ext4 pomocí reflinku a spustí izolovanou instanci docker:dind, ve které jsou všechny obrazy již přítomny v /var/lib/docker:

 1EPISODE_ID="ep-0042"
 2SOCK="/srv/rl-episodes/${EPISODE_ID}.sock"
 3
 4# Okamžitý klon Copy-on-Write (~100 ms na XFS/Btrfs/APFS)
 5cp --reflink=always \
 6  /srv/rl-snapshots/golden-docker.ext4 \
 7  "/srv/rl-episodes/${EPISODE_ID}.ext4"
 8
 9# Spuštění izolované neprivilegované epizody se 4 GiB RAM a 2 CPU
10rungv run \
11  -m 4g --cpus 2 \
12  -p "unix:${SOCK}:2375" \
13  --mount "type=volume,src=/srv/rl-episodes/${EPISODE_ID}.ext4,dst=/var/lib/docker" \
14  -e DOCKER_TLS_CERTDIR= \
15  docker:dind --tls=false &
16EP_PID=$!
17
18export DOCKER_HOST="unix://${SOCK}"
19until docker info >/dev/null 2>&1; do sleep 0.2; done
20
21# Uvnitř rollout workeru jsou obrazy okamžitě dostupné bez stahování ze sítě
22docker images
23
24# Ukončení epizody po výpočtu odměny (~10 ms)
25kill -KILL $EP_PID
26rm -f "/srv/rl-episodes/${EPISODE_ID}.ext4" "${SOCK}"

Programatický pool rolloutů pomocí Go SDK z.gfire.dev/gvx/pkg/gvx

Pokud je váš RL environment server nebo evaluační harness napsán v Go (nebo volá rollout daemon v Go přes gRPC), můžete paralelní epizody kontejnerů spravovat přímo prostřednictvím z.gfire.dev/gvx/pkg/gvx:

 1package main
 2
 3import (
 4	"bytes"
 5	"context"
 6	"fmt"
 7	"log"
 8	"os"
 9	"os/exec"
10	"path/filepath"
11	"time"
12
13	"z.gfire.dev/gvx/pkg/gvx"
14)
15
16func runEpisode(ctx context.Context, goldenExt4, scratchDir string, epID int) error {
17	epExt4 := filepath.Join(scratchDir, fmt.Sprintf("ep-%04d.ext4", epID))
18	defer os.Remove(epExt4)
19
20	// 1. Klonování golden ext4lite svazku pomocí reflinku
21	cpCmd := exec.CommandContext(ctx, "cp", "--reflink=always", goldenExt4, epExt4)
22	if err := cpCmd.Run(); err != nil {
23		return fmt.Errorf("clone golden volume: %w", err)
24	}
25
26	// 2. Nastavení časového limitu epizody podle nástěnných hodin
27	epCtx, cancel := context.WithTimeout(ctx, 2*time.Minute)
28	defer cancel()
29
30	var stdout, stderr bytes.Buffer
31	sb, err := gvx.New(epCtx, gvx.Config{
32		Platform:               gvx.PlatformAuto,
33		NetworkMode:            gvx.NetModeNAT,
34		NetRaw:                 true,
35		AllowPacketSocketWrite: true,
36		AllowSUID:              true,
37		OCIImage:               "docker:dind",
38		Entrypoint:             []string{"sh", "-c"},
39		EntrypointSet:          true,
40		Cmd: []string{
41			"dockerd-entrypoint.sh --tls=false >/var/log/dockerd.log 2>&1 & " +
42				"until docker info >/dev/null 2>&1; do sleep 0.2; done && " +
43				"docker run --rm python:3.11-slim python -c 'print(6 * 7)'",
44		},
45		Envv: []string{"DOCKER_TLS_CERTDIR="},
46		Mounts: []gvx.Mount{
47			{
48				Kind:      gvx.MountVolume,
49				ImagePath: epExt4,
50				GuestPath: "/var/lib/docker",
51			},
52		},
53		Resources: gvx.Resources{
54			MemoryBytes: 4 << 30, // limit 4 GiB
55			CPUMillis:   2000,    // 2,0 CPU
56		},
57		Stdout: &stdout,
58		Stderr: &stderr,
59	})
60	if err != nil {
61		return fmt.Errorf("init episode %d: %w", epID, err)
62	}
63	defer sb.Close()
64
65	exitCode, err := sb.Run(epCtx)
66	if err != nil {
67		return fmt.Errorf("run episode %d: %w", epID, err)
68	}
69
70	log.Printf("episode %d finished: exit=%d stdout=%q", epID, exitCode, stdout.String())
71	return nil
72}
73
74func main() {
75	ctx := context.Background()
76	if err := runEpisode(ctx, "/srv/rl-snapshots/golden-docker.ext4", "/srv/rl-episodes", 1); err != nil {
77		log.Fatal(err)
78	}
79}

Srovnání běhových prostředí pro sandboxy RL agentů

Metrika / požadavekSdílený hostitelský dockerdPrivilegovaný docker:dindFirecracker / KVM MicroVMStandardní gVisor (runsc)gvx (rungv / pkg/gvx)
Vyžaduje root hostitele nebo --privilegedAno (docker.sock = root)Ano (--privileged)Potřebuje /dev/kvm + nastavení TAPAno (nebo userns + mount)Ne (jediný neprivilegovaný proces)
Funguje uvnitř neprivilegovaných K8s Podů / stávajícího runscNeNeNe (bez /dev/kvm)Selhává (EBUSY u vnořeného seccomp)Ano (automatický záložní futex loop)
Podporuje vnitřní docker build a docker composeSdílí démona hostiteleAnoAnoSelhává bez ladění hostitelského DinDAno (overlayfs na ext4lite)
Síťová izolace na úrovni epizodySdílený docker0 / zámek xtablesOddělený namespaceOddělená NIC VMOddělený netnsIzolovaný netstack v procesu
Latence resetu teplé epizody (env.reset())5 s až 30 s (prune kontejnerů/svazků)10 s až 60 s (studený démon)~150 ms (snapshot VM)5 s až 20 s~100 ms (cp --reflink=always .ext4)
Lokální vývoj napříč platformami (Windows / macOS / Linux)Vyžaduje VM s LinuxemVyžaduje VM s LinuxemPouze Linux KVMPouze LinuxNativně na Windows, macOS a Linuxu

Další čtení v této sérii

  1. gvx: Spouštění kontejnerů Linuxu, Dockeru a Kubernetes v jediném neprivilegovaném procesu: Kompletní architektonický průvodce gvx napříč Windows (whpx, systrap), macOS (hvf) a Linuxem (systrap).
  2. Spouštění Dockeru, docker build a docker compose bez rootu nebo user namespaces: Rychlý třikrokový návod pro bootstrap a řešení potíží, když jsou blokovány sudo, unshare(CLONE_NEWUSER), mount(2) a /dev/fuse.
  3. Docker-in-Docker uvnitř gVisor a vnořených sandboxů s gvx: Hloubková analýza toho, proč docker.io a vnořený runsc selhávají uvnitř gVisor (runsc) a jak gvx přechází na záložní futex loop _RUN_SYSCALL_LOOP při EBUSY.
  4. Rychlá izolovaná Docker prostředí pro RL rollouty AI agentů s gvx (tento příspěvek)