github/OpenHands
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Simplify workspace mounting with SANDBOX_VOLUMES (#8242)

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Xingyao Wang
2025-05-07 12:15:52 +08:00
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@@ -1,61 +1,59 @@
# Mode sans interface
# Mode Headless
Vous pouvez exécuter OpenHands avec une seule commande, sans démarrer l'application web.
Cela facilite l'écriture de scripts et l'automatisation des tâches avec OpenHands.
Ceci est différent du [Mode CLI](cli-mode), qui est interactif et mieux adapté au développement actif.
C'est différent du [Mode CLI](cli-mode), qui est interactif et plus adapté au développement actif.
## Avec Python
Pour exécuter OpenHands en mode sans interface avec Python,
[suivez les instructions de configuration de développement](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/Development.md),
puis exécutez :
Pour exécuter OpenHands en mode headless avec Python :
1. Assurez-vous d'avoir suivi les [instructions de configuration pour le développement](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/Development.md).
2. Exécutez la commande suivante :
```bash
poetry run python -m openhands.core.main -t "write a bash script that prints hi"
```
Vous devrez vous assurer de définir votre modèle, votre clé API et d'autres paramètres via des variables d'environnement
Vous devrez vous assurer de définir votre modèle, clé API et autres paramètres via des variables d'environnement
[ou le fichier `config.toml`](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/config.template.toml).
## Avec Docker
1. Définissez `WORKSPACE_BASE` sur le répertoire que vous voulez qu'OpenHands modifie :
Pour exécuter OpenHands en mode Headless avec Docker :
```bash
WORKSPACE_BASE=$(pwd)/workspace
```
1. Définissez les variables d'environnement suivantes dans votre terminal :
2. Définissez `LLM_MODEL` sur le modèle que vous voulez utiliser :
- `SANDBOX_VOLUMES` pour spécifier le répertoire auquel OpenHands doit accéder (Ex : `export SANDBOX_VOLUMES=$(pwd)/workspace:/workspace:rw`).
- L'agent travaille dans `/workspace` par défaut, donc montez votre répertoire de projet à cet emplacement si vous souhaitez que l'agent modifie des fichiers.
- Pour les données en lecture seule, utilisez un chemin de montage différent (Ex : `export SANDBOX_VOLUMES=$(pwd)/workspace:/workspace:rw,/path/to/large/dataset:/data:ro`).
- `LLM_MODEL` pour le modèle à utiliser (Ex : `export LLM_MODEL="anthropic/claude-3-5-sonnet-20241022"`).
- `LLM_API_KEY` pour la clé API (Ex : `export LLM_API_KEY="sk_test_12345"`).
```bash
LLM_MODEL="anthropic/claude-3-5-sonnet-20241022"
```
3. Définissez `LLM_API_KEY` sur votre clé API :
```bash
LLM_API_KEY="sk_test_12345"
```
4. Exécutez la commande Docker suivante :
2. Exécutez la commande Docker suivante :
```bash
docker run -it \
--pull=always \
-e SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE=docker.all-hands.dev/all-hands-ai/runtime:0.36-nikolaik \
-e SANDBOX_USER_ID=$(id -u) \
-e WORKSPACE_MOUNT_PATH=$WORKSPACE_BASE \
-e SANDBOX_VOLUMES=$SANDBOX_VOLUMES \
-e LLM_API_KEY=$LLM_API_KEY \
-e LLM_MODEL=$LLM_MODEL \
-e LOG_ALL_EVENTS=true \
-v $WORKSPACE_BASE:/opt/workspace_base \
-v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \
-v ~/.openhands-state:/.openhands-state \
--add-host host.docker.internal:host-gateway \
--name openhands-app-$(date +%Y%m%d%H%M%S) \
docker.all-hands.dev/all-hands-ai/openhands:0.36 \
python -m openhands.core.main -t "write a bash script that prints hi" --no-auto-continue
python -m openhands.core.main -t "write a bash script that prints hi"
```
Le paramètre `-e SANDBOX_USER_ID=$(id -u)` est transmis à la commande Docker pour s'assurer que l'utilisateur du sandbox correspond aux permissions de l'utilisateur hôte. Cela empêche l'agent de créer des fichiers appartenant à root dans l'espace de travail monté.
## Configurations avancées du mode Headless
Pour voir toutes les options de configuration disponibles pour le mode headless, exécutez la commande Python avec l'option `--help`.
### Journaux supplémentaires
Pour que le mode headless enregistre toutes les actions de l'agent, exécutez dans le terminal : `export LOG_ALL_EVENTS=true`