1. 项目概述这不是又一个“沙箱”概念而是AI工程化落地的实操锚点OpenSandbox 1.1.0 这个名字一出来很多人的第一反应是“又一个沙箱不就是容器隔离资源限制那套”——我最初也这么想直到把源码拉下来、跑通第一个模型推理任务、翻完它的 release note 和 CONTRIBUTING.md才意识到阿里这次真不是在凑开源KPI。它没用 fancy 的名字包装也没堆砌一堆“支持多模态”“内置LLM编排”的虚词而是老老实实把“版本号怎么管”这个被90% AI平台忽略的细节当核心功能做了。你可能觉得“版本号管理”太基础但现实是你在生产环境部署一个 Llama3-8B 模型用 v1.2.3 的 tokenizer却加载了 v1.3.0 的权重文件结果 token 对不上输出全是乱码或者团队里三个人各自 clone 了不同 commit 的 model zoo训练脚本跑出来的指标根本没法横向对比。OpenSandbox 1.1.0 把模型、预处理逻辑、后处理函数、甚至 CUDA kernel 编译参数全部打上不可篡改的语义化版本标签并强制要求所有 pipeline step 必须声明其依赖的精确版本组合。这不是炫技是把 AI 工程从“能跑通”推向“可复现、可审计、可回滚”的关键一步。它用 C# 实现不是为了标新立异而是因为 .NET 生态在工业控制、边缘设备、金融终端这些对确定性要求极高的场景里有大量成熟、稳定、经过十年以上压力验证的组件比如 NLog 日志、Serilog 结构化日志、Microsoft.Extensions.DependencyInjection 容器而 OpenSandbox 正是瞄准了这些“不能出错”的真实战场。如果你正在为模型上线后指标漂移头疼为跨团队协作时环境不一致扯皮或者正被客户问“你们说的‘已修复’具体是哪个 commit 修复的”那 OpenSandbox 1.1.0 就不是可选项而是你现在最该花两小时搭起来验证的基础设施。2. 核心设计思路拆解为什么是 C#为什么版本号成了头等大事2.1 选 C# 不是情怀是算出来的确定性账看到“阿里开源 C# 项目”很多人下意识会疑惑Python 不是 AI 主流吗Go 不是云原生标配吗为什么选 C#这背后是一笔非常务实的工程账而不是语言偏好。我拿三个真实场景来算第一Windows 工业客户端兼容性。某汽车零部件厂的质检系统运行在车间工控机上OS 是 Windows 10 LTSC不允许装 Python 环境安全策略但 .NET Framework 4.8 是预装的。他们要用 YOLOv8 做焊点缺陷识别之前用 Python PyInstaller 打包每次更新模型都要重新签名、走审批流程平均耗时 3 天。换成 OpenSandbox 后直接编译成单个 .exe签名一次后续只更新模型 bundle带版本哈希审批时间压缩到 2 小时。C# 的 AOT 编译通过 .NET 6 的dotnet publish -p:PublishTrimmedtrue -p:PublishReadyToRuntrue生成的二进制体积比 Python 打包小 60%启动快 3 倍这对需要秒级响应的产线质检至关重要。第二内存与 GC 可预测性。在金融高频交易信号生成场景中一个基于 LSTM 的实时风控模型要求端到端延迟 5ms。Python 的 GIL 和不可控的 GC 暂停哪怕只是几毫秒都可能导致订单丢失。C# 的SpanT和MemoryT提供了零拷贝的内存操作配合GC.TryStartNoGCRegion可以在关键路径上禁用 GC实测将 P99 延迟从 8.2ms 稳定压到 4.7ms。OpenSandbox 的ModelExecutor类里所有 tensor 数据流转都基于ReadOnlyMemoryfloat避免了不必要的数组分配和 GC 压力。第三企业级依赖治理能力。.csproj文件天然支持PackageReference的精确版本锁定Version1.2.3/Version且 NuGet 仓库包括阿里云私有 NuGet 源的依赖解析算法比 pip 更严格不会出现“pip install torch2.0.0 却偷偷装了 torchvision0.15.2”这种隐式升级。OpenSandbox 的sandbox.config.json里每个模型组件都声明了runtimeDependencies例如{ modelId: resnet50-v2-202403, runtimeDependencies: [ { package: Microsoft.ML.OnnxRuntime, version: 1.16.3 }, { package: System.Drawing.Common, version: 6.0.0 } ] }构建时OpenSandbox 的DependencyValidator会调用dotnet list package --include-transitive生成完整的依赖树快照并与sha256校验和绑定。这意味着当你在测试环境验证通过的 bundle部署到生产环境时如果某个底层库比如 ONNX Runtime的 patch 版本被意外升级系统会在加载时直接报错DependencyMismatchException而不是让你等到线上出现诡异的精度下降才去排查。所以C# 不是“替代 Python”而是补上了 Python 在确定性、嵌入式、企业合规场景下的短板。OpenSandbox 的定位很清晰它不是要取代 Jupyter Notebook 上的模型探索而是要成为那个“一旦上线就绝不允许失败”的生产执行引擎。2.2 “版本号管明白”从语义化版本到不可变构件的全链路闭环标题里那句“把版本号也管明白了”字面意思简单但实现难度极大。OpenSandbox 1.1.0 的版本管理体系不是给模型打个 tag 就完事而是贯穿了开发、测试、部署、监控的全生命周期。它的核心是三层版本控制第一层模型构件Model Artifact的不可变哈希每个模型上传到 OpenSandbox 的 Model Registry 时系统会自动计算三个哈希contentHash: 模型文件.onnx/.pb/.pt的 SHA256确保二进制内容不变configHash:model.yaml配置文件的 SHA256包含输入/输出 schema、预处理参数、后处理规则dependencyHash: 由sandbox.config.json中所有 runtimeDependencies 的版本字符串拼接后计算的 SHA256。最终生成一个全局唯一的artifactId格式为resnet50-v2-202403sha256:abc123...。这个 ID 是 immutable 的一旦生成任何修改都会产生新 ID。你不能“更新”一个 artifact只能发布一个新版本。这杜绝了“同一个模型 ID不同时间下载内容不同”的经典陷阱。第二层Pipeline 的版本快照Snapshot当你创建一个推理 pipeline比如image-classification-pipeline它引用的是具体的artifactId而不是模糊的resnet50-v2-latest。OpenSandbox 的 CLI 工具opensandbox pipeline create会自动生成一个pipeline-snapshot.json里面记录了所有步骤preprocess, infer, postprocess引用的精确artifactId每个步骤的执行环境Docker image tag 或 .NET runtime versionPipeline 的创建时间戳和创建者信息。这个 snapshot 文件本身也会被存入 Git 仓库推荐做法作为 CI/CD 流水线的触发依据。每次代码提交CI 脚本会diff新旧 snapshot只有当artifactId或环境版本发生变化时才触发重新构建和部署。这保证了“代码变更”和“模型变更”在流水线中是同等权重的事件。第三层运行时的版本溯源Provenance这是最体现工程深度的部分。OpenSandbox 的ExecutionEngine在每次推理请求处理完毕后会生成一条结构化日志包含请求 IDUUID使用的artifactId如resnet50-v2-202403sha256:abc123...实际加载的 ONNX Runtime 版本1.16.3build.20240315含构建时间戳GPU driver 版本535.86.05输入数据的采样哈希前 1024 字节的 SHA256这条日志会被发送到 OpenSandbox 自带的轻量级 Metrics Collector基于 Prometheus Client for .NET你可以用 Grafana 查询“过去 24 小时内所有使用resnet50-v2-202403的请求其 P95 延迟分布”。如果发现延迟异常立刻就能关联到具体的 driver 版本或输入数据特征而不是在一堆模糊的“模型性能下降”报告里大海捞针。这套体系的价值在于把 AI 的“黑盒”变成了“透明盒”。当业务方质疑“为什么上周准确率是 98.2%这周掉到 97.5%”你不再需要靠猜而是直接查日志发现是周三下午 3 点一批新采集的图像inputHashPrefix: d41d8c...被送入 pipeline而这批图像的光照条件与训练集偏差较大触发了预处理模块的auto-contrast参数调整该参数在configHash中有明确定义。问题根源瞬间定位修复方案就是更新model.yaml中的contrastThreshold生成新的artifactId然后灰度发布。整个过程版本号是唯一的、可追溯的、可验证的线索。3. 核心细节与实操要点从零搭建一个可审计的推理服务3.1 环境准备避开 .NET SDK 和阿里云 NuGet 源的典型坑OpenSandbox 1.1.0 要求 .NET SDK 6.0.400 或更高版本推荐 7.0.400因性能提升明显。很多人卡在第一步dotnet restore时超时或找不到包。这不是网络问题而是 NuGet 源配置的细节陷阱。关键点一必须显式配置阿里云 NuGet 源OpenSandbox 的Directory.Build.props文件里PackageSource默认指向https://api.nuget.org/v3/index.json但国内访问极慢。你需要创建一个nuget.config文件放在项目根目录与.sln同级内容如下?xml version1.0 encodingutf-8? configuration packageSources add keyaliyun-nuget valuehttps://nuget.aliyun.com/v3/index.json / add keynuget.org valuehttps://api.nuget.org/v3/index.json protocolVersion3 / /packageSources packageSourceCredentials aliyun-nuget add keyUsername valueanonymous / add keyPassword value / /aliyun-nuget /packageSourceCredentials /configuration注意阿里云 NuGet 源nuget.aliyun.com是公开镜像无需认证。但nuget.org源必须保留因为部分基础包如Microsoft.NETCore.App.Ref只在官方源存在。packageSourceCredentials是必须的否则dotnet restore会报401 Unauthorized错误即使密码为空也要写上占位符。关键点二解决System.Drawing.Common在 Linux 容器中的缺失OpenSandbox 的图像预处理模块依赖System.Drawing.Common它在 Windows 上开箱即用但在 Linux如 Alpine容器中需要额外安装 native 依赖。如果你用 Docker 构建Dockerfile必须包含FROM mcr.microsoft.com/dotnet/aspnet:7.0-alpine # 安装 libgdiplusSystem.Drawing 的底层依赖 RUN apk add --no-cache libgdiplus # 复制应用 COPY ./publish /app WORKDIR /app ENTRYPOINT [dotnet, OpenSandbox.Api.dll]漏掉apk add libgdiplus服务启动时会抛DllNotFoundException: libgdiplus.so错误日志里只会显示“无法加载程序集”非常难排查。我踩过这个坑花了 3 小时才定位到是 Alpine 的包管理问题。关键点三dotnet publish的 trim 和 R2R 参数取舍为了减小镜像体积文档建议用--self-contained true --publish-ready-to-run true。但实测发现--publish-ready-to-run在 ARM64 架构如 AWS Graviton上会导致 ONNX Runtime 加载失败。解决方案是在csproj文件中为不同架构指定不同参数PropertyGroup Condition$(Configuration)|$(Platform)Release|AnyCPU PublishTrimmedtrue/PublishTrimmed PublishReadyToRunfalse/PublishReadyToRun /PropertyGroup PropertyGroup Condition$(Configuration)|$(Platform)Release|ARM64 PublishTrimmedtrue/PublishTrimmed PublishReadyToRunfalse/PublishReadyToRun /PropertyGroup这样既能享受 trim 带来的体积优势发布后体积从 120MB 降到 45MB又避免了 R2R 的架构兼容性问题。3.2 模型注册与 Pipeline 创建手把手带你走通第一个可审计流程假设你要部署一个简单的 ResNet50 图像分类模型。以下是完整、可复现的步骤每一步都附带原理说明。步骤 1准备模型构件下载官方 ResNet50 ONNX 模型resnet50-v2-7.onnx并创建model.yamlname: ResNet50 v2 description: Official ONNX model from onnx/models inputSchema: - name: data type: float32 shape: [1, 3, 224, 224] outputSchema: - name: prob type: float32 shape: [1, 1000] preprocessing: - name: resize params: { size: 256 } - name: center_crop params: { size: 224 } - name: normalize params: { mean: [0.485, 0.456, 0.406], std: [0.229, 0.224, 0.225] } postprocessing: - name: top_k params: { k: 5 }原理inputSchema和outputSchema不是装饰而是 OpenSandbox 运行时进行 tensor shape 校验的依据。如果客户端传入[1, 3, 299, 299]的图片API 会直接返回400 Bad Request而不是让 ONNX Runtime 报一个晦涩的InvalidArgument错误。preprocessing和postprocessing的 YAML 描述会被 OpenSandbox 的PreprocessorFactory解析动态加载对应的 C# 类如ResizeProcessor,TopKProcessor确保预处理逻辑与模型训练时完全一致。步骤 2注册模型到本地 RegistryOpenSandbox 默认使用 SQLite 作为本地 Model Registry适合开发和小规模部署。运行opensandbox model register \ --model-path ./resnet50-v2-7.onnx \ --config-path ./model.yaml \ --name resnet50-v2-202403 \ --description Production-ready ResNet50 for product inspection命令执行后你会看到类似输出✅ Model registered successfully! Artifact ID: resnet50-v2-202403sha256:9f86d081884c7d659a2feaa0c55ad015a3bf4f1b2b0b822cd15d6c15b0f00a08 Content Hash: 9f86d081884c7d659a2feaa0c55ad015a3bf4f1b2b0b822cd15d6c15b0f00a08 Config Hash: 3e23e8160039594a33894f6564e1b1348bbd7a709d29b5dcdd82e5755e14052d Dependency Hash: 2e7d4e5a1b3c8f902d1e4a5b6c7d8e9f0a1b2c3d4e5f6a7b8c9d0e1f2a3b4c5d原理这个artifactId是后续所有操作的唯一钥匙。OpenSandbox 的 CLI 和 API 都只认这个 ID不认--name参数。--name只是一个便于人类阅读的别名真正的身份是那个长串的sha256。步骤 3创建 Pipeline 并生成 Snapshot编写pipeline.yamlname: product-inspection-pipeline steps: - name: preprocess artifactId: resnet50-v2-202403sha256:9f86d081884c7d659a2feaa0c55ad015a3bf4f1b2b0b822cd15d6c15b0f00a08 stepType: preprocess - name: infer artifactId: resnet50-v2-202403sha256:9f86d081884c7d659a2feaa0c55ad015a3bf4f1b2b0b822cd15d6c15b0f00a08 stepType: inference config: device: cuda # or cpu - name: postprocess artifactId: resnet50-v2-202403sha256:9f86d081884c7d659a2feaa0c55ad015a3bf4f1b2b0b822cd15d6c15b0f00a08 stepType: postprocess然后运行opensandbox pipeline create \ --config ./pipeline.yaml \ --name product-inspection-pipeline \ --description Pipeline for factory line product defect detection命令会生成pipeline-snapshot-20240315-142301.json内容包含所有artifactId和环境信息。步骤 4启动 API 服务并验证启动服务dotnet run --project src/OpenSandbox.Api/OpenSandbox.Api.csproj服务默认监听http://localhost:5000。用 curl 测试curl -X POST http://localhost:5000/pipeline/product-inspection-pipeline/invoke \ -H Content-Type: application/json \ -d { inputs: { data: base64-encoded-jpeg-bytes-here } }成功响应会包含executionId和artifactId{ executionId: exec_9a8b7c6d5e4f3a2b1c0d, artifactId: resnet50-v2-202403sha256:9f86d081884c7d659a2feaa0c55ad015a3bf4f1b2b0b822cd15d6c15b0f00a08, outputs: { prob: [0.001, 0.992, ...] } }原理executionId是 OpenSandbox 追踪每一次推理的唯一标识。你可以用它去查询 Prometheus 的 metrics或者在日志系统中搜索快速定位某次异常请求的完整上下文。这才是真正意义上的“可审计”。3.3 高级配置如何用 C# 代码定制 Preprocessor 和 PostprocessorOpenSandbox 的强大之处在于它不把你锁死在 YAML 配置里。你可以用 C# 编写自己的预处理逻辑并无缝集成到 pipeline 中。场景工厂摄像头拍的图片有固定黑边需要裁剪官方center_crop不够用你得写一个FactoryBlackBorderCropProcessor。创建一个新类库项目MyCustomProcessors添加引用OpenSandbox.Core。实现IPreprocessor接口public class FactoryBlackBorderCropProcessor : IPreprocessor { private readonly int _topBorder 24; // 工厂摄像头固定黑边高度 private readonly int _bottomBorder 16; public async TaskPreprocessResult ProcessAsync(PreprocessInput input, CancellationToken cancellationToken default) { // input.Data 是 ReadOnlyMemorybyte代表原始 JPEG bytes using var stream new MemoryStream(input.Data.ToArray()); using var image Image.FromStream(stream); // System.Drawing.Common // 裁剪黑边 var cropped image.Clone( new Rectangle(0, _topBorder, image.Width, image.Height - _topBorder - _bottomBorder), image.PixelFormat ); // 转为 RGB tensor (NCHW) var tensor ImageToTensor(cropped); return new PreprocessResult { Data tensor, Metadata new Dictionarystring, object { [originalSize] ${image.Width}x{image.Height}, [croppedSize] ${cropped.Width}x{cropped.Height} } }; } private float[,,] ImageToTensor(Image img) { // 实现图像转 float32 tensor 的逻辑省略具体代码 // 关键返回的 tensor shape 必须匹配 model.yaml 中定义的 inputSchema return tensor; } }在model.yaml中引用你的 processorpreprocessing: - name: factory_black_border_crop type: MyCustomProcessors.FactoryBlackBorderCropProcessor, MyCustomProcessors params: {}发布MyCustomProcessors到阿里云 NuGet 源nuget.aliyun.com并在sandbox.config.json中声明依赖{ modelId: resnet50-v2-202403, runtimeDependencies: [ { package: MyCustomProcessors, version: 1.0.0 } ] }原理OpenSandbox 的ProcessorFactory通过反射加载type字段指定的类。type字符串格式是AssemblyName.ClassName, AssemblyName这确保了即使你的类库更新了只要artifactId不变pipeline 就不会受影响。同时Metadata字段会被注入到 execution log 中方便你分析“黑边裁剪是否导致了某些类别漏检”。4. 实操过程与核心环节实现从本地开发到 Kubernetes 生产部署4.1 本地开发调试用 OpenSandbox CLI 模拟生产环境在把服务扔进 K8s 之前必须确保它在本地能完美工作。OpenSandbox 的 CLI 提供了强大的模拟工具。命令opensandbox debug invoke离线调试 pipeline这个命令不启动 HTTP 服务而是直接在进程内执行 pipeline非常适合单元测试和调试opensandbox debug invoke \ --pipeline-id product-inspection-pipeline \ --input-file ./test-image.jpg \ --output-dir ./debug-output它会加载pipeline-snapshot.json中定义的所有artifactId下载对应的模型文件和配置执行完整的 preprocess → infer → postprocess 流程将中间 tensor如 preprocessed image和最终 output 保存为.npy文件到./debug-output生成详细的debug-report.json包含每个步骤的耗时、内存占用、GPU 显存使用。实操心得我用这个命令发现了预处理模块的一个 bugresize步骤在处理超大图8000x6000时System.Drawing.Common的Bitmap构造会 OOM。通过debug-report.json里的内存峰值数据preprocess.memoryPeakMB: 1245我立刻定位到问题并改用ImageSharp库内存更友好重写了ResizeProcessor。没有这个离线调试能力这个问题在线上才会暴露代价巨大。命令opensandbox model validate静态检查模型兼容性在注册模型前先做静态检查opensandbox model validate \ --model-path ./resnet50-v2-7.onnx \ --config-path ./model.yaml \ --target-runtime onnxruntime-cuda-1.16.3它会检查ONNX 模型 opset 版本是否被onnxruntime-cuda-1.16.3支持inputSchema中声明的 shape 是否与模型实际输入匹配preprocessing中的resize参数是否会导致输出尺寸与inputSchema冲突。如果检查失败会给出明确的错误位置比如❌ Validation failed at preprocessing[0].params.size: Expected integer in range [128, 4096], got 5000. Fix: update model.yaml line 12.4.2 Docker 构建与镜像优化打造最小、最稳的生产镜像OpenSandbox 官方 Dockerfile 是一个多阶段构建但默认配置对生产环境不够精简。我根据实际项目经验优化了以下几点优化点 1基础镜像选择不用mcr.microsoft.com/dotnet/aspnet:7.0改用mcr.microsoft.com/dotnet/runtime-deps:7.0-alpine仅含 .NET runtime 依赖无 ASP.NET Core体积从 220MB 降到 45MB# 构建阶段 FROM mcr.microsoft.com/dotnet/sdk:7.0-alpine AS build WORKDIR /src COPY . . RUN dotnet publish -c Release -o /app/publish # 运行阶段 FROM mcr.microsoft.com/dotnet/runtime-deps:7.0-alpine RUN apk add --no-cache libgdiplus icu-data-full ENV DOTNET_SYSTEM_GLOBALIZATION_INVARIANT1 COPY --frombuild /app/publish /app WORKDIR /app ENTRYPOINT [./OpenSandbox.Api]原理DOTNET_SYSTEM_GLOBALIZATION_INVARIANT1禁用 ICU用内置的 invariant culture节省 20MB 空间并避免 Alpine 上的 locale 问题。icu-data-full是libgdiplus的依赖必须安装。优化点 2ONNX Runtime 的预编译OpenSandbox 默认在运行时动态加载Microsoft.ML.OnnxRuntime。但在 K8s 环境中每次 pod 启动都要 JIT 编译首请求延迟高。解决方案是在构建阶段用onnxruntime-tools预编译模型# 在 build 阶段添加 RUN dotnet tool install -g Microsoft.ML.OnnxRuntime.Tools RUN onnxruntime-tools optimize \ --input ./models/resnet50-v2-7.onnx \ --output ./models/resnet50-v2-7-optimized.onnx \ --optimization_level O2 \ --use_gpu然后在model.yaml中指向优化后的模型。实测将首请求延迟从 1200ms 降到 320ms。优化点 3健康检查探针配置K8s 的livenessProbe和readinessProbe必须针对 OpenSandbox 的特性定制livenessProbe: httpGet: path: /healthz port: 80 initialDelaySeconds: 30 periodSeconds: 10 readinessProbe: httpGet: path: /readyz?checkregistrycheckmetrics port: 80 initialDelaySeconds: 5 periodSeconds: 5/readyz?checkregistry会检查 Model Registry 是否可连接SQLite 文件是否存在且可读/readyz?checkmetrics会检查 Prometheus metrics endpoint 是否就绪。这样K8s 只有在模型 registry 加载完成、metrics collector 启动后才将流量导入 pod避免 503 错误。4.3 Kubernetes 部署StatefulSet ConfigMap 的黄金组合OpenSandbox 的生产部署核心是StatefulSet而非 Deployment原因有二一是 Model RegistrySQLite需要稳定的存储二是 GPU 资源调度需要 Pod 与 Node 的强绑定。StatefulSet 配置要点apiVersion: apps/v1 kind: StatefulSet metadata: name: opensandbox-api spec: serviceName: opensandbox-headless replicas: 3 selector: matchLabels: app: opensandbox-api template: metadata: labels: app: opensandbox-api spec: containers: - name: api image: your-registry/opensandbox-api:1.1.0 ports: - containerPort: 80 volumeMounts: - name: model-registry mountPath: /app/data/registry.db - name: models mountPath: /app/data/models resources: limits: nvidia.com/gpu: 1 requests: nvidia.com/gpu: 1 volumes: - name: model-registry persistentVolumeClaim: claimName: opensandbox-registry-pvc - name: models persistentVolumeClaim: claimName: opensandbox-models-pvc原理serviceName: opensandbox-headless创建一个 headless service为每个 pod 分配稳定的 DNS 名如opensandbox-api-0.opensandbox-headless确保 pod 重启后其 SQLite 文件路径不变。persistentVolumeClaim分别挂载 registry DB 和 models 目录保证模型数据不随 pod 销毁而丢失。ConfigMap 管理配置所有可变配置如数据库连接字符串、外部 metrics endpoint都放入 ConfigMapapiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: opensandbox-config data: appsettings.json: | { Logging: { LogLevel: { Default: Information } }, OpenSandbox: { Registry: { ConnectionString: Data Source/app/data/registry.db; }, Metrics: { Endpoint: http://prometheus:9090 } } }然后在 pod 中挂载volumeMounts: - name: config mountPath: /app/appsettings.json subPath: appsettings.json volumes: - name: config configMap: name: opensandbox-config这样修改配置只需kubectl apply -f configmap.yaml无需重建镜像。5. 常见问题与排查技巧实录那些文档里不会写的坑5.1 典型问题速查表问题现象可能原因排查命令/方法解决方案dotnet restore失败提示Unable to load the service index for source https://api.nuget.org/v3/index.json阿里云 NuGet 源配置错误或未启用cat ~/.nuget/NuGet/NuGet.Config检查源列表dotnet nuget list source查看已启用源确保nuget.config中aliyun-nuget源的key与packageSourceCredentials中的 key 完全一致大小写敏感API 启动后/pipeline/{id}/invoke返回500 Internal Server Error日志显示Failed to load model: Could not load file or assembly Microsoft.ML.OnnxRuntime.GpuONNX Runtime GPU 版本与 CUDA 驱动不兼容nvidia-smi查看驱动版本cat /usr/local/cuda/version.txt查看 CUDA 版本对照 ONNX Runtime GPU 支持矩阵降级 ONNX Runtime 版本或升级 CUDA 驱动。例如CUDA 11.8 驱动对应 ONNX Runtime 1.15.x而非 1.16.xPipeline 执行成功但executionId日志中device字段显示cpu即使配置了device: cudaGPU 设备未被正确识别dotnet run --project src/OpenSandbox.Api/