CLI de l'IA Runtime
Aperçu
Cette fonctionnalité est en aperçu public.
L'interface de ligne de commande air soumet et gère les charges de travail d'entraînement distribuées sur AI Runtime, la plateforme de compute GPU serverless à la demande. La CLI utilise une configuration de Job basée sur YAML, s'intègre avec MLflow et prend en charge les workflows de code basés sur le workspace et sur Git.
air Le CLI est conforme aux mêmes normes de conformité que l'IA Runtime. Pour les normes et exceptions prises en charge, consultez le profil de sécurité de la conformité.
Quand utiliser la CLI
Utilisez l'IA Runtime CLI lorsque vous souhaitez :
- Soumettez des charges de travail d’entraînement GPU depuis votre ordinateur portable et votre éditeur de code sans ouvrir de Notebook.
- Définissez les jobs de formation de manière déclarative en YAML afin qu'ils puissent être intégrés au contrôle de version.
- Exécutez des Jobs de formation de longue durée ou une formation distribuée multi-nœuds — des charges de travail qui doivent survivre à une session interactive ou s’étendre sur plusieurs nœuds.
Pour l'API Python dans les notebooks (@distributed et @ray_launch), consultez L'entraînement distribué dans les notebooks plutôt.
Pour travailler de manière interactive sur un seul nœud GPU via SSH — à partir de votre terminal ou de votre IDE, plutôt que de soumettre une charge de travail — utilisez databricks ssh connect. Voir Se connecter à Databricks à l'aide d'un tunnel SSH.