Référence de commande CLI de l'AI Runtime

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Aperçu

Cette fonctionnalité est en aperçu public.

La CLI air fournit cinq sous-commandes pour gérer les charges de travail d'entraînement : air run, air get run, air list runs, air logs, et air cancel. La même référence est toujours disponible à partir de la CLI elle-même :

Bash

air --help              # All commands
air <command> --help    # Flags for a specific command
air -h config           # YAML config reference
air -h config.compute   # Per-field help for a YAML section

L'aide de la CLI reflète la version exacte que vous avez installée, elle constitue donc la source de vérité si elle diffère du tableau ci-dessous.

Commandes

Commande	Objectif
air run	Soumettre une charge de travail définie par un fichier YAML. Prend en charge --file, --watch, --dry-run, --override, --idempotency-key, --email et -p pour sélectionner un profil d'authentification.
air get run	Afficher les métadonnées, le statut et la configuration d'une exécution spécifique.
air list runs	Lister les exécutions récentes. Utilisez --limit pour limiter le nombre de résultats et --active pour afficher uniquement les charges de travail en cours d'exécution.
air logs	Stream ou download les Logs d’une exécution. Utilisez --node pour cibler un nœud spécifique et --download-to pour écrire des Logs dans un répertoire.
air cancel	Annuler une charge de travail en cours d'exécution.
air register image	Enregistrer et mettre en cache une image Docker personnalisée pour l’utiliser dans les charges de travail. Consultez Utiliser des images Docker personnalisées.

Commande	Objectif
air run	Soumettre une charge de travail définie par un fichier YAML. Prend en charge --file, --watch, --dry-run, --override, --idempotency-key, --email et -p pour sélectionner un profil d'authentification.
air get run	Afficher les métadonnées, le statut et la configuration d'une exécution spécifique.
air list runs	Lister les exécutions récentes. Utilisez --limit pour limiter le nombre de résultats et --active pour afficher uniquement les charges de travail en cours d'exécution.
air logs	Stream ou download les Logs d’une exécution. Utilisez --node pour cibler un nœud spécifique et --download-to pour écrire des Logs dans un répertoire.
air cancel	Annuler une charge de travail en cours d'exécution.
air register image	Enregistrer et mettre en cache une image Docker personnalisée pour l’utiliser dans les charges de travail. Consultez Utiliser des images Docker personnalisées.

Drapeaux globaux

Drapeau	Objectif
--version	Affichez la version installée de la CLI.
-p, --profile	Utilisez le profil d'authentification nommé Databricks CLI au lieu du profil default.
-h, --help	Afficher l'aide. Lorsqu'il est suivi d'un chemin de configuration (-h config.compute), afficher l'aide du champ YAML.

Drapeau	Objectif
--version	Affichez la version installée de la CLI.
-p, --profile	Utilisez le profil d'authentification nommé Databricks CLI au lieu du profil default.
-h, --help	Afficher l'aide. Lorsqu'il est suivi d'un chemin de configuration (-h config.compute), afficher l'aide du champ YAML.

Voir aussi

• Guide de démarrage rapide de l'AI Runtime CLI
• Référence YAML Workload
• Suivre les exécutions avec MLflow et la page d'exécution des tâches
• Utilisez des images Docker personnalisées