Installez l'AI Runtime CLI
Aperçu
Cette fonctionnalité est en aperçu public.
Installez la CLI air avec uv et authentifiez-la auprès d'un Workspace Databricks à l'aide d'un profil CLI Databricks. Le CLI nécessite Python 3.10 ou version ultérieure.
Exigences
- Python 3,10 ou plus récents.
- Un Workspace Databricks avec un Runtime IA activé. Consultez la page Conditions requises.
- La CLI Databricks, qui gère les profils d'authentification dans
~/.databrickscfg.
Installer la CLI
Databricks recommande d'installer la CLI avec uv:
uv tool install --force databricks-air --python 3.12
uv tool install place air dans son propre environnement isolé et le rend disponible sur votre PATH, afin qu'il n'entre pas en conflit avec l'interpréteur Python que vous utilisez pour votre code d'entraînement.
--python 3.12 est recommandé mais facultatif. Si vous ne spécifiez pas la version de Python, uv utilise la dernière version disponible qui satisfait la contrainte Python du package.
Si vous n'avez pas déjà uv, installez-le d'abord :
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
Vérifiez l'installation :
air --version
air --help
S'authentifier
La CLI AI Runtime réutilise les profils d'authentification de la CLI Databricks. Connectez-vous à votre Workspace et nommez le profil lorsque vous y êtes invité :
databricks auth login --host https://<your-workspace>.cloud.databricks.com
Transmettez le nom de profil à toute commande air avec -p. Par exemple :
air list runs -p my-workspace
Vous pouvez également définir DATABRICKS_CONFIG_PROFILE dans votre Shell pour définir un profil default :
export DATABRICKS_CONFIG_PROFILE=my-workspace
Pour toutes les options d’authentification, consultez Authentification pour le Databricks CLI.
Ressources supplémentaires
Après l'installation, définissez les workloads dans une configuration train.yaml avec des dépendances en ligne. start avec le démarrage rapide, puis utilisez la référence YAML au fur et à mesure que vous construisez votre configuration :