CLI Python pour AI Runtime (Obsolète)
Cette documentation a été retirée et peut ne pas être mise à jour.
La CLI air basée sur Python, installée avec le package databricks-air, est désormais dépréciée et n'est plus activement maintenue.
Utilisez la CLI Databricks pour les nouvelles charges de travail. Consultez Utiliser la CLI Databricks avec AI Runtime.
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 à MLflow et prend en charge les workflows de code basés sur workspace et git.
air La CLI est conforme aux mêmes normes de conformité que AI Runtime. Pour connaître les normes et les exceptions prises en charge, voir profil de sécurité de la conformité.
Quand utiliser la CLI
Utilisez la CLI AI Runtime quand vous souhaitez :
- Envoyez des workloads d’entraînement GPU depuis votre ordinateur portable et votre éditeur de code sans ouvrir de notebook.
- Définissez les jobs d'entraînement de manière déclarative en YAML afin qu'ils puissent être enregistrés dans le contrôle de source.
- Exécutez des jobs d'entraînement de longue durée ou des entraînements distribués multi-nœuds : des charges de travail qui doivent persister au-delà d'une session interactive ou s'étendre sur plus d'un nœud.
Pour l'API Python dans le notebook (@distributed et @ray_launch), consultez Entraînement distribué dans les notebooks à la place.
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.