AI Runtime で Databricks CLI を使用する
プレビュー
AI Runtime の Databricks CLI コマンドはパブリックプレビュー中です。ワークロードを送信する前に、ワークスペース管理者が AI Runtime のプレビューを有効にする必要があります。要件を参照してください。
The databricks air コマンドグループ submits and manages distributed トレーニング workloads on AI ランタイム, the on-demand Serverless GPU コンピュート platform.It uses YAML-based job configuration, integrates with MLflow, and supports workspace-based and git-based code ワークフロー.
AIランタイムのDatabricks CLIコマンドは、AIランタイムのワークロードと同じコンプライアンス基準を満たしています。サポートされている標準および例外については、コンプライアンス セキュリティ プロファイルを参照してください。
Python CLIからの移行
Databricks CLIは、databricks-airパッケージとして配布されていたPythonベースのair CLIに置き換わるものです。Python CLIには新機能が追加されません。最新のAI ランタイム機能を使用するには、最新のDatabricks CLIをインストールしてください。Databricks CLIはmacOS、Linux、Windowsをサポートしています。
一部のコマンド名とフラグが異なるため、移行には databricks プレフィックスを追加する作業以上のことが必要になります。コマンドの違いを参照してください。
CLIの使用方法
AIランタイムでDatabricks CLIを使用するケース：
- ノートブックを開かずに、ラップトップやコードエディタからGPUトレーニングワークロードを提出できます。
- トレーニングジョブをYAMLで宣言的に定義することで、ソース管理に登録できます。
- インタラクティブセッションよりも長く実行する必要がある、または複数のノードにまたがるワークロードである長時間実行のトレーニングジョブやマルチノード分散トレーニングを実行します。
ノートブック内Python API（@distributedおよび@ray_launch）については、代わりにノートブックでの分散トレーニングを参照してください。
ワークロードを送信するのではなく、ターミナルまたは IDE から SSH 経由で単一 GPU ノードで対話的に作業するには、databricks ssh connect を使用します。SSHトンネルを使用してDatabricksに接続するを参照してください。
使い始める
最新の Databricks CLI をインストールし、認証を構成します。Databricks CLI のインストールまたは更新およびDatabricks CLI の認証を参照してください。
次に、クイックスタートに従って、最初のワークロードを送信します。コマンドとフラグについては、air コマンド グループを参照してください。