AI Runtime CLI
備考
プレビュー
この機能は パブリック プレビュー段階です。
air コマンドラインインターフェースは、分散トレーニングワークロードを AI Runtime (オンデマンドのサーバレス GPU コンピュートプラットフォーム) 上で提出および管理を行います。CLI は YAML ベースのジョブ構成を使用し、MLflow と統合し、ワークスペースベースおよび Git ベースのコードワークフローをサポートします。
air CLIはAIランタイムと同じコンプライアンス標準に準拠しています。サポートされている標準と例外については、「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。
CLIの使用方法
AI Runtime CLI を使用したい場合：
- 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。