AI ランタイム 向けのレガシー Python CLI をインストールする
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databricks-air パッケージとともにインストールされる Python ベースの air CLI は非推奨となり、今後は積極的に保守されません。
新しいワークロードには Databricks CLI を使用します。See Use the Databricks CLI with AI ランタイム.
uv を使用して air CLI をインストールし、Databricks CLI プロファイルを使用して Databricks ワークスペースに対して認証を行います。CLI には Python 3.10 以降が必要です。
要件
- Python 3.10 以降。
- AI Runtime が有効になっている Databricks ワークスペース。要件を参照してください。
~/.databrickscfgで認証プロファイルを管理する Databricks CLI。
CLI をインストールする
Databricks では、uv を使用して CLI をインストールすることを推奨しています。
uv tool install --force databricks-air --python 3.12
uv tool install air を独自の分離された環境に配置し、PATH で公開するため、トレーニングコードに使用する Python インタープリターと競合しません。
--python 3.12 は推奨されますが任意です。Python のバージョンを指定しない場合、uv はパッケージの Python 制約を満たす利用可能な最新のバージョンを使用します。
uvがまだインストールされていない場合は、最初にインストールします:
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
インストールを確認します：
air --version
air --help
認証する
AI ランタイム CLI は Databricks CLI 認証プロファイルを再利用します。ワークスペースにログインし、プロンプトが表示されたらプロファイルに名前を付けます。
databricks auth login --host https://<your-workspace>.cloud.databricks.com
-p を使用して、プロファイル名を任意の air コマンドに渡します。例えば：
air list runs -p my-workspace
または、シェルで DATABRICKS_CONFIG_PROFILE を設定して、プロファイルを default にします。
export DATABRICKS_CONFIG_PROFILE=my-workspace
すべての認証オプションについては、Databricks CLI の認証を参照してください。
その他のリソース
インストール後、インライン依存関係を持つ train.yaml 設定でワークロードを定義します。クイックスタートから始めて、設定の構築に伴い YAML リファレンスを使用します。