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AI Runtime CLI クイックスタート

備考

ベータ版

AI Runtime CLI は ベータ版です。

このページでは、AI Runtime CLI を使用して、初めてのトレーニング ジョブを送信する方法について説明します。開始する前に、CLI をインストールして認証を構成します。

ステップ1: YAML設定を作成する​

ワークロードを説明するtrain.yamlを作成する。最小限の構成には、エクスペリメント名、環境、コンピュート仕様、およびコマンドが必要です。

YAML
experiment_name: my-first-air-run
compute:
  num_accelerators: 1
  accelerator_type: GPU_1xA10
command: echo "hello AIR!"

フィールドの完全な参照については、 「ワークロード YAML リファレンス」を参照してください。

ステップ2：実行を提出する​

ワークロードを送信してください：

Bash
air run --file train.yaml

CLI はローカルコードをアップロードし、ジョブを送信し、実行 ID を出力します。

ログが完了するまで監視するには、--watchを追加します：

Bash
air run --file train.yaml --watch

ステップ 3: 実行を検証する​

ステータスを確認：

Bash
air get run <run-id>

ログのストリームまたはダウンロード：

Bash
air logs <run-id>
air logs <run-id> --node 2
air logs <run-id> --download-only ./logs/

最近の実行の一覧表示：

Bash
air list runs --limit 10
air list runs --active

実行をキャンセル：

Bash
air cancel <run-id>

一般的なパターン​

コマンドラインから YAML フィールドを上書きする：

Bash
air run --file train.yaml --override compute.num_accelerators=32 timeout_minutes=120

設定を送信なしで検証：

Bash
air run --file train.yaml --dry-run

送信を安全に再試行可能にする：

Bash
air run --file train.yaml --idempotency-key my-unique-key

同じキーが以前に使用されている場合、新しい実行を作成するのではなく、既存の実行が返されます。

次のステップ​

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