AIランタイム用のレガシー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 は現在非推奨となっており、アクティブに保守されていません。
新しいワークロードには Databricks CLI を使用してください。AI ランタイム で Databricks CLI を使用するを参照してください。
uv で 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します。CLIにはPython 3.10以降が必要です。
要件
- Python 3.10 以降。
- AIランタイム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の認証プロファイルを管理する Databricks CLI。
CLI のインストール
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 を独自の分離環境に置き、 PATH で公開するため、トレーニングコードで使用する 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制約を満たす最新の利用可能な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
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名を入力します。
databricks auth login --host https://<your-workspace>.cloud.databricks.com
-p を使用して air コマンドにプロファイル名を渡します。例えば：
air list runs -p my-workspace
また、シェルで DATABRICKS_CONFIG_PROFILE を設定して、プロファイルを default にすることもできます。
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起動し、設定を構築する際にYAMLリファレンスを使用します。