air grupo de comando

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O grupo de comandos air na CLI do Databricks envia e gerencia workloads de treinamento do AI Runtime. Para obter requisitos e orientações de uso, consulte Usar a CLI do Databricks com o AI Runtime. Para enviar seu primeiro workload, consulte Início rápido da CLI do Databricks para AI Runtime.

Para ver a referência completa de comandos e configurações, use a ajuda da CLI:

Bash

databricks air --help                  # All commands
databricks air <command> --help        # Flags for a specific command
databricks air run -h config           # YAML config reference
databricks air run -h config.compute   # Per-field help for a YAML section

A ajuda da CLI reflete a versão exata que você tem instalada. A ajuda de configuração é gerada a partir do esquema de validação; portanto, use-a para verificar tipos de campo, requisitos e restrições.

comando

Comando	Propósito
databricks air run	Envie uma carga de trabalho de treinamento a partir de uma configuração YAML. Suporta -f (--file), --watch, --dry-run, sinalizadores --override repetíveis e --idempotency-key.
databricks air get <run-id>	Mostrar detalhes de status, configuração e tempo para uma execução especificada.
databricks air list	Listar execuções ativas para o usuário atual. Use --all-status para incluir execuções concluídas, --all-users para incluir outros usuários e --limit para definir a contagem de resultados (default 20). Repita --filter KEY=VALUE para filtrar por accelerator_type, experiment, num_accelerators ou user.
databricks air logs <run-id>	Faça a transmissão (stream) de logs de uma execução ativa ou busque logs de uma execução concluída. Use --node para selecionar um nó, --retry para selecionar uma tentativa e --download-to para fazer o download dos logs completos.
databricks air cancel <run-id> [<run-id> ...]	Cancelar uma ou mais execuções. Use --all para cancelar suas execuções ativas. --all solicita confirmação, a menos que você passe --yes.
databricks air convert-to-dabs <yaml-path>	Converter YAML de workload em Pacotes de Automação Declarativa localmente, sem entrar em contato com o workspace. Use --output-dir para selecionar o diretório do pacote e --force para substituir os arquivos gerados.

Comando	Propósito
databricks air run	Envie uma carga de trabalho de treinamento a partir de uma configuração YAML. Suporta -f (--file), --watch, --dry-run, sinalizadores --override repetíveis e --idempotency-key.
databricks air get <run-id>	Mostrar detalhes de status, configuração e tempo para uma execução especificada.
databricks air list	Listar execuções ativas para o usuário atual. Use --all-status para incluir execuções concluídas, --all-users para incluir outros usuários e --limit para definir a contagem de resultados (default 20). Repita --filter KEY=VALUE para filtrar por accelerator_type, experiment, num_accelerators ou user.
databricks air logs <run-id>	Faça a transmissão (stream) de logs de uma execução ativa ou busque logs de uma execução concluída. Use --node para selecionar um nó, --retry para selecionar uma tentativa e --download-to para fazer o download dos logs completos.
databricks air cancel <run-id> [<run-id> ...]	Cancelar uma ou mais execuções. Use --all para cancelar suas execuções ativas. --all solicita confirmação, a menos que você passe --yes.
databricks air convert-to-dabs <yaml-path>	Converter YAML de workload em Pacotes de Automação Declarativa localmente, sem entrar em contato com o workspace. Use --output-dir para selecionar o diretório do pacote e --force para substituir os arquivos gerados.

databricks air run -f train.yaml --dry-run valida o esquema YAML e substitui localmente sem enviar uma carga de trabalho ou exigir autenticação. Ele não verifica se existem caminhos de código local ou revisões do Git, nem valida permissões do workspace ou a disponibilidade de GPU.

Para logs, use --tail para selecionar uma contagem de linhas ou --minutes para selecionar uma janela de tempo. Essas flags são mutuamente exclusivas e não podem ser combinadas com --download-to.

Sinalizadores globais

Sinalizador	Propósito
-p, --profile	Use o perfil de autenticação da CLI do Databricks nomeado em vez do default.
--debug	Ativar log de depuração.
-o, --output	Selecione o formato de saída: text ou json. O default é text.
-t, --target	Selecione o destino do bundle, se aplicável.

Sinalizador	Propósito
-p, --profile	Use o perfil de autenticação da CLI do Databricks nomeado em vez do default.
--debug	Ativar log de depuração.
-o, --output	Selecione o formato de saída: text ou json. O default é text.
-t, --target	Selecione o destino do bundle, se aplicável.

Use -h ou --help em um comando para exibir sua ajuda. Para mostrar a ajuda do campo YAML, use databricks air run -h config.<section>.

Diferenças da CLI antiga do Python

A CLI do Databricks e a CLI air legada baseada em Python usam nomes de comando e sinalizadores diferentes. Atualize os scripts usando os seguintes mapeamentos:

Python CLI	CLI do Databricks
air run -f train.yaml	databricks air run -f train.yaml
air run -f train.yaml --override A=X B=Y	databricks air run -f train.yaml --override A=X --override B=Y
air get run <run-id>	databricks air get <run-id>
air list runs	databricks air list --all-status
air list runs --active	databricks air list
air -h config	databricks air run -h config
air logs <run-id>	databricks air logs <run-id>
air cancel <run-id>	databricks air cancel <run-id>

Python CLI	CLI do Databricks
air run -f train.yaml	databricks air run -f train.yaml
air run -f train.yaml --override A=X B=Y	databricks air run -f train.yaml --override A=X --override B=Y
air get run <run-id>	databricks air get <run-id>
air list runs	databricks air list --all-status
air list runs --active	databricks air list
air -h config	databricks air run -h config
air logs <run-id>	databricks air logs <run-id>
air cancel <run-id>	databricks air cancel <run-id>

Outros recursos

• Início rápido da CLI do Databricks para AI Runtime
• Referência de Workload YAML
• Acompanhe execuções com o MLflow e a página de execução de jobs