AI Runtime CLI
Visualização
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A interface de linha de comando air envia e gerencia cargas de trabalho de treinamento distribuído na AI Runtime, a plataforma serverless de compute GPU sob demanda. A CLI usa configuração de jobs baseada em YAML, integra-se com o MLflow e oferece suporte a fluxos de trabalho de código baseados em workspace e em Git.
air A CLI está em conformidade com os mesmos padrões de compliance que o AI Runtime. Para os padrões e exceções compatíveis, consulte o perfil de segurança de compliance.
Quando usar a CLI
Use o AI Runtime CLI quando desejar:
- Envie cargas de trabalho de treinamento de GPU de seu laptop e editor de código sem abrir um notebook.
- Defina jobs de treinamento de forma declarativa em YAML para que possam ser adicionados ao controle de código-fonte.
- Execução de Jobs de treinamento de longa duração ou treinamento distribuído em vários nós — workloads que precisam sobreviver a uma sessão interativa ou abranger mais de um nó.
Para a API Python no Notebook (@distributed e @ray_launch), consulte treinamento distribuído em Notebooks.
Para trabalhar interativamente em um único nó de GPU via SSH — a partir do seu terminal ou IDE, em vez de enviar uma workload — use databricks ssh connect. Consulte Conectar-se ao Databricks usando um túnel SSH.