Legacy Python CLI referência de comando for AI Runtime

importante

This documentation has been retired and might not be updated.

A CLI do air baseada em Python, instalada com o pacote databricks-air, agora está obsoleta e não é mais mantida ativamente.

Use a CLI do Databricks para novas cargas de trabalho. Consulte Use the Databricks CLI with AI Runtime.

A air CLI fornece cinco subcomandos para gerenciar cargas de trabalho de treinamento: air run, air get run, air list runs, air logs e air cancel. A mesma referência está sempre disponível na própria CLI:

Bash

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

A ajuda da CLI reflete a versão exata que você tem instalada, portanto, ela é a fonte da verdade se diferir da tabela abaixo.

comando

Comando	Propósito
air run	Envie uma carga de trabalho definida por um arquivo YAML. Suporta --file, --watch, --dry-run, --override, --idempotency-key, --email e -p para selecionar um perfil de autenticação.
air get run	Exibir metadados, status e configuração de uma execução específica.
air list runs	Listar execuções recentes. Use --limit para limitar a contagem de resultados e --active para mostrar apenas cargas de trabalho em execução.
air logs	Transmitir ou fazer download dos logs de uma execução. Use --node to target a specific node and --download-to to write logs to a directory.
air cancel	Cancelar uma carga de trabalho em execução.
air register image	Registre e faça cache de uma Docker Image personalizada para uso em cargas de trabalho. Consulte Use custom Docker images with the legacy Python CLI.

Comando	Propósito
air run	Envie uma carga de trabalho definida por um arquivo YAML. Suporta --file, --watch, --dry-run, --override, --idempotency-key, --email e -p para selecionar um perfil de autenticação.
air get run	Exibir metadados, status e configuração de uma execução específica.
air list runs	Listar execuções recentes. Use --limit para limitar a contagem de resultados e --active para mostrar apenas cargas de trabalho em execução.
air logs	Transmitir ou fazer download dos logs de uma execução. Use --node to target a specific node and --download-to to write logs to a directory.
air cancel	Cancelar uma carga de trabalho em execução.
air register image	Registre e faça cache de uma Docker Image personalizada para uso em cargas de trabalho. Consulte Use custom Docker images with the legacy Python CLI.

Sinalizadores globais

Sinalizador	Propósito
--version	Imprime a versão instalada da CLI.
-p, --profile	Use o perfil de autenticação nomeado da CLI do Databricks em vez do default.
-h, --help	Mostrar ajuda. Quando seguido por um caminho de configuração (-h config.compute), mostra a ajuda do campo YAML.

Sinalizador	Propósito
--version	Imprime a versão instalada da CLI.
-p, --profile	Use o perfil de autenticação nomeado da CLI do Databricks em vez do default.
-h, --help	Mostrar ajuda. Quando seguido por um caminho de configuração (-h config.compute), mostra a ajuda do campo YAML.

Veja também

• Início rápido da CLI legada do Python para Runtime de AI
• Referência de YAML de Workload para a CLI antiga do Python
• Acompanhe execuções com a CLI antiga do Python
• Usar imagens do Docker personalizadas com a CLI Python legada