Referência de comando da CLI do Python legada para AI Runtime

importante

Esta documentação foi retirada e pode não ser atualizada.

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

Use a CLI do Databricks para novas cargas de trabalho. Consulte Usar a CLI do Databricks com AI Runtime.

A CLI air 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 instalada, portanto, é a fonte da verdade se for diferente da tabela abaixo.

Comandos

Comando	Propósito
air run	Envie uma carga de trabalho definida por um arquivo YAML. Compatível com --file, --watch, --dry-run, --override, --idempotency-key, --email e -p para selecionar um perfil de autenticação.
air get run	Exiba metadados, status e configuração para uma execução específica.
air list runs	Liste as execuções recentes. Use --limit para limitar a contagem de resultados e --active para mostrar apenas as cargas de trabalho em execução.
air logs	Transmissão ou download de logs de uma execução. Use --node para apontar para um nó específico e --download-to para gravar logs em um diretório.
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 Usar Docker Image personalizadas com a CLI do Python antiga.

Comando	Propósito
air run	Envie uma carga de trabalho definida por um arquivo YAML. Compatível com --file, --watch, --dry-run, --override, --idempotency-key, --email e -p para selecionar um perfil de autenticação.
air get run	Exiba metadados, status e configuração para uma execução específica.
air list runs	Liste as execuções recentes. Use --limit para limitar a contagem de resultados e --active para mostrar apenas as cargas de trabalho em execução.
air logs	Transmissão ou download de logs de uma execução. Use --node para apontar para um nó específico e --download-to para gravar logs em um diretório.
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 Usar Docker Image personalizadas com a CLI do Python antiga.

Sinalizadores globais

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

Sinalizar	Propósito
--version	Imprima a versão instalada da CLI.
-p, --profile	Use o perfil de autenticação da CLI do Databricks nomeado 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 do Python legada para AI Runtime
• Referência de YAML de Workload para a CLI antiga do Python
• Acompanhe as execuções com a CLI Python antiga
• Use imagens personalizadas do Docker com a CLI do Python legada