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Instalar a CLI Python antiga para o AI Runtime

importante

Esta documentação foi retirada e pode não ser atualizada.

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

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

Instale a CLI air com uv e autentique-a em relação a um workspace do Databricks usando um perfil da CLI do Databricks. A CLI requer Python 3.10 ou mais recente.

Requisitos​

  • Python 3.10 ou superior.
  • Um workspace do Databricks com o AI Runtime habilitado. Consulte Requisitos.
  • A Databricks CLI, que gerencia perfis de autenticação em ~/.databrickscfg.

Instalar a CLI​

O Databricks recomenda instalar a CLI com uv:

Bash
uv tool install --force databricks-air --python 3.12

uv tool install coloca air em seu próprio ambiente isolado e o expõe em seu PATH, para que não entre em conflito com o interpretador Python que você usa para seu código de treinamento.

--python 3.12 é recomendado, mas opcional. Se você não especificar a versão do Python, uv usará a versão mais recente disponível que satisfaz a restrição Python do pacote.

Se você ainda não tem uv, instale-o primeiro:

Bash
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

Verifique a instalação:

Bash
air --version
air --help

Autenticar​

A CLI do AI Runtime reutiliza os perfis de autenticação da CLI do Databricks. log in no seu Workspace e dê um nome ao perfil quando solicitado:

Bash
databricks auth login --host https://<your-workspace>.cloud.databricks.com

Passe o nome do perfil para qualquer comando air com -p. Por exemplo:

Bash
air list runs -p my-workspace

Ou então, defina DATABRICKS_CONFIG_PROFILE em seu shell para tornar um perfil o default:

Bash
export DATABRICKS_CONFIG_PROFILE=my-workspace

Para todas as opções de autenticação, consulte Autenticação para a CLI do Databricks.

Outros recursos​

Após a instalação, defina cargas de trabalho em uma configuração train.yaml com dependências inline. Comece pelo início rápido e use a referência de YAML conforme cria sua configuração:

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