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Important
Dieses Feature befindet sich in der Public Preview.
Die air Befehlsgruppe innerhalb der Databricks-CLI übermittelt und verwaltet GPU-Workloads, wie Training und Inferenz, mit AI Runtime.
Für Workload-Konfigurationsfelder siehe Workload YAML Referenz. Um Ihren ersten Workload einzureichen, siehe Databricks CLI Quickstart für AI Runtime.
Databricks Air Run
Reichen Sie eine Arbeitslast aus einer YAML-Konfiguration ein. Die Ausgabe enthält die Job-Run-ID und die Job-Run-URL.
databricks air run --file YAML_PATH [flags]
Arguments
None
Options
-f, --file string
Pfad zur Workload-YAML-Konfiguration. Diese Option ist erforderlich.
--watch
Stream Knoten 0 protokolliert, bis der Run einen terminalen Zustand erreicht. Standardwert: false.
--override stringArray
Überschreiben Sie ein YAML-Feld mit FIELD_PATH=VALUE. Wiederhole diese Option, um mehrere Felder zu überschreiben.
--dry-run
Validiere die Konfiguration, ohne einen Workload einzureichen. Standardwert: false.
--idempotency-key string
Geben Sie einen bestehenden Lauf zurück, als der Schlüssel zuvor verwendet wurde. Überschreibungen idempotency_token im YAML. Maximal: 64 Zeichen.
Examples
Das folgende Beispiel übermittelt eine Arbeitslast aus train.yaml:
databricks air run --file train.yaml
Geben Sie einen Konfigurationspfad als separates Argument an, -h um Hilfe zur Workload-Konfiguration anzuzeigen:
databricks air run -h config
databricks air run -h config.compute
databricks air run -h config.compute.accelerator_type
Databricks Air Get
Erhalte Details für einen Lauf.
databricks air get JOB_RUN_ID [flags]
Arguments
JOB_RUN_ID
Eine Job-Run-ID wurde von databricks air run. zurückgegeben.
Options
Databricks Air List
Liste wird ausgeführt. Standardmäßig listet der Befehl aktive Läufe auf, die vom aktuellen Benutzer eingereicht wurden.
databricks air list [flags]
Arguments
None
Options
--limit int
Maximale Anzahl von Runs zu zeigen. Standardwert: 20.
--all-status
Beziehen Sie Läufe in Terminalstaaten ein. Standardwert: false.
--all-users
Beziehen Sie von anderen Nutzern eingereichte Läufe ein. Standardwert: false.
--filter stringArray
Der Filter läuft mit KEY=VALUE. Wiederholen Sie diese Option, um mehrere Bedingungen zu benötigen. Unterstützte Schlüssel sind accelerator_type, experiment, num_accelerators, und user.
Databricks Air Logs
Streamen oder holen Sie Protokolle für einen Lauf.
databricks air logs JOB_RUN_ID [flags]
Arguments
JOB_RUN_ID
Eine Job-Run-ID wurde von databricks air run. zurückgegeben.
Options
--node int
Wählen Sie einen Null-basierten Knotenindex. Standardwert: 0.
--tail int
Anzahl der vorhandenen Loglines zu drucken. Standardwert: 10000.
--minutes int
Holen Sie Protokolle von den letzten Minuten. Kann nicht mit --tail kombiniert werden. Standardwert: 0.
--retry int
Wählen Sie einen erneuten Versuch aus.
0 ist der erste Versuch und -1 der neueste. Standardwert: -1.
--download-to string
Laden Sie vollständige Protokolle in ein Verzeichnis herunter. Lädt alle Knoten herunter, es sei denn --node , es ist festgelegt. Kann nicht mit --tail oder --minutes kombiniert werden.
Databricks Air Cancel
Brechen Sie einen oder mehrere Läufe nach Job-Run-ID ab oder brechen Sie alle aktiven Läufe ab, die vom aktuellen Benutzer eingereicht werden.
databricks air cancel [JOB_RUN_ID...] [flags]
Arguments
JOB_RUN_ID
Eine oder mehrere Job-IDs laufen aus. Kann nicht mit --all kombiniert werden.
Options
--all
Brechen Sie alle aktiven Durchläufe ab, die vom aktuellen Nutzer eingereicht werden. Standardwert: false.
-y, --yes
Überspringe die Bestätigungsaufforderung, die von --all. verwendet wird. Standardwert: false.
Databricks Air Pools Liste
Listen Sie die bereitgestellte GPU-Kapazität auf, die dem aktuellen Arbeitsbereich zur Verfügung steht.
Verwenden Sie die bereitgestellte Kapazitäts-ID in compute.pool_id.
databricks air pools list [flags]
Arguments
None
Options
Databricks Air Pools erhalten
Erhalte Details zur bereitgestellten GPU-Kapazität.
databricks air pools get [POOL_ID] [flags]
Arguments
POOL_ID
Die bereitgestellte Kapazitäts-ID. Das Argument ist nur dann optional, wenn der Arbeitsbereich genau eine bereitgestellte Kapazität hat.
Options
Databricks Air Images pushen
Schiebe ein Container-Image ins Artifact Registry.
Für Voraussetzungen und Anweisungen zum Pushen eines Images siehe Push-Bilder mit der Databricks-CLI.
databricks air images push [flags]
Arguments
None
Options
-s, --source string
Das Quellcontainer-Image als Name mit einem optionalen Tag (NAME[:TAG]) oder einem Digest (NAME@DIGEST). Wenn es in einem interaktiven Terminal weggelassen wird, fordert der Befehl den Wert an.
--catalog string
Der Zielkatalog des Unity-Katalogs. Wenn es in einem interaktiven Terminal weggelassen wird, fordert der Befehl den Wert an.
--schema string
Das Ziel-Unity Catalog-Schema. Wenn es in einem interaktiven Terminal weggelassen wird, fordert der Befehl den Wert an.
--artifact string
Das Zielartefakt als ARTIFACT[:TAG]. Standardmäßig wird der Name des Quellbilds und des Tags verwendet, oder der latest Tag, wenn der Quelle kein Tag hat.
--pull
Ziehe das Quellbild vor dem Pushen aus der Registry, anstatt ein verfügbares lokales Image wiederzuverwenden. Standardwert: false.
Databricks Air Convert-to-Dabs
Konvertiere eine Workload-YAML-Konfiguration in ein Databricks Asset Bundle. Dieser lokale Befehl schreibt und startet databricks.yml Dateien unter generated_artifacts/.
Dieser Befehl ist eine optionale Brücke zu einem fortgeschrittenen Produktionsworkflow. Du kannst die Konfiguration weiterhin nutzen databricks air run , ohne die Konfiguration zu konvertieren.
Für den Bundle-Workflow siehe GPU-Workloads planen und Aufgaben komponieren.
databricks air convert-to-dabs YAML_PATH [flags]
Arguments
YAML_PATH
Der Pfad zur Workload-YAML-Konfiguration.
Options
--output-dir string
Verzeichnis, in dem der Befehl das Bündel schreibt. Die Codequelle muss sich in diesem Verzeichnis befinden. Standard: das Verzeichnis, das die Eingabe-YAML-Datei enthält.
--force
Überschreibe generierte Bundle-Dateien, die bereits existieren. Standardwert: false.
Globale Kennzeichnungen
--debug
Gibt an, ob die Debugprotokollierung aktiviert werden soll.
-h oder --help
Hilfe für die Databricks CLI oder die zugehörige Befehlsgruppe oder den zugehörigen Befehl anzeigen.
--log-file Schnur
Eine Zeichenfolge, die die Datei darstellt, in die Ausgabeprotokolle geschrieben werden sollen. Wenn dieses Flag nicht angegeben ist, werden Ausgabeprotokolle standardmäßig in stderr geschrieben.
--log-format Format
Der Protokollformattyp text oder json. Der Standardwert ist text.
--log-level Schnur
Eine Zeichenfolge, die die Protokollformatebene darstellt. Wenn nicht angegeben, ist die Protokollformatebene deaktiviert.
-o, --output Typ
Der Befehlsausgabetyp text oder json. Der Standardwert ist text.
-p, --profile Schnur
Der Name des Profils in der ~/.databrickscfg Datei, das zum Ausführen des Befehls verwendet werden soll. Wenn dieses Flag nicht angegeben wird, wird, falls vorhanden, das Profil mit dem Namen DEFAULT verwendet.
--progress-format Format
Das Format zum Anzeigen von Statusprotokollen: default, , append, inplaceoder json
-t, --target Schnur
Falls zutreffend, das zu verwendende Bündelziel
Migration von der alten Python-CLI
Die Databricks-CLI und die veraltete Python-basierte air CLI verwenden unterschiedliche Befehlsnamen und Flags. Aktualisieren Sie Skripte mit den folgenden Zuordnungen:
| Python CLI | Databricks-CLI |
|---|---|
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> |