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Important
Cette fonctionnalité est disponible en préversion publique.
Le air groupe de commandes au sein de la ligne de ligne de commande Databricks soumet et gère les charges de travail GPU, telles que l’entraînement et l’inférence, avec l’exécution IA.
Pour les champs de configuration de la charge de travail, voir référence Workload YAML. Pour soumettre votre première charge de travail, consultez le démarrage rapide de la ligne de commande de données Databricks pour l’exécution IA.
Databricks Air Run
Soumettre une charge de travail depuis une configuration YAML. La sortie inclut l’ID de l’exécution de la tâche et l’URL de la run.
databricks air run --file YAML_PATH [flags]
Arguments
None
Options
-f, --file string
Chemin vers la configuration YAML de la charge de travail. Cette option est obligatoire.
--watch
Flux de nœud 0 en log jusqu’à ce que la course atteigne un état terminal. Valeur par défaut : false.
--override stringArray
Supplantez un champ YAML en utilisant FIELD_PATH=VALUE. Répétez cette option pour écraser plusieurs champs.
--dry-run
Validez la configuration sans soumettre de charge de travail. Valeur par défaut : false.
--idempotency-key string
Retournez une exécution existante lorsque la clé a été utilisée auparavant. Ça dépasse idempotency_token dans le YAML. Maximum : 64 caractères.
Examples
L’exemple suivant soumet une charge de travail à partir de train.yaml:
databricks air run --file train.yaml
Passez un chemin de configuration comme argument séparé pour -h afficher l’aide à la configuration de la charge de travail :
databricks air run -h config
databricks air run -h config.compute
databricks air run -h config.compute.accelerator_type
Databricks air get
Obtenez les détails pour une course.
databricks air get JOB_RUN_ID [flags]
Arguments
JOB_RUN_ID
Un identifiant exécuté de travail rendu par databricks air run.
Options
Liste d’airs Databricks
Lister les exécutions. Par défaut, la commande liste les exécutions actives soumises par l’utilisateur actuel.
databricks air list [flags]
Arguments
None
Options
--limit int
Nombre maximal de runs à montrer. Valeur par défaut : 20.
--all-status
Incluez des parcours dans les états terminaux. Valeur par défaut : false.
--all-users
Incluez les séries soumises par d’autres utilisateurs. Valeur par défaut : false.
--filter stringArray
Le filtre s’exécute en utilisant KEY=VALUE. Répétez cette option pour exiger plusieurs conditions. Les touches prises en charge sont accelerator_type, experiment, num_accelerators, et user.
Databricks Air Logs
Diffusez ou récupérez des journaux pour une partie.
databricks air logs JOB_RUN_ID [flags]
Arguments
JOB_RUN_ID
Un identifiant exécuté de travail rendu par databricks air run.
Options
--node int
Sélectionnez un index de nœud basé sur zéros. Valeur par défaut : 0.
--tail int
Nombre de loglines existantes à imprimer. Valeur par défaut : 10000.
--minutes int
Récupérez les journaux des dernières minutes. Impossible de combiner avec --tail. Valeur par défaut : 0.
--retry int
Sélectionnez une tentative de réessayage.
0 est la première tentative et -1 la plus récente. Valeur par défaut : -1.
--download-to string
Téléchargez les journaux complets dans un annuaire. Télécharge tous les nœuds sauf si --node c’est réglé. Impossible de combiner avec --tail ou --minutes.
Annulation d’air de Databricks
Annulez une ou plusieurs exécutions par identifiant de la mission, ou annulez toutes les exécutions actives soumises par l’utilisateur actuel.
databricks air cancel [JOB_RUN_ID...] [flags]
Arguments
JOB_RUN_ID
Un ou plusieurs identifiants de gestion de travail. Impossible de combiner avec --all.
Options
--all
Annulez toutes les exécutions actives soumises par l’utilisateur actuel. Valeur par défaut : false.
-y, --yes
Passez la demande de confirmation utilisée par --all. Valeur par défaut : false.
Liste des piscines d’air Databricks
Listez la capacité GPU provisionnée disponible pour l’espace de travail actuel.
Utilisez l’ID de capacité provisionné dans compute.pool_id.
databricks air pools list [flags]
Arguments
None
Options
Databricks les piscines d’air obtiennent
Obtenez les détails sur la capacité du GPU provisionné.
databricks air pools get [POOL_ID] [flags]
Arguments
POOL_ID
L’ID de capacité provisionné. L’argument n’est optionnel que lorsque l’espace de travail dispose d’une seule capacité provisionnée.
Options
Databricks Air Images Push
Poussez une image conteneur dans le registre des artefacts.
Pour les prérequis et instructions pour pousser une image, voir Push images avec la code de commande Databricks.
databricks air images push [flags]
Arguments
None
Options
-s, --source string
L’image contenant source est un nom avec un tag optionnel (NAME[:TAG]) ou un digest (NAME@DIGEST). Si elle est omise dans un terminal interactif, l’invite de commande affiche la valeur.
--catalog string
Le catalogue Unity de destination. Si elle est omise dans un terminal interactif, l’invite de commande affiche la valeur.
--schema string
Le schéma du catalogue Unity de destination. Si elle est omise dans un terminal interactif, l’invite de commande affiche la valeur.
--artifact string
L’artefact de destination comme ARTIFACT[:TAG]. Par défaut, le nom de l’image source et le tag sont utilisés, ou le latest tag lorsque la source n’a pas de tag.
--pull
Extrais l’image source de son registre avant de pousser au lieu de réutiliser une image locale disponible. Valeur par défaut : false.
Databricks Air Convert-to-DABS
Convertir une configuration YAML de charge de travail en un Databricks Asset Bundle. Cette commande locale écrit databricks.yml et lance des fichiers sous generated_artifacts/.
Cette commande est un pont optionnel vers un flux de travail avancé en production. Vous pouvez continuer à utiliser databricks air run sans avoir à convertir la configuration.
Pour le flux de travail bundle, voir Planifier les charges GPU et composer les tâches.
databricks air convert-to-dabs YAML_PATH [flags]
Arguments
YAML_PATH
Le chemin vers la configuration YAML de la charge de travail.
Options
--output-dir string
Annuaire où la commande écrit le faisceau. La source du code doit se trouver dans ce répertoire. Par défaut : le répertoire contenant le fichier YAML d’entrée.
--force
Écraser les fichiers bundle générés qui existent déjà. Valeur par défaut : false.
Indicateurs globaux
--debug
Faut-il activer la journalisation du débogage ?
-h ou --help
Affiche l’aide pour l’interface CLI de Databricks, le groupe de commandes associé ou la commande concernée.
--log-file chaîne de caractères
Chaîne représentant le fichier dans lequel écrire les logs de sortie. Si cet indicateur n’est pas spécifié, la valeur par défaut consiste à écrire les logs de sortie dans stderr.
--log-format Format
Type de format de journal : text ou json. La valeur par défaut est text.
--log-level chaîne de caractères
Chaîne représentant le niveau de format du journal. Si cet indicateur n’est pas défini, le niveau de format de journal est désactivé.
Type -o, --output
Type de sortie de commande, text ou json. La valeur par défaut est text.
-p, --profile chaîne de caractères
Nom du profil dans le ~/.databrickscfg fichier à utiliser pour exécuter la commande. Si cet indicateur n’est pas spécifié, s’il existe, le profil nommé DEFAULT est utilisé.
--progress-format Format
Format permettant d’afficher les journaux de progression : default, append, inplace ou json
-t, --target chaîne de caractères
Le cas échéant, la cible d'ensemble à utiliser
Migration depuis l’ancienne ligne de commande Python
La CLI Databricks et la CLI Python air obsolète utilisent des noms de commandes et des drapeaux différents. Mettre à jour les scripts en utilisant les mappages suivants :
| Interface graphique Python | Interface CLI de Databricks |
|---|---|
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> |