Képek feltöltése a Databricks CLI-vel

Important

Ez a funkció bétaverzióban érhető el. A használatához a munkaterület adminisztrátorának be kell kapcsolnia az AI Runtime Beta Features és a Databricks Artifact Registry előnézeteket a munkaterület Előnézetek oldalán.

A Databricks CLI a databricks air images push segédparancsot biztosítja, amely egyesíti a Docker hitelesítést, a képcímkézést és az Artifact Registrybe történő push-t. Automatikusan érzékeli a beállításjegyzék területét. Ezt a segítőt használhatod az Artifact Registry útmutatóban leírt kézi lépések helyett. A segítő nem készít képeket és nem küld be munkaterheléseket.

Prerequisites

Munkaterület hitelesítésének konfigurálása

Hozz létre vagy frissíts egy munkaterület OAuth-profilt ahhoz a munkaterülethez, ahol a képet tárolni szeretnéd:

databricks auth login --profile my-databricks-profile

A Docker credential helper ezt a munkaterületi OAuth profilt igényel. A támogatott hitelesítési módszerekért lásd: Docker hitelesítés beállítása.

Helyi lemezkép feltöltése

Például töltsünk fel egy my-training-image:v1 nevű helyi képet a(z) main.ml.training:v1 helyre:

databricks air images push \
  --profile my-databricks-profile \
  --source my-training-image:v1 \
  --catalog main \
  --schema ml \
  --artifact training:v1

A parancs kinyomtatja a Unity Catalog képnevét, hogy a munkaterhelési YAML-ben environment.unity_catalog_image-ként használható legyen. Ehhez a példához használd main.ml.training:v1, ahogy azt a Docker-lemezkép alkalmazása számítási feladatban mutatja.

A segéd újra felhasznál egy helyi forrásképet, ha van ilyen. Ellenkező esetben lekéri a forrásképet a(z) linux/amd64 számára. Adja hozzá a(z) --pull elemet a forráskép frissítéséhez a regisztrációs adatbázisából, még akkor is, ha helyben elérhető. A képeknek linux/amd64 kell használniuk. Építsünk újra egy inkompatibilis helyi image-et ehhez a platformhoz, mielőtt feltöltjük. Ha a forráskép egy privát registryben van, hitelesítse a Dockert annál a registrynél a segédprogram futtatása előtt.

A kép adatait interaktív beírásához futtasd databricks air images push --profile my-databricks-profile képjelzők nélkül. Az összes lehetőség megjelenítéséhez futtassa: databricks air images push --help.

Tölts fel egy lemezképet egy másik beállításjegyzékből

A CLI segédeszközzel is másolhatsz egy meglévő képet egy másik konténerregiszterből az Artifact Registry rendszerbe.

Az alábbi példa forrásként egy magán Amazon Elastic Container Registry (ECR) tárolót használ. Ebben a példában telepítse és konfigurálja az AWS CLI-t olyan hitelesítő adatokkal, amelyekkel hitelesíthet az ECR-hez, és letöltheti a forrásképet. Ezek az AWS-hitelesítő adatok elkülönülnek a Databricks-profiljától.

Először hitelesítse a Dockert a forrás ECR-regiszterhez. Cseréld le a példa AWS fiókazonosítót, régiót, tárolót és képcímkét saját értékeidre. Az AWS régiónak meg kell egyeznie a forrás ECR registryvel, nem pedig a cél Databricks munkaterületével. Lásd a Private registry hitelesítést az AWS dokumentációjában.

aws ecr get-login-password --region us-west-2 | \
  docker login --username AWS --password-stdin \
  123456789012.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com

Ezután a teljes ECR kép URI-t úgy adja át: --source

databricks air images push \
  --profile my-databricks-profile \
  --source 123456789012.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/my-training-image:v1 \
  --catalog main \
  --schema ml \
  --artifact training:ecr-v1 \
  --pull

A --pull zászló lekéri a linux/amd64 képet az ECR-ről, még akkor is, ha már helyben gyorsítótárban van. A segéd a helyi Docker-telepítést használja az imázs lehúzásához, címkézéséhez és továbbításához. Az ECR-ben a forráskép változatlan marad. Miután a push sikeres, állítsd a(z) environment.unity_catalog_image értékét main.ml.training:ecr-v1-re a workload YAML-fájlodban.

  • Utolsó frissítés időpontja: