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La databricks-ai-runtime skill dell'agente fornisce agli agenti di codifica IA, come Claude Code, Cursor e Codex, istruzioni per lavorare con l'AI Runtime tramite i databricks air comandi della CLI Databricks. Con questa abilità installata, puoi chiedere al tuo agente di scrivere un YAML del carico di lavoro, inviare una run di addestramento GPU e verificarne i progressi.
Requirements
- La CLI di Databricksè autenticata al tuo workspace. Gli esempi della skill utilizzano il formato appiattito
code_source, che richiede la CLI Databricks versione 1.20.0 o superiore. - Uno spazio di lavoro con l'AI Runtime abilitato. Vedi requisiti.
Installare la competenza
Esegui questo comando:
databricks aitools install --skills-only --skills databricks-ai-runtime
Segui le indicazioni per scegliere il tuo agente AI e l'ambito di installazione. Per le opzioni di installazione, vedi aitools il gruppo di comandi.
Cosa copre la competenza
| Capacità | Operazioni che l'agente può eseguire |
|---|---|
| Workload di scrittura | Trasforma una richiesta in un workload YAML con compute, ambiente, codice sorgente e il comando di avvio per il tuo framework, come torchrun, Accelerate o DeepSpeed. |
| Configura i run | Imposta variabili ambientali, segreti, iperparametri, tentativi e permessi. |
| Invia esecuzioni | Valida la configurazione con --dry-run, poi invia con databricks air run e una chiave di idempotenza. |
| Controlla e monitora le esecuzioni | Ottieni lo stato con databricks air get e databricks air list, visualizza i log in streaming con databricks air logs e vai all'esecuzione MLflow per le metriche. |
| Annullare le esecuzioni | Annulla una, diverse o tutte le tue run attive con databricks air cancel. |
| Errori di debug | Recupera i log di un'esecuzione non riuscita e mostra l'errore. |
| Usare immagini Docker personalizzate | Crea ed esegui il push di un'immagine personalizzata, quindi fai riferimento a essa nel carico di lavoro. |