Guida introduttiva rapida al notebook AI Runtime

Importante

Questa funzionalità è in Anteprima Pubblica.

Usa AI Runtime per passare da un notebook vuoto a PyTorch su una GPU in pochi clic. Collega un notebook a una GPU serverless senza cluster da configurare, e ottieni il monitoraggio GPU, un terminale sul nodo GPU e Genie Code integrato.

Requirements

Il tuo workspace deve avere abilitato AI Runtime ed essere in una regione supportata. Vedi requisiti.

Passo 1: Collega un notebook a una GPU

1. Crea o apri un notebook.
2. Dal menu a tendina di calcolo in alto del notebook, seleziona GPU serverless.
3. Nel campo Acceleratore , seleziona 1xA10.
4. Clicca su Applica, poi Conferma.

Tip

Inizia con 1xA10 per lo sviluppo e i carichi di lavoro piccoli. Passa a 1xH100 o 8xH100 quando ti serve più memoria GPU o addestramento distribuito multi-GPU. Vedi Opzioni hardware.

Passo 2: Esegui il tuo primo codice GPU

L'ambiente AI di Databricks predefinito include PyTorch, Transformers, vLLM, pandas e molti altri pacchetti preinstallati. Per l'elenco completo, vedi l'ambiente di IA Databricks.

Esegui il seguente notebook per confermare che la GPU è collegata e esegui un passaggio di addestramento:

Notebook di avvio rapido di AI Runtime

Ottieni il notebook

Ora ti stai allenando sul calcolo serverless GPU.

Esplora il notebook GPU

Il notebook è dotato di strumenti per aiutarti a lavorare sulla GPU. Puoi cambiare ambiente base, monitorare l'utilizzo della GPU, aprire un terminale sul nodo GPU e usare Genie Code per scrivere e fare il debug del tuo codice.

Cambiare ambiente

Clicca su Ambiente nel pannello destro per scegliere un ambiente base o un acceleratore diverso. Vedi Configurare l'ambiente.

Osserva l'utilizzo della GPU

Clicca sulle risorse GPU nel pannello destro per vedere l'utilizzo live della GPU e la memoria mentre il codice gira. Vedi Risorse per il monitoraggio GPU.

Apri un terminale sul nodo GPU

Fai clic su Terminal in basso a destra per aprire una shell sul nodo GPU. Esegui nvidia-smi, ispeziona i file o debugga direttamente i processi. Vedere Eseguire i comandi della shell nel terminale Web di Azure Databricks.

Lascia che Genie Code scriva e debugi per te

Clicca su Codice Genie nel pannello destro e descrivi cosa vuoi. L'agente può scrivere codice di addestramento, risolvere conflitti di dipendenza e debug di guasti GPU. Vedi Usa il codice Genie con il runtime di IA.

Passaggi successivi

• Clona un notebook completo dai notebook di esempio di AI Runtime.
• Esegui il scaling su più GPU con training distribuito nei notebook.