databricks-ai-runtimeエージェントスキルは、Claude Code、Cursor、CodexなどのAIコーディングエージェントに対し、databricks air DatabricksのCLIコマンドを通じてAIランタイムを扱うための指示を提供します。 スキルをインストールしていれば、エージェントにワークロードYAMLを書かせ、GPUトレーニング実行を送信し、進捗を確認できます。
Requirements
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ご利用のワークスペースへの認証が完了した、最新の Databricks CLI です。 スキルの例はフラットな
code_source形式を使用しており、Databricks CLIバージョン1.20.0以上が必要です。 - AIランタイムが有効になったワークスペース。 要件を参照してください。
スキルをインストールする
次のコマンドを実行します。
databricks aitools install --skills-only --skills databricks-ai-runtime
AIエージェントとインストール範囲を選択するには、プロンプトに従ってください。 インストール オプションについては、aitoolsコマンド グループを参照してください。
スキルがカバーすること
| 能力 | エージェントが実行できること |
|---|---|
| 書き込みワークロード | 要求を、コンピューティング、環境、コードソース、torchrun、Accelerate、DeepSpeed などのフレームワーク用の起動コマンドを含むワークロード YAML に変換します。 |
| 実行設定 | 環境変数、シークレット、ハイパーパラメータ、再実行、権限を設定します。 |
| 実行の送信 |
--dry-runで設定を検証し、databricks air runを使用し、冪等キーを付けて送信してください。 |
| 実行の確認と監視 |
databricks air get と databricks air list で状態を確認し、databricks air logs でログをストリーミングし、メトリクスについては MLflow の実行結果を参照してください。 |
| 実行のキャンセル |
databricks air cancelで1つ、複数、またはすべてのアクティブなランをキャンセルしてください。 |
| デバッグの失敗 | 失敗したランからログを取得し、エラーを表示します。 |
| カスタム Docker イメージを使用する | カスタムイメージを作成してプッシュし、それをワークロードで参照してください。 |