Databricks CLI 내의 명령 그룹은 air AI 런타임을 통해 학습 및 추론과 같은 GPU 워크로드를 제출하고 관리합니다.
워크로드 구성 필드에 대해서는 Workload YAML 참고 자료를 참조하세요. 첫 작업 작업을 제출하려면 AI 런타임 퀵스타트를 참조하세요.
Databricks Air Run
YAML 구성에서 워크로드를 제출하세요. 출력에는 작업 실행 ID와 작업 실행 URL이 포함됩니다.
databricks air run --file YAML_PATH [flags]
Arguments
None
Options
-f, --file string
워크로드 YAML 구성으로 가는 경로. 필수 옵션입니다.
--watch
스트림 노드 0은 실행이 터미널 상태에 도달할 때까지 로그를 기록합니다. 기본값: false.
--override stringArray
YAML 필드 FIELD_PATH=VALUE를 . 이 옵션을 반복해서 여러 필드를 덮어쓰세요.
--dry-run
워크로드를 제출하지 않고도 구성을 검증하세요. 기본값: false.
--idempotency-key string
이전에 키가 사용된 상태에서 기존 런을 반환하세요. YAML에서 오버라이드가 가능합니다 idempotency_token . 최대 64자.
Examples
다음 예시는 다음에서 train.yaml작업부하를 제출합니다:
databricks air run --file train.yaml
작업 부하 구성 도움말을 표시하기 위한 -h 별도의 인자로 구성 경로를 전달하세요:
databricks air run -h config
databricks air run -h config.compute
databricks air run -h config.compute.accelerator_type
Databricks Air Get
런 상황에 대한 자세한 정보를 받아보세요.
databricks air get JOB_RUN_ID [flags]
Arguments
JOB_RUN_ID
작업 실행 ID는 로 반환되었습니다 databricks air run.
Options
데이터브릭스 에어 리스트
목록 실행 기본적으로 이 명령어는 현재 사용자가 제출한 활성 실행을 나열합니다.
databricks air list [flags]
Arguments
None
Options
--limit int
최대 득점 수. 기본값: 20.
--all-status
말기 상태에서의 런도 포함하세요. 기본값: false.
--all-users
다른 사용자가 제출한 공연도 포함하세요. 기본값: false.
--filter stringArray
필터는 KEY=VALUE. 이 옵션을 반복해서 여러 조건을 요구하세요. 지원되는 키는 , experiment, num_accelerators, 입니다user.accelerator_type
데이터브릭스 에어 로그
로그를 스트리밍하거나 가져오는 용도로 진행하세요.
databricks air logs JOB_RUN_ID [flags]
Arguments
JOB_RUN_ID
작업 실행 ID는 로 반환되었습니다 databricks air run.
Options
--node int
0점 기반 노드 인덱스를 선택하세요. 기본값: 0.
--tail int
인쇄할 기존 로그라인 수. 기본값: 10000.
--minutes int
최근 몇 분 동안 기록을 가져오세요. 와 함께 --tail사용할 수 없습니다. 기본값: 0.
--retry int
재시도 시도를 선택하세요.
0 는 초기 시도이며 -1 가장 최근입니다. 기본값: -1.
--download-to string
완전한 로그를 디렉토리로 다운로드하세요. 설정이 되어 있지 않으면 --node 모든 노드를 다운로드합니다. 또는 --tail.와 함께 --minutes 사용할 수 없습니다.
데이터브릭스 에어 캔슬
작업 실행 ID로 한 개 이상의 실행을 취소하거나, 현재 사용자가 제출한 모든 활성 실행을 취소할 수 있습니다.
databricks air cancel [JOB_RUN_ID...] [flags]
Arguments
JOB_RUN_ID
하나 이상의 작업 실행 ID. 와 함께 --all사용할 수 없습니다.
Options
--all
현재 사용자가 제출한 모든 활성 실행 실행을 취소하세요. 기본값: false.
-y, --yes
.--all 기본값: false.
Databricks Air Images 푸시
컨테이너 이미지를 아티팩트 레지스트리에 푸시하세요.
이미지를 푸시하기 위한 전제 조건과 지침은 Databricks CLI로 이미지를 푸시하는 항목을 참조하세요.
databricks air images push [flags]
Arguments
None
Options
-s, --source string
소스 컨테이너 이미지는 이름과 선택적 태그(NAME[:TAG])나 다이제스트(NAME@DIGEST)를 붙여 사용할 수 있습니다. 만약 대화형 터미널에서 누락되면, 명령어는 값을 입력하라고 프롬프트합니다.
--catalog string
목적지 Unity 카탈로그 카탈로그. 만약 대화형 터미널에서 누락되면, 명령어는 값을 입력하라고 프롬프트합니다.
--schema string
목적지 Unity 카탈로그 스키마. 만약 대화형 터미널에서 누락되면, 명령어는 값을 입력하라고 프롬프트합니다.
--artifact string
목적지 아티팩트는 ARTIFACT[:TAG]. 기본 이미지명과 태그를 사용하거나, latest 태그가 없으면 태그를 사용합니다.
--pull
사용 가능한 로컬 이미지를 재사용하는 대신 푸시하기 전에 소스 이미지를 레지스트리에서 가져오세요. 기본값: false.
Databricks Air Convert-to-DAB
워크로드 YAML 구성을 Databricks 자산 번들로 변환하세요. 이 로컬 명령어는 databricks.ymlgenerated_artifacts/.
이 명령어는 고급 생산 워크플로우로 가는 선택적 브리지 역할을 합니다. 설정을 변환하지 않고도 계속 사용할 databricks air run 수 있습니다.
번들 워크플로우에 대해서는 'GPU 워크로드 예약 및 작업 조합'을 참조하세요.
databricks air convert-to-dabs YAML_PATH [flags]
Arguments
YAML_PATH
워크로드 YAML 구성으로 가는 경로입니다.
Options
--output-dir string
명령어가 번들을 쓰는 디렉터리입니다. 코드 소스는 이 디렉터리 안에 있어야 합니다. 기본값: 입력된 YAML 파일을 포함하는 디렉터리입니다.
--force
이미 존재하는 번들 파일을 덮어쓰는 것입니다. 기본값: false.
전역 표시기
--debug
디버그 로깅을 사용할지 여부입니다.
-h 또는 --help
Databricks CLI 또는 관련 명령 그룹 또는 관련 명령에 대한 도움말을 표시합니다.
--log-file 문자열
출력 로그를 쓸 파일을 나타내는 문자열입니다. 이 플래그가 지정되지 않으면 출력 로그는 기본적으로 stderr에 기록됩니다.
--log-format 포맷
로그 형식 형식 text 또는 json. 기본값은 text입니다.
--log-level 문자열
로그 형식 수준을 나타내는 문자열입니다. 지정하지 않으면 로그 형식 수준을 사용할 수 없습니다.
-o, --output 유형
명령 출력 형식 text 또는 json. 기본값은 text입니다.
-p, --profile 문자열
명령을 실행하는 데 사용할 파일의 프로필 ~/.databrickscfg 이름입니다. 이 플래그를 지정하지 않으면, 존재하는 경우 DEFAULT로 명명된 프로필이 사용됩니다.
--progress-format 포맷
진행률 로그를 표시할 형식: default, append, inplace또는 json
-t, --target 문자열
해당하는 경우 사용할 번들 대상
레거시 Python CLI에서 마이그레이션하세요
Databricks CLI와 더 이상 지원되지 않는 Python 기반 air CLI는 서로 다른 명령 이름과 플래그를 사용합니다. 다음 매핑을 사용하여 스크립트를 업데이트하세요:
| Python CLI | Databricks 명령줄 인터페이스 (CLI) |
|---|---|
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> |