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air
uv로 CLI를 설치하고 Databricks CLI 프로필을 사용하여 Databricks 작업 영역에 대해 인증하세요. CLI에는 Python 3.10 이상이 필요합니다.
Requirements
- Python 3.10 이상.
- AI 런타임을 사용하도록 설정된 Databricks 작업 영역. 요구 사항을 참조하세요.
- 에서 인증 프로필을 관리하는 Databricks CLI입니다
~/.databrickscfg.
CLI 설치
Databricks는 uv를 사용하여 CLI를 설치하는 것이 좋습니다.
uv tool install --force databricks-air --python 3.12
uv tool install는 air를 자체적인 격리 환경에 배치하고 사용자의 PATH에 노출하므로, 학습 코드에 사용하는 Python 인터프리터와 충돌하지 않습니다.
--python 3.12 는 권장되지만 선택 사항입니다. Python 버전을 지정하지 않으면 uv 패키지의 Python 제약 조건을 충족하는 사용 가능한 최신 버전을 사용합니다.
아직 uv없는 경우 먼저 설치합니다.
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
설치를 확인합니다.
air --version
air --help
Authenticate
AI 런타임 CLI는 Databricks CLI 인증 프로필을 다시 사용합니다. 작업 영역에 로그인하고 메시지가 표시되면 프로필 이름을 지정합니다.
databricks auth login --host https://<your-workspace>.cloud.databricks.com
air를 사용하여 프로필 이름을 모든 -p 명령에 전달하세요. 다음은 그 예입니다.
air list runs -p my-workspace
또는 셸에서 DATABRICKS_CONFIG_PROFILE을 설정하여 프로필을 기본값으로 지정합니다:
export DATABRICKS_CONFIG_PROFILE=my-workspace
모든 인증 옵션은 Databricks CLI에 대한 인증을 참조하세요.
추가 리소스
설치 후 인라인 종속성을 사용하여 train.yaml 구성에서 워크로드를 정의합니다. 빠른 시작부터 시작한 다음, 구성을 빌드할 때 YAML 참조를 사용합니다.