databricks-ai-runtime에이전트 스킬은 Claude Code, Cursor, Codex 같은 AI 코딩 에이전트에게 Databricks CLI 명령어를 통해 databricks air AI 런타임을 다루는 지침을 제공합니다. 이 스킬을 설치하면 에이전트에게 워크로드 YAML을 작성하게 하고, GPU 학습 작업을 제출하며, 진행 상황을 확인할 수 있습니다.
Requirements
- 작업 영역에 Databricks CLI가 인증된 상태입니다. 이 스킬의 예시는 Databricks CLI 버전 1.20.0 이상이 필요한 평면
code_source형식을 사용합니다. - AI 런타임이 활성화된 작업 공간입니다. 요구사항 참조.
스킬 설치
다음 명령을 실행합니다.
databricks aitools install --skills-only --skills databricks-ai-runtime
안내를 따라 AI 에이전트와 설치 범위를 선택하세요. 설치 옵션에 대해서는 aitools명령 그룹을 참조하세요.
스킬이 다루는 내용
| Capability | 에이전트가 수행할 수 있는 작업 |
|---|---|
| 쓰기 워크로드 | 요청을 컴퓨트, 환경, 코드 소스 및 사용 중인 프레임워크용 실행 명령(예: torchrun, Accelerate 또는 DeepSpeed)이 포함된 워크로드 YAML로 변환하세요. |
| 실행 구성하기 | 환경 변수, 시크릿, 하이퍼파라미터, 재시도, 권한 설정. |
| 실행 제출 | 구성을 --dry-run로 검증한 후 databricks air run와 멱등성 키를 함께 제출하세요. |
| 실행 점검 및 모니터링 |
databricks air get와 databricks air list로 상태를 확인하고, databricks air logs로 로그를 스트리밍하며, 메트릭을 위한 MLflow 실행으로 안내합니다. |
| 실행 취소 |
databricks air cancel로 하나, 여러 개 또는 모든 활성 실행을 취소하세요. |
| 디버깅 실패 | 실패한 작업에서 로그를 불러와서 오류를 표시하세요. |
| 사용자 지정 Docker 이미지 사용 | 커스텀 이미지를 빌드하고 푸시한 뒤, 워크로드에서 참조하세요. |