Примечание.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать войти или изменить каталоги.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать изменить каталоги.
CLI Databricks предоставляет вспомогательную команду databricks air images push для объединения аутентификации Docker, тегирования изображений и отправки в Artifact Registry. Он автоматически определяет регион системного реестра. Вы можете использовать этот помощник вместо инструкций из руководства по реестру артефактов. Помощник не создаёт изображения и не отправляет нагрузки.
Prerequisites
- Установите Databricks CLI версии 1.19.0 или выше. См. установите или обновите CLI Databricks.
- Настройте реестр артефактов в рабочем пространстве, где хотите хранить изображение. См. «Начать с реестра артефактов».
- Создайте или выберите каталог назначения и схему, а также получите необходимые права Artifact Registry.
- Установите и запустите Docker на вашем локальном компьютере. Docker должен быть доступен на вашем
PATH.
Настроить аутентификацию рабочего пространства
Создайте или обновите профиль рабочего пространства OAuth для рабочего пространства, где хотите сохранить изображение:
databricks auth login --profile my-databricks-profile
Помощник по удостоверению учетных данных Docker требует этот профиль рабочего пространства OAuth. Сведения о поддерживаемых методах аутентификации см. в разделе «Настройка аутентификации Docker».
Отправить локальное изображение
Например, отправьте локальное изображение с именем my-training-image:v1 в main.ml.training:v1:
databricks air images push \
--profile my-databricks-profile \
--source my-training-image:v1 \
--catalog main \
--schema ml \
--artifact training:v1
Команда выводит имя образа Unity Catalog, которое следует использовать как environment.unity_catalog_image в YAML-файле рабочей нагрузки. В этом примере используйте main.ml.training:v1, как показано в статье «Использование образа Docker в рабочей нагрузке».
Компонент использует повторно локальное исходное изображение, если оно уже есть. В противном случае он извлекает исходное изображение для linux/amd64. Добавьте --pull, чтобы обновить образ из registry, даже если он доступен локально. Изображения должны содержать linux/amd64. Перестройка несовместимого локального образа для этой платформы перед тем, как запускать её. Если исходный образ находится в частном реестре, перед запуском вспомогательной утилиты авторизуйте Docker в этом реестре.
Чтобы интерактивно ввести детали изображения, запустите databricks air images push --profile my-databricks-profile без флагов изображения. Запустите databricks air images push --help для просмотра всех параметров.
Отправить образ из другого реестра образов
Вы также можете использовать вспомогательную утилиту CLI, чтобы скопировать существующий образ из другого реестра контейнеров в Реестр артефактов.
В следующем примере используется приватный репозиторий Amazon Elastic Container Registry (ECR) в качестве исходного источника. Для этого примера установите и настройте AWS CLI, используя учётные данные, которые позволяют пройти аутентификацию в ECR и скачать исходный образ. Эти учетные данные AWS отделены от вашего профиля Databricks.
Сначала выполните аутентификацию Docker в исходном реестре ECR. Замените пример идентификатора аккаунта AWS, региона, репозитория и тега образа своими значениями. Регион AWS должен совпадать с исходным ECR-реестром, а не с целевым рабочим пространством Databricks. См. раздел «Аутентификация для частного реестра» в документации AWS.
aws ecr get-login-password --region us-west-2 | \
docker login --username AWS --password-stdin \
123456789012.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com
Затем передайте полный URI изображения ECR как --source:
databricks air images push \
--profile my-databricks-profile \
--source 123456789012.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/my-training-image:v1 \
--catalog main \
--schema ml \
--artifact training:ecr-v1 \
--pull
Флаг --pull получает образ linux/amd64 из ECR, даже если он уже есть в локальном кэше. Помощник использует вашу локальную установку Docker для поиска, тегирования и продвижения изображения. Исходное изображение в ECR осталось без изменений. После успешной отправки установите для environment.unity_catalog_image значение main.ml.training:ecr-v1 в YAML-файле рабочей нагрузки.