Not
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Oturum açmayı veya dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Bu sayfa, tarafından databricks air runkabul edilen iş yükü YAML alanlarını açıklar. Komut sözdizimi ve bayraklar için databricks air run'a bakınız. Bir iş yükü göndermek için AI Çalışma Zamanı hızlı başlatma'na bakınız.
Her iş yükü , compute, ve commandgerektirirexperiment_name.
Example
Aşağıdaki örnek, örnek bir iş yükü yapılandırmasını göstermektedir:
experiment_name: my-training
compute:
accelerator_type: GPU_1xA10
num_accelerators: 1
environment:
version: 6
dependencies:
- torch
code_source:
root_path: .
command: python $CODE_SOURCE_PATH/train.py
experiment_name
Türü: Dize
Required. Anahtar experiment_name nokta MLflow deneyinin adıdır.
Bu isimle bir deney yoksa, AI Runtime onu oluşturur. Aksi takdirde, AI Runtime yeni koşuyu mevcut deneye ekler.
compute
Tür: Harita
Required. Nesne, compute hızlandırıcı konfigürasyonunu tanımlar.
| Key | Type | Description |
|---|---|---|
accelerator_type |
string | Required. CLI tarafından kabul edilen ve çalışma alanında mevcut bir hızlandırıcı tipi. Eşleştirme büyük/küçük harfe duyarlıdır. |
num_accelerators |
integer | Required. Seçilen hızlandırıcı tipi için pozitif hızlandırıcı sayısı desteklenir. |
pool_id |
string | Sağlanan GPU kapasitesinin kimliği. |
priority_class |
string | Sağlanmış GPU kapasitesini kullanan iş yükleri için zamanlama önceliği. Kabul edilen değerler , BEST_EFFORTve NORMALdeğerleridirCRITICAL. gerektirir pool_id. |
Hızlandırıcı türleri ve sayıları çalışma alanı, bulut ve bölgeye bağlıdır. Donanım seçimi ve erişilebilirliği için Donanım bölümüne bakınız.
command
Türü: Dize
Required. Anahtar, command boş olmayan bir kabuk komutu veya betik içerir. Komuttaki yollar, iş yükü konteynerindeki uzak dosya yollarına atıfta bulunur. Ayarlandığında code_source , $CODE_SOURCE_PATH çıkarılan kodun mutlak yolunu içerir.
environment
Tür: Harita
Nesne, environment isteğe bağlı bağımlılıklara sahip yönetilen bir ortamı veya özel bir Unity Kataloğu görgesini seçer.
| Key | Type | Description |
|---|---|---|
version |
dize veya tamsayı | Bir sayısal ortam versiyonu, 6örneğin , veya Databricks yapay zeka ortam tanımlayıcısı, örneğin databricks_ai_v6. Bir databricks_ai_v tanımlayıcı için 5 veya üzeri sürüm gereklidir. Eğer atlanırsa, CLI mevcut AI Çalışma Zamanı varsayılan özelliğini kullanır. |
dependencies |
dize listesi | Paket özellikleri sunucusuz ortama aktarıldı. Varsayılan olarak ek bağımlılık yok. |
unity_catalog_image |
string | Formatında <catalog>.<schema>.<image>:<tag>özel bir görüntü. ve versionile dependencies birbirini dışlar. Kurulum talimatları için Use custom Docker images with AI Runtime sayfasına bakınız. |
Bir ortam seçme ve genişletme konusunda rehberlik için Ortamınızı Kurulum sayfasına bakınız.
Yönetilen ortam örneği
environment:
version: 6
dependencies:
- torch
Yönetilen bir ortam yerine özel bir görüntü kullanmak için yalnızca unity_catalog_imageşunları belirtin:
Özel görsel örneği
environment:
unity_catalog_image: main.ml.training:v1
code_source
Tür: Harita
Nesne, code_source iş yükü için yerel kod paketler.
| Key | Type | Description |
|---|---|---|
root_path |
string |
code_source Ayarlandığında gereklidir. Yerel dizinden paket. Dizin, CLI çalıştırmayı aşamaladığında var olmalıdır. |
remote_volume |
string | Yüklenen arşiv için Unity Kataloğu hacim konumu. ile /Volumes/başlamalıdır. Varsayılan olarak bir çalışma alanı konumu var. |
include_paths |
dize listesi | Dahil edilecek yollar root_pathile karşılaştırıldığında. Girişler boş olmayan ve göreli olmalıdır ve içeremez ... Tüm seçilmiş dosyaları dahil etme anahtarını çıkarın. Boş bir liste geçerli değildir. |
git |
Obje | Kod kaynağı anlık görüntüsünü yerel bir Git şubesine veya commit ile sabitler. |
Eğer atlarsanız git, Yönetim Kurulu Takımı çalışma ağacını paketler; bunlar Git tarafından dışlanmayan ve takip edilmemiş dosyalar da dahil olmak üzere, kuralları görmezden gelir. Bir göreli root_path , iş yükü YAML dosyasını içeren dizinden çözümlenir.
Git
Tür: Harita
git nesnesi aşağıdaki anahtarları destekler:
| Key | Type | Description |
|---|---|---|
branch |
string | Zorunlu olduğunda commit atlanır. Şubenin yerel BAŞKAN'ını paketler. Seçilen dosyalar taahhüt edilmemiş değişiklikler içeremez. |
commit |
string | Zorunlu olduğunda branch atlanır. Yerel Git nesne deposundan bir commit paketler.
branch ile birbirini dışlar. |
Example
Aşağıdaki örnek yerel daldan main seçilmiş yolları paketler:
code_source:
root_path: ./src
include_paths:
- training
- configs
git:
branch: main
env_variables
Tip: Dizide harita
Anahtar, env_variables basit ortam değişken adları ve dizi değerleri içerir. Bir isim de içinde secretsyer alamaz.
Example
env_variables:
BATCH_SIZE: '32'
LEARNING_RATE: '0.001'
idempotency_token
Türü: Dize
Anahtar, idempotency_token tekrar eden gönderimleri tanımlar. Aynı tokenla tekrar yapılan gönderim mevcut koşuyu geri döndürür. CLI, bu anahtar atıldığında bir UUID oluşturur. Komuta --idempotency-key bayrağı önceliklidir.
max_retries
Tür: Tamsayı
Anahtar, max_retries ilk denemeden sonra tekrar deneme sayısını belirtir. Değer negatif olmamalıdır. Varsayılan: 3.
mlflow_artifact_location
Türü: Dize
Anahtar mlflow_artifact_location bir dbfs:/ URI veya /Volumes/ yol içerir. Bu anahtarı atlarsanız, yeni bir deney varsayılan DBFS konumunu kullanır ve mevcut deney yapılandırılmış artefakt konumunu kullanır. Mevcut bir deney için, değer deneyin eser konumuyla eşleşmelidir.
mlflow_experiment_directory
Türü: Dize
Anahtar, mlflow_experiment_directory deneyin çalışma alanı dizinini içerir. Yol ile /Workspacebaşlamalıdır.
mlflow_run_name
Türü: Dize
Anahtar mlflow_run_name koşu adını içerir. Bu anahtarı atlarsanız, çalıştırma adı varsayılan olarak değer olarak experiment_nameolur.
parameters
Tür: Harita
Anahtar, parameters serbest biçimli iç içe değerler içerir. CLI, değerleri hyperparameters.yaml diğer lansman artefaktlarıyla serileştirir.
Example
parameters:
learning_rate: 0.001
model:
hidden_size: 1024
permissions
Tür: Haritalar listesi
Anahtar, permissions başvurudan sonra başvurulan hibeleri içerir. Bir destek başarısız olursa, çalışma oluşturulmaya devam eder ve CLI uyarı yazdırır.
Her hibe aşağıdaki anahtarları destekler:
| Key | Type | Description |
|---|---|---|
level |
string | Required. Bir izin seviyesi, örneğin CAN_VIEW veya CAN_MANAGE. Çalışma alanı değeri doğrular. |
user_name |
string | Kullanıcı e-postası. Her hibe için tam olarak bir , user_namegroup_name, veya service_principal_name belirt. |
group_name |
string | Grup adı. Her hibe için tam olarak bir , user_namegroup_name, veya service_principal_name belirt. |
service_principal_name |
string | Hizmet asıl adı. Her hibe için tam olarak bir , user_namegroup_name, veya service_principal_name belirt. |
Example
permissions:
- user_name: trainer@example.com
level: CAN_MANAGE
- group_name: training-team
level: CAN_VIEW
secrets
Tip: Dizide harita
Anahtar, secrets ortam değişken isimlerinin tam formatta gizli referanslara scope/key eşlenmiş olmasını içerir. Dürbün ve anahtar boş olmalı. Bir isim de içinde env_variablesyer alamaz.
Example
secrets:
HF_TOKEN: my-scope/hf-token
Sır oluşturma ve yönetme hakkında bilgi için Gizli yönetim bölümüne bakınız.
timeout_minutes
Tür: Tamsayı
Anahtar, timeout_minutes denemeler dahil olmak üzere tüm koşu için duvar saati sınırını belirler. Değer pozitif olmalıdır. Eğer atlanırsa, iş yükü AI Çalışma Zamanı varsayılan özelliğini kullanır.
usage_policy_id
Türü: Dize
Anahtar, usage_policy_id mevcut sunucusuz kullanım politikasının kanonik UUID'sini içerir.
usage_policy_name ile birbirini dışlar.
usage_policy_name
Türü: Dize
Anahtar, usage_policy_name mevcut sunucusuz kullanım politikasının adını içerir.
usage_policy_id ile birbirini dışlar.
Kullanım politikaları oluşturma hakkında bilgi için bkz. Sunucusuz kullanım politikalarıyla öznitelik kullanımı.