databricks air指令組負責提交並管理 AI Runtime 上的分散式訓練工作負載，AI Runtime 是按需的無伺服器 GPU 運算平台。 它採用基於 YAML 的工作設定，整合 MLflow，並支援基於工作空間與 git 的程式碼工作流程。
Data bricks 的 CLI 指令用於 AI 執行環境，符合與 AI 執行環境工作負載相同的合規標準。 關於支援的標準與例外，請參見 合規安全設定檔。
從 Python CLI 遷移
Databricks CLI 取代了以databricks-air套件形式發佈的基於 Python air 的 CLI。 Python CLI 沒有新增功能。
安裝最新的 Databricks CLI 以使用最新的 AI 執行時功能。 Databricks CLI 支援 macOS、Linux 及 Windows。
有些指令名稱和旗標有所不同，因此遷移作業不僅僅是加入 databricks 前綴。 請參見 指揮差異。
何時使用 CLI
當您想要將 Databricks CLI 與 AI Runtime 搭配使用時：
- 不用打開筆記本，也可以從筆電和程式碼編輯器提交 GPU 訓練工作負載。
- 以宣告式方式在 YAML 中定義訓練作業，以便將其納入版本控制。
- 執行長時間執行的訓練作業或多節點分散式訓練——這些工作負載需要在互動式工作階段結束後仍持續執行，或橫跨多個節點。
關於筆記本內的 Python API（@distributed和@ray_launch），請參見「分散式筆記本訓練」。
若要透過 SSH 在單一 GPU 節點上互動式工作——從終端機或 IDE 進行，而非提交工作負載——使用 databricks ssh connect。 請參閱 使用 SSH 通道連線至 Databricks。
開始
安裝最新的 Databricks CLI 並設定認證。 請參閱 安裝或更新 Databricks CLI 和 Databricks CLI 的驗證。