CLI do AI Runtime

A air interface de linha de comando envia e gerencia cargas de trabalho de treinamento distribuídas no AI Runtime, a plataforma de computação de GPU sem servidor sob demanda. A CLI usa a configuração de trabalho baseada em YAML, integra-se ao MLflow e dá suporte a fluxos de trabalho de código baseados em workspace e git.

Quando usar a CLI

Use a CLI do AI Runtime quando quiser:

• Envie cargas de trabalho de treinamento de GPU de seu laptop e editor de código sem abrir um notebook.
• Defina trabalhos de treinamento declarativamente no YAML para que possam ser verificados no controle do código-fonte.
• Execute tarefas de treinamento de longa duração ou treinamento distribuído em vários nós — cargas de trabalho que precisam sobreviver a uma sessão interativa ou abranger mais de um nó.

Para a API Python no notebook (@distributed e @ray_launch), consulte carga de trabalho com várias GPUs em vez disso.

Para trabalhar interativamente em um único nó de GPU via SSH — a partir do seu terminal ou IDE, em vez de submeter uma carga de trabalho — use databricks ssh connect. Consulte Conectar ao Databricks usando um túnel SSH.

Nesta seção

• Instale a CLI do AI Runtime
• Início rápido da CLI do AI Runtime
• Referência de comando da CLI do AI Runtime
• Referência de YAML para carga de trabalho
• Acompanhe execuções com o MLflow e a página de execução de Jobs
• Usar imagens personalizadas do Docker
• Exemplos da CLI do Runtime de IA