Important
この機能は パブリック プレビュー段階です。
airコマンドライン インターフェイスは、オンデマンドのサーバーレス GPU コンピューティング プラットフォームである AI ランタイムで分散トレーニング ワークロードを送信および管理します。 CLI では、YAML ベースのジョブ構成が使用され、MLflow と統合され、ワークスペースベースおよび Git ベースのコード ワークフローがサポートされます。
air CLI は、AI ランタイムと同じコンプライアンス標準に準拠しています。 サポートされている標準と例外については、 コンプライアンス セキュリティ プロファイルを参照してください。
CLI を使用するタイミング
次の場合は、AI ランタイム CLI を使用します。
- ノートブックを開かずに、ノート PC とコード エディターから GPU トレーニング ワークロードを送信します。
- ソース管理にチェックインできるように、トレーニング ジョブを宣言によって YAML で定義します。
- 対話型セッションの終了後も継続する必要がある、または複数のノードにまたがる必要があるワークロード向けに、長時間実行されるトレーニング ジョブやマルチノード分散トレーニングを実行します。
ノートブック内Python API (@distributedと@ray_launch) については、代わりにノートブックでの分散トレーニングを参照してください。
ワークロードを送信するのではなく、ターミナルまたは IDE から SSH 経由で 1 つの GPU ノードで対話形式で動作するには、 databricks ssh connectを使用します。
SSH トンネルを使用した Databricks への接続を参照してください。