安裝適用於 AI 執行階段的舊版 Python CLI

Important

此文件已停用，且可能不會更新。

隨 air 套件安裝的、以 Python 為基礎的 databricks-air CLI 現已棄用，且不再積極維護。

新的工作負載請使用 Databricks CLI。 請參閱 搭配 AI 執行階段使用 Databricks CLI。

使用 air 安裝 CLI，並使用 Databricks CLI 設定檔向 Databricks 工作區進行驗證。 CLI 需要 Python 3.10 或更新版本。

要求

  • Python 3.10 或更新版本。
  • 一個啟用 AI 執行環境的 Databricks 工作區。 請參閱 需求說明。
  • Databricks CLI，用於管理 ~/.databrickscfg 中的認證設定檔。

安裝 CLI

Databricks 建議用 uv 安裝 CLI：

uv tool install --force databricks-air --python 3.12

uv tool install 會把 air 放在獨立的環境中，並暴露在你的 PATH，這樣它就不會和你用來訓練程式碼的 Python 直譯器衝突。

--python 3.12 建議但可選。 如果你沒有指定 Python 版本，uv則使用符合套件 Python 限制的最新可用版本。

如果你還沒安裝 uv，請先安裝：

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

確認安裝：

air --version
air --help

Authenticate

AI 執行時 CLI 會重用 Databricks 的 CLI 認證設定檔。 登入你的工作區，並在系統提示時為個人資料命名：

databricks auth login --host https://<your-workspace>.cloud.databricks.com

使用 air 將設定檔名稱傳遞給任何 -p 指令。 例如：

air list runs -p my-workspace

或者，在 shell 中設定 DATABRICKS_CONFIG_PROFILE，將設定檔設為預設：

export DATABRICKS_CONFIG_PROFILE=my-workspace

關於所有認證選項，請參見 Databricks CLI 的認證。

其他資源

安裝後，在具有內嵌相依性的 train.yaml 設定檔中定義工作負載。 先從快速入門開始，然後在建立設定時使用 YAML 參考：

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