In diesem Kapitel richtest du den Databricks-Workspace-Client mit Python ein, authentifizierst ihn für deinen Workspace und lernst grundlegende API-Operationen kennen, um mit Clustern und Jobs zu arbeiten.

Erste Schritte mit dem Databricks SDK

Standardauthentifizierung

Grundlegende Operationen mit dem Databricks Python SDK

Databricks-Jobs auflisten

Databricks-Cluster auflisten

Einführung in das Databricks Python SDK

Als Nächstes fragst du KI-Grundlagenmodelle mit dem Databricks SDK ab, lernst die Rollen der System- und Benutzer-Chatnachrichten kennen und verwendest LangChain-SQL-Agenten, um Daten direkt aus dem Databricks-Katalog abzufragen.

Einführung in das Abfragen von KI-Modellen mit Databricks

Chat-Nachrichtenrollen

Ein Foundation Model abfragen

Chatbot über die Databricks Servings Endpoint API abfragen

Ein Chat-Completion-Modell abfragen

Textzusammenfassung

Text korrigieren

Databricks Catalog mit dem Databricks SQL Agent abfragen

LangChain SQL-Agent mit Databricks verbinden

NYC-Taxi-Datensatz mit SQL-Agent abfragen

Bäckerei-Umsatzdaten mit SQL-Agent abfragen

 Abfragen von LLM-Modellen mit dem Databricks SDK

Im letzten Kapitel lernst du, wie du Databricks-Cluster und -Jobs mit dem Python SDK programmatisch startest, planst und löschst.

Clustererstellung und -verwaltung

Einen Cluster starten

Prüfen, ob ein Cluster läuft

Joberstellung und -verwaltung

Einen Databricks-Job erstellen und ausführen

Einen Databricks-Job planen

Einen Databricks-Job löschen

Abschluss

 Verwendung des Databricks SDK zur Verwaltung von Clustern und Jobs

Übernimm mit Python die Kontrolle über deine Databricks-Umgebung. In diesem Kurs lernst du, wie du das Databricks SDK nutzt, um deinen Workspace zu authentifizieren, Cluster und Jobs zu verwalten und programmatisch mit Plattformressourcen zu arbeiten. Außerdem erfährst du, wie du KI-Modelle abfragst, intelligente Agenten erstellst, die Daten aus deinem Databricks-Katalog analysieren, und Workflows automatisierst – damit du Databricks mit Python effizient verwalten und skalieren kannst.

<h2>Erste Schritte mit dem Databricks Python SDK</h2>
Dieser Kurs führt in die Databricks-Plattform über das Python SDK ein und konzentriert sich auf praxisnahe, entwicklerfreundliche Workflows. Sie lernen die wichtigsten Tools und Techniken kennen, um mit Databricks-Ressourcen und KI-Modellen zu interagieren und dabei Cluster und Jobs programmgesteuert zu verwalten. Der Schwerpunkt liegt auf praxisnahen, reproduzierbaren Schritten, die Sie projektübergreifend wiederverwenden können.  
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<h2>Authentifizierung und Erkundung des Workspace-Clients</h2>
Beginnen Sie damit, einen Workspace-Client in Python einzurichten und zu authentifizieren. Du wirst zentrale API-Operationen üben, um Ressourcen zu erstellen, aufzulisten und zu löschen, und dabei Sicherheit im Umgang mit den Request-Response-Mustern gewinnen, die im gesamten SDK verwendet werden. Unterwegs erfahren Sie, wie Authentifizierung und Umgebungsvariablen einen sicheren, skriptgesteuerten Zugriff auf Ihren Databricks Workspace ermöglichen.  
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<h2>Abfragen von KI-Modellen mit dem Databricks SDK</h2>
Tauche mit dem SDK durch das Abfragen von Foundation Models in die KI ein. Sie lernen, wie Chat-Completion-Modelle funktionieren, wie Sie „System“- und „User“-Nachrichten übergeben und wie Sie externe Daten in Ihre Workflows integrieren. Außerdem lernst du die Foundation Models API kennen und übst, Text programmgesteuert zu generieren und zusammenzufassen.  
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<h2>Cluster und Jobs programmatisch verwalten</h2>
Schließen Sie mit der Orchestrierung von Computing und Automatisierung ab. Sie erstellen, starten, validieren und löschen Cluster; anschließend erstellen, führen aus, planen, listen und entfernen Sie Jobs – alles aus Python. Am Ende verfügen Sie über praktische Fähigkeiten, um Ressourcen zu verwalten, KI-Modelle abzufragen und wiederholbare Workflows in Databricks sicher zu automatisieren.

Intermediate Python for Developers

Beherrsche Databricks mit Python: Authentifizierung, Clusterverwaltung, Jobs automatisieren, KI-Modelle abfragen.

Databricks mit dem Python-SDK

Databricks mit Python meistern: Authentifizieren, Cluster verwalten, Jobs automatisieren und KI-Modelle per Code abfragen.

Senior Software Engineer

Abfragen mit dem Databricks SQL-Agent

Databricks Unity Catalog

LangChain

Python-LangChain-Abhängigkeiten

Databricks SQL-Warehouse-ID

LangChain beim Databricks-Workspace authentifizieren

Databricks SQL-Agent

Mit dem Databricks SQL-Agent den Katalog abfragen

LangChain-SQL-Datenbank aus einem Databricks-Katalog erstellen

Ein LangChain-LLM mit einem Foundation-Modell erstellen

LangChain-SQL-Datenbank-Toolkit erstellen

Einen Databricks SQL-Agent erstellen

Lass uns Daten in Databricks abfragen!

 Abfragen von LLM-Modellen mit dem Databricks SDK - Databricks Catalog mit dem Databricks SQL Agent abfragen

Databricks Catalog mit dem Databricks SQL Agent abfragen

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