En este capítulo configurarás el cliente de workspace de Databricks con Python, lo autenticarás contra tu workspace y explorarás operaciones básicas de la API para interactuar con clústeres y trabajos.

Primeros pasos con el SDK de Databricks

Autenticación predeterminada

Operaciones básicas con el Databricks Python SDK

Listar jobs de Databricks

Listar clústeres de Databricks

Introducción al SDK de Python de Databricks

Después, consultarás modelos base de IA usando el SDK de Databricks, aprenderás cómo funcionan los roles de mensajes de chat System y User, y usarás agentes SQL de LangChain para consultar datos directamente desde el catálogo de Databricks.

Introducción a las consultas a modelos de IA con Databricks

Roles de mensajes de chat

Consultar un modelo fundacional

Consulta al chatbot usando la API de Databricks Servings Endpoint

Consultar un modelo de Chat Completion

Resumen de texto

Corrección de textos

Consulta el catálogo de Databricks con Databricks SQL Agent

Crea un agente SQL de LangChain conectado a Databricks

Consultar el conjunto de datos de taxis de NYC con un agente SQL

Consulta datos de ventas de la panadería con un agente SQL

 Consultar modelos LLM con el SDK de Databricks

En este capítulo final, aprende a iniciar, programar y eliminar clústeres y trabajos de Databricks de forma programática usando el SDK de Python.

Creación y gestión de clústeres

Iniciar un clúster

Comprueba que un clúster está en ejecución

Creación y gestión de jobs

Crea y ejecuta un job de Databricks

Programa un job de Databricks

Eliminar un job de Databricks

Cierre

 Uso del SDK de Databricks para gestionar clústeres y trabajos

Toma el control de tu entorno de Databricks con Python. Este curso te muestra cómo usar el SDK de Databricks para autenticar tu workspace, gestionar clústeres y trabajos, e interactuar de forma programática con los recursos de la plataforma. También aprenderás a consultar modelos de IA, crear agentes inteligentes que analicen datos de tu catálogo de Databricks y automatizar flujos de trabajo, desarrollando las habilidades para gestionar y escalar Databricks con Python de forma eficiente.

<h2>Primeros pasos con el SDK de Python de Databricks</h2>
Este curso presenta la plataforma Databricks a través del SDK de Python, centrándose en flujos de trabajo prácticos y fáciles de usar para desarrolladores. Aprenderás las herramientas y técnicas esenciales para interactuar con los recursos de Databricks y los modelos de IA, al tiempo que gestionas clústeres y trabajos de forma programática. El énfasis está en pasos prácticos y reproducibles que puedes reutilizar en distintos proyectos.  
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<h2>Autenticación y exploración del cliente del espacio de trabajo</h2>
Empieza configurando y autenticando un Workspace Client en Python. Practicarás las operaciones básicas de la API para crear, listar y eliminar recursos, ganando confianza con los patrones de solicitud-respuesta utilizados en todo el SDK. A lo largo del camino, comprenderás cómo la autenticación y las variables de entorno permiten un acceso seguro y automatizable a tu espacio de trabajo de Databricks.  
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<h2>Consultar modelos de IA con el SDK de Databricks</h2>
Sumérgete en la IA consultando modelos fundacionales con el SDK. Aprenderás cómo funcionan los modelos de finalización de chat, cómo pasar mensajes de «System» y «User», y cómo integrar datos externos en tus flujos de trabajo. También explorarás la API de Foundation Models y practicarás la generación y el resumen de texto de forma programática.  
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<h2>Gestión programática de clústeres y trabajos</h2>
Concluye orquestando el cómputo y la automatización. Crearás, iniciarás, validarás y eliminarás clústeres; después crearás, ejecutarás, programarás, listarás y eliminarás trabajos, todo desde Python. Al final, tendrás habilidades prácticas para gestionar recursos, consultar modelos de IA y automatizar flujos de trabajo repetitivos en Databricks con confianza.

Intermediate Python for Developers

Domina Databricks con Python: autentica, gestiona clústeres, automatiza tareas y consulta modelos AI.

Databricks con el SDK de Python

Domina Databricks con Python: aprende a autenticarte, gestionar clústeres, automatizar trabajos y consultar modelos de IA por programación.

Senior Software Engineer

Consultar con el agente Databricks SQL

Databricks Unity Catalog

LangChain

Dependencias de Python para LangChain

ID de Databricks SQL Warehouse

Autenticar LangChain con el Workspace de Databricks

Agente Databricks SQL

Usar el agente Databricks SQL para consultar el Catálogo

Crear una base de datos SQL de LangChain desde un Catálogo de Databricks

Crear un LLM de LangChain con un modelo base

Crear un toolkit de base de datos SQL de LangChain

Crear un agente Databricks SQL

¡Consultemos datos de Databricks!

 Consultar modelos LLM con el SDK de Databricks - Consulta el catálogo de Databricks con Databricks SQL Agent

Consulta el catálogo de Databricks con Databricks SQL Agent

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