Dans ce chapitre, vous allez configurer le client d'espace de travail Databricks en Python, l'authentifier auprès de votre espace de travail, et explorer les opérations d'API fondamentales pour interagir avec les clusters et les jobs.

Premiers pas avec le SDK Databricks

Authentification par défaut

Opérations de base avec le SDK Python de Databricks

Lister des jobs Databricks

Lister les clusters Databricks

Introduction au SDK Databricks pour Python

Ensuite, vous interrogez des modèles d'IA fondamentaux avec le SDK Databricks, découvrez le fonctionnement des rôles de messages System et User dans un chat, et utilisez des agents LangChain SQL pour interroger directement les données depuis le catalogue Databricks.

Introduction à l'interrogation de modèles d'IA avec Databricks

Rôles des messages de chat

Interroger un Foundation Model

Interroger un chatbot avec l'API Databricks Servings Endpoint

Interroger un modèle de complétion de chat

Résumé de texte

Relire un texte

Interroger le catalogue Databricks avec Databricks SQL Agent

Créer un agent SQL LangChain connecté à Databricks

Interroger le jeu de données NYC Taxi avec un agent SQL

Interroger les ventes de la boulangerie avec un agent SQL

 Interroger des modèles LLM avec le SDK Databricks

Dans ce dernier chapitre, apprenez à démarrer, planifier et supprimer des clusters et des jobs Databricks de manière programmatique avec le SDK Python.

Création et gestion de clusters

Démarrer un cluster

Vérifier qu'un cluster est en cours d'exécution

Création et gestion des jobs

Créer et exécuter un job Databricks

Planifier un job Databricks

Supprimer un job Databricks

Récapitulatif

 Utiliser le SDK Databricks pour gérer les clusters et les jobs

Prenez la main sur votre environnement Databricks avec Python. Ce cours vous montre comment utiliser le SDK Databricks pour authentifier votre espace de travail, gérer les clusters et les jobs, et interagir de façon programmatique avec les ressources de la plateforme. Vous apprendrez aussi à interroger des modèles d'IA, à créer des agents intelligents qui analysent les données de votre catalogue Databricks, et à automatiser des workflows, afin d'acquérir les compétences nécessaires pour gérer et faire évoluer Databricks efficacement avec Python.

<h2>Prise en main du SDK Python Databricks</h2>
Ce cours présente la plateforme Databricks à travers le SDK Python, en mettant l’accent sur des workflows pratiques et adaptés aux développeurs. Vous apprendrez les outils et techniques essentiels pour interagir avec les ressources Databricks et les modèles d’IA, tout en gérant les clusters et les jobs de manière programmatique. L’accent est mis sur des étapes pratiques et reproductibles que vous pouvez réutiliser dans différents projets.  
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<h2>Authentification et exploration du client Workspace</h2>
Commencez par configurer et authentifier un client Workspace en Python. Vous vous entraînerez aux opérations API essentielles pour créer, lister et supprimer des ressources, afin de gagner en assurance avec les schémas requête-réponse utilisés tout au long du SDK. En chemin, vous comprendrez comment l’authentification et les variables d’environnement permettent un accès sécurisé et automatisable à votre espace de travail Databricks.  
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<h2>Interroger des modèles d’IA avec le SDK Databricks</h2>
Plongez dans l’IA en interrogeant des modèles de fondation avec le SDK. Vous apprendrez comment fonctionnent les modèles de complétion de chat, comment transmettre des messages « System » et « User », et comment intégrer des données externes dans vos workflows. Vous explorerez également l’API Foundation Models et vous entraînerez à générer et résumer du texte par programmation.  
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<h2>Gestion des clusters et des jobs par programmation</h2>
Concluez en orchestrant le calcul et l’automatisation. Vous allez créer, démarrer, valider et supprimer des clusters ; puis créer, exécuter, planifier, lister et supprimer des jobs, le tout depuis Python. À la fin, vous aurez des compétences pratiques pour gérer les ressources, interroger des modèles d’IA et automatiser des workflows répétitifs dans Databricks en toute confiance.

Intermediate Python for Developers

Maîtrisez Databricks avec Python : authentifiez, gérez les clusters, automatisez et interrogez l'IA.

Databricks avec le SDK Python

Maîtrisez Databricks avec Python : apprenez à vous authentifier, gérer les clusters, automatiser les jobs et interroger des modèles d’IA par programmation.

Lister les clusters Databricks

Instructions de l’exercice

Exercice interactif pratique