In questo capitolo configurerai il client del workspace Databricks usando Python, lo autenticherai con il tuo workspace ed esplorerai le operazioni API fondamentali per interagire con cluster e job.

Primi passi con il Databricks SDK

Autenticazione predefinita

Operazioni di base con il Databricks Python SDK

Elencare i job di Databricks

Elencare i cluster Databricks

Introduzione al Databricks Python SDK

Successivamente, interrogherai modelli di AI foundation usando il Databricks SDK, imparerai come funzionano i ruoli dei messaggi di chat System e User e userai agent LangChain SQL per interrogare direttamente i dati dal catalogo Databricks.

Introduzione all'interrogazione dei modelli di AI con Databricks

Ruoli dei messaggi in chat

Interroga un Foundation Model

Interroga il chatbot usando la Databricks Servings Endpoint API

Interroga un modello di Chat Completion

Riassunto di testo

Revisione di testo

Interroga il catalogo Databricks con Databricks SQL Agent

Crea un LangChain SQL Agent connesso a Databricks

Interroga il dataset NYC Taxi con un SQL Agent

Interroga i dati di vendita della bakery con un SQL agent

 Interrogare modelli LLM con il Databricks SDK

In questo capitolo finale, impari ad avviare, pianificare ed eliminare cluster e job di Databricks in modo programmatico usando il Python SDK.

Creazione e gestione dei cluster

Avvia un cluster

Verifica che un cluster sia in esecuzione

Creazione e gestione dei job

Crea ed esegui un job Databricks

Pianifica un job Databricks

Elimina un job Databricks

Riepilogo

 Usare il Databricks SDK per gestire cluster e job

Prendi il controllo del tuo ambiente Databricks con Python. Questo corso ti mostra come usare il Databricks SDK per autenticare il tuo workspace, gestire cluster e job e interagire in modo programmatico con le risorse della piattaforma. Imparerai anche a interrogare modelli di AI, creare agent intelligenti che analizzano i dati dal tuo catalogo Databricks e automatizzare i flussi di lavoro, sviluppando le competenze per gestire e scalare Databricks in modo efficiente con Python.

<h2>Introduzione al Databricks Python SDK</h2>
Questo corso introduce la piattaforma Databricks tramite il Python SDK, concentrandosi su workflow pratici e adatti agli sviluppatori. Imparerai gli strumenti e le tecniche essenziali per interagire con le risorse Databricks e i modelli di AI, gestendo al contempo cluster e job in modo programmatico. L’enfasi è posta su passaggi pratici e riproducibili che puoi riutilizzare in diversi progetti.  
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<h2>Autenticazione ed esplorazione del client Workspace</h2>
Inizia configurando e autenticando un Workspace Client in Python. Praticherai le operazioni API fondamentali per creare, elencare ed eliminare risorse, acquisendo sicurezza con i modelli richiesta-risposta utilizzati in tutto l'SDK. Lungo il percorso, capirai come l'autenticazione e le variabili d'ambiente consentano un accesso sicuro e automatizzabile al tuo Databricks Workspace.  
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<h2>Interrogare i modelli AI con il Databricks SDK</h2>
Immergiti nell’AI interrogando i modelli di base con l’SDK. Imparerai come funzionano i modelli di completamento delle chat, come passare i messaggi “System” e “User” e come integrare dati esterni nei tuoi flussi di lavoro. Esplorerai anche la Foundation Models API e farai pratica nella generazione e nel riassunto di testo in modo programmatico.  
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<h2>Gestione di cluster e job in modo programmatico</h2>
Concludi orchestrando il calcolo e l'automazione. Creerai, avvierai, convaliderai ed eliminerai cluster; poi creerai, eseguirai, pianificherai, elencherai e rimuoverai job, tutto da Python. Alla fine, avrai competenze pratiche per gestire le risorse, interrogare i modelli di IA e automatizzare flussi di lavoro ripetibili in Databricks con sicurezza.

Intermediate Python for Developers

Padroneggia Databricks con Python: autentica, gestisci cluster, automatizza lavori e interroga modelli AI.

Databricks con il Python SDK

Padroneggia Databricks con Python: impara ad autenticarti, gestire cluster, automatizzare job e interrogare modelli AI in modo programmatico.

Riepilogo

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