В этой главе вы настроите клиент рабочего пространства Databricks на Python, выполните аутентификацию и изучите основные операции API для работы с кластерами и заданиями.

Начало работы с Databricks SDK

Аутентификация по умолчанию

Базовые операции с Databricks Python SDK

Получение списка заданий Databricks

Получение списка кластеров Databricks

Введение в Databricks Python SDK

Далее вы научитесь запрашивать базовые ИИ-модели с помощью Databricks SDK, разберётесь с ролями системных и пользовательских сообщений в чате, а также будете использовать агентов LangChain SQL для прямых запросов к данным из каталога Databricks.

Введение в запросы к моделям ИИ с помощью Databricks

Роли сообщений чата

Запрос к базовой модели

Запрос к чат-боту через API Databricks Servings Endpoint

Запрос к модели чат-завершения

Резюмирование текста

Корректура текста

Запрос к каталогу Databricks с помощью агента Databricks SQL

Создание SQL-агента LangChain с подключением к Databricks

Запрос к набору данных NYC Taxi с помощью SQL-агента

Запрос данных о продажах пекарни с помощью SQL-агента

Запросы к LLM-моделям с помощью Databricks SDK

В заключительной главе вы узнаете, как программно запускать, планировать и удалять кластеры и задания Databricks с помощью Python SDK.

Создание кластеров и управление ими

Запуск кластера

Проверка состояния кластера

Создание заданий и управление ими

Создание и запуск задания Databricks

Планирование задания Databricks

Удаление задания Databricks

Подведение итогов

Управление кластерами и заданиями с помощью Databricks SDK

Возьмите управление средой Databricks в свои руки с помощью Python. В этом курсе вы научитесь использовать Databricks SDK для аутентификации рабочего пространства, управления кластерами и заданиями, а также программного взаимодействия с ресурсами платформы. Вы также узнаете, как запрашивать ИИ-модели, создавать интеллектуальных агентов для анализа данных из каталога Databricks и автоматизировать рабочие процессы — всё это поможет вам эффективно управлять Databricks и масштабировать его с помощью Python.

<h2>Начало работы с Databricks Python SDK</h2>
Этот курс знакомит с платформой Databricks через Python SDK, делая акцент на практических, удобных для разработчиков рабочих процессах. Вы изучите основные инструменты и методы для взаимодействия с ресурсами Databricks и моделями ИИ, а также для программного управления кластерами и заданиями. Основной акцент сделан на практических, воспроизводимых шагах, которые вы сможете использовать в разных проектах.  
<br><br>

<h2>Аутентификация и изучение клиента Workspace</h2>
Начните с настройки и аутентификации Workspace Client в Python. Вы попрактикуетесь в основных операциях API, чтобы создавать, просматривать и удалять ресурсы, и обретёте уверенность в шаблонах запрос–ответ, используемых во всём SDK. По ходу дела вы поймёте, как аутентификация и переменные среды обеспечивают безопасный, пригодный для автоматизации доступ к вашему рабочему пространству Databricks.  
<br><br>

<h2>Запросы к моделям ИИ с помощью Databricks SDK</h2>
Погрузитесь в ИИ, выполняя запросы к базовым моделям с помощью SDK. Вы узнаете, как работают модели завершения чата, как передавать сообщения «System» и «User», а также как интегрировать внешние данные в свои рабочие процессы. Вы также познакомитесь с API Foundation Models и попрактикуетесь в программной генерации и суммировании текста.  
<br><br>

<h2>Программное управление кластерами и заданиями</h2>
Завершите, оркестрируя вычисления и автоматизацию. Вы будете создавать, запускать, проверять и удалять кластеры; затем создавать, запускать, планировать, перечислять и удалять задания — и всё это из Python. К концу курса вы получите практические навыки управления ресурсами, выполнения запросов к моделям ИИ и автоматизации повторяющихся рабочих процессов в Databricks с уверенностью.

Intermediate Python for Developers

Освойте Databricks с Python: аутентификация, управление кластерами, автоматизация задач, запросы AI.

Databricks с Python SDK

Освойте Databricks с Python: научитесь аутентифицироваться, управлять кластерами, автоматизировать задания и программно запрашивать модели ИИ.

Роли сообщений чата

Databricks с Python SDK

Практическое интерактивное упражнение