Trong chương này, bạn sẽ thiết lập workspace client của Databricks bằng Python, xác thực với workspace của bạn, và khám phá các thao tác API cơ bản để tương tác với cluster và job.

Bắt đầu với Databricks SDK

Xác thực mặc định

Các thao tác cơ bản với Databricks Python SDK

Liệt kê các job Databricks

Liệt kê các cluster Databricks

Giới thiệu về Databricks Python SDK

Tiếp theo, bạn sẽ truy vấn các mô hình AI nền tảng bằng Databricks SDK, tìm hiểu cách hoạt động của vai trò tin nhắn System và User trong chat, và dùng LangChain SQL agent để truy vấn dữ liệu trực tiếp từ Databricks catalog.

Giới thiệu về truy vấn AI Models với Databricks

Các vai trò Chat Message

Truy vấn một Foundation Model

Truy vấn chatbot bằng Databricks Servings Endpoint API

Truy vấn mô hình Chat Completion

Tóm tắt văn bản

Hiệu đính văn bản

Truy vấn Databricks Catalog với Databricks SQL Agent

Tạo LangChain SQL Agent kết nối với Databricks

Truy vấn bộ dữ liệu NYC Taxi bằng SQL Agent

Truy vấn dữ liệu bán hàng tiệm bánh bằng SQL agent

 Truy vấn mô hình LLM với Databricks SDK

Ở chương cuối, bạn sẽ học cách khởi động, lập lịch và xóa cluster và job của Databricks bằng mã với Python SDK.

Tạo và quản lý cluster

Khởi động một cluster

Kiểm tra một cụm có đang chạy

Tạo và quản lý Job

Tạo và chạy một Databricks job

Lên lịch một job Databricks

Xóa một Databricks job

Tổng kết

 Sử dụng Databricks SDK để quản lý Cluster và Job

Làm chủ môi trường Databricks bằng Python. Khóa học này hướng dẫn bạn dùng Databricks SDK để xác thực workspace, quản lý cluster và job, và tương tác với tài nguyên nền tảng bằng mã. Bạn cũng sẽ học cách truy vấn các mô hình AI, tạo agent thông minh phân tích dữ liệu từ Databricks catalog, và tự động hóa quy trình, từ đó xây dựng kỹ năng quản lý và mở rộng Databricks hiệu quả với Python.

<h2>Bắt đầu với Databricks Python SDK</h2>
Khóa học này giới thiệu nền tảng Databricks thông qua Python SDK, tập trung vào các quy trình làm việc thực tiễn, thân thiện với nhà phát triển. Bạn sẽ học các công cụ và kỹ thuật thiết yếu để tương tác với tài nguyên Databricks và các mô hình AI, đồng thời quản lý cụm và tác vụ theo lập trình. Trọng tâm là các bước thực hành, có thể tái tạo và bạn có thể áp dụng lại trong nhiều dự án.  
<br><br>

<h2>Xác thực và Khám phá Workspace Client</h2>
Bắt đầu bằng cách thiết lập và xác thực Workspace Client trong Python. Bạn sẽ luyện tập các thao tác API cốt lõi để tạo, liệt kê và xóa tài nguyên, qua đó xây dựng sự tự tin với các mẫu yêu cầu–phản hồi được sử dụng xuyên suốt SDK. Trên hành trình đó, bạn sẽ hiểu cách xác thực và biến môi trường cho phép truy cập an toàn, có thể tự động hóa vào Databricks Workspace của bạn.  
<br><br>

<h2>Truy vấn các mô hình AI bằng Databricks SDK</h2>
Khám phá AI bằng cách truy vấn các mô hình nền tảng với SDK. Bạn sẽ học cách các mô hình hoàn thành hội thoại hoạt động, cách truyền các thông điệp “System” và “User”, và cách tích hợp dữ liệu bên ngoài vào quy trình làm việc của bạn. Bạn cũng sẽ khám phá API Foundation Models và luyện tập tạo và tóm tắt văn bản theo lập trình.  
<br><br>

<h2>Quản lý cụm và tác vụ bằng lập trình</h2>
Kết thúc bằng cách điều phối tính toán và tự động hóa. Bạn sẽ tạo, khởi động, xác thực và xóa các cụm; sau đó tạo, chạy, lên lịch, liệt kê và xóa các công việc — tất cả đều từ Python. Đến cuối khóa, bạn sẽ có được các kỹ năng thực tiễn để quản lý tài nguyên, truy vấn các mô hình AI và tự động hóa các quy trình lặp lại trong Databricks một cách tự tin.

Intermediate Python for Developers

Thành thạo Databricks với Python: xác thực, quản lý cụm, tự động hóa công việc, truy vấn mô hình AI.

Databricks với Python SDK

Làm chủ Databricks với Python: học xác thực, quản lý cụm, tự động hóa tác vụ và truy vấn mô hình AI bằng lập trình.

Các vai trò Chat Message

Databricks với Python SDK

Bài tập tương tác thực hành