在本章中，您将使用 Python 配置 Databricks 工作区客户端，为其完成工作区身份验证，并探索与集群和作业交互的基础 API 操作。

开始使用 Databricks SDK

默认身份验证

使用 Databricks Python SDK 的基本操作

列出 Databricks 作业

列出 Databricks 集群

Databricks Python SDK 入门

接下来，您将使用 Databricks SDK 查询 AI 基座模型，了解 System 与 User 聊天消息角色的机制，并使用 LangChain SQL 代理直接从 Databricks catalog 查询数据。

使用 Databricks 查询 AI 模型简介

聊天消息角色

查询基础模型

使用 Databricks Servings Endpoint API 查询聊天机器人

查询一个 Chat Completion 模型

文本摘要

文本校对

使用 Databricks SQL Agent 查询 Databricks Catalog

创建连接到 Databricks 的 LangChain SQL Agent

使用 SQL Agent 查询 NYC Taxi 数据集

使用 SQL agent 查询烘焙店销售数据

 使用 Databricks SDK 查询 LLM 模型

在最后一章，学习如何使用 Python SDK 以编程方式启动、调度和删除 Databricks 集群与作业。

集群创建与管理

启动集群

检查集群是否正在运行

作业创建与管理

创建并运行一个 Databricks 作业

为 Databricks 作业设置计划

删除一个 Databricks 作业

总结

 使用 Databricks SDK 管理集群和作业

使用 Python 掌控您的 Databricks 环境。本课程将向您展示如何使用 Databricks SDK 对工作区进行身份验证、管理集群和作业，并以编程方式与平台资源交互。您还将学习如何查询 AI 模型、创建可从 Databricks catalog 分析数据的智能代理，以及自动化工作流，从而高效管理并扩展基于 Python 的 Databricks。

<h2>Databricks Python SDK 入门</h2>
本课程通过 Python SDK 介绍 Databricks 平台，重点讲解实用、对开发者友好的工作流程。 您将学习与 Databricks 资源和 AI 模型交互的必备工具和技术，同时以编程方式管理集群和作业。 重点在于可动手实践、可复现的步骤，您可以在不同项目中重复使用。  
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<h2>验证并探索工作区客户端</h2>
首先在 Python 中设置并验证 Workspace Client。 您将实践核心 API 操作，以创建、列出和删除资源，并建立对整个 SDK 中使用的请求-响应模式的信心。 在此过程中，你将了解身份验证和环境变量如何实现对 Databricks Workspace 的安全、可脚本化访问。  
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<h2>使用 Databricks SDK 查询 AI 模型</h2>
通过 SDK 查询基础模型，深入探索 AI。 您将学习聊天补全模型的工作原理，如何传递“System”和“User”消息，以及如何将外部数据集成到您的工作流程中。 你还将探索 Foundation Models API，并实践以编程方式生成和总结文本。  
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<h2>以编程方式管理集群和作业</h2>
最后通过协调计算与自动化来收尾。 您将使用 Python 创建、启动、验证和删除集群；然后创建、运行、调度、列出并移除作业——全部都在 Python 中完成。 到最后，您将掌握实用技能，能够自信地在 Databricks 中管理资源、查询 AI 模型并自动化可重复的工作流。

Intermediate Python for Developers

使用Python掌握Databricks：学习认证、管理集群、自动化作业及编程查询AI模型。

使用 Python SDK 的 Databricks

用 Python 精通 Databricks：学习身份验证、管理集群、自动化作业，并以编程方式查询 AI 模型。

聊天消息角色

使用 Python SDK 的 Databricks

动手互动练习