Conclusion

Databricks avec le SDK Python

Avi Steinberg

Senior Software Engineer

Interroger des modèles d'IA avec Databricks

WorkspaceClient.serving_endpoints.query()
Databricks avec le SDK Python

Interroger des modèles d'IA pour exécuter du SQL sur des données Databricks

SQLDatabase.from_databricks(catalog, schema, warehouse_id)
SQLDatabaseToolkit(db, llm)
create_sql_agent(llm, toolkit, verbose)
agent.run("your question..")
Databricks avec le SDK Python

Créer et gérer des grappes

w.clusters.create(spark_version, cluster_name)
w.clusters.delete(cluster_id)
w.clusters.start(cluster_id)
w.clusters.get(cluster_id)
Databricks avec le SDK Python

Créer et gérer des tâches planifiées

w.jobs.create(
    name, 
    tasks=[
      jobs.Task(
          description,
          notebook_task=jobs.NotebookTask(notebook_path),
          task_key
          )
    ],
    schedule=jobs.CronSchedule(quartz_cron_expression,timezone_id),
    timeout_seconds, 
)
Databricks avec le SDK Python

Tout rassembler

Tâche Databricks et modèle d'IA

Databricks avec le SDK Python

Félicitations !

Databricks avec le SDK Python

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