Підсумок

Databricks із Python SDK

Avi Steinberg

Senior Software Engineer

Надсилайте запити до моделей ШІ через Databricks

WorkspaceClient.serving_endpoints.query()

Використовуйте моделі ШІ для виконання SQL на даних Databricks

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

Створення та керування кластерами

w.clusters.create(spark_version, cluster_name)
w.clusters.delete(cluster_id)
w.clusters.start(cluster_id)
w.clusters.get(cluster_id)

Створення та керування задачами

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, 
)

Об'єднуємо все разом

Завдання Databricks і модель ШІ

Вітаємо!

Databricks із Python SDK