Databricks avec le SDK Python

Prise en main du SDK Python Databricks

Ce cours présente la plateforme Databricks à travers le SDK Python, en mettant l’accent sur des workflows pratiques et adaptés aux développeurs. Vous apprendrez les outils et techniques essentiels pour interagir avec les ressources Databricks et les modèles d’IA, tout en gérant les clusters et les jobs de manière programmatique. L’accent est mis sur des étapes pratiques et reproductibles que vous pouvez réutiliser dans différents projets.

Authentification et exploration du client Workspace

Commencez par configurer et authentifier un client Workspace en Python. Vous vous entraînerez aux opérations API essentielles pour créer, lister et supprimer des ressources, afin de gagner en assurance avec les schémas requête-réponse utilisés tout au long du SDK. En chemin, vous comprendrez comment l’authentification et les variables d’environnement permettent un accès sécurisé et automatisable à votre espace de travail Databricks.

Interroger des modèles d’IA avec le SDK Databricks

Plongez dans l’IA en interrogeant des modèles de fondation avec le SDK. Vous apprendrez comment fonctionnent les modèles de complétion de chat, comment transmettre des messages « System » et « User », et comment intégrer des données externes dans vos workflows. Vous explorerez également l’API Foundation Models et vous entraînerez à générer et résumer du texte par programmation.

Gestion des clusters et des jobs par programmation

Concluez en orchestrant le calcul et l’automatisation. Vous allez créer, démarrer, valider et supprimer des clusters ; puis créer, exécuter, planifier, lister et supprimer des jobs, le tout depuis Python. À la fin, vous aurez des compétences pratiques pour gérer les ressources, interroger des modèles d’IA et automatiser des workflows répétitifs dans Databricks en toute confiance.