Databricks と Python SDK

Databricks Python SDK の始め方

このコースでは、Python SDKを通じてDatabricksプラットフォームを紹介し、実践的で開発者にやさしいワークフローに重点を置いています。 Databricks リソースや AI モデルと連携するための必須ツールと手法を学びながら、クラスターとジョブをプログラムで管理できるようになります。 重点は、プロジェクト全体で再利用できる、実践的で再現可能な手順にあります。

ワークスペース クライアントの認証と探索

Python で Workspace Client をセットアップし、認証することから始めます。 SDK 全体で使われるリクエスト–レスポンスのパターンに慣れながら、リソースの作成、一覧表示、削除を行うための基本的な API 操作を練習します。 その過程で、認証と環境変数がどのように連携し、Databricks Workspace への安全でスクリプト化可能なアクセスを実現するのかを理解できるようになります。

Databricks SDK を使った AI モデルのクエリ実行

SDK を使って基盤モデルにクエリを投げ、AI の世界に飛び込みましょう。 チャット補完モデルの仕組み、SystemメッセージとUserメッセージの渡し方、そして外部データをワークフローに統合する方法を学びます。 Foundation Models APIについても学び、プログラムでテキストを生成・要約する練習を行います。

クラスターとジョブをプログラムで管理する

コンピュートと自動化を連携させて締めくくります。 Python で、クラスターの作成、起動、検証、削除を行い、その後、ジョブの作成、実行、スケジュール設定、一覧表示、削除まで、すべて Python から行えるようになります。 最終的には、Databricksでリソースを管理し、AIモデルをクエリし、繰り返し可能なワークフローを自信を持って自動化するための実践的なスキルが身につきます。