Usa Serverless compartido para carpetas Git y bundles

Importante

Esta característica se encuentra en su versión beta. Para usarlo, un administrador de espacio de trabajo debe activar Project-Scoped Shared Compute desde la página Previews. Consulte Administrar versiones preliminares de Azure Databricks.

Con Serverless compartido, los notebooks y archivos en la misma carpeta de Git o bundle comparten computación serverless y un entorno Python en el editor. Para personalizar el entorno, añade un archivo pyproject.toml en la raíz de la carpeta. Elige la opción de proceso para tu carpeta o paquete Git:

Requirements

Computación y entorno compartidos

  • Los notebooks y archivos en la misma carpeta Git o bundle comparten computación y un entorno Python en el editor. Un archivo opcional pyproject.toml en la raíz de la carpeta define el entorno compartido.
  • Solo los cuadernos y archivos dentro de la carpeta o bundle Git asociado pueden vincularse a su recurso de cómputo compartido.
  • Los recursos de cómputo compartidos están aislados por usuario. Solo el usuario que primero adjunta un cuaderno o archivo a un recurso de cómputo compartido puede ejecutar cargas de trabajo en él.
  • La ejecución en el notebook permanece aislada. Las variables de Python definidas en un cuaderno no están disponibles en otro.
  • Un terminal web abierto desde un cuaderno o archivo adjunto se ejecuta en el mismo recurso de cómputo.

Serverless compartido para carpetas Git

Usa Shared Serverless para carpetas Git para trabajar con notebooks y archivos en una carpeta Git.

Adjunta notebooks y archivos en el editor de carpetas Git

  1. En la barra lateral del espacio de trabajo, haz clic en Espacio de trabajo y ve a la carpeta Git.

  2. Haz clic en Abrir en el editor.

  3. Abre un cuaderno o archivo en la carpeta Git.

  4. Haz clic en el menú desplegable de cálculo.

  5. Selecciona Shared Serverless for Git Folders.

    Opción desplegable de capacidad de proceso para capacidad de proceso sin servidor compartida, con una insignia Beta y un entorno de pyproject.toml

  6. Ejecuta el cuaderno o archivo para iniciar el recurso de cómputo.

Para usar el mismo proceso de cómputo desde otro cuaderno o archivo, ábrelo en la misma carpeta Git y selecciona Shared Serverless for Git Folders.

Colaborar a través de Git

Databricks recomienda que cada colaborador clone el repositorio en una carpeta Git dentro de su carpeta personal de espacio de trabajo. Cada colaborador obtiene entonces un recurso de cómputo y un entorno separados para su copia.

Usa branches, commits, pushes y pulls para intercambiar cambios a través del repositorio Git remoto. Consulta Colabora en carpetas de Git.

Servidor compartido sin servidor para paquetes de recursos

Utiliza Shared Serverless para Asset Bundles para trabajar con notebooks y archivos en un bundle en el espacio de trabajo. La raíz del paquete contiene databricks.yml y puede contener un archivo pyproject.toml que define el entorno compartido.

Adjunta cuadernos de notas y archivos en el editor de bundles

  1. En la barra lateral del espacio de trabajo, haz clic en Espacio de trabajo y navega al paquete.
  2. A la derecha del nombre del paquete, haz clic en Abrir en el editor.
  3. Abre un notebook o archivo dentro del bundle.
  4. Haz clic en el menú desplegable de cálculo.
  5. Selecciona Serverless compartido para Asset Bundles.
  6. Ejecuta el cuaderno o archivo para iniciar el recurso de cómputo.

Para usar el mismo recurso de cómputo desde otro cuaderno o archivo, ábrelo en el mismo paquete y selecciona Servidor Compartido para Asset Bundles.

Para colaborar a través de Git, pide a cada colaborador que clone el repositorio en una carpeta Git dentro de su carpeta personal de espacio de trabajo. Consulta Colabora a través de Git.

Gestionar el entorno con pyproject.toml

Serverless compartido utiliza el archivo pyproject.toml en la carpeta Git o la raíz del bundle para gestionar las dependencias de Python del proyecto. Los notebooks serverless estándar utilizan dependencias configuradas para cada notebook en el panel lateral Entorno.

Crea el archivo raíz pyproject.toml y establece su versión del entorno serverless antes de gestionar sus dependencias. Consulta Crear y editar pyproject.toml. Luego puedes añadir dependencias con comandos de notebook o editar el archivo directamente.

Usar comandos del cuaderno

  1. Abre un cuaderno adjunto a Shared Serverless for Git Folders o Shared Serverless for Asset Bundles.

  2. Ejecuta %uv add <package> para añadir una dependencia al archivo raíz pyproject.toml . Por ejemplo:

    %uv add cowsay

El comando actualiza pyproject.toml, uv.lock, y el entorno compartido. No necesitas ejecutar %uv sync tras %uv add. Use %uv sync para aplicar los cambios realizados directamente a pyproject.toml.

Crear y editar pyproject.toml

  1. Abre un cuaderno adjunto a Serverless compartido para carpetas Git o Serverless compartido para bundles de assets.

  2. Abre el panel lateral de Entorno.

  3. En la tarjeta Gestionado por pyproject.toml, haz clic en icono Nuevo archivoCrear pyproject.toml para crear el archivo raíz. Si el archivo ya existe, haz clic en el icono de ventana nueva.Ver pyproject.toml. El archivo se abre en el editor.

    Panel lateral del entorno con el icono y la descripción emergente de Crear pyproject.toml junto a Gestionado por pyproject.toml.

  4. Edita la lista dependencies. Conserva la sección generada [tool.databricks.environment] o añádela si falta. Configure environment_version a una versión compatible (5 y superiores). Por ejemplo:

    [project]
name = "my-project"
version = "0.1.0"
dependencies = [
  "simplejson==3.18.1",
]

[tool.databricks.environment]
environment_version = "5"

  5. Haz clic en Aplicar en la parte superior del pyproject.toml editor de archivos.

    El editor de archivos pyproject.toml muestra el botón Aplicar y su descripción emergente.

El entorno actualizado está disponible para los cuadernos y los archivos adjuntos al mismo recurso de cómputo compartido. Para inspeccionar el entorno, abre el panel lateral Entorno. Consulta Configurar el entorno serverless para información sobre versiones y dependencias instaladas del entorno serverless.

Programar un notebook

Cuando programas un notebook vinculado a Shared Serverless desde la carpeta Git o el editor de bundles, Azure Databricks utiliza el archivo pyproject.toml en la raíz como entorno del proyecto del trabajo si el archivo existe. Despliega el paquete como se describe en los pasos siguientes.

  1. En la carpeta Git o editor de paquetes, abre un cuaderno vinculado a Shared Serverless.
  2. Si la carpeta o bundle de Git tiene un archivo raíz pyproject.toml, verifica que declare las dependencias necesarias para la tarea.
  3. Haga clic en Programar.
  4. En la lista desplegable Compute, selecciona computación sin servidor.
  5. Configura la programación y haz clic en Crear.

Después de hacer clic en Create, comprueba la configuración de la tarea:

Para ver las opciones de programación de notebooks, consulta Crear y gestionar trabajos programados de notebooks.

Limitaciones

  • El compartición de cómputo está regulada por una política de uso sin servidor. Los cuadernos y archivos en la misma carpeta o paquete Git que usan políticas de uso diferentes reciben recursos de cómputo separados en lugar de compartir uno.

Recursos adicionales

  • Se actualizó por última vez el