Utiliza Shared Serverless para carpetas y paquetes de Git

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. Para adjuntar un notebook o archivo, sigue los pasos para carpetas Git o Paquetes de Automatización Declarativa.

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 que se encuentren dentro de la carpeta Git o el paquete asociados pueden vincularse a su recurso de proceso 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 de los cuadernos sigue estando 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.

Uso de Shared Serverless en carpetas Git

Use Shared Serverless para trabajar con cuadernos y archivos de una carpeta Git.

Adjunta cuadernos 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.

    Opción del menú desplegable Recursos de proceso para recursos de proceso sin servidor compartidos, con una insignia de beta y un entorno de pyproject.toml

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

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

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. A continuación, cada colaborador obtiene un recurso de proceso y un entorno independientes para su clon.

Use ramas, confirmaciones, inserciones y extracciones para intercambiar cambios a través del repositorio Git remoto. Consulta Colabora en carpetas de Git.

Usa Serverless compartido en bundles

Use Shared Serverless para trabajar con cuadernos y archivos de una agrupación del área de trabajo. La raíz del paquete contiene databricks.yml y puede contener un archivo pyproject.toml que define el entorno compartido.

Adjuntar cuadernos y archivos en el editor de paquetes

  1. En la barra lateral del espacio de trabajo, haz clic en Espacio de trabajo y navega hasta el 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 Shared Serverless.
  6. Ejecuta el cuaderno o archivo para iniciar el recurso de cómputo.

Para usar el mismo proceso desde otro cuaderno o archivo, ábralo en la misma agrupación y seleccione Shared Serverless.

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 Colaborar a través de Git.

Gestionar el entorno con pyproject.toml

Shared Serverless utiliza el archivo pyproject.toml ubicado en la carpeta de Git o en la raíz del paquete para administrar 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. Abra un cuaderno conectado a Shared Serverless.

  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. Utiliza %uv sync para aplicar los cambios realizados directamente a pyproject.toml.

Crear y editar pyproject.toml

  1. Abra un cuaderno conectado a Shared Serverless.

  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, haga clic en Icono de nueva ventana.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. Edite la lista dependencies. Conserva la sección generada [tool.databricks.environment] o añádela si falta. Establezca environment_version en una versión compatible (5 o superior). 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 cuaderno

Cuando programa un cuaderno vinculado a Shared Serverless desde el editor de carpetas de Git o de paquetes, Azure Databricks utiliza el archivo raíz pyproject.toml como entorno de proyecto del trabajo, si dicho archivo existe. Despliega el paquete como se describe en los pasos siguientes.

  1. En la carpeta de Git o en el editor de paquetes, abre un cuaderno asociado a Shared Serverless.
  2. Si la carpeta de Git o el paquete tiene un archivo raíz pyproject.toml, comprueba que declare las dependencias que necesita 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 Crear, comprueba la configuración del trabajo:

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

  • Última actualización el