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Databricks Apps を始める

この記事では、Azure Databricks のベスト プラクティスに従うテンプレートを使用して、Azure Databricks ワークスペースに単純なアプリを作成する手順の例を使用して、Databricks Apps の使用を開始する方法について説明します。

この例では、次の手順を実行します。

  • テンプレートからのアプリの作成
  • アプリを展開した後に表示する
  • アプリ テンプレートをコンピューターにコピーして開発を進める
  • アプリをローカルで実行する
  • アプリをワークスペースに再デプロイする

この記事の終わりまでに、アプリをローカルで反復処理し、更新プログラムを Databricks にデプロイできるようになります。

[前提条件]

このチュートリアルを完了する前に、Azure Databricks ワークスペースとローカル開発環境が正しく構成されていることを確認してください。 Databricks Apps ワークスペースと開発環境を設定するを参照してください。

手順 1: 依存関係をインストールする

ターミナルを開き、次のコマンドを実行して次のコマンドを実行します。

  • サンプル アプリに必要な Python ライブラリをインストールします。
  • アプリのソース ファイルと構成ファイルのローカル ディレクトリを作成します。
pip install gradio
pip install pandas
mkdir gradio-hello-world
cd gradio-hello-world

gradio-hello-world は、アプリ ファイルのローカル ディレクトリです。

手順 2: アプリを作成する

  1. Databricks ワークスペースで、左側のサイドバーで [ + 新規>App ] をクリックします。

  2. Gradio Hello world テンプレートを選択します。

    Hello World テンプレートを選択する

  3. アプリに gradio-hello-world という名前を 付け、[ インストール] をクリックします。

これにより、選択したテンプレートに基づいて新しいアプリが作成され、ワークスペースにデプロイされます。

手順 3: アプリを表示する

アプリを作成すると、アプリが自動的に開始され、プレビューに使用できる URL が表示されます。 [ 概要 ] ページでアプリの URL とデプロイの状態を表示します。

アプリのデプロイ後にアプリの詳細ページを表示する

URL をクリックしてアプリを表示します。

Hello World アプリの出力をローカルで表示する

Azure Databricks では、アプリ名とワークスペース ID に基づいてアプリの URL が自動的に生成されます。 アプリの作成後に URL を変更することはできません。 別の URL が必要な場合は、別の名前で新しいアプリを作成します。 詳細については、「 アプリの URL」を参照してください。

手順 4: アプリをコンピューターにコピーする

アプリを作成したら、ソース コードをローカル コンピューターにダウンロードしてカスタマイズできます。

  1. [ファイルの同期] の下 にあるコマンドをコピーします。

    アプリの作成後にアプリの詳細ページを表示する

  2. ターミナルで、作成した gradio-hello-world ローカル ディレクトリに移動し、コピーしたコマンドを実行します。

    databricks workspace export-dir /Workspace/Users/my-email@org.com/databricks_apps/gradio-hello-world_2026_02_03-22_34/gradio-hello-world-app .

...
Export complete

gradio-hello-world % databricks sync --watch . /Workspace/Users/my-email@org.com/databricks_apps/gradio-hello-world_2026_02_03-22_34/gradio-hello-world-app

...
Initial Sync Complete

    最初のコマンドは、ワークスペースからローカル ディレクトリ ( app.py、 app.yaml、 requirements.txt) に 3 つのファイルをエクスポートします。 2 番目のコマンドは、ローカル ファイルの変更を監視し、ワークスペースに自動的にアップロードする同期プロセスを開始します。

    • app.py には、アプリの機能とユーザー インターフェイスを実装するコードが含まれています。
    • app.yaml は、エントリ ポイントとアクセス許可を含むアプリの構成を定義します。
    • requirements.txt には、アプリに必要な Python パッケージが一覧表示されます。

手順 5: アプリをローカルで変更してテストする

  1. 必要に応じて、アプリをローカルでカスタマイズして開発します。 たとえば、 app.py を変更してデータを対話形式にしたり、テーマやスタイルオプションを追加したり、データのアップロードを許可したりできます。

  2. アプリをテストするには、 python app.pyを実行します。

    python app.py

Running on local URL:  http://127.0.0.1:7860
...

  3. アプリを表示するには、ブラウザー ウィンドウで http://127.0.0.1:7860 に移動します。

  4. 必要に応じて、 databricks アプリの run-local コマンド を使用して、アプリを実行およびデバッグします。

    databricks apps run-local --prepare-environment --debug

    このコマンドは、すべての依存関係をインストールし、仮想環境を準備してから、ポート 5678 でアプリとデバッガーを起動します。 http://localhost:8001に移動してアプリを表示します。

    Visual Studio Code でブレークポイントを設定するには、Python デバッガー拡張機能をインストールし、 実行>デバッグの開始>Remote Attach に移動します。

手順 6: アプリをワークスペースに再デプロイする

アプリを再デプロイするには、アプリの概要ページの [Databricks Apps にデプロイ ] の下のコマンドをコピーします。

コマンドをコピーしてアプリをデプロイする

gradio-hello-worldローカル ディレクトリ内からコマンドを実行します。

コマンドは成功します。

{
  "create_time": "2026-02-03T23:25:38Z",
  "creator": "my-email@org.com",
  "deployment_artifacts": {
    "source_code_path": "/Workspace/Users/4cfd4a36-2cef-4155-88c4-d258ed6d0d91/src/01f10157a60a113e980014bebd5f4a03"
  },
  "deployment_id": "01f10157a60a113e980014bebd5f4a03",
  "mode": "SNAPSHOT",
  "source_code_path": "/Workspace/Users/my-email@org.com/databricks_apps/gradio-hello-world_2026_02_03-22_34/gradio-hello-world-app",
  "status": {
    "message": "App started successfully",
    "state": "SUCCEEDED"
  },
  "update_time": "2026-02-03T23:25:41Z"
}

デプロイの状態を表示するには、アプリの [概要 ] ページに移動します。

次のステップ

最初のアプリをデプロイしてカスタマイズしたら、次のことができます。

  • アプリにアクセスして編集できるユーザーを管理するための承認を構成します。
  • アプリを Azure Databricks シークレットや Databricks SQL などの Azure Databricks プラットフォーム機能と統合します。
  • ワークスペース内または組織全体の他のユーザーとアプリを共有します。
  • さまざまなフレームワークと機能を試すために、その他のアプリ テンプレートを調べる。
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