Szybki start z Databricks Sandbox

Important

Ta funkcja jest dostępna w wersji beta. Aby włączyć podgląd tej funkcji w obszarze roboczym, włącz ustawienie Databricks Sandbox na stronie Podglądy obszaru roboczego. Zobacz Zarządzanie wersjami zapoznawczami usługi Azure Databricks.

Databricks Sandbox uruchamia kod w izolowanym, bezserwerowym środowisku, dzięki czemu agenci mogą bezpiecznie uruchamiać napisany przez siebie kod. Możesz użyć piaskownicy za pomocą agenta, z kodu Python lub z terminala. Każda z poniższych ścieżek działa samodzielnie, więc wybierz tę, która odpowiada twojemu sposobowi pracy:

Aby uzyskać przegląd Databricks Sandbox, w tym rozmiar zasobów obliczeniowych, pamięć masową i ograniczenia, zobacz Databricks Sandbox.

Requirements

Daj istniejącemu agentowi narzędzie sandbox do bezpiecznego wykonywania kodu

Użyj tej ścieżki, gdy budujesz agenta z CLI Agent Bricks i chcesz, aby agent uruchamiał kod, który pisze, na przykład analizę danych w Python, bez uruchamiania tego kodu we własnym środowisku agenta.

Najpierw nie tworzysz piaskownicy. Narzędzie sandbox łączy Twojego agenta z usługą sandbox zarządzaną przez Azure Databricks system.ai.sandbox, która uruchamia kod agenta w piaskownicy za Ciebie. Konfigurujesz tylko to, do których danych sandbox może mieć dostęp i czy może zapisywać dane.

Aby dodać narzędzie, uruchom agentbricks tools add sandbox z jednym lub większą liczbą zakresów ograniczających dostęp do danych piaskownicy:

# Read one table.
agentbricks tools add sandbox --scope table:samples.nyctaxi.trips

# Read a volume and a workspace folder.
agentbricks tools add sandbox --scope volume:main.default.reports --scope workspace:/Workspace/Shared/data

# Allow writes to a volume.
agentbricks tools add sandbox --scope volume:main.default.output --permission read_write

Polecenie rejestruje narzędzie w projekcie agent.toml, a agent wywołuje piaskownicę w czasie działania przez usługę system.ai.sandbox MCP. Domyślnie sandbox działa z uprawnieniami użytkownika, który wysłał żądanie. Aby zamiast tego użyć nazwy głównej usługi aplikacji, dodaj --auth app. Gdy wdrażasz z agentbricks deploy, Agent Bricks przyznaje principalowi usługi aplikacji dostęp do zasobów objętych zakresem dla narzędzi wykorzystujących --auth app.

Użyj Python SDK, aby stworzyć piaskownicę

Używaj tej ścieżki, gdy chcesz tworzyć piaskownice i uruchamiać w nich polecenia z własnego kodu Python, na przykład z aplikacji lub własnego agenta, który sam zarządza swoimi piaskownicami. Databricks SDK dla Pythona to zalecany sposób pracy z piaskownicami w kodzie.

  1. Zainstaluj lub zaktualizuj pakiet SDK:

    pip install --upgrade databricks-sdk

  2. Stwórz piaskownicę:

    from databricks.sdk import WorkspaceClient
from databricks.sdk.service.sandbox import Sandbox

w = WorkspaceClient()

created = w.sandbox.create_sandbox(
    sandbox=Sandbox(),
    sandbox_id="my-sandbox",
)
print(created.name)   # "sandboxes/my-sandbox"

  3. Uruchom komendę w sandboxie. Polecenie wykonuje się bezpośrednio, bez powłoki, więc aby wykonać polecenie powłoki, wywołaj /bin/bash -c:

    from google.protobuf.duration_pb2 import Duration

resp = w.sandbox.execute_command_sync(
    "sandboxes/my-sandbox",
    "/bin/bash",
    args=["-c", "echo hello world && whoami"],
    execution_timeout=Duration(seconds=30),
)
print(resp.exit_code)   # 0
print(resp.stdout)      # "hello world\nsandbox-agent\n"

  4. Usuń sandbox, gdy skończysz. Usunięcie sandboxu usuwa jego katalog domowy i wstrzymuje naliczanie opłat za niego:

    w.sandbox.delete_sandbox("sandboxes/my-sandbox")

Aby pobrać, wypisać, zaktualizować, zatrzymać i ponownie uruchomić piaskownice, zobacz Tworzenie i zarządzanie piaskownicami za pomocą SDK.

Użyj interfejsu wiersza polecenia Databricks do utworzenia sandboxa

Używaj tej ścieżki, gdy chcesz interaktywnie pracować w piaskownicy w terminalu. Połącz się z piaskownicą przez SSH, aby uruchamiać dłuższe zadania agenta bez konieczności pozostawiania lokalnego komputera aktywnego. Na przykład możesz sterować agentem kodującym z CLI Databricks lub podłączyć desktopowe IDE lub środowisko uruchomieniowe agenta, takie jak Cursor, Claude czy Codex.

Aby stworzyć piaskownicę i połączyć się z nią, uruchom następująco:

databricks sandbox create      # create your sandbox
databricks sandbox register    # optional: register SSH keys
databricks sandbox ssh         # SSH to your default sandbox

Po połączeniu interfejs CLI Databricks w piaskownicy jest instalowany i uwierzytelniany do obszaru roboczego, w którym działa piaskownica. Jeśli twoja przestrzeń robocza ma skonfigurowany Unity Gateway, Azure Databricks konfiguruje także popularne narzędzia do kodowania, takie jak Claude i Codex, aby użyły go przy pierwszym połączeniu. Zobacz Create a custom model service . Aby korzystać z Gita z piaskownicy, skonfiguruj dane uwierzytelniające do Gita. Zobacz Łączenie dostawcy usługi Git z usługą Databricks.

Aby wyświetlić wszystkie polecenia, uruchom databricks sandbox -h, lub zobacz grupę poleceń sandbox.

Dodatkowe zasoby

  • Ostatnia aktualizacja o