Commencez avec Databricks Apps

Cette page vous aide à commencer à utiliser Databricks Apps à l’aide d’un exemple pas à pas pour créer une application simple dans votre espace de travail Azure Databricks à l’aide d’un modèle qui suit Azure Databricks meilleures pratiques.

Cet exemple vous guide tout au long des étapes suivantes :

• Création d’une application à partir d’un modèle
• Affichage de l’application après son déploiement
• Copie du modèle d’application sur votre ordinateur pour un développement plus approfondi
• Exécution locale de l’application
• Redéployer l’application dans votre espace de travail

À la fin de cet article, vous serez en mesure d’itérer sur votre application localement et de déployer des mises à jour sur Databricks.

Conditions préalables

Avant de suivre ce tutoriel, vérifiez que votre espace de travail Azure Databricks et votre environnement de développement local sont correctement configurés. Consultez Configurer votre espace de travail Databricks Apps et votre environnement de développement.

Étape 1 : Installer les dépendances

Ouvrez un terminal et exécutez les commandes suivantes pour :

• Installez les bibliothèques Python requises par l’exemple d’application.
• Créez un répertoire local pour les fichiers source et de configuration de votre application.

pip install gradio
pip install pandas
mkdir gradio-hello-world
cd gradio-hello-world

gradio-hello-world est le répertoire local de vos fichiers d’application.

Étape 2 : Créer l’application

1. Dans votre espace de travail Databricks, cliquez sur Sélecteur d’application et sélectionnez Databricks Apps.

2. Cliquez sur + Créer une application.

3. Choisissez le modèle Gradio Hello World .

   

4. Nommez l’application gradio-hello-world , puis cliquez sur Créer une application.

Cela crée une application basée sur le modèle sélectionné et la déploie dans votre espace de travail.

Étape 3 : Afficher l’application

Une fois que vous avez créé une application, elle démarre automatiquement et affiche une URL que vous pouvez utiliser pour l’afficher en préversion. Affichez l’URL de l’application et l’état du déploiement sur la page Vue d’ensemble :

Cliquez sur l’URL pour afficher l’application :

Azure Databricks génère automatiquement l’URL de l’application en fonction du nom de votre application et de l’ID d’espace de travail. Vous ne pouvez pas modifier l’URL après avoir créé l’application. Si vous avez besoin d’une URL différente, créez une application avec un autre nom. Pour plus d’informations, consultez l’URL de l’application.

Étape 4 : Copier l’application sur votre ordinateur

Après avoir créé l’application, vous pouvez télécharger le code source sur votre ordinateur local pour le personnaliser.

1. Copiez les commandes sous Modifier dans votre IDE :

   

2. Dans un terminal, accédez au gradio-hello-world répertoire local que vous avez créé, puis exécutez les commandes copiées :

   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
   

   La première commande exporte trois fichiers de votre espace de travail vers votre répertoire local : app.py, app.yamlet requirements.txt. La deuxième commande démarre un processus de synchronisation qui surveille les modifications des fichiers locaux et les charge automatiquement dans votre espace de travail.

   • app.py contient le code qui implémente les fonctionnalités et l’interface utilisateur de l’application.
   • app.yaml définit la configuration de l’application, y compris son point d’entrée et ses autorisations.
   • requirements.txt répertorie les packages Python requis par l’application.

Étape 5 : Modifier et tester l’application localement

1. Vous pouvez éventuellement personnaliser et développer votre application localement. Par exemple, vous pouvez modifier app.py pour rendre les données interactives, ajouter un thème ou des options de style ou autoriser les chargements de données.

2. Pour tester votre application, exécutez python app.py:

   python app.py
   
   Running on local URL:  http://127.0.0.1:7860
   ...
   

3. Pour afficher l’application, saisissez http://127.0.0.1:7860 dans une fenêtre de navigateur.

4. Si vous le souhaitez, utilisez la commande databricks apps run-local pour exécuter et déboguer l’application :

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

   Cette commande installe toutes les dépendances et prépare l’environnement virtuel, puis démarre l’application et le débogueur sur le port 5678. Accédez à http://localhost:8001 pour voir l'application.

   Pour définir des points d’arrêt dans Visual Studio Code, installez l’extension de débogueur Python, puis accédez à Exécuter>Démarrer le débogage>Remote Attach.

Étape 6 : Redéployer l’application sur votre espace de travail

Pour redéployer l’application, copiez la commande sous Déployer sur Databricks Apps sur la page de vue d’ensemble de l’application :

Exécutez la commande à partir du gradio-hello-world répertoire local.

La commande réussit avec :

{
  "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"
}

Pour afficher l’état du déploiement, accédez à la page Vue d’ensemble de l’application.

Étape 7 (facultatif) : Déployer à partir d’un dépôt Git

Les étapes précédentes utilisent la synchronisation de l’espace de travail pour déployer votre application. Pour un flux de travail plus évolutif, envoyez votre code d’application vers un dépôt Git et déployez-le à partir de là. Cela vous permet d’utiliser le contrôle de version, de collaborer avec des collègues et éventuellement de déployer automatiquement sur chaque push.

1. Initialisez un référentiel Git dans votre gradio-hello-world répertoire et envoyez-le à votre fournisseur Git (par exemple, GitHub) :

   git init
   git add .
   git commit -m "Initial app code"
   git remote add origin https://github.com/your-org/gradio-hello-world
   git push -u origin main
   

2. Configurez le référentiel Git sur votre application :

   databricks apps create-update gradio-hello-world \
      --json '{"update_mask": "git_repository", "git_repository": {"url": "https://github.com/your-org/gradio-hello-world", "provider": "gitHub"}}'
   

3. Pour les dépôts privés, ajoutez des informations d’identification Git pour le principal du service de l’application. Consultez les instructions de l’interface CLI dans Déployer à partir d’un référentiel Git.

4. Déployer à partir de Git :

   databricks apps deploy gradio-hello-world \
      --json '{"git_source": {"branch": "main"}}'
   

Après avoir configuré le déploiement Git, vous pouvez redéployer en envoyant (push) à votre référentiel et en exécutant à nouveau la commande deploy. Pour redéployer automatiquement sur chaque push, activez les déploiements Git automatiques. Consultez Activer les déploiements Git automatiques (bêta).

Ressources supplémentaires

Maintenant que vous avez déployé et personnalisé votre première application, vous pouvez :

• Déployez à partir d’un référentiel Git pour gérer le code de votre application avec le contrôle de version.
• Activez les déploiements Git automatiques pour redéployer votre application sur chaque envoi (push) vers une branche.
• Configurez CI/CD avec GitHub Actions pour les flux de travail de déploiement de production avec validation et vérifications d’intégrité.
• Configurez l’autorisation pour gérer les personnes pouvant accéder à votre application et les modifier.
• Integrate votre application avec des fonctionnalités de plateforme Azure Databricks telles que Azure Databricks secrets ou Databricks SQL.
• Partagez votre application avec d’autres utilisateurs dans votre espace de travail ou au sein de votre organisation.
• Explorez d’autres modèles d’application pour expérimenter différentes infrastructures et fonctionnalités.