Databricks Apps を始める

この記事では、ステップ バイ ステップの例を使用して Databricks Apps の使用を開始し、Azure Databricks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、アプリ スイッチャー のアプリ アイコン をクリックし、[ Databricks Apps] を選択します。

  2. [ + アプリの作成] をクリックします。

  3. 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します

  4. アプリに gradio-hello-world という名前を 付け、[ アプリの作成] 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は、アプリ名とワークスペース ID に基づいてアプリの URL を自動的に生成します。 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. IDE の [編集] 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.pyapp.yamlrequirements.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 は、アプリに必要なPython パッケージを一覧表示します。

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に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、Run>Start Debugging>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。