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> Intégrez W&B à Databricks pour le suivi des expériences, la journalisation des métriques et la gestion des modèles sur des clusters Spark.

# Databricks

W\&B s’intègre à [Databricks](https://www.databricks.com/) en adaptant l’expérience des notebooks Jupyter de W\&B à l’environnement Databricks.

<div id="configure-databricks">
  ## Configurer Databricks
</div>

1. Installez wandb sur le cluster

   Accédez à la configuration de votre cluster, sélectionnez votre cluster, puis cliquez sur **Libraries**. Cliquez sur **Install New**, choisissez **PyPI**, puis ajoutez le package `wandb`.

2. Configurez l'authentification

   Pour authentifier votre compte W\&B, vous pouvez ajouter un secret Databricks que vos notebooks pourront consulter.

   ```bash theme={null}
   # installer la CLI Databricks
   pip install databricks-cli

   # Générer un token depuis l'UI Databricks
   databricks configure --token

   # Créer un scope avec l'une des deux commandes (selon que les fonctionnalités de sécurité sont activées ou non sur Databricks) :
   # avec l'extension de sécurité
   databricks secrets create-scope --scope wandb
   # sans l'extension de sécurité
   databricks secrets create-scope --scope wandb --initial-manage-principal users

   # Créer une clé API à l'adresse https://wandb.ai/settings
   databricks secrets put --scope wandb --key api_key
   ```

<div id="examples">
  ## Exemples
</div>

<div id="simple-example">
  ### Exemple simple
</div>

```python theme={null}
import os
import wandb

api_key = dbutils.secrets.get("wandb", "api_key")
wandb.login(key=api_key)

with wandb.init() as run:
    run.log({"foo": 1})
```

<div id="sweeps">
  ### Sweeps
</div>

Configuration requise (temporairement) pour les notebooks qui essaient d’utiliser wandb.sweep() ou wandb.agent() :

```python theme={null}
import os

# Ces lignes ne seront plus nécessaires à l'avenir
os.environ["WANDB_ENTITY"] = "my-entity"
os.environ["WANDB_PROJECT"] = "my-project-that-exists"
```