Databricks Apps の使用を開始する

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

この例では、次の操作について説明します。

テンプレートからのアプリの作成
デプロイ後のアプリの表示
アプリテンプレートをコンピューターにコピーしてさらに開発する
アプリをローカルで実行する
ワークスペースへのアプリの再デプロイ

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、Databricks に更新プログラムを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、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 アプリの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。

ステップ 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操作を行います。

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設定ファイル用のローカルディレクトリを作成します。

Bash
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。

ステップ 2: アプリを作成する

Databricks ワークスペースで、左側のサイドバーにある [+ 新しい > アプリ ] をクリックします。
Gradio Hello world テンプレートを選択します。
アプリに gradio-hello-world という名前を付けて 、[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。

ステップ 3: アプリを表示する

アプリを作成すると、アプリが自動的に起動し、プレビューに使用できる URL が表示されます。アプリの URL とデプロイの状態は、 [概要 ] ページで確認できます。

アプリ展開後にアプリの詳細ページを見る

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

Databricks は、アプリ名とワークスペース ID に基づいてアプリ URL を自動的に生成します。アプリを作成した後は URL を変更できません。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てください。詳細については、「アプリの URL」を参照してください。

ステップ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。

「ファイルを同期」 の下のコマンドをコピーします。
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。
Bash
```
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に 3 つのファイル ( app.py 、 app.yaml 、 requirements.txt ) 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、それらを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 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 エントリポイントや権限など、アプリの構成を定義します。
- requirements.txt 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

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インタラクティブにしたり、テーマやスタイル設定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。
アプリをテストするには、次のコマンドを実行します python app.py。
Bash
```
python app.py

Running on local URL:  http://127.0.0.1:7860
...
```
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。
必要に応じて、 databricks apps 実行-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。
Bash
```
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てから、 リモートアタッチ >デバッグの実行 > 開始に移動します。

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へのデプロイ の下にある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。

このコマンドは、次の操作で成功します。

JSON
{
  "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ので、次のことができます。

認証を設定して、アプリにアクセスして編集できるユーザーを管理します。
アプリを Databricks シークレットや Databricks SQL などの 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備えたエクスペリメントへのより多くのアプリテンプレートを探索してください。

前提 条件​

ステップ 1: 依存関係をインストールする​

ステップ 2: アプリを作成する​

ステップ 3: アプリを表示する​

ステップ4:アプリをコンピューターにコピーする​

手順 5: アプリをローカルで変更してテストする​

手順 6: アプリをワークスペースに再デプロイする​

次のステップ​