databricks-demos/dbdemos

dbdemos – Databricks Lakehouse 示範的快速啟動工具組

是什麼 – dbdemos 是一個 Python 套件，可自動在 Databricks 工作區上部署端對端的「湖倉一體」示範套件。示範涵蓋資料工程、分析與機器學習使用案例（例如：零售客戶流失、CDC 流水線、Delta Live Tables、MLOps）。此套件會下載預先建置的筆記本，建立所需的叢集、流水線、儀表板，甚至包含一個起始 ML 模型，讓使用者只需一項指令即可探索完整解決方案。

如何取得 – 無需克隆程式碼庫。直接在 Databricks 筆記本或工作流程中從 PyPI 安裝 wheel 檔案：

%pip install dbdemos

典型工作流程

import dbdemos

dbdemos.help()                     # 列出指令
print(dbdemos.list_demos())        # 查看可用的示範名稱

dbdemos.install(
    'lakehouse-retail-c360',       # 示範識別碼
    path='./',                    # 筆記本將被寫入的路徑
    overwrite=True               # 替換現有檔案
)

此呼叫將執行以下動作：

1. 將示範筆記本下載至指定資料夾。
2. 啟動一個使用者專屬的示範叢集。
3. 執行任何需要的預先執行工作，以產生範例資料。
4. 建立 Spark 宣告式流水線（SDP）、DBSQL 儀表板，若示範包含 ML 模型則建立 ML 模型。
5. 更新筆記本內的連結，使其指向新建立的資源。

主要功能

• 一鍵式示範佈建 – 所有必要的 Databricks 資源將自動建立。
• 支援多種示範類別 – 湖倉一體端對端、產品展示（Delta Live Tables、CDC、MLOps、DBSQL 儀表板等）。
• 可自訂的套件 – 開發者可透過提供 _resources/bundle_config 筆記本，描述筆記本、流水線、工作流程與儀表板，來新增 AI/BI 示範。
• 資源清理意識 – 工具會試圖限制消耗並自動終止叢集，但使用者仍需對任何仍在執行的資源負責。
• 使用遙測 – 可選擇性報告示範使用狀況（無 PII），以協助改善資產。

誰需要它 – 希望在自己的 Databricks 工作區上，無需手動設定叢集、流水線與儀表板，即可快速探索湖倉一體範例的資料工程師、分析師與 ML 實務者。

限制 / 要求

• 呼叫者必須具備建立叢集、SDP 流水線、DBSQL 儀表板的權限（Unity Catalog 示範需 UC 元資料儲存）。
• 不提供官方 Databricks 支援；問題將透過 GitHub 以最佳努力方式處理。

進一步閱讀 – 示範影片、完整套件清單與公開網站均連結於 README（dbdemos.ai）。開發者請參閱 README_AIBI.md 了解如何貢獻新的 AI/BI 示範。