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> Spark 클러스터에서 실험 추적, 메트릭 로깅, Model Management를 위해 W&B를 Databricks와 통합하세요.

# Databricks

W\&B는 Databricks 환경에서 W\&B Jupyter 노트북 사용 환경을 맞춤화하는 방식으로 [Databricks](https://www.databricks.com/)와 통합됩니다. 이 페이지에서는 Spark에서 실행되는 노트북에서 실험을 추적하고 메트릭을 로깅할 수 있도록 Databricks 클러스터에 W\&B를 설치하고 인증하는 방법을 안내합니다.

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

Databricks 노트북에서 W\&B를 사용하려면 클러스터에 `wandb` 패키지를 설치하고, 노트북에서 W\&B로 로깅할 수 있도록 인증을 설정해야 합니다.

1. 클러스터에 `wandb` 설치

   클러스터 설정에서 사용할 클러스터를 선택한 다음 **Libraries** > **Install New** > **PyPI**를 클릭하고 `wandb` 패키지를 추가하세요.

2. 인증 설정

   W\&B 계정을 인증하려면 노트북이 런타임에 쿼리할 수 있는 Databricks 시크릿을 추가하세요. 이렇게 하면 노트북에 API 키를 하드코딩하지 않아도 됩니다.

   ```bash theme={null}
   # databricks CLI 설치
   pip install databricks-cli

   # databricks UI에서 token 생성
   databricks configure --token

   # Databricks에서 보안 기능이 활성화되어 있는지에 따라 다음 두 명령 중 하나로 범위를 생성합니다.
   # 보안 add-on 사용 시
   databricks secrets create-scope --scope wandb
   # 보안 add-on 미사용 시
   databricks secrets create-scope --scope wandb --initial-manage-principal users

   # https://wandb.ai/settings 에서 API 키 생성
   databricks secrets put --scope wandb --key api_key
   ```

<div id="examples">
  ## 예시
</div>

다음 예시에서는 앞서 언급한 시크릿을 사용해 로그인하고 Databricks 노트북에서 로깅을 시작하는 방법을 보여줍니다.

<div id="basic-example">
  ### 기본 예시
</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>

`wandb.sweep()` 또는 `wandb.agent()`를 사용하는 노트북에서는 entity와 프로젝트를 환경 변수로 설정해야 합니다:

```python theme={null}
import os

os.environ["WANDB_ENTITY"] = "my-entity"
os.environ["WANDB_PROJECT"] = "my-project-that-exists"
```