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Dans ce tutoriel, vous connectez un agent de codage externe, tel que Claude Code, Codex, Cursor ou Gemini CLI, à de grands modèles de langage (LLM) régis par Unity Gateway. Vous contrôlez ensuite qui peut accéder à ces modèles et combien l’agent peut consommer et dépenser. Au lieu que chaque développeur colle une clé API de fournisseur dans son outil, chaque requête passe par un service modèle Unity Gateway. Unity Catalog contrôle qui peut utiliser quels modèles, et Unity Gateway impose des limites et enregistre l’utilisation et le coût.
À la fin de ce tutoriel, vous disposez des points suivants :
- Un agent de codage qui envoie chaque requête de modèle via Unity Gateway en utilisant vos identifiants Azure Databricks, sans clé API fournisseur sur la machine du développeur.
- Registres centralisés de l’utilisation et des coûts de l’agent, soumis aux limites de débit et aux autorisations que vous définissez sur le service du modèle.
Prerequisites
- Un espace de travail activé pour le catalogue Unity. Consultez Bien démarrer avec Unity Catalog.
- Un service de modèle vers lequel acheminer le trafic, et
EXECUTEsur ce dernier. Les modèles hébergés sur Azure Databricks sont disponibles immédiatement sous forme de services de modèles prêts à l’emploi. Voir Services de modèles personnalisés. Pour régir un modèle que vous gérez vous-même, créez-en un en premier. Voir Créer un service de modèle personnalisé . - L’interface CLI Azure Databricks, authentifiée auprès de votre espace de travail.
- URL de votre espace de travail Azure Databricks, sous la forme
https://<workspace-url>.
Étape 1 : Connecter votre agent de codage
Vous pouvez connecter l’agent de deux façons :
- Unity Gateway CLI (recommandé) : Un lanceur open source qui gère OAuth et écrit le fichier de configuration de chaque agent, y compris l’URL de la base de service modèle et le modèle. Vous ne gérez pas les clés d’API ni les points de terminaison manuellement.
- Configuration manuelle : Définissez l’URL de la base du service modèle et modélisez-vous vous-même dans les paramètres intégrés de l’outil (Code Claude, Codex, Cursor ou Gemini CLI). Voir les agents de codage et de travail pris en charge.
Cette section utilise la interface de commande Unity Gateway. Installez-le, puis exécutez l’agent souhaité :
uv tool install git+https://github.com/databricks/unity-gateway
Claude Code
ug claude
Codex
ug codex
Pour exécuter en mode non interactif, faites passer le drapeau propre à l’agent via la CLI de la passerelle Unity :
ug codex --full-auto
Gemini CLI
ug gemini
OpenCode
ug opencode
Copilot
ug copilot
Lors de la première exécution, la CLI Unity Gateway invite l’URL de votre espace de travail et s’authentifie ; les exécutions suivantes vont directement à l’agent.
Étape 2 : Gérer l’accès de l’agent au modèle
Vous pouvez gérer un service modèle comme n’importe quel autre Unity Catalog sécurisé : accorder EXECUTE pour contrôler qui peut l’utiliser, et utiliser Unity Gateway pour limiter le volume de requêtes et les dépenses. Configurez l’une des options suivantes :
-
Gérez qui peut accéder au modèle : dans l’Explorateur de catalogues, ouvrez le service de modèle et accordez-lui
EXECUTEaux utilisateurs ou groupes sous l’onglet Autorisations . - Plafonner le volume de requêtes : dans l’Explorateur de catalogues, dans l’onglet Vue d’ensemble du service du modèle, cliquez sur Configurer sous Limites de débit. Définissez une limite de débit de requêtes par minute (QPM) ou de jetons par minute (TPM) pour toutes les requêtes sur le point de terminaison ou par utilisateur.
- Définissez un budget de dépenses : Un administrateur de compte peut créer un budget adapté à tous les points de terminaison Unity Gateway. Le budget agrège les dépenses de l’ensemble de vos services de modèle ; définissez un seuil d’alerte afin d’être averti ou de bloquer l’utilisation avant que les coûts ne le dépassent.
Étape 3 : Vérifier que le trafic est régi
Confirmez que les requêtes de l’agent passent par Unity Gateway et sont enregistrées :
Depuis l’agent : envoyez un prompt. L’agent répond à l’aide du modèle que vous avez configuré, sans clé API de fournisseur sur votre ordinateur.
Dans la table système d’utilisation : interrogez le suivi d’utilisation pour confirmer que votre service de modèle enregistre bien les requêtes :
SELECT service_name, requester, status_code, COUNT(*) AS calls FROM system.ai_gateway.usage WHERE service_type = 'MODEL_SERVICE' GROUP BY service_name, requester, status_code ORDER BY calls DESC;
Pour analyser les dépenses plus en détail, voir Analyser le coût de la passerelle Unity.