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इस कोडलैब में, आपको Google Cloud के बेहतरीन टूल और इन्फ़्रास्ट्रक्चर का इस्तेमाल करके, जनरेटिव एआई एजेंट बनाने और उन्हें डिप्लॉय करने का तरीका पता चलेगा. हम ज़रूरी कॉन्सेप्ट के बारे में बताएंगे. साथ ही, अपने पहले एजेंट को तैयार करने और उसे चलाने के शुरुआती चरणों के बारे में बताएंगे.

इस कोडलैब में, आपको Trusted Space के समाधान का इस्तेमाल करके, ऐक्सेलरेटर की मदद से एआई/एमएल वर्कलोड चलाने का तरीका पता चलेगा.

Cloud Run एक ऐसा प्लैटफ़ॉर्म है जिसे पूरी तरह से मैनेज किया जाता है. इसकी मदद से, अपने कोड को सीधे Google के स्केलेबल इन्फ़्रास्ट्रक्चर पर चलाया जा सकता है. इस कोडलैब में, Cloud Run पर मौजूद Next.js ऐप्लिकेशन को PostgreSQL डेटाबेस के लिए Cloud SQL से

इस कोडलैब में, लॉजिस्टिक रिग्रेशन का इस्तेमाल करने का तरीका बताया गया है. इससे यह समझने में मदद मिलती है कि लिंग, उम्र समूह, इंप्रेशन का समय, और ब्राउज़र टाइप जैसी सुविधाएं, किसी उपयोगकर्ता के विज्ञापन पर क्लिक करने की संभावना से किस हद तक जुड़ी हैं.

इस कोडलैब में, लॉजिस्टिक रिग्रेशन का इस्तेमाल करने का तरीका बताया गया है. इससे यह समझने में मदद मिलती है कि लिंग, उम्र समूह, इंप्रेशन का समय, और ब्राउज़र टाइप जैसी सुविधाएं, किसी उपयोगकर्ता के विज्ञापन पर क्लिक करने की संभावना से किस हद तक जुड़ी हैं.

इस कोडलैब में, आपको लीनियर रिग्रेशन का इस्तेमाल करके ऐसा मॉडल बनाने का तरीका बताया जाएगा जो हर क्लिक की लागत का अनुमान लगाता है. इस कोडलैब को पूरा करने के लिए, आपके पास ये चीज़ें होनी चाहिए: इस कोडलैब को पूरा करने के लिए, आपको मॉडल बनाने के लिए अच्छी

इस कोडलैब में, आपको लीनियर रिग्रेशन का इस्तेमाल करके ऐसा मॉडल बनाने का तरीका बताया जाएगा जो हर क्लिक की लागत का अनुमान लगाता है. इस कोडलैब को पूरा करने के लिए, आपको मॉडल बनाने के लिए अच्छी क्वालिटी का ज़रूरत के मुताबिक कैंपेन डेटा चाहिए होगा. यह

इस कोडलैब में, आपको Spanner इंस्टेंस बनाना होगा. साथ ही, Spanner में पहले से मौजूद वेक्टर सर्च और Vertex AI मॉडल के साथ इंटिग्रेशन का इस्तेमाल करके, वेक्टर एम्बेडमेंट पर मिलती-जुलती वैल्यू खोजनी होगी.

Google Cloud Platform पर, एआई की मदद से काम करने वाला “Aidemy” नाम का एक ऐसा टीचिंग असिस्टेंट सिस्टम डेवलप करना जो कई एजेंट सिस्टम की क्षमताओं को दिखाता हो. Google Cloud पर, मल्टी-एजेंट सिस्टम को डिज़ाइन करने, बनाने, और डिप्लॉय करने का व्यावहारिक अनुभव पाएं. साथ ही, एलएलएम ऐप्लिकेशन डेवलपमेंट के मुख्य कॉन्सेप्ट में महारत हासिल करें और इवेंट-ड्रिवन आर्किटेक्चर के फ़ायदों को समझें.

इस कोडलैब में, आपको आरएजी (रेटिंग, अवसर, और ग्रोथ) पर आधारित वेक्टर सर्च ऐप्लिकेशन बनाना होगा. इसे खरीदार की खोज के लिए मैच करने वाले खिलौने ढूंढने के लिए डिज़ाइन किया गया है. यह टेक्स्ट और इमेज के ज़रिए काम करता है. साथ ही, यह उपयोगकर्ता के अनुरोध के आधार पर कस्टम खिलौने बनाता है. इसके अलावा, यह डेटाबेस के लिए AlloyDB, Gemini, Imagen, LangChain4j, और GenAI टूलबॉक्स का इस्तेमाल करके, कस्टम तौर पर बनाए गए खिलौने की कीमत का अनुमान लगाता है.

इस ट्यूटोरियल में, आपको Private Service Connect Vertex AI पाइपलाइन को कॉन्फ़िगर करने और उनकी पुष्टि करने का तरीका पता चलेगा

इस कोडलैब में, आपको AlloyDB क्लस्टर बनाने, डेटाबेस के लिए GenAI के डेटाबेस को वापस पाने की सेवा को फिर से शुरू करने, और इस सेवा का इस्तेमाल करके सैंपल ऐप्लिकेशन बनाने का तरीका बताया गया है.

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Cloud Run एक ऐसा प्लैटफ़ॉर्म है जिसे पूरी तरह से मैनेज किया जाता है. इसकी मदद से, अपने कोड को सीधे Google के स्केलेबल इन्फ़्रास्ट्रक्चर पर चलाया जा सकता है. इस कोडलैब में, Cloud Run पर मौजूद Next.js ऐप्लिकेशन को PostgreSQL डेटाबेस के लिए Cloud SQL से

इस कोडलैब में, लॉजिस्टिक रिग्रेशन का इस्तेमाल करने का तरीका बताया गया है. इससे यह समझने में मदद मिलती है कि लिंग, उम्र समूह, इंप्रेशन का समय, और ब्राउज़र टाइप जैसी सुविधाएं, किसी उपयोगकर्ता के विज्ञापन पर क्लिक करने की संभावना से किस हद तक जुड़ी हैं.

इस कोडलैब में, लॉजिस्टिक रिग्रेशन का इस्तेमाल करने का तरीका बताया गया है. इससे यह समझने में मदद मिलती है कि लिंग, उम्र समूह, इंप्रेशन का समय, और ब्राउज़र टाइप जैसी सुविधाएं, किसी उपयोगकर्ता के विज्ञापन पर क्लिक करने की संभावना से किस हद तक जुड़ी हैं.

इस कोडलैब में, आपको लीनियर रिग्रेशन का इस्तेमाल करके ऐसा मॉडल बनाने का तरीका बताया जाएगा जो हर क्लिक की लागत का अनुमान लगाता है. इस कोडलैब को पूरा करने के लिए, आपके पास ये चीज़ें होनी चाहिए: इस कोडलैब को पूरा करने के लिए, आपको मॉडल बनाने के लिए अच्छी

इस कोडलैब में, आपको लीनियर रिग्रेशन का इस्तेमाल करके ऐसा मॉडल बनाने का तरीका बताया जाएगा जो हर क्लिक की लागत का अनुमान लगाता है. इस कोडलैब को पूरा करने के लिए, आपको मॉडल बनाने के लिए अच्छी क्वालिटी का ज़रूरत के मुताबिक कैंपेन डेटा चाहिए होगा. यह

इस कोडलैब में, आपको Spanner इंस्टेंस बनाना होगा. साथ ही, Spanner में पहले से मौजूद वेक्टर सर्च और Vertex AI मॉडल के साथ इंटिग्रेशन का इस्तेमाल करके, वेक्टर एम्बेडमेंट पर मिलती-जुलती वैल्यू खोजनी होगी.

Google Cloud Platform पर, एआई की मदद से काम करने वाला “Aidemy” नाम का एक ऐसा टीचिंग असिस्टेंट सिस्टम डेवलप करना जो कई एजेंट सिस्टम की क्षमताओं को दिखाता हो. Google Cloud पर, मल्टी-एजेंट सिस्टम को डिज़ाइन करने, बनाने, और डिप्लॉय करने का व्यावहारिक अनुभव पाएं. साथ ही, एलएलएम ऐप्लिकेशन डेवलपमेंट के मुख्य कॉन्सेप्ट में महारत हासिल करें और इवेंट-ड्रिवन आर्किटेक्चर के फ़ायदों को समझें.

इस कोडलैब में, आपको आरएजी (रेटिंग, अवसर, और ग्रोथ) पर आधारित वेक्टर सर्च ऐप्लिकेशन बनाना होगा. इसे खरीदार की खोज के लिए मैच करने वाले खिलौने ढूंढने के लिए डिज़ाइन किया गया है. यह टेक्स्ट और इमेज के ज़रिए काम करता है. साथ ही, यह उपयोगकर्ता के अनुरोध के आधार पर कस्टम खिलौने बनाता है. इसके अलावा, यह डेटाबेस के लिए AlloyDB, Gemini, Imagen, LangChain4j, और GenAI टूलबॉक्स का इस्तेमाल करके, कस्टम तौर पर बनाए गए खिलौने की कीमत का अनुमान लगाता है.

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इस कोडलैब में, आपको AlloyDB क्लस्टर बनाने, डेटाबेस के लिए GenAI के डेटाबेस को वापस पाने की सेवा को फिर से शुरू करने, और इस सेवा का इस्तेमाल करके सैंपल ऐप्लिकेशन बनाने का तरीका बताया गया है.

इस कोडलैब में, आपको GKE क्लस्टर पर AlloyDB Omni को डिप्लॉय करने, उसी क्लस्टर पर I मॉडल को डिप्लॉय करने, AlloyDB Omni में मॉडल को रजिस्टर करने, और उन्हें एक साथ काम करने के लिए सेट अप करने का तरीका पता चलेगा

इस कोडलैब में, आपको यह जानकारी मिलेगी कि कंप्यूट वीएम पर AlloyDB Omni का डिप्लॉयमेंट कैसे किया जाए, डेटा लोड कैसे करें, और परफ़ॉर्मेंस को बेहतर बनाने के लिए AlloyDB Columnar Engine का इस्तेमाल कैसे करें

इस कोडलैब में, आपको वेक्टर सर्च के साथ AlloyDB एआई का इस्तेमाल करने और वेक्टर डेटा पर इंडेक्स बनाने का तरीका पता चलेगा

इस कोडलैब में, आपको Google Cloud में एआई की मदद से काम करने वाले सहयोगी Gemini Code Assist का इस्तेमाल करना होगा. इस कोर्स में आपको यह जानकारी मिलेगी कि कोड जनरेट करने, कोड को समझने, और एआई की मदद से कोडिंग से जुड़े अन्य टास्क करने के लिए, Gemini Chat और इनलाइन कोड असिस्टेंस का इस्तेमाल कैसे किया जा सकता है.

इस कोडलैब में, आपको वेक्टर सर्च के साथ Cloud SQL एआई इंटिग्रेशन का इस्तेमाल करने और वेक्टर डेटा पर इंडेक्स बनाने का तरीका पता चलेगा

किसी वेब पेज को लोड करने के लिए, औसतन ज़रूरी बाइट में से 60%से ज़्यादा बाइट इमेज के लिए होते हैं. AVIF का इस्तेमाल करके, अपनी इमेज को छोटा किया जा सकता है. इससे आपकी वेबसाइट तेज़ी से लोड होगी. AVIF, AV1 वीडियो बिटरीम से बना इमेज फ़ॉर्मैट है. AVIF को

इस कोडलैब में, आपको Google Cloud के बेहतरीन टूल और इन्फ़्रास्ट्रक्चर का इस्तेमाल करके, जनरेटिव एआई एजेंट बनाने और उन्हें डिप्लॉय करने का तरीका पता चलेगा. हम ज़रूरी कॉन्सेप्ट के बारे में बताएंगे. साथ ही, अपने पहले एजेंट को तैयार करने और उसे चलाने के शुरुआती चरणों के बारे में बताएंगे.

इस कोडलैब में, आपको Trusted Space के समाधान का इस्तेमाल करके, ऐक्सेलरेटर की मदद से एआई/एमएल वर्कलोड चलाने का तरीका पता चलेगा.

Cloud Run एक ऐसा प्लैटफ़ॉर्म है जिसे पूरी तरह से मैनेज किया जाता है. इसकी मदद से, अपने कोड को सीधे Google के स्केलेबल इन्फ़्रास्ट्रक्चर पर चलाया जा सकता है. इस कोडलैब में, Cloud Run पर मौजूद Next.js ऐप्लिकेशन को PostgreSQL डेटाबेस के लिए Cloud SQL से

इस कोडलैब में, लॉजिस्टिक रिग्रेशन का इस्तेमाल करने का तरीका बताया गया है. इससे यह समझने में मदद मिलती है कि लिंग, उम्र समूह, इंप्रेशन का समय, और ब्राउज़र टाइप जैसी सुविधाएं, किसी उपयोगकर्ता के विज्ञापन पर क्लिक करने की संभावना से किस हद तक जुड़ी हैं.

इस कोडलैब में, लॉजिस्टिक रिग्रेशन का इस्तेमाल करने का तरीका बताया गया है. इससे यह समझने में मदद मिलती है कि लिंग, उम्र समूह, इंप्रेशन का समय, और ब्राउज़र टाइप जैसी सुविधाएं, किसी उपयोगकर्ता के विज्ञापन पर क्लिक करने की संभावना से किस हद तक जुड़ी हैं.

इस कोडलैब में, आपको लीनियर रिग्रेशन का इस्तेमाल करके ऐसा मॉडल बनाने का तरीका बताया जाएगा जो हर क्लिक की लागत का अनुमान लगाता है. इस कोडलैब को पूरा करने के लिए, आपके पास ये चीज़ें होनी चाहिए: इस कोडलैब को पूरा करने के लिए, आपको मॉडल बनाने के लिए अच्छी

इस कोडलैब में, आपको लीनियर रिग्रेशन का इस्तेमाल करके ऐसा मॉडल बनाने का तरीका बताया जाएगा जो हर क्लिक की लागत का अनुमान लगाता है. इस कोडलैब को पूरा करने के लिए, आपको मॉडल बनाने के लिए अच्छी क्वालिटी का ज़रूरत के मुताबिक कैंपेन डेटा चाहिए होगा. यह

इस कोडलैब में, आपको Spanner इंस्टेंस बनाना होगा. साथ ही, Spanner में पहले से मौजूद वेक्टर सर्च और Vertex AI मॉडल के साथ इंटिग्रेशन का इस्तेमाल करके, वेक्टर एम्बेडमेंट पर मिलती-जुलती वैल्यू खोजनी होगी.

Google Cloud Platform पर, एआई की मदद से काम करने वाला “Aidemy” नाम का एक ऐसा टीचिंग असिस्टेंट सिस्टम डेवलप करना जो कई एजेंट सिस्टम की क्षमताओं को दिखाता हो. Google Cloud पर, मल्टी-एजेंट सिस्टम को डिज़ाइन करने, बनाने, और डिप्लॉय करने का व्यावहारिक अनुभव पाएं. साथ ही, एलएलएम ऐप्लिकेशन डेवलपमेंट के मुख्य कॉन्सेप्ट में महारत हासिल करें और इवेंट-ड्रिवन आर्किटेक्चर के फ़ायदों को समझें.

इस कोडलैब में, आपको आरएजी (रेटिंग, अवसर, और ग्रोथ) पर आधारित वेक्टर सर्च ऐप्लिकेशन बनाना होगा. इसे खरीदार की खोज के लिए मैच करने वाले खिलौने ढूंढने के लिए डिज़ाइन किया गया है. यह टेक्स्ट और इमेज के ज़रिए काम करता है. साथ ही, यह उपयोगकर्ता के अनुरोध के आधार पर कस्टम खिलौने बनाता है. इसके अलावा, यह डेटाबेस के लिए AlloyDB, Gemini, Imagen, LangChain4j, और GenAI टूलबॉक्स का इस्तेमाल करके, कस्टम तौर पर बनाए गए खिलौने की कीमत का अनुमान लगाता है.

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इस कोडलैब में, आपको AlloyDB के लिए निजी सेवा कनेक्ट बनाने का तरीका बताया गया है

इस कोडलैब में, आपको Gemini की मदद से वीडियो की खास जानकारी देने वाला टूल बनाने का तरीका पता चलेगा. यह टूल, YouTube वीडियो की खास जानकारी दे सकता है.

इस कोडलैब में, आपको Cloud SQL के लिए Private Services Connect बनाने का तरीका पता चलेगा

इस कोडलैब में, आपको कीमत का अनुमान लगाने वाले अपने ऐप्लिकेशन के लिए टूलबॉक्स बनाने और उसे डिप्लॉय करने का तरीका बताया जाएगा. यह ऐप्लिकेशन, डेटाबेस के लिए Gen AI टूलबॉक्स की सेवा का इस्तेमाल करके, AlloyDB और जनरेटिव एआई की सुविधाओं का इस्तेमाल करता है.

जेन एआई ऐप्लिकेशन को किसी भी दूसरे ऐप्लिकेशन की तरह निगरानी की ज़रूरत होती है. क्या जनरेटिव एआई के लिए, निगरानी करने की खास तकनीकों की ज़रूरत होती है? इस लैब में, आपको जनरेटिव एआई का एक आसान ऐप्लिकेशन बनाना होगा. इसे Cloud Run पर डिप्लॉय करें. साथ

Firebase Data Connect और GraphQL की मदद से वेब ऐप्लिकेशन बनाने का तरीका जानें

इस कोडलैब में, योग के आसन के सुझाव देने वाले ऐप्लिकेशन को बनाने के बारे में बताया गया है. यह ऐप्लिकेशन, उपयोगकर्ता के सवालों के जवाब देने के लिए, उससे मिलते-जुलते योग आसन के सुझाव देता है. इस ट्यूटोरियल में, आपको Hugging Face डेटासेट से योग आसनों का Firestore कलेक्शन बनाने, Firestore वेक्टर सर्च सेट अप करने, और सभी चीज़ों को Flask ऐप्लिकेशन में इंटिग्रेट करने का तरीका पता चलेगा.

जेन एआई ऐप्लिकेशन को किसी भी दूसरे ऐप्लिकेशन की तरह निगरानी की ज़रूरत होती है. क्या जनरेटिव एआई के लिए, निगरानी करने की खास तकनीकों की ज़रूरत होती है? इस लैब में, आपको जनरेटिव एआई का एक आसान ऐप्लिकेशन बनाना होगा. इसे Cloud Run पर डिप्लॉय करें. साथ

जेन एआई ऐप्लिकेशन को किसी भी दूसरे ऐप्लिकेशन की तरह निगरानी की ज़रूरत होती है. क्या जनरेटिव एआई के लिए, निगरानी करने की खास तकनीकों की ज़रूरत होती है? इस लैब में, आपको जनरेटिव एआई का एक आसान ऐप्लिकेशन बनाना होगा. इसे Cloud Run पर डिप्लॉय करें. साथ

जेन एआई ऐप्लिकेशन को किसी भी दूसरे ऐप्लिकेशन की तरह निगरानी की ज़रूरत होती है. क्या जनरेटिव एआई के लिए, निगरानी करने की खास तकनीकों की ज़रूरत होती है? इस लैब में, आपको जनरेटिव एआई का एक आसान ऐप्लिकेशन बनाना होगा. इसे Cloud Run पर डिप्लॉय करें. साथ

इस लैब में, आपको Google के जनरेटिव एआई प्रॉडक्ट का इस्तेमाल करके, Gemini Cloud Assist की मदद से Google Cloud में इन्फ़्रास्ट्रक्चर बनाने के बारे में जानकारी मिलेगी. साथ ही, Data Canvas की एसक्यूएल सुविधाओं की मदद से, सामान्य भाषा का इस्तेमाल करके

इस कोडलैब में, आपको योग आसनों के बारे में जानकारी देने वाला, कॉन्टेक्स्ट के हिसाब से काम करने वाला खोज ऐप्लिकेशन बनाना होगा. यह ऐप्लिकेशन, योग आसनों के बारे में उपयोगकर्ताओं के सवालों के जवाब देने के लिए बनाया गया है. इससे, योग की मुद्राएं बनाने और उनमें बदलाव करने जैसे एडमिन से जुड़े काम भी किए जा सकते हैं.