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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.

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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.