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 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

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

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.

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.

इस कोडलैब में, आपको ML Kit की मदद से एक Android ऐप्लिकेशन बनाना होगा. यह ऐप्लिकेशन, भाषा की पहचान करने, टेक्स्ट का अनुवाद करने, और 59 भाषाओं में से किसी भाषा को पहचानने के लिए, डिवाइस पर मौजूद मशीन लर्निंग का इस्तेमाल करता है. आपको रीयल-टाइम कैमरा फ़ीड से इन टास्क को पूरा करने के लिए, CameraX लाइब्रेरी को इंटिग्रेट करने का तरीका भी पता चलेगा.

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 Node.js ऐप्लिकेशन में इंटिग्रेट करने का तरीका पता चलेगा.

इस कोडलैब में, PHP ऐप्लिकेशन के पुराने वर्शन को Google Cloud में मॉडर्न बनाया जा सकता है. इसके बाद, उसे कंटेनर में बदला जा सकता है और Cloud Run पर डिप्लॉय किया जा सकता है. साथ ही, Cloud SQL से कनेक्ट भी किया जा सकता है. इसके अलावा, आपको Cloud Build के साथ ऐप्लिकेशन CI/CD के बारे में ज़्यादा जानकारी मिलेगी और उसे Secret Manager की मदद से सुरक्षित किया जा सकेगा.

Firebase और Jetpack Compose की मदद से, काम की सूची वाले Android ऐप्लिकेशन की सुविधाएं बनाएं. इनमें पुष्टि करने की सुविधा, परफ़ॉर्मेंस मॉनिटर करने की सुविधा, एलान वाला यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई), और फ़ीचर फ़्लैगिंग शामिल है.

Firestore वेक्टर सर्च इस्तेमाल करने का तरीका जानें

इस कोडलैब में, आपको Cloud Firestore का इस्तेमाल करने वाला iOS ऐप्लिकेशन बनाने का तरीका बताया जाएगा.

इस कोडलैब में, आपको Cloud Firestore का इस्तेमाल करने वाला वेब ऐप्लिकेशन बनाने का तरीका पता चलेगा.

इस कोडलैब में, Firebase एक्सटेंशन का इस्तेमाल करके, किसी ऑनलाइन मार्केटप्लेस के वेब ऐप्लिकेशन में सुविधा जोड़ी जाएगी.

इस कोडलैब में, आप ऐसा Android ऐप्लिकेशन बनाने का तरीका जानेंगे जो Cloud Firestore का इस्तेमाल करता है.

इस कोडलैब में, आपको चैट ऐप्लिकेशन बनाकर, वेब पर Firebase प्लैटफ़ॉर्म को इस्तेमाल करने का तरीका बताया जाएगा.

Cloud Scheduler और Cloud Run सेवा का इस्तेमाल करके, VPC SC पेरीमीटर में शेड्यूल के हिसाब से Cloud Run जॉब चलाने का तरीका जानें

ऐसे मौजूदा CloudSQL इंस्टेंस पर PSC अटैचमेंट की सुविधा चालू करें जिसमें निजी सेवा ऐक्सेस नेटवर्किंग की सुविधा चालू हो. इसके बाद, किसी दूसरे प्रोजेक्ट में PSC एंडपॉइंट के ज़रिए उससे कनेक्ट करें

PSC सेवा अटैचमेंट के साथ CloudSQL इंस्टेंस बनाएं. और किसी दूसरे प्रोजेक्ट में PSC एंडपॉइंट के ज़रिए उससे कनेक्ट करें

इस कोडलैब में, आपको Spanner इंस्टेंस बनाने और Spanner ग्राफ़ का इस्तेमाल करने का तरीका पता चलेगा.

इस कोडलैब में, आपको Google Cloud Functions (2nd gen) के बारे में जानकारी मिलेगी. खास तौर पर, आपको ऐसे फ़ंक्शन डिप्लॉय करने होंगे जो एचटीटीपी कॉल, Pub/Sub मैसेज, Cloud Storage इवेंट, और Cloud ऑडिट लॉग का जवाब देते हैं.

इस लैब में, BigQuery से डेटा लोड करने और उसे Google Cloud Storage में सेव करने के लिए, Dataproc पर PySpark का इस्तेमाल करने का तरीका बताया गया है.

इवेंट-ड्रिवन Cloud Run फ़ंक्शन का इस्तेमाल शुरू करने का तरीका

Cloud Run जीपीयू पर स्टेबल डिफ़्यूज़न चलाने का तरीका जानें

इस कोडलैब में, आपको Cloud KMS की असिमेट्रिक कुंजियों का इस्तेमाल करके, डेटा को एन्क्रिप्ट और डिक्रिप्ट करना होगा.

Cloud Run की मदद से वेबसाइट डिप्लॉय करने का तरीका जानें. इससे, कंटेनर में मौजूद आपके ऐप्लिकेशन, बिना सर्वर के आसानी से काम कर पाएंगे.

इस कोडलैब में, अपने उपयोगकर्ताओं से चैट की जा सकती है, दस्तावेज़ के बारे में सवाल पूछे जा सकते हैं या फ़ंक्शन कॉलिंग की मदद से मॉडल को बढ़ाया जा सकता है. इसके लिए, Java में जनरेटिव एआई का इस्तेमाल किया जा सकता है, Gemini के लार्ज लैंग्वेज मॉडल को Vertex AI के साथ इंटिग्रेट किया जा सकता है और LangChain4j फ़्रेमवर्क का इस्तेमाल किया जा सकता है

ऐप्लिकेशन डेवलपमेंट के कौशल और टूल की मदद से जनरेटिव एआई की सुविधाएं बनाने के लिए, Firebase Genkit का इस्तेमाल करने का तरीका जानें.

वर्चुअल एजेंट बनाने के लिए, बातचीत वाले एआई प्लैटफ़ॉर्म (सीएआईपी) Dialogflow CX की मदद से, रीटेल चैटबॉट बनाने का तरीका जानें

अपनी लोकल मशीन पर Visual Studio Code में, Node.js के लिए Cloud Functions को कोड करने, डिप्लॉय करने, और डीबग करने का तरीका जानें.

Cloud Run जीपीयू पर स्टेबल डिफ़्यूज़न चलाने का तरीका जानें

इस कोडलैब में, आपको सर्वरलेस कॉम्पोनेंट का इस्तेमाल करके Wagtail को डिप्लॉय करने का तरीका पता चलेगा: वेब इंजन के लिए Cloud Run, डेटाबेस के लिए Cloud SQL, और मीडिया एसेट के लिए Cloud Build.

इस कोडलैब में, आपको कई पक्षों से कंप्यूटेशन की मदद से डिजिटल ऐसेट के लेन-देन के लिए, गोपनीय स्पेस इस्तेमाल करने का तरीका पता चलेगा.

ओपन सोर्स Lustre Deployment Manager स्क्रिप्ट का इस्तेमाल करके, Google Cloud Platform में Lustre Parallel फ़ाइल सिस्टम को डिप्लॉय करने का तरीका जानें.

इस ट्यूटोरियल में, आपको Python के साथ Translation API का इस्तेमाल करने का तरीका पता चलेगा.

इस कोडलैब में, आपको सिर्फ़ कुछ लाइनों वाले कोड का इस्तेमाल करके, Flutter ऐप्लिकेशन में Firebase से पुष्टि करने की सुविधा जोड़ने का तरीका बताया जाएगा.

इस कोडलैब में, आपको गोपनीय स्पेस का इस्तेमाल करके मशीन लर्निंग मॉडल और बौद्धिक संपत्ति को सुरक्षित रखने का तरीका बताया जाएगा

इस कोडलैब में, आपको Places API को अनुरोध करने से पहले, Firebase AppCheck और reCAPTCHA की मदद से वेब ऐप्लिकेशन की पुष्टि करने का तरीका पता चलेगा

इस कोडलैब में, आपको जानकारी पर आधारित चैट ऐप्लिकेशन बनाने की सुविधा मिलेगी. इसे ग्राहकों के सवालों के जवाब देने, प्रॉडक्ट खोजने में मदद करने, और ई-कॉमर्स डेटासेट के लिए खोज के नतीजे बेहतर बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है

इस ट्यूटोरियल में, आपको Airflow DAG की मदद से GKE पर vLLM के साथ मॉडल को ट्रेन करने और चलाने का तरीका बताया जाएगा.

इस कोडलैब में, आपको हस्ताक्षर किए गए कंटेनर की इमेज की सुविधा का इस्तेमाल करने के तरीके के बारे में जानकारी मिलेगी. इसकी मदद से, गोपनीय स्पेस को बेहतर तरीके से इस्तेमाल किया जा सकेगा.

Firebase को Next.js ऐप्लिकेशन से इंटिग्रेट करने का तरीका जानें.

Python SDK और PSC एंडपॉइंट की मदद से, किसी वीएम से Gemini को ऐक्सेस करना

इस कोडलैब में, Vertex AI Conversation का इस्तेमाल करके डेटा स्टोर एजेंट और चैट ऐप्लिकेशन बनाया जा सकता है, उसे कॉन्फ़िगर किया जा सकता है, और डिप्लॉय किया जा सकता है. इससे Google Store में प्रॉडक्ट के बारे में खरीदारों के सवालों के जवाब दिए जा सकते हैं.

Cloud फ़ंक्शन, जो Google Cloud Storage में अपलोड की गई फ़ाइल को प्रोसेस करने और कॉन्टेंट पर Vertex AI PaLM API की मदद से उसकी खास जानकारी देने का तरीका बताता है.

हम BigQuery एमएल के साथ सिर्फ़ एसक्यूएल का इस्तेमाल करके, फ़िल्म के स्कोर के अनुमान वाला मॉडल बनाएंगे

हम Vertex AI AutoML का इस्तेमाल करके, फ़िल्म के स्कोर का अनुमान लगाने वाला मॉडल बनाएंगे. साथ ही, उसे एपीआई एंडपॉइंट पर डिप्लॉय करेंगे और Java Cloud Functions से, अनुमान लगाने वाले एपीआई को ट्रिगर करेंगे.

इस कोडलैब में, आपको Vertex AI की मदद से निगरानी में रखे गए एलएलएम की फ़ाइन ट्यूनिंग करने का तरीका बताया जाएगा.

इस कोडलैब में, आपको Gemini Pro का इस्तेमाल करके, सवालों के जवाब देने वाला मल्टी-मोडल सिस्टम बनाना सिखाया जाएगा.

इस कोडलैब में, आपको Python के साथ Google Cloud Translation API को इस्तेमाल करने का तरीका पता चलेगा. साथ ही, यह भी पता चलेगा कि इसे स्थानीय तौर पर कैसे चलाया जाए या बिना सर्वर वाले कंप्यूट प्लैटफ़ॉर्म (App Engine, Cloud Functions या Cloud Run) पर डिप्लॉय किया जाए.

इस कोडलैब में, आपको Dataprep का इस्तेमाल करके Google Forms के सर्वे डेटा को बदलने का तरीका बताया जाएगा. साथ ही, गहराई से विश्लेषण करने के लिए उसे BigQuery में पुश करने का तरीका भी बताया जाएगा

इस कोडलैब में, आपको Python के साथ Google Cloud Translation API को इस्तेमाल करने का तरीका पता चलेगा. साथ ही, यह भी पता चलेगा कि इसे स्थानीय तौर पर कैसे चलाया जाए या बिना सर्वर वाले कंप्यूट प्लैटफ़ॉर्म (App Engine, Cloud Functions या Cloud Run) पर डिप्लॉय किया जाए.

इस कोडलैब में, आपको बिना सर्वर वाले कॉम्पोनेंट का इस्तेमाल करके Django को डिप्लॉय करने का तरीका पता चलेगा: वेब इंजन के लिए Cloud Run, डेटाबेस के लिए Cloud SQL, और मीडिया ऐसेट के लिए Cloud Build.

इस कोडलैब में, आपको Python के साथ Google Cloud Translation API को इस्तेमाल करने का तरीका पता चलेगा. साथ ही, यह भी पता चलेगा कि इसे स्थानीय तौर पर कैसे चलाया जाए या बिना सर्वर वाले कंप्यूट प्लैटफ़ॉर्म (App Engine, Cloud Functions या Cloud Run) पर डिप्लॉय किया जाए.

इस कोडलैब में, आपको Cloud Run के लिए इवेंट के बारे में जानकारी मिलेगी. खास तौर पर, आपको Cloud Pub/Sub, ऑडिट लॉग, Cloud Storage, क्लाउड शेड्यूलर के इवेंट, और कस्टम इवेंट बनाने/इस्तेमाल करने के तरीके के बारे में जानकारी मिलेगी.

Spring Native एक उभरता हुआ प्रोजेक्ट है, जो Spring 6.x और Spring बूट 3.x में मुख्य लाइन में आने के लिए सेट है. इसका मतलब है कि इसके रिलीज़ होने से कुछ महीने पहले ही इसके बारे में जानने का यह सबसे सही समय है.

इस कोडलैब में, बैकएंड सेवा की मदद से टीसीपी/एसएसएल लोड बैलेंसर बनाया जाएगा. साथ ही, लोड बैलेंसर का ऐक्सेस सिर्फ़ कुछ उपयोगकर्ता क्लाइंट के लिए बनाया जाएगा.

इस कोडलैब में, आपको गोपनीय स्पेस का इस्तेमाल करके, कई पक्षों के साथ डेटा शेयर करने के सुरक्षित तरीके के बारे में जानकारी मिलेगी

इस कोडलैब में, आपको वेब ऐप्लिकेशन में Firebase की परफ़ॉर्मेंस मॉनिटर करने की सुविधा सेट अप करने का तरीका पता चलेगा. साथ ही, इसका इस्तेमाल करके यह पक्का करने का तरीका जाना जा सकता है कि आपका ऐप्लिकेशन, असली उपयोगकर्ताओं के लिए ठीक से काम कर रहा है या नहीं.

Firebase की मदद से, Flutter मोबाइल ऐप्लिकेशन बनाने का तरीका जानें.

Firebase और StackBlitz के ऑनलाइन संपादक की मदद से, नए वेब ऐप्लिकेशन बनाएं. Firebase से बात करने के लिए, आपको बेसिक एचटीएमएल और JavaScript का इस्तेमाल करना होगा. Firebase कंसोल का इस्तेमाल करने और Firebase को ऐप्लिकेशन में इंटिग्रेट करने के बारे में यह बहुत ही सही जानकारी है. इसके लिए किसी तरह की जानकारी या सॉफ़्टवेयर इंस्टॉल करने की ज़रूरत नहीं है.

इस कोडलैब में, आपको चैट ऐप्लिकेशन के उपयोगकर्ताओं को सूचनाएं भेजने के लिए, 'Firebase के लिए Cloud Functions' इस्तेमाल करने का तरीका पता चलेगा.

इस कोडलैब में, Google Slides API और BigQuery का इस्तेमाल करके प्रज़ेंटेशन बनाया जा सकता है. इससे सबसे ज़्यादा इस्तेमाल किए जाने वाले सॉफ़्टवेयर लाइसेंस का विश्लेषण किया जा सकता है.

इस कोडलैब में, आपको किसी वेब ऐप्लिकेशन को बिना अनुमति वाले ऐक्सेस से सुरक्षित करने का तरीका पता चलेगा.

इस कोडलैब में, आपको Firebase प्लैटफ़ॉर्म की मदद से Android ऐप्लिकेशन बनाने का तरीका बताया जाएगा.

इस कोडलैब में, जियोहैशिंग के लिए Firebase एक्सटेंशन बनाया जा सकता है. इस शुरुआती कोडलैब से आपको किसी मौजूदा Cloud फ़ंक्शन को Firebase एक्सटेंशन में बदलने का तरीका पता चलता है. यह फ़ंक्शन लाखों डेवलपर को आसानी से उपलब्ध कराया जा सकता है और इससे उन्हें Firebase प्रोजेक्ट का दायरा बढ़ाने में मदद मिलती है.

इस कोडलैब में उपयोगकर्ता, iOS बिल्ड और रजिस्टर किए जाने वाले टेस्ट डिवाइसों को डिस्ट्रिब्यूट करने के लिए, App Distribution और फ़ास्टलेन प्लगिन का एक साथ इस्तेमाल करेगा. इसके बाद, उपयोगकर्ता, App Distribution कंसोल से डिवाइसों और यूडीआईडी की .txt फ़ाइल एक्सपोर्ट करेगा. साथ ही, इन डिवाइसों को अपने-आप रजिस्टर करेगा, जो कि iOS बिल्ड डिस्ट्रिब्यूट करने के लिए ज़रूरी है.

इस लैब में, ज़्यादा डेटा पर मशीन लर्निंग और एनएलपी के लिए, Spark MLlib और spark-nlp के इस्तेमाल का तरीका बताया गया है.

इस लैब में, आपको यह जानकारी मिलेगी कि अपने मशीन लर्निंग वर्कफ़्लो के प्रोटोटाइप बनाने के लिए, AI Platform Notebooks का इस्तेमाल कैसे किया जा सकता है. हम कस्टम नोटबुक इंस्टेंस बनाने, गिट में नोटबुक कोड को ट्रैक करने, और 'क्या-क्या होता है' टूल की मदद से डीबग करने वाले मॉडल के बारे में जानकारी देंगे.

ट्रैफ़िक विभाजन, धीरे-धीरे रोल आउट, और रोलबैक करने के लिए, Cloud Run फ़ंक्शन में बदलावों का इस्तेमाल करने का तरीका जानें.

इस कोडलैब में, C# में Google Cloud Run के फ़ंक्शन के बारे में बताया गया है. खास तौर पर, अलग-अलग Google Cloud सोर्स से, एचटीटीपी और CloudEvents के लिए रिस्पॉन्स देने वाले C# फ़ंक्शन को डिप्लॉय किया जाएगा.

इस कोडलैब में, आपको Python के साथ Google Cloud Translation API को इस्तेमाल करने का तरीका पता चलेगा. साथ ही, यह भी पता चलेगा कि इसे स्थानीय तौर पर कैसे चलाया जाए या बिना सर्वर वाले कंप्यूट प्लैटफ़ॉर्म (App Engine, Cloud Functions या Cloud Run) पर डिप्लॉय किया जाए.

बहु-स्तरीय पुष्टि (MFA) की सुविधा लागू करने का तरीका जानें. साथ ही, ब्लॉक करने वाले फ़ंक्शन की मदद से, पुष्टि करने से जुड़ी अपनी ज़रूरत के मुताबिक शर्तें बनाएं

इस कोडलैब में, कई प्लैटफ़ॉर्म पर चल रहे किसी ऐप्लिकेशन पर पुश नोटिफ़िकेशन भेजने के लिए, FCM एचटीटीपी v1 एपीआई का इस्तेमाल किया जा सकता है. Flutter का इस्तेमाल करके ऐप्लिकेशन बनाएं. यह Android/iOS/वेब पर आसानी से चलता है.

Cloud Run पर एक माइक्रोसर्विस डिप्लॉय करके, Google Cloud के बारे में जानें. साथ ही, एक वर्चुअल रंपस में शामिल होकर, आपकी माइक्रोसर्विस, जीतने के लिए मुकाबला कर रही दूसरी माइक्रोसेवाओं पर “इंद्रधनुष” फेंक देगी! Kotlin, Java, Go, Python या Node.js माइक्रोसर्विस को डिप्लॉय करने पर, आपको कंटेनर और Cloud Run की जानकारी मिलती है. देखें कि अपने एल्गोरिदम को लगातार बेहतर बनाकर, क्या अन्य ऐडवेंचरर से ज़्यादा पॉइंट हासिल किए जा सकते हैं.

GKE (जीकेई) की मदद से अपनी वेबसाइट को डिप्लॉय करने, बड़े पैमाने पर उपलब्ध कराने, और उसे अपडेट करने का तरीका जानें.

इस ट्यूटोरियल में, Python के साथ Natural Language API का इस्तेमाल करना सीखें.

इस कोडलैब में, Eventarc और Workflows की मदद से इमेज प्रोसेस करने के लिए, माइक्रोसेवाओं का इवेंट-ड्रिवन ऑर्केस्ट्रेशन तैयार किया जा सकता है

Gemini API के साथ Firebase एक्सटेंशन इस्तेमाल करने का तरीका जानें. इससे एआई (AI) की मदद से काम करने वाली सुविधाओं (जैसे, मनमुताबिक सुझाव) की मदद से वेब ऐप्लिकेशन बनाया जा सकता है.

इस कोडलैब में, आपको Swift में iOS पर Firebase प्लैटफ़ॉर्म इस्तेमाल करने का तरीका बताया जाएगा.

इस कोडलैब में, आपको FCM विषयों का इस्तेमाल करके अपने ऐप्लिकेशन इंस्टेंस के किसी चुनिंदा ग्रुप में पुश मैसेज को मल्टीकास्ट करने का तरीका बताया जाएगा.

जानें कि Gemini Code Assist Enterprise में क्या नया है और यह आपके संगठन को Google Cloud के साथ कैसे मदद कर सकता है.

इस कोडलैब में, आपको गोपनीय स्पेस का इस्तेमाल करके, कई लोगों के साथ डेटा शेयर करने के साथ-साथ उसकी गोपनीयता बनाए रखने का तरीका पता चलेगा. इस कोडलैब में, Google Cloud के अलावा किसी अन्य जगह पर होस्ट किए गए सुरक्षित संसाधनों के साथ Confidential Space का इस्तेमाल करने का तरीका बताया गया है. इस लेख में, Google Attestation Service से कस्टम टोकन का अनुरोध करने का तरीका बताया गया है. इसके लिए, आपको नॉन्स, ऑडियंस, और पीकेआई टोकन टाइप की जानकारी देनी होगी.

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

शुरू करने के लिए, पुष्टि करने की प्रक्रिया को ज़रूरी बनाकर Cloud Functions को सुरक्षित करने का तरीका जानें

इस गाइड में मौजूदा नेटवर्क लोड बैलेंसर को, टारगेट पूल बैकएंड से रीजनल बैकएंड सेवा में बदलने के निर्देश दिए गए हैं.

इस कोडलैब में, आपको Google Cloud Operations Suite के बारे में जानकारी मिलेगी. लैब में gcloud का इस्तेमाल करके सैंपल ऐप्लिकेशन इंस्टॉल करना होगा. सैंपल ऐप्लिकेशन डिप्लॉय होने के बाद, आपको डैशबोर्ड, सूचनाएं, अपटाइम चेक वगैरह तय करने के लिए, क्लाउड मॉनिटरिंग की सुविधा का इस्तेमाल करना होगा.

Cloud Run फ़ंक्शन को सुरक्षित करने का तरीका जानें. इसके लिए, फ़ंक्शन को इस्तेमाल करने के लिए पुष्टि करना ज़रूरी है

कोडलैब (कोड बनाना सीखना) में, Flutter के साथ डेवलपमेंट के दौरान Firebase एम्युलेटर सुइट के इस्तेमाल का तरीका बताया गया है. कोडलैब, एम्युलेटर के इस्तेमाल के बारे में बताने के लिए, Auth और Firestore एम्युलेटर का इस्तेमाल करेगा.

इस लैब में, आपको Vertex Pipelines पर Kubeflow Pipelines SDK टूल का इस्तेमाल करके, कस्टम मॉडल ट्रेनिंग जॉब चलाने का तरीका पता चलेगा. आपको, इनके बारे में जानकारी मिलेगी: Google Cloud पर इस लैब को चलाने की कुल लागत 5 डॉलर है. यह लैब, Google Cloud पर

इस लैब में, Vertex AI का इस्तेमाल करके, TensorFlow की मदद से Vertex AI Training पर डिस्ट्रिब्यूटेड ट्रेनिंग जॉब चलाया जाएगा. यह लैब, प्रॉटोटाइप से प्रोडक्शन तक वीडियो सीरीज़ का हिस्सा है. इस लैब को आज़माने से पहले, पिछले लैब पूरे कर लें. ज़्यादा

इस लैब में, कस्टम ट्रेनिंग जॉब चलाने के लिए, Vertex AI का इस्तेमाल किया जाएगा. यह लैब, प्रॉटोटाइप से प्रोडक्शन तक वीडियो सीरीज़ का हिस्सा है. फूलों के डेटासेट का इस्तेमाल करके, इमेज क्लासिफ़िकेशन मॉडल बनाया जाएगा. ज़्यादा जानने के लिए, इससे

इस लैब में, आपको Vertex AI का इस्तेमाल करके, पहले से ट्रेन किए गए इमेज क्लासिफ़िकेशन मॉडल से अनुमान पाने होंगे. आपको, इनके बारे में जानकारी मिलेगी: Google Cloud पर इस लैब को चलाने की कुल लागत एक डॉलर है. यह लैब, Google Cloud पर उपलब्ध एआई (AI)

इस लैब में, आपको Vertex ML Metadata की मदद से, अपनी Vertex Pipelines के मेटाडेटा का विश्लेषण करने का तरीका पता चलेगा. आपको, इनके बारे में जानकारी मिलेगी: Google Cloud पर इस लैब को चलाने की कुल लागत 2 डॉलर है. यह लैब, Google Cloud पर उपलब्ध एआई

इस लैब में, आपको Vertex Pipelines की मदद से एमएल पाइपलाइन बनाने और उन्हें चलाने का तरीका पता चलेगा. आपको, इनके बारे में जानकारी मिलेगी: Google Cloud पर इस लैब को चलाने की कुल लागत करीब $25 है. यह लैब, Google Cloud पर उपलब्ध एआई प्रॉडक्ट के सबसे नए

आसान Java App Engine ऐप्लिकेशन को बदलने, उसे Buildpack के साथ कंटेनर बनाने, और Cloud Run में ले जाने का तरीका जानें

इस लैब में, Vertex AI Training पर हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग जॉब चलाने के लिए, Vertex AI का इस्तेमाल किया जाएगा. यह लैब, प्रोडक्शन का प्रोटोटाइप वीडियो सीरीज़ का हिस्सा है. इस लैब को आज़माने से पहले, पिछला लैब पूरा करना न भूलें. ज़्यादा जानने के लिए,

इस लैब में, आपको ऑटोपैकिंग की सुविधा की मदद से Vertex AI Training पर कस्टम ट्रेनिंग जॉब चलाने का तरीका पता चलेगा. Vertex AI में कंटेनर का इस्तेमाल करने के लिए, पसंद के मुताबिक बनाई गई ट्रेनिंग जॉब. अगर आपको खुद इमेज नहीं बनानी है, तो ऑटोपैकिंग का

BigQuery की मदद से, किताबों के सुझाव और खास जानकारी के आंकड़े तैयार करने में Gemini की मदद करने के लिए, हम Gemini का इस्तेमाल करेंगे. BigQuery में सिर्फ़ SQL के लिए बना जनरेटिव एआई होता है.

आसान Java App Engine ऐप्लिकेशन को बदलने, उसे Jib में कंटेनर बनाने, और Cloud Run में बदलने का तरीका जानें

इस कोडलैब में, ग्लोबल एक्सटर्नल ऐप्लिकेशन लोड बैलेंसिंग के लिए, बेहतर लोड बैलेंसिंग ऑप्टिमाइज़ेशन की सुविधाएं सेट अप करने का तरीका बताया गया है.

हम बुकशेल्फ़ की खास जानकारी देने वाला ऐप्लिकेशन बनाने में Gemini की मदद करेंगे. यह ऐप्लिकेशन, BigQuery डेटा को आसानी से वेब पर ले जाएगा और Cloud Run पर डिप्लॉय कर देगा.

इस कोडलैब में, Cloud Foundation Toolkit(सीएफ़टी) का इस्तेमाल शुरू किया जाएगा. साथ ही, सीएफ़टी मॉड्यूल में कोई सुविधा जोड़ने के तरीके भी बताए जाएंगे.

इस कोडलैब में, आपको Google के लिए एक क्वालिटी सर्च इंजन बनाना होगा. यह वर्शन, Vertex AI Search/Agent Builder का इस्तेमाल करके आपके दस्तावेज़ों और टेक्स्ट फ़ाइलों की क्वेरी के जवाब देने में मदद कर सकता है.

हम BigQuery से रिमोट फ़ंक्शन के तौर पर, Cloud Function में Vertex AI जनरेटिव एआई (Gemini) का इस्तेमाल करके, किताब का सुझाव देने और खास जानकारी देने वाला ऐप्लिकेशन बनाएंगे.

आसान Java App Engine ऐप्लिकेशन को बदलने, उसे Docker में कंटेनर में बदलने, और Cloud Run का तरीका जानें

इस कोडलैब में, Vertex AI का इस्तेमाल करके, बताए गए निर्देशों के हिसाब से क्विज़ जनरेट किए जा सकते हैं. आपको अपने क्विज़ जनरेटर को क्लाउड पर होस्ट किए गए डेवलपर एनवायरमेंट में टेस्ट करना होगा. इसके बाद, इसे Google Cloud Run पर डिप्लॉय करके, सार्वजनिक तौर पर उपलब्ध कराया जाएगा. लैब के आखिर में, आपको क्विज़ जनरेटर को एक पूरी ऐप्लिकेशन के साथ इंटिग्रेट करना होगा.

इस कोडलैब में, मशीन लर्निंग का इस्तेमाल करके एक Android ऐप्लिकेशन बनाया जा सकता है. यह ऐप्लिकेशन, डिवाइस पर मौजूद मशीन लर्निंग का इस्तेमाल करके, 59 भाषाओं में उपलब्ध टेक्स्ट को पहचान सकता है, पहचान सकता है, और उसका अनुवाद कर सकता है. साथ ही, आपको रीयल-टाइम में कैमरा फ़ीड की मदद से, इन टास्क को पूरा करने के लिए CameraX लाइब्रेरी को इंटिग्रेट करने का तरीका भी पता चलेगा.

इस लैब में, आपको Vertex AI में मॉडल को साथ में होस्ट करने की सुविधा का इस्तेमाल करना होगा. इससे, ऑनलाइन अनुमान के लिए एक ही वर्चुअल मशीन (VM) पर कई मॉडल होस्ट किए जा सकेंगे. आपको, इनके बारे में जानकारी मिलेगी: Google Cloud पर इस लैब को चलाने की कुल

इस लैब में, आपको Vertex AI पर कस्टम अनुमान रूटीन का इस्तेमाल करने का तरीका पता चलेगा. इससे, डेटा को पहले से तैयार करने और बाद में प्रोसेस करने का कस्टम लॉजिक लिखा जा सकता है. इस सैंपल में Scikit-learn का इस्तेमाल किया गया है. हालांकि, कस्टम अनुमान

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इस लैब में, टेबल वाले डेटा के साथ मॉडल को ट्रेनिंग देने और उसे इस्तेमाल करने के लिए, Vertex AI का इस्तेमाल किया जाएगा. यह Google Cloud पर एआई का सबसे नया प्रॉडक्ट है. फ़िलहाल, यह प्रीव्यू के तौर पर उपलब्ध है. आपको, इनके बारे में जानकारी मिलेगी:

इस लैब में, कस्टम कंटेनर में मौजूद कोड का इस्तेमाल करके, TensorFlow के मॉडल को ट्रेनिंग देने और उसे दिखाने के लिए, Vertex AI का इस्तेमाल किया जाएगा. हम यहां मॉडल कोड के लिए TensorFlow का इस्तेमाल कर रहे हैं. हालांकि, इसे किसी दूसरे फ़्रेमवर्क से

इस लैब में, आपको Vertex AI का इस्तेमाल करके ऐसी पाइपलाइन बनानी होगी जो TensorFlow में कस्टम Keras मॉडल को ट्रेनिंग देती है. इसके बाद, हम Vertex AI एक्सपेरिमेंट में उपलब्ध नई सुविधा का इस्तेमाल करके, मॉडल के चलने को ट्रैक और तुलना करेंगे. इससे, यह पता

इस लैब में, आपको TensorFlow के मॉडल के लिए, मल्टी-वर्कर ट्रेनिंग जॉब चलाने के लिए Vertex AI का इस्तेमाल करना होगा. आपको, इनके बारे में जानकारी मिलेगी: Google Cloud पर इस लैब को चलाने की कुल लागत 5 डॉलर है. यह लैब, Google Cloud पर उपलब्ध एआई प्रॉडक्ट

इस लैब में, आपको वित्तीय डेटासेट पर XGBoost मॉडल को ट्रेनिंग देने का तरीका बताया जाएगा. साथ ही, इसे Vertex AI में डिप्लॉय करने के बारे में भी बताया जाएगा. साथ ही, 'क्या-क्या होने पर' टूल की मदद से इसका विश्लेषण किया जा सकेगा

इस लैब में, आपको Vertex AI का इस्तेमाल करके, कस्टम ट्रेन किए गए मॉडल से ऑनलाइन और एक साथ कई अनुमान पाने होंगे. यह लैब, प्रॉटोटाइप से प्रोडक्शन तक वीडियो सीरीज़ का हिस्सा है. इस लैब को आज़माने से पहले, पिछला लैब पूरा करना न भूलें. ज़्यादा जानने के

इस लैब में, आपको डेटा एक्सप्लोरेशन और एमएल मॉडल को ट्रेनिंग देने के लिए, Vertex AI Workbench का इस्तेमाल करने का तरीका पता चलेगा. आपको, इनके बारे में जानकारी मिलेगी: Google Cloud पर इस लैब को चलाने की कुल लागत एक डॉलर है. यह लैब, Google Cloud पर

इवेंट-ड्रिवन Cloud Run फ़ंक्शन को इस्तेमाल करने का तरीका

Cloud Run जीपीयू के साथ साइडकार के तौर पर Ollama को और फ़्रंटएंड इन्ग्रेस कंटेनर के तौर पर Open WebUI का इस्तेमाल करने का तरीका जानें

इस लैब में, आपको हाइपर पैरामीटर ट्यूनिंग और डिस्ट्रिब्यूटेड ट्रेनिंग के लिए, Vertex AI का इस्तेमाल करने का तरीका बताया जाएगा. यह लैब, मॉडल कोड के लिए TensorFlow का इस्तेमाल करती है, लेकिन ये सिद्धांत अन्य एमएल फ़्रेमवर्क पर भी लागू होते हैं. आपको,

Cloud Run पर LangChain ऐप्लिकेशन बनाने और डिप्लॉय करने का तरीका जानें

Dialogflow में पूरा करने का सिद्धांत जानें.

Vision API को Dialogflow के साथ जोड़ने का तरीका जानें.

इस लेख में, आपको प्रोग्राम के हिसाब से, एम्बेड किए गए Looker कॉन्टेंट के इवेंट को सुनने और उन पर कार्रवाइयां भेजने का तरीका बताया जाएगा.

इससे, आपको Looker एम्बेड SDK टूल की मदद से, Looker डैशबोर्ड को एम्बेड करने का तरीका पता चलेगा

यह कोडलैब आपको gcloud सीएलआई का इस्तेमाल करने के बारे में जानकारी देता है. इसकी मदद से, प्रोग्राम के हिसाब से जेनकिन्स जैसे मौजूदा सीआई/सीडी सिस्टम में एक बड़ा टेस्ट सुइट चलाया जा सकता है. यह कोडलैब, प्लैटफ़ॉर्म से अलग है.

इस कोडलैब में, आपको लोकल डेवलपमेंट के लिए, Looker डैशबोर्ड की खास जानकारी वाला एक्सटेंशन सेट अप करने और एक्सटेंशन को प्रोडक्शन में डिप्लॉय करने का तरीका बताया जाएगा.

इस ट्यूटोरियल में, हाइब्रिड नेटवर्किंग के बजाय Looker Cloud Core के निजी आईपी को कॉन्फ़िगर करने और उसकी पुष्टि करने का तरीका बताया गया है.

Firebase Emulator Suite की मदद से, वेब ऐप्लिकेशन डेवलप करने का तरीका जानें.

इस कोडलैब में, आपको L7 Load Balr की चेन से Private Service Connect का इस्तेमाल करने के बारे में जानकारी मिलेगी.

इस कोडलैब में, आपको आर्किटेक्चर पैटर्न का इस्तेमाल करके, अपने अनुभव को मनमुताबिक बनाने की सुविधा मिलेगी. आम तौर पर, इस पैटर्न का इस्तेमाल रीयल-टाइम डेटा को हैंडल करने के दौरान, बड़े पैमाने पर काम करने और ज़रूरत के हिसाब से ढलने में मदद पाने के लिए किया जाता है. आपको एक IoT डिवाइस (Raspberry Pi) बनाना होगा, जो मौसम का डेटा मापेगा. इसके बाद, Google के Cloud Platform का इस्तेमाल करके मैसेज की सूची, सर्वरलेस फ़ंक्शन, क्लाउड-आधारित डेटा वेयरहाउस और आंकड़ों का डैशबोर्ड बनाने वाली एक डेटा पाइपलाइन बनाएं.

इस कोडलैब में, Flutter का इस्तेमाल करके Android, iOS, और वेब के लिए आसानी से एक म्यूज़िक प्लेयर बनाया जा सकता है. यह प्लेयर, Firebase RTDB से कनेक्ट करेगा. इससे उपयोगकर्ता, अपने सभी डिवाइसों पर वीडियो सिंक कर पाएंगे.

सुरक्षा के नियमों की मदद से, अपने Firestore डेटा को सुरक्षित रखने का तरीका जानें

इस लैब में, आपको Vertex AI Workbench की मदद से नोटबुक को कॉन्फ़िगर और लॉन्च करने का तरीका पता चलेगा. आपको, इनके बारे में जानकारी मिलेगी: Google Cloud पर इस लैब को चलाने की कुल लागत 2 डॉलर है. यह लैब, Google Cloud पर उपलब्ध एआई प्रॉडक्ट के सबसे नए

आप Cloud Dataflow का इस्तेमाल करेंगे, Cloud Dataflow SDK टूल के साथ एक मेवन प्रोजेक्ट बनाएंगे, और Google Cloud Platform Console का इस्तेमाल करके डिस्ट्रिब्यूटेड वर्क काउंट पाइपलाइन चलाएं.

इस कोडलैब में, आपको डेटाबेस बनाने, डेटाबेस के लिए जनरेटिव एआई की मदद से डेटा वापस पाने की सेवा डिप्लॉय करने, और इस सेवा का इस्तेमाल करके सैंपल चैट ऐप्लिकेशन बनाने का तरीका बताया जाएगा.

रिमोट कॉन्फ़िगरेशन की मदद से अपने Unity गेम को तैयार करने का तरीका जानें

इस कोडलैब में, आपको Unity गेम में रिमोट कॉन्फ़िगरेशन वाली A/B टेस्टिंग की सुविधा इस्तेमाल करने का तरीका पता चलेगा.

इस कोडलैब में, आपको Crashlytics की बेहतर सुविधाओं को इस्तेमाल करने का तरीका बताया जाएगा. इससे आपको क्रैश और उनकी वजहों के बारे में बेहतर जानकारी मिलेगी.

इस कोडलैब में आप कंप्यूटर को Python / केरेस कोड की 100 लाइनों में, हाथ से लिखे हुए अंकों को पहचानना सिखा देंगे. इसमें 99% सटीक जानकारी होगी.

इस ट्यूटोरियल में, आपको Python के साथ Video Intelligence API को इस्तेमाल करने का तरीका बताया गया है.

Cloud Functions का इस्तेमाल शुरू करें. यह Google का बिना सर्वर वाला ऐसा एनवायरमेंट है जहां क्लाउड सेवाएं बनाने और उन्हें कनेक्ट करने के लिए, सर्वर का इस्तेमाल किया जा सकता है. यह लैब, Google Cloud Console का इस्तेमाल करके क्लाउड फ़ंक्शन बनाने, डिप्लॉय करने, और टेस्ट करने का तरीका बताती है

Cloud SQL के लिए क्वेरी की अहम जानकारी की मदद से, Cloud SQL के डेटाबेस के लिए क्वेरी की परफ़ॉर्मेंस से जुड़ी समस्याओं का पता लगाया जा सकता है, उनका विश्लेषण किया जा सकता है, और उन्हें रोका जा सकता है. यह आपको अपने-आप काम करने की सुविधा देती है, बेहतर

इस कोडलैब में, C# के साथ Google Cloud Vision API को इस्तेमाल करना सीखें.

इस कोडलैब में, आपको Cloud Storage में अपलोड किए गए डेटा की कैटगरी अपने-आप तय करने के लिए, डीएलपी API का इस्तेमाल करने का तरीका पता चलेगा. Cloud Storage में अपलोड किए गए डेटा को अलग-अलग कैटगरी में अपने-आप बांटने की सुविधा के आधार पर

डॉकर या डॉकर फ़ाइल के बिना कुछ ही समय में स्प्रिंग बूट Kotlin ऐप्लिकेशन के लिए ऑप्टिमाइज़ किए गए डॉकर इमेज को बनाना और प्रकाशित करना सीखें. इसके बाद, क्लाउड रन पर पहले से मौजूद इमेज चलाएं.

इस कोडलैब में, आपको अपने ASP.NET कोर कोड को Google Kubernetes Engine पर, Kubernetes पर चलने वाले ऐप्लिकेशन में बदलने का तरीका पता है.

इस कोडलैब में, आपको Java पर आधारित ऐसी सेवा बनाने का तरीका पता चलेगा जो gRPC के ज़रिए एपीआई की जानकारी दिखाती है. इसके बाद, आपको अपनी gRPC सेवा के लिए Java कमांड-लाइन क्लाइंट लिखना होगा.

इस कोडलैब में, ASP.NET Core ऐप्लिकेशन को Istio की मदद से, Google Kubernetes Engine पर डिप्लॉय करने का तरीका बताया गया है.

इस कोडलैब में, आपको किसी सीएलआई कमांड या SDK टूल का इस्तेमाल किए बिना, Kubeflow Pipelines पर हाइपर पैरामीटर ट्यूनिंग के साथ डेटा साइंस पाइपलाइन बनाने और उन्हें डिप्लॉय करने का तरीका बताया गया है.

इस कोडलैब में, आप पहले हिस्से से ASP.NET Core ऐप्लिकेशन पर काम करना जारी रखते हैं और उसमें ज़्यादा Istio सुविधाएं जोड़ते हैं.

इस कोडलैब में, आपको Python 2 App Engine Cloud NDB और Cloud Tasks (v1) ऐप्लिकेशन को Python 3, Cloud Datastore, और Cloud Tasks (v2) पर माइग्रेट करने का तरीका पता चलेगा

इस कोडलैब में, आपको Google Kubernetes Engine पर चलने वाली, अपनी Micronaut माइक्रोसेवाओं की कॉपी बनाने का तरीका बताया गया है.

इस कोडलैब में, GKE (जीकेई) के साथ Cloud AI Platforms Pipeline इंस्टॉलेशन (होस्ट किया गया KFP) सेट अप किया जाएगा. साथ ही, Kubeflow Pipelines का इस्तेमाल करके एमएल वर्कफ़्लो बनाएं और चलाएं. साथ ही, AI Platform Notebook (Jupyter) से पाइपलाइन तय करें और चलाएं.

इस कोडलैब में, आपको gRPC के ज़रिए एपीआई दिखाने के लिए, C# सेवा बनाने और gRPC सेवा को कॉल करने के लिए C# क्लाइंट बनाने का तरीका बताया गया है.

Python 2 App Engine NDB & को माइग्रेट करने का तरीका जानें टास्क की सूची (पुश टास्क) ऐप्लिकेशन को Cloud NDB & क्लाउड टास्क

इस कोडलैब में, आपको Google Cloud Platform पर, मैनेज की जा रही ऐक्टिव डायरेक्ट्री को डिप्लॉय करने का तरीका पता है

इस कोडलैब में, आपको किसी सीएलआई कमांड या SDK टूल का इस्तेमाल किए बिना, Kubeflow Pipelines की मदद से जटिल डेटा साइंस पाइपलाइन बनाने और उन्हें डिप्लॉय करने का तरीका बताया गया है.

इस कोडलैब में, बैकएंड सेवा के साथ टीसीपी/एसएसएल प्रॉक्सी लोड बैलेंसर बनाया जा सकता है. साथ ही, लोड बैलेंसर का ऐक्सेस सिर्फ़ कुछ उपयोगकर्ता क्लाइंट के लिए बनाया जा सकता है. इसके लिए, Cloud आर्मर का इस्तेमाल करें

इस कोडलैब में, Node.js के साथ लिखाई को बोली में बदलने वाले एपीआई का इस्तेमाल करने के लिए, ऑडियो फ़ाइल को टेक्स्ट में बदला जाएगा

इस कोडलैब में, आपको Cloud Armor के पहले से कॉन्फ़िगर किए गए WAF नियमों के बारे में जानकारी मिलेगी. इन नियमों की मदद से, OWASP की जोखिम की 10 सबसे अहम जोखिमों से सुरक्षा करने के लिए, नियम सेट को आसान नाम दिया जा सकता है.

इस कोडलैब में, आपको Google API के लिए Private Service Connect के बारे में जानकारी मिलेगी. खास तौर पर, स्टोरेज एपीआई के लिए सेवा एंडपॉइंट बनाना, क्लाउड स्टोरेज बकेट बनाना और डीएनएस का इस्तेमाल करके पुष्टि करें.

Compute Engine की मदद से, Google Cloud में वेब ऐप्लिकेशन को होस्ट और स्केल करने का तरीका जानें.

इस कोडलैब में, C# के साथ Video Intelligence API को इस्तेमाल करना सीखें

इस कोडलैब में, सबसे पहले आपको वेब पेजों के स्क्रीनशॉट लेने और उन्हें Cloud Storage में सेव करने के लिए, Node.js ऐप्लिकेशन को एक्सप्लोर करना होगा. इसके बाद, ऐप्लिकेशन के लिए एक कंटेनर इमेज बनाएं, उसे Cloud Run पर जॉब के तौर पर चलाएं, और जॉब को अपडेट करके, ज़्यादा वेब पेजों को प्रोसेस करें और जॉब को Cloud Scheduler के साथ शेड्यूल के मुताबिक चलाएं.

Google की जनरेटिव एआई सुविधाओं का इस्तेमाल करके, किसी कंपनी या प्रॉडक्ट के बारे में YouTube पर मिले व्यू का विश्लेषण करने का तरीका जानें.

Java ऐप्लिकेशन में Gemini के फ़ंक्शन से कॉल करने की सुविधा के बारे में बताने के लिए, Gemini मॉडल को फ़ंक्शन कॉल करने के लिए इनपुट को व्यवस्थित करने और एपीआई को शुरू करने का विकल्प दिया गया है. इसके बाद, दूसरे Gemini कॉल के रिस्पॉन्स को प्रोसेस करके REST एंडपॉइंट पर डिप्लॉय किया गया.

इस कोडलैब में, Google Compute Engine के इस्तेमाल के बारे में जाना जा सकता है. इसके लिए, आपको वर्चुअल मशीन (वीएम) को स्पिन करने, सॉफ़्टवेयर इंस्टॉल करने, और नेटवर्क लोड बैलेंसर की मदद से इंटरनेट पर उपलब्ध कराने के बारे में जानकारी मिलेगी.

इस कोडलैब में, आपको Python के साथ BigQuery को इस्तेमाल करने का तरीका पता चलेगा

इस कोडलैब में, लोड बैलेंसर और उससे जुड़ी बैकएंड सेवा बनाई जा सकती है. इसके बाद, आपको Cloud Armor बॉट मैनेजमेंट का नियम बनाना होगा और पता चलेगा कि यह आपके बैकएंड की सुरक्षा कैसे करता है.

इस ट्यूटोरियल में, Python की मदद से दस्तावेज़ एआई प्रोसेसर को मैनेज करने का तरीका बताया गया है.

इस कोडलैब में, आपको Workflows की पैरलल इटरेशन सुविधा के साथ-साथ किसी Wikipedia डेटासेट के साथ BigQuery जॉब को चलाने का तरीका पता चलेगा.

इस कोडलैब में, आपको सबसे पहले एचटीटीपी टारगेट टास्क के लिए, सामान्य क्लाउड टास्क की सूची बनाने और उसे इस्तेमाल करने का तरीका पता चलेगा. इसके बाद, आपको Cloud Tasks पर एचटीटीपी अनुरोधों को आसानी से बफ़र करने के लिए, सूची-लेवल के एचटीटीपी यूआरआई और नए बफ़र टास्क एपीआई को इस्तेमाल करने के तरीके के बारे में जानकारी मिलेगी.

इस कोडलैब में, लोड बैलेंसर और उससे जुड़ी बैकएंड सेवा बनाई जा सकती है. इसके बाद, आपको Cloud Armor की दर सीमित करने से जुड़ी नीति बनानी होगी. साथ ही, यह समझना होगा कि यह आपके बैकएंड की सुरक्षा कैसे करती है.

इस कोडलैब में, आपको Dataproc का इस्तेमाल करके मैनेज किए जा रहे Spark/Hadoop क्लस्टर को शुरू करने, सैंपल Spark जॉब सबमिट करने, और कमांड लाइन का इस्तेमाल करके अपने क्लस्टर को शट डाउन करने का तरीका पता चलेगा.

इस कोडलैब में, अपॉइंटमेंट शेड्यूल करने की सुविधा देने वाले एक Chat ऐप्लिकेशन को बेहतर बनाया जा सकता है. इस ऐप्लिकेशन में Dialogflow और Google Calendar मौजूद है, ताकि उसे Google Chat पर चलाया जा सके. अपनी पसंद के मुताबिक Google Chat मैसेज बनाएं और डिप्लॉय करें.

यह CodeLab, Gemini for Google Cloud के इस्तेमाल को दिखाता है, ताकि समस्याओं को तेज़ी से हल किया जा सके और उन्हें दूर करने में मदद मिल सके. आपको लॉग के बारे में खास जानकारी पाने, गड़बड़ियों के बारे में जानकारी देने, और समस्या का समाधान खोजने में Gemini के बारे में जानकारी मिलेगी.

इस कोडलैब में, एक वेब ऐप्लिकेशन बनाया जाएगा और उपयोगकर्ताओं के सिर्फ़ कुछ खास ग्रुप को ऐक्सेस दिया जाएगा. साथ ही, प्रोग्राम में पुष्टि किए गए उपयोगकर्ता की पहचान का इस्तेमाल किया जाएगा

Google Cloud प्रोजेक्ट बनाने, Google Cloud Console को सेट अप करने और उस पर जाने, और Cloud Console में सबसे ज़्यादा इस्तेमाल की जाने वाली कुछ सेवाओं को ऐक्सेस करने का तरीका जानें.

Google Cloud प्रोजेक्ट बनाने का तरीका जानें. इसके बाद, उस प्रोजेक्ट में एपीआई कॉल करें.

इस कोडलैब में, आपको Node.js क्लाइंट लाइब्रेरी के साथ BigQuery का इस्तेमाल करने का तरीका पता चलेगा

इस कोडलैब में, आपको कमांड लाइन से अपने Apps Script प्रोजेक्ट को खींचने, पुश करने, और डिप्लॉय करने के लिए, हुक को इस्तेमाल करने का तरीका पता चलेगा. यह ऐप्लिकेशन स्क्रिप्ट सीएलआई है.

इस कोडलैब में, आपको एक नया Compute Engine इंस्टेंस बनाना है. इसके बाद, दशमलव के बाद लाखों अंकों में पाई की गिनती करने के लिए, प्रोग्राम कंपाइल और रन करना होगा.

कंटेनर किए गए वर्कलोड को Cloud Build की मदद से GKE (जीकेई) पर लगातार डिप्लॉय करने का तरीका जानें.

इस ट्यूटोरियल में आपको Google App Engine पर Python की मदद से, आसान वेब ऐप्लिकेशन बनाने का तरीका बताया गया है.

एक आसान स्प्रिंग बूट ऐप्लिकेशन बनाने और उसे App Engine मानक वातावरण में परिनियोजित करने के बारे में जानें.

इस कोड लैब में, आपको BigQuery की बुनियादी बातों के बारे में जानकारी मिलेगी. साथ ही, यह भी बताया जाएगा कि टेराबाइट डेटा को क्वेरी करने के लिए इसका इस्तेमाल कैसे किया जाता है, जैसे कि Wikipedia डेटासेट.

इस कोडलैब में, आपको BigQuery के साथ C# का इस्तेमाल करने का तरीका पता चलेगा

इस कोड लैब में, आपको Google Compute Engine पर Windows सर्वर पर, आसान ASP.NET ऐप्लिकेशन डिप्लॉय करने का तरीका पता चलेगा

Dialogflow ऐप्लिकेशन के साथ बातचीत करने का अनुभव देने के लिए, एक फ़्रंटएंड Django क्लाइंट बनाने का तरीका जानें.

इस कोडलैब में, आपको आईपी पते की सूचियों के नाम वाले Google Cloud Armor के बारे में पता चलेगा. खास तौर पर, आपको सुरक्षा नीति में नाम वाले आईपी पते की सूची कॉन्फ़िगर करनी होगी और कनेक्टिविटी की पुष्टि करनी होगी.

इस कोड लैब में, आपको Google Cloud Shell से ASP.NET Core ऐप्लिकेशन बनाने और उसे लॉन्च करने का तरीका पता चलेगा. यह ऐप्लिकेशन, ब्राउज़र को छोड़े बिना ही होगा.

इस कोडलैब में, आपको Java HBase क्लाइंट के साथ Cloud Bigtable के बारे में पता चलेगा. डेटा लोड करने के बाद, कुछ क्वेरी चलाएं और मैप पर डेटा दिखाएं..

इस कोड लैब में, आप Google App Engine में एक आसान ASP.NET कोर ऐप्लिकेशन डिप्लॉय करने का तरीका जानेंगे

इस लैब में, आपको GCP पर पूरा एमएल वर्कफ़्लो बताया जाएगा: BigQuery से डेटा डालना, Cloud AI Platform Notebooks में XGBoost मॉडल बनाना, और इस मॉडल को AI Platform पर डिप्लॉय करना.

इस कोडलैब में, आपको Node.js और Cloud Run का इस्तेमाल करके Google Workspace ऐड-ऑन बनाने का तरीका बताया जाएगा.

इस लैब में, हम VPC सर्विस कंट्रोल पेरीमीटर बनाएंगे और उसका इस्तेमाल किसी प्रोजेक्ट को सुरक्षित रखने के लिए करेंगे. इसके बाद, हम VPC सर्विस कंट्रोल से जुड़े इन्ग्रेस डेटा ट्रैफ़िक के उल्लंघन के लिए उकसाएंगे और अनुरोध अस्वीकार होने की समस्या को हल करने का तरीका बताएंगे. इस लैब के खत्म होने तक, आप बेहतर तरीके से समझ पाएंगे कि VPC सर्विस कंट्रोल का इस्तेमाल करके, अपने संसाधनों को सुरक्षित कैसे रखा जा सकता है.

इस लैब में, हम VPC सर्विस कंट्रोल पेरीमीटर बनाएंगे और उसका इस्तेमाल किसी प्रोजेक्ट को सुरक्षित रखने के लिए करेंगे. इसके बाद, हम VPC सर्विस कंट्रोल से, इग्रेस डेटा ट्रैफ़िक के नियमों के उल्लंघन के लिए बढ़ावा देंगे. साथ ही, इग्रेस डेटा ट्रैफ़िक का नियम बनाकर, अनुरोध अस्वीकार होने की समस्या को हल करने का तरीका बताएंगे. इस लैब के खत्म होने तक, आप बेहतर तरीके से समझ पाएंगे कि VPC सर्विस कंट्रोल का इस्तेमाल करके, अपने संसाधनों को सुरक्षित कैसे रखा जा सकता है.

इस लैब में, आपको किसी वित्तीय डेटासेट पर XGBoost मॉडल को ट्रेनिंग देने का तरीका बताया जाएगा. साथ ही, उसे Cloud AI Platform पर डिप्लॉय करने के बारे में भी बताया जाएगा. साथ ही, 'क्या-क्या होने पर' टूल की मदद से इसका विश्लेषण किया जा सकेगा

इस कोडलैब में, नेटवर्क लोड बैलेंसर को कॉन्फ़िगर करने का तरीका बताया गया है, ताकि लोड बैलेंसर के बैकएंड इंस्टेंस में ट्रैफ़िक को बांटा जा सके. यह जानकारी, वेटेड लोड बैलेंसिंग का इस्तेमाल करके, एचटीटीपी हेल्थ चेक की ओर से रिपोर्ट किए गए वेट के आधार पर दी जाती है.

इस कोडलैब से यह पता चलता है कि अपने प्रोजेक्ट के मुख्य खातों को पहचान और ऐक्सेस मैनेजमेंट (आईएएम) की भूमिकाएं देने के लिए, Google Cloud Console का इस्तेमाल कैसे किया जा सकता है.

इस कोडलैब में, आपको TFLite मॉडल को डिप्लॉय करने का तरीका बताया जाएगा. इससे, आपको हर उपयोगकर्ता के हिसाब से ऐप्लिकेशन को अपने हिसाब से बनाने और इन-ऐप्लिकेशन खरीदारी को ऑप्टिमाइज़ करने का तरीका पता चलेगा

इस कोडलैब में, Firebase और TensorFlow Lite का इस्तेमाल करके, टेक्स्ट क्लासिफ़िकेशन को लागू करने का तरीका बताया गया है.

इस कोडलैब में, आपको Tensorflow और Firebase का इस्तेमाल करके, अपने ऐप्लिकेशन के लिए कॉन्टेंट का सुझाव देने वाला इंजन बनाने का तरीका बताया गया है

इस कोडलैब में, आपको Tensorflow और Firebase का इस्तेमाल करके, अपने ऐप्लिकेशन के लिए कॉन्टेंट के सुझाव वाला इंजन बनाने का तरीका बताया गया है.

इस कोडलैब में, Firebase और TensorFlow Lite का इस्तेमाल करके, टेक्स्ट क्लासिफ़िकेशन को लागू करने का तरीका बताया गया है.

इस कोडलैब में, आपको जानकारी पर आधारित चैट ऐप्लिकेशन बनाने की सुविधा मिलेगी. इसे पेटेंट की खोज से जुड़े सवालों के जवाब देने के लिए डिज़ाइन किया गया है. साथ ही, यह पेटेंट डेटासेट की सच्चाई के आधार पर, कॉन्टेक्स्ट के हिसाब से काम के नतीजे उपलब्ध कराएगा.

इस कोडलैब में, आपको Google API के लिए Private Service Connect के बारे में जानकारी मिलेगी. खास तौर पर, स्टोरेज एपीआई के लिए सेवा एंडपॉइंट बनाना, क्लाउड स्टोरेज बकेट बनाना और डीएनएस का इस्तेमाल करके पुष्टि करें.

इस कोडलैब में, आपको 'Firebase के लिए Google Analytics' का इस्तेमाल करने का तरीका पता चलेगा, ताकि आप ऐप्लिकेशन इवेंट का इस्तेमाल करके, उपयोगकर्ता के व्यवहार का विश्लेषण कर सकें.

हम Spring बूट और Java का इस्तेमाल करके, एक कंप्यूटर विज़न ऐप्लिकेशन बनाएंगे. इससे आपको अपने प्रोजेक्ट के लिए, इमेज की पहचान करने और विश्लेषण करने के टूल का ज़्यादा से ज़्यादा फ़ायदा पाने में मदद मिलेगी.

इस कोडलैब में, आपको Firebase रिमोट कॉन्फ़िगरेशन का इस्तेमाल करने का तरीका बताया जाएगा. इससे, बिना किसी अपडेट के ऐप्लिकेशन का काम करने का तरीका बदला जा सकेगा. साथ ही, इसमें यह भी बताया जाएगा कि सबसे बेहतर वैल्यू पाने के लिए, A/B टेस्टिंग को कैसे चलाया जाए.

अपनी कार्रवाई को बेहतर बनाने के लिए, उन सुविधाओं की मदद लें जिनसे उपयोगकर्ता बार-बार वापस आते हैं.

इस कोडलैब में, आपको नेटवर्क एंडपॉइंट ग्रुप (एनईजी) तक पहुंचने के लिए, एक्सटर्नल एचटीटीपी या हाइब्रिड लोड बैलेंसर को इस्तेमाल करने का तरीका बताया जाएगा.

इस कोडलैब में, आपको क्लाउड आईडीएस के बारे में जानकारी मिलेगी. खास तौर पर, आपको क्लाउड आईडीएस एंडपॉइंट बनाना होगा, ट्रैफ़िक के लिए खतरा पैदा करना होगा, और नतीजों का विश्लेषण करना होगा.

इस कोडलैब में, आपको Firebase रिमोट कॉन्फ़िगरेशन का इस्तेमाल करने का तरीका बताया जाएगा. इससे, बिना किसी अपडेट के ऐप्लिकेशन का काम करने का तरीका बदला जा सकेगा. साथ ही, इसमें यह भी बताया जाएगा कि सबसे बेहतर वैल्यू पाने के लिए, A/B टेस्टिंग को कैसे चलाया जाए.

इस कोडलैब में, आपको सेवाओं को पब्लिश करने और उनका इस्तेमाल करने के लिए, Private Service Connect का इस्तेमाल करने का तरीका पता चलेगा.

इस कोडलैब में, आपको 'Firebase के लिए Google Analytics' का इस्तेमाल करने का तरीका पता चलेगा, ताकि आप ऐप्लिकेशन इवेंट का इस्तेमाल करके, उपयोगकर्ता के व्यवहार का विश्लेषण कर सकें.

इस कोडलैब में, आपको GKE (जीकेई) एनवायरमेंट में सेवाओं को पब्लिश करने और उनका इस्तेमाल करने के लिए, Private Service Connect का इस्तेमाल करने का तरीका बताया जाएगा

इस कोडलैब में, आपको Eventarc की मदद से Datafood की निगरानी की सूचनाओं को Google Cloud पर भेजने का तरीका पता चलेगा.

इस कोड लैब में, आपने नेटिव Java क्लाइंट लाइब्रेरी के लिए Google की सहायता का इस्तेमाल करके Java सेवा बनाई और उसे Cloud Run पर डिप्लॉय किया. यह सेवा, Cloud Storage इवेंट के जवाब में Vision API का इस्तेमाल करके इमेज का विश्लेषण करती है और विश्लेषण के नतीजों को Firestore कलेक्शन में सेव करती है.

इस कोडलैब में, आपको Kotlin का इस्तेमाल करके Spring ऐप्लिकेशन बनाना होगा. साथ ही, Cloud Pub/Sub और Cloud SQL जैसी कई Google Cloud Platform टेक्नोलॉजी के साथ इंटिग्रेट करना होगा.

इस कोडलैब में, कमिट किए गए टाइमस्टैंप कॉलम के साथ Cloud Spanner की डेटाबेस टेबल का इस्तेमाल करके, गेमिंग लीडरबोर्ड बनाने का तरीका सीखा जा सकता है.

इस कोडलैब में, आप Google App Engine पर एक वेब फ़्रंटएंड बनाते हैं. यह उपयोगकर्ताओं को तस्वीरें अपलोड करने, अपलोड की गई तस्वीरों, उनके थंबनेल, और सबसे नए कोलाज को ब्राउज़ करने की सुविधा देता है.

इस कोड लैब में, सबसे हाल की तस्वीरों का कोलाज बनाने के लिए, समय-समय पर Cloud शेड्यूलर से ट्रिगर की जाने वाली Cloud Run सेवा बनाई जाती है.

इस कोडलैब में, आपको वेब के ज़रिए Google Cloud Platform पर होस्ट किए गए कंप्यूटिंग संसाधनों से कनेक्ट करने का तरीका पता चलेगा.

इस ट्यूटोरियल में, आपको Cloud Run का इस्तेमाल शुरू करने का तरीका बताया गया है. इसके लिए, आपको बिना सर्वर वाले एक स्टेटलेस कंटेनर को डिप्लॉय और रन करने के बारे में जानकारी मिलेगी (इन्फ़्रास्ट्रक्चर के बारे में जानकारी नहीं दी जाएगी). Cloud Run पूरी तरह से मैनेज होने वाला विकल्प देता है. साथ ही, GKE (जीकेई) क्लस्टर पर सबसे ऊपर काम करने की सुविधा देता है.

अपने Spring बूट ऐप्लिकेशन को Cloud SQL से कनेक्ट करने का तरीका जानें.

इस कोड लैब में, एक नई Cloud Run सेवा बनाई जाती है, जो Cloud Storage में किसी इमेज के मिटाए जाने पर Eventarc से ट्रिगर होती है. इसके बदले में, यह सेवा Cloud Storage से इमेज थंबनेल और Firestore कलेक्शन से मेटाडेटा मिटा देती है.

इस कोडलैब में, आपको Eventarc की मुख्य सुविधाओं के बारे में जानकारी मिलेगी.

अपना ब्राउज़र छोड़े बिना, Cloud Shell से Spring बूट Java ऐप्लिकेशन बनाने और लॉन्च करने का तरीका जानें.

इस कोड लैब में, आपने नेटिव Java क्लाइंट लाइब्रेरी के लिए Google की सहायता का इस्तेमाल करके Java सेवा बनाई और उसे Cloud Run पर डिप्लॉय किया. यह सेवा, Cloud Storage इवेंट के जवाब में Vision API का इस्तेमाल करके इमेज का विश्लेषण करती है और विश्लेषण के नतीजों को Firestore कलेक्शन में सेव करती है.

इस कोडलैब में आप 'डेटा स्टोर' से ऑब्जेक्ट लिखने और पढ़ने के लिए Spring Cloud GCP इस्तेमाल करने का तरीका जानेंगे

इस कोड लैब में, एक ऐसा Cloud Function (Java) बनाया जा सकता है जो Cloud Storage इवेंट के जवाब में Vision API का इस्तेमाल करके इमेज का विश्लेषण करता है और विश्लेषण के नतीजों को Firestore कलेक्शन में सेव करता है.

इस कोडलैब में, आपको Cloud Run का इस्तेमाल शुरू करने का तरीका बताया जाएगा. इसके लिए, आपको बिना सर्वर वाले एक स्टेटलेस कंटेनर को डिप्लॉय और रन करने के बारे में जानकारी मिलेगी (इन्फ़्रास्ट्रक्चर के बारे में जानकारी नहीं दी जाएगी). Cloud Run पूरी तरह से मैनेज होने वाला विकल्प देता है. साथ ही, GKE (जीकेई) क्लस्टर पर सबसे ऊपर काम करने की सुविधा देता है.

इस कोडलैब में, आपको Google Cloud Spanner इंस्टेंस और एक खाली डेटाबेस बनाना होगा. साथ ही, आपको सैंपल डेटा लोड करने और उससे क्वेरी करने का तरीका भी पता चलेगा.

इस कोडलैब में, कमिट किए गए टाइमस्टैंप कॉलम के साथ Cloud Spanner की डेटाबेस टेबल का इस्तेमाल करके, गेमिंग लीडरबोर्ड बनाने का तरीका सीखा जा सकता है.

इस कोड लैब में, वर्कफ़्लो का इस्तेमाल करके रोज़ फ़ोटो खींचने की सुविधा का व्यवस्थित वर्शन बनाया जाता है

इस कोडलैब में, आपको दो Spring बूट ऐप्लिकेशन बनाने होंगे. ये ऐप्लिकेशन, Spring इंटिग्रेशन के ज़रिए मैसेज का लेन-देन करते हैं. इसके लिए, वे बैकग्राउंड पर Google Cloud Pub/Sub का इस्तेमाल करते हैं.

इस कोडलैब में, आपको Eventarc और Workflows की मदद से Datafood की निगरानी से जुड़ी सूचनाओं का जवाब देने का तरीका पता चलेगा

इस कोड लैब में, एक ऐसा Cloud फ़ंक्शन बनाया जाता है जो Cloud Storage इवेंट के जवाब में Vision API का इस्तेमाल करके इमेज का विश्लेषण करता है और विश्लेषण के नतीजों को Firestore कलेक्शन में सेव करता है.

इस कोडलैब में, आपको बिना सर्वर वाले कॉम्पोनेंट का इस्तेमाल करके Django CMS को डिप्लॉय करने का तरीका पता चलेगा: वेब इंजन के लिए Cloud Run, डेटाबेस के लिए Cloud SQL, और मीडिया ऐसेट के लिए Cloud Build.

इस कोड लैब में, आपने Cloud Run सेवा बनाई है, जो किसी Pub/Sub विषय से जुड़े Cloud Storage इवेंट के जवाब में तस्वीरों के थंबनेल बनाती है.

इस कोडलैब में, आपको Google Cloud पर Slack बॉट बनाने और उसे चलाने का तरीका बताया जाएगा. यह पूरी तरह से मैनेज किया गया कंप्यूट प्लैटफ़ॉर्म, Cloud Run इस्तेमाल करता है. यह आपके स्टेटलेस कंटेनर को अपने-आप स्केल करता है.

इस कोडलैब में, C# के साथ Speech-to-Text API का इस्तेमाल करना सीखें

इस ट्यूटोरियल में, आपको Python के साथ Speech-to-Text API का इस्तेमाल करना सिखाया जाएगा.

इस कोडलैब में, Node.js के साथ Speech-to-Text API का इस्तेमाल करके ऑडियो फ़ाइल को ट्रांसक्राइब किया जाएगा

इस कोडलैब में, आपको एक बुनियादी Java ऐप्लिकेशन बनाना होगा, जो Cloud Spanner में डेटा को बनाए रखने के लिए हाइबरनेट का इस्तेमाल करता है.

इस कोडलैब में, आपको Cloud Profiler के बारे में जानकारी मिलेगी. यह एक ऐसा टूल है जो कम ओवरहेड के साथ, प्रोडक्शन एनवायरमेंट से परफ़ॉर्मेंस डेटा को लगातार इकट्ठा और विश्लेषण करता है.

इस कोडलैब में, कमिट किए गए टाइमस्टैंप कॉलम के साथ Cloud Spanner की डेटाबेस टेबल का इस्तेमाल करके, गेमिंग लीडरबोर्ड बनाने का तरीका सीखा जा सकता है.

इस कोडलैब में, आपको Cloud Spanner डेटाबेस से डेटा लिखने और पढ़ने के लिए, Spring Cloud GCP का इस्तेमाल करने का तरीका बताया जाएगा.

Node.js पर Cloud Run के साथ कंटेनर को डिप्लॉय और चलाना सीखें.

इस कोडलैब में, स्प्रिंग बूट की आसान माइक्रोसर्विस बनाई जा सकती हैं. साथ ही, स्प्रिंग क्लाउड GCP ट्रेस स्टार्टर का इस्तेमाल करके, ट्रेस करने की डिस्ट्रिब्यूट की गई सुविधाएं जोड़ी जा सकती हैं. यह सुविधा, Cloud Trace पर ट्रेस डेटा सेव करती है.

Springstore ऐप्लिकेशन में Memorystore की मदद से डेटा कैश करने का तरीका जानें.

इस कोडलैब में, आपको Teraform का इस्तेमाल करके Google Cloud Spanner के संसाधन बनाने और उन्हें मैनेज करने का तरीका बताया जाएगा.

इस कोडलैब में, स्प्रिंग बूट की आसान माइक्रोसर्विस बनाई जा सकती हैं. साथ ही, Secret Manager में सेव किए गए सीक्रेट / कॉन्फ़िगरेशन वैल्यू वापस पाई जा सकती हैं.

GKE (जीकेई) पर Kubernetes पर Spring बूट Java ऐप्लिकेशन डिप्लॉय करें.

इस कोडलैब में, Cloud SQL प्रॉक्सी का इस्तेमाल करके, Google के निजी इंटरनल नेटवर्क में Compute Engine इंस्टेंस और Cloud SQL के बीच कनेक्शन सेट अप किया जाएगा.

इस कोडलैब में, Cloud SQL के इंस्टेंस से आसान कनेक्शन सेटअप किया जा सकता है. इसे कहीं से भी ऐक्सेस किया जा सकता है.

Cloud Run फ़ंक्शन इस्तेमाल करने का तरीका जानें

Android-FHIR SDK, OHS, और Google Cloud Healthcare API की मदद से, सुरक्षित, बढ़ाने लायक, काम करने वाले, और डेटा पर आधारित हेल्थकेयर मोबाइल ऐप्लिकेशन बनाएं

इस कोडलैब में, आपको ट्रैफ़िक से जुड़ी ऐडवांस सुविधाओं के बारे में जानकारी मिलेगी. ये सुविधाएं, नए External एचटीटीपी लोड बैलेंसर में उपलब्ध हैं.

इस कोडलैब में, Cloud Run ऐप्लिकेशन बनाया जा सकता है. यह आपकी ड्रॉइंग को कुछ ही मिनटों में वेबसाइट कोड में बदल देता है. इसके लिए, आपको Gemini 1.0 Pro Vision, Gemini 1.5 Pro, और इनके जैसे अन्य चुनिंदा जनरेटिव एआई मॉडल का इस्तेमाल करना होता है.

इस लैब में, आपको एआई सिस्टम के लिए एंड-टू-एंड डेटा बनाने का तरीका बताया जाएगा, ताकि Google Cloud पर रीयल-टाइम में धोखाधड़ी का पता लगाया जा सके. इसका मकसद यह समझना है कि Google Cloud पर रॉ डेटा से प्रोडक्शन के लिए तैयार एमएल पाइपलाइन कैसे बनाई जाए. यह

इस कोडलैब में, आपको खास दस्तावेज़ों की कैटगरी तय करने और उन्हें पार्स करने के लिए, Procurement DocAI और लैंडिंग DocAI के इस्तेमाल का तरीका पता चलेगा.

इस कोडलैब में, दस्तावेज़ एआई और Python का इस्तेमाल करके PDF दस्तावेज़ों की ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन (ओसीआर) की सुविधा का इस्तेमाल किया जा सकता है. आपको ऑनलाइन (सिंक्रोनस) और बैच (एसिंक्रोनस) दोनों प्रोसेस अनुरोध करने का तरीका पता चलेगा.

डाइनैमिक कार्ड रिस्पॉन्स की मदद से, Google Chat के लिए पसंद के मुताबिक Dialogflow चैटबॉट बनाने का तरीका जानें.

Cloud Run सेवा बनाने का तरीका जानें. यह सेवा, Localhost पोर्ट और वॉल्यूम माउंट का इस्तेमाल करके साइडकार से संपर्क करती है.

Dialogflow में वेब, Google Assistant, सोशल मीडिया, और फ़ोन गेटवे के लिए कई तरह के इंटिग्रेशन मौजूद हैं. हालांकि, अगर आपको अपने चैटबॉट को मोबाइल डिवाइसों पर लाना है, तो आपको कस्टम इंटिग्रेशन बनाना होगा. इस लैब में, आपको Flutter ऐप्लिकेशन के साथ Dialogflow Essentials इंटिग्रेट करने का तरीका बताया जाएगा.

इस कोडलैब में, आपको दस्तावेज़ एआई फ़ॉर्म पार्सर इस्तेमाल करने का तरीका बताया जाएगा. इससे, आपको Python के साथ हाथ से लिखे गए फ़ॉर्म को पार्स करने का तरीका पता चलेगा. हम उदाहरण के तौर पर, मेडिकल इनटेक फ़ॉर्म का इस्तेमाल करेंगे. हालांकि, यह प्रोसेस

इस पेज पर, Dataflow एसक्यूएल का इस्तेमाल करने और Dataflow SQL जॉब बनाने का तरीका बताया गया है.

इस कोडलैब में, आपको एक Cloud Function लिखना होगा, जो किसी मौजूदा Cloud SQL डेटाबेस से कनेक्ट होगा और उसे एसक्यूएल इंसर्ट स्टेटमेंट भेजेगा.

इस कोडलैब में, आपको दस्तावेज़ एआई वर्कबेंच इस्तेमाल करने का तरीका बताया जाएगा. इसकी मदद से, अपने ट्रेनिंग डेटा का इस्तेमाल करके, ग्राहकों की पसंद के मुताबिक मॉडल बनाए जा सकते हैं.

नए लोगों के लिए इस्तेमाल में आसान इस कोडलैब में, आपको जनरेटर की सुविधा के बारे में जानकारी मिलेगी. जनरेटर, Google के नए जनरेटिव लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) का इस्तेमाल करते हैं, ताकि एजेंट के जवाब जनरेट किए जा सकें. कोडलैब के इस कॉन्टेक्स्ट में, जनरेटर का इस्तेमाल करने के लिए जनरेटर का इस्तेमाल किया जाता है. यह जनरेटर, डेटा स्टोर से जानकारी लेकर सोच-समझकर फ़ैसला लेता है.

नए लोगों के लिए इस्तेमाल किए जा सकने वाले इस कोडलैब में, आपको जनरेटिव फ़ॉलबैक की सुविधा के बारे में जानकारी मिलेगी. यह सुविधा, वर्चुअल एजेंट के जवाब जनरेट करने के लिए, Google के नए जनरेटिव लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) का इस्तेमाल करती है.

इस कोडलैब में, आपको दस्तावेज़ एआई अपट्रेनिंग के इस्तेमाल का तरीका बताया जाएगा. इसकी मदद से, अपने ट्रेनिंग डेटा की मदद से मॉडल की क्वालिटी को बेहतर बनाया जा सकता है.

इस कोडलैब में, आपको Document AI Human in the Loop के इस्तेमाल का तरीका बताया जाएगा. इससे, खास प्रोसेसर की मदद से मानवीय समीक्षा के टास्क पूरे किए जा सकेंगे.

इंटरैक्टिव बीम के साथ नोटबुक को सेट अप करना और उसे चलाना

अपने कोड के लिए टेस्ट लिखने में मदद के लिए Gemini Code Assist का इस्तेमाल करें

इस लैब में, आपको Vertex AI की मदद से टाइम सीरीज़ के सवालों को हल करने का तरीका बताया जाएगा. इसमें Notebook, ट्रेनिंग, अनुमान, और BigQuery ML को शामिल किया जाएगा.

इस लैब में, आपको हाइपर पैरामीटर ट्यूनिंग की मदद से, Cloud में अपने मॉडल को ट्रेनिंग देने का तरीका बताया जाएगा. हम आपको PyTorch की मदद से यह करने का तरीका बताएंगे, लेकिन आप अपनी पसंद के किसी भी फ़्रेमवर्क में ऐसा कर सकते हैं.

इस कोडलैब में, आप C# के साथ लिखाई को बोली में बदलने वाले एपीआई का इस्तेमाल करना सीखेंगे

इस कोडलैब में, आप C# के साथ Translation API का इस्तेमाल करना सीखेंगे

इस ट्यूटोरियल में, Python के साथ Text-to-Speech API को इस्तेमाल करना सीखा जा सकता है.

इस कोडलैब में, आपको Workflows की मदद से Google Cloud और एचटीटीपी-आधारित एपीआई सेवाओं को व्यवस्थित करने और उन्हें ऑटोमेट करने का तरीका पता चलेगा.

इस कोड लैब में, आपको Windows PowerShell के लिए क्लाउड टूल को इंस्टॉल और इस्तेमाल करने का तरीका पता चलेगा.

इस ट्यूटोरियल में, आपको Python के साथ Vision API इस्तेमाल करने का तरीका बताया गया है.

BigQuery SQL क्वेरी और Vertex AI PaLM API की मदद से, फ़िल्म की सक्सेस रेटिंग का अनुमान लगाने वाला और डॉक्टर के पर्चे से मिलने वाला ऐप्लिकेशन बनाएं.

GitHub डेटा स्टोर करने की सुविधा के सोर्स कोड की खास जानकारी, BigQuery के सार्वजनिक डेटासेट के तौर पर उपलब्ध है. इसमें टेक्स्ट जनरेट करने के लिए Vertex AI लार्ज लैंग्वेज मॉडल (टेक्स्ट-बायसन) का इस्तेमाल, BigQuery में होस्ट किए गए रिमोट फ़ंक्शन के तौर पर किया जा सकता है.

इस कोडलैब में, आपको एक माइक्रोसर्विस बनानी होगी. यह एक ऐसी माइक्रोसर्विस होगी जो किसी अरीना में एक-दूसरे पर “थ्रो” करके अन्य माइक्रोसर्विस का मुकाबला करेगी.

Python Flask फ़्रेमवर्क और Vertex AI PaLM API मॉडल का इस्तेमाल करके, चैट ऐप्लिकेशन बनाएं.

इस कोडलैब में, आपको एआर के शेयर किए जाने वाले अनुभव बनाने के लिए, Cloud Anchors का इस्तेमाल करने के तरीके के बारे में जानकारी मिलेगी. इसके लिए, आपको ARCore Cloud Anchors सेवा का इस्तेमाल करके, अलग-अलग डिवाइसों के लिए एक जैसा रेफ़रंस (एक ही जगह और स्क्रीन की दिशा) तय करना होगा.

इस कोडलैब में, इमेज की कैटगरी तय करने वाले एल्गोरिदम को एमएल किट में AutoML Vision Edge इस्तेमाल करके ट्रेनिंग दी जाएगी. साथ ही, मशीन लर्निंग किट SDK टूल का इस्तेमाल करके, इसे Android या iOS फ़ोन पर चलाया जाएगा.

इस कोडलैब में, Cloud Foundation Toolkit(सीएफ़टी) का इस्तेमाल शुरू किया जाएगा. साथ ही, सीएफ़टी मॉड्यूल में कोई सुविधा जोड़ने के तरीके भी बताए जाएंगे.

इस कोडलैब में, AlloyDB क्लस्टर को वीपीएन के ज़रिए कनेक्ट किए गए एक अलग नेटवर्क में डिप्लॉय किए गए Oracle डेटाबेस से कनेक्ट करने का तरीका पता चलेगा.

BigQuery की बुनियादी बातों के बारे में जानें. साथ ही, उदाहरण के तौर पर GitHub के तय डेटा का इस्तेमाल करके, सार्वजनिक डेटा के टेराबाइट में क्वेरी करने का तरीका जानें.

इस कोडलैब में, आपको एक माइक्रोसर्विस बनानी होगी. यह सेवा अरीना में एक-दूसरे पर पत्ते “उछालकर”, दूसरी माइक्रोसर्विस का मुकाबला करेगी.

इस कोडलैब में, Google Chat ऐप्लिकेशन बनाने के लिए नई सुविधाएं उपलब्ध हैं. इनमें Vertex AI के Gemini के एआई (AI) मॉडल, Dialogflow CX, ऐप्लिकेशन का होम पेज, Google Chat इवेंट, और ऐक्सेसरी विजेट शामिल हैं.

यह इंटरमीडिएट Google Apps Script कोडलैब, Google के दो डेवलपर प्लैटफ़ॉर्म का इस्तेमाल करता है: Google Workspace और Google Cloud Console. खास तौर पर, यह Cloud Console के BigQuery API (Apps Script की बेहतर सेवा के तौर पर) के साथ-साथ, Google Workspace की पहले से मौजूद सेवाओं का इस्तेमाल करता है: Google Sheets और Google Slides. इस सैंपल ऐप्लिकेशन का मकसद उपयोगकर्ताओं को यह दिखाना है कि वे अपने-आप होने वाली प्रोसेस को पूरा कर सकते हैं. ये छोटे-छोटे कोड की मदद से, बड़े डेटा के विश्लेषण से लेकर स्लाइड प्रज़ेंटेशन तक, हर काम को अपने-आप कर सकते हैं.

इस कोडलैब में, Analytics 360 के डेटासेट के लिए मशीन लर्निंग मॉडल बनाने के लिए, BigQuery का इस्तेमाल करने का तरीका बताया गया है.

bq की मदद से डेटा लोड करने और क्वेरी करने का तरीका जानें. यह BigQuery के लिए Python पर आधारित कमांड-लाइन टूल है.

इस कोडलैब में, हम डेटा डालने का पैटर्न लागू करेंगे, ताकि CSV फ़ॉर्मैट में स्वास्थ्य सेवा के डेटा को BigQuery में लोड किया जा सके. इसके लिए, Cloud Data Fusion का इस्तेमाल किया जाएगा.

इस कोडलैब में, आप Cassandra की सामान्य क्वेरी की तुलना Java क्लाइंट के साथ अपने Cloud Bigtable में डेटा डालने, अपडेट करने, पढ़ने, और मिटाने के लिए करेंगे.

इस कोडलैब में, आपको Cloud Armor Network के किनारे की सुरक्षा नीति को उपयोगकर्ता के तय किए गए नियमों के साथ कॉन्फ़िगर करने का तरीका पता चलेगा

इस कोडलैब में, हम आपको Google की डेवलपर टेक्नोलॉजी को ऐक्सेस करने वाले कोड लिखने के सबसे आसान तरीकों के बारे में बताएंगे. ये सारे काम JavaScript की मदद से किए जाते हैं, जो कि वेब डेवलपमेंट की मेनस्ट्रीम भाषा है. Google Apps Script का इस्तेमाल करके, Google शीट में किसी सेल से मोहल्ले का पता निकालने के लिए कोड लिखेंगे, पते के आधार पर Google मैप जनरेट करेंगे, और फिर Gmail का इस्तेमाल करके मैप को अटैचमेंट के तौर पर भेजेंगे. सबसे अच्छी बात क्या है? इसमें कोड की सिर्फ़ चार लाइनें होंगी.

इस लैब में, आपको BigQuery मशीन लर्निंग की मदद से किसी मॉडल को ट्रेनिंग देनी होगी. इसके बाद, उस मॉडल को Vertex AI में एक्सपोर्ट करके डिप्लॉय करना होगा. यह Google Cloud पर उपलब्ध सबसे नया एआई प्रॉडक्ट है. आपको, इनके बारे में जानकारी मिलेगी: Google

यह लैब, डायलॉग फ़्लो में प्रॉडक्ट को पूरा करने के कॉन्सेप्ट पर आधारित है. आप BigQuery में डेटासेट और टेबल बनाने के बारे में जान सकते हैं. इसके बाद, आपने Dialogflow के साथ काम करने के लिए, BigQuery इंटिग्रेशन की जानकारी सेट अप की है. साथ ही, बातचीत के अनुभव की जांच भी की है.

इस कोडलैब में, आपको एक माइक्रोसर्विस बनानी होगी. यह सेवा एरिना में एक-दूसरे पर आड़ू “थ्रो” करके दूसरी माइक्रोसर्विस का मुकाबला करेगी.

Python में लिखे गए ऐसे Cloud Function को दिखाता है जो Vertex AI मॉड्यूल को शुरू करता है. इसके बाद, PaLM Text बाइसन मॉडल को शुरू करने के लिए एंडपॉइंट उपलब्ध कराता है.

टेक्स्ट की खास जानकारी इस्तेमाल करने का उदाहरण बनाएं, ताकि उपयोगकर्ता Svelte Kit के वेब ऐप्लिकेशन पर Google Cloud Vertex AI का इस्तेमाल करके, लेखों, टेक्स्ट, और अन्य तरह के कॉन्टेंट की खास जानकारी दे सकें.

इस ट्यूटोरियल में, स्टफ़िंग तरीके से टेक्स्ट में मौजूद जानकारी को कम शब्दों में बताने के लिए जनरेटिव मॉडल इस्तेमाल करने का तरीका बताया गया है

इस कोडलैब में, आपको dscc-gen का इस्तेमाल करना होगा, ताकि डेटा स्टूडियो के लिए कम्यूनिटी विज़ुअलाइज़ेशन बनाया जा सके. यह प्रोजेक्ट टेंप्लेट बनाने वाला टूल है.

इस कोडलैब में, आपको कस्टम विज़ुअलाइज़ेशन बनाने का तरीका बताया गया है. इसे Looker Studio की रिपोर्ट में इस्तेमाल किया जा सकता है.

इस लैब का मकसद, Cloud NAT की डाइनैमिक पोर्ट ऐलोकेशन (डीपीए) सुविधा के बारे में जानना है.

इस लैब का मकसद Cloud NAT के नियमों की सुविधा को एक्सप्लोर करना है

यह कोडलैब आपको Google Workspace REST API के इस्तेमाल के बारे में बताता है. Python में यह उदाहरण दिया गया है, ताकि इसे कम शब्दों में और सटीक बनाया जा सके. हालांकि, आपके पास डेवलपमेंट के लिए अपनी पसंदीदा भाषा चुनने का विकल्प भी होता है. शुरुआती 100 फ़ाइलों और फ़ाइलों को दिखाने के दौरान, उपयोगकर्ताओं को एक आसान स्क्रिप्ट बनाते समय, शुरुआती विषयों के बारे में बताया जाता है; उस पर मौजूद फ़ोल्डर को 'Google डिस्क' में सेव करके रखा जाता है.

vLLM और OpenAI Python SDK टूल की मदद से, Cloud Run जीपीयू पर एलएलएम अनुमान चलाने का तरीका जानें

Angular, Nuxt.js और Next.js जैसे JavaScript फ़्रेमवर्क को Cloud Run पर डिप्लॉय करने का तरीका जानें.

सीधे VPC इग्रेस डेटा ट्रैफ़िक का इस्तेमाल करके, Cloud Run की इंटरनल सेवा को ऐक्सेस करने के लिए, Cloud Run सेवा को कॉन्फ़िगर करने का तरीका जानें.

इस कोडलैब में, आप G Suite API और Google Cloud Functions का इस्तेमाल करके Gmail मैसेज को अपने-आप और प्रोग्राम के हिसाब से प्रोसेस करने का तरीका जानेंगे.

इस कोडलैब में, iOS, Android, और वेब पर अच्छी क्वालिटी वाले नेटिव ऐप्लिकेशन तैयार करने के लिए, Flutter मोबाइल ऐप्लिकेशन SDK टूल का इस्तेमाल करके Google Maps का अनुभव बेहतर बनाया जाएगा.

Vertex AI और Video Intelligence API का इस्तेमाल करके, वीडियो के हर सीन में मौजूद इमेज के बारे में जानकारी देने वाली Cloud Run सेवा बनाने का तरीका जानें.

Vertex AI और Video Intelligence API का इस्तेमाल करके, वीडियो के हर सीन में इमेज के बारे में जानकारी देने वाला Cloud Run जॉब बनाने का तरीका जानें.

Cloud Run सेवा से Vertex AI Search में क्वेरी बनाने का तरीका जानें.

Google Compute Engine, Google के डिप्लॉयमेंट मैनेजर, और Slumm Workload Manager का इस्तेमाल करके डाइनैमिक तौर पर बढ़ाए जा सकने वाले HPC क्लस्टर का प्रावधान करने का तरीका जानें.

Gemini फ़ंक्शन कॉलिंग के लिए, एंडपॉइंट के तौर पर Cloud Run का इस्तेमाल करने का तरीका.

सार्वजनिक इंटरनेट ऐक्सेस को बनाए रखते हुए, डायरेक्ट VPC इग्रेस डेटा ट्रैफ़िक का इस्तेमाल करके, सिर्फ़ इंटरनल इन्ग्रेस डेटा ट्रैफ़िक को ऐक्सेस करने का तरीका जानें

Express.js, htmx, और tailwindCSS का इस्तेमाल करके, Cloud Run पर Gemini की चैट को डिप्लॉय करने का तरीका जानें.

Cloud Build का इस्तेमाल करके, GitHub से Cloud Run में अपने बदलाव अपने-आप डिप्लॉय करने का तरीका

इस कोडलैब में, आपको एक Google Cloud प्रोजेक्ट सेट अप करना होगा, ताकि उसे नीचे दिए गए कोडलैब में इस्तेमाल किया जा सके. आपको यह भी पता चलेगा कि फ़ाइलों में बदलाव करने और टर्मिनल कमांड चलाने के लिए, Cloud Shell का इस्तेमाल कैसे किया जा सकता है.

इस कोडलैब में, हम BigQuery और AI Platform Notebook का इस्तेमाल करके, GCP में क्लिनिकल डेटा को ऐक्सेस करने और उसका विश्लेषण करने का तरीका बताते हैं.

इस कोडलैब में, Google Docs API का इस्तेमाल करके, Google दस्तावेज़ बनाया जा सकता है. साथ ही, इस दस्तावेज़ में किसी ऑडियो फ़ाइल की ट्रांसक्रिप्ट बनाई जा सकती है. दी गई ऑडियो फ़ाइल की टेक्स्ट ट्रांसक्रिप्ट पाने के लिए, आपको बोली को लिखाई में बदलने वाले एपीआई का इस्तेमाल करना होगा.

Microsoft.NET Core,.NET का एक ओपन सोर्स और क्रॉस-प्लैटफ़ॉर्म वर्शन है. यह कंटेनर में मूल रूप से चल सकता है..NET Core, GitHub पर उपलब्ध है. इसे Microsoft और.NET समुदाय मैनेज करते हैं. यह लैब Google Kubernetes Engine (GKE) में कंटेनर वाला.NET Core

इस कोडलैब में, दस्तावेज़ों का पूरा टेक्स्ट डालने, प्रोसेस करने, और खोजने के लिए Document AI Warehouse का इस्तेमाल किया जाएगा.

इस कोडलैब में, आपको ट्रैफ़िक से जुड़ी ऐडवांस सुविधाओं के बारे में जानकारी मिलेगी. ये सुविधाएं, नए External एचटीटीपी लोड बैलेंसर में उपलब्ध हैं.

इस कोडलैब में, क्लाउड केएमएस की एसिमेट्रिक कुंजियों का इस्तेमाल करके डेटा को एन्क्रिप्ट (सुरक्षित) और डिक्रिप्ट किया जा सकता है.

इस कोडलैब में, Pub/Sub, Cloud Storage, और Cloud ऑडिट लॉग के इवेंट को Eventarc पर सुना जा सकता है. साथ ही, उन्हें Google Kubernetes Engine (GKE) पर चल रही Kubernetes सेवा को भेजा जा सकता है.

इस लैब में, आपको सीडीएन डिस्ट्रिब्यूशन बनाना होगा और अपने एज कैश को सुरक्षित रखने के लिए, Cloud Armor के नियमों को लागू करना होगा.

इस कोडलैब में, हम Cloud Healthcare FHIR API का इस्तेमाल करके, BigQuery में एफ़एचआईआर - आर4 फ़ॉर्मैट किया गया स्वास्थ्य सेवा डेटा (सामान्य संसाधन) लोड करने के लिए, डेटा डालने का पैटर्न लागू करेंगे.

इस कोडलैब में, डेवलपर Google Workspace (पहले इसे G Suite के नाम से जाना जाता था) & दोनों का इस्तेमाल करके Python में क्लाउड-आधारित इमेज प्रोसेसिंग वर्कफ़्लो बनाते हैं; Google Cloud API. खास तौर पर, Google Drive से किसी इमेज फ़ाइल को डाउनलोड किया जाएगा, उसे Google Cloud Storage में संग्रहित किया जाएगा, और Google Cloud Vision में इसके कॉन्टेंट का विश्लेषण किया जाएगा. साथ ही, Google Sheets में रिपोर्ट का डेटा जनरेट किया जाएगा.

इस कोडलैब में, क्लाउड केएमएस का इस्तेमाल करके डेटा को एन्क्रिप्ट (सुरक्षित) और डिक्रिप्ट किया जा सकता है

Python App Engine ऐप्लिकेशन को webapp2 से फ़्लास्क वेब फ़्रेमवर्क में माइग्रेट करने का तरीका जानें.

आसान App Engine ऐप्लिकेशन को ndb से Cloud NDB पर माइग्रेट करने का तरीका जानें.

इस कोडलैब में, आपको Cloud फ़ंक्शन से Google स्प्रेडशीट में जानकारी अपने-आप भरने का तरीका पता चलेगा. यह तरीका Cloud Storage में अपलोड की गई CSV फ़ाइल के लिए भी होगा

बेसिक Python 2 फ़्लास्क App Engine NDB ऐप्लिकेशन में, टास्क की सूची में शामिल होने वाले पुल टास्क के इस्तेमाल को जोड़ने का तरीका जानें.

इस ट्यूटोरियल में, आपको Python में एचटीटीपी Cloud Functions बनाने की जानकारी दी गई है.

Python 2 App Engine ndb ऐप्लिकेशन के लिए, BLOBstore के इस्तेमाल को Cloud Storage में माइग्रेट करने का तरीका जानें.

आसान Python 2 App Engine ऐप्लिकेशन में BLOBstore के इस्तेमाल को जोड़ने का तरीका जानें

बेसिक Python 2 फ़्लास्क App Engine NDB ऐप्लिकेशन में, Memcache इस्तेमाल करने का तरीका जानें.

Python 2 App Engine NDB & को माइग्रेट करने का तरीका जानें Cloud NDB & पर टास्क की सूची (टास्क पुल) ऐप्लिकेशन; Cloud Pub/Sub, इसके बाद Python 3 में अपग्रेड करना

Python 2 App Engine NDB & को माइग्रेट करने का तरीका जानें ऐप्लिकेशन को Cloud NDB & पर मेमकैश करें Cloud Memorystore (Redis के लिए). इसके बाद, Python 3 में अपग्रेड करना

क्लाउड फ़ंक्शन के लिए स्टैकड्राइवर लॉगिंग और स्टैकड्राइवर ट्रेस का इस्तेमाल करने का तरीका जानें.

एक आसान Python App Engine ऐप्लिकेशन को बदलने या किसी बड़े और मोनोलिथिक ऐप्लिकेशन को माइक्रोसर्विस में बदलने का तरीका जानें. इसके बाद, उसे Cloud Functions में ले जाने का तरीका जानें

Gen2 के रनटाइम में, App Engine की बंडल की गई सेवाओं को इस्तेमाल करने का तरीका जानें

इस कोडलैब में, C# के साथ Natural Language API का इस्तेमाल करना सीखें

Cloud Buildpack का इस्तेमाल करके, आसान App Engine ऐप्लिकेशन को Cloud Run पर कंटेनर बनाने और माइग्रेट करने का तरीका जानें.

इस कोडलैब में, आपको Node.js के साथ Google Cloud Translation API को इस्तेमाल करने का तरीका पता चलेगा. साथ ही, आपको यह भी पता चलेगा कि इसे स्थानीय तौर पर कैसे चलाया जाए या बिना सर्वर वाले कंप्यूट प्लैटफ़ॉर्म (App Engine, Cloud Functions या Cloud Run) पर डिप्लॉय किया जाए.

बेसिक Python 2 फ़्लास्क App Engine NDB ऐप्लिकेशन में, टास्क की सूची पुश टास्क जोड़ने का तरीका जानें.

यह लैब आपको एक मोनोलिथिक वेबसाइट को माइक्रोसर्विस में बांटने और उन्हें Google Kubernetes Engine पर डिप्लॉय करने की जानकारी देती है.

आसान App Engine ऐप्लिकेशन को Cloud Datastore से Cloud Firestore में माइग्रेट करने का तरीका जानें.

Python 2 App Engine NDB & को माइग्रेट करने का तरीका जानें उपयोगकर्ताओं के लिए काम करने वाला ऐप्लिकेशन, जिससे Cloud NDB & Cloud Identity प्लैटफ़ॉर्म और इसके बाद Python 3 में अपग्रेड

आसान App Engine ऐप्लिकेशन को Cloud NDB से Cloud Datastore में माइग्रेट करने का तरीका जानें.

Docker का इस्तेमाल करके, App Engine के आसान ऐप्लिकेशन को Cloud Run पर माइग्रेट करने और कंटेनर बनाने का तरीका जानें

इस कोडलैब में, आपको Migrate for Anthos का इस्तेमाल करके, एक आसान वेब सर्वर को Compute Engine से Kubernetes Engine में माइग्रेट करने का विकल्प मिलेगा.

इस कोडलैब में, Cloud Firestore और Cloud Functions का इस्तेमाल करके एक लीडरबोर्ड बनाया जा सकता है.

App Distribution SDK टूल की मदद से, टेस्टर को अपने ऐप्लिकेशन का नया वर्शन तुरंत उपलब्ध कराएं. इस कोडलैब में, नए बिल्ड उपलब्ध होने पर आपको अपने टेस्टर को इन-ऐप्लिकेशन सूचनाएं दिखाने के लिए, किसी ऐप्लिकेशन को अपडेट करना होगा.

इस कोडलैब में, आपको ऐप्लिकेशन के सैंपल में Firebase परफ़ॉर्मेंस मॉनिटर करने की सुविधा जोड़ने का तरीका पता चलेगा. साथ ही, आपको सुविधा के लॉन्च के दौरान परफ़ॉर्मेंस को मेज़र करने का तरीका भी पता चलेगा.

प्रोग्राम के हिसाब से, इन्फ़्रास्ट्रक्चर और Firebase प्रॉडक्ट को प्रोग्राम के हिसाब से कॉन्फ़िगर करने की सुविधा के साथ-साथ Firebase प्रोजेक्ट को सेट अप और मैनेज करने के लिए,terraform का इस्तेमाल करें.

जांच करने वाले लोगों के लिए अपने ऐप्लिकेशन का नया वर्शन इंस्टॉल करें' हाथों में तेज़. इसमें

ऐप्लिकेशन अटेस्ट के साथ Firebase App Check का इस्तेमाल करके, बैकएंड सेवाओं को सुरक्षित रखा जा सकता है. साथ ही, यह पुष्टि की जा सकती है कि Firebase सेवाओं के लिए अनुरोध, आपके सही ऐप्लिकेशन से ही आ रहे हैं. आम तौर पर, यह सुझाव दिया जाता है कि

Firebase App Check, आपके बैकएंड संसाधनों को गलत इस्तेमाल से बचाने में मदद करता है. जैसे, बिलिंग से जुड़ी धोखाधड़ी और फ़िशिंग. इसके लिए यह पक्का किया जाता है कि अनुरोध सही ऐप्लिकेशन और डिवाइसों से ही मिले हों. यह आपके संसाधनों को सुरक्षित रखने के लिए,

App Distribution Android SDK टूल की मदद से, टेस्टर को जल्द से जल्द अपने ऐप्लिकेशन का नया वर्शन उपलब्ध कराएं. इस कोडलैब में, नई रिलीज़ उपलब्ध होने पर अपने टेस्टर को इन-ऐप्लिकेशन सूचनाएं दिखाने के लिए, किसी ऐप्लिकेशन को अपडेट करना होगा.

इस लैब में, TensorFlow का इस्तेमाल करके धोखाधड़ी वाले लेन-देन की पहचान करने के लिए tf.keras बनाया जाएगा. इसके बाद, Cloud के Explainable AI SDK की मदद से, मॉडल के नतीजों को समझा जाएगा.

इस लैब में, आपको सीधे BigQuery डेटासेट का डेटा डालना होगा. साथ ही, Google Cloud AI Platform पर मौजूद TensorFlow Enterprise की मदद से, धोखाधड़ी का पता लगाने वाले मॉडल को ट्रेनिंग देनी होगी.

सर्वर ऐप्लिकेशन एपीआई का इस्तेमाल करके, स्पैनर डेटाबेस से मिले डेटा की मदद से उपयोगकर्ता के बनाए गए पोज़ प्रॉम्प्ट के आधार पर इमेज जनरेट करने के लिए, पोज़ जनरेटर ऐप्लिकेशन बनाएं.

Google Workspace के टास्क को अपने-आप होने के लिए, Gemini API की सुविधाओं का इस्तेमाल करने का तरीका जानें. इससे आपको आगे होने वाले कामों के लिए बेहतर सुविधाएं मिलेंगी.

इस कोडलैब में, आपको अपने उपयोगकर्ताओं से चैट करनी होगी या अपने दस्तावेज़ के बारे में सवाल पूछना होगा. जैसे, Java में जनरेटिव एआई का इस्तेमाल, PaLM के बड़े लैंग्वेज मॉडल को इंटिग्रेट करना, और LangChain4J एलएलएम ऑर्केस्ट्रेशन फ़्रेमवर्क का फ़ायदा लेना

इस कोडलैब में, हम पहले से मौजूद जंप स्टार्ट सलूशन के बारे में बताएंगे. इसे एआई से जुड़ी खास जानकारी कहा जाता है. यह सुविधा, Google Cloud Storage में अपलोड किए गए PDF दस्तावेज़ों की खास जानकारी देने के लिए, Vertex AI मॉडल का इस्तेमाल करती है. हम Gemini Code Assist का इस्तेमाल, Gemini को समझने और इस समस्या को हल करने में नई सुविधाएं जोड़ने के लिए करेंगे.

इस कोडलैब में, Gemini में कॉल करने की सुविधा का इस्तेमाल करके एक ऐप्लिकेशन बनाया जा सकता है. इसकी मदद से, उपयोगकर्ता एक्सचेंज रेट के बारे में पूछ सकते हैं और किसी बाहरी एपीआई से नया डेटा फ़ेच कर सकते हैं. इसके बाद, उपयोगकर्ता को जवाब देकर उन्हें जवाब दे सकते हैं.

आपको Android और iOS के लिए Firebase SDK टूल के बारे में पता होगा, लेकिन क्या आपको पता है कि क्या SDK टूल को सिर्फ़ क्रॉस-प्लैटफ़ॉर्म गेम के लिए डिज़ाइन किया गया है? इस वर्कशॉप में, हम C++ CMake की मदद से Android प्रोजेक्ट में SDK टूल जोड़ें, अपने गेम को बेहतर बनाने के लिए कुछ बुनियादी आंकड़े जोड़ें. साथ ही, सुझाव इकट्ठा करने के लिए इसे अपने दोस्तों और टेस्टर के साथ शेयर करें.

इस कोडलैब में, Gmail ऐड-ऑन डिज़ाइन और लागू किया जाएगा. इसकी मदद से उपयोगकर्ता, Gmail से बाहर निकले बिना ही, रसीदों के खर्चों को Google शीट में आसानी से जोड़ पाएंगे.

इस कोडलैब में, आपको Java में जनरेटिव एआई के साथ काम शुरू करने की जानकारी मिलेगी. साथ ही, आपको PaLM के बड़े लैंग्वेज मॉडल को इंटिग्रेट करना होगा. साथ ही, LangChain4J एलएलएम ऑर्केस्ट्रेशन फ़्रेमवर्क का इस्तेमाल करने की जानकारी भी मिलेगी

इस कोडलैब में, BigQuery वेब यूज़र इंटरफ़ेस (यूआई) का इस्तेमाल करके, BigQuery में डेटा को अलग-अलग सेगमेंट में बांटने और उन्हें क्लस्टर में बांटने की सुविधा का इस्तेमाल किया जा सकता है

इस कोडलैब में, हम 'लिखने में मेरी मदद करो' सुविधा का इस्तेमाल करेंगे, ताकि आपकी मौजूदा सेवाओं के लिए सिंथेटिक मॉनिटरिंग टेस्ट किए जा सकें

इस कोडलैब में, आपको Dataprep, BigQuery, और Looker की मदद से अलग-अलग खुदरा कीमतों के असर का विश्लेषण करने का तरीका बताया जाएगा. साथ ही, प्रॉडक्ट की कीमतों को ऑप्टिमाइज़ करने के लिए सोच-समझकर फ़ैसले लेने की जानकारी भी मिलेगी.

Slack ऐप्लिकेशन में, टेक्स्ट की खास जानकारी पाने के लिए, Slack Slack Command बनाने के लिए सोर्स कोड. Slack ऐप्लिकेशन, टेक्स्ट की खास जानकारी देने के लिए, PaLM API को शुरू करने के लिए Cloud Function का इस्तेमाल करता है.

इस ट्यूटोरियल में, Python के साथ Secret Manager इस्तेमाल करना सीखा जा सकता है

इस लैब में, वैकल्पिक कॉम्पोनेंट और कॉम्पोनेंट गेटवे का इस्तेमाल करके, Cloud Dataproc पर Apache Spark और Jupyter Notebooks को सेट अप करने का तरीका बताया गया है.

इस कोडलैब में, बैकएंड सेवा के साथ टीसीपी/एसएसएल प्रॉक्सी लोड बैलेंसर बनाया जा सकता है. साथ ही, लोड बैलेंसर का ऐक्सेस सिर्फ़ कुछ उपयोगकर्ता क्लाइंट के लिए बनाया जा सकता है. इसके लिए, Cloud आर्मर का इस्तेमाल करें

Spring Resource abstract के साथ Cloud Storage में मौजूद फ़ाइलें ऐक्सेस करने का तरीका जानें.

इस कोडलैब में, हम डेटा डालने का पैटर्न लागू करेंगे, ताकि CSV फ़ॉर्मैट में स्वास्थ्य सेवा के डेटा को रीयल टाइम में BigQuery में लोड किया जा सके. इसके लिए, Cloud Data Fusion का इस्तेमाल किया जाएगा.

उपयोगकर्ता के इनपुट के आधार पर, कपड़ों से जुड़े सुझाव के लिए मिलता-जुलता खोज ऐप्लिकेशन बनाएं. साथ ही, स्पैनर में सेव किए गए डेटा और वेक्टर सर्च की मदद से इंडेक्स किए गए डेटा की मदद से खोज करें, ताकि आस-पास के लोगों से जानकारी इकट्ठा की जा सके.

OpenTelemetry, ट्रेस और मेट्रिक पर सिस्टम को जांचने की क्षमता के लिए इंडस्ट्री स्टैंडर्ड है. इस सेशन में, OpenTelemetry का इस्तेमाल करके ऐप्लिकेशन मेट्रिक को इंस्ट्रुमेंट करने का तरीका बताया गया है. साथ ही, क्लाउड मॉनिटरिंग और अन्य मॉनिटरिंग टूल पर उनका इस्तेमाल करने का तरीका भी बताया गया है.

इस कोडलैब में, Firebase क्लाउड से मैसेज की सुविधा वाले iOS ऐप्लिकेशन में पुश नोटिफ़िकेशन जोड़े जा सकते हैं.

इस कोड लैब में, आप बुकशेल्फ़ और उसकी किताबों को उपलब्ध कराने के लिए, Google Cloud के बिना सर्वर वाले समाधानों का इस्तेमाल करके, एक वेब एपीआई डेवलप करते हैं. सैंपल डेटा इंपोर्ट करने के लिए आपको एक Cloud Function बनाने, फिर से इस्तेमाल किए जा सकने वाले बैकएंड वेब एपीआई की पेशकश करने के लिए Cloud Run कंटेनर बनाना होगा. साथ ही, किताबों की लाइब्रेरी से ब्राउज़ करने के लिए वेब फ़्रंटएंड ऑफ़र करने के लिए App Engine वेब ऐप्लिकेशन बनाना होगा.

इस कोडलैब में, आप ऐप्लिकेशन का नमूना बनाएंगे. साथ ही, Firebase प्रदर्शन मॉनिटर करने की सुविधा की मदद से, लोड होने में लगने वाले समय और स्क्रीन रेंडरिंग को मेज़र करने का तरीका जानेंगे.

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