প্রাইভেট সার্ভিস কানেক্ট এন্ডপয়েন্টের মাধ্যমে পাইথন এসডিকে সহ ভার্টেক্স এআই-তে অ্যানথ্রপিক ক্লড ওপাস ৪.৫ এবং জেমিনি ৩

১. সংক্ষিপ্ত বিবরণ

ভার্টেক্স এআই এপিআই ইন্টারনেটের মাধ্যমে অ্যাক্সেস করা যায়, তবে আপনার প্রতিষ্ঠানে আপনি ইন্টারনেট ব্যবহার না করে ব্যক্তিগতভাবে ভার্টেক্স এআই এপিআই অ্যাক্সেস করতে চাইতে পারেন। এই ল্যাবে আপনি প্রথমে পাবলিক ইন্টারনেটের মাধ্যমে একটি ভিএম ইনস্ট্যান্সে চলমান পাইথন এসডিকে ব্যবহার করে ভার্টেক্সে থাকা অ্যানথ্রোপিক ক্লড ওপাস ৪.৫ এবং জেমিনি ৩ প্রো অ্যাক্সেস করবেন।

এরপর আপনি Googleapis-এর জন্য একটি প্রাইভেট সার্ভিস কানেক্ট এন্ডপয়েন্ট তৈরি করবেন এবং ভার্টেক্স এপিআই-এর সাথে সংযোগ করার জন্য প্রাইভেট এন্ডপয়েন্টটি ব্যবহার করতে ট্র্যাফিক ফ্লো পরিবর্তন করবেন।

এই পাইথন কোড স্যাম্পলটি ইনপুট প্রশ্নগুলো গ্রহণ করে উত্তর তৈরি করার জন্য তা Claude Opus- এ পাঠাবে, এবং সেই আউটপুটটি একটি টেক্সট সামারি ও একটি ইমেজ তৈরি করার জন্য Gemini Pro 3- এ পাঠানো হবে।

এই ল্যাবে, আপনারা নিম্নলিখিত প্যাটার্নটি তৈরি করবেন।

চিত্র ১।

c8f37e193349bfd6.png

২. উদ্দেশ্যসমূহ

এই ল্যাবে তোমরা নিম্নলিখিত কাজটি কীভাবে সম্পাদন করতে হয় তা শিখবে:

  • পাইথন এসডিকে ব্যবহার করার জন্য ভিএম ইনস্ট্যান্স সেট আপ করুন।
  • Vertex AI-তে Anthropic মডেল কার্ডটি সক্রিয় করুন
  • পাইথন স্ক্রিপ্টের মাধ্যমে Anthropic Claude Opus 4.5 এবং Gemini 3 Pro- এর সাথে সংযোগ করুন।
  • Googleapis-এর সাথে সংযোগ করার জন্য PSC এন্ডপয়েন্ট কনফিগার করুন।
  • ম্যানুয়াল ডিএনএস এন্ট্রি কনফিগার করুন
  • Googleais-এর সাথে সংযোগের পথ যাচাই করুন
  • মডেলগুলো কোয়েরি করার জন্য পাইথন স্ক্রিপ্টটি চালান।

ল্যাব সেটআপ

স্ব-গতিতে পরিবেশ সেটআপ

  1. Google Cloud Console- এ সাইন-ইন করুন এবং একটি নতুন প্রজেক্ট তৈরি করুন অথবা বিদ্যমান কোনো প্রজেক্ট পুনরায় ব্যবহার করুন। যদি আপনার আগে থেকে Gmail বা Google Workspace অ্যাকাউন্ট না থাকে, তবে আপনাকে অবশ্যই একটি তৈরি করতে হবে।

295004821bab6a87.png

37d264871000675d.png

96d86d3d5655cdbe.png

  • প্রজেক্টের নামটি হলো এই প্রজেক্টের অংশগ্রহণকারীদের প্রদর্শিত নাম। এটি একটি ক্যারেক্টার স্ট্রিং যা গুগল এপিআই ব্যবহার করে না। আপনি যেকোনো সময় এটি আপডেট করতে পারেন।
  • প্রজেক্ট আইডি সমস্ত গুগল ক্লাউড প্রজেক্ট জুড়ে অনন্য এবং অপরিবর্তনীয় (একবার সেট করার পর এটি পরিবর্তন করা যায় না)। ক্লাউড কনসোল স্বয়ংক্রিয়ভাবে একটি অনন্য স্ট্রিং তৈরি করে; সাধারণত এটি কী তা নিয়ে আপনার মাথা ঘামানোর দরকার নেই। বেশিরভাগ কোডল্যাবে, আপনাকে আপনার প্রজেক্ট আইডি উল্লেখ করতে হবে (যা সাধারণত PROJECT_ID হিসাবে চিহ্নিত করা হয়)। তৈরি করা আইডিটি আপনার পছন্দ না হলে, আপনি এলোমেলোভাবে আরেকটি তৈরি করতে পারেন। বিকল্পভাবে, আপনি আপনার নিজের আইডি দিয়ে চেষ্টা করে দেখতে পারেন যে সেটি উপলব্ধ আছে কিনা। এই ধাপের পরে এটি পরিবর্তন করা যাবে না এবং প্রজেক্টের পুরো সময়কাল জুড়ে এটি অপরিবর্তিত থাকবে।
  • আপনার অবগতির জন্য জানাচ্ছি যে, তৃতীয় একটি ভ্যালু রয়েছে, যা হলো প্রজেক্ট নম্বর , এবং কিছু এপিআই এটি ব্যবহার করে থাকে। ডকুমেন্টেশনে এই তিনটি ভ্যালু সম্পর্কে আরও বিস্তারিত জানুন।
  1. এরপর, ক্লাউড রিসোর্স/এপিআই ব্যবহার করার জন্য আপনাকে ক্লাউড কনসোলে বিলিং চালু করতে হবে। এই কোডল্যাবটি সম্পন্ন করতে খুব বেশি খরচ হবে না, এমনকি আদৌ কোনো খরচ নাও হতে পারে। এই টিউটোরিয়ালের পর বিলিং এড়াতে রিসোর্সগুলো বন্ধ করার জন্য, আপনি আপনার তৈরি করা রিসোর্সগুলো অথবা প্রজেক্টটি ডিলিট করে দিতে পারেন। নতুন গুগল ক্লাউড ব্যবহারকারীরা ৩০০ মার্কিন ডলারের ফ্রি ট্রায়াল প্রোগ্রামের জন্য যোগ্য।

ক্লাউড শেল শুরু করুন

যদিও গুগল ক্লাউড আপনার ল্যাপটপ থেকে দূরবর্তীভাবে পরিচালনা করা যায়, এই কোডল্যাবে আপনি গুগল ক্লাউড শেল ব্যবহার করবেন, যা ক্লাউডে চালিত একটি কমান্ড লাইন পরিবেশ।

গুগল ক্লাউড কনসোল থেকে, উপরের ডানদিকের টুলবারে থাকা ক্লাউড শেল আইকনটিতে ক্লিক করুন:

ক্লাউড শেল সক্রিয় করুন

পরিবেশটি প্রস্তুত করতে এবং এর সাথে সংযোগ স্থাপন করতে মাত্র কয়েক মুহূর্ত সময় লাগবে। এটি শেষ হলে, আপনি এইরকম কিছু দেখতে পাবেন:

গুগল ক্লাউড শেল টার্মিনালের স্ক্রিনশট, যা দেখাচ্ছে যে পরিবেশটি সংযুক্ত হয়েছে।

এই ভার্চুয়াল মেশিনটিতে আপনার প্রয়োজনীয় সমস্ত ডেভেলপমেন্ট টুলস লোড করা আছে। এটি একটি স্থায়ী ৫ জিবি হোম ডিরেক্টরি প্রদান করে এবং গুগল ক্লাউডে চলে, যা নেটওয়ার্ক পারফরম্যান্স ও অথেনটিকেশনকে ব্যাপকভাবে উন্নত করে। এই কোডল্যাবে আপনার সমস্ত কাজ একটি ব্রাউজারের মধ্যেই করা যাবে। আপনাকে কিছুই ইনস্টল করতে হবে না।

৩. পরিবেশ স্থাপন

আমরা ফায়ারওয়াল নিয়ম সহ একটি কাস্টম ভিপিসি তৈরি করব। যদি আপনার আগে থেকেই একটি ভিপিসি এবং প্রজেক্ট থাকে, তবে আপনি এই অংশটি এড়িয়ে যেতে পারেন।

আপনার কনসোলের উপরে ডানদিকে অবস্থিত ক্লাউড শেল খুলুন। এবং নিম্নরূপভাবে কনফিগার করুন: b51b80043d3bac90.png

  1. এই ল্যাবে আমরা যে এপিআইগুলো ব্যবহার করব তার কয়েকটি সক্রিয় করুন।
gcloud services enable dns.googleapis.com
gcloud services enable aiplatform.googleapis.com
gcloud services enable servicedirectory.googleapis.com
  1. কিছু ভেরিয়েবল সেট করুন। এই ভেরিয়েবলগুলো হলো কাস্টম ভিপিসি-র প্রজেক্ট আইডি এবং নেটওয়ার্ক আইডি (আপনি ধাপ ৪-এ ভিপিসি-টি তৈরি করবেন)।
projectid=$(gcloud config get-value project)
networkid=anthropic-net 
echo $projectid
echo $networkid
clear
  1. এখন anthropic-net নামে একটি কাস্টম VPC তৈরি করুন।
gcloud compute networks create $networkid \
--project=$projectid \
--subnet-mode=custom \
--mtu=1460 \
--bgp-routing-mode=global
  1. নতুন VPC-তে vm1-সাবনেটটি তৈরি করুন।
gcloud compute networks subnets create vm-subnet \
--project=$projectid --range=10.0.88.0/24 \
--stack-type=IPV4_ONLY --network=$networkid \
--region=us-east1
  1. আপনার VPC-তে ICMP, SSH এবং HTTP ফায়ারওয়াল নিয়ম যোগ করুন
gcloud compute firewall-rules create $networkid-allow-icmp --project=$projectid \
--network=$networkid \
--description="Allows ICMP connections from any source to any instance on the network." \
--direction=INGRESS \
--priority=65534 \
--source-ranges=0.0.0.0/0 \
--action=ALLOW \
--rules=icmp

gcloud compute firewall-rules create $networkid-allow-ssh \
--project=$projectid \
--network=$networkid \
--description="Allows TCP connections from any source to any instance on the network using port 22." \
--direction=INGRESS --priority=65534 \
--source-ranges=0.0.0.0/0 --action=ALLOW \
--rules=tcp:22

gcloud compute firewall-rules create $networkid-allow-web \
--project=$projectid \
--network=$networkid \
--description="Allows TCP connections on port 8080." \
--direction=INGRESS --priority=1000 \
--source-ranges=0.0.0.0/0 --action=ALLOW \
--rules=tcp:8080

৪. ভার্টেক্স মডেল গার্ডেনে অ্যানথ্রোপিক সক্রিয় করুন

আমাদের ইন্টারনেটে বহির্গামী বাহ্যিক অ্যাক্সেস মঞ্জুর করতে হবে, তাই চলুন একটি ক্লাউড ন্যাট গেটওয়ে তৈরি করে সংযুক্ত করি।

  1. Vertex AI ড্যাশবোর্ডে যান এবং মডেল গার্ডেন নির্বাচন করুন।
  2. Anthropic অনুসন্ধান করুন এবং Claude Opus 4.5 নির্বাচন করুন।

d8937fa7d5e216b7.png ৩. ‘Enable’ নির্বাচন করুন, আপনাকে কিছু তথ্য পূরণ করতে হবে। ফর্মটি পূরণ করে ‘ Next’ নির্বাচন করুন। ৪. শেষ পৃষ্ঠায়, Claude 4.5 Opus সক্রিয় করতে ‘Agree’ নির্বাচন করুন।

6ccda2a237000dea.png

  1. 84fbda607163ab9a.png

৫. NAT গেটওয়ে এবং VM তৈরি করুন

আমাদের ইন্টারনেটে বহির্গামী বাহ্যিক অ্যাক্সেস মঞ্জুর করতে হবে, তাই চলুন একটি ক্লাউড ন্যাট গেটওয়ে তৈরি করে সংযুক্ত করি।

ক্লাউড শেলে নিম্নলিখিত কমান্ডগুলি ব্যবহার করুন

  1. ক্লাউড NAT তৈরি করুন।
gcloud compute routers create anthro-out-nat \
    --network $networkid \
    --region us-east1 
  1. ক্লাউড NAT গেটওয়ে তৈরি করুন।
gcloud compute routers nats create anthro-out-nat-gw \
    --router-region us-east1 \
    --router anthro-out-nat \
    --nat-all-subnet-ip-ranges \
    --auto-allocate-nat-external-ips

এখন পাইথন এসডিকে ব্যবহার করে ভার্টেক্স এআই-এর অ্যানথ্রোপিক অ্যাক্সেস করার জন্য একটি ভিএম তৈরি করা যাক।

আমরা পরীক্ষার জন্য নিম্নলিখিত প্যাকেজগুলি ইনস্টল করে একটি ভিএম তৈরি করতে যাচ্ছি।

  1. একই ক্লাউড শেল সেশনে নিম্নলিখিত নির্দেশাবলী ব্যবহার করে anthro-vm তৈরি করুন।
gcloud compute instances create anthro-vm \
--project=$projectid \
--zone=us-east1-b \
--network-interface=stack-type=IPV4_ONLY,subnet=vm-subnet,no-address,network=$networkid \
--metadata startup-script="#! /bin/bash    
      sudo apt-get update
      sudo apt-get install python3 python3-dev python3-venv -y
      sudo apt-get install tcpdump dnsutils -y
      sudo -i
      sudo mkdir -p ~/py-anthro-env
      cd ~/py-anthro-env
      python3 -m venv env
      source env/bin/activate
      pip install -U ipython google-genai 'anthropic[vertex]'"

আপনি দেখবেন একটি ভিএম তৈরি হয়েছে যেটিতে কোনো পাবলিক আইপি অ্যাড্রেস নেই। এবার চলুন ভিএম-গুলো কনফিগার করা যাক।

৬. ভিএম কনফিগার করুন এবং পরীক্ষা করুন

  1. গুগল ক্লাউড শেলে anthro-vm নামের নতুন ভিএমটিতে SSH-এর মাধ্যমে প্রবেশ করুন।
gcloud compute ssh anthro-vm \
    --project=$projectid \
    --zone=us-east1-b \
    --tunnel-through-iap \
    -- -L 8080:localhost:8080
  1. anthro-vm-এ SSH করার পর, আপনার venv এনভায়রনমেন্টটি অ্যাক্টিভেট করুন:
sudo -i -- bash -c 'cd py-anthro-env && source env/bin/activate && exec bash'
  1. পরবর্তীতে কিছু পরীক্ষা করার জন্য চলুন এখন এটিকে প্রমাণীকরণ করি। ভিএম-এ নিম্নলিখিত কমান্ডটি চালান, অনুরোধ করা হলে y চাপুন।
gcloud auth application-default login
  1. এরপর https:// দিয়ে শুরু হওয়া ইউআরএলটি কপি করুন, আপনার ল্যাব ব্রাউজার উইন্ডোতে একটি নতুন ট্যাব খুলে ইউআরএলটি পেস্ট করুন। নির্দেশাবলী গ্রহণ করুন।
  2. যখন আপনি নিম্নলিখিতটি দেখতে পাবেন, তখন কপি নির্বাচন করুন, vm anthro-vm সেশনে ফিরে যান এবং 'Enter authorization code:' এর জায়গায় আপনার কপি করা কোডটি পেস্ট করুন ও প্রমাণীকরণের জন্য এন্টার চাপুন।

b703db7aa2aa286a.png

  1. এবার আমরা Vertex Gemini API-এর সাথে সংযোগ করতে পারি কিনা তা দ্রুত পরীক্ষা করে দেখা যাক।
dig *-aiplatform.googleapis.com
  1. আপনি একই রকম কিছু দেখতে পাবেন ( ঠিকানাগুলো ভিন্ন হবে )। লক্ষ্য করুন, যেহেতু এপিআইটি একটি পাবলিক এপিআই, তাই পাথটি পাবলিক আইপি অ্যাড্রেসের মাধ্যমে যায়।
; <<>> DiG 9.18.39-0ubuntu0.24.04.2-Ubuntu <<>> *-aiplatform.googleapis.com
;; global options: +cmd
;; Got answer:
;; ->>HEADER<<- opcode: QUERY, status: NOERROR, id: 3728
;; flags: qr rd ra; QUERY: 1, ANSWER: 16, AUTHORITY: 0, ADDITIONAL: 1

;; OPT PSEUDOSECTION:
; EDNS: version: 0, flags:; udp: 512
;; QUESTION SECTION:
;*-aiplatform.googleapis.com.   IN      A

;; ANSWER SECTION:
*-aiplatform.googleapis.com. 300 IN     A       172.217.204.95
*-aiplatform.googleapis.com. 300 IN     A       172.217.203.95
*-aiplatform.googleapis.com. 300 IN     A       173.194.215.95
*-aiplatform.googleapis.com. 300 IN     A       142.250.98.95
*-aiplatform.googleapis.com. 300 IN     A       173.194.217.95
*-aiplatform.googleapis.com. 300 IN     A       142.251.107.95
*-aiplatform.googleapis.com. 300 IN     A       74.125.196.95
  1. এবার পাইথন ব্যবহার করা যাক। আইপাইথন ইন্টারফেসটি চালু করতে ipython টাইপ করুন।
ipython

845ef4291429888a.png

  1. এখন নিচেরটি কপি করে পেস্ট করুন। এটি ক্লদ ওপাস ৪.৫-কে জিজ্ঞাসা করে, " এজেন্টিক এআই তৈরির মূল ধাপগুলো কী কী? ", তারপর এর আউটপুট নিয়ে জেমিনি ৩ প্রো-তে পাঠায়, যা একটি সারাংশ তৈরি করে এবং একটি ইমেজ জেনারেট করে সেটিকে ভিএম-এ সেভ করে।
import os
import sys
import google.auth
from pathlib import Path
from google import genai
from google.genai import types
from anthropic import AnthropicVertex

# 1. Setup & Auth
print("--- Authenticating ---")
creds, project_id = google.auth.default()
LOCATION = "global"

# 2. Initialize Clients
print(f"--- Initializing Clients for Project: {project_id} ---")
google_client = genai.Client(vertexai=True, location=LOCATION, project=project_id)
claude_client = AnthropicVertex(region=LOCATION, project_id=project_id)

# 3. Define the Question
question = "What are the key steps to building Agentic AI?"
print(f"\n--- Asking Claude: {question} ---")

# 4. Get Claude's Research
msg = claude_client.messages.create(
    model="claude-opus-4-5@20251101",
    max_tokens=2048,
    messages=[{"role": "user", "content": question}]
)
claude_text = msg.content[0].text
print(f"✓ Claude Answered ({len(claude_text)} chars)")

# 5. Send to Gemini 3 for Image & Summary
print("\n--- Sending to Gemini 3 (Image + Text) ---")
gemini_prompt = f"""
I am providing you with a technical explanation generated by Claude Opus 4.5.
1. READ the text below.
2. GENERATE a concise, bulleted executive summary.
3. CREATE a high-quality, futuristic illustration for a tech blog header (16:9).

--- INPUT TEXT ---
{claude_text}
"""

response = google_client.models.generate_content(
    model="gemini-3-pro-image-preview",
    contents=gemini_prompt,
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=['TEXT', 'IMAGE'],
        temperature=0.7
    )
)

# 6. Save and Display Results
print("\n--- Results ---")
for part in response.parts:
    if part.text:
        print(f"\n[SUMMARY]:\n{part.text.strip()[:500]}...\n(Summary truncated for brevity)")
    elif image := part.as_image():
        filename = "gemini_agentic_ai.png"
        image.save(filename)
        print(f"\n✓ IMAGE SAVED to: {os.path.abspath(filename)}")
  1. চালানোর জন্য এবং টেক্সট ফলাফল দেখার জন্য দুইবার এন্টার চাপুন।
  2. ছবিটি দেখার জন্য আমাদের পাইথনে একটি ওয়েব সার্ভিস চালু করতে হবে। আইপাইথন সেশনে নিম্নলিখিত কমান্ডটি চালান।
!python3 -m http.server 8080
  1. এখন ক্লাউড শেল-এর ওয়েব প্রিভিউ অপশনে গিয়ে পোর্ট ৮০৮০-তে প্রিভিউ নির্বাচন করুন। 6dcb2bf9a08aacaf.png
  2. খোলা ওয়েব সেশনে, তৈরি হওয়া ছবিটি দেখতে gemini_agentic_ai.png ফাইলটি নির্বাচন করুন। (নিচে এআই দ্বারা তৈরি নমুনা ছবি দেওয়া হলো)
    fdcb79d8410dadc5.png
  3. ক্লাউড শেলে সেশন থেকে বের হতে Ctrl C চাপুন, তারপর exit টাইপ করে এন্টার চাপুন (তিনবার পুনরাবৃত্তি করুন) ক্লাউড শেল হোমে ফিরে যাওয়ার জন্য।
  4. চলুন, আমরা এগিয়ে যাই।

৭. googleapis-এর জন্য PSC এন্ডপয়েন্ট তৈরি করুন।

আমাদের Vertex API এন্ডপয়েন্টে প্রাইভেট কানেক্টিভিটি চালু করার জন্য আমরা googleapis-এর জন্য একটি প্রাইভেট সার্ভিস কানেক্ট এন্ডপয়েন্ট তৈরি করব। এর ফলে আমরা আমাদের নির্ধারিত একটি প্রাইভেট আইপি অ্যাড্রেস ব্যবহার করে প্রয়োজনীয় googleapis-এ (এই ক্ষেত্রে Vertex Gemini) ট্র্যাফিক রাউট করতে পারব।

  1. ক্লাউড শেল খোলা না থাকলে খুলে নিন। PSC এন্ডপয়েন্টের জন্য একটি IP তৈরি করুন। এক্ষেত্রে আমরা 192.168.255.230 ব্যবহার করব।
gcloud compute addresses create anthro-ip \
    --global \
    --purpose=PRIVATE_SERVICE_CONNECT \
    --addresses=192.168.255.230 \
    --network=$networkid
  1. তৈরি করা আইপি যাচাই করুন
gcloud compute addresses list --filter="name=( 'anthro-ip' ...)"
  1. এরপর PSC এন্ডপয়েন্টটি তৈরি করুন।
gcloud compute forwarding-rules create pscanthrovertex \
    --global \
    --network=$networkid \
    --address=anthro-ip \
    --target-google-apis-bundle=all-apis
  1. এটি একটি এন্ডপয়েন্ট এবং সার্ভিস ডিরেক্টরি এন্ট্রি তৈরি করবে। এন্ডপয়েন্টটির অস্তিত্ব যাচাই করুন।
gcloud compute forwarding-rules describe pscanthrovertex --global

৮. স্বয়ংক্রিয় পরিষেবা ডিরেক্টরি জোনের মাধ্যমে এন্ডপয়েন্ট সংযোগ যাচাই করুন

জেমিনিতে সংযোগ করার জন্য প্রাইভেট এন্ডপয়েন্ট ব্যবহার করে সংযোগ স্থাপন করা যাক।

  1. anthro-vm1 ভিএম ইনস্ট্যান্সে যান। SSH নির্বাচন করুন এবং ভিএম-এ SSH-এর মাধ্যমে প্রবেশ করুন।
  2. dig কমান্ড ব্যবহার করে `aiplatform-pscanthrovertex.p.googleapis.com`- এর কানেক্টিভিটি পাথ চেক করুন। আপনি PSC এন্ডপয়েন্টের আইপি 192.168.255.230 দেখতে পাবেন।
dig aiplatform-pscanthrovertex.p.googleapis.com
  1. সমস্ত SSH সেশন থেকে প্রস্থান করুন

৯. googleapis-এ ম্যানুয়াল ডিএনএস এন্ট্রি তৈরি করুন

আপনি প্রাইভেট ডিএনএস ব্যবহার করে পিএসসি এন্ডপয়েন্টকে নির্দেশ করার জন্য একটি ম্যানুয়াল ডিএনএস এন্ট্রি তৈরি করতে পারেন। এটি আপনার দ্বারা নির্ধারিত সমস্ত নেটওয়ার্ককে প্রভাবিত করবে।

ক্লাউড শেলে নিম্নলিখিত কমান্ডগুলো চালান।

  1. googleapis.com-এর জন্য একটি ব্যক্তিগত DNS জোন তৈরি করুন এবং এটিকে anthropic-net নেটওয়ার্কের সাথে সংযুক্ত করুন।
gcloud dns managed-zones create googleapis-private \
    --description="Private DNS zone for googleapis.com" \
    --dns-name="googleapis.com." \
    --visibility="private" \
    --networks="anthropic-net"
  1. রুট ডোমেইনকে প্রাইভেট সার্ভিস কানেক্ট এন্ডপয়েন্ট আইপি (192.168.255.230)-এর সাথে ম্যাপ করে একটি A রেকর্ড তৈরি করুন।
gcloud dns record-sets create "googleapis.com." \
    --zone="googleapis-private" \
    --type="A" \
    --ttl="300" \
    --rrdatas="192.168.255.230"
  1. সমস্ত সাবডোমেনকে (যেমন, aiplatform.googleapis.com) রুট A রেকর্ডে পুনঃনির্দেশিত করতে একটি ওয়াইল্ডকার্ড CNAME রেকর্ড তৈরি করুন।
gcloud dns record-sets create "*.googleapis.com." \
    --zone="googleapis-private" \
    --type="CNAME" \
    --ttl="300" \
    --rrdatas="googleapis.com."
  1. A রেকর্ড এবং CNAME সঠিকভাবে তৈরি হয়েছে কিনা তা নিশ্চিত করতে জোনের রেকর্ড সেটগুলো তালিকাভুক্ত করুন।
gcloud dns record-sets list --zone="googleapis-private"
  1. কনসোল ভিউতে এটি দেখতে এইরকম হওয়া উচিত। আপনি একটি A রেকর্ড এবং CNAME সহ এইরকম একটি সেটআপ দেখতে পাবেন। a51a8b8caa7a0f1e.png
  2. এরপর আমরা anthro-vm- এ এই পরিবর্তনগুলোর সাথে সংযোগ যাচাই করব।

১০. আইপি অ্যাড্রেসের মাধ্যমে এন্ডপয়েন্ট কানেক্টিভিটি যাচাই করুন।

জেমিনিতে সংযোগ করার জন্য প্রাইভেট এন্ডপয়েন্ট ব্যবহার করে সংযোগ স্থাপন করা যাক।

  1. গুগল ক্লাউড শেলে anthro-vm নামের নতুন ভিএমটিতে SSH-এর মাধ্যমে প্রবেশ করুন।
gcloud compute ssh anthro-vm \
    --project=$projectid \
    --zone=us-east1-b \
    --tunnel-through-iap \
    -- -L 8080:localhost:8080
  1. anthro-vm-এ SSH করার পর, আপনার venv এনভায়রনমেন্টটি অ্যাক্টিভেট করুন:
sudo -i -- bash -c 'cd py-anthro-env && source env/bin/activate && exec bash'
  1. এখন dig যাক আমরা Vertex Gemini API-এর সাথে সংযোগ করতে পারি কিনা।
dig *-aiplatform.googleapis.com
  1. আপনি একই রকম কিছু দেখতে পাবেন (ঠিকানাটি ভিন্ন হবে)। লক্ষ্য করুন, পথটি PSC এন্ডপয়েন্ট আইপি অ্যাড্রেসগুলোর মাধ্যমে যায়।
; <<>> DiG 9.18.41-1~deb12u1-Debian <<>> *-aiplatform.googleapis.com
;; global options: +cmd
;; Got answer:
;; ->>HEADER<<- opcode: QUERY, status: NOERROR, id: 33703
;; flags: qr rd ra; QUERY: 1, ANSWER: 2, AUTHORITY: 0, ADDITIONAL: 1

;; OPT PSEUDOSECTION:
; EDNS: version: 0, flags:; udp: 512
;; QUESTION SECTION:
;*-aiplatform.googleapis.com.   IN      A

;; ANSWER SECTION:
*-aiplatform.googleapis.com. 300 IN     CNAME   googleapis.com.
googleapis.com.         300     IN      A       192.168.255.230

;; Query time: 8 msec
;; SERVER: 169.254.169.254#53(169.254.169.254) (UDP)
;; WHEN: Sat Nov 29 15:19:15 UTC 2025
;; MSG SIZE  rcvd: 86
  1. ping কমান্ড ব্যবহার করে আমরা একটি দ্রুত পরীক্ষা করতে পারি। দ্রষ্টব্য: এই আইপিটি একটি পিএসসি এন্ডপয়েন্ট এবং আপনার পিংগুলো অসফল হবে।
ping -c 2 aiplatform.googleapis.com
  1. এবার পাইথন ব্যবহার করা যাক। আইপাইথন ইন্টারফেসটি চালু করতে ipython টাইপ করুন।
ipython

845ef4291429888a.png

  1. এখন নিচেরটি কপি করে পেস্ট করুন। এটি ক্লদ ওপাস ৪.৫-কে জিজ্ঞাসা করে, " একজন নতুন ব্যবহারকারীর জন্য রুটি তৈরির একটি ধাপে ধাপে রেসিপি দিন? " তারপর এর আউটপুট নিয়ে জেমিনি ৩ প্রো-তে পাঠায়, যা একটি সারাংশ তৈরি করে এবং একটি ইমেজ জেনারেট করে সেটি ভিএম-এ সেভ করে।
import os
import sys
import google.auth
from pathlib import Path
from google import genai
from google.genai import types
from anthropic import AnthropicVertex

# 1. Setup & Auth
print("--- Authenticating ---")
creds, project_id = google.auth.default()
LOCATION = "global"

# 2. Initialize Clients
print(f"--- Initializing Clients for Project: {project_id} ---")
google_client = genai.Client(vertexai=True, location=LOCATION, project=project_id)
claude_client = AnthropicVertex(region=LOCATION, project_id=project_id)

# 3. Define the Question
question = "Give me a step by step recipe to make a roti for a beginner?"
print(f"\n--- Asking Claude: {question} ---")

# 4. Get Claude's Research
msg = claude_client.messages.create(
    model="claude-opus-4-5@20251101",
    max_tokens=2048,
    messages=[{"role": "user", "content": question}]
)
claude_text = msg.content[0].text
print(f"✓ Claude Answered ({len(claude_text)} chars)")

# 5. Send to Gemini 3 for Image & Summary
print("\n--- Sending to Gemini 3 (Image + Text) ---")
gemini_prompt = f"""
I am providing you with a technical explanation generated by Claude Opus 4.5.
1. READ the text below.
2. GENERATE a concise, bulleted executive summary.
3. CREATE a high-quality, futuristic illustration for a tech blog header (16:9).

--- INPUT TEXT ---
{claude_text}
"""

response = google_client.models.generate_content(
    model="gemini-3-pro-image-preview",
    contents=gemini_prompt,
    config=types.GenerateContentConfig(
        response_modalities=['TEXT', 'IMAGE'],
        temperature=0.7
    )
)

# 6. Save and Display Results
print("\n--- Results ---")
for part in response.parts:
    if part.text:
        print(f"\n[SUMMARY]:\n{part.text.strip()[:500]}...\n(Summary truncated for brevity)")
    elif image := part.as_image():
        filename = "cookingroti.png"
        image.save(filename)
        print(f"\n✓ IMAGE SAVED to: {os.path.abspath(filename)}")
  1. চালানোর জন্য এবং টেক্সট ফলাফল দেখার জন্য দুইবার এন্টার চাপুন।
  2. ছবিটি দেখার জন্য আমাদের পাইথনে একটি ওয়েব সার্ভিস চালু করতে হবে, তাই আইপাইথন সেশনে নিম্নলিখিত কমান্ডটি চালান।
!python3 -m http.server 8080
  1. এখন ক্লাউড শেল-এর ওয়েব প্রিভিউ অপশনে গিয়ে পোর্ট ৮০৮০-তে প্রিভিউ নির্বাচন করুন।
  2. তৈরি হওয়া ছবিটি দেখতে cookingroti.png ফাইলটি নির্বাচন করুন। (নিচের নমুনাটি এআই দ্বারা তৈরি) bcf43fffede275cb.png
  3. ক্লাউড শেলে সেশন থেকে বের হতে Ctrl C চাপুন, তারপর exit টাইপ করে এন্টার চাপুন (তিনবার পুনরাবৃত্তি করুন) ক্লাউড শেল হোমে ফিরে যাওয়ার জন্য।

১১. অভিনন্দন

অভিনন্দন, আপনি পাবলিক এপিআই অ্যাড্রেস এবং ব্যক্তিগতভাবে Googleapis-এর জন্য প্রাইভেট সার্ভিস কানেক্ট এন্ডপয়েন্ট ব্যবহার করে Vertex-এ থাকা Anthropic Claude Opus 4.5Gemini 3 Pro- এর সাথে সফলভাবে সংযুক্ত হয়েছেন। এই কার্যকারিতাটি আপনার অন-প্রেম/অন্যান্য ক্লাউড পরিবেশে ব্যক্তিগত এপিআই সংযোগ প্রসারিত করতে পারে, যা (ইন্টারকানেক্ট, ক্রস-ক্লাউড ইন্টারকানেক্ট এবং ভিপিসি)-এর মাধ্যমে সংযুক্ত।

পরিষ্কার করা

gcloud compute instances delete anthro-vm --zone=us-east1-b --quiet

gcloud compute routers nats delete anthro-out-nat-gw --router=anthro-out-nat --region=us-east1 --quiet

gcloud compute routers delete anthro-out-nat --region=us-east1 --quiet

gcloud compute firewall-rules delete anthropic-net-allow-icmp anthropic-net-allow-ssh anthropic-net-allow-web --quiet

gcloud compute forwarding-rules delete pscanthrovertex --global --quiet

gcloud dns record-sets delete googleapis.com. --zone googleapis-private --type A --quiet

gcloud dns record-sets delete *.googleapis.com --zone googleapis-private --type CNAME --quiet

gcloud dns managed-zones delete googleapis-private --quiet

gcloud compute addresses delete anthro-ip --global --quiet

gcloud compute networks subnets delete vm-subnet --region=us-east1 --quiet

gcloud compute networks delete anthropic-net --quiet

পরবর্তী পদক্ষেপ / আরও জানুন

আপনি ভার্টেক্স এআই নেটওয়ার্কিং সম্পর্কে আরও পড়তে পারেন।

কোডল্যাব : প্রাইভেট সার্ভিস কানেক্ট এন্ডপয়েন্টের মাধ্যমে পাইথন এসডিকে ব্যবহার করে জেমিনি ৩ প্রো চ্যাট অ্যাক্সেস করুন

কোডল্যাব : ADK:The Foundation ব্যবহার করে এআই এজেন্ট তৈরি করা

আপনার পরবর্তী ল্যাব নিন

Google Cloud-এর সাথে আপনার অনুসন্ধান চালিয়ে যান, এবং Google Cloud Skills Boost-এর এই অন্যান্য ল্যাবগুলোও দেখে নিন: