इस पेज का अनुवाद Cloud Translation API से किया गया है.

सामान्य "Google अनुवाद" Python 3 Cloud Run (Docker) पर ऐप्लिकेशन

1. खास जानकारी

कोडलैब की इस सीरीज़ में, डेवलपर को अपने ऐप्लिकेशन को डिप्लॉय करने के अलग-अलग विकल्पों के बारे में जानकारी दी गई है. यह सीरीज़, डेवलपर के हिसाब से अपनी गति से सीखने और सीखने के लिए उपलब्ध ट्यूटोरियल के तौर पर उपलब्ध है. इस कोडलैब में, आपको Python के साथ Google Cloud Translation API का इस्तेमाल करने का तरीका पता चलेगा. साथ ही, इसे स्थानीय तौर पर चलाने या Cloud के सर्वरलेस कंप्यूट प्लैटफ़ॉर्म (App Engine, Cloud Functions या Cloud Run) पर डिप्लॉय करने का तरीका भी पता चलेगा. इस ट्यूटोरियल के रिपॉज़िटरी में मौजूद सैंपल ऐप्लिकेशन को, कॉन्फ़िगरेशन में सिर्फ़ छोटे बदलाव करके, कम से कम आठ अलग-अलग तरीकों से डिप्लॉय किया जा सकता है:

लोकल Flask सर्वर (Python 2)
लोकल Flask सर्वर (Python 3)
App Engine (Python 2)
App Engine (Python 3)
Cloud Functions (Python 3)
Cloud Run (Docker के ज़रिए Python 2)
Cloud Run (Docker के ज़रिए Python 3)
Cloud Run (Cloud Buildpacks के ज़रिए Python 3)

इस कोडलैब में, ऊपर दिए गए बोल्ड किए गए प्लैटफ़ॉर्म पर इस ऐप्लिकेशन को डिप्लॉय करने के बारे में बताया गया है.

आपको इनके बारे में जानकारी मिलेगी

Google Cloud API का इस्तेमाल करना. खास तौर पर, Cloud Translation API (ऐडवांस/v3)
किसी बुनियादी वेब ऐप्लिकेशन को स्थानीय तौर पर चलाएं या Cloud के बिना सर्वर वाले कंप्यूट प्लैटफ़ॉर्म पर डिप्लॉय करें

आपको इन चीज़ों की ज़रूरत होगी

Google Cloud प्रोजेक्ट, जिसमें चालू Cloud Billing खाता हो
स्थानीय तौर पर चलाने के लिए इंस्टॉल किया गया Flask या क्लाउड पर डिप्लॉयमेंट के लिए चालू किया गया Cloud Serverless Compute Platform
Python की बुनियादी स्किल
ऑपरेटिंग सिस्टम के बुनियादी कमांड के बारे में जानकारी

सर्वे

इस ट्यूटोरियल का इस्तेमाल कैसे किया जाएगा?

इसे पढ़ें और उसमें दिए गए अभ्यास पूरे करें

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Google Cloud की सेवाओं को इस्तेमाल करने के अपने अनुभव को क्या रेटिंग देंगे?

नौसिखिया

मध्यम

प्रवीण

2. सेटअप और ज़रूरी शर्तें

अपने हिसाब से एनवायरमेंट सेट अप करना

Google Cloud Console में साइन इन करें और नया प्रोजेक्ट बनाएं या किसी मौजूदा प्रोजेक्ट का फिर से इस्तेमाल करें. अगर आपके पास पहले से कोई Gmail या Google Workspace खाता नहीं है, तो आपको एक खाता बनाना होगा.

प्रोजेक्ट का नाम, इस प्रोजेक्ट में हिस्सा लेने वाले लोगों के लिए डिसप्ले नेम होता है. यह एक वर्ण स्ट्रिंग है, जिसका इस्तेमाल Google API नहीं करते. इसे किसी भी समय अपडेट किया जा सकता है.
प्रोजेक्ट आईडी, सभी Google Cloud प्रोजेक्ट में यूनीक होना चाहिए. साथ ही, इसे सेट करने के बाद बदला नहीं जा सकता. Cloud Console, अपने-आप एक यूनीक स्ट्रिंग जनरेट करता है. आम तौर पर, आपको यह जानने की ज़रूरत नहीं होती कि यह स्ट्रिंग क्या है. ज़्यादातर कोडलैब में, आपको प्रोजेक्ट आईडी का रेफ़रंस देना होगा. आम तौर पर, इसे PROJECT_ID के तौर पर पहचाना जाता है. इसलिए, अगर आपको यह पसंद नहीं है, तो कोई और स्ट्रिंग जनरेट करें या अपनी स्ट्रिंग आज़माकर देखें कि वह उपलब्ध है या नहीं. इसके बाद, प्रोजेक्ट बनाने के बाद इसे "फ़्रीज़" कर दिया जाता है.
तीसरी वैल्यू, प्रोजेक्ट नंबर है. इसका इस्तेमाल कुछ एपीआई करते हैं. दस्तावेज़ में इन तीनों वैल्यू के बारे में ज़्यादा जानें.

इसके बाद, आपको Cloud के संसाधनों/एपीआई का इस्तेमाल करने के लिए, Cloud Console में बिलिंग की सुविधा चालू करनी होगी. इस कोडलैब को चलाने में ज़्यादा खर्च नहीं आता. इस ट्यूटोरियल के बाद, आपसे कोई शुल्क न लिया जाए, इसके लिए संसाधनों को बंद करें. इसके लिए, कोडलैब के आखिर में दिए गए "क्लीन-अप" निर्देशों का पालन करें. Google Cloud के नए उपयोगकर्ता, 300 डॉलर के मुफ़्त ट्रायल वाले कार्यक्रम में शामिल हो सकते हैं.

3. Translation API चालू करना

Cloud API चालू करना

इस सेक्शन में, आपको Google API को सामान्य तौर पर चालू करने का तरीका पता चलेगा. हमारे सैंपल ऐप्लिकेशन के लिए, आपको Cloud Translation API, Cloud Run, और Cloud Artifact Registry चालू करना होगा.

शुरुआती जानकारी

आपके ऐप्लिकेशन में किसी भी Google API का इस्तेमाल करने के लिए, यह ज़रूरी है कि वे चालू हों. नीचे दिए गए उदाहरण में, Cloud Vision API को चालू करने के दो तरीके बताए गए हैं. किसी एक Cloud API को चालू करने का तरीका जानने के बाद, अन्य एपीआई भी चालू किए जा सकते हैं, क्योंकि दोनों की प्रोसेस एक जैसी होती है.

पहला विकल्प: Cloud Shell या अपने कमांड-लाइन इंटरफ़ेस से

Cloud Console से एपीआई चालू करना आम बात है. हालांकि, कुछ डेवलपर कमांड लाइन से सभी काम करना पसंद करते हैं. ऐसा करने के लिए, आपको किसी एपीआई का "सेवा का नाम" देखना होगा. यह यूआरएल जैसा दिखता है: SERVICE_NAME.googleapis.com. ये आपको इस्तेमाल किए जा सकने वाले प्रॉडक्ट के चार्ट में मिल सकते हैं. इसके अलावा, Google Discovery API की मदद से, प्रोग्राम के हिसाब से इनके लिए क्वेरी की जा सकती है.

इस जानकारी के साथ, Cloud Shell या gcloud कमांड-लाइन टूल इंस्टॉल किए गए अपने लोकल डेवलपमेंट एनवायरमेंट का इस्तेमाल करके, एपीआई को इस तरह चालू किया जा सकता है:

gcloud services enable SERVICE_NAME.googleapis.com

उदाहरण के लिए, यह कमांड Cloud Vision API को चालू करता है:

gcloud services enable vision.googleapis.com

यह निर्देश, App Engine को चालू करता है:

gcloud services enable appengine.googleapis.com

एक अनुरोध से कई एपीआई भी चालू किए जा सकते हैं. उदाहरण के लिए, यह कमांड लाइन Cloud Run, Cloud Artifact Registry, और Cloud Translation API को चालू करती है:

gcloud services enable artifactregistry.googleapis.com run.googleapis.com translate.googleapis.com

ध्यान दें: अगर इस निर्देश से गड़बड़ियां होती हैं, तो पक्का करें कि मौजूदा प्रोजेक्ट आईडी, आपके codelab प्रोजेक्ट आईडी से मेल खाता हो. Cloud Shell में इस्तेमाल किया जा रहा मौजूदा प्रोजेक्ट आईडी ढूंढने के लिए, नीचे दिए गए कमांड का इस्तेमाल करें:

gcloud config list

अगर प्रोजेक्ट आईडी सही नहीं है, तो सही प्रोजेक्ट आईडी बताने के लिए यह कमांड दें:

gcloud config set project <PROJECT_ID>

<PROJECT_ID> की जगह सही प्रोजेक्ट आईडी डालें.

दूसरा विकल्प: Cloud Console से

Vision API को एपीआई मैनेजर में भी चालू किया जा सकता है. Cloud Console में, एपीआई मैनेजर पर जाएं और लाइब्रेरी चुनें.

अगर आपको Cloud Vision API को चालू करना है, तो खोज बार में "vision" टाइप करें. इसके बाद, आपको खोज के नतीजों में वह सब दिखेगा जो आपके टाइप किए गए शब्द से मेल खाता है:

वह एपीआई चुनें जिसे आपको चालू करना है और चालू करें पर क्लिक करें:

लागत

Google के कई एपीआई बिना किसी शुल्क के इस्तेमाल किए जा सकते हैं. हालांकि, Google Cloud के प्रॉडक्ट और एपीआई का इस्तेमाल बिना शुल्क के नहीं किया जा सकता. Cloud API चालू करते समय, आपसे किसी चालू बिलिंग खाते का अनुरोध किया जा सकता है. हालांकि, यह ध्यान रखना ज़रूरी है कि Google Cloud के कुछ प्रॉडक्ट में "हमेशा मुफ़्त" टीयर (रोज़/महीने) की सुविधा होती है. बिलिंग शुल्क चुकाने के लिए, आपको इस टीयर से ज़्यादा खर्च करना होगा. ऐसा न करने पर, आपके क्रेडिट कार्ड (या तय किए गए बिलिंग इंस्ट्रूमेंट) से शुल्क नहीं लिया जाएगा.

उपयोगकर्ताओं को किसी भी एपीआई को चालू करने से पहले, उसकी कीमत की जानकारी देखनी चाहिए. खास तौर पर, यह देखना चाहिए कि उसमें कोई मुफ़्त टीयर है या नहीं. अगर है, तो वह क्या है. अगर आपको Cloud Vision API चालू करना है, तो आपको उसकी कीमत की जानकारी वाला पेज देखना होगा. Cloud Vision में बिना किसी शुल्क के इस्तेमाल करने के लिए कोटा तय है. जब तक आपके इस्तेमाल की कुल संख्या, हर महीने तय की गई सीमा के अंदर रहती है, तब तक आपसे कोई शुल्क नहीं लिया जाएगा.

Google के अलग-अलग एपीआई के लिए, कीमतें और बिना शुल्क वाले टीयर अलग-अलग होते हैं. उदाहरण:

Google Cloud/GCP — हर प्रॉडक्ट के लिए अलग-अलग तरीके से बिलिंग की जाती है. आम तौर पर, हर vCPU साइकल, स्टोरेज कंज्यूमर, मेमोरी के इस्तेमाल या हर इस्तेमाल के हिसाब से पैसे चुकाए जाते हैं. बिना शुल्क वाले टीयर की जानकारी ऊपर दी गई है.
Google Maps — इसमें एपीआई का एक सुइट होता है. साथ ही, यह उपयोगकर्ताओं को हर महीने 200 डॉलर का मुफ़्त क्रेडिट देता है.
Google Workspace (पहले इसे G Suite कहा जाता था) के एपीआई — Workspace की सदस्यता के लिए हर महीने लिया जाने वाला शुल्क, कुछ सीमाओं तक एपीआई का मुफ़्त इस्तेमाल करने की सुविधा देता है. इसलिए, Gmail, Google Drive, Calendar, Docs, Sheets, और Slides के एपीआई का इस्तेमाल करने के लिए, सीधे तौर पर बिलिंग नहीं की जाती.

Google के अलग-अलग प्रॉडक्ट के लिए अलग-अलग तरीके से बिलिंग की जाती है. इसलिए, इस जानकारी के लिए अपने एपीआई के दस्तावेज़ का रेफ़रंस ज़रूर लें.

खास जानकारी

अब जब आपको Google के एपीआई को सामान्य तौर पर चालू करने का तरीका पता है, तो एपीआई मैनेजर पर जाएं और Cloud Translation API, Cloud Run, और Cloud Artifact Registry को चालू करें. ऐसा तब करें, जब आपने पहले से ऐसा न किया हो. आपने पहले विकल्प को चालू किया है, क्योंकि हमारा ऐप्लिकेशन इसका इस्तेमाल करता है. आपको इस को चालू करना होगा, क्योंकि आपकी Cloud Run सेवा शुरू करने के लिए, डिप्लॉय होने से पहले हमारी कंटेनर इमेज यहां सेव की जाती हैं. अगर आपको gcloud टूल की मदद से सभी सुविधाएं चालू करनी हैं, तो अपने टर्मिनल से यह निर्देश दें:

gcloud services enable artifactregistry.googleapis.com run.googleapis.com translate.googleapis.com

"हमेशा मुफ़्त" टीयर की खास जानकारी वाले पेज पर, हर महीने के कोटे की जानकारी नहीं दी गई है. हालांकि, Translation API के शुल्क वाले पेज पर बताया गया है कि सभी उपयोगकर्ताओं को हर महीने अनुवाद किए गए वर्णों की तय संख्या मिलती है. अगर आपका ट्रैफ़िक इस थ्रेशोल्ड से कम है, तो आपको एपीआई से कोई शुल्क नहीं देना होगा. अगर Google Cloud से जुड़ा कोई अन्य शुल्क है, तो इसकी जानकारी "साफ़ करें" सेक्शन में दी जाएगी.

4. ऐप्लिकेशन का सैंपल कोड पाना

रिपो में कोड को स्थानीय तौर पर या Cloud Shell में git clone कमांड का इस्तेमाल करके क्लोन करें. इसके अलावा, नीचे दिए गए स्क्रीनशॉट में दिखाए गए ग्रीन कोड बटन से ZIP फ़ाइल डाउनलोड करें:

अब आपके पास सब कुछ है. इस ट्यूटोरियल को करने के लिए, फ़ोल्डर की पूरी कॉपी बनाएं, क्योंकि इसमें फ़ाइलों को मिटाना या उनमें बदलाव करना पड़ सकता है. अगर आपको किसी दूसरे डिप्लॉयमेंट की ज़रूरत है, तो ओरिजनल को कॉपी करके फिर से शुरू किया जा सकता है. इससे आपको उसे फिर से क्लोन या डाउनलोड नहीं करना पड़ेगा.

5. सैंपल ऐप्लिकेशन का टूर

सैंपल ऐप्लिकेशन, Google Translate का एक आसान वर्शन है. इसमें उपयोगकर्ताओं को अंग्रेज़ी में टेक्स्ट डालने के लिए कहा जाता है और उस टेक्स्ट का स्पैनिश में अनुवाद दिखाया जाता है. अब main.py फ़ाइल खोलें, ताकि हम देख सकें कि यह कैसे काम करती है. लाइसेंस से जुड़ी टिप्पणी वाली लाइनों को हटाकर, यह सबसे ऊपर और सबसे नीचे इस तरह दिखता है:

from flask import Flask, render_template, request
import google.auth
from google.cloud import translate

app = Flask(__name__)
_, PROJECT_ID = google.auth.default()
TRANSLATE = translate.TranslationServiceClient()
PARENT = 'projects/{}'.format(PROJECT_ID)
SOURCE, TARGET = ('en', 'English'), ('es', 'Spanish')

# . . . [translate() function definition] . . .

if __name__ == '__main__':
    import os
    app.run(debug=True, threaded=True, host='0.0.0.0',
            port=int(os.environ.get('PORT', 8080)))

इंपोर्ट करने पर, Flask की सुविधा, google.auth मॉड्यूल, और Cloud Translation API क्लाइंट लाइब्रेरी मिलती है.
ग्लोबल वैरिएबल, Flask ऐप्लिकेशन, Cloud प्रोजेक्ट आईडी, Translation API क्लाइंट, Translation API कॉल के लिए पैरंट "लोकेशन पाथ", और सोर्स और टारगेट भाषाओं को दिखाते हैं. इस मामले में, ये वैल्यू अंग्रेज़ी (en) और स्पैनिश (es) हैं. हालांकि, इन वैल्यू को Cloud Translation API के साथ काम करने वाली अन्य भाषाओं के कोड में बदला जा सकता है.
सबसे नीचे मौजूद बड़े if ब्लॉक का इस्तेमाल, इस ऐप्लिकेशन को स्थानीय तौर पर चलाने के ट्यूटोरियल में किया जाता है. यह हमारे ऐप्लिकेशन को दिखाने के लिए, Flask डेवलपमेंट सर्वर का इस्तेमाल करता है. यह सेक्शन, Cloud Run डिप्लॉयमेंट ट्यूटोरियल के लिए भी यहां मौजूद है. ऐसा तब होता है, जब वेब सर्वर को कंटेनर में बंडल नहीं किया जाता. आपसे कंटेनर में सर्वर को बंडल करने के लिए कहा जाता है. हालांकि, अगर आपने इस बात को अनदेखा किया, तो ऐप्लिकेशन कोड, Flask डेवलपमेंट सर्वर का इस्तेमाल करेगा. (यह App Engine या Cloud Functions से जुड़ी कोई समस्या नहीं है, क्योंकि ये सोर्स पर आधारित प्लैटफ़ॉर्म हैं. इसका मतलब है कि Google Cloud, डिफ़ॉल्ट वेब सर्वर उपलब्ध कराता है और उसे चलाता है.)

आखिर में, main.py के बीच में ऐप्लिकेशन का मुख्य हिस्सा, translate() फ़ंक्शन है:

@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
def translate(gcf_request=None):
    """
    main handler - show form and possibly previous translation
    """

    # Flask Request object passed in for Cloud Functions
    # (use gcf_request for GCF but flask.request otherwise)
    local_request = gcf_request if gcf_request else request

    # reset all variables (GET)
    text = translated = None

    # if there is data to process (POST)
    if local_request.method == 'POST':
        text = local_request.form['text']
        data = {
            'contents': [text],
            'parent': PARENT,
            'target_language_code': TARGET[0],
        }
        # handle older call for backwards-compatibility
        try:
            rsp = TRANSLATE.translate_text(request=data)
        except TypeError:
            rsp = TRANSLATE.translate_text(**data)
        translated = rsp.translations[0].translated_text

    # create context & render template
    context = {
        'orig':  {'text': text, 'lc': SOURCE},
        'trans': {'text': translated, 'lc': TARGET},
    }
    return render_template('index.html', **context)

प्राइमरी फ़ंक्शन, उपयोगकर्ता का इनपुट लेता है और Translation API को कॉल करके, ज़्यादा काम करता है. चलिए, इस बारे में ज़्यादा जानते हैं:

देखें कि local_request वैरिएबल का इस्तेमाल करके, Cloud Functions से अनुरोध आ रहे हैं या नहीं. Cloud Functions, अपना Flask अनुरोध ऑब्जेक्ट भेजता है. वहीं, अन्य सभी (स्थानीय तौर पर चलने वाले या App Engine या Cloud Run पर डिप्लॉय किए गए) को सीधे Flask से अनुरोध ऑब्जेक्ट मिलेगा.
फ़ॉर्म के लिए बुनियादी वैरिएबल रीसेट करें. यह मुख्य रूप से जीईटी अनुरोधों के लिए है, क्योंकि पोस्ट अनुरोधों में ऐसा डेटा होगा जो इनकी जगह ले लेगा.
अगर यह POST है, तो अनुवाद करने के लिए टेक्स्ट लें और एपीआई मेटाडेटा की ज़रूरी शर्तों को दिखाने वाला JSON स्ट्रक्चर बनाएं. इसके बाद, एपीआई को कॉल करें. अगर उपयोगकर्ता किसी पुरानी लाइब्रेरी का इस्तेमाल कर रहा है, तो एपीआई के पिछले वर्शन का इस्तेमाल करें.
भले ही, असल नतीजों (POST) या बिना डेटा (GET) को टेंप्लेट कॉन्टेक्स्ट में फ़ॉर्मैट करें और रेंडर करें.

ऐप्लिकेशन का विज़ुअल हिस्सा, टेंप्लेट index.html फ़ाइल में होता है. इसमें पहले अनुवाद किए गए नतीजे दिखते हैं. अगर कोई नतीजा नहीं है, तो यह खाली दिखता है. इसके बाद, अनुवाद के लिए कुछ लिखने के लिए कहा जाता है:

<!doctype html>
<html><head><title>My Google Translate 1990s</title><body>
<h2>My Google Translate (1990s edition)</h2>

{% if trans['text'] %}
    <h4>Previous translation</h4>
    <li><b>Original</b>:   {{ orig['text'] }}  (<i>{{ orig['lc'][0] }}</i>)</li>
    <li><b>Translated</b>: {{ trans['text'] }} (<i>{{ trans['lc'][0] }}</i>)</li>
{% endif %}

<h4>Enter <i>{{ orig['lc'][1] }}</i> text to translate to <i>{{ trans['lc'][1] }}</i>:</h4>
<form method="POST"><input name="text"><input type="submit"></form>
</body></html>

6. Python 3 इमेज बनाने के लिए Docker सेट करना

अब Dockerfile फ़ाइल खोलें. लाइसेंस की जानकारी के बिना, यह फ़ाइल कुछ इस तरह दिखती है:

#FROM python:3-slim
FROM python:2-slim
WORKDIR /app
COPY . .
RUN pip install -r requirements.txt
ENTRYPOINT ["python", "main.py"]

जैसा कि आप देख सकते हैं, यह डिफ़ॉल्ट रूप से Python 2 के लिए सेट अप है. इसलिए, FROM लाइन में बदलाव करके, इसे python:2-slim से python:3-slim पर सेट करें या सबसे ऊपर मौजूद लाइन से कम्यूट हटाएं और पुरानी FROM लाइन मिटाएं. बदलाव करने के बाद, Dockerfile कुछ ऐसा दिखेगा:

FROM python:3-slim
WORKDIR /app
COPY . .
RUN pip install -r requirements.txt
ENTRYPOINT ["python", "main.py"]

7. सेवा को डिप्लॉय करना

अब आपके पास Cloud Run पर अनुवाद सेवा को डिप्लॉय करने का विकल्प है. इसके लिए, यह कमांड चलाएं:

gcloud run deploy translate --source . --allow-unauthenticated --platform managed

आउटपुट कुछ ऐसा दिखेगा. साथ ही, अगले चरणों के लिए कुछ प्रॉम्प्ट भी दिखेंगे:

$ gcloud run deploy translate --source . --allow-unauthenticated --platform managed
Please specify a region:
 [1] asia-east1
 [2] asia-east2
. . . (other regions) . . .
 [28] us-west4
 [29] cancel
Please enter your numeric choice:  REGION_CHOICE

To make this the default region, run `gcloud config set run/region REGION`.

Deploying from source requires an Artifact Registry repository to
store build artifacts. A repository named [cloud-run-source-deploy] in
 region [REGION] will be created.

Do you want to continue (Y/n)?

This command is equivalent to running "gcloud builds submit --pack image=[IMAGE] ." and "gcloud run deploy translate --image [IMAGE]"

Building . . . and deploying container to Cloud Run service [translate] in project [PROJECT_ID] region [REGION]
✓ Building and deploying... Done.
  ✓ Creating Container Repository...
  ✓ Uploading sources...
  ✓ Building Container... Logs are available at [https://console.cloud.google.com/cloud-build/builds/60e1b
  9bb-b991-4b4e-8d8a-HASH?project=PROJECT_NUMBER].
  ✓ Creating Revision...
  ✓ Routing traffic...
  ✓ Setting IAM Policy...
Done.
Service [translate] revision [translate-00001-xyz] has been deployed and is serving 100 percent of traffic.
Service URL: https://SVC_NAME-HASH-REG_ABBR.a.run.app

अब आपका ऐप्लिकेशन दुनिया भर में उपलब्ध है. इसे डिप्लॉयमेंट आउटपुट में दिखाए गए यूआरएल पर जाकर ऐक्सेस किया जा सकता है. इस यूआरएल में आपका प्रोजेक्ट आईडी शामिल होता है:

इसे काम करते हुए देखने के लिए, कुछ अनुवाद करें!

8. नतीजा

बधाई हो! आपने Cloud Translation API को चालू करने, ज़रूरी क्रेडेंशियल पाने, और Python 3 Cloud Run पर एक आसान वेब ऐप्लिकेशन को डिप्लॉय करने का तरीका जाना!

व्यवस्थित करें

Cloud Translation API की मदद से, हर महीने बिना किसी शुल्क के तय संख्या में वर्णों का अनुवाद किया जा सकता है. App Engine के लिए भी मुफ़्त कोटा उपलब्ध है. यह बात Cloud Functions और Cloud Run के लिए भी लागू होती है. इनमें से किसी भी सीमा को पार करने पर, आपसे शुल्क लिया जाएगा. अगर आपको अगले कोडलैब पर जाना है, तो आपको अपना ऐप्लिकेशन बंद करने की ज़रूरत नहीं है.

हालांकि, अगर आप अगले ट्यूटोरियल पर जाने के लिए तैयार नहीं हैं या आपको लगता है कि इंटरनेट पर आपके हाल ही में डिप्लॉय किए गए ऐप्लिकेशन का पता चल सकता है, तो शुल्क से बचने के लिए अपना App Engine ऐप्लिकेशन बंद करें, अपना Cloud फ़ंक्शन मिटाएं या अपनी Cloud Run सेवा बंद करें. जब आप अगले कोडलैब पर जाने के लिए तैयार हों, तो इसे फिर से चालू किया जा सकता है. दूसरी ओर, अगर आपको इस ऐप्लिकेशन या अन्य कोडलैब का इस्तेमाल नहीं करना है और आपको सब कुछ पूरी तरह से मिटाना है, तो अपना प्रोजेक्ट बंद करें.

साथ ही, Google Cloud के सर्वरलेस कंप्यूट प्लैटफ़ॉर्म पर डिप्लॉय करने पर, बिल्ड और स्टोरेज के लिए थोड़ी सी कीमत चुकानी पड़ती है. Cloud Build और Cloud Storage, दोनों के लिए मुफ़्त में इस्तेमाल किए जा सकने वाले स्टोरेज का कोटा अलग-अलग होता है. ज़्यादा पारदर्शिता के लिए, Cloud Build आपके ऐप्लिकेशन की इमेज बनाता है. इसके बाद, उसे Cloud Container Registry या इसके बाद के वर्शन Artifact Registry में से किसी एक में सेव किया जाता है. उस इमेज को सेव करने पर, उस कोटे का कुछ हिस्सा खर्च हो जाता है. साथ ही, उस इमेज को सेवा में ट्रांसफ़र करने पर, नेटवर्क से बाहर भेजे जाने वाले डेटा की वजह से भी कोटा खर्च होता है. हालांकि, हो सकता है कि आप किसी ऐसे इलाके में हों जहां यह मुफ़्त टीयर उपलब्ध न हो. इसलिए, संभावित खर्च को कम करने के लिए, अपने स्टोरेज के इस्तेमाल पर नज़र रखें.

9. अन्य संसाधन

नीचे दिए गए सेक्शन में, आपको पढ़ने के लिए और भी कॉन्टेंट मिल सकता है. साथ ही, इस ट्यूटोरियल से मिली जानकारी को बेहतर बनाने के लिए, सुझाई गई गतिविधियां भी मिल सकती हैं.

अतिरिक्त स्टडी

अब आपके पास Translation API का कुछ अनुभव है. अपनी स्किल को और बेहतर बनाने के लिए, कुछ और एक्सरसाइज़ करते हैं. लर्निंग पाथ जारी रखने के लिए, हमारे सैंपल ऐप्लिकेशन में बदलाव करके ये काम करें:

स्थानीय तौर पर चलाने या Google Cloud के सर्वरलेस कंप्यूट प्लैटफ़ॉर्म पर डिप्लॉय करने के लिए, इस कोडलैब के सभी अन्य वर्शन पूरे करें. ज़्यादा जानकारी के लिए, रिपो README देखें.
किसी दूसरी प्रोग्रामिंग भाषा का इस्तेमाल करके, यह ट्यूटोरियल पूरा करें.
इस ऐप्लिकेशन को अलग-अलग सोर्स या टारगेट भाषाओं के साथ काम करने के लिए बदलें.
टेक्स्ट को एक से ज़्यादा भाषाओं में अनुवाद करने के लिए, इस ऐप्लिकेशन को अपग्रेड करें. साथ ही, टारगेट की गई उन भाषाओं का एक ड्रॉप-डाउन मेन्यू बनाने के लिए टेंप्लेट फ़ाइल में बदलाव करें जिनमें अनुवाद किया जा सकता है.

ज़्यादा जानें

Google App Engine

Google Cloud Functions

Google Cloud Run

Google Cloud Buildpacks, Container Registry, Artifact Registry

Google Cloud Translation और Google ML Kit

Google Cloud के अन्य प्रॉडक्ट/पेज

Python और Flask

Flask

लाइसेंस

इस ट्यूटोरियल के लिए, Creative Commons Attribution 2.0 जनरल लाइसेंस का इस्तेमाल किया गया है. वहीं, इस रिपॉज़िटरी के सोर्स कोड के लिए Apache 2 लाइसेंस का इस्तेमाल किया गया है.