1. शुरू करने से पहले
इस कोडलैब में, आपको Google Cloud के Vertex AI Agent Builder की मदद से, एआई एजेंट बनाने का तरीका बताया जाएगा. इसे अपनी सुविधा के हिसाब से पूरा किया जा सकता है. हर चरण में, Agent Builder की किसी खास सुविधा को हाइलाइट किया जाएगा और उसके मकसद के बारे में बताया जाएगा.
ज़रूरी शर्तें
- Google Cloud पर जनरेटिव एआई के बारे में बुनियादी जानकारी
- एआई एजेंट के कॉन्सेप्ट की बुनियादी जानकारी
- Gemini CodeAssist की बुनियादी जानकारी (ज़रूरी नहीं)
आपको क्या सीखने को मिलेगा
- Vertex AI Agent Builder का इस्तेमाल करके, सामान्य एआई एजेंट बनाने का तरीका
- डेटास्टोर अटैच करके, बनाए गए एजेंट को ग्राउंड करने का तरीका
- अपनी वेबसाइट में एआई एजेंट को इंटिग्रेट करने का तरीका(ज़रूरी नहीं)
आपको इन चीज़ों की ज़रूरत होगी
- जिज्ञासु मन
- काम करने वाला कंप्यूटर और भरोसेमंद वाई-फ़ाई
- बिलिंग की सुविधा वाला Google Cloud प्रोजेक्ट.
ध्यान दें: अगर आपके पास अब तक कोई Google Cloud प्रोजेक्ट नहीं है, तो इन निर्देशों का पालन करके एक प्रोजेक्ट बनाया जा सकता है. Google Cloud के फ़्री टियर में मिलने वाली सेवाओं के बारे में भी जानें.
2. अपना पहला एआई एजेंट डिज़ाइन करना
अब आपके पास अपना एआई एजेंट बनाने का विकल्प है. हालांकि, डेवलपमेंट शुरू करने से पहले, यह ज़रूरी है कि आपके एजेंट का मकसद साफ़ तौर पर तय हो. खुद से ये मुख्य सवाल पूछें:
- इससे कौनसी समस्या हल होगी? क्या यह टास्क अपने-आप पूरे करेगा, जानकारी देगा, मनोरंजन करेगा या क्रिएटिव एक्सप्लोरेशन में मदद करेगा?
- इसके मुख्य काम क्या हैं? क्या यह टास्क पूरे करेगा या टास्क सौंपेगा? क्या यह टेक्स्ट जनरेट करेगा या अलग-अलग मीडिया का कॉम्बिनेशन जनरेट करेगा?
- इसकी सीमाएं क्या हैं? क्या यह सभी काम अपने-आप कर पाएगा?
- उसकी पर्सनैलिटी या व्यक्तित्व कैसा होना चाहिए? क्या यह औपचारिक, अनौपचारिक, मज़ेदार, मददगार या जानकारी देने वाला होगा?
- सक्सेस मेट्रिक क्या होती हैं? एजेंट की परफ़ॉर्मेंस का आकलन कैसे किया जाएगा?
इस प्रोसेस को तेज़ करने के लिए, यहां उन सवालों के जवाब दिए गए हैं जो आपको आज ट्रैवल एजेंट के लिए बनाने हैं:
- इससे कौनसी समस्या हल होगी?
- यात्रा की योजना बनाने में काफ़ी समय लग सकता है और यह मुश्किल भी हो सकता है. यह ट्रैवल एजेंट, लोगों को यात्रा की जगहों के बारे में जानकारी देगा, यात्रा की योजना बनाने में मदद करेगा, और फ़्लाइट और होटल बुक करने में मदद करेगा.
- इसके मुख्य काम क्या हैं?
- एजेंट को ये काम करने चाहिए
- मंज़िलों के बारे में सवालों के जवाब देना, जैसे कि वीज़ा की ज़रूरी शर्तें
- ऐसी यात्रा की योजनाएं बनाएं जो लोगों के शेड्यूल और लक्ष्यों के हिसाब से हों
- फ़्लाइट और होटल बुक करना
- इसकी सीमाएं क्या हैं?
- ऐसा हो सकता है कि एजेंट डिफ़ॉल्ट रूप से, मुश्किल सवालों के जवाब न दे पाए
- एजेंट, विज़ुअल इमेज जनरेट नहीं कर पाएगा
- एजेंट की जानकारी, मॉडल पर आधारित होगी
- उसकी पर्सनैलिटी या व्यक्तित्व कैसा होना चाहिए?
- इस एजेंट को यात्रा के बारे में जानकारी होनी चाहिए. साथ ही, उसे यात्रा के बारे में मदद करने और उत्साह दिखाने में दिलचस्पी होनी चाहिए. इसमें जानकारी को साफ़ तौर पर और कम शब्दों में बताने की क्षमता होनी चाहिए.
- सक्सेस मेट्रिक क्या होती हैं?
- इस एजेंट की सफलता का आकलन इस आधार पर किया जा सकता है कि उपयोगकर्ता, इसकी दी गई सलाह (एक्सप्लोर करना, प्लान करना, बुकिंग करना) से कितने संतुष्ट हैं
3. Vertex AI Agent Builder की मदद से एआई एजेंट बनाना
Vertex AI Agent Builder की मदद से, एआई एजेंट को कुछ ही चरणों में बनाया जा सकता है.
पहला चरण:
- Vertex AI Agent Builder पर जाएं.
- आपको स्वागत पेज दिखेगा.
- जारी रखें और एपीआई चालू करें बटन पर क्लिक करें.
दूसरा चरण:
- आपको ऐप्लिकेशन बनाने वाले पेज पर रीडायरेक्ट कर दिया जाएगा.
- नया ऐप्लिकेशन बनाएं बटन पर क्लिक करें.
तीसरा चरण:
- बातचीत करने वाला एजेंट चुनें और बनाएं पर क्लिक करें
ध्यान दें:
- बनाएं पर क्लिक करने के बाद, Dialogflow Conversational Agents का एक नया टैब खुलेगा.
- अगर आपसे Google Cloud प्रोजेक्ट चुनने के लिए कहा जाता है, तो कृपया वह Google Cloud प्रोजेक्ट चुनें जो आपके सही Gmail खाते से जुड़ा हो.
- अगर इस लैब को नए खाते में किया जा रहा है, तो आपको Dialogflow API चालू करने के लिए कहा जाएगा. इसे चालू करने के लिए, एपीआई चालू करें पर क्लिक करें.
- अगर बटन पर क्लिक करने से काम नहीं बनता है, तो सीधे एपीआई पेज पर जाकर, इसे मैन्युअल तरीके से चालू किया जा सकता है.
- Diaglogflow का नया पेज खुलने पर, Create Agent पर क्लिक करें
- अब आपको एजेंट बनाने के कुछ विकल्प दिखेंगे. इनमें से खुद बनाएं विकल्प चुनें.
चौथा चरण:
- कोई डिसप्ले नेम चुनें. उदाहरण के लिए, Travel Buddy
- क्षेत्र के तौर पर, लोकेशन के लिए ग्लोबल (ग्लोबल सर्वर, अमेरिका में डेटा-ऐट-रेस्ट) चुनें
- अन्य कॉन्फ़िगरेशन को डिफ़ॉल्ट के तौर पर बनाए रखें
- बनाएं बटन पर क्लिक करें
पांचवां चरण:
- कोई प्लेबुक का नाम चुनें. जैसे, जानकारी देने वाला एजेंट
- कोई लक्ष्य जोड़ें. जैसे, यात्रा से जुड़ी क्वेरी के जवाब देने में ग्राहकों की मदद करना
- निर्देश तय करें.उदाहरण के लिए - उपयोगकर्ताओं का अभिवादन करें. इसके बाद, पूछें कि आज उनकी किस तरह मदद की जा सकती है
- सभी बदलावों को फ़ाइनल करने के बाद, सेव करें पर क्लिक करें
छठा चरण:
- सिम्युलेटर टॉगल करें आइकॉन
पर क्लिक करें - आपने जो एजेंट बनाया है उसे चुनें. उदाहरण के लिए, जानकारी देने वाला एजेंट
- अपने एजेंट के लिए, जनरेटिव एआई का कोई मॉडल चुनें. उदाहरण के लिए, gemini-1.5-flash
- अपने एजेंट से बातचीत करके उसकी जांच करें. इसके लिए, "उपयोगकर्ता का इनपुट डालें" टेक्स्ट बॉक्स में कुछ टाइप करें
बधाई हो! आपने Vertex AI Agent Builder का इस्तेमाल करके, एआई एजेंट बना लिया है.
4. एजेंट से डेटा स्टोर अटैच करना
अपने एजेंट से वकांडा जाने के बारे में पूछें. उदाहरण के लिए, "वकांडा पहुंचने का सबसे अच्छा तरीका क्या है?" आपको इस तरह का जवाब मिलेगा:
यह जानकारी सही है. हालांकि, "मैं जानकारी नहीं दे सकता" कहकर बातचीत खत्म करने के बजाय, अगर एजेंट मिलती-जुलती जगहों के बारे में सुझाव दे, तो उपयोगकर्ता को ज़्यादा मदद मिलेगी. इस तरीके से, उपयोगकर्ता एजेंट के ज़रिए यात्रा बुक कर सकते हैं.
एजेंट को मिलती-जुलती जगहों के सुझाव देने के लिए, डेटा स्टोर के ज़रिए एजेंट को ज़्यादा जानकारी दी जा सकती है. यह एजेंट के लिए एक अतिरिक्त नॉलेज बेस के तौर पर काम करता है. अगर एजेंट, अपनी बिल्ट-इन जानकारी के आधार पर उपयोगकर्ता के सवालों के जवाब नहीं दे पाता है, तो वह इस नॉलेज बेस का इस्तेमाल कर सकता है.
ध्यान दें: अगर आपको सिम्युलेटर बंद करना है, तो सिम्युलेटर टॉगल आइकॉन पर फिर से क्लिक करें
डेटास्टोर बनाना आसान है. इसके लिए, एजेंट की बुनियादी जानकारी वाले पेज पर सबसे नीचे मौजूद, + डेटा स्टोर बटन पर क्लिक करें.
यह जानकारी भरें:
- टूल का नाम: वैकल्पिक जगह
- टाइप: डेटा स्टोर
- ब्यौरा: अगर उपयोगकर्ता के अनुरोध में ऐसी जगह की जानकारी शामिल है जो मौजूद नहीं है, तो इस टूल का इस्तेमाल करें
बदलाव करने के बाद, सेव करें पर क्लिक करें.
इससे एजेंट के लिए एक डेटास्टोर टूल बनता है, ताकि वह डेटास्टोर से कम्यूनिकेट कर सके. हालांकि, आपको अब भी एक ऐसा डेटास्टोर बनाना होगा जिसमें जानकारी मौजूद हो. इसके लिए, डेटा स्टोर जोड़ें और डेटा स्टोर बनाएं पर क्लिक करें.
नया डेटा स्टोर बनाएं पर क्लिक करने के बाद, आपको Vertex AI Agent Builder पेज पर रीडायरेक्ट कर दिया जाएगा. यह पेज इस तरह दिखेगा
Cloud Storage का विकल्प चुनें
यह चरण पूरा होने के बाद,
- फ़ाइल पर क्लिक करें. यह बहुत ज़रूरी है. ऐसा न करने पर, इंपोर्ट नहीं हो पाएगा
- type ai-workshops/agents/data/wakanda.txt
- जारी रखें पर क्लिक करें
अगर आपको इस बारे में ज़्यादा जानना है, तो यहां दी गई टेक्स्ट फ़ाइल का कॉन्टेंट देखें:
Places that are similar to Wakanda
- Oribi Gorge in South Africa: The rock formations here are reminiscent of the Warrior Falls in Wakanda.
- Iguazu Falls: Located on the border of Argentina and Brazil, these massive waterfalls were a major inspiration for the Warrior Falls.
- Immerse yourself in Wakandan culture: Read the Black Panther comics, watch the movies, and explore online resources to learn more about Wakandan culture, language, and technology.
- Visit a Disney theme park: While there isn't a dedicated Wakanda land yet, you might be able to meet Black Panther at Disneyland or on a Marvel Day at Sea Disney cruise.
अगले पेज पर, अपने डेटास्टोर का नाम डालें.उदाहरण के लिए, Wakanda Alternative. इसके बाद, बनाएं पर क्लिक करें.
आखिरी चरण के तौर पर, अभी बनाए गए डेटा सोर्स को चुनें और बनाएं पर क्लिक करें. अपने डेटा स्टोर के इंपोर्ट की प्रोग्रेस देखने के लिए,अपने डेटा स्टोर** पर क्लिक करें.**
ध्यान दें: इंपोर्ट करने की प्रोसेस पूरी होने में कुछ समय लगेगा. इस दौरान, Vertex AI एजेंट के लिए उपलब्ध डेटा स्टोर के अन्य विकल्पों के बारे में यहां जानें
अगर सब कुछ ठीक रहा, तो अपने Dialogflow टैब पर वापस जाएं और रीफ़्रेश करें पर क्लिक करें. आपको उपलब्ध डेटा स्टोर पेज पर बनाया गया डेटास्टोर दिखेगा.
एजेंट को गलत जानकारी देने से रोकने के लिए, अपने डेटा स्टोर के ग्राउंडिंग कॉन्फ़िगरेशन में, सेटिंग को बहुत कम पर सेट करें. इससे एजेंट पर, मनगढ़ंत जानकारी देने से जुड़ी पाबंदियां लागू होंगी. फ़िलहाल, इसे डिफ़ॉल्ट पर रखें. हालांकि, इसे किसी भी समय अलग-अलग सेटिंग के साथ एक्सप्लोर किया जा सकता है.
अब जोड़े गए डेटा स्टोर को चुनें. इसके बाद, पुष्टि करें पर क्लिक करें. इसके बाद, सेव करें पर क्लिक करें.
अब वापस अपने एजेंट की बुनियादी जानकारी वाले पेज पर जाएं. प्लेबुक कॉन्फ़िगरेशन के सबसे नीचे, आपको दिखेगा कि नया डेटा स्टोर(जैसे, दूसरी जगह) इस्तेमाल के लिए उपलब्ध होगा. डेटा स्टोर (जैसे, दूसरी जगह) को चुनें और पेज के सबसे ऊपर मौजूद 'सेव करें' बटन पर क्लिक करें.
आप इनाम पाने के बिलकुल करीब हैं! आखिरी चरण में, एजेंट के निर्देशों में "दूसरी जगह की जानकारी" टूल को शामिल करें. एजेंट के निर्देशों में यह लाइन जोड़ें: - अगर उपयोगकर्ता के अनुरोध में ऐसी जगह का नाम शामिल है जो मौजूद नहीं है, तो ${TOOL: Alternative Location} का इस्तेमाल करें. इसके बाद, सेव करें पर क्लिक करें.
अब हम तैयार हैं. आइए, टॉगल सिम्युलेटर को फिर से खोलें और वही सवाल पूछें (जैसे, वकांडा पहुंचने का सबसे अच्छा तरीका क्या है?)
बधाई हो! आपका एजेंट अब टेक्स्ट फ़ाइल में दी गई जानकारी का इस्तेमाल करके, जगहों के सुझाव दे रहा है.
बस इतना ही. हमने अपना एजेंट बिल्डर एआई एजेंट बना लिया है. अगर आपको बेहतर अनुभव के लिए, अपने एजेंट को पसंद के मुताबिक बनाने के बारे में ज़्यादा जानना है, तो कृपया यहां दी गई अन्य गतिविधियां देखें.
5. अन्य गतिविधियां - अपने एआई एजेंट को लाइव करें
पिछले चरणों में, आपने एक एआई एजेंट बनाया है और उसे काम के रेफ़रंस डेटा के साथ जोड़ा है. यहां आपको यह अहम जानकारी मिलेगी कि इस एजेंट को अपनी वेबसाइट में कैसे एम्बेड किया जाए, ताकि वेबसाइट पर आने वाले लोग रीयल-टाइम में इससे इंटरैक्ट कर सकें.
अपने एजेंट को दिखाने के कई तरीके हैं. इसे एक्सपोर्ट किया जा सकता है या सीधे तौर पर पब्लिश किया जा सकता है. संभावित विकल्पों के बारे में जानने के लिए, दस्तावेज़ देखें.
Dialogflow टैब में सबसे ऊपर दाएं कोने में मौजूद, ओवरफ़्लो मेन्यू पर क्लिक करें. इसके बाद, एजेंट पब्लिश करें पर क्लिक करें
सभी कॉन्फ़िगरेशन को डिफ़ॉल्ट के तौर पर रखें. इसके बाद, बिना पुष्टि किए एपीआई को चालू करें पर क्लिक करें.
ध्यान दें: बिना पुष्टि किए एपीआई को चालू करने की सुविधा, सिर्फ़ डेमो के लिए है. हमारा सुझाव है कि इस कॉन्फ़िगरेशन का इस्तेमाल प्रोडक्शन वर्कलोड के लिए न करें. अगर आपको सुरक्षित तरीके से पब्लिश करने में दिलचस्पी है, तो यह दस्तावेज़ देखें.
इस पर क्लिक करने के बाद, आपको सीएसएस कोड का एक छोटा स्निपेट दिखेगा:
सिर्फ़ कोड स्निपेट कॉपी करें. आपको इस कोड स्निपेट को बाद में किसी वेबसाइट में इंटिग्रेट करना होगा.
वेबसाइट बनाने के लिए, Cloud Editor एनवायरमेंट का इस्तेमाल किया जाएगा. Cloud Editor खोलने का तरीका यहां दिया गया है:
- Google Cloud Console को दूसरे टैब में खोलें.
- सबसे ऊपर दाएं कोने में मौजूद, Cloud Shell चालू करें बटन पर क्लिक करें
- एडिटर खोलें बटन पर क्लिक करें.
अगर Cloud Shell को अनुमति देने के लिए कोई प्रॉम्प्ट दिखता है, तो जारी रखने के लिए अनुमति दें पर क्लिक करें.
यहां दिए गए सेक्शन में, Gemini Code Assist का इस्तेमाल करके, Python Flask का एक सैंपल वेब ऐप्लिकेशन बनाया जाएगा. इसे अपने एजेंट स्निपेट के साथ इंटिग्रेट किया जा सकेगा.
Cloud Shell Editor खुलने के बाद, Gemini Code Assist पर क्लिक करें. इसके बाद, अपने Google Cloud प्रोजेक्ट में लॉग इन करें. अगर आपसे एपीआई चालू करने के लिए कहा जाता है, तो चालू करें पर क्लिक करें.
इसके बाद, Gemini Code Assist से फ़्लास्क ऐप्लिकेशन बनाने और उसमें एआई एजेंट कोड स्निपेट को इंटिग्रेट करने के लिए कहें.
यहां सैंपल प्रॉम्प्ट दिया गया है. इसका इस्तेमाल किया जा सकता है
Here is my Travel buddy Vertex AI agent builder agent publish code snippet,
<REPLACE IT WITH YOUR AI AGENT PUBLISH CODE SNIPPET>
can you create a sample flask app to use it
ध्यान दें: यहां हमने Python Flask ऐप्लिकेशन के बारे में पूछा है. अगर आपको कोई दूसरी प्रोग्रामिंग भाषा या फ़्रेमवर्क पसंद है, तो कृपया उसका इस्तेमाल करें. Gemini Code Assist, अलग-अलग प्रोग्रामिंग भाषाओं में कोड जनरेट कर सकता है. ज़्यादा जानकारी के लिए, इस्तेमाल की जा सकने वाली भाषाएं, आईडीई, और इंटरफ़ेस देखें.
आपको दिखेगा कि दिया गया कोड स्निपेट, एआई एजेंट के साथ पहले से ही इंटिग्रेट किया गया है. यह जांचने के लिए कि दिया गया कोड मान्य है और आपकी उम्मीद के मुताबिक काम कर रहा है, Gemini Code Assist के दिए गए निर्देशों का पालन करें. इन निर्देशों में बताया गया है कि आउटपुट के जवाब वाले सेक्शन में मौजूद इस कोड को कैसे चलाया जाए.
जवाब देने वाले रिस्पॉन्स कोड स्निपेट का सैंपल आउटपुट -
from flask import Flask, render_template_string
app = Flask(__name__)
# HTML template string with the provided Dialogflow Messenger code
html_template = """
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<title>Travel Buddy Chatbot</title>
<link rel="stylesheet" href="https://www.gstatic.com/dialogflow-console/fast/df-messenger/prod/v1/themes/df-messenger-default.css">
<script src="https://www.gstatic.com/dialogflow-console/fast/df-messenger/prod/v1/df-messenger.js"></script>
<style>
df-messenger {
z-index: 999;
position: fixed;
--df-messenger-font-color: #000;
--df-messenger-font-family: Google Sans;
--df-messenger-chat-background: #f3f6fc;
--df-messenger-message-user-background: #d3e3fd;
--df-messenger-message-bot-background: #fff;
bottom: 16px;
right: 16px;
}
body {
font-family: sans-serif;
margin: 20px;
}
</style>
</head>
<body>
<h1>Welcome to Travel Buddy!</h1>
<p>Start chatting with our AI Travel buddy, in the bottom right corner.</p>
<df-messenger
project-id="<SAMPLE>"
agent-id="<SAMPLE>"
language-code="en"
max-query-length="-1">
<df-messenger-chat-bubble
chat-title="Travel Buddy">
</df-messenger-chat-bubble>
</df-messenger>
</body>
</html>
"""
@app.route("/")
def index():
"""Renders the HTML template with the Dialogflow Messenger."""
return render_template_string(html_template)
if __name__ == "__main__":
app.run(debug=True)
दिए गए निर्देश के मुताबिक
- दिए गए फ़्लास्क ऐप्लिकेशन के कोड स्निपेट को कॉपी करें,
- app.py नाम की एक नई फ़ाइल बनाएं और उसे सेव करें.
अगले चरण में, इस स्निपेट को चलाने के लिए फ़्लास्क को इंस्टॉल करने के लिए कहा जा रहा है. हालांकि, फ़िलहाल इसकी ज़रूरत नहीं है, क्योंकि Cloud Shell में पहले से ही, आम तौर पर इस्तेमाल होने वाले सभी यूटिलिटी डिफ़ॉल्ट रूप से इंस्टॉल होते हैं.
फ़ाइल को सेव करें (Ctrl + S या CMD + S). इसके बाद, टर्मिनल खोलें पर क्लिक करें. यहां आपको दिया गया कोड चलाना होगा.
टर्मिनल में, यहां दिया गया निर्देश चलाएं
python app.py
ध्यान दें: पक्का करें कि आप उस फ़ोल्डर में हों जहां आपकी app.py फ़ाइल मौजूद है
Python Flask ऐप्लिकेशन, पोर्ट 5000 पर चलेगा. इस वेब ऐप्लिकेशन की झलक देखने के लिए, क्लाउड शेल में मौजूद वेब की झलक आइकॉन पर क्लिक करें. इसके बाद, इसे सेव करने के लिए पोर्ट बदलें, 5000 डालें पर क्लिक करें. इसके बाद, बदलें और झलक देखें पर क्लिक करें.
आपको एक सैंपल वेबसाइट दिखेगी. साथ ही, एआई एजेंट पहले से उपलब्ध होगा. बस एआई एजेंट पर क्लिक करें और उसके साथ चैट करना शुरू करें.
इसे अलग-अलग प्रॉम्प्ट के साथ आज़माएं. Gemini Code Assist से अपनी वेबसाइट को बेहतर बनाने के लिए भी कहा जा सकता है. इसके अलावा, एआई एजेंट में ज़्यादा भरोसेमंद डेटा जोड़ा जा सकता है, ताकि वह ज़्यादा मददगार बन सके.
जब आप तैयार हों, तो अगले चरण के तौर पर इस एआई एजेंट को Google Cloud पर होस्ट करें, ताकि इसे कोई भी व्यक्ति कहीं से भी ऐक्सेस कर सके. इस कोडलैब के रिमाइंडर के तौर पर, आपको इस सैंपल फ़्लास्क ऐप्लिकेशन को Cloud Run में कंटेनर के तौर पर डिप्लॉय करना होगा.
ध्यान दें: यह सिर्फ़ Cloud Run तक सीमित नहीं है. अगर आपको Cloud Run के बारे में नहीं पता है, तो भी यह सवाल पूछा जा सकता है. Gemini Code Assist से, Google Cloud या किसी भी जगह पर इसे सबसे सही तरीके से डिप्लॉय करने में मदद मांगी जा सकती है. यह उस हिस्से में भी आपकी मदद कर सकता है.
Cloud Shell टर्मिनल पर वापस जाएं और प्रोसेस को बंद करने के लिए, Ctrl + C दबाएं. Open Editor पर फिर से क्लिक करें और Gemini Code Assist से, ऐप्लिकेशन को कंटेनर में बदलने और उसे Cloud Run में डिप्लॉय करने में मदद करने के लिए कहें.
Can you help me deploy this sample flask app to cloud run service
इसमें Cloud Run सेवा में हमारे ऐप्लिकेशन को होस्ट करने के लिए, कुछ निर्देश और कमांड दिए गए हैं. आइए, इन निर्देशों का पालन करें
यहां आउटपुट रिस्पॉन्स का उदाहरण दिया गया है
Cloud Run पर डिप्लॉय करने का तरीका
- ज़रूरी शर्तें:
- Google Cloud खाता: आपके पास बिलिंग की सुविधा वाला Google Cloud खाता होना चाहिए.
- gcloud सीएलआई: अपने कंप्यूटर पर Google Cloud SDK (gcloud सीएलआई) इंस्टॉल करें और इसका इस्तेमाल शुरू करें. इसका इस्तेमाल, अपने टर्मिनल से Google Cloud के साथ इंटरैक्ट करने के लिए किया जाता है.
- Docker: अपने कंप्यूटर पर Docker इंस्टॉल करें. Cloud Run, आपके ऐप्लिकेशन को कंटेनर में बदलने के लिए Docker का इस्तेमाल करता है.
- प्रोजेक्ट सेटअप: पक्का करें कि आपने gcloud CLI में कोई Google Cloud प्रोजेक्ट चुना हो.
gcloud config list projectसे इसकी जांच की जा सकती है औरgcloud config set project YOUR_PROJECT_IDसे इसे सेट किया जा सकता है
ध्यान दें: हम यह पूरी गतिविधि क्लाउड शेल में कर रहे हैं. इसलिए, प्रोजेक्ट सेट अप करने की ज़रूरत नहीं है
- बनाएं **
requirements.txt:**
- इस फ़ाइल में, आपके ऐप्लिकेशन के लिए ज़रूरी सभी Python पैकेज की सूची होती है. अपनी प्रोजेक्ट डायरेक्ट्री में (जहां
main.pyहै),requirements.txtनाम की फ़ाइल बनाएं और इसमें यह लाइन जोड़ें
- बनाएं **
Dockerfile:**
Dockerfileसे यह तय होता है कि आपके ऐप्लिकेशन के लिए डॉकर इमेज कैसे बनाई जाए. अपनी प्रोजेक्ट डायरेक्ट्री मेंDockerfileनाम की फ़ाइल बनाएं. इसका कोई एक्सटेंशन नहीं होना चाहिए. साथ ही, इसमें यह कॉन्टेंट जोड़ें:
# Use an official Python runtime as a parent imageFROM python:3.9-slim-buster
# Set the working directory to /appWORKDIR /app
# Copy the current directory contents into the container at /app
COPY . /app
# Install any needed packages specified in requirements.txt
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
# Make port 5000 available to the world outside this container
EXPOSE 5000
# Define environment variable
ENV NAME World
# Run app.py when the container launches
CMD ["python", ".py"]
- डॉकर इमेज बनाएं:
- अपना टर्मिनल खोलें, अपनी प्रोजेक्ट डायरेक्ट्री पर जाएं, और यह कमांड चलाएं:
gcloud builds submit –tag gcr.io/bgr-workshop-23rd/travel-buddy
- Cloud Run पर डिप्लॉय करना:
- इमेज बनाने और अपलोड करने के बाद, इसे Cloud Run पर डिप्लॉय करें. इसके लिए, यह कमांड इस्तेमाल करें:
gcloud run deploy travel-buddy --image gcr.io/bgr-workshop-23rd/travel-buddy --region us-central1
इन चरणों को पूरा करने के बाद, आपको दिखेगा कि एआई एजेंट के साथ इंटिग्रेट किया गया आपका ऐप्लिकेशन, आपके उपयोगकर्ताओं के लिए लाइव हो गया है.
बधाई हो और सीखते रहें.
6. स्टोरेज में जगह बनाएं
इस कोडलैब में इस्तेमाल किए गए संसाधनों के लिए, अपने Google Cloud खाते से शुल्क न लिए जाने के लिए, यह तरीका अपनाएं:
- Google Cloud Console में, संसाधन मैनेज करें पेज पर जाएं.
- प्रोजेक्ट की सूची में, वह प्रोजेक्ट चुनें जिसे आपको मिटाना है. इसके बाद, मिटाएं पर क्लिक करें.
- डायलॉग बॉक्स में, प्रोजेक्ट आईडी डालें. इसके बाद, प्रोजेक्ट मिटाने के लिए बंद करें पर क्लिक करें.
- इसके अलावा, कंसोल पर Cloud Run पर जाकर, अभी-अभी डिप्लॉय की गई सेवा को चुनें और उसे मिटाएं.