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एआई (AI) की खास जानकारी पाने के जंप स्टार्ट सलूशन को एक्सप्लोर करने और उसे बेहतर बनाने के लिए, Gemini कोड असिस्ट का इस्तेमाल करना

1. परिचय

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.

इसके बाद, हम Gemini Code Assist का इस्तेमाल इन कामों के लिए करेंगे:

Cloud Function को चलाने वाले उस Python कोड को समझें जो PDF दस्तावेज़ से टेक्स्ट को एक्सट्रैक्ट करता है, उसकी खास जानकारी देता है, और उसके नतीजे को BigQuery में बनाता है.
हम इस पूरी प्रोसेस के दौरान Gemini Code Assist की मदद लेंगे, ताकि नए फ़ंक्शन लिखने में आपको मदद मिल सके. हम एक वेब ऐप्लिकेशन (Python Flask ऐप्लिकेशन) डेवलप करेंगे और अपने कोड की पुष्टि करने के लिए, ऐप्लिकेशन को स्थानीय तौर पर चलाएंगे.
इसके अलावा, हम इस ऐप्लिकेशन को Cloud Run पर डिप्लॉय करने के बारे में भी सोच सकते हैं. साथ ही, मटीरियल डिज़ाइन का इस्तेमाल करके, वेब ऐप्लिकेशन के डिज़ाइन (सुंदरता) को भी बेहतर बना सकते हैं.

आपको क्या करना होगा...

आपको एआई की खास जानकारी देने वाला जंप स्टार्ट सलूशन डिप्लॉय करना होगा. साथ ही, इसके काम करने के तरीके को समझने के लिए प्रोसेस फ़्लो को ट्रिगर करना होगा.
इसके बाद, आपको Cloud Shell IDE का इस्तेमाल करके जंप स्टार्ट सलूशन के मौजूदा कोड को डाउनलोड करना होगा. साथ ही, कोड को समझने के लिए Gemini Code Assist का इस्तेमाल करना होगा.
किसी नए फ़ंक्शन के लिए कोड जनरेट करने के लिए, आपको Gemini Code Assist Cloud Shell IDE का इस्तेमाल करना होगा.

आपको इनके बारे में जानकारी मिलेगी...

एआई की खास जानकारी देने वाला जंप स्टार्ट सलूशन कैसे काम करता है.
Gemini Code Assist का इस्तेमाल, डेवलपर से जुड़े कई कामों के लिए कैसे किया जा सकता है. जैसे, कोड जनरेट करना, कोड पूरा करना, और कोड की ख़ास जानकारी पाना.

आपको इन चीज़ों की ज़रूरत होगी...

Chrome वेब ब्राउज़र
Gmail खाता
ऐसा क्लाउड प्रोजेक्ट जिसमें बिलिंग की सुविधा चालू हो
आपके Cloud प्रोजेक्ट के लिए, Gemini Code Assist की सुविधा चालू कर दी गई है

यह लैब सभी लेवल के डेवलपर के लिए है. इनमें नए उपयोगकर्ता भी शामिल हैं. ऐप्लिकेशन का सैंपल Python भाषा में है, लेकिन आपको इसे समझने के लिए Python प्रोग्रामिंग के बारे में जानने की ज़रूरत नहीं है. हम इस बात पर ध्यान देंगे कि डेवलपर के लिए Gemini Code Assist में क्या-क्या सुविधाएँ हैं.

2. सेटअप

इस सेक्शन में वह सब कुछ बताया गया है जो आपको इस लैब का इस्तेमाल शुरू करने के लिए करना होगा.

Google Cloud प्रोजेक्ट में, Gemini for Cloud की सुविधा चालू करना

अब हम अपने Google Cloud प्रोजेक्ट में, Gemini for Cloud की सुविधा को चालू कर देंगे. इसके लिए, यहां दिया गया तरीका अपनाएं:

https://console.cloud.google.com पर जाएं और पक्का करें कि आपने वह Google Cloud प्रोजेक्ट चुना हो जिसके साथ आपको इस लैब के लिए काम करना है. सबसे ऊपर दाईं ओर दिख रहे, Gemini खोलें के आइकॉन पर क्लिक करें.

Gemini for Cloud की चैट विंडो, कंसोल की दाईं ओर खुलेगी. नीचे दिखाए गए तरीके से, 'चालू करें' बटन पर क्लिक करें. अगर आपको चालू करें बटन नहीं दिखता है और आपको इसके बजाय Chat का इंटरफ़ेस दिखता है, तो हो सकता है कि आपने प्रोजेक्ट के लिए Gemini for Cloud की सेवा पहले ही चालू कर ली हो. ऐसे में सीधे अगले चरण पर जाया जा सकता है.

इसके चालू होने के बाद, Gemini से Cloud के लिए एक या दो क्वेरी पूछकर इसे आज़माया जा सकता है. सैंपल के तौर पर कुछ क्वेरी दिखाई गई हैं, लेकिन आप What is Cloud Run? जैसा कुछ आज़मा सकते हैं

Gemini for Cloud आपके सवाल के जवाब के साथ आपको जवाब देगा. सबसे ऊपर दाएं कोने में मौजूद आइकॉन पर क्लिक करके, Gemini for Cloud की चैट विंडो को बंद किया जा सकता है.

Cloud Shell IDE में Gemini Code असिस्ट की सुविधा चालू करना

अन्य कोडलैब के लिए, हम Cloud Shell IDE का इस्तेमाल करेंगे. यह पूरी तरह से मैनेज किया गया कोड ओएसएस पर आधारित डेवलपमेंट एनवायरमेंट है. हमें Cloud Shell IDE में Code Assist को चालू और कॉन्फ़िगर करना होगा. इसके लिए, यह तरीका अपनाएं:

ide.cloud.google.com पर जाएं. IDE को दिखने में कुछ समय लग सकता है, इसलिए कृपया थोड़ा इंतज़ार करें.
सबसे नीचे स्टेटस बार में, दिखाए गए तरीके से Cloud कोड - साइन इन करें बटन पर क्लिक करें. निर्देश के अनुसार प्लग इन को अनुमति दें. अगर आपको स्टेटस बार में "Cloud Code - कोई प्रोजेक्ट नहीं है" दिखता है, तो उसे चुनें. इसके बाद, उन प्रोजेक्ट की सूची में से Google Cloud प्रोजेक्ट चुनें जिन पर आपको काम करना है.

स्क्रीन पर सबसे नीचे दाएं कोने में मौजूद, Gemini बटन पर क्लिक करें. इसके बाद, आखिरी बार सही Google Cloud प्रोजेक्ट चुनें. अगर आपसे Cloud AI Companion API को चालू करने के लिए कहा गया है, तो कृपया इसे चालू करें और आगे बढ़ें.
Google Cloud प्रोजेक्ट चुनने के बाद, यह पक्का करें कि आपको स्टेटस बार के Cloud Code स्थिति मैसेज में यह जानकारी दिख रही हो. साथ ही, यह भी दिख रहा हो कि आपने कोड असिस्ट को चालू किया है. यह स्टेटस बार में दाईं ओर मौजूद स्टेटस बार में दिखता है:

Gemini Code Assist का इस्तेमाल किया जा सकता है!

ज़रूरी नहीं: अगर आपको सबसे नीचे दाईं ओर मौजूद स्टेटस बार में Gemini नहीं दिखता है, तो आपको Cloud Code में Gemini को चालू करना होगा. इसके लिए, यह पक्का करने से पहले कि IDE में Gemini चालू हो, Cloud Code एक्सटेंशन → सेटिंग पर जाएं. इसके बाद, Gemini टेक्स्ट डालें. इसके लिए, नीचे दिया गया तरीका अपनाएं. पक्का करें कि चेकबॉक्स चुना गया हो. आपको अपने IDE को फिर से लोड करना चाहिए. इससे Gemini को Cloud कोड में चालू कर दिया जाता है. साथ ही, स्टेटस बार में Gemini आइकॉन आपके IDE में दिखेगा.

3. एआई की खास जानकारी देने वाला जंप स्टार्ट सलूशन डिप्लॉय करें

जनरेटिव एआई वाले दस्तावेज़ की खास जानकारी देने वाले समाधान पर जाएं
'डिप्लॉय करें' पर क्लिक करें

अगर आपके प्रोजेक्ट में बिलिंग की सुविधा चालू नहीं है, तो बिलिंग की सुविधा चालू करें.
us-central1 को क्षेत्र के तौर पर चुनें.
'डिप्लॉय करें' पर क्लिक करें.
इसमें 15 मिनट लग सकते हैं.
आपको कोई बदलाव करने की ज़रूरत नहीं है, लेकिन समाधान डिप्लॉयमेंट की ज़्यादा जानकारी वाले पेज पर जाकर, इस समाधान को एक्सप्लोर करें बटन पर क्लिक करके, जंप स्टार्ट सलूशन के बारे में जानें.

4. Gemini के साथ चैट करें

सबसे पहले, हम Gemini से चैट करने का तरीक़ा जानेंगे. Gemini, Cloud Shell IDE में चैट असिस्टेंट के तौर पर उपलब्ध है. यह सुविधा, VS Code में Cloud Code एक्सटेंशन के हिस्से के तौर पर उपलब्ध है. स्क्रीन पर बाईं ओर मौजूद नेविगेशन बार में Gemini बटन पर क्लिक करके, यह जानकारी फ़ेच की जा सकती है. बाईं ओर दिए गए नेविगेशन टूलबार में Gemini आइकॉन ढूंढें और उस पर क्लिक करें.

इससे Cloud Shell IDE में Chat: GeminiI पैनल खुल जाएगा. साथ ही, Google Cloud पर मदद पाने के लिए Gemini से चैट की जा सकेगी.

कोई प्रॉम्प्ट डालने और Gemini से मिला जवाब देखने के लिए, हमें Gemini के चैट पैनल का इस्तेमाल करने दें. यह प्रॉम्प्ट डालें:

What is Cloud Run?

Gemini को Cloud Run की जानकारी के साथ जवाब देना चाहिए. प्रॉम्प्ट, ऐसे सवाल या स्टेटमेंट होते हैं जिनसे आपकी मदद के बारे में पता चलता है. प्रॉम्प्ट में पहले से मौजूद कोड का कॉन्टेक्स्ट शामिल हो सकता है. Google Cloud इसका विश्लेषण करके, ज़्यादा काम के या पूरे जवाब देता है. अगर आपको अच्छे जवाब जनरेट करने के लिए प्रॉम्प्ट लिखने के बारे में ज़्यादा जानकारी चाहिए, तो Google Cloud में Gemini के लिए बेहतर प्रॉम्प्ट लिखना लेख पढ़ें.

Google Cloud के बारे में सवाल पूछने के लिए, यहां दिए गए सैंपल प्रॉम्प्ट या अपने किसी प्रॉम्प्ट को आज़माएं:

What is the difference between Cloud Run and Cloud Functions?
What services are available on Google Cloud to run containerized workloads?
What are the best practices to optimize costs while working with Google Cloud Storage?

सबसे ऊपर ट्रैश कैन के आइकन पर ध्यान दें - यह Code Assist चैट इतिहास के लिए संदर्भ को रीसेट करने का आपका तरीका है. ध्यान दें कि यह चैट इंटरैक्शन उस फ़ाइल(फ़ाइलों) के हिसाब से है जिस पर आप IDE में काम कर रहे हैं.

5. Cloud Code में जंप स्टार्ट सलूशन Cloud Function डाउनलोड करें

यह मानते हुए कि आप Cloud Shell Editor में हैं, यह तरीका अपनाएं:

क्लाउड कोड पर क्लिक करें
ध्यान दें: आपकी स्क्रीन के आकार के आधार पर, इसमें एक या दो चरण लग सकते हैं.

या

Cloud Functions पर क्लिक करें.
पूछे जाने पर, अपने खाते में लॉग इन करें या उसे अनुमति दें.
वेबहुक फ़ंक्शन पर क्लिक करें.
'नए फ़ाइल फ़ोल्डर में डाउनलोड करें' आइकॉन पर क्लिक करें
वेबहुक-1 का इस्तेमाल फ़ाइल फ़ोल्डर के नाम (डिफ़ॉल्ट होना चाहिए) या किसी दूसरे नाम के तौर पर करें और 'ठीक है' पर क्लिक करें.
इससे Cloud Shell IDE में कोड खुल जाएगा.

6. मौजूदा प्रोजेक्ट की समीक्षा करना

जंप स्टार्ट से जुड़ा यह समाधान नीचे दिखाया गया है:

PDF फ़ाइल अपलोड करने की सुविधा से लेकर Cloud Storage में जाने की प्रोसेस की समीक्षा करें. अगर PDF फ़ाइल को main.py फ़ाइल में अपलोड किया गया है, तो Cloud फ़ंक्शन शुरू किया जाएगा.

उस फ़ाइल पर क्लिक करें. क्लाउड फ़ंक्शन का एंट्री पॉइंट entrypoint फ़ंक्शन है. यह असल में cloud_event_entrypoint फ़ंक्शन को शुरू करता है, जो PDF से टेक्स्ट निकालता है और फिर summarization_entrypoint को शुरू करता है. यह फ़ंक्शन, GCS और BigQuery में नतीजे लिखने के लिए Vertex AI Model का इस्तेमाल करता है.

main.py फ़ाइल में मौजूद सभी कोड या कोड के किसी खास स्निपेट को हाइलाइट करें. Gemini Chat पर क्लिक करें और यह प्रॉम्प्ट दें: Explain this.

इससे आपको कोड के बारे में जानकारी मिलेगी.

7. सैंपल रन एक्ज़ीक्यूट करें

आर्किटेक्चर डायग्राम के मुताबिक, हम <PROJECT_ID>_uploads बकेट में फ़ाइल अपलोड करने वाले हैं, ताकि Cloud फ़ंक्शन शुरू किया जा सके.

इस बात का ध्यान रखें कि आपके पास सैंपल के तौर पर एक PDF फ़ाइल मौजूद हो. इसे अपलोड किया जा सकता है और जिसके लिए आपको खास जानकारी चाहिए.

Cloud Console में, Google Cloud Storage पर जाएं.
<PROJECT_ID>_uploads बकेट पर जाएं. फ़ाइलें अपलोड करें लिंक पर क्लिक करें और PDF फ़ाइल का नमूना अपलोड करें.

अगर आपके पास PDF फ़ाइल का नमूना नहीं है, तो आप हमारे द्वारा बनाए गए नमूने में से किसी एक का उपयोग कर सकते हैं. Cloud Shell से, नीचे दिया गया कमांड चलाएं:

gsutil cp \
    gs://arxiv-dataset/arxiv/cmp-lg/pdf/9410/9410009v1.pdf \
    gs://<PROJECT_ID>_uploads/

फ़ाइल अपलोड हो जाने के बाद, webhook क्लाउड फ़ंक्शन शुरू हो जाएगा. साथ ही, वह दस्तावेज़ में मौजूद टेक्स्ट की खास जानकारी देगा. यह आउटपुट, summary_dataset नाम के BigQuery डेटासेट और summary_table टेबल में लिखा जाएगा.

खास जानकारी के नतीजे देखने के लिए टेबल में क्वेरी करें.

8. ऐप्लिकेशन के लिए वेब ऐप्लिकेशन क्लाइंट बनाएं

ऊपर दी गई प्रोसेस में, आपको PDF फ़ाइल अपलोड करने का सिलसिलेवार तरीका बताया गया है. इस प्रोसेस के दौरान, आपको उस PDF फ़ाइल को अपलोड करना होगा जिसकी खास जानकारी आपको चाहिए. ऐप्लिकेशन के लिए वेब फ़्रंट-एंड कैसे तैयार किया जाए?

वेब फ़्रंट-एंड (प्रज़ेंटेशन लेयर) के लिए ज़रूरी शर्तें आसान हैं:

यह एक बेसिक एचटीएमएल फ़ॉर्म है, जिसमें हम फ़ाइल को चुनकर उसे अपलोड कर सकते हैं. इस फ़ॉर्म की खास जानकारी देना ज़रूरी होता है.
अपलोड हो जाने वाली फ़ाइल <PROJECT_ID>_uploads बकेट में लिखी जानी चाहिए, ताकि बाकी सुविधाएं पहले की तरह ही काम करें.

हम वेब ऐप्लिकेशन के लिए, Python और Flask फ़्रेमवर्क का इस्तेमाल करेंगे, ताकि Duet AI की मदद से इसे बनाया जा सके.

चलिए, शुरू करते हैं। हम मान लेंगे कि आपके पास अब भी Cloud Shell IDE में वही फ़ाइल फ़ोल्डर है.

सभी फ़ाइलें बंद करें और Gemini Chat की विंडो में यह प्रॉम्प्ट दें:

Write a Python Flask application that has a couple of routes:
The root route / should serve the index.html page using the render_template framework. The /upload route should accept a file being uploaded and write that file to a Cloud Storage bucket.

आम तौर पर, इससे कोड इस तरह जनरेट होना चाहिए:

from flask import Flask, render_template, request, redirect, url_for
from google.cloud import storage

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')

@app.route('/upload', methods=['POST'])
def upload():
    file = request.files['file']
    filename = file.filename
    bucket = storage.Client().bucket('your-bucket-name')
    blob = bucket.blob(filename)
    blob.upload_from_string(
        file.read(),
        content_type=file.content_type
    )
    return redirect(url_for('index'))

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

ऊपर दिए गए कोड को IDE वर्कस्पेस के रूट में, app.py के तौर पर सेव करें.

हम चाहते हैं कि ऐप्लिकेशन, पोर्ट 8080 पर चले और होस्ट के पते 0.0.0.0 का इस्तेमाल करे. इसलिए, चलिए Gemini को app.run स्टेटमेंट में बदलाव करने के लिए कहते हैं.

यह प्रॉम्प्ट दें:

Modify the app.py to run on port 8080 and host address 0.0.0.0

अब आपका कोड कुछ ऐसा दिखना चाहिए:

from flask import Flask, render_template, request, redirect, url_for
from google.cloud import storage

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')

@app.route('/upload', methods=['POST'])
def upload():
    file = request.files['file']
    filename = file.filename
    bucket = storage.Client().bucket('your-bucket-name')
    blob = bucket.blob(filename)
    blob.upload_from_string(
        file.read(),
        content_type=file.content_type
    )
    return redirect(url_for('index'))

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=8080)

इसके बाद, हम चाहते हैं कि index.html भी जनरेट किया जाए. Gemini Chat की विंडो में यह प्रॉम्प्ट दें:

Provide the index.html file

इससे आपको index.html के लिए नीचे दिया गया कोड मिलेगा.

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <title>File Upload</title>
</head>
<body>
  <h1>File Upload</h1>
  <form action="/upload" method="post" enctype="multipart/form-data">
    <input type="file" name="file">
    <input type="submit" value="Upload">
  </form>
</body>
</html>

हम Gemini से यह बताने के लिए कह सकते हैं कि index.html फ़ाइल को कहां सेव करना है. यह प्रॉम्प्ट दें:

Since this is using the render_template framework, where should this file be saved?

इस सवाल का जवाब इस तरह का होना चाहिए:

रूट फ़ोल्डर में टेंप्लेट नाम का एक फ़ोल्डर बनाएं और उसमें index.html फ़ाइल सेव करें.

अगर फ़ाइल Google Cloud Storage बकेट में सेव नहीं हो पाती है, तो हम app.py फ़ाइल में कुछ अपवाद मैनेज करना चाहेंगे. app.py फ़ाइल को खुला रखें और Gemini Chat विंडो में यह प्रॉम्प्ट दें.

modify the app.py to have exception handling in the upload() function. The success or failure should be returned to the index page.

अब इसमें कुछ अपवाद हैंडलिंग भी जुड़ जाएगी, जैसा कि नीचे दिखाया गया है:

from flask import Flask, render_template, request, redirect, url_for
from google.cloud import storage

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')

@app.route('/upload', methods=['POST'])
def upload():
    try:
        file = request.files['file']
        filename = file.filename
        bucket = storage.Client().bucket('your-bucket-name')
        blob = bucket.blob(filename)
        blob.upload_from_string(
            file.read(),
            content_type=file.content_type
        )
        return redirect(url_for('index'))
    except Exception as e:
        return render_template('index.html', error=str(e))

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=8080)

हमें गड़बड़ी का मैसेज index.html में दिखाना है, इसलिए हमें उसमें भी बदलाव करना होगा. नीचे दिए गए प्रॉम्प्ट का इस्तेमाल करके, Gemini से ऐसा करने के लिए कहें:

update the index.html to display the error message

इससे अपडेट किया हुआ index.html मिलना चाहिए, जैसा कि नीचे दिखाया गया है:

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <title>File Upload</title>
</head>
<body>
  <h1>File Upload</h1>
  {% if error %}
    <p style="color: red;">{{ error }}</p>
  {% endif %}
  <form action="/upload" method="post" enctype="multipart/form-data">
    <input type="file" name="file">
    <input type="submit" value="Upload">
  </form>
</body>
</html>

पक्का करें कि ऊपर दिए गए हर चरण में, app.py और index.html फ़ाइल में बदलाव सेव किए जा रहे हों.

app.py का बकेट का नाम सही नहीं है. इसलिए, हम यह जानकारी Gemini को दे सकते हैं और इसे बदलाव करने के लिए कह सकते हैं. इसके अलावा, हमें storage.Client() इंस्टेंस के लिए प्रोजेक्ट आईडी भी देना होगा. इसलिए, Gemini Chat की विंडो में यहाँ कुछ प्रॉम्प्ट दिए गए हैं (<PROJECT_ID> को अपने Google Cloud प्रोजेक्ट आईडी से बदलें) और बदलावों को शामिल करें:

प्रॉम्प्ट 1

My bucket name is gemini-for-devs-demo_uploads, please change the code to use that.

प्रॉम्प्ट 2

My project id is gemini-for-devs-demo, please change the storage.Client() to use that.

आखिरी app.py फ़ाइल कुछ इस तरह दिखेगी (मेरा प्रोजेक्ट आईडी नीचे दिखाया गया है, लेकिन आम तौर पर यह वह प्रोजेक्ट आईडी होना चाहिए जिसके साथ आपने काम किया है और जिसे आपने ऊपर दिए गए प्रॉम्प्ट में बताया है):

from flask import Flask, render_template, request, redirect, url_for
from google.cloud import storage

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')

@app.route('/upload', methods=['POST'])
def upload():
    try:
        file = request.files['file']
        filename = file.filename
        bucket = storage.Client(project='gcp-experiments-349209').bucket('gcp-experiments-349209_uploads')
        blob = bucket.blob(filename)
        blob.upload_from_string(
            file.read(),
            content_type=file.content_type
        )
        return redirect(url_for('index'))
    except Exception as e:
        return render_template('index.html', error=str(e))

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True, host='0.0.0.0', port=8080)

9. वेब ऐप्लिकेशन को स्थानीय तौर पर चलाएं

requirements.txt फ़ाइल में तय की गई डिपेंडेंसी के साथ Python एनवायरमेंट बनाएं. नीचे दिए गए तरीके से, Cloud Shell IDE में Command पैलेट पर जाएं:

Python: Create Environment टाइप करें. इसके बाद, Python 3.x अनुवादक और requirements.txt फ़ाइल की मदद से वर्चुअल एनवायरमेंट बनाने का तरीका अपनाएं. इससे ज़रूरी एनवायरमेंट बन जाएगा.

टर्मिनल को अभी लॉन्च करें, जैसा कि नीचे दिखाया गया है:

टर्मिनल में निम्न आदेश दें:

python app.py

फ़्लास्क ऐप लॉन्च हो जाना चाहिए और आपको कुछ ऐसा दिखाई देना चाहिए:

(.venv) romin@cloudshell:~/webhook-2 (gcp-experiments-349209)$ python app.py 
 * Serving Flask app 'app'
 * Debug mode: on
WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment. Use a production WSGI server instead.
 * Running on all addresses (0.0.0.0)
 * Running on http://127.0.0.1:8080
 * Running on http://10.88.0.3:8080
Press CTRL+C to quit
 * Restarting with watchdog (inotify)
 * Debugger is active!
 * Debugger PIN: 989-296-833

http://127.0.0.1:8080 यूआरएल पर जाएं. यहां index.html पेज दिखना चाहिए

अपनी लोकल मशीन से फ़ाइल अपलोड करें. इसके बाद, फ़ाइल प्रोसेस हो जाएगी.

लैब में पहले देखे गए BigQuery डेटासेट और टेबल पर जाकर, खास जानकारी देखी जा सकती है. इसके अलावा, Cloud Storage बकेट (<PROJECT_ID>_output) की जांच की जा सकती है.

10. (ज़रूरी नहीं) ओपन एक्सप्लोरेशन - Cloud Run पर डिप्लॉय करें

इस ऐप्लिकेशन को Cloud Run पर डिप्लॉय किया जा सकता है.
यह प्रॉम्प्ट देकर Gemini Code Assist से पूछें (आपको ऊपर दिए गए प्रॉम्प्ट के कुछ वैरिएंट आज़माने पड़ सकते हैं):

I don't want to build a container image but deploy directly from source. What is the gcloud command for that?

11. (ज़रूरी नहीं) एक्सप्लोरेशन खोलें - सीएसएस स्टाइल जोड़ें

अपने ऐप्लिकेशन में सीएसएस स्टाइल जोड़ने के लिए, Gemini Code Assist और इन-एडिटर असिस्टेंट का इस्तेमाल करें. काम पूरा होने के बाद, ऐप्लिकेशन को फिर से डिप्लॉय करें!
index.html फ़ाइल खोलें और Gemini Chat में यह प्रॉम्प्ट दें: Can you apply material design styles to this index.html?
कोड देखें और देखें कि वह काम कर रहा है या नहीं.

12. बधाई हो!

बधाई हो - आपने Gemini Code Assist के साथ सैंपल प्रोजेक्ट पर काम कर लिया है. इससे आपको यह समझने में मदद मिलेगी कि यह कोड जनरेट करने, कोड जनरेट करने, और कोड जनरेट करने में आपकी मदद कैसे कर सकता है. साथ ही, इससे आपको Google Cloud से जुड़े सवालों के जवाब पाने में भी मदद मिल सकती है.