📒 Vertex AI Notebooks in Hindi
Vertex AI Notebooks Google Cloud Platform (GCP) का managed JupyterLab environment है। यह Data Scientists और ML Engineers के लिए एक आसान और scalable तरीका है जहां वे datasets explore, preprocessing, model training और experiments कर सकते हैं। Traditional Jupyter Notebook की तरह ही UI है, लेकिन इसमें auto-scaling, pre-installed ML frameworks, GCP integration जैसी advanced सुविधाएँ मिलती हैं।
🔹 Vertex AI Notebooks के मुख्य फायदे
- Pre-configured ML Environment: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn और अन्य libraries pre-installed।
- Scalable Compute: CPU, GPU और TPU options।
- GCP Integration: BigQuery, GCS, Vertex AI Training & Prediction से seamless integration।
- Security: IAM roles और VPC support के साथ enterprise-grade security।
- Custom Images: अपने ML stack के हिसाब से custom Docker images।
🔹 Vertex AI Notebook बनाना (Step-by-Step)
- Google Cloud Console में जाएँ → Vertex AI → Workbench
- Create Notebook पर click करें
- Environment चुनें (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, या Custom)
- Machine Type select करें (जैसे n1-standard-4, GPU-enabled instance)
- Boot Disk size और GPU configuration set करें
- Networking और IAM roles assign करें
- Create पर click करें → Notebook ready हो जाएगा
⚡ Vertex AI Notebook का UI Overview
Notebook में log in करने पर आपको familiar JupyterLab interface मिलता है। - Left side पर File Explorer - Center में Code Editor - Right side में Extensions / Terminals यह traditional Jupyter जैसा है लेकिन pre-installed GCP plugins और ML accelerators support के साथ।
🔹 Example: Dataset Load करना और Model Train करना
# BigQuery से dataset load करना
from google.cloud import bigquery
client = bigquery.Client()
query = "SELECT * FROM `bigquery-public-data.ml_datasets.iris` LIMIT 1000"
df = client.query(query).to_dataframe()
# Simple ML model train करना (Scikit-learn)
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
X = df.drop("species", axis=1)
y = df["species"]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
print("Accuracy:", model.score(X_test, y_test))
🔹 Vertex AI Notebook के Pricing Factors
| Factor | Impact on Cost |
|---|---|
| Machine Type | Higher vCPUs और RAM → ज्यादा cost |
| GPU/TPU Usage | Accelerators जोड़ने पर cost काफी बढ़ती है |
| Idle Time | Notebook idle रहने पर भी billing होती है |
| Disk Size | ज्यादा storage = ज्यादा cost |
🔹 Security & IAM Best Practices
- हर Notebook instance को specific Service Account assign करें।
- Minimum IAM roles दें (Viewer, Editor, Vertex AI User)।
- Notebook को VPC Service Controls के अंदर deploy करें।
- Data access के लिए Cloud Storage signed URLs या predefined roles का use करें।
- Idle Notebooks को auto-stop करने के लिए schedule setup करें।
⚡ Real-Life ML Use Case
मान लीजिए आप Sentiment Analysis पर काम कर रहे हैं। - Data GCS में store है - Notebook से preprocessing और training हो रहा है - Trained model Vertex AI Model Registry में deploy होता है - Prediction API Cloud Run या GKE से serve होती है इस तरह Notebook आपका end-to-end ML workflow hub बन जाता है।
🏆 निष्कर्ष
Vertex AI Notebooks ML development के लिए best option हैं, खासकर जब आप GCP ecosystem में काम कर रहे हों। यह आपको एक pre-configured environment देता है जिसमें GCP tools और ML frameworks already मौजूद हैं। अगर आप scalable, secure और production-ready ML experiments करना चाहते हैं, तो Vertex AI Notebooks आपकी पहली पसंद होनी चाहिए।