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AI in the Cloud: AWS, Azure & Googleक्लाउड में AI: AWS, Azure और Google
Use big-cloud AI like a pro — Amazon Bedrock, Microsoft Foundry, Google Vertex AI — with free credits and billing safety.बड़े क्लाउड का AI प्रो की तरह चलाओ — Amazon Bedrock, Microsoft Foundry, Google Vertex AI — फ़्री क्रेडिट और बिलिंग सुरक्षा के साथ।
What you will learnआप क्या सीखेंगे
- ~12 minWhat is cloud AI?क्लाउड AI क्या है?
- ~12 minAccounts, free credits & billing alarmsअकाउंट, फ़्री क्रेडिट और बिलिंग अलार्म
- ~13 minAmazon Bedrock tourAmazon Bedrock की सैर
- ~13 minMicrosoft Foundry (Azure AI) tourMicrosoft Foundry (Azure AI) की सैर
- ~14 minGoogle: AI Studio & Vertex AIGoogle: AI Studio और Vertex AI
- ~14 minCapstone: choose & call a cloud modelकैपस्टोन: क्लाउड मॉडल चुनो और चलाओ
Lesson 1 — read it free, no signupपाठ 1 — मुफ़्त पढ़ो, साइन अप ज़रूरी नहीं
This is the real first lesson, not a sample.यह असली पहला पाठ है, कोई नमूना नहीं।
Renting a kitchen instead of buying one 🍳
Imagine you run a tiny tiffin service. You could buy a giant industrial kitchen — huge, costly, mostly idle. Or you could rent a shared kitchen by the hour and pay only when you cook. Cloud AI is the rented kitchen. Instead of buying expensive GPU computers to run big AI models yourself, you call a model that already lives on a company's servers, and you pay a small amount per token (the little chunks of text the model reads and writes). No machine to buy, no setup — just send a request and get an answer back.
रसोई ख़रीदने के बजाय किराये पर लेना 🍳
मान लीजिए आप एक छोटी tiffin service चलाते हैं। आप एक विशाल औद्योगिक रसोई ख़रीद सकते हैं — बड़ी, महँगी, ज़्यादातर ख़ाली। या एक साझा रसोई घंटे के हिसाब से किराये पर लेकर सिर्फ़ तब दें जब पकाएँ। Cloud AI वही किराये की रसोई है। बड़े AI मॉडल खुद चलाने के लिए महँगे GPU computer ख़रीदने के बजाय, आप एक ऐसा मॉडल बुलाते हैं जो पहले से किसी कंपनी के servers पर रहता है, और हर token (वो छोटे टुकड़े जो मॉडल पढ़ता और लिखता है) के हिसाब से थोड़ा-सा देते हैं। न मशीन ख़रीदनी, न setup — बस अनुरोध भेजिए और जवाब पाइए।
When does a kirana-size project actually need it? 🛒
Free first, always. If you are just chatting, learning, or making a few replies a day, the free consumer apps and free local tools you already know are plenty — no cloud bill needed. You reach for cloud AI only when you are building software: a website or app that must call a model automatically, many times, for many users. A shopkeeper answering ten WhatsApp messages by hand needs no cloud. A shop chatbot that replies to a thousand customers on its own does. Rule of thumb: a human clicking buttons = free tools; a program calling the model = cloud API.
किराना-जितने project को सचमुच इसकी कब ज़रूरत है? 🛒
हमेशा मुफ़्त पहले। अगर आप बस बातचीत कर रहे, सीख रहे, या दिन में कुछ जवाब बना रहे हैं, तो जो मुफ़्त consumer apps और मुफ़्त local tools आप पहले से जानते हैं वही काफ़ी हैं — कोई cloud बिल नहीं चाहिए। cloud AI की ओर आप तभी बढ़ते हैं जब आप software बना रहे हों: एक website या app जिसे अपने-आप, कई बार, कई users के लिए मॉडल बुलाना पड़े। दस WhatsApp संदेश हाथ से जवाब देने वाले दुकानदार को cloud नहीं चाहिए। एक हज़ार ग्राहकों को खुद जवाब देने वाले shop chatbot को चाहिए। मोटा नियम: इंसान बटन दबाए = मुफ़्त tools; program मॉडल बुलाए = cloud API।
The three big clouds, and "deploy" ☁️
Three giants run most of the world's AI clouds: Amazon (its AI service is called Amazon Bedrock), Microsoft (Microsoft Foundry, formerly Azure AI), and Google (Google AI Studio for prototyping, Vertex AI for production). All three let you call top models, including Anthropic's Claude, through one API. One word you will hear everywhere is deploy: it just means "make your app or model live and reachable" — moving it from your laptop, where only you can use it, onto servers where your users can actually reach it. Building locally is practice; deploying is opening the shop.
तीन बड़े cloud, और "deploy" ☁️
तीन दिग्गज दुनिया के ज़्यादातर AI cloud चलाते हैं: Amazon (इसकी AI सेवा का नाम Amazon Bedrock है), Microsoft (Microsoft Foundry, पहले Azure AI), और Google (prototyping के लिए Google AI Studio, production के लिए Vertex AI)। तीनों आपको शीर्ष मॉडल बुलाने देते हैं, Anthropic के Claude समेत, एक ही API से। एक शब्द जो हर जगह सुनेंगे वो है deploy: इसका मतलब बस "अपने app या मॉडल को live और पहुँच-योग्य बनाना" — उसे अपने laptop से, जहाँ सिर्फ़ आप इस्तेमाल करते हैं, उन servers पर ले जाना जहाँ आपके users सचमुच पहुँच सकें। locally बनाना अभ्यास है; deploy करना दुकान खोलना है।
+ 3 practice questions in this lesson, inside the app+ इस पाठ में 3 अभ्यास सवाल, ऐप के अंदर
Signup is free and only saves your progress, exam and certificate.साइन अप फ़्री है — यह सिर्फ़ आपकी प्रगति, परीक्षा और सर्टिफ़िकेट सहेजता है।
Free AI & job skills, in English & हिंदी.फ़्री AI और नौकरी के हुनर, English और हिंदी में।