Universe पर मॉडल खोजें

आप अपने कंप्यूटर विज़न प्रोजेक्ट में उपयोग के लिए Universe पर पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल्स खोज सकते हैं।

Universe पर 50,000 से अधिक डेटासेटों के साथ प्रशिक्षित मॉडल भी जुड़े हुए हैं। इन मॉडलों का उपयोग आपके कंप्यूटर विज़न प्रोजेक्ट में वर्कफ़्लोज़.

Universe पर एक डेटासेट खोजने के लिए, सर्च बार में वह चीज़ टाइप करें जिसे आप पहचानना चाहते हैं। सर्च पेज पर, "Has a Model" बॉक्स को चेक करें:

इससे आपकी खोज केवल उन डेटासेटों तक सीमित हो जाएगी जिनमें प्रशिक्षित मॉडल शामिल हैं।

प्रोजेक्ट के बारे में अधिक जानने के लिए किसी परिणाम पर क्लिक करें।

डेटासेट होम पेज पर मेट्रिक्स दिखेंगे। ये मेट्रिक्स मॉडल के प्रकार पर निर्भर करेंगे। उदाहरण के लिए, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन के लिए आपको mAP, precision, और recall दिखेंगे; classification के लिए आपको accuracy दिखेगी।

सबसे हालिया मॉडल संस्करण आज़माने के लिए आप "Try This Model" अनुभाग में एक छवि अपलोड कर सकते हैं।

आप साइडबार में "Models" पर भी क्लिक कर सकते हैं ताकि सभी प्रशिक्षित मॉडल देख सकें और आज़माने के लिए एक चुन सकें:

जब आप Models पेज खोलेंगे, तो आपको प्रोजेक्ट टेस्ट सेट की एक उदाहरण छवि के परिणाम छवि पर प्लॉट किए हुए दिखाई देंगे:

छवि में "occupied forklift" वर्ग की पहचान की गई है।

Universe मॉडल डिप्लॉय करें

प्रत्येक Universe मॉडल पेज पर एक "Deploy Model" बटन होता है, जो कई डिप्लॉयमेंट विकल्पों वाला एक मोडल खोलता है:

• कोड स्निपेट: मॉडल को इसके माध्यम से कॉल करने के लिए Python, JavaScript, या cURL में तैयार-से-उपयोग कोड Serverless Cloud API. प्रत्येक स्निपेट में एक "Copy prompt" बटन शामिल होता है, जो एक संरचित प्रॉम्प्ट कॉपी करता है जिसे आप किसी AI कोडिंग एजेंट में पेस्ट कर सकते हैं।

• MCP: कनेक्ट करने के लिए सेटअप निर्देश Roboflow MCP Server को Claude Code, Cursor, या Codex से। एक बार कनेक्ट होने के बाद, आपका एजेंट सीधे Roboflow मॉडलों पर inference चला सकता है।

• कस्टम वर्कफ़्लो: पूर्व-निर्मित वर्कफ़्लो टेम्पलेट्स जो detection, counting, या visualization जैसे सामान्य कार्यों के लिए हैं।

आप मॉडल के साथ निर्माण के बारे में एक मार्गदर्शित बातचीत शुरू करने के लिए मोडल के शीर्ष पर मौजूद Roboflow Agent इनपुट में सीधे एक प्रॉम्प्ट भी टाइप कर सकते हैं।

वर्कफ़्लो में Universe मॉडल का उपयोग करें

आप Workflows में Universe मॉडल का उपयोग कर सकते हैं।

मॉडल का उपयोग करने के लिए, Roboflow Workflows खोलें, एक वर्कफ़्लो बनाएँ, फिर एक मॉडल ब्लॉक जोड़ें:

मॉडल सेलेक्टर खोलने के लिए ब्लॉक एडिटर में "Model" पर क्लिक करें:

Universe मॉडल पेज के शीर्ष से मॉडल ID कॉपी करें, फिर उसे मॉडल सेलेक्टर के सर्च बॉक्स में टाइप या पेस्ट करें। मॉडल ID इस रूप में होते हैं workspace/project या workspace/project/version.

Roboflow ID की तुलना आपके workspace और Universe से करता है, फिर मॉडल का नाम, classes, task type, और sample images भर देता है। उपयोग करने के लिए मिलते-जुलते परिणाम को चुनें। यदि ID किसी वास्तविक मॉडल से मेल नहीं खाती, तो "not found" संदेश दिखता है और मॉडल चुना नहीं जा सकता।

डिप्लॉय फ्लो में वही मॉडल सेलेक्टर उपयोग होता है, इसलिए जहाँ भी आप मॉडल चुनते हैं, वहाँ आप एक कस्टम मॉडल ID दर्ज कर सकते हैं।

कोड में Universe मॉडल चलाएँ

Universe मॉडल ID कहीं भी काम करता है जहाँ आपके अपने मॉडल ID काम करती हैं। मॉडल पेज के शीर्ष से ID कॉपी करें, फिर उसे इस रूप में पास करें model_id:

pip install inference-sdk supervision opencv-python

import os
import cv2
import supervision as sv
from inference_sdk import InferenceHTTPClient

image = cv2.imread("forklift.jpg")

client = InferenceHTTPClient(
    api_url="https://serverless.roboflow.com",
    api_key=os.environ["ROBOFLOW_API_KEY"],
)

results = client.infer(image, model_id="forkliftproject/2")

detections = sv.Detections.from_inference(results)
annotated = sv.BoxAnnotator().annotate(scene=image, detections=detections)
annotated = sv.LabelAnnotator().annotate(scene=annotated, detections=detections)
sv.plot_image(annotated)

सेट करें api_url को https://serverless.roboflow.com के लिए Serverless Cloud API, http://localhost:9001 स्थानीय Inference सर्वर, या आपका समर्पित डिप्लॉयमेंट URL।

Universe से कोई मॉडल चुने बिना मॉडल चलाने के लिए, देखें पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल उपनाम.