> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.roboflow.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.roboflow.com/get-started/hi/platform/support/getting-help-faster-what-to-include-in-a-support-request.md).

# सहायता अनुरोध में क्या शामिल करें

Roboflow सहायता टीम समस्याओं का समाधान अधिक तेज़ी से करती है जब अनुरोध में समस्या को दोहराने के लिए पर्याप्त विवरण शामिल हो। नीचे अपनी स्थिति खोजें और संपर्क करते समय सूचीबद्ध जानकारी शामिल करें।

## हमेशा क्या शामिल करें

समस्या का प्रकार चाहे जो भी हो, ये पाँच चीज़ें हर सहायता मामले को तेज़ कर देती हैं:

1. **प्रोजेक्ट और कार्यक्षेत्र**: कार्यक्षेत्र ID या प्रभावित प्रोजेक्ट या कार्यक्षेत्र का सीधा लिंक। (ईमेल द्वारा सबमिट करने पर आवश्यक; अन्यथा यह आमतौर पर हमारे पास पहले से होता है.)
2. **कार्यक्षेत्र पहुँच**: [Roboflow सहायता टीम को अपने कार्यक्षेत्र तक पहुँच प्रदान करें](/get-started/hi/platform/support/sharing-a-workspace-with-roboflow-support.md).
3. **सटीक त्रुटि**: त्रुटि संदेश या रिस्पॉन्स बॉडी ज्यों-का-त्यों, न कि उसका पराफ़्रेज़।
4. **समय-सीमा**: विशिष्ट UTC टाइमस्टैम्प, न कि "कल"।
5. **आपने क्या प्रयास किया**: हर प्रयास और उसका परिणाम।

## इन्फ़रेंस API त्रुटियाँ

आपका प्रोडक्शन एप्लिकेशन से HTTP 4xx या 5xx प्रतिक्रियाएँ प्राप्त करनी शुरू कर देता है `serverless.roboflow.com`. त्रुटि संदेशों में "Internal error," "Model is temporarily not ready - retry request," "Could not acquire model manager lock," या 30 सेकंड के बाद टाइमआउट शामिल हो सकते हैं। विफलता दर अचानक बढ़ जाती है, अक्सर समय की एक संकरी अवधि के भीतर।

ये त्रुटियाँ प्लेटफ़ॉर्म-साइड इन्फ्रास्ट्रक्चर घटनाओं, लोड के तहत मेमोरी से मॉडल इविक्शन, या क्लाइंट-साइड अनुरोध पैटर्न से उत्पन्न हो सकती हैं जो क्षमता को पार कर जाते हैं। समय-सीमा और अनुरोध लॉग के बिना, विशिष्ट समस्या तक पहुँचना कठिन होता है।

सबसे अधिक क्या मदद करता है:

* विफलताओं की सटीक समय-सीमा, जिसमें टाइमज़ोन या UTC ऑफ़सेट शामिल हो। ("2026-05-22 12:30–12:40 UTC" पर कार्रवाई करना "आज सुबह" की तुलना में बहुत आसान है.)
* पूरा इन्फ़रेंस एंडपॉइंट URL (उदाहरण: `https://serverless.roboflow.com/test-endpoint/11` के लिए [Serverless API](https://docs.roboflow.com/deployment/roboflow-cloud/serverless-api)या `name.deployment@roboflow.com` के लिए एक [समर्पित डिप्लॉयमेंट](https://docs.roboflow.com/deployment/roboflow-cloud/dedicated-deployments)).
* त्रुटि प्रतिक्रियाओं का स्क्रीनशॉट या लॉग एक्सपोर्ट, जिसमें HTTP स्टेटस कोड, रिस्पॉन्स बॉडी, और टाइमस्टैम्प दिखें। आपकी एप्लिकेशन या मॉनिटरिंग डैशबोर्ड का स्क्रीनशॉट, जिसमें घटना दिखाई दे, आदर्श है।
* विंडो के दौरान अनुरोधों की अनुमानित मात्रा: कुल कितने अनुरोध भेजे गए, उनमें से कितने असफल हुए, और भेजने का पैटर्न (burst बनाम steady)।
* क्या विफलताएँ अभी भी जारी हैं या हल हो चुकी हैं।
* क्या असफल अनुरोधों के लिए क्रेडिट खर्च हुए थे।

उदाहरण सबमिशन:

> "हमने लगभग 90% विफलता दर देखी जब `https://serverless.roboflow.com/test-endpoint/11` 2026-05-22 को सुबह 11:20 से 11:35 UTC के बीच। उस समय हम लगभग 150 अनुरोध/घंटा भेज रहे थे। त्रुटियों में HTTP 503 वापस आया और बॉडी {"message":"Internal error."} थी। संलग्न है हमारी एप्लिकेशन लॉग का एक स्क्रीनशॉट। विफलता लगभग 11:40 AM पर स्वयं ठीक हो गई लगती है। हमारा कार्यक्षेत्र id fleet-pulse है। क्या असफल अनुरोधों के लिए हमसे शुल्क लिया गया?"

## इन्फ़रेंस प्रदर्शन समस्याएँ

इन्फ़रेंस सर्वर सही ढंग से चलता है, लेकिन अपेक्षा से अधिक मेमोरी उपयोग करता है, समय के साथ बढ़ता है, लोड के तहत धीमा हो जाता है, या आपके उपयोग-केस के लिए अस्वीकार्य रूप से उच्च लेटेंसी देता है। सामान्य रूपों में Jetson डिवाइस पर घंटों तक मेमोरी का अनियंत्रित रूप से बढ़ना, बड़े मॉडल का पहले अनुरोध पर लोड होने में बहुत समय लेना, या parallel batch requests के तहत throughput का गिरना शामिल है।

मेमोरी और लेटेंसी मॉडल आर्किटेक्चर, बैच साइज़, concurrency सेटिंग्स, इमेज डाइमेंशन्स, हार्डवेयर, और [इन्फ़रेंस सर्वर](https://docs.roboflow.com/deployment/self-hosted/self-hosted) वर्शन पर निर्भर करते हैं। लगभग हर वेरिएबल मायने रखता है।

सबसे अधिक क्या मदद करता है:

* इन्फ़रेंस सर्वर वर्शन: सटीक Docker image tag (उदाहरण: `roboflow/roboflow-inference-server-jetson-5.1.1:1.2.6`).
* हार्डवेयर स्पेक्स: GPU मॉडल, कुल RAM, और क्या आप Jetson पर हैं तथा कौन-सा JetPack वर्शन है।
* लोड किए गए हर मॉडल के मॉडल IDs और प्रकार (उदाहरण: `object-detection-5gavt/16`, YOLOv8-s, ViT 224×224), साथ ही क्या डिवाइस के लिए TRT पैकेज मौजूद हैं।
* क्लाइंट कॉन्फ़िगरेशन: `max_concurrent_requests`, `max_batch_size`, और क्लाइंट साइड पर बैच कैसे बनाए जाते हैं।
* समय के साथ मेमोरी या CPU उपयोग का ग्राफ, जो गिरावट का पैटर्न दिखाता हो (उदाहरण: `jtop`, `htop`, या लगभग एक घंटे तक मेमोरी दिखाने वाला कोई मॉनिटरिंग टूल).
* KB में सामान्य इमेज साइज़, या यदि ज्ञात हो तो सटीक पिक्सेल डाइमेंशन्स।
* उपयोग में मौजूद environment variable overrides (उदाहरण: `USE_INFERENCE_MODELS=True/False`).
* पहले आजमाए गए कदम, जिनमें version rollbacks और flag changes, तथा हर एक का प्रभाव शामिल हो।

उदाहरण सबमिशन:

> "हम NVIDIA Jetson AGX Orin (JetPack 5.1.1) पर roboflow/roboflow-inference-server-jetson-5.1.1:1.2.6 चला रहे हैं। हम एक साथ 7 मॉडल लोड करते हैं: 2 YOLOv8-s object detection और 5 ViT classification मॉडल। प्रोडक्शन लोड के तहत लगभग 2 घंटे बाद (max\_concurrent\_requests=10, max\_batch\_size=100, इमेज साइज़ \~50KB), मेमोरी 8GB से बढ़कर \~15GB हो जाती है। संलग्न jtop ग्राफ़ है। हमने USE\_INFERENCE\_MODELS=False सेट करने की कोशिश की, जिससे मेमोरी लगभग आधी हो गई लेकिन सटीकता भी कम हो गई।"

## Serverless Workflow त्रुटियाँ

एक Roboflow [Workflow](https://docs.roboflow.com/workflows) (Workflows UI के माध्यम से एक्सेस किया गया या `serverless.roboflow.com/infer/workflows/...`) त्रुटियाँ देता है, टाइमआउट होता है, या अप्रत्याशित परिणाम देता है। त्रुटियाँ HTTP 500 "Internal error," 502 "Bad gateway," या मौन विफलताएँ हो सकती हैं जहाँ जॉब चलते हुए दिखते हैं लेकिन कोई डेटा वापस नहीं आता। यह साधारण मॉडल इन्फ़रेंस विफलताओं से अलग है: इसमें आमतौर पर multi-step pipelines, custom Python blocks, या जटिल block chains शामिल होते हैं।

Workflows पाइपलाइन के किसी भी चरण पर विफल हो सकते हैं। यह जानना कि कौन-सा block दोषपूर्ण है, कितने अनुरोध भेजे गए और किस पैटर्न में, तथा सटीक workflow definition, मूल कारण को सीमित करने में मदद करता है।

सबसे अधिक क्या मदद करता है:

* पूरा workflow URL (उदाहरण: `https://serverless.roboflow.com/infer/workflows/test/test-workflow`).
* विफलताएँ कब हुईं, इसका विवरण, जिसमें टाइमस्टैम्प और प्रति समय-सीमा लगभग कितने अनुरोध थे।
* असफल अनुरोधों के लिए HTTP स्टेटस कोड और पूर्ण रिस्पॉन्स बॉडी। केवल "500 Internal Error" पूरे रिस्पॉन्स बॉडी की तुलना में बहुत कम उपयोगी है।
* क्या विफलताएँ पूर्ण हैं (सभी अनुरोध विफल) या आंशिक (कुछ सफल होते हैं)।
* [Roboflow सहायता टीम के लिए कार्यक्षेत्र पहुँच](/get-started/hi/platform/support/sharing-a-workspace-with-roboflow-support.md), ताकि हम workflow definition और server-side logs की जाँच कर सकें।
* विफलताएँ शुरू होने से पहले workflow में किए गए कोई हालिया बदलाव (नए blocks जोड़े गए, models बदले गए, image inputs बदले गए)।
* batch jobs के लिए: [batch job](https://docs.roboflow.com/deployment/roboflow-cloud/batch-processing) "Activity" सेक्शन से ID, अपेक्षित बनाम वास्तविक output record count, और job duration।

उदाहरण सबमिशन:

> "हमारा workflow `https://serverless.roboflow.com/infer/workflows/my-workspace/classifier-pipeline` ने 2026-05-25 को 12:33 और 12:40 UTC के बीच 195 अनुरोधों में से 170 HTTP 500 प्रतिक्रियाएँ लौटाईं। अनुरोध लगभग 15-15 के bursts में आए। सभी विफलताओं के लिए response body {"message":"Internal error."} थी। workflow लगभग 10 मिनट बाद स्वयं ठीक हो गया। हमने हाल में workflow नहीं बदला है। मैंने <support@roboflow.com> को workspace access दे दी है।"

## मॉडल प्रशिक्षण समस्याएँ

A [प्रशिक्षण](https://docs.roboflow.com/models) job पूरी तरह विफल हो जाता है, अटक जाता है, बिना विवरण के सामान्य error popup देता है, प्रशिक्षित मॉडल बनाए बिना क्रेडिट खर्च कर देता है, या प्रशिक्षण के बाद मॉडल अप्रत्याशित व्यवहार करता है (उदाहरण: max detections अपेक्षा से कम हैं, या बड़े dataset पर training version generation के दौरान अटक जाती है)।

प्रशिक्षण विफलताएँ dataset की विशेषताओं (दूषित images, label format समस्याएँ, class imbalance), resource constraints, या platform bugs से आ सकती हैं। सहायता टीम को आपके विशिष्ट project और dataset को देखना होगा।

सबसे अधिक क्या मदद करता है:

* जिस मॉडल type और size को आपने प्रशिक्षित करने की कोशिश की (उदाहरण: RF-DETR Nano, YOLOv8-L, SAM3)।
* मॉडल का नाम या प्रभावित model का सीधा लिंक (उदाहरण: `app.roboflow.com/my-workspace/my-project/models/my-model`).
* प्रशिक्षण के लिए उपयोग किया गया dataset version number।
* त्रुटि संदेश ज्यों-का-त्यों, पूरा का पूरा copy-paste किया हुआ, पराफ़्रेज़ नहीं। यदि यह popup में दिखाई देता है, तो उसका screenshot लें।
* यदि UI में दिखाई दे, तो training job ID।
* क्या असफल प्रयास के लिए क्रेडिट चार्ज किए गए थे।
* dataset version में images और classes की संख्या।
* विफलता से पहले dataset में किए गए कोई हालिया बदलाव (नई images जोड़ी गईं, class names बदले गए, preprocessing settings बदली गईं)।
* foundation model fine-tuning के लिए (उदाहरण: SAM): dataset size, उपयोग किया गया prompt type, और प्रक्रिया के किस चरण में यह क्रैश हुआ।

उदाहरण सबमिशन:

> "dataset version 3 of project foo-bar in workspace baz-co पर मॉडल YOLOv8-L के लिए training job हर बार एक सामान्य popup error के साथ विफल हो जाता है, आगे कोई विवरण नहीं दिखता। dataset में 12 classes में लगभग 2,400 images हैं। मुझसे दो असफल प्रयासों के लिए credits लिए गए हैं। यहाँ error popup का एक screenshot है। workspace access support को दे दिया गया है।"

## Dataset और Image दृश्यता समस्याएँ

जो images अपलोड की गई थीं वे dataset view में दिखाई नहीं देतीं (header count ब्राउज़ करते समय वास्तव में दिखाई देने वाली संख्या से अलग होता है), labeling के बाद dataset में जोड़ी गई images गायब हो जाती हैं, dataset version preparation अनिश्चित काल तक अटक जाती है, या batch ZIP upload सफल दिखता है लेकिन images एक्सेस नहीं होतीं।

इन समस्याओं के लिए अक्सर backend log inspection की आवश्यकता होती है। सहायता टीम को एक सटीक project identifier और आदर्श रूप से विशिष्ट upload event का रिकॉर्ड चाहिए।

सबसे अधिक क्या मदद करता है:

* संख्या में अंतर: प्लेटफ़ॉर्म कितनी images दिखाता है बनाम dataset tab ब्राउज़ करते समय वास्तव में कितनी दिखाई देती हैं (उदाहरण: "Header says 1,004 images but only 368 show when browsing").
* अपलोड कब हुआ, जो platform events के साथ मिलान करने में मदद करता है।
* उपयोग की गई upload विधि: ब्राउज़र में drag-and-drop, Python SDK, REST API, ZIP upload, या mobile app।
* batch या ZIP uploads के लिए: यदि उपलब्ध हो तो "Activity" सेक्शन से batch job ID।
* अंतर दिखाने वाला screenshot (header count बनाम browse view)।

उदाहरण सबमिशन:

> "मेरे workspace abc\_def में project foo\_bar\_2 प्रोजेक्ट header में 1,004 images दिखाता है, लेकिन dataset tab में क्लिक करने पर केवल 368 दिखाई देती हैं। मैंने images को 2026-05-25 को लगभग 9 AM EST पर drag-and-drop के माध्यम से upload किया था। workspace access दे दिया गया है। Screenshot संलग्न है।"

## Roboflow App UI त्रुटियाँ

Annotation editor के बाहर Roboflow web app में कुछ अपेक्षा के अनुसार काम नहीं कर रहा है: pages लोड नहीं होतीं या spinner पर अटक जाती हैं, dataset version delete करने जैसी क्रियाएँ पूरी होती दिखती हैं लेकिन कोई असर नहीं होता, settings panels नहीं खुलते, uploads activity queue में अटक जाते हैं, usage dashboard render नहीं होता, या buttons कोई प्रतिक्रिया नहीं देते।

UI bugs अक्सर किसी failing या धीमे network request के कारण होते हैं जो पर्दे के पीछे हो रहा होता है, या किसी JavaScript error के कारण, जिसे दिखाई देने वाला interface सीधे नहीं दिखाता। ब्राउज़र के developer tools यह उजागर करते हैं कि network और JavaScript स्तर पर क्या गलत हो रहा है।

सबसे अधिक क्या मदद करता है:

* बग को दिखाने वाली screen recording (Loom, video, या GIF)। इन मामलों के लिए यह सबसे मूल्यवान artifact है।
* ब्राउज़र network request log का screenshot, जो दिखाता है कि कोई request fail हो रही है या लंबी चल रही है। देखें [Chrome की network panel documentation](https://developer.chrome.com/docs/devtools/network) इसे कैसे खोलना है; अन्य ब्राउज़र में भी इसी तरह के tools होते हैं।
* ब्राउज़र console log में कोई भी errors। देखें [Chrome की console documentation](https://developer.chrome.com/docs/devtools/console/log) इसे कैसे access करना है; अन्य ब्राउज़र में भी इसी तरह के tools होते हैं।
* आपका browser name और version (उदाहरण: macOS 14.4 पर Chrome 124)।
* चरण-दर-चरण reproduction steps: आपने क्या क्लिक किया, किस क्रम में, एक fresh page load से शुरू करके।
* क्या बग हाल ही में दिखाई दिया, और क्या यह किसी platform update के साथ मेल खाता है जिसे आपने देखा।
* सटीक अपेक्षित व्यवहार बनाम वास्तविक व्यवहार।
* क्या समस्या सुसंगत है या बीच-बीच में आती है।

उदाहरण सबमिशन:

> "project `test-project` (workspace `test-workspace`), version 3 पर 'Delete version' क्लिक करने पर success toast दिखता है लेकिन version सूची में बना रहता है। network log screenshot एक दिखाता है `DELETE` request returning `500 Internal Server Error`. console दिखाता है `Uncaught TypeError: Cannot read properties of undefined`. Browser: Ubuntu 22.04 पर Firefox 126। सामान्य और private दोनों windows में पुनरुत्पादित हुआ। screen recording संलग्न है।"

## Annotation Tool bugs

Roboflow annotation editor में कोई tool गलत व्यवहार कर रहा है: keyboard shortcuts काम करना बंद कर देते हैं, एक tool चुनने पर दूसरा सक्रिय हो जाता है, undo (Ctrl+Z) अपेक्षा से अधिक delete कर देता है, Label Assist अनिश्चित काल तक लोड होता रहता है, या annotations समय पर save नहीं होते।

Annotation bugs अक्सर browser-specific, OS-specific, या हाल के platform deployments के कारण होते हैं। एक screen recording लगभग हमेशा लिखित विवरण से अधिक जानकारीपूर्ण होती है।

सबसे अधिक क्या मदद करता है:

* बग को दिखाने वाली screen recording (Loom, video, या GIF)। Annotation व्यवहार को शब्दों में बताना कठिन और दिखाना आसान है, इसलिए इन मामलों के लिए यह सबसे मूल्यवान artifact है।
* ब्राउज़र network request log का screenshot, जो दिखाता है कि कोई request fail हो रही है या लंबी चल रही है। देखें [Chrome की network panel documentation](https://developer.chrome.com/docs/devtools/network) इसे कैसे खोलना है; अन्य ब्राउज़र में भी इसी तरह के tools होते हैं।
* ब्राउज़र console log में कोई भी errors। देखें [Chrome की console documentation](https://developer.chrome.com/docs/devtools/console/log) इसे कैसे access करना है; अन्य ब्राउज़र में भी इसी तरह के tools होते हैं।
* आपका browser name और version (उदाहरण: macOS 14.4 पर Chrome 124)।
* project type (Object Detection, Instance Segmentation, Classification, आदि) और उपयोग में लिया गया specific annotation tool (polygon, polyline, bounding box, smart polygon)।
* वह keyboard shortcut या action जो bug को trigger करता है, साथ में चरण-दर-चरण reproduction steps।
* क्या समस्या सभी images को प्रभावित करती है या केवल विशिष्ट images को। यदि विशिष्ट हैं, तो project link और image name या ID साझा करें।
* क्या बग हाल ही में दिखाई दिया, और क्या यह किसी platform update के साथ मेल खाता है जिसे आपने देखा।
* सटीक अपेक्षित व्यवहार बनाम वास्तव में क्या होता है।
* क्या समस्या सुसंगत है या बीच-बीच में आती है।

उदाहरण सबमिशन:

> "my-test-project और my-other-test-project (workspace test-workspace) के projects में, polyline tool में हाल ही में तीन bugs आए हैं: (1) polyline tool सक्रिय होने पर Ctrl+scroll से zoom करने पर bounding box tool पर स्विच हो जाता है; (2) Ctrl+Z अब केवल last point हटाने के बजाय पूरी annotation हटा देता है; (3) Esc दबाने पर अब annotation discard करने के बजाय उसे save कर देता है। यहाँ हर व्यवहार दिखाने वाली दो Loom recordings हैं: \[link 1], \[link 2]. Browser: Windows 11 पर Chrome 124."

## API प्रमाणीकरण त्रुटियाँ

model inference endpoints, Roboflow Python SDK, या HTTP API के लिए API calls 403 Forbidden लौटाती हैं, साथ में "Missing or insufficient permissions." जैसा संदेश होता है। यह किसी plan को अपग्रेड करने के तुरंत बाद, private model तक पहुँचने की कोशिश करते समय, या API key rotate होने के बाद हो सकता है।

403 errors गलत या समाप्त हो चुकी API key, workspace-level key की जगह project-level key का उपयोग (या इसके विपरीत), ऐसे plan से model तक पहुँच जो उस feature को शामिल नहीं करता, या plan upgrade के बाद permissions propagate होने में देरी के कारण हो सकते हैं।

सबसे अधिक क्या मदद करता है:

* पूर्ण error response: केवल status code नहीं, बल्कि पूरा HTTP status code और response body। SDK errors के लिए, पूरा Python traceback।
* जिस endpoint या SDK method को कॉल किया जा रहा है (उदाहरण: `serverless.roboflow.com/model-name/version`, `InferenceHTTPClient`, `CLIENT.infer()`).
* मॉडल ID और version number।
* उपयोग में API key का प्रकार, workspace या project। key स्वयं साझा न करें, केवल प्रकार बताएँ।
* क्या key हाल ही में rotate की गई थी या plan हाल ही में बदला गया था।
* API call बनाने का redacted code snippet, जिसमें actual key को इस तरह के placeholder से बदला गया हो `YOUR_API_KEY`.
* क्या यह पहले काम करता था, और क्या बदला।

उदाहरण सबमिशन:

> "मुझे मिल रहा है HTTPError: 403 Client Error: Forbidden जब कॉल कर रहा हूँ `https://serverless.roboflow.com/test-endpoint/1?api_key=YOUR_API_KEY`. मैं workspace-level API key का उपयोग कर रहा हूँ। यह तब शुरू हुआ जब मैंने कल Free Plan से Core में upgrade किया। model private है। यहाँ पूरा Python traceback है: \[paste]. workspace my-test-workspace है। workspace access दे दिया गया है।"

## खाता पहुँच समस्याएँ

आप Roboflow में लॉग इन नहीं कर पा रहे हैं: login page लगातार लोड होती रहती है, Google [SSO](/get-started/hi/platform/enterprise-features/single-sign-on-sso.md) login blocked है, forgotten-password reset काम नहीं कर रहा, या कोई account locked है क्योंकि connected Google account उपलब्ध नहीं है।

पहुंच समस्याएँ अक्सर उपयोग में लिए जा रहे विशिष्ट email या identity provider से जुड़ी होती हैं। वे Google की तरफ से OAuth scope changes या browser/extension interference के कारण भी हो सकती हैं।

सबसे अधिक क्या मदद करता है:

* जिस account तक आप पहुँचने की कोशिश कर रहे हैं, उससे जुड़ा email address।
* login method: email और password, Google SSO, या GitHub SSO।
* सटीक error message या व्यवहार: "page keeps loading," "invalid credentials," "account not found," या कोई विशिष्ट error code।
* error state का screenshot।
* browser का नाम और version, और क्या आपने incognito/private window या कोई दूसरा browser आज़माया है।
* क्या यह नई समस्या है या हमेशा से ऐसी रही है (उदाहरण: नया बनाया गया account बनाम मौजूदा account जो काम करना बंद कर गया)।

## कार्यक्षेत्र और प्रोजेक्ट प्रबंधन समस्याएँ

आप [कार्यक्षेत्र delete नहीं कर सकते](/get-started/hi/platform/workspaces/delete-a-workspace.md) या project (delete button कुछ नहीं करता हुआ दिखता है या error देता है), कोई workspace गलती से गलत plan में upgrade हो गया, ownership transfer नहीं होती, billing failure के बाद projects inaccessible हो जाते हैं, image upload limit पहुँच जाती है, या कोई [public project](https://docs.roboflow.com/datasets/manage/make-a-project-public) गलती से private data उजागर कर देता है।

सबसे अधिक क्या मदद करता है:

* वह विशिष्ट कार्रवाई जो विफल हो रही है और देखा गया error message या व्यवहार।
* error state या अवांछित project state का screenshot।
* deletion issues के लिए: यह पुष्टि कि आपने पहले ही workspace के भीतर सभी projects और images delete कर दिए हैं, जो एक सामान्य पूर्वापेक्षा है।
* गलत upgrade के लिए: उस workspace की workspace IDs जिसे upgrade किया गया था और जिसकी मंशा थी, तथा बदलाव का अनुमानित समय।
* image limit issues के लिए: वर्तमान में workspace में कितनी images हैं और दिखाई गई limit क्या है।

## क्रेडिट और उपयोग संबंधी समस्याएँ

क्रेडिट अपेक्षा से तेज़ समाप्त हो रहे हैं, failed training jobs या failed inference के लिए credits charge किए जा रहे हैं, या [उपयोग डैशबोर्ड](/get-started/hi/platform/billing-and-plans/credits/view-credit-usage.md) लोड नहीं हो रहा है।

सबसे अधिक क्या मदद करता है:

* वह workspace नाम जहाँ credit issue हुआ।
* अप्रत्याशित credit खपत की अनुमानित तारीख और समय।
* कौन-सा operation credits consume कर रहा था: inference calls, training, या batch processing।
* क्या कोई ज्ञात [platform incident](/get-started/hi/platform/support/roboflow-status-and-uptime.md) खपत spike के साथ मेल खाता है, और क्या आपने उस समय errors देखे थे।
* consumption spike दिखाने वाला usage dashboard का screenshot।

## डेटा गोपनीयता और खाता हटाना

अनुरोध [खाता हटाने के लिए](/get-started/hi/platform/support/account-deletion.md) और सभी संबंधित personal data (GDPR erasure requests), खाता हटाने के बाद भी images सार्वजनिक रूप से उपलब्ध रह जाने जैसी अधूरी data deletion, या public Universe से किसी विशिष्ट project को हटाने के अनुरोध।

सबसे अधिक क्या मदद करता है:

* हटाए जाने वाले account का email address।
* यह पुष्टि कि खाता हटाने से पहले account के भीतर से सभी projects और workspaces हटा दिए गए हैं, जो account deletion आगे बढ़ाने के लिए आवश्यक है।
* GDPR requests के लिए: अनुरोध के कानूनी आधार का कथन और उस data का विवरण जिसके बारे में आप मानते हैं कि वह अभी भी उपलब्ध है।
* किसी विशिष्ट public Universe resource का लिंक जिसे हटाया जाना चाहिए, और इसका कारण।

## सुरक्षा समस्याएँ

कोई API key गलती से उजागर हो गई थी (उदाहरण: सार्वजनिक GitHub repo में commit कर दी गई या chat में साझा की गई), या किसी security researcher ने Roboflow platform में एक vulnerability पाई है।

{% hint style="warning" %}
यदि कोई key उजागर हुई है, तो तुरंत अपने Roboflow workspace settings में उसे rotate करें। rotate करने से compromised key अमान्य हो जाती है। फिर exposure के अनुमानित समय के साथ support को सूचित करें ताकि हम किसी भी unauthorized उपयोग के लिए audit कर सकें।
{% endhint %}

उजागर हुई keys के लिए, शामिल करें:

* यह पुष्टि कि key पहले ही rotate की जा चुकी है।
* जिस अनुमानित तारीख और समय पर key उजागर हुई, और किस चैनल के माध्यम से।
* क्या exposure window के दौरान unauthorized API usage का कोई प्रमाण है।

vulnerability reports के लिए, सुरक्षा@roboflow\.com पर vulnerability के स्पष्ट विवरण, reproduction steps, और संभावित प्रभाव के साथ ईमेल करें।