> 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/models/hi/pretrained-aliases.md).

# पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल उपनाम

Roboflow Inference के साथ प्रशिक्षित मॉडलों का एक सेट आता है, जो [COCO डेटासेट](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco) और इन्हें ऐसे छोटे उपनामों के तहत उपलब्ध कराया गया है जैसे `rfdetr-small` या `yolov8n-640`.

उपनाम सुविधा-जनक शॉर्टकट हैं: आपको अंतर्निहित Roboflow प्रोजेक्ट और संस्करण जानने की आवश्यकता नहीं है, और आप उपनाम को कहीं भी पास कर सकते हैं जहाँ एक [मॉडल ID](/models/hi/model-ids.md) स्वीकार किया जाता है।

## कोड नमूना

{% tabs %}
{% tab title="SDK (Python)" icon="python" %}
{% stepper %}
{% step %}

### अपनी API कुंजी प्राप्त करें

एक Roboflow खाता बनाएँ, अपनी कुंजी यहाँ खोजें [Roboflow API सेटिंग्स पेज](https://app.roboflow.com/settings/api) और इसे अपने शेल में उपलब्ध कराएँ:

```bash
export ROBOFLOW_API_KEY="your-key-here"
```

{% endstep %}

{% step %}

### निर्भरताएँ इंस्टॉल करें

```bash
pip install inference-sdk
```

{% endstep %}

{% step %}

### मॉडल चलाएँ

उपनाम को इस रूप में पास करें `model_id`:

```python
import os
from inference_sdk import InferenceHTTPClient, InferenceConfiguration

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

results = client.infer(
    "https://media.roboflow.com/inference/people-walking.jpg",
    model_id="rfdetr-small",
)
print(results["predictions"])
```

{% endstep %}
{% endstepper %}
{% endtab %}

{% tab title="इन्फ़रेंस (नेटिव)" icon="server" %}
{% stepper %}
{% step %}

### निर्भरताएँ इंस्टॉल करें

इंस्टॉल करें [इन्फ़रेंस](https://docs.roboflow.com/deployment/self-hosted/self-hosted) पैकेज, ताकि वज़न को अपने स्वयं के प्रोसेस में लोड किया जा सके:

```bash
pip install inference
```

{% endstep %}

{% step %}

### मॉडल चलाएँ

```python
from inference import get_model

model = get_model(model_id="rfdetr-small")

results = model.infer("https://media.roboflow.com/inference/people-walking.jpg")
print(results[0].predictions)
```

{% endstep %}
{% endstepper %}
{% endtab %}
{% endtabs %}

{% hint style="info" %}
सेट करें `api_url` को अपने परिनियोजन लक्ष्य से मिलाएँ:

* `https://serverless.roboflow.com` सर्वरलेस क्लाउड API के लिए।
* `http://localhost:9001` एक स्थानीय [इन्फ़रेंस](https://docs.roboflow.com/deployment/self-hosted/self-hosted) सर्वर।
* आपका [समर्पित परिनियोजन](https://docs.roboflow.com/deployment/roboflow-cloud/dedicated-deployments) एक निजी एंडपॉइंट के लिए URL.
  {% endhint %}

## उपलब्ध उपनाम

Roboflow Universe पर मॉडल को तैनात करने से पहले उसे आज़माने के लिए "ब्राउज़र में परीक्षण करें" पर क्लिक करें।

### RF-DETR

मॉडल पेज: [RF-DETR](/models/hi/supported-models/rf-detr.md)

| मॉडल                                | इनपुट आकार | कार्य               | मॉडल ID                   | परीक्षण                                                                                          |
| ----------------------------------- | ---------- | ------------------- | ------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------ |
| RF-DETR (नैनो)                      | 384        | ऑब्जेक्ट डिटेक्शन   | `rfdetr-nano`             | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/38)               |
| RF-DETR (छोटा)                      | 512        | ऑब्जेक्ट डिटेक्शन   | `rfdetr-small`            | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/39)               |
| RF-DETR (मध्यम)                     | 576        | ऑब्जेक्ट डिटेक्शन   | `rfdetr-medium`           | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/40)               |
| RF-DETR (बड़ा)                      | 704        | ऑब्जेक्ट डिटेक्शन   | `rfdetr-large`            | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/50)               |
| RF-DETR (एक्स्ट्रा बड़ा)            | 700        | ऑब्जेक्ट डिटेक्शन   | `rfdetr-xlarge`           | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/47)               |
| RF-DETR (2x बड़ा)                   | 880        | ऑब्जेक्ट डिटेक्शन   | `rfdetr-2xlarge`          | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/48)               |
| RF-DETR सेगमेंटेशन (नैनो)           | 312        | इंस्टेंस सेगमेंटेशन | `rfdetr-seg-nano`         | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-dataset-vdnr1/model/41) |
| RF-DETR सेगमेंटेशन (छोटा)           | 384        | इंस्टेंस सेगमेंटेशन | `rfdetr-seg-small`        | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-dataset-vdnr1/model/36) |
| RF-DETR सेगमेंटेशन (मध्यम)          | 432        | इंस्टेंस सेगमेंटेशन | `rfdetr-seg-medium`       | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-dataset-vdnr1/model/37) |
| RF-DETR सेगमेंटेशन (बड़ा)           | 504        | इंस्टेंस सेगमेंटेशन | `rfdetr-seg-large`        | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-dataset-vdnr1/model/38) |
| RF-DETR सेगमेंटेशन (एक्स्ट्रा बड़ा) | 624        | इंस्टेंस सेगमेंटेशन | `rfdetr-seg-xlarge`       | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-dataset-vdnr1/model/39) |
| RF-DETR सेगमेंटेशन (2x बड़ा)        | 768        | इंस्टेंस सेगमेंटेशन | `rfdetr-seg-2xlarge`      | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-dataset-vdnr1/model/40) |
| RF-DETR कीपॉइंट प्रीव्यू            | 576        | कीपॉइंट डिटेक्शन    | `rfdetr-keypoint-preview` | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-pose-detection/17)      |

### YOLO26

मॉडल पेज: [YOLO26](/models/hi/supported-models/yolo26.md)

| मॉडल                      | इनपुट आकार | कार्य               | मॉडल ID            | परीक्षण                                                                                          |
| ------------------------- | ---------- | ------------------- | ------------------ | ------------------------------------------------------------------------------------------------ |
| YOLO26n                   | 640        | ऑब्जेक्ट डिटेक्शन   | `yolo26n-640`      | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/41)               |
| YOLOv26s                  | 640        | ऑब्जेक्ट डिटेक्शन   | `yolo26s-640`      | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/42)               |
| YOLOv26m                  | 640        | ऑब्जेक्ट डिटेक्शन   | `yolo26m-640`      | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/43)               |
| YOLOv26l                  | 640        | ऑब्जेक्ट डिटेक्शन   | `yolo26l-640`      | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/44)               |
| YOLOv26x                  | 640        | ऑब्जेक्ट डिटेक्शन   | `yolo26x-640`      | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/45)               |
| YOLO26n                   | 640        | इंस्टेंस सेगमेंटेशन | `yolo26n-seg-640`  | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-dataset-vdnr1/model/27) |
| YOLOv26s                  | 640        | इंस्टेंस सेगमेंटेशन | `yolo26s-seg-640`  | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-dataset-vdnr1/model/28) |
| YOLOv26m                  | 640        | इंस्टेंस सेगमेंटेशन | `yolo26m-seg-640`  | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-dataset-vdnr1/model/29) |
| YOLOv26l                  | 640        | इंस्टेंस सेगमेंटेशन | `yolo26l-seg-640`  | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-dataset-vdnr1/model/31) |
| YOLOv26x                  | 640        | इंस्टेंस सेगमेंटेशन | `yolo26x-seg-640`  | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-dataset-vdnr1/model/34) |
| YOLO26n कीपॉइंट डिटेक्शन  | 640        | कीपॉइंट डिटेक्शन    | `yolo26n-pose-640` | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-pose-detection/12)      |
| YOLOv26s कीपॉइंट डिटेक्शन | 640        | कीपॉइंट डिटेक्शन    | `yolo26s-pose-640` | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-pose-detection/13)      |
| YOLOv26m कीपॉइंट डिटेक्शन | 640        | कीपॉइंट डिटेक्शन    | `yolo26m-pose-640` | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-pose-detection/14)      |
| YOLOv26l कीपॉइंट डिटेक्शन | 640        | कीपॉइंट डिटेक्शन    | `yolo26l-pose-640` | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-pose-detection/15)      |
| YOLOv26x कीपॉइंट डिटेक्शन | 640        | कीपॉइंट डिटेक्शन    | `yolo26x-pose-640` | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-pose-detection/16)      |

### YOLO11

मॉडल पेज: [YOLO11](/models/hi/supported-models/yolo11.md)

| मॉडल     | इनपुट आकार | कार्य               | मॉडल ID            | परीक्षण                                                                                          |
| -------- | ---------- | ------------------- | ------------------ | ------------------------------------------------------------------------------------------------ |
| YOLOv11n | 640        | ऑब्जेक्ट डिटेक्शन   | `yolov11n-640`     | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/25)               |
| YOLOv11s | 640        | ऑब्जेक्ट डिटेक्शन   | `yolov11s-640`     | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/26)               |
| YOLOv11m | 640        | ऑब्जेक्ट डिटेक्शन   | `yolov11m-640`     | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/27)               |
| YOLOv11l | 640        | ऑब्जेक्ट डिटेक्शन   | `yolov11l-640`     | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/28)               |
| YOLOv11x | 640        | ऑब्जेक्ट डिटेक्शन   | `yolov11x-640`     | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/29)               |
| YOLOv11n | 1280       | ऑब्जेक्ट डिटेक्शन   | `yolov11n-1280`    | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/30)               |
| YOLOv11s | 1280       | ऑब्जेक्ट डिटेक्शन   | `yolov11s-1280`    | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/31)               |
| YOLOv11m | 1280       | ऑब्जेक्ट डिटेक्शन   | `yolov11m-1280`    | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/32)               |
| YOLOv11l | 1280       | ऑब्जेक्ट डिटेक्शन   | `yolov11l-1280`    | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/33)               |
| YOLOv11x | 1280       | ऑब्जेक्ट डिटेक्शन   | `yolov11x-1280`    | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/34)               |
| YOLOv11n | 640        | इंस्टेंस सेगमेंटेशन | `yolov11n-seg-640` | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-dataset-vdnr1/model/19) |
| YOLOv11s | 640        | इंस्टेंस सेगमेंटेशन | `yolov11s-seg-640` | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-dataset-vdnr1/model/20) |
| YOLOv11m | 640        | इंस्टेंस सेगमेंटेशन | `yolov11m-seg-640` | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-dataset-vdnr1/model/21) |
| YOLOv11l | 640        | इंस्टेंस सेगमेंटेशन | `yolov11l-seg-640` | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-dataset-vdnr1/model/22) |
| YOLOv11x | 640        | इंस्टेंस सेगमेंटेशन | `yolov11x-seg-640` | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-dataset-vdnr1/model/23) |

### YOLOv10

मॉडल पेज: [YOLOv10](/models/hi/supported-models/yolov10.md)

| मॉडल     | इनपुट आकार | कार्य             | मॉडल ID        | परीक्षण                                                                            |
| -------- | ---------- | ----------------- | -------------- | ---------------------------------------------------------------------------------- |
| YOLOv10n | 640        | ऑब्जेक्ट डिटेक्शन | `yolov10n-640` | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/19) |
| YOLOv10s | 640        | ऑब्जेक्ट डिटेक्शन | `yolov10s-640` | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/20) |
| YOLOv10m | 640        | ऑब्जेक्ट डिटेक्शन | `yolov10m-640` | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/21) |
| YOLOv10b | 640        | ऑब्जेक्ट डिटेक्शन | `yolov10b-640` | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/22) |
| YOLOv10l | 640        | ऑब्जेक्ट डिटेक्शन | `yolov10l-640` | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/23) |
| YOLOv10x | 640        | ऑब्जेक्ट डिटेक्शन | `yolov10x-640` | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/24) |

### YOLOv8

मॉडल पेज: [YOLOv8](/models/hi/supported-models/yolov8.md)

| मॉडल                        | इनपुट आकार | कार्य               | मॉडल ID             | परीक्षण                                                                                          |
| --------------------------- | ---------- | ------------------- | ------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------ |
| YOLOv8n                     | 640        | ऑब्जेक्ट डिटेक्शन   | `yolov8n-640`       | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/3)                |
| YOLOv8n                     | 1280       | ऑब्जेक्ट डिटेक्शन   | `yolov8n-1280`      | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/9)                |
| YOLOv8s                     | 640        | ऑब्जेक्ट डिटेक्शन   | `yolov8s-640`       | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/6)                |
| YOLOv8s                     | 1280       | ऑब्जेक्ट डिटेक्शन   | `yolov8s-1280`      | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/10)               |
| YOLOv8m                     | 640        | ऑब्जेक्ट डिटेक्शन   | `yolov8m-640`       | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/8)                |
| YOLOv8m                     | 1280       | ऑब्जेक्ट डिटेक्शन   | `yolov8m-1280`      | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/11)               |
| YOLOv8l                     | 640        | ऑब्जेक्ट डिटेक्शन   | `yolov8l-640`       | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/7)                |
| YOLOv8l                     | 1280       | ऑब्जेक्ट डिटेक्शन   | `yolov8l-1280`      | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/12)               |
| YOLOv8x                     | 640        | ऑब्जेक्ट डिटेक्शन   | `yolov8x-640`       | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/5)                |
| YOLOv8x                     | 1280       | ऑब्जेक्ट डिटेक्शन   | `yolov8x-1280`      | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/13)               |
| YOLOv8n इंस्टेंस सेगमेंटेशन | 640        | इंस्टेंस सेगमेंटेशन | `yolov8n-seg-640`   | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-dataset-vdnr1/model/2)  |
| YOLOv8n इंस्टेंस सेगमेंटेशन | 1280       | इंस्टेंस सेगमेंटेशन | `yolov8n-seg-1280`  | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-dataset-vdnr1/model/7)  |
| YOLOv8s इंस्टेंस सेगमेंटेशन | 640        | इंस्टेंस सेगमेंटेशन | `yolov8s-seg-640`   | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-dataset-vdnr1/model/4)  |
| YOLOv8m इंस्टेंस सेगमेंटेशन | 1280       | इंस्टेंस सेगमेंटेशन | `yolov8s-seg-1280`  | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-dataset-vdnr1/model/8)  |
| YOLOv8m इंस्टेंस सेगमेंटेशन | 640        | इंस्टेंस सेगमेंटेशन | `yolov8m-seg-640`   | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-dataset-vdnr1/model/5)  |
| YOLOv8m इंस्टेंस सेगमेंटेशन | 1280       | इंस्टेंस सेगमेंटेशन | `yolov8m-seg-1280`  | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-dataset-vdnr1/model/9)  |
| YOLOv8l इंस्टेंस सेगमेंटेशन | 640        | इंस्टेंस सेगमेंटेशन | `yolov8l-seg-640`   | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-dataset-vdnr1/model/6)  |
| YOLOv8l इंस्टेंस सेगमेंटेशन | 1280       | इंस्टेंस सेगमेंटेशन | `yolov8l-seg-1280`  | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-dataset-vdnr1/model/10) |
| YOLOv8x इंस्टेंस सेगमेंटेशन | 640        | इंस्टेंस सेगमेंटेशन | `yolov8x-seg-640`   | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-dataset-vdnr1/model/3)  |
| YOLOv8x इंस्टेंस सेगमेंटेशन | 1280       | इंस्टेंस सेगमेंटेशन | `yolov8x-seg-1280`  | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-dataset-vdnr1/model/11) |
| YOLOv8x कीपॉइंट डिटेक्शन    | 1280       | कीपॉइंट डिटेक्शन    | `yolov8x-pose-1280` | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-pose-detection/6)       |
| YOLOv8x कीपॉइंट डिटेक्शन    | 640        | कीपॉइंट डिटेक्शन    | `yolov8x-pose-640`  | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-pose-detection/5)       |
| YOLOv8l कीपॉइंट डिटेक्शन    | 640        | कीपॉइंट डिटेक्शन    | `yolov8l-pose-640`  | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-pose-detection/4)       |
| YOLOv8m कीपॉइंट डिटेक्शन    | 640        | कीपॉइंट डिटेक्शन    | `yolov8m-pose-640`  | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-pose-detection/3)       |
| YOLOv8s कीपॉइंट डिटेक्शन    | 640        | कीपॉइंट डिटेक्शन    | `yolov8s-pose-640`  | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-pose-detection/2)       |
| YOLOv8n कीपॉइंट डिटेक्शन    | 640        | कीपॉइंट डिटेक्शन    | `yolov8n-pose-640`  | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco-pose-detection/1)       |

### YOLO-NAS

मॉडल पेज: [YOLO-NAS](/models/hi/supported-models/yolo-nas.md)

| मॉडल             | इनपुट आकार | कार्य             | मॉडल ID          | परीक्षण                                                                            |
| ---------------- | ---------- | ----------------- | ---------------- | ---------------------------------------------------------------------------------- |
| YOLO-NAS (छोटा)  | 640        | ऑब्जेक्ट डिटेक्शन | `yolo-nas-s-640` | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/14) |
| YOLO-NAS (मध्यम) | 640        | ऑब्जेक्ट डिटेक्शन | `yolo-nas-m-640` | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/15) |
| YOLO-NAS (बड़ा)  | 640        | ऑब्जेक्ट डिटेक्शन | `yolo-nas-l-640` | [ब्राउज़र में परीक्षण करें](https://universe.roboflow.com/microsoft/coco/model/16) |

## संबंधित पृष्ठ

* [समर्थित मॉडल](/models/hi/supported-models.md) - मॉडलों की पूरी सूची जिन्हें आप Roboflow के साथ तैनात कर सकते हैं।
* [मॉडल आईडी](/models/hi/model-ids.md) - अपने स्वयं के प्रशिक्षित मॉडलों का संदर्भ कैसे दें।
* [Universe पर मॉडल खोजें](https://docs.roboflow.com/datasets/universe/universe/find-a-model-on-universe) - 50,000+ समुदाय-प्रशिक्षित मॉडल जिन्हें आप उसी तरह चला सकते हैं।