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# YOLOv5

हम अपने माध्यम से YOLOv5 ऑब्जेक्ट डिटेक्शन और इंस्टेंस सेगमेंटेशन इनफेरेंसिंग का समर्थन करते हैं [सर्वरलेस होस्टेड API](https://docs.roboflow.com/deployment/roboflow-cloud/serverless-api) और सेल्फ-होस्टेड [Inference](https://docs.roboflow.com/deployment/self-hosted/self-hosted). Roboflow पर YOLOv5 को प्रशिक्षित करना समर्थित नहीं है, लेकिन आप [पूर्व-प्रशिक्षित वज़न अपलोड करें](/models/hi/model-weights/upload-custom-weights.md) (`model_type="yolov5"`) किसी मौजूदा प्रोजेक्ट के लिए, और उन्हें किसी भी डिप्लॉयमेंट टारगेट के माध्यम से सर्व करें। Roboflow-प्रशिक्षित डिटेक्टर के लिए, देखें [RF-DETR](/models/hi/supported-models/rf-detr.md), [YOLO26](/models/hi/supported-models/yolo26.md)या [YOLO11](/models/hi/supported-models/yolo11.md).

YOLOv5 इनपुट आकार तब सेट किया जाता है जब आप अपना मॉडल Roboflow के बाहर प्रशिक्षित करते हैं (सामान्य मान: 640x640 या 1280x1280)।

## कोड नमूना

{% 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 shell के लिए उपलब्ध कराएँ:

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

{% endstep %}

{% step %}

### निर्भरताएँ इंस्टॉल करें

SDK और [supervision](https://supervision.roboflow.com/) डिकोडिंग और एनोटेशन के लिए:

```bash
pip install -U inference-sdk supervision
```

{% endstep %}

{% step %}

### मॉडल चलाएँ

इसके स्थान पर रखें `{workspace}/{model-slug}` आपके अपलोड किए गए YOLOv5 मॉडल की ID (देखें [Versions, Trainings, and Models](/models/hi/versions-trainings-and-models.md)).

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

image = sv.load_image_from_url("https://media.roboflow.com/quickstart/traffic.jpg")

client = InferenceHTTPClient(
    api_url="https://serverless.roboflow.com",
    api_key=os.environ["ROBOFLOW_API_KEY"],
)
result = client.infer(image, model_id="your-workspace/your-model-slug")

detections = sv.Detections.from_inference(result)

annotated = sv.BoxAnnotator().annotate(image.copy(), detections)
annotated = sv.LabelAnnotator().annotate(annotated, detections)

cv2.imwrite("annotated.png", annotated)
```

{% endstep %}
{% endstepper %}

{% hint style="info" %}
सेट करें `api_url` को अपने deployment target से मिलाने के लिए:

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