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# एक ट्रेनिंग जॉब रोकें या रद्द करें

आप प्रशिक्षण जॉब को उसके पूरा होने से पहले समाप्त कर सकते हैं। वर्तमान मॉडल वज़न सहेजने के लिए प्रशिक्षण को जल्दी रोकें। वज़न हटाने के लिए प्रशिक्षण रद्द करें।

<table data-search="false"><thead><tr><th></th><th>प्रशिक्षण जल्दी रोकें</th><th>प्रशिक्षण रद्द करें</th></tr></thead><tbody><tr><td>का उपयोग तब करें जब</td><td>मॉडल अभिसरित हो चुका है या पहले से ही आपके लक्ष्यों को पूरा करता है।</td><td>आप प्रशिक्षण जॉब से कोई मॉडल नहीं चाहते।</td></tr><tr><td>मॉडल वज़न</td><td>सहेजा गया</td><td>हटा दिया गया</td></tr><tr><td>क्रेडिट्स</td><td>आप उपयोग किए गए क्रेडिट्स का भुगतान करते हैं।</td><td>यदि आप जॉब में जल्दी रद्द करते हैं, तो आपको रिफंड मिल सकता है। कई epochs के बाद रिफंड जारी नहीं किया जाता।</td></tr></tbody></table>

किसी भी कार्रवाई के बाद, आप उसी डेटासेट संस्करण के साथ एक और प्रशिक्षण जॉब शुरू कर सकते हैं।

आप एक [क्रेडिट सीमा](/models/hi/train/train-a-model.md#set-a-credit-cap) भी सेट कर सकते हैं जब आप कोई जॉब शुरू करते हैं, ताकि वह क्रेडिट सीमा तक पहुँचते ही अपने-आप रुक जाए। सीमा पर रुकने से मॉडल वज़न सुरक्षित रहते हैं।

{% hint style="info" %}
रोकना सहयोगात्मक है: जॉब अपने वज़न सहेजता है और अपनी वर्तमान epoch के अंत में बाहर निकल जाता है। यदि कोई जॉब अटक जाए और स्टॉप अनुरोध का कभी जवाब न दे, तो Roboflow लगभग 8 घंटे बाद उसे समाप्त कर देता है। वह जॉब रुका हुआ नहीं बल्कि असफल के रूप में दिखता है, कोई मॉडल वज़न सहेजता नहीं है, और उसके क्रेडिट्स रिफंड कर दिए जाते हैं। यही तब भी होता है जब Roboflow किसी जॉब को इसलिए रोकता है क्योंकि workspace के क्रेडिट्स खत्म हो गए थे और जॉब स्टॉप अनुरोध का कभी जवाब नहीं देता।
{% endhint %}

## वेब ऐप

### प्रशिक्षण जल्दी रोकें

जब प्रशिक्षण ग्राफ़ दिखाते हैं कि मॉडल अभिसरित हो चुका है या पहले से ही आपके लक्ष्यों को पूरा करता है, लेकिन जॉब में अभी कई epochs बाकी हैं, तब जल्दी रोकने का उपयोग करें।

"प्रशिक्षण जल्दी रोकें" पर क्लिक करें:

<figure><img src="/files/e5cc2d45c454d3355b8465851db4b1af4bd77d84" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Roboflow वर्तमान मॉडल वज़न तैयार करना शुरू कर देता है। प्रशिक्षण जॉब दिखाता है कि वह जल्दी रुक गया:

<figure><img src="/files/a6c58d46e85fca514995193e230a18272c29d005" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

मॉडल उपलब्ध होने में कई मिनट लग सकते हैं। जब यह तैयार हो जाता है, तो मॉडल नाम के बगल में हरा चेकमार्क दिखाई देता है:

<figure><img src="/files/de39aef7bb12af1c0bc88d2059762aaf1167d04a" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Neural Architecture Search (NAS) के लिए, मॉडल के अभिसरित होने पर प्रशिक्षण अपने-आप रुक सकता है। जब Roboflow शेष epochs को छोड़ देता है, तो प्रशिक्षण परिणाम पृष्ठ एक संदेश दिखाता है।

### प्रशिक्षण जारी रखें

जो जॉब जल्दी रुक गया था, वह अपने अंतिम सहेजे गए checkpoint से और epochs चला सकता है। प्रशिक्षण खोलें और "प्रशिक्षण जारी रखें" पर क्लिक करें। यह विकल्प RF-DETR और YOLO मॉडलों के लिए उपलब्ध है।

रन समाप्त होने के बाद Roboflow कुछ दिनों तक checkpoint को बनाए रखता है। बटन tooltip वह तारीख दिखाता है, जिसके तक प्रशिक्षण फिर से शुरू किया जा सकता है। एक बार checkpoint की अवधि समाप्त हो जाने पर, बटन बंद हो जाता है और आप उसकी जगह एक नया प्रशिक्षण जॉब शुरू करते हैं।

### प्रशिक्षण रद्द करें

जॉब को रोकने और उसके मॉडल वज़न हटाने के लिए "प्रशिक्षण रद्द करें" पर क्लिक करें:

<figure><img src="/files/964a92138b79dfafccabfb8cb76eabcc2caf11f2" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

## HTTP API

कॉल करने वाली API key में `trainingJob:create` स्कोप होना चाहिए।

### प्रशिक्षण जल्दी रोकें

चल रहे प्रशिक्षण जॉब के लिए जल्दी रोकने का अनुरोध करें:

```url
POST https://api.roboflow.com/:workspace/:project/:version/train/stop
```

```bash
curl "https://api.roboflow.com/my-workspace/my-detector/3/train/stop?api_key=$ROBOFLOW_API_KEY" \\
  -X POST \\
  -H "Content-Type: application/json" \\
  -d '{}'
```

यह endpoint idempotent है। यदि जॉब पहले ही रुक चुका है, तो यह success लौटाता है।

```json
{
  "success": true
}
```

### प्रशिक्षण रद्द करें

कतार में लगे या चल रहे प्रशिक्षण जॉब को रद्द करें:

```url
POST https://api.roboflow.com/:workspace/:project/:version/train/cancel
```

```bash
curl "https://api.roboflow.com/my-workspace/my-detector/3/train/cancel?api_key=$ROBOFLOW_API_KEY" \\
  -X POST \\
  -H "Content-Type: application/json" \\
  -d '{}'
```

```json
{
  "success": true
}
```

Cancel idempotent नहीं है। यदि जॉब समाप्त हो चुका है या पहले ही रद्द किया जा चुका है, तो endpoint लौटाता है `409 Conflict`:

```json
{
  "error": {
    "type": "Conflict",
    "message": "Cannot cancel non-running train job.",
    "code": "CANNOT_CANCEL"
  }
}
```

## MCP सर्वर

अपने AI एजेंट को [MCP सर्वर](https://docs.roboflow.com/agents/mcp-server) से जोड़ें और वह इन टूल्स से प्रशिक्षण रन रोक सकता है:

<table data-search="false"><thead><tr><th width="290">टूल</th><th>विवरण</th></tr></thead><tbody><tr><td><code>trainings_stop</code></td><td>जल्दी रोकने का अनुरोध करें। रन तुरंत समाप्त होने के बजाय अपना वर्तमान चरण पूरा करता है।</td></tr><tr><td><code>trainings_cancel</code></td><td>चल रहे प्रशिक्षण रन को रद्द करें।</td></tr><tr><td><code>trainings_get</code></td><td>किसी प्रशिक्षण की स्थिति, बनाए गए मॉडल, और मेट्रिक्स प्राप्त करें।</td></tr></tbody></table>