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# Roboflow Instant

Roboflow Instant एक जल्दी-ट्रेन होने वाला, few-shot मॉडल है, जिसका उपयोग आप एक Proof of Concept विकसित करते समय कर सकते हैं।

जब आप अपने डेटासेट में छवियों का एक नया बैच स्वीकृत करते हैं, तो Instant स्वचालित रूप से आपके डेटासेट का उपयोग करके एक मॉडल प्रशिक्षित करता है।

इसके बाद यह मॉडल Roboflow पर प्रशिक्षित किसी भी अन्य मॉडल की तरह Roboflow Workflows में उपयोग के लिए उपलब्ध हो जाता है।

Instant केवल Object Detection प्रोजेक्ट्स का समर्थन करता है।

Roboflow Instant मॉडल्स को प्रशिक्षित करना निःशुल्क है।

### एक Roboflow Instant मॉडल प्रशिक्षित करें

जब आप अपने डेटासेट में <1000 छवियाँ जोड़ते हैं और उस प्रोजेक्ट के लिए अभी तक कोई Instant मॉडल मौजूद नहीं होता, तो Roboflow Instant मॉडल्स स्वचालित रूप से प्रशिक्षित हो जाते हैं।

आप चाहें तो Instant प्रशिक्षण जॉब को मैन्युअल रूप से भी शुरू कर सकते हैं।

Instant प्रशिक्षण जॉब शुरू करने के लिए, किसी Project पर जाएँ, साइडबार में Models पर क्लिक करें, फिर "Train Model" पर क्लिक करें:

<figure><img src="/files/483a28231317f2e7a9bcc9258d41ecf2b2f4edca" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

"Roboflow Instant Model" चुनें:

<figure><img src="/files/ffadbcdaa143e1af9c5c7322d2511399afe0fcaf" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

इसके बाद आपसे अपने प्रशिक्षण जॉब की पुष्टि करने के लिए कहा जाएगा:

<figure><img src="/files/5caac0d07fac11d323051373d6e1b95cd5b3d717" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

{% hint style="info" %}
आप Instant मॉडल्स पर preprocessing या augmentation steps लागू नहीं कर सकते।
{% endhint %}

अपना Roboflow Instant प्रशिक्षण जॉब शुरू करने के लिए "Create New Instant Model" पर क्लिक करें।

इसके बाद आपका प्रशिक्षण जॉब शुरू हो जाएगा।

आपका मॉडल उपयोग के लिए तैयार होने में कुछ मिनट लग सकते हैं।

इसके बाद आपका Instant मॉडल आपकी model list में दिखाई देगा:

<figure><img src="/files/8ea4b16639556b03f272dd7eda169a8805a0be6c" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### एक Instant मॉडल डिप्लॉय करें

अपने मॉडल का उपयोग करने के लिए, जिस मॉडल को आप डिप्लॉय करना चाहते हैं उसकी row के दाईं ओर मौजूद Deploy Model बटन पर क्लिक करें:

<figure><img src="/files/eea24adabb839b6a1d61058c3ef7d17fe4b1882d" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

एक विंडो दिखाई देगी, जिसमें से आप अपने deployment में उपयोग करने के लिए Workflow template चुन सकते हैं। आप अपना स्वयं का Workflow बनाने का विकल्प भी चुन सकते हैं।

<figure><img src="/files/2c98ee9ef155fecea74c4dd987bae905fdf6299a" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

जब आप कोई विकल्प चुनते हैं, तो एक Workflow बनाया जाएगा। यह Workflow आपके Roboflow Workspace के Workflows पेज से उपलब्ध होगा।

यह Detect, Count, and Visualize template से बनाए गए Workflow का एक उदाहरण है:

<figure><img src="/files/9bb15e3aa6d28e8b3c9cbf4aaae762b60a079048" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

यह Workflow Roboflow Instant मॉडल का उपयोग करता है।

आप अपने Workflow का परीक्षण करके Instant मॉडल को काम करते हुए देख सकते हैं:

<figure><img src="/files/1ac1af1f3b920679e3a0402d20211b68f2053c32" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### API के साथ एक Instant मॉडल चलाएँ

एक बार प्रशिक्षित हो जाने पर, एक Instant मॉडल उपलब्ध होता है the [सर्वरलेस होस्टेड API](https://docs.roboflow.com/deployment/roboflow-cloud/serverless-api) किसी अन्य Roboflow मॉडल की तरह ही उसी endpoint पैटर्न का उपयोग करके।

आप अपने Roboflow Instant मॉडल को उसके मॉडल-विशिष्ट `{workspace}/{model-slug}` ID को बदलें (देखें [Versions, Trainings, and Models](/models/hi/versions-trainings-and-models.md)), उसी तरह जैसे आप Roboflow 3.0 मॉडल को कॉल करते हैं।

{% hint style="info" %}
Instant मॉडल्स के लिए confidence thresholds संवेदनशील हो सकते हैं। सर्वोत्तम मान आमतौर पर आपके प्रशिक्षण सेट के आकार के आधार पर 0.85 से 0.99 के बीच होते हैं।
{% endhint %}

#### कोड सैंपल

{% 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 %}
**डिपेंडेंसीज़ इंस्टॉल करें**

इंस्टॉल करें [Inference SDK](https://docs.roboflow.com/reference/inference/inference-sdk) और [supervision](https://supervision.roboflow.com/):

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

{% endstep %}

{% step %}
**मॉडल चलाएँ**

यह उदाहरण सार्वजनिक [rf-bolts](https://universe.roboflow.com/erik-pe6au/rf-bolts) Roboflow Instant मॉडल (screw, flat-washer, hex-nut) चलाता है, जिसे एक छोटे लेबल किए गए सेट से few-shot तरीके से प्रशिक्षित किया गया है। अपना स्वयं का `{workspace}/{model-slug}` अपने प्रशिक्षित Instant मॉडल के लिए बदलें।

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

image = sv.load_image_from_url("https://media.roboflow.com/docs/bolts.jpg")

client = InferenceHTTPClient(
    api_url="https://serverless.roboflow.com",
    api_key=os.environ["ROBOFLOW_API_KEY"],
)
results = client.infer(image, model_id="erik-pe6au/bolts-uzqzc-instant-1")

detections = sv.Detections.from_inference(results)

annotated_image = sv.BoxAnnotator().annotate(image.copy(), detections)

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

<figure><img src="/files/9b6a18e044316799b08a9c400638b36db8335756" alt=""><figcaption></figcaption></figure>
{% endstep %}
{% endstepper %}

{% hint style="info" %}
सेट करें `api_url` अपने डिप्लॉयमेंट लक्ष्य से मेल खाने के लिए:

* `https://serverless.roboflow.com` Serverless Hosted API के लिए।
* `http://localhost:9001` एक लोकल [Inference](https://docs.roboflow.com/deployment/self-hosted/self-hosted) सर्वर के लिए।
* आपका [समर्पित डिप्लॉयमेंट](https://docs.roboflow.com/deployment/roboflow-cloud/dedicated-deployments) एक निजी endpoint के लिए URL।
  {% endhint %}

अधिक deployment विकल्पों और self-hosting के लिए, देखें [स्व-होस्टेड परिनियोजन](https://docs.roboflow.com/deployment/self-hosted/self-hosted).