Universe चेकपॉइंट से प्रशिक्षित करें

Roboflow Universe पर उपलब्ध 50,000+ प्रशिक्षित मॉडलों में से किसी एक पर आधारित चेकपॉइंट से प्रशिक्षण शुरू करें।

Roboflow Universe चेकपॉइंट से प्रशिक्षण

सबसे पहले, सुनिश्चित करें कि आपने अपने Universe प्रोफ़ाइल में अपने वर्तमान प्रोजेक्ट के लिए Workspace चुना है, और जिस डेटासेट का आप Transfer Learning के लिए उपयोग करना चाहते हैं उसे "Starred" किया है।

Roboflow Universe में अपने Workspace प्रोफ़ाइल को बदलना

इसके अलावा, यह जाँचें कि आपके द्वारा चुने गए डेटासेट पर एक "Model" टैग है, और/या Roboflow Universe में प्रोजेक्ट के लैंडिंग पेज पर "Try Pre-Trained" मॉडल है; अन्यथा यह आपके Workspace में एक प्रशिक्षण चेकपॉइंट के रूप में उपलब्ध नहीं होगा।

Roboflow Universe डेटासेट पर "Model" टैग

Roboflow Universe डेटासेट के लैंडिंग पेज पर "Try Pre-Trained Model" और "Model" टैग

अब, Roboflow Main App UI में, अपने लक्ष्य डेटासेट/प्रोजेक्ट के "Versions" पेज पर जाएँ। जिस संस्करण को आप प्रशिक्षित करना चाहते हैं उसे चुनें।

• आप एक या अधिक प्रशिक्षण शुरू कर सकते हैं एक version एक Universe चेकपॉइंट से, जिसमें पहले से प्रशिक्षण वाला संस्करण भी शामिल है। प्रत्येक प्रशिक्षण एक या अधिक मॉडल बनाता है।

"Start Training" पर क्लिक करें।

इसके बाद, Fast या Accurate मॉडल चुनें, और "Continue" पर क्लिक करें।

• यदि आप Single-Label Classification, Multi-Label Classification, या Semantic Segmentation प्रोजेक्ट को प्रशिक्षित कर रहे हैं, तो आपके पास यह Fast या Accurate विकल्प नहीं होगा। इन प्रोजेक्ट प्रकारों के लिए, आप बस "Continue" पर क्लिक करें, और फिर अपना प्रशिक्षण जॉब शुरू करने के लिए "Start Training" पर क्लिक करें।

"Select a Model" के अंतर्गत, उस डेटासेट के लिए प्रोजेक्ट नाम चुनें जिसे आपने Roboflow Universe में चिह्नित (Starred) किया था।

अब अपना प्रशिक्षण जॉब शुरू करने के लिए "Start Training" पर क्लिक करें। प्रशिक्षण जॉब पूरा होने पर आपको आपके रिकॉर्ड में मौजूद खाता ईमेल पर एक ईमेल प्राप्त होगा।

अपने प्रशिक्षण परिणाम देखना

आप अपने प्रशिक्षण जॉब की प्रगति की निगरानी कर सकते हैं। UI आपको प्रशिक्षण शुरू करने के लिए आपकी मशीन के चालू होने को दिखाएगा।

अपने मॉडल को डिप्लॉय करना

प्रशिक्षण के बाद, आपका मॉडल अनुमान (inference) के लिए उपयोग किए जाने और एक कस्टम एप्लिकेशन में एम्बेड किए जाने के लिए तैयार है! देखें Inference Documentation पेज सभी विकल्पों के लिए।