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# शब्दावली

Roboflow शब्दों की शब्दावली, जिसमें Workflows, Blocks, Kinds, और deployment विकल्प शामिल हैं।

Roboflow दस्तावेज़ों में कुछ शब्द और कुछ तकनीकी पदावली का उपयोग होता है, जो अपरिचित हो सकते हैं। यह पृष्ठ Roboflow प्लेटफ़ॉर्म के संदर्भ में उनके अर्थ को स्पष्ट करता है और [Roboflow Inference](https://docs.roboflow.com/deployment/self-hosted/self-hosted).

## API

एक इंटरफ़ेस जो सॉफ़्टवेयर अनुप्रयोगों को आपस में संचार करने की अनुमति देता है। Roboflow API डेटासेट, मॉडल, [वर्कफ़्लोज़](https://docs.roboflow.com/workflows), और इनफ़रेंस, ताकि आप प्रोग्रामेटिक रूप से पाइपलाइनों को कॉन्फ़िगर और निष्पादित कर सकें। देखें [REST API संदर्भ](/reference/hi/platform/rest-api.md).

## ब्लॉक

का मूलभूत एकक [वर्कफ़्लो](https://docs.roboflow.com/workflows). ब्लॉक विशिष्ट कार्य करते हैं, जैसे मॉडल इनफ़रेंस चलाना, लॉजिक निष्पादित करना, या बाहरी सेवाओं के साथ इंटरफ़ेस करना।

## CLI

कमांड-लाइन इंटरफ़ेस। देखें [Roboflow CLI](/reference/hi/platform/cli.md) प्लेटफ़ॉर्म संचालन के लिए और [Inference CLI](/reference/hi/inference/inference-cli.md) सर्वर शुरू करने, बेंचमार्क चलाने और वर्कफ़्लो निष्पादित करने के लिए।

## क्लाइंट

एक सॉफ़्टवेयर अनुप्रयोग या लाइब्रेरी जो किसी API के साथ इंटरैक्ट करती है। [Inference SDK](/reference/hi/inference/inference-sdk.md) REST API को अधिक उपयोगकर्ता-अनुकूल इंटरफ़ेस में अमूर्त करने वाला एक क्लाइंट है।

## वाणिज्यिक लाइसेंस

एक ऐसा लाइसेंस जो आपको अपने कोड को ओपन-सोर्स किए बिना किसी वाणिज्यिक उत्पाद में प्रतिबंधात्मक लाइसेंस वाले मॉडल का उपयोग करने देता है। Inference स्वयं Apache 2.0 का उपयोग करता है। Roboflow cloud पर तैनाती में हर उपयोगकर्ता के लिए AGPL-3.0 YOLO मॉडल (उदा: YOLO11, YOLO26) और PML 1.0 RF-DETR मॉडल (XL और 2XL) का वाणिज्यिक लाइसेंस शामिल है। self-hosted तैनाती के लिए, वह लाइसेंस एक Enterprise ऐड-ऑन है। देखें [मॉडल लाइसेंस](https://docs.roboflow.com/models/model-licenses).

## समर्पित

एक ऐसी कॉन्फ़िगरेशन जिसमें क्लाउड कंप्यूट संसाधन विशेष रूप से एक ही उपयोगकर्ता या संगठन के लिए आवंटित किए जाते हैं, जिससे सुसंगत प्रदर्शन सुनिश्चित होता है और अतिरिक्त कार्यक्षमता सक्षम होती है। बिलिंग रनटाइम के आधार पर होती है। देखें [समर्पित परिनियोजन](https://docs.roboflow.com/deployment/roboflow-cloud/dedicated-deployments).

## परिभाषा

एक Workflow का संरचित JSON विवरण, जिसमें उसके Blocks का क्रम, इनपुट पैरामीटर, प्रतिक्रिया प्रारूप, और कोई भी कस्टम लॉजिक शामिल है।

## डायनामिक ब्लॉक

Workflow की JSON परिभाषा में शामिल कस्टम Python कोड का उपयोग करने वाला Workflows Block, जो रनटाइम पर उन्नत अनुकूलन की अनुमति देता है।

## एंटरप्राइज़

बड़ी संस्थाओं के लिए एक सेवा स्तर, जो उन्नत क्षमताएँ, स्केलेबिलिटी और सहायता प्रदान करता है। एंटरप्राइज़ Inference कार्यक्षमता का स्रोत कोड repo के `enterprise` फ़ोल्डर में है, लेकिन इसका उपयोग केवल सक्रिय Enterprise लाइसेंस के साथ ही किया जा सकता है। देखें [एंटरप्राइज़ परिनियोजन](https://docs.roboflow.com/deployment/self-hosted/enterprise).

## निष्पादन इंजन

वर्कफ़्लो को निष्पादित करने, Blocks के निष्पादन का प्रबंधन करने, और संसाधन आवंटन को अनुकूलित करने के लिए जिम्मेदार बैकएंड सिस्टम।

## फ़ाइन-ट्यून किया गया मॉडल

एक विशिष्ट डेटासेट पर प्रशिक्षित मॉडल, जो लक्षित अनुप्रयोग में बेहतर प्रदर्शन के लिए है। उदाहरण के लिए, एक 'scratch detection' मॉडल जो किसी विशिष्ट ऑटोमोटिव घटक पर खरोंचों का पता लगाने के लिए ट्यून किया गया हो।

## फाउंडेशन मॉडल

एक सामान्य-उद्देश्य मॉडल जो बहुत सारी चीज़ों के बारे में बहुत कुछ जानता है, जिसे किसी विशिष्ट डेटासेट पर फ़ाइन-ट्यून करना आवश्यक नहीं भी हो सकता, और जिसका zero-shot उपयोग किया जा सकता है। देखें [समर्थित मॉडल](https://docs.roboflow.com/models/supported-models/supported-models).

## प्रकार

वर्कफ़्लोज़ में प्रयुक्त डेटा प्रकारों का एक वर्गीकरण। एक Workflow Block के इनपुट और आउटपुट Kinds को परिभाषित करने से Execution Engine को डेटा और कनेक्शनों को मान्य, क्रमबद्ध और अनुकूलित करने में मदद मिलती है। उदाहरण Kinds हैं `डिटेक्शन` (ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल से एक पूर्वानुमान), `इमेज` (पिक्सेल और उनका मेटाडेटा), और `float_zero_to_one`.

## LMM

लार्ज मल्टीमोडल मॉडल: एक ऐसा मॉडल जो छवियों और पाठ जैसे कई डेटा प्रकारों को संसाधित करता है। उदाहरण Florence-2 और GPT-4o हैं।

## प्रबंधित

Roboflow के क्लाउड वातावरण में चलने वाला एक परिनियोजन, जहाँ स्केलिंग और इन्फ्रास्ट्रक्चर सेवा के रूप में प्रदान किए जाते हैं। self-hosted से अंतर, जहाँ आप सॉफ़्टवेयर को अपने स्वयं के इन्फ्रास्ट्रक्चर पर स्थापित करते हैं और उसकी सेटअप व रखरखाव के लिए जिम्मेदार होते हैं।

## माप-आधारित

उपयोग मेट्रिक्स, जैसे Workflow निष्पादनों की संख्या या संसाधित वीडियो के घंटों, के आधार पर बिलिंग का तरीका। जिन Models और Workflows को Roboflow की क्लाउड सेवाओं तक पहुँचने के लिए API key की आवश्यकता होती है, वे माप-आधारित होते हैं।

## मॉडल

एक प्रशिक्षित मशीन लर्निंग आर्टिफैक्ट जिसका उपयोग ऑब्जेक्ट डिटेक्शन या वर्गीकरण जैसे इनफ़रेंस कार्यों के लिए किया जाता है। इसमें एक आर्किटेक्चर (जैसे ResNet-32) और प्रशिक्षित वज़न शामिल होते हैं।

## पैरामीटर

Workflow के लिए इनपुट। यह एक इमेज या स्ट्रिंग, संख्या, ऐरे, या ऑब्जेक्ट जैसे डेटा हो सकता है। Blocks के इनपुट के रूप में उपयोग होता है।

## प्लेटफ़ॉर्म

Roboflow पारिस्थितिकी तंत्र, जिसमें डेटा एकत्र करने और व्यवस्थित करने, छवियों को एनोटेट करने, डेटासेट बनाने, मॉडल प्रशिक्षित करने, Workflows बनाने, और परिनियोजन की निगरानी के लिए एंड-टू-एंड टूल शामिल हैं।

## पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल

एक मॉडल आर्किटेक्चर जिसमें Generic dataset (जैसे Microsoft COCO) पर प्रशिक्षित वज़न लोड किए गए हों। फाइन-ट्यून मॉडल से भिन्न, जिसे domain-specific डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया है।

## सार्वजनिक

एक डेटासेट, मॉडल, या Workflow जो Roboflow पारिस्थितिकी तंत्र के सभी उपयोगकर्ताओं के लिए सुलभ हो। इन्हें पर पाया और वितरित किया जा सकता है [Roboflow Universe](https://docs.roboflow.com/datasets/universe/universe/what-is-roboflow-universe).

## स्कीमा

Workflow के इनपुट और आउटपुट डेटा का संरचित प्रारूप, जो उन गुणों और प्रकारों को परिभाषित करता है जिन्हें downstream application को पास और पार्स करना होता है।

## SDK

सॉफ़्टवेयर डेवलपमेंट किट: API के साथ उपयोगकर्ता-अनुकूल अमूर्तताओं का उपयोग करके एकीकरण के लिए उपकरणों और लाइब्रेरीज़ का सेट। देखें [Python SDK](/reference/hi/platform/python-sdk.md) और [Inference SDK](/reference/hi/inference/inference-sdk.md).

## सर्वर

Inference HTTP इंटरफ़ेस चलाने वाला एक उपकरण, आमतौर पर पोर्ट 9001 पर Docker के माध्यम से। देखें [स्व-होस्टेड परिनियोजन](https://docs.roboflow.com/deployment/self-hosted/self-hosted).

## सर्वरलेस

एक निष्पादन मॉडल जिसमें संसाधन मांग के अनुसार स्केल होते हैं, बिना मैन्युअल संसाधन प्रबंधन के। समर्पित से तुलना करें। बिलिंग केवल उपयोग के आधार पर होती है। देखें [सर्वरलेस होस्टेड API](https://docs.roboflow.com/deployment/roboflow-cloud/serverless-api).

## पारंपरिक CV

वर्कफ़्लोज़ में ऐसे Blocks जो मशीन लर्निंग मॉडल पर निर्भर हुए बिना, फ़िल्टरिंग या एज डिटेक्शन जैसी पारंपरिक कंप्यूटर विज़न तकनीकों को लागू करते हैं।

## Universe

डेटासेट, पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल, और अन्य संसाधनों का एक बड़ा संग्रह, जो अन्य उपयोगकर्ताओं द्वारा सार्वजनिक रूप से साझा किया गया है और Roboflow पारिस्थितिकी तंत्र के भीतर उपलब्ध है। देखें [Roboflow Universe](https://docs.roboflow.com/datasets/universe/universe/what-is-roboflow-universe).

## वज़न

मशीन लर्निंग मॉडल के सीखे हुए पैरामीटर, जो दिए गए इनपुट के लिए उसकी भविष्यवाणियाँ निर्धारित करते हैं।

## वर्कफ़्लो

निर्धारित संचालन अनुक्रम के माध्यम से डेटा को संसाधित करने और परिणाम उत्पन्न करने के लिए डिज़ाइन किए गए परस्पर जुड़े Blocks की एक श्रृंखला। मॉडलों को चेन करने, state बनाए रखने, कस्टम लॉजिक निष्पादित करने, और बाहरी सिस्टम के साथ एकीकरण के लिए उपयोग किया जाता है। देखें [वर्कफ़्लोज़](https://docs.roboflow.com/workflows).

## वर्कस्पेस

Roboflow में एक सहयोगी वातावरण जहाँ उपयोगकर्ता डेटासेट बनाते हैं, मॉडल प्रशिक्षित करते हैं, और Workflows बनाते हैं। Workspace डेटा के लिए कंटेनर है और seats तथा API keys के माध्यम से पहुँच का नियंत्रक है।