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# शब्दावली

Roboflow दस्तावेज़ों में कुछ शब्दों और कुछ तकनीकी शब्दावली का उपयोग होता है, जो अपरिचित हो सकती है। 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).

## एपीआई

एक इंटरफ़ेस जो सॉफ़्टवेयर अनुप्रयोगों को एक-दूसरे से संवाद करने की अनुमति देता है। Roboflow एपीआई डेटासेट, मॉडलों, [वर्कफ़्लोज़](https://docs.roboflow.com/workflows)और इन्फ़रेंस तक पहुंच प्रदान करता है, ताकि आप प्रोग्रामेटिक रूप से पाइपलाइनें कॉन्फ़िगर और निष्पादित कर सकें। देखें [REST API संदर्भ](/reference/hi/platform/rest-api.md).

## ब्लॉक

का मूलभूत घटक [वर्कफ़्लो](https://docs.roboflow.com/workflows)। ब्लॉक विशिष्ट कार्य करते हैं, जैसे मॉडल इन्फ़रेंस चलाना, तर्क 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 एपीआई के साथ इंटरैक्ट करती है। [Inference SDK](/reference/hi/inference/inference-sdk.md) एक क्लाइंट है जो REST API को एक अधिक उपयोगकर्ता-अनुकूल इंटरफ़ेस के रूप में प्रस्तुत करता है।

## वाणिज्यिक लाइसेंस

एक लाइसेंस जो व्यवसायों को वाणिज्यिक अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त शर्तों के तहत मॉडलों का उपयोग करने की अनुमति देता है, आमतौर पर सदस्यता योजनाओं या उपयोग शुल्क के साथ। Inference स्वयं Apache 2.0 के उदार लाइसेंस का उपयोग करता है, लेकिन कुछ मॉडलों की शर्तें ऐसी हो सकती हैं जिनमें downstream उपयोगकर्ताओं को अपने स्वयं के कोडबेस को ओपन सोर्स करना पड़े; एक वाणिज्यिक लाइसेंस उस प्रतिबंध को हटा देता है।

## समर्पित

एक विन्यास जिसमें क्लाउड कंप्यूट संसाधन विशेष रूप से एक ही उपयोगकर्ता या संगठन को आवंटित किए जाते हैं, जिससे सुसंगत प्रदर्शन सुनिश्चित होता है और अतिरिक्त कार्यक्षमता सक्षम होती है। रनटाइम के आधार पर बिल किया जाता है। देखें [डेडिकेटेड डिप्लॉयमेंट्स](https://docs.roboflow.com/deployment/roboflow-cloud/dedicated-deployments).

## परिभाषा

एक वर्कफ़्लो का संरचित JSON विवरण, जिसमें ब्लॉकों का अनुक्रम, इनपुट पैरामीटर, प्रतिक्रिया प्रारूप, और कोई भी कस्टम लॉजिक शामिल है।

## डायनामिक ब्लॉक

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

## एंटरप्राइज़

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

## निष्पादन इंजन

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

## फाइन-ट्यून किया गया मॉडल

किसी विशिष्ट डेटासेट पर प्रशिक्षित एक मॉडल, जो किसी लक्षित अनुप्रयोग में बेहतर प्रदर्शन के लिए बनाया गया 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-सी चीज़ों के बारे में बहुत कुछ जानता है, जिसे आवश्यक नहीं कि किसी विशिष्ट डेटासेट पर फाइन-ट्यून करना पड़े, और जिसका उपयोग ज़ीरो-शॉट किया जा सकता है। देखें [समर्थित मॉडल](https://docs.roboflow.com/models/supported-models/supported-models).

## प्रकार

वर्कफ़्लो में उपयोग किए जाने वाले डेटा प्रकारों का एक वर्गीकरण। किसी Workflows ब्लॉक के इनपुट और आउटपुट प्रकारों को परिभाषित करने से Execution Engine डेटा और कनेक्शनों को मान्य, क्रमबद्ध, और अनुकूलित कर सकता है। उदाहरण के प्रकार हैं `डिटेक्शन` (ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल से प्राप्त एक भविष्यवाणी), `इमेज` (पिक्सेल और उनका मेटाडेटा), और `float_zero_to_one`.

## एलएमएम

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

## मैनेज्ड

Roboflow के क्लाउड वातावरण में चलने वाला एक परिनियोजन, जहाँ स्केलिंग और अवसंरचना सेवा के रूप में प्रदान की जाती हैं। self-hosted से तुलना करें, जहाँ आप सॉफ़्टवेयर को अपनी स्वयं की अवसंरचना पर स्थापित करते हैं और उसके सेटअप व रखरखाव के लिए ज़िम्मेदार होते हैं।

## मीटर्ड

उपयोग मेट्रिक्स पर आधारित एक बिलिंग दृष्टिकोण, जैसे वर्कफ़्लो निष्पादनों की संख्या या संसाधित वीडियो के घंटे। Roboflow की क्लाउड सेवाओं तक पहुँच के लिए API key की आवश्यकता वाले मॉडल और वर्कफ़्लो मीटर्ड होते हैं।

## मॉडल

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

## पैरामीटर

एक वर्कफ़्लो के लिए एक इनपुट। यह इमेज या स्ट्रिंग्स, संख्याएँ, ऐरे, या ऑब्जेक्ट्स जैसा डेटा हो सकता है। ब्लॉकों के इनपुट के रूप में उपयोग होता है।

## प्लेटफ़ॉर्म

Roboflow इकोसिस्टम, जिसमें डेटा एकत्र करने और व्यवस्थित करने, इमेजों को एनोटेट करने, डेटासेट बनाने, मॉडल प्रशिक्षित करने, वर्कफ़्लो बनाने, और परिनियोजनों की निगरानी करने के लिए एंड-टू-एंड टूल शामिल हैं।

## पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल

एक मॉडल आर्किटेक्चर जिसमें किसी सामान्य डेटासेट (जैसे Microsoft COCO) पर प्रशिक्षित वज़न लोड किए गए हों। इसे एक फाइन-ट्यून किए गए मॉडल से अलग समझें, जिसे किसी डोमेन-विशिष्ट डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया है।

## सार्वजनिक

Roboflow इकोसिस्टम के भीतर सभी उपयोगकर्ताओं के लिए सुलभ एक डेटासेट, मॉडल, या वर्कफ़्लो। इन्हें पर खोजा और वितरित किया जा सकता है [Roboflow Universe](https://docs.roboflow.com/datasets/universe/universe/what-is-roboflow-universe).

## स्कीमा

वर्कफ़्लो के लिए इनपुट और आउटपुट डेटा का संरचित प्रारूप, जो उन गुणों और प्रकारों को परिभाषित करता है जिन्हें downstream अनुप्रयोग को भेजना और पार्स करना होता है।

## एसडीके

सॉफ़्टवेयर डेवलपमेंट किट: उपयोगकर्ता-अनुकूल एब्स्ट्रैक्शन्स का उपयोग करके किसी एपीआई के साथ एकीकरण के लिए टूल और लाइब्रेरी का एक 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 डिवाइस, आमतौर पर Docker के माध्यम से पोर्ट 9001 पर। देखें [स्व-होस्टेड परिनियोजन](https://docs.roboflow.com/deployment/self-hosted/self-hosted).

## सर्वरलेस

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

## पारंपरिक कंप्यूटर विज़न

वर्कफ़्लो में ऐसे ब्लॉक जो मशीन लर्निंग मॉडलों पर निर्भर किए बिना, फ़िल्टरिंग या एज डिटेक्शन जैसी पारंपरिक कंप्यूटर विज़न तकनीकों को लागू करते हैं।

## यूनिवर्स

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

## वज़न

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

## वर्कफ़्लो

आपस में जुड़े ब्लॉकों की एक श्रृंखला, जिसे डेटा संसाधित करने और परिभाषित संचालन अनुक्रम के माध्यम से परिणाम उत्पन्न करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। मॉडलों को श्रृंखलाबद्ध करने, स्थिति बनाए रखने, कस्टम लॉजिक करने, और बाहरी प्रणालियों 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 वर्कफ़्लो बनाते हैं। वर्कस्पेस डेटा के लिए कंटेनर है और सीटों तथा API कुंजियों के माध्यम से पहुँच का नियंत्रक है।