# Dataset Version बनाएँ

एक version आपके dataset का point-in-time snapshot होता है। हम these versions को बनाए रखते हैं क्योंकि हर iteration में आपके model के लिए उपयोग की गई ठीक-ठीक कौन-सी images, preprocessing, और augmentation steps थीं, इसका track रखकर आप results को reproduce करने की क्षमता बनाए रखते हैं। इससे आप विभिन्न models और frameworks के बीच वैज्ञानिक रूप से test कर सकते हैं, जबकि यह भरोसा रहता है कि results model changes के कारण हैं, न कि data pipeline में किसी bug/change के कारण।

<a href="/pages/d3598f8627cb48e5b56e2d64aa734dda8bad441c" class="button primary">Key Concepts: Workspaces & Projects क्या हैं?</a>

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एक version create हो जाने के बाद, वह time में frozen हो जाता है, जिसका मतलब है कि project में किए गए changes — चाहे images, annotations, या अन्य data जोड़ना/हटाना हो — पहले से created versions को प्रभावित नहीं करेंगे।
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### Dataset Version कैसे Create करें

Dataset version create करने के लिए, अपने Roboflow project से जुड़े sidebar में "Versions" पर click करें। फिर, "Generate New Version" पर click करें।

इस page से, आप train/test/valid split सेट कर सकते हैं और अपनी नई dataset version के लिए preprocessing steps और augmentations specify कर सकते हैं।

<figure><img src="/files/ac6c3d352deda2b36dfbb992ba4194f54b316271" alt="" width="375"><figcaption></figcaption></figure>

जब आप अपने data पर apply करने के लिए आवश्यक preprocessing steps और augmentations specify कर लें, तो "Generate" पर click करें। इससे एक नया dataset version बनेगा। फिर आप इस dataset version का उपयोग Roboflow में model train करने के लिए कर सकते हैं। आप यह भी कर सकते हैं [अपने dataset को export करें](/roboflow/roboflow-hi/datasets/dataset-versions/exporting-data.md) ताकि उसे manually model training में use किया जा सके।

### Train/Validation/Test Splits को फिर से Adjust करना

Version creation process के दौरान, आप अपने training, validation और test set splitting के balance को भी फिर से adjust कर सकते हैं। ऐसा करने के लिए, "Step 2: Train/Test Split" पर जाएँ और "Rebalance" button पर click करें।

<figure><img src="/files/638159be05f18a5898c562685b4780f4c5d819d2" alt="" width="375"><figcaption></figcaption></figure>


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