Train a Model
Roboflow डैशबोर्ड में अत्याधुनिक तकनीक का उपयोग करके एक मॉडल ट्रेन करें।
आप Roboflow इंटरफ़ेस में कंप्यूटर विज़न मॉडल्स को प्रशिक्षित कर सकते हैं।
Roboflow दो प्रशिक्षण विकल्प प्रदान करता है:
Roboflow Train: हमारी प्रमुख प्रशिक्षण सेवा, जो प्रोडक्शन-रेडी मॉडल्स बनाने के लिए आदर्श है।
Roboflow Instant: कुछ ही मिनटों में परीक्षण के लिए आदर्श मॉडल्स को प्रशिक्षित करें।
जब आप इमेज एनोटेशन के एक बैच को स्वीकृत करते हैं, तो Instant मॉडल्स स्वचालित रूप से प्रशिक्षित हो जाते हैं। इन मॉडल्स का तुरंत उपयोग किया जा सकता है।
Roboflow पर प्रशिक्षित मॉडल्स को Inference (हमारा ऑन-डिवाइस इंफरेंस सर्वर) के साथ या क्लाउड में हमारे Serverless Hosted API के साथ Workflows, Workflows के साथ Batch Processing, या आपके मॉडल API एंडपॉइंट के साथ डिप्लॉय किया जा सकता है।
मॉडल प्रशिक्षित करें
कंप्यूटर विज़न मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए, सबसे पहले डेटासेट वर्शन जनरेट करें.
प्रशिक्षण जॉब को कॉन्फ़िगर करना शुरू करने के लिए "Custom Train" बटन पर क्लिक करें:
मॉडल आर्किटेक्चर चुनें
अब आपको एक मॉडल आर्किटेक्चर चुनना होगा। यह वह मशीन लर्निंग तकनीक है जिसका उपयोग आपके मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है।
आप कौन सा मॉडल आर्किटेक्चर प्रशिक्षित कर सकते हैं, यह आपके प्रोजेक्ट के प्रकार पर निर्भर करता है:
ऑब्जेक्ट डिटेक्शन: आप RF-DETR, Roboflow 3.0, YOLOv11, YOLOv12, और YOLO-NAS मॉडल्स को प्रशिक्षित कर सकते हैं।
क्लासिफिकेशन: ViT और ResNet।
इंस्टेंस सेगमेंटेशन: Roboflow 3.0 और YOLO11।
कीपॉइंट डिटेक्शन: Roboflow 3.0 और YOLO11।
मल्टीमोडल: Florence 2, PaliGemma 2, और Qwen-2.5 VL।
ऑब्जेक्ट डिटेक्शन के लिए, RF-DETR सबसे अच्छी सटीकता प्रदान करता है।
अपने प्रोजेक्ट प्रकार के लिए उपलब्ध आर्किटेक्चर चुनें, फिर "Continue" पर क्लिक करें:
मॉडल साइज चुनें
अब आपको अपने मॉडल के लिए एक साइज सेट करना होगा।
मॉडल साइज उस आर्किटेक्चर पर निर्भर करेगा जिसे आप चुनते हैं। उदाहरण के लिए, RF-DETR — एक अत्याधुनिक ऑब्जेक्ट डिटेक्शन मॉडल — Nano, Small, Medium, और Base प्रदान करता है:
Roboflow 3.0 के लिए, Fast और Accurate प्रशिक्षण विकल्प सभी उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध हैं। Medium, Large, और Extra Large केवल पेड उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध हैं।
चेकपॉइंट चुनें
प्रशिक्षण विकल्प चुनने के बाद, आपसे पूछा जाएगा कि क्या आप किसी चेकपॉइंट से प्रशिक्षण शुरू करना चाहते हैं। नीचे दिए गए टैब प्रत्येक मॉडल प्रकार के लिए कॉन्फ़िगरेशन विकल्प दिखाते हैं।
आपके पास तीन विकल्प हैं:
Train from a Previous Checkpoint: यह तब आदर्श है जब आपके पास पहले से एक कार्यशील मॉडल है जिसे आप बेहतर बनाना चाहते हैं।
Public Checkpoint से प्रशिक्षित करें: यह आपके पहले मॉडल वर्शन के लिए या जब पिछला प्रशिक्षण अपेक्षित परिणाम नहीं दे सका, तब आदर्श है।
Random Initialization से प्रशिक्षित करें: केवल उन्नत उपयोगकर्ताओं के लिए, यह विकल्प आपको एक खाली स्लेट देता है जिससे आप प्रशिक्षण शुरू कर सकते हैं। अधिकांश उपयोगकर्ताओं को इस विकल्प का उपयोग करने पर खराब परिणाम मिलते हैं।
प्रशिक्षण जॉब शुरू करें
एक बार जब आप प्रशिक्षण के लिए चेकपॉइंट चुन लें, तो Start Training पर क्लिक करें।
इसके बाद आपका डेटासेट ज़िप किया जाएगा और Roboflow क्लाउड में प्रशिक्षण के लिए तैयार किया जाएगा।
डेटासेट तैयार होने के बाद, आपको एक अनुमान मिलेगा कि प्रशिक्षण में कितना समय लगेगा:
जितना बड़ा डेटासेट और जितनी बड़ी इमेजेज़ आपके डेटासेट में होंगी, आपके मॉडल को प्रशिक्षित करने में उतना ही अधिक समय लगेगा।
हम आपको ईमेल करेंगे जब प्रशिक्षण प्रक्रिया समाप्त हो जाएगी। अधिकांश मामलों में, यह 24 घंटे से कम समय में हो जाना चाहिए।
प्राइसिंग
Roboflow पर प्रशिक्षण की कीमत ट्रेन जॉब की अवधि पर आधारित है। आप हमारे क्रेडिट्स पेज.
पर अधिक जानकारी देख सकते हैं। यदि आप छात्र या शोधकर्ता हैं और जिस प्रोजेक्ट पर आप काम कर रहे हैं उसके लिए क्रेडिट्स की आवश्यकता है, तो आप अतिरिक्त क्रेडिट्स के लिए आवेदन कर सकते हैं.
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