# Training Results देखें

Training graphs आपको training के दौरान अपने model की स्थिति देखने देते हैं। Training graphs Roboflow पर trained सभी models के लिए उपलब्ध हैं।

आप ऐसे metrics भी देखेंगे जो आपके model के performance का सार बताते हैं।

आप जो metrics देखेंगे, वे आपके model type पर निर्भर करेंगे:

* Object detection projects में model की precision, recall, और mAP दिखाई जाती है।
* Classification projects में accuracy दिखाई जाती है।
* Segmentation और keypoint models में mAP score दिखाई जाता है।
* Multimodal models में perplexity दिखाई जाती है।

## Training के दौरान

जब आप किसी model का training शुरू करते हैं, तो आपके द्वारा train किए जा रहे model से जुड़ी dataset version page पर एक message दिखाई देगा। यह message सबसे पहले बताएगा कि एक training machine शुरू हो रही है।

इसके बाद आप देखेंगे कि जैसे-जैसे आपका model train होता है, training graphs live दिखाई देने लगेंगे:

<figure><img src="https://2698615118-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F-M6S9nPJhEX9FYH6clfW%2Fuploads%2Fgit-blob-60a42e0f454daf4899e4d270bbec386e5c482a73%2FScreenshot%202025-05-20%20at%2013.05.35.png?alt=media" alt=""><figcaption><p>जब model train होता है, तब Training graphs।</p></figcaption></figure>

### NAS Training Charts

Neural Architecture Search (NAS) के साथ trained models के लिए, standard training graphs के बजाय एक विशेष paired chart view दिखाया जाता है:

* **Training Progress Band** — एक gradient-filled band जो training epochs के दौरान model performance (upper और lower bounds) की range दिखाता है। किसी भी epoch पर hover करके उस point पर metrics देखें। एक pulsing indicator live training के दौरान वर्तमान training front दिखाता है।
* **Epoch Snapshot** — एक Pareto curve जो प्रत्येक epoch पर evaluated architectures के लिए model latency और accuracy के बीच trade-off दिखाती है। Gradient spectrum तेज़ (हल्के) से अधिक accurate (गहरे) models तक फैला होता है।

## Training के बाद

जब आपका model training पूरी कर लेता है, तो आप training process से metrics देख सकते हैं।

Training के बाद किसी model के training graphs खोजने के लिए, सबसे पहले sidebar में Models tab पर क्लिक करें:

<figure><img src="https://2698615118-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F-M6S9nPJhEX9FYH6clfW%2Fuploads%2Fgit-blob-eba886ca21455e8f0b4be719f06596c84ce34d30%2FScreenshot%202025-05-20%20at%2007.34.41.png?alt=media" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

फिर उस model version पर क्लिक करें जिसके training graphs आप देखना चाहते हैं।

Page पर नीचे scroll करें, जब तक कि आपको Training Graphs section दिखाई न दे:

<figure><img src="https://2698615118-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F-M6S9nPJhEX9FYH6clfW%2Fuploads%2Fgit-blob-784d68e6d838a5b38ba5c53552c97a121119197d%2FScreenshot%202025-05-20%20at%2007.35.41.png?alt=media" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

## अपने Model का परीक्षण करें

आप Visualize page से किसी image पर अपने model का परीक्षण कर सकते हैं। Visualize आपके application logic को Workflows में build करने से पहले यह जल्दी जांचने का अच्छा तरीका है कि आपका model कैसा perform करता है।

Visualize feature object detection, segmentation, classification, और keypoint models के लिए काम करता है। Multimodal projects के लिए Visualize समर्थित नहीं है।

किसी model का परीक्षण करने के लिए, दाईं sidebar में Visualize पर क्लिक करें। इसके बाद Visualize page खुल जाएगा:

<figure><img src="https://2698615118-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2F-M6S9nPJhEX9FYH6clfW%2Fuploads%2Fgit-blob-d0c91f352d8f443b384a189a93a1e0314b5a6758%2FScreenshot%202025-05-20%20at%2007.38.37.png?alt=media" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

Visualize tab आपके test set से कई images दिखाएगा, जिनमें से आप अपने model पर run करने के लिए चुन सकते हैं। आप अपनी images और videos भी upload कर सकते हैं, या अपने webcam के साथ try कर सकते हैं।

अपने model के deployment instructions खोजने के लिए, Try on My Machine पर क्लिक करें। आप अपना model Roboflow Workflows पर भी deploy कर सकते हैं.
