> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.roboflow.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-hi/train/training-results.md). # Training Results देखें Training graphs आपको training के दौरान आपके model की स्थिति देखने देते हैं। Training graphs Roboflow पर trained सभी models के लिए उपलब्ध हैं। आपको ऐसे metrics भी दिखेंगे जो आपके model के performance का सारांश देते हैं। आपको कौन-से metrics दिखेंगे, यह आपके model type पर निर्भर करेगा: * Object detection projects model की precision, recall, और mAP दिखाते हैं। * Classification projects accuracy दिखाते हैं। * Segmentation और keypoint models mAP score दिखाते हैं। * Multimodal models perplexity दिखाते हैं। ## Training के दौरान जब आप किसी model का training शुरू करते हैं, तो जिस dataset version page से वह model जुड़ा है, उस पर एक message दिखाई देगा। यह message पहले बताएगा कि एक training machine शुरू हो रही है। यदि किसी version में [एक से अधिक training](/roboflow/roboflow-hi/train/train.md#train-multiple-models-on-a-version)हो, तो graphs और metrics देखने के लिए version page पर उस training को select करें। इसके बाद आपके model के train होने के साथ-साथ training graphs live दिखाई देंगे:

Model के train होते समय Training graphs.

### NAS Training Charts Neural Architecture Search (NAS) के साथ object detection या instance segmentation projects पर trained models के लिए, standard training graphs के बजाय एक specialized paired chart view दिखाया जाता है: * **Training Progress Band**: Gradient-filled band जो training epochs के दौरान model performance की range (upper और lower bounds) दिखाती है। किसी भी epoch पर hover करके उस point पर metrics inspect करें। एक pulsing indicator live training के दौरान current training front दिखाता है। * **Epoch Snapshot**: एक Pareto curve जो हर epoch पर evaluated architectures के लिए model latency और accuracy के बीच trade-off दिखाती है। Gradient spectrum faster (lighter) से लेकर more accurate (darker) models तक फैला होता है। Standard और Plus NAS runs के विपरीत, Fast NAS runs में training के दौरान metrics के spread को report करने के लिए कोई baseline configurations नहीं होतीं, इसलिए वे केवल train हो रहे single supernet के लिए metrics report करते हैं। ये runs paired band और snapshot view की बजाय standard training graph दिखाते हैं। ## Training के बाद जब आपका model training पूरी कर लेता है, तब आप training process से metrics देख सकते हैं। Training के बाद किसी model के लिए अपने training graphs खोजने के लिए, सबसे पहले sidebar में Models tab पर click करें:
फिर, [training (या model)](/roboflow/roboflow-hi/train/versions-trainings-and-models.md) पर click करें, जिसके training graphs आप देखना चाहते हैं। पेज पर नीचे scroll करें, जब तक आपको Training Graphs section न दिखे:
## अपने Model का Test करें आप Test page से एक image पर अपने model का test कर सकते हैं। यह quick checks चलाने का अच्छा तरीका है ताकि आप Workflows में अपनी application logic बनाने से पहले देख सकें कि आपका model कैसा perform करता है। Test feature object detection, segmentation, classification, और keypoint models के लिए काम करता है। Test multimodal projects के लिए समर्थित नहीं है। किसी model को test करने के लिए, right sidebar में "Test" पर click करें। इसके बाद Test page खुल जाएगा:
Test page आपकी test set की कई images दिखाएगा, जिनमें से आप चुनकर अपने model पर run कर 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 click करें। आप अपने model को Roboflow Workflows पर भी deploy कर सकते हैं।