मॉडल प्रशिक्षित करें
रोबोफ्लो डैशबोर्ड में अत्याधुनिक तकनीक का उपयोग करके मॉडल प्रशिक्षित करें।
आप रोबोफ्लो इंटरफ़ेस में कंप्यूटर विज़न मॉडल्स को प्रशिक्षित कर सकते हैं।
रोबोफ्लो दो प्रशिक्षण विकल्प प्रदान करता है:
रोबोफ्लो ट्रेन: हमारी प्रमुख प्रशिक्षण सेवा, जो प्रोडक्शन-रेडी मॉडल्स बनाने के लिए आदर्श है।
रोबोफ्लो इंस्टेंट: कुछ ही मिनटों में मॉडल्स को प्रशिक्षित करें, जो परीक्षण के लिए उपयुक्त हैं।
जब आप छवि एनोटेशन के एक बैच को स्वीकृत करते हैं, तो इंस्टेंट मॉडल्स स्वचालित रूप से प्रशिक्षित हो जाते हैं। इन मॉडल्स का तुरंत उपयोग किया जा सकता है।
रोबोफ्लो पर प्रशिक्षित मॉडल्स को आप इनफेरेंस (हमारा ऑन-डिवाइस इनफेरेंस सर्वर) के साथ या क्लाउड में हमारे सर्वरलेस होस्टेड एपीआई के साथ वर्कफ़्लोज़, वर्कफ़्लोज़ के साथ बैच प्रोसेसिंग, या अपने मॉडल एपीआई एंडपॉइंट के साथ डिप्लॉय कर सकते हैं।
मॉडल प्रशिक्षित करें
कंप्यूटर विज़न मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए, सबसे पहले डेटासेट संस्करण जनरेट करें.
प्रशिक्षण जॉब को कॉन्फ़िगर करना शुरू करने के लिए "कस्टम ट्रेन" 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 किस प्रकार का प्रोजेक्ट सेटअप करते हैं, इस पर निर्भर करता है कि आप कौन सा मॉडल आर्किटेक्चर प्रशिक्षित कर सकते हैं:
ऑब्जेक्ट डिटेक्शन: आप RF-DETR, रोबोफ्लो 3.0, YOLOv11, YOLOv12, और YOLO-NAS मॉडल्स को प्रशिक्षित कर सकते हैं।
क्लासिफिकेशन: ViT और ResNet।
इंस्टेंस सेगमेंटेशन: रोबोफ्लो 3.0 और YOLO11।
कीपॉइंट डिटेक्शन: रोबोफ्लो 3.0 और YOLO11।
मल्टीमॉडल: 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 "कंटिन्यू" 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:
रोबोफ्लो 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:
पिछलेचेकपॉइंट से प्रशिक्षित करें: यह तब आदर्श है जब आपके पास पहले से एक कार्यशील मॉडल है जिसे आप बेहतर बनाना चाहते हैं।
पब्लिक चेकपॉइंट से प्रशिक्षित करें: यह आपके पहले मॉडल संस्करण के लिए या जब पिछला प्रशिक्षण अपेक्षित परिणाम नहीं दे सका, तब आदर्श है।
रैंडम इनिशियलाइजेशन 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 स्टार्ट ट्रेनिंग पर क्लिक करें।
इसके बाद आपका डेटासेट ज़िप किया जाएगा और रोबोफ्लो 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 छवियां आपके डेटासेट में होंगी, आपके मॉडल को प्रशिक्षित करने में उतना ही अधिक समय लगेगा।
जब प्रशिक्षण प्रक्रिया समाप्त हो जाएगी, तो हम आपको ईमेल करेंगे। अधिकांश मामलों में, यह 24 घंटे से कम में हो जाना चाहिए।
मूल्य निर्धारण
रोबोफ्लो पर प्रशिक्षण की कीमत ट्रेन जॉब की लंबाई पर आधारित है। आप हमारे क्रेडिट्स पेज.
अगर 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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