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# Universe पर एक Model खोजें

Universe पर 50,000 से अधिक datasets के साथ प्रशिक्षित models भी जुड़े होते हैं। इन models का उपयोग आप अपने computer vision project में कर सकते हैं, के साथ [Workflows](/roboflow/roboflow-hi/workflows/what-is-workflows.md).

Universe पर dataset ढूँढने के लिए, search bar में वह टाइप करें जिसे आप identify करना चाहते हैं। search page पर, "Has a Model" बॉक्स चुनें:

<figure><img src="/files/b0738e741e9fafea382b4e17bbf5e29f7c8c3a9e" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

इससे आपकी search केवल उन datasets तक सीमित हो जाएगी जिनमें प्रशिक्षित models शामिल हैं।

project के बारे में अधिक जानने के लिए किसी result पर क्लिक करें।

dataset home page metrics दिखाएगी। ये metrics model type पर निर्भर करेंगी। उदाहरण के लिए, object detection के लिए आपको mAP, precision, और recall दिखेंगे; classification के लिए आपको accuracy दिखेगी।

<figure><img src="/files/8b15c7ed192b805ab24c594f45cafad6b4e10f67" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

सबसे हालिया model version आज़माने के लिए आप "Try This Model" section में एक image upload कर सकते हैं।

आप sidebar में "Models" पर भी क्लिक कर सकते हैं ताकि सभी प्रशिक्षित models देख सकें और आज़माने के लिए एक चुन सकें:

<figure><img src="/files/480ccd1f47d06c9dd8bf57ccfdc64a8435b077ed" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

जब आप Models page खोलते हैं, तो project test set में example image से प्राप्त results image पर plotted दिखाई देंगे:

<figure><img src="/files/01ea08c68bc56ba60482161444899aed1b3f52dd" alt=""><figcaption><p>image में "occupied forklift" class की पहचान की गई है।</p></figcaption></figure>

## Deploy a Universe Model

हर Universe model page पर एक "Deploy Model" button होता है जो कई deployment options वाला एक modal खोलता है:

* Code Snippet: model को के माध्यम से call करने के लिए Python, JavaScript, या cURL में ready-to-use code [Serverless API](/roboflow/roboflow-hi/deploy/serverless-hosted-api-v2.md). हर snippet में एक "Copy prompt" button होता है जो एक structured prompt कॉपी करता है जिसे आप AI coding agent में paste कर सकते हैं।
* MCP: को जोड़ने के लिए setup instructions [Roboflow MCP Server](/roboflow/roboflow-hi/agents/agents.md) को Claude Code, Cursor, या Codex से। एक बार connected होने पर, आपका agent Roboflow models पर सीधे inference चला सकता है।
* Custom Workflow: pre-built [Workflow](/roboflow/roboflow-hi/workflows/what-is-workflows.md) detection, counting, या visualization जैसे सामान्य tasks के लिए templates।

model के साथ building के बारे में guided conversation शुरू करने के लिए आप modal के ऊपर Roboflow Agent input में सीधे एक prompt भी टाइप कर सकते हैं।

### Workflow में एक Universe Model का उपयोग करें

आप Workflows में Universe models का उपयोग कर सकते हैं।

किसी model का उपयोग करने के लिए, Roboflow Workflows खोलें, [एक Workflow बनाएं](/roboflow/roboflow-hi/workflows/create-a-workflow.md), फिर एक model block जोड़ें:

<figure><img src="/files/c75eda20c59d90e1467e6b1bcecdfacb491bb84e" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

किसी model का चयन करने के लिए block editor में "Model" पर क्लिक करें:

<figure><img src="/files/0a03e46dddbe05b366ce092b8212ac45f0c8b58b" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

फिर, Public Models tab पर क्लिक करें:

<figure><img src="/files/664421789c18d414cee7babd6ca4451a34143fac" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

उस Universe model page पर वापस जाएँ जो उस model से संबंधित है जिसे आप उपयोग करना चाहते हैं, और model ID कॉपी करने के लिए copy icon पर क्लिक करें। यह model page के शीर्ष पर दिखाई देता है:

<figure><img src="/files/1b53331af098f824f74a562fcfb42c10f2d51cc3" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

फिर, model ID को Public Models search bar में paste करें:

<figure><img src="/files/3ab8325d56f80f96187082db107a96c410336728" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

model का उपयोग करने के लिए "Use model ID" पर क्लिक करें।

आपका Workflow block अब Universe model का उपयोग करेगा।


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# Agent Instructions
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## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter:

```
GET https://docs.roboflow.com/roboflow/roboflow-hi/universe/find-a-model-on-universe.md?ask=<question>&goal=<endgoal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.