> 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/universe/find-a-model-on-universe.md).

# Universe पर एक Model खोजें

Universe पर 50,000 से अधिक datasets के साथ संबंधित trained models भी उपलब्ध हैं। इन models का उपयोग आपके computer vision project में किया जा सकता है with [Workflows](/roboflow/roboflow-hi/workflows/what-is-workflows.md).

Universe पर कोई dataset खोजने के लिए, search bar में वह लिखें जिसे आप identify करना चाहते हैं। search page पर, "Has a Model" box को चेक करें:

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

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

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

dataset home page पर metrics दिखाई देंगे। ये metrics model type पर निर्भर करेंगे। उदाहरण के लिए, object detection के लिए आपको mAP, precision, और recall दिखाई देंगे; classification के लिए आपको accuracy दिखाई देगी।

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

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

आप sidebar में "Models" पर भी क्लिक कर सकते हैं ताकि सभी trained models देख सकें और जिसमें try करना हो, उसे चुन सकें:

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

जब आप Models page खोलते हैं, तो आपको project test set की एक example image से मिले results image पर plotted दिखाई देंगे:

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

## Universe Model को Deploy करें

हर Universe model page पर एक "Deploy Model" button होता है, जो एक modal खोलता है जिसमें कई deployment options होते हैं:

* Code Snippet: Python, JavaScript, या cURL में तैयार-से-उपयोग code, model को इस के माध्यम से call करने के लिए [Serverless API](/roboflow/roboflow-hi/deploy/serverless-hosted-api-v2.md). प्रत्येक snippet में एक "Copy prompt" button शामिल होता है, जो structured prompt को copy करता है जिसे आप AI coding agent में paste कर सकते हैं।
* MCP: को कनेक्ट करने 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 सीधे Roboflow models पर inference चला सकता है।
* Custom Workflow: पहले से बने हुए [Workflow](/roboflow/roboflow-hi/workflows/what-is-workflows.md) templates, जैसे detection, counting, या visualization जैसे सामान्य tasks के लिए।

आप modal के top पर मौजूद Roboflow Agent input में सीधे एक prompt भी type कर सकते हैं, ताकि model के साथ building के बारे में guided conversation शुरू हो सके।

### Workflow में Universe Model का उपयोग करें

आप Workflows में Universe models का उपयोग कर सकते हैं।

एक 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>

model selector खोलने के लिए block editor में "Model" पर क्लिक करें:

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

Universe model page के top से model ID copy करें, फिर उसे model selector के search box में type या paste करें। Model IDs का format इस प्रकार होता है `workspace/project` या `workspace/project/version`.

Roboflow आपके workspace और Universe के विरुद्ध ID की जाँच करता है, फिर model का name, classes, task type, और sample images भर देता है। इसे उपयोग करने के लिए matching result चुनें। यदि ID किसी वास्तविक model से resolve नहीं होती है, तो "not found" संदेश दिखता है और model select नहीं किया जा सकता।

deploy flow में भी वही model selector उपयोग होता है, इसलिए जब भी आप model चुनें, आप कहीं भी custom model ID दर्ज कर सकते हैं।