HongChuang/ultralytics-ascend
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FA CSS fix for MkDocs share buttons (#6437)

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Signed-off-by: Glenn Jocher <glenn.jocher@ultralytics.com>
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Glenn Jocher 2023-11-19 15:56:38 +01:00 • committed by GitHub
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commit 17edc5cf1b
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GPG key ID: 4AEE18F83AFDEB23
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docs/hi/quickstart.md
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@ -8,7 +8,7 @@ keywords: Ultralytics स्थापना, pip install Ultralytics, Docker ins
Ultralytics ने pip, conda और Docker सहित कई स्थापना विधियाँ प्रदान की हैं। नवीनतम स्थिर संस्करण के लिए `ultralytics` pip पैकेज का उपयोग करके YOLOv8 स्थापित करें या सबसे अद्यतित संस्करण के लिए [Ultralytics GitHub repository](https://github.com/ultralytics/ultralytics) क्लोन करें। Docker का उपयोग करके, स्थानीय स्थापना से बच कर, एक छोटे जगह में पैकेज के नए संस्करण का निष्पादन किया जा सकता है।
!!! Note
!!! Note "नोट"
🚧 हमारे बहुभाषीय दस्तावेज़ीकरण की वर्तमान में निर्माणाधीन है और हम उसे सुधारने के लिए कठिनताओं पर काम कर रहे हैं। आपके धैर्य के लिए धन्यवाद! 🙏
@ -43,7 +43,7 @@ Ultralytics ने pip, conda और Docker सहित कई स्थाप
conda install -c conda-forge ultralytics
```
!!! Note
!!! Note "नोट"
यदि आप CUDA परिवेश में स्थापित कर रहे हैं तो सर्वोत्तम अनुशंसा है कि आप कमांड-लाइन पर `pytorch` और `pytorch-cuda` स्थापित करने के लिए कमांड एक साथ इंस्टॉल करें ताकि कोण्डा पैकेज प्रबंधक को कोई भी टकराव सुलझाने के लिए अनुमति मिले, या फिर जरूरत पड़ने पर CPU-विशिष्ट `pytorch` पैकेज को CPU-विशिष्ट होने वाले `pytorch-cuda` पैकेज को अधिरोहित करने की अनुमति दें।
```bash
@ -145,7 +145,7 @@ Ultralytics ने pip, conda और Docker सहित कई स्थाप
Ultralytics कमांड लाइन इंटरफ़ेस (CLI) आसान एकल-पंक्ति कमांड के लिए संक्षेप में होसला अद्यतित करता है, पायथन पर्यावरण की ज़रूरत के बिना। CLI कोई अनुकूलन या पायथन कोड की आवश्यकता नहीं होती है। आप केवल `yolo` कमांड के साथ टर्मिनल से सभी कार्यों को चला सकते हैं। CLI से YOLOv8 का उपयोग करने के बारे में और अधिक जानने के लिए [CLI Guide](/../usage/cli.md) देखें।
!!! Example
!!! Example "उदाहरण"
=== "संयोजन"
Ultralytics `yolo` कमांड का उपयोग निम्नलिखित प्रारूप का उपयोग करता है:
@ -213,7 +213,7 @@ YOLOv8 का Python इंटरफ़ेस आपकी Python परिय
उदाहरण के लिए, उपयोगकर्ता संख्या गिनती के लिए कुछ-कुछ तारणी की योजना में मॉडल को लोड करके उसे प्रशिक्षित कर सकते हैं, इसका मूल्यांकन समाप्त कर सकते हैं और यदि आवश्यक हो, उसे ONNX प्रारूप में निर्यात कर सकते हैं। अपनी Python परियोजनाओं में YOLOv8 का उपयोग करने के बारे में और अधिक जानने के लिए [Python Guide](/../usage/python.md) देखें।
!!! Example
!!! Example "उदाहरण"
```python
from ultralytics import YOLO