MediaPipe স্টুডিও হল একটি ওয়েব-ভিত্তিক অ্যাপ্লিকেশন যা আপনার অ্যাপ্লিকেশনের জন্য ডিভাইসে ML মডেল এবং পাইপলাইন মূল্যায়ন এবং কাস্টমাইজ করার জন্য। অ্যাপটি আপনাকে আপনার ব্রাউজারে আপনার নিজস্ব ডেটা এবং আপনার নিজস্ব কাস্টমাইজড এমএল মডেলগুলির সাথে দ্রুত মিডিয়াপাইপ সমাধানগুলি পরীক্ষা করতে দেয়৷ প্রতিটি সমাধান ডেমো আপনাকে ফলাফলের মোট সংখ্যার জন্য মডেল সেটিংস নিয়ে পরীক্ষা করতে দেয়, ফলাফল রিপোর্ট করার জন্য ন্যূনতম আস্থা থ্রেশহোল্ড এবং আরও অনেক কিছু।
আপনি মডেল নির্বাচন বিকল্পে মিডিয়াপাইপের সাথে কাস্টমাইজ করা মডেলগুলি ব্যবহার করতে পারেন, একটি মডেল ফাইল চয়ন করুন এবং আপনার ফাইল স্টোরেজ থেকে একটি মডেল নির্বাচন করে, যেমনটি স্ক্রিনশটে দেখানো হয়েছে৷
আপনি যে মডেলটি বেছে নিচ্ছেন সেটিকে আপনার ব্যবহার করা MediaPipe Tasks API-এর মডেল ইনপুট এবং আউটপুট প্রয়োজনীয়তা মেনে চলতে হবে এবং সামঞ্জস্যপূর্ণ মডেল মেটাডেটা অন্তর্ভুক্ত করতে হবে। একটি MediaPipe Tasks API এর সাথে ব্যবহারের জন্য আপনার নিজস্ব মডেল তৈরি করার দ্রুততম উপায় হল MediaPipe মডেল মেকার টুল ব্যবহার করে আপনার নিজের ডেটার সাথে একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ সমাধান মডেল পরিবর্তন করা। আরও তথ্যের জন্য, MediaPipe মডেল মেকার দেখুন।
কাস্টম ইনপুট ডেটা
আপনি MediaPipe স্টুডিওতে প্রতিটি সমাধান পৃষ্ঠায় আপনার নিজস্ব ডেটা ব্যবহার করতে পারেন। পাঠ্য-ভিত্তিক কাজের জন্য, আপনি প্রদত্ত ক্ষেত্রে পাঠ্য লিখতে পারেন। ভিশন টাস্কগুলি আপনাকে ইনপুট হিসাবে একটি ওয়েব ক্যামেরা ব্যবহার করার অনুমতি দেয় এবং আপনি ড্রপ-ডাউন মেনুতে একটি চিত্র ফাইল চয়ন করুন বিকল্পটি ব্যবহার করে ছবি আপলোড করতে পারেন, যেমনটি নীচে দেখানো হয়েছে:
এবার শুরু করা যাক
আপনি চিত্র শ্রেণীবিভাগের মতো সমাধান ডেমোগুলির মধ্যে একটি চালিয়ে MediaPipe স্টুডিও ব্যবহার শুরু করতে পারেন এবং তারপরে আপনার নিজস্ব অ্যাপ্লিকেশনে এই কার্যকারিতা তৈরি করতে সম্পর্কিত বিকাশকারী গাইড ব্যবহার করুন৷
[[["সহজে বোঝা যায়","easyToUnderstand","thumb-up"],["আমার সমস্যার সমাধান হয়েছে","solvedMyProblem","thumb-up"],["অন্যান্য","otherUp","thumb-up"]],[["এতে আমার প্রয়োজনীয় তথ্য নেই","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["খুব জটিল / অনেক ধাপ","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["পুরনো","outOfDate","thumb-down"],["অনুবাদ সংক্রান্ত সমস্যা","translationIssue","thumb-down"],["নমুনা / কোড সংক্রান্ত সমস্যা","samplesCodeIssue","thumb-down"],["অন্যান্য","otherDown","thumb-down"]],["2025-07-25 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[],[],null,["# MediaPipe Studio is a web-based application for evaluating and customizing\non-device ML models and pipelines for your applications. The app lets you\nquickly test MediaPipe solutions in your browser with your own data, and your\nown customized ML models. Each solution demo also lets you experiment with model\nsettings for the total number of results, minimum confidence threshold for\nreporting results, and more.\n\n[Try it!arrow_forward](https://goo.gle/mediapipe-studio)\n\nThis page provides some quick instructions on working with solutions in\nMediaPipe Studio.\n\n\n**Figure 1. MediaPipe Studio application home page.**\n\nCustom models\n-------------\n\n\nYou can use customized models with MediaPipe in the **Model selection** option,\nby choosing **Choose a model file** and selecting a model from your file\nstorage, as shown in the screenshot.\n\nThe model you choose must conform to the model input and output requirements of\nthe MediaPipe Tasks API you are using, and include compatible model metadata.\nThe quickest way to create your own model for use with a MediaPipe Tasks API is\nto use the MediaPipe Model Maker tool to modify a compatible solution model with\nyour own data. For more information, see\n[MediaPipe Model Maker](https://developers.google.com/mediapipe/solutions/model_maker).\n\nCustom input data\n-----------------\n\nYou can use your own data on each solution page in MediaPipe Studio. For\ntext-based tasks, you can enter text in the field provided. Vision tasks allow\nyou to use a web camera as input, and you can also upload images using the\n**Choose an image file** option in the drop-down menu, as shown below:\n\nGet started\n-----------\n\nYou can start using MediaPipe Studio by running one of the solution demos, such\nas Image Classification, and then use the related\n[developer guide](https://developers.google.com/mediapipe/solutions/vision/image_classifier)\nto build this functionality into your own application."]]