# परिचय

> Skynet क्या है, यह क्या ऑप्टिमाइज़ करता है, और कहाँ से शुरू करें।

Skynet उस आर्टिफ़ैक्ट को बेहतर बनाता है जो आपके पास पहले से है। आप उसे एक शुरुआती संस्करण, केसों का एक सेट और एक मेट्रिक देते हैं। Skynet नए संस्करण प्रस्तावित करता है, हर संस्करण को आपके केसों पर चलाता है, आउटपुट को आपके मेट्रिक से स्कोर करता है, और सबसे अच्छा संस्करण रखता है।

## Skynet क्या ऑप्टिमाइज़ करता है

Skynet चार तरह के आर्टिफ़ैक्ट पर काम करता है:

| आर्टिफ़ैक्ट प्रकार | क्या बदलता है                                              |
| ------------------ | ---------------------------------------------------------- |
| प्रॉम्प्ट          | प्रॉम्प्ट का टेक्स्ट                                        |
| कोड                | सोर्स कोड                                                  |
| DSPy प्रोग्राम     | `dspy.Module` में मौजूद प्रेडिक्टरों के निर्देश               |
| टेक्स्ट            | कोई भी अन्य टेक्स्ट, उदाहरण के लिए कोई दस्तावेज़ या कॉन्फ़िगरेशन |

हर रन एक ही कॉन्ट्रैक्ट का पालन करता है। आपका रन कोड `run(artifact, input)` परिभाषित करता है। आपका मेट्रिक `score(input, output, expected=None)` परिभाषित करता है। मेट्रिक एक स्कोर और लिखित फ़ीडबैक लौटाता है। ऑप्टिमाइज़र अगला संस्करण बेहतर बनाने के लिए यह फ़ीडबैक पढ़ता है।

> [!NOTE]
> आपका रन कोड और आपका मेट्रिक एक सैंडबॉक्स में, अलग-अलग प्रोसेस में चलते हैं। रन कोड मेट्रिक का सोर्स या अपेक्षित मान नहीं देख सकता।

## एक प्रोडक्ट, कई इंजन

Skynet, Optimize Anything है। आर्टिफ़ैक्ट का प्रकार तय करता है कि कौन-से इंजन उस पर काम कर सकते हैं:

- प्रॉम्प्ट, कोड और टेक्स्ट आर्टिफ़ैक्ट नेटिव इंजन इस्तेमाल करते हैं: GEPA, Best-of-N, Meta-Harness, AutoResearch, AutoSaddler और ShinkaEvolve।
- DSPy प्रोग्राम आर्टिफ़ैक्ट DSPy ऑप्टिमाइज़र इस्तेमाल करते हैं: DSPy GEPA, DSPy MIPROv2 और DSPy BootstrapFewShot।

**Auto** आपके लिए चुनाव करता है। DSPy प्रोग्राम पर Auto, DSPy GEPA इस्तेमाल करता है। बाकी आर्टिफ़ैक्ट प्रकारों पर Auto पाँच नेटिव इंजनों को मिलाकर चलाता है। [ऑप्टिमाइज़ेशन कैसे काम करता है](/docs/hi/concepts/optimization) और [इंजन](/docs/hi/concepts/engines) पढ़ें।

## एक रन कैसे काम करता है

1. आप टास्क का वर्णन करते हैं और शुरुआती संस्करण सेट करते हैं।
2. आप केस देते हैं। Skynet उन्हें प्रशिक्षण, मान्यकरण और परीक्षण सेट में बाँटता है।
3. आप एक ऑप्टिमाइज़र, मॉडल और एक बजट चुनते हैं।
4. आप रन कोड और मेट्रिक लिखते हैं। कॉन्ट्रैक्ट जाँच उन्हें नमूना केसों पर चलाती है।
5. Skynet ऑप्टिमाइज़ेशन चलाता है और परिणाम दिखाता है।

Skynet संस्करणों का चयन मान्यकरण केसों पर करता है। वह अंतिम स्कोर परीक्षण केसों पर रिपोर्ट करता है। इंजन परीक्षण केसों को कभी नहीं देखते।

## कहाँ से शुरू करें

| अगर आप यह करना चाहते हैं              | पढ़ें                                                       |
| ------------------------------------- | ----------------------------------------------------------- |
| अपना पहला रन शुरू करना                | [क्विकस्टार्ट](/docs/hi/quickstart)                             |
| समझना कि ऑप्टिमाइज़ेशन कैसे काम करता है | [ऑप्टिमाइज़ेशन कैसे काम करता है](/docs/hi/concepts/optimization) |
| इंजन चुनना                            | [इंजन](/docs/hi/concepts/engines)                              |
| अपना डेटा तैयार करना                  | [डेटासेट और विभाजन](/docs/hi/concepts/datasets)                |
| मेट्रिक लिखना                         | [मेट्रिक और स्कोरर](/docs/hi/concepts/scorers)                  |
| विज़ार्ड भरना                          | [रन सबमिट करें](/docs/hi/guides/submit)                         |
| अपने परिणाम पढ़ना                      | [परिणाम](/docs/hi/guides/results)                               |
| लागत समझना                            | [बिलिंग](/docs/hi/concepts/billing)                            |
| किसी एजेंट से Skynet इस्तेमाल करना    | [MCP](/docs/hi/mcp)                                            |
| कोड से Skynet को कॉल करना             | [API](/docs/hi/api)                                            |
| सीमाएँ देखना                          | [सीमाएँ](/docs/hi/limits)                                      |

> [!TIP]
> एक छोटे डेटासेट और डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स से शुरू करें। मेट्रिक का फ़ीडबैक स्पष्ट और विशिष्ट रखें। अच्छा फ़ीडबैक ऑप्टिमाइज़र को सिर्फ़ स्कोर की तुलना में ज़्यादा जानकारी देता है।

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Source: https://staging.skynetml.com/docs/hi