अपना Potato अध्ययन ऑनलाइन करें

Potato टास्क को अपने कंप्यूटर से एनोटेटरों तक पहुँचाएँ: IT टीम से कहकर, तैयार deploy बटन दबाकर, लैपटॉप से साझा करके, या सर्वर किराये पर लेकर।

Potato अध्ययन को ऑनलाइन करने का मतलब है कि आप अपना टास्क ऐसे कंप्यूटर पर चलाते हैं जिस तक आपके एनोटेटर वेब पते से पहुँच सकें, अध्ययन चलने के दौरान एनोटेशन सुरक्षित रखते हैं, और अंत में एनोटेशन डाउनलोड करते हैं। अपनी संस्था की IT टीम से कहना और सहकर्मी का तैयार किया deploy बटन दबाना, ये दो रूट हैं जिनमें आपकी ओर से टर्मिनल नहीं चाहिए।

अध्ययन को तैनात करने का मतलब है कि आपने जो Potato टास्क अपने कंप्यूटर पर बनाया है, उसे सर्वर पर ले जाना, यानी ऐसे कंप्यूटर पर जो हमेशा चालू रहता है और इंटरनेट से जुड़ा रहता है। एनोटेटर तब कहीं से भी वेब ब्राउज़र में टास्क खोलते हैं, और एनोटेटरों के काम करते समय Potato हर उत्तर सर्वर पर सहेजता है। Study Designer का प्रीव्यू Potato को आपके अपने ब्राउज़र के भीतर चलाता है, और उस प्रति तक कोई और नहीं पहुँच सकता। Designer में बने अध्ययन को फिर भी नीचे के किसी एक रूट की ज़रूरत होती है।

हर रूट एक ही प्रोजेक्ट फ़ोल्डर से शुरू होता है। Study Designer में Download project (.zip) बटन config.yaml (वह फ़ाइल जो आपके टास्क का वर्णन करती है), एक सैंपल डेटा फ़ाइल और एक README सहेजता है। सैंपल फ़ाइल में तीन प्लेसहोल्डर आइटम हैं। तैनात करने से पहले सैंपल फ़ाइल की जगह अपने आइटम रखें, उस फ़ॉर्मैट में जो डेटा फ़ॉर्मैट बताता है।

रूट चुनना

रूट इसमें अलग हैं कि तकनीकी काम कौन करता है, सर्वर का ख़र्च क्या है, और अध्ययन कितने समय तक चालू रह सकता है। नीचे की लागतें 2026-11-04 को होस्टों की कीमत सूचियों और Potato के अपने अनुमानों से ली गई हैं, और इंतज़ार का समय मोटा अंदाज़ा है, मापा हुआ आँकड़ा नहीं:

रूट	किसके लिए	लागत	टर्मिनल चाहिए	आम इंतज़ार
अपनी IT या रिसर्च कंप्यूटिंग टीम से कहें	संवेदनशील डेटा, संस्था का साइन-इन, महीनों चलने वाले अध्ययन	आपकी संस्था तय करती है	आपको नहीं	कुछ दिन से कुछ हफ़्ते
सहकर्मी का तैयार किया deploy बटन दबाएँ	ऐसी लैब जिसमें एक व्यक्ति git इस्तेमाल करता है	Render पर मुफ़्त, Heroku पर $7 महीना	आपको नहीं	उसी दिन
अपने कंप्यूटर से साझा करें	एक दोपहर के लिए पायलट या लैब मीटिंग	मुफ़्त	हाँ, कुछ कमांड	एक-दो घंटे
एक कमांड से सर्वर किराये पर लें	हफ़्तों चलने वाला अध्ययन, जिसे आप ख़ुद चलाते हैं	लगभग €6 से $12 महीना, या Jetstream2 पर मुफ़्त	हाँ, साथ में क्लाउड खाता	एक दोपहर

अगर आप निश्चित नहीं हैं, तो अपनी IT टीम से शुरू करें। संस्था के भीतर का सर्वर डेटा को उन मशीनों पर रखता है जिन्हें आपकी संस्था पहले से सँभालती है, और IT टीम सुरक्षा अपडेट और बैकअप अपने ऊपर ले सकती है।

अपनी IT या रिसर्च कंप्यूटिंग टीम से कहें

कई विश्वविद्यालय और अस्पताल ऐसी रिसर्च कंप्यूटिंग सेवा चलाते हैं जो अध्ययनों के लिए वेब ऐप्लिकेशन होस्ट करती है। ऐसी टीम के लिए Potato एक सामान्य वेब ऐप्लिकेशन है, और टीम Potato को क्या चाहिए, इसके एक पृष्ठ के सार से शुरू कर सकती है।

Study Designer से प्रोजेक्ट डाउनलोड करें, और सैंपल डेटा फ़ाइल की जगह अपने आइटम रखें।
अपनी IT टीम को प्रोजेक्ट फ़ोल्डर और अपनी IT टीम के लिए Potato सर्वर की आवश्यकताएँ का लिंक भेजें।
टीम को बताएँ कि आपके एनोटेटर कौन हैं, कितने लोग भाग लेंगे, और अध्ययन कितने समय चलेगा।
बताएँ कि एनोटेटर कैसे साइन इन करें। संस्था के खाते वाले सहकर्मी सिंगल साइन-ऑन इस्तेमाल कर सकते हैं, यानी वह लॉगिन जो आपकी संस्था पहले से चलाती है, और बाहरी एनोटेटर आपकी सूची के यूज़रनेम इस्तेमाल कर सकते हैं।
बताएँ कि आइटम या उत्तरों में व्यक्तिगत या संवेदनशील जानकारी है या नहीं, और उस एथिक्स अनुमोदन का नाम बताएँ जिसके तहत अध्ययन चलता है।
टीम से अध्ययन का वेब पता, वह एडमिन कुंजी जो Potato का एडमिन डैशबोर्ड खोलती है, और बैकअप की तथा अध्ययन ख़त्म होने पर आपको डेटा सौंपने की योजना माँगें।

पता मिलने पर, उसे किसी को भेजने से पहले एनोटेटरों को आमंत्रित करने से पहले की जाँचें पूरी करें।

सहकर्मी का तैयार किया deploy बटन दबाएँ

Deploy बटन कोड रिपॉज़िटरी के पृष्ठ पर एक लिंक है जो पूरी तरह आपके ब्राउज़र के फ़ॉर्मों के ज़रिए किसी होस्टिंग कंपनी के सर्वरों पर Potato टास्क की एक प्रति खड़ी करता है। git और टर्मिनल इस्तेमाल करने वाला सहकर्मी यह बटन एक बार बनाता है, ऐसी रिपॉज़िटरी से जिसमें आपका प्रोजेक्ट फ़ोल्डर है, potato deploy button कमांड से। उस सहकर्मी को भेजने के लिए सही पृष्ठ Potato को लोकल या क्लाउड में चलाना है।

बटन तीन होस्टों के साथ काम करता है, जो अलग-अलग शुल्क लेते हैं:

Render अध्ययन को मुफ़्त प्लान पर चलाता है, जिसमें भुगतान का कोई तरीका नहीं देना पड़ता। मुफ़्त Render सर्विस 15 मिनट तक कोई आगंतुक न आने पर सो जाती है, और अगला एनोटेटर आने पर जागने में लगभग एक मिनट लेती है।
Heroku बटन से बनने वाले सर्वर के लिए $7 महीना लेता है। ऐप बनाने से पहले Heroku को सत्यापित खाता चाहिए, आमतौर पर क्रेडिट कार्ड के ज़रिए।
AWS Lightsail सर्वर $12 महीने पर चलाता है। AWS बटन टास्क को सार्वजनिक रिपॉज़िटरी से पढ़ता है, इसलिए AWS बटन केवल उन आइटमों के लिए ठीक है जो सार्वजनिक हो सकते हैं।

Render और Heroku सर्वर के रीस्टार्ट होने पर सर्वर की डिस्क मिटा देते हैं। इसलिए बटन हर पाँच मिनट पर एनोटेशन को Hugging Face पर एक निजी डेटासेट में कॉपी करता है, जो डेटा और मॉडल साझा करने की साइट है, और सर्वर शुरू होने पर एनोटेशन वापस कॉपी करता है। उस डेटासेट का नाम आप क्लिक करते समय देते हैं, और डेटासेट आपके खाते का होता है।

क्लिक करने से पहले तीन चीज़ें जुटा लें:

होस्ट पर एक खाता, Render या Heroku;
एक मुफ़्त Hugging Face खाता, जिसमें लिखने की अनुमति वाला एक्सेस टोकन हो, जो huggingface.co/settings/tokens पर बनता है; और
रिपॉज़िटरी तक पहुँच, अगर रिपॉज़िटरी निजी है। निजी रिपॉज़िटरी के लिए Heroku आपसे अपना GitHub खाता जोड़ने को कहता है।

फिर तैनात करें:

रिपॉज़िटरी की README में बटन पर क्लिक करें, और होस्ट में साइन इन करें।
ऐप को नाम दें। नाम अध्ययन के वेब पते का हिस्सा बन जाता है।
POTATO_BACKUP_HF_REPO में अपने Hugging Face यूज़रनेम और अध्ययन के नाम से बना डेटासेट नाम लिखें, जैसे your-username/my-study-annotations। नाम नया होने पर Potato डेटासेट बनाता है और उसे निजी रखता है।
अपना Hugging Face टोकन HF_TOKEN में चिपकाएँ। बाकी हर फ़ील्ड को बटन के भरे मान पर रहने दें।
तैनाती शुरू करें और होस्ट के यह बताने तक रुकें कि ऐप चल रहा है। होस्ट का दिखाया वेब पता खोलें।
एडमिन कुंजी खोजें, जो तैनाती के दौरान होस्ट का बनाया पासवर्ड है। Heroku पर कुंजी ऐप के Settings टैब की POTATO_ADMIN_API_KEY प्रविष्टि है, और Render पर वही प्रविष्टि सर्विस के Environment पृष्ठ पर है।
अध्ययन के पते के अंत में /admin जोड़कर उसे खोलें, और एडमिन डैशबोर्ड खोलने के लिए एडमिन कुंजी चिपकाएँ।

रिपॉज़िटरी टास्क, आइटम और एनोटेटरों की सूची तय कर देती है। क्लिक करने से पहले टास्क पूरा कर लें, क्योंकि बाद का हर बदलाव बटन बनाने वाले सहकर्मी के ज़रिए जाता है। जब तक आइटम सार्वजनिक नहीं हो सकते, रिपॉज़िटरी को निजी रखें।

अपने कंप्यूटर से लिंक साझा करें

आपका अपना कंप्यूटर एक दोपहर के पायलट को चला सकता है। एनोटेटर एक अस्थायी वेब लिंक खोलते हैं, एनोटेशन आपके प्रोजेक्ट फ़ोल्डर में जमा होते हैं, और कमांड बंद करने पर लिंक काम करना बंद कर देता है। इस रूट के लिए टर्मिनल चाहिए, यानी कमांड टाइप करने का प्रोग्राम, जो Mac पर Terminal है (Applications में, फिर Utilities में) और Windows पर PowerShell है (Start मेनू में "PowerShell" खोजें)।

python.org/downloads से Python 3.9 या उससे नया संस्करण इंस्टॉल करें। Windows पर डाउनलोड Python install manager है। Mac पर डाउनलोड macOS इंस्टॉलर है।
टर्मिनल खोलें और Potato इंस्टॉल करें। Mac पर यह टाइप करें:
bash
```
python3 -m pip install potato-annotation
```
Windows पर यह टाइप करें:
powershell
```
py -m pip install potato-annotation
```
Study Designer से डाउनलोड किया प्रोजेक्ट अनज़िप करें। Mac पर .zip फ़ाइल पर डबल-क्लिक करें। Windows पर फ़ाइल पर राइट-क्लिक करें और Extract All चुनें। सैंपल डेटा फ़ाइल की जगह अपने आइटम रखें।
टर्मिनल को प्रोजेक्ट फ़ोल्डर में ले जाएँ और Potato शुरू करें। नीचे का फ़ोल्डर नाम एक उदाहरण है, इसलिए अपने फ़ोल्डर का नाम इस्तेमाल करें। Mac पर:
bash
```
cd ~/Downloads/my-task
python3 -m potato start config.yaml
```
Windows पर:
powershell
```
cd $HOME\Downloads\my-task
py -m potato start config.yaml
```
अपने ब्राउज़र में http://localhost:8000 खोलें। उस पते तक केवल आपका कंप्यूटर पहुँच सकता है। Potato रोकने के लिए टर्मिनल में Ctrl-C दबाएँ।
दूसरे लोगों को अंदर आने देने के लिए cloudflared इंस्टॉल करें, जो Cloudflare का मुफ़्त प्रोग्राम है और जिसके लिए खाता नहीं चाहिए। Homebrew वाले Mac पर brew install cloudflared चलाएँ। Windows पर Cloudflare के डाउनलोड पृष्ठ से Windows इंस्टॉलर डाउनलोड करें।
potato start की जगह potato share चलाएँ:
bash
```
python3 -m potato share config.yaml
```
Windows पर py -m potato share config.yaml टाइप करें। Potato छापता है कि कौन साइन इन कर पाएगा, और कुछ भी प्रकाशित करने से पहले पूछता है। y टाइप करें, और Potato अपने एनोटेटरों को भेजने के लिए https:// लिंक छापता है।

लिंक केवल तब तक काम करता है जब तक कमांड चल रही है। टर्मिनल बंद करने, कंप्यूटर को स्लीप में डालने या नेटवर्क बदलने से लिंक ख़त्म हो जाता है, और नई बार चलाने पर नया लिंक छपता है। कुछ विश्वविद्यालय नेटवर्क cloudflared के बनाए trycloudflare.com लिंक रोक देते हैं। अगर कोई एनोटेटर बताए कि लिंक रुका है, तो potato share config.yaml --backend tailscale इसके बजाय Tailscale इस्तेमाल करता है। Tailscale के लिए मुफ़्त खाता चाहिए। अगर potato share No tunnel backend found बताए, तो Potato को आपके कंप्यूटर पर cloudflared नहीं मिला, और संदेश इंस्टॉल कमांड सूचीबद्ध करता है।

इंस्टॉलेशन वर्चुअल एनवायरनमेंट और वैकल्पिक सुविधाओं को कवर करता है, और Potato को लोकल या क्लाउड में चलाना potato share को अधिक विस्तार से कवर करता है।

एक कमांड से सर्वर किराये पर लें

potato deploy up क्लाउड कंपनी से सर्वर किराये पर लेता है, HTTPS प्रमाणपत्र लेता है (ब्राउज़र के पता बार में दिखने वाला ताला), आपका प्रोजेक्ट फ़ोल्डर अपलोड करता है, अध्ययन शुरू करता है, और वेब पता छापता है। कमांड को ऊपर के चरण 1 से 3 का टर्मिनल सेटअप, क्लाउड कंपनी में एक खाता और एक API टोकन चाहिए, यानी पासवर्ड जैसी कुंजी जो किसी प्रोग्राम को आपके खाते की ओर से काम करने देती है। हर होस्ट की गाइड खाते और टोकन को शुरू से कवर करती है:

होस्ट	मासिक लागत	गाइड
AWS Lightsail	$12	AWS Lightsail
Hetzner, Vultr या Linode	लगभग €6 से $12	Hetzner, Vultr और Linode
Jetstream2, अमेरिकी शोधकर्ताओं के लिए	ACCESS आवंटन के साथ मुफ़्त	Jetstream2
Hugging Face Space	Hugging Face PRO प्लान, $9	Hugging Face Spaces

हर होस्ट वही दो कमांड लेता है, और हर होस्ट की गाइड उस होस्ट के लिए प्रोवाइडर का नाम और इंस्टॉल कमांड देती है। पहली कमांड योजना और मासिक लागत दिखाती है और कुछ नहीं बनाती, और दूसरी आपकी पुष्टि के बाद सर्वर बनाती है:

bash

potato deploy up config.yaml --provider aws --dry-run
potato deploy up config.yaml --provider aws

Hugging Face का अपना Duplicate this Space बटन ब्राउज़र में Space की प्रति बनाता है, लेकिन Potato Space की प्रति मूल मालिक की बैकअप सेटिंग रखती है और मूल के secrets खो देती है। इसके बजाय Potato Space को potato deploy up --provider huggingface से तैनात करें।

एनोटेटरों को आमंत्रित करने से पहले

अध्ययन को वेब पता मिलते ही यह सूची एक बार पूरी करें, चाहे आपने कोई भी रूट लिया हो:

तय करें कि कौन साइन इन कर सकता है। सबसे सरल बंद सेटअप यूज़रनेम की सूची है। Study Designer में Allow All Users बंद करें और Authorized Users के नीचे हर एनोटेटर जोड़ें। सूची का हर एनोटेटर पहली बार आने पर रजिस्टर करते समय पासवर्ड चुनता है, और Potato सूची से बाहर के किसी को नहीं आने देता। हर एनोटेटर को यूज़रनेम सीधे भेजें, क्योंकि सूचीबद्ध यूज़रनेम पर रजिस्टर करने वाला पहला व्यक्ति उस खाते का मालिक बन जाता है। संस्था के खातों के लिए SSO और OAuth देखें, और क्राउडवर्कर के लिए क्राउडसोर्सिंग इंटीग्रेशन देखें। Allow All Users चालू होने पर पता खोज लेने वाला कोई भी खाता बना सकता है। उस सेटिंग को सार्वजनिक डेमो के लिए रखें।
जानें कि एनोटेशन कहाँ रहते हैं। Potato हर एनोटेटर के उत्तर काम के दौरान सहेजता है, user_state.json नाम की फ़ाइल में, हर एनोटेटर के एक फ़ोल्डर के भीतर। फ़ोल्डर उस आउटपुट फ़ोल्डर में होते हैं जिसका नाम कॉन्फ़िग देता है, जिसे Study Designer output कहता है। आपके अपने कंप्यूटर पर वह फ़ोल्डर आपके प्रोजेक्ट फ़ोल्डर के भीतर है। बटन से हुई तैनाती में, रीस्टार्ट के बाद बची रहने वाली प्रति Hugging Face डेटासेट में है। किराये के सर्वर पर potato deploy pull फ़ोल्डर डाउनलोड करता है। संस्था के सर्वर पर IT से पूछें कि सर्वर का बैकअप कैसे लिया जाता है।
दूसरे ब्राउज़र से जाँचें। अध्ययन का पता प्राइवेट विंडो में खोलें, जो Chrome में Incognito है, Safari और Firefox में Private Window है, और Edge में InPrivate है। सूची में pilot-test जैसा यूज़रनेम जोड़ें, उसी नाम से रजिस्टर करें, और तीन आइटम के उत्तर दें। विंडो बंद करें, फिर से साइन इन करें, और जाँचें कि उत्तर अब भी वहीं हैं। फिर एडमिन डैशबोर्ड खोलें और जाँचें कि टेस्ट एनोटेटर दिखता है। अगर एनोटेटर फ़ोन पर काम कर सकते हैं, तो पता फ़ोन पर भी आज़माएँ।
एडमिन कुंजी निजी रखें। एडमिन कुंजी /admin पर एडमिन डैशबोर्ड खोलती है। डैशबोर्ड हर एनोटेटर के उत्तर दिखाता है। आपके अपने कंप्यूटर पर, Potato पहली बार /admin खोलने पर कुंजी को प्रोजेक्ट फ़ोल्डर की admin_api_key.txt में सहेजता है।
आमंत्रण लिखें। हर एनोटेटर को पता, यूज़रनेम, टास्क में लगने वाला समय, और गड़बड़ होने पर किससे संपर्क करना है, यह भेजें।

नतीजे पाना

एडमिन डैशबोर्ड नतीजों को बिना टर्मिनल के आपके कंप्यूटर पर डाउनलोड करता है। /admin खोलें, एडमिन कुंजी डालें, और Publish Dataset चुनें। Target के नीचे Local archive चुनें, स्प्रेडशीट के लिए Data format को CSV पर रखें, और Publish पर क्लिक करें। आर्काइव तैयार होने पर Download archive पर क्लिक करें।

आर्काइव में हर एनोटेटर के उत्तर, आइटम, और बहुमत मत से मिलाए गए लेबल हैं। आर्काइव की README लेबल की गिनती और एनोटेटरों के बीच सहमति बताती है। एनोटेटरों के नाम A1, A2 आदि से बदल दिए जाते हैं, जब तक आप Anonymize annotators का निशान नहीं हटाते। सर्वे के उत्तर आर्काइव से बाहर रहते हैं, जब तक आप Include survey / phase responses पर निशान नहीं लगाते, क्योंकि सर्वे के उत्तरों में व्यक्तिगत जानकारी हो सकती है।

टर्मिनल से python -m potato.export वही एनोटेशन एक फ़ोल्डर में लिखता है, Potato के किसी भी निर्यात फ़ॉर्मैट में:

bash

python -m potato.export --config config.yaml --format csv --output results

potato deploy up से बने सर्वर पर potato deploy pull config.yaml वह सब डाउनलोड करता है जो सर्वर ने इकट्ठा किया, डेटाबेस समेत।

अध्ययन ख़त्म करना ताकि सर्वर का ख़र्च रुके

कुछ भी हटाने से पहले नतीजे डाउनलोड करें, और डाउनलोड खोलकर जाँचें कि आख़िरी एनोटेटर के उत्तर वहाँ हैं। फिर सर्वर को उस तरह बंद करें जैसा आपके रूट में ज़रूरी है:

आपका अपना कंप्यूटर। टर्मिनल में Ctrl-C दबाएँ। कुछ भी शुल्क नहीं लगा।
आपकी IT टीम। टीम को बताएँ कि अध्ययन ख़त्म हो गया, आउटपुट फ़ोल्डर की प्रति माँगें, और पूछें कि सर्वर की प्रति कितने समय रखी जाएगी।
Deploy बटन। Heroku पर ऐप के Settings टैब से ऐप हटाएँ, या Render पर सर्विस के Settings पृष्ठ से सर्विस हटाएँ। Hugging Face डेटासेट में एनोटेशन की पूरी प्रति है। जब बैकअप की ज़रूरत न रहे, तो डेटासेट के सेटिंग पृष्ठ से डेटासेट हटा दें।
किराये का सर्वर। potato deploy pull config.yaml चलाएँ, खींचा गया फ़ोल्डर जाँचें, और फिर potato deploy destroy config.yaml चलाएँ। जिस सर्वर का डेटा कभी खींचा नहीं गया, उसे Potato नष्ट करने से मना कर देता है।

आम सवाल

अपने अध्ययन के लिए Potato सर्वर कैसे बनाएँ?

आप Potato सर्वर इस तरह बनाते हैं कि अपना टास्क ऐसे कंप्यूटर पर चलाएँ जिस तक आपके एनोटेटर वेब पते से पहुँच सकें। आपकी संस्था की IT टीम आपके लिए टास्क चला सकती है, सहकर्मी आपके दबाने के लिए deploy बटन तैयार कर सकता है, potato share आपके लैपटॉप से पायलट चला सकता है, और potato deploy up आपके लिए सर्वर किराये पर ले सकता है। रूट चुनना के नीचे की तालिका रूटों की तुलना लागत और हर रूट में चाहिए टर्मिनल के काम के आधार पर करती है।

अपने PC पर Potato कैसे इंस्टॉल करें?

python.org से Python 3.9 या उससे नया संस्करण इंस्टॉल करें, फिर Windows पर PowerShell में py -m pip install potato-annotation टाइप करें, या Mac पर Terminal में python3 -m pip install potato-annotation। इंस्टॉल के बाद Windows पर py -m potato start config.yaml या Mac पर python3 -m potato start config.yaml टास्क शुरू करता है। इंस्टॉलेशन वैकल्पिक सुविधाओं को कवर करता है।

इस पृष्ठ में प्रयुक्त शब्द

सर्वर। सर्वर ऐसा कंप्यूटर है जो चालू रहता है और इंटरनेट से जुड़ा रहता है, ताकि दूसरे लोग उस पर चल रहे प्रोग्राम को वेब ब्राउज़र से इस्तेमाल कर सकें।
URL, यानी वेब पता। URL वह पता है जिसे एनोटेटर टाइप करते या क्लिक करते हैं, जैसे https://my-study.example.edu। डोमेन पते का नाम वाला हिस्सा है, यहाँ my-study.example.edu।
HTTPS। HTTPS एनोटेटर के ब्राउज़र और सर्वर के बीच सब कुछ एन्क्रिप्ट करता है, पासवर्ड और उत्तर समेत। ब्राउज़र HTTPS पते के लिए ताला दिखाते हैं।
पोर्ट। पोर्ट कंप्यूटर पर एक क्रमांकित प्रवेश बिंदु है। कॉन्फ़िग जब तक कोई और पोर्ट नहीं बताता, Potato पोर्ट 8000 पर सुनता है, और लोकल पता http://localhost:8000 उसी संख्या पर ख़त्म होता है।
टर्मिनल। टर्मिनल कमांड टाइप करने का प्रोग्राम है, जिसे Mac पर Terminal और Windows पर PowerShell कहते हैं।
एडमिन कुंजी। एडमिन कुंजी एक लंबा पासवर्ड है जो Potato का एडमिन डैशबोर्ड खोलता है।
API टोकन। API टोकन पासवर्ड जैसी कुंजी है जो किसी प्रोग्राम को, जैसे Potato की deploy कमांड को, होस्टिंग कंपनी में आपके खाते की ओर से काम करने देती है।

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अपनी IT टीम के लिए Potato सर्वर की आवश्यकताएँ, वह पृष्ठ जो आप अपनी IT टीम को भेजें
Potato को लोकल या क्लाउड में चलाना, हर होस्ट, deploy बटन और बैकअप के लिए
एनोटेशन सर्वर तैनात करना, लंबे अध्ययन के लिए होस्ट चुनने हेतु
Docker में Potato चलाएँ, कंटेनर चलाने वाले सर्वरों के लिए
एडमिन डैशबोर्ड, अध्ययन चलने के दौरान प्रगति देखने के लिए