Registry
4 minute read
W&B Registry는 조직 내 artifact 버전의 선별된 중앙 저장소입니다. 조직 내에서 권한을 가진 사용자는 사용자가 속한 팀에 관계없이 모든 artifact의 라이프사이클을 다운로드, 공유 및 공동으로 관리할 수 있습니다.
Registry를 사용하여 artifact 버전 추적, artifact 사용 및 변경 내역 감사, artifact의 거버넌스 및 규정 준수 보장, 모델 CI/CD와 같은 다운스트림 프로세스 자동화를 할 수 있습니다.
요약하면 W&B Registry를 사용하여 다음을 수행할 수 있습니다.
- 기계 학습 작업에 적합한 artifact 버전을 조직의 다른 사용자에게 홍보합니다.
- 특정 artifact를 찾거나 참조할 수 있도록 태그로 artifact 구성합니다.
- artifact의 계보를 추적하고 변경 내역을 감사합니다.
- 모델 CI/CD와 같은 다운스트림 프로세스를 자동화합니다.
- 각 registry에서 artifact에 엑세스할 수 있는 조직 내 사용자 제한합니다.

위의 이미지는 “Model” 및 “Dataset” 코어 registry와 함께 사용자 지정 registry가 있는 Registry App을 보여줍니다.
기본 사항 알아보기
각 조직에는 모델 및 데이터셋 artifact를 구성하는 데 사용할 수 있는 Models 및 Datasets라는 두 개의 registry가 초기에 포함되어 있습니다. 조직의 요구 사항에 따라 다른 artifact 유형을 구성하기 위해 추가 registry를 만들 수 있습니다.
각 registry는 하나 이상의 컬렉션으로 구성됩니다. 각 컬렉션은 고유한 작업 또는 유스 케이스를 나타냅니다.

artifact를 registry에 추가하려면 먼저 특정 artifact 버전을 W&B에 기록합니다. artifact를 기록할 때마다 W&B는 해당 artifact에 버전을 자동으로 할당합니다. artifact 버전은 0부터 인덱싱되므로 첫 번째 버전은 v0
, 두 번째 버전은 v1
과 같습니다.
artifact를 W&B에 기록한 후에는 해당 특정 artifact 버전을 registry의 컬렉션에 연결할 수 있습니다.
예를 들어, 다음 코드 예제는 “my_model.txt"라는 모델 artifact를 코어 registry의 “first-collection"이라는 컬렉션에 기록하고 연결하는 방법을 보여줍니다.
- W&B run을 초기화합니다.
- artifact를 W&B에 기록합니다.
- artifact 버전을 연결할 컬렉션 및 registry의 이름을 지정합니다.
- artifact를 컬렉션에 연결합니다.
이 Python 코드를 스크립트에 저장하고 실행합니다. W&B Python SDK 버전 0.18.6 이상이 필요합니다.
import wandb
import random
# track the artifact를 추적하기 위해 W&B run을 초기화합니다.
run = wandb.init(project="registry_quickstart")
# 기록할 수 있도록 시뮬레이션된 모델 파일을 만듭니다.
with open("my_model.txt", "w") as f:
f.write("Model: " + str(random.random()))
# artifact를 W&B에 기록합니다.
logged_artifact = run.log_artifact(
artifact_or_path="./my_model.txt",
name="gemma-finetuned",
type="model" # artifact 유형을 지정합니다.
)
# artifact를 게시할 컬렉션 및 registry 이름을 지정합니다.
COLLECTION_NAME = "first-collection"
REGISTRY_NAME = "model"
# artifact를 registry에 연결합니다.
run.link_artifact(
artifact=logged_artifact,
target_path=f"wandb-registry-{REGISTRY_NAME}/{COLLECTION_NAME}"
)
반환된 run 오브젝트의 link_artifact(target_path = "")
메소드에서 지정한 컬렉션이 지정한 registry 내에 없는 경우 W&B는 자동으로 컬렉션을 만듭니다.
Registry App으로 이동하여 사용자와 조직의 다른 구성원이 게시하는 artifact 버전을 봅니다. 이렇게 하려면 먼저 W&B로 이동합니다. 애플리케이션 아래 왼쪽 사이드바에서 Registry를 선택합니다. “Model” registry를 선택합니다. registry 내에서 연결된 artifact 버전이 있는 “first-collection” 컬렉션을 볼 수 있습니다.
artifact 버전을 registry 내의 컬렉션에 연결하면 조직 구성원은 적절한 권한이 있는 경우 artifact 버전을 보고, 다운로드하고, 관리하고, 다운스트림 자동화를 만들 수 있습니다.
run.log_artifact()
를 사용하여) 메트릭을 기록하는 경우 해당 버전의 세부 정보 페이지에서 해당 버전에 대한 메트릭을 볼 수 있으며 컬렉션 페이지에서 artifact 버전 간에 메트릭을 비교할 수 있습니다. registry에서 연결된 artifact 보기를 참조하십시오.W&B Registry 활성화
배포 유형에 따라 다음 조건을 충족하여 W&B Registry를 활성화합니다.
배포 유형 | 활성화 방법 |
---|---|
Multi-tenant Cloud | 별도의 조치가 필요하지 않습니다. W&B Registry는 W&B App에서 사용할 수 있습니다. |
Dedicated Cloud | 계정 팀에 문의하십시오. SA(Solutions Architect) 팀은 인스턴스의 운영자 콘솔 내에서 W&B Registry를 활성화합니다. 인스턴스가 서버 릴리스 버전 0.59.2 이상인지 확인합니다. |
Self-Managed | ENABLE_REGISTRY_UI 라는 환경 변수를 활성화합니다. 서버에서 환경 변수를 활성화하는 방법에 대한 자세한 내용은 이 문서를 참조하십시오. 자체 관리형 인스턴스에서는 인프라 관리자가 이 환경 변수를 활성화하고 true 로 설정해야 합니다. 인스턴스가 서버 릴리스 버전 0.59.2 이상인지 확인합니다. |
시작하기 위한 리소스
유스 케이스에 따라 다음 리소스를 탐색하여 W&B Registry를 시작하십시오.
- 튜토리얼 비디오를 확인하십시오.
- W&B Model CI/CD 코스를 수강하고 다음 방법을 배우십시오.
- W&B Registry를 사용하여 artifact를 관리하고 버전 관리하고, 계보를 추적하고, 다양한 라이프사이클 단계를 통해 모델을 홍보합니다.
- 웹훅을 사용하여 모델 관리 워크플로를 자동화합니다.
- 모델 평가, 모니터링 및 배포를 위해 registry를 외부 ML 시스템 및 툴과 통합합니다.
레거시 Model Registry에서 W&B Registry로 마이그레이션
레거시 Model Registry는 정확한 날짜가 아직 결정되지 않았지만 더 이상 사용되지 않을 예정입니다. 레거시 Model Registry를 더 이상 사용하지 않기 전에 W&B는 레거시 Model Registry의 내용을 W&B Registry로 마이그레이션합니다.
레거시 Model Registry에서 W&B Registry로의 마이그레이션 프로세스에 대한 자세한 내용은 레거시 Model Registry에서 마이그레이션을 참조하십시오.
마이그레이션이 발생할 때까지 W&B는 레거시 Model Registry와 새 Registry를 모두 지원합니다.
레거시 Model Registry를 보려면 W&B App에서 Model Registry로 이동하십시오. 페이지 상단에 배너가 나타나 레거시 Model Registry App UI를 사용할 수 있습니다.

마이그레이션에 대한 질문이 있거나 W&B Product Team에 우려 사항에 대해 이야기하려면 support@wandb.com으로 문의하십시오.
Organize versions with tags
태그를 사용하여 컬렉션 내에서 컬렉션 또는 아티팩트 버전을 구성할 수 있습니다. Python SDK 또는 W&B App UI를 사용하여 태그를 추가, 제거, 편집할 수 있습니다.
Create and view lineage maps
W&B Registry에서 계보 맵을 만드세요.
Model registry
트레이닝부터 프로덕션까지 모델 생명주기를 관리하는 모델 레지스트리
[i18n] feedback_title
[i18n] feedback_question
Glad to hear it! Please tell us how we can improve.
Sorry to hear that. Please tell us how we can improve.