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# W&B Models

W\&B Models는 모델을 체계적으로 관리하고, 생산성과 협업 효율을 높이며, 대규모 프로덕션 ML을 구현하고자 하는 기계학습 개발자를 위한 기록 시스템(system of record)입니다.

<img src="https://mintcdn.com/wb-21fd5541-serverless-sft-revamp/TaOfeZ6YiMh7Ljor/images/general/architecture.png?fit=max&auto=format&n=TaOfeZ6YiMh7Ljor&q=85&s=1a576efcaa22dff279066b15cd8b48af" alt="W&B Models architecture diagram" style={{width: "450px"}} width="1452" height="759" data-path="images/general/architecture.png" />

W\&B Models를 통해 다음을 수행할 수 있습니다:

* 모든 [ML 실험(experiments)](/models/track/)을 추적하고 시각화합니다.
* [하이퍼파라미터 탐색(sweeps)](/models/sweeps/)을 통해 대규모로 모델을 최적화하고 파인튜닝합니다.
* [모든 모델을 중앙 집중식 허브에서 관리](/models/registry/)하며, DevOps 및 배포 단계로의 원활한 인계 지점을 마련합니다.
* [모델 CI/CD](/models/automations/)를 위한 주요 워크플로우를 트리거하는 커스텀 자동화를 구성합니다.

기계학습 개발자들은 실험을 추적 및 시각화하고, 모델 버전과 계보(lineage)를 관리하며, 하이퍼파라미터를 최적화하기 위한 ML 기록 시스템으로 W\&B Models를 활용하고 있습니다.