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# Registry 개요

> 조직 전체에서 Artifact 버전들을 관리하고 공유하기 위한 W&B Registry

export const ColabLink = ({url}) => <a href={url} target="_blank" rel="noopener noreferrer" className="colab-link">
    <svg width="20" height="20" viewBox="0 0 24 24" fill="currentColor" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
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    </svg>
    Try in Colab
  </a>;

<ColabLink url="https://colab.research.google.com/github/wandb/examples/blob/master/colabs/wandb_registry/zoo_wandb.ipynb" />

W\&B Registry는 조직 내의 [W\&B Artifact versions](/models/artifacts/create-a-new-artifact-version) 를 선별하여 관리하는 중앙 저장소입니다. 조직 내에서 [권한이 있는](/models/registry/configure_registry/) Users 는 해당 사용자가 속한 팀에 관계없이 [아티팩트를 다운로드하고 사용](/models/registry/download_use_artifact/) 하며, 공유하고, 모든 아티팩트의 라이프사이클을 공동으로 관리할 수 있습니다.

Registry를 사용하여 아티팩트 버전을 추적하고, 아티팩트의 사용 및 변경 이력을 감사하며, 아티팩트의 거버넌스와 규정 준수를 보장하고, [모델 CI/CD와 같은 다운스트림 프로세스를 자동화](/models/automations/) 하세요.

요약하자면, W\&B Registry를 다음과 같이 활용할 수 있습니다:

* 기계학습 태스크를 충족하는 아티팩트 버전을 조직의 다른 사용자들에게 [Promote](/models/registry/link_version/) 합니다.
* 특정 아티팩트를 쉽게 찾거나 참조할 수 있도록 [태그로 아티팩트를 정리](/models/registry/organize-with-tags/) 합니다.
* 아티팩트의 [계보(lineage)](/models/registry/lineage/) 를 추적하고 변경 이력을 감사하며 관리합니다.
* 모델 CI/CD와 같은 다운스트림 프로세스를 [자동화](/models/automations/) 합니다.
* 각 Registry의 아티팩트에 엑세스할 수 있는 [조직 내 사용자 권한을 관리](/models/registry/configure_registry/) 합니다.

다음 이미지는 W\&B Registry 랜딩 페이지를 보여줍니다. `Model` 이라는 이름의 Registry가 별표 표시되어 있습니다. `DemoModels` 와 `Zoo_Classifier_Models` 라는 두 개의 컬렉션이 표시됩니다.

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/wb-21fd5541-serverless-sft-revamp/YFBmc2YVhUbeVCGI/images/registry/registry_landing_page.png?fit=max&auto=format&n=YFBmc2YVhUbeVCGI&q=85&s=19ddc3e73f1518f03632674aa85d397a" alt="W&B Registry" width="3040" height="2162" data-path="images/registry/registry_landing_page.png" />
</Frame>

## 기본 사항 익히기

각 조직에는 처음에 모델과 데이터셋 아티팩트를 정리하는 데 사용할 수 있는 **Models** 와 **Datasets** 라는 두 개의 Registry가 기본적으로 포함되어 있습니다. [조직의 필요에 따라 다른 아티팩트 유형을 정리하기 위한 추가 Registry를 생성](/models/registry/create_registry) 할 수 있습니다.

각 [*registry*](/models/registry/configure_registry/) 는 하나 이상의 [*collections*](/models/registry/create_collection/) 로 구성됩니다. 각 컬렉션은 고유한 태스크나 유스 케이스를 나타냅니다.

Registry에 아티팩트를 추가하려면, 먼저 [특정 아티팩트 버전을 W\&B에 로그](/models/artifacts/create-a-new-artifact-version/) 해야 합니다. 아티팩트를 로그할 때마다 W\&B는 해당 아티팩트에 자동으로 버전을 할당합니다. 아티팩트 버전은 0부터 시작하므로 첫 번째 버전은 `v0`, 두 번째 버전은 `v1` 과 같은 식입니다.

W\&B에 아티팩트를 로그한 후에는 해당 특정 아티팩트 버전을 Registry의 컬렉션에 링크할 수 있습니다.

<Note>
  "링크(link)"라는 용어는 W\&B가 아티팩트를 저장하는 위치와 Registry에서 아티팩트에 엑세스할 수 있는 위치를 연결하는 포인터를 의미합니다. 아티팩트를 컬렉션에 링크할 때 W\&B는 아티팩트를 복제하지 않습니다.
</Note>

예를 들어, 다음 코드 예제는 `"my_model.txt"` 라는 모델 아티팩트를 로그하고 `"model"` 이라는 Registry 내의 `"first-collection"` 이라는 컬렉션에 링크합니다.

1. `wandb.init()` 으로 W\&B Run 을 초기화합니다.
2. `wandb.Run.log()` 로 아티팩트를 W\&B에 로그합니다.
3. 아티팩트 버전을 링크할 컬렉션과 Registry의 이름을 지정합니다.
4. `wandb.Run.link_artifact()` 를 사용하여 아티팩트를 컬렉션에 링크합니다.

이 Python 코드를 스크립트로 저장하고 실행하세요. W\&B Python SDK 버전 0.18.6 이상이 필요합니다.

```python title="hello_collection.py" theme={null}
import wandb
import random

# 아티팩트 추적을 위한 W&B Run 초기화
with wandb.init(project="registry_quickstart") as run:
    # 로그할 수 있도록 시뮬레이션된 모델 파일 생성
    with open("my_model.txt", "w") as f:
        f.write("Model: " + str(random.random()))

    # W&B에 아티팩트 로그
    logged_artifact = run.log_artifact(
        artifact_or_path="./my_model.txt", 
        name="gemma-finetuned", 
        type="model" # 아티팩트 유형 지정
    )

    # 게시할 컬렉션 및 Registry 이름 지정
    COLLECTION_NAME = "first-collection"
    REGISTRY_NAME = "model"

    # Registry에 아티팩트 링크
    run.link_artifact(
        artifact=logged_artifact, 
        target_path=f"wandb-registry-{REGISTRY_NAME}/{COLLECTION_NAME}"
    )
```

반환된 run 오브젝트의 `wandb.Run.link_artifact(target_path = "")` 메소드에 지정한 컬렉션이 지정된 Registry 내에 존재하지 않는 경우, W\&B가 자동으로 컬렉션을 생성합니다.

이전 예제에 이어, 스크립트를 실행한 후 W\&B Registry로 이동하여 귀하와 조직의 다른 멤버들이 게시한 아티팩트 버전을 확인하세요. **Applications** 아래 왼쪽 사이드바에서 **Registry** 를 선택합니다. `"Model"` Registry를 선택하세요. Registry 내부에서 링크된 아티팩트 버전이 포함된 `"first-collection"` 컬렉션을 확인할 수 있습니다.

아티팩트 버전을 Registry 내의 컬렉션에 링크하면, 적절한 권한이 있는 경우 조직의 멤버들이 아티팩트 버전을 [조회](/models/registry/lineage), [다운로드](/models/registry/search_registry), [정리](/models/registry/organize-with-tags) 및 관리하고, 다운스트림 자동화를 생성하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

<Note>
  아티팩트 버전이 메트릭을 로그하는 경우(예: `wandb.Run.log_artifact()` 사용), 해당 버전의 상세 페이지에서 메트릭을 볼 수 있으며, 컬렉션 페이지에서 아티팩트 버전 간의 메트릭을 비교할 수 있습니다. [Registry에서 링크된 아티팩트 보기](/models/registry/link_version/#view-linked-artifacts-in-a-registry) 를 참조하세요.
</Note>

## W\&B Registry 활성화하기

배포 유형에 따라 W\&B Registry를 활성화하기 위해 다음 조건을 충족해야 합니다:

| 배포 유형                     | 활성화 방법                                                                                                                                                 |
| ------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
| Multi-tenant Cloud        | 별도의 조치가 필요하지 않습니다. W\&B App에서 W\&B Registry를 사용할 수 있습니다.                                                                                               |
| 전용 클라우드 (Dedicated Cloud) | 배포 환경에 W\&B Registry를 활성화하려면 담당 어카운트 팀에 문의하세요.                                                                                                         |
| Self-Managed              | Server v0.70.0 이상의 경우 별도의 조치가 필요하지 않습니다. 이전 지원 서버 버전의 경우, 환경 변수 `ENABLE_REGISTRY_UI` 를 `true` 로 설정하세요. [환경 변수 구성](/platform/hosting/env-vars) 을 참조하세요. |

## 시작하기 위한 리소스

유스 케이스에 따라 W\&B Registry를 시작하기 위해 다음 리소스를 탐색해 보세요:

* 튜토리얼 비디오 확인하기:
  * [W\&B Registry 시작하기](https://www.youtube.com/watch?v=p4XkVOsjIeM)
* W\&B [Model CI/CD](https://www.wandb.courses/courses/enterprise-model-management) 코스를 수강하고 다음 사항을 배워보세요:
  * W\&B Registry를 사용하여 아티팩트를 관리 및 버전화하고, 계보를 추적하며, 라이프사이클 단계에 따라 모델을 promote 하는 방법.
  * 웹훅을 사용하여 모델 관리 워크플로우를 자동화하는 방법.
  * 모델 평가, 모니터링 및 배포를 위해 Registry를 외부 기계학습 시스템 및 툴과 통합하는 방법.
