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このページでは、従来の W&B Model Registry でのリネージグラフの作成について説明します。W&B Registry でのリネージグラフについて学ぶには、リネージマップの作成と表示を参照してください。
W&B は、従来の W&B Model Registry から新しい W&B Registry へのアセット移行を管理および実行します。この移行は W&B によって完全に管理され、ユーザーによる介入は必要ありません。このプロセスは、既存のワークフローへの影響を最小限に抑えて、可能な限りシームレスに設計されています。従来の Model Registry からの移行 を参照してください。
モデルアーティファクトを W&B にログする際の便利な機能の一つにリネージグラフがあります。リネージグラフは、run によってログされたアーティファクトと特定の run で使用されたアーティファクトを表示します。 つまり、モデルアーティファクトをログする際には、少なくともモデルアーティファクトを使用または生成した W&B run を表示するためのアクセスが可能です。依存関係を追跡する場合、モデルアーティファクトで使用された入力も見ることができます。 例えば、以下の画像では、ML 実験全体で作成および使用されたアーティファクトが示されています。
画像は左から右に向かって次のように示しています。
  1. jumping-monkey-1 W&B run によって mnist_dataset:v0 のデータセットアーティファクトが作成されました。
  2. vague-morning-5 W&B run は mnist_dataset:v0 データセットアーティファクトを使用してモデルをトレーニングしました。この W&B run の出力は mnist_model:v0 というモデルアーティファクトでした。
  3. serene-haze-6 という run は mnist_model:v0 のモデルアーティファクトを使用してモデルを評価しました。

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アーティファクトの依存関係を追跡

データセットアーティファクトを W&B run の入力として宣言することで、use_artifact API を使用して依存関係を追跡できます。 以下のコードスニペットでは、use_artifact API の使用方法を示します。 
# Run を初期化
run = wandb.init(project=project, entity=entity)

# アーティファクトを取得し、依存関係としてマーク
artifact = run.use_artifact(artifact_or_name="name", aliases="<alias>")
アーティファクトを取得した後、そのアーティファクトを使用して（例えば）、モデルのパフォーマンスを評価できます。
⌘I