용어 및 개념
다음 용어들은 W&B 모델 레지스트리의 핵심 구성요소를 설명합니다: 모델 버전, 모델 아티팩트, 그리고 등록된 모델.
모델 버전
모델 버전은 단일 모델 체크포인트를 나타냅니다. 모델 버전은 실험 내의 모델과 그 파일들의 특정 시점에서의 스냅샷입니다.
모델 버전은 훈련된 모델을 설명하는 데이터와 메타데이터의 변경 불가능한 디렉토리입니다. W&B는 나중에 모델 아키텍처와 학습된 파라미터를 저장(및 복원)할 수 있게 하는 파일들을 모델 버전에 추가할 것을 권장합니다.
모델 버전은 하나, 그리고 오직 하나의 모델 아티팩트에 속합니다. 모델 버전은 등록된 모델에 대해 하나 이상 속할 수 있습니다. 모델 버전은 로그된 순서대로 모델 아티팩트에 저장됩니다. W&B는 같은 모델 아티팩트에 로그된 모델이 이전 모델 버전과 다른 내용을 갖고 있다는 것을 감지하면 새로운 모델 버전을 자동으로 생성합니다.
모델 버전 내에 파일들을 저장하세요. 이 파일들은 모델링 라이브러리에서 제공하는 직렬화 프로세스로부터 생성됩니다 (예: PyTorch 및 Keras).
모델 에일리어스
모델 에일리어스는 유일하게 식별하거나 등록된 모델의 모델 버전을 의미론적으로 관련된 식별자로 참조할 수 있게 해주는 가변 문자열입니다. 에일리어스는 등록된 모델의 하나의 버전에만 할당될 수 있습니다. 이는 에일리어스가 프로그래매틱하게 사용될 때 유일한 버전을 참조해야 하기 때문입니다. 또한 이는 에일리어스가 모델의 상태(챔피언, 후보, 프로덕션)를 캡처하는 데 사용될 수 있게 합니다.
일반적으로 "best", "latest", "production", 또는 "staging"과 같은 에일리어스를 사용하여 특별한 목적으로 모델 버전을 표시하는 것이 일반적입니다.
예를 들어, 모델을 생성하고 "best" 에일리어스를 할당한다면, run.use_model을 사용하여 해당 특정 모델을 참조할 수 있습니다.
import wandb
run = wandb.init()
name = f"{entity/project/model_artifact_name}:{alias}"
run.use_model(name=name)
모델 태그
모델 태그는 하나 이상의 등록된 모델들에 속하는 키워드 또는 레이블입니다.
모델 태그를 사용하여 등록된 모델들을 카테고리로 구성하고 모델 레지스트리의 검색창에서 그 카테고리를 검색하세요. 모델 태그는 등록된 모델 카드 상단에 나타납니다. ML 작업, 소유 팀 또는 우선 순위별로 등록된 모델을 그룹화하기 위해 사용할 수 있습니다. 동일한 모델 태그는 그룹화를 위해 여러 등록된 모델에 추가될 수 있습니다.
:::안내 모델 태그는 그룹화와 발견성을 위해 등록된 모델에 적용되는 레이블로, 모델 에일리어스와 다릅니다. 모델 에일리어스는 프로그래매틱하게 모델 버전을 가져오는 데 사용되는 고유 식별자 또는 별명입니다. 모델 레지스트리에서 작업을 구성하는 데 태그를 사용하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 모델 구성을 참조하세요. :::
모델 아티팩트
모델 아티팩트는 로그된 모델 버전의 집합입니다. 모델 버전은 로그된 순서대로 모델 아티팩트에 저장됩니다.
모델 아티팩트는 하나 이상의 모델 버전을 포함할 수 있습니다. 모델 아티팩트는 로그된 모델 버전이 없는 경우 비어 있을 수 있습니다.
예를 들어, 모델 아티팩트를 생성한다고 가정해보세요. 모델 트레이닝 중, 체크포인트 동안 모델을 주기적으로 저장합니다. 각 체크포인트는 자체 모델 버전에 해당합니다. 모델 트레이닝 및 체크포인트 저장 동안 생성된 모든 모델 버전은 트레이닝 스크립트 시작 시 생성한 동일한 모델 아티팩트에 저장됩니다.
다음 이미지는 세 개의 모델 버전을 포함하는 모델 아티팩트를 보여줍니다: v0, v1, 및 v2.
등록된 모델
등록된 모델은 모델 버전에 대한 포인터(링크)의 집합입니다. 등록된 모델을 동일한 ML 작업에 대한 후보 모델들의 "북마크" 폴더로 생각할 수 있습니다. 등록된 모델의 각 "북마크"는 모델 아티팩트에 속하는 모델 버전을 가리키는 포인터입니다. 모델 태그를 사용하여 등록된 모델을 그룹화할 수 있습니다.
등록된 모델은 종종 단일 모델링 유스 케이스 또는 작업에 대한 후보 모델들을 나타냅니다. 예를 들어, 다양한 이미지 분류 작업에 대해 등록된 모델을 생성할 수 있습니다: "ImageClassifier-ResNet50", "ImageClassifier-VGG16", "DogBreedClassifier-MobileNetV2" 등. 모델 버전은 등록된 모델에 연결된 순서대로 버전 번호가 할당됩니다.