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# W&B Models

> 실험 추적, 데이터셋 버전 관리, 모델 관리, 협업형 ML 개발을 위해 W&B Models를 사용하세요.

W\&B Models는 모델을 체계적으로 정리하고, 생산성과 협업을 높이며, 프로덕션 ML을 대규모로 제공하려는 ML 실무자를 위한 시스템 오브 레코드입니다.

<img src="https://mintcdn.com/wb-21fd5541/QjSWFadM8A2mK3h_/images/general/architecture.png?fit=max&auto=format&n=QjSWFadM8A2mK3h_&q=85&s=b7b2e13429d4f0dbb21e28d0a5990478" alt="W&B Models 아키텍처 다이어그램" style={{width: "450px"}} width="1452" height="759" data-path="images/general/architecture.png" />

W\&B Models를 사용하면 다음과 같은 작업을 할 수 있습니다:

* 모든 [ML 실험](/ko/models/track/)을 추적하고 시각화합니다.
* [하이퍼파라미터 Sweeps](/ko/models/sweeps/)를 사용해 대규모로 모델을 최적화하고 미세 조정합니다.
* devops 및 deployment로 원활하게 넘길 수 있는 지점을 갖춘 [모든 모델의 중앙 집중식 허브를 유지](/ko/models/registry/)합니다
* [모델 CI/CD](/ko/models/automations/)를 위한 핵심 워크플로를 트리거하는 맞춤형 자동화를 구성합니다.

머신 러닝 실무자는 실험을 추적하고 시각화하고, 모델 버전과 리니지를 관리하고, 하이퍼파라미터를 최적화하기 위한 ML 시스템 오브 레코드로 W\&B Models를 사용합니다.