> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.wandb.ai/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. > PaddleDetection과 W&B를 통합해 객체 탐지 모델의 트레이닝을 추적하고 메트릭을 기록하며 결과를 시각화합니다. # PaddleDetection export const ColabLink = ({url}) => Colab에서 사용해 보기 ; [PaddleDetection](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection)은 [PaddlePaddle](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle)를 기반으로 하는 엔드 투 엔드 객체 탐지 개발 키트입니다. 네트워크 컴포넌트, 데이터 증강, 손실 함수와 같은 구성 가능한 모듈을 사용해 다양한 주요 객체를 탐지하고, 인스턴스를 분할하며, 키포인트를 추적하고 탐지합니다. 이제 PaddleDetection에는 모든 트레이닝 및 검증 메트릭과 모델 체크포인트, 그리고 해당 메타데이터를 로깅하는 W\&B 기본 제공 인테그레이션이 포함되어 있습니다. PaddleDetection `WandbLogger`는 트레이닝 중 트레이닝 및 평가 메트릭과 모델 체크포인트를 W\&B에 로깅합니다. [`COCO2017` 데이터셋의 일부로 YOLOX 모델을 PaddleDetection과 통합하는 방법을 보여 주는 W\&B 블로그 게시물 읽기](https://wandb.ai/manan-goel/PaddleDetectionYOLOX/reports/Object-Detection-with-PaddleDetection-and-W-B--VmlldzoyMDU4MjY0) API 키로 머신을 W\&B에 인증합니다. 사용자 프로필에서 API 키를 생성할 수 있습니다. 더 간편하게 하려면 [User Settings](https://wandb.ai/settings)로 이동해 API 키를 생성하세요. API 키는 즉시 복사해 비밀번호 관리자와 같은 안전한 위치에 저장하세요. 1. 오른쪽 상단에 있는 사용자 프로필 아이콘을 클릭합니다. 2. **User Settings**를 선택한 다음 **API Keys** 섹션으로 스크롤합니다.

## `wandb` 라이브러리 설치 및 로그인

로컬에 `wandb` 라이브러리를 설치하고 로그인하려면 다음 단계를 따르세요. 1. `WANDB_API_KEY` [환경 변수](/ko/models/track/environment-variables/)를 API 키로 설정합니다. ```bash theme={null} export WANDB_API_KEY= ``` 2. `wandb` 라이브러리를 설치하고 로그인합니다. ```shell theme={null} pip install wandb wandb login ``` ```bash theme={null} pip install wandb ``` ```python theme={null} import wandb wandb.login() ``` ```notebook theme={null} !pip install wandb import wandb wandb.login() ```

## 트레이닝 스크립트에서 `WandbLogger` 활성화하기

[PaddleDetection](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/)의 `train.py`에 인자를 전달해 wandb를 사용하려면 다음과 같이 합니다. * `--use_wandb` 플래그를 추가합니다. * 첫 번째 wandb 인자 앞에는 반드시 `-o`를 넣어야 합니다(한 번만 전달하면 됩니다). * 각 인자에는 반드시 `"wandb-"` 접두사가 포함되어야 합니다. 예를 들어 [`wandb.init()`](/ko/models/ref/python/functions/init)에 전달하는 인자는 모두 `wandb-` 접두사를 붙여야 합니다. ```shell theme={null} python tools/train.py -c config.yml \ --use_wandb \ -o \ wandb-project=MyDetector \ wandb-entity=MyTeam \ wandb-save_dir=./logs ``` `config.yml` 파일의 `wandb` 키 아래에 wandb 인자를 추가합니다. ``` wandb: project: MyProject entity: MyTeam save_dir: ./logs ``` `train.py` 파일을 실행하면 W\&B 대시보드로 연결되는 링크가 생성됩니다. W&B 대시보드

## 피드백 또는 문제

W\&B 인테그레이션에 대한 피드백이나 문제가 있으면 [PaddleDetection GitHub](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection)에서 이슈를 등록하거나 [support@wandb.com](mailto:support@wandb.com)으로 이메일을 보내세요.