> ## 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.
# Weave 프로젝트 관리
> 트레이스, 프롬프트, 평가, 모델, 대시보드와 같은 관련 자산을 정리하려면 Weave 프로젝트를 사용하세요.
Weave 프로젝트는 트레이스, 평가, 모델, 데이터셋, 기타 Weave 자산 등 관련 자산을 체계적으로 정리해 줍니다. 프로젝트를 사용하면 팀을 체계적으로 관리하고, 협업과 공유를 간소화하며, 시간이 지나면서 LLM 애플리케이션이 어떻게 발전하는지 추적할 수 있습니다.
이 페이지에서는 Weave 프로젝트에 어떤 리소스가 포함되는지, 프로젝트 경로가 어떻게 작동하는지, 그리고 W\&B UI 또는 Weave SDK를 사용해 프로젝트를 생성, 조회, 삭제하는 방법을 설명합니다.
## 프로젝트 리소스
프로젝트에는 다음 리소스가 저장됩니다.
| 리소스 | 설명 |
| ---------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **트레이스** | 디버깅과 분석을 위해 입력, 출력, 지연 시간, 토큰 사용량을 기록하는 개별 LLM 호출, 함수 실행, 애플리케이션 흐름입니다. [트레이스](/ko/weave/guides/tracking/tracing)를 참조하세요. |
| **평가** | 품질, 정확도 및 기타 메트릭을 측정하기 위해 scoring functions를 사용해 데이터셋 대비 모델 성능을 비교한 테스트 결과입니다. [평가](/ko/weave/guides/core-types/evaluations)를 참조하세요. |
| **Monitors** | 프로덕션에서 시간 경과에 따른 품질 메트릭을 추적하기 위해 LLM-as-a-judge scorers를 사용해 함수 호출의 일부를 자동으로 점수화하는 백그라운드 프로세스입니다. [Monitors](/ko/weave/guides/evaluation/monitors)를 참조하세요. |
| **Leaderboards** | 서로 다른 evaluation run 전반에서 모델 성능을 순위별로 비교하여 가장 성능이 좋은 설정을 파악하는 데 도움이 되는 비교입니다. [Leaderboards](/ko/weave/guides/core-types/leaderboards)를 참조하세요. |
| **Threads** | 전체 사용자 상호작용을 분석하기 위해 관련 호출을 동일한 thread ID 아래에 묶는 멀티턴 대화 및 세션 기반 워크플로입니다. [Threads](/ko/weave/guides/tracking/threads)를 참조하세요. |
| **Assets** | **Assets** 탭은 프로젝트의 버전 관리 객체를 저장하고 정리합니다: - **Models**: 재현성과 비교를 위해 변경 사항을 자동으로 추적하면서 프롬프트, 매개변수, 설정을 담는 버전 관리 모델 정의입니다. [Models](/ko/weave/guides/core-types/models)를 참조하세요.
- **데이터셋**: 다운로드, 탐색, evaluation 실행에 사용할 수 있도록 Weave 객체로 저장된 테스트 예시 모음입니다. [데이터셋](/ko/weave/guides/core-types/datasets)를 참조하세요.
- **Prompts**: 모델 설정에서 테스트하고 재사용할 수 있는 버전 관리 시스템 프롬프트입니다. [Prompts](/ko/weave/guides/core-types/prompts)를 참조하세요.
- **Scorers**: 품질, 안전성 또는 커스텀 메트릭을 측정하기 위해 모델 입력과 출력을 평가하는 함수입니다. [Scorers](/ko/weave/guides/evaluation/scorers)를 참조하세요.
- **Ops**: `@weave.op()`으로 데코레이션되어 호출을 생성하고 함수 수정 이력을 유지하는, 자동으로 버전 관리되고 추적되는 함수입니다. [Ops](/ko/weave/guides/tracking/ops)를 참조하세요.
- **Other objects and metadata**: 프로젝트 내에 저장된 추가 Weave 객체, 맞춤형 유형, 관련 메타데이터입니다.
|
## 프로젝트 경로
[팀](/ko/platform/hosting/iam/org_team_struct#team) (entities라고도 함)는 W\&B 조직에서 프로젝트를 소유하고 관리합니다. 팀 이름과 프로젝트 이름을 합치면 W\&B UI에서 해당 프로젝트의 경로가 됩니다. 코드에서도 이 경로를 사용해 Weave 리소스를 프로젝트에 연결합니다.
예를 들어, 팀 이름이 `my-team`이고 프로젝트 이름이 `my-project`이면 프로젝트 경로는 다음과 같습니다:
```text theme={null}
my-team/my-project
```
코드에서 Weave를 초기화할 때 앱 데이터를 프로젝트에 연결하려면 이 경로를 사용하세요:
```python theme={null}
weave.init('my-team/my-project')
```
## 프로젝트 만들기 및 찾기
W\&B UI를 사용하거나 코드에서 새 프로젝트 경로를 설정해 Weave 프로젝트를 만들 수 있습니다.
W\&B UI를 사용해 새 프로젝트를 만들려면 다음 단계를 따르세요.
1. [wandb.ai](https://wandb.ai)로 이동합니다.
2. **New project**를 선택합니다. 그러면 **Create a new project** 모달 대화상자가 열립니다.
3. 모달에서 다음 필드를 설정합니다.
* **Team**: 프로젝트를 연결할 기존 팀입니다.
* **Name**: 프로젝트 이름입니다.
* **Project visibility**: 프로젝트를 보고 편집할 수 있는 사용자 범위입니다.
* **설명**: (선택 사항) 프로젝트의 목적을 추적하고 정리하는 데 도움이 되는 짧은 설명입니다.
4. 필요한 필드를 설정한 후 **Create project**를 선택합니다. W\&B가 프로젝트를 생성하고 해당 워크스페이스를 엽니다.
새로 만든 프로젝트를 찾으려면 왼쪽 상단의 **Weights & Biases 로고**를 선택해 **Global navigation** 메뉴를 엽니다. 이 메뉴에는 최근 프로젝트와 자신이 속한 팀가 표시되므로 컨텍스트를 전환할 수 있습니다. 프로젝트를 선택하면 해당 프로젝트의 워크스페이스가 열립니다.
또는 오른쪽 상단에서 이름 아래 메뉴의 **Profile**을 엽니다. **Projects** 탭에는 모든 프로젝트가 나열됩니다.
새 프로젝트의 워크스페이스를 열면 UI에서 W\&B Models와 W\&B Weave 모두에 대한 퀵스타트를 제공합니다. 프로젝트의 툴바에도 각 product에 대한 도구가 포함되어 있습니다. 코드를 통해 Weave 데이터를 프로젝트에 연결하면 사이드바에는 Weave 도구만 표시되고 Weave 대시보드를 사용할 수 있게 됩니다.
코드에서 직접 Weave 프로젝트를 만들려면 `weave.init()`에 새 프로젝트 경로를 인수로 전달합니다.
```python Python theme={null}
import weave
weave.init('my-team/my-llm-app')
```
```typescript twoslash TypeScript theme={null}
// @noErrors
import * as weave from 'weave';
await weave.init('my-team/my-llm-app');
```
코드를 실행하면 Weave가 W\&B 계정에 새 프로젝트를 만들고 run의 해당 데이터를 프로젝트에 업로드합니다. 또한 Weave는 프로젝트를 Weave 프로젝트로 설정하며(W\&B Models 프로젝트는 아님), UI 사이드바에는 Weave 도구만 표시됩니다.
## UI에서 프로젝트 보기
Weave UI에서 프로젝트에 액세스하려면 다음 단계를 따르세요.
1. [wandb.ai](https://wandb.ai)로 이동합니다.
2. 왼쪽 상단의 **Weights & Biases 로고**를 선택해 **Global navigation menu**를 연 다음, **Projects** 사이드바에서 프로젝트를 선택합니다. 그러면 프로젝트의 Overview 페이지가 열리며, 이미 해당 프로젝트에 트레이스를 로깅했다면 **트레이스** 페이지가 열립니다.
3. Overview 페이지에서는 다음 작업을 할 수 있습니다.
* 프로젝트에 로깅된 트레이스 수와 프로젝트가 사용 중인 저장소 용량 등 프로젝트 통계를 검토할 수 있습니다.
* 사이드바를 사용해 트레이스, 평가 및 기타 리소스로 이동할 수 있습니다.
* 최근에 로깅된 트레이스, 평가, 모델 및 데이터셋로 이동할 수 있습니다.
## 프로젝트 삭제
프로젝트를 삭제하면 되돌릴 수 없으며, 연결된 모든 트레이스, 평가, 모델, 데이터셋 및 기타 리소스가 W\&B 계정에서 제거됩니다.
W\&B 계정에서 프로젝트를 삭제하려면 다음 단계를 따르세요.
1. [wandb.ai](https://wandb.ai)로 이동합니다.
2. **Projects** 사이드바에서 프로젝트를 선택합니다. 그러면 프로젝트의 Overview 페이지가 열리고, 이미 해당 프로젝트에 트레이스를 로깅한 경우에는 **트레이스** 페이지가 열립니다.
3. 아직 열려 있지 않다면 사이드바에서 **프로젝트** () 버튼을 선택해 프로젝트의 Overview 페이지를 엽니다.
4. **액션 ()** 메뉴를 선택한 다음 목록에서 **프로젝트 삭제**를 선택합니다. 그러면 **프로젝트 삭제** 모달 대화상자가 열립니다.
5. 모달에서 확인 필드에 프로젝트 이름을 입력하고 **삭제**를 선택합니다. W\&B가 계정에서 프로젝트를 영구적으로 삭제합니다.