Aperçu du registre - CoreWeave Docs

Le registre est un dépôt central et organisé de versions d’artifact W&B au sein de votre organisation. Les utilisateurs qui disposent des autorisations nécessaires dans votre organisation peuvent télécharger et utiliser des artifacts, les partager et gérer ensemble le cycle de vie de tous les artifacts, quelle que soit l’équipe à laquelle ils appartiennent. Utilisez le registre pour suivre les versions d’artifact, auditer l’historique d’utilisation et de modification d’un artifact, assurer la gouvernance et la conformité de vos artifacts, et automatiser les processus en aval, comme le CI/CD de modèles. En résumé, le registre vous permet de :

Promouvoir auprès des autres utilisateurs de votre organisation les versions d’artifact adaptées à une tâche de machine learning.
Organiser les artifacts à l’aide de tags pour retrouver ou référencer facilement des artifacts spécifiques.
Suivre la traçabilité d’un artifact et auditer l’historique de ses modifications.
Automatiser les processus en aval, comme le CI/CD de modèles.
Définir qui, dans votre organisation, peut accéder aux artifacts de chaque registre.

L’image suivante montre la page d’accueil de Registry. De haut en bas, l’image présente les registres mis en favoris, puis les registres et les collections les plus récemment mis à jour.

Découvrir les notions de base

Chaque organisation contient au départ deux registres, Models et Datasets, qui vous permettent d’organiser respectivement vos artifacts de modèles et de jeux de données. Vous pouvez créer des registres supplémentaires pour organiser d’autres types d’artifacts selon les besoins de votre organisation. Chaque registre se compose d’une ou de plusieurs collections. Chaque collection correspond à une tâche ou à un cas d’usage distinct. Pour ajouter un artifact à un registre, vous devez d’abord journaliser une version d’artifact spécifique dans W&B. Chaque fois que vous journalisez un artifact, W&B lui attribue automatiquement une version. Les versions d’artifact sont indexées à partir de 0 : la première version est donc v0, la deuxième v1, et ainsi de suite. Une fois l’artifact journalisé dans W&B, vous pouvez lier cette version d’artifact spécifique à une collection du registre.

Le terme « lien » désigne des pointeurs qui relient l’emplacement où W&B stocke l’artifact à celui où l’artifact est accessible dans le registre. W&B ne duplique pas les artifacts lorsque vous liez un artifact à une collection.

Par exemple, le code suivant journalise un artifact de modèle nommé "my_model.txt" et le lie à une collection nommée "first-collection" au sein d’un registre appelé "model" :

Initialisez un run W&B avec wandb.init().
Journalisez l’artifact dans W&B avec wandb.Run.log().
Vérifiez que le registre existe.
Indiquez le nom de la collection et du registre auxquels lier votre version d’artifact.
Liez l’artifact à la collection avec wandb.Run.link_artifact().

Enregistrez ce code Python dans un script, puis exécutez-le. La version 0.18.6 ou ultérieure du SDK Python W&B est requise.

hello_collection.py

import wandb
import random

# Initialiser un run W&B pour suivre l’artifact
with wandb.init(project="registry_quickstart") as run:
    # Créer un fichier de modèle fictif à journaliser
    with open("my_model.txt", "w") as f:
        f.write("Model: " + str(random.random()))

    # Journaliser l’artifact dans W&B
    logged_artifact = run.log_artifact(
        artifact_or_path="./my_model.txt", 
        name="mnist_model", 
        type="model" # Indique le type d’artifact
    )

    # Indiquer le nom de la collection et du registre
    # dans lesquels publier l’artifact
    COLLECTION_NAME = "first-collection"
    REGISTRY_NAME = "model"

    # Lier l’artifact au registre
    run.link_artifact(
        artifact=logged_artifact, 
        target_path=f"wandb-registry-{REGISTRY_NAME}/{COLLECTION_NAME}"
    )

W&B crée automatiquement une collection pour vous si la collection que vous spécifiez dans la méthode wandb.Run.link_artifact(target_path = "") de l’objet run renvoyé n’existe pas dans le registre indiqué. Dans la continuité de l’exemple précédent, après avoir exécuté le script, accédez à Registry pour afficher les versions d’artifact que vous et les autres membres de votre organisation publiez. Sélectionnez Registry dans la barre latérale du projet, sous Applications. Sélectionnez le registre "Model". Dans ce registre, vous devriez voir la collection "first-collection" contenant votre version d’artifact liée. Une fois qu’une version d’artifact est liée à une collection d’un registre, les membres de votre organisation disposant des autorisations appropriées peuvent afficher, télécharger, organiser et gérer vos versions d’artifact, créer des automatisations en aval, et bien plus encore.

Si une version d’artifact journalise des métriques (par exemple à l’aide de wandb.Run.log_artifact()), vous pouvez consulter les métriques de cette version depuis sa page de détails et comparer les métriques de plusieurs versions d’artifact depuis la page de la collection. Consultez Afficher les artifacts liés dans un registre.

Activer le registre

Selon votre type de déploiement, remplissez les conditions suivantes pour activer le registre :

Type de déploiement	Comment l’activer
Cloud mutualisé	Aucune action n’est requise. Le registre est disponible dans la W&B App.
Cloud dédié	Contactez votre équipe de compte afin qu’elle active le registre sur votre déploiement.
Autogéré	À partir de Server v0.71.0, aucune action n’est requise : le registre est activé par défaut. Pour les versions antérieures de Server prises en charge, contactez votre équipe de compte W&B afin qu’elle active le registre.

Ressources pour bien démarrer

Selon votre cas d’usage, explorez les ressources suivantes pour faire vos premiers pas avec W&B Registry :

Regardez le tutoriel vidéo :
- Getting started with Registry from W&B
Suivez le cours W&B Model CI/CD pour apprendre à :
- Utiliser le registre pour gérer et versionner vos artifacts, suivre leur traçabilité et faire passer vos modèles par les différentes étapes de leur cycle de vie.
- Automatiser vos flux de travail de gestion des modèles à l’aide de webhooks.
- Intégrer le registre à des systèmes et outils de ML externes pour l’évaluation, la supervision et le déploiement des modèles.

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