> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.coreweave.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # 레지스트리 개요 > 레지스트리를 사용하여 조직 전체에서 아티팩트 버전을 관리하고 공유하세요 export const ColabLink = ({url}) => Try in Colab ; 레지스트리는 조직 내 [W\&B 아티팩트 버전](/ko/products/wandb/artifacts/create-a-new-artifact-version)을 선별하여 관리하는 중앙 저장소입니다. 조직 내에서 [권한이 있는](/ko/products/registry/configure_registry) 사용자는 소속 팀과 관계없이 모든 아티팩트를 [다운로드하여 사용](/ko/products/registry/download_use_artifact)하고, 공유하며, 아티팩트의 라이프사이클을 공동으로 관리할 수 있습니다. 레지스트리를 사용하여 아티팩트 버전을 추적하고, 아티팩트의 사용 및 변경 이력을 감사하고, 아티팩트의 거버넌스와 규정 준수를 보장하며, [모델 CI/CD와 같은 다운스트림 프로세스를 자동화](/ko/products/wandb/automations)하세요. 요약하면, 레지스트리로 다음 작업을 할 수 있습니다. * 머신러닝 작업 요건을 충족하는 아티팩트 버전을 조직 내 다른 사용자에게 [승격](/ko/products/registry/link_version)합니다. * [태그로 아티팩트](/ko/products/registry/organize-with-tags)를 정리하여 특정 아티팩트를 쉽게 찾거나 참조합니다. * [아티팩트의 리니지](/ko/products/registry/lineage)를 추적하고 변경 이력을 감사합니다. * 모델 CI/CD와 같은 다운스트림 프로세스를 [자동화](/ko/products/wandb/automations)합니다. * 각 레지스트리의 아티팩트에 액세스할 수 있는 [조직 내 사용자를 관리](/ko/products/registry/configure_registry)합니다. 다음 이미지는 Registry 시작 페이지를 보여줍니다. 이미지에는 위에서 아래로 즐겨찾기에 추가한 레지스트리와 가장 최근에 업데이트된 레지스트리 및 컬렉션이 표시됩니다.

기본 개념 알아보기

각 조직에는 처음에 모델과 데이터셋 아티팩트를 정리하는 데 사용할 수 있는 **Models**와 **Datasets**라는 두 개의 레지스트리가 포함되어 있습니다. [조직의 요구 사항에 따라 다른 아티팩트 유형을 정리할 추가 레지스트리를 생성](/ko/products/registry/create_registry)할 수 있습니다. 각 [*레지스트리*](/ko/products/registry/configure_registry)는 하나 이상의 [*컬렉션*](/ko/products/registry/create_collection)으로 구성됩니다. 각 컬렉션은 서로 다른 작업이나 사용 사례를 나타냅니다. 아티팩트를 레지스트리에 추가하려면 먼저 [특정 아티팩트 버전을 W\&B에 로깅](/ko/products/wandb/artifacts/create-a-new-artifact-version)하세요. 아티팩트를 로깅할 때마다 W\&B가 해당 아티팩트에 버전을 자동으로 부여합니다. 아티팩트 버전은 0부터 시작하므로 첫 번째 버전은 `v0`, 두 번째 버전은 `v1`이며, 이후에도 같은 방식으로 이어집니다. 아티팩트를 W\&B에 로깅한 후에는 해당 아티팩트 버전을 레지스트리의 컬렉션에 연결할 수 있습니다. "연결"이라는 용어는 W\&B가 아티팩트를 저장하는 위치와 레지스트리에서 아티팩트에 액세스할 수 있는 위치를 연결하는 포인터를 뜻합니다. 아티팩트를 컬렉션에 연결해도 W\&B는 아티팩트를 복제하지 않습니다. 다음 코드 예시는 `"my_model.txt"`라는 모델 아티팩트를 로깅하고, `"model"`이라는 레지스트리 내의 `"first-collection"`이라는 컬렉션에 연결합니다. 1. `wandb.init()`으로 W\&B run을 초기화하세요. 2. `wandb.Run.log()`로 아티팩트를 W\&B에 로깅하세요. 3. 레지스트리가 있는지 확인하세요. 4. 아티팩트 버전을 연결할 컬렉션과 레지스트리의 이름을 지정하세요. 5. `wandb.Run.link_artifact()`를 사용하여 아티팩트를 컬렉션에 연결하세요. 이 Python 코드를 스크립트로 저장하고 실행하세요. W\&B Python SDK 버전 0.18.6 이상이 필요합니다. ```python title="hello_collection.py" theme={"system"} import wandb import random # 아티팩트를 추적할 W&B run을 초기화합니다 with wandb.init(project="registry_quickstart") as run: # 로깅할 수 있도록 모의 모델 파일을 생성합니다 with open("my_model.txt", "w") as f: f.write("Model: " + str(random.random())) # 아티팩트를 W&B에 로깅합니다 logged_artifact = run.log_artifact( artifact_or_path="./my_model.txt", name="mnist_model", type="model" # 아티팩트 유형을 지정합니다 ) # 아티팩트를 게시할 컬렉션과 레지스트리의 # 이름을 지정합니다 COLLECTION_NAME = "first-collection" REGISTRY_NAME = "model" # 아티팩트를 레지스트리에 연결합니다 run.link_artifact( artifact=logged_artifact, target_path=f"wandb-registry-{REGISTRY_NAME}/{COLLECTION_NAME}" ) ``` 반환된 run 객체'의 `wandb.Run.link_artifact(target_path = "")` 방법에서 지정한 컬렉션이 지정한 레지스트리에 없으면 W\&B가 자동으로 컬렉션을 생성합니다. 이전 예시에 이어 스크립트를 실행한 후 Registry로 이동하여 본인과 조직의 다른 구성원이 게시한 아티팩트 버전을 확인하세요. 프로젝트 사이드바에서 **Applications** 아래의 **Registry**를 선택하세요. `"Model"` 레지스트리를 선택하세요. 레지스트리 내에서 연결한 아티팩트 버전이 포함된 `"first-collection"` 컬렉션을 확인할 수 있습니다. 아티팩트 버전을 레지스트리 내 컬렉션에 연결하면 적절한 권한이 있는 조직 구성원이 아티팩트 버전을 [확인](/ko/products/registry/lineage), [다운로드](/ko/products/registry/download_use_artifact), [정리](/ko/products/registry/organize-with-tags) 및 관리하고, 다운스트림 자동화를 생성하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 아티팩트 버전이 메트릭을 로깅하는 경우(예: `wandb.Run.log_artifact()` 사용), 해당 버전의 상세 페이지에서 메트릭을 확인하고 컬렉션'의 페이지에서 아티팩트 버전 간 메트릭을 비교할 수 있습니다. [레지스트리에서 연결된 아티팩트 확인](/ko/products/registry/link_version#view-linked-artifacts-in-a-registry)을 참고하세요.

레지스트리 활성화

시작하기 위한 자료

사용 사례에 따라 다음 자료를 살펴보고 W\&B 레지스트리를 시작하세요: * 튜토리얼 비디오를 확인하세요: * [W\&B 레지스트리 시작하기](https://www.youtube.com/watch?v=p4XkVOsjIeM) * W\&B [모델 CI/CD](https://www.youtube.com/watch?v=VWdRQL0CsAk\&list=PLD80i8An1OEGECFPgY-HPCNjXgGu-qGO6) 과정을 수강하고 다음 방법을 알아보세요: * 레지스트리를 사용하여 아티팩트를 관리하고 버전을 지정하며, 리니지를 추적하고, 모델을 다양한 라이프사이클 단계로 승격합니다. * 웹훅을 사용하여 모델 관리 워크플로를 자동화합니다. * 모델 평가, 모니터링, 배포를 위해 레지스트리를 외부 ML 시스템 및 도구와 통합합니다. ## Related topics - [예시 코드 및 노트북](/ko/products/wandb/examples.md)