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> 맞춤형 별칭을 생성하고 관리하여 best 또는 production과 같은 의미 있는 이름으로 특정 W&B 아티팩트 버전을 참조하세요.

# 아티팩트 별칭 생성

별칭을 특정 버전을 가리키는 포인터로 사용하세요. 기본적으로 `wandb.Run.log_artifact()`는 로깅된 버전에 `latest` 별칭을 추가합니다.

아티팩트를 처음 로깅하면 Weights & Biases는 아티팩트 버전 `v0`을 생성하고 해당 아티팩트에 연결합니다. 동일한 아티팩트에 다시 로깅하면 Weights & Biases는 콘텐츠의 체크섬을 계산합니다. 아티팩트가 변경되었다면 Weights & Biases는 새 버전 `v1`을 저장합니다.

예를 들어, 트레이닝 스크립트에서 데이터셋의 최신 버전을 가져오려면 해당 아티팩트를 사용할 때 `latest`를 지정하세요. 다음 코드 예시는 `latest` 별칭이 있는 `bike-dataset`이라는 최신 데이터셋 아티팩트를 다운로드하는 방법을 보여줍니다.

```python theme={"system"}
import wandb

with wandb.init(project="<project>") as run:
    artifact = run.use_artifact("bike-dataset:latest")
    artifact.download()
```

아티팩트 버전에 맞춤형 별칭을 적용할 수도 있습니다. 예를 들어, 모델 체크포인트가 AP-50 지표에서 가장 우수하다고 표시하려면 모델 아티팩트를 로깅할 때 문자열 `'best-ap50'`을 별칭으로 추가할 수 있습니다.

```python theme={"system"}
with wandb.init(project="<project>") as run:
    artifact = wandb.Artifact("run-3nq3ctyy-bike-model", type="model")
    artifact.add_file("model.h5")
    run.log_artifact(artifact, aliases=["latest", "best-ap50"])
```