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# W&B Models

W\&B Models는 모델을 정리하고 생산성 및 협업을 향상시키며 프로덕션 규모로 ML을 제공하려는 ML 개발자를 위한 기록 시스템입니다.

<Frame>
  <img src="https://mintcdn.com/wb-21fd5541-feat-cli-docs-generator/z30ndE1lYRi8WMuv/images/general/architecture.png?fit=max&auto=format&n=z30ndE1lYRi8WMuv&q=85&s=588cc36c90fbc88557fa717fcee14928" width="2048" height="1332" data-path="images/general/architecture.png" />
</Frame>

W\&B Models를 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다.

* 모든 [ML Experiments](/ko/models/track/)를 추적하고 시각화합니다.
* [하이퍼파라미터 Sweeps](/ko/models/sweeps/)를 사용하여 모델을 대규모로 최적화하고 파인튜닝합니다.
* DevOps 및 배포에 대한 원활한 핸드오프 지점을 통해 [모든 모델의 중앙 집중식 허브를 유지 관리](/ko/models/core/registry/)합니다.
* [모델 CI/CD](/ko/models/core/automations/)를 위한 핵심 워크플로우를 트리거하는 사용자 지정 자동화를 구성합니다.

기계 학습 개발자는 W\&B Models를 사용하여 ML 기록 시스템으로 Experiments를 추적 및 시각화하고, 모델 버전 및 계보를 관리하고, 하이퍼파라미터를 최적화합니다.