Registry の概要

W&B Registry を使用して、組織全体でアーティファクトのバージョンを管理・共有する

W&B Registry は、組織内の W&B Artifact バージョン を厳選して集約した中央リポジトリです。組織内で 権限を持つ Users は、所属するチームに関係なく、アーティファクト をダウンロードして使用し、共有し、すべての アーティファクト のライフサイクルを共同で管理できます。

Registry を使用すると、アーティファクト バージョンをトラッキングし、アーティファクト の使用状況や変更履歴を監査し、アーティファクト のガバナンスとコンプライアンスを確保し、モデル CI/CD などの下流プロセスを自動化できます。

要約すると、W&B Registry では次のことができます。

• 機械学習タスクの要件を満たす アーティファクト バージョンを Promot することで、組織内の他のユーザーと共有する。
• 特定の アーティファクト を検索または参照できるように、タグを使って アーティファクト を整理する。
• アーティファクト のリネージ をトラッキングし、変更履歴を監査する。
• モデル CI/CD などの下流プロセスを自動化する。
• 各 Registry 内の アーティファクト に 組織内の誰がアクセスできるかを管理する。

次の画像は、W&B Registry のランディングページです。Model という Registry がスター付きになっています。DemoModels と Zoo_Classifier_Models の 2 つのコレクションが表示されています。

​

Learn the basics

各組織には最初から 2 つの Registry があり、モデルとデータセットの アーティファクト を整理できる Models と Datasets がそれぞれ含まれています。組織のニーズに応じて、他の アーティファクト タイプを整理するための Registry を追加で作成することもできます。

各Registryは、1 つ以上のコレクションで構成されます。各コレクションは、それぞれ異なるタスクやユースケースを表します。

アーティファクト を Registry に追加するには、まず 特定の アーティファクト バージョンを W&B にログします。アーティファクト をログするたびに、W&B はその アーティファクト に自動的にバージョンを割り当てます。アーティファクト バージョンは 0 始まりのインデックスを使用するため、最初のバージョンは v0、2 番目のバージョンは v1 となり、以降も同様です。

アーティファクト を W&B にログしたら、その特定の アーティファクト バージョンを Registry 内の コレクション にリンクできます。

“link” という用語は、W&B が アーティファクト を保存している場所と、Registry で アーティファクト にアクセスできる場所をつなぐポインタを指します。アーティファクト を コレクション にリンクしても、W&B が アーティファクト を複製することはありません。

例として、次のコードでは、"my_model.txt" という名前のモデル アーティファクト を、"model" という Registry 内の "first-collection" という名前の コレクション にログしてリンクします。

1. wandb.init() で W&B Run を初期化します。
2. wandb.Run.log() で アーティファクト を W&B にログします。
3. アーティファクト バージョンのリンク先となる コレクション と Registry の名を指定します。
4. wandb.Run.link_artifact() を使用して アーティファクト を コレクション にリンクします。

この Python コードをスクリプトとして保存し、実行してください。W&B Python SDK バージョン 0.18.6 以降が必要です。

hello_collection.py

import wandb
import random

# アーティファクトをトラッキングするために W&B Run を初期化する
with wandb.init(project="registry_quickstart") as run:
    # ログ用のモデルファイルをシミュレートして作成する
    with open("my_model.txt", "w") as f:
        f.write("Model: " + str(random.random()))

    # アーティファクトを W&B にログする
    logged_artifact = run.log_artifact(
        artifact_or_path="./my_model.txt", 
        name="gemma-finetuned", 
        type="model" # アーティファクト タイプを指定する
    )

    # アーティファクトの公開先となる コレクション と Registry の名を指定する
    COLLECTION_NAME = "first-collection"
    REGISTRY_NAME = "model"

    # アーティファクトを Registry にリンクする
    run.link_artifact(
        artifact=logged_artifact, 
        target_path=f"wandb-registry-{REGISTRY_NAME}/{COLLECTION_NAME}"
    )

指定した Registry 内に、返された run オブジェクトの wandb.Run.link_artifact(target_path = "") method で指定したコレクションが存在しない場合、W&B はそのコレクションを自動的に作成します。

前の例の続きとして、スクリプトを実行した後、W&B Registry にアクセスして、自分や組織内の他のメンバーが公開した アーティファクト バージョンを確認します。プロジェクトのサイドバーで Applications の下にある Registry を選択します。"Model" Registry を選択します。Registry 内に、リンクした アーティファクト バージョンを含む "first-collection" コレクションが表示されるはずです。

アーティファクト バージョンを Registry 内のコレクションにリンクすると、適切な権限を持つ組織のメンバーは、その アーティファクト バージョンを表示、ダウンロード、整理、管理したり、下流の automation を作成したりできるようになります。

アーティファクト バージョンがメトリクスをログしている場合 (たとえば wandb.Run.log_artifact() を使用する場合) 、そのバージョンの詳細ページからメトリクスを確認でき、コレクションのページから アーティファクト バージョン間のメトリクスを比較できます。詳しくは、Registry 内のリンクされた artifact を表示するを参照してください。

​

W&B Registry を有効にする

デプロイタイプに応じて、W&B Registry を有効にするには次の条件を満たしてください。

デプロイタイプ	有効化方法
Multi-tenant Cloud	対応は不要です。W&B Registry は W&B App で利用できます。
専用クラウド	お使いのデプロイで W&B Registry を有効にするには、担当のアカウントチームにお問い合わせください。
セルフマネージド	Server v0.71.0 以降では、対応は不要です。Registry はデフォルトで有効です。それ以前のサポート対象の Server バージョンでは、Registry を有効にするには、W&B の担当アカウントチームにお問い合わせください。

​

利用開始に役立つリソース

ユースケースに応じて、W&B Registry の利用開始に役立つ以下のリソースをご覧ください。

• チュートリアル動画をご覧ください:
  • W&B の Registry 入門
• W&B の Model CI/CD コースを受講して、次の内容を学びましょう:
  • W&B Registry を使用して Artifacts を管理・バージョン管理し、リネージをトラッキングし、モデルを異なるライフサイクル段階へ進める方法。
  • webhook を使用してモデル管理ワークフローを自動化する方法。
  • モデルの評価、モニタリング、デプロイのために、Registry を外部の ML システムやツールと統合する方法。