- Promouvoir des versions d’artifacts adaptées à une tâche de machine learning auprès d’autres utilisateurs de votre organisation.
- Organiser les artifacts avec des tags afin de trouver ou référencer des artifacts spécifiques.
- Suivre la traçabilité d’un artifact et auditer l’historique des modifications.
- Automatiser des processus en aval, comme le CI/CD des modèles.
- Gérer les personnes de votre organisation qui peuvent accéder aux artifacts dans chaque registre.
Model est marqué d’une étoile. Deux collections sont affichées : DemoModels et Zoo_Classifier_Models.

Découvrez les bases
v0, la deuxième v1, et ainsi de suite.
Une fois qu’un artifact est journalisé dans W&B, vous pouvez ensuite lier cette version spécifique d’artifact à une collection dans le registre.
Le terme “lien” désigne des pointeurs qui relient l’emplacement où W&B stocke l’artifact et l’emplacement où l’artifact est accessible dans le registre. W&B ne duplique pas les artifacts lorsque vous liez un artifact à une collection.
"my_model.txt" à une collection nommée "first-collection" dans un registre appelé "model" :
- Initialisez un run W&B avec
wandb.init(). - Journalisez l’artifact dans W&B avec
wandb.Run.log(). - Indiquez le nom de la collection et du registre auxquels lier votre version d’artifact.
- Liez l’artifact à la collection à l’aide de
wandb.Run.link_artifact().
hello_collection.py
wandb.Run.link_artifact(target_path = "") de l’objet run renvoyé n’existe pas dans le registre que vous indiquez.
En reprenant l’exemple précédent, après avoir exécuté le script, accédez à W&B registre pour voir les versions d’artifact que vous et les autres membres de votre organisation publiez. Sélectionnez registre dans la barre latérale du projet, sous Applications. Sélectionnez le registre "Model". Dans le registre, vous devriez voir la collection "first-collection" avec votre version d’artifact liée.
Une fois qu’une version d’artifact est liée à une collection dans un registre, les membres de votre organisation peuvent voir, télécharger, organiser et gérer vos versions d’artifact, créer des automatisations en aval, et plus encore, s’ils disposent des autorisations appropriées.
Si une version d’artifact enregistre des métriques (par exemple avec
wandb.Run.log_artifact()), vous pouvez consulter les métriques de cette version depuis sa page de détails, et comparer les métriques entre plusieurs versions d’artifact depuis la page de la collection. Référez-vous à Voir les artifacts liés dans un registre.Activer W&B Registry
| Type de déploiement | Comment l’activer |
|---|---|
| Cloud mutualisé | Aucune action requise. W&B Registry est disponible dans W&B App. |
| Cloud dédié | Contactez l’équipe en charge de votre compte pour activer W&B Registry pour votre déploiement. |
| Autogéré | Pour Server v0.70.0 ou version ultérieure, aucune action requise. Pour les anciennes versions de Server prises en charge, définissez la variable d’environnement ENABLE_REGISTRY_UI sur true. Référez-vous à Configurer les variables d’environnement. |
Ressources pour bien démarrer
- Regardez la vidéo de tutoriel :
- Suivez le cours W&B Model CI/CD et découvrez comment :
- Utiliser W&B Registry pour gérer et versionner vos artifacts, suivre la traçabilité et faire passer vos modèles par différentes étapes de leur cycle de vie.
- Automatiser vos flux de travail de gestion des modèles à l’aide de webhooks.
- Intégrer W&B Registry à des systèmes et outils ML externes pour l’évaluation, la surveillance et le déploiement des modèles.