## Modèles expérimentaux
@@ -60,15 +57,14 @@ Les modèles suivants sont [expérimentaux](/fr/inference/lifecycle#model-lifecy
Les modèles suivants sont [obsolètes](/fr/inference/lifecycle#model-lifecycle-stages) :
-{/* takeru inference-models-deprecated - Ce tableau est généré automatiquement ; ne le modifiez pas manuellement. */}
+{/* takeru inference-models-deprecated - Ce tableau est généré automatiquement. Ne le modifiez pas manuellement. */}
-| Modèle | ID du modèle (pour l’API) | Type | Fenêtre de contexte | Paramètres | Description |
-| ----------------------------- | ------------------------------------ | ------------- | ------------------- | ----------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| Microsoft Phi 4 Mini 3.8B | `microsoft/Phi-4-mini-instruct` | Texte | 128k | 3.8B (Total) | Modèle compact et efficace, idéal pour fournir des réponses rapides dans des environnements aux ressources limitées. |
-| Moonshot AI Kimi K2.5 | `moonshotai/Kimi-K2.5` | Texte, vision | 262k | 32B-1T (Active-Total) | Kimi K2.5 est un modèle de langage multimodal de type Mixture-of-Experts, avec 32 milliards de paramètres activés et un total de 1 billion de paramètres. |
-| Qwen3.5 27B | `Qwen/Qwen3.5-27B` | Texte, vision | 262k | 27B (Total) | Qwen3.5-27B est un modèle dense de la famille Qwen3.5, conçu pour offrir des performances élevées sur un large éventail de benchmarks. |
-| Qwen3 235B A22B Thinking-2507 | `Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507` | Texte | 262k | 22B-235B (Active-Total) | Modèle Mixture-of-Experts hautes performances, optimisé pour le raisonnement structuré, les mathématiques et la génération de textes longs. |
-| Qwen3 235B A22B-2507 | `Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507` | Texte | 262k | 22B-235B (Active-Total) | Modèle multilingue Mixture-of-Experts efficace, ajusté pour le suivi d’instructions et optimisé pour le raisonnement logique. |
+| Modèle | ID du modèle (pour l’utilisation avec l’API) | Type | Fenêtre de contexte | Paramètres | Description |
+| ---------------------------- | ---------------------------------------------- | ----- | ------------------- | ----------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| MiniMax M2.5 | `MiniMaxAI/MiniMax-M2.5` | Texte | 197k | 10B-230B (actifs-total) | Modèle MoE à l’architecture très clairsemée, conçu pour offrir un débit élevé et une faible latence, avec de solides capacités de codage. |
+| NVIDIA Nemotron 3 Super 120B | `nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-FP8` | Texte | 262k | 12B-120B (actifs-total) | Nemotron 3 est un modèle LatentMoE conçu pour offrir de solides capacités agentiques, de raisonnement et de conversation. |
+| Qwen3 Coder 480B A35B | `Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct` | Texte | 262k | 35B-480B (actifs-total) | Modèle de mélange d’experts optimisé pour les tâches de codage agentiques, telles que les appels de fonction, l’utilisation d’outils et le raisonnement sur de longs contextes. |
+| Z.AI GLM 5.1 | `zai-org/GLM-5.1` | Texte | 203k | 40B-744B (actifs-total) | Puissant modèle MoE pour l’ingénierie agentique à long horizon et le raisonnement avancé. |
- W&B stocke au maximum 100 000 lignes de journaux pour un run. Dans W&B App, 10 000 lignes de journaux au maximum s'affichent à la fois. Pour voir toutes les lignes stockées, faites défiler les journaux afin d'afficher les lignes plus anciennes.
-
+Pendant la diffusion des journaux, une icône de points de suspension (
## Utiliser les ID de modèle
diff --git a/fr/inference/response-settings/reasoning.mdx b/fr/inference/response-settings/reasoning.mdx
index 3af26eebf3..f09feccbe7 100644
--- a/fr/inference/response-settings/reasoning.mdx
+++ b/fr/inference/response-settings/reasoning.mdx
@@ -20,18 +20,18 @@ Le tableau suivant répertorie les modèles de Serverless Inference qui peuvent
* **Activé par défaut** / **Désactivé par défaut :** Vous pouvez activer ou désactiver le raisonnement en sortie. Le tableau indique la valeur par défaut lorsque vous ne spécifiez aucun paramètre.
* **Adaptatif ; le modèle choisit par défaut :** Le modèle décide, pour chaque requête, s’il renvoie ou non un raisonnement en sortie. Vous pouvez redéfinir ce comportement.
-{/* takeru reasoning-models - Ce tableau est généré automatiquement, ne le modifiez pas à la main. */}
+{/* takeru reasoning-models - Ce tableau est généré automatiquement, ne le modifiez pas manuellement. */}
| ID du modèle (pour l’utilisation de l’API) | Prise en charge du raisonnement |
| ---------------------------------------------- | ---------------------------------------- |
| `deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash` | Désactivé par défaut |
+| `deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731` | Désactivé par défaut |
| `deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro` | Désactivé par défaut |
| `google/gemma-4-31B-it` | Désactivé par défaut |
| `MiniMaxAI/MiniMax-M3` | Adaptatif ; le modèle choisit par défaut |
| `MiniMaxAI/MiniMax-M2.5` | Always on |
| `moonshotai/Kimi-K2.7-Code` | Always on |
| `moonshotai/Kimi-K2.6` | Always on |
-| `moonshotai/Kimi-K2.5` | Always on |
| `nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-FP8` | Activé par défaut |
| `nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B` | Activé par défaut |
| `openai/gpt-oss-120b` | Always on |
@@ -39,8 +39,6 @@ Le tableau suivant répertorie les modèles de Serverless Inference qui peuvent
| `Qwen/Qwen3.6-35B-A3B` | Activé par défaut |
| `Qwen/Qwen3.6-27B` | Activé par défaut |
| `Qwen/Qwen3.5-35B-A3B` | Activé par défaut |
-| `Qwen/Qwen3.5-27B` | Activé par défaut |
-| `Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507` | Always on |
| `zai-org/GLM-5.2` | Activé par défaut |
| `zai-org/GLM-5.1` | Activé par défaut |
diff --git a/fr/models/app/console-logs.mdx b/fr/models/app/console-logs.mdx
index fe2f744eea..0f2db7d91d 100644
--- a/fr/models/app/console-logs.mdx
+++ b/fr/models/app/console-logs.mdx
@@ -12,19 +12,18 @@ Les sections suivantes décrivent comment consulter, configurer, rechercher, fil
## Afficher les journaux de console
-Accédez aux journaux de console d'un run dans W&B App pour examiner les messages produits pendant le run.
+Affichez les journaux de console d'un run dans W&B App pour examiner les messages générés pendant le run.
1. Accédez à votre projet dans W&B App.
2. Sélectionnez un run dans le tableau **Runs**.
-3. Cliquez sur l'onglet **Logs** dans la barre latérale du projet.
+3. Sélectionnez l'onglet **Logs** sur la page du run.
+4. Facultatif : pour un run dont les journaux sont diffusés en continu, sélectionnez **Jump to bottom** pour revenir aux journaux les plus récents après avoir fait défiler la page vers le haut.
-
## Types de journaux de console
@@ -130,10 +129,16 @@ W&B ajoute automatiquement des horodatages à chaque entrée des journaux de
Pour afficher ou masquer les horodatages dans les journaux de console, sélectionnez la liste déroulante **Timestamp visible** sur la page des journaux de console.
- ## Rechercher dans les journaux de la console
+ ## Rechercher dans les journaux de console
-Pour localiser rapidement les entrées pertinentes, utilisez la barre de recherche sur la page des journaux de la console pour filtrer les journaux à l’aide de mots-clés. Vous pouvez rechercher des termes, des libellés ou des messages d’erreur spécifiques.
+
+ ## Rechercher dans les journaux de console
+
+
+Utilisez la barre de recherche sur la page des journaux de console pour trouver du texte spécifique, tel que des libellés, des mots-clés ou des messages d’erreur.
+
+À mesure que de nouveaux journaux arrivent, W&B met à jour le nombre de correspondances.
## Filtrer avec des libellés personnalisés
@@ -168,7 +173,9 @@ Pour enregistrer les journaux localement afin de les analyser hors ligne ou de l
1. Accédez à votre projet dans la W&B App.
2. Sélectionnez un run dans le tableau **Runs**.
3. Cliquez sur l’onglet **Logs** dans la barre latérale du projet.
-4. Cliquez sur le bouton de téléchargement sur la page des journaux de console.
+4. Cliquez sur le bouton permettant de télécharger le fichier journal (
## Copier les journaux de console
diff --git a/fr/models/artifacts/data-privacy-and-compliance.mdx b/fr/models/artifacts/data-privacy-and-compliance.mdx
index 93227b1655..c00b82682f 100644
--- a/fr/models/artifacts/data-privacy-and-compliance.mdx
+++ b/fr/models/artifacts/data-privacy-and-compliance.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ description: Découvrez où les fichiers W&B sont stockés par défaut et commen
title: Confidentialité et conformité des données d’Artifacts
---
-Les fichiers sont téléversés vers un bucket Google Cloud géré par W&B lorsque vous enregistrez des Artifacts. Le contenu du bucket est chiffré à la fois au repos et en transit. Les fichiers d’un Artifact ne sont visibles que par les utilisateurs ayant accès au projet correspondant.
+Lorsque vous enregistrez des Artifacts, W&B téléverse les fichiers vers un bucket Google Cloud. Le contenu du bucket est chiffré au repos et en transit. Seuls les utilisateurs ayant accès au projet peuvent voir les fichiers.
diff --git a/fr/models/artifacts/ttl.mdx b/fr/models/artifacts/ttl.mdx
index d75354501b..55579d737f 100644
--- a/fr/models/artifacts/ttl.mdx
+++ b/fr/models/artifacts/ttl.mdx
@@ -1,5 +1,5 @@
---
-description: "Définissez des stratégies de durée de vie (TTL) sur les Artifacts W&B afin de planifier leur suppression automatique et de gérer la consommation de stockage."
+description: "Définissez des politiques TTL sur les Artifacts W&B afin de planifier leur suppression automatique et de gérer la consommation de stockage."
title: Gérer la rétention des données des Artifacts
---
@@ -9,11 +9,7 @@ import { ColabLink } from '/snippets/fr/_includes/colab-link.mdx';
Planifiez le moment où les artifacts sont supprimés de W&B à l’aide d’une politique de durée de vie (TTL) des Artifacts W&B. Lorsque vous supprimez un artifact, W&B marque cet artifact comme une *suppression logique*. En d’autres termes, l’artifact est marqué pour suppression, mais les fichiers ne sont pas immédiatement supprimés du stockage. Pour plus d’informations sur la façon dont W&B supprime les artifacts, voir la page [Supprimer des artifacts](./delete-artifacts).
-Regardez le tutoriel vidéo [Managing data retention with Artifacts TTL](https://www.youtube.com/watch?v=hQ9J6BoVmnc) pour apprendre à gérer la conservation des données avec Artifacts TTL dans W&B App.
-
-
- W&B désactive l’option permettant de définir une politique TTL pour les artifacts liés au registre. Cela permet de garantir que les artifacts liés n’expirent pas accidentellement s’ils sont utilisés dans des flux de travail de Production.
-
+Regardez le tutoriel vidéo [Managing data retention with Artifacts TTL](https://www.youtube.com/watch?v=hQ9J6BoVmnc) pour apprendre à gérer la rétention des données avec Artifacts TTL dans W&B App.
* Seuls les Administrateurs d’équipe peuvent consulter les [paramètres d’une équipe](/fr/platform/app/settings-page/teams) et accéder aux paramètres TTL au niveau de l’équipe, notamment pour (1) définir qui peut créer ou modifier une politique TTL ou (2) définir une valeur TTL par défaut pour l’équipe.
@@ -266,4 +262,12 @@ Consultez les politiques TTL des artifacts avec le SDK Python ou l'interface
-
\ No newline at end of file
+
+
+
+ Les automatisations à l’échelle d’une équipe ou d’une organisation, ainsi que le [hub Automatisations](#automations-hub), sont disponibles sur Cloud mutualisé de W&B et sur W&B Cloud dédié (Server v0.83.0 et versions ultérieures).
+
diff --git a/fr/models/artifacts/ttl.mdx b/fr/models/artifacts/ttl.mdx
index d75354501b..55579d737f 100644
--- a/fr/models/artifacts/ttl.mdx
+++ b/fr/models/artifacts/ttl.mdx
@@ -1,5 +1,5 @@
---
-description: "Définissez des stratégies de durée de vie (TTL) sur les Artifacts W&B afin de planifier leur suppression automatique et de gérer la consommation de stockage."
+description: "Définissez des politiques TTL sur les Artifacts W&B afin de planifier leur suppression automatique et de gérer la consommation de stockage."
title: Gérer la rétention des données des Artifacts
---
@@ -9,11 +9,7 @@ import { ColabLink } from '/snippets/fr/_includes/colab-link.mdx';
Planifiez le moment où les artifacts sont supprimés de W&B à l’aide d’une politique de durée de vie (TTL) des Artifacts W&B. Lorsque vous supprimez un artifact, W&B marque cet artifact comme une *suppression logique*. En d’autres termes, l’artifact est marqué pour suppression, mais les fichiers ne sont pas immédiatement supprimés du stockage. Pour plus d’informations sur la façon dont W&B supprime les artifacts, voir la page [Supprimer des artifacts](./delete-artifacts).
-Regardez le tutoriel vidéo [Managing data retention with Artifacts TTL](https://www.youtube.com/watch?v=hQ9J6BoVmnc) pour apprendre à gérer la conservation des données avec Artifacts TTL dans W&B App.
-
-
-
\ No newline at end of file
+
+
+
+ ## Politiques TTL pour les versions d'artifacts liées
+
+
+W&B désactive les politiques TTL des versions d'artifacts liées afin d'éviter l'expiration des artifacts utilisés dans les flux de travail de production.
+
+Lorsque vous liez une version d'artifact à une collection du Registry, W&B désactive sa politique TTL et définit sa valeur TTL sur `None`. Si vous dissociez ultérieurement la version d'artifact, W&B ne restaure ni la politique TTL précédente ni sa durée. Définissez une nouvelle politique TTL après l'avoir dissociée si la version d'artifact en nécessite toujours une.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/automations.mdx b/fr/models/automations.mdx
index 80d4dffa45..3c8c9b1a09 100644
--- a/fr/models/automations.mdx
+++ b/fr/models/automations.mdx
@@ -9,7 +9,11 @@ import AutomationsActionsList from "/snippets/fr/_includes/automations/actions-l
import AutomationsBestPractices from "/snippets/fr/_includes/automations/best-practices.mdx";
import AutomationsWhereToFind from "/snippets/fr/_includes/automations/where-to-find-automations.mdx";
-Il existe des automatisations à la fois pour les **Projects** et les **registres**. L’emplacement où vous créez une automatisation, les événements que vous pouvez utiliser et le fonctionnement de la portée varient. Pour connaître les types d’événements par portée, voir [événements et portée des automatisations](/fr/models/automations/automation-events).
+*Les automatisations* envoient des notifications Slack ou déclenchent des webhooks en réponse à des événements spécifiques dans W&B. Vous pouvez définir la portée d’une automatisation au niveau d’une organisation, d’une équipe, d’un projet, d’un registre ou d’une collection. Une automatisation surveille l’événement dans l’ensemble des ressources incluses dans sa portée, y compris les projets, registres et collections créés ultérieurement. La procédure de création d’une automatisation et les événements disponibles dépendent de sa portée. Pour connaître les types d’événements par portée, voir [événements et portée des automatisations](/fr/models/automations/automation-events).
+
+
+ ## Hub Automatisations
+
+
+Le hub **Automatisations** est une section globale de la navigation de gauche qui regroupe, dans une liste unique, toutes les automatisations auxquelles vous avez accès, toutes portées et projets confondus. Utilisez-le pour découvrir, examiner et gérer les automatisations sans devoir accéder à chaque projet ou registre.
+
+Depuis le hub **Automatisations**, vous pouvez :
+
+* Créer une automatisation et choisir sa portée, sans avoir à connaître au préalable le point d'entrée correspondant.
+* Afficher dans une seule liste toutes les automatisations auxquelles vous avez accès, puis les filtrer et les trier (par exemple, par portée, déclencheur ou action).
+* Cliquer sur le nom d'une automatisation pour afficher les détails complets de sa configuration.
+* Afficher l'[historique d'exécution](/fr/models/automations/view-automation-history) d'une automatisation pour vérifier si elle a réussi ou échoué.
+* Utiliser le filtre rapide pour basculer entre les automatisations que vous avez créées et toutes les automatisations de votre organisation.
+* Sélectionner plusieurs automatisations et les supprimer en une seule fois.
+
+Le hub **Automatisations** complète l'onglet **Automatisations** de chaque projet et registre ; ces onglets spécifiques à une portée restent disponibles pour un accès ciblé rapide.
+
## Cas d’utilisation
@@ -66,10 +87,11 @@ Pour [créer une automatisation](/fr/models/automations/create-automations), vou
- ## Limites
+ ## Limitations
-Les [automatisations des métriques de run](/fr/models/automations/automation-events/#run-metrics-events) et les [automatisations de changement du z-score des métriques de run](/fr/models/automations/automation-events/#run-metrics-z-score-change-automations) sont actuellement prises en charge uniquement dans [W&B Multi-tenant Cloud](/fr/platform/hosting/#wb-multi-tenant-cloud).
+* Les [automatisations sur les métriques des runs](/fr/models/automations/automation-events/#run-metrics-change) et les [automatisations sur les variations du score z des métriques des runs](/fr/models/automations/automation-events/#run-metrics-z-score-change) sont prises en charge uniquement dans le [Cloud mutualisé de W&B](/fr/platform/hosting/#wb-multi-tenant-cloud) et le [Cloud dédié](/fr/platform/hosting/hosting-options/dedicated-cloud).
+* Aux portées **Équipe** et **Organisation**, W&B App ne prend en charge que les événements liés aux artefacts et aux collections. Les événements basés sur les runs ne sont pas disponibles dans W&B App à ces portées. Voir [événements et portée des automatisations](/fr/models/automations/automation-events).
## Étapes suivantes
diff --git a/fr/models/automations/automation-events.mdx b/fr/models/automations/automation-events.mdx
index 09032b1bb8..57b3cfeeb6 100644
--- a/fr/models/automations/automation-events.mdx
+++ b/fr/models/automations/automation-events.mdx
@@ -6,16 +6,45 @@ keywords: ["déclencheurs d’automatisation", "alias d’artifact", "statut du
import MultiTenantAndDedicatedCloudOnly from "/snippets/fr/_includes/multi-tenant-and-dedicated-cloud-only.mdx";
-Une automatisation peut démarrer lorsqu’un événement spécifique se produit dans un projet ou un registre. Cette page décrit les événements pouvant déclencher une automatisation dans chacune de ces portées, afin que vous puissiez choisir le bon déclencheur lors de la configuration d’une automatisation. Pour en savoir plus sur les automatisations, consultez l’[Aperçu des automatisations](/fr/models/automations) ou [Créer une automatisation](/fr/models/automations/create-automations).
+Une automatisation démarre lorsqu’un événement spécifique se produit dans une portée donnée : une organisation, une équipe, un projet, un registre ou une collection. Cette page décrit les événements pouvant déclencher une automatisation dans chacune de ces portées, afin que vous puissiez choisir le bon déclencheur lors de la configuration d’une automatisation. Pour en savoir plus sur les automatisations, consultez l’[Aperçu des automatisations](/fr/models/automations) ou [Créer une automatisation](/fr/models/automations/create-automations).
-
- ## Registre
+Les portées sont hiérarchiques : une organisation contient des équipes, qui contiennent des projets et des registres. Les projets et les registres contiennent tous deux des collections : un projet contient les collections d’artifacts qui y sont enregistrées, et un registre contient les collections auxquelles les versions d’artifact sont liées. Une automatisation surveille son événement dans tous les éléments de sa portée, y compris les projets, registres et collections créés ultérieurement. Un même événement peut correspondre à des automatisations dans plusieurs portées. Chaque automatisation correspondante se déclenche indépendamment.
+
+Pour vous protéger contre les déclenchements excessifs dans les portées étendues, W&B applique une limite de débit et un délai de récupération par automatisation. Ces protections peuvent retarder ou ignorer les déclenchements répétés d’une même automatisation.
+
+
+ Les portées équipe et organisation sont disponibles sur W&B Cloud mutualisé et sur W&B Cloud dédié (Server v0.83.0 et versions ultérieures). Les portées registre et projet sont disponibles sur tous les types de déploiement.
+
+
+
+ Pour appliquer une automatisation plus largement, créez-la depuis le hub **Automations** global et sélectionnez la portée **Équipe** ou **Organisation**. Les étapes sont les mêmes que celles qui suivent. À ces portées, W&B App ne prend en charge que les événements d'artifact et de collection. Voir [Hub Automations](/fr/models/automations#automations-hub).
+
@@ -48,7 +52,7 @@ Après avoir [ajouté une intégration Slack](#add-a-slack-integration), vous po
1. Connectez-vous à W&B.
2. Cliquez sur le nom d'un registre pour en afficher les détails.
- 3. Pour créer une automatisation limitée au registre, cliquez sur l'onglet **Automations**, puis sur **Créer une automatisation**. Une automatisation limitée à un registre s'applique automatiquement à toutes ses collections (y compris celles qui seront créées ultérieurement).
+ 3. Pour créer une automatisation portée au registre, cliquez sur l'onglet **Automations**, puis sur **Créer une automatisation**. Une automatisation portée à un registre s'applique automatiquement à toutes ses collections (y compris celles qui seront créées ultérieurement).
4. Choisissez l'[événement](/fr/models/automations/automation-events/#registry-events) à surveiller.
Renseignez tous les champs supplémentaires qui s'affichent, selon l'événement. Par exemple, si vous sélectionnez **Un alias d'artifact est ajouté**, vous devez spécifier le **Regex d'alias**.
diff --git a/fr/models/automations/create-automations/webhook.mdx b/fr/models/automations/create-automations/webhook.mdx
index 4ef5f9ce15..b1ca12807c 100644
--- a/fr/models/automations/create-automations/webhook.mdx
+++ b/fr/models/automations/create-automations/webhook.mdx
@@ -49,6 +49,10 @@ Vous pouvez maintenant [créer une automatisation](#create-an-automation) qui ut
Après avoir [configuré un webhook](#create-a-webhook), créez une automatisation qui définit quel événement W&B déclenche le webhook et quelle charge utile envoyer. Sélectionnez **Registry** ou **Project** selon la portée souhaitée, puis suivez ces étapes pour créer une automatisation qui déclenche le webhook.
+
+ Pour appliquer une automatisation à une portée plus large, créez-la depuis le hub global **Automations** et sélectionnez la portée **Team** ou **Organization**. Les étapes sont les mêmes que celles qui suivent. À ces portées, W&B App prend uniquement en charge les événements d'artifact et de collection. Voir le [hub Automations](/fr/models/automations#automations-hub).
+
+
Un administrateur du Registry peut créer des automatisations dans ce registre. Les automatisations au niveau du registre s'appliquent à toutes les collections du registre, y compris celles qui seront ajoutées ultérieurement.
@@ -76,7 +80,7 @@ Après avoir [configuré un webhook](#create-a-webhook), créez une automatisati
9. Indiquez un nom pour l'automatisation. Vous pouvez également fournir une description. Cliquez sur **Create automation**.
-
+
Un administrateur W&B peut créer des automatisations dans un projet.
1. Connectez-vous à W&B et accédez à la page du projet.
diff --git a/fr/models/automations/view-automation-history.mdx b/fr/models/automations/view-automation-history.mdx
index 0c74fca42b..18a3c5e53a 100644
--- a/fr/models/automations/view-automation-history.mdx
+++ b/fr/models/automations/view-automation-history.mdx
@@ -14,11 +14,13 @@ Chaque automatisation exécutée génère un enregistrement qui comprend :
* **Horodatage d’exécution** : moment où l’automatisation s’est déclenchée.
* **Événement déclencheur** : l’événement spécifique qui a déclenché l’automatisation.
-* **Statut** : le statut de l’exécution. Voir [Execution status](#execution-status).
+* **Statut** : le statut de l’exécution. Voir [statut d’exécution](#execution-status).
* **Détails de l’action** : informations sur l’action exécutée, par exemple la notification d’un canal Slack ou l’exécution d’un webhook.
* **Détails du résultat** : informations supplémentaires, le cas échéant, sur le résultat final de l’automatisation, y compris l’erreur en cas d’échec de l’exécution.
-L’historique des automatisations est disponible à la fois pour les automatisations au niveau du Registry et au niveau du projet. Sélectionnez l’onglet **Registry** ou **Project** pour obtenir des instructions détaillées.
+L’historique des automatisations est disponible pour les automatisations à toutes les portées. Quel que soit le type de déploiement, vous pouvez consulter l’historique depuis l’onglet **Automations** d’un registre ou d’un projet. Sélectionnez l’onglet **Registry** ou **Project** pour obtenir des instructions détaillées.
+
+Sur le Cloud mutualisé de W&B et le Cloud dédié de W&B (Server v0.83.0 et versions ultérieures), vous pouvez également consulter l’historique depuis le hub global **Automations** dans la navigation de gauche : cliquez sur le nom d’une automatisation pour consulter son historique d’exécution avec sa configuration, y compris pour les automatisations au niveau de l’équipe et de l’organisation. Voir [Automations hub](/fr/models/automations#automations-hub).
diff --git a/fr/models/registry/configure_registry.mdx b/fr/models/registry/configure_registry.mdx
index e4264ac539..f564883c4d 100644
--- a/fr/models/registry/configure_registry.mdx
+++ b/fr/models/registry/configure_registry.mdx
@@ -76,26 +76,21 @@ Cette section explique comment configurer les rôles des membres du registre. Po
Les sections suivantes donnent plus d’informations sur les rôles du registre.
- Votre [rôle au sein d’une équipe](/fr/platform/app/settings-page/teams/#team-roles-and-permissions) n’a aucune incidence et n’a aucun lien avec votre rôle dans un registre.
+ Le rôle du registre d’une équipe est distinct du [rôle de chaque membre au sein de l’équipe](/fr/platform/app/settings-page/teams/#team-roles-and-permissions). Si vous appartenez à une équipe qui a été ajoutée à un registre, W&B prend en compte le rôle du registre attribué à l’équipe et non votre rôle au sein de l’équipe lorsqu’il calcule votre rôle effectif dans le registre.
-
+ ## Référence des portées
-Les sections suivantes décrivent les périmètres et les événements d’une automatisation dans un [registre](/fr/models/registry).
+| Portée | Ce que l’automatisation surveille | Événements disponibles dans la W&B App |
+| ----------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| [Organisation](#organization) | Toutes les équipes, tous les projets, registres et collections de l’organisation, y compris ceux créés ultérieurement. | Événements liés aux artifacts et aux collections, par exemple lorsqu’une nouvelle version est ajoutée ou liée, ou qu’un alias ou un tag est ajouté. Les événements basés sur les runs ne sont pas disponibles. |
+| [Équipe](#team) | Tous les projets, registres et collections dont l’équipe est propriétaire, y compris ceux créés ultérieurement. | Les mêmes événements liés aux artifacts et aux collections qu’à l’échelle de l’organisation. Les événements basés sur les runs ne sont pas disponibles. |
+| [Registre](#registry) | Toutes les collections d’un registre, y compris celles ajoutées ultérieurement. | [Événements de registre](#registry-events) : une nouvelle version est liée à une collection ou un alias d’artifact est ajouté. |
+| [Projet](#project) | Toutes les collections d’un projet. Certains événements vous permettent de restreindre davantage la portée. | [Événements d’artifact](#artifact-events) et [événements de run](#run-events). |
+
+Les sections suivantes décrivent chaque portée plus en détail.
-
- ### Périmètres
+
-Les sections suivantes décrivent les périmètres et les événements d’une automatisation dans un [projet](/fr/models/track/project-page).
-
-### Portées
-
-Une automatisation au niveau du projet surveille l’événement qui se produit sur n’importe quelle collection du projet. Selon l’événement que vous spécifiez, vous pouvez encore restreindre le périmètre de l’automatisation.
+Une automatisation au niveau du projet surveille l’événement qui se produit sur n’importe quelle collection du [projet](/fr/models/track/project-page). Selon l’événement que vous spécifiez, vous pouvez encore restreindre la portée de l’automatisation.
+ ## Organisation
+
+
+Utilisez la portée de l’organisation pour définir une politique une seule fois et l’appliquer partout. Par exemple, notifiez un canal Slack dédié à la conformité chaque fois que l’alias `production` est ajouté à un artifact de l’organisation.
+
+Les événements basés sur les runs (les événements [de changement de statut d’un run](#run-status-change) et [de modification des métriques d’un run](#run-metrics-change)) ne sont pas disponibles à l’échelle de l’organisation dans W&B App.
+
+
+ ## Équipe
+
+
+Utilisez la portée Équipe pour appliquer une politique à toutes les ressources détenues par une équipe. Une automatisation limitée à une équipe surveille les mêmes événements d’artefacts et de collections que la portée Organisation. Les événements basés sur les runs ne sont pas disponibles à la portée Équipe dans W&B App.
+
+
+ ## Registre
Une automatisation de [registre](/fr/models/registry) surveille l’événement qui se produit dans n’importe quelle collection d’un registre donné, y compris les collections ajoutées ultérieurement.
@@ -33,11 +62,7 @@ Lorsque l'automatisation appelle un webhook, elle peut accéder aux mêmes c
## Projet
### Événements d'artifact
diff --git a/fr/models/automations/create-automations.mdx b/fr/models/automations/create-automations.mdx
index 36688aff8e..6e2ffa5964 100644
--- a/fr/models/automations/create-automations.mdx
+++ b/fr/models/automations/create-automations.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ description: Créez et gérez les automatisations W&B pour simplifier vos flux d
keywords: ["automatisations", "notifications Slack", "webhooks", "événements du registre", "secrets W&B"]
---
-Cette page explique comment créer et gérer des [automatisations](/fr/models/automations) W&B, qui vous permettent de déclencher des notifications Slack ou des webhooks en réponse à des événements de projet et de registre. Utilisez cet aperçu pour comprendre les prérequis et le flux de travail général, puis suivez les instructions détaillées dans [Créer une automatisation Slack](/fr/models/automations/create-automations/slack) ou [Créer une automatisation webhook](/fr/models/automations/create-automations/webhook).
+Cette page explique comment créer et gérer des [automatisations](/fr/models/automations) W&B, qui se déclenchent en réponse à des événements spécifiques dans W&B. Lorsqu’un événement spécifique se produit au sein d’une organisation, d’une équipe, d’un projet, d’un registre ou d’une collection, l’automatisation envoie une notification à un canal Slack ou déclenche un webhook. Utilisez cet aperçu pour comprendre les prérequis et le flux de travail général, puis suivez les instructions détaillées dans [Créer une automatisation Slack](/fr/models/automations/create-automations/slack) ou [Créer une automatisation webhook](/fr/models/automations/create-automations/webhook).
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@@ -28,7 +28,7 @@ Lors de la création d’Automatisations :
## Créer une automatisation
-Vous pouvez créer une automatisation depuis l’onglet **Automatisations** du projet ou du registre, ou directement depuis un panneau de graphique linéaire dans le Workspace.
+Vous pouvez créer une automatisation depuis le hub global **Automatisations** dans la navigation de gauche, depuis l’onglet **Automatisations** du projet ou du registre, ou directement depuis un panneau de graphique linéaire dans le Workspace. Lorsque vous créez une automatisation depuis le hub, vous choisissez sa portée (organisation, équipe, registre, collection de registre ou projet). Voir [hub Automatisations](/fr/models/automations#automations-hub).
### Créer depuis l’onglet Automatisations
diff --git a/fr/models/automations/create-automations/slack.mdx b/fr/models/automations/create-automations/slack.mdx
index f0bf82dde1..009680ff77 100644
--- a/fr/models/automations/create-automations/slack.mdx
+++ b/fr/models/automations/create-automations/slack.mdx
@@ -40,7 +40,11 @@ Un administrateur d’équipe peut afficher et gérer les instances et les canau
## Créer une automatisation
-Après avoir [ajouté une intégration Slack](#add-a-slack-integration), vous pouvez créer une automatisation qui l’utilise pour envoyer des notifications. Sélectionnez **Registre** ou **Projet** selon le niveau auquel vous voulez que l’automatisation s’applique. Puis suivez ces étapes pour créer une automatisation qui envoie une notification au canal Slack.
+Après avoir [ajouté une intégration Slack](#add-a-slack-integration), vous pouvez créer une automatisation qui l’utilise pour envoyer des notifications. Sélectionnez **Registre** ou **Projet** selon la portée à laquelle vous voulez que l’automatisation s’applique. Puis suivez ces étapes pour créer une automatisation qui envoie une notification au canal Slack.
+
+
- ### Rôles par défaut
+
(Cloud dédié / Autogéré) | Rôle du registre par défaut
(Cloud mutualisé) | -| ------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------- | -| Team | Restricted Viewer (Server v0.75.0+)
Viewer (Server v0.74.x and below) | Restricted Viewer | -| User ou compte de service (non admin) | Restricted Viewer (Server v0.75.0+)
Viewer (Server v0.74.x and below) | Restricted Viewer | -| Compte de service (non admin) | membre1 | membre1 | -| Administrateur de l’organisation | Admin | Admin | +* **Restricted Viewer** : Accorde un accès en lecture seule aux métadonnées des artifacts du registre. Les Restricted Viewers peuvent consulter les détails des artifacts, mais ne peuvent pas accéder au contenu de leurs fichiers ni créer, mettre à jour ou supprimer des collections, des automatisations ou d’autres ressources du registre. [Ce rôle est disponible sur Cloud dédié et Autogéré Server v0.75.0 ou version ultérieure](/fr/models/registry/configure_registry#restricted-viewer-role-details). +* **Viewer** : Accorde un accès en lecture seule aux artifacts du registre et permet de consulter les détails des collections et des artifacts liés, de télécharger des artifacts et d’utiliser des artifacts avec `wandb.Run.use_artifact()` dans le SDK W&B. +* **membre** : Autorise la création, la mise à jour et la suppression de collections, d’automatisations et d’autres ressources du registre. Accorde également un accès en lecture aux artifacts du registre. +* **Admin** : Accorde toutes les autorisations d’un membre, ainsi que celles nécessaires pour gérer les paramètres du registre et les rôles des utilisateurs. -1 : Les comptes de service ne peuvent pas avoir les rôles **Viewer** ou **Restricted Viewer**. Voir [Accès des comptes de service](#service-account-access) pour savoir comment l’accès d’un compte de service est déterminé. - -Un administrateur du registre peut attribuer ou modifier les rôles des Users et des Teams dans le registre. -Voir [Configurer les rôles des Users dans un registre](/fr/models/registry/configure_registry/#configure-registry-roles) pour en savoir plus. +Voir [Autorisations par rôle](#role-permissions) pour plus d’informations sur les autorisations accordées par chaque rôle.
+ ### Types de rôles
-W&B attribue automatiquement un **rôle du registre** par défaut aux Users ou aux Teams lorsqu’ils sont ajoutés à un registre. Ce rôle détermine ce qu’ils peuvent y faire.
+W&B Registry propose les rôles suivants :
-| Entité | Rôle du registre par défaut(Cloud dédié / Autogéré) | Rôle du registre par défaut
(Cloud mutualisé) | -| ------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------- | -| Team | Restricted Viewer (Server v0.75.0+)
Viewer (Server v0.74.x and below) | Restricted Viewer | -| User ou compte de service (non admin) | Restricted Viewer (Server v0.75.0+)
Viewer (Server v0.74.x and below) | Restricted Viewer | -| Compte de service (non admin) | membre1 | membre1 | -| Administrateur de l’organisation | Admin | Admin | +* **Restricted Viewer** : Accorde un accès en lecture seule aux métadonnées des artifacts du registre. Les Restricted Viewers peuvent consulter les détails des artifacts, mais ne peuvent pas accéder au contenu de leurs fichiers ni créer, mettre à jour ou supprimer des collections, des automatisations ou d’autres ressources du registre. [Ce rôle est disponible sur Cloud dédié et Autogéré Server v0.75.0 ou version ultérieure](/fr/models/registry/configure_registry#restricted-viewer-role-details). +* **Viewer** : Accorde un accès en lecture seule aux artifacts du registre et permet de consulter les détails des collections et des artifacts liés, de télécharger des artifacts et d’utiliser des artifacts avec `wandb.Run.use_artifact()` dans le SDK W&B. +* **membre** : Autorise la création, la mise à jour et la suppression de collections, d’automatisations et d’autres ressources du registre. Accorde également un accès en lecture aux artifacts du registre. +* **Admin** : Accorde toutes les autorisations d’un membre, ainsi que celles nécessaires pour gérer les paramètres du registre et les rôles des utilisateurs. -1 : Les comptes de service ne peuvent pas avoir les rôles **Viewer** ou **Restricted Viewer**. Voir [Accès des comptes de service](#service-account-access) pour savoir comment l’accès d’un compte de service est déterminé. - -Un administrateur du registre peut attribuer ou modifier les rôles des Users et des Teams dans le registre. -Voir [Configurer les rôles des Users dans un registre](/fr/models/registry/configure_registry/#configure-registry-roles) pour en savoir plus. +Voir [Autorisations par rôle](#role-permissions) pour plus d’informations sur les autorisations accordées par chaque rôle.
### Autorisations par rôle
@@ -133,21 +128,66 @@ Le tableau suivant répertorie chaque rôle du registre ainsi que les autorisati
| Ajouter des Users à un registre | Admin | | | | ✓ |
| Attribuer ou modifier le rôle d'un User dans un registre | Admin | | | | ✓ |
-
- La fonction de modèle `user_model` est définie puis appliquée à une liste d’entrées. Pour chaque exemple :
+ La fonction `user_model` est définie puis appliquée à une liste d’entrées. Pour chaque exemple :
* L’entrée et la sortie sont enregistrées à l’aide de `log_prediction`.
* Un score de correction (`correctness_score`) est enregistré via `log_score`.
@@ -61,7 +59,7 @@ L’exemple suivant montre comment utiliser `EvaluationLogger` pour journaliser
from openai import OpenAI
from weave import EvaluationLogger
- weave.init('your-team/your-project')
+ weave.init('[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]')
# Initialiser EvaluationLogger AVANT d'appeler le modèle pour garantir le suivi des jetons
eval_logger = EvaluationLogger(
@@ -93,7 +91,7 @@ L’exemple suivant montre comment utiliser `EvaluationLogger` pour journaliser
model_output = user_model(**inputs) # Passer les entrées en tant que kwargs
# Journaliser l'entrée et la sortie de la prédiction
- pred_logger = eval_logger.log_prediction(
+ prediction = eval_logger.log_prediction(
inputs=inputs,
output=model_output
)
@@ -101,13 +99,13 @@ L’exemple suivant montre comment utiliser `EvaluationLogger` pour journaliser
# Calculer et journaliser un score pour cette prédiction
expected = sample["expected"]
correctness_score = model_output == expected
- pred_logger.log_score(
+ prediction.log_score(
scorer="correctness", # Nom simple du scorer sous forme de chaîne
score=correctness_score
)
# Finaliser la journalisation pour cette prédiction spécifique
- pred_logger.finish()
+ prediction.finish()
# Journaliser une synthèse finale pour l'ensemble de l'évaluation.
# Weave agrège automatiquement les scores 'correctness' journalisés ci-dessus.
@@ -139,7 +137,7 @@ L’exemple suivant montre comment utiliser `EvaluationLogger` pour journaliser
import weave, {EvaluationLogger} from 'weave';
import OpenAI from 'openai';
- await weave.init('your-team/your-project');
+ await weave.init('[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]');
// Initialiser EvaluationLogger AVANT d'appeler le modèle pour garantir le suivi des jetons
const evalLogger = new EvaluationLogger({
@@ -171,16 +169,16 @@ L’exemple suivant montre comment utiliser `EvaluationLogger` pour journaliser
const modelOutput = await userModel(inputs.a, inputs.b);
// Fire-and-forget : aucun await nécessaire pour logPrediction
- const scoreLogger = evalLogger.logPrediction(inputs, modelOutput);
+ const prediction = evalLogger.logPrediction(inputs, modelOutput);
// Calculer et journaliser un score pour cette prédiction
const correctnessScore = modelOutput === sample.expected;
// Fire-and-forget : aucun await nécessaire pour logScore
- scoreLogger.logScore('correctness', correctnessScore);
+ prediction.logScore('correctness', correctnessScore);
// Fire-and-forget : aucun await nécessaire pour finish
- scoreLogger.finish();
+ prediction.finish();
}
// logSummary attend en interne la fin de toutes les opérations en attente
@@ -197,11 +195,11 @@ L’exemple suivant montre comment utiliser `EvaluationLogger` pour journaliser
```typescript twoslash lines
// @noErrors
// Utiliser logPredictionAsync à la place de logPrediction
- const scoreLogger = await evalLogger.logPredictionAsync(inputs, modelOutput);
+ const prediction = await evalLogger.logPredictionAsync(inputs, modelOutput);
// Attendre chaque opération
- await scoreLogger.logScore('correctness', correctnessScore);
- await scoreLogger.finish();
+ await prediction.logScore('correctness', correctnessScore);
+ await prediction.finish();
```
@@ -216,7 +214,7 @@ Utilisez `log_example()` pour journaliser des entrées, une sortie et des scores
import weave
from weave import EvaluationLogger
-weave.init('your-team-name/your-project-name')
+weave.init('[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]')
eval_logger = EvaluationLogger(
model="my_model",
@@ -244,10 +242,10 @@ eval_logger.log_summary({"avg_score": 1.0})
L’appel précédent à `log_example()` équivaut à :
-```python
-pred = eval_logger.log_prediction(inputs=inputs, output=output)
-pred.log_score(scorer="correctness", score=output == sample['expected'])
-pred.finish()
+```python lines
+prediction = eval_logger.log_prediction(inputs=inputs, output=output)
+prediction.log_score(scorer="correctness", score=output == sample['expected'])
+prediction.finish()
```
@@ -258,7 +256,7 @@ pred.finish()
## Utilisation avancée
-`EvaluationLogger` offre des modes d’utilisation flexibles au-delà du flux de travail de base pour répondre à des scénarios d’évaluation plus complexes. Les sections suivantes décrivent des techniques avancées, notamment comment utiliser des gestionnaires de contexte pour la gestion automatique des ressources, séparer l’exécution du modèle de la journalisation, utiliser des données de médias enrichis et comparer côte à côte plusieurs évaluations de modèles.
+`EvaluationLogger` offre des modes d’utilisation flexibles au-delà du flux de travail de base pour répondre à des scénarios d’évaluation plus complexes. Les sections suivantes décrivent des techniques avancées, notamment comment utiliser des gestionnaires de contexte pour la gestion automatique des ressources, lier les traces d’agent aux lignes d’évaluation, séparer l’exécution du modèle de la journalisation, utiliser des données de médias enrichis et comparer côte à côte plusieurs évaluations de modèles.
- ### Rôle hérité dans le registre
+
(Cloud dédié / Autogéré) | Rôle du registre par défaut
(Cloud mutualisé) | +| -------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------- | +| équipe | Restricted Viewer (Server v0.75.0+)
Viewer (Server v0.74.x and below) | Restricted Viewer | +| User (non admin) | Restricted Viewer (Server v0.75.0+)
Viewer (Server v0.74.x and below) | Restricted Viewer | +| Compte de service (non admin) | membre1 | membre1 | +| Administrateur de l’organisation | Admin | Admin | + +1 : Les comptes de service ne peuvent pas avoir les rôles **Viewer** ou **Restricted Viewer**. Voir [Accès des comptes de service](#service-account-access) pour savoir comment l’accès d’un compte de service est déterminé. + +Un administrateur du registre peut attribuer ou modifier les rôles des Users et des équipes dans le registre. +Voir [Configurer les rôles des Users dans un registre](/fr/models/registry/configure_registry/#configure-registry-roles) pour en savoir plus. + +
+
-Le rôle effectif d'un utilisateur dans un registre donné correspond à son rôle *le plus élevé* parmi son rôle dans l'organisation, dans le registre et dans l'équipe propriétaire du registre, qu'il soit hérité ou explicitement attribué. Par exemple :
+W&B calcule le rôle effectif en sélectionnant le rôle applicable le plus élevé de l'utilisateur parmi les sources suivantes :
+
+* Le rôle de registre par défaut de l'organisation, s'il ne s'agit pas d'un registre restreint.
+* Le rôle qui lui est attribué dans le registre.
+* Le ou les rôles attribués dans le registre aux équipes dont il fait partie.
+
+Si un rôle plus élevé provient du rôle de registre par défaut de l'organisation ou d'une équipe ajoutée au registre, l'utilisateur hérite de ce rôle. Par exemple :
+
+* Un utilisateur ayant le rôle **Viewer** dans un registre a en pratique le rôle **Admin** s'il appartient à une équipe ayant le rôle **Admin** dans ce registre.
+* Un utilisateur ayant le rôle **Viewer** dans un registre a en pratique le rôle **membre** s'il appartient à une équipe ayant le rôle **membre** dans ce registre.
+* Un utilisateur ayant le rôle **membre** dans un registre a en pratique le rôle **membre**, même s'il appartient à une équipe ayant le rôle **Viewer** dans ce registre.
+
+Autrement dit, le rôle de registre par défaut ou attribué peut être inférieur au rôle effectif de l'utilisateur.
+
+
+ Les comptes de service n'héritent pas d'autorisations de registre plus étendues de leurs équipes. Voir [Accès au compte de service](#service-account-access) pour plus d'informations.
+
+
+
- W&B ne prend pas en charge le mode `create_new` pour les [W&B Integrations](/fr/models/integrations) qui supposent un seul run global, comme Hugging Face Trainer, les callbacks Keras et PyTorch Lightning. Si vous utilisez ces intégrations, vous devez exécuter chaque sous-expérience dans un processus distinct.
+ W&B ne prend pas en charge le mode `create_new` pour les [intégrations W&B](/fr/models/integrations) qui supposent un seul run global, telles que Hugging Face Trainer, les callbacks Keras et PyTorch Lightning. Si vous utilisez ces intégrations, exécutez chaque sous-expérience dans un processus distinct.
-
+ Lorsqu’un agent de sweep récupère un run préempté, le processus d’entraînement doit appeler `wandb.init()` dans les 60 minutes. Si l’initialisation n’a pas lieu, par exemple lorsque le processus échoue après avoir récupéré le run mais avant d’appeler `wandb.init()`, W&B ne rend pas le run disponible pour un autre agent avant l’expiration du bail de 60 minutes.
+
+
+Les agents de sweep traitent les runs remis en file d’attente avant de demander de nouvelles combinaisons d’hyperparamètres à l’algorithme de recherche du sweep. Une fois la file d’attente vide, le sweep reprend sa planification normale.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/runs/run-identifiers.mdx b/fr/models/runs/run-identifiers.mdx
index f1c117d92e..fcc1702e52 100644
--- a/fr/models/runs/run-identifiers.mdx
+++ b/fr/models/runs/run-identifiers.mdx
@@ -18,7 +18,7 @@ L’ID d’un run identifie ce run de façon unique. Par défaut, W&B génè
Vous pouvez trouver l'ID unique d'un run par programmation avec le SDK Python W&B ou de manière interactive dans la W&B App.
-
+
Lorsque vous initialisez un run, W&B renvoie l'ID unique du run dans le terminal. Par exemple, prenez l'extrait de code suivant, qui initialise un run W&B :
```python
@@ -49,7 +49,7 @@ Vous pouvez trouver l'ID unique d'un run par programmation avec le SDK P
4. Sélectionnez le run que vous souhaitez afficher.
5. Choisissez l'onglet **Aperçu**.
- W&B affiche l'ID du run dans le champ **Run path**. Le chemin du run se compose du nom de votre équipe, du nom du projet et de l'ID du run. L'ID unique correspond à la dernière partie du chemin du run.
+ W&B affiche l'ID du run dans le champ **chemin du run**. Le chemin du run se compose du nom de votre équipe, du nom du projet et de l'ID du run. L'ID unique correspond à la dernière partie du chemin du run.
Par exemple, dans l'image suivante, l'ID unique du run est `9mxi1arc` :
@@ -109,6 +109,22 @@ with wandb.init(entity="", project="", name="") as r
# Votre code ici
```
+//`.
+```
+
+1. Accédez à votre projet W&B.
+2. Sélectionnez l’onglet **Workspace** ou **Runs**.
+3. Recherchez le run dont vous souhaitez obtenir le chemin ou faites défiler la page jusqu’à le trouver.
+4. Cliquez sur le run pour ouvrir la page **Aperçu** du run.
+5. Copiez-collez le chemin du run depuis le champ **Chemin du run**.
+
//")
run.summary["accuracy"] = 0.9
-run.summary["accuracy_histogram"] = wandb.Histogram(numpy_array)
run.summary.update()
```
@@ -340,6 +244,8 @@ run.config["key"] = updated_value
run.update()
```
+Voir [Configurer les expériences](/fr/models/track/config#existing-run) pour en savoir plus.
+
//")
meta = json.load(run.file("wandb-metadata.json").download())
program = ["python"] + [meta["program"]] + meta["args"]
```
+
+{/* ### Échantillonnage
+
+ La méthode `history` par défaut échantillonne les métriques selon un nombre fixe d’échantillons (500 par défaut, modifiable à l’aide de l’argument `samples`). Pour exporter toutes les données d’un run volumineux, utilisez la méthode `run.scan_history()`. Pour plus de détails, voir la [Référence de l’API](/models/ref/python/public-api). */}
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/platform/hosting/iam/advanced_env_vars.mdx b/fr/platform/hosting/iam/advanced_env_vars.mdx
index 062a5f19d8..2e2f7fdff4 100644
--- a/fr/platform/hosting/iam/advanced_env_vars.mdx
+++ b/fr/platform/hosting/iam/advanced_env_vars.mdx
@@ -8,18 +8,19 @@ Outre les [variables d’environnement](../env-vars) de base, vous pouvez utilis
Choisissez l’une des variables d’environnement suivantes pour votre instance, en fonction de vos besoins IAM.
-| Variable d’environnement | Description |
-| ----------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
-| `DISABLE_SSO_PROVISIONING` | Définissez cette variable sur `true` pour désactiver le provisionnement automatique des utilisateurs dans votre instance W&B. |
-| `SESSION_LENGTH` | Pour modifier la durée d’expiration par défaut des sessions utilisateur, définissez cette variable sur le nombre d’heures souhaité. Par exemple, définissez `SESSION_LENGTH` sur `24` pour fixer la durée d’expiration des sessions à 24 heures. La valeur par défaut est de 720 heures. |
-| `GORILLA_ENABLE_SSO_GROUPS_CLAIMS` | Lorsque vous utilisez un SSO basé sur OIDC, définissez cette variable sur `true` pour automatiser l’appartenance à une équipe W&B dans votre instance en fonction de vos groupes OIDC. Vous devez également ajouter une revendication `groups` au jeton OIDC de l’utilisateur, sous la forme d’un tableau de chaînes contenant tous les noms d’équipe auxquels l’utilisateur appartient. |
-| `GORILLA_LDAP_GROUP_SYNC` | Si vous utilisez un SSO basé sur LDAP, définissez cette variable sur `true` pour automatiser l’appartenance à une équipe W&B dans votre instance en fonction de vos groupes LDAP. |
-| `GORILLA_OIDC_CUSTOM_SCOPES` | Si vous utilisez un SSO basé sur OIDC, vous pouvez spécifier des [scopes](https://auth0.com/docs/get-started/apis/scopes/openid-connect-scopes) supplémentaires que l’instance W&B demande à votre fournisseur d’identité. Ces scopes personnalisés ne modifient pas le fonctionnement du SSO. |
-| `GORILLA_OIDC_SECRET` | Si vous utilisez un SSO basé sur OIDC et que votre IdP exige un secret client OIDC, définissez cette variable sur ce secret. |
-| `GORILLA_USE_IDENTIFIER_CLAIMS` | Si vous utilisez un SSO basé sur OIDC, définissez cette variable sur `true` pour appliquer le nom d’utilisateur et le nom complet de vos utilisateurs à l’aide de revendications OIDC spécifiques provenant de votre fournisseur d’identité. Si cette variable est définie, veillez à configurer respectivement le nom d’utilisateur et le nom complet appliqués dans les revendications OIDC `preferred_username` et `name`. Les noms d’utilisateur ne peuvent contenir que des caractères alphanumériques, ainsi que des traits de soulignement et des tirets comme caractères spéciaux. |
-| `GORILLA_DISABLE_PERSONAL_ENTITY` | Lorsqu’elle est définie sur `true`, désactive les [entités personnelles](/fr/support/models/articles/what-is-the-difference-between-team-and-). Empêche la création de nouveaux Projects personnels dans les entités personnelles et empêche l’écriture dans les Projects personnels existants. |
-| `GORILLA_DISABLE_ADMIN_TEAM_ACCESS` | Définissez cette variable sur `true` pour empêcher les administrateurs d’organisation ou d’instance de rejoindre eux-mêmes une équipe W&B ou de s’y ajouter, afin de garantir que seules les personas Data et AI aient accès aux Projects au sein des équipes. |
-| `WANDB_IDENTITY_TOKEN_FILE` | Pour la [fédération d’identités](/fr/platform/hosting/iam/identity_federation/), le chemin absolu vers le répertoire local dans lequel sont stockés les JSON Web Tokens (JWT). |
+| Variable d’environnement | Description |
+| ----------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
+| `DISABLE_SSO_PROVISIONING` | Définissez cette variable sur `true` pour désactiver le provisionnement automatique des utilisateurs dans votre instance W&B. |
+| `SESSION_LENGTH` | Pour modifier la durée d’expiration par défaut des sessions utilisateur, définissez cette variable sur le nombre d’heures souhaité. Par exemple, définissez `SESSION_LENGTH` sur `24` pour fixer la durée d’expiration des sessions à 24 heures. La valeur par défaut est de 720 heures. |
+| `GORILLA_ENABLE_SSO_GROUPS_CLAIMS` | Lorsque vous utilisez un SSO basé sur OIDC, définissez cette variable sur `true` pour automatiser l’appartenance à une équipe W&B dans votre instance en fonction de vos groupes OIDC. Vous devez également ajouter une revendication `groups` au jeton OIDC de l’utilisateur, sous la forme d’un tableau de chaînes contenant tous les noms d’équipe auxquels l’utilisateur appartient. |
+| `GORILLA_LDAP_GROUP_SYNC` | Si vous utilisez un SSO basé sur LDAP, définissez cette variable sur `true` pour automatiser l’appartenance à une équipe W&B dans votre instance en fonction de vos groupes LDAP. |
+| `GORILLA_OIDC_CUSTOM_SCOPES` | Si vous utilisez un SSO basé sur OIDC, vous pouvez spécifier des [scopes](https://auth0.com/docs/get-started/apis/scopes/openid-connect-scopes) supplémentaires que l’instance W&B demande à votre fournisseur d’identité. Ces scopes personnalisés ne modifient pas le fonctionnement du SSO. |
+| `GORILLA_OIDC_SECRET` | Si vous utilisez un SSO basé sur OIDC et que votre IdP exige un secret client OIDC, définissez cette variable sur ce secret. |
+| `GORILLA_USE_IDENTIFIER_CLAIMS` | Si vous utilisez un SSO basé sur OIDC, définissez cette variable sur `true` pour appliquer le nom d’utilisateur et le nom complet de vos utilisateurs à l’aide de revendications OIDC spécifiques provenant de votre fournisseur d’identité. Si cette variable est définie, veillez à configurer respectivement le nom d’utilisateur et le nom complet appliqués dans les revendications OIDC `preferred_username` et `name`. Les noms d’utilisateur ne peuvent contenir que des caractères alphanumériques, ainsi que des traits de soulignement et des tirets comme caractères spéciaux. |
+| `GORILLA_DISABLE_PERSONAL_ENTITY` | Lorsqu’elle est définie sur `true`, désactive les [entités personnelles](/fr/support/models/articles/what-is-the-difference-between-team-and-). Empêche la création de nouveaux Projects personnels dans les entités personnelles et empêche l’écriture dans les Projects personnels existants. |
+| `GORILLA_DISABLE_ADMIN_TEAM_ACCESS` | Définissez cette variable sur `true` pour empêcher les administrateurs d’organisation ou d’instance de rejoindre eux-mêmes une équipe W&B ou de s’y ajouter, afin de garantir que seules les personas Data et AI aient accès aux Projects au sein des équipes. |
+| `GORILLA_DISABLE_TEAM_SERVICE_ACCOUNT_CREATION` | Définissez cette variable sur `true` pour empêcher la création de nouveaux [comptes de service à portée d'équipe](/fr/platform/hosting/iam/service-accounts#team-scoped-service-accounts). Disponible dans Cloud dédié et Autogéré v0.83.0+. |
+| `WANDB_IDENTITY_TOKEN_FILE` | Pour la [fédération d’identités](/fr/platform/hosting/iam/identity_federation/), le chemin absolu vers le répertoire local dans lequel sont stockés les JSON Web Tokens (JWT). |
W&B recommande de faire preuve de prudence et de bien comprendre toutes les implications avant d’activer certains de ces paramètres, comme `GORILLA_DISABLE_ADMIN_TEAM_ACCESS`. Contactez votre équipe W&B si vous avez des questions.
diff --git a/fr/platform/hosting/iam/service-accounts.mdx b/fr/platform/hosting/iam/service-accounts.mdx
index fbccb3079f..76e2474533 100644
--- a/fr/platform/hosting/iam/service-accounts.mdx
+++ b/fr/platform/hosting/iam/service-accounts.mdx
@@ -70,6 +70,10 @@ Utilisez un compte de service limité à l’organisation lorsque votre automati
Utilisez un compte de service à portée d'équipe lorsque vous souhaitez limiter l'automatisation aux projets d'une seule équipe, conformément au principe du moindre privilège. Un compte de service à portée d'équipe peut lire et écrire dans tous les projets de son équipe, sauf dans les [projets restreints](/fr/platform/hosting/iam/access-management/restricted-projects/#visibility-scopes) de cette même équipe. Avant qu'un compte de service à portée d'équipe puisse accéder à un projet restreint, un administrateur de ce projet doit explicitement ajouter le compte de service au projet.
+
+ Sur [Cloud dédié](/fr/platform/hosting/hosting-options/dedicated-cloud) et [Autogéré](/fr/platform/hosting/hosting-options/self-managed) v0.83.0+, les administrateurs peuvent empêcher la création de comptes de service à portée d'équipe en définissant la variable d'environnement `GORILLA_DISABLE_TEAM_SERVICE_ACCOUNT_CREATION` sur `true` dans l'instance. Voir [Configuration IAM avancée](/fr/platform/hosting/iam/advanced_env_vars).
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par article, avec les attributs title, href, arrow et horizontal,
+ où href est le chemin de l’article à la racine du site et la
+ description de l’article constitue le contenu de la carte
+ */}
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+{/* new-articles:start */}
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+ Suivez, versionnez et gérez vos prompts d’IA dans le W&B Registry en reliant des objets de prompt Weave à une collection.
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+ Lorsque vous créez un tableau d’évaluation, indiquez les colonnes qui contiennent les entrées, les sorties et les scores.
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+ Découvrez comment créer un tableau d’évaluation dans W&B.
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+ Utilisez les tableaux d’évaluation pour comparer les entrées, les sorties et les scores de plusieurs runs.
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+ Découvrez comment créer, comparer et visualiser des tableaux d’évaluation dans W&B.
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+ Comparez visuellement au moins deux évaluations pour identifier les régressions, les améliorations et les différences de scoring entre les runs
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+ Affichez dans les traces Weave des images et des vidéos hébergées dans votre propre bucket cloud en journalisant leurs URI, sans importer les octets dans Weave.
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+ Affichez dans la vue Weave Agents des images et des vidéos hébergées dans votre propre bucket cloud en renvoyant leurs URI depuis les spans d'outil de l'agent, sans importer les octets dans Weave.
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+ Ne conservez qu'une partie des traces entrantes afin de maîtriser les coûts de stockage et de scoring LLM sur une instance Weave autogérée
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+ Tracez les invocations d'Amazon Bedrock Agents avec Weave, en capturant les entrées de l'agent, l'utilisation du modèle de fondation et la sortie de complétion.
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+ Explorez et comparez les runs W&B locaux depuis le terminal à l’aide de LEET (Lightweight Experiment Exploration Tool).
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+ Utilisez la vue Agents de W&B Weave pour comprendre ce qu’a fait votre agent, son coût et précisément ce qui a fonctionné ou échoué.
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+ Utilisez le span de sous-agent de Weave pour tracer les délégations aux sous-agents et afficher les appels d’agents imbriqués.
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+ Utilisez le SDK Weave pour instrumenter des applications agentiques sur plusieurs tours de conversation et les afficher dans l’onglet Agents.
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+ Enregistrez manuellement les traces d’agent pour les frameworks ayant déjà effectué l’appel LLM et devant l’enregistrer.
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+ Tracez les sessions agentiques Pi, les appels LLM et les exécutions d’outils dans Weave.
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+ Suivez les sessions d’agent OpenClaw dans W&B Weave à des fins d’observabilité et de débogage.
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+ Tracez un agent créé avec le SDK OpenAI Agents à l’aide de Weave.
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+ Tracez un agent créé avec l’Agent Development Kit (ADK) de Google à l’aide de Weave.
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+ Tracez les sessions agentiques Codex, les appels LLM et les exécutions d’outils dans W&B Weave.
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+ Suivez les sessions Claude Code dans W&B Weave à des fins d’observabilité et de débogage.
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+ Tracez un agent créé avec le SDK Claude Agent à l’aide de Weave.
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+ ARIA, l’agent IA de recherche et d’itération de W&B, est votre assistant de recherche personnalisé. Il vous aide à analyser et à exécuter des expériences, à expliquer les résultats, à identifier des tendances entre les runs, à recommander les prochaines étapes, à créer des visualisations et des rapports, et bien plus encore dans W&B.
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+ Découvrez comment les Admins W&B peuvent contrôler l’utilisation des données de votre organisation par les fonctionnalités d’IA de W&B telles qu’ARIA.
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+ La page suivante explique comment démarrer un nouveau chat, consulter votre historique de conversation, supprimer des conversations précédentes, détacher la fenêtre de chat, référencer un run spécifique dans votre prompt, ajouter une image à une conversation et fournir du feedback sur les réponses d’ARIA.
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+ Découvrez comment utiliser ARIA, l’agent IA de recherche et d’itération de W&B, pour analyser les résultats et exécuter des expériences.
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+ Un tableau de bord partagé pour les sessions de programmation avec l’IA. Suivez l’activité, les dépenses et les résultats dans Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI et bien plus encore grâce aux leaderboards, aux vues d’équipe et aux informations sur l’efficacité.
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+ Weave affiche des estimations de coût et d’utilisation des jetons basées sur les données capturées lors de vos appels LLM. Les écarts entre les chiffres de Weave et la facture de votre fournisseur peuvent être dus aux problèmes suivants.
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+ La lenteur de wandb.init() ou du téléversement des métriques est généralement due à la latence réseau, à des charges utiles multimédias volumineuses, à une fréquence de journalisation élevée ou au démarrage lent du processus de service W&B.
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+ Si votre agent de balayage démarre, mais ne reçoit pas de nouvelles configurations de run, ou reçoit un run puis reste inactif, plusieurs causes courantes sont possibles.
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+ W&B marque un run comme Crashed lorsqu’il cesse de recevoir des signaux d’activité du processus qui a appelé wandb.init(), sans que ce processus ait appelé wandb.finish().
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+ W&B capture les sorties stdout et stderr de votre script et les stocke sous le nom output.log dans l’onglet Files du run.
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+ W&B génère désormais des clés API plus longues (environ 86 caractères).
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+ La mise en page du Workspace (panneaux, filtres, Grouping) n’est conservée que lorsque vous enregistrez une vue.
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+ Si les métriques enregistrées avec wandb.log() n’apparaissent pas dans l’interface W&B, plusieurs causes courantes sont possibles.
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+ Lorsque vous vous inscrivez à W&B, la plateforme crée automatiquement une équipe personnelle portant le même nom que votre nom d’utilisateur.
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+ W&B ne dispose d’aucune intégration spécifique à JAX.
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+ Le graphique de coordonnées parallèles montre comment les hyperparamètres sont liés aux métriques sur de nombreux runs.
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+ Une fois un run terminé, utilisez le guide de l’API publique pour modifier la configuration, le nom d’affichage, les tags et les notes sans relancer l’expérience.
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+ Vous pouvez configurer des alertes et des notifications à l’aide de la page W&B Settings.
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+ Vous pouvez parcourir les résultats d’API par pages en utilisant le modèle standard d’itérateur paresseux et le paramètre perpage.
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+ Vous pouvez journaliser des scores NLP à l’échelle du corpus (BLEU, ROUGE, perplexité) avec wandb.log() et des sorties pour chaque exemple avec wandb.Table.
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+ wandb.watch() s’attache aux paramètres et aux gradients d’un modèle PyTorch et journalise des histogrammes de leurs valeurs à intervalles réguliers.
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+ Seuls les administrateurs d’équipe peuvent envoyer des invitations.
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+ W&B stocke la sortie standard et la sortie d’erreur de votre script dans output.log (ou dans des fragments multipart sous logs/).
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+ Les Teams constituent l’unité principale de collaboration dans W&B.
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+ W&B Autogéré est un déploiement auto-hébergé qui s’exécute dans votre infrastructure.
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+ La reprise d’un run n’est pas prise en charge dans un balayage W&B.
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+ Des paramètres non valides dans les requêtes de complétion de chat entraînent souvent une erreur HTTP 422 (Unprocessable Entity) ou HTTP 400 (Bad Request), selon l’étape où la validation est effectuée.
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+ Une réponse 404 de l’API W&B Inférence signifie que le serveur n’a pas trouvé le modèle ou la ressource demandée.
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+ Pour vous authentifier auprès d’une instance W&B Autogéré, configurez le CLI et le SDK avec l’URL de votre instance avant de vous connecter :
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+ Cela dépend de ce que vous développez :
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+ @weave.op trace des fonctions Python individuelles et affiche les résultats dans l’onglet Traces.
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+ Découvrez comment créer une alerte en cas d’échec d’un run de projet ou une automatisation d’alias Registry.
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+ Créez une automatisation qui déclenche un webhook lorsqu’un artefact Registry reçoit un alias spécifique, tel que « production ».
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+ Créez une alerte en cas d’échec d’un run qui envoie une notification Slack lorsqu’un run de votre projet échoue.
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+ Gérez les automatisations par programmation avec l’API Python. La création et la mise à jour peuvent être affectées dans certaines versions du client. Préférez W&B App jusqu’à la publication du correctif du SDK.
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+ Tracez les pipelines Deepset Haystack avec W&B Weave grâce à l’intégration WeaveConnector.
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+ Améliorez la résilience de la capture des données de trace W&B Weave grâce au journal à écriture anticipée.
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+ Tracez les appels Vercel AI SDK dans Weave à l’aide d’OpenTelemetry.
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+ Créez des automatisations déclenchées par des événements qui exécutent des actions en fonction des métriques du monitor et de l’activité de trace.
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+ Découvrez comment W&B utilise le stockage d’objets, l’incidence des suppressions sur les octets des buckets, et comment réduire l’utilisation du stockage et les coûts.
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+ Découvrez comment gérer les secrets dans Serverless Sandboxes.
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+ Découvrez comment exécuter des commandes dans un environnement sandbox et lire la sortie ainsi que les codes de retour.
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+ Découvrez comment entraîner un modèle PyTorch dans un environnement Serverless Sandbox grâce à ce tutoriel pas à pas.
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+ Découvrez le cycle de vie d’un Serverless Sandbox, notamment ses états, comment attendre leurs changements et comment arrêter un sandbox.
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+ Découvrez comment appeler un agent OpenAI dans un environnement Serverless Sandbox.
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+ Découvrez comment lire, écrire et monter des fichiers dans Serverless Sandboxes.
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+ Créez des W&B Serverless Sandboxes qui exécutent du code dans des conteneurs isolés disposant de leur propre système de fichiers, réseau et espace de processus.
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+ Des environnements de calcul isolés, à la demande, que vous pouvez créer, utiliser et supprimer depuis Python avec W&B Serverless Sandboxes.
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+ Par défaut, la méthode .call() de Weave capture les exceptions et les stocke dans call.exception au lieu de les lever.
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+ Les Workspace peuvent se charger lentement lorsqu’un projet comporte de nombreuses métriques, runs ou panneaux.
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+ Cet article vous aide à résoudre les blocages lors de l’entraînement lorsque vous utilisez W&B avec des frameworks d’entraînement distribué, afin que vos runs puissent démarrer et se terminer sans rester bloqués.
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+ Lorsque vous utilisez un compte de service pour automatiser des flux de travail W&B, vous pouvez rencontrer des erreurs d’autorisation ou constater que les runs n’apparaissent pas là où vous les attendez.
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+ Si vous recevez une erreur HTTP 429 Rate limit exceeded lorsque vous appelez wandb.log(), vous dépassez la limite de débit de votre projet.
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+ Cette page explique comment résoudre les problèmes de processus qui ne répondent plus lorsque vous démarrez un processus avec Hydra et W&B.
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+ Cette page aide les administrateurs de déploiements W&B Enterprise à diagnostiquer les problèmes courants lorsque W&B ne reconnaît pas une licence Enterprise ou que ses fonctionnalités ne sont pas disponibles après la configuration de la licence.
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+ Si vous obtenez l’erreur Cuda out of memory pendant un Sweep, remaniez votre code pour utiliser une exécution basée sur les processus.
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+ Si vous obtenez à la fois CommError, Run does not exist et ERROR Error uploading pendant un Sweep, la cause la plus probable est que vous définissez manuellement un ID de run dans votre code :
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+ Si vous ne pouvez pas lier un artefact à un W&B Registry, la cause la plus courante est que l’artefact a été enregistré avec une entité personnelle au lieu d’une entité d’équipe.
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+ Une erreur anaconda 400 error pendant un Sweep signifie souvent que vous n’avez pas enregistré la métrique que vous optimisez.
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+ Découvrez comment les balayages W&B gèrent les signaux UNIX, les codes de sortie et les interruptions dans les runs de balayage.
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+ Utilisez Weave pour tracer automatiquement vos appels à l’API Realtime d’OpenAI.
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+
+ Récupérez et gérez les versions de vos prompts pour les applications LLM.
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+ Évaluez les éléments de trace et soumettez des commentaires structurés à l’aide d’une interface de révision simplifiée.
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+
+ Créez des files d’annotation, acheminez les traces vers des experts métier et exportez des commentaires structurés.
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+
+ Suivez les runs d'entraînement, consultez les journaux de la console, visualisez des graphiques en courbes et les métriques système, et explorez les projets W&B Models depuis votre iPhone ou iPad.
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+ Installez W&B Skills pour apprendre à votre agent de codage à entraîner des modèles, créer des agents et analyser des expériences à l'aide de la plateforme de développement IA de W&B.
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+ Limites de débit facultatives sur les instances autogérées pour garantir la stabilité
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+ Consultez toutes les régions AWS, Google Cloud et Azure prises en charge pour les instances de Cloud dédié de W&B.
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+ Limites de débit par défaut dans Cloud dédié et procédure pour demander des modifications
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+ Exportez des runs, des métriques, des artefacts et des Reports depuis une instance de Cloud dédié de W&B à l'aide de l'API du SDK Python.
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+ >
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+ Utilisez les projets Weave pour organiser des ressources connexes, telles que des traces, des prompts, des évaluations, des modèles et des tableaux de bord.
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+ Connectez votre IDE ou votre agent d’IA au serveur Model Context Protocol (MCP) de W&B pour interroger et analyser en langage naturel vos données et votre documentation W&B.
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+ >
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+{/* new-articles:end */}
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/release-notes/sdk-releases.mdx b/fr/release-notes/sdk-releases.mdx
index facf2d883e..2b2cfb99f8 100644
--- a/fr/release-notes/sdk-releases.mdx
+++ b/fr/release-notes/sdk-releases.mdx
@@ -1,13 +1,50 @@
---
-title: "Notes de version du SDK W&B"
-description: "Consultez les notes de version du SDK Python W&B, y compris les nouvelles fonctionnalités, les corrections de bugs et les changements majeurs par version."
+title: "Versions du SDK W&B"
+description: "Consultez les notes de version du SDK Python W&B, y compris les nouvelles fonctionnalités, les corrections de bugs et les modifications incompatibles par version."
rss: true
---
-Cette page présente les notes de version du SDK Python W&B (package `wandb`) utilisé avec W&B Models. Pour le SDK Python Weave (package `weave`), voir [Versions du SDK Weave](/fr/release-notes/weave-sdk-releases). Pour le serveur W&B, voir [Notes de version du serveur W&B](/fr/release-notes/server-releases).
+Cette page contient les notes de version du SDK Python W&B (package `wandb`) utilisé avec W&B Models. Pour le SDK Python Weave (package `weave`), consultez [Versions du SDK Weave](/fr/release-notes/weave-sdk-releases). Pour W&B Server, consultez les [notes de version de W&B Server](/fr/release-notes/server-releases).
+
+
+ ## Modifications notables
+
+ * Cette version requiert protobuf v5+ et ne prend plus en charge protobuf v4.
+ * Cette version n’est plus compatible avec W&B Server v0.69.x et les versions antérieures.
+
+ ## Ajouts
+
+ * `Api().project().sweeps()` accepte un argument `filters` facultatif, qui utilise le même format de filtre que `Api().runs()`.
+ * La nouvelle méthode d’API publique `Run.stop()` (`wandb.Api().run(...).stop()`) demande l’arrêt contrôlé d’un run actif, à l’instar du bouton **Stop run** dans W&B App.
+ * La nouvelle méthode `wandb.Api().organization()` renvoie une `Organization` à partir de son nom. Si vous omettez le nom, elle renvoie votre organisation par défaut actuelle.
+
+ ## Modifications
+
+ * `wandb sync` redirige désormais vers `wandb beta sync` pour les ensembles de paramètres pris en charge. Pour utiliser l’implémentation précédente, transmettez plutôt `--legacy`.
+ * `wandb beta sync` ignore désormais par défaut les runs en ligne, comme `wandb sync`. Pour inclure les runs en ligne, transmettez `--no-skip-online`.
+ * `wandb.sandbox` définit désormais par défaut une durée de vie maximale de 12 heures pour les sandboxes sans serveur (`max_lifetime_seconds=43200`). Pour remplacer cette valeur par défaut, transmettez `max_lifetime_seconds` pour une sandbox individuelle ou définissez-le dans `SandboxDefaults`.
+ * `wandb.Api().runs()` et `wandb.Api().run()` lèvent désormais `RunNotFoundError` lorsque les données d’un run ne peuvent pas être chargées, par exemple lorsque le run est supprimé avant la fin du chargement de ses données.
+ * `run.save()` accepte un nouvel argument `glob`. Transmettez `glob=False` pour désactiver l’expansion glob (`*`, `?` et `[...]`) et traiter le chemin comme un chemin littéral. Cela est utile lorsqu’un nom de fichier contient des métacaractères glob.
+ * Les fichiers et répertoires temporaires de sockets Unix sont désormais supprimés à l’arrêt.
+ * protobuf v4 n’est plus pris en charge.
+
+ ## Suppressions
+
+ * Suppression des implémentations de secours héritées pour le téléchargement de fichiers d’artifacts depuis des versions de W&B Server antérieures à v0.70.0. Sur ces serveurs, `Artifact.files()` et `Artifact.download()` ne fonctionnent plus pour aucun artifact, et les téléchargements de fichiers via `Artifact.get_entry()` et `Artifact.get_path()` ne fonctionnent plus pour les artifacts non référencés. Pour continuer à utiliser ces opérations, mettez à niveau W&B Server vers v0.70.0 ou une version ultérieure.
+ * Suppression des implémentations de secours héritées pour la récupération d’un artifact par nom depuis des versions de W&B Server antérieures à v0.70.0. Sur ces serveurs, `wandb.Api().artifact()` et les autres méthodes qui récupèrent des artifacts par chemin ne fonctionnent plus. Pour continuer à utiliser ces opérations, mettez à niveau W&B Server vers v0.70.0 ou une version ultérieure.
+ * Suppression de la dépendance `GitPython`. Les métadonnées Git sont désormais collectées en appelant directement l’exécutable `git`. La variable d’environnement `GIT_PYTHON_GIT_EXECUTABLE` est toujours prise en compte pour localiser l’exécutable.
+
+ ## Correctifs
+
+ * L’enregistrement d’un artifact de registre lié, par exemple lors de l’ajout d’un alias, n’échoue plus lorsque vous ne disposez pas d’un accès en écriture au projet source.
+ * Les valeurs `NaN` de `np.float16` et `np.float32` enregistrées avec `Run.log()` sont désormais consignées comme `NaN` au lieu d’être ignorées silencieusement, conformément au comportement de `np.float64` et du type `float` natif.
+ * `Run.upload_file()` (via `wandb.Api().run(...)`) associe désormais le fichier téléversé au run dans les déploiements autogérés. Auparavant, les octets du fichier étaient téléversés, mais jamais validés. Le fichier n’apparaissait donc pas dans le run sur les déploiements sans notifications de stockage d’objets.
+ * Les agents de balayage laissent désormais un run en cours se terminer avant de quitter lorsque le sweep est supprimé ou que `Api()` renvoie une erreur 404.
+ * Correction des interblocages introduits dans le SDK v0.25.1. Ces interblocages ont été signalés lors de l’utilisation de PyTorch avec des versions de Python antérieures à la version 3.14, qui utilisent par défaut la méthode de démarrage `fork` de `multiprocessing`. Ils pouvaient également survenir lors de la garbage collection avec certaines fonctionnalités de `wandb.Api`.
+
- ## Changements notables
+ ## Modifications notables
* Cette version n'est plus compatible avec les versions du serveur antérieures à 0.65.0.
@@ -49,23 +86,23 @@ Cette page présente les notes de version du SDK Python W&B (package `wandb`
## Ajouts
- * L’API Automatisations prend désormais en charge les événements de marquage d’artifact, de marquage de collection et de dissociation d’artifact.
+ * L’API Automatisations prend désormais en charge les événements de tag d’artifact, de tag de collection et de dissociation d’artifact.
## Modification
- * Les opérations GraphQL de `wandb.Api` passent désormais par `wandb-core` au lieu de l’ancien client GraphQL Python.
- * En cas d’échec, les opérations GraphQL de `wandb.Api` lèvent désormais `WandbApiFailedError` au lieu des exceptions HTTP `requests`.
- * `Run.scan_history()` lit désormais l’historique exporté au format parquet lorsqu’il est disponible, ce qui peut considérablement améliorer le débit pour les runs dont l’historique est volumineux. Cette fonctionnalité a été introduite sous `beta_scan_history` dans le SDK `v0.23.1`.
+ * Les opérations GraphQL de `wandb.Api` sont désormais acheminées via `wandb-core` au lieu du client GraphQL Python hérité.
+ * Les échecs des opérations GraphQL de `wandb.Api` génèrent désormais `WandbApiFailedError` au lieu des exceptions HTTP `requests`.
+ * `Run.scan_history()` lit désormais l’historique Parquet exporté lorsqu’il est disponible, ce qui peut considérablement améliorer le débit pour les runs avec un historique volumineux. Cette fonctionnalité a été introduite sous `beta_scan_history` dans le SDK `v0.23.1`.
## Suppression
- * Suppression de l’API `wandb.apis.importers` non prise en charge.
- * Suppression des anciennes intégrations LLM OpenAI, Cohere et LangChain, y compris les anciennes API d’autologging et de Tracing.
- * Suppression du `WandbCallback` Keras obsolète et de l’ancien package de callback `wandb.integration.yolov8`.
+ * Suppression de l’API non prise en charge `wandb.apis.importers`.
+ * Suppression des intégrations LLM OpenAI, Cohere et LangChain obsolètes, y compris les API héritées d’autojournalisation et de tracing.
+ * Suppression de `WandbCallback` Keras obsolète et du package de callback hérité `wandb.integration.yolov8`.
## Correctif
- * `wandb.sandbox` rejette désormais les valeurs d’argument invalides pour le placement, le GPU et l’egress.
+ * `wandb.sandbox` rejette désormais les valeurs d’argument non valides pour le placement, le GPU et l’egress.
diff --git a/fr/release-notes/server-releases-archived.mdx b/fr/release-notes/server-releases-archived.mdx
index 128f8d1bba..8f8917d53e 100644
--- a/fr/release-notes/server-releases-archived.mdx
+++ b/fr/release-notes/server-releases-archived.mdx
@@ -110,7 +110,7 @@ Cette page présente les notes de version des versions de W&B Server arrivé
* Nous migrons progressivement les ressources existantes du Model Registry au niveau de l’équipe vers W&B Registry au cours des prochaines versions. **Aucune action n’est requise de votre part. W&B copiera automatiquement les ressources du Model Registry de chaque équipe vers un registry privé correspondant au niveau de l’équipe, créé automatiquement.** Les références existantes aux collections de modèles dans votre ancien Model Registry au niveau de l’équipe continueront de fonctionner.
1. Dans Server v0.71, Registry sera activé par défaut pour toutes les organisations.
- 2. Server v0.73 (août) inclura une variable d’environnement de désactivation, et cette migration s’exécutera automatiquement pendant la mise à niveau. La migration prend entre 5 et 30 minutes pour la plupart des organisations. Pendant la migration, l’association d’artefacts à l’ancien Model Registry de l’équipe ou au nouveau Registry échouera avec une erreur. ****La journalisation et la récupération des artefacts** **ne seront pas affectées**.
+ 2. Server v0.73 (août) inclura une variable d’environnement de désactivation, et cette migration s’exécutera automatiquement pendant la mise à niveau. La migration prend entre 5 et 30 minutes pour la plupart des organisations. Pendant la migration, l’association d’artefacts à l’ancien Model Registry de l’équipe ou au nouveau Registry échouera avec une erreur. **La journalisation et la récupération des artefacts ne seront pas affectées**.
3. Dans Server v0.74 (septembre), nous supprimerons cet indicateur et la migration aura lieu pendant la mise à niveau.
Nous visons une mise à niveau fluide, avec un minimum de perturbations, vers une nouvelle expérience plus puissante. Contactez votre équipe W&B ou le [support](mailto:support@wandb.ai) pour toute question sur la migration.
@@ -407,8 +407,8 @@ Cette page présente les notes de version des versions de W&B Server arrivé
## Correctifs
* Correction d’un problème où les modifications du schéma de la base de données sous-jacente lors des mises à niveau pouvaient expirer au démarrage de la plateforme.
- * Ajout d’autres améliorations des performances au service de stockage Parquet sous-jacent afin d’améliorer encore les temps de chargement des graphiques pour les utilisateurs. Le service de stockage Parquet est disponible uniquement sur Cloud dédié et sur les instances autogérées basées sur l’[opérateur Kubernetes W&B](https://docs.wandb.ai/platform/hosting/operator).
- * Résolution d’un problème d’utilisation élevée du CPU dans le service de stockage Parquet sous-jacent afin de rendre le chargement rapide des graphiques plus fiable pour les utilisateurs. Le service de stockage Parquet est disponible uniquement sur Cloud dédié et sur les instances autogérées basées sur l’[opérateur Kubernetes W&B](https://docs.wandb.ai/platform/hosting/operator).
+ * Ajout d’autres améliorations des performances au service Parquet Store sous-jacent afin d’améliorer encore les temps de chargement des graphiques pour les utilisateurs. Le service Parquet Store est disponible uniquement sur Cloud dédié et sur les instances autogérées basées sur l’[opérateur Kubernetes W&B](/fr/platform/hosting/self-managed/operator).
+ * Résolution d’un problème d’utilisation élevée du CPU dans le service Parquet Store sous-jacent afin de rendre le chargement rapide des graphiques plus fiable pour les utilisateurs. Le service Parquet Store est disponible uniquement sur Cloud dédié et sur les instances autogérées basées sur l’[opérateur Kubernetes W&B](/fr/platform/hosting/self-managed/operator).
@@ -425,7 +425,7 @@ Cette page présente les notes de version des versions de W&B Server arrivé
## Correctifs
* Correction d’un bug permettant aux administrateurs d’instance sur Cloud dédié et sur les instances autogérées d’accéder aux workspaces dans des entités personnelles.
- * Les endpoints GET SCIM Groups et Users filtrent désormais les comptes de service dans les réponses. Seuls les utilisateurs qui ne sont pas des comptes de service sont désormais renvoyés par ces endpoints.
+ * Les points de terminaison GET SCIM Groups et Users filtrent désormais les comptes de service dans les réponses. Seuls les utilisateurs qui ne sont pas des comptes de service sont désormais renvoyés par ces points de terminaison.
* Correction d’un bug de gestion des utilisateurs en supprimant la possibilité pour les administrateurs d’équipe de supprimer simultanément un utilisateur de l’instance entière tout en le supprimant d’une équipe. Les administrateurs d’instance ou d’organisation sont chargés de supprimer un utilisateur de l’instance entière / organisation.
## Améliorations des performances
@@ -555,7 +555,7 @@ Cette page présente les notes de version des versions de W&B Server arrivé
## Fonctionnalités
* Vous pouvez désormais enregistrer plusieurs vues pour n’importe quel workspace en cliquant sur "Save as a new view" dans le menu **d’action (
@@ -650,7 +650,7 @@ Cette page présente les notes de version des versions de W&B Server arrivé
## Fonctionnalités
- * Utilisez des rôles personnalisés avec des autorisations spécifiques pour personnaliser le contrôle d'accès au sein d'une équipe**
+ * **Utilisez des rôles personnalisés avec des autorisations spécifiques pour personnaliser le contrôle d'accès au sein d'une équipe**
Disponible en aperçu pour les clients Enterprise. Pour toute question, contactez votre équipe de compte W&B ou l'assistance.
* Améliorations mineures de la recherche de runs
* Redimensionnement automatique de la recherche de runs pour les textes longs
@@ -671,7 +671,7 @@ Cette page présente les notes de version des versions de W&B Server arrivé
* Les déploiements sur AWS peuvent désormais utiliser W&B Secrets avec Webhooks et Automations
Les secrets sont stockés de manière sécurisée dans AWS Secret Manager. Utilisez le module terraform-aws-wandb pour en provisionner un et
* Mise à jour du tableau des webhooks pour afficher davantage d'informations
- * Meilleure troncature des chaînes longues pour améliorer leur lisibilité dans l'UI
+ * Meilleure troncature des chaînes longues pour améliorer leur lisibilité dans l'interface utilisateur
* Réduction du délai de défilement vers une section de rapport
* Ajout d'un arrière-plan blanc aux panneaux weave1
* Autorisation des liens profonds pour les panneaux weave1 dans les Reports
diff --git a/fr/release-notes/server-releases.mdx b/fr/release-notes/server-releases.mdx
index e9d022f179..1091e3a0c1 100644
--- a/fr/release-notes/server-releases.mdx
+++ b/fr/release-notes/server-releases.mdx
@@ -15,6 +15,12 @@ Cette page inclut les notes de version des versions du serveur W&B prises en
+ ## Correctifs
+
+ * Amélioration de la gestion du cache lorsqu’une requête de l’interface utilisateur visant à charger les métriques des runs est annulée ou échoue.
+
+
W&B Server 0.83.0 rend le Registry accessible depuis toutes les plateformes. Sur Cloud dédié, les utilisateurs de Weave peuvent désormais utiliser le Registry sans licence Models, les prompts Weave peuvent être publiés dans le Registry à des fins de gestion des versions et de réutilisation au sein d'une organisation, et l'accès au Registry à l'échelle de l'organisation est géré via une nouvelle autorisation SCIM. Cette version étend également les contrôles administratifs sur la visibilité de l'équipe, les comptes de service et l'utilisation.
@@ -45,14 +51,14 @@ Cette page inclut les notes de version des versions du serveur W&B prises en
### Automatisations
- Ces fonctionnalités sont disponibles uniquement sur Cloud dédié.
+ Dans la version v0.83.x, les fonctionnalités Automatisations suivantes sont disponibles uniquement sur Cloud dédié :
* **Automation Hub** centralise la création et la gestion des [automatisations](/fr/models/automations#automations-overview) dans les Projects et les registries. Vous le trouverez dans la section **Core** de la barre latérale.
* Une automatisation peut désormais être limitée à une organisation, une équipe, un projet, un registry ou une collection. Vous n'avez ainsi plus besoin de dupliquer une automatisation pour bénéficier d'une couverture étendue. Lors de la création d'une automatisation, cliquez sur **Edit scopes**.
### Registry
- Ces fonctionnalités sont disponibles uniquement sur Cloud dédié.
+ Dans la version v0.83.x, les fonctionnalités Registry suivantes sont disponibles uniquement sur Cloud dédié :
* Tous les utilisateurs de Models et de Weave d'une organisation ont désormais accès au Registry par défaut. Les autorisations existantes propres à chaque Registry restent inchangées. Les administrateurs peuvent révoquer l'accès au Registry d'un utilisateur à l'échelle de l'organisation via SCIM. Voir [Mettre à jour l'accès au Registry](/fr/platform/hosting/iam/scim#update-registry-access).
* Les [prompts](/fr/weave/guides/core-types/prompts#create-prompt-objects) Weave (`StringPrompt` et `MessagesPrompt`) peuvent désormais être ajoutés au Registry. Vous pouvez ainsi versionner, créer des alias et réutiliser des prompts dans toute votre organisation, aux côtés des artefacts de modèles.
@@ -86,7 +92,7 @@ Cette page inclut les notes de version des versions du serveur W&B prises en
**SCIM et gestion des accès**
* L’accès au Registry constitue désormais une autorisation distincte, indépendante des licences Models. Les administrateurs peuvent accorder ou révoquer l’accès d’un utilisateur au Registry à l’échelle de l’organisation sans modifier sa licence Models ni son rôle Weave. Définir `modelsSeat` sur `none` ne révoque plus l’accès au Registry lorsqu’un utilisateur ne possède pas le rôle Weave. Voir [Mettre à jour l’accès au Registry](/fr/platform/hosting/iam/scim#update-registry-access).
- * Les administrateurs peuvent désormais désactiver la création de comptes de service d’équipe en définissant la variable d’environnement `GORILLA_DISABLE_TEAM_SERVICE_ACCOUNT_CREATION` sur `true`.
+ * Les administrateurs peuvent désormais empêcher la création de comptes de service d’équipe en définissant la variable d’environnement `GORILLA_DISABLE_TEAM_SERVICE_ACCOUNT_CREATION` sur `true`. Voir [Comptes de service à portée d’équipe](/fr/platform/hosting/iam/service-accounts#team-scoped-service-accounts).
**Visibilité des équipes et de l'organisation**
diff --git a/fr/sandboxes.mdx b/fr/sandboxes.mdx
index ef4077a0c4..042bb3c1f1 100644
--- a/fr/sandboxes.mdx
+++ b/fr/sandboxes.mdx
@@ -4,9 +4,9 @@ description: Des environnements de calcul isolés à la demande, que vous pouvez
mode: wide
---
-
- Serverless Sandboxes est en préversion publique.
-
+import SandboxesPreview from '/snippets/fr/_includes/sandboxes-public-preview.mdx';
+
+
- Serverless Sandboxes est en préversion publique.
-
+import SandboxesPreview from '/snippets/fr/_includes/sandboxes-public-preview.mdx';
+
+Serverless Sandboxes est en préversion publique.
+import SandboxesPreview from '/snippets/fr/_includes/sandboxes-public-preview.mdx';
+
+
- Serverless Sandboxes est en préversion publique.
-
+import SandboxesPreview from '/snippets/fr/_includes/sandboxes-public-preview.mdx';
+
+
- Serverless Sandboxes est en préversion publique.
-
+import SandboxesPreview from '/snippets/fr/_includes/sandboxes-public-preview.mdx';
+
+
- Serverless Sandboxes est en préversion publique.
-
+import SandboxesPreview from '/snippets/fr/_includes/sandboxes-public-preview.mdx';
+
+
- Serverless Sandboxes est en préversion publique.
-
+import SandboxesPreview from '/snippets/fr/_includes/sandboxes-public-preview.mdx';
+
+
diff --git a/fr/sandboxes/secrets.mdx b/fr/sandboxes/secrets.mdx index 99c5906191..91cd56d11e 100644 --- a/fr/sandboxes/secrets.mdx +++ b/fr/sandboxes/secrets.mdx @@ -4,9 +4,9 @@ description: Découvrez comment gérer les secrets dans les Serverless Sandboxes keywords: ["secrets de sandbox", "W&B Secrets Manager"] --- -
- Serverless Sandboxes est en préversion publique.
-
+import SandboxesPreview from '/snippets/fr/_includes/sandboxes-public-preview.mdx';
+
+
-* **[POST `/v1/chat/completions`](https://docs.wandb.ai/serverless-training/api-reference/chat-completions/create-chat-completion-1)** - Créer une complétion de chat
-* **[POST `/v1/chat/completions/`](https://docs.wandb.ai/serverless-training/api-reference/chat-completions/create-chat-completion)** - Créer une complétion de chat
+* **[POST `/v1/chat/completions`](https://docs.wandb.ai/serverless-training/api-reference/chat-completions/create-chat-completion)** - Créer une complétion de chat
+ ### Rôles par défaut
+
+
+W&B attribue automatiquement un **rôle du registre** par défaut aux Users ou aux équipes lorsqu’ils sont ajoutés à un registre. Le rôle par défaut est le rôle initial qui apparaît dans le menu déroulant des rôles du registre. Il ne s’agit pas toujours du rôle effectif final de l’utilisateur.
+
+| Entité | Rôle du registre par défaut(Cloud dédié / Autogéré) | Rôle du registre par défaut
(Cloud mutualisé) | +| -------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------- | +| équipe | Restricted Viewer (Server v0.75.0+)
Viewer (Server v0.74.x and below) | Restricted Viewer | +| User (non admin) | Restricted Viewer (Server v0.75.0+)
Viewer (Server v0.74.x and below) | Restricted Viewer | +| Compte de service (non admin) | membre1 | membre1 | +| Administrateur de l’organisation | Admin | Admin | + +1 : Les comptes de service ne peuvent pas avoir les rôles **Viewer** ou **Restricted Viewer**. Voir [Accès des comptes de service](#service-account-access) pour savoir comment l’accès d’un compte de service est déterminé. + +Un administrateur du registre peut attribuer ou modifier les rôles des Users et des équipes dans le registre. +Voir [Configurer les rôles des Users dans un registre](/fr/models/registry/configure_registry/#configure-registry-roles) pour en savoir plus. + +
+ ### Rôles de registre effectifs et hérités
-La liste des membres du registre affiche, pour chaque utilisateur, son rôle hérité (effectif) dans le registre (en gris clair) à côté du menu déroulant du rôle sur sa ligne.
+Le *rôle de registre effectif* d'un utilisateur détermine ce qu'il peut réellement faire dans un registre. La liste des membres du registre affiche ce rôle en gris clair, à côté de la liste déroulante des rôles sur la ligne de l'utilisateur.
-
+
-Le rôle effectif d'un utilisateur dans un registre donné correspond à son rôle *le plus élevé* parmi son rôle dans l'organisation, dans le registre et dans l'équipe propriétaire du registre, qu'il soit hérité ou explicitement attribué. Par exemple :
+W&B calcule le rôle effectif en sélectionnant le rôle applicable le plus élevé de l'utilisateur parmi les sources suivantes :
+
+* Le rôle de registre par défaut de l'organisation, s'il ne s'agit pas d'un registre restreint.
+* Le rôle qui lui est attribué dans le registre.
+* Le ou les rôles attribués dans le registre aux équipes dont il fait partie.
+
+Si un rôle plus élevé provient du rôle de registre par défaut de l'organisation ou d'une équipe ajoutée au registre, l'utilisateur hérite de ce rôle. Par exemple :
+
+* Un utilisateur ayant le rôle **Viewer** dans un registre a en pratique le rôle **Admin** s'il appartient à une équipe ayant le rôle **Admin** dans ce registre.
+* Un utilisateur ayant le rôle **Viewer** dans un registre a en pratique le rôle **membre** s'il appartient à une équipe ayant le rôle **membre** dans ce registre.
+* Un utilisateur ayant le rôle **membre** dans un registre a en pratique le rôle **membre**, même s'il appartient à une équipe ayant le rôle **Viewer** dans ce registre.
+
+Autrement dit, le rôle de registre par défaut ou attribué peut être inférieur au rôle effectif de l'utilisateur.
+
+
+ ### Accès des comptes de service
+
+
+Les comptes de service font exception aux rôles de registre hérités. Un compte de service n’hérite pas des autorisations de registre élevées de son équipe. Par exemple, si une équipe dispose d’un accès **Admin** à un registre, les comptes de service de cette équipe reçoivent uniquement le niveau d’accès automatique des comptes de service, et non un accès **Admin**.
+
+Un administrateur du registre peut explicitement accorder un niveau d’accès supérieur à un compte de service en [ajoutant le compte de service au registre avec le rôle membre ou Admin](/fr/models/registry/configure_registry/#add-a-user-or-a-team-to-a-registry).
+
+L’accès automatique des comptes de service dépend de la visibilité du registre :
+
+* **Visibilité de l’organisation** : un compte de service dispose automatiquement d’un accès **membre**.
+* **Visibilité restreinte** : un compte de service dispose automatiquement d’un accès **membre** uniquement si l’une de ses équipes dispose d’un accès **membre** ou **Admin** au registre. Si toutes les équipes du compte de service disposent d’un accès **Viewer** ou **Restricted Viewer**, le compte de service ne reçoit pas automatiquement d’accès.
-* Un **Admin** d'équipe ou un **Admin** d'organisation ayant le rôle **Viewer** dans un registre donné appartenant à l'équipe est, en pratique, **Admin** du registre.
-* Un **Viewer** du registre ayant le rôle **Member** dans l'équipe est, en pratique, **Member** du registre.
-* Un **Viewer** d'équipe ayant le rôle **Member** dans un registre donné est, en pratique, **Member** du registre.
+Voir [Types de visibilité](/fr/models/registry/create_registry#visibility-types) pour plus d’informations sur les types de visibilité des registres.
### Détails du rôle Restricted Viewer
diff --git a/fr/models/registry/link_version.mdx b/fr/models/registry/link_version.mdx
index dbed0f00b3..09678ce261 100644
--- a/fr/models/registry/link_version.mdx
+++ b/fr/models/registry/link_version.mdx
@@ -173,6 +173,60 @@ Choisissez un flux de travail selon que vous souhaitez créer l’artifact penda
Vous pouvez [consulter les métadonnées, les informations de version, l’utilisation et les informations de traçabilité d’un artifact lié](/fr/models/registry/link_version#view-linked-artifacts-in-a-registry) ainsi que d’autres éléments dans la Registry App.
+
+ L’association d’une version d’artifact à une collection de registre désactive sa stratégie de durée de vie (TTL) et définit sa valeur TTL sur `None`. Si vous dissociez ultérieurement la version, W&B ne restaure pas la valeur TTL précédente et ne conserve pas sa durée initiale. Reconfigurez la TTL après la dissociation si la version en nécessite toujours une.
+
+ Pour plus d’informations sur les stratégies TTL, voir [Gérer la rétention des données d’artifact](/fr/models/artifacts/ttl).
+
+
+
+
+ Pour dissocier une version d’artifact avec le SDK Python W&B :
+
+ 1. Créez un client de l’API publique avec `wandb.Api()`.
+ 2. Récupérez la version d’artifact liée avec `wandb.Api.artifact()`.
+ 3. Appelez [`wandb.Artifact.unlink()`](/fr/models/ref/python/experiments/artifact#method-artifactunlink) pour dissocier la version d’artifact de la collection.
+
+ ```text
+ wandb-registry-/:
+ ```
+
+ Remplacez les valeurs d’espace réservé par vos propres valeurs :
+
+ ```python
+ import wandb
+
+ registry_name = "your-registry-name" # Remplacez par le nom du registre
+ collection_name = "your-collection-name" # Remplacez par le nom de la collection
+ version = "version-or-alias" # Remplacez par la version de l’artifact à dissocier
+
+ target_path=f"wandb-registry-{registry_name}/{collection_name}:{version}"
+
+ api = wandb.Api()
+ linked_artifact = api.artifact(name=target_path)
+
+ # Dissocier la version d’artifact de la collection
+ linked_artifact.unlink()
+ ```
+
+
+
+ 1. Accédez à W&B Registry.
+ 2. Sélectionnez le nom du registre qui contient la collection.
+ 3. Sélectionnez la collection.
+ 4. Sélectionnez la version d’artifact à dissocier.
+ 5. Dans l’onglet **Version**, sélectionnez **Unlink version**.
+
+
+
+
+
+/",
+ {"$and": [{"created_at": {"$lt": "YYYY-MM-DDT##", "$gt": "YYYY-MM-DDT##"}}]},
+)
+```
+
+Voir le [guide de l’API](/fr/models/ref/python/public-api/api#method-api-runs) pour d’autres exemples de filtrage de runs avec l’API.
+
+
+
+
- W&B recommande d'utiliser un bloc `with` lorsque vous appelez `wandb.init()`. Cela garantit que W&B finalise correctement le run et envoie toutes les données à la fin du bloc.
+ W&B recommande d’utiliser un gestionnaire de contexte (bloc `with`) lorsque vous appelez `wandb.init()`. Cela garantit que W&B termine le run et téléverse ses données à la fin du bloc.
**Prérequis**
@@ -60,24 +58,22 @@ Ce guide explique comment utiliser `reinit` pour modifier le comportement de `wa
### Options de `reinit`
-Utilisez le paramètre `reinit` pour configurer la façon dont W&B gère les appels multiples à `wandb.init()`. Le tableau suivant décrit les arguments valides et leurs effets :
+Utilisez le paramètre `reinit` pour contrôler le comportement de `wandb.init()` lorsqu'un autre run est actif. Le tableau suivant compare les options disponibles et les cas d'utilisation courants. Pour la définition complète du paramètre, voir la [documentation de référence de `wandb.init()`](/fr/models/ref/python/functions/init).
-| | Description | Crée un run ? | Exemple de cas d'utilisation |
-| ----------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| `create_new` | Créez un nouveau run avec `wandb.init()` sans terminer les runs actifs existants. W&B ne bascule pas automatiquement le `wandb.Run` global vers les nouveaux runs. Vous devez conserver vous-même chaque objet run. Voir l'[exemple de plusieurs runs dans un même processus](/fr/models/runs/initialize-run/#example-multiple-runs-in-one-process) ci-dessous pour plus de détails. | Oui | Idéal pour créer et gérer des processus concurrents. Par exemple, un run « principal » qui reste actif pendant que vous démarrez ou terminez des runs « secondaires ». |
-| `finish_previous` | Terminez tous les runs actifs avec `run.finish()` avant d'en créer un nouveau avec `wandb.init()`. Comportement par défaut dans les environnements hors notebook. | Oui | Idéal si vous souhaitez scinder des sous-processus séquentiels en runs distincts. |
-| `return_previous` | Renvoie le run inachevé le plus récent. Comportement par défaut dans les environnements notebook. | Non | |
+| Option | Comportement | Crée un nouveau run ? | À utiliser lorsque |
+| ----------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | --------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| `create_new` | Crée un nouveau run sans terminer les runs actifs existants. W&B n'attribue pas le nouveau run à la variable globale `wandb.run`. Stockez chaque objet run renvoyé et utilisez-le explicitement. Voir [Gérer plusieurs runs actifs dans un processus](/fr/models/runs/initialize-run/#example-multiple-runs-in-one-process). | Oui | Vous avez besoin de plusieurs runs actifs dans un même processus, par exemple d'un run principal qui reste actif pendant que vous créez et terminez des runs secondaires. |
+| `finish_previous` | Termine les runs actifs avant d'en créer un nouveau. Il s'agit du comportement par défaut hors des environnements de notebook. | Oui | Les runs s'exécutent séquentiellement et chaque tâche ou phase doit avoir son propre run. |
+| `return_previous` | Renvoie le run non terminé le plus récent au lieu d'en créer un nouveau. Il s'agit du comportement par défaut dans les environnements de notebook. | Non | Les appels répétés à `wandb.init()` doivent continuer à utiliser le run actif. |
+ ## Dissocier une version d’artifact d’une collection
+
+
+Utilisez le SDK Python W&B ou W&B Registry pour dissocier une version d’artifact d’une collection.
+
+La dissociation retire la version d’artifact de la collection, mais ne supprime ni la version source de l’artifact ni ses fichiers.
+
+
## Afficher les artifacts liés dans un registre
diff --git a/fr/models/runs.mdx b/fr/models/runs.mdx
index f71a21dd58..e0f50e0831 100644
--- a/fr/models/runs.mdx
+++ b/fr/models/runs.mdx
@@ -123,17 +123,37 @@ wandb: Find logs at: wandb/run-20241105_111816-pdo5110r/logs
W&B enregistre la boucle d’entraînement simulée dans un seul run appelé `jolly-haze-4`. Cela s’explique par le fait que le script n’appelle la méthode `wandb.init()` qu’une seule fois.
-Copiez-collez dans votre navigateur l’URL que W&B a affichée dans la sortie précédente. Cette URL vous mène au Workspace du run dans l’interface de l’application W&B. Par exemple, l’image suivante montre le Workspace du run `jolly-haze-4` :
+Copiez-collez l'URL que W&B affiche dans la sortie précédente dans votre navigateur. Cette URL vous dirige vers le Workspace du run dans l'interface de l'application W&B. Par exemple, l'image suivante montre le Workspace du run `jolly-haze-4` :
-
+
+
+ ## Synthèse du run
+
+
+Utilisez l’attribut [`summary`](/fr/models/ref/python/experiments/run#attributes) d’un run pour stocker des valeurs récapitulant un modèle, un processus d’entraînement ou une étape de prétraitement. Contrairement aux métriques qui évoluent au fil du temps, les valeurs de synthèse représentent généralement un résultat final ou agrégé.
+
+Vous pouvez journaliser des valeurs de synthèse pendant un run actif ou les mettre à jour une fois le run terminé. Vous pouvez y accéder par programmation avec le SDK Python W&B ou les consulter dans W&B App.
+
+Pour plus d’informations, voir [Journaliser des métriques de synthèse](/fr/models/track/log/log-summary).
+
+
+ ## Configuration du run
+
+
+Utilisez la configuration d’un run pour stocker les valeurs d’entrée et les paramètres d’une expérience, tels que les hyperparamètres, l’architecture du modèle et le nom du dataset. Les valeurs de configuration vous aident à suivre les conditions utilisées pour produire les résultats d’un run.
+
+Vous pouvez journaliser des valeurs de configuration pendant un run actif ou les mettre à jour une fois le run terminé. Accédez-y par programmation avec le SDK Python W&B ou consultez-les dans l’application W&B.
+
+Pour plus d'informations, voir [Configurer les expériences](/fr/models/track/config).
+
{/* ## Ajouter une note à un run
- Les notes que vous ajoutez à un run spécifique apparaissent sur la page du run, dans l’onglet **Aperçu**, ainsi que dans le tableau des runs sur la page du projet.
+ Les notes que vous ajoutez à un run spécifique s'affichent sur la page du run dans l'onglet **Overview** et dans le tableau des runs sur la page du projet.
1. Accédez à votre projet W&B
- 2. Sélectionnez l’onglet **Workspace** dans la barre latérale du projet
+ 2. Sélectionnez l'onglet **Workspace** dans la barre latérale du projet
3. Sélectionnez le run auquel vous souhaitez ajouter une note dans le sélecteur de runs
- 4. Choisissez l’onglet **Aperçu**
- 5. Sélectionnez l’icône en forme de crayon à côté du champ **Description** et ajoutez vos notes */}
+ 4. Choisissez l'onglet **Overview**
+ 5. Sélectionnez l'icône en forme de crayon à côté du champ **Description** et ajoutez vos notes */}
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/runs/filter-runs.mdx b/fr/models/runs/filter-runs.mdx
index 274719e2e4..e0cb7b000b 100644
--- a/fr/models/runs/filter-runs.mdx
+++ b/fr/models/runs/filter-runs.mdx
@@ -66,6 +66,23 @@ Filtrez les runs en fonction de leurs tags :
+
+ ### Exemple : filtrer les runs par Horodatage
+
+
+Vous pouvez effectuer un filtrage à l’aide du langage de requête MongoDB.
+
+L’exemple suivant filtre les runs créés entre deux horodatages à l’aide de l’API publique W&B :
+
+```python
+runs = api.runs(
+ "
### Exemple : combiner des filtres avec des conditions AND et OR
@@ -85,6 +102,24 @@ L’image suivante montre comment l’expression de filtre obtenue s’affiche d
+
+ ### Exemple : filtrer les valeurs de configuration des runs avec `CONTAINS`
+
+
+Filtrez les runs selon qu’un champ de [configuration](/fr/models/track/config) contient une valeur spécifique :
+
+1. Dans la barre latérale du projet, sélectionnez **Runs**.
+2. Sélectionnez **Filtre** (
+
+
## Filtres par défaut
diff --git a/fr/models/runs/initialize-run.mdx b/fr/models/runs/initialize-run.mdx
index e95cf8755a..e62369f246 100644
--- a/fr/models/runs/initialize-run.mdx
+++ b/fr/models/runs/initialize-run.mdx
@@ -5,19 +5,19 @@ description: "Initialisez des runs W&B avec `wandb.init()` pour suivre les expé
Initialisez un Run W&B avec [`wandb.init()`](/fr/models/ref/python/functions/init).
-Par défaut, W&B suppose que chaque processus Python n'a qu'un seul run actif à la fois lorsque vous appelez `wandb.init()`. Si vous appelez `wandb.init()` une nouvelle fois, W&B renvoie soit le même run, soit termine l'ancien run avant d'en démarrer un nouveau. La façon dont W&B gère plusieurs appels à `wandb.init()` dans un même processus dépend de l'environnement (notebook ou hors notebook) et de la configuration `reinit`.
+Par défaut, W&B prend en charge un run actif par processus Python. Si vous appelez `wandb.init()` alors qu’un run est actif, W&B renvoie le run actif ou le termine avant d’en créer un nouveau. Le comportement dépend de l’environnement et de la configuration `reinit`.
Pour gérer plusieurs runs actifs dans un même processus, voir [Plusieurs runs dans un même processus](/fr/models/runs/initialize-run#multiple-runs-in-one-process).
## Un seul run par processus
-L’exemple de code suivant montre comment importer le SDK Python de W&B et initialiser un run.
+L’exemple suivant initialise un run :
```python title="basic.py"
import wandb
@@ -26,7 +26,7 @@ with wandb.init(entity="nico", project="awesome-project") as run:
# Votre logique d'entraînement ici
```
-L’extrait de code produit la sortie suivante :
+La commande produit une sortie semblable à la suivante :
```bash
🚀 View run exalted-darkness-6 at:
@@ -34,21 +34,19 @@ https://wandb.ai/nico/awesome-project/runs/pgbn9y21
Find logs at: wandb/run-20241106_090747-pgbn9y21/logs
```
-La sortie montre que W&B enregistre le run `exalted-darkness-6` dans le projet `awesome-project` sous l’entité `nico`. `pgbn9y21` est l’ID unique du run que W&B génère pour ce run.
+Dans cet exemple, W&B journalise le run `exalted-darkness-6` dans le projet `awesome-project` de l’entité `nico`. W&B attribue à ce run l’ID unique `pgbn9y21`.
## Plusieurs runs dans un même processus
-Gérez plusieurs runs dans un même processus Python. Cela est utile pour les flux de travail dans lesquels vous souhaitez garder un processus principal actif tout en créant des processus secondaires de courte durée pour des sous-tâches. Voici quelques cas d'utilisation :
+Utilisez le paramètre `reinit` dans `wandb.init()` ou `wandb.Settings` pour gérer plusieurs runs dans un même processus Python. Par exemple, gardez un run principal actif tout en créant des runs secondaires de courte durée pour d'autres tâches.
-* Garder un run « principal » actif tout au long d'un script tout en lançant des runs « secondaires » de courte durée pour des évaluations ou des sous-tâches.
-* Orchestrer des sous-expériences dans un seul fichier.
-* Effectuer la journalisation depuis un processus « principal » vers plusieurs runs représentant différentes tâches ou périodes.
+Les cas d'utilisation courants incluent :
-Par défaut, W&B suppose que chaque processus Python n'a qu'un seul run actif à la fois lorsque vous appelez `wandb.init()`. Si vous appelez à nouveau `wandb.init()`, W&B renvoie soit le même run, soit termine l'ancien run avant d'en démarrer un nouveau, selon la configuration.
-
-Ce guide explique comment utiliser `reinit` pour modifier le comportement de `wandb.init()` afin de permettre plusieurs runs dans un même processus Python.
+* Créer des runs secondaires pour des évaluations ou des sous-tâches tandis qu'un run principal reste actif.
+* Exécuter plusieurs sous-expériences à partir d'un script.
+* Effectuer la journalisation de différentes tâches ou périodes vers des runs distincts depuis un même processus.
- ### Définir `reinit`
+
-Lorsque vous gérez correctement la préemption, les runs de [sweep](/fr/models/sweeps/) interrompus peuvent être automatiquement remis en file d’attente afin qu’un autre agent puisse les récupérer. Ce mécanisme est particulièrement utile lorsque l’agent de sweep s’exécute dans un environnement préemptible, comme un job SLURM dans une file d’attente préemptible, une instance EC2 Spot ou une VM préemptible sur Google Cloud.
+Gérez les signaux de préemption afin que W&B puisse automatiquement remettre en file d’attente les [runs de sweep](/fr/models/sweeps/) interrompues pour qu’un autre agent les exécute. Ce modèle est utile lorsque l’agent de sweep s’exécute sur des ressources de calcul préemptibles, telles qu’une file d’attente SLURM préemptible, une instance Spot Amazon EC2 ou une VM préemptible Google Cloud.
-Le comportement décrit ci-dessous s’applique lorsque vous exécutez des agents de sweep avec la CLI [`wandb agent`](/fr/models/ref/cli/wandb-agent), qui lance votre programme d’entraînement comme **sous-processus**. Il ne s’applique pas entièrement lorsque vous utilisez uniquement l’API Python [`wandb.agent()`](/fr/models/ref/python/functions/agent), car dans ce cas votre fonction d’entraînement s’exécute dans un thread plutôt que dans un processus distinct, et la réception ainsi que la propagation des signaux du système d’exploitation ne correspondent donc pas au modèle de l’agent CLI.
+Les instructions ci-dessous s’appliquent lorsque vous démarrez des agents de sweep avec la CLI [`wandb agent`](/fr/models/ref/cli/wandb-agent). La CLI démarre votre programme d’entraînement en tant que **sous-processus**. Ces instructions ne s’appliquent pas entièrement si vous utilisez uniquement l’API Python [`wandb.agent()`](/fr/models/ref/python/functions/agent). L’API Python exécute la fonction d’entraînement dans un thread. La transmission et le relais des signaux du système d’exploitation diffèrent donc du comportement de l’agent CLI.
-**Modèle recommandé :** enregistrez un gestionnaire de signal pour le signal de préemption utilisé par votre ordonnanceur ou votre plateforme (par exemple `SIGUSR1` ou `SIGTERM`). Dans ce gestionnaire, appelez [`mark_preempting()`](/fr/models/ref/python/experiments/run#mark_preempting) lorsqu’un run est actif, effectuez tout nettoyage nécessaire (par exemple enregistrer un checkpoint), puis quittez avec un code non nul (une convention courante consiste à utiliser `128 + signum` pour une terminaison par signal). N’appelez **pas** `mark_preempting()` systématiquement juste après `wandb.init()`. Sinon, chaque échec, y compris les bugs dans le code, peut être marqué comme une préemption et le run peut être remis en file d’attente de façon répétée.
+
+ ### Configurer `reinit`
-{/* Il existe plusieurs façons de créer et de gérer plusieurs runs dans un même processus Python : */}
-
* Utilisez `wandb.init()` avec l'argument `reinit` directement :
```python
import wandb
@@ -115,16 +111,16 @@ import wandb
wandb.setup(wandb.Settings(reinit="create_new"))
with wandb.init() as experiment_results_run:
- # This run will be used to log the results of each experiment.
- # You can think of this as a parent run that collects results
+ # Ce run servira à journaliser les résultats de chaque expérience.
+ # Vous pouvez le voir comme un run parent qui collecte les résultats
with wandb.init() as run:
- # The do_experiment() function logs fine-grained metrics
- # to the given run and returns result metrics that
- # you want to track separately.
+ # La fonction do_experiment() journalise des métriques détaillées
+ # dans le run indiqué et renvoie les métriques de résultat que
+ # vous souhaitez suivre séparément.
experiment_results = do_experiment(run)
- # Après chaque expérience, enregistrez ses résultats dans un run
- # parent. Chaque point dans les charts du run parent correspond
+ # Après chaque expérience, journalisez ses résultats dans un
+ # run parent. Chaque point des graphiques du run parent correspond
# aux résultats d'une expérience.
experiment_results_run.log(experiment_results)
```
diff --git a/fr/models/runs/resuming.mdx b/fr/models/runs/resuming.mdx
index e93a58e14d..231624eac0 100644
--- a/fr/models/runs/resuming.mdx
+++ b/fr/models/runs/resuming.mdx
@@ -111,11 +111,21 @@ Par exemple, supposons que vous exécutiez un script Python appelé `train.py` d
## Reprendre les runs Sweeps préemptibles
+ ### Gérer un signal de préemption
+
+
+Enregistrez un gestionnaire pour le signal que votre ordonnanceur ou votre plateforme utilise pour indiquer une préemption, tel que `SIGUSR1` ou `SIGTERM`. Dans le gestionnaire :
+
+1. Dans le gestionnaire, appelez [`mark_preempting()`](/fr/models/ref/python/experiments/run#mark_preempting) lorsqu’un run est actif
+2. Effectuez tout nettoyage nécessaire, par exemple en enregistrant un checkpoint.
+3. Quittez avec un code d’état non nul. Une convention courante pour une terminaison par signal est `128 + signum`.
+
+N’appelez **pas** `mark_preempting()` systématiquement juste après `wandb.init()`. Sinon, chaque échec, y compris les bugs dans le code, peut être marqué comme une préemption et le run peut être remis en file d’attente de façon répétée.
Pour des exemples exécutables, l’option `--forward-signals` de l’agent CLI, ainsi qu’un tableau de référence complet pour les différents usages de `mark_preempting()`, voir [Gestion des signaux et runs de sweep](/fr/models/sweeps/signal-handling-sweep-runs).
@@ -128,4 +138,8 @@ Lorsque vous suivez ce modèle, W&B enregistre l’état du run à peu près
| Le run reçoit un signal non géré (par exemple `SIGKILL`) | CRASHED après environ cinq minutes |
| Le run reçoit un signal de préemption géré (par exemple `SIGTERM` ou `SIGUSR1`), le gestionnaire appelle `mark_preempting()`, et le processus se termine avec un code non nul | PREEMPTED ; le run est mis en file d’attente pour la prochaine requête d’agent |
-Les agents de sweep vident la file d’attente des runs avant que le sweep ne génère de nouvelles combinaisons d’hyperparamètres à partir de l’algorithme de recherche. Une fois la file d’attente vide, le sweep reprend sa planification normale.
\ No newline at end of file
+
+ ### Trouver le chemin du run
+
+
+Un chemin de run identifie un run par son entité, son projet et son ID du run :
+
+```text
+`
### Renommer un run
diff --git a/fr/models/track/config.mdx b/fr/models/track/config.mdx
index 7f3dc5a6cb..af25c616b7 100644
--- a/fr/models/track/config.mdx
+++ b/fr/models/track/config.mdx
@@ -249,17 +249,113 @@ with wandb.init(config=config) as run:
run.pin_config_keys(["grafana_url"])
```
-
- ## `absl.FLAGS`
+{/* ## `absl.FLAGS`
+
+ Vous pouvez également transmettre des [flags `absl`](https://abseil.io/docs/python/guides/flags).
+
+ ```python
+ flags.DEFINE_string("model", None, "modèle à exécuter") # nom, valeur par défaut, aide
+
+ run.config.update(flags.FLAGS) # ajoute les flags absl à la configuration
+ ``` */}
+
+
+
+ Affichez la configuration d’un run dans W&B App :
-run.config.update(flags.FLAGS) # ajoute les flags absl à la configuration
-```
+ 1. Accédez à votre projet dans W&B App.
+ 2. Sélectionnez le run que vous souhaitez afficher.
+ 3. Sélectionnez l’onglet **Overview**.
+ 4. Faites défiler la page jusqu’à la section **Config**.
+ 5. Facultatif : cliquez sur **View raw data** pour afficher la configuration au format JSON.
+
+ Le format JSON brut est utile pour écrire des expressions qui permettent de créer ou de transformer des graphiques en courbes à partir de valeurs de configuration, de métriques enregistrées ou de valeurs de synthèse. Voir [Expressions](/fr/models/app/features/panels/line-plot/reference#expressions) pour plus de détails.
+
+
+
+ Utilisez la propriété [`wandb.Run.config`](/fr/models/ref/python/experiments/run#property-config) pour accéder aux valeurs de configuration d’un run pendant son exécution. `wandb.Run.config` renvoie un dictionnaire contenant les paires clé-valeur de configuration.
+
+ L’exemple suivant montre comment accéder aux valeurs de configuration d’un run pendant son exécution. Remplacez les valeurs du dictionnaire `config` par vos propres hyperparamètres, l’architecture de votre modèle, le nom du jeu de données et d’autres paramètres. Remplacez `""` par le nom de votre projet W&B :
+
+ ```python
+ import wandb
+
+ config = {
+ "epochs": 100,
+ "learning_rate": 0.001,
+ "model_type": "CNN",
+ "dataset_id": "cats-0192"
+ }
+
+ with wandb.init(project="", config=config) as run:
+ print(dict(run.config))
+ ```
+
+ L’extrait suivant montre à quoi peut ressembler la sortie de votre terminal lorsque vous exécutez le code ci-dessus :
+
+ ```shell
+ {'_runtime': 0.0970615, '_step': 97, 'accuracy': 0.9746484067793967, 'loss': 0.025044765547545846, '_timestamp': 1785255343.65151}
+ ```
+
+
+
+ Utilisez l’API publique de W&B pour accéder à la configuration d’un run précédemment enregistré. Transmettez l’entité, le nom du projet et l’ID du run à `wandb.Api.run()`, puis accédez à la configuration du run via la propriété `wandb.Api.Run.config`.
+
+ Remplacez `""`, `""` et `""` dans l’exemple suivant par votre entité W&B, le nom de votre projet et l’ID du run.
+
+ ```python
+ import wandb
+
+ api = wandb.Api()
+ run = api.run("//")
+
+ print(run.name)
+ print(run.config)
+ ```
+
+ Pour accéder aux valeurs de configuration de plusieurs runs d’un projet, utilisez `wandb.Api.runs()` pour récupérer les runs, puis parcourez les objets Run renvoyés :
+
+ ```python
+ import wandb
+
+ api = wandb.Api()
+ runs = api.runs("/")
+
+ for run in runs:
+ print(f"Run name: {run.name}")
+ print(f"Run ID: {run.id}")
+ print(f"Run config: {run.config}")
+ print("----------")
+ ```
+
+ L’extrait suivant montre à quoi peut ressembler la sortie de votre terminal lorsque vous exécutez le code ci-dessus :
+
+ ```shell
+
+ Run name: clean-oath-11
+ Run ID: mt2dasoz
+ Run config: {'epochs': 1000, 'learning_rate': 0.1, 'model_type': 'Multivariate_neural_network_classifier'}
+ ----------
+
+ Run name: zesty-snowball-7
+ Run ID: qne08r7u
+ Run config: {'epochs': 1000, 'learning_rate': 0.1, 'model_type': 'Multivariate_neural_network_classifier'}
+ ----------
+ ```
+
+
+
+ W&B stocke les valeurs de configuration d’un run dans le fichier `config.yaml` du répertoire du run. Pour lire les valeurs de configuration localement, ouvrez le fichier `config.yaml`.
+
+ Par défaut, le répertoire du run se trouve à l’emplacement `./wandb/run--`.
+
+
/",
- {"$and": [{"created_at": {"$lt": "YYYY-MM-DDT##", "$gt": "YYYY-MM-DDT##"}}]},
-)
-```
-
-Cet exemple définit `accuracy` d’un run précédent à `0.9`. Il modifie également l’histogramme de `accuracy` d’un run précédent pour qu’il devienne l’histogramme de `numpy_array`.
+Cet exemple définit `accuracy` d’un run précédent à `0.9` :
```python
import wandb
@@ -299,7 +204,6 @@ api = wandb.Api()
run = api.run("
+ ## Afficher les valeurs de configuration
-Vous pouvez également transmettre des flags [`absl`](https://abseil.io/docs/python/guides/flags).
+Accédez à vos valeurs de configuration dans W&B App, pendant l’exécution d’un run ou à partir de runs existants. Vous pouvez également y accéder depuis votre système de fichiers local.
-```python
-flags.DEFINE_string("model", None, "model to run") # nom, défaut, aide
+
## Configurations basées sur des fichiers
@@ -313,20 +409,6 @@ with wandb.init(config=config_dictionary) as run:
...
```
-
+
+ L’extrait de code suivant montre comment fournir une métrique de synthèse personnalisée à W&B :
-Vous pouvez mettre à jour l’attribut summary d’un run W&B existant une fois l’entraînement terminé. Utilisez l’[API publique de W&B](/fr/models/ref/python/public-api/) pour mettre à jour l’attribut summary :
+ ```python
+ import wandb
+ import random
+
+ # Projet dans lequel le run est enregistré
+ project = "summary-demo"
+ entity = "" # Remplacez par le nom de votre entité W&B
+
+ # Dictionnaire des hyperparamètres
+ config = {
+ 'epochs' : 10,
+ 'lr' : 0.01
+ }
+
+ with wandb.init(entity=entity, project=project, config=config) as run:
+ offset = random.random() / 5
+ print(f"lr: {config['lr']}")
+
+ # Simuler un run d’entraînement
+ for epoch in range(2, config['epochs']):
+ acc = 1 - 2**-config['epochs'] - random.random() / config['epochs'] - offset
+ loss = 2**-config['epochs'] + random.random() / config['epochs'] + offset
+ print(f"epoch={config['epochs']}, accuracy={acc}, loss={loss}")
+ run.log({"accuracy": acc, "loss": loss})
+
+ if epoch % 5 == 0:
+ run.summary["best_accuracy"] = acc
+ run.summary["best_loss"] = loss
+ ```
+
-```python
-api = wandb.Api()
-run = api.run("username/project/run_id")
-run.summary["tensor"] = np.random.random(1000)
-run.summary.update()
-```
+
+ Vous pouvez mettre à jour l’attribut `summary` d’un W&B Run existant une fois l’entraînement terminé. Utilisez l’[API publique W&B](/fr/models/ref/python/public-api/) pour mettre à jour l’attribut `summary` :
+
+ ```python
+ api = wandb.Api()
+ run = api.run("entity/project/run_id")
+ run.summary["tensor"] = np.random.random(1000)
+ run.summary.update()
+ ```
+
+
+
+L’image suivante montre à quoi peuvent ressembler les métriques de synthèse si vous copiez et exécutez l’extrait de code ci-dessus :
+
+
+ 
+
1. Accédez à la W&B App.
2. Sélectionnez l’onglet **Workspace** dans la barre latérale du projet.
- 3. Cliquez sur le run qui a enregistré les valeurs récapitulatives. La page du run s’ouvre avec l’onglet **Aperçu** affiché par défaut.
- 4. Affichez les valeurs récapitulatives dans la section **Summary**.
+ 3. Cliquez sur le run qui a enregistré les valeurs de synthèse. La page du run s’ouvre avec l’onglet **Overview** affiché par défaut.
+ 4. Consultez les valeurs de synthèse dans la section **Summary**.
+
+ L’image suivante montre à quoi peuvent ressembler les métriques de synthèse dans l’onglet **Overview** si vous copiez et exécutez l’extrait de code ci-dessus :
-
+
1. Accédez à la W&B App.
2. Sélectionnez l’onglet **Runs**.
- 3. Dans le tableau des runs, vous pouvez afficher les valeurs récapitulatives dans les colonnes correspondant au nom de la valeur récapitulative.
+ 3. Dans la table des runs, consultez les valeurs de synthèse dans les colonnes correspondant au nom de chaque valeur.
+
+
+
+ Utilisez `wandb.Run.summary` pour accéder aux valeurs de synthèse d’un run actif. Cet attribut renvoie un dictionnaire de paires clé-valeur.
+
+ L’exemple suivant accède à la synthèse d’un run. Remplacez `""` par le nom de votre projet W&B :
+
+ ```python
+ import wandb
+
+ with wandb.init(project="", config=config) as run:
+ run.log({"accuracy": 0.9, "loss": 0.1})
+
+ print(run.summary) # affiche le dictionnaire de synthèse
+ ```
-
- Vous pouvez utiliser l’API publique W&B pour récupérer les valeurs récapitulatives d’un run.
+
+ Utilisez l’API publique W&B pour accéder aux métriques de synthèse via la propriété `wandb.Api.Run.summary`.
- L’exemple de code suivant montre une façon de récupérer les valeurs récapitulatives enregistrées pour un run spécifique à l’aide de l’API publique W&B et de pandas :
+ L’exemple de code suivant montre comment récupérer les valeurs de synthèse enregistrées pour un run spécifique à l’aide de l’API publique W&B et de pandas :
```python
import wandb
@@ -108,7 +156,7 @@ Affichez les valeurs récapitulatives dans la page **Aperçu** d’un run ou dan
entity = ""
project = ""
- run_name = "" # Nom du run avec les valeurs récapitulatives
+ run_name = "" # Nom du run contenant les valeurs de synthèse
all_runs = []
@@ -138,8 +186,41 @@ Affichez les valeurs récapitulatives dans la page **Aperçu** d’un run ou dan
# Convertir en DataFrame
df = pd.DataFrame(all_runs)
- # Obtenir la ligne en fonction du nom de la colonne (run) et la convertir en dictionnaire
+ # Obtenir la ligne correspondant au nom du run et la convertir en dictionnaire
df[df['name']==run_name].summary.reset_index(drop=True).to_dict()
```
+
+ Pour accéder aux métriques de synthèse de plusieurs runs d’un projet, parcourez les runs renvoyés par `api.runs()` :
+
+ ```python
+ import wandb
+
+ api = wandb.Api()
+ runs = api.runs("/")
+
+ for run in runs:
+ print(f"Run name: {run.name}")
+ print(f"Run ID: {run.id}")
+ print(f"Run summary: {dict(run.summary)}")
+ print("----------")
+ ```
+
+ L’objet JSON suivant présente un exemple de synthèse de run :
+
+ ```shell
+ Run name: clean-oath-11
+ Run ID: mt2dasoz
+ Run summary: {'_runtime': 3, '_step': 1000, '_timestamp': 1778541534.834642, '_wandb.runtime': 3, 'train/epoch_ndx': 1000, 'train/train_loss': 0.25498124957084656}
+
+ Run name: zesty-snowball-7
+ Run ID: qne08r7u
+ Run summary: {'_runtime': 3, '_step': 1000, '_timestamp': 1776714833.636171, '_wandb.runtime': 3, 'train/epoch_ndx': 1000, 'train/train_loss': 0.24914199113845825}
+ ```
+
+
+
+ W&B stocke les valeurs de synthèse d’un run dans le fichier `wandb-summary.json` situé dans le répertoire du run. Pour lire les valeurs de synthèse localement, ouvrez le fichier `wandb-summary.json`.
+
+ Par défaut, W&B stocke les répertoires de runs à l’emplacement suivant : `./wandb/run--`.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/track/public-api-guide.mdx b/fr/models/track/public-api-guide.mdx
index 263b508214..09dfcaaf2f 100644
--- a/fr/models/track/public-api-guide.mdx
+++ b/fr/models/track/public-api-guide.mdx
@@ -19,22 +19,6 @@ Utilisez l’API publique pour exporter ou mettre à jour les données que vous
Voir la [documentation de référence générée](/fr/models/ref/python/public-api/) pour plus de détails sur les fonctions disponibles.
-//`. Dans l’interface de l’application, ouvrez la Page du run et cliquez sur l’[onglet Vue d’ensemble](/fr/models/track/public-api-guide/#overview-tab) pour obtenir le chemin du run.
-
-
- ## Afficher les valeurs de configuration dans la W&B App
-
-
-Consultez vos valeurs de configuration dans la section **Config** de l’onglet **Vue d’ensemble** d’un run. Elles sont également disponibles dans la section **References** si vous les épinglez.
-
-1. Accédez à votre projet dans la W&B App.
-2. Cliquez sur le run dont vous souhaitez consulter les valeurs de configuration.
-3. Sélectionnez l’onglet **Vue d’ensemble**.
-4. Faites défiler jusqu’à la section **Config**.
-5. (Facultatif) Cliquez sur **View raw data** pour afficher les valeurs de configuration au format JSON.
-
-Le format JSON brut est utile lorsque vous écrivez des expressions pour créer ou transformer des graphiques en courbes à partir de valeurs de configuration, de métriques enregistrées ou de valeurs de synthèse. Voir [Expressions](/fr/models/app/features/panels/line-plot/reference#expressions) pour plus de détails.
-
## Flags de TensorFlow v1
diff --git a/fr/models/track/log/log-summary.mdx b/fr/models/track/log/log-summary.mdx
index 3028742276..e197721ebe 100644
--- a/fr/models/track/log/log-summary.mdx
+++ b/fr/models/track/log/log-summary.mdx
@@ -1,35 +1,66 @@
---
-title: Journaliser des métriques de synthèse
-description: "Suivez et personnalisez des métriques de synthèse uniques, comme la meilleure précision ou la perte minimale, sur un run W&B avec run.summary."
+title: Enregistrer des métriques de synthèse
+description: "Suivez et personnalisez des métriques de synthèse individuelles, telles que la meilleure précision ou la perte minimale, pour un W&B Run à l’aide de run.summary."
---
-En plus des valeurs qui évoluent au fil du temps pendant l’entraînement, il est souvent important de suivre une valeur unique qui résume un modèle ou une étape de prétraitement. Journalisez ces informations dans le dictionnaire `summary` d’un run W&B. Le dictionnaire `summary` d’un run peut contenir des tableaux NumPy, des tenseurs PyTorch ou des tenseurs TensorFlow. Lorsqu’une valeur est de l’un de ces types, nous stockons l’intégralité du tenseur dans un fichier binaire et enregistrons dans l’objet `summary` des métriques globales, comme le minimum, la moyenne, la variance, les percentiles, etc.
+Outre les valeurs qui évoluent au fil du temps pendant l’entraînement, il est souvent important de suivre les valeurs qui résument un modèle ou une étape de prétraitement. Stockez ces informations dans l’attribut `summary` d’un run. L’attribut `summary` d’un run peut contenir des tableaux NumPy, des tenseurs PyTorch ou des tenseurs TensorFlow. W&B enregistre les tableaux NumPy, les tenseurs PyTorch et les tenseurs TensorFlow dans un fichier binaire.
-La dernière valeur enregistrée avec `wandb.Run.log()` est automatiquement utilisée comme dictionnaire `summary` d’un run W&B. Si un dictionnaire de métrique de synthèse est modifié, la valeur précédente est perdue.
+La dernière valeur enregistrée avec `wandb.Run.log()` est automatiquement définie dans le dictionnaire de synthèse du run. Si un dictionnaire de métriques de synthèse est modifié, la valeur précédente est perdue.
-L’extrait de code suivant montre comment fournir une métrique de synthèse personnalisée à W&B :
+Enregistrez une métrique de synthèse pendant un run actif ou après la fin d’un run.
-```python
-import wandb
-import argparse
-
-with wandb.init(config=args) as run:
- best_accuracy = 0
- for epoch in range(1, args.epochs + 1):
- test_loss, test_accuracy = test()
- if test_accuracy > best_accuracy:
- run.summary["best_accuracy"] = test_accuracy
- best_accuracy = test_accuracy
-```
+
+
## Personnaliser les métriques de synthèse
@@ -77,30 +108,47 @@ with wandb.init() as run:
## Afficher les métriques de synthèse
-Affichez les valeurs récapitulatives dans la page **Aperçu** d’un run ou dans le tableau des runs du projet.
+Accédez à la synthèse d’un run dans la W&B App, pendant l’exécution d’un run, à partir d’un run existant ou depuis le système de fichiers local.
- ### Créer une clé API
-
-
-Une clé API permet d’authentifier votre machine auprès de W&B.
-
-
- ### Trouver le chemin du run
-
-
-Pour utiliser l’API publique, vous aurez souvent besoin du chemin du run, au format `
### Exporter les données d’un run
@@ -58,56 +42,6 @@ Les attributs les plus couramment utilisés d'un objet run sont :
Vous pouvez également modifier ou mettre à jour les données de runs passés. Par défaut, une seule instance d'un objet API met en cache toutes les requêtes réseau. Si votre cas d'utilisation nécessite des informations en temps réel dans un script en cours d'exécution, appelez `api.flush()` pour obtenir des valeurs mises à jour.
-
- ### Comprendre les différents attributs d’un run
-
-
-L’extrait de code suivant montre comment créer un run, consigner des données, puis accéder aux attributs du run :
-
-```python
-import wandb
-import random
-
-with wandb.init(project="public-api-example") as run:
- n_epochs = 5
- config = {"n_epochs": n_epochs}
- run.config.update(config)
- for n in range(run.config.get("n_epochs")):
- run.log(
- {"val": random.randint(0, 1000), "loss": (random.randint(0, 1000) / 1000.00)}
- )
-```
-
-Les sections suivantes décrivent les différentes sorties associées aux attributs de l’objet run ci-dessus.
-
-
- #### `run.config`
-
-
-```python
-{"n_epochs": 5}
-```
-
-
- #### `run.summary`
-
-
-```python
-{
- "_step": 4,
- "_timestamp": 1644345412,
- "_wandb": {"runtime": 3},
- "loss": 0.041,
- "val": 525,
-}
-```
-
-
- ### Échantillonnage
-
-
-La méthode history par défaut échantillonne les métriques pour n’en conserver qu’un nombre fixe (500 par défaut ; vous pouvez le modifier avec l’argument `samples`). Si vous souhaitez exporter toutes les données d’un run de grande taille, vous pouvez utiliser la méthode `run.scan_history()`. Pour en savoir plus, voir la [Référence de l’API](/fr/models/ref/python/public-api).
-
### Interroger plusieurs runs
@@ -171,12 +105,6 @@ L’appel à `api.runs` renvoie un objet `Runs` itérable qui se comporte comme
Si des erreurs surviennent lors de la communication avec les serveurs W&B, une exception `wandb.CommError` est levée. Vous pouvez examiner l’exception d’origine via l’attribut `exc`.
-
- ### Obtenir le dernier commit git via l’API
-
-
-Dans l’UI, cliquez sur un run, puis sur l’onglet Vue d’ensemble de la page du run pour afficher le dernier commit git. Il figure également dans le fichier `wandb-metadata.json` . Avec l’API publique, vous pouvez obtenir le hachage git avec `run.commit`.
-
### Obtenir le nom et l’ID d’un run pendant un run actif
@@ -197,12 +125,6 @@ Si vous cherchez un bon moyen de définir des identifiants utiles pour vos runs,
## Exemples d’utilisation de l’API publique
- ### Exporter des données pour les visualiser dans matplotlib ou seaborn
-
-
-Consultez nos [exemples d’API](/fr/models/ref/python/public-api/) pour voir quelques méthodes d’export courantes. Vous pouvez aussi cliquer sur le bouton de téléchargement d’un graphique personnalisé ou de la vue développée du tableau Runs pour télécharger un fichier CSV depuis votre navigateur.
-
### Lire les métriques d’un run
@@ -220,23 +142,6 @@ if run.state == "finished":
print(row["_timestamp"], row["accuracy"])
```
-
- ### Filtrer les runs
-
-
-Vous pouvez filtrer à l’aide du langage de requête MongoDB.
-
-
- #### Date
-
-
-```python
-runs = api.runs(
- "
### Lire des métriques spécifiques d’un run
@@ -290,7 +195,7 @@ optimizer rmsprop adam
### Mettre à jour les métriques d’un run après la fin du run
### Exporter l’utilisation des ressources système vers un fichier CSV
@@ -599,3 +505,7 @@ run = api.run("
### Créer un compte de service à portée d'équipe
diff --git a/fr/platform/mcp-server.mdx b/fr/platform/mcp-server.mdx
index bf038ef110..288bb065e6 100644
--- a/fr/platform/mcp-server.mdx
+++ b/fr/platform/mcp-server.mdx
@@ -46,6 +46,8 @@ Avant de configurer un client, assurez-vous de disposer des éléments suivants
* Définissez cette clé comme variable d’environnement `WANDB_API_KEY`, ou transmettez-la à votre client sous forme de jeton Bearer.
* Pour Cloud dédié, Autogéré et les installations locales sur une instance autre que l’instance par défaut, définissez la variable d’environnement `WANDB_BASE_URL` sur l’URL de votre instance.
+- W&B fixe la version du SDK `mcp` à [1.14.0](https://pypi.org/project/mcp/1.14.0/), version `2024-11-05`. Les clients doivent se connecter à l’aide du SDK `mcp` 1.14.x. Pour la prise en charge de HTTP avec diffusion en continu dans le Cloud dédié de W&B, la version `2025-03-26` ou une version ultérieure du SDK `mcp` 1.14.x est requise.
+
## Utiliser le serveur hébergé
diff --git a/fr/release-notes/new-articles.mdx b/fr/release-notes/new-articles.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..50e356569e
--- /dev/null
+++ b/fr/release-notes/new-articles.mdx
@@ -0,0 +1,509 @@
+---
+title: Nouveaux articles
+description: "Journal des nouveaux articles publiés sur le site de documentation de W&B."
+date: 2026-07-23
+---
+
+Cette page répertorie les articles publiés sur le site de documentation de W&B au cours des six derniers mois, les plus récents en tête. Elle est mise à jour automatiquement chaque semaine et les articles de plus de six mois sont supprimés.
+
+Chaque mois, les articles sont regroupés selon la section de la documentation à laquelle ils appartiennent, comme **Models**, **Weave** ou **assistance**. Les pages de référence générées automatiquement et le contenu localisé ne sont pas inclus.
+
+{/*
+ Tout ce qui se trouve entre les marqueurs ci-dessous est généré par
+ scripts/new-articles/update_new_articles.py, qui s’exécute chaque semaine via
+ .github/workflows/new-articles.yml. Les modifications manuelles effectuées entre les marqueurs sont
+ conservées tant qu’elles respectent la même structure :
+ - un titre « ## Mois YYYY » par mois, du plus récent au plus ancien
+ - un titre « ### Produit » pour chaque produit comportant de nouveaux articles ce mois-là
+ - une
+ ## Juillet 2026
+
+
+
+ ### Models
+
+
+
+ ### Weave
+
+
+
+ ## Juin 2026
+
+
+
+ ### Models
+
+
+
+ ### Weave
+
+
+
+ ### ARIA
+
+
+
+ ### HiveMind
+
+
+
+ ### assistance
+
+
+
+ ## Mai 2026
+
+
+
+ ### Models
+
+
+
+ ## Avril 2026
+
+
+
+ ### Weave
+
+
+
+ ### Plateforme
+
+
+
+ ### Sandboxes
+
+
+
+ ### assistance
+
+
+
+ ## Mars 2026
+
+
+
+ ### Models
+
+
+
+ ### Weave
+
+
+
+ ### Plateforme
+
+
+
+ ### Inférence
+
+
+
+ ## Février 2026
+
+
+
+ ### Weave
+
+
+
+ ### Plateforme
+
+
+
+ ### Inférence
+
+
+diff --git a/fr/sandboxes/secrets.mdx b/fr/sandboxes/secrets.mdx index 99c5906191..91cd56d11e 100644 --- a/fr/sandboxes/secrets.mdx +++ b/fr/sandboxes/secrets.mdx @@ -4,9 +4,9 @@ description: Découvrez comment gérer les secrets dans les Serverless Sandboxes keywords: ["secrets de sandbox", "W&B Secrets Manager"] --- -
### modèle
diff --git a/fr/serverless-training/api-reference/chat-completions/create-chat-completion.mdx b/fr/serverless-training/api-reference/chat-completions/create-chat-completion.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..08a5fbfea0
--- /dev/null
+++ b/fr/serverless-training/api-reference/chat-completions/create-chat-completion.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Créer une complétion de chat"
+openapi: /fr/serverless-training/api-reference/openapi.json POST /v1/chat/completions
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/serverless-training/api-reference/health/health-check.mdx b/fr/serverless-training/api-reference/health/health-check.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..00a2561cee
--- /dev/null
+++ b/fr/serverless-training/api-reference/health/health-check.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Contrôle de santé"
+openapi: /fr/serverless-training/api-reference/openapi.json GET /v1/health
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/serverless-training/api-reference/health/system-check.mdx b/fr/serverless-training/api-reference/health/system-check.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..552686ccdd
--- /dev/null
+++ b/fr/serverless-training/api-reference/health/system-check.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Vérification du système"
+openapi: /fr/serverless-training/api-reference/openapi.json GET /v1/system-check
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/serverless-training/api-reference/models/create-model.mdx b/fr/serverless-training/api-reference/models/create-model.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..1823d3df0e
--- /dev/null
+++ b/fr/serverless-training/api-reference/models/create-model.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Créer un modèle"
+openapi: /fr/serverless-training/api-reference/openapi.json POST /v1/preview/models
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/serverless-training/api-reference/models/delete-model-checkpoints.mdx b/fr/serverless-training/api-reference/models/delete-model-checkpoints.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..1811e06f72
--- /dev/null
+++ b/fr/serverless-training/api-reference/models/delete-model-checkpoints.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Supprimer les points de contrôle du modèle"
+openapi: /fr/serverless-training/api-reference/openapi.json DELETE
+ /v1/preview/models/{model_id}/checkpoints
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/serverless-training/api-reference/models/delete-model.mdx b/fr/serverless-training/api-reference/models/delete-model.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..28311864d4
--- /dev/null
+++ b/fr/serverless-training/api-reference/models/delete-model.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Supprimer le modèle"
+openapi: /fr/serverless-training/api-reference/openapi.json DELETE
+ /v1/preview/models/{model_id}
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/serverless-training/api-reference/models/list-model-checkpoints.mdx b/fr/serverless-training/api-reference/models/list-model-checkpoints.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..575c0c9c99
--- /dev/null
+++ b/fr/serverless-training/api-reference/models/list-model-checkpoints.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Lister les points de contrôle du modèle"
+openapi: /fr/serverless-training/api-reference/openapi.json GET
+ /v1/preview/models/{model_id}/checkpoints
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/serverless-training/api-reference/models/log.mdx b/fr/serverless-training/api-reference/models/log.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..1fa8366348
--- /dev/null
+++ b/fr/serverless-training/api-reference/models/log.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Journal"
+openapi: /fr/serverless-training/api-reference/openapi.json POST
+ /v1/preview/models/{model_id}/log
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/serverless-training/api-reference/openapi.json b/fr/serverless-training/api-reference/openapi.json
index d71b48f0d1..efff15fa12 100644
--- a/fr/serverless-training/api-reference/openapi.json
+++ b/fr/serverless-training/api-reference/openapi.json
@@ -52,6 +52,7 @@
"type": "object"
},
"Audio": {
+ "additionalProperties": true,
"description": "Données concernant une réponse audio précédente du modèle.\n[En savoir plus](https://platform.openai.com/docs/guides/audio).",
"properties": {
"id": {
@@ -83,6 +84,7 @@
"type": "object"
},
"ChatCompletionAssistantMessageParam": {
+ "additionalProperties": true,
"description": "Messages envoyés par le modèle en réponse aux messages de l'utilisateur.",
"properties": {
"audio": {
@@ -122,7 +124,7 @@
"function_call": {
"anyOf": [
{
- "$ref": "#/components/schemas/openai__types__chat__chat_completion_assistant_message_param__FunctionCall"
+ "$ref": "#/components/schemas/FunctionCall"
},
{
"type": "null"
@@ -201,6 +203,7 @@
"type": "object"
},
"ChatCompletionContentPartImageParam": {
+ "additionalProperties": true,
"description": "En savoir plus sur les [entrées d'image](https://platform.openai.com/docs/guides/vision).",
"properties": {
"image_url": {
@@ -220,6 +223,7 @@
"type": "object"
},
"ChatCompletionContentPartInputAudioParam": {
+ "additionalProperties": true,
"description": "En savoir plus sur les [entrées Audio](https://platform.openai.com/docs/guides/audio).",
"properties": {
"input_audio": {
@@ -239,6 +243,7 @@
"type": "object"
},
"ChatCompletionContentPartRefusalParam": {
+ "additionalProperties": true,
"properties": {
"refusal": {
"title": "Refusal",
@@ -278,6 +283,7 @@
"type": "object"
},
"ChatCompletionDeveloperMessageParam": {
+ "additionalProperties": true,
"description": "Instructions fournies par le développeur que le modèle doit suivre, quels que soient les messages envoyés par l’utilisateur. Avec les modèles o1 et versions ultérieures, les messages `developer` remplacent les anciens messages `system`.",
"properties": {
"content": {
@@ -312,6 +318,7 @@
"type": "object"
},
"ChatCompletionFunctionMessageParam": {
+ "additionalProperties": true,
"properties": {
"content": {
"anyOf": [
@@ -343,6 +350,7 @@
"type": "object"
},
"ChatCompletionFunctionToolParam": {
+ "additionalProperties": true,
"description": "Un outil de fonction pouvant être utilisé pour générer une réponse.",
"properties": {
"function": {
@@ -480,10 +488,11 @@
"type": "object"
},
"ChatCompletionMessageCustomToolCallParam": {
+ "additionalProperties": true,
"description": "Un appel à un outil personnalisé créé par le modèle.",
"properties": {
"custom": {
- "$ref": "#/components/schemas/openai__types__chat__chat_completion_message_custom_tool_call_param__Custom"
+ "$ref": "#/components/schemas/Custom"
},
"id": {
"title": "Id",
@@ -529,10 +538,11 @@
"type": "object"
},
"ChatCompletionMessageFunctionToolCallParam": {
+ "additionalProperties": true,
"description": "Un appel à un outil de fonction créé par le modèle.",
"properties": {
"function": {
- "$ref": "#/components/schemas/openai__types__chat__chat_completion_message_function_tool_call_param__Function"
+ "$ref": "#/components/schemas/Function"
},
"id": {
"title": "Id",
@@ -590,6 +600,7 @@
"type": "object"
},
"ChatCompletionSystemMessageParam": {
+ "additionalProperties": true,
"description": "Instructions fournies par le développeur que le modèle doit suivre, quels que soient les messages envoyés par l’utilisateur. Avec les modèles o1 et plus récents, utilisez plutôt des messages `developer` à cette fin.",
"properties": {
"content": {
@@ -665,6 +676,7 @@
"type": "object"
},
"ChatCompletionToolMessageParam": {
+ "additionalProperties": true,
"properties": {
"content": {
"anyOf": [
@@ -699,6 +711,7 @@
"type": "object"
},
"ChatCompletionUserMessageParam": {
+ "additionalProperties": true,
"description": "Messages envoyés par un utilisateur final, contenant des prompts ou des informations de contexte supplémentaires.",
"properties": {
"content": {
@@ -1316,6 +1329,7 @@
"type": "object"
},
"File": {
+ "additionalProperties": true,
"description": "En savoir plus sur les [entrées de fichier](https://platform.openai.com/docs/guides/text) pour la génération de texte.",
"properties": {
"file": {
@@ -1335,6 +1349,7 @@
"type": "object"
},
"FileFile": {
+ "additionalProperties": true,
"properties": {
"file_data": {
"title": "File Data",
@@ -1393,6 +1408,7 @@
"type": "object"
},
"FunctionDefinition": {
+ "additionalProperties": true,
"properties": {
"description": {
"title": "Description",
@@ -1491,6 +1507,7 @@
"type": "object"
},
"ImageURL": {
+ "additionalProperties": true,
"properties": {
"detail": {
"enum": [
@@ -1513,6 +1530,7 @@
"type": "object"
},
"InputAudio": {
+ "additionalProperties": true,
"properties": {
"data": {
"title": "Data",
@@ -1741,9 +1759,41 @@
"title": "PaginatedResponse[TrainingJobEventResponse]",
"type": "object"
},
+ "PydanticException": {
+ "properties": {
+ "message": {
+ "title": "Message",
+ "type": "string"
+ },
+ "traceback": {
+ "title": "Traceback",
+ "type": "string"
+ },
+ "type": {
+ "title": "Type",
+ "type": "string"
+ }
+ },
+ "required": [
+ "type",
+ "message",
+ "traceback"
+ ],
+ "title": "PydanticException",
+ "type": "object"
+ },
"SFTTrainingConfig": {
"description": "Schéma de la configuration d’entraînement SFT.",
"properties": {
+ "assistant_turns": {
+ "default": "all",
+ "enum": [
+ "all",
+ "last"
+ ],
+ "title": "Assistant Turns",
+ "type": "string"
+ },
"batch_size": {
"anyOf": [
{
@@ -1877,15 +1927,21 @@
"type": "object"
},
"Trajectory": {
+ "additionalProperties": true,
+ "description": "Préserver les champs de trajectoire ajoutés par des producteurs ART plus récents.",
"properties": {
"additional_histories": {
- "default": [],
"items": {
"$ref": "#/components/schemas/History"
},
"title": "Additional Histories",
"type": "array"
},
+ "exchanges": {
+ "additionalProperties": true,
+ "title": "Exchanges",
+ "type": "object"
+ },
"final_policy_version": {
"anyOf": [
{
@@ -1909,7 +1965,6 @@
"title": "Initial Policy Version"
},
"logs": {
- "default": [],
"items": {
"type": "string"
},
@@ -1917,7 +1972,6 @@
"type": "array"
},
"messages_and_choices": {
- "default": [],
"items": {
"anyOf": [
{
@@ -1947,26 +2001,7 @@
"type": "array"
},
"metadata": {
- "additionalProperties": {
- "anyOf": [
- {
- "type": "number"
- },
- {
- "type": "integer"
- },
- {
- "type": "string"
- },
- {
- "type": "boolean"
- },
- {
- "type": "null"
- }
- ]
- },
- "default": {},
+ "additionalProperties": true,
"title": "Metadata",
"type": "object"
},
@@ -1984,7 +2019,6 @@
}
]
},
- "default": {},
"title": "Metrics",
"type": "object"
},
@@ -2017,7 +2051,44 @@
"type": "object"
},
"TrajectoryGroup": {
+ "description": "Groupe de trajectoires ART, y compris l’échange et l’état du groupe.",
"properties": {
+ "exceptions": {
+ "items": {
+ "$ref": "#/components/schemas/PydanticException"
+ },
+ "title": "Exceptions",
+ "type": "array"
+ },
+ "logs": {
+ "items": {
+ "type": "string"
+ },
+ "title": "Logs",
+ "type": "array"
+ },
+ "metadata": {
+ "additionalProperties": true,
+ "title": "Metadata",
+ "type": "object"
+ },
+ "metrics": {
+ "additionalProperties": {
+ "anyOf": [
+ {
+ "type": "number"
+ },
+ {
+ "type": "integer"
+ },
+ {
+ "type": "boolean"
+ }
+ ]
+ },
+ "title": "Metrics",
+ "type": "object"
+ },
"trajectories": {
"items": {
"$ref": "#/components/schemas/Trajectory"
@@ -2026,9 +2097,6 @@
"type": "array"
}
},
- "required": [
- "trajectories"
- ],
"title": "TrajectoryGroup",
"type": "object"
},
@@ -2064,63 +2132,6 @@
],
"title": "ValidationError",
"type": "object"
- },
- "openai__types__chat__chat_completion_assistant_message_param__FunctionCall": {
- "description": "Obsolète et remplacé par `tool_calls`.\n\nLe nom et les arguments d’une fonction à appeler, tels qu’ils sont générés par le modèle.",
- "properties": {
- "arguments": {
- "title": "Arguments",
- "type": "string"
- },
- "name": {
- "title": "Name",
- "type": "string"
- }
- },
- "required": [
- "arguments",
- "name"
- ],
- "title": "FunctionCall",
- "type": "object"
- },
- "openai__types__chat__chat_completion_message_custom_tool_call_param__Custom": {
- "description": "L’outil personnalisé appelé par le modèle.",
- "properties": {
- "input": {
- "title": "Input",
- "type": "string"
- },
- "name": {
- "title": "Name",
- "type": "string"
- }
- },
- "required": [
- "input",
- "name"
- ],
- "title": "Custom",
- "type": "object"
- },
- "openai__types__chat__chat_completion_message_function_tool_call_param__Function": {
- "description": "La fonction appelée par le modèle.",
- "properties": {
- "arguments": {
- "title": "Arguments",
- "type": "string"
- },
- "name": {
- "title": "Name",
- "type": "string"
- }
- },
- "required": [
- "arguments",
- "name"
- ],
- "title": "Function",
- "type": "object"
}
},
"securitySchemes": {
@@ -2183,53 +2194,6 @@
]
}
},
- "/v1/chat/completions/": {
- "post": {
- "description": "Créer une nouvelle Chat Completion.",
- "operationId": "create_chat_completion_v1_chat_completions__post",
- "requestBody": {
- "content": {
- "application/json": {
- "schema": {
- "$ref": "#/components/schemas/ChatCompletionRequest"
- }
- }
- },
- "required": true
- },
- "responses": {
- "200": {
- "content": {
- "application/json": {
- "schema": {
- "$ref": "#/components/schemas/ChatCompletionResponse"
- }
- }
- },
- "description": "Réponse réussie"
- },
- "422": {
- "content": {
- "application/json": {
- "schema": {
- "$ref": "#/components/schemas/HTTPValidationError"
- }
- }
- },
- "description": "Erreur de validation"
- }
- },
- "security": [
- {
- "HTTPBearer": []
- }
- ],
- "summary": "Créer une Chat Completion",
- "tags": [
- "chat-completions"
- ]
- }
- },
"/v1/health": {
"get": {
"operationId": "health_check_v1_health_get",
diff --git a/fr/serverless-training/api-reference/training-jobs/create-rl-training-job.mdx b/fr/serverless-training/api-reference/training-jobs/create-rl-training-job.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..e472659289
--- /dev/null
+++ b/fr/serverless-training/api-reference/training-jobs/create-rl-training-job.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Créer une tâche d'entraînement par RL"
+openapi: /fr/serverless-training/api-reference/openapi.json POST
+ /v1/preview/training-jobs
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/serverless-training/api-reference/training-jobs/create-sft-training-job.mdx b/fr/serverless-training/api-reference/training-jobs/create-sft-training-job.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..c28b643e77
--- /dev/null
+++ b/fr/serverless-training/api-reference/training-jobs/create-sft-training-job.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Créer une tâche d'entraînement SFT"
+openapi: /fr/serverless-training/api-reference/openapi.json POST
+ /v1/preview/sft-training-jobs
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/serverless-training/api-reference/training-jobs/get-training-job-events.mdx b/fr/serverless-training/api-reference/training-jobs/get-training-job-events.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..60f27bb2c9
--- /dev/null
+++ b/fr/serverless-training/api-reference/training-jobs/get-training-job-events.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Obtenir les événements d'une tâche d'entraînement"
+openapi: /fr/serverless-training/api-reference/openapi.json GET
+ /v1/preview/training-jobs/{training_job_id}/events
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/serverless-training/api-reference/training-jobs/get-training-job.mdx b/fr/serverless-training/api-reference/training-jobs/get-training-job.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..39107d3905
--- /dev/null
+++ b/fr/serverless-training/api-reference/training-jobs/get-training-job.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Obtenir une tâche d'entraînement"
+openapi: /fr/serverless-training/api-reference/openapi.json GET
+ /v1/preview/training-jobs/{training_job_id}
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/serverless-training/available-models.mdx b/fr/serverless-training/available-models.mdx
index 7ab53c0005..e9d28c8863 100644
--- a/fr/serverless-training/available-models.mdx
+++ b/fr/serverless-training/available-models.mdx
@@ -13,7 +13,9 @@ Pour manifester votre intérêt pour un modèle particulier, contactez l'[as
{/* takeru training-serverless-rl-catalog - Ce tableau est généré automatiquement ; ne le modifiez pas manuellement. */}
-| Modèle | ID du modèle (pour l’utilisation de l’API) | Type | Fenêtre de contexte | Paramètres | Description |
-| --------------------------- | ------------------------------------------ | ----- | ------------------- | ------------------------ | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| OpenPipe Qwen3 14B Instruct | `OpenPipe/Qwen3-14B-Instruct` | Texte | 32.8k | 14.8B (Total) | Un modèle dense multilingue, efficace et affiné pour le suivi d’instructions, optimisé par OpenPipe pour créer des agents avec fine-tuning. |
-| Qwen3 30B A3B | `Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507` | Texte | 262k | 3.3B-30.5B (Actif-Total) | Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 est un modèle MoE de 30.5B affiné pour le suivi d’instructions, avec de meilleures capacités de raisonnement, de programmation et de compréhension des contextes longs. |
+| Modèle | ID du modèle (pour l’utilisation de l’API) | Type | Fenêtre de contexte | Paramètres | Description |
+| --------------------------- | ------------------------------------------ | ------------- | ------------------- | ------------------------ | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| Meta Llama 3.1 8B | `meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct` | Texte | 128k | 8B (Total) | Modèle conversationnel efficace, optimisé pour des interactions réactives avec des chatbots multilingues. |
+| OpenPipe Qwen3 14B Instruct | `OpenPipe/Qwen3-14B-Instruct` | Texte | 32.8k | 14.8B (Total) | Un modèle dense multilingue, efficace et affiné pour le suivi d’instructions, optimisé par OpenPipe pour créer des agents avec fine-tuning. |
+| Qwen3.6 27B | `Qwen/Qwen3.6-27B` | Texte, Vision | 262k | 27B (Total) | Qwen3.6-27B est un modèle multimodal dense de 27B avec un contexte de 262K, conçu pour la programmation agentique de pointe. |
+| Qwen3 30B A3B | `Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507` | Texte | 262k | 3.3B-30.5B (Actif-Total) | Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 est un modèle MoE de 30.5B affiné pour le suivi d’instructions, avec de meilleures capacités de raisonnement, de programmation et de compréhension des contextes longs. |
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/support.mdx b/fr/support.mdx
index 8c6bcc141d..96e01687ef 100644
--- a/fr/support.mdx
+++ b/fr/support.mdx
@@ -24,13 +24,13 @@ import {HelpQuestionForm} from "/snippets/HelpQuestionForm.jsx";
[Gestion des organisations](/fr/support/models/tags/org-management) [Gestion des équipes](/fr/support/models/tags/team-management) [Académique](/fr/support/models/tags/academic)
+
+{/* FIN DE LA SECTION GÉNÉRÉE AUTOMATIQUEMENT : badge d’onglet */}
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/support/models/articles/why-does-the-storage-meter-not-update-af.mdx b/fr/support/models/articles/why-does-the-storage-meter-not-update-af.mdx
index 3fee2120a8..762c6e7522 100644
--- a/fr/support/models/articles/why-does-the-storage-meter-not-update-af.mdx
+++ b/fr/support/models/articles/why-does-the-storage-meter-not-update-af.mdx
@@ -1,17 +1,31 @@
---
-title: "Pourquoi l’indicateur de stockage ne se met-il pas à jour après la suppression de runs ?"
+title: "Pourquoi mon utilisation du stockage ne se met-elle pas à jour après la suppression de runs ?"
keywords: ["Stockage"]
---
-L’indicateur de stockage ne se met pas à jour immédiatement après la suppression de runs, d’artifacts ou de fichiers. Lorsque vous supprimez des données depuis l’interface utilisateur ou la CLI, le backend traite la suppression en arrière-plan. Il est donc normal que votre utilisation ne reflète la modification qu’au bout de quelques heures.
+Votre utilisation du stockage ne se met pas à jour immédiatement après la suppression de runs, d’artifacts ou de fichiers. Lorsque vous supprimez des données depuis l’interface utilisateur ou la CLI, le backend traite la suppression en arrière-plan. Un processus de garbage collection s’exécute toutes les quelques heures, de sorte que l’espace récupéré peut mettre jusqu’à 24 heures à apparaître dans votre stockage disponible. Il s’agit du comportement attendu.
-Si vous avez dépassé votre limite de stockage, toute restriction d’accès est levée automatiquement dès que votre utilisation repasse sous la limite et que l’indicateur se met à jour. Vous n’avez rien d’autre à faire pendant le traitement.
+Si vous avez dépassé votre limite de stockage, toute restriction d’accès est levée automatiquement dès que votre utilisation repasse sous la limite et que W&B termine le traitement de la suppression. Vous n’avez rien d’autre à faire pendant le traitement.
-Si l’indicateur ne s’est toujours pas mis à jour après quelques heures, vérifiez votre utilisation réelle sur la page **Manage storage** à l’adresse `https://wandb.ai/account-settings/[ENTITY]/usage/manage/`, en remplaçant `[ENTITY]` par votre équipe ou votre nom d’utilisateur. Cette page indique quels Projects et quels runs consomment le plus d’espace, afin que vous puissiez cibler ce qu’il faut supprimer ensuite. Si l’utilisation indiquée sur cette page est déjà inférieure à votre limite mais que l’avertissement persiste, [contactez l’assistance](mailto:support@wandb.com).
+[Stockage](/fr/support/models/tags/storage)
diff --git a/fr/support/models/tags/academic.mdx b/fr/support/models/tags/academic.mdx
index 9f353630f5..cdb45069f4 100644
--- a/fr/support/models/tags/academic.mdx
+++ b/fr/support/models/tags/academic.mdx
@@ -1,6 +1,6 @@
---
title: "Académique"
-tag: "2"
+tag: "3"
generator: "knowledgebase-nav"
template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
---
@@ -11,4 +11,8 @@ template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
Vous pouvez modifier le type de votre compte W&B, d’académique à professionnel ou inversement. La procédure dépend du sens du changement. ...
+
+
+
+ W&B fait passer les anciens comptes personnels à la même structure d’équipe et d’organisation que les comptes plus récents utilisent déjà. Si ...
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/support/models/tags/artifacts.mdx b/fr/support/models/tags/artifacts.mdx
index a87fa3633c..59f6307e57 100644
--- a/fr/support/models/tags/artifacts.mdx
+++ b/fr/support/models/tags/artifacts.mdx
@@ -1,6 +1,6 @@
---
title: "Artifacts"
-tag: "15"
+tag: "16"
generator: "knowledgebase-nav"
template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
---
@@ -17,6 +17,10 @@ template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
Pour enregistrer des modèles dans un sweep, créez un artefact de modèle pour le sweep. Chaque version représente un run différent du sweep. ...
+
+ Lorsque vous devez supprimer de nombreuses versions d’artefact, par exemple pour réduire l’utilisation du stockage, utilisez l’API publique de W&B au lieu de W ...
+
+
Pour configurer W&B afin qu’il n’effectue aucune opération pendant les tests, utilisez wandb.init(mode="disabled") ou définissez WANDB_MODE=disabled. Même lorsque vous utilisez w ...
@@ -57,8 +61,8 @@ template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
Par défaut, W&B télécharge les artefacts dans le dossier artifacts/. Pour modifier l’emplacement : transmettez le chemin à wandb.Artifact(). ...
-
- Cette page explique comment W&B détermine l’accès aux artefacts, afin que vous puissiez savoir qui, dans votre organisation, peut les lire ou les modifier ...
+
+ Cette page explique comment W&B détermine l’accès aux artefacts, afin que vous sachiez qui, dans votre organisation, peut les lire ou les modifier ...
diff --git a/fr/support/models/tags/environment-variables.mdx b/fr/support/models/tags/environment-variables.mdx
index ae53cfcd01..bcc0994230 100644
--- a/fr/support/models/tags/environment-variables.mdx
+++ b/fr/support/models/tags/environment-variables.mdx
@@ -1,6 +1,6 @@
---
title: "Variables d'environnement"
-tag: "13"
+tag: "14"
generator: "knowledgebase-nav"
template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
---
@@ -21,6 +21,10 @@ template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
Si vous rencontrez le message d'erreur « Failed to query for notebook name », vous pouvez le définir manuellement avec la variable WANDB_NOTEBOOK_N ...
+
+ Définissez WANDB_DIR sur un répertoire du stockage persistant afin de préserver les données de run locales et les journaux de diagnostic dans les environnements éphém ...
+
+
Pour entraîner sur une machine sans accès à Internet et téléverser vos résultats vers W&B plus tard, suivez ces étapes : 1. Définissez la vari ...
diff --git a/fr/support/models/tags/logs.mdx b/fr/support/models/tags/logs.mdx
index 6d29dcc9f8..0450399f1e 100644
--- a/fr/support/models/tags/logs.mdx
+++ b/fr/support/models/tags/logs.mdx
@@ -1,6 +1,6 @@
---
title: "Logs"
-tag: "10"
+tag: "11"
generator: "knowledgebase-nav"
template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
---
@@ -29,6 +29,10 @@ template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
Lorsque plusieurs utilisateurs partagent une machine, les runs peuvent être enregistrés dans le mauvais compte W&B si vous ne définissez pas explicitement les identifiants. Pour v ...
+
+ Définissez WANDB_DIR sur un répertoire situé dans un stockage persistant afin de préserver les données locales des runs et les logs de diagnostic dans des environnements éphémères ...
+
+
Vous pouvez empêcher W&B d'enregistrer des données sur le serveur distant, ou laisser la journalisation activée tout en supprimant ses messages d'avertissement. Utilisez ...
diff --git a/fr/support/models/tags/org-management.mdx b/fr/support/models/tags/org-management.mdx
index 807f9d7e94..9a50ab41b8 100644
--- a/fr/support/models/tags/org-management.mdx
+++ b/fr/support/models/tags/org-management.mdx
@@ -1,6 +1,6 @@
---
title: "Gestion de l’organisation"
-tag: "2"
+tag: "4"
generator: "knowledgebase-nav"
template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
---
@@ -9,6 +9,14 @@ template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
Les équipes constituent la principale unité de collaboration dans W&B. Une équipe possède son propre nom d’entité, des Projects partagés et une liste de membres. ...
+
+ W&B ne permet pas de renommer une équipe ou une entité. Le nom d’une équipe est défini lors de sa création et ne peut pas être modifié par la suite ...
+
+
Lorsque vous vous inscrivez à W&B, la plateforme crée automatiquement une équipe personnelle portant le même nom que votre nom d’utilisateur. Si vous ...
+
+
+
+ W&B fait migrer les anciens comptes personnels vers la même structure d’équipe et d’organisation que celle déjà utilisée par les comptes plus récents. Si ...
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/support/models/tags/python-api.mdx b/fr/support/models/tags/python-api.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..95e090da74
--- /dev/null
+++ b/fr/support/models/tags/python-api.mdx
@@ -0,0 +1,10 @@
+---
+title: "API Python"
+tag: "1"
+generator: "knowledgebase-nav"
+template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
+---
+
+
+ Pour supprimer de nombreuses versions d'artifacts, par exemple afin de réduire l'utilisation du stockage, utilisez l'API publique de W&B plutôt que l'API W ...
+
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/support/models/tags/runs.mdx b/fr/support/models/tags/runs.mdx
index 5d21e2cea2..1039977b82 100644
--- a/fr/support/models/tags/runs.mdx
+++ b/fr/support/models/tags/runs.mdx
@@ -1,6 +1,6 @@
---
title: "Runs"
-tag: "31"
+tag: "32"
generator: "knowledgebase-nav"
template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
---
@@ -10,7 +10,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
- Un run peut avoir plusieurs tags, donc le groupement par tags n'est pas pris en charge. À la place, ajoutez une valeur à l'objet config pour ces r ...
+ Un run peut avoir plusieurs tags, donc le groupement par tags n'est pas pris en charge. À la place, ajoutez une valeur à l'objet configuration pour ces r ...
@@ -81,6 +81,10 @@ template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
Vous pouvez parcourir les résultats de l'API par pages en utilisant le modèle standard d'itérateur paresseux et le paramètre per_page. De plus, vous pouvez u ...
+
+ Définissez WANDB_DIR sur un répertoire du stockage persistant afin de conserver les données de run locales et les journaux de diagnostic dans les environnements éphémères ...
+
+
Si une recherche sur grille est terminée mais que certains W&B Runs ont planté, supprimez ces runs pour les relancer. Ensuite, sélectionnez le bouton Reprendre sur ...
diff --git a/fr/support/models/tags/storage.mdx b/fr/support/models/tags/storage.mdx
index 764e4f80cf..6be37b1ce2 100644
--- a/fr/support/models/tags/storage.mdx
+++ b/fr/support/models/tags/storage.mdx
@@ -1,14 +1,18 @@
---
title: "Stockage"
-tag: "2"
+tag: "3"
generator: "knowledgebase-nav"
template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
---
+
+ Lorsque vous devez supprimer de nombreuses versions d’artefact, par exemple pour réduire l’utilisation du stockage, utilisez l’API publique de W au lieu de l’ ...
+
+
Seuls les fichiers qui changent entre deux versions d’artefact entraînent des coûts de stockage. Prenez l’exemple d’un artefact d’image nommé animals qui ...
-
- L’indicateur de stockage ne se met pas à jour immédiatement après que vous avez supprimé des runs, des artefacts ou des fichiers. Lorsque vous supprimez des données de l’inte ...
+
+ Votre utilisation du stockage ne se met pas à jour immédiatement après que vous avez supprimé des runs, des artefacts ou des fichiers. Lorsque vous supprimez des données de l’inte ...
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/support/models/tags/team-management.mdx b/fr/support/models/tags/team-management.mdx
index 6d19962601..95d2b584b4 100644
--- a/fr/support/models/tags/team-management.mdx
+++ b/fr/support/models/tags/team-management.mdx
@@ -1,6 +1,6 @@
---
title: "Gestion des équipes"
-tag: "13"
+tag: "15"
generator: "knowledgebase-nav"
template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
---
@@ -21,6 +21,10 @@ template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
Pour éviter que du code source propriétaire ou des données d’entraînement ne soient capturés dans W&B pour des raisons de confidentialité ou de conformité, limitez ce que W&B capture ...
+
+ W&B ne permet pas de renommer une équipe ou une entité. Le nom d’une équipe est défini lors de sa création et ne peut pas être modifié par la suite ...
+
+
Lorsque vous vous inscrivez à W&B, la plateforme crée automatiquement une équipe personnelle portant le même nom que votre nom d’utilisateur. Si vous ...
@@ -33,6 +37,10 @@ template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
Le plan Teams ne propose pas d’option d’abonnement mensuel. La facturation est annuelle.
+
+ W&B fait migrer les anciens comptes personnels vers la même structure d’équipe et d’organisation que celle déjà utilisée par les comptes plus récents. Si ...
+
+
Pour en savoir plus sur les équipes, voir la section correspondante.
diff --git a/fr/support/models/tags/teams.mdx b/fr/support/models/tags/teams.mdx
index 96652ea73d..2737570ceb 100644
--- a/fr/support/models/tags/teams.mdx
+++ b/fr/support/models/tags/teams.mdx
@@ -1,6 +1,6 @@
---
title: "Teams"
-tag: "3"
+tag: "4"
generator: "knowledgebase-nav"
template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
---
@@ -13,6 +13,10 @@ template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
Seuls les administrateurs d’équipe peuvent envoyer des invitations. La personne invitée reçoit un e-mail et doit l’accepter avant d’apparaître en tant que mem ...
+
+ W&B ne permet pas de renommer une équipe ou une entité. Le nom d’une équipe est défini lorsque vous créez l’équipe et ne peut pas être modifié par la suite ...
+
+
Lorsque vous vous inscrivez à W&B, la plateforme crée automatiquement une équipe personnelle portant le même nom que votre nom d’utilisateur. Si vous ...
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave.mdx b/fr/weave.mdx
index ea82fda23c..cb6ac92df3 100644
--- a/fr/weave.mdx
+++ b/fr/weave.mdx
@@ -23,8 +23,8 @@ Sélectionnez votre type de charge de travail, puis utilisez les documents suiva
Choisissez une intégration native pour le SDK ou le harness de votre agent, puis commencez à tracer les sessions, les tours de conversation, les appels LLM et les appels d’outil dans la vue Agents.
-
- Tracez un agent personnalisé sur plusieurs tours de conversation avec le SDK Weave afin de capturer les sessions, les appels LLM et les appels d’outil sous forme de spans OpenTelemetry.
+
+ Configurez rapidement votre agent instrumenté avec OTel afin d’envoyer des traces au point de terminaison OTLP de Weave. Aucune installation du SDK Weave n’est requise.
@@ -33,7 +33,7 @@ Sélectionnez votre type de charge de travail, puis utilisez les documents suiva
-
+
Commencez par tracer un appel LLM de base et examinez les données dans votre compte W&B.
diff --git a/fr/weave/guides/evaluation/evaluation_logger.mdx b/fr/weave/guides/evaluation/evaluation_logger.mdx
index c0a09fc0c2..a4ca1bbc50 100644
--- a/fr/weave/guides/evaluation/evaluation_logger.mdx
+++ b/fr/weave/guides/evaluation/evaluation_logger.mdx
@@ -4,16 +4,14 @@ description: "Façon flexible et incrémentielle de journaliser des données d'
keywords: ["EvaluationLogger", "log_prediction", "log_score", "évaluation incrémentielle", "journalisation de médias enrichis"]
---
-Ce guide vous montre comment utiliser `EvaluationLogger` pour enregistrer des prédictions et des scores depuis votre code Python ou TypeScript existant, afin d'évaluer les performances du modèle dans Weave sans devoir d'abord définir un `Dataset` complet et une suite d'évaluateurs.
-
-Cette approche est utile dans les flux de travail complexes où l'ensemble du jeu de données ou tous les évaluateurs ne sont pas forcément définis à l'avance.
+Ce guide vous montre comment utiliser `EvaluationLogger` pour enregistrer des prédictions et des scores depuis votre code Python ou TypeScript existant, afin d'évaluer les performances du modèle dans Weave sans devoir d'abord définir un `Dataset` complet et une suite d'évaluateurs. Utilisez cette approche lorsque votre jeu de données ou vos évaluateurs ne sont pas définis à l'avance, ou lorsque vous devez journaliser les données d'évaluation de façon incrémentielle pendant l'exécution de votre flux de travail.
Contrairement à l'objet `Evaluation` standard, qui nécessite un `Dataset` prédéfini et une liste d'objets `Scorer`, `EvaluationLogger` vous permet de journaliser des prédictions individuelles et les scores associés de façon incrémentielle, à mesure qu'ils deviennent disponibles.
**Vous préférez une évaluation plus structurée ?**
- Si vous préférez un framework d'évaluation plus prescriptif avec des jeux de données et des évaluateurs prédéfinis, Voir [le framework `Evaluation` standard de Weave](../core-types/evaluations).
+ Si vous préférez un framework d'évaluation plus prescriptif avec des jeux de données et des évaluateurs prédéfinis, Voir [le framework `Evaluation` standard](../core-types/evaluations).
`EvaluationLogger` offre de la flexibilité, tandis que le framework standard apporte structure et orientation.
@@ -44,11 +42,11 @@ Pour voir un exemple Python illustrant ce flux de travail, consultez le [Exemple
## Exemple de base
-L’exemple suivant montre comment utiliser `EvaluationLogger` pour journaliser les prédictions et les scores directement dans votre code existant.
+L’exemple suivant montre comment utiliser `EvaluationLogger` pour journaliser les prédictions et les scores directement dans votre code existant. Remplacez `[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]` par votre entité et votre projet W&B.
{/*
- En mode : "custom", Mintlify n’affiche pas le titre du frontmatter comme un
- H1 sur la page, et le corps n’est pas entouré d’un conteneur de prose. Les titres HTML
- (/
-Les comptes W&B doivent appartenir à au moins une équipe pour pouvoir créer des projets et exécuter des expériences. Lorsque l’équipe générée automatiquement est supprimée, le compte n’appartient plus à aucune équipe. Dans cet état :
+Les comptes W&B doivent appartenir à au moins une équipe pour pouvoir créer des projets et exécuter des expériences. Lorsqu’un compte n’appartient à aucune équipe, il entre dans un état où :
* Le bouton **Créer une équipe** dans **Paramètres du compte > Teams** peut ne pas s’afficher.
* Si vous essayez de vous connecter ou d’accéder à votre espace de travail, vous pouvez être immédiatement redirigé vers une page indiquant « limite de débit dépassée » ou « Une erreur d’application s’est produite ».
* Vous ne pouvez pas créer vous-même une nouvelle équipe pour résoudre le problème : la création d’équipe est bloquée tant que le compte est dans cet état.
+Supprimer votre équipe est une façon d’atteindre cet état, mais ce n’est pas la seule. Un compte peut également se retrouver sans équipe dans les cas suivants :
+
+* Sur un nouveau compte, si l’équipe initiale n’est pas créée lors de l’inscription.
+* Après avoir ajouté ou modifié une adresse e-mail sur votre compte, telle qu’une adresse e-mail institutionnelle ou étudiante.
+* Après avoir modifié votre profil.
+
+Les symptômes et la solution sont les mêmes dans tous les cas.
+
//) héritent donc des valeurs par défaut du navigateur ainsi que de la règle
- typography.css du projet (police avec empattements, graisse 400). Le guide des custom-layouts de Mintlify
- résout ce point en écrivant des titres HTML bruts avec des classes Tailwind
- explicites ; faites de même ici afin que les titres correspondent à ceux de la documentation standard.
- */}
+ En mode : "custom", Mintlify n’affiche pas le titre du frontmatter comme un
+ H1 sur la page, et le corps n’est pas entouré d’un conteneur de prose. Les titres HTML
+ (//) héritent donc des valeurs par défaut du navigateur ainsi que de la règle
+ typography.css du projet (police avec empattements, graisse 400). Le guide des custom-layouts de Mintlify
+ résout ce point en écrivant des titres HTML bruts avec des classes Tailwind
+ explicites ; faites de même ici afin que les titres correspondent à ceux de la documentation standard.
+ */}
Accueil de l'assistance
@@ -47,7 +47,7 @@ import {HelpQuestionForm} from "/snippets/HelpQuestionForm.jsx";
{/* GÉNÉRÉ AUTOMATIQUEMENT: totaux */}
- 210 articles · 40 tags
+ 214 articles · 41 tags
{/* END GÉNÉRÉ AUTOMATIQUEMENT: totaux */}
diff --git a/fr/support/models.mdx b/fr/support/models.mdx
index 4d9494c252..e1b4601727 100644
--- a/fr/support/models.mdx
+++ b/fr/support/models.mdx
@@ -49,7 +49,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 2 articles
+ 3 articles
@@ -65,7 +65,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 15 articles
+ 16 articles
@@ -85,7 +85,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 13 articles
+ 14 articles
@@ -101,7 +101,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 10 articles
+ 11 articles
@@ -113,7 +113,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 2 articles
+ 4 articles
@@ -132,6 +132,10 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
6 articles
+
+ 1 article
+
+
15 articles
@@ -145,7 +149,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 31 articles
+ 32 articles
@@ -157,7 +161,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 2 articles
+ 3 articles
@@ -169,11 +173,11 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 13 articles
+ 15 articles
- 3 articles
+ 4 articles
@@ -184,7 +188,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
15 articles
-
+
2 articles
diff --git a/fr/support/models/articles/how-can-i-resolve-login-issues-with-my-a.mdx b/fr/support/models/articles/how-can-i-resolve-login-issues-with-my-a.mdx
index de5c8c1667..8f64e05641 100644
--- a/fr/support/models/articles/how-can-i-resolve-login-issues-with-my-a.mdx
+++ b/fr/support/models/articles/how-can-i-resolve-login-issues-with-my-a.mdx
@@ -15,6 +15,7 @@ Si vous ne parvenez pas à vous connecter à votre compte W&B, les étapes s
* Si vous utilisez le SSO, vérifiez que vous faites partie du groupe SSO approprié.
* **Problèmes techniques** :
* Notez tout message d'erreur spécifique pour faciliter le dépannage.
+ * Si vous voyez « limite de débit dépassée » ou « Une erreur d’application s’est produite » au lieu de votre espace de travail, votre compte n’est probablement membre d’aucune équipe. Le dépannage du navigateur ne permet pas de résoudre ce problème. Voir [J’ai supprimé mon équipe et je ne peux plus en créer une nouvelle : que faire ?](/fr/support/models/articles/i-deleted-my-team-and-now-i-cant-create-a-new-one).
* Si les problèmes persistent, contactez l'équipe d'assistance pour obtenir une aide supplémentaire.
***
diff --git a/fr/support/models/articles/how-do-i-add-more-seats.mdx b/fr/support/models/articles/how-do-i-add-more-seats.mdx
index 40c79d19c3..0f176f06ad 100644
--- a/fr/support/models/articles/how-do-i-add-more-seats.mdx
+++ b/fr/support/models/articles/how-do-i-add-more-seats.mdx
@@ -1,19 +1,31 @@
---
-title: "Comment puis-je ajouter des licences à mon compte ?"
-keywords: ["Administrateur", "Gestion des utilisateurs"]
+title: "Comment puis-je ajouter des licences à mon compte ?"
+keywords: ["Administrator", "User Management"]
---
-Si vous êtes administrateur et que vous devez étendre l’accès de votre équipe à W&B, vous pouvez demander des licences supplémentaires pour votre compte. Pour ajouter des licences :
+Si vous êtes administrateur et souhaitez étendre l’accès de votre équipe à W&B, vous pouvez demander des licences supplémentaires pour votre compte. W&B attribue les licences par utilisateur au niveau de l’organisation, et non par équipe ; les équipes en héritent. Ajouter un utilisateur à une seconde équipe ne consomme pas de licence supplémentaire.
-1. Contactez votre responsable de compte ou l’équipe d’assistance (support@wandb.com).
-2. Fournissez le nom de votre organisation et le nombre de licences souhaité.
+Pour ajouter des licences :
-L’équipe W&B utilise ces informations pour attribuer les licences supplémentaires à votre compte.
+{/* AISE = « AI Solutions Engineer » : les intitulés de poste de la W&B Global Field Organization
+ (annuaire Glean) et le « Pre-Sales AISE Onboarding Template » dans Confluence,
+ qui indique « What an AI Solutions Engineer (AISE) does » ; les glossaires de comptes Indeed et Scribd
+ concordent. Personne ne porte le titre « Account Solutions Engineer » (bien que « Senior
+ Manager, Account Solutions Architecture » existe, ce qui peut être à l’origine de la confusion).
+ /platform/hosting/hosting-options/dedicated-cloud/rate-limits.mdx développe AISE en
+ « Account Solutions Engineer » — sans fondement, laissé tel quel pour examen ultérieur. */}
+
+1. Contactez votre AI Solutions Engineer (AISE) ou l’assistance W&B (support@wandb.com).
+2. Indiquez le nom de votre organisation et le nombre de licences souhaité.
+
+L’équipe W&B utilise ces informations pour provisionner les licences supplémentaires sur votre compte.
+
+Voir [Attribuer ou mettre à jour l’accès d’un utilisateur](/fr/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization#assign-or-update-a-users-access) pour plus d’informations.
***
-{/* GÉNÉRÉ AUTOMATIQUEMENT: badges d’onglet */}
+{/* GÉNÉRÉ AUTOMATIQUEMENT : badge d’onglet */}
[Administrateur](/fr/support/models/tags/administrator) [Gestion des utilisateurs](/fr/support/models/tags/user-management)
-{/* FIN GÉNÉRÉ AUTOMATIQUEMENT : badges d’onglet */}
\ No newline at end of file
+{/* FIN GÉNÉRÉE AUTOMATIQUEMENT : badge d’onglet */}
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/support/models/articles/how-do-i-create-a-new-team-in-wandb.mdx b/fr/support/models/articles/how-do-i-create-a-new-team-in-wandb.mdx
index cb1238ca07..b7b3efb19b 100644
--- a/fr/support/models/articles/how-do-i-create-a-new-team-in-wandb.mdx
+++ b/fr/support/models/articles/how-do-i-create-a-new-team-in-wandb.mdx
@@ -3,24 +3,17 @@ title: "Comment puis-je créer une nouvelle équipe dans W&B ?"
keywords: ["Teams", "Gestion de l’organisation"]
---
-Les Teams constituent la principale unité de collaboration dans W&B. Une équipe possède son propre nom d’entité, des Projects partagés et une liste de membres. Toute personne disposant d’un compte W&B peut créer une équipe.
+Les Teams constituent la principale unité de collaboration dans W&B. Une équipe possède son propre nom d’entité, des Projects partagés et une liste de membres. Seul un administrateur de l’organisation peut créer une équipe.
-**Créer une équipe**
+Pour connaître la procédure, consultez [Créer une équipe](/fr/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization#create-a-team). Pour ajouter des collègues par la suite, consultez [Inviter des utilisateurs dans une équipe](/fr/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization#invite-users-to-a-team) ou [Comment puis-je inviter un utilisateur dans mon équipe W&B ?](/fr/support/models/articles/how-do-i-invite-a-user-to-my-wb-team).
-1. Connectez-vous à [wandb.ai](https://wandb.ai).
-2. Cliquez sur l’icône **+** ou sur **Create new team** dans la barre latérale gauche (ou accédez à [wandb.ai/create-team](https://wandb.ai/create-team)).
-3. Saisissez un **nom d’équipe**. Il devient le nom d’entité de l’équipe (par exemple, `wandb.ai/my-team`). Les noms d’équipe doivent être globalement uniques, en minuscules, et peuvent contenir des lettres, des chiffres et des tirets.
-4. Cliquez sur **Create team**.
+**Si vous ne pouvez pas créer d’équipe**
-Vous devenez automatiquement administrateur de la nouvelle équipe.
-
-**Inviter des membres après la création**
-
-Après avoir créé l’équipe, accédez à **Team settings > Members > Invite members** pour ajouter des collègues. Voir [Comment puis-je inviter un utilisateur dans mon équipe W&B ?](/fr/support/models/articles/how-do-i-invite-a-user-to-my-wb-team) pour plus de détails.
+Si le bouton **Create team** est absent ou si vous obtenez une erreur d’autorisations vous demandant de contacter votre administrateur, soit votre organisation limite la création d’équipes aux administrateurs, soit votre compte se trouve dans un état qui la bloque. Voir [J’ai supprimé mon équipe et je ne peux plus en créer une nouvelle — que dois-je faire ?](/fr/support/models/articles/i-deleted-my-team-and-now-i-cant-create-a-new-one).
**Choisir un nom d’équipe**
-Le nom de l’équipe fait partie de l’URL de chaque projet et run de cette équipe ; choisissez donc un nom qui restera pertinent à long terme. Les noms d’équipe ne peuvent pas être modifiés après leur création sans contacter l’assistance W&B.
+Le nom d’une équipe devient son nom d’entité et fait partie de l’URL de chaque projet et run de cette équipe ; choisissez donc un nom qui restera pertinent à long terme. Les noms d’équipe doivent être uniques dans W&B et ne peuvent pas être modifiés après leur création.
**Comptes personnels vs comptes d’équipe**
@@ -38,7 +31,9 @@ wandb.init(entity="my-username", project="personal-experiments")
**Limites de l’équipe**
-Avec le forfait gratuit, les équipes disposent d’un nombre limité de licences et d’espace de stockage. Consultez les détails de votre forfait dans **Team settings > Billing** ou sur [wandb.ai/site/pricing](https://wandb.ai/site/pricing).
+Les licences Models sont facturées par utilisateur. Consultez [Licences et tarification](/fr/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization#seats-and-pricing) pour en savoir plus sur le fonctionnement des licences, les détails de votre forfait dans **Team settings > Billing** ou sur [wandb.ai/site/pricing](https://wandb.ai/site/pricing).
+
+Les comptes académiques peuvent créer un nombre illimité d’équipes. Si votre compte académique est ancien et que vous ne pouvez pas créer d’autre équipe, il se peut qu’une limite d’équipes faible ait été définie lors de sa création. [Contactez l’assistance](mailto:support@wandb.com) pour augmenter cette limite.
***
diff --git a/fr/support/models/articles/how-do-i-delete-many-artifacts-at-once.mdx b/fr/support/models/articles/how-do-i-delete-many-artifacts-at-once.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..f9271a07f3
--- /dev/null
+++ b/fr/support/models/articles/how-do-i-delete-many-artifacts-at-once.mdx
@@ -0,0 +1,63 @@
+---
+title: "Comment supprimer plusieurs artefacts à la fois ?"
+keywords: ["Artefacts", "Stockage", "API Python"]
+---
+
+Lorsque vous devez supprimer de nombreuses versions d'artefacts, par exemple pour réduire l'utilisation du stockage, utilisez l'[API publique W&B](/fr/models/ref/python/public-api/api) plutôt que l'application W&B. Les suppressions en masse dans l'application peuvent expirer avec l'erreur `context deadline exceeded`, et la liste des artefacts n'est pas conçue pour supprimer des centaines de versions.
+
+Le script suivant supprime toutes les versions d'artefacts d'un type donné dans un projet.
+
+Remplacez les espaces réservés `[YOUR-TEAM]` et `[YOUR-PROJECT]` par vos propres valeurs. Pour `[YOUR-TEAM]`, utilisez le nom de votre équipe ou votre nom d'utilisateur, et non le nom de votre organisation.
+
+
+ La suppression d'artefacts est irréversible. Lors de la suppression de versions d'artefacts source, W&B supprime l'artefact et ses fichiers. En passant `delete_aliases=True`, vous autorisez la suppression des versions possédant des alias tels que `latest` et supprimez ces alias.
+
+ Utilisez d'abord `DRY_RUN = True`, vérifiez les noms d'artefacts affichés, puis définissez seulement `DRY_RUN = False`.
+
+
+```python
+import wandb
+
+# Suppose que vous avez déjà exécuté `wandb login`.
+entity = "[YOUR-TEAM]" # Remplacez par votre équipe.
+project = "[YOUR-PROJECT]" # Remplacez par votre projet.
+artifact_type = "model" # Remplacez par le type d'artifact à supprimer.
+
+# Conservez la valeur True jusqu'à ce que vous ayez vérifié les versions à supprimer.
+DRY_RUN = True
+
+api = wandb.Api()
+
+for collection in api.artifact_collections(f"{entity}/{project}", artifact_type):
+ for version in collection.artifacts():
+ if DRY_RUN:
+ print(f"[dry-run] supprimerait {version.name}")
+ else:
+ print(f"Suppression de {version.name}")
+ version.delete(delete_aliases=True)
+```
+
+Le script supprime les versions d'artefacts, et non les collections. Une collection vide apparaît toujours dans l'onglet **Artefacts** du projet.
+
+`wandb.Api.artifact_collections()` renvoie à la fois des collections sources et des collections de liens :
+
+* Une collection source contient les versions d'artefacts enregistrées dans les runs du projet.
+* Une collection de liens contient des références à des versions d'artefacts liées à une autre collection, par exemple une collection d'un registre.
+
+Pour plus d'informations, voir [Lier une version d'artefact à une collection](/fr/models/registry/link_version).
+
+Lorsqu'une version provient d'une collection de liens, `version.delete(delete_aliases=True)` supprime uniquement le lien. L'artefact source et ses fichiers restent à leur emplacement ; cette version ne libère donc aucun espace de stockage.
+
+
+ ## Récupérer de l’espace
+
+
+Les artefacts supprimés sont d’abord supprimés de manière réversible, puis définitivement supprimés lors de la garbage collection. Votre utilisation du stockage ne diminue donc pas immédiatement. Pour connaître le délai et savoir comment vérifier votre utilisation, voir [Pourquoi mon utilisation du stockage ne se met-elle pas à jour après la suppression de runs ?](/fr/support/models/articles/why-does-the-storage-meter-not-update-af) et [Supprimer un artefact](/fr/models/artifacts/delete-artifacts).
+
+***
+
+{/* GÉNÉRÉ AUTOMATIQUEMENT : badges d’onglet */}
+
+[Artifacts](/fr/support/models/tags/artifacts) [Stockage](/fr/support/models/tags/storage) [API Python](/fr/support/models/tags/python-api)
+
+{/* FIN GÉNÉRÉ AUTOMATIQUEMENT : badge d’onglet */}
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/support/models/articles/how-do-i-preserve-run-data-from-ephemeral-env.mdx b/fr/support/models/articles/how-do-i-preserve-run-data-from-ephemeral-env.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..842ebd7455
--- /dev/null
+++ b/fr/support/models/articles/how-do-i-preserve-run-data-from-ephemeral-env.mdx
@@ -0,0 +1,18 @@
+---
+title: Comment préserver les données de run dans des environnements éphémères ?
+keywords: ["Variables d'environnement", "Journaux", "Runs"]
+---
+
+Définissez `WANDB_DIR` sur un répertoire situé sur un stockage persistant afin de préserver les données de run locales et les journaux de diagnostic dans les environnements éphémères. Sinon, les fichiers du répertoire local `wandb/` peuvent être perdus lorsque le pod ou le conteneur est supprimé.
+
+Voir les articles associés suivants :
+
+* [Comment définir l'emplacement local des fichiers `wandb` ?](/fr/support/models/articles/how-can-i-define-the-local-location-for-)
+* [Pourquoi mon run est-il indiqué comme planté ?](/fr/support/models/articles/why-is-my-run-showing-as-crashed)
+* [Variables d'environnement](/fr/models/track/environment-variables)
+
+{/* GÉNÉRÉ AUTOMATIQUEMENT : badge d’onglet */}
+
+[Variables d’environnement](/fr/support/models/tags/environment-variables) [Journaux](/fr/support/models/tags/logs) [Exécutions](/fr/support/models/tags/runs)
+
+{/* FIN GÉNÉRÉ AUTOMATIQUEMENT : badges d’onglet */}
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/support/models/articles/how-do-i-rename-a-team-or-entity.mdx b/fr/support/models/articles/how-do-i-rename-a-team-or-entity.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..9357fd8deb
--- /dev/null
+++ b/fr/support/models/articles/how-do-i-rename-a-team-or-entity.mdx
@@ -0,0 +1,22 @@
+---
+title: "Comment puis-je renommer une équipe ou une entité ?"
+keywords: ["Teams", "Gestion des équipes", "Gestion des organisations"]
+---
+
+W&B ne permet pas de renommer une équipe ou une entité. Le nom d’une équipe est défini lors de sa création et ne peut pas être modifié par la suite. Créez plutôt une nouvelle équipe avec le nom et les membres souhaités, puis transférez-y votre travail :
+
+1. [Créez la nouvelle équipe](/fr/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization#create-a-team). Si vous obtenez une erreur d’autorisation, votre organisation limite les personnes autorisées à créer des équipes. Demandez à un administrateur de l’organisation de créer l’équipe pour vous.
+2. Déplacez vos Projects ou vos Runs vers la nouvelle équipe. Vous pouvez déplacer des Runs entre des équipes dans W&B, mais les artefacts enregistrés ne sont pas déplacés automatiquement.
+3. Pour déplacer un Project entier, [contactez l’assistance](mailto:support@wandb.com) en indiquant l’équipe source, l’équipe de destination et les Projects à déplacer. L’assistance planifie le transfert pendant une période au cours de laquelle aucune journalisation n’est en cours dans l’une ou l’autre équipe.
+
+
+ L’emplacement de stockage d’une équipe est également défini lors de sa création. Configurez l’emplacement de stockage d’une équipe lors de sa création. Voir [Connecteur de stockage sécurisé](/fr/platform/hosting/data-security/secure-storage-connector).
+
+
+***
+
+{/* GÉNÉRÉ AUTOMATIQUEMENT : badge d’onglet */}
+
+[Teams](/fr/support/models/tags/teams) [Gestion des équipes](/fr/support/models/tags/team-management) [Gestion de l’organisation](/fr/support/models/tags/org-management)
+
+{/* FIN GÉNÉRÉ AUTOMATIQUEMENT : badge d’onglet */}
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/support/models/articles/i-deleted-my-team-and-now-i-cant-create-a-new-one.mdx b/fr/support/models/articles/i-deleted-my-team-and-now-i-cant-create-a-new-one.mdx
index c1fd1e673b..b09b59b7b1 100644
--- a/fr/support/models/articles/i-deleted-my-team-and-now-i-cant-create-a-new-one.mdx
+++ b/fr/support/models/articles/i-deleted-my-team-and-now-i-cant-create-a-new-one.mdx
@@ -9,12 +9,20 @@ Lorsque vous vous inscrivez à W&B, la plateforme crée automatiquement une
## Pourquoi cela se produit
) héritent donc des valeurs par défaut du navigateur ainsi que de la règle
- typography.css du projet (police avec empattements, graisse 400). Le guide des custom-layouts de Mintlify
- résout ce point en écrivant des titres HTML bruts avec des classes Tailwind
- explicites ; faites de même ici afin que les titres correspondent à ceux de la documentation standard.
- */}
+ En mode : "custom", Mintlify n’affiche pas le titre du frontmatter comme un
+ H1 sur la page, et le corps n’est pas entouré d’un conteneur de prose. Les titres HTML
+ (//) héritent donc des valeurs par défaut du navigateur ainsi que de la règle
+ typography.css du projet (police avec empattements, graisse 400). Le guide des custom-layouts de Mintlify
+ résout ce point en écrivant des titres HTML bruts avec des classes Tailwind
+ explicites ; faites de même ici afin que les titres correspondent à ceux de la documentation standard.
+ */}
Accueil de l'assistance
@@ -47,7 +47,7 @@ import {HelpQuestionForm} from "/snippets/HelpQuestionForm.jsx";
{/* GÉNÉRÉ AUTOMATIQUEMENT: totaux */}
- 210 articles · 40 tags
+ 214 articles · 41 tags
{/* END GÉNÉRÉ AUTOMATIQUEMENT: totaux */}
diff --git a/fr/support/models.mdx b/fr/support/models.mdx
index 4d9494c252..e1b4601727 100644
--- a/fr/support/models.mdx
+++ b/fr/support/models.mdx
@@ -49,7 +49,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 2 articles
+ 3 articles
@@ -65,7 +65,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 15 articles
+ 16 articles
@@ -85,7 +85,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 13 articles
+ 14 articles
@@ -101,7 +101,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 10 articles
+ 11 articles
@@ -113,7 +113,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 2 articles
+ 4 articles
@@ -132,6 +132,10 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
6 articles
+
+ 1 article
+
+
15 articles
@@ -145,7 +149,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 31 articles
+ 32 articles
@@ -157,7 +161,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 2 articles
+ 3 articles
@@ -169,11 +173,11 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 13 articles
+ 15 articles
- 3 articles
+ 4 articles
@@ -184,7 +188,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
15 articles
-
+
2 articles
diff --git a/fr/support/models/articles/how-can-i-resolve-login-issues-with-my-a.mdx b/fr/support/models/articles/how-can-i-resolve-login-issues-with-my-a.mdx
index de5c8c1667..8f64e05641 100644
--- a/fr/support/models/articles/how-can-i-resolve-login-issues-with-my-a.mdx
+++ b/fr/support/models/articles/how-can-i-resolve-login-issues-with-my-a.mdx
@@ -15,6 +15,7 @@ Si vous ne parvenez pas à vous connecter à votre compte W&B, les étapes s
* Si vous utilisez le SSO, vérifiez que vous faites partie du groupe SSO approprié.
* **Problèmes techniques** :
* Notez tout message d'erreur spécifique pour faciliter le dépannage.
+ * Si vous voyez « limite de débit dépassée » ou « Une erreur d’application s’est produite » au lieu de votre espace de travail, votre compte n’est probablement membre d’aucune équipe. Le dépannage du navigateur ne permet pas de résoudre ce problème. Voir [J’ai supprimé mon équipe et je ne peux plus en créer une nouvelle : que faire ?](/fr/support/models/articles/i-deleted-my-team-and-now-i-cant-create-a-new-one).
* Si les problèmes persistent, contactez l'équipe d'assistance pour obtenir une aide supplémentaire.
***
diff --git a/fr/support/models/articles/how-do-i-add-more-seats.mdx b/fr/support/models/articles/how-do-i-add-more-seats.mdx
index 40c79d19c3..0f176f06ad 100644
--- a/fr/support/models/articles/how-do-i-add-more-seats.mdx
+++ b/fr/support/models/articles/how-do-i-add-more-seats.mdx
@@ -1,19 +1,31 @@
---
-title: "Comment puis-je ajouter des licences à mon compte ?"
-keywords: ["Administrateur", "Gestion des utilisateurs"]
+title: "Comment puis-je ajouter des licences à mon compte ?"
+keywords: ["Administrator", "User Management"]
---
-Si vous êtes administrateur et que vous devez étendre l’accès de votre équipe à W&B, vous pouvez demander des licences supplémentaires pour votre compte. Pour ajouter des licences :
+Si vous êtes administrateur et souhaitez étendre l’accès de votre équipe à W&B, vous pouvez demander des licences supplémentaires pour votre compte. W&B attribue les licences par utilisateur au niveau de l’organisation, et non par équipe ; les équipes en héritent. Ajouter un utilisateur à une seconde équipe ne consomme pas de licence supplémentaire.
-1. Contactez votre responsable de compte ou l’équipe d’assistance (support@wandb.com).
-2. Fournissez le nom de votre organisation et le nombre de licences souhaité.
+Pour ajouter des licences :
-L’équipe W&B utilise ces informations pour attribuer les licences supplémentaires à votre compte.
+{/* AISE = « AI Solutions Engineer » : les intitulés de poste de la W&B Global Field Organization
+ (annuaire Glean) et le « Pre-Sales AISE Onboarding Template » dans Confluence,
+ qui indique « What an AI Solutions Engineer (AISE) does » ; les glossaires de comptes Indeed et Scribd
+ concordent. Personne ne porte le titre « Account Solutions Engineer » (bien que « Senior
+ Manager, Account Solutions Architecture » existe, ce qui peut être à l’origine de la confusion).
+ /platform/hosting/hosting-options/dedicated-cloud/rate-limits.mdx développe AISE en
+ « Account Solutions Engineer » — sans fondement, laissé tel quel pour examen ultérieur. */}
+
+1. Contactez votre AI Solutions Engineer (AISE) ou l’assistance W&B (support@wandb.com).
+2. Indiquez le nom de votre organisation et le nombre de licences souhaité.
+
+L’équipe W&B utilise ces informations pour provisionner les licences supplémentaires sur votre compte.
+
+Voir [Attribuer ou mettre à jour l’accès d’un utilisateur](/fr/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization#assign-or-update-a-users-access) pour plus d’informations.
***
-{/* GÉNÉRÉ AUTOMATIQUEMENT: badges d’onglet */}
+{/* GÉNÉRÉ AUTOMATIQUEMENT : badge d’onglet */}
[Administrateur](/fr/support/models/tags/administrator) [Gestion des utilisateurs](/fr/support/models/tags/user-management)
-{/* FIN GÉNÉRÉ AUTOMATIQUEMENT : badges d’onglet */}
\ No newline at end of file
+{/* FIN GÉNÉRÉE AUTOMATIQUEMENT : badge d’onglet */}
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/support/models/articles/how-do-i-create-a-new-team-in-wandb.mdx b/fr/support/models/articles/how-do-i-create-a-new-team-in-wandb.mdx
index cb1238ca07..b7b3efb19b 100644
--- a/fr/support/models/articles/how-do-i-create-a-new-team-in-wandb.mdx
+++ b/fr/support/models/articles/how-do-i-create-a-new-team-in-wandb.mdx
@@ -3,24 +3,17 @@ title: "Comment puis-je créer une nouvelle équipe dans W&B ?"
keywords: ["Teams", "Gestion de l’organisation"]
---
-Les Teams constituent la principale unité de collaboration dans W&B. Une équipe possède son propre nom d’entité, des Projects partagés et une liste de membres. Toute personne disposant d’un compte W&B peut créer une équipe.
+Les Teams constituent la principale unité de collaboration dans W&B. Une équipe possède son propre nom d’entité, des Projects partagés et une liste de membres. Seul un administrateur de l’organisation peut créer une équipe.
-**Créer une équipe**
+Pour connaître la procédure, consultez [Créer une équipe](/fr/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization#create-a-team). Pour ajouter des collègues par la suite, consultez [Inviter des utilisateurs dans une équipe](/fr/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization#invite-users-to-a-team) ou [Comment puis-je inviter un utilisateur dans mon équipe W&B ?](/fr/support/models/articles/how-do-i-invite-a-user-to-my-wb-team).
-1. Connectez-vous à [wandb.ai](https://wandb.ai).
-2. Cliquez sur l’icône **+** ou sur **Create new team** dans la barre latérale gauche (ou accédez à [wandb.ai/create-team](https://wandb.ai/create-team)).
-3. Saisissez un **nom d’équipe**. Il devient le nom d’entité de l’équipe (par exemple, `wandb.ai/my-team`). Les noms d’équipe doivent être globalement uniques, en minuscules, et peuvent contenir des lettres, des chiffres et des tirets.
-4. Cliquez sur **Create team**.
+**Si vous ne pouvez pas créer d’équipe**
-Vous devenez automatiquement administrateur de la nouvelle équipe.
-
-**Inviter des membres après la création**
-
-Après avoir créé l’équipe, accédez à **Team settings > Members > Invite members** pour ajouter des collègues. Voir [Comment puis-je inviter un utilisateur dans mon équipe W&B ?](/fr/support/models/articles/how-do-i-invite-a-user-to-my-wb-team) pour plus de détails.
+Si le bouton **Create team** est absent ou si vous obtenez une erreur d’autorisations vous demandant de contacter votre administrateur, soit votre organisation limite la création d’équipes aux administrateurs, soit votre compte se trouve dans un état qui la bloque. Voir [J’ai supprimé mon équipe et je ne peux plus en créer une nouvelle — que dois-je faire ?](/fr/support/models/articles/i-deleted-my-team-and-now-i-cant-create-a-new-one).
**Choisir un nom d’équipe**
-Le nom de l’équipe fait partie de l’URL de chaque projet et run de cette équipe ; choisissez donc un nom qui restera pertinent à long terme. Les noms d’équipe ne peuvent pas être modifiés après leur création sans contacter l’assistance W&B.
+Le nom d’une équipe devient son nom d’entité et fait partie de l’URL de chaque projet et run de cette équipe ; choisissez donc un nom qui restera pertinent à long terme. Les noms d’équipe doivent être uniques dans W&B et ne peuvent pas être modifiés après leur création.
**Comptes personnels vs comptes d’équipe**
@@ -38,7 +31,9 @@ wandb.init(entity="my-username", project="personal-experiments")
**Limites de l’équipe**
-Avec le forfait gratuit, les équipes disposent d’un nombre limité de licences et d’espace de stockage. Consultez les détails de votre forfait dans **Team settings > Billing** ou sur [wandb.ai/site/pricing](https://wandb.ai/site/pricing).
+Les licences Models sont facturées par utilisateur. Consultez [Licences et tarification](/fr/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization#seats-and-pricing) pour en savoir plus sur le fonctionnement des licences, les détails de votre forfait dans **Team settings > Billing** ou sur [wandb.ai/site/pricing](https://wandb.ai/site/pricing).
+
+Les comptes académiques peuvent créer un nombre illimité d’équipes. Si votre compte académique est ancien et que vous ne pouvez pas créer d’autre équipe, il se peut qu’une limite d’équipes faible ait été définie lors de sa création. [Contactez l’assistance](mailto:support@wandb.com) pour augmenter cette limite.
***
diff --git a/fr/support/models/articles/how-do-i-delete-many-artifacts-at-once.mdx b/fr/support/models/articles/how-do-i-delete-many-artifacts-at-once.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..f9271a07f3
--- /dev/null
+++ b/fr/support/models/articles/how-do-i-delete-many-artifacts-at-once.mdx
@@ -0,0 +1,63 @@
+---
+title: "Comment supprimer plusieurs artefacts à la fois ?"
+keywords: ["Artefacts", "Stockage", "API Python"]
+---
+
+Lorsque vous devez supprimer de nombreuses versions d'artefacts, par exemple pour réduire l'utilisation du stockage, utilisez l'[API publique W&B](/fr/models/ref/python/public-api/api) plutôt que l'application W&B. Les suppressions en masse dans l'application peuvent expirer avec l'erreur `context deadline exceeded`, et la liste des artefacts n'est pas conçue pour supprimer des centaines de versions.
+
+Le script suivant supprime toutes les versions d'artefacts d'un type donné dans un projet.
+
+Remplacez les espaces réservés `[YOUR-TEAM]` et `[YOUR-PROJECT]` par vos propres valeurs. Pour `[YOUR-TEAM]`, utilisez le nom de votre équipe ou votre nom d'utilisateur, et non le nom de votre organisation.
+
+
+ La suppression d'artefacts est irréversible. Lors de la suppression de versions d'artefacts source, W&B supprime l'artefact et ses fichiers. En passant `delete_aliases=True`, vous autorisez la suppression des versions possédant des alias tels que `latest` et supprimez ces alias.
+
+ Utilisez d'abord `DRY_RUN = True`, vérifiez les noms d'artefacts affichés, puis définissez seulement `DRY_RUN = False`.
+
+
+```python
+import wandb
+
+# Suppose que vous avez déjà exécuté `wandb login`.
+entity = "[YOUR-TEAM]" # Remplacez par votre équipe.
+project = "[YOUR-PROJECT]" # Remplacez par votre projet.
+artifact_type = "model" # Remplacez par le type d'artifact à supprimer.
+
+# Conservez la valeur True jusqu'à ce que vous ayez vérifié les versions à supprimer.
+DRY_RUN = True
+
+api = wandb.Api()
+
+for collection in api.artifact_collections(f"{entity}/{project}", artifact_type):
+ for version in collection.artifacts():
+ if DRY_RUN:
+ print(f"[dry-run] supprimerait {version.name}")
+ else:
+ print(f"Suppression de {version.name}")
+ version.delete(delete_aliases=True)
+```
+
+Le script supprime les versions d'artefacts, et non les collections. Une collection vide apparaît toujours dans l'onglet **Artefacts** du projet.
+
+`wandb.Api.artifact_collections()` renvoie à la fois des collections sources et des collections de liens :
+
+* Une collection source contient les versions d'artefacts enregistrées dans les runs du projet.
+* Une collection de liens contient des références à des versions d'artefacts liées à une autre collection, par exemple une collection d'un registre.
+
+Pour plus d'informations, voir [Lier une version d'artefact à une collection](/fr/models/registry/link_version).
+
+Lorsqu'une version provient d'une collection de liens, `version.delete(delete_aliases=True)` supprime uniquement le lien. L'artefact source et ses fichiers restent à leur emplacement ; cette version ne libère donc aucun espace de stockage.
+
+
+ ## Récupérer de l’espace
+
+
+Les artefacts supprimés sont d’abord supprimés de manière réversible, puis définitivement supprimés lors de la garbage collection. Votre utilisation du stockage ne diminue donc pas immédiatement. Pour connaître le délai et savoir comment vérifier votre utilisation, voir [Pourquoi mon utilisation du stockage ne se met-elle pas à jour après la suppression de runs ?](/fr/support/models/articles/why-does-the-storage-meter-not-update-af) et [Supprimer un artefact](/fr/models/artifacts/delete-artifacts).
+
+***
+
+{/* GÉNÉRÉ AUTOMATIQUEMENT : badges d’onglet */}
+
+[Artifacts](/fr/support/models/tags/artifacts) [Stockage](/fr/support/models/tags/storage) [API Python](/fr/support/models/tags/python-api)
+
+{/* FIN GÉNÉRÉ AUTOMATIQUEMENT : badge d’onglet */}
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/support/models/articles/how-do-i-preserve-run-data-from-ephemeral-env.mdx b/fr/support/models/articles/how-do-i-preserve-run-data-from-ephemeral-env.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..842ebd7455
--- /dev/null
+++ b/fr/support/models/articles/how-do-i-preserve-run-data-from-ephemeral-env.mdx
@@ -0,0 +1,18 @@
+---
+title: Comment préserver les données de run dans des environnements éphémères ?
+keywords: ["Variables d'environnement", "Journaux", "Runs"]
+---
+
+Définissez `WANDB_DIR` sur un répertoire situé sur un stockage persistant afin de préserver les données de run locales et les journaux de diagnostic dans les environnements éphémères. Sinon, les fichiers du répertoire local `wandb/` peuvent être perdus lorsque le pod ou le conteneur est supprimé.
+
+Voir les articles associés suivants :
+
+* [Comment définir l'emplacement local des fichiers `wandb` ?](/fr/support/models/articles/how-can-i-define-the-local-location-for-)
+* [Pourquoi mon run est-il indiqué comme planté ?](/fr/support/models/articles/why-is-my-run-showing-as-crashed)
+* [Variables d'environnement](/fr/models/track/environment-variables)
+
+{/* GÉNÉRÉ AUTOMATIQUEMENT : badge d’onglet */}
+
+[Variables d’environnement](/fr/support/models/tags/environment-variables) [Journaux](/fr/support/models/tags/logs) [Exécutions](/fr/support/models/tags/runs)
+
+{/* FIN GÉNÉRÉ AUTOMATIQUEMENT : badges d’onglet */}
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/support/models/articles/how-do-i-rename-a-team-or-entity.mdx b/fr/support/models/articles/how-do-i-rename-a-team-or-entity.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..9357fd8deb
--- /dev/null
+++ b/fr/support/models/articles/how-do-i-rename-a-team-or-entity.mdx
@@ -0,0 +1,22 @@
+---
+title: "Comment puis-je renommer une équipe ou une entité ?"
+keywords: ["Teams", "Gestion des équipes", "Gestion des organisations"]
+---
+
+W&B ne permet pas de renommer une équipe ou une entité. Le nom d’une équipe est défini lors de sa création et ne peut pas être modifié par la suite. Créez plutôt une nouvelle équipe avec le nom et les membres souhaités, puis transférez-y votre travail :
+
+1. [Créez la nouvelle équipe](/fr/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization#create-a-team). Si vous obtenez une erreur d’autorisation, votre organisation limite les personnes autorisées à créer des équipes. Demandez à un administrateur de l’organisation de créer l’équipe pour vous.
+2. Déplacez vos Projects ou vos Runs vers la nouvelle équipe. Vous pouvez déplacer des Runs entre des équipes dans W&B, mais les artefacts enregistrés ne sont pas déplacés automatiquement.
+3. Pour déplacer un Project entier, [contactez l’assistance](mailto:support@wandb.com) en indiquant l’équipe source, l’équipe de destination et les Projects à déplacer. L’assistance planifie le transfert pendant une période au cours de laquelle aucune journalisation n’est en cours dans l’une ou l’autre équipe.
+
+
+ L’emplacement de stockage d’une équipe est également défini lors de sa création. Configurez l’emplacement de stockage d’une équipe lors de sa création. Voir [Connecteur de stockage sécurisé](/fr/platform/hosting/data-security/secure-storage-connector).
+
+
+***
+
+{/* GÉNÉRÉ AUTOMATIQUEMENT : badge d’onglet */}
+
+[Teams](/fr/support/models/tags/teams) [Gestion des équipes](/fr/support/models/tags/team-management) [Gestion de l’organisation](/fr/support/models/tags/org-management)
+
+{/* FIN GÉNÉRÉ AUTOMATIQUEMENT : badge d’onglet */}
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/support/models/articles/i-deleted-my-team-and-now-i-cant-create-a-new-one.mdx b/fr/support/models/articles/i-deleted-my-team-and-now-i-cant-create-a-new-one.mdx
index c1fd1e673b..b09b59b7b1 100644
--- a/fr/support/models/articles/i-deleted-my-team-and-now-i-cant-create-a-new-one.mdx
+++ b/fr/support/models/articles/i-deleted-my-team-and-now-i-cant-create-a-new-one.mdx
@@ -9,12 +9,20 @@ Lorsque vous vous inscrivez à W&B, la plateforme crée automatiquement une
## Pourquoi cela se produit
/) héritent donc des valeurs par défaut du navigateur ainsi que de la règle
+ typography.css du projet (police avec empattements, graisse 400). Le guide des custom-layouts de Mintlify
+ résout ce point en écrivant des titres HTML bruts avec des classes Tailwind
+ explicites ; faites de même ici afin que les titres correspondent à ceux de la documentation standard.
+ */}
Accueil de l'assistance
@@ -47,7 +47,7 @@ import {HelpQuestionForm} from "/snippets/HelpQuestionForm.jsx";
{/* GÉNÉRÉ AUTOMATIQUEMENT: totaux */}
- 210 articles · 40 tags
+ 214 articles · 41 tags
{/* END GÉNÉRÉ AUTOMATIQUEMENT: totaux */}
diff --git a/fr/support/models.mdx b/fr/support/models.mdx
index 4d9494c252..e1b4601727 100644
--- a/fr/support/models.mdx
+++ b/fr/support/models.mdx
@@ -49,7 +49,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 2 articles
+ 3 articles
@@ -65,7 +65,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 15 articles
+ 16 articles
@@ -85,7 +85,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 13 articles
+ 14 articles
@@ -101,7 +101,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 10 articles
+ 11 articles
@@ -113,7 +113,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 2 articles
+ 4 articles
@@ -132,6 +132,10 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
6 articles
+
+ 1 article
+
+
15 articles
@@ -145,7 +149,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 31 articles
+ 32 articles
@@ -157,7 +161,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 2 articles
+ 3 articles
@@ -169,11 +173,11 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 13 articles
+ 15 articles
- 3 articles
+ 4 articles
@@ -184,7 +188,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
15 articles
-
+
2 articles
diff --git a/fr/support/models/articles/how-can-i-resolve-login-issues-with-my-a.mdx b/fr/support/models/articles/how-can-i-resolve-login-issues-with-my-a.mdx
index de5c8c1667..8f64e05641 100644
--- a/fr/support/models/articles/how-can-i-resolve-login-issues-with-my-a.mdx
+++ b/fr/support/models/articles/how-can-i-resolve-login-issues-with-my-a.mdx
@@ -15,6 +15,7 @@ Si vous ne parvenez pas à vous connecter à votre compte W&B, les étapes s
* Si vous utilisez le SSO, vérifiez que vous faites partie du groupe SSO approprié.
* **Problèmes techniques** :
* Notez tout message d'erreur spécifique pour faciliter le dépannage.
+ * Si vous voyez « limite de débit dépassée » ou « Une erreur d’application s’est produite » au lieu de votre espace de travail, votre compte n’est probablement membre d’aucune équipe. Le dépannage du navigateur ne permet pas de résoudre ce problème. Voir [J’ai supprimé mon équipe et je ne peux plus en créer une nouvelle : que faire ?](/fr/support/models/articles/i-deleted-my-team-and-now-i-cant-create-a-new-one).
* Si les problèmes persistent, contactez l'équipe d'assistance pour obtenir une aide supplémentaire.
***
diff --git a/fr/support/models/articles/how-do-i-add-more-seats.mdx b/fr/support/models/articles/how-do-i-add-more-seats.mdx
index 40c79d19c3..0f176f06ad 100644
--- a/fr/support/models/articles/how-do-i-add-more-seats.mdx
+++ b/fr/support/models/articles/how-do-i-add-more-seats.mdx
@@ -1,19 +1,31 @@
---
-title: "Comment puis-je ajouter des licences à mon compte ?"
-keywords: ["Administrateur", "Gestion des utilisateurs"]
+title: "Comment puis-je ajouter des licences à mon compte ?"
+keywords: ["Administrator", "User Management"]
---
-Si vous êtes administrateur et que vous devez étendre l’accès de votre équipe à W&B, vous pouvez demander des licences supplémentaires pour votre compte. Pour ajouter des licences :
+Si vous êtes administrateur et souhaitez étendre l’accès de votre équipe à W&B, vous pouvez demander des licences supplémentaires pour votre compte. W&B attribue les licences par utilisateur au niveau de l’organisation, et non par équipe ; les équipes en héritent. Ajouter un utilisateur à une seconde équipe ne consomme pas de licence supplémentaire.
-1. Contactez votre responsable de compte ou l’équipe d’assistance (support@wandb.com).
-2. Fournissez le nom de votre organisation et le nombre de licences souhaité.
+Pour ajouter des licences :
-L’équipe W&B utilise ces informations pour attribuer les licences supplémentaires à votre compte.
+{/* AISE = « AI Solutions Engineer » : les intitulés de poste de la W&B Global Field Organization
+ (annuaire Glean) et le « Pre-Sales AISE Onboarding Template » dans Confluence,
+ qui indique « What an AI Solutions Engineer (AISE) does » ; les glossaires de comptes Indeed et Scribd
+ concordent. Personne ne porte le titre « Account Solutions Engineer » (bien que « Senior
+ Manager, Account Solutions Architecture » existe, ce qui peut être à l’origine de la confusion).
+ /platform/hosting/hosting-options/dedicated-cloud/rate-limits.mdx développe AISE en
+ « Account Solutions Engineer » — sans fondement, laissé tel quel pour examen ultérieur. */}
+
+1. Contactez votre AI Solutions Engineer (AISE) ou l’assistance W&B (support@wandb.com).
+2. Indiquez le nom de votre organisation et le nombre de licences souhaité.
+
+L’équipe W&B utilise ces informations pour provisionner les licences supplémentaires sur votre compte.
+
+Voir [Attribuer ou mettre à jour l’accès d’un utilisateur](/fr/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization#assign-or-update-a-users-access) pour plus d’informations.
***
-{/* GÉNÉRÉ AUTOMATIQUEMENT: badges d’onglet */}
+{/* GÉNÉRÉ AUTOMATIQUEMENT : badge d’onglet */}
[Administrateur](/fr/support/models/tags/administrator) [Gestion des utilisateurs](/fr/support/models/tags/user-management)
-{/* FIN GÉNÉRÉ AUTOMATIQUEMENT : badges d’onglet */}
\ No newline at end of file
+{/* FIN GÉNÉRÉE AUTOMATIQUEMENT : badge d’onglet */}
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/support/models/articles/how-do-i-create-a-new-team-in-wandb.mdx b/fr/support/models/articles/how-do-i-create-a-new-team-in-wandb.mdx
index cb1238ca07..b7b3efb19b 100644
--- a/fr/support/models/articles/how-do-i-create-a-new-team-in-wandb.mdx
+++ b/fr/support/models/articles/how-do-i-create-a-new-team-in-wandb.mdx
@@ -3,24 +3,17 @@ title: "Comment puis-je créer une nouvelle équipe dans W&B ?"
keywords: ["Teams", "Gestion de l’organisation"]
---
-Les Teams constituent la principale unité de collaboration dans W&B. Une équipe possède son propre nom d’entité, des Projects partagés et une liste de membres. Toute personne disposant d’un compte W&B peut créer une équipe.
+Les Teams constituent la principale unité de collaboration dans W&B. Une équipe possède son propre nom d’entité, des Projects partagés et une liste de membres. Seul un administrateur de l’organisation peut créer une équipe.
-**Créer une équipe**
+Pour connaître la procédure, consultez [Créer une équipe](/fr/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization#create-a-team). Pour ajouter des collègues par la suite, consultez [Inviter des utilisateurs dans une équipe](/fr/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization#invite-users-to-a-team) ou [Comment puis-je inviter un utilisateur dans mon équipe W&B ?](/fr/support/models/articles/how-do-i-invite-a-user-to-my-wb-team).
-1. Connectez-vous à [wandb.ai](https://wandb.ai).
-2. Cliquez sur l’icône **+** ou sur **Create new team** dans la barre latérale gauche (ou accédez à [wandb.ai/create-team](https://wandb.ai/create-team)).
-3. Saisissez un **nom d’équipe**. Il devient le nom d’entité de l’équipe (par exemple, `wandb.ai/my-team`). Les noms d’équipe doivent être globalement uniques, en minuscules, et peuvent contenir des lettres, des chiffres et des tirets.
-4. Cliquez sur **Create team**.
+**Si vous ne pouvez pas créer d’équipe**
-Vous devenez automatiquement administrateur de la nouvelle équipe.
-
-**Inviter des membres après la création**
-
-Après avoir créé l’équipe, accédez à **Team settings > Members > Invite members** pour ajouter des collègues. Voir [Comment puis-je inviter un utilisateur dans mon équipe W&B ?](/fr/support/models/articles/how-do-i-invite-a-user-to-my-wb-team) pour plus de détails.
+Si le bouton **Create team** est absent ou si vous obtenez une erreur d’autorisations vous demandant de contacter votre administrateur, soit votre organisation limite la création d’équipes aux administrateurs, soit votre compte se trouve dans un état qui la bloque. Voir [J’ai supprimé mon équipe et je ne peux plus en créer une nouvelle — que dois-je faire ?](/fr/support/models/articles/i-deleted-my-team-and-now-i-cant-create-a-new-one).
**Choisir un nom d’équipe**
-Le nom de l’équipe fait partie de l’URL de chaque projet et run de cette équipe ; choisissez donc un nom qui restera pertinent à long terme. Les noms d’équipe ne peuvent pas être modifiés après leur création sans contacter l’assistance W&B.
+Le nom d’une équipe devient son nom d’entité et fait partie de l’URL de chaque projet et run de cette équipe ; choisissez donc un nom qui restera pertinent à long terme. Les noms d’équipe doivent être uniques dans W&B et ne peuvent pas être modifiés après leur création.
**Comptes personnels vs comptes d’équipe**
@@ -38,7 +31,9 @@ wandb.init(entity="my-username", project="personal-experiments")
**Limites de l’équipe**
-Avec le forfait gratuit, les équipes disposent d’un nombre limité de licences et d’espace de stockage. Consultez les détails de votre forfait dans **Team settings > Billing** ou sur [wandb.ai/site/pricing](https://wandb.ai/site/pricing).
+Les licences Models sont facturées par utilisateur. Consultez [Licences et tarification](/fr/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization#seats-and-pricing) pour en savoir plus sur le fonctionnement des licences, les détails de votre forfait dans **Team settings > Billing** ou sur [wandb.ai/site/pricing](https://wandb.ai/site/pricing).
+
+Les comptes académiques peuvent créer un nombre illimité d’équipes. Si votre compte académique est ancien et que vous ne pouvez pas créer d’autre équipe, il se peut qu’une limite d’équipes faible ait été définie lors de sa création. [Contactez l’assistance](mailto:support@wandb.com) pour augmenter cette limite.
***
diff --git a/fr/support/models/articles/how-do-i-delete-many-artifacts-at-once.mdx b/fr/support/models/articles/how-do-i-delete-many-artifacts-at-once.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..f9271a07f3
--- /dev/null
+++ b/fr/support/models/articles/how-do-i-delete-many-artifacts-at-once.mdx
@@ -0,0 +1,63 @@
+---
+title: "Comment supprimer plusieurs artefacts à la fois ?"
+keywords: ["Artefacts", "Stockage", "API Python"]
+---
+
+Lorsque vous devez supprimer de nombreuses versions d'artefacts, par exemple pour réduire l'utilisation du stockage, utilisez l'[API publique W&B](/fr/models/ref/python/public-api/api) plutôt que l'application W&B. Les suppressions en masse dans l'application peuvent expirer avec l'erreur `context deadline exceeded`, et la liste des artefacts n'est pas conçue pour supprimer des centaines de versions.
+
+Le script suivant supprime toutes les versions d'artefacts d'un type donné dans un projet.
+
+Remplacez les espaces réservés `[YOUR-TEAM]` et `[YOUR-PROJECT]` par vos propres valeurs. Pour `[YOUR-TEAM]`, utilisez le nom de votre équipe ou votre nom d'utilisateur, et non le nom de votre organisation.
+
+
+ La suppression d'artefacts est irréversible. Lors de la suppression de versions d'artefacts source, W&B supprime l'artefact et ses fichiers. En passant `delete_aliases=True`, vous autorisez la suppression des versions possédant des alias tels que `latest` et supprimez ces alias.
+
+ Utilisez d'abord `DRY_RUN = True`, vérifiez les noms d'artefacts affichés, puis définissez seulement `DRY_RUN = False`.
+
+
+```python
+import wandb
+
+# Suppose que vous avez déjà exécuté `wandb login`.
+entity = "[YOUR-TEAM]" # Remplacez par votre équipe.
+project = "[YOUR-PROJECT]" # Remplacez par votre projet.
+artifact_type = "model" # Remplacez par le type d'artifact à supprimer.
+
+# Conservez la valeur True jusqu'à ce que vous ayez vérifié les versions à supprimer.
+DRY_RUN = True
+
+api = wandb.Api()
+
+for collection in api.artifact_collections(f"{entity}/{project}", artifact_type):
+ for version in collection.artifacts():
+ if DRY_RUN:
+ print(f"[dry-run] supprimerait {version.name}")
+ else:
+ print(f"Suppression de {version.name}")
+ version.delete(delete_aliases=True)
+```
+
+Le script supprime les versions d'artefacts, et non les collections. Une collection vide apparaît toujours dans l'onglet **Artefacts** du projet.
+
+`wandb.Api.artifact_collections()` renvoie à la fois des collections sources et des collections de liens :
+
+* Une collection source contient les versions d'artefacts enregistrées dans les runs du projet.
+* Une collection de liens contient des références à des versions d'artefacts liées à une autre collection, par exemple une collection d'un registre.
+
+Pour plus d'informations, voir [Lier une version d'artefact à une collection](/fr/models/registry/link_version).
+
+Lorsqu'une version provient d'une collection de liens, `version.delete(delete_aliases=True)` supprime uniquement le lien. L'artefact source et ses fichiers restent à leur emplacement ; cette version ne libère donc aucun espace de stockage.
+
+
+ ## Récupérer de l’espace
+
+
+Les artefacts supprimés sont d’abord supprimés de manière réversible, puis définitivement supprimés lors de la garbage collection. Votre utilisation du stockage ne diminue donc pas immédiatement. Pour connaître le délai et savoir comment vérifier votre utilisation, voir [Pourquoi mon utilisation du stockage ne se met-elle pas à jour après la suppression de runs ?](/fr/support/models/articles/why-does-the-storage-meter-not-update-af) et [Supprimer un artefact](/fr/models/artifacts/delete-artifacts).
+
+***
+
+{/* GÉNÉRÉ AUTOMATIQUEMENT : badges d’onglet */}
+
+[Artifacts](/fr/support/models/tags/artifacts) [Stockage](/fr/support/models/tags/storage) [API Python](/fr/support/models/tags/python-api)
+
+{/* FIN GÉNÉRÉ AUTOMATIQUEMENT : badge d’onglet */}
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/support/models/articles/how-do-i-preserve-run-data-from-ephemeral-env.mdx b/fr/support/models/articles/how-do-i-preserve-run-data-from-ephemeral-env.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..842ebd7455
--- /dev/null
+++ b/fr/support/models/articles/how-do-i-preserve-run-data-from-ephemeral-env.mdx
@@ -0,0 +1,18 @@
+---
+title: Comment préserver les données de run dans des environnements éphémères ?
+keywords: ["Variables d'environnement", "Journaux", "Runs"]
+---
+
+Définissez `WANDB_DIR` sur un répertoire situé sur un stockage persistant afin de préserver les données de run locales et les journaux de diagnostic dans les environnements éphémères. Sinon, les fichiers du répertoire local `wandb/` peuvent être perdus lorsque le pod ou le conteneur est supprimé.
+
+Voir les articles associés suivants :
+
+* [Comment définir l'emplacement local des fichiers `wandb` ?](/fr/support/models/articles/how-can-i-define-the-local-location-for-)
+* [Pourquoi mon run est-il indiqué comme planté ?](/fr/support/models/articles/why-is-my-run-showing-as-crashed)
+* [Variables d'environnement](/fr/models/track/environment-variables)
+
+{/* GÉNÉRÉ AUTOMATIQUEMENT : badge d’onglet */}
+
+[Variables d’environnement](/fr/support/models/tags/environment-variables) [Journaux](/fr/support/models/tags/logs) [Exécutions](/fr/support/models/tags/runs)
+
+{/* FIN GÉNÉRÉ AUTOMATIQUEMENT : badges d’onglet */}
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/support/models/articles/how-do-i-rename-a-team-or-entity.mdx b/fr/support/models/articles/how-do-i-rename-a-team-or-entity.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..9357fd8deb
--- /dev/null
+++ b/fr/support/models/articles/how-do-i-rename-a-team-or-entity.mdx
@@ -0,0 +1,22 @@
+---
+title: "Comment puis-je renommer une équipe ou une entité ?"
+keywords: ["Teams", "Gestion des équipes", "Gestion des organisations"]
+---
+
+W&B ne permet pas de renommer une équipe ou une entité. Le nom d’une équipe est défini lors de sa création et ne peut pas être modifié par la suite. Créez plutôt une nouvelle équipe avec le nom et les membres souhaités, puis transférez-y votre travail :
+
+1. [Créez la nouvelle équipe](/fr/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization#create-a-team). Si vous obtenez une erreur d’autorisation, votre organisation limite les personnes autorisées à créer des équipes. Demandez à un administrateur de l’organisation de créer l’équipe pour vous.
+2. Déplacez vos Projects ou vos Runs vers la nouvelle équipe. Vous pouvez déplacer des Runs entre des équipes dans W&B, mais les artefacts enregistrés ne sont pas déplacés automatiquement.
+3. Pour déplacer un Project entier, [contactez l’assistance](mailto:support@wandb.com) en indiquant l’équipe source, l’équipe de destination et les Projects à déplacer. L’assistance planifie le transfert pendant une période au cours de laquelle aucune journalisation n’est en cours dans l’une ou l’autre équipe.
+
+
+ L’emplacement de stockage d’une équipe est également défini lors de sa création. Configurez l’emplacement de stockage d’une équipe lors de sa création. Voir [Connecteur de stockage sécurisé](/fr/platform/hosting/data-security/secure-storage-connector).
+
+
+***
+
+{/* GÉNÉRÉ AUTOMATIQUEMENT : badge d’onglet */}
+
+[Teams](/fr/support/models/tags/teams) [Gestion des équipes](/fr/support/models/tags/team-management) [Gestion de l’organisation](/fr/support/models/tags/org-management)
+
+{/* FIN GÉNÉRÉ AUTOMATIQUEMENT : badge d’onglet */}
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/support/models/articles/i-deleted-my-team-and-now-i-cant-create-a-new-one.mdx b/fr/support/models/articles/i-deleted-my-team-and-now-i-cant-create-a-new-one.mdx
index c1fd1e673b..b09b59b7b1 100644
--- a/fr/support/models/articles/i-deleted-my-team-and-now-i-cant-create-a-new-one.mdx
+++ b/fr/support/models/articles/i-deleted-my-team-and-now-i-cant-create-a-new-one.mdx
@@ -9,12 +9,20 @@ Lorsque vous vous inscrivez à W&B, la plateforme crée automatiquement une
## Pourquoi cela se produit
Accueil de l'assistance
@@ -47,7 +47,7 @@ import {HelpQuestionForm} from "/snippets/HelpQuestionForm.jsx";
+ ## Récupérer de l’espace
+
+
+Les artefacts supprimés sont d’abord supprimés de manière réversible, puis définitivement supprimés lors de la garbage collection. Votre utilisation du stockage ne diminue donc pas immédiatement. Pour connaître le délai et savoir comment vérifier votre utilisation, voir [Pourquoi mon utilisation du stockage ne se met-elle pas à jour après la suppression de runs ?](/fr/support/models/articles/why-does-the-storage-meter-not-update-af) et [Supprimer un artefact](/fr/models/artifacts/delete-artifacts).
+
+***
+
+{/* GÉNÉRÉ AUTOMATIQUEMENT : badges d’onglet */}
+
+
## Que faire
@@ -23,13 +31,15 @@ Cet état ne peut pas être résolu via l’interface utilisateur de W&B. Co
* Votre **nom d’utilisateur** W&B (le nom d’entité affiché dans l’URL de votre profil, par ex. `wandb.ai/your-username`)
* Le **nom de votre organisation** si vous utilisez une offre Team ou Enterprise
-* Le **nom d’équipe souhaité** que vous voulez faire créer (les noms d’équipe doivent être globalement uniques, en minuscules et sans espaces)
+* Le **nom d’équipe souhaité** que vous voulez faire créer (les noms d’équipe doivent être uniques dans l’ensemble de W&B)
-L’assistance créera manuellement une équipe pour votre compte et rétablira votre accès.
+L’assistance créera manuellement une équipe pour votre compte et rétablira votre accès. Choisissez soigneusement le nom d’équipe : vous ne pouvez pas renommer une équipe après sa création. Voir [Comment puis-je renommer une équipe ou une entité ?](/fr/support/models/articles/how-do-i-rename-a-team-or-entity).
-**Si vous utilisez une offre Academic ou Free**
+**Si vous utilisez une offre académique ou Free**
-Les comptes Academic peuvent ne pas permettre de créer des Teams directement via l’interface utilisateur — le bouton "Créer une équipe" peut être absent même sur un compte récent. Il ne s’agit pas d’un bug ; l’offre Free limite dans certains cas la création d’équipes. Contactez l’assistance avec votre nom d’utilisateur et le nom d’équipe souhaité, et précisez que vous utilisez W&B à des fins académiques ou de recherche.
+Le bouton **Créer une équipe** peut être absent même sur un compte récent. Seul un administrateur de l’organisation peut créer une équipe ; vérifiez donc si vous détenez ce rôle. Pour plus de détails, voir [Teams](/fr/platform/app/settings-page/teams).
+
+Les comptes académiques n’ont aucune limite quant au nombre d’équipes. Si vous ne pouvez toujours pas créer l’équipe dont vous avez besoin, contactez l’assistance avec votre nom d’utilisateur et le nom d’équipe souhaité, et précisez que vous utilisez W&B à des fins académiques ou de recherche.
**Pour éviter cela à l’avenir**
@@ -39,7 +49,9 @@ Les comptes Academic peuvent ne pas permettre de créer des Teams directement vi
**Connexe : boucle d’erreur de limite de débit dépassée**
-Si vous êtes bloqué dans une boucle de redirection avec une erreur "limite de débit dépassée" après avoir supprimé votre équipe, il s’agit d’un symptôme du même problème. L’erreur apparaît parce que la logique d’acheminement de W&B suppose que chaque utilisateur connecté appartient à une équipe. Vous déconnecter puis vous reconnecter ne résoudra pas le problème. Seul le fait de contacter l’assistance permettra de résoudre ce problème.
+Si vous êtes bloqué dans une boucle de redirection avec une erreur "limite de débit dépassée", il s’agit d’un symptôme du même problème, que vous ayez supprimé une équipe ou non. L’erreur apparaît parce que la logique d’acheminement de W&B suppose que chaque utilisateur connecté appartient à une équipe.
+
+Malgré son libellé, il ne s’agit pas d’une véritable limite de débit ; les conseils de [Limites de débit](/fr/models/track/limits#rate-limits) ne s’appliquent donc pas ici. Attendre qu’une fenêtre de limite de débit se réinitialise, vous déconnecter puis vous reconnecter, vider votre cache ou utiliser une fenêtre de navigation privée ne résoudra pas le problème. Seul le fait de contacter l’assistance permettra de résoudre ce problème.
***
diff --git a/fr/support/models/articles/what-happens-when-my-personal-account-becomes-a-team.mdx b/fr/support/models/articles/what-happens-when-my-personal-account-becomes-a-team.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..33a13e18c0
--- /dev/null
+++ b/fr/support/models/articles/what-happens-when-my-personal-account-becomes-a-team.mdx
@@ -0,0 +1,41 @@
+---
+title: "Que se passe-t-il lorsque mon compte personnel devient une équipe et une organisation ?"
+keywords: ["Gestion des organisations", "Gestion des équipes", "Académique"]
+---
+
+W&B fait passer les anciens comptes personnels à la même structure d’équipe et d’organisation que celle déjà utilisée par les comptes plus récents. Si vous avez reçu un e-mail concernant les prochaines modifications de votre compte, ce changement vous concerne.
+
+Vous n’avez rien à faire. Il s’agit d’un changement à l’échelle de la Plateforme, et non d’un changement propre à votre compte.
+
+
+ ## Ce qui change
+
+
+Cette modification affecte la structure de votre compte comme suit :
+
+* Votre compte personnel devient une équipe rattachée à une nouvelle organisation portant le nom de votre nom d’utilisateur. Vous êtes administrateur de cette organisation.
+* Vos données restent là où elles sont. Les Projects, les runs, les artifacts et les liens existants continuent de fonctionner.
+* Les organisations et équipes auxquelles vous appartenez déjà restent distinctes et ne sont pas affectées.
+* La nouvelle organisation bénéficie d’un essai gratuit de 30 jours du forfait Pro. À l’issue de cette période d’essai, l’organisation passe au forfait Free, sauf si vous effectuez une mise à niveau.
+
+
+ ## Si vous disposez d’un plan académique
+
+
+Votre organisation existante conserve son abonnement académique. Toutefois, la nouvelle organisation créée pour votre compte personnel est distincte et doit donc faire l’objet de sa propre demande de plan académique. Vous pouvez la soumettre avec la même adresse e-mail sur la [page de demande de plan académique W&B](https://wandb.ai/academic_application).
+
+Pour en savoir plus sur le fonctionnement des plans académiques, voir [Puis-je obtenir un plan académique en tant qu’étudiant ?](/fr/support/models/articles/can-i-get-an-academic-plan-as-a-student).
+
+
+ ## Si vous ne trouvez pas vos runs après la modification
+
+
+Vos données ne sont pas supprimées dans le cadre de cette modification. Si des Projects ou des runs semblent manquer, ou si vous ne parvenez pas à les consulter, [contactez l’assistance](mailto:support@wandb.com) en indiquant votre nom d’utilisateur et le nom de votre organisation afin qu’elle puisse vérifier la configuration de votre compte.
+
+***
+
+{/* GÉNÉRÉ AUTOMATIQUEMENT : badge d’onglet */}
+
+
+ ## Si votre utilisation semble toujours trop élevée
+
+
+La suppression d’un run ne supprime les artifacts qu’il a enregistrés que si vous choisissez de le faire. Lorsque vous supprimez un run dans l’application W&B, une invite vous demande si vous souhaitez supprimer les artifacts associés, et [`Run.delete()`](/fr/models/ref/python/public-api/run#method-run-delete) accepte un argument `delete_artifacts` dont la valeur par défaut est `False`. Voir [Supprimer des runs](/fr/models/runs/delete-runs).
+
+Les artifacts que vous conservez continuent de consommer du stockage jusqu’à ce que vous les supprimiez séparément. Un projet peut donc toujours être comptabilisé dans votre utilisation du stockage, même s’il semble ne contenir aucun fichier.
+
+Pour identifier et supprimer les données qui sont toujours comptabilisées dans votre limite :
+
+1. Vérifiez votre utilisation réelle sur la page **Gérer le stockage**, à l’adresse `https://wandb.ai/account-settings/[ENTITY]/usage/manage/`, en remplaçant `[ENTITY]` par votre équipe ou votre nom d’utilisateur. Cette page indique les projets et les runs qui consomment le plus d’espace.
+2. Pour chaque projet qui utilise plus de stockage que prévu, ouvrez l’onglet **Artifacts** du projet et supprimez les versions d'artifact dont vous n’avez plus besoin. W&B marque d’abord un artifact supprimé comme supprimé de manière réversible, puis récupère les fichiers sous-jacents lors de la garbage collection. Pour en savoir plus, voir [Supprimer un artifact](/fr/models/artifacts/delete-artifacts).
+3. Si la suppression simultanée d’un grand nombre de fichiers échoue ou expire, voir [Comment puis-je supprimer plusieurs artifacts à la fois ?](/fr/support/models/articles/how-do-i-delete-many-artifacts-at-once).
+
+Si votre utilisation sur la page **Gérer le stockage** est déjà inférieure à votre limite, mais que l’avertissement persiste après 24 heures, [contactez l’assistance](mailto:support@wandb.com).
***
-{/* GÉNÉRÉ AUTOMATIQUEMENT : badges d’onglet */}
+{/* GÉNÉRÉ AUTOMATIQUEMENT : badge d’onglet */}
### Utiliser des gestionnaires de contexte
@@ -290,7 +288,7 @@ L'utilisation des instructions `with` dans ce contexte offre les avantages s
user_prompt = "Tell me a joke"
# Utiliser un gestionnaire de contexte pour la prédiction - inutile d'appeler finish()
- with ev.log_prediction(inputs={"user_prompt": user_prompt}) as pred:
+ with ev.log_prediction(inputs={"user_prompt": user_prompt}) as prediction:
# Effectuez votre appel au modèle dans ce contexte
result = oai.chat.completions.create(
model="gpt-4o-mini",
@@ -298,19 +296,19 @@ L'utilisation des instructions `with` dans ce contexte offre les avantages s
)
# Définir la sortie après l'appel au modèle
- pred.output = result.choices[0].message.content
+ prediction.output = result.choices[0].message.content
# Journaliser des scores simples
- pred.log_score("correctness", 1.0)
- pred.log_score("ambiguity", 0.3)
+ prediction.log_score("correctness", 1.0)
+ prediction.log_score("ambiguity", 0.3)
# Utiliser un gestionnaire de contexte imbriqué pour les scores qui nécessitent des appels LLM
- with pred.log_score("llm_judge") as score:
+ with prediction.log_score("llm_judge") as score:
judge_result = oai.chat.completions.create(
model="gpt-4o-mini",
messages=[
{"role": "system", "content": "Rate how funny the joke is from 1-5"},
- {"role": "user", "content": pred.output},
+ {"role": "user", "content": prediction.output},
],
)
# Définir la valeur du score après le calcul
@@ -335,7 +333,7 @@ L'utilisation des instructions `with` dans ce contexte offre les avantages s
import OpenAI from 'openai';
import {EvaluationLogger} from 'weave/evaluationLogger';
- await weave.init('your-team/your-project');
+ await weave.init('[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]');
const oai = new OpenAI();
// Initialiser le logger
@@ -356,11 +354,11 @@ L'utilisation des instructions `with` dans ce contexte offre les avantages s
const modelOutput = result.choices[0].message.content;
// Journaliser la prédiction avec la sortie
- const pred = ev.logPrediction({user_prompt: userPrompt}, modelOutput);
+ const prediction = ev.logPrediction({user_prompt: userPrompt}, modelOutput);
// Journaliser des scores simples
- pred.logScore('correctness', 1.0);
- pred.logScore('ambiguity', 0.3);
+ prediction.logScore('correctness', 1.0);
+ prediction.logScore('ambiguity', 0.3);
// Pour les scores de juge LLM, effectuez l'appel et journalisez le résultat
const judgeResult = await oai.chat.completions.create({
@@ -370,10 +368,10 @@ L'utilisation des instructions `with` dans ce contexte offre les avantages s
{role: 'user', content: modelOutput || ''},
],
});
- pred.logScore('llm_judge', judgeResult.choices[0].message.content);
+ prediction.logScore('llm_judge', judgeResult.choices[0].message.content);
// Appeler explicitement finish une fois l'évaluation terminée
- pred.finish();
+ prediction.finish();
await ev.logSummary({avg_score: 1.0});
```
@@ -384,31 +382,259 @@ L'utilisation des instructions `with` dans ce contexte offre les avantages s
+
+ L’association automatique des évaluations aux spans d’agent est disponible uniquement en Python. Ni `EvaluationLogger` en TypeScript ni `Evaluation.evaluate()` ne créent de portée d’évaluation active permettant d’associer les spans d’agent. En TypeScript, vous pouvez associer un span uniquement en définissant directement les attributs OTel décrits dans cette section, et seulement lorsque les deux ID d’appel sont déjà disponibles.
+
+
+L’exemple suivant utilise le [SDK OpenAI Agents](../integrations/agents/openai-agents-sdk). Le même schéma s’applique aux autres frameworks d’agents tracés par Weave. Remplacez `[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]` par votre entité et votre projet W&B.
+
+
+
+ ```python lines {18-28}
+ import weave
+ from agents import Agent, Runner
+ from weave import EvaluationLogger
+
+ weave.init("[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]")
+
+ agent = Agent(
+ name="Support agent",
+ instructions="Answer with only the city name.",
+ )
+ eval_logger = EvaluationLogger(
+ name="support-agent-eval",
+ model="support-agent",
+ dataset="support-prompts",
+ )
+ question = "What is the capital of France?"
+
+ with eval_logger.log_prediction(
+ inputs={"prompt": question},
+ example_id="capital-of-france",
+ ) as prediction:
+ result = Runner.run_sync(agent, question)
+ output = str(result.final_output or "")
+ prediction.output = output
+ prediction.log_score(
+ scorer="contains_expected_answer",
+ score="paris" in output.lower(),
+ )
+
+ eval_logger.log_summary()
+ ```
+
+
+
+ Cette fonctionnalité n’est pas disponible en TypeScript.
+
+
+
+Si l’agent s’exécute avant le début du contexte de prédiction ou après sa fin, Weave enregistre la trace, mais ne l’associe pas au résultat d’évaluation.
+
+Weave associe automatiquement une trace à son résultat d’évaluation lorsque l’agent s’exécute dans le contexte `log_prediction()` et qu’une intégration Weave le trace, comme dans l’exemple de code précédent. Sinon, vous devez définir vous-même les deux ID d’association sur les spans d’agent. La procédure dépend de l’emplacement où les spans sont créés :
+
+* **Même processus, instrumentation personnalisée :** définissez les attributs directement sur chaque span.
+* **Service distinct :** envoyez les deux ID à ce service, puis définissez-les sur les spans qu’il crée.
+
+
+
+ ```python lines
+ span.set_attributes(
+ {
+ "weave.eval.run_id": "[EVALUATION-RUN-CALL-ID]",
+ "weave.eval.predict_and_score_call_id": "[PREDICT-AND-SCORE-CALL-ID]",
+ "weave.eval.kind": "agent",
+ "weave.eval.row_digest": "[ROW-DIGEST]",
+ "weave.eval.example_id": "[EXAMPLE-ID]",
+ "weave.eval.trial_index": 0,
+ "weave.eval.evaluation_name": "[EVALUATION-NAME]",
+ }
+ )
+ ```
+
+
+
+ ```typescript lines
+ span.setAttributes({
+ 'weave.eval.run_id': '[EVALUATION-RUN-CALL-ID]',
+ 'weave.eval.predict_and_score_call_id': '[PREDICT-AND-SCORE-CALL-ID]',
+ 'weave.eval.kind': 'agent',
+ 'weave.eval.row_digest': '[ROW-DIGEST]',
+ 'weave.eval.example_id': '[EXAMPLE-ID]',
+ 'weave.eval.trial_index': 0,
+ 'weave.eval.evaluation_name': '[EVALUATION-NAME]',
+ });
+ ```
+
+
+
+
+
+ L’entrée dans le contexte `log_prediction()` crée l’appel `Evaluation.predict_and_score` avant l’exécution du corps du contexte. Le contexte génère un `ScoreLogger` (associé à `prediction` dans l’exemple suivant) qui expose les deux ID d’appel. Gardez le contexte ouvert jusqu’au retour du service afin de pouvoir journaliser sa sortie et ses scores sur le même résultat d’évaluation.
+
+ Dans le processus d’évaluation, remplacez `[AGENT-SERVICE-URL]` par le point de terminaison qui exécute votre agent, ainsi que `[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]` :
+
+ ```python lines {16-37}
+ import requests
+ import weave
+ from weave import EvaluationLogger
+
+ weave.init("[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]")
+
+ eval_logger = EvaluationLogger(
+ name="support-agent-eval",
+ model="support-agent",
+ dataset="support-prompts",
+ )
+ question = "What is the capital of France?"
+ example_id = "capital-of-france"
+ trial_index = 0
+
+ with eval_logger.log_prediction(
+ inputs={"prompt": question},
+ example_id=example_id,
+ trial_index=trial_index,
+ ) as prediction:
+ eval_context = {
+ "weave.eval.run_id": prediction.evaluate_call.id,
+ "weave.eval.predict_and_score_call_id": (
+ prediction.predict_and_score_call.id
+ ),
+ "weave.eval.kind": "agent",
+ "weave.eval.example_id": example_id,
+ "weave.eval.trial_index": trial_index,
+ "weave.eval.evaluation_name": "support-agent-eval",
+ }
+ response = requests.post(
+ "[AGENT-SERVICE-URL]",
+ json={"prompt": question, "eval_context": eval_context},
+ timeout=60,
+ )
+ response.raise_for_status()
+ prediction.output = response.json()["output"]
+
+ eval_logger.log_summary()
+ ```
+
+ Dans le service de l’agent, copiez les attributs reçus sur chaque span de l’agent que vous souhaitez associer au résultat. La fonction suivante illustre la partie réception avec un span OTel brut. Configurez le service pour exporter les spans vers le même `[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]` que l’évaluation.
+
+ ```python lines {16,22}
+ from typing import Any
+
+ import weave
+ from agents import Agent, Runner
+ from opentelemetry import trace
+
+ weave.init("[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]")
+ tracer = trace.get_tracer(__name__)
+ agent = Agent(
+ name="Support agent",
+ instructions="Answer with only the city name.",
+ )
+
+
+ def run_agent(request_body: dict[str, Any]) -> dict[str, str]:
+ eval_context = request_body["eval_context"]
+ with tracer.start_as_current_span(
+ "invoke_agent Support agent",
+ attributes={
+ "gen_ai.operation.name": "invoke_agent",
+ "gen_ai.agent.name": "Support agent",
+ **eval_context,
+ },
+ ):
+ result = Runner.run_sync(agent, request_body["prompt"])
+ return {"output": str(result.final_output or "")}
+ ```
+
+ Le span d’encapsulation de cet exemple est lié au résultat d’évaluation. Si le framework de l’agent crée des spans supplémentaires, copiez également `eval_context` sur ces spans. OTel n’hérite pas des attributs de span du span d’encapsulation.
+
+
+
+ Cette fonctionnalité n’est pas disponible en TypeScript.
+
+
+
+
- ```python
+ ```python lines
import weave
from weave import EvaluationLogger
- weave.init("your-team-name/your-project-name")
+ weave.init("[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]")
# Publier le jeu de données (à faire une seule fois)
dataset = weave.Dataset(
name="my_eval_dataset",
rows=[
- {"question": "What is the capitol of France?", "expected": "Paris"},
+ {"question": "What is the capital of France?", "expected": "Paris"},
{"question": "What U.S. state is Seattle in?", "expected": "Washington"},
- {"question": "In what country is Mount Fuji located in?", "expected": "Japan"},
+ {"question": "In which country is Mount Fuji?", "expected": "Japan"},
],
)
weave.publish(dataset)
@@ -419,19 +645,19 @@ L’exemple suivant publie un jeu de données et y crée un lien dans `Evaluatio
- ```typescript twoslash
+ ```typescript twoslash lines
// @noErrors
import weave, {EvaluationLogger, Dataset} from 'weave';
- await weave.init('your-team-name/your-project-name');
+ await weave.init('[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]');
// Publier le jeu de données (à faire une seule fois)
const dataset = new Dataset({
name: 'my_eval_dataset',
rows: [
- {"question": "What is the capitol of France?", "expected": "Paris"},
+ {"question": "What is the capital of France?", "expected": "Paris"},
{"question": "What U.S. state is Seattle in?", "expected": "Washington"},
- {"question": "In what country is Mount Fuji located in?", "expected": "Japan"},
+ {"question": "In which country is Mount Fuji?", "expected": "Japan"},
],
});
const datasetRef = await dataset.save();
@@ -459,11 +685,11 @@ Vous pouvez d’abord calculer les sorties de votre modèle, puis journaliser s
# Les sorties du modèle (par ex. des appels OpenAI) doivent être générées après l'initialisation du logger pour le suivi des jetons
outputs = [your_output_generator(**inputs) for inputs in your_dataset]
- preds = [ev.log_prediction(inputs, output) for inputs, output in zip(your_dataset, outputs)]
- for pred, output in zip(preds, outputs):
- pred.log_score(scorer="greater_than_5_scorer", score=output > 5)
- pred.log_score(scorer="greater_than_7_scorer", score=output > 7)
- pred.finish()
+ predictions = [ev.log_prediction(inputs, output) for inputs, output in zip(your_dataset, outputs)]
+ for prediction, output in zip(predictions, outputs):
+ prediction.log_score(scorer="greater_than_5_scorer", score=output > 5)
+ prediction.log_score(scorer="greater_than_7_scorer", score=output > 7)
+ prediction.finish()
ev.log_summary()
```
@@ -489,16 +715,16 @@ Vous pouvez d’abord calculer les sorties de votre modèle, puis journaliser s
);
// Fire-and-forget : traiter toutes les prédictions sans attendre
- const preds = yourDataset.map((inputs, i) =>
+ const predictions = yourDataset.map((inputs, i) =>
ev.logPrediction(inputs, outputs[i])
);
- preds.forEach((pred, i) => {
+ predictions.forEach((prediction, i) => {
const output = outputs[i];
// Fire-and-forget : aucun await nécessaire
- pred.logScore('greater_than_5_scorer', output > 5);
- pred.logScore('greater_than_7_scorer', output > 7);
- pred.finish();
+ prediction.logScore('greater_than_5_scorer', output > 5);
+ prediction.logScore('greater_than_7_scorer', output > 7);
+ prediction.finish();
});
// logSummary attend toutes les opérations en attente
@@ -576,9 +802,9 @@ Les entrées, les sorties et les scores peuvent inclure des médias enrichis, co
for inputs in rich_media_dataset:
output = your_output_generator(**inputs)
- pred = ev.log_prediction(inputs, output)
- pred.log_score(scorer="greater_than_5_scorer", score=output["result"] > 5)
- pred.log_score(scorer="greater_than_7_scorer", score=output["result"] > 7)
+ prediction = ev.log_prediction(inputs, output)
+ prediction.log_score(scorer="greater_than_5_scorer", score=output["result"] > 5)
+ prediction.log_score(scorer="greater_than_7_scorer", score=output["result"] > 7)
ev.log_summary()
```
@@ -592,7 +818,7 @@ Les entrées, les sorties et les scores peuvent inclure des médias enrichis, co
import weave, {EvaluationLogger} from 'weave';
import * as fs from 'fs';
- await weave.init('your-team/your-project');
+ await weave.init('[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]');
// Charger des images et des fichiers audio depuis des fichiers
const richMediaDataset = [
@@ -629,10 +855,10 @@ Les entrées, les sorties et les scores peuvent inclure des médias enrichis, co
const output = await yourOutputGenerator(inputs);
// Journaliser la prédiction avec des médias enrichis dans les entrées comme dans les sorties
- const pred = ev.logPrediction(inputs, output);
- pred.logScore('greater_than_5_scorer', output.result > 5);
- pred.logScore('greater_than_7_scorer', output.result > 7);
- pred.finish();
+ const prediction = ev.logPrediction(inputs, output);
+ prediction.logScore('greater_than_5_scorer', output.result > 5);
+ prediction.logScore('greater_than_7_scorer', output.result > 7);
+ prediction.finish();
}
await ev.logSummary();
@@ -647,10 +873,10 @@ Les entrées, les sorties et les scores peuvent inclure des médias enrichis, co
Avec `EvaluationLogger`, vous pouvez journaliser et comparer plusieurs évaluations côte à côte dans l’interface Weave. Cela est utile pour évaluer les performances de différents modèles sur le même jeu de données.
1. Exécutez l’exemple de code suivant.
-2. Dans l’interface Weave, accédez à l’onglet `Evals`.
-3. Sélectionnez les evals que vous souhaitez comparer.
-4. Cliquez sur le bouton **Compare**. Dans la vue de comparaison, vous pouvez :
- * Choisir quelles evals ajouter ou supprimer.
+2. Dans l’interface Weave, ouvrez l’onglet **Evals**.
+3. Sélectionnez les évaluations que vous souhaitez comparer.
+4. Cliquez sur **Compare**. Dans la vue de comparaison, vous pouvez :
+ * Choisir quelles évaluations ajouter ou supprimer.
* Choisir quelles métriques afficher ou masquer.
* Parcourir des exemples précis pour voir comment différents modèles se sont comportés pour la même entrée dans un jeu de données donné.
@@ -678,11 +904,11 @@ Pour plus d’informations sur les comparaisons, voir [Comparisons](../tools/com
)
for inputs in your_dataset:
output = your_output_generator(**inputs)
- pred = ev.log_prediction(inputs=inputs, output=output)
- pred.log_score(scorer="greater_than_3_scorer", score=output > 3)
- pred.log_score(scorer="greater_than_5_scorer", score=output > 5)
- pred.log_score(scorer="greater_than_7_scorer", score=output > 7)
- pred.finish()
+ prediction = ev.log_prediction(inputs=inputs, output=output)
+ prediction.log_score(scorer="greater_than_3_scorer", score=output > 3)
+ prediction.log_score(scorer="greater_than_5_scorer", score=output > 5)
+ prediction.log_score(scorer="greater_than_7_scorer", score=output > 7)
+ prediction.finish()
ev.log_summary()
```
@@ -695,7 +921,7 @@ Pour plus d’informations sur les comparaisons, voir [Comparisons](../tools/com
import {EvaluationLogger} from 'weave/evaluationLogger';
import {WeaveObject} from 'weave/weaveObject';
- await weave.init('your-team/your-project');
+ await weave.init('[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]');
const models = [
'model1',
@@ -718,11 +944,11 @@ Pour plus d’informations sur les comparaisons, voir [Comparisons](../tools/com
const output = await yourOutputGenerator(inputs);
// Approche fire-and-forget pour une journalisation simple et efficace
- const pred = ev.logPrediction(inputs, output);
- pred.logScore('greater_than_3_scorer', output > 3);
- pred.logScore('greater_than_5_scorer', output > 5);
- pred.logScore('greater_than_7_scorer', output > 7);
- pred.finish();
+ const prediction = ev.logPrediction(inputs, output);
+ prediction.logScore('greater_than_3_scorer', output > 3);
+ prediction.logScore('greater_than_5_scorer', output > 5);
+ prediction.logScore('greater_than_7_scorer', output > 7);
+ prediction.finish();
}
await ev.logSummary();
@@ -732,11 +958,11 @@ Pour plus d’informations sur les comparaisons, voir [Comparisons](../tools/com
- 
+ 
- 
+ 
+ ### Lier les traces d’agent aux évaluations
+
+
+En Python, conservez chaque appel d’agent tracé dans son contexte `log_prediction()`. `EvaluationLogger` ajoute aux spans créés dans ce contexte les métadonnées du run d’évaluation, de l’exemple et du trial, que Weave utilise pour associer la trace à son résultat d’évaluation.
+
+
+ #### Lier les spans que vous instrumentez vous-même
+
+
+Lorsque des spans sont créés dans le contexte `log_prediction()`, `EvaluationLogger` définit automatiquement tous les attributs. En revanche, si vous envoyez des spans à l’aide de votre propre instrumentation OpenTelemetry (OTel), vous devez définir directement les attributs sur chaque span à lier. Vous pouvez définir les attributs suivants pour les évaluations :
+
+| Attribut | Type | Description |
+| -------------------------------------- | ------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| `weave.eval.run_id` | string | (Requis) L’ID d’appel du run d’évaluation (`Evaluation.evaluate`). Requis pour inclure le span dans le résultat **Voir les spans** au niveau de l’évaluation. |
+| `weave.eval.predict_and_score_call_id` | string | (Requis) L’ID d’appel de l’opération `Evaluation.predict_and_score` pour un résultat et un trial donnés. Définissez-le avec `weave.eval.run_id` pour lier le span à ce résultat. |
+| `weave.eval.kind` | string | (Facultatif) La catégorie d’évaluation. Weave utilise `agent` pour les évaluations d’agent et `standard` pour les évaluations standard. |
+| `weave.eval.row_digest` | string | (Facultatif) Un digest stable qui identifie la ligne de jeu de données évaluée. `EvaluationLogger` dérive cette valeur des entrées de prédiction, sauf si vous en fournissez une. |
+| `weave.eval.example_id` | string | (Facultatif) Un identifiant fourni par l’appelant pour l’exemple évalué. |
+| `weave.eval.trial_index` | integer | (Facultatif) Le numéro de trial, à partir de zéro, pour la ligne de jeu de données. |
+| `weave.eval.evaluation_name` | string | (Facultatif) Le nom lisible de l’évaluation. |
+| `weave.eval.project_id` | string | (Facultatif) Contexte de projet défini par le SDK Weave. Cet attribut n’achemine pas le span et ne crée pas de lien. Configurez plutôt le projet de destination sur la ressource OTel. |
+
+Envoyez le span au même projet Weave que l’évaluation via le point de terminaison `/agents/otel/v1/traces`. Les attributs de span OTel ne se propagent pas des spans parents aux spans enfants ; définissez donc les attributs sur chaque span à lier.
+
+Pour plus d’informations sur le point de terminaison :
+
+* Pour envoyer des spans depuis un pipeline OTel existant, consultez [Envoyer des spans OpenTelemetry vers la vue Agents](/fr/weave/guides/tracking/trace-agents-otel).
+* Pour la spécification du point de terminaison, consultez [Exporter une trace GenAI](/fr/weave/reference/service-api/agents/export-genai-trace).
+
+Seuls `weave.eval.run_id` et `weave.eval.predict_and_score_call_id` établissent les liens avec l’évaluation et le résultat. Le digest de ligne, l’ID d’exemple, l’index de trial, la catégorie et le nom de l’évaluation ajoutent du contexte et permettent le filtrage, mais ne créent pas de lien à eux seuls. Utilisez des ID d’appel Weave pour les deux attributs de liaison, et non des ID de trace ou de span OTel.
+
+Vous pouvez obtenir les deux ID à partir de l’[API de requête des résultats d’évaluation](/fr/weave/reference/service-api/eval-results/eval-results-query). Chaque évaluation de la réponse possède un `evaluation_call_id`, et chaque trial possède un `predict_and_score_call_id`.
+
+Les exemples suivants supposent que `span` est le span OTel de l’opération de l’agent. Remplacez chaque valeur entre crochets par les métadonnées du run d’évaluation et du résultat auxquels appartient le span.
+
+L’exemple TypeScript fonctionne car il définit directement les attributs OTel au lieu de s’appuyer sur un contexte de prédiction. Utilisez-le uniquement lorsque les deux ID d’appel sont déjà disponibles.
+
+
+ #### Lier un agent exécuté dans un service distinct
+
+
+Lorsque votre agent s’exécute dans un service distinct, le processus d’évaluation et l’agent ne partagent pas la même mémoire : Weave ne peut pas définir automatiquement les attributs de liaison et vous ne pouvez pas accéder directement aux objets span de l’agent. Récupérez plutôt les deux ID d’appel dans le processus d’évaluation, envoyez-les au service, puis définissez-les sur les spans qui y sont créés. Ce modèle `EvaluationLogger` distribué est uniquement disponible en Python.
+
+
+ #### Afficher les spans d’agent liés à vos évaluations
+
+
+Pour inspecter les spans liés dans l’interface Weave :
+
+1. Accédez à [wandb.ai](https://wandb.ai).
+2. Dans le menu latéral de Weave, cliquez sur **Evals**.
+3. Sélectionnez votre run d’évaluation.
+4. Dans le panneau de détails de l’évaluation qui s’ouvre, sous l’onglet **Evaluation**, cliquez sur **Voir les spans**. La page **Agents** s’ouvre, avec l’onglet **Spans** filtré sur cette évaluation.
+
### Lier à un jeu de données existant
Lorsque vous passez des jeux de données bruts comme `inputs` à `log_prediction`, Weave réimporte les données à chaque run d’évaluation. Cela stocke des données en double, ce qui peut gaspiller de l’espace si le jeu de données est volumineux ou si de nombreuses évaluations le réutilisent.
-Pour éviter cette duplication, publiez votre jeu de données vers Weave avant d’exécuter des évaluations, puis passez les lignes du jeu de données publié comme `inputs`. Weave résout les références aux lignes publiées à l’aide de références internes au lieu de réimporter les données. Cette technique vous offre la même expérience de liaison que le [framework `Evaluation` standard](../core-types/evaluations), où chaque prédiction renvoie à une ligne précise du jeu de données dans l’interface Weave.
+Pour éviter cette duplication, publiez votre jeu de données vers Weave avant d’exécuter des évaluations, puis passez les lignes du jeu de données publié comme `inputs`. Weave résout les références aux lignes publiées à l’aide de références internes au lieu de réimporter les données. Cette technique vous offre la même expérience de liaison que le framework `Evaluation` standard, où chaque prédiction renvoie à une ligne précise du jeu de données dans l’interface Weave.
-L’exemple suivant publie un jeu de données et y crée un lien dans `EvaluationLogger`, avant de le récupérer et de le parcourir comme n’importe quel autre jeu de données.
+L’exemple suivant publie un jeu de données, y crée un lien dans `EvaluationLogger`, puis le récupère et le parcourt comme n’importe quel autre jeu de données.
@@ -753,7 +979,7 @@ Les conseils suivants vous aident à tirer le meilleur parti de `EvaluationLogge
- * **Comportement de fin automatique** : Bien que nous recommandions d’appeler explicitement `finish()` pour chaque prédiction par souci de clarté, `logSummary()` termine automatiquement toutes les prédictions non terminées. En revanche, une fois que le script a appelé `finish()`, il ne peut plus enregistrer de scores.
+ * **Comportement de fin automatique** : Par souci de clarté, appelez explicitement `finish()` pour chaque prédiction. `logSummary()` termine automatiquement toutes les prédictions non terminées. En revanche, après avoir appelé `finish()`, vous ne pouvez plus enregistrer de scores pour cette prédiction.
* **Options de configuration** : Utilisez les options de configuration, notamment `name`, `description`, `dataset`, `model`, `scorers` et `attributes`, pour organiser et filtrer vos évaluations dans l’interface Weave.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/guides/integrations/verl.mdx b/fr/weave/guides/integrations/verl.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..080ea56554
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/guides/integrations/verl.mdx
@@ -0,0 +1,91 @@
+---
+title: VERL
+description: "Tracez les rollouts VERL dans Weave afin d’inspecter les conversations sur plusieurs tours de conversation, les appels d’outil et l’évaluation des récompenses lors du fine-tuning RL."
+---
+
+[VERL](https://github.com/volcengine/verl) (Volcano Engine Reinforcement Learning) est un framework open source de post-entraînement RL pour les LLM. VERL intègre un backend de traçage Weave qui vous permet de tracer la génération des LLM et les appels d’outil, ainsi que les métriques d’entraînement déjà enregistrées par W&B.
+
+Utilisez Weave avec VERL pour :
+
+* Inspecter chaque étape d’une trajectoire de rollout, y compris les prompts, les réponses du modèle et les invocations d’outils.
+* Filtrer les trajectoires par étape, index d’échantillon, numéro de rollout et nom d’expérience.
+* Comparer plusieurs trajectoires côte à côte afin de déboguer le comportement des agents à différentes étapes de l’entraînement.
+
+::` au point de terminaison `completions/create` afin d’exécuter par programmation des complétions tracées sur votre point de terminaison. Voir la [référence de l’API de service](/fr/weave/reference/service-api).
+
+
+
+ ```python
+ import weave
+
+ client = weave.init("[YOUR-TEAM-NAME]/[YOUR-PROJECT-NAME]")
+
+ client.register_custom_runtime(
+ name="support-agent",
+ base_url="https://agent.example/v1",
+ api_key_secret="AGENT_API_KEY",
+ headers={"X-Tenant-ID": "customer-1"},
+ runtime_ids=[
+ "support-v12",
+ weave.CustomRuntimeID(id="support-canary", max_tokens=8192),
+ ],
+ )
+ ```
+
+
+
+ ```typescript
+ import * as weave from 'weave';
+
+ const client = await weave.init('[YOUR-TEAM-NAME]/[YOUR-PROJECT-NAME]');
+
+ await client.registerCustomRuntime({
+ name: 'support-agent',
+ baseUrl: 'https://agent.example/v1',
+ apiKeySecret: 'AGENT_API_KEY',
+ headers: {'X-Tenant-ID': 'customer-1'},
+ runtimeIds: ['support-v12', {id: 'support-canary', maxTokens: 8192}],
+ });
+ ```
+
+
+
+Après avoir ajouté un runtime, son ID est référencé sous la forme `custom::::`. Une fois l’appel effectué avec succès, les modèles du runtime apparaissent dans les sélecteurs de modèles sous le nom du runtime, comme pour un runtime enregistré dans l’interface utilisateur.
+
+
+ Après avoir mis à jour un runtime, l’inférence peut continuer à utiliser la configuration précédente pendant 60 secondes maximum, le temps que les caches expirent.
+
+
+
@@ -11,7 +11,7 @@ keywords: ["playground LLM", "prompt engineering", "comparaison de modèles", "f
* [Page produit](https://wandb.ai/site/inference)
-Évaluer les prompts et les réponses de LLM est complexe. Le Weave Playground simplifie l'itération sur les prompts et les réponses de LLM, et ainsi facilite l'expérimentation avec différents modèles et prompts. Grâce à des fonctionnalités comme la modification des prompts, le réessai des messages et la comparaison de modèles, Playground vous aide à tester et à améliorer rapidement vos applications LLM. Playground est destiné aux développeurs et aux prompt engineers qui souhaitent tester, comparer et affiner des prompts de LLM avant de les intégrer dans des applications. Playground prend en charge des modèles de fournisseurs tels qu'OpenAI, Anthropic et Google, ainsi que des [fournisseurs personnalisés](#add-a-custom-provider).
+Évaluer les prompts et les réponses de LLM est complexe. Le Weave Playground simplifie l'itération sur les prompts et les réponses de LLM, et ainsi facilite l'expérimentation avec différents modèles et prompts. Grâce à des fonctionnalités comme la modification des prompts, le réessai des messages et la comparaison de modèles, Playground vous aide à tester et à améliorer rapidement vos applications LLM. Playground est destiné aux développeurs et aux prompt engineers qui souhaitent tester, comparer et affiner des prompts de LLM avant de les intégrer dans des applications. Playground prend en charge des modèles de fournisseurs tels qu'OpenAI, Anthropic et Google, ainsi que des [environnements d’exécution personnalisés](#custom-runtimes).
* **Accès rapide :** Ouvrez le **Playground** depuis le menu latéral de Weave pour démarrer une nouvelle session, ou depuis la page Appel pour tester un projet existant.
* **Contrôles des messages :** Modifiez, réessayez ou supprimez des messages directement dans le chat.
@@ -19,7 +19,7 @@ keywords: ["playground LLM", "prompt engineering", "comparaison de modèles", "f
* **Paramètres personnalisables :** Configurez votre fournisseur LLM préféré et ajustez les paramètres du modèle.
* **Prise en charge de plusieurs LLM :** Passez d'un modèle à l'autre, avec une gestion des clés API au niveau de l'équipe.
* **Comparer les modèles :** Comparez la manière dont différents modèles répondent aux prompts.
-* **Fournisseurs personnalisés :** Testez des points de terminaison d’API compatibles OpenAI pour des modèles personnalisés.
+* **Environnements d’exécution personnalisés :** Testez des points de terminaison d’API compatibles avec OpenAI pour des modèles personnalisés.
* **Modèles enregistrés :** Créez et configurez un préréglage de modèle réutilisable pour votre flux de travail.
Commencez avec le Playground pour optimiser vos interactions avec les LLM et rationaliser votre processus de prompt engineering ainsi que le développement d'applications LLM. Les sections suivantes décrivent comment configurer et utiliser le Playground :
@@ -30,7 +30,7 @@ Commencez avec le Playground pour optimiser vos interactions avec les LLM et rat
* [Personnaliser les paramètres du Playground](#customize-playground-settings)
* [Contrôles des messages](#message-controls)
* [Comparer des LLM](#compare-llms)
-* [Fournisseurs personnalisés](#custom-providers)
+* [Environnements d’exécution personnalisés](#custom-runtimes)
* [Modèles enregistrés](#saved-models)
+ ## Prérequis
+
+
+* Un compte W&B et une [clé API](/fr/platform/app/settings-page/user-settings#api-keys).
+* Une installation de VERL prenant en charge le traçage des rollouts. Le traçage des rollouts a été ajouté dans [verl#2345](https://github.com/volcengine/verl/pull/2345).
+* Une configuration de rollouts asynchrones. Le traçage s’applique uniquement aux rollouts asynchrones ; les rollouts synchrones ne sont pas tracés.
+
+
+ ## Activer le traçage Weave
+
+
+Définissez votre clé API W&B dans l'environnement afin que VERL puisse s'authentifier auprès de votre compte W&B :
+
+```bash
+export WANDB_API_KEY=[YOUR-WANDB-API-KEY]
+```
+
+Ajoutez ensuite les options suivantes à votre commande d’entraînement VERL :
+
+* `actor_rollout_ref.rollout.trace.backend=weave` : sélectionne Weave comme backend de traçage.
+* `actor_rollout_ref.rollout.mode=async` : active le rollout asynchrone pour vLLM ou SGLang. Le traçage n’a aucun effet sur les rollouts synchrones.
+* `trainer.project_name` : définit le projet dans lequel vous souhaitez enregistrer les traces et les métriques.
+* `trainer.experiment_name` : définit le nom de votre expérience.
+* `trainer.logger=['console','wandb']` : active le journal wandb en plus de Weave afin que les métriques et les traces apparaissent dans le même projet.
+
+La commande obtenue se présente comme suit :
+
+```bash
+python -m verl.trainer.main_ppo \
+ actor_rollout_ref.rollout.trace.backend=weave \
+ actor_rollout_ref.rollout.mode=async \
+ trainer.project_name=[YOUR-PROJECT-NAME] \
+ trainer.experiment_name=[YOUR-EXPERIMENT-NAME] \
+ trainer.logger=['console','wandb'] \
+ # ... vos autres options d'entraînement
+```
+
+Weave est initialisé automatiquement à partir de votre projet W&B et du nom de votre expérience. Il n’est pas nécessaire d’appeler `weave.init()`.
+
+
+ ## Ajuster le volume de traces
+
+
+Par défaut, VERL trace chaque échantillon à chaque rollout, ce qui peut générer de très grandes quantités de données de trace. Vous pouvez limiter ce volume en définissant les champs suivants dans votre fichier de configuration `ppo_trainer.yaml` :
+
+* `max_samples_per_step_per_worker` : le nombre d’échantillons uniques tracés par les workers à chaque étape d’entraînement. Par défaut, cette valeur est définie sur `null` afin de tracer tous les échantillons.
+* `token2text` : définissez cette valeur sur `True` pour ajouter les valeurs décodées de `prompt_text` et `response_text` à la sortie de `ToolAgentLoop.run`. Par défaut, cette valeur est définie sur `False` pour préserver les performances. Activez cette option si vous souhaitez lire directement les prompts et les complétions dans l’interface Weave.
+
+Les champs obtenus se présentent comme suit dans le fichier :
+
+```yaml
+actor_rollout_ref:
+ rollout:
+ trace:
+ backend: weave
+ token2text: False
+ max_samples_per_step_per_worker: 5
+```
+
+
+ ## Afficher les traces
+
+
+Pour afficher les traces émises pendant l’entraînement, ouvrez la Page du projet de votre projet W&B et sélectionnez **Traces**. Chaque trace correspond à une trajectoire de rollout.
+
+Vous pouvez sélectionner plusieurs traces et utiliser la vue de comparaison de Weave pour examiner les différences entre les trajectoires. Cela peut vous aider à déboguer les changements de comportement de l’agent au fil des étapes d’entraînement ou des expériences.
+
+
+ ## Tracer des fonctions supplémentaires
+
+
+VERL propose deux outils pour étendre la couverture de traçage par défaut :
+
+* `rollout_trace_op` : un décorateur qui correspond à `weave.op` et marque une méthode d'une instance de classe pour le traçage. Par défaut, seules quelques méthodes sont décorées. Vous pouvez ajouter ce décorateur aux méthodes de votre boucle d'agent personnalisée ou de vos implémentations d'outils afin de capturer davantage de détails.
+* `rollout_trace_attr` : un gestionnaire de contexte qui marque le point d'entrée d'une trajectoire et joint des métadonnées de trajectoire (index de l'échantillon, étape, numéro de rollout, nom de l'expérience). Si vous introduisez un nouveau type d'agent, encapsulez le point d'entrée de sa trajectoire avec `rollout_trace_attr` afin que la trace soit associée au run.
+
+Voir la [documentation de VERL sur le traçage des rollouts](https://verl.readthedocs.io/en/latest/advance/rollout_trace.html) pour plus d'informations sur la configuration.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/guides/tools/custom-runtimes.mdx b/fr/weave/guides/tools/custom-runtimes.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..5a71c4fa90
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/guides/tools/custom-runtimes.mdx
@@ -0,0 +1,110 @@
+---
+title: "Ajouter des runtimes personnalisés"
+description: "Connectez des points de terminaison d’inférence compatibles avec OpenAI à un projet Weave en tant que runtimes personnalisés et gérez-les depuis l’interface utilisateur ou les SDK Python et TypeScript."
+keywords: ["runtimes personnalisés", "fournisseurs personnalisés", "point de terminaison compatible avec OpenAI", "register_custom_runtime", "playground LLM", "juge LLM"]
+---
+
+Enregistrez un runtime personnalisé pour connecter un point de terminaison d’inférence compatible avec OpenAI à un projet W&B Weave. Après l’enregistrement, les modèles du point de terminaison apparaissent dans les sélecteurs de modèles de Weave. Vous et votre équipe pouvez ensuite les utiliser dans le Playground, le playground d’évaluation et les flux de travail utilisant un juge LLM, sans écrire de code d’intégration.
+
+Utilisez un runtime personnalisé pour connecter l’un des éléments suivants :
+
+* Un prototype d’agent ou de modèle que votre équipe expose derrière une API compatible avec OpenAI.
+* Un modèle auto-hébergé ou local (par exemple, servi par Ollama ou vLLM).
+* Un fournisseur ou une version de modèle que Weave ne prend pas en charge de manière native.
+
+Vous pouvez gérer les runtimes personnalisés dans l’interface W&B ou par programmation à l’aide des SDK Python et TypeScript. L’utilisation des SDK est conçue pour le CI/CD : l’enregistrement est déclaratif et idempotent. Votre pipeline peut donc réenregistrer un runtime à chaque déploiement, et Weave applique la configuration spécifiée.
+
+
+ ## Où utiliser des runtimes personnalisés
+
+
+Les modèles d’un runtime personnalisé enregistré apparaissent dans le sélecteur de modèles aux emplacements suivants :
+
+* [Playground](/fr/weave/guides/tools/playground) : Discutez de manière interactive avec le point de terminaison.
+* [playground d’évaluation](/fr/weave/guides/tools/evaluation_playground) : Évaluez et comparez le point de terminaison à d’autres modèles.
+* [Signals](/fr/weave/guides/evaluation/monitors) : Utilisez le point de terminaison comme modèle juge pour évaluer les traces entrantes.
+* Sélecteurs de modèles pour l’itération des scorers et les Agent Signals.
+* L’API de complétion Weave : transmettez l’ID du modèle `custom::
+ ## Ajouter un runtime personnalisé
+
+
+Vous pouvez ajouter un runtime personnalisé à votre projet à l’aide de code ou de l’interface Weave. Pour ce faire, vous avez besoin des informations suivantes :
+
+| Champ | Description |
+| ------------------------------ | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
+| Nom | Identifie le runtime au sein du projet. Apparaît comme nom de groupe dans les sélecteurs de modèles. |
+| URL de base | Point de terminaison compatible avec OpenAI auquel Weave envoie les requêtes de complétion. Il doit être accessible depuis les serveurs W&B. |
+| ID de runtime | Un ou plusieurs ID de modèle servis par le point de terminaison. Chaque ID apparaît comme modèle sélectionnable. |
+| Nombre maximal de jetons | Nombre maximal de jetons que le modèle peut générer dans une réponse. Défini pour chaque ID de runtime. La valeur par défaut est 4096. |
+| Secret de clé API (facultatif) | Nom d’un [secret d’équipe](/fr/platform/secrets) contenant la clé API du point de terminaison. |
+| En-têtes (facultatif) | En-têtes HTTP personnalisés envoyés avec chaque requête au point de terminaison. |
+
+
+ ### Ajouter un runtime personnalisé à l’aide de code
+
+
+À partir des informations sur le runtime présentées dans la section précédente, mettez à jour les champs appropriés de la requête d’enregistrement suivante, puis exécutez-la pour créer ou mettre à jour un runtime personnalisé dans votre projet. L’enregistrement par programmation nécessite la version 0.53.4 ou ultérieure du package Python `weave`, ou la version 0.16.5 ou ultérieure du package npm `weave`.
+
+
+ ## Enregistrer un runtime personnalisé dans l’interface utilisateur
+
+
+Pour enregistrer un runtime personnalisé depuis l’interface W&B :
+
+1. Dans la barre latérale de Weave, sélectionnez **Project**, puis l’onglet **AI Providers**. Vous pouvez également cliquer sur **Configure providers** dans le sélecteur de modèles du Playground.
+2. Cliquez sur **Ajouter un runtime personnalisé**. Le volet latéral de configuration s’ouvre.
+3. Dans le volet latéral, saisissez le nom du runtime, l’URL de base et un ou plusieurs ID de runtime. Vous pouvez éventuellement ajouter le secret de clé API et des en-têtes personnalisés.
+4. Enregistrez le runtime.
+
+
+ 
+
+
+Les modèles du runtime apparaissent ensuite dans les sélecteurs de modèles, sous un groupe portant le nom du runtime. Un runtime enregistré sans ID de runtime reste visible dans le sélecteur avec l’action **Add runtime ID**, qui rouvre l’éditeur.
+
+Pour modifier ou supprimer un runtime, utilisez les commandes **Edit** et **Delete** sur la ligne du runtime dans l’onglet **AI Providers**. La suppression d’un runtime est irréversible.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/guides/tools/playground.mdx b/fr/weave/guides/tools/playground.mdx
index 351631174a..25f77d8013 100644
--- a/fr/weave/guides/tools/playground.mdx
+++ b/fr/weave/guides/tools/playground.mdx
@@ -1,7 +1,7 @@
---
title: "Utiliser le Playground pour tester des prompts"
description: "Simplifiez l'itération sur les prompts et les réponses de LLM"
-keywords: ["playground LLM", "prompt engineering", "comparaison de modèles", "fournisseurs personnalisés", "modèles enregistrés"]
+keywords: ["playground LLM", "prompt engineering", "comparaison de modèles", "environnements d’exécution personnalisés", "fournisseurs personnalisés", "modèles enregistrés"]
---
@@ -189,74 +189,16 @@ Lorsque vous sélectionnez un élément dans l’historique, il se charge dans u
Playground vous permet de comparer des LLM côte à côte afin d’évaluer comment différents modèles répondent aux mêmes prompts. Pour effectuer une comparaison, cliquez sur le bouton **Add Chat (
- ## Fournisseurs personnalisés
+
- En raison des restrictions CORS, vous ne pouvez pas appeler directement des URL localhost ou 127.0.0.1 depuis le playground. Si vous exécutez un serveur de modèle local (comme Ollama), utilisez un service de tunneling comme ngrok pour l’exposer de manière sécurisée. Pour plus d’informations, voir [Use ngrok with Ollama](#use-a-local-model-as-a-custom-provider).
-
-
-Après avoir ajouté un fournisseur personnalisé, vous pouvez tester les modèles du fournisseur personnalisé à l’aide des fonctionnalités standard du playground. Vous pouvez également [modifier](#edit-a-custom-provider) ou [supprimer](#remove-a-custom-provider) le fournisseur personnalisé.
-
-
+ ## Environnements d’exécution personnalisés
-En plus des fournisseurs intégrés, le Playground prend en charge des fournisseurs personnalisés qui exposent des points de terminaison d’API compatibles avec OpenAI. Les sections suivantes expliquent comment ajouter, modifier, supprimer et utiliser des fournisseurs personnalisés.
+Outre les fournisseurs intégrés, le Playground prend en charge les environnements d’exécution personnalisés : des points de terminaison d’API compatibles avec OpenAI que vous enregistrez dans votre projet. Les environnements d’exécution personnalisés étaient auparavant appelés *fournisseurs personnalisés*. Utilisez un environnement d’exécution personnalisé pour tester des modèles, par exemple un prototype d’agent hébergé par votre équipe, un modèle local ou une version antérieure du modèle d’un fournisseur pris en charge.
-
- ### Ajouter un fournisseur personnalisé
-
-
-En plus des fournisseurs intégrés, vous pouvez utiliser le playground pour tester des points de terminaison d’API compatibles OpenAI pour des modèles personnalisés. Par exemple :
-
-* D’anciennes versions de fournisseurs de modèles pris en charge
-* Des modèles locaux
-
-Pour ajouter un fournisseur personnalisé au playground, procédez comme suit :
-
-1. Dans le en-tête du prompt (en haut du panneau principal), cliquez sur la liste déroulante **Select a model**.
-2. Sélectionnez **+ Add AI provider**.
-3. Sélectionnez **Custom Provider**.
-4. Dans la fenêtre modale, saisissez les informations du fournisseur :
- * **Provider name** : un nom pour le fournisseur, comme `openai` ou `ollama`.
- * **clé API** : la clé API du fournisseur, par exemple une clé API OpenAI.
- * **Base URL** : l’endpoint de base du fournisseur, comme `https://api.openai.com/v1/` ou une URL ngrok telle que `https://e452-2600-1700-45f0-3e10-2d3f-796b-d6f2-8ba7.ngrok-free.app`.
- * **Headers** (facultatif) : une ou plusieurs paires clé-valeur d’en-têtes HTTP personnalisés.
- * **Models** : un ou plusieurs modèles pour le fournisseur, comme `deepseek-r1` ou `qwq`.
- * **Max tokens** (facultatif) : pour chaque modèle, le nombre maximal de tokens que le modèle peut générer dans une réponse.
-5. Après avoir saisi les informations du fournisseur, cliquez sur **Add provider**.
-6. Sélectionnez votre nouveau fournisseur et les modèles disponibles dans la liste déroulante **Select a model**.
-
-
- ### Modifier un fournisseur personnalisé
-
-
-Pour modifier les informations d’un [fournisseur personnalisé créé précédemment](#add-a-custom-provider), procédez comme suit :
-
-1. Dans l’en-tête du prompt, cliquez sur la liste déroulante **Select a model**. Sélectionnez ensuite **+Configurer les fournisseurs**.
-
-* Vous pouvez également sélectionner **Project** dans le menu latéral, puis l’onglet **Fournisseurs d’IA**.
-
-2. Dans le tableau **Fournisseurs personnalisés**, repérez le fournisseur personnalisé que vous souhaitez mettre à jour.
-3. Dans la colonne **Last Updated** de l’entrée correspondant à votre fournisseur personnalisé, cliquez sur le bouton Modifier (l’icône en forme de crayon).
-4. Dans la fenêtre modale, modifiez les informations du fournisseur.
-5. Cliquez sur **Enregistrer**.
-
-
- ### Supprimer un fournisseur personnalisé
-
-
-Pour supprimer un [fournisseur personnalisé créé précédemment](#add-a-custom-provider), procédez comme suit :
-
-1. Dans le en-tête du prompt, cliquez sur la liste déroulante **Select a model**. Sélectionnez ensuite **+Configure providers**.
-
-* Vous pouvez également, dans le menu latéral, sélectionner **Project**, puis l’onglet **Fournisseurs d’IA**.
-
-2. Dans le tableau **Fournisseurs personnalisés**, repérez le fournisseur personnalisé que vous souhaitez supprimer.
-3. Dans la colonne **Last Updated** de l’entrée correspondant à votre fournisseur personnalisé, cliquez sur le bouton de suppression (l’icône de corbeille).
-4. Dans la fenêtre modale, confirmez que vous souhaitez supprimer le fournisseur. Vous ne pouvez pas annuler cette action.
-5. Cliquez sur **Delete**.
+Pour enregistrer un environnement d’exécution personnalisé dans l’interface utilisateur ou avec le SDK Python, voir [Environnements d’exécution personnalisés](/fr/weave/guides/tools/custom-runtimes). Après avoir enregistré un environnement d’exécution personnalisé, sélectionnez ses modèles dans la liste déroulante **Select a model** et testez-les à l’aide des fonctionnalités standard du Playground.
-
- ### Utiliser un modèle local comme fournisseur personnalisé
+
+ Nous vous recommandons d’utiliser le [nouveau flux de travail natif OTel de Weave](/fr/weave/guides/tracking/trace-agents-otel) pour envoyer des spans OTel vers la nouvelle vue Agents de Weave. Utilisez ce guide uniquement si vous souhaitez ingérer des traces OTLP brutes dans la vue Traces standard de Weave.
+
+
Weave prend en charge l’importation de données de trace compatibles OpenTelemetry via un point de terminaison dédié. Ce point de terminaison vous permet d’envoyer directement vers votre projet Weave des données de trace au format OTLP (OpenTelemetry Protocol). Utilisez cette intégration si vous souhaitez instrumenter votre application selon le standard OpenTelemetry et faire apparaître ces traces aux côtés de vos autres données Weave, sans remplacer votre pipeline d’observabilité existant basé sur OTel.
Cette page présente les détails du point de terminaison, l’authentification, des exemples complets en Python et TypeScript, comment transférer des traces via un OpenTelemetry Collector, comment organiser les traces en threads Weave, ainsi que la correspondance des attributs que Weave applique aux spans entrants.
diff --git a/fr/weave/guides/tracking/trace-agents-otel.mdx b/fr/weave/guides/tracking/trace-agents-otel.mdx
index cda1c6dca6..e21cbd6d72 100644
--- a/fr/weave/guides/tracking/trace-agents-otel.mdx
+++ b/fr/weave/guides/tracking/trace-agents-otel.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ description: "Envoyez des données de trace OTLP depuis n’importe quel pipelin
keywords: ["OTLP", "OpenTelemetry", "conventions sémantiques GenAI", "point de terminaison des agents", "sans SDK"]
---
-L’observabilité des agents W&B Weave repose sur [OpenTelemetry (OTel)](https://opentelemetry.io/docs/concepts/). Weave fournit un point de terminaison OTLP dédié qui ingère les spans dans la vue **Agents**. Si votre agent émet déjà des spans OTel, vous pouvez les envoyer vers Weave en pointant votre pipeline OTel existant vers ce point de terminaison, sans installer le SDK Weave.
+L’observabilité des agents W&B Weave repose sur [OpenTelemetry (OTel)](https://opentelemetry.io/docs/concepts/) et fournit un point de terminaison OTLP dédié qui ingère les spans dans la vue **Agents**. Vous pouvez ainsi rediriger rapidement les spans de votre application instrumentée avec OTel vers Weave en remplaçant la configuration actuelle du point de terminaison de votre exportateur OTel par la configuration du point de terminaison de Weave. Vous n’avez pas besoin d’installer le SDK Weave pour cela.
Cette page explique comment vous authentifier auprès du point de terminaison et lui envoyer des spans.
diff --git a/fr/weave/quickstart-inference.mdx b/fr/weave/quickstart-inference.mdx
index 9259176d1c..d53407c137 100644
--- a/fr/weave/quickstart-inference.mdx
+++ b/fr/weave/quickstart-inference.mdx
@@ -1,7 +1,7 @@
---
title: Découvrez Weave avec Serverless Inference
-description: "Découvrez les bases de Weave à l’aide de Serverless Inference pour tracer les appels au modèle, comparer les sorties et effectuer des évaluations."
-keywords: [traçage LLM, EvaluationLogger, comparaison de modèles, weave.op, Démarrage rapide]
+description: "Découvrez les bases de Weave à l’aide de Serverless Inference pour effectuer le tracing des appels au modèle, comparer les sorties et effectuer des évaluations."
+keywords: [tracing LLM, EvaluationLogger, comparaison de modèles, weave.op, Démarrage rapide]
---
import { ColabLink } from '/snippets/fr/_includes/colab-link.mdx';
@@ -14,7 +14,7 @@ import WeaveQuickstartPrereqs from "/snippets/fr/_includes/weave-quickstart-prer
-Ce guide vous montre comment utiliser W&B Weave avec [Serverless Inference](/fr/inference) pour découvrir les bases de Weave. Utilisez Serverless Inference pour créer et tracer des applications LLM à l’aide de modèles open source accessibles en direct, sans avoir à mettre en place votre propre infrastructure ni à gérer des clés API provenant de plusieurs fournisseurs. Avec votre clé API W&B, vous pouvez interagir avec [tous les modèles hébergés par Serverless Inference](/fr/inference/models). À la fin de ce guide, vous aurez tracé des appels LLM, comparé des modèles et exécuté une évaluation que vous pourrez consulter dans l’interface Weave.
+Ce guide vous montre comment utiliser W&B Weave avec [Serverless Inference](/fr/inference) pour découvrir les bases de Weave. Utilisez Serverless Inference pour créer et effectuer le tracing d’applications LLM à l’aide de modèles open source accessibles en direct, sans avoir à mettre en place votre propre infrastructure ni à gérer des clés API provenant de plusieurs fournisseurs. Avec votre clé API W&B, vous pouvez interagir avec [tous les modèles hébergés par Serverless Inference](/fr/inference/models). À la fin de ce guide, vous aurez effectué le tracing d’appels LLM, comparé des modèles et exécuté une évaluation que vous pourrez consulter dans l’interface Weave.
+ ### Utiliser un modèle local comme environnement d’exécution personnalisé
Pour tester un modèle qui s’exécute en local dans le Playground, utilisez ngrok et Ollama pour créer une URL publique temporaire qui évite les restrictions CORS. Cela permet au Playground d’accéder à un modèle exécuté sur votre propre machine sans enfreindre les politiques de sécurité du navigateur.
@@ -277,7 +219,7 @@ Pour le mettre en place, procédez comme suit :
ngrok http 11434 --response-header-add "Access-Control-Allow-Origin: *" --host-header rewrite
```
-4. Une fois ngrok lancé, une URL publique s’affiche, par exemple `https://xxxx-xxxx.ngrok-free.app`. Utilisez cette URL comme **Base URL** lorsque vous [ajoutez un fournisseur personnalisé](#add-a-custom-provider) dans le Playground.
+4. Une fois ngrok lancé, une URL publique s’affiche, par exemple `https://xxxx-xxxx.ngrok-free.app`. Utilisez cette URL comme **Base URL** lorsque vous [enregistrez un environnement d’exécution personnalisé](/fr/weave/guides/tools/custom-runtimes#register-a-custom-runtime-in-the-ui).
Le schéma suivant illustre le flux de données entre votre environnement local, le proxy ngrok et les services cloud de W&B :
diff --git a/fr/weave/guides/tracking/otel.mdx b/fr/weave/guides/tracking/otel.mdx
index d08c2cda3a..25131ba938 100644
--- a/fr/weave/guides/tracking/otel.mdx
+++ b/fr/weave/guides/tracking/otel.mdx
@@ -4,6 +4,10 @@ description: "Importer des données de trace compatibles OpenTelemetry via un po
keywords: ["OTLP", "OpenTelemetry Collector", "OpenInference", "OpenLLMetry", "threads"]
---
+
## Ce que vous allez apprendre
diff --git a/fr/weave/quickstart.mdx b/fr/weave/quickstart.mdx
index 9b5d413334..5b979d17e5 100644
--- a/fr/weave/quickstart.mdx
+++ b/fr/weave/quickstart.mdx
@@ -15,7 +15,7 @@ import WeaveQuickstartPrereqs from "/snippets/fr/_includes/weave-quickstart-prer
-Découvrez comment suivre les appels LLM avec Weave en ajoutant du traçage à votre code. Ce démarrage rapide vous montre comment tracer une requête vers OpenAI et consulter les résultats dans Weave UI. Il s’adresse aux développeurs qui découvrent Weave et souhaitent instrumenter une application LLM pour le débogage et la surveillance."
+Découvrez comment suivre les appels LLM avec Weave en ajoutant du traçage à votre code. Ce démarrage rapide vous montre comment tracer une requête vers OpenAI et consulter les résultats dans Weave UI. Il s’adresse aux développeurs qui découvrent Weave et souhaitent instrumenter une application LLM pour le débogage et la surveillance.
## Ce que vous apprendrez
diff --git a/fr/weave/reference/service-api.mdx b/fr/weave/reference/service-api.mdx
index 32c54080ee..a916461cfc 100644
--- a/fr/weave/reference/service-api.mdx
+++ b/fr/weave/reference/service-api.mdx
@@ -147,16 +147,16 @@ curl -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" https://trace.wandb.ai/...
### Agents
-* **[POST `/agents/agent-versions/query`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/genai-agent-versions-query)** - Requête des versions d’agent Genai
-* **[POST `/agents/conversations/chat`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/genai-conversation-chat)** - Chat de conversation Genai
-* **[POST `/agents/conversations/spans`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/genai-conversation-spans)** - Spans de conversation Genai
-* **[POST `/agents/otel/v1/traces`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/export-genai-trace)** - Export de trace Genai
-* **[POST `/agents/query`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/genai-agents-query)** - Requête des agents Genai
-* **[POST `/agents/search`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/genai-search)** - Recherche Genai
-* **[POST `/agents/spans/custom-attrs/schema`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/genai-custom-attrs-schema)** - Schéma des attributs personnalisés des spans Genai
-* **[POST `/agents/spans/query`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/genai-spans-query)** - Requête des spans Genai
-* **[POST `/agents/spans/stats`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/genai-spans-stats)** - Statistiques des spans Genai
-* **[POST `/agents/traces/chat`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/genai-traces-chat)** - Chat des traces Genai
+* **[POST `/agents/agent-versions/query`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/genai-agent-versions-query)** - Requête sur les versions d’agent GenAI
+* **[POST `/agents/conversations/chat`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/genai-conversation-chat)** - Chat de conversation GenAI
+* **[POST `/agents/conversations/spans`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/genai-conversation-spans)** - Spans de conversation GenAI
+* **[POST `/agents/otel/v1/traces`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/export-genai-trace)** - Exporter une trace GenAI
+* **[POST `/agents/query`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/genai-agents-query)** - Requête sur les agents GenAI
+* **[POST `/agents/search`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/genai-search)** - Recherche GenAI
+* **[POST `/agents/spans/custom-attrs/schema`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/genai-custom-attrs-schema)** - Schéma des attributs personnalisés GenAI
+* **[POST `/agents/spans/query`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/genai-spans-query)** - Requête sur les spans GenAI
+* **[POST `/agents/spans/stats`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/genai-spans-stats)** - Statistiques des spans GenAI
+* **[POST `/agents/traces/chat`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/genai-traces-chat)** - Chat des traces GenAI
### Files d’annotation
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/agents/export-genai-trace.mdx b/fr/weave/reference/service-api/agents/export-genai-trace.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..00da29c799
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/agents/export-genai-trace.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Exporter une trace GenAI"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /agents/otel/v1/traces
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/agents/genai-agent-versions-query.mdx b/fr/weave/reference/service-api/agents/genai-agent-versions-query.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..c2f69b3b68
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/agents/genai-agent-versions-query.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Requête sur les versions des agents GenAI"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /agents/agent-versions/query
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/agents/genai-agents-query.mdx b/fr/weave/reference/service-api/agents/genai-agents-query.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..0675720837
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/agents/genai-agents-query.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Requête des agents GenAI"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /agents/query
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/agents/genai-conversation-chat.mdx b/fr/weave/reference/service-api/agents/genai-conversation-chat.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..2090f72cd3
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/agents/genai-conversation-chat.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Chat de conversation GenAI"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /agents/conversations/chat
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/agents/genai-conversation-spans.mdx b/fr/weave/reference/service-api/agents/genai-conversation-spans.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..1eeb73c264
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/agents/genai-conversation-spans.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Spans de conversations GenAI"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /agents/conversations/spans
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/agents/genai-custom-attrs-schema.mdx b/fr/weave/reference/service-api/agents/genai-custom-attrs-schema.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..4814d3f440
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/agents/genai-custom-attrs-schema.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Schéma d'attributs GenAI personnalisés"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST
+ /agents/spans/custom-attrs/schema
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/agents/genai-search.mdx b/fr/weave/reference/service-api/agents/genai-search.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..5d34831e96
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/agents/genai-search.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Recherche GenAI"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /agents/search
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/agents/genai-spans-query.mdx b/fr/weave/reference/service-api/agents/genai-spans-query.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..f6ce8939fa
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/agents/genai-spans-query.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Requête de spans GenAI"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /agents/spans/query
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/agents/genai-spans-stats.mdx b/fr/weave/reference/service-api/agents/genai-spans-stats.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..9c47f17486
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/agents/genai-spans-stats.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Statistiques des spans GenAI"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /agents/spans/stats
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/agents/genai-traces-chat.mdx b/fr/weave/reference/service-api/agents/genai-traces-chat.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..5c63548e1d
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/agents/genai-traces-chat.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Chat des traces GenAI"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /agents/traces/chat
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-add-calls.mdx b/fr/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-add-calls.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..15d72a19f9
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-add-calls.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Ajouter des appels à une file d’annotation"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST
+ /annotation_queues/{queue_id}/items
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-create.mdx b/fr/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-create.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..5161e7ac5e
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-create.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Créer une file d’annotation"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /annotation_queues
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-delete.mdx b/fr/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-delete.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..989ddbbea3
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-delete.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Supprimer la file d’annotation"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json DELETE
+ /annotation_queues/{queue_id}
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-item-progress-update.mdx b/fr/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-item-progress-update.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..6893654709
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-item-progress-update.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Mise à jour de la progression d’un élément de la file d’annotation"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST
+ /annotation_queues/{queue_id}/items/{item_id}/progress
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-items-query.mdx b/fr/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-items-query.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..78af01a17f
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-items-query.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Requête des éléments d’une file d’annotation"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST
+ /annotation_queues/{queue_id}/items/query
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-read.mdx b/fr/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-read.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..d991aa28dd
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-read.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Lire la file d’annotation"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json GET /annotation_queues/{queue_id}
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-update.mdx b/fr/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-update.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..cdfd2ef31b
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-update.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Mise à jour d’une file d’annotation"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json PUT /annotation_queues/{queue_id}
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queues-query-stream.mdx b/fr/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queues-query-stream.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..729c36a7ed
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queues-query-stream.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Flux de requête des files d’annotation"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /annotation_queues/query
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queues-stats.mdx b/fr/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queues-stats.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..ed2c850e87
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queues-stats.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Statistiques des files d’annotation"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /annotation_queues/stats
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/calls/call-end.mdx b/fr/weave/reference/service-api/calls/call-end.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..c7e1aff731
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/calls/call-end.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Fin de l’appel"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /call/end
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/calls/call-read.mdx b/fr/weave/reference/service-api/calls/call-read.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..0785e60ccc
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/calls/call-read.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Lire un appel"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /call/read
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/calls/call-start-batch.mdx b/fr/weave/reference/service-api/calls/call-start-batch.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..b1de80681f
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/calls/call-start-batch.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Démarrer un lot d'appels"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /call/upsert_batch
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/calls/call-start.mdx b/fr/weave/reference/service-api/calls/call-start.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..ded3090f2a
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/calls/call-start.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Début de l'appel"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /call/start
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/calls/call-stats.mdx b/fr/weave/reference/service-api/calls/call-stats.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..6b087a55a5
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/calls/call-stats.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Statistiques des appels"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /calls/stats
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/calls/call-update.mdx b/fr/weave/reference/service-api/calls/call-update.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..286731644a
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/calls/call-update.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Mise à jour d’un appel"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /call/update
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/calls/calls-complete.mdx b/fr/weave/reference/service-api/calls/calls-complete.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..a72381efde
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/calls/calls-complete.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Appels terminés"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST
+ /v2/{entity}/{project}/calls/complete
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/calls/calls-delete.mdx b/fr/weave/reference/service-api/calls/calls-delete.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..7b96cb8bf8
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/calls/calls-delete.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Supprimer des appels"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /calls/delete
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/calls/calls-query-stats.mdx b/fr/weave/reference/service-api/calls/calls-query-stats.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..303dbad8e9
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/calls/calls-query-stats.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Statistiques des requêtes d’appels"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /calls/query_stats
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/calls/calls-query-stream.mdx b/fr/weave/reference/service-api/calls/calls-query-stream.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..9edafc79d7
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/calls/calls-query-stream.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Flux de requête des appels"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /calls/stream_query
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/calls/calls-usage.mdx b/fr/weave/reference/service-api/calls/calls-usage.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..56da3d435a
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/calls/calls-usage.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Utilisation des appels"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /calls/usage
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/calls/trace-usage.mdx b/fr/weave/reference/service-api/calls/trace-usage.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..3db15939e4
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/calls/trace-usage.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Utilisation des traces"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /trace/usage
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/costs/cost-create.mdx b/fr/weave/reference/service-api/costs/cost-create.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..b8dbb84e14
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/costs/cost-create.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Créer un coût"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /cost/create
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/costs/cost-purge.mdx b/fr/weave/reference/service-api/costs/cost-purge.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..7672d7ec0e
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/costs/cost-purge.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Purge des coûts"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /cost/purge
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/costs/cost-query.mdx b/fr/weave/reference/service-api/costs/cost-query.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..13751cf15c
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/costs/cost-query.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Requête de coût"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /cost/query
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/datasets/dataset-create.mdx b/fr/weave/reference/service-api/datasets/dataset-create.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..51b5b97340
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/datasets/dataset-create.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Créer un dataset"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST
+ /v2/{entity}/{project}/datasets
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/datasets/dataset-delete.mdx b/fr/weave/reference/service-api/datasets/dataset-delete.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..56dcdae83c
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/datasets/dataset-delete.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Supprimer un dataset"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json DELETE
+ /v2/{entity}/{project}/datasets/{object_id}
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/datasets/dataset-list.mdx b/fr/weave/reference/service-api/datasets/dataset-list.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..42db8a9f9c
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/datasets/dataset-list.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Liste des jeux de données"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json GET
+ /v2/{entity}/{project}/datasets
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/datasets/dataset-read.mdx b/fr/weave/reference/service-api/datasets/dataset-read.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..378dcb59c1
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/datasets/dataset-read.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Lire un dataset"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json GET
+ /v2/{entity}/{project}/datasets/{object_id}/versions/{digest}
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/eval-results/eval-results-query.mdx b/fr/weave/reference/service-api/eval-results/eval-results-query.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..2fd2930e24
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/eval-results/eval-results-query.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Requête des résultats d'évaluation"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST
+ /v2/{entity}/{project}/eval_results/query
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/evaluation-runs/evaluation-run-create.mdx b/fr/weave/reference/service-api/evaluation-runs/evaluation-run-create.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..a841943e33
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/evaluation-runs/evaluation-run-create.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Créer un run d’évaluation"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST
+ /v2/{entity}/{project}/evaluation_runs
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/evaluation-runs/evaluation-run-delete.mdx b/fr/weave/reference/service-api/evaluation-runs/evaluation-run-delete.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..13aa9960a7
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/evaluation-runs/evaluation-run-delete.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Supprimer un run d’évaluation"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json DELETE
+ /v2/{entity}/{project}/evaluation_runs
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/evaluation-runs/evaluation-run-finish.mdx b/fr/weave/reference/service-api/evaluation-runs/evaluation-run-finish.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..641e6d03fa
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/evaluation-runs/evaluation-run-finish.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Terminer le run d’évaluation"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST
+ /v2/{entity}/{project}/evaluation_runs/{evaluation_run_id}/finish
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/evaluation-runs/evaluation-run-list.mdx b/fr/weave/reference/service-api/evaluation-runs/evaluation-run-list.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..99a5ba603f
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/evaluation-runs/evaluation-run-list.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Liste des runs d’évaluation"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json GET
+ /v2/{entity}/{project}/evaluation_runs
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/evaluation-runs/evaluation-run-read.mdx b/fr/weave/reference/service-api/evaluation-runs/evaluation-run-read.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..1da02affd1
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/evaluation-runs/evaluation-run-read.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Obtenir un run d’évaluation"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json GET
+ /v2/{entity}/{project}/evaluation_runs/{evaluation_run_id}
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/evaluations/evaluate-model.mdx b/fr/weave/reference/service-api/evaluations/evaluate-model.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..87feeaff4b
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/evaluations/evaluate-model.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Évaluer le modèle"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /evaluations/evaluate_model
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/evaluations/evaluation-create.mdx b/fr/weave/reference/service-api/evaluations/evaluation-create.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..b7cd9be7d6
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/evaluations/evaluation-create.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Créer une évaluation"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST
+ /v2/{entity}/{project}/evaluations
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/evaluations/evaluation-delete.mdx b/fr/weave/reference/service-api/evaluations/evaluation-delete.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..1193989472
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/evaluations/evaluation-delete.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Supprimer une évaluation"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json DELETE
+ /v2/{entity}/{project}/evaluations/{object_id}
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/evaluations/evaluation-list.mdx b/fr/weave/reference/service-api/evaluations/evaluation-list.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..dd82394cc8
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/evaluations/evaluation-list.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Liste des évaluations"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json GET
+ /v2/{entity}/{project}/evaluations
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/evaluations/evaluation-read.mdx b/fr/weave/reference/service-api/evaluations/evaluation-read.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..b8632a3d51
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/evaluations/evaluation-read.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Obtenir l’évaluation"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json GET
+ /v2/{entity}/{project}/evaluations/{object_id}/versions/{digest}
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/evaluations/evaluation-status.mdx b/fr/weave/reference/service-api/evaluations/evaluation-status.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..7f7e1c2c9d
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/evaluations/evaluation-status.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Statut de l’évaluation"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /evaluations/status
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/evaluations/rescore-evaluation.mdx b/fr/weave/reference/service-api/evaluations/rescore-evaluation.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..38cb3946a9
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/evaluations/rescore-evaluation.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Réévaluer une évaluation"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /evaluations/rescore
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/feedback/feedback-aggregate.mdx b/fr/weave/reference/service-api/feedback/feedback-aggregate.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..deef9512b2
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/feedback/feedback-aggregate.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Agrégation de feedback"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /feedback/aggregate
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/feedback/feedback-create-batch.mdx b/fr/weave/reference/service-api/feedback/feedback-create-batch.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..3fa0aeb37e
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/feedback/feedback-create-batch.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Créer un lot de feedback"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /feedback/batch/create
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/feedback/feedback-create.mdx b/fr/weave/reference/service-api/feedback/feedback-create.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..d462c98c25
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/feedback/feedback-create.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Créer un feedback"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /feedback/create
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/feedback/feedback-payload-schema.mdx b/fr/weave/reference/service-api/feedback/feedback-payload-schema.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..8622e21188
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/feedback/feedback-payload-schema.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Schéma de charge utile des feedbacks"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /feedback/payload_schema
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/feedback/feedback-purge.mdx b/fr/weave/reference/service-api/feedback/feedback-purge.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..f60603dbaf
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/feedback/feedback-purge.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Purge des feedbacks"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /feedback/purge
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/feedback/feedback-query.mdx b/fr/weave/reference/service-api/feedback/feedback-query.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..394b7f148d
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/feedback/feedback-query.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Requête de feedback"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /feedback/query
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/feedback/feedback-replace.mdx b/fr/weave/reference/service-api/feedback/feedback-replace.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..d898b6e106
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/feedback/feedback-replace.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Remplacer le feedback"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /feedback/replace
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/feedback/feedback-stats.mdx b/fr/weave/reference/service-api/feedback/feedback-stats.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..f6ddf502fb
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/feedback/feedback-stats.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Statistiques de feedback"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /feedback/stats
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/files/file-content.mdx b/fr/weave/reference/service-api/files/file-content.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..a797db6aeb
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/files/file-content.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Contenu du fichier"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /file/content
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/files/file-create.mdx b/fr/weave/reference/service-api/files/file-create.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..8ecdb65f56
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/files/file-create.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Créer un fichier"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /file/create
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/files/files-stats.mdx b/fr/weave/reference/service-api/files/files-stats.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..6b5ad76c1c
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/files/files-stats.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Statistiques sur les fichiers"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /files/query_stats
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/images/image-create.mdx b/fr/weave/reference/service-api/images/image-create.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..9a57fcd516
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/images/image-create.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Créer une image"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /image/create
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/inference/inference-analysis-artificialanalysis-models.mdx b/fr/weave/reference/service-api/inference/inference-analysis-artificialanalysis-models.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..bb1801493b
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/inference/inference-analysis-artificialanalysis-models.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Modèles d’analyse d’inférence Artificialanalysis"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json GET
+ /inference/analysis/artificialanalysis/models
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/inference/inference-catalog-models.mdx b/fr/weave/reference/service-api/inference/inference-catalog-models.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..cc339739bd
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/inference/inference-catalog-models.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Modèles du catalogue d’inférence"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json GET /inference/catalog/models
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/inference/inference-modelsdev-models.mdx b/fr/weave/reference/service-api/inference/inference-modelsdev-models.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..9cbf621279
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/inference/inference-modelsdev-models.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Modèles d’inférence Modelsdev"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json GET /inference/modelsdev/models
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/inference/inference-router-openrouter-models.mdx b/fr/weave/reference/service-api/inference/inference-router-openrouter-models.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..c57ffb3b6c
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/inference/inference-router-openrouter-models.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Modèles Openrouter d’Inference Router"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json GET
+ /inference/router/openrouter/models
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/inference/nvidia-hardware.mdx b/fr/weave/reference/service-api/inference/nvidia-hardware.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..d03da943eb
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/inference/nvidia-hardware.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Matériel NVIDIA"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json GET /inference/nvidia/v2/hardware
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/models/model-create.mdx b/fr/weave/reference/service-api/models/model-create.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..bd519e0aeb
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/models/model-create.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Créer un modèle"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /v2/{entity}/{project}/models
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/models/model-delete.mdx b/fr/weave/reference/service-api/models/model-delete.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..e3deb3b235
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/models/model-delete.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Supprimer un modèle"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json DELETE
+ /v2/{entity}/{project}/models/{object_id}
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/models/model-list.mdx b/fr/weave/reference/service-api/models/model-list.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..e0fa06afa5
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/models/model-list.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Liste des modèles"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json GET /v2/{entity}/{project}/models
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/models/model-read.mdx b/fr/weave/reference/service-api/models/model-read.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..5c31c0bf1f
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/models/model-read.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Obtenir un modèle"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json GET
+ /v2/{entity}/{project}/models/{object_id}/versions/{digest}
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/objects/aliases-list.mdx b/fr/weave/reference/service-api/objects/aliases-list.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..f32ce3ec54
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/objects/aliases-list.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Liste des alias"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json GET /aliases
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/objects/obj-add-tags.mdx b/fr/weave/reference/service-api/objects/obj-add-tags.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..9d10ed2405
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/objects/obj-add-tags.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Ajouter des tags à un objet"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json PUT
+ /objs/{object_id}/versions/{digest}/tags
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/objects/obj-create.mdx b/fr/weave/reference/service-api/objects/obj-create.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..7d0dac09dc
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/objects/obj-create.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Création d’objets"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /obj/create
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/objects/obj-delete.mdx b/fr/weave/reference/service-api/objects/obj-delete.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..cf1f340c55
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/objects/obj-delete.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Supprimer l'objet"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /obj/delete
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/objects/obj-read.mdx b/fr/weave/reference/service-api/objects/obj-read.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..5109a14a73
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/objects/obj-read.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Lire l'objet"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /obj/read
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/objects/obj-remove-aliases.mdx b/fr/weave/reference/service-api/objects/obj-remove-aliases.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..7877487618
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/objects/obj-remove-aliases.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Supprimer les alias d’objet"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST
+ /objs/{object_id}/aliases/remove
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/objects/obj-remove-tags.mdx b/fr/weave/reference/service-api/objects/obj-remove-tags.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..4bab479097
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/objects/obj-remove-tags.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Supprimer les tags d’un objet"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST
+ /objs/{object_id}/versions/{digest}/tags/remove
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/objects/obj-set-aliases.mdx b/fr/weave/reference/service-api/objects/obj-set-aliases.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..370072d0ae
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/objects/obj-set-aliases.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Définir les alias d’objet"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json PUT /objs/{object_id}/aliases
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/objects/objs-query.mdx b/fr/weave/reference/service-api/objects/objs-query.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..5780b57dfb
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/objects/objs-query.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Requête sur les objets"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /objs/query
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/objects/tags-list.mdx b/fr/weave/reference/service-api/objects/tags-list.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..7f73f4b771
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/objects/tags-list.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Liste des tags"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json GET /tags
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/opentelemetry/export-trace.mdx b/fr/weave/reference/service-api/opentelemetry/export-trace.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..7b1ac13fc9
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/opentelemetry/export-trace.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Exporter une trace"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /otel/v1/traces
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/ops/op-create.mdx b/fr/weave/reference/service-api/ops/op-create.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..adfc36d55c
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/ops/op-create.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Créer une op"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /v2/{entity}/{project}/ops
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/ops/op-delete.mdx b/fr/weave/reference/service-api/ops/op-delete.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..981e89cdfe
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/ops/op-delete.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Supprimer une op"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json DELETE
+ /v2/{entity}/{project}/ops/{object_id}
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/ops/op-list.mdx b/fr/weave/reference/service-api/ops/op-list.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..641ad96f1d
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/ops/op-list.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Liste des ops"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json GET /v2/{entity}/{project}/ops
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/ops/op-read.mdx b/fr/weave/reference/service-api/ops/op-read.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..9b37d9f74d
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/ops/op-read.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Lire une op"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json GET
+ /v2/{entity}/{project}/ops/{object_id}/versions/{digest}
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/predictions/prediction-create.mdx b/fr/weave/reference/service-api/predictions/prediction-create.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..214c04b033
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/predictions/prediction-create.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Créer une prédiction"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST
+ /v2/{entity}/{project}/predictions
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/predictions/prediction-delete.mdx b/fr/weave/reference/service-api/predictions/prediction-delete.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..68428af071
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/predictions/prediction-delete.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Supprimer une prédiction"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json DELETE
+ /v2/{entity}/{project}/predictions
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/predictions/prediction-finish.mdx b/fr/weave/reference/service-api/predictions/prediction-finish.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..8ba0050538
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/predictions/prediction-finish.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Finaliser la prédiction"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST
+ /v2/{entity}/{project}/predictions/{prediction_id}/finish
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/predictions/prediction-list.mdx b/fr/weave/reference/service-api/predictions/prediction-list.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..1caa8f381a
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/predictions/prediction-list.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Liste des prédictions"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json GET
+ /v2/{entity}/{project}/predictions
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/predictions/prediction-read.mdx b/fr/weave/reference/service-api/predictions/prediction-read.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..661093c423
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/predictions/prediction-read.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Lire une prédiction"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json GET
+ /v2/{entity}/{project}/predictions/{prediction_id}
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/refs/refs-read-batch.mdx b/fr/weave/reference/service-api/refs/refs-read-batch.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..0442908bd8
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/refs/refs-read-batch.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Lire un lot de réf."
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /refs/read_batch
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/registry/link-to-registry.mdx b/fr/weave/reference/service-api/registry/link-to-registry.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..03a8766c07
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/registry/link-to-registry.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Lier au registre"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /link_to_registry
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/scorers/scorer-create.mdx b/fr/weave/reference/service-api/scorers/scorer-create.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..be07e669dc
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/scorers/scorer-create.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Créer un Scorer"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST
+ /v2/{entity}/{project}/scorers
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/scorers/scorer-delete.mdx b/fr/weave/reference/service-api/scorers/scorer-delete.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..5abc1ef50e
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/scorers/scorer-delete.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Supprimer l’évaluateur"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json DELETE
+ /v2/{entity}/{project}/scorers/{object_id}
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/scorers/scorer-list.mdx b/fr/weave/reference/service-api/scorers/scorer-list.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..127e433ba2
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/scorers/scorer-list.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Liste des évaluateurs"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json GET /v2/{entity}/{project}/scorers
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/scorers/scorer-read.mdx b/fr/weave/reference/service-api/scorers/scorer-read.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..483ee22c3a
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/scorers/scorer-read.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Obtenir l’évaluateur"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json GET
+ /v2/{entity}/{project}/scorers/{object_id}/versions/{digest}
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/scores/calls-score.mdx b/fr/weave/reference/service-api/scores/calls-score.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..11cc139c39
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/scores/calls-score.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Score des appels"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /calls/score
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/scores/score-create.mdx b/fr/weave/reference/service-api/scores/score-create.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..6c3fa05f3c
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/scores/score-create.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Créer un score"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /v2/{entity}/{project}/scores
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/scores/score-delete.mdx b/fr/weave/reference/service-api/scores/score-delete.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..881e1a92c5
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/scores/score-delete.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Supprimer un score"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json DELETE
+ /v2/{entity}/{project}/scores
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/scores/score-list.mdx b/fr/weave/reference/service-api/scores/score-list.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..dcd9e03a64
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/scores/score-list.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Liste des scores"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json GET /v2/{entity}/{project}/scores
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/scores/score-read.mdx b/fr/weave/reference/service-api/scores/score-read.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..d10015cbf6
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/scores/score-read.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Obtenir le score"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json GET
+ /v2/{entity}/{project}/scores/{score_id}
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/service/get-caller-location.mdx b/fr/weave/reference/service-api/service/get-caller-location.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..b0741d4893
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/service/get-caller-location.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Obtenir la localisation de l’appelant"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json GET /geolocate
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/service/projects-info.mdx b/fr/weave/reference/service-api/service/projects-info.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..107dc654d1
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/service/projects-info.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Informations sur les Projects"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /service/projects_info
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/service/read-root.mdx b/fr/weave/reference/service-api/service/read-root.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..e508f88054
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/service/read-root.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Lire la racine"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json GET /health
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/service/read-version.mdx b/fr/weave/reference/service-api/service/read-version.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..21491fa721
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/service/read-version.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Lire la version"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json GET /version
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/service/server-info.mdx b/fr/weave/reference/service-api/service/server-info.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..32943c8f4a
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/service/server-info.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Informations sur le serveur"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json GET /server_info
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/tables/table-create-from-digests.mdx b/fr/weave/reference/service-api/tables/table-create-from-digests.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..d01361defd
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/tables/table-create-from-digests.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Créer un tableau à partir d’empreintes"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /table/create_from_digests
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/tables/table-create.mdx b/fr/weave/reference/service-api/tables/table-create.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..6851653801
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/tables/table-create.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Création d’un tableau"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /table/create
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/tables/table-query-stats-batch.mdx b/fr/weave/reference/service-api/tables/table-query-stats-batch.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..b4c2c6a439
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/tables/table-query-stats-batch.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Lot de statistiques de requête de tableau"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /table/query_stats_batch
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/tables/table-query-stats.mdx b/fr/weave/reference/service-api/tables/table-query-stats.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..dced3f34bf
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/tables/table-query-stats.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Statistiques des requêtes de tableau"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /table/query_stats
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/tables/table-query.mdx b/fr/weave/reference/service-api/tables/table-query.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..962212856b
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/tables/table-query.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Requête de tableau"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /table/query
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/tables/table-update.mdx b/fr/weave/reference/service-api/tables/table-update.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..447486e73a
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/tables/table-update.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Mise à jour du tableau"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /table/update
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/reference/service-api/threads/threads-query-stream.mdx b/fr/weave/reference/service-api/threads/threads-query-stream.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..ccb29c42e4
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/reference/service-api/threads/threads-query-stream.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Flux de requête Threads"
+openapi: /fr/weave/reference/service-api/openapi.json POST /threads/stream_query
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/gt-lock.json b/gt-lock.json
index c60488fca1..553f72f4dd 100644
--- a/gt-lock.json
+++ b/gt-lock.json
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index ed3116c513..9f4c85a466 100644
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+++ b/ja/inference/lifecycle.mdx
@@ -42,13 +42,12 @@ W&B が一般提供されているモデルを非推奨化する場合、W&a
{/* takeru lifecycle-deprecated - この表は自動生成されるため、手動で編集しないでください。 */}
-| 非推奨日 | 提供終了日 | モデル ID | 推奨代替モデル |
-| ---------- | ---------- | ------------------------------------ | --------------------------------------------------- |
-| 2026-06-30 | 2026-08-04 | `microsoft/Phi-4-mini-instruct` | `JetBrains/Mellum2-12B-A2.5B-Instruct` |
-| 2026-06-30 | 2026-08-04 | `nvidia/Kimi-K2.5-NVFP4` | `moonshotai/Kimi-K2.6`, `moonshotai/Kimi-K2.7-Code` |
-| 2026-06-30 | 2026-08-04 | `Qwen/Qwen3.5-27B` | `Qwen/Qwen3.6-27B` |
-| 2026-06-30 | 2026-08-04 | `Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507` | `Qwen/Qwen3.6-27B` |
-| 2026-06-30 | 2026-08-04 | `Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507` | `Qwen/Qwen3.6-27B` |
+| 非推奨日 | 提供終了日 | モデル ID | 推奨代替モデル |
+| ---------- | ---------- | ---------------------------------------------- | ------------------------------------------ |
+| 2026-08-04 | 2026-08-25 | `MiniMaxAI/MiniMax-M2.5` | `MiniMaxAI/MiniMax-M3` |
+| 2026-08-04 | 2026-08-25 | `nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-FP8` | `nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B` |
+| 2026-08-04 | 2026-08-25 | `Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct` | `zai-org/GLM-5.2` |
+| 2026-08-04 | 2026-08-25 | `zai-org/GLM-5.1-FP8` | `zai-org/GLM-5.2` |
## 提供終了したモデル
@@ -58,13 +57,18 @@ W&B が一般提供されているモデルを非推奨化する場合、W&a
{/* takeru lifecycle-retired - この表は自動生成されるため、手動で編集しないでください。 */}
-| 廃止日 | モデル ID | 推奨代替モデル |
-| ---------- | ------------------------------------------- | ----------------------------- |
-| 2026-05-11 | `zai-org/GLM-5-FP8` | `zai-org/GLM-5.1` |
-| 2026-04-21 | `meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct` | `Qwen/Qwen3.5-35B-A3B` |
-| 2026-03-04 | `deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528` | |
-| 2026-03-04 | `deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324` | |
-| 2026-03-04 | `moonshotai/Kimi-K2-Instruct` | `moonshotai/Kimi-K2.5` |
-| 2026-03-04 | `moonshotai/Kimi-K2-Instruct-0905` | `moonshotai/Kimi-K2.5` |
-| 2026-03-04 | `Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct` | `OpenPipe/Qwen3-14B-Instruct` |
-| 2026-03-04 | `zai-org/GLM-4.5` | `zai-org/GLM-5-FP8` |
\ No newline at end of file
+| 廃止日 | モデル ID | 推奨代替モデル |
+| ---------- | ------------------------------------------- | --------------------------------------------------- |
+| 2026-08-04 | `microsoft/Phi-4-mini-instruct` | `JetBrains/Mellum2-12B-A2.5B-Instruct` |
+| 2026-08-04 | `nvidia/Kimi-K2.5-NVFP4` | `moonshotai/Kimi-K2.6`, `moonshotai/Kimi-K2.7-Code` |
+| 2026-08-04 | `Qwen/Qwen3.5-27B` | `Qwen/Qwen3.6-27B` |
+| 2026-08-04 | `Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507` | `Qwen/Qwen3.6-27B` |
+| 2026-08-04 | `Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507` | `Qwen/Qwen3.6-27B` |
+| 2026-05-11 | `zai-org/GLM-5-FP8` | `zai-org/GLM-5.1` |
+| 2026-04-21 | `meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct` | `Qwen/Qwen3.5-35B-A3B` |
+| 2026-03-04 | `deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528` | |
+| 2026-03-04 | `deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324` | |
+| 2026-03-04 | `moonshotai/Kimi-K2-Instruct` | `moonshotai/Kimi-K2.5` |
+| 2026-03-04 | `moonshotai/Kimi-K2-Instruct-0905` | `moonshotai/Kimi-K2.5` |
+| 2026-03-04 | `Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct` | `OpenPipe/Qwen3-14B-Instruct` |
+| 2026-03-04 | `zai-org/GLM-4.5` | `zai-org/GLM-5-FP8` |
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/inference/models.mdx b/ja/inference/models.mdx
index 2ac35823ce..e6fcad7776 100644
--- a/ja/inference/models.mdx
+++ b/ja/inference/models.mdx
@@ -16,33 +16,30 @@ Serverless Inference では、複数のオープンソース基盤モデルを
{/* takeru inference-models - この表は自動生成されています。手動で編集しないでください。 */}
-| モデル | モデル ID (API 使用時) | タイプ | コンテキストウィンドウ | パラメーター | 説明 |
-| ---------------------------- | ---------------------------------------------- | --------- | ----------- | --------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
-| DeepSeek V4-Flash | `deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash` | テキスト | 1049k | 13B-284B (アクティブ-合計) | DeepSeek V4-Flash は、1M のコンテキスト長を備え、コーディング、推論、エージェント型ワークロードに適した MoE モデルです。 |
-| DeepSeek V4-Pro | `deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro` | テキスト | 1049k | 49B-1.6T (アクティブ-合計) | DeepSeek V4-Pro は、49B のアクティブパラメーターを備えた 1.6T パラメーターの MoE モデルであり、高度な推論、コーディング、複雑なエージェント型ワークロードに優れています。 |
-| DeepSeek V3.1 | `deepseek-ai/DeepSeek-V3.1` | テキスト | 161k | 37B-671B (アクティブ-合計) | プロンプトテンプレートを通じて、思考モードと思考なしモードの両方をサポートする大規模なハイブリッドモデル。 |
-| Google Gemma 4 31B | `google/gemma-4-31B-it` | テキスト、画像 | 262k | 31B (合計) | Gemma 4 31B Dense は、高度な推論、エージェント型ワークフロー、長いコンテキストに対応するよう設計されており、140 以上の言語でネイティブにトレーニングされています。 |
-| IBM Granite 4.1 8B | `ibm-granite/granite-4.1-8b` | テキスト | 131k | 8B (合計) | Granite 4.1 8B は、長いコンテキストに対応し、強化されたツール呼び出し、指示追従、チャット機能を備えた Instruct モデルです。 |
-| JetBrains Mellum2 12B A2.5B | `JetBrains/Mellum2-12B-A2.5B-Instruct` | テキスト | 131k | 2.5B-12B (アクティブ-合計) | Mellum2-12B-A2.5B-Instruct は、131K コンテキストを備え、コーディング、ツール使用、低レイテンシの AI ワークフロー向けに構築された高速な MoE モデルです。 |
-| Meta Llama 3.3 70B | `meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct` | テキスト | 128k | 70B (合計) | 会話タスク、詳細な指示への追従、コーディングに優れた多言語モデル。 |
-| Meta Llama 3.1 70B | `meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct` | テキスト | 128k | 700億 (合計) | 応答性の高い多言語チャットボットとのやり取り向けに最適化された、効率的な会話モデル。 |
-| Meta Llama 3.1 8B | `meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct` | テキスト | 128k | 8B (合計) | 応答性の高い多言語チャットボット向けに最適化された、効率的な会話モデル。 |
-| MiniMax M3 | `MiniMaxAI/MiniMax-M3` | テキスト、画像 | 262k | 23B-428B (アクティブ-合計) | MiniMax M3 は、23B のアクティブパラメーターを備え、コーディングやエージェント型ワークフロー向けに最適化されたマルチモーダル MoE モデルです。 |
-| MiniMax M2.5 | `MiniMaxAI/MiniMax-M2.5` | テキスト | 197k | 10B-230B (アクティブ-合計) | 高スループットかつ低レイテンシ向けに設計された、高度にスパースなアーキテクチャと優れたコーディング性能を備えたMoEモデル。 |
-| Moonshot AI Kimi K2.7 Code | `moonshotai/Kimi-K2.7-Code` | テキスト、画像 | 262k | 32B-1T (アクティブ-合計) | Kimi K2.7 Code は、320億のアクティブパラメーターと合計1兆のパラメーターを備え、長期間にわたるエージェント型コーディングとソフトウェアエンジニアリング向けに特化した MoE モデルです。 |
-| Moonshot AI Kimi K2.6 | `moonshotai/Kimi-K2.6` | テキスト、画像 | 262k | 32B-1T (アクティブ-合計) | Kimi K2.6 は、320億のアクティブパラメーターと合計1兆のパラメーターを備えた、マルチモーダルのMixture-of-Experts言語モデルです。 |
-| NVIDIA Nemotron 3 Super 120B | `nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-FP8` | テキスト | 262k | 12B-120B (アクティブ-合計) | Nemotron 3 は、優れたエージェント型、自律的推論、対話の各機能を実現するよう設計された LatentMoE モデルです。 |
-| NVIDIA Nemotron 3 Ultra | `nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B` | テキスト | 262k | 55B-550B (アクティブ-合計) | Nemotron 3 Ultra は、コーディング、ディープリサーチ、エンタープライズオートメーションにおける長時間動作するエージェント向けに設計された、強力な MoE モデルです。 |
-| OpenAI GPT OSS 120B | `openai/gpt-oss-120b` | テキスト | 131k | 5.1B-117B (アクティブ-合計) | 高度な推論、エージェント型、および汎用のユースケース向けに設計された、効率的なMixture-of-Expertsモデル。 |
-| OpenAI GPT OSS 20B | `openai/gpt-oss-20b` | テキスト | 131k | 36億～200億 (アクティブ～総計) | OpenAIのHarmonyレスポンス形式でトレーニングされた、推論能力を備える低レイテンシのMixture-of-Expertsモデル。 |
-| OpenPipe Qwen3 14B Instruct | `OpenPipe/Qwen3-14B-Instruct` | テキスト | 32.8k | 14.8B (合計) | OpenPipeがファインチューニングによるエージェント構築向けに最適化した、効率的な多言語対応の高密度な指示チューニング済みモデル。 |
-| Qwen3.6 35B A3B | `Qwen/Qwen3.6-35B-A3B` | テキスト、ビジョン | 262k | 3B-35B (アクティブ-総計) | Qwen3.6-35B-A3B は、エージェント型コーディングワークフロー向けに最適化された、262K コンテキストの MoE マルチモーダルモデルです。 |
-| Qwen3.6 27B | `Qwen/Qwen3.6-27B` | テキスト、ビジョン | 262k | 27B (合計) | Qwen3.6-27B は、262K のコンテキストを備え、フラッグシップレベルのエージェント型コーディング向けに構築された 27B の高密度マルチモーダルモデルです。 |
-| Qwen3.5 35B A3B | `Qwen/Qwen3.5-35B-A3B` | テキスト、ビジョン | 262k | 3B-35B (アクティブ-総計) | Qwen3.5-35B-A3Bは、チャット、推論、エージェント型タスクにわたって、効率的かつ高スループットな推論を実現するよう設計された、オープンウェイトのマルチモーダルMoEモデルです。 |
-| Qwen3 30B A3B | `Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507` | テキスト | 262k | 3.3B-30.5B (アクティブ-総計) | Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 は、推論、コーディング、長文コンテキストの理解を強化した、30.5B の MoE 命令チューニング済みモデルです。 |
-| Qwen3 Coder 480B A35B | `Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct` | テキスト | 262k | 35B-480B (アクティブ-総計) | 関数呼び出し、ツール使用、長いコンテキストでの推論などのエージェント型コーディングタスク向けに最適化されたMixture-of-Expertsモデル。 |
-| Z.AI GLM 5.2 | `zai-org/GLM-5.2` | テキスト | 262k | 40B-744B (アクティブ-合計) | GLM-5.2 は、400億のアクティブパラメーターと合計7,440億のパラメーターを備えたMixture-of-Experts言語モデルです。 |
-| Z.AI GLM 5.1 | `zai-org/GLM-5.1` | テキスト | 203k | 40B-744B (アクティブ-合計) | 長期的なエージェント型エンジニアリングと高度な推論向けの高性能なMoEモデル。 |
+| モデル | モデル ID (API 使用時) | タイプ | コンテキストウィンドウ | パラメーター | 説明 |
+| --------------------------- | ------------------------------------------ | --------- | ----------- | --------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
+| DeepSeek V4-Flash | `deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash` | テキスト | 1049k | 13B-284B (アクティブ-合計) | DeepSeek V4-Flash は、1M のコンテキスト長を備え、コーディング、推論、エージェント型ワークロードに適した MoE モデルです。 |
+| DeepSeek V4-Flash-0731 | `deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731` | テキスト | 262k | 13B-284B (アクティブ-合計) | DeepSeek V4-Flash-0731 は、コーディング、推論、エージェント型ワークロードに適した MoE モデルです。 |
+| DeepSeek V4-Pro | `deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro` | テキスト | 1049k | 49B-1.6T (アクティブ-合計) | DeepSeek V4-Pro は、49B のアクティブパラメーターを備えた 1.6T パラメーターの MoE モデルであり、高度な推論、コーディング、複雑なエージェント型ワークロードに優れています。 |
+| DeepSeek V3.1 | `deepseek-ai/DeepSeek-V3.1` | テキスト | 161k | 37B-671B (アクティブ-合計) | プロンプトテンプレートを通じて、思考モードと思考なしモードの両方をサポートする大規模なハイブリッドモデル。 |
+| Google Gemma 4 31B | `google/gemma-4-31B-it` | テキスト、画像 | 262k | 31B (合計) | Gemma 4 31B Dense は、高度な推論、エージェント型ワークフロー、長いコンテキストに対応するよう設計されており、140 以上の言語でネイティブにトレーニングされています。 |
+| IBM Granite 4.1 8B | `ibm-granite/granite-4.1-8b` | テキスト | 131k | 8B (合計) | Granite 4.1 8B は、長いコンテキストに対応し、強化されたツール呼び出し、指示追従、チャット機能を備えた Instruct モデルです。 |
+| JetBrains Mellum2 12B A2.5B | `JetBrains/Mellum2-12B-A2.5B-Instruct` | テキスト | 131k | 2.5B-12B (アクティブ-合計) | Mellum2-12B-A2.5B-Instruct は、131K コンテキストを備え、コーディング、ツール使用、低レイテンシの AI ワークフロー向けに構築された高速な MoE モデルです。 |
+| Meta Llama 3.3 70B | `meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct` | テキスト | 128k | 70B (合計) | 会話タスク、詳細な指示への追従、コーディングに優れた多言語モデル。 |
+| Meta Llama 3.1 70B | `meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct` | テキスト | 128k | 700億 (合計) | 応答性の高い多言語チャットボットとのやり取り向けに最適化された、効率的な会話モデル。 |
+| Meta Llama 3.1 8B | `meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct` | テキスト | 128k | 8B (合計) | 応答性の高い多言語チャットボット向けに最適化された、効率的な会話モデル。 |
+| MiniMax M3 | `MiniMaxAI/MiniMax-M3` | テキスト、画像 | 262k | 23B-428B (アクティブ-合計) | MiniMax M3 は、23B のアクティブパラメーターを備え、コーディングやエージェント型ワークフロー向けに最適化されたマルチモーダル MoE モデルです。 |
+| Moonshot AI Kimi K2.7 Code | `moonshotai/Kimi-K2.7-Code` | テキスト、画像 | 262k | 32B-1T (アクティブ-合計) | Kimi K2.7 Code は、320億のアクティブパラメーターと合計1兆のパラメーターを備え、長期間にわたるエージェント型コーディングとソフトウェアエンジニアリング向けに特化した MoE モデルです。 |
+| Moonshot AI Kimi K2.6 | `moonshotai/Kimi-K2.6` | テキスト、画像 | 262k | 32B-1T (アクティブ-合計) | Kimi K2.6 は、320億のアクティブパラメーターと合計1兆のパラメーターを備えた、マルチモーダルのMixture-of-Experts言語モデルです。 |
+| NVIDIA Nemotron 3 Ultra | `nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B` | テキスト | 262k | 55B-550B (アクティブ-合計) | Nemotron 3 Ultra は、コーディング、ディープリサーチ、エンタープライズオートメーションにおける長時間動作するエージェント向けに設計された、強力な MoE モデルです。 |
+| OpenAI GPT OSS 120B | `openai/gpt-oss-120b` | テキスト | 131k | 5.1B-117B (アクティブ-合計) | 高度な推論、エージェント型、および汎用のユースケース向けに設計された、効率的なMixture-of-Expertsモデル。 |
+| OpenAI GPT OSS 20B | `openai/gpt-oss-20b` | テキスト | 131k | 36億～200億 (アクティブ～総計) | OpenAIのHarmonyレスポンス形式でトレーニングされた、推論能力を備える低レイテンシのMixture-of-Expertsモデル。 |
+| OpenPipe Qwen3 14B Instruct | `OpenPipe/Qwen3-14B-Instruct` | テキスト | 32.8k | 14.8B (合計) | OpenPipeがファインチューニングによるエージェント構築向けに最適化した、効率的な多言語対応の高密度な指示チューニング済みモデル。 |
+| Qwen3.6 35B A3B | `Qwen/Qwen3.6-35B-A3B` | テキスト、ビジョン | 262k | 3B-35B (アクティブ-総計) | Qwen3.6-35B-A3B は、エージェント型コーディングワークフロー向けに最適化された、262K コンテキストの MoE マルチモーダルモデルです。 |
+| Qwen3.6 27B | `Qwen/Qwen3.6-27B` | テキスト、ビジョン | 262k | 27B (合計) | Qwen3.6-27B は、262K のコンテキストを備え、フラッグシップレベルのエージェント型コーディング向けに構築された 27B の高密度マルチモーダルモデルです。 |
+| Qwen3.5 35B A3B | `Qwen/Qwen3.5-35B-A3B` | テキスト、ビジョン | 262k | 3B-35B (アクティブ-総計) | Qwen3.5-35B-A3Bは、チャット、推論、エージェント型タスクにわたって、効率的かつ高スループットな推論を実現するよう設計された、オープンウェイトのマルチモーダルMoEモデルです。 |
+| Qwen3 30B A3B | `Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507` | テキスト | 262k | 3.3B-30.5B (アクティブ-総計) | Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 は、推論、コーディング、長文コンテキストの理解を強化した、30.5B の MoE 命令チューニング済みモデルです。 |
+| Z.AI GLM 5.2 | `zai-org/GLM-5.2` | テキスト | 262k | 40B-744B (アクティブ-合計) | GLM-5.2 は、400億のアクティブパラメーターと合計7,440億のパラメーターを備えたMixture-of-Experts言語モデルです。 |
- W&B では、run ごとに最大 100,000 行のログが保存されます。W&B App では、一度に表示できるログは最大 10,000 行です。保存されているすべてのログ行を確認するには、ログをスクロールして古い行を表示します。
-
+ログのストリーミング中は、右上隅に省略記号アイコン (
## 実験的なモデル
@@ -58,17 +55,16 @@ Serverless Inference では、複数のオープンソース基盤モデルを
## 非推奨のモデル
-次のモデルは[非推奨](/ja/inference/lifecycle#model-lifecycle-stages)となっています:
+次のモデルは[非推奨](/ja/inference/lifecycle#model-lifecycle-stages)です。
-{/* takeru inference-models-deprecated - この表は自動生成されるため、手動で編集しないでください。 */}
+{/* takeru inference-models-deprecated - この表は自動生成されています。手動で編集しないでください。 */}
-| モデル | モデル ID (API で使用) | タイプ | コンテキストウィンドウ | パラメーター | 説明 |
-| ----------------------------- | ------------------------------------ | --------- | ----------- | ----------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------ |
-| Microsoft Phi 4 Mini 3.8B | `microsoft/Phi-4-mini-instruct` | テキスト | 128k | 3.8B (Total) | リソースに制約のある環境で高速な応答を実現するのに適した、コンパクトで効率的なモデルです。 |
-| Moonshot AI Kimi K2.5 | `moonshotai/Kimi-K2.5` | テキスト、ビジョン | 262k | 32B-1T (Active-Total) | Kimi K2.5 は、320 億のアクティブパラメーターと合計 1 兆のパラメーターを備えた、マルチモーダルな Mixture-of-Experts 言語モデルです。 |
-| Qwen3.5 27B | `Qwen/Qwen3.5-27B` | テキスト、ビジョン | 262k | 27B (Total) | Qwen3.5-27B は、幅広いベンチマークで高いパフォーマンスを発揮するよう設計された、Qwen3.5 ファミリーの dense モデルです。 |
-| Qwen3 235B A22B Thinking-2507 | `Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507` | テキスト | 262k | 22B-235B (Active-Total) | 構造化された推論、数学、長文生成向けに最適化された高パフォーマンスの Mixture-of-Experts モデルです。 |
-| Qwen3 235B A22B-2507 | `Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507` | テキスト | 262k | 22B-235B (Active-Total) | 論理的推論向けに最適化された、効率的な多言語対応の Mixture-of-Experts インストラクションチューニング済みモデルです。 |
+| モデル | モデル ID (API で使用) | タイプ | コンテキストウィンドウ | パラメーター | 説明 |
+| ---------------------------- | ---------------------------------------------- | ---- | ----------- | ----------------------- | ------------------------------------------------------------------------------ |
+| MiniMax M2.5 | `MiniMaxAI/MiniMax-M2.5` | テキスト | 197k | 10B-230B (Active-Total) | 高スループット、低レイテンシ、優れたコーディング能力を実現するために設計された、非常にスパースなアーキテクチャを持つ MoE モデル。 |
+| NVIDIA Nemotron 3 Super 120B | `nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-FP8` | テキスト | 262k | 12B-120B (Active-Total) | Nemotron 3 は、優れたエージェント機能、推論、会話能力を提供するよう設計された LatentMoE モデルです。 |
+| Qwen3 Coder 480B A35B | `Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct` | テキスト | 262k | 35B-480B (Active-Total) | 関数呼び出し、ツールの使用、長いコンテキストでの推論などのエージェント型コーディングタスク向けに最適化された Mixture-of-Experts モデル。 |
+| Z.AI GLM 5.1 | `zai-org/GLM-5.1` | テキスト | 203k | 40B-744B (Active-Total) | 長期にわたるエージェント型エンジニアリングと高度な推論に対応する強力な MoE モデル。 |
## モデル ID を使用する
diff --git a/ja/inference/response-settings/reasoning.mdx b/ja/inference/response-settings/reasoning.mdx
index df5b9f13a9..e8deaa5c52 100644
--- a/ja/inference/response-settings/reasoning.mdx
+++ b/ja/inference/response-settings/reasoning.mdx
@@ -18,20 +18,20 @@ keywords: ["chain-of-thought", "thinking mode", "reasoning フィールド", "
* **常時有効:** モデルは常に推論出力を返します。これを無効にすることはできません。
* **デフォルトで有効** / **デフォルトで無効:** 推論出力のオンとオフを切り替えられます。表には、設定を指定しない場合のデフォルト値が示されています。
-* **Adaptive; model chooses by default:** モデルがリクエストごとに、推論出力を返すかどうかを決定します。この動作は上書きできます。
+* **適応型; デフォルトではモデルが選択:** モデルがリクエストごとに、推論出力を返すかどうかを決定します。この動作は上書きできます。
{/* takeru reasoning-models - この表は自動生成されるため、手動で編集しないでください。 */}
| モデル ID (API 用) | 推論 サポート |
| ---------------------------------------------- | ------------------ |
| `deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash` | デフォルトで無効 |
+| `deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731` | デフォルトで無効 |
| `deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro` | デフォルトで無効 |
| `google/gemma-4-31B-it` | デフォルトで無効 |
| `MiniMaxAI/MiniMax-M3` | 適応型; デフォルトではモデルが選択 |
| `MiniMaxAI/MiniMax-M2.5` | 常時有効 |
| `moonshotai/Kimi-K2.7-Code` | 常時有効 |
| `moonshotai/Kimi-K2.6` | 常時有効 |
-| `moonshotai/Kimi-K2.5` | 常時有効 |
| `nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-FP8` | デフォルトで有効 |
| `nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B` | デフォルトで有効 |
| `openai/gpt-oss-120b` | 常時有効 |
@@ -39,8 +39,6 @@ keywords: ["chain-of-thought", "thinking mode", "reasoning フィールド", "
| `Qwen/Qwen3.6-35B-A3B` | デフォルトで有効 |
| `Qwen/Qwen3.6-27B` | デフォルトで有効 |
| `Qwen/Qwen3.5-35B-A3B` | デフォルトで有効 |
-| `Qwen/Qwen3.5-27B` | デフォルトで有効 |
-| `Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507` | 常時有効 |
| `zai-org/GLM-5.2` | デフォルトで有効 |
| `zai-org/GLM-5.1` | デフォルトで有効 |
diff --git a/ja/models/app/console-logs.mdx b/ja/models/app/console-logs.mdx
index e59458fe64..f0be45764f 100644
--- a/ja/models/app/console-logs.mdx
+++ b/ja/models/app/console-logs.mdx
@@ -12,19 +12,18 @@ keywords: ["run ログ", "wandb logging", "run のデバッグ", "ログのフ
## コンソールログを表示する
-run 中に生成されたメッセージを確認するには、W&B App で run のコンソールログにアクセスします。
+run 中に生成されたメッセージを確認するには、W&B App で run のコンソールログを表示します。
1. W&B App で自分のプロジェクトにアクセスします。
-2. **Runs** 表内の run を選択します。
-3. プロジェクトのサイドバーで **Logs** タブをクリックします。
+2. **Runs** 表から run を選択します。
+3. Run page で **Logs** タブを選択します。
+4. オプション: アクティブにストリーミングしている run では、上にスクロールした後に最新のログへ戻るには **Jump to bottom** を選択します。
-
## コンソールログの種類
@@ -133,7 +132,13 @@ W&B は各コンソールログのエントリに自動的にタイムスタ
## コンソールログを検索する
-関連するエントリをすばやく見つけるには、コンソールログページの検索バーを使用して、キーワードでログをフィルターできます。特定の用語、ラベル、エラーメッセージを検索できます。
+
+ ## コンソールログを検索する
+
+
+コンソールログページの検索バーを使用して、ラベル、キーワード、エラーメッセージなどの特定のテキストを検索します。
+
+新しいログがストリーミングされると、W&B は一致件数を更新します。
## カスタムラベルでフィルターする
@@ -168,7 +173,9 @@ with wandb.init(
1. W&B App のプロジェクトにアクセスします。
2. **Runs** 表で run を選択します。
3. プロジェクトのサイドバーで **Logs** タブをクリックします。
-4. コンソールログページでダウンロードボタンをクリックします。
+4. コンソールログページでログファイルのダウンロードボタン (
## コンソールログをコピーする
diff --git a/ja/models/artifacts/data-privacy-and-compliance.mdx b/ja/models/artifacts/data-privacy-and-compliance.mdx
index 7a1e8f124e..223425caae 100644
--- a/ja/models/artifacts/data-privacy-and-compliance.mdx
+++ b/ja/models/artifacts/data-privacy-and-compliance.mdx
@@ -3,7 +3,7 @@ description: デフォルトでW&Bファイルがどこに保存されるかを
title: artifactデータのプライバシーとコンプライアンス
---
-artifactをログすると、ファイルはW&Bが管理するGoogle Cloudバケットにアップロードされます。バケット内の内容は、保存時と転送時の両方で暗号化されます。artifactファイルを閲覧できるのは、対応するプロジェクトへのアクセス権を持つユーザーのみです。
+artifactをログすると、W&BはファイルをGoogle Cloudバケットにアップロードします。バケット内の内容は、保存時と転送時に暗号化されます。ファイルを閲覧できるのは、projectへのアクセス権を持つユーザーのみです。
diff --git a/ja/models/artifacts/ttl.mdx b/ja/models/artifacts/ttl.mdx
index 81e4111cef..253f5823bc 100644
--- a/ja/models/artifacts/ttl.mdx
+++ b/ja/models/artifacts/ttl.mdx
@@ -7,17 +7,13 @@ import { ColabLink } from '/snippets/ja/_includes/colab-link.mdx';
- W&B は、Registry にリンクされた artifact に対して TTL ポリシーを設定するオプションを無効化します。これは、本番ワークフローで使用されるリンク済み artifact が誤って期限切れにならないようにするためです。
-
-
* [チームの設定](/ja/platform/app/settings-page/teams) を表示し、(1) TTL ポリシーを設定または編集できるユーザーの許可や、(2) チームのデフォルト TTL の設定など、チームレベルの TTL 設定にアクセスできるのはチーム管理者のみです。
- * W&B App UI で artifact の詳細に TTL ポリシーを設定または編集するオプションが表示されない場合、またはプログラムで TTL を設定しても artifact の TTL プロパティが正常に変更されない場合は、チーム管理者から必要な権限が付与されていません。
+ * W&B App UI でアーティファクト の詳細に TTL ポリシーを設定または編集するオプションが表示されない場合、またはプログラムで TTL を設定してもアーティファクト の TTL プロパティが正常に変更されない場合は、チーム管理者から必要な権限が付与されていません。
diff --git a/ja/models/artifacts/ttl.mdx b/ja/models/artifacts/ttl.mdx
index 81e4111cef..253f5823bc 100644
--- a/ja/models/artifacts/ttl.mdx
+++ b/ja/models/artifacts/ttl.mdx
@@ -7,17 +7,13 @@ import { ColabLink } from '/snippets/ja/_includes/colab-link.mdx';
@@ -266,4 +262,12 @@ Python SDK または W&B App UI を使用して、artifact の TTL ポリシ
-
\ No newline at end of file
+
+
+
+ チームスコープおよび組織スコープのオートメーションと [Automations hub](#automations-hub) は、W&B Multi-tenant Cloud および W&B 専用クラウド (Server v0.83.0 以降) で利用できます。
+
-[run メトリクス Automations](/ja/models/automations/automation-events/#run-metrics-events) と [run メトリクスの z-score 変化 Automations](/ja/models/automations/automation-events/#run-metrics-z-score-change-automations) は、現在 [W&B Multi-tenant Cloud](/ja/platform/hosting/#wb-multi-tenant-cloud) でのみサポートされています。
+* [run メトリクスのオートメーション](/ja/models/automations/automation-events/#run-metrics-change)および[run メトリクスの z スコア変化オートメーション](/ja/models/automations/automation-events/#run-metrics-z-score-change)は、[W&B Multi-tenant Cloud](/ja/platform/hosting/#wb-multi-tenant-cloud)と[専用クラウド](/ja/platform/hosting/hosting-options/dedicated-cloud)でのみサポートされています。
+* **チーム**および**組織**スコープでは、W&B App でサポートされるのは artifact とコレクションのイベントのみです。これらのスコープでは、run ベースのイベントは W&B App で利用できません。詳細は、[Automation events and scopes](/ja/models/automations/automation-events)を参照してください。
-
\ No newline at end of file
+
+
+
+ ## リンクされたアーティファクトバージョンの TTL ポリシー
+
+
+W&B は、本番ワークフローで使用されるアーティファクトの有効期限切れを防ぐため、リンクされたアーティファクトバージョンの TTL ポリシーを無効にします。
+
+アーティファクトバージョンを Registry のコレクションにリンクすると、W&B はその TTL ポリシーを無効にし、TTL を `None` に設定します。後でアーティファクトバージョンのリンクを解除しても、W&B は以前の TTL ポリシーやその期間を復元しません。アーティファクトバージョンに引き続き TTL ポリシーが必要な場合は、リンク解除後に新しい TTL ポリシーを設定してください。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/automations.mdx b/ja/models/automations.mdx
index c6093290f3..535ced6e18 100644
--- a/ja/models/automations.mdx
+++ b/ja/models/automations.mdx
@@ -9,7 +9,11 @@ import AutomationsActionsList from "/snippets/ja/_includes/automations/actions-l
import AutomationsBestPractices from "/snippets/ja/_includes/automations/best-practices.mdx";
import AutomationsWhereToFind from "/snippets/ja/_includes/automations/where-to-find-automations.mdx";
-オートメーション は、**projects** と **レジストリ** の両方で利用できます。オートメーションを作成する場所、使用できるイベント、スコープの仕組みは、それぞれ異なります。スコープごとのイベントタイプについては、[Automation events and scopes](/ja/models/automations/automation-events) を参照してください。
+*オートメーション*は、W&B で発生する特定のイベントに応じて Slack 通知を送信したり、webhook を実行したりします。オートメーションのスコープは、組織、チーム、project、レジストリ、またはコレクションに設定できます。オートメーションは、後から作成される project、レジストリ、コレクションを含め、スコープ内のすべてで発生するイベントを監視します。オートメーションを作成する手順と利用可能なイベントは、スコープによって異なります。スコープごとのイベントタイプについては、[Automation events and scopes](/ja/models/automations/automation-events) を参照してください。
+
+
+ ## Automations ハブ
+
+
+**Automations** ハブは、左側のナビゲーションにあるグローバルな画面で、アクセス可能なすべてのスコープと project にまたがるすべてのオートメーションを1つのリストに集約します。各 project や Registry に移動しなくても、オートメーションを見つけて確認し、管理できます。
+
+**Automations** ハブでは、次の操作を実行できます。
+
+* スコープのエントリポイントを事前に把握していなくても、オートメーションを作成し、そのスコープを選択できます。
+* アクセス可能なすべてのオートメーションを1つのリストで表示し、フィルターや並べ替えを行えます (例: スコープ、トリガー、アクション別) 。
+* オートメーションの名をクリックして、設定の詳細をすべて表示できます。
+* オートメーションの[実行履歴](/ja/models/automations/view-automation-history)を表示し、成功したか失敗したかを確認できます。
+* クイックフィルターを使用して、自分が作成したオートメーションと組織内のすべてのオートメーションを切り替えられます。
+* 複数のオートメーションを選択し、一度に削除できます。
+
+**Automations** ハブは、各 project と Registry の **Automations** タブを補完する機能です。これらのスコープ別タブも、対象を絞ってすばやくアクセスするために引き続き利用できます。
+
## 使用例
@@ -69,7 +90,8 @@ flowchart LR
## 制限事項
## 次のステップ
@@ -77,11 +99,11 @@ flowchart LR
* [オートメーションのチュートリアル](/ja/models/automations/tutorial): run の失敗を通知する project オートメーションと、alias が追加されたときに webhook を実行する Registry オートメーションの作成方法を案内します。このチュートリアルでは W&B App を使用します。
* [オートメーションを作成](/ja/models/automations/create-automations)。
-* [オートメーションのイベントとスコープ](/ja/models/automations/automation-events)。
+* [Automation events and scopes](/ja/models/automations/automation-events)。
* [シークレットを作成](/ja/platform/secrets)。
{/* Python SDK の `create_automation` のリグレッションが修正されたら、上の Create の箇条書きの後に戻します（内部 WB-34263）:
- - [API でオートメーションを管理](/models/automations/api).
+ - [API でオートメーションを管理](/models/automations/api)。
*/}
diff --git a/ja/models/automations/automation-events.mdx b/ja/models/automations/automation-events.mdx
index ff7e8bff78..3b3b395ed5 100644
--- a/ja/models/automations/automation-events.mdx
+++ b/ja/models/automations/automation-events.mdx
@@ -1,21 +1,50 @@
---
title: Automations のイベントとスコープ
-description: "artifact の変更、run のステータス、メトリクスの条件など、W&B Automations をトリガーするイベントとスコープについて説明します。"
-keywords: ["オートメーションのトリガー", "artifact のエイリアス", "run のステータス", "メトリクスのしきい値", "z-score"]
+description: "アーティファクト の変更、run のステータス、メトリクスの条件など、W&B Automations をトリガーするイベントとスコープについて説明します。"
+keywords: ["オートメーションのトリガー", "アーティファクト のalias", "run のステータス", "メトリクスのしきい値", "z-score"]
---
import MultiTenantAndDedicatedCloudOnly from "/snippets/ja/_includes/multi-tenant-and-dedicated-cloud-only.mdx";
-オートメーションは、プロジェクトまたはRegistry内で特定のイベントが発生すると開始できます。このページでは、各スコープでオートメーションのトリガーとなるイベントについて説明します。これにより、オートメーションを設定するときに適切なトリガーを選択できます。オートメーションの詳細については、[Automations の概要](/ja/models/automations) または [オートメーションを作成する](/ja/models/automations/create-automations) を参照してください。
+オートメーションは、組織、チーム、プロジェクト、Registry、またはコレクションという指定されたスコープ内で特定のイベントが発生すると開始します。このページでは、各スコープでオートメーションのトリガーとなるイベントについて説明します。これにより、オートメーションを設定するときに適切なトリガーを選択できます。オートメーションの詳細については、[Automations の概要](/ja/models/automations) または [オートメーションを作成する](/ja/models/automations/create-automations) を参照してください。
-
- ## Registry
+スコープは階層構造になっています。組織にはチームが含まれ、チームにはプロジェクトとRegistryが含まれます。プロジェクトとRegistryには、それぞれコレクションが含まれます。プロジェクトにはログされたアーティファクト コレクションが含まれ、Registryにはアーティファクト バージョンがリンクされたコレクションが含まれます。オートメーションは、後から作成されたプロジェクト、Registry、コレクションを含め、そのスコープ内のすべてでイベントを監視します。1つのイベントが複数のスコープのオートメーションに一致する場合があります。一致した各オートメーションは個別にトリガーされます。
+
+広範なスコープでの過剰なトリガーを防ぐため、W&Bはオートメーションごとにレート制限とクールダウンを適用します。これらの保護機能により、同じオートメーションの繰り返しトリガーが遅延またはスキップされることがあります。
+
+
+ チームおよび組織のスコープは、W&B Multi-tenant Cloud および W&B 専用クラウド (Server v0.83.0 以降) で利用できます。Registry およびプロジェクトのスコープは、すべてのデプロイメントタイプで利用できます。
+
+
+
+ オートメーションをより広い範囲に適用するには、グローバルの **Automations** ハブから作成し、**Team** または **Organization** スコープを選択します。手順は以下と同じです。これらのスコープでは、W&B App は artifact と collection のイベントのみをサポートします。[Automations hub](/ja/models/automations#automations-hub)を参照してください。
+
@@ -62,11 +66,11 @@ keywords: ["Slack インテグレーション", "通知", "オートメーショ
これで オートメーション は有効になり、Registry で選択したイベントが発生するたびに、選択した Slack チャンネルに通知します。
-
- プロジェクトでは、W&B 管理者が オートメーション を作成できます。
+
+ project では、W&B 管理者が オートメーション を作成できます。
1. W&B にログインします。
- 2. プロジェクトページに移動し、**オートメーション** タブをクリックしてから **Create automation** をクリックします。
+ 2. projectページに移動し、**オートメーション** タブをクリックしてから **Create automation** をクリックします。
または、Workspace の折れ線グラフから直接、そのグラフに表示されているメトリクスに対する [run metric オートメーション](/ja/models/automations/automation-events/#run-events) を作成できます。パネルにマウスオーバーし、パネル上部のベルアイコンをクリックします。
@@ -87,7 +91,7 @@ keywords: ["Slack インテグレーション", "通知", "オートメーショ
6. オートメーション の名を指定します。必要に応じて説明も入力します。
7. **Create automation** をクリックします。
- これで オートメーション は有効になり、プロジェクトで選択したイベントが発生するたびに、選択した Slack チャンネルに通知します。
+ これで オートメーション は有効になり、project で選択したイベントが発生するたびに、選択した Slack チャンネルに通知します。
diff --git a/ja/models/automations/create-automations/webhook.mdx b/ja/models/automations/create-automations/webhook.mdx
index ded98805a0..42d92f9670 100644
--- a/ja/models/automations/create-automations/webhook.mdx
+++ b/ja/models/automations/create-automations/webhook.mdx
@@ -49,6 +49,10 @@ webhook オートメーション の作成手順は、大まかに次のとお
[webhook を設定](#create-a-webhook)したら、どの W&B イベントが webhook をトリガーし、どの ペイロード を送信するかを定義する オートメーション を作成します。必要なスコープに応じて **Registry** または **Project** を選択し、webhook をトリガーする オートメーション を作成するには、次の step に従います。
+
+ より広い範囲に オートメーション を適用するには、グローバル **Automations** ハブから作成し、**Team** または **Organization** スコープを選択します。step は以下のものと同じです。これらのスコープでは、W&B App は artifact および collection イベントのみをサポートします。[Automations ハブ](/ja/models/automations#automations-hub)を参照してください。
+
+
Registry 管理者は、その Registry で オートメーション を作成できます。Registry オートメーション は、今後追加されるものも含め、Registry 内のすべての collection に適用されます。
@@ -69,7 +73,7 @@ webhook オートメーション の作成手順は、大まかに次のとお
6. **Action type** を **Webhooks** に設定し、使用する [webhook](#create-a-webhook) を選択します。
- 7. webhook に アクセストークン を設定した場合は、[ペイロード変数](#payload-variables) `${ACCESS_TOKEN}` でその token を参照できます。webhook に secret を設定した場合は、その名の先頭に `$` を付けることで ペイロード 内で参照できます。webhook の requirements は、webhook のサービスによって決まります。
+ 7. webhook に アクセストークン を設定した場合は、[ペイロード変数](#payload-variables) `${ACCESS_TOKEN}` でその トークン を参照できます。webhook に secret を設定した場合は、その名の先頭に `$` を付けることで ペイロード 内で参照できます。webhook の requirements は、webhook のサービスによって決まります。
8. **Next step** をクリックします。
@@ -100,7 +104,7 @@ webhook オートメーション の作成手順は、大まかに次のとお
2. **Next step** をクリックします。
4. [webhook](#create-a-webhook)を所有するチームを選択します。
5. **Action type** を **Webhooks** に設定し、使用する [webhook](#create-a-webhook) を選択します。
- 6. webhook に ペイロード が必要な場合は、それを作成して **Payload** フィールドに貼り付けます。webhook に アクセストークン を設定した場合は、[ペイロード変数](#payload-variables) `${ACCESS_TOKEN}` でその token を参照できます。webhook に secret を設定した場合は、その名の先頭に `$` を付けることで ペイロード 内で参照できます。webhook の requirements は、webhook のサービスによって決まります。
+ 6. webhook に ペイロード が必要な場合は、それを作成して **Payload** フィールドに貼り付けます。webhook に アクセストークン を設定した場合は、[ペイロード変数](#payload-variables) `${ACCESS_TOKEN}` でその トークン を参照できます。webhook に secret を設定した場合は、その名の先頭に `$` を付けることで ペイロード 内で参照できます。webhook の requirements は、webhook のサービスによって決まります。
7. **Next step** をクリックします。
8. オートメーション の名を指定します。必要に応じて説明も指定します。**Create automation** をクリックします。
diff --git a/ja/models/automations/view-automation-history.mdx b/ja/models/automations/view-automation-history.mdx
index b302705a6b..776444a857 100644
--- a/ja/models/automations/view-automation-history.mdx
+++ b/ja/models/automations/view-automation-history.mdx
@@ -8,7 +8,7 @@ keywords: ["オートメーション 実行履歴", "オートメーション
オートメーションの実行履歴は、W&B Multi-tenant Cloud、W&B Dedicated Cloud、および W&B Self-Managed v0.75.0 以降で利用できます。
-このページでは、W&B の [automations](/ja/models/automations) の実行履歴を表示して理解する方法を説明します。実行履歴では、何がオートメーションをトリガーしたのか、どのアクションが実行されたのか、その結果が成功か失敗かを確認できます。オートメーション履歴を確認することで、オートメーションが想定どおりに実行されているかを確認し、失敗のトラブルシューティングを行い、どのイベントが後続のアクションをトリガーしたかを監査できます。
+このページでは、W&B の [オートメーション](/ja/models/automations) の実行履歴を表示して理解する方法を説明します。実行履歴では、何がオートメーションをトリガーしたのか、どのアクションが実行されたのか、その結果が成功か失敗かを確認できます。オートメーション履歴を確認することで、オートメーションが想定どおりに実行されているかを確認し、失敗のトラブルシューティングを行い、どのイベントが後続のアクションをトリガーしたかを監査できます。
実行された各オートメーションでは、次の内容を含むレコードが生成されます。
@@ -18,7 +18,9 @@ keywords: ["オートメーション 実行履歴", "オートメーション
* **アクションの詳細**: Slack チャンネルへの通知や webhook の実行など、どのアクションが実行されたかに関する情報。
* **結果の詳細**: オートメーションの最終結果に関する追加情報 (ある場合) 。失敗した実行のエラーも含まれます。
-オートメーション履歴は、Registry スコープと project スコープの両方のオートメーションで利用できます。詳しい手順については、**Registry** または **Project** タブを選択してください。
+オートメーション履歴は、すべてのスコープのオートメーションで利用できます。すべてのデプロイメントタイプで、Registry または project の **Automations** タブから履歴を表示できます。詳しい手順については、**Registry** または **Project** タブを選択してください。
+
+W&B Multi-tenant Cloud および W&B Dedicated Cloud (Server v0.83.0 以降) では、左側のナビゲーションにあるグローバル **Automations** ハブからも履歴を表示できます。オートメーション名をクリックすると、チームスコープおよび組織スコープのオートメーションを含め、その設定とともに実行履歴を表示できます。詳しくは [Automations hub](/ja/models/automations#automations-hub) を参照してください。
diff --git a/ja/models/registry/configure_registry.mdx b/ja/models/registry/configure_registry.mdx
index 9cee7f5401..b5324eb2b6 100644
--- a/ja/models/registry/configure_registry.mdx
+++ b/ja/models/registry/configure_registry.mdx
@@ -76,26 +76,21 @@ Registry 管理者は、**Restricted Viewer** や **Viewer** を含む任意の
以下のセクションでは、Registry ロールについて詳しく説明します。
- [チーム内でのロール](/ja/platform/app/settings-page/teams/#team-roles-and-permissions)は、いずれのレジストリでのロールにも影響せず、関連もありません。
+ チームのRegistry ロールは、各メンバーの[チームロール](/ja/platform/app/settings-page/teams/#team-roles-and-permissions)とは別のものです。Registry に追加されたチームに所属している場合、W&B は有効な Registry ロールを計算する際に、チーム内でのあなたのロールではなく、チームに割り当てられたRegistry ロールを考慮します。
-
+ ## スコープのリファレンス
+
+
+| スコープ | オートメーションが監視する対象 | W&B App で利用可能なイベント |
+| --------------------- | --------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| [組織](#organization) | 今後作成されるものを含む、組織内のすべてのチーム、project、Registry、コレクション。 | 新しいバージョンが追加またはリンクされたとき、alias またはタグが追加されたときなどの、アーティファクト およびコレクションのイベント。run ベースのイベントは利用できません。 |
+| [チーム](#team) | 今後作成されるものを含む、チームが所有するすべての project、Registry、コレクション。 | 組織スコープと同じ アーティファクト およびコレクションのイベント。run ベースのイベントは利用できません。 |
+| [Registry](#registry) | 今後追加されるコレクションを含む、1 つの Registry 内のすべてのコレクション。 | [Registry イベント](#registry-events)：新しいバージョンがコレクションにリンクされたとき、または アーティファクト alias が追加されたとき。 |
+| [project](#project) | 1 つの project 内のすべてのコレクション。一部のイベントでは、スコープをさらに絞り込めます。 | [アーティファクト イベント](#artifact-events)および[run イベント](#run-events)。 |
+
+以下のセクションでは、各スコープについて詳しく説明します。
+
+
+ ## 組織
+
+
+組織スコープを使用すると、ポリシーを一度定義し、組織全体に適用できます。たとえば、組織内の任意のアーティファクトに `production` aliasが追加されたときに、コンプライアンス用のSlackチャンネルに通知できます。
+
+run ベースのイベント ([run ステータスの変更](#run-status-change)および[run メトリクス](#run-metrics-change)イベント) は、W&B Appの組織スコープでは利用できません。
+
+
+ ## チーム
-以下のセクションでは、[Registry](/ja/models/registry) 内のオートメーションのスコープとイベントについて説明します。
+チームスコープを使用すると、1 つのチームが所有するすべての対象にポリシーを適用できます。チームスコープのオートメーションでは、組織スコープと同じ アーティファクト およびコレクションのイベントを監視できます。W&B App では、チームスコープで run ベースのイベントは利用できません。
-
- ### スコープ
+
-以下のセクションでは、[プロジェクト](/ja/models/track/project-page)におけるオートメーションのスコープとイベントについて説明します。
-
-
+ ## Registry
[Registry](/ja/models/registry) のオートメーションは、特定のレジストリ内の任意のコレクションで発生するイベントを監視します。これには、今後追加されるコレクションも含まれます。
@@ -33,13 +62,7 @@ Registry の オートメーション は、次のイベントを監視できま
## プロジェクト
- ### スコープ
-
-
-プロジェクト レベルのオートメーションでは、プロジェクト内の任意のコレクションで発生するイベントを監視します。指定するイベントに応じて、オートメーションのスコープをさらに絞り込めます。
+プロジェクト レベルのオートメーションでは、[project](/ja/models/track/project-page) 内の任意のコレクションで発生するイベントを監視します。指定するイベントに応じて、オートメーションのスコープをさらに絞り込めます。
### Artifact イベント
diff --git a/ja/models/automations/create-automations.mdx b/ja/models/automations/create-automations.mdx
index b893a446b4..e0943706e8 100644
--- a/ja/models/automations/create-automations.mdx
+++ b/ja/models/automations/create-automations.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ description: W&B Automations を作成・管理して、ML ワークフローを
keywords: ["Automations", "Slack 通知", "webhooks", "Registry イベント", "W&B シークレット"]
---
-このページでは、W&B の[オートメーション](/ja/models/automations)を作成および管理する方法を説明します。オートメーションを使用すると、project と Registry のイベントに応じて Slack 通知や webhook をトリガーできます。まずこの概要で前提条件と大まかなワークフローを把握し、その後、[Slack オートメーションを作成する](/ja/models/automations/create-automations/slack) または [webhook オートメーションを作成する](/ja/models/automations/create-automations/webhook) の詳細な手順に従ってください。
+このページでは、W&B の[オートメーション](/ja/models/automations)を作成および管理する方法を説明します。オートメーションは、W&B 内の特定のイベントに応じて開始されます。組織、チーム、project、Registry、またはコレクション内で特定のイベントが発生すると、オートメーションは Slack チャンネルに通知するか、webhook を実行します。まずこの概要で前提条件と大まかなワークフローを把握し、その後、[Slack オートメーションを作成する](/ja/models/automations/create-automations/slack) または [webhook オートメーションを作成する](/ja/models/automations/create-automations/webhook) の詳細な手順に従ってください。
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@@ -28,7 +28,7 @@ keywords: ["Automations", "Slack 通知", "webhooks", "Registry イベント", "
## オートメーションを作成する
-project または Registry の **Automations** タブ、または Workspace のラインプロットパネルから直接オートメーションを作成できます。
+左側のナビゲーションにあるグローバル **Automations** ハブ、project または Registry の **Automations** タブ、または Workspace のラインプロットパネルから直接オートメーションを作成できます。ハブからオートメーションを作成する場合は、そのスコープ (組織、チーム、Registry、Registry コレクション、または project) を選択します。[Automations ハブ](/ja/models/automations#automations-hub)を参照してください。
### Automations タブから作成する
diff --git a/ja/models/automations/create-automations/slack.mdx b/ja/models/automations/create-automations/slack.mdx
index 726e2892b9..5e46a0a71e 100644
--- a/ja/models/automations/create-automations/slack.mdx
+++ b/ja/models/automations/create-automations/slack.mdx
@@ -40,7 +40,11 @@ keywords: ["Slack インテグレーション", "通知", "オートメーショ
## オートメーション を作成する
-[Slack インテグレーションを追加](#add-a-slack-integration)したら、それを使用して通知を送信する オートメーション を作成できます。オートメーション を適用するスコープに応じて、**Registry** または **プロジェクト** を選択します。次に、Slack チャンネルに通知する オートメーション を作成するには、次の step に従います。
+[Slack インテグレーションを追加](#add-a-slack-integration)したら、それを使用して通知を送信する オートメーション を作成できます。オートメーション を適用するスコープに応じて、**Registry** または **project** を選択します。次に、Slack チャンネルに通知する オートメーション を作成するには、次の step に従います。
+
+
- ### デフォルトロール
+
(専用クラウド / セルフマネージド) | デフォルトの Registry ロール
(Multi-tenant Cloud) | -| ------------------------ | -------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------- | -| チーム | Restricted Viewer (Server v0.75.0+)
Viewer (Server v0.74.x 以前) | Restricted Viewer | -| ユーザーまたはサービスアカウント (管理者以外) | Restricted Viewer (Server v0.75.0+)
Viewer (Server v0.74.x 以前) | Restricted Viewer | -| サービスアカウント (管理者以外) | Member1 | Member1 | -| 組織管理者 | Admin | Admin | +* **Restricted Viewer**: Registry artifact のメタデータに対する読み取り専用アクセス権を付与します。Restricted Viewer は artifact の詳細を表示できますが、artifact file の内容にはアクセスできません。また、コレクション、オートメーション、その他の Registry リソースを作成、更新、削除することもできません。[このロールは、専用クラウドおよびセルフマネージド Server v0.75.0 以降で利用できます](/ja/models/registry/configure_registry#restricted-viewer-role-details)。 +* **Viewer**: Registry artifact に対する読み取り専用アクセス権を付与します。コレクションの詳細やリンクされた artifact の詳細を表示できるほか、artifact をダウンロードし、W&B SDK の `wandb.Run.use_artifact()` で使用できます。 +* **Member**: コレクション、オートメーション、その他の Registry リソースを作成、更新、削除する権限を付与します。また、Registry artifact に対する読み取りアクセス権も付与します。 +* **Admin**: Member が持つすべての権限に加え、Registry 設定とユーザーロールを管理する権限を付与します。 -1: サービスアカウントには **Viewer** または **Restricted Viewer** ロールを割り当てることはできません。サービスアカウントのアクセスがどのように決定されるかについては、[Service account access](#service-account-access) を参照してください。 - -Registry 管理者は、Registry 内の Users および Teams のロールを割り当てたり変更したりできます。 -詳細については、[Registry でユーザーロールを設定する](/ja/models/registry/configure_registry/#configure-registry-roles) を参照してください。 +各ロールに付与される権限の詳細については、[ロール権限](#role-permissions)を参照してください。
+ ### ロールの種類
-W&B では、ユーザーまたはチームが Registry に追加されると、自動的にデフォルトの**Registry ロール**が割り当てられます。このロールによって、その Registry 内で実行できる操作が決まります。
+W&B Registry には、次のロールがあります。
-| Entity | デフォルトの Registry ロール(専用クラウド / セルフマネージド) | デフォルトの Registry ロール
(Multi-tenant Cloud) | -| ------------------------ | -------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------- | -| チーム | Restricted Viewer (Server v0.75.0+)
Viewer (Server v0.74.x 以前) | Restricted Viewer | -| ユーザーまたはサービスアカウント (管理者以外) | Restricted Viewer (Server v0.75.0+)
Viewer (Server v0.74.x 以前) | Restricted Viewer | -| サービスアカウント (管理者以外) | Member1 | Member1 | -| 組織管理者 | Admin | Admin | +* **Restricted Viewer**: Registry artifact のメタデータに対する読み取り専用アクセス権を付与します。Restricted Viewer は artifact の詳細を表示できますが、artifact file の内容にはアクセスできません。また、コレクション、オートメーション、その他の Registry リソースを作成、更新、削除することもできません。[このロールは、専用クラウドおよびセルフマネージド Server v0.75.0 以降で利用できます](/ja/models/registry/configure_registry#restricted-viewer-role-details)。 +* **Viewer**: Registry artifact に対する読み取り専用アクセス権を付与します。コレクションの詳細やリンクされた artifact の詳細を表示できるほか、artifact をダウンロードし、W&B SDK の `wandb.Run.use_artifact()` で使用できます。 +* **Member**: コレクション、オートメーション、その他の Registry リソースを作成、更新、削除する権限を付与します。また、Registry artifact に対する読み取りアクセス権も付与します。 +* **Admin**: Member が持つすべての権限に加え、Registry 設定とユーザーロールを管理する権限を付与します。 -1: サービスアカウントには **Viewer** または **Restricted Viewer** ロールを割り当てることはできません。サービスアカウントのアクセスがどのように決定されるかについては、[Service account access](#service-account-access) を参照してください。 - -Registry 管理者は、Registry 内の Users および Teams のロールを割り当てたり変更したりできます。 -詳細については、[Registry でユーザーロールを設定する](/ja/models/registry/configure_registry/#configure-registry-roles) を参照してください。 +各ロールに付与される権限の詳細については、[ロール権限](#role-permissions)を参照してください。
### ロール権限
@@ -133,21 +128,68 @@ Registry 管理者は、Registry 内の Users および Teams のロールを割
| Registry に Users を追加する | Admin | | | | ✓ |
| Registry 内のユーザーのロールを割り当てまたは変更する | Admin | | | | ✓ |
-
- ### 継承された Registry ロール
+
(専用クラウド / セルフマネージド) | デフォルトの Registry ロール
(Multi-tenant Cloud) | +| ----------------- | -------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------- | +| チーム | Restricted Viewer (Server v0.75.0+)
Viewer (Server v0.74.x 以前) | Restricted Viewer | +| ユーザー (管理者以外) | Restricted Viewer (Server v0.75.0+)
Viewer (Server v0.74.x 以前) | Restricted Viewer | +| サービスアカウント (管理者以外) | Member1 | Member1 | +| 組織管理者 | Admin | Admin | + +1: サービスアカウントには **Viewer** または **Restricted Viewer** ロールを割り当てることはできません。サービスアカウントのアクセスがどのように決定されるかについては、[サービスアカウントのアクセス](#service-account-access) を参照してください。 + +Registry 管理者は、Registry 内の Users および チーム のロールを割り当てたり変更したりできます。 +詳細については、[Registry でユーザーロールを設定する](/ja/models/registry/configure_registry/#configure-registry-roles) を参照してください。 + +
+
-特定の Registry におけるユーザーの有効ロールは、継承によるものか明示的に割り当てられたものかを問わず、組織、Registry、その Registry を所有するチームで持つロールのうち、*最も高い* ロールになります。たとえば、次のとおりです。
+W&B は、次のソースのうちユーザーに適用される最も上位のロールを選択して、有効なロールを決定します。
+
+* 制限付き Registry でない場合は、組織のデフォルト Registry ロール。
+* Registry でユーザーに割り当てられたロール。
+* ユーザーが所属するチームに対して Registry で割り当てられたロール。
+
+組織のデフォルト Registry ロール、または Registry に追加されたチームからより上位のロールが適用される場合、ユーザーはその上位ロールを継承します。例:
+
+* Registry で **Viewer** ロールを持つユーザーが、その Registry で **Admin** ロールを持つチームに所属している場合、有効なロールは **Admin** になります。
+* Registry で **Viewer** ロールを持つユーザーが、その Registry で **Member** ロールを持つチームに所属している場合、有効なロールは **Member** になります。
+* Registry で **Member** ロールを持つユーザーは、その Registry で **Viewer** ロールを持つチームに所属していても、有効なロールは **Member** のままです。
+
+つまり、デフォルトまたは割り当てられた Registry ロールは、ユーザーの有効なロールより下位になる場合があります。
+
+
+ サービスアカウントは、チームから上位の Registry 権限を継承しません。詳細については、[サービスアカウントのアクセス](#service-account-access)を参照してください。
+
+
+
- W&B は、Hugging Face Trainer、Keras コールバック、PyTorch Lightning など、単一のグローバル run を前提とする [W&B Integrations](/ja/models/integrations) では `create_new` モードをサポートしていません。これらのインテグレーションを使用する場合は、各サブ実験を別々のプロセスで実行してください。
+ W&B は、Hugging Face Trainer、Keras コールバック、PyTorch Lightning など、単一のグローバル run を前提とする[W&B インテグレーション](/ja/models/integrations)では `create_new` モードをサポートしていません。これらのインテグレーションを使用する場合は、各サブ実験を個別のプロセスで実行してください。
-", project="", id="", resume="a
| 終了コード 0 で run が正常に完了する | FINISHED |
| 非ゼロの終了コードで run が失敗する | FAILED |
| run が未処理のシグナル (たとえば `SIGKILL`) を受信する | 約 5 分後に CRASHED |
-| run が処理済みのプリエンプションシグナル (たとえば `SIGTERM` または `SIGUSR1`) を受信し、ハンドラーが `mark_preempting()` を呼び出し、プロセスが非ゼロで終了する | PREEMPTED。run は次の agent request に備えてキューに入れられます |
+| run が処理済みのプリエンプションシグナル (たとえば `SIGTERM` または `SIGUSR1`) を受信し、ハンドラーが `mark_preempting()` を呼び出し、プロセスが非ゼロで終了する | PREEMPTED。run は次の エージェント request に備えてキューに入れられます |
+
+
+ sweep エージェント がプリエンプトされた run を取得した場合、トレーニングプロセスは 60 分以内に `wandb.init()` を呼び出す必要があります。run の取得後、`wandb.init()` を呼び出す前にプロセスが失敗するなどして初期化が行われなかった場合、60 分間のリース期限が切れるまで、W&B はその run を別の エージェント が利用できるようにしません。
+
-Sweep agent は、sweep が search アルゴリズムから新しいハイパーパラメーターの組み合わせを生成する前に、run キューを先に消化します。キューが空になると、sweep は通常のスケジューリングを再開します。
\ No newline at end of file
+Sweep エージェント は、sweep search アルゴリズムに新しいハイパーパラメーターの組み合わせをリクエストする前に、キューに入れ直された run を処理します。キューが空になると、sweep は通常のスケジューリングを再開します。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/runs/run-identifiers.mdx b/ja/models/runs/run-identifiers.mdx
index f6f3dffbc0..077a0b2e24 100644
--- a/ja/models/runs/run-identifiers.mdx
+++ b/ja/models/runs/run-identifiers.mdx
@@ -49,7 +49,7 @@ W&B Python SDK を使用してプログラムから、または W&B App
4. 表示したい run を選択します。
5. **Overview** タブを選択します。
- W&B では、**Run path** フィールドに run ID が表示されます。run path は、チーム名、プロジェクト名、および run ID で構成されます。一意の ID は run path の最後の部分です。
+ W&B では、**Run path** フィールドに run ID が表示されます。run パスは、チーム名、プロジェクト名、および run ID で構成されます。一意の ID は run パスの最後の部分です。
たとえば、次の画像では一意の run ID は `9mxi1arc` です。
@@ -109,6 +109,22 @@ with wandb.init(entity="", project="", name="") as r
# ここにコードを記述
```
+//`.
+```
+
+1. W&B プロジェクトにアクセスします。
+2. **Workspace** または **Runs** タブを選択します。
+3. run パスを確認したい run を検索するか、スクロールして探します。
+4. run をクリックして、run の **Overview** ページを開きます。
+5. **Run path** フィールドから run パスをコピー＆ペーストします。
+
+ [専用クラウド](/ja/platform/hosting/hosting-options/dedicated-cloud)および[セルフマネージド](/ja/platform/hosting/hosting-options/self-managed) v0.83.0+ では、管理者はインスタンスで `GORILLA_DISABLE_TEAM_SERVICE_ACCOUNT_CREATION` 環境変数を `true` に設定することで、チームスコープのサービスアカウントの作成を防止できます。[高度な IAM 設定](/ja/platform/hosting/iam/advanced_env_vars)を参照してください。
+
+ ### デフォルトロール
+
+
+W&B では、ユーザーまたはチームが Registry に追加されると、自動的にデフォルトの**Registry ロール**が割り当てられます。デフォルトロールは、Registry のロールのドロップダウンに最初に表示されるロールです。必ずしもユーザーに最終的に適用されるロールとは限りません。
+
+デフォルトロールは、デプロイメントタイプとエンティティタイプによって異なります。
+
+| Entity | デフォルトの Registry ロール(専用クラウド / セルフマネージド) | デフォルトの Registry ロール
(Multi-tenant Cloud) | +| ----------------- | -------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------- | +| チーム | Restricted Viewer (Server v0.75.0+)
Viewer (Server v0.74.x 以前) | Restricted Viewer | +| ユーザー (管理者以外) | Restricted Viewer (Server v0.75.0+)
Viewer (Server v0.74.x 以前) | Restricted Viewer | +| サービスアカウント (管理者以外) | Member1 | Member1 | +| 組織管理者 | Admin | Admin | + +1: サービスアカウントには **Viewer** または **Restricted Viewer** ロールを割り当てることはできません。サービスアカウントのアクセスがどのように決定されるかについては、[サービスアカウントのアクセス](#service-account-access) を参照してください。 + +Registry 管理者は、Registry 内の Users および チーム のロールを割り当てたり変更したりできます。 +詳細については、[Registry でユーザーロールを設定する](/ja/models/registry/configure_registry/#configure-registry-roles) を参照してください。 + +
+ ### 有効な Registry ロールと継承された Registry ロール
-Registry のメンバーシップ一覧には、各ユーザーの継承された (有効な) Registry ロールが、各行のロールドロップダウンの横に薄いグレーで表示されます。
+ユーザーの*有効な Registry ロール*とは、Registry 内で実際に実行できる操作を決定するロールです。Registry のメンバー一覧では、ユーザーの行にあるロールのドロップダウンの横に、このロールが薄いグレーで表示されます。
-
+
-特定の Registry におけるユーザーの有効ロールは、継承によるものか明示的に割り当てられたものかを問わず、組織、Registry、その Registry を所有するチームで持つロールのうち、*最も高い* ロールになります。たとえば、次のとおりです。
+W&B は、次のソースのうちユーザーに適用される最も上位のロールを選択して、有効なロールを決定します。
+
+* 制限付き Registry でない場合は、組織のデフォルト Registry ロール。
+* Registry でユーザーに割り当てられたロール。
+* ユーザーが所属するチームに対して Registry で割り当てられたロール。
+
+組織のデフォルト Registry ロール、または Registry に追加されたチームからより上位のロールが適用される場合、ユーザーはその上位ロールを継承します。例:
+
+* Registry で **Viewer** ロールを持つユーザーが、その Registry で **Admin** ロールを持つチームに所属している場合、有効なロールは **Admin** になります。
+* Registry で **Viewer** ロールを持つユーザーが、その Registry で **Member** ロールを持つチームに所属している場合、有効なロールは **Member** になります。
+* Registry で **Member** ロールを持つユーザーは、その Registry で **Viewer** ロールを持つチームに所属していても、有効なロールは **Member** のままです。
+
+つまり、デフォルトまたは割り当てられた Registry ロールは、ユーザーの有効なロールより下位になる場合があります。
+
+
+ ### サービスアカウントのアクセス
+
+
+サービスアカウントは、Registry ロールの継承における例外です。サービスアカウントは、所属チームの上位 Registry 権限を継承しません。たとえば、チームが Registry に対する **Admin** アクセス権を持っている場合でも、そのチームのサービスアカウントには **Admin** アクセスではなく、自動的に付与されるサービスアカウントのアクセスレベルのみが付与されます。
+
+Registry 管理者は、[サービスアカウントを Member または Admin ロールで Registry に追加](/ja/models/registry/configure_registry/#add-a-user-or-a-team-to-a-registry)することで、サービスアカウントにより高いアクセス権を明示的に付与できます。
+
+サービスアカウントに自動的に付与されるアクセスは、Registry の可視性によって異なります。
+
+* **組織の可視性**: サービスアカウントには自動的に **Member** アクセスが付与されます。
+* **制限付きの可視性**: サービスアカウントのいずれかのチームが Registry に対して **Member** または **Admin** アクセスを持つ場合にのみ、サービスアカウントには自動的に **Member** アクセスが付与されます。サービスアカウントが所属するすべてのチームが **Viewer** または **Restricted Viewer** アクセスを持つ場合、サービスアカウントにはアクセスが自動的に付与されません。
-* チームの **Admin** または組織の **Admin** が、チームが所有する特定の Registry で **Viewer** ロールを持っている場合、そのユーザーの Registry での実効ロールは **Admin** です。
-* Registry の **Viewer** が、チームで **Member** ロールを持っている場合、そのユーザーの Registry での実効ロールは **Member** です。
-* チームの **Viewer** が、特定の Registry で **Member** ロールを持っている場合、そのユーザーの Registry での実効ロールは **Member** です。
+Registry の可視性タイプの詳細については、[可視性タイプ](/ja/models/registry/create_registry#visibility-types)を参照してください。
### Restricted Viewer ロールの詳細
diff --git a/ja/models/registry/link_version.mdx b/ja/models/registry/link_version.mdx
index dc002142df..69ea61a38b 100644
--- a/ja/models/registry/link_version.mdx
+++ b/ja/models/registry/link_version.mdx
@@ -172,6 +172,60 @@ artifact を run 中に作成するか、run なしで作成するか、既存
Registry App では、[リンクされたアーティファクトのメタデータ、バージョンデータ、使用状況、リネージ情報](/ja/models/registry/link_version#view-linked-artifacts-in-a-registry) などを確認できます。
+
+ アーティファクト バージョンを Registry のコレクションにリンクすると、存続期間 (TTL) ポリシーが無効化され、TTL が `None` に設定されます。後でバージョンのリンクを解除しても、W&B は以前の TTL を復元せず、元の期間も保持しません。バージョンに引き続き TTL が必要な場合は、リンク解除後に TTL を再設定してください。
+
+ TTL ポリシーの詳細については、[アーティファクト データ保持を管理する](/ja/models/artifacts/ttl)を参照してください。
+
+
+
+
+ W&B Python SDK で アーティファクト バージョンのリンクを解除するには、次の手順に従います。
+
+ 1. `wandb.Api()` を使用して Public API クライアントを作成します。
+ 2. `wandb.Api.artifact()` を使用してリンク済みの アーティファクト バージョンを取得します。
+ 3. [`wandb.Artifact.unlink()`](/ja/models/ref/python/experiments/artifact#method-artifactunlink) を呼び出して、コレクションから アーティファクト バージョンのリンクを解除します。
+
+ ```text
+ wandb-registry-/:
+ ```
+
+ プレースホルダーをご自身の値に置き換えます。
+
+ ```python
+ import wandb
+
+ registry_name = "your-registry-name" # Registry の名前に置き換えます
+ collection_name = "your-collection-name" # コレクションの名前に置き換えます
+ version = "version-or-alias" # リンクを解除する アーティファクト のバージョンに置き換えます
+
+ target_path=f"wandb-registry-{registry_name}/{collection_name}:{version}"
+
+ api = wandb.Api()
+ linked_artifact = api.artifact(name=target_path)
+
+ # コレクションから アーティファクト バージョンのリンクを解除します
+ linked_artifact.unlink()
+ ```
+
+
+
+ 1. W&B Registry にアクセスします。
+ 2. コレクションを含む Registry の名前を選択します。
+ 3. コレクションを選択します。
+ 4. リンクを解除する アーティファクト バージョンを選択します。
+ 5. **Version** タブで、**Unlink version** を選択します。
+
+
+
+
+
+/",
+ {"$and": [{"created_at": {"$lt": "YYYY-MM-DDT##", "$gt": "YYYY-MM-DDT##"}}]},
+)
+```
+
+API を使用して Runs をフィルターするその他の例については、[API ガイド](/ja/models/ref/python/public-api/api#method-api-runs)を参照してください。
+
+
- W&B では、`wandb.init()` を呼び出す際に `with` ブロックを使用することを推奨しています。これにより、ブロックの終了時に W&B が run を適切に終了し、すべてのデータをアップロードできるようになります。
+ W&B では、`wandb.init()` を呼び出す際にコンテキストマネージャー (`with` ブロック) を使用することを推奨しています。これにより、ブロックの終了時に W&B が run を終了し、そのデータをアップロードします。
**要件**
@@ -60,24 +58,22 @@ Find logs at: wandb/run-20241106_090747-pgbn9y21/logs
### `reinit` オプション
-`reinit` パラメーターを使用すると、`wandb.init()` を複数回呼び出したときの W&B の動作を設定できます。次の表に、有効な引数とその効果を示します。
+`reinit` パラメーターを使用すると、別の run がアクティブな状態で `wandb.init()` を呼び出したときの動作を制御できます。次の表では、利用可能なオプションと一般的なユースケースを比較します。パラメーターの完全な定義については、[`wandb.init()` のリファレンスドキュメント](/ja/models/ref/python/functions/init)を参照してください。
-| | 説明 | run が作成されるか? | 使用例 |
-| ----------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------ | ----------------------------------------------------------------------------------------- |
-| `create_new` | 既存のアクティブな run を終了せずに、`wandb.init()` で新しい run を作成します。W&B はグローバルな `wandb.Run` を新しい run に自動的に切り替えません。各 run オブジェクトは自分で保持する必要があります。詳しくは、以下の[1 つのプロセスで複数の run を扱う例](/ja/models/runs/initialize-run/#example-multiple-runs-in-one-process)を参照してください。 | はい | 並行するプロセスの作成と管理に適しています。たとえば、「primary」の run をアクティブなまま維持しつつ、「secondary」の run を開始または終了する場合です。 |
-| `finish_previous` | 新しい run を `wandb.init()` で作成する前に、すべてのアクティブな run を `run.finish()` で終了します。ノートブック以外の環境でのデフォルトの動作です。 | はい | 順次実行されるサブプロセスを、それぞれ個別の run に分けたい場合に適しています。 |
-| `return_previous` | 直近の未終了の run を返します。ノートブック環境でのデフォルトの動作です。 | いいえ | |
+| オプション | 動作 | 新しい run を作成しますか？ | 使用する状況 |
+| ----------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ---------------- | --------------------------------------------------------------------------- |
+| `create_new` | 既存のアクティブな run を終了せずに、新しい run を作成します。W&B は新しい run をグローバル変数 `wandb.run` に割り当てません。返された各 Run オブジェクトを保存し、明示的に使用してください。[1 つのプロセスで複数のアクティブな run を管理する](/ja/models/runs/initialize-run/#example-multiple-runs-in-one-process)を参照してください。 | はい | プライマリ run をアクティブなままにしてセカンダリ run を作成・終了する場合など、1 つのプロセスで複数のアクティブな run が必要な場合。 |
+| `finish_previous` | 新しい run を作成する前に、アクティブな run を終了します。これはノートブック以外の環境でのデフォルトの動作です。 | はい | Runs を順番に実行し、各タスクまたはフェーズに個別の run が必要な場合。 |
+| `return_previous` | 新しい run を作成する代わりに、最後に終了していない run を返します。これはノートブック環境でのデフォルトの動作です。 | いいえ | `wandb.init()` を繰り返し呼び出しても、アクティブな run を継続して使用する必要がある場合。 |
+ ## コレクションから アーティファクト バージョンのリンクを解除する
+
+
+W&B Python SDK または W&B Registry を使用して、コレクションから アーティファクト バージョンのリンクを解除します。
+
+リンクを解除すると、アーティファクト バージョンはコレクションから削除されますが、ソース アーティファクト バージョンやそのファイルは削除されません。
+
+
## Registry 内のリンクされた アーティファクト を表示する
diff --git a/ja/models/runs.mdx b/ja/models/runs.mdx
index 90801fd887..46b4024529 100644
--- a/ja/models/runs.mdx
+++ b/ja/models/runs.mdx
@@ -123,17 +123,37 @@ wandb: Find logs at: wandb/run-20241105_111816-pdo5110r/logs
W&B は、`jolly-haze-4` という 1 つの run 内に、シミュレートされたトレーニングループを記録します。これは、スクリプトが `wandb.init()` method を 1 回しか呼び出さないためです。
-前の出力で W&B が表示した URL をブラウザにコピー＆ペーストしてください。その URL を開くと、W&B App UI の 해당 run の Workspace が表示されます。たとえば、次の画像は run `jolly-haze-4` の Workspace を示しています。
+前の出力から W&B が表示した URL をコピー＆ペーストしてブラウザで開いてください。URL は W&B App UI の run の Workspace に移動します。たとえば、次の画像は run `jolly-haze-4` の Workspace を示しています。
-
+
+
+ ## Run のサマリー
+
+
+run の [`summary`](/ja/models/ref/python/experiments/run#attributes) 属性を使用して、モデル、トレーニング プロセス、または前処理ステップを要約する値を保存します。時間とともに変化するメトリクスとは異なり、サマリー値は通常、最終的な結果または集計結果を表します。
+
+実行中の run でサマリー値をログすることも、run の終了後に更新することもできます。W&B Python SDK を使用してプログラムからアクセスすることも、W&B App で表示することもできます。
+
+詳細は、[サマリー メトリクスをログする](/ja/models/track/log/log-summary)を参照してください。
+
+
+ ## Run の設定
+
+
+run の設定には、ハイパーパラメーター、モデルアーキテクチャ、データセット名など、experiment の入力値と設定を保存します。設定値を使用すると、run の結果を生成した条件をトラッキングできます。
+
+アクティブな run 中に設定値をログすることも、run の終了後に更新することもできます。W&B Python SDK を使用してプログラムからアクセスするか、W&B App で表示できます。
+
+詳細は、[experiment の設定](/ja/models/track/config) を参照してください。
+
{/* ## run にメモを追加する
- 特定の run に追加したメモは、run ページの **Overview** タブと、プロジェクト ページの Runs の表に表示されます。
+ 特定の run に追加したメモは、Run page の **Overview** タブと、Project page の run の表に表示されます。
- 1. W&B のプロジェクトにアクセスする
- 2. プロジェクトのサイドバーから **Workspace** タブを選択する
- 3. run selector で、メモを追加したい run を選択する
- 4. **Overview** タブを選択する
- 5. **Description** フィールドの横にある鉛筆アイコンを選択し、メモを入力する */}
+ 1. W&B のプロジェクトにアクセスします
+ 2. プロジェクトのサイドバーから **Workspace** タブを選択します
+ 3. run selector からメモを追加する run を選択します
+ 4. **Overview** タブを選択します
+ 5. **Description** フィールドの横にある鉛筆アイコンを選択し、メモを追加します */}
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/runs/filter-runs.mdx b/ja/models/runs/filter-runs.mdx
index 9001466890..22e8967932 100644
--- a/ja/models/runs/filter-runs.mdx
+++ b/ja/models/runs/filter-runs.mdx
@@ -66,6 +66,23 @@ run テーブル の式エディターを使用して、名、状態、[tags](#f
+
+ ### 例: タイムスタンプでRunsをフィルタリングする
+
+
+MongoDB Query Language を使用してフィルタリングできます。
+
+次の例では、W&B Public API を使用して、2つのタイムスタンプの間に作成されたRunsをフィルタリングします。
+
+```python
+runs = api.runs(
+ "
### 例: AND 条件と OR 条件を組み合わせたフィルターの作成
@@ -85,6 +102,24 @@ run テーブル の式エディターを使用して、名、状態、[tags](#f
+
+ ### 例: `CONTAINS` を使用して run の設定値をフィルタリングする
+
+
+run の[設定](/ja/models/track/config)フィールドに特定の値が含まれているかどうかで、Runs をフィルタリングします。
+
+1. プロジェクトのサイドバーで、**Runs** を選択します。
+2. run テーブルの上にある **フィルター** (
+
+
## デフォルトのフィルター
diff --git a/ja/models/runs/initialize-run.mdx b/ja/models/runs/initialize-run.mdx
index 92c2628107..1c82518611 100644
--- a/ja/models/runs/initialize-run.mdx
+++ b/ja/models/runs/initialize-run.mdx
@@ -5,50 +5,48 @@ description: "wandb.init() を使用して W&B run を初期化し、実験の
[`wandb.init()`](/ja/models/ref/python/functions/init) を使用して W&B Run を初期化します。
-デフォルトでは、`wandb.init()` を呼び出すと、W&B は各 Python プロセスに一度に 1 つのアクティブな run だけがあることを前提とします。`wandb.init()` を再度呼び出すと、W&B は同じ run を返すか、新しい run を開始する前に前の run を終了します。同じプロセス内で `wandb.init()` を複数回呼び出した場合の W&B の処理は、環境 (ノートブックか非ノートブックか) と `reinit` 設定によって異なります。
+デフォルトでは、W&B は Python プロセスごとに 1 つのアクティブな run をサポートします。アクティブな run がある状態で `wandb.init()` を呼び出すと、W&B はアクティブな run を返すか、新しい run を作成する前にその run を終了します。この動作は、環境と reinit 設定によって異なります。
-同じプロセス内で複数のアクティブな run を管理するには、[1 つのプロセス内での複数の run](/ja/models/runs/initialize-run#multiple-runs-in-one-process) を参照してください。
+1 つのプロセス内で複数のアクティブな run を管理するには、[1 つのプロセス内での複数の run](/ja/models/runs/initialize-run#multiple-runs-in-one-process) を参照してください。
- ## プロセスごとに1つのrun
+ ## プロセスごとに 1 つの run
-次のコードスニペットでは、W&B Python SDK をインポートして run を初期化する方法を示します。
+次の例では、run を初期化します。
```python title="basic.py"
import wandb
with wandb.init(entity="nico", project="awesome-project") as run:
- # トレーニングロジックをここに記述
+ # ここにトレーニングのロジックを記述します
```
-このコードスニペットを実行すると、次の出力が得られます。
+このコマンドを実行すると、次のような出力が表示されます。
```bash
-🚀 run exalted-darkness-6 を表示:
+🚀 View run exalted-darkness-6 at:
https://wandb.ai/nico/awesome-project/runs/pgbn9y21
Find logs at: wandb/run-20241106_090747-pgbn9y21/logs
```
-出力には、W&B が run `exalted-darkness-6` を entity `nico` 配下のプロジェクト `awesome-project` にログしたことが示されます。`pgbn9y21` は、W&B がこの run に対して生成する一意の run ID です。
+この例では、W&B は `nico` entity の `awesome-project` project に run `exalted-darkness-6` をログします。W&B はこの run に一意の ID `pgbn9y21` を割り当てます。
## 1 つのプロセス内で複数の run を扱う
-1 つの Python プロセス内で複数の run を管理できます。これは、プライマリプロセスをアクティブなまま維持しつつ、サブタスク用に短時間だけ実行されるセカンダリプロセスを作成したいワークフローで便利です。具体的なユースケースには、次のようなものがあります。
+`wandb.init()` または `wandb.Settings` の `reinit` パラメーターを使用して、1 つの Python プロセス内で複数の run を管理します。たとえば、プライマリ run をアクティブなまま維持しながら、ほかのタスク用に短時間で終了するセカンダリ run を作成できます。
-* スクリプト全体を通して 1 つの「プライマリ」run をアクティブに保ちながら、評価やサブタスクのために短時間だけ実行される「セカンダリ」run を立ち上げる。
-* 1 つのファイル内でサブ実験をオーケストレーションする。
-* 1 つの「メイン」プロセスから、異なるタスクや期間を表す複数の run にログする。
+一般的なユースケースには、次のようなものがあります。
-デフォルトでは、W&B は `wandb.init()` を呼び出すと、各 Python プロセスには同時に 1 つのアクティブな run しかないものとして扱います。`wandb.init()` を再度呼び出すと、W&B は設定に応じて同じ run を返すか、新しい run を開始する前に既存の run を終了します。
-
-このガイドでは、`reinit` を使用して `wandb.init()` の動作を変更し、1 つの Python プロセス内で複数の run を有効にする方法を説明します。
+* プライマリ run をアクティブなまま維持しながら、評価やサブタスク用のセカンダリ run を作成する。
+* 1 つのスクリプトから複数のサブ実験を実行する。
+* 1 つのプロセスから、異なるタスクや期間を別々の run にログする。
- ### `reinit` を指定する
+", project="", id="", resume="a
## プリエンプト可能な Sweeps run を再開する
-プリエンプションを正しく処理すると、中断された[sweep](/ja/models/sweeps/) run は自動的にキューに入れ直され、別の agent が取得できるようになります。このパターンは、sweep agent がプリエンプト可能な環境で実行される場合に特に有効です。たとえば、プリエンプト可能なキュー内の SLURM ジョブ、EC2 Spot インスタンス、Google Cloud のプリエンプト可能 VM などです。
+プリエンプションシグナルを処理することで、W&B は中断された [sweep](/ja/models/sweeps/) run を別のエージェントが実行できるよう自動的にキューに入れ直します。このパターンは、SLURM のプリエンプト可能なキュー、Amazon EC2 Spot Instance、Google Cloud のプリエンプト可能な VM など、sweep エージェントをプリエンプト可能なコンピューティング環境で実行する場合に役立ちます。
-以下の動作は、[`wandb agent`](/ja/models/ref/cli/wandb-agent) CLI で sweep agent を実行する場合に適用されます。この CLI は、トレーニングプログラムを**サブプロセス**として起動します。一方、Python API の [`wandb.agent()`](/ja/models/ref/python/functions/agent) のみを使用する場合には、これは完全には当てはまりません。この経路では、トレーニング関数は別プロセスではなくスレッド内で実行されるため、OS シグナルの配信と転送が CLI agent のモデルと一致しないからです。
+以下の手順は、[`wandb agent`](/ja/models/ref/cli/wandb-agent) CLI を使用して sweep エージェントを起動する場合に適用されます。CLI はトレーニングプログラムを**サブプロセス**として起動します。Python API の [`wandb.agent()`](/ja/models/ref/python/functions/agent) のみを使用する場合、これらの手順は完全には適用されません。Python API はトレーニング関数をスレッド内で実行するため、OS シグナルの配信と転送は CLI エージェントの動作とは異なります。
-**推奨パターン:** スケジューラまたはプラットフォームで使われるプリエンプションシグナル (たとえば `SIGUSR1` や `SIGTERM`) のシグナルハンドラーを登録してください。ハンドラーでは、run がアクティブなときに [`mark_preempting()`](/ja/models/ref/python/experiments/run#mark_preempting) を呼び出し、必要なクリーンアップ (checkpoint の保存など) を行ってから、非ゼロのコードで終了します (一般的には、シグナルによる終了時に `128 + signum` を使います) 。`wandb.init()` の直後に、無条件で `mark_preempting()` を呼び出してはいけません。そうすると、コードの bug を含むあらゆる失敗がプリエンプションとしてマークされ、run が繰り返しキューに入れ直される可能性があります。
+
+ ### `reinit` を設定する
-{/* 1 つの Python プロセス内で複数の run を作成・管理する方法はいくつかあります: */}
-
* `reinit` 引数を指定して、`wandb.init()` を直接使用します。
```python
import wandb
@@ -115,15 +111,17 @@ import wandb
wandb.setup(wandb.Settings(reinit="create_new"))
with wandb.init() as experiment_results_run:
- # このrunは各experimentの結果をログするために使用されます。
- # 結果を収集する親runとして考えることができます。
+ # この run は、各実験の結果をログするために使用します。
+ # 結果を集約する親 run と考えてください
with wandb.init() as run:
- # do_experiment()関数は指定されたrunに詳細なメトリクスをログし、
- # 個別にトラッキングしたい結果のメトリクスを返します。
+ # do_experiment() 関数は、指定した run に詳細なメトリクスを
+ # ログし、別途トラッキングしたい結果のメトリクスを
+ # 返します。
experiment_results = do_experiment(run)
- # 各experimentの後、その結果を親runにログします。
- # 親runのチャートの各点は、1つのexperimentの結果に対応します。
+ # 各実験の終了後、その結果を親 run にログします。
+ # 親 run のチャート上の各点が、1 つの実験の結果に
+ # 対応します。
experiment_results_run.log(experiment_results)
```
diff --git a/ja/models/runs/resuming.mdx b/ja/models/runs/resuming.mdx
index a50968d0c4..6d1ab18572 100644
--- a/ja/models/runs/resuming.mdx
+++ b/ja/models/runs/resuming.mdx
@@ -111,13 +111,23 @@ with wandb.init(entity="
+ ### プリエンプションシグナルを処理する
+
+
+スケジューラまたはプラットフォームで使われるプリエンプションシグナル (たとえば `SIGUSR1` や `SIGTERM`) のシグナルハンドラーを登録してください。ハンドラーでは、次の操作を行います。
+
+1. run がアクティブなときに、[`mark_preempting()`](/ja/models/ref/python/experiments/run#mark_preempting) を呼び出します。
+2. checkpoint の保存など、必要なクリーンアップを行います。
+3. 非ゼロのコードで終了します。シグナルによる終了時には、一般的に `128 + signum` を使います。
-実行可能な例、CLI agent での `--forward-signals`、および `mark_preempting()` のさまざまな使い方をまとめた詳細な表については、[Signal handling and sweep runs](/ja/models/sweeps/signal-handling-sweep-runs) を参照してください。
+`wandb.init()` の直後に、無条件で `mark_preempting()` を呼び出してはいけません。そうすると、コードの bug を含むあらゆる失敗がプリエンプションとしてマークされ、run が繰り返しキューに入れ直される可能性があります。
+
+実行可能な例、CLI エージェント での `--forward-signals`、および `mark_preempting()` のさまざまな使い方をまとめた詳細な表については、[Signal handling and sweep runs](/ja/models/sweeps/signal-handling-sweep-runs) を参照してください。
このパターンに従うと、W&B はおおむね次のように run の状態を記録します。
@@ -126,6 +136,10 @@ with wandb.init(entity="
+ ### run パスを検索する
+
+
+run パスは、entity、project、run ID で run を識別します。
+
+```text
+`
### run の名前を変更する
diff --git a/ja/models/track/config.mdx b/ja/models/track/config.mdx
index 99a4a0a3a3..443aae1e51 100644
--- a/ja/models/track/config.mdx
+++ b/ja/models/track/config.mdx
@@ -249,17 +249,113 @@ with wandb.init(config=config) as run:
run.pin_config_keys(["grafana_url"])
```
-
- ## `absl.FLAGS`
+{/* ## `absl.FLAGS`
+
+ [`absl` フラグ](https://abseil.io/docs/python/guides/flags)を渡すこともできます。
+
+ ```python
+ flags.DEFINE_string("model", None, "実行するモデル") # 名、デフォルト、ヘルプ
+
+ run.config.update(flags.FLAGS) # absl フラグを設定に追加
+ ``` */}
+
+
+
+ W&B App で run の設定を表示するには、次の手順に従います。
-run.config.update(flags.FLAGS) # absl フラグを設定に追加する
-```
+ 1. W&B App でプロジェクトにアクセスします。
+ 2. 表示する run を選択します。
+ 3. **Overview** タブを選択します。
+ 4. **Config** セクションまでスクロールします。
+ 5. 任意で、**View raw data** をクリックして設定を JSON 形式で表示します。
+
+ 生の JSON 形式は、設定値、ログされたメトリクス、summary 値を使用して折れ線グラフを作成または変換する式を記述する際に便利です。詳細については、[Expressions](/ja/models/app/features/panels/line-plot/reference#expressions) を参照してください。
+
+
+
+ [`wandb.Run.config`](/ja/models/ref/python/experiments/run#property-config) プロパティを使用すると、run の実行中に設定値にアクセスできます。`wandb.Run.config` は、設定のキーと値のペアを含む辞書オブジェクトを返します。
+
+ 次の例は、run の実行中に設定値にアクセスする方法を示しています。設定辞書内の値をご自身のハイパーパラメーター、モデルアーキテクチャ、データセット名、その他の設定に置き換えてください。`""` は W&B のプロジェクト名に置き換えてください。
+
+ ```python
+ import wandb
+
+ config = {
+ "epochs": 100,
+ "learning_rate": 0.001,
+ "model_type": "CNN",
+ "dataset_id": "cats-0192"
+ }
+
+ with wandb.init(project="", config=config) as run:
+ print(dict(run.config))
+ ```
+
+ 次のスニペットは、上記のコードを実行したときのターミナル出力例を示しています。
+
+ ```shell
+ {'_runtime': 0.0970615, '_step': 97, 'accuracy': 0.9746484067793967, 'loss': 0.025044765547545846, '_timestamp': 1785255343.65151}
+ ```
+
+
+
+ W&B Public API を使用して、以前にログされた run の設定にアクセスできます。entity、プロジェクト名、run ID を `wandb.Api.run()` に渡してから、`wandb.Api.Run.config` プロパティで run の設定にアクセスします。
+
+ 次の例の `""`、`""`、`""` を、それぞれ W&B entity、プロジェクト名、run ID に置き換えてください。
+
+ ```python
+ import wandb
+
+ api = wandb.Api()
+ run = api.run("//")
+
+ print(run.name)
+ print(run.config)
+ ```
+
+ プロジェクト内の複数の run の設定値にアクセスするには、`wandb.Api.runs()` を使用して Runs を取得し、返された Run オブジェクトを反復処理します。
+
+ ```python
+ import wandb
+
+ api = wandb.Api()
+ runs = api.runs("/")
+
+ for run in runs:
+ print(f"Run name: {run.name}")
+ print(f"Run ID: {run.id}")
+ print(f"Run config: {run.config}")
+ print("----------")
+ ```
+
+ 次のスニペットは、上記のコードを実行したときのターミナル出力例を示しています。
+
+ ```shell
+
+ Run name: clean-oath-11
+ Run ID: mt2dasoz
+ Run config: {'epochs': 1000, 'learning_rate': 0.1, 'model_type': 'Multivariate_neural_network_classifier'}
+ ----------
+
+ Run name: zesty-snowball-7
+ Run ID: qne08r7u
+ Run config: {'epochs': 1000, 'learning_rate': 0.1, 'model_type': 'Multivariate_neural_network_classifier'}
+ ----------
+ ```
+
+
+
+ W&B は、run ディレクトリ内の `config.yaml` ファイルに run の設定値を保存します。ローカルで設定値を読み取るには、`config.yaml` ファイルを開きます。
+
+ デフォルトでは、run ディレクトリは `./wandb/run--` にあります。
+
+
//")
run.summary["accuracy"] = 0.9
-run.summary["accuracy_histogram"] = wandb.Histogram(numpy_array)
run.summary.update()
```
@@ -340,6 +244,8 @@ run.config["key"] = updated_value
run.update()
```
+詳細については、[実験の設定](/ja/models/track/config#existing-run)を参照してください。
+
//")
meta = json.load(run.file("wandb-metadata.json").download())
program = ["python"] + [meta["program"]] + meta["args"]
```
+
+{/* ### サンプリング
+
+ デフォルトの history メソッドでは、メトリクスを固定数のサンプルにサンプリングします（デフォルトは 500 で、`samples` 引数で変更できます）。大規模な run のすべてのデータをエクスポートする場合は、`run.scan_history()` メソッドを使用できます。詳細については、[API リファレンス](/models/ref/python/public-api) を参照してください。 */}
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/platform/hosting/iam/advanced_env_vars.mdx b/ja/platform/hosting/iam/advanced_env_vars.mdx
index 19744b85ef..8f7c8c3996 100644
--- a/ja/platform/hosting/iam/advanced_env_vars.mdx
+++ b/ja/platform/hosting/iam/advanced_env_vars.mdx
@@ -8,18 +8,19 @@ keywords: ["OIDC 設定", "セッション タイムアウト", "JWT 設定", "
IAM の要件に応じて、インスタンスに対して以下の環境変数を選択してください。
-| 環境変数 | 説明 |
-| ----------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| `DISABLE_SSO_PROVISIONING` | W&B インスタンスでのユーザーの自動プロビジョニングを無効にするには、これを `true` に設定します。 |
-| `SESSION_LENGTH` | デフォルトのユーザーセッション有効期限を変更するには、この変数に希望する時間数を設定します。たとえば、セッション有効期限を 24 時間に設定するには、`SESSION_LENGTH` を `24` に設定します。デフォルト値は 720 時間です。 |
-| `GORILLA_ENABLE_SSO_GROUPS_CLAIMS` | OIDC ベースの SSO を使用する場合、この変数を `true` に設定すると、OIDC グループに基づいてインスタンス内の W&B チームメンバーシップを自動化できます。あわせて、ユーザーの OIDC トークンに `groups` クレームを追加する必要があります。このクレームは、ユーザーが所属するすべてのチーム名を含む文字列配列の形式にしてください。 |
-| `GORILLA_LDAP_GROUP_SYNC` | LDAP ベースの SSO を使用する場合、これを `true` に設定すると、LDAP グループに基づいてインスタンス内の W&B チームメンバーシップを自動化できます。 |
-| `GORILLA_OIDC_CUSTOM_SCOPES` | OIDC ベースの SSO を使用する場合、W&B インスタンスがアイデンティティプロバイダに要求する追加の[スコープ](https://auth0.com/docs/get-started/apis/scopes/openid-connect-scopes)を指定できます。これらのカスタムスコープによって SSO の機能が変わることはありません。 |
-| `GORILLA_OIDC_SECRET` | OIDC ベースの SSO を使用していて、IdP が OIDC Client Secret を必要とする場合は、この変数にそのシークレットを設定します。 |
-| `GORILLA_USE_IDENTIFIER_CLAIMS` | OIDC ベースの SSO を使用する場合、この変数を `true` に設定すると、アイデンティティプロバイダの特定の OIDC クレームを使用して、ユーザー名とフルネームを強制できます。設定する場合は、適用するユーザー名とフルネームをそれぞれ `preferred_username` および `name` の OIDC クレームに設定してください。ユーザー名に使用できるのは英数字と、特殊文字としてのアンダースコアおよびハイフンのみです。 |
-| `GORILLA_DISABLE_PERSONAL_ENTITY` | `true` に設定すると、[personal entities](/ja/support/models/articles/what-is-the-difference-between-team-and-)を無効にします。新しい personal entities で personal projects を作成できなくなり、既存の personal projects への書き込みもできなくなります。 |
-| `GORILLA_DISABLE_ADMIN_TEAM_ACCESS` | 組織管理者またはインスタンス管理者が自分で W&B チームに参加したり、自分自身を追加したりできないように制限するには、これを `true` に設定します。これにより、チーム内の project には Data および AI ペルソナのみがアクセスできるようになります。 |
-| `WANDB_IDENTITY_TOKEN_FILE` | [アイデンティティ フェデレーション](/ja/platform/hosting/iam/identity_federation/)用の、Java Web Token (JWT) が保存されているローカルディレクトリの絶対パスです。 |
+| 環境変数 | 説明 |
+| ----------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| `DISABLE_SSO_PROVISIONING` | W&B インスタンスでのユーザーの自動プロビジョニングを無効にするには、これを `true` に設定します。 |
+| `SESSION_LENGTH` | デフォルトのユーザーセッション有効期限を変更するには、この変数に希望する時間数を設定します。たとえば、セッション有効期限を 24 時間に設定するには、`SESSION_LENGTH` を `24` に設定します。デフォルト値は 720 時間です。 |
+| `GORILLA_ENABLE_SSO_GROUPS_CLAIMS` | OIDC ベースの SSO を使用する場合、この変数を `true` に設定すると、OIDC グループに基づいてインスタンス内の W&B チームメンバーシップを自動化できます。あわせて、ユーザーの OIDC トークンに `groups` クレームを追加する必要があります。このクレームは、ユーザーが所属するすべてのチーム名を含む文字列配列の形式にしてください。 |
+| `GORILLA_LDAP_GROUP_SYNC` | LDAP ベースの SSO を使用する場合、これを `true` に設定すると、LDAP グループに基づいてインスタンス内の W&B チームメンバーシップを自動化できます。 |
+| `GORILLA_OIDC_CUSTOM_SCOPES` | OIDC ベースの SSO を使用する場合、W&B インスタンスがアイデンティティプロバイダに要求する追加の[スコープ](https://auth0.com/docs/get-started/apis/scopes/openid-connect-scopes)を指定できます。これらのカスタムスコープによって SSO の機能が変わることはありません。 |
+| `GORILLA_OIDC_SECRET` | OIDC ベースの SSO を使用していて、IdP が OIDC Client Secret を必要とする場合は、この変数にそのシークレットを設定します。 |
+| `GORILLA_USE_IDENTIFIER_CLAIMS` | OIDC ベースの SSO を使用する場合、この変数を `true` に設定すると、アイデンティティプロバイダの特定の OIDC クレームを使用して、ユーザー名とフルネームを強制できます。設定する場合は、適用するユーザー名とフルネームをそれぞれ `preferred_username` および `name` の OIDC クレームに設定してください。ユーザー名に使用できるのは英数字と、特殊文字としてのアンダースコアおよびハイフンのみです。 |
+| `GORILLA_DISABLE_PERSONAL_ENTITY` | `true` に設定すると、[personal entities](/ja/support/models/articles/what-is-the-difference-between-team-and-)を無効にします。新しい personal entities で personal projects を作成できなくなり、既存の personal projects への書き込みもできなくなります。 |
+| `GORILLA_DISABLE_ADMIN_TEAM_ACCESS` | 組織管理者またはインスタンス管理者が自分で W&B チームに参加したり、自分自身を追加したりできないように制限するには、これを `true` に設定します。これにより、チーム内の project には Data および AI ペルソナのみがアクセスできるようになります。 |
+| `GORILLA_DISABLE_TEAM_SERVICE_ACCOUNT_CREATION` | 新しい[チームスコープのサービスアカウント](/ja/platform/hosting/iam/service-accounts#team-scoped-service-accounts)の作成を防ぐには、これを `true` に設定します。専用クラウドおよびセルフマネージド v0.83.0+ で利用できます。 |
+| `WANDB_IDENTITY_TOKEN_FILE` | [アイデンティティ フェデレーション](/ja/platform/hosting/iam/identity_federation/)用の、Java Web Token (JWT) が保存されているローカルディレクトリの絶対パスです。 |
`GORILLA_DISABLE_ADMIN_TEAM_ACCESS` など、一部の設定を有効にする前に、その影響を十分に理解したうえで慎重に検討することを W&B は推奨します。ご不明な点がある場合は、W&B チームにお問い合わせください。
diff --git a/ja/platform/hosting/iam/service-accounts.mdx b/ja/platform/hosting/iam/service-accounts.mdx
index 2a778d8036..bca09977dd 100644
--- a/ja/platform/hosting/iam/service-accounts.mdx
+++ b/ja/platform/hosting/iam/service-accounts.mdx
@@ -68,7 +68,11 @@ import ServiceAccountApiKeyDelete from "/snippets/ja/_includes/service-account-a
## チームスコープのサービスアカウント
-最小権限の原則に従って、オートメーションの対象を単一のチームのプロジェクトに限定したい場合は、チームスコープのサービスアカウントを使用してください。チームスコープのサービスアカウントは、そのチーム内のすべてのプロジェクトに対して読み書きできます。ただし、そのチーム内の[制限付きプロジェクト](/ja/platform/hosting/iam/access-management/restricted-projects/#visibility-scopes)にはアクセスできません。チームスコープのサービスアカウントが制限付きプロジェクトにアクセスするには、そのプロジェクトの管理者が当該サービスアカウントを明示的にプロジェクトへ追加する必要があります。
+最小権限の原則に従って、オートメーションの対象を単一のチームのprojectに限定したい場合は、チームスコープのサービスアカウントを使用してください。チームスコープのサービスアカウントは、そのチーム内のすべてのprojectに対して読み書きできます。ただし、そのチーム内の[制限付きproject](/ja/platform/hosting/iam/access-management/restricted-projects/#visibility-scopes)にはアクセスできません。チームスコープのサービスアカウントが制限付きprojectにアクセスするには、そのprojectの管理者が当該サービスアカウントを明示的にprojectへ追加する必要があります。
+
+
+ ## 設定値を表示する
-[`absl` フラグ](https://abseil.io/docs/python/guides/flags)を指定することもできます。
+W&B App、run の実行中、または既存の run から設定値にアクセスできます。ローカルファイルシステムから設定値にアクセスすることもできます。
-```python
-flags.DEFINE_string("model", None, "model to run") # 名前、デフォルト値、ヘルプ
+
## ファイルベースの設定
@@ -313,20 +409,6 @@ with wandb.init(config=config_dictionary) as run:
...
```
-
+
+ 次のコード スニペットは、カスタムのサマリー メトリクスを W&B に設定する方法を示しています。
-既存の W&B Run の summary 属性は、トレーニング完了後に更新できます。summary 属性を更新するには、[W&B Public API](/ja/models/ref/python/public-api/) を使用します。
+ ```python
+ import wandb
+ import random
+
+ # run を記録する project
+ project = "summary-demo"
+ entity = "" # W&B entity 名に置き換えます
+
+ # ハイパーパラメーターを含む辞書
+ config = {
+ 'epochs' : 10,
+ 'lr' : 0.01
+ }
+
+ with wandb.init(entity=entity, project=project, config=config) as run:
+ offset = random.random() / 5
+ print(f"lr: {config['lr']}")
+
+ # トレーニング run をシミュレートします
+ for epoch in range(2, config['epochs']):
+ acc = 1 - 2**-config['epochs'] - random.random() / config['epochs'] - offset
+ loss = 2**-config['epochs'] + random.random() / config['epochs'] + offset
+ print(f"epoch={config['epochs']}, accuracy={acc}, loss={loss}")
+ run.log({"accuracy": acc, "loss": loss})
+
+ if epoch % 5 == 0:
+ run.summary["best_accuracy"] = acc
+ run.summary["best_loss"] = loss
+ ```
+
-```python
-api = wandb.Api()
-run = api.run("username/project/run_id")
-run.summary["tensor"] = np.random.random(1000)
-run.summary.update()
-```
+
+ トレーニングの完了後に、既存の W&B Run の `summary` 属性を更新できます。`summary` 属性を更新するには、[W&B Public API](/ja/models/ref/python/public-api/) を使用します。
+
+ ```python
+ api = wandb.Api()
+ run = api.run("entity/project/run_id")
+ run.summary["tensor"] = np.random.random(1000)
+ run.summary.update()
+ ```
+
+
+
+次の画像は、上記のコード スニペットをコピーして実行した場合のサマリー メトリクスの例を示しています。
+
+
+
+
/",
- {"$and": [{"created_at": {"$lt": "YYYY-MM-DDT##", "$gt": "YYYY-MM-DDT##"}}]},
-)
-```
-
-この例では、以前の run の精度を `0.9` に設定します。また、以前の run の精度ヒストグラムを `numpy_array` のヒストグラムに置き換えます。
+この例では、以前の run のaccuracyを `0.9` に設定します。
```python
import wandb
@@ -299,7 +204,6 @@ api = wandb.Api()
run = api.run("
- ## W&B App で設定値を表示する
-
-
-run の **Overview** タブにある **Config** セクションで設定値を確認できます。設定値をピン留めすると、**References** セクションでも確認できます。
-
-1. W&B App で対象の project にアクセスします。
-2. 設定値を表示したい run をクリックします。
-3. **Overview** タブを選択します。
-4. **Config** セクションまでスクロールします。
-5. (任意) **View raw data** をクリックすると、JSON 形式で設定値を確認できます。
-
-raw JSON 形式は、設定値、ログ済みのメトリクス、またはサマリー値から折れ線グラフを作成または変換する式を記述する際に便利です。詳細は [式](/ja/models/app/features/panels/line-plot/reference#expressions) を参照してください。
-
## TensorFlow v1 フラグ
diff --git a/ja/models/track/log/log-summary.mdx b/ja/models/track/log/log-summary.mdx
index 46fd24c280..6ebc2c959c 100644
--- a/ja/models/track/log/log-summary.mdx
+++ b/ja/models/track/log/log-summary.mdx
@@ -1,35 +1,66 @@
---
-title: サマリーメトリクスをログする
-description: "run.summary を使用して、best accuracy や minimum loss のような単一のサマリーメトリクスを W&B run でトラッキングし、カスタマイズします。"
+title: サマリー メトリクスをログする
+description: "run.summary を使用して、最良の accuracy や最小の損失など、W&B Run の個別のサマリー メトリクスをトラッキングおよびカスタマイズします。"
---
-トレーニング中に時間とともに変化する値に加えて、モデルや前処理 step を要約する単一の値をトラッキングすることが重要になる場合がよくあります。この情報は、W&B Run の `summary` 辞書にログします。Run の summary 辞書では、numpy 配列、PyTorch テンソル、TensorFlow テンソルを扱えます。値がこれらのタイプのいずれかである場合、テンソル全体をバイナリファイルとして永続化し、min、mean、variance、percentiles などの高レベルなメトリクスを summary オブジェクトに保存します。
+トレーニング中に時間とともに変化する値に加えて、モデルや前処理ステップを要約する値をトラッキングすることも重要です。この情報は run の `summary` 属性に保存します。run の `summary` 属性では、NumPy 配列、PyTorch テンソル、TensorFlow テンソルを扱うことができます。W&B は NumPy 配列、PyTorch テンソル、TensorFlow テンソルをバイナリ file に永続化します。
-`wandb.Run.log()` で最後にログされた値は、自動的に W&B Run の summary 辞書に設定されます。summary メトリクスの辞書を変更すると、以前の値は失われます。
+`wandb.Run.log()` で最後にログした値は、run のサマリー辞書として自動的に設定されます。サマリー メトリクス辞書を変更すると、以前の値は失われます。
-次のコードスニペットは、W&B にカスタム summary メトリクスを提供する方法を示しています。
+アクティブな run の実行中、または run の完了後にサマリー メトリクスをログできます。
-```python
-import wandb
-import argparse
-
-with wandb.init(config=args) as run:
- best_accuracy = 0
- for epoch in range(1, args.epochs + 1):
- test_loss, test_accuracy = test()
- if test_accuracy > best_accuracy:
- run.summary["best_accuracy"] = test_accuracy
- best_accuracy = test_accuracy
-```
+
+
## サマリーメトリクスをカスタマイズする
@@ -74,33 +105,50 @@ with wandb.init() as run:
```
1. W&B App にアクセスします。
- 2. プロジェクトのサイドバーから **Workspace** タブを選択します。
- 3. summary 値をログした run をクリックします。run ページが開き、デフォルトで **Overview** タブが表示されます。
- 4. **Summary** セクションで summary 値を確認します。
+ 2. project のサイドバーから **Workspace** タブを選択します。
+ 3. サマリー値をログした run をクリックします。デフォルトで **Overview** タブが表示された Run page が開きます。
+ 4. **Summary** セクションでサマリー値を確認します。
+
+ 次の画像は、上記のコード スニペットをコピーして実行した場合に、**Overview** タブに表示されるサマリー メトリクスの例です。
-
+
1. W&B App にアクセスします。
2. **Runs** タブを選択します。
- 3. Runs 表では、summary 値の名に対応する列で summary 値を確認できます。
+ 3. run テーブルでは、サマリー値の名前に対応する列でサマリー値を確認できます。
+
+
+
+ アクティブな run 中に run のサマリー値にアクセスするには、`wandb.Run.summary` を使用します。この属性はキーと値のペアからなる辞書を返します。
+
+ 次の例では、run のサマリーにアクセスします。`""` を W&B の project 名に置き換えてください。
+
+ ```python
+ import wandb
+
+ with wandb.init(project="", config=config) as run:
+ run.log({"accuracy": 0.9, "loss": 0.1})
+
+ print(run.summary) # サマリー辞書を出力します
+ ```
-
- W&B Public API を使用して、run の summary 値を取得できます。
+
+ `wandb.Api.Run.summary` プロパティを使用して、W&B Public API からサマリー メトリクスにアクセスします。
- 次のコード例は、W&B Public API と pandas を使用して、特定の run にログされた summary 値を取得する方法の 1 つを示しています。
+ 次のコード例は、W&B Public API と pandas を使用して、特定の run にログされたサマリー値を取得する方法の一例です。
```python
import wandb
@@ -108,7 +156,7 @@ run の **Overview** ページまたはプロジェクトの Runs 表で summary
entity = ""
project = ""
- run_name = "" # summary 値を持つ run の名
+ run_name = "" # サマリー値を持つ run の名前
all_runs = []
@@ -135,11 +183,44 @@ run の **Overview** ページまたはプロジェクトの Runs 表で summary
}
all_runs.append(run_data)
- # DataFrame に変換
+ # DataFrame に変換する
df = pd.DataFrame(all_runs)
- # 列名 (run) に基づいて行を取得し、辞書に変換
+ # 列名（run）に基づいて行を取得し、辞書に変換する
df[df['name']==run_name].summary.reset_index(drop=True).to_dict()
```
+
+ project 内の複数の run のサマリー メトリクスにアクセスするには、`api.runs()` が返す run を反復処理します。
+
+ ```python
+ import wandb
+
+ api = wandb.Api()
+ runs = api.runs("/")
+
+ for run in runs:
+ print(f"Run name: {run.name}")
+ print(f"Run ID: {run.id}")
+ print(f"Run summary: {dict(run.summary)}")
+ print("----------")
+ ```
+
+ 次の JSON オブジェクトは、run サマリーの例を示しています。
+
+ ```shell
+ Run name: clean-oath-11
+ Run ID: mt2dasoz
+ Run summary: {'_runtime': 3, '_step': 1000, '_timestamp': 1778541534.834642, '_wandb.runtime': 3, 'train/epoch_ndx': 1000, 'train/train_loss': 0.25498124957084656}
+
+ Run name: zesty-snowball-7
+ Run ID: qne08r7u
+ Run summary: {'_runtime': 3, '_step': 1000, '_timestamp': 1776714833.636171, '_wandb.runtime': 3, 'train/epoch_ndx': 1000, 'train/train_loss': 0.24914199113845825}
+ ```
+
+
+
+ W&B は、run ディレクトリ内の `wandb-summary.json` file に run のサマリー値を保存します。サマリー値をローカルで読み取るには、`wandb-summary.json` file を開きます。
+
+ デフォルトでは、W&B は run ディレクトリを次の場所に保存します: `./wandb/run--`。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/track/public-api-guide.mdx b/ja/models/track/public-api-guide.mdx
index 21378a4df1..315716bf0b 100644
--- a/ja/models/track/public-api-guide.mdx
+++ b/ja/models/track/public-api-guide.mdx
@@ -19,22 +19,6 @@ Public API を使用して、W&B に保存したデータをエクスポー
利用可能な関数の詳細は、[Generated Reference Docs](/ja/models/ref/python/public-api/) を参照してください。
-//` 形式の run パスが必要です。アプリのUIで Run のページを開き、[Overview タブ](/ja/models/track/public-api-guide/#overview-tab)をクリックすると、run パスを確認できます。
-
-
- ## サマリーメトリクスを表示
+ ## サマリー メトリクスを表示する
-run の **Overview** ページまたはプロジェクトの Runs 表で summary 値を表示します。
+アクティブな run 中、既存の run、またはローカル ファイルシステムから、W&B App で run のサマリーにアクセスできます。
+
- ### APIキーを作成する
-
-
-APIキーは、マシンをW&Bに認証するために使用します。
-
-
- ### run パスを検索する
-
-
-Public APIを使用するには、多くの場合、`
### run データをエクスポート
@@ -58,56 +42,6 @@ run オブジェクトで最もよく使用される属性は次のとおりで
過去の run のデータを変更または更新することもできます。デフォルトでは、api object の単一インスタンスがすべてのネットワーク request をキャッシュします。実行中のスクリプトでリアルタイムの情報が必要な場合は、`api.flush()` を呼び出して更新された値を取得してください。
-
- ### さまざまなrunの属性を理解する
-
-
-次のコードスニペットは、runを作成し、いくつかのデータをログした後、runの属性にアクセスする方法を示しています。
-
-```python
-import wandb
-import random
-
-with wandb.init(project="public-api-example") as run:
- n_epochs = 5
- config = {"n_epochs": n_epochs}
- run.config.update(config)
- for n in range(run.config.get("n_epochs")):
- run.log(
- {"val": random.randint(0, 1000), "loss": (random.randint(0, 1000) / 1000.00)}
- )
-```
-
-以下のセクションでは、上記のrunオブジェクトの属性ごとのさまざまな出力について説明します。
-
-
- #### `run.config`
-
-
-```python
-{"n_epochs": 5}
-```
-
-
- #### `run.summary`
-
-
-```python
-{
- "_step": 4,
- "_timestamp": 1644345412,
- "_wandb": {"runtime": 3},
- "loss": 0.041,
- "val": 525,
-}
-```
-
-
- ### サンプリング
-
-
-デフォルトのhistory methodでは、メトリクスが固定数のサンプルにサンプリングされます (デフォルトは500で、`samples` 引数で変更できます) 。大規模なrunのすべてのデータをエクスポートする場合は、`run.scan_history()` methodを使用できます。詳細は、[API Reference](/ja/models/ref/python/public-api)を参照してください。
-
### 複数の Runs をクエリする
@@ -171,12 +105,6 @@ with wandb.init(project="public-api-example") as run:
W&B サーバーとの通信中にエラーが発生すると、`wandb.CommError` が送出されます。元の例外は `exc` 属性から確認できます。
-
- ### API を使って最新の git コミットを取得する
-
-
-UI で run をクリックし、続けて run ページの Overview タブをクリックすると、最新の git コミットを確認できます。これは `wandb-metadata.json` ファイルにも含まれています。Public API を使用すると、`run.commit` で git ハッシュを取得できます。
-
### アクティブな run の実行中に run 名と ID を取得する
@@ -197,12 +125,6 @@ run に役立つ識別子を設定する方法を検討している場合は、
## Public APIの例
- ### matplotlib または seaborn で可視化するためにデータをエクスポートする
-
-
-一般的なエクスポート方法については、[API examples](/ja/models/ref/python/public-api/)を参照してください。カスタムプロットまたは展開したRuns tableのダウンロードボタンをクリックすると、ブラウザからCSVをダウンロードすることもできます。
-
### run のメトリクスを読み取る
@@ -220,23 +142,6 @@ if run.state == "finished":
print(row["_timestamp"], row["accuracy"])
```
-
- ### Runs をフィルタリングする
-
-
-MongoDB Query Language を使用してフィルタリングできます。
-
-
- #### 日付
-
-
-```python
-runs = api.runs(
- "
### run から特定のメトリクスを読み取る
@@ -290,7 +195,7 @@ optimizer rmsprop adam
### 完了した run のメトリクスを更新する
### システムリソースの使用量をCSVファイルにエクスポートする
@@ -599,3 +505,7 @@ run = api.run("
### チームスコープのサービスアカウントを作成
diff --git a/ja/platform/mcp-server.mdx b/ja/platform/mcp-server.mdx
index c139dddfd8..d27a49dcab 100644
--- a/ja/platform/mcp-server.mdx
+++ b/ja/platform/mcp-server.mdx
@@ -43,8 +43,9 @@ W&B MCP Server は、2 つのデプロイメントオプションで利用
クライアントを設定する前に、次の項目を準備してください。
* [wandb.ai/authorize](https://wandb.ai/authorize) で W&B APIキーを発行します。
-* そのキーを `WANDB_API_KEY` 環境変数に設定するか、Bearerトークンとしてクライアントに渡します。
+* そのキーを `WANDB_API_KEY` 環境変数に設定するか、bearer tokenとしてクライアントに渡します。
* 専用クラウド、セルフマネージド、またはデフォルト以外のインスタンスを対象とするローカルインストールでは、`WANDB_BASE_URL` 環境変数にインスタンスの URL を設定します。
+* W&B は `mcp` SDK をリリース `2024-11-05` の [1.14.0](https://pypi.org/project/mcp/1.14.0/) に固定しています。クライアントは `mcp` SDK 1.14.x を使用して接続する必要があります。W&B Dedicated Cloud でストリーミング可能な HTTP をサポートするには、リリース `2025-03-26` 以降の `mcp` SDK 1.14.x が必要です。
@@ -281,7 +279,7 @@ pred.finish()
weave.init("nested-evaluation-example")
oai = openai.OpenAI()
- # logger を初期化します
+ # ロガー を初期化します
ev = weave.EvaluationLogger(
model="gpt-4o-mini",
dataset="joke_dataset"
@@ -290,7 +288,7 @@ pred.finish()
user_prompt = "Tell me a joke"
# prediction ではコンテキストマネージャーを使用するため、finish() を呼び出す必要はありません
- with ev.log_prediction(inputs={"user_prompt": user_prompt}) as pred:
+ with ev.log_prediction(inputs={"user_prompt": user_prompt}) as prediction:
# コンテキスト内でモデル呼び出しを実行します
result = oai.chat.completions.create(
model="gpt-4o-mini",
@@ -298,19 +296,19 @@ pred.finish()
)
# モデル呼び出し後に output を設定します
- pred.output = result.choices[0].message.content
+ prediction.output = result.choices[0].message.content
# 単純なスコアをログします
- pred.log_score("correctness", 1.0)
- pred.log_score("ambiguity", 0.3)
+ prediction.log_score("correctness", 1.0)
+ prediction.log_score("ambiguity", 0.3)
- # LLM call が必要なスコアでは、ネストされたコンテキストマネージャーを使用します
- with pred.log_score("llm_judge") as score:
+ # LLM Call が必要なスコアでは、ネストされたコンテキストマネージャーを使用します
+ with prediction.log_score("llm_judge") as score:
judge_result = oai.chat.completions.create(
model="gpt-4o-mini",
messages=[
{"role": "system", "content": "Rate how funny the joke is from 1-5"},
- {"role": "user", "content": pred.output},
+ {"role": "user", "content": prediction.output},
],
)
# 計算後にスコア値を設定します
@@ -335,10 +333,10 @@ pred.finish()
import OpenAI from 'openai';
import {EvaluationLogger} from 'weave/evaluationLogger';
- await weave.init('your-team/your-project');
+ await weave.init('[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]');
const oai = new OpenAI();
- // logger を初期化します
+ // ロガー を初期化します
const ev = new EvaluationLogger({
name: 'joke-eval',
model: 'gpt-4o-mini',
@@ -356,11 +354,11 @@ pred.finish()
const modelOutput = result.choices[0].message.content;
// output 付きで prediction をログします
- const pred = ev.logPrediction({user_prompt: userPrompt}, modelOutput);
+ const prediction = ev.logPrediction({user_prompt: userPrompt}, modelOutput);
// 単純なスコアをログします
- pred.logScore('correctness', 1.0);
- pred.logScore('ambiguity', 0.3);
+ prediction.logScore('correctness', 1.0);
+ prediction.logScore('ambiguity', 0.3);
// LLM judge score については、呼び出しを行って結果をログします
const judgeResult = await oai.chat.completions.create({
@@ -370,10 +368,10 @@ pred.finish()
{role: 'user', content: modelOutput || ''},
],
});
- pred.logScore('llm_judge', judgeResult.choices[0].message.content);
+ prediction.logScore('llm_judge', judgeResult.choices[0].message.content);
// スコアの記録が完了したら、finish を明示的に呼び出します
- pred.finish();
+ prediction.finish();
await ev.logSummary({avg_score: 1.0});
```
@@ -384,31 +382,259 @@ pred.finish()
+
+ 評価とエージェント スパンの自動リンクは Python でのみ利用できます。TypeScript の `EvaluationLogger` と `Evaluation.evaluate()` は、エージェント スパンにリンクするアクティブな評価スコープを作成しません。TypeScript では、このセクションで説明する OTel 属性をスパンに直接設定することでのみリンクできます。また、両方の Call ID がすでに利用可能である必要があります。
+
+
+次の例では、[OpenAI Agents SDK](../integrations/agents/openai-agents-sdk) を使用します。同じパターンは、Weave がトレースする他のエージェント フレームワークにも適用できます。`[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]` は、W&B の entity と project に置き換えてください。
+
+
+
+ ```python lines {18-28}
+ import weave
+ from agents import Agent, Runner
+ from weave import EvaluationLogger
+
+ weave.init("[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]")
+
+ agent = Agent(
+ name="Support agent",
+ instructions="Answer with only the city name.",
+ )
+ eval_logger = EvaluationLogger(
+ name="support-agent-eval",
+ model="support-agent",
+ dataset="support-prompts",
+ )
+ question = "What is the capital of France?"
+
+ with eval_logger.log_prediction(
+ inputs={"prompt": question},
+ example_id="capital-of-france",
+ ) as prediction:
+ result = Runner.run_sync(agent, question)
+ output = str(result.final_output or "")
+ prediction.output = output
+ prediction.log_score(
+ scorer="contains_expected_answer",
+ score="paris" in output.lower(),
+ )
+
+ eval_logger.log_summary()
+ ```
+
+
+
+ この機能は TypeScript では利用できません。
+
+
+
+エージェントが予測コンテキストの開始前または終了後に実行された場合、Weave はトレースを記録しますが、評価結果にはリンクしません。
+
+前述のコード例のように、エージェントが `log_prediction()` コンテキスト内で実行され、Weave インテグレーションによってトレースされる場合、Weave はトレースを評価結果に自動的にリンクします。それ以外の場合は、エージェント スパンに 2 つのリンク用 ID を自分で設定します。設定方法は、スパンが作成される場所によって異なります。
+
+* **同じプロセス内で独自にインストルメンテーションする場合:** 各スパンに属性を直接設定します。
+* **別のサービスの場合:** 両方の ID をそのサービスに送信し、そのサービスが作成するスパンに設定します。
+
+
+
+ ```python lines
+ span.set_attributes(
+ {
+ "weave.eval.run_id": "[EVALUATION-RUN-CALL-ID]",
+ "weave.eval.predict_and_score_call_id": "[PREDICT-AND-SCORE-CALL-ID]",
+ "weave.eval.kind": "agent",
+ "weave.eval.row_digest": "[ROW-DIGEST]",
+ "weave.eval.example_id": "[EXAMPLE-ID]",
+ "weave.eval.trial_index": 0,
+ "weave.eval.evaluation_name": "[EVALUATION-NAME]",
+ }
+ )
+ ```
+
+
+
+ ```typescript lines
+ span.setAttributes({
+ 'weave.eval.run_id': '[EVALUATION-RUN-CALL-ID]',
+ 'weave.eval.predict_and_score_call_id': '[PREDICT-AND-SCORE-CALL-ID]',
+ 'weave.eval.kind': 'agent',
+ 'weave.eval.row_digest': '[ROW-DIGEST]',
+ 'weave.eval.example_id': '[EXAMPLE-ID]',
+ 'weave.eval.trial_index': 0,
+ 'weave.eval.evaluation_name': '[EVALUATION-NAME]',
+ });
+ ```
+
+
+
+
+
+ `log_prediction()` のコンテキストに入ると、コンテキスト本体の実行前に `Evaluation.predict_and_score` Call が作成されます。このコンテキストは、両方の Call ID を公開する `ScoreLogger` (次の例では `prediction` にバインド) を返します。同じ評価結果にサービスの出力とスコアをログできるよう、サービスから応答が返るまでコンテキストを開いたままにします。
+
+ 評価プロセスで、`[AGENT-SERVICE-URL]` をエージェントを実行するエンドポイントに置き換え、`[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]` も置き換えます。
+
+ ```python lines {16-37}
+ import requests
+ import weave
+ from weave import EvaluationLogger
+
+ weave.init("[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]")
+
+ eval_logger = EvaluationLogger(
+ name="support-agent-eval",
+ model="support-agent",
+ dataset="support-prompts",
+ )
+ question = "What is the capital of France?"
+ example_id = "capital-of-france"
+ trial_index = 0
+
+ with eval_logger.log_prediction(
+ inputs={"prompt": question},
+ example_id=example_id,
+ trial_index=trial_index,
+ ) as prediction:
+ eval_context = {
+ "weave.eval.run_id": prediction.evaluate_call.id,
+ "weave.eval.predict_and_score_call_id": (
+ prediction.predict_and_score_call.id
+ ),
+ "weave.eval.kind": "agent",
+ "weave.eval.example_id": example_id,
+ "weave.eval.trial_index": trial_index,
+ "weave.eval.evaluation_name": "support-agent-eval",
+ }
+ response = requests.post(
+ "[AGENT-SERVICE-URL]",
+ json={"prompt": question, "eval_context": eval_context},
+ timeout=60,
+ )
+ response.raise_for_status()
+ prediction.output = response.json()["output"]
+
+ eval_logger.log_summary()
+ ```
+
+ エージェントサービスでは、受信した属性を、結果に関連付けるすべてのエージェントスパンにコピーします。次の関数は、生の OTel スパンを使用した受信側の実装例です。評価と同じ `[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]` にスパンをエクスポートするようサービスを設定します。
+
+ ```python lines {16,22}
+ from typing import Any
+
+ import weave
+ from agents import Agent, Runner
+ from opentelemetry import trace
+
+ weave.init("[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]")
+ tracer = trace.get_tracer(__name__)
+ agent = Agent(
+ name="Support agent",
+ instructions="Answer with only the city name.",
+ )
+
+
+ def run_agent(request_body: dict[str, Any]) -> dict[str, str]:
+ eval_context = request_body["eval_context"]
+ with tracer.start_as_current_span(
+ "invoke_agent Support agent",
+ attributes={
+ "gen_ai.operation.name": "invoke_agent",
+ "gen_ai.agent.name": "Support agent",
+ **eval_context,
+ },
+ ):
+ result = Runner.run_sync(agent, request_body["prompt"])
+ return {"output": str(result.final_output or "")}
+ ```
+
+ この例のラッパースパンは評価結果にリンクされます。エージェントフレームワークによって追加のスパンが作成される場合は、それらのスパンにも `eval_context` をコピーします。OTel はラッパースパンからスパン属性を継承しません。
+
+
+
+ この機能は TypeScript では使用できません。
+
+
+
+
- ```python
+ ```python lines
import weave
from weave import EvaluationLogger
- weave.init("your-team-name/your-project-name")
+ weave.init("[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]")
# データセットを公開します（必要なのは一度だけです）
dataset = weave.Dataset(
name="my_eval_dataset",
rows=[
- {"question": "What is the capitol of France?", "expected": "Paris"},
+ {"question": "What is the capital of France?", "expected": "Paris"},
{"question": "What U.S. state is Seattle in?", "expected": "Washington"},
- {"question": "In what country is Mount Fuji located in?", "expected": "Japan"},
+ {"question": "In which country is Mount Fuji?", "expected": "Japan"},
],
)
weave.publish(dataset)
@@ -419,19 +645,19 @@ pred.finish()
- ```typescript twoslash
+ ```typescript twoslash lines
// @noErrors
import weave, {EvaluationLogger, Dataset} from 'weave';
- await weave.init('your-team-name/your-project-name');
+ await weave.init('[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]');
// データセットを公開します（必要なのは一度だけです）
const dataset = new Dataset({
name: 'my_eval_dataset',
rows: [
- {"question": "What is the capitol of France?", "expected": "Paris"},
+ {"question": "What is the capital of France?", "expected": "Paris"},
{"question": "What U.S. state is Seattle in?", "expected": "Washington"},
- {"question": "In what country is Mount Fuji located in?", "expected": "Japan"},
+ {"question": "In which country is Mount Fuji?", "expected": "Japan"},
],
});
const datasetRef = await dataset.save();
@@ -459,11 +685,11 @@ pred.finish()
# トークン トラッキング のため、モデル出力（例: OpenAI への Call）はロガーの初期化後に実行する必要があります
outputs = [your_output_generator(**inputs) for inputs in your_dataset]
- preds = [ev.log_prediction(inputs, output) for inputs, output in zip(your_dataset, outputs)]
- for pred, output in zip(preds, outputs):
- pred.log_score(scorer="greater_than_5_scorer", score=output > 5)
- pred.log_score(scorer="greater_than_7_scorer", score=output > 7)
- pred.finish()
+ predictions = [ev.log_prediction(inputs, output) for inputs, output in zip(your_dataset, outputs)]
+ for prediction, output in zip(predictions, outputs):
+ prediction.log_score(scorer="greater_than_5_scorer", score=output > 5)
+ prediction.log_score(scorer="greater_than_7_scorer", score=output > 7)
+ prediction.finish()
ev.log_summary()
```
@@ -489,16 +715,16 @@ pred.finish()
);
// fire-and-forget: await せずにすべての予測を処理します
- const preds = yourDataset.map((inputs, i) =>
+ const predictions = yourDataset.map((inputs, i) =>
ev.logPrediction(inputs, outputs[i])
);
- preds.forEach((pred, i) => {
+ predictions.forEach((prediction, i) => {
const output = outputs[i];
// fire-and-forget: await は不要です
- pred.logScore('greater_than_5_scorer', output > 5);
- pred.logScore('greater_than_7_scorer', output > 7);
- pred.finish();
+ prediction.logScore('greater_than_5_scorer', output > 5);
+ prediction.logScore('greater_than_7_scorer', output > 7);
+ prediction.finish();
});
// logSummary は保留中のすべての操作が完了するまで待機します
@@ -576,9 +802,9 @@ pred.finish()
for inputs in rich_media_dataset:
output = your_output_generator(**inputs)
- pred = ev.log_prediction(inputs, output)
- pred.log_score(scorer="greater_than_5_scorer", score=output["result"] > 5)
- pred.log_score(scorer="greater_than_7_scorer", score=output["result"] > 7)
+ prediction = ev.log_prediction(inputs, output)
+ prediction.log_score(scorer="greater_than_5_scorer", score=output["result"] > 5)
+ prediction.log_score(scorer="greater_than_7_scorer", score=output["result"] > 7)
ev.log_summary()
```
@@ -592,7 +818,7 @@ pred.finish()
import weave, {EvaluationLogger} from 'weave';
import * as fs from 'fs';
- await weave.init('your-team/your-project');
+ await weave.init('[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]');
// ファイルから画像とオーディオを読み込む
const richMediaDataset = [
@@ -629,10 +855,10 @@ pred.finish()
const output = await yourOutputGenerator(inputs);
// 入力と出力の両方にリッチメディアを含めて予測をログする
- const pred = ev.logPrediction(inputs, output);
- pred.logScore('greater_than_5_scorer', output.result > 5);
- pred.logScore('greater_than_7_scorer', output.result > 7);
- pred.finish();
+ const prediction = ev.logPrediction(inputs, output);
+ prediction.logScore('greater_than_5_scorer', output.result > 5);
+ prediction.logScore('greater_than_7_scorer', output.result > 7);
+ prediction.finish();
}
await ev.logSummary();
@@ -647,11 +873,10 @@ pred.finish()
`EvaluationLogger` を使用すると、複数の評価をログして Weave UI で並べて比較できます。これは、同じデータセットに対して異なるモデルがどのように機能するかを評価する際に役立ちます。
1. 以下のコードサンプルを実行します。
-2. Weave UI で `Evals` タブにアクセスします。
-3. 比較したい eval を選択します。
-4. **Compare** ボタンをクリックします。Compare ビューでは、次のことができます。
-
- * 追加または削除する Evals を選択する。
+2. Weave UI で **Evals** タブを開きます。
+3. 比較したい評価を選択します。
+4. **Compare** をクリックします。Compare ビューでは、次のことができます。
+ * 追加または削除する評価を選択する。
* 表示または非表示にするメトリクスを選択する。
* 特定の例をページで切り替えながら、同じデータセット内の同じ入力に対して各モデルがどのような結果を返したかを確認する。
@@ -669,7 +894,7 @@ pred.finish()
]
for model in models:
- # トークンを取得するには、モデル呼び出しの前に EvaluationLogger を初期化する必要があります
+ # トークンを取得するには、モデル Call の前に EvaluationLogger を初期化する必要があります
ev = EvaluationLogger(
name="comparison-eval",
model=model,
@@ -679,11 +904,11 @@ pred.finish()
)
for inputs in your_dataset:
output = your_output_generator(**inputs)
- pred = ev.log_prediction(inputs=inputs, output=output)
- pred.log_score(scorer="greater_than_3_scorer", score=output > 3)
- pred.log_score(scorer="greater_than_5_scorer", score=output > 5)
- pred.log_score(scorer="greater_than_7_scorer", score=output > 7)
- pred.finish()
+ prediction = ev.log_prediction(inputs=inputs, output=output)
+ prediction.log_score(scorer="greater_than_3_scorer", score=output > 3)
+ prediction.log_score(scorer="greater_than_5_scorer", score=output > 5)
+ prediction.log_score(scorer="greater_than_7_scorer", score=output > 7)
+ prediction.finish()
ev.log_summary()
```
@@ -696,7 +921,7 @@ pred.finish()
import {EvaluationLogger} from 'weave/evaluationLogger';
import {WeaveObject} from 'weave/weaveObject';
- await weave.init('your-team/your-project');
+ await weave.init('[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]');
const models = [
'model1',
@@ -705,7 +930,7 @@ pred.finish()
];
for (const model of models) {
- // トークンを取得するには、モデル呼び出しの前に EvaluationLogger を初期化する必要があります
+ // トークンを取得するには、モデル Call の前に EvaluationLogger を初期化する必要があります
const ev = new EvaluationLogger({
name: 'comparison-eval',
model: model,
@@ -719,11 +944,12 @@ pred.finish()
const output = await yourOutputGenerator(inputs);
// クリーンで効率的なロギングのための Fire-and-forget パターン
- const pred = ev.logPrediction(inputs, output);
- pred.logScore('greater_than_3_scorer', output > 3);
- pred.logScore('greater_than_5_scorer', output > 5);
- pred.logScore('greater_than_7_scorer', output > 7);
- pred.finish();
+ const prediction = ev.logPrediction(inputs, output);
+ prediction.logScore('greater_than_3_scorer', output > 3);
+ prediction.logScore('greater_than_5_scorer', output > 5);
+ prediction.logScore('greater_than_5_scorer', output > 5);
+ prediction.logScore('greater_than_7_scorer', output > 7);
+ prediction.finish();
}
await ev.logSummary();
@@ -733,11 +959,11 @@ pred.finish()
- 
+ 
- 
+ 
## ホスト型サーバーを使用する
diff --git a/ja/release-notes/new-articles.mdx b/ja/release-notes/new-articles.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..6efd0d0c32
--- /dev/null
+++ b/ja/release-notes/new-articles.mdx
@@ -0,0 +1,505 @@
+---
+title: 新着記事
+description: "W&B ドキュメントサイトに公開された新着記事の一覧。"
+date: 2026-07-23
+---
+
+このページでは、過去 6 か月間に W&B ドキュメントサイトに公開された記事を新しい順に一覧表示します。毎週自動的に更新され、6 か月を超えた記事は削除されます。
+
+各月の記事は、**Models**、**Weave**、**サポート** など、属するドキュメントのセクションごとに分類されます。自動生成されたリファレンスページとローカライズ済みのコンテンツは含まれません。
+
+{/*
+ 以下のマーカー間の内容は、
+ scripts/new-articles/update_new_articles.py によって生成され、毎週
+ .github/workflows/new-articles.yml 経由で実行されます。マーカー内の手動編集は、
+ 同じ構造を維持している限り保持されます。
+ - 月ごとに「## Month YYYY」見出しを付け、最新の月を先頭に配置
+ - その月に新しい記事がある各プロダクトに「### Product」見出しを付ける
+ - 記事ごとに を1つ配置し、title、href、arrow、horizontal の
+ 属性を指定します。href は記事のサイトルートパスで、記事の
+ 説明はカード本文です
+ */}
+
+{/* new-articles:start */}
+
+
+ Weave プロンプト オブジェクトをコレクションにリンクして、W&B Registry で AI プロンプトをトラッキング、バージョン管理、管理します。
+
+
+
+ Eval Table を作成する際に、入力、出力、スコアが含まれる列を指定します。
+
+
+
+ W&B で Eval Table を作成する方法を確認します。
+
+
+
+ Eval Tables を使用して、複数の Runs にわたる入力、出力、スコアを比較します。
+
+
+
+ W&B で Eval Tables を作成、比較、可視化する方法を確認します。
+
+
+
+ 2 つ以上の評価を視覚的に比較し、run 間の回帰、改善、スコアリングの差異を特定します
+
+
+
+ バイトデータを Weave にインポートせず、URI をログして独自のクラウド bucket 内の画像や動画を Weave トレースで表示します。
+
+
+
+ バイトデータを Weave にインポートせず、エージェントの tool スパンから URI を返して、独自のクラウド bucket 内の画像や動画を Weave Agents ビューで表示します。
+
+
+
+ セルフマネージド Weave インスタンスでストレージと LLM スコアリングのコストを管理するため、受信トレースの一部のみを保持します
+
+
+
+ Weave で Amazon Bedrock Agents の invocation をトレースし、エージェントの入力、foundation model の使用状況、完了時の出力をキャプチャします。
+
+
+
+ LEET (Lightweight Experiment Exploration Tool) TUI を使用すると、ターミナルからローカルの W&B runs を探索して比較できます。
+
+
+
+ W&B Weave の Agents ビューを使用して、エージェントの動作、コスト、正常に機能した箇所や問題が発生した箇所を詳しく確認します。
+
+
+
+ Weave のサブエージェント span を使用して、サブエージェントへの委任をトレースし、ネストされたエージェント呼び出しを確認します。
+
+
+
+ Weave SDK を使用してマルチターンのエージェント型アプリケーションをインストルメントし、Agents タブで確認します。
+
+
+
+ LLM Call がすでに完了しており、その記録が必要なフレームワーク向けに、エージェントトレースを手動でログします。
+
+
+
+ Pi のエージェント型セッション、LLM Call、ツール実行を Weave でトレースします。
+
+
+
+ オブザーバビリティとデバッグのために、OpenClaw エージェントセッションを W&B Weave でトラッキングします。
+
+
+
+ OpenAI Agents SDK で構築したエージェントを Weave でトレースします。
+
+
+
+ Google の Agent Development Kit (ADK) で構築したエージェントを Weave でトレースします。
+
+
+
+ Codex のエージェント型セッション、LLM Call、ツール実行を W&B Weave でトレースします。
+
+
+
+ オブザーバビリティとデバッグのために、Claude Code セッションを W&B Weave でトラッキングします。
+
+
+
+ Claude Agent SDK で構築したエージェントを Weave でトレースします。
+
+
+
+ ARIA は、W&B の AI Research and Iteration Agent です。実験の分析・実行、結果の説明、Runs 全体にわたるパターンの特定、次のステップの推奨、可視化やレポートの作成などを W&B 内で支援する、パーソナライズされたリサーチアシスタントです。
+
+
+
+ ARIA などの W&B AI 機能による組織のデータ利用を、W&B Admin が制御する方法を学びます。
+
+
+
+ 次のページでは、新しいチャットの開始、チャット履歴の表示、過去の会話の削除、チャットウィンドウの切り離し、プロンプト での特定の run の参照、会話への画像の追加、ARIA の応答に対するフィードバックの提供方法について説明します。
+
+
+
+ W&B の AI Research and Iteration Agent である ARIA を使用して、結果を分析し、実験を実行する方法を学びます。
+
+
+
+ AI コーディングセッション向けの共有ダッシュボード。leaderboards、チームビュー、効率性に関するインサイトを通じて、Claude Code、Cursor、Codex、Gemini CLI などのアクティビティ、コスト、成果をトラッキングします。
+
+
+
+ Weave は、LLM Call から取得したデータに基づいてコストとトークン使用量の推定値を表示します。Weave の数値とプロバイダーの請求額に差が生じる原因として、以下の問題が考えられます。
+
+
+
+ `wandb.init()` の実行が遅い、またはメトリクスのアップロードが遅い場合は、通常、ネットワーク遅延、大きなメディアペイロード、高頻度のログ記録、または W&B service プロセスの起動遅延が原因です。
+
+
+
+ sweep agent が起動しても新しい run 設定を受け取らない場合や、1 つの run を受け取った後にアイドル状態になる場合には、一般的な原因がいくつかあります。
+
+
+
+ `wandb.init()` を呼び出したプロセスからハートビートを受信しなくなり、そのプロセスが `wandb.finish()` を呼び出していない場合、W&B は run を Crashed としてマークします。
+
+
+
+ W&B はスクリプトの stdout と stderr を取得し、run の Files タブに output.log として保存します。
+
+
+
+ W&B では現在、より長い APIキー (約 86 文字) を発行しています。
+
+
+
+ Workspace layout (パネル、フィルター、グループ化) は、ビューを保存した場合にのみ保持されます。
+
+
+
+ `wandb.log()` でログしたメトリクスが W&B UI に表示されない場合には、一般的な原因がいくつかあります。
+
+
+
+ W&B にサインアップすると、プラットフォームはユーザー名と同じ名前の個人チームを自動的に作成します。
+
+
+
+ W&B には JAX 専用のインテグレーションはありません。
+
+
+
+ parallel coordinates チャートは、多数の run にわたるハイパーパラメーターとメトリクスの関係を示します。
+
+
+
+ run の完了後、Public API ガイドを使用して、実験を再実行せずに設定、表示名、タグ、メモを編集できます。
+
+
+
+ W&B Settings ページからアラートと通知を設定できます。
+
+
+
+ 標準的な遅延イテレーターのパターンと perpage パラメーターを使用して、API 結果をページ送りできます。
+
+
+
+ コーパスレベルの NLP スコア (BLEU、ROUGE、パープレキシティ) は wandb.log() で、サンプルごとの出力は wandb.Table でログできます。
+
+
+
+ wandb.watch() は PyTorch モデルのパラメーターと勾配にフックし、それらの値のヒストグラムを定期的にログします。
+
+
+
+ 招待を送信できるのはチーム管理者のみです。
+
+
+
+ W&B はスクリプトの stdout と stderr を output.log (または logs/ 配下の multipart チャンク) として保存します。
+
+
+
+ Teams は W&B における主要なコラボレーション単位です。
+
+
+
+ W&B セルフマネージド は、お客様のインフラストラクチャー上で稼働するセルフホスト型デプロイメントです。
+
+
+
+ W&B sweep 内で run を再開することはサポートされていません。
+
+
+
+ chat completion リクエストの無効なパラメーターは、検証が実行される箇所に応じて、HTTP 422 (Unprocessable Entity) または HTTP 400 (Bad Request) として返されることがよくあります。
+
+
+
+ W&B Inference API からの 404 応答 は、サーバーが要求されたモデルまたはリソースを見つけられなかったことを意味します。
+
+
+
+ W&B セルフマネージド インスタンスに認証するには、ログインする前に CLI と SDK の接続先をインスタンス URL に設定します。
+
+
+
+ 構築するものによって異なります。
+
+
+
+ @weave.op は個々の Python 関数をトレースし、結果を Traces タブに表示します。
+
+
+
+ project の run 失敗アラートや Registry alias オートメーションの作成方法を学びます。
+
+
+
+ Registry artifact に "production" などの特定の alias が付与されたときに webhook を実行するオートメーションを作成します。
+
+
+
+ project 内の run が失敗したときに Slack 通知を送信する run 失敗アラートを作成します。
+
+
+
+ Python API を使用して、プログラムからオートメーションを管理します。一部のクライアント バージョンでは、作成と更新が正常に機能しない場合があります。SDK の修正がリリースされるまでは、W&B App を使用してください。
+
+
+
+ WeaveConnector インテグレーションを使用して、W&B Weave で Deepset Haystack パイプラインをトレースします。
+
+
+
+ ライトアヘッドログにより、W&B Weave のトレースデータ取得の耐障害性を向上させます。
+
+
+
+ OpenTelemetry を使用して、Weave で Vercel AI SDK の Call をトレースします。
+
+
+
+ モニターのメトリクスとトレースアクティビティに基づいてアクションをトリガーするイベント駆動型オートメーションを作成します。
+
+
+
+ W&B でのオブジェクトストレージの使用方法、削除がバケットのバイト数にどう反映されるか、ストレージ使用量とコストを削減する方法について説明します。
+
+
+
+ Serverless Sandboxes でシークレットを管理する方法を学びます。
+
+
+
+ サンドボックス環境でコマンドを実行し、出力と終了コードを確認する方法を学びます。
+
+
+
+ このステップバイステップチュートリアルでは、Serverless Sandbox 環境で PyTorch モデルをトレーニングする方法を学びます。
+
+
+
+ Serverless Sandbox のライフサイクル、状態、状態の変更を待機する方法、サンドボックスを停止する方法について学びます。
+
+
+
+ Serverless Sandbox 環境内で OpenAI エージェントを呼び出す方法を学びます。
+
+
+
+ Serverless Sandboxes でファイルの読み取り、書き込み、マウントを行う方法を学びます。
+
+
+
+ 独自のファイルシステム、ネットワーク、プロセス空間を備えた分離コンテナーでコードを実行する W&B Serverless Sandboxes を作成します。
+
+
+
+ W&B Serverless Sandboxes では、Python からオンデマンドの分離コンピューティング環境を作成、使用、破棄できます。
+
+
+
+ デフォルトでは、Weave の .call() メソッドは例外を送出する代わりに取得し、call.exception に保存します。
+
+
+
+ project に多数のメトリクス、Runs、パネルがあると、Workspace の読み込みが遅くなることがあります。
+
+
+
+ この記事では、W&B を分散トレーニングフレームワークと併用した際に発生するトレーニングの停止を解決し、Runs を滞りなく開始・終了する方法を説明します。
+
+
+
+ サービスアカウントを使用して W&B ワークフローを自動化すると、認可エラーが発生したり、Runs が想定した場所に表示されなかったりすることがあります。
+
+
+
+ wandb.log() の呼び出し時に HTTP 429 Rate limit exceeded エラーが発生する場合は、project のレート制限クォータを超過しています。
+
+
+
+ このページでは、Hydra と W&B を併用してプロセスを開始した際に発生するプロセスの応答停止を解決する方法を説明します。
+
+
+
+ このページでは、W&B が Enterprise ライセンスを認識しない場合や、ライセンスの設定後に機能を利用できない場合に、W&B Enterprise デプロイの管理者が一般的な問題を診断する方法を説明します。
+
+
+
+ sweep 中に Cuda out of memory が表示される場合は、プロセスベースの実行を使用するようにコードをリファクタリングしてください。
+
+
+
+ sweep 中に CommError, Run does not exist と ERROR Error uploading の両方が表示される場合、最も考えられる原因は、コード内で Run ID を手動で設定していることです。
+
+
+
+ artifact を W&B Registry にリンクできない場合、最も一般的な原因は、artifact がチーム entity ではなく個人 entity でログされたことです。
+
+
+
+ sweep 中に anaconda 400 error が発生する場合は、多くの場合、最適化対象のメトリクスをログしていないことを示しています。
+
+
+
+ W&B Sweeps が sweep run で UNIX シグナル、終了コード、プリエンプションをどのように処理するかを確認します。
+
+
+
+ Weave を使用して、OpenAI Realtime API への Call を自動的にトレースします。
+
+
+
+ LLM アプリケーション用のプロンプトのバージョンを取得・管理します
+
+
+
+ 簡素化されたレビューインターフェースでトレース項目を評価し、構造化フィードバックを送信します。
+
+
+
+ アノテーションキューを作成し、トレースをドメインエキスパートにルーティングして、構造化フィードバックをエクスポートします。
+
+
+### プラットフォーム
+
+
+ iPhone または iPad からトレーニング Runs をトラッキングし、コンソールログを確認したり、折れ線グラフやシステムメトリクスを表示したり、W&B Models projects を探索したりできます。
+
+
+
+ W&B Skills をインストールすると、W&B の AI 開発プラットフォームを使用したモデルのトレーニング、エージェントの構築、Experiments の分析をコーディングエージェントに教えることができます。
+
+
+
+ 安定性のためにセルフマネージドインスタンスに任意で設定できるレート制限
+
+
+
+ W&B 専用クラウド instances で利用可能な、サポート対象の AWS、Google Cloud、Azure の全リージョンを表示します。
+
+
+
+ 専用クラウドのデフォルトのレート制限と変更のリクエスト方法
+
+
+
+ Python SDK API を使用して、W&B 専用クラウド instance から Runs、メトリクス、artifact、report をエクスポートします。
+
+
+
+ >
+
+
+
+ Weave プロジェクトを使用して、トレース、プロンプト、評価、モデル、ダッシュボードなどの関連アセットを整理します。
+
+
+### プラットフォーム
+
+
+ IDE や AI エージェントを W&B Model Context Protocol (MCP) サーバーに接続し、自然言語で W&B のデータやドキュメントをクエリ、分析できます。
+
+
+
+ >
+
+
+{/* new-articles:end */}
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/release-notes/sdk-releases.mdx b/ja/release-notes/sdk-releases.mdx
index 9e1cdfba25..52b5595847 100644
--- a/ja/release-notes/sdk-releases.mdx
+++ b/ja/release-notes/sdk-releases.mdx
@@ -1,10 +1,47 @@
---
title: "W&B SDK リリース"
-description: "新機能、バグ修正、破壊的変更をバージョン別にまとめた W&B Python SDK のリリースノートを参照できます。"
+description: "新機能、バグ修正、破壊的変更をバージョン別に確認できる W&B Python SDK のリリースノートです。"
rss: true
---
-このページには、W&B Models で使用する W&B Python SDK (`wandb` パッケージ) のリリースノートが掲載されています。Weave Python SDK (`weave` パッケージ) については、[Weave SDK releases](/ja/release-notes/weave-sdk-releases)を参照してください。W&B Server については、[W&B Server release notes](/ja/release-notes/server-releases)を参照してください。
+このページでは、W&B Models で使用する W&B Python SDK (`wandb` パッケージ) のリリースノートを紹介します。Weave Python SDK (`weave` パッケージ) については、[Weave SDK リリース](/ja/release-notes/weave-sdk-releases)を参照してください。W&B Server については、[W&B Server リリースノート](/ja/release-notes/server-releases)を参照してください。
+
+
+ ## 主な変更
+
+ * このバージョンでは protobuf v5 以降が必要となり、protobuf v4 のサポートを終了しました。
+ * このバージョンでは、W&B Server v0.69.x 以前との互換性を終了しました。
+
+ ## 追加
+
+ * `Api().project().sweeps()` がオプションの `filters` 引数を受け入れるようになりました。この引数には、`Api().runs()` と同じフィルター形式を使用します。
+ * 新しい Public API メソッド `Run.stop()` (`wandb.Api().run(...).stop()`) は、アクティブな run に正常終了を要求します。W&B App の **Stop run** ボタンと同等です。
+ * 新しいメソッド `wandb.Api().organization()` は、名前を指定して `Organization` を返します。名前を省略すると、現在のデフォルト組織を返します。
+
+ ## 変更
+
+ * `wandb sync` は、サポートされるパラメーターの組み合わせでは `wandb beta sync` にルーティングするようになりました。以前の実装を使用するには、`--legacy` を指定します。
+ * `wandb beta sync` は、`wandb sync` と同様に、デフォルトでオンライン run をスキップするようになりました。オンライン run を含めるには、`--no-skip-online` を指定します。
+ * `wandb.sandbox` では、Serverless Sandboxes の最大ライフタイムがデフォルトで 12 時間 (`max_lifetime_seconds=43200`) になりました。デフォルトを上書きするには、個別のサンドボックスに `max_lifetime_seconds` を指定するか、`SandboxDefaults` で設定します。
+ * `wandb.Api().runs()` および `wandb.Api().run()` は、run のデータ読み込みに失敗した場合 (たとえば、データの読み込みが完了する前に run が削除された場合) に `RunNotFoundError` を発生させるようになりました。
+ * `run.save()` が新しい `glob` 引数を受け入れるようになりました。`glob=False` を指定すると、グロブ展開 (`*`、`?`、`[...]`) を無効にして、パスをリテラルパスとして扱います。ファイル名にグロブメタ文字が含まれる場合に便利です。
+ * 一時的な Unix ソケットファイルおよびディレクトリが、シャットダウン時に削除されるようになりました。
+ * protobuf v4 のサポートを終了しました。
+
+ ## 削除
+
+ * v0.70.0 より前の W&B Server リリースから artifact file をダウンロードするためのレガシーフォールバック実装を削除しました。これらのサーバーでは、`Artifact.files()` および `Artifact.download()` はどの artifact に対しても動作しなくなります。また、`Artifact.get_entry()` および `Artifact.get_path()` による file のダウンロードは、非 reference artifacts では動作しなくなります。これらの操作を引き続き使用するには、W&B Server を v0.70.0 以降にアップグレードしてください。
+ * v0.70.0 より前の W&B Server リリースから名前で artifact を取得するためのレガシーフォールバック実装を削除しました。これらのサーバーでは、`wandb.Api().artifact()` およびパスで artifacts を取得するその他のメソッドは動作しなくなります。これらの操作を引き続き使用するには、W&B Server を v0.70.0 以降にアップグレードしてください。
+ * `GitPython` への依存関係を削除しました。Git メタデータは、`git` 実行可能ファイルを直接呼び出して収集するようになりました。実行可能ファイルの場所を特定するための `GIT_PYTHON_GIT_EXECUTABLE` 環境変数は引き続き有効です。
+
+ ## 修正
+
+ * エイリアスを追加する場合など、リンクされた Registry artifact を保存する際に、ソース project への書き込みアクセス権がなくても失敗しなくなりました。
+ * `Run.log()` でログした `np.float16` および `np.float32` の `NaN` 値が、暗黙的に削除されず `NaN` として記録されるようになりました。これは `np.float64` およびネイティブの `float` の動作と一致します。
+ * `Run.upload_file()` (`wandb.Api().run(...)` 経由) が、セルフマネージドのデプロイでアップロードした file を run に登録するようになりました。以前は file のバイトはアップロードされてもコミットされなかったため、オブジェクトストア通知がないデプロイでは file が run に表示されませんでした。
+ * sweep agent は、sweep が削除された場合または `Api()` が 404 エラーを返した場合に、終了前に進行中の run を完了させるようになりました。
+ * SDK v0.25.1 で導入されたデッドロックを修正しました。これらのデッドロックは、デフォルトで `fork` マルチプロセッシング開始メソッドを使用する Python 3.14 より前のバージョンで PyTorch を使用した場合に報告されていました。一部の `wandb.Api` 機能を使用する際には、ガベージコレクション中にも発生する可能性がありました。
+
## 主な変更
@@ -22,7 +59,7 @@ rss: true
## Changed
* W&B LEET TUI の変更:
- * W&B LEET TUI は一般提供となり、コマンドは `wandb beta leet` から `wandb leet` に変更されました。従来のコマンドも引き続き alias として利用できます。
+ * W&B LEET TUI は一般提供となり、コマンドは `wandb beta leet` から `wandb leet` に変更されました。従来のコマンドも引き続きエイリアスとして利用できます。
* 単一の key でログされた画像のリストが、W&B LEET のメディア ペインに画像ごとに 1 タイルで表示されるようになりました。
* クエリのパフォーマンス向上のため、`wandb.Api().runs()` はデフォルトで各 run の Sweeps を読み込まなくなりました。sweep データは、sweep プロパティに初めてアクセスした際に読み込まれます。
@@ -47,25 +84,25 @@ rss: true
- ## 追加
+ ## Added
- * Automations API が、artifact タグ、コレクションタグ、および artifact のリンク解除イベントをサポートするようになりました。
+ * Automations API で、artifact タグ、コレクションタグ、artifact のリンク解除イベントがサポートされるようになりました。
- ## 変更
+ ## Changed
- * `wandb.Api` の GraphQL 操作は、従来の Python GraphQL クライアントではなく `wandb-core` 経由でルーティングされるようになりました。
- * `wandb.Api` の GraphQL 操作で失敗した場合は、`requests` の HTTP 例外ではなく `WandbApiFailedError` が発生するようになりました。
- * `Run.scan_history()` は、利用可能な場合はエクスポートされた parquet 履歴から読み取るようになり、履歴が大きい runs でスループットが大幅に向上する可能性があります。この機能は、SDK `v0.23.1` で `beta_scan_history` として導入されました。
+ * `wandb.Api` の GraphQL 操作は、レガシーな Python GraphQL クライアントではなく、`wandb-core` を経由するようになりました。
+ * `wandb.Api` の GraphQL 操作で失敗した場合、`requests` の HTTP 例外ではなく `WandbApiFailedError` が発生するようになりました。
+ * `Run.scan_history()` は、利用可能な場合にエクスポート済みの Parquet history を読み取るようになり、大規模な history を持つ run のスループットを大幅に改善できます。この機能は SDK `v0.23.1` で `beta_scan_history` として導入されました。
- ## 削除
+ ## Removed
- * サポート対象外の `wandb.apis.importers` API を削除しました。
- * OpenAI、Cohere、LangChain の古い LLM インテグレーション (従来の autologging およびトレース API を含む) を削除しました。
- * 非推奨の Keras `WandbCallback` と従来の `wandb.integration.yolov8` コールバックパッケージを削除しました。
+ * サポートされていない `wandb.apis.importers` API を削除しました。
+ * レガシーの自動ログ記録およびトレース API を含む、古い OpenAI、Cohere、LangChain の LLM インテグレーションを削除しました。
+ * 非推奨の Keras `WandbCallback` とレガシーの `wandb.integration.yolov8` コールバックパッケージを削除しました。
- ## 修正
+ ## Fixed
- * `wandb.sandbox` は、placement、GPU、egress に対する無効な引数値を拒否するようになりました。
+ * `wandb.sandbox` は、placement、GPU、egress の無効な引数値を拒否するようになりました。
diff --git a/ja/release-notes/server-releases-archived.mdx b/ja/release-notes/server-releases-archived.mdx
index 6d34579ee1..bf2fee931d 100644
--- a/ja/release-notes/server-releases-archived.mdx
+++ b/ja/release-notes/server-releases-archived.mdx
@@ -110,7 +110,7 @@ import EolReminder from '/snippets/ja/_includes/release-notes-support-eol-remind
* 今後数回のリリースにわたって、既存のチームレベルの Model Registry アセットを段階的に W&B Registry へ移行します。**お客様側での作業は不要です。W&B が各チームの Model Registry アセットを、対応する自動作成されたチームレベルのプライベート Registry に自動的にコピーします。** 以前のチームレベルの Model Registry 内にあるモデル コレクションへの既存の参照は、引き続き機能します。
1. Server v0.71 では、すべての組織で Registry がデフォルトで有効になります。
- 2. Server v0.73 (8 月) には、アップグレード中にこの移行を自動的に実行するオプトアウト用の環境変数が含まれます。ほとんどの組織では、移行に 5 分から 30 分かかります。移行中は、古いチームの Model Registry または新しい Registry のいずれかに artifact をリンクしようとすると、エラーで失敗します。****artifact のログと取得** **には影響ありません**。
+ 2. Server v0.73 (8 月) には、アップグレード中にこの移行を自動的に実行するオプトアウト用の環境変数が含まれます。ほとんどの組織では、移行に 5 分から 30 分かかります。移行中は、古いチームの Model Registry または新しい Registry のいずれかに artifact をリンクしようとすると、エラーで失敗します。**artifact のログと取得には影響ありません**。
3. Server v0.74 (9 月) では、このフラグを削除し、移行はアップグレード中に実行されます。
強力な新しい機能を、できる限りシームレスかつ影響を最小限に抑えてご利用いただけるよう、アップグレードを進めています。移行についてご不明な点がありましたら、W&B チームまたは [support](mailto:support@wandb.ai) までお問い合わせください。
@@ -406,21 +406,21 @@ import EolReminder from '/snippets/ja/_includes/release-notes-support-eol-remind
## 修正
- * version のアップグレードに伴う基盤データベースのスキーマ変更が、プラットフォームの起動時にタイムアウトすることがある問題を修正しました。
- * 基盤となる parquet store service にさらなるパフォーマンス改善を加え、ユーザーのチャート読み込み時間をさらに短縮しました。Parquet store service は、専用クラウドおよび [W&B kubernetes operator](https://docs.wandb.ai/platform/hosting/operator) を使用するセルフマネージドインスタンスでのみ利用できます。
- * 基盤となる parquet store service における CPU 使用率の高騰に対処し、効率的なチャート読み込みの信頼性を向上させました。Parquet store service は、専用クラウドおよび [W&B kubernetes operator](https://docs.wandb.ai/platform/hosting/operator) を使用するセルフマネージドインスタンスでのみ利用できます。
+ * バージョン のアップグレードに伴う基盤データベースのスキーマ変更が、プラットフォームの起動時にタイムアウトすることがある問題を修正しました。
+ * 基盤となる parquet store service にさらなるパフォーマンス改善を加え、ユーザーのチャート読み込み時間をさらに短縮しました。Parquet store service は、専用クラウドおよび [W&B kubernetes operator](/ja/platform/hosting/self-managed/operator) を使用するセルフマネージドインスタンスでのみ利用できます。
+ * 基盤となる parquet store service における CPU 使用率の高騰に対処し、効率的なチャート読み込みの信頼性を向上させました。Parquet store service は、専用クラウドおよび [W&B kubernetes operator](/ja/platform/hosting/self-managed/operator) を使用するセルフマネージドインスタンスでのみ利用できます。
- version のバージョン管理上の問題により、0.60.0 は 0.58.0 の次のメジャーリリースです。0.59.0 は 0.58.0 向けのパッチリリースの 1 つでした。
+ バージョン のバージョン管理上の問題により、0.60.0 は 0.58.0 の次のメジャーリリースです。0.59.0 は 0.58.0 向けのパッチリリースの 1 つでした。
## 機能
* Web Content Accessibility Guidelines (WCAG) 標準の Level AA 2.2 における 1.1.1 準拠に向けた最終更新。
- * W&B は、W&B kubernetes operator を使用するセルフマネージドインスタンスで、自動 version アップグレードを無効にできるようになりました。これは担当の W&B チームに依頼できます。
- W&B では、各 version のサポート終了期間が 6 か月であるため、すべてのインスタンスで定期的なアップグレードが必要です。W&B は 6 か月より古い version をサポートしません。
+ * W&B は、W&B kubernetes operator を使用するセルフマネージドインスタンスで、自動 バージョン アップグレードを無効にできるようになりました。これは担当の W&B チームに依頼できます。
+ W&B では、各 バージョン のサポート終了期間が 6 か月であるため、すべてのインスタンスで定期的なアップグレードが必要です。W&B は 6 か月より古い バージョン をサポートしません。
## 修正
@@ -555,7 +555,7 @@ import EolReminder from '/snippets/ja/_includes/release-notes-support-eol-remind
## 機能
* Workspaceバーの**アクション (
@@ -637,9 +637,9 @@ import EolReminder from '/snippets/ja/_includes/release-notes-support-eol-remind
* Launch の優先度設定に必要なフロントエンド変更をすべて追加
Launch を使って、他のジョブよりも重要なジョブを実行する方法については、[こちらのブログ](https://wandb.ai/wandb_fc/launch-releases/reports/Introducing-Priority-Based-Job-Management-with-W-B-Launch--Vmlldzo2MzE2NjI2)を参照してください。
* チームのサービスアカウントにおけるアクセス制御とユーザー属性の付与の挙動については、以下の変更を参照してください。
- * トレーニング環境でチームが設定されている場合、そのチームのサービスアカウントを使用して、そのチーム内のプライベートまたはパブリックなプロジェクトに run をログできます。さらに、環境で `WANDB_USERNAME` または `WANDB_USER_EMAIL` 変数が設定されており、かつそのユーザーがそのチームに所属している場合に限り、それらの run をそのユーザーに帰属させることができます。
- * トレーニング環境でチームが設定されておらず、サービスアカウントが使用されている場合、run はそのサービスアカウントのチーム内にある指定プロジェクトにログされます。また、環境で `WANDB_USERNAME` または `WANDB_USER_EMAIL` 変数が設定されており、かつそのユーザーがそのチームに所属している場合に限り、それらの run をそのユーザーに帰属させることができます。
- * チームのサービスアカウントは、別のチームのプライベートプロジェクトには run をログ**できません**が、別のチームのパブリックプロジェクトには run をログできます。
+ * トレーニング環境でチームが設定されている場合、そのチームのサービスアカウントを使用して、そのチーム内のプライベートまたはパブリックな project に run をログできます。さらに、環境で `WANDB_USERNAME` または `WANDB_USER_EMAIL` 変数が設定されており、かつそのユーザーがそのチームに所属している場合に限り、それらの run をそのユーザーに帰属させることができます。
+ * トレーニング環境でチームが設定されておらず、サービスアカウントが使用されている場合、run はそのサービスアカウントのチーム内にある指定 project にログされます。また、環境で `WANDB_USERNAME` または `WANDB_USER_EMAIL` 変数が設定されており、かつそのユーザーがそのチームに所属している場合に限り、それらの run をそのユーザーに帰属させることができます。
+ * チームのサービスアカウントは、別のチームのプライベートprojectには run をログ**できません**が、別のチームのパブリックprojectには run をログできます。
## 修正
@@ -650,7 +650,7 @@ import EolReminder from '/snippets/ja/_includes/release-notes-support-eol-remind
## 機能
- * 特定の権限を持つカスタムロールを使用して、チーム内のアクセス制御をカスタマイズ**
+ * **特定の権限を持つカスタムロールを使用して、チーム内のアクセス制御をカスタマイズ**
Enterprise のお客様向けにプレビュー提供されています。ご不明な点があれば、W&B の account team またはサポートまでお問い合わせください。
* run 検索を軽微に改善
* 長いテキストに対応するため、run 検索のサイズを自動調整
@@ -694,8 +694,8 @@ import EolReminder from '/snippets/ja/_includes/release-notes-support-eol-remind
## 機能
- * 環境変数 `GORILLA_ARTIFACT_GC_ENABLED=true` とクラウドオブジェクトのバージョン管理またはソフト削除を使用して、artifact のガベージコレクションを有効化。
- * terraform module terrraform-azurerm-wandb が、シークレットストアとして Azure Key Vault をサポートするようになりました。
+ * 環境変数 `GORILLA_ARTIFACT_GC_ENABLED=true` とクラウドオブジェクトのバージョン管理またはソフト削除を使用して、アーティファクトのガベージコレクションを有効化。
+ * Terraform モジュール terrraform-azurerm-wandb が、シークレットストアとして Azure Key Vault をサポートするようになりました。
Azure 上のデプロイで、Webhooks および Automations とともに W&B Secrets を使用できるようになりました。シークレットは Azure Key Vault に安全に保存されます。
## 修正
diff --git a/ja/release-notes/server-releases.mdx b/ja/release-notes/server-releases.mdx
index ea219e0890..251ce838fe 100644
--- a/ja/release-notes/server-releases.mdx
+++ b/ja/release-notes/server-releases.mdx
@@ -15,8 +15,14 @@ import SelfManagedClickhouseUpgradeNote from '/snippets/ja/_includes/self-manage
+ ## 修正
+
+ * run メトリクスを読み込む UI リクエストがキャンセルされた場合や失敗した場合のキャッシュ処理を改善しました。
+
+
- W&B Server 0.83.0 では、Registry をプラットフォーム横断で利用できるようになりました。専用クラウドでは、Weave ユーザーがシートなしで Registry を使用できるようになり、Weave のプロンプトを Registry に公開して組織全体でバージョン管理および再利用できます。また、組織レベルの Registry アクセスは、新しい SCIM エンタイトルメントで管理します。本リリースでは、チームの可視性、サービスアカウント、使用状況に対する管理者向けの制御も拡張されました。
+ W&B Server 0.83.0 では、Registry をプラットフォーム横断で利用できるようになりました。専用クラウドでは、Weave ユーザーが Models のシートなしで Registry を使用できるようになり、Weave のプロンプトを Registry に公開して組織全体でバージョン管理および再利用できます。また、組織レベルの Registry アクセスは、新しい SCIM エンタイトルメントで管理します。本リリースでは、チームの可視性、サービスアカウント、使用状況に対する管理者向けの制御も拡張されました。
## サポートとサポート終了(EOL)
@@ -45,14 +51,14 @@ import SelfManagedClickhouseUpgradeNote from '/snippets/ja/_includes/self-manage
### オートメーション
- これらの機能は専用クラウドでのみ利用できます。
+ v0.83.x では、以下の Automations の機能は専用クラウドでのみ利用できます。
* **Automation Hub**では、project とレジストリにまたがる[オートメーション](/ja/models/automations#automations-overview)を一元的に作成・管理できます。サイドバーの**Core**セクションにあります。
* オートメーションの適用範囲を、組織、チーム、project、レジストリ、またはコレクションに設定できるようになりました。これにより、広範囲をカバーするためにオートメーションを複製する必要がなくなります。オートメーションを作成する際は、**Edit scopes** をクリックしてください。
### Registry
- これらの機能は専用クラウドでのみ利用可能です。
+ v0.83.x では、以下の Registry 機能は専用クラウドでのみ利用可能です。
* 組織内のすべての Models および Weave ユーザーに、デフォルトで Registry アクセスが付与されるようになりました。既存の Registry ごとの権限は変更されません。管理者は、SCIM を使用してユーザーの組織レベルの Registry アクセスを取り消すことができます。[Registry アクセスの更新](/ja/platform/hosting/iam/scim#update-registry-access)を参照してください。
* Weave [プロンプト](/ja/weave/guides/core-types/prompts#create-prompt-objects) (`StringPrompt` および `MessagesPrompt`) を Registry に追加できるようになりました。これにより、モデルアーティファクトとともに、組織全体でプロンプトのバージョン管理、エイリアスの設定、再利用を行えます。
@@ -86,7 +92,7 @@ import SelfManagedClickhouseUpgradeNote from '/snippets/ja/_includes/self-manage
**SCIM とアクセス管理**
* Registry アクセスは、Models シートとは独立したエンタイトルメントになりました。管理者は、ユーザーの Models シートや Weave ロールを変更せずに、組織レベルの Registry アクセスを付与または取り消すことができます。ユーザーに Weave ロールがない場合、`modelsSeat` を `none` に設定しても Registry アクセスは取り消されなくなりました。[Registry アクセスを更新する](/ja/platform/hosting/iam/scim#update-registry-access)を参照してください。
- * 管理者は、環境変数 `GORILLA_DISABLE_TEAM_SERVICE_ACCOUNT_CREATION` を `true` に設定することで、チームのサービスアカウントの作成を無効にできるようになりました。
+ * 管理者は、環境変数 `GORILLA_DISABLE_TEAM_SERVICE_ACCOUNT_CREATION` を `true` に設定することで、チームのサービスアカウントの作成を無効にできるようになりました。[チームスコープのサービスアカウント](/ja/platform/hosting/iam/service-accounts#team-scoped-service-accounts)を参照してください。
**チームと組織の可視性**
diff --git a/ja/sandboxes.mdx b/ja/sandboxes.mdx
index cdb32bc9aa..01700e4a8e 100644
--- a/ja/sandboxes.mdx
+++ b/ja/sandboxes.mdx
@@ -4,9 +4,9 @@ description: W&B Serverless Sandboxes を使用すると、Python から必要
mode: wide
---
-
- Serverless Sandboxes はパブリックプレビューです。
-
+import SandboxesPreview from '/snippets/ja/_includes/sandboxes-public-preview.mdx';
+
+
- Serverless Sandboxes はパブリックプレビューです。
-
+import SandboxesPreview from '/snippets/ja/_includes/sandboxes-public-preview.mdx';
+
+
- Serverless Sandboxes はパブリックプレビューです。
-
+import SandboxesPreview from '/snippets/ja/_includes/sandboxes-public-preview.mdx';
-ファイル操作を使用すると、ローカル環境とサンドボックスの間でデータを共有できます。サンドボックスからファイルを読み取ったり、サンドボックスにファイルを書き込んだり、ローカルのファイルやディレクトリをサンドボックスにマウントしたりできます。
+
@@ -258,18 +256,18 @@ pred.finish()
## 高度な使い方
-`EvaluationLogger` は、基本的なワークフローを超えて、より複雑な評価シナリオに対応できる柔軟なパターンを提供します。以下のセクションでは、コンテキストマネージャーを使った自動的なリソース管理、モデル実行とログすることの分離、リッチメディアデータの活用、複数のモデル評価の比較表示などの高度な手法を紹介します。
+`EvaluationLogger` は、基本的なワークフローを超えて、より複雑な評価シナリオに対応できる柔軟なパターンを提供します。以下のセクションでは、コンテキストマネージャーを使った自動的なリソース管理、エージェントのトレースと評価行のリンク、モデル実行とログすることの分離、リッチメディアデータの活用、複数のモデル評価の比較表示などの高度な手法を紹介します。
+ ## 2026年7月
+
+
+
+ ### Models
+
+
+
+ ### Weave
+
+
+
+ ## 2026年6月
+
+
+
+ ### Models
+
+
+
+ ### Weave
+
+
+
+ ### ARIA
+
+
+
+ ### HiveMind
+
+
+
+ ### サポート
+
+
+
+ ## 2026年5月
+
+
+
+ ### Models
+
+
+
+ ## 2026年4月
+
+
+
+ ### Weave
+
+
+
+ ### Platform
+
+
+
+ ### サンドボックス
+
+
+
+ ### サポート
+
+
+
+ ## 2026年3月
+
+
+
+ ### Models
+
+
+
+ ### Weave
+
+
+
+ ### Inference
+
+
+
+ ## 2026年2月
+
+
+
+ ### Weave
+
+
+
+ ### Inference
+
+
+
diff --git a/ja/sandboxes/invoke-agent-sandbox-tutorial.mdx b/ja/sandboxes/invoke-agent-sandbox-tutorial.mdx
index cf5f590a0e..a03d202e80 100644
--- a/ja/sandboxes/invoke-agent-sandbox-tutorial.mdx
+++ b/ja/sandboxes/invoke-agent-sandbox-tutorial.mdx
@@ -4,9 +4,9 @@ description: "Serverless サンドボックス 環境内で OpenAI エージェ
keywords: ["チュートリアル", "サンドボックスでエージェントを呼び出す"]
---
-
- Serverless Sandboxes は現在パブリックプレビュー中です。
-
+import SandboxesPreview from '/snippets/ja/_includes/sandboxes-public-preview.mdx';
+
+
- Serverless Sandboxes はパブリックプレビューです。
-
+import SandboxesPreview from '/snippets/ja/_includes/sandboxes-public-preview.mdx';
+
+
- `user_model` モデル関数を定義し、入力のリストに適用します。各例について:
+ `user_model` 関数を定義し、入力のリストに適用します。各例について:
* 入力と出力は `log_prediction` を使用してログします。
* 正確性スコア (`correctness_score`) は `log_score` を使ってログします。
@@ -61,7 +59,7 @@ keywords: ["EvaluationLogger", "log_prediction", "log_score", "段階的な評
from openai import OpenAI
from weave import EvaluationLogger
- weave.init('your-team/your-project')
+ weave.init('[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]')
# トークントラッキングを確実にするため、モデルを呼び出す前に EvaluationLogger を初期化する
eval_logger = EvaluationLogger(
@@ -93,7 +91,7 @@ keywords: ["EvaluationLogger", "log_prediction", "log_score", "段階的な評
model_output = user_model(**inputs) # 入力を kwargs として渡す
# 予測の入力と出力をログする
- pred_logger = eval_logger.log_prediction(
+ prediction = eval_logger.log_prediction(
inputs=inputs,
output=model_output
)
@@ -101,20 +99,20 @@ keywords: ["EvaluationLogger", "log_prediction", "log_score", "段階的な評
# この予測のスコアを計算してログする
expected = sample["expected"]
correctness_score = model_output == expected
- pred_logger.log_score(
+ prediction.log_score(
scorer="correctness", # スコアラーのシンプルな文字列名
score=correctness_score
)
# この特定の予測のログ記録を完了する
- pred_logger.finish()
+ prediction.finish()
# 評価全体の最終サマリーをログする。
# Weave は上記でログした 'correctness' スコアを自動集計する。
summary_stats = {"subjective_overall_score": 0.8}
eval_logger.log_summary(summary_stats)
- print("評価のログ記録が完了しました。Weave UI で結果を確認してください。")
+ print("Evaluation logging complete. View results in the Weave UI.")
```
@@ -139,7 +137,7 @@ keywords: ["EvaluationLogger", "log_prediction", "log_score", "段階的な評
import weave, {EvaluationLogger} from 'weave';
import OpenAI from 'openai';
- await weave.init('your-team/your-project');
+ await weave.init('[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]');
// モデルを呼び出す前に EvaluationLogger を初期化してトークントラッキングを確実にする
const evalLogger = new EvaluationLogger({
@@ -171,16 +169,16 @@ keywords: ["EvaluationLogger", "log_prediction", "log_score", "段階的な評
const modelOutput = await userModel(inputs.a, inputs.b);
// Fire-and-forget: logPrediction に await は不要
- const scoreLogger = evalLogger.logPrediction(inputs, modelOutput);
+ const prediction = evalLogger.logPrediction(inputs, modelOutput);
// この予測のスコアを計算してログする
const correctnessScore = modelOutput === sample.expected;
// Fire-and-forget: logScore に await は不要
- scoreLogger.logScore('correctness', correctnessScore);
+ prediction.logScore('correctness', correctnessScore);
// Fire-and-forget: finish に await は不要
- scoreLogger.finish();
+ prediction.finish();
}
// logSummary は内部で保留中のすべての処理が完了するまで待機する
@@ -197,11 +195,11 @@ keywords: ["EvaluationLogger", "log_prediction", "log_score", "段階的な評
```typescript twoslash lines
// @noErrors
// logPrediction の代わりに logPredictionAsync を使用する
- const scoreLogger = await evalLogger.logPredictionAsync(inputs, modelOutput);
+ const prediction = await evalLogger.logPredictionAsync(inputs, modelOutput);
// 各操作を await する
- await scoreLogger.logScore('correctness', correctnessScore);
- await scoreLogger.finish();
+ await prediction.logScore('correctness', correctnessScore);
+ await prediction.finish();
```
@@ -210,13 +208,13 @@ keywords: ["EvaluationLogger", "log_prediction", "log_score", "段階的な評
## `log_example()` を使用した簡易ログ記録
-`log_example()` を使用すると、入力、1 つの出力、スコアを 1 回の呼び出しでログできます。この便利なメソッドは、`log_prediction()`、`log_score()`、`finish()` を 1 つのステップにまとめたものです。バッチ評価やオフライン評価のように、ログする入力、モデル出力、スコアがすでにそろっている場合に便利です。
+`log_example()` を使用すると、入力、1 つの出力、スコアを 1 回の Call でログできます。この便利なメソッドは、`log_prediction()`、`log_score()`、`finish()` を 1 つのステップにまとめたものです。バッチ評価やオフライン評価のように、ログする入力、モデル出力、スコアがすでにそろっている場合に便利です。
```python lines
import weave
from weave import EvaluationLogger
-weave.init('your-team-name/your-project-name')
+weave.init('[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]')
eval_logger = EvaluationLogger(
model="my_model",
@@ -242,12 +240,12 @@ for sample in eval_samples:
eval_logger.log_summary({"avg_score": 1.0})
```
-前の `log_example()` 呼び出しは、次と同等です:
+前の `log_example()` Call は、次と同等です:
-```python
-pred = eval_logger.log_prediction(inputs=inputs, output=output)
-pred.log_score(scorer="correctness", score=output == sample['expected'])
-pred.finish()
+```python lines
+prediction = eval_logger.log_prediction(inputs=inputs, output=output)
+prediction.log_score(scorer="correctness", score=output == sample['expected'])
+prediction.finish()
```
## サンドボックスの状態
diff --git a/ja/sandboxes/mltrain-in-sandbox-tutorial.mdx b/ja/sandboxes/mltrain-in-sandbox-tutorial.mdx
index 69bfb4a8b6..07eb72d28c 100644
--- a/ja/sandboxes/mltrain-in-sandbox-tutorial.mdx
+++ b/ja/sandboxes/mltrain-in-sandbox-tutorial.mdx
@@ -4,9 +4,9 @@ description: "このステップバイステップのチュートリアルでは
keywords: ["W&B 実験管理", "UCI Zoo データセット", "ニューラルネットワーク", "分離された ML トレーニング", "wandb ロギング"]
---
-
- Serverless Sandboxes は公開プレビューです。
-
+import SandboxesPreview from '/snippets/ja/_includes/sandboxes-public-preview.mdx';
+
+
- Serverless Sandboxes は現在パブリックプレビュー中です。
-
+import SandboxesPreview from '/snippets/ja/_includes/sandboxes-public-preview.mdx';
+
+
diff --git a/ja/sandboxes/secrets.mdx b/ja/sandboxes/secrets.mdx index dc24a646ac..a25a1b1f19 100644 --- a/ja/sandboxes/secrets.mdx +++ b/ja/sandboxes/secrets.mdx @@ -4,9 +4,9 @@ description: Serverless Sandboxes でシークレットを管理する方法を keywords: ["サンドボックス シークレット", "W&B Secrets Manager"] --- -
- Serverless Sandboxes はパブリックプレビューです。
-
+import SandboxesPreview from '/snippets/ja/_includes/sandboxes-public-preview.mdx';
+
+
-* **[POST `/v1/chat/completions`](https://docs.wandb.ai/serverless-training/api-reference/chat-completions/create-chat-completion-1)** - Chat Completion を作成
-* **[POST `/v1/chat/completions/`](https://docs.wandb.ai/serverless-training/api-reference/chat-completions/create-chat-completion)** - Chat Completion を作成
+* **[POST `/v1/chat/completions`](https://docs.wandb.ai/serverless-training/api-reference/chat-completions/create-chat-completion)** - Chat Completion を作成
diff --git a/ja/sandboxes/secrets.mdx b/ja/sandboxes/secrets.mdx index dc24a646ac..a25a1b1f19 100644 --- a/ja/sandboxes/secrets.mdx +++ b/ja/sandboxes/secrets.mdx @@ -4,9 +4,9 @@ description: Serverless Sandboxes でシークレットを管理する方法を keywords: ["サンドボックス シークレット", "W&B Secrets Manager"] --- -
### Models
diff --git a/ja/serverless-training/api-reference/chat-completions/create-chat-completion.mdx b/ja/serverless-training/api-reference/chat-completions/create-chat-completion.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..102f064edb
--- /dev/null
+++ b/ja/serverless-training/api-reference/chat-completions/create-chat-completion.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Chat Completion を作成"
+openapi: /ja/serverless-training/api-reference/openapi.json POST /v1/chat/completions
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/serverless-training/api-reference/health/health-check.mdx b/ja/serverless-training/api-reference/health/health-check.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..78225aadd9
--- /dev/null
+++ b/ja/serverless-training/api-reference/health/health-check.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "ヘルスチェック"
+openapi: /ja/serverless-training/api-reference/openapi.json GET /v1/health
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/serverless-training/api-reference/health/system-check.mdx b/ja/serverless-training/api-reference/health/system-check.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..f3ad477ebe
--- /dev/null
+++ b/ja/serverless-training/api-reference/health/system-check.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "システムチェック"
+openapi: /ja/serverless-training/api-reference/openapi.json GET /v1/system-check
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/serverless-training/api-reference/models/create-model.mdx b/ja/serverless-training/api-reference/models/create-model.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..11202aa51b
--- /dev/null
+++ b/ja/serverless-training/api-reference/models/create-model.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "モデルを作成"
+openapi: /ja/serverless-training/api-reference/openapi.json POST /v1/preview/models
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/serverless-training/api-reference/models/delete-model-checkpoints.mdx b/ja/serverless-training/api-reference/models/delete-model-checkpoints.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..1ca7ab102b
--- /dev/null
+++ b/ja/serverless-training/api-reference/models/delete-model-checkpoints.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "モデル チェックポイントを削除"
+openapi: /ja/serverless-training/api-reference/openapi.json DELETE
+ /v1/preview/models/{model_id}/checkpoints
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/serverless-training/api-reference/models/delete-model.mdx b/ja/serverless-training/api-reference/models/delete-model.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..23d51baf96
--- /dev/null
+++ b/ja/serverless-training/api-reference/models/delete-model.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "モデルを削除"
+openapi: /ja/serverless-training/api-reference/openapi.json DELETE
+ /v1/preview/models/{model_id}
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/serverless-training/api-reference/models/list-model-checkpoints.mdx b/ja/serverless-training/api-reference/models/list-model-checkpoints.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..5a6f39d96d
--- /dev/null
+++ b/ja/serverless-training/api-reference/models/list-model-checkpoints.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "モデル チェックポイントを一覧表示"
+openapi: /ja/serverless-training/api-reference/openapi.json GET
+ /v1/preview/models/{model_id}/checkpoints
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/serverless-training/api-reference/models/log.mdx b/ja/serverless-training/api-reference/models/log.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..0f5b7940e6
--- /dev/null
+++ b/ja/serverless-training/api-reference/models/log.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "ログ"
+openapi: /ja/serverless-training/api-reference/openapi.json POST
+ /v1/preview/models/{model_id}/log
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/serverless-training/api-reference/openapi.json b/ja/serverless-training/api-reference/openapi.json
index e54d9d66ab..479ced9eca 100644
--- a/ja/serverless-training/api-reference/openapi.json
+++ b/ja/serverless-training/api-reference/openapi.json
@@ -52,6 +52,7 @@
"type": "object"
},
"Audio": {
+ "additionalProperties": true,
"description": "モデルからの過去のオーディオレスポンスに関するデータ。\n[詳細はこちら](https://platform.openai.com/docs/guides/audio)。",
"properties": {
"id": {
@@ -83,6 +84,7 @@
"type": "object"
},
"ChatCompletionAssistantMessageParam": {
+ "additionalProperties": true,
"description": "ユーザーメッセージへの応答としてモデルが送信したメッセージ。",
"properties": {
"audio": {
@@ -122,7 +124,7 @@
"function_call": {
"anyOf": [
{
- "$ref": "#/components/schemas/openai__types__chat__chat_completion_assistant_message_param__FunctionCall"
+ "$ref": "#/components/schemas/FunctionCall"
},
{
"type": "null"
@@ -201,6 +203,7 @@
"type": "object"
},
"ChatCompletionContentPartImageParam": {
+ "additionalProperties": true,
"description": "[画像入力](https://platform.openai.com/docs/guides/vision)について詳しくはこちら。",
"properties": {
"image_url": {
@@ -220,6 +223,7 @@
"type": "object"
},
"ChatCompletionContentPartInputAudioParam": {
+ "additionalProperties": true,
"description": "[オーディオ入力](https://platform.openai.com/docs/guides/audio)についてはこちらをご覧ください。",
"properties": {
"input_audio": {
@@ -239,6 +243,7 @@
"type": "object"
},
"ChatCompletionContentPartRefusalParam": {
+ "additionalProperties": true,
"properties": {
"refusal": {
"title": "Refusal",
@@ -278,6 +283,7 @@
"type": "object"
},
"ChatCompletionDeveloperMessageParam": {
+ "additionalProperties": true,
"description": "ユーザーが送信したメッセージにかかわらず、モデルが従うべき開発者指定の指示です。o1 モデル以降では、`developer` メッセージが従来の `system` メッセージに置き換わります。",
"properties": {
"content": {
@@ -312,6 +318,7 @@
"type": "object"
},
"ChatCompletionFunctionMessageParam": {
+ "additionalProperties": true,
"properties": {
"content": {
"anyOf": [
@@ -343,6 +350,7 @@
"type": "object"
},
"ChatCompletionFunctionToolParam": {
+ "additionalProperties": true,
"description": "応答の生成に使用できる function tool です。",
"properties": {
"function": {
@@ -480,10 +488,11 @@
"type": "object"
},
"ChatCompletionMessageCustomToolCallParam": {
+ "additionalProperties": true,
"description": "モデルによって作成されたカスタム tool への call です。",
"properties": {
"custom": {
- "$ref": "#/components/schemas/openai__types__chat__chat_completion_message_custom_tool_call_param__Custom"
+ "$ref": "#/components/schemas/Custom"
},
"id": {
"title": "Id",
@@ -529,10 +538,11 @@
"type": "object"
},
"ChatCompletionMessageFunctionToolCallParam": {
+ "additionalProperties": true,
"description": "モデルによって作成された function tool への call です。",
"properties": {
"function": {
- "$ref": "#/components/schemas/openai__types__chat__chat_completion_message_function_tool_call_param__Function"
+ "$ref": "#/components/schemas/Function"
},
"id": {
"title": "Id",
@@ -590,6 +600,7 @@
"type": "object"
},
"ChatCompletionSystemMessageParam": {
+ "additionalProperties": true,
"description": "ユーザーが送信する messages に関係なく、モデルが従うべき開発者指定の指示です。o1 models 以降では、この用途には代わりに `developer` messages を使用してください。",
"properties": {
"content": {
@@ -665,6 +676,7 @@
"type": "object"
},
"ChatCompletionToolMessageParam": {
+ "additionalProperties": true,
"properties": {
"content": {
"anyOf": [
@@ -699,6 +711,7 @@
"type": "object"
},
"ChatCompletionUserMessageParam": {
+ "additionalProperties": true,
"description": "プロンプトまたは追加のコンテキスト情報を含む、エンドユーザーが送信する messages。",
"properties": {
"content": {
@@ -1316,6 +1329,7 @@
"type": "object"
},
"File": {
+ "additionalProperties": true,
"description": "テキスト生成の [file inputs](https://platform.openai.com/docs/guides/text) について確認してください。",
"properties": {
"file": {
@@ -1335,6 +1349,7 @@
"type": "object"
},
"FileFile": {
+ "additionalProperties": true,
"properties": {
"file_data": {
"title": "File Data",
@@ -1393,6 +1408,7 @@
"type": "object"
},
"FunctionDefinition": {
+ "additionalProperties": true,
"properties": {
"description": {
"title": "Description",
@@ -1491,6 +1507,7 @@
"type": "object"
},
"ImageURL": {
+ "additionalProperties": true,
"properties": {
"detail": {
"enum": [
@@ -1513,6 +1530,7 @@
"type": "object"
},
"InputAudio": {
+ "additionalProperties": true,
"properties": {
"data": {
"title": "Data",
@@ -1741,9 +1759,41 @@
"title": "PaginatedResponse[TrainingJobEventResponse]",
"type": "object"
},
+ "PydanticException": {
+ "properties": {
+ "message": {
+ "title": "Message",
+ "type": "string"
+ },
+ "traceback": {
+ "title": "Traceback",
+ "type": "string"
+ },
+ "type": {
+ "title": "Type",
+ "type": "string"
+ }
+ },
+ "required": [
+ "type",
+ "message",
+ "traceback"
+ ],
+ "title": "PydanticException",
+ "type": "object"
+ },
"SFTTrainingConfig": {
"description": "SFT トレーニング設定のスキーマ。",
"properties": {
+ "assistant_turns": {
+ "default": "all",
+ "enum": [
+ "all",
+ "last"
+ ],
+ "title": "Assistant Turns",
+ "type": "string"
+ },
"batch_size": {
"anyOf": [
{
@@ -1877,15 +1927,21 @@
"type": "object"
},
"Trajectory": {
+ "additionalProperties": true,
+ "description": "新しい ART プロデューサーによって追加された軌跡フィールドを保持します。",
"properties": {
"additional_histories": {
- "default": [],
"items": {
"$ref": "#/components/schemas/History"
},
"title": "Additional Histories",
"type": "array"
},
+ "exchanges": {
+ "additionalProperties": true,
+ "title": "Exchanges",
+ "type": "object"
+ },
"final_policy_version": {
"anyOf": [
{
@@ -1909,7 +1965,6 @@
"title": "Initial Policy Version"
},
"logs": {
- "default": [],
"items": {
"type": "string"
},
@@ -1917,7 +1972,6 @@
"type": "array"
},
"messages_and_choices": {
- "default": [],
"items": {
"anyOf": [
{
@@ -1947,26 +2001,7 @@
"type": "array"
},
"metadata": {
- "additionalProperties": {
- "anyOf": [
- {
- "type": "number"
- },
- {
- "type": "integer"
- },
- {
- "type": "string"
- },
- {
- "type": "boolean"
- },
- {
- "type": "null"
- }
- ]
- },
- "default": {},
+ "additionalProperties": true,
"title": "Metadata",
"type": "object"
},
@@ -1984,7 +2019,6 @@
}
]
},
- "default": {},
"title": "Metrics",
"type": "object"
},
@@ -2017,7 +2051,44 @@
"type": "object"
},
"TrajectoryGroup": {
+ "description": "exchange とグループレベルの状態を含む ART 軌跡グループ。",
"properties": {
+ "exceptions": {
+ "items": {
+ "$ref": "#/components/schemas/PydanticException"
+ },
+ "title": "Exceptions",
+ "type": "array"
+ },
+ "logs": {
+ "items": {
+ "type": "string"
+ },
+ "title": "Logs",
+ "type": "array"
+ },
+ "metadata": {
+ "additionalProperties": true,
+ "title": "Metadata",
+ "type": "object"
+ },
+ "metrics": {
+ "additionalProperties": {
+ "anyOf": [
+ {
+ "type": "number"
+ },
+ {
+ "type": "integer"
+ },
+ {
+ "type": "boolean"
+ }
+ ]
+ },
+ "title": "Metrics",
+ "type": "object"
+ },
"trajectories": {
"items": {
"$ref": "#/components/schemas/Trajectory"
@@ -2026,9 +2097,6 @@
"type": "array"
}
},
- "required": [
- "trajectories"
- ],
"title": "TrajectoryGroup",
"type": "object"
},
@@ -2064,63 +2132,6 @@
],
"title": "ValidationError",
"type": "object"
- },
- "openai__types__chat__chat_completion_assistant_message_param__FunctionCall": {
- "description": "非推奨であり、`tool_calls` に置き換えられました。\n\nモデルによって生成された、呼び出す対象の関数の名前と引数です。",
- "properties": {
- "arguments": {
- "title": "Arguments",
- "type": "string"
- },
- "name": {
- "title": "Name",
- "type": "string"
- }
- },
- "required": [
- "arguments",
- "name"
- ],
- "title": "FunctionCall",
- "type": "object"
- },
- "openai__types__chat__chat_completion_message_custom_tool_call_param__Custom": {
- "description": "モデルが呼び出したカスタムツールです。",
- "properties": {
- "input": {
- "title": "Input",
- "type": "string"
- },
- "name": {
- "title": "Name",
- "type": "string"
- }
- },
- "required": [
- "input",
- "name"
- ],
- "title": "Custom",
- "type": "object"
- },
- "openai__types__chat__chat_completion_message_function_tool_call_param__Function": {
- "description": "モデルが呼び出した関数です。",
- "properties": {
- "arguments": {
- "title": "Arguments",
- "type": "string"
- },
- "name": {
- "title": "Name",
- "type": "string"
- }
- },
- "required": [
- "arguments",
- "name"
- ],
- "title": "Function",
- "type": "object"
}
},
"securitySchemes": {
@@ -2183,53 +2194,6 @@
]
}
},
- "/v1/chat/completions/": {
- "post": {
- "description": "新しいChat Completionを作成します。",
- "operationId": "create_chat_completion_v1_chat_completions__post",
- "requestBody": {
- "content": {
- "application/json": {
- "schema": {
- "$ref": "#/components/schemas/ChatCompletionRequest"
- }
- }
- },
- "required": true
- },
- "responses": {
- "200": {
- "content": {
- "application/json": {
- "schema": {
- "$ref": "#/components/schemas/ChatCompletionResponse"
- }
- }
- },
- "description": "正常なレスポンス"
- },
- "422": {
- "content": {
- "application/json": {
- "schema": {
- "$ref": "#/components/schemas/HTTPValidationError"
- }
- }
- },
- "description": "検証エラー"
- }
- },
- "security": [
- {
- "HTTPBearer": []
- }
- ],
- "summary": "Chat Completionを作成",
- "tags": [
- "chat-completions"
- ]
- }
- },
"/v1/health": {
"get": {
"operationId": "health_check_v1_health_get",
diff --git a/ja/serverless-training/api-reference/training-jobs/create-rl-training-job.mdx b/ja/serverless-training/api-reference/training-jobs/create-rl-training-job.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..7c31c6cd5b
--- /dev/null
+++ b/ja/serverless-training/api-reference/training-jobs/create-rl-training-job.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "RLトレーニングジョブを作成"
+openapi: /ja/serverless-training/api-reference/openapi.json POST
+ /v1/preview/training-jobs
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/serverless-training/api-reference/training-jobs/create-sft-training-job.mdx b/ja/serverless-training/api-reference/training-jobs/create-sft-training-job.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..6633ff4398
--- /dev/null
+++ b/ja/serverless-training/api-reference/training-jobs/create-sft-training-job.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "SFT トレーニングジョブを作成"
+openapi: /ja/serverless-training/api-reference/openapi.json POST
+ /v1/preview/sft-training-jobs
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/serverless-training/api-reference/training-jobs/get-training-job-events.mdx b/ja/serverless-training/api-reference/training-jobs/get-training-job-events.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..3574928e8f
--- /dev/null
+++ b/ja/serverless-training/api-reference/training-jobs/get-training-job-events.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "トレーニングジョブのイベントを取得"
+openapi: /ja/serverless-training/api-reference/openapi.json GET
+ /v1/preview/training-jobs/{training_job_id}/events
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/serverless-training/api-reference/training-jobs/get-training-job.mdx b/ja/serverless-training/api-reference/training-jobs/get-training-job.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..9b588443f3
--- /dev/null
+++ b/ja/serverless-training/api-reference/training-jobs/get-training-job.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Get Training Job"
+openapi: /ja/serverless-training/api-reference/openapi.json GET
+ /v1/preview/training-jobs/{training_job_id}
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/serverless-training/available-models.mdx b/ja/serverless-training/available-models.mdx
index d86c197e1f..1ba0645de7 100644
--- a/ja/serverless-training/available-models.mdx
+++ b/ja/serverless-training/available-models.mdx
@@ -13,7 +13,9 @@ Serverless RL は現在、トレーニング用に以下の基盤モデルをサ
{/* takeru training-serverless-rl-catalog - この表は自動生成されるため、手動で編集しないでください。 */}
-| モデル | モデル ID (API で使用) | タイプ | コンテキストウィンドウ | パラメーター | 説明 |
-| --------------------------- | ---------------------------------- | ---- | ----------- | ---------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------- |
-| OpenPipe Qwen3 14B Instruct | `OpenPipe/Qwen3-14B-Instruct` | テキスト | 32.8k | 14.8B (合計) | OpenPipe がファインチューニングによるエージェント構築向けに最適化した、効率的な多言語対応の dense な命令チューニング済みモデルです。 |
-| Qwen3 30B A3B | `Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507` | テキスト | 262k | 3.3B-30.5B (アクティブ-合計) | Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 は、推論、コーディング、長いコンテキストの理解を強化した 30.5B の MoE 命令チューニング済みモデルです。 |
+| モデル | モデル ID (API で使用) | タイプ | コンテキストウィンドウ | パラメーター | 説明 |
+| --------------------------- | ---------------------------------- | --------- | ----------- | --------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------- |
+| Meta Llama 3.1 8B | `meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct` | テキスト | 128k | 8B (合計) | 応答性に優れた多言語チャットボットとの対話向けに最適化された、効率的な対話モデルです。 |
+| OpenPipe Qwen3 14B Instruct | `OpenPipe/Qwen3-14B-Instruct` | テキスト | 32.8k | 14.8B (合計) | OpenPipe がファインチューニングによるエージェント構築向けに最適化した、効率的な多言語対応の dense な命令チューニング済みモデルです。 |
+| Qwen3.6 27B | `Qwen/Qwen3.6-27B` | テキスト、ビジョン | 262k | 27B (合計) | Qwen3.6-27B は、フラッグシップレベルのエージェント型コーディング向けに構築された、262K コンテキストを備える 27B の dense なマルチモーダルモデルです。 |
+| Qwen3 30B A3B | `Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507` | テキスト | 262k | 3.3B-30.5B (アクティブ-合計) | Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 は、推論、コーディング、長いコンテキストの理解を強化した 30.5B の MoE 命令チューニング済みモデルです。 |
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/support.mdx b/ja/support.mdx
index 443ab747c2..ce48fb1194 100644
--- a/ja/support.mdx
+++ b/ja/support.mdx
@@ -24,13 +24,13 @@ import {HelpQuestionForm} from "/snippets/HelpQuestionForm.jsx";
[組織管理](/ja/support/models/tags/org-management) [チーム管理](/ja/support/models/tags/team-management) [学術](/ja/support/models/tags/academic)
+
+{/* END AUTO-GENERATED: タブバッジ */}
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/support/models/articles/why-does-the-storage-meter-not-update-af.mdx b/ja/support/models/articles/why-does-the-storage-meter-not-update-af.mdx
index b938f04757..ba6274d2ff 100644
--- a/ja/support/models/articles/why-does-the-storage-meter-not-update-af.mdx
+++ b/ja/support/models/articles/why-does-the-storage-meter-not-update-af.mdx
@@ -1,18 +1,32 @@
---
-title: "Runs を削除してもストレージメーターが更新されないのはなぜですか？"
+title: "Runs を削除してもストレージ使用量が更新されないのはなぜですか？"
keywords: ["Storage"]
---
-Runs、Artifacts、またはファイルを削除しても、ストレージメーターはすぐには更新されません。UI または CLI からデータを削除すると、バックエンドで削除処理がバックグラウンドで実行されるため、使用量に変更が反映されるまで数時間かかることがあります。これは想定内の動作です。
+Runs、Artifacts、またはファイルを削除しても、ストレージ使用量はすぐには更新されません。UI または CLI からデータを削除すると、バックエンドで削除処理がバックグラウンドで実行されます。ガベージコレクションプロセスは数時間ごとに実行されるため、回収された容量が利用可能なストレージに反映されるまで最大 24 時間かかることがあります。これは想定内の動作です。
-ストレージ制限を超過していた場合でも、使用量が制限を下回り、メーターの表示が追いつけば、アクセス制限は自動的に解除されます。処理が完了するまで、追加の対応は必要ありません。
+ストレージ制限を超過していた場合でも、使用量が制限を下回り、W&B による削除処理が完了すると、アクセス制限は自動的に解除されます。処理が完了するまで、追加の対応は必要ありません。
-数時間経ってもメーターが更新されない場合は、`https://wandb.ai/account-settings/[ENTITY]/usage/manage/` の **Manage storage** ページで実際の使用量を確認してください。`[ENTITY]` は、ご自身のチーム名またはユーザー名に置き換えてください。このページでは、どの Projects や Runs が最も多くの容量を消費しているかが表示されるため、次に何を削除すべきかを判断できます。そこでの使用量がすでに制限内であるにもかかわらず警告が引き続き表示される場合は、[サポートにお問い合わせください](mailto:support@wandb.com)。
+[Storage](/ja/support/models/tags/storage)
+[ストレージ](/ja/support/models/tags/storage)
{/* END AUTO-GENERATED: tab badges */}
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/support/models/tags/academic.mdx b/ja/support/models/tags/academic.mdx
index e361ded1f8..987141ebeb 100644
--- a/ja/support/models/tags/academic.mdx
+++ b/ja/support/models/tags/academic.mdx
@@ -1,6 +1,6 @@
---
title: "Academic"
-tag: "2"
+tag: "3"
generator: "knowledgebase-nav"
template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
---
@@ -11,4 +11,8 @@ template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
W&B アカウントのタイプは、アカデミックとビジネスの間で変更できます。手順は、どちらに変更するかによって異なります。 ...
+
+
+
+ W&B は、古い個人アカウントを、新しいアカウントで既に使用されているチームと組織の構造に移行しています。...
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/support/models/tags/artifacts.mdx b/ja/support/models/tags/artifacts.mdx
index c028d574d6..b5f88e95a6 100644
--- a/ja/support/models/tags/artifacts.mdx
+++ b/ja/support/models/tags/artifacts.mdx
@@ -1,6 +1,6 @@
---
-title: "Artifacts"
-tag: "15"
+title: "アーティファクト"
+tag: "16"
generator: "knowledgebase-nav"
template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
---
@@ -10,19 +10,23 @@ template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
- このページでは、W&B で Runs と artifacts の関係を追跡する方法を説明します。どの run が生成したか、または ...
+ このページでは、W&B で Runs と アーティファクト の関係を追跡する方法を説明します。どの run が生成したか、または ...
sweep でモデルをログするには、sweep 用のモデル artifact を作成します。各バージョンは、その sweep の異なる run を表します。 ...
+
+ storage 使用量を減らす場合など、多数の artifact バージョンを削除する必要がある場合は、W ... ではなく W&B Public API を使用します。
+
+
テスト時に W&B を no-op として設定するには、`wandb.init(mode="disabled")` を使用するか、`WANDB_MODE=disabled` を設定します。w を使用する場合でも ...
- sweep 内で最も高いパフォーマンスを示した run から artifacts を取得するには、次のコードを使用します。sweep の runs を vali で並べ替え ...
+ sweep 内で最も高いパフォーマンスを示した run から アーティファクト を取得するには、次のコードを使用します。sweep の runs を vali で並べ替え ...
@@ -38,7 +42,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
- 機密データを含む artifacts を管理したり、artifact バージョンの削除をスケジュールしたりするには、TTL (time-to-liv ...) を設定します。
+ 機密データを含む アーティファクト を管理したり、artifact バージョンの削除をスケジュールしたりするには、TTL (time-to-liv ...) を設定します。
@@ -46,19 +50,19 @@ template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
- いいえ。run を削除すると、関連する artifacts も削除するかどうかを確認する prompt が表示されます。このオプションを選択すると、W&B は perm ...
+ いいえ。run を削除すると、関連する アーティファクト も削除するかどうかを確認する prompt が表示されます。このオプションを選択すると、W&B は perm ...
-
- この記事では、project で多数の runs にまたがって複数のモデルアーキテクチャを検討する際に、artifacts を整理する方法について説明します。 ...
+
+ この記事では、project で多数の runs にまたがって複数のモデルアーキテクチャを検討する際に、アーティファクト を整理する方法について説明します。 ...
-
- デフォルトでは、W&B は artifacts を artifacts/ フォルダーにダウンロードします。場所を変更するには: パスを wandb.Artifact() に渡します。 ...
+
+ デフォルトでは、W&B は アーティファクト を artifacts/ フォルダーにダウンロードします。場所を変更するには: パスを wandb.Artifact() に渡します。 ...
-
- このページでは、W&B が artifacts へのアクセスをどのように判断するかを説明します。これにより、組織内の誰がそれらを閲覧または変更できるかを把握できます ...
+
+ このページでは、W&B がアーティファクトへのアクセスをどのように決定するかを説明します。これにより、組織内の誰が t を読み取りまたは変更できるかを確認できます ...
diff --git a/ja/support/models/tags/environment-variables.mdx b/ja/support/models/tags/environment-variables.mdx
index c64665c643..1378048e8d 100644
--- a/ja/support/models/tags/environment-variables.mdx
+++ b/ja/support/models/tags/environment-variables.mdx
@@ -1,6 +1,6 @@
---
title: "環境変数"
-tag: "13"
+tag: "14"
generator: "knowledgebase-nav"
template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
---
@@ -21,6 +21,10 @@ template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
"Failed to query for notebook name, you can set it manually with the WANDB_NOTEBOOK_N ... というエラーメッセージが表示された場合
+
+ エフェメラル環境でローカルの run データと診断ログを保持するには、WANDB_DIR を永続ストレージ上のディレクトリに設定します ...
+
+
インターネット接続のないマシンでトレーニングし、結果を後で W&B にアップロードするには、次の step に従う: 1. 環境 ...
diff --git a/ja/support/models/tags/logs.mdx b/ja/support/models/tags/logs.mdx
index db63af4ccd..6cad9396e8 100644
--- a/ja/support/models/tags/logs.mdx
+++ b/ja/support/models/tags/logs.mdx
@@ -1,6 +1,6 @@
---
title: "ログ"
-tag: "10"
+tag: "11"
generator: "knowledgebase-nav"
template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
---
@@ -29,6 +29,10 @@ template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
複数のユーザーが 1 台のマシンを共有している場合、認証情報を明示的に設定しないと、Runs が誤った W&B アカウントにログされる可能性があります。確実に e ...
+
+ 一時的な環境でローカルの run データと診断ログを保持するには、WANDB_DIR を永続ストレージ上のディレクトリに設定し ...
+
+
W&B がリモートサーバーにデータをログするのを停止することも、ログ記録は有効のまま警告メッセージだけを抑制することもできます。使用す ...
diff --git a/ja/support/models/tags/org-management.mdx b/ja/support/models/tags/org-management.mdx
index c55e34a28a..8b266470c9 100644
--- a/ja/support/models/tags/org-management.mdx
+++ b/ja/support/models/tags/org-management.mdx
@@ -1,6 +1,6 @@
---
title: "組織管理"
-tag: "2"
+tag: "4"
generator: "knowledgebase-nav"
template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
---
@@ -9,6 +9,14 @@ template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
Teams は、W&B におけるコラボレーションの基本単位です。チームには、固有の entity 名、共有 Projects、メンバー一覧があります。 ...
+
+ W&B では、チームまたは entity の名前変更はサポートされていません。チーム名はチームの作成時に設定され、その後は変更できません ...
+
+
W&B にサインアップすると、プラットフォームによってユーザー名と同じ名前の個人チームが自動的に作成されます。もし ...
+
+
+
+ W&B は、以前の個人アカウントを、新しいアカウントですでに使用されているチームおよび組織の構造に移行しています。もし ...
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/support/models/tags/python-api.mdx b/ja/support/models/tags/python-api.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..b37a721062
--- /dev/null
+++ b/ja/support/models/tags/python-api.mdx
@@ -0,0 +1,10 @@
+---
+title: "Python API"
+tag: "1"
+generator: "knowledgebase-nav"
+template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
+---
+
+
+ ストレージ使用量を削減するなど、多数のアーティファクト バージョンを削除する必要がある場合は、W ... ではなく W&B Public API を使用します。
+
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/support/models/tags/runs.mdx b/ja/support/models/tags/runs.mdx
index 357d01a40d..6c9206d426 100644
--- a/ja/support/models/tags/runs.mdx
+++ b/ja/support/models/tags/runs.mdx
@@ -1,6 +1,6 @@
---
title: "Runs"
-tag: "31"
+tag: "32"
generator: "knowledgebase-nav"
template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
---
@@ -81,6 +81,10 @@ template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
標準的な遅延イテレーターパターンと `per_page` パラメーターを使用して API の結果をページングできます。さらに、u ...
+
+ 一時的な環境でローカル run データと診断ログを保持するには、永続ストレージ上のディレクトリに WANDB_DIR を設定します ...
+
+
グリッドサーチが完了しても一部の W&B Runs がクラッシュした場合は、それらの Runs を削除して再実行します。次に、... の Resume ボタンを選択します
diff --git a/ja/support/models/tags/storage.mdx b/ja/support/models/tags/storage.mdx
index 18e038be81..e3faec4037 100644
--- a/ja/support/models/tags/storage.mdx
+++ b/ja/support/models/tags/storage.mdx
@@ -1,14 +1,18 @@
---
title: "ストレージ"
-tag: "2"
+tag: "3"
generator: "knowledgebase-nav"
template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
---
+
+ ストレージ使用量を削減するなど、多数のartifactバージョンを削除する必要がある場合は、W ... ではなくW&B Public APIを使用してください
+
+
2つのartifactバージョン間で変更されたファイルにのみ、ストレージコストが発生します。animals という名前の画像artifactを例に考えてみましょう ...
-
- Runs、artifact、またはファイルを削除した後、ストレージメーターはすぐには更新されません。UI からデータを削除すると、U ...
+
+ Runs、artifact、またはファイルを削除した後、ストレージ使用量はすぐには更新されません。 ... からデータを削除すると、...
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/support/models/tags/team-management.mdx b/ja/support/models/tags/team-management.mdx
index 52fe1f9749..c11a3ff5b3 100644
--- a/ja/support/models/tags/team-management.mdx
+++ b/ja/support/models/tags/team-management.mdx
@@ -1,6 +1,6 @@
---
title: "Team Management"
-tag: "13"
+tag: "15"
generator: "knowledgebase-nav"
template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
---
@@ -21,6 +21,10 @@ template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
プライバシーまたはコンプライアンス上の理由で、専有のソースコードやトレーニングデータを W&B に含めないようにするには、W&B が取得する内容を制限してください ...
+
+ W&B ではチームまたは entity の名前変更はサポートされていません。チーム名はチームの作成時に設定され、その後は変更できません ...
+
+
W&B にサインアップすると、プラットフォームによってユーザー名と同じ名前の個人チームが自動的に作成されます。もしあなたが ...
@@ -33,6 +37,10 @@ template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
Teams plan では月額サブスクリプション オプションは提供されていません。請求は年額です。
+
+ W&B では、古い個人アカウントを、新しいアカウントですでに使用されているチームおよび組織の構造に移行しています。もし ...
+
+
チームの詳細については、Teams セクションを参照してください。
diff --git a/ja/support/models/tags/teams.mdx b/ja/support/models/tags/teams.mdx
index a325f22a5a..828917f160 100644
--- a/ja/support/models/tags/teams.mdx
+++ b/ja/support/models/tags/teams.mdx
@@ -1,6 +1,6 @@
---
title: "Teams"
-tag: "3"
+tag: "4"
generator: "knowledgebase-nav"
template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
---
@@ -13,6 +13,10 @@ template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
招待を送信できるのはチーム管理者のみです。招待された相手にはメールが送信され、アクティブなメンバーとして表示される前に承諾する必要があります。 ...
+
+ W&B では、チームまたはエンティティの名前変更はサポートされていません。チーム名はチーム作成時に設定され、その後は変更できません。 ...
+
+
W&B にサインアップすると、プラットフォームによってユーザー名と同じ名前の個人チームが自動的に作成されます。もし ...
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave.mdx b/ja/weave.mdx
index dd58016430..aed9693d94 100644
--- a/ja/weave.mdx
+++ b/ja/weave.mdx
@@ -23,8 +23,8 @@ W&B Weave は、エージェントと LLM アプリケーションのトラ
エージェント SDK またはハーネス向けの組み込みインテグレーションを選択し、Agents ビューでセッション、ターン、LLM Call、ツール呼び出しのトレースを開始します。
-
- Weave SDK を使用してカスタムのマルチターン エージェントをトレースし、セッション、LLM Call、ツール呼び出しを OpenTelemetry のスパンとして取得します。
+
+ OTel でインストルメントされたエージェントをすばやく設定し、Weave の OTLP エンドポイントにトレースを送信します。Weave SDK のインストールは不要です。
diff --git a/ja/weave/guides/evaluation/evaluation_logger.mdx b/ja/weave/guides/evaluation/evaluation_logger.mdx
index 66b959e867..a35a95ed55 100644
--- a/ja/weave/guides/evaluation/evaluation_logger.mdx
+++ b/ja/weave/guides/evaluation/evaluation_logger.mdx
@@ -4,16 +4,14 @@ description: "Python および TypeScript のコードから評価データを
keywords: ["EvaluationLogger", "log_prediction", "log_score", "段階的な評価", "リッチメディアのログ記録"]
---
-このガイドでは、`EvaluationLogger` を使用して既存の Python または TypeScript のコードから予測とスコアを記録し、完全なデータセットや scorer 一式を最初に定義しなくても Weave でモデル性能を評価する方法を説明します。
-
-この方法は、データセット全体やすべての scorer を最初に定義できない複雑な workflow で特に役立ちます。
+このガイドでは、`EvaluationLogger` を使用して既存の Python または TypeScript のコードから予測とスコアを記録し、完全なデータセットや scorer 一式を最初に定義しなくても Weave でモデル性能を評価する方法を説明します。データセットや scorer を最初に定義していない場合、または workflow の実行中に評価データを段階的にログする必要がある場合は、この方法を使用してください。
あらかじめ定義した `Dataset` と `Scorer` オブジェクトの list が必要な標準の `Evaluation` オブジェクトとは異なり、`EvaluationLogger` では個々の予測とそれに関連するスコアを、利用可能になった時点で段階的にログできます。
**より構造化された評価をご希望ですか？**
- 事前定義されたデータセットと scorer を備えた、より定型的な評価フレームワークを使用したい場合は、[Weave の標準 Evaluation フレームワーク](../core-types/evaluations)を参照してください。
+ 事前定義されたデータセットと scorer を備えた、より定型的な評価フレームワークを使用したい場合は、[標準 Evaluation フレームワーク](../core-types/evaluations)を参照してください。
`EvaluationLogger` は柔軟性を重視している一方、標準フレームワークは構造とガイダンスを提供します。
@@ -44,11 +42,11 @@ keywords: ["EvaluationLogger", "log_prediction", "log_score", "段階的な評
## 基本的な例
-次の例は、既存のコードにインラインで `EvaluationLogger` を使用して予測とスコアをログする方法を示しています。
+次の例は、既存のコードにインラインで `EvaluationLogger` を使用して予測とスコアをログする方法を示しています。[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT] を W&B entity と project に置き換えてください。
{/*
- "custom" モードでは、Mintlify は frontmatter の title をページ上の H1 としてレンダリングせず、
- 本文の周囲にも prose ラッパーがないため、HTML の
- 見出し（/
-W&B アカウントは、project を作成して実験を実行するために、少なくとも 1 つのチームに所属している必要があります。自動生成されたチームが削除されると、アカウントはチームへの所属を失います。この状態では、次のようなことが起こります。
+W&B アカウントは、project を作成して実験を実行するために、少なくとも 1 つのチームに所属している必要があります。アカウントにチームがない場合、次のような状態になります。
* **Account Settings > Teams** の **Create team** ボタンが表示されないことがあります。
* ログインしたり Workspace にアクセスしたりすると、すぐに "rate limit exceeded" または "An application error occurred" のページにリダイレクトされることがあります。
* この問題を自分で解決するために新しいチームを作成することはできません。アカウントがこの状態にある間は、チームの作成はブロックされます。
+チームを削除するとこの状態になる可能性がありますが、それだけが原因ではありません。次の場合にも、アカウントにチームがなくなることがあります。
+
+* 新しいアカウントで、サインアップ時に初期チームが作成されなかった場合。
+* 組織のメールアドレスや学生用メールアドレスなど、アカウントのメールアドレスを追加または変更した後。
+* プロフィールを編集した後。
+
+どの場合も、症状と解決方法は同じです。
+
//）には、ブラウザのデフォルトに加えて project の
- typography.css のルール（serif ファミリー、weight 400）が適用されます。Mintlify の custom-layouts
- ガイドでは、明示的な Tailwind
- クラスを指定した生の HTML 見出しを記述することでこれに対応しています。ここでも同様にして、見出しが通常のドキュメント見出しのように見えるようにしてください。
- */}
+ "custom" モードでは、Mintlify は frontmatter の title をページ上の H1 としてレンダリングせず、
+ 本文の周囲にも prose ラッパーがないため、HTML の
+ 見出し（//）には、ブラウザのデフォルトに加えて project の
+ typography.css のルール（serif ファミリー、weight 400）が適用されます。Mintlify の custom-layouts
+ ガイドでは、明示的な Tailwind
+ クラスを指定した生の HTML 見出しを記述することでこれに対応しています。ここでも同様にして、見出しが通常のドキュメント見出しのように見えるようにしてください。
+ */}
サポートホーム
@@ -47,7 +47,7 @@ import {HelpQuestionForm} from "/snippets/HelpQuestionForm.jsx";
{/* AUTO-GENERATED: counts */}
- 210 件の記事 · 40 個のタグ
+ 214 件の記事 · 41 個のタグ
{/* END AUTO-GENERATED: counts */}
diff --git a/ja/support/models.mdx b/ja/support/models.mdx
index c7715ebdd0..41c9d181bb 100644
--- a/ja/support/models.mdx
+++ b/ja/support/models.mdx
@@ -49,7 +49,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 2 件の記事
+ 3 件の記事
@@ -65,7 +65,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 15 件の記事
+ 16 件の記事
@@ -85,7 +85,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 13 件の記事
+ 14 件の記事
@@ -101,7 +101,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 10 件の記事
+ 11 件の記事
@@ -113,7 +113,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 2 件の記事
+ 4 件の記事
@@ -132,6 +132,10 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
6 件の記事
+
+ 1 件の記事
+
+
15 件の記事
@@ -145,7 +149,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 31 件の記事
+ 32 件の記事
@@ -157,7 +161,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 2 件の記事
+ 3 件の記事
@@ -169,11 +173,11 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 13 件の記事
+ 15 件の記事
- 3 件の記事
+ 4 件の記事
@@ -185,7 +189,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 2 件の記事
+ 2件の記事
diff --git a/ja/support/models/articles/how-can-i-resolve-login-issues-with-my-a.mdx b/ja/support/models/articles/how-can-i-resolve-login-issues-with-my-a.mdx
index 90a9df8779..32d5fa85a8 100644
--- a/ja/support/models/articles/how-can-i-resolve-login-issues-with-my-a.mdx
+++ b/ja/support/models/articles/how-can-i-resolve-login-issues-with-my-a.mdx
@@ -15,11 +15,12 @@ W&Bアカウントにサインインできない場合は、次の手順で
* SSO を使用している場合は、適切な SSO グループに属していることを確認してください。
* **技術的な問題**:
* 追加のトラブルシューティングに備えて、表示された具体的なエラーメッセージを記録してください。
+ * Workspace の代わりに "rate limit exceeded" または "アプリケーション エラーが発生しました" と表示される場合、アカウントがチームに所属していない可能性があります。ブラウザのトラブルシューティングでは解決しません。[チームを削除した後に新しいチームを作成できなくなりました。どうすればよいですか？](/ja/support/models/articles/i-deleted-my-team-and-now-i-cant-create-a-new-one)を参照してください。
* 問題が解決しない場合は、追加の支援についてサポートチームにお問い合わせください。
***
-{/* AUTO-GENERATED: tab badges */}
+{/* AUTO-GENERATED: タブバッジ */}
[ユーザー管理](/ja/support/models/tags/user-management)
diff --git a/ja/support/models/articles/how-do-i-add-more-seats.mdx b/ja/support/models/articles/how-do-i-add-more-seats.mdx
index 1c596d2965..ca8f41a7a3 100644
--- a/ja/support/models/articles/how-do-i-add-more-seats.mdx
+++ b/ja/support/models/articles/how-do-i-add-more-seats.mdx
@@ -1,19 +1,31 @@
---
title: "アカウントにシートを追加するにはどうすればよいですか？"
-keywords: ["管理者", "ユーザー管理"]
+keywords: ["Administrator", "User Management"]
---
-チームの W&B へのアクセスを拡張する必要がある管理者は、アカウントの追加シートをリクエストできます。シートを追加するには、次の手順に従ってください。
+チームの W&B へのアクセスを拡大する必要がある管理者は、アカウントの追加シートをリクエストできます。W&B では、シートはチーム単位ではなく組織レベルでユーザーごとに割り当てられ、チームはそのシートを継承します。ユーザーを別のチームに追加しても、追加のシートは消費されません。
-1. 担当のアカウントエグゼクティブまたはサポートチーム (support@wandb.com) に連絡します。
-2. 組織名と希望するシート数を伝えます。
+シートを追加するには：
-W&B チームは、この情報を基にアカウントへ追加シートをプロビジョニングします。
+{/* AISE = 「AI Solutions Engineer」: W&B Global Field Organization の役職名
+ （Glean のユーザーディレクトリ）および Confluence の「Pre-Sales AISE Onboarding Template」には、
+ 「What an AI Solutions Engineer (AISE) does」と記載されています。Indeed と Scribd のアカウント
+ 用語集もこれを支持しています。「Account Solutions Engineer」という役職は存在しません（ただし、「Senior
+ Manager, Account Solutions Architecture」は存在し、これが混同の原因である可能性があります）。
+ /platform/hosting/hosting-options/dedicated-cloud/rate-limits.mdx では AISE を
+ 「Account Solutions Engineer」と展開していますが、裏付けがないため、今後の検討用にそのままとしています。 */}
+
+1. AI Solutions Engineer (AISE) またはサポートチーム (support@wandb.com) にお問い合わせください。
+2. 組織名と必要なシート数をお知らせください。
+
+W&B チームは、この情報に基づいて、アカウントに追加のシートをプロビジョニングします。
+
+詳細については、[ユーザーのアクセス権の割り当てまたは更新](/ja/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization#assign-or-update-a-users-access)を参照してください。
***
-{/* AUTO-GENERATED: tab badges */}
+{/* AUTO-GENERATED: タブバッジ */}
-[管理者](/ja/support/models/tags/administrator) [ユーザー管理](/ja/support/models/tags/user-management)
+[Administrator](/ja/support/models/tags/administrator) [ユーザー管理](/ja/support/models/tags/user-management)
-{/* 終了 AUTO-GENERATED: tab badges */}
\ No newline at end of file
+{/* END AUTO-GENERATED: タブバッジ */}
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/support/models/articles/how-do-i-create-a-new-team-in-wandb.mdx b/ja/support/models/articles/how-do-i-create-a-new-team-in-wandb.mdx
index 561482ab09..9a9862aa04 100644
--- a/ja/support/models/articles/how-do-i-create-a-new-team-in-wandb.mdx
+++ b/ja/support/models/articles/how-do-i-create-a-new-team-in-wandb.mdx
@@ -3,24 +3,17 @@ title: "W&B で新しいチームを作成するにはどうすればよいで
keywords: ["Teams", "組織管理"]
---
-Teams は、W&B におけるコラボレーションの基本単位です。各チームには固有の entity 名、共有の Projects、メンバー一覧があります。W&B アカウントを持つユーザーであれば、誰でもチームを作成できます。
+Teams は、W&B におけるコラボレーションの基本単位です。各チームには固有の entity 名、共有の Projects、メンバー一覧があります。チームを作成できるのは組織管理者のみです。
-**チームの作成**
+手順については、[チームを作成する](/ja/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization#create-a-team) を参照してください。後から同僚を追加するには、[ユーザーをチームに招待する](/ja/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization#invite-users-to-a-team) または [How do I invite a user to my W&B team?](/ja/support/models/articles/how-do-i-invite-a-user-to-my-wb-team) を参照してください。
-1. [wandb.ai](https://wandb.ai) にログインします。
-2. 左サイドバーの **+** アイコンまたは **Create new team** をクリックします (または [wandb.ai/create-team](https://wandb.ai/create-team) にアクセスします) 。
-3. **team name** を入力します。これがチームの entity 名になります (例: `wandb.ai/my-team`) 。チーム名はグローバルで一意である必要があり、小文字を使用し、文字、数値、ハイフンを含めることができます。
-4. **Create team** をクリックします。
+**チームを作成できない場合**
-新しいチームの管理者には自動的にあなたが設定されます。
-
-**作成後のメンバー招待**
-
-チームを作成したら、**Team settings > Members > Invite members** に移動して同僚を追加します。詳しくは、[How do I invite a user to my W&B team?](/ja/support/models/articles/how-do-i-invite-a-user-to-my-wb-team) を参照してください。
+**Create team** ボタンが表示されない場合や、管理者に問い合わせるよう求める権限エラーが表示される場合は、組織でチームの作成が管理者のみに制限されているか、アカウントがチームの作成を妨げる状態にあります。[I deleted my team and now I can't create a new one — what do I do?](/ja/support/models/articles/i-deleted-my-team-and-now-i-cant-create-a-new-one) を参照してください。
**チーム名の選び方**
-チーム名は、そのチーム配下のすべての project と run の URL の一部になるため、長期的に見ても意味のある名前を選んでください。チーム名は、W&B サポートに連絡しない限り、作成後に変更できません。
+チーム名はチームの entity 名となり、そのチーム配下のすべての project と run の URL の一部になるため、長期的に見ても意味のある名前を選んでください。チーム名は W&B 全体で一意である必要があり、作成後に変更できません。
**個人アカウントとチームアカウント**
@@ -38,7 +31,9 @@ wandb.init(entity="my-username", project="personal-experiments")
**チームの制限**
-無料プランでは、チームで利用できるユーザー数とストレージ容量に制限があります。プランの詳細は、**Team settings > Billing** または [wandb.ai/site/pricing](https://wandb.ai/site/pricing) で確認してください。
+Models では、シートはユーザーごとに課金されます。シートの仕組みについては [Seats and pricing](/ja/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization#seats-and-pricing) を、プランの詳細については **Team settings > Billing** または [wandb.ai/site/pricing](https://wandb.ai/site/pricing) を参照してください。
+
+学術アカウントでは、無制限にチームを作成できます。古い学術アカウントで別のチームを作成できない場合は、アカウント作成時に設定されたチーム数の少ない制限が適用されている可能性があります。制限を引き上げるには、[サポートにお問い合わせください](mailto:support@wandb.com)。
***
diff --git a/ja/support/models/articles/how-do-i-delete-many-artifacts-at-once.mdx b/ja/support/models/articles/how-do-i-delete-many-artifacts-at-once.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..943ccab577
--- /dev/null
+++ b/ja/support/models/articles/how-do-i-delete-many-artifacts-at-once.mdx
@@ -0,0 +1,63 @@
+---
+title: "多数のartifactを一度に削除するにはどうすればよいですか？"
+keywords: ["Artifacts", "Storage", "Python API"]
+---
+
+ストレージ使用量を削減するなど、多数のartifactバージョンを削除する必要がある場合は、W&B App ではなく [W&B Public API](/ja/models/ref/python/public-api/api) を使用してください。App での一括削除は `context deadline exceeded` エラーによりタイムアウトする場合があります。また、artifact リストは数百個のバージョンを削除する用途には設計されていません。
+
+次のスクリプトは、project 内の指定したタイプのすべてのartifactバージョンを削除します。
+
+`[YOUR-TEAM]` と `[YOUR-PROJECT]` のプレースホルダーを自身の値に置き換えてください。`[YOUR-TEAM]` には、組織名ではなくチーム名またはユーザー名を使用してください。
+
+
+ artifact の削除は破壊的な操作です。ソースartifactバージョンを削除すると、W&B はartifactとそのfileを削除します。`delete_aliases=True` を渡すと、`latest` などのaliasを持つバージョンの削除が可能になり、それらのaliasも削除されます。
+
+ まず `DRY_RUN = True` を使用し、出力されたartifact名を確認してから、DRY_RUN = False を設定してください。
+
+
+```python
+import wandb
+
+# `wandb login` を実行済みであることを前提としています。
+entity = "[YOUR-TEAM]" # ご自身のチームに置き換えてください。
+project = "[YOUR-PROJECT]" # ご自身の project に置き換えてください。
+artifact_type = "model" # 削除する artifact タイプに置き換えてください。
+
+# 削除するバージョンを確認し終えるまでは True のままにしてください。
+DRY_RUN = True
+
+api = wandb.Api()
+
+for collection in api.artifact_collections(f"{entity}/{project}", artifact_type):
+ for version in collection.artifacts():
+ if DRY_RUN:
+ print(f"[dry-run] {version.name} を削除します")
+ else:
+ print(f"{version.name} を削除中")
+ version.delete(delete_aliases=True)
+```
+
+スクリプトはコレクションではなくartifact バージョンを削除します。空になったコレクションも、project の **Artifacts** タブには引き続き表示されます。
+
+`wandb.Api.artifact_collections()` は、ソースコレクションとリンクコレクションの両方を返します。
+
+* ソースコレクションには、project 内の run にログされたartifact バージョンが含まれます。
+* リンクコレクションには、Registry 内のコレクションなど、別のコレクションにリンクされたartifact バージョンへの参照が含まれます。
+
+詳細は、[artifact バージョンをコレクションにリンクする](/ja/models/registry/link_version)を参照してください。
+
+バージョンがリンクコレクションに含まれる場合、`version.delete(delete_aliases=True)` はリンクのみを削除します。ソースartifact とその file は元の場所に残るため、そのバージョンを削除してもストレージは解放されません。
+
+
+ ## ストレージ容量を解放する
+
+
+削除したartifactはまず論理削除され、後でガベージ コレクションによって完全に削除されるため、ストレージ使用量はすぐには減少しません。タイミングと使用量の確認方法については、[runを削除した後、ストレージ使用量が更新されないのはなぜですか？](/ja/support/models/articles/why-does-the-storage-meter-not-update-af)および[artifactを削除する](/ja/models/artifacts/delete-artifacts)を参照してください。
+
+***
+
+{/* AUTO-GENERATED: タブバッジ */}
+
+[Artifacts](/ja/support/models/tags/artifacts) [ストレージ](/ja/support/models/tags/storage) [Python API](/ja/support/models/tags/python-api)
+
+{/* END AUTO-GENERATED: タブバッジ */}
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/support/models/articles/how-do-i-preserve-run-data-from-ephemeral-env.mdx b/ja/support/models/articles/how-do-i-preserve-run-data-from-ephemeral-env.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..9e33ede3bb
--- /dev/null
+++ b/ja/support/models/articles/how-do-i-preserve-run-data-from-ephemeral-env.mdx
@@ -0,0 +1,18 @@
+---
+title: エフェメラル環境の run データを保持するにはどうすればよいですか？
+keywords: ["環境変数", "Logs", "Runs"]
+---
+
+エフェメラル環境でローカルの run データと診断ログを保持するには、`WANDB_DIR` を永続ストレージ上のディレクトリに設定します。設定しない場合、pod またはコンテナーが削除されると、ローカルの `wandb/` ディレクトリ内のファイルが失われる可能性があります。
+
+以下の関連記事を参照してください。
+
+* [`wandb` ファイルのローカル保存先を指定するにはどうすればよいですか？](/ja/support/models/articles/how-can-i-define-the-local-location-for-)
+* [run が crashed と表示されるのはなぜですか？](/ja/support/models/articles/why-is-my-run-showing-as-crashed)
+* [環境変数](/ja/models/track/environment-variables)
+
+{/* AUTO-GENERATED: タブバッジ */}
+
+[環境変数](/ja/support/models/tags/environment-variables) [ログ](/ja/support/models/tags/logs) [Runs](/ja/support/models/tags/runs)
+
+{/* END AUTO-GENERATED: tab badges */}
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/support/models/articles/how-do-i-rename-a-team-or-entity.mdx b/ja/support/models/articles/how-do-i-rename-a-team-or-entity.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..d78abf91f3
--- /dev/null
+++ b/ja/support/models/articles/how-do-i-rename-a-team-or-entity.mdx
@@ -0,0 +1,22 @@
+---
+title: "チームまたはエンティティの名前を変更するにはどうすればよいですか？"
+keywords: ["Teams", "Team Management", "Org Management"]
+---
+
+W&B では、チームまたはエンティティの名前変更はサポートされていません。チーム名は作成時に設定され、その後は変更できません。代わりに、希望する名前とメンバーで新しいチームを作成し、作業内容をそのチームに移動してください。
+
+1. [新しいチームを作成します](/ja/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization#create-a-team)。権限エラーが発生した場合、組織ではチームを作成できるユーザーが制限されています。組織管理者にチームの作成を依頼してください。
+2. project または run を新しいチームに移動します。W&B ではチーム間で run を移動できますが、ログした artifact は自動的には移動されません。
+3. project 全体を移動するには、ソースチーム、移動先チーム、移動する project を記載して[サポートにお問い合わせください](mailto:support@wandb.com)。サポートは、いずれのチームにもアクティブなログ記録が行われていない時間帯に移動を実施します。
+
+
+ チームのストレージの場所も作成時に固定されます。チームのストレージの場所は、チームの作成時に設定してください。[セキュアストレージコネクタ](/ja/platform/hosting/data-security/secure-storage-connector)を参照してください。
+
+
+***
+
+{/* AUTO-GENERATED: タブバッジ */}
+
+[Teams](/ja/support/models/tags/teams) [Team Management](/ja/support/models/tags/team-management) [Org Management](/ja/support/models/tags/org-management)
+
+{/* END AUTO-GENERATED: タブバッジ */}
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/support/models/articles/i-deleted-my-team-and-now-i-cant-create-a-new-one.mdx b/ja/support/models/articles/i-deleted-my-team-and-now-i-cant-create-a-new-one.mdx
index dc7fea893d..811e212d74 100644
--- a/ja/support/models/articles/i-deleted-my-team-and-now-i-cant-create-a-new-one.mdx
+++ b/ja/support/models/articles/i-deleted-my-team-and-now-i-cant-create-a-new-one.mdx
@@ -9,12 +9,20 @@ W&B にサインアップすると、プラットフォームによってユ
## これが発生する理由
）には、ブラウザのデフォルトに加えて project の
- typography.css のルール（serif ファミリー、weight 400）が適用されます。Mintlify の custom-layouts
- ガイドでは、明示的な Tailwind
- クラスを指定した生の HTML 見出しを記述することでこれに対応しています。ここでも同様にして、見出しが通常のドキュメント見出しのように見えるようにしてください。
- */}
+ "custom" モードでは、Mintlify は frontmatter の title をページ上の H1 としてレンダリングせず、
+ 本文の周囲にも prose ラッパーがないため、HTML の
+ 見出し（//）には、ブラウザのデフォルトに加えて project の
+ typography.css のルール（serif ファミリー、weight 400）が適用されます。Mintlify の custom-layouts
+ ガイドでは、明示的な Tailwind
+ クラスを指定した生の HTML 見出しを記述することでこれに対応しています。ここでも同様にして、見出しが通常のドキュメント見出しのように見えるようにしてください。
+ */}
サポートホーム
@@ -47,7 +47,7 @@ import {HelpQuestionForm} from "/snippets/HelpQuestionForm.jsx";
{/* AUTO-GENERATED: counts */}
- 210 件の記事 · 40 個のタグ
+ 214 件の記事 · 41 個のタグ
{/* END AUTO-GENERATED: counts */}
diff --git a/ja/support/models.mdx b/ja/support/models.mdx
index c7715ebdd0..41c9d181bb 100644
--- a/ja/support/models.mdx
+++ b/ja/support/models.mdx
@@ -49,7 +49,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 2 件の記事
+ 3 件の記事
@@ -65,7 +65,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 15 件の記事
+ 16 件の記事
@@ -85,7 +85,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 13 件の記事
+ 14 件の記事
@@ -101,7 +101,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 10 件の記事
+ 11 件の記事
@@ -113,7 +113,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 2 件の記事
+ 4 件の記事
@@ -132,6 +132,10 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
6 件の記事
+
+ 1 件の記事
+
+
15 件の記事
@@ -145,7 +149,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 31 件の記事
+ 32 件の記事
@@ -157,7 +161,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 2 件の記事
+ 3 件の記事
@@ -169,11 +173,11 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 13 件の記事
+ 15 件の記事
- 3 件の記事
+ 4 件の記事
@@ -185,7 +189,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 2 件の記事
+ 2件の記事
diff --git a/ja/support/models/articles/how-can-i-resolve-login-issues-with-my-a.mdx b/ja/support/models/articles/how-can-i-resolve-login-issues-with-my-a.mdx
index 90a9df8779..32d5fa85a8 100644
--- a/ja/support/models/articles/how-can-i-resolve-login-issues-with-my-a.mdx
+++ b/ja/support/models/articles/how-can-i-resolve-login-issues-with-my-a.mdx
@@ -15,11 +15,12 @@ W&Bアカウントにサインインできない場合は、次の手順で
* SSO を使用している場合は、適切な SSO グループに属していることを確認してください。
* **技術的な問題**:
* 追加のトラブルシューティングに備えて、表示された具体的なエラーメッセージを記録してください。
+ * Workspace の代わりに "rate limit exceeded" または "アプリケーション エラーが発生しました" と表示される場合、アカウントがチームに所属していない可能性があります。ブラウザのトラブルシューティングでは解決しません。[チームを削除した後に新しいチームを作成できなくなりました。どうすればよいですか？](/ja/support/models/articles/i-deleted-my-team-and-now-i-cant-create-a-new-one)を参照してください。
* 問題が解決しない場合は、追加の支援についてサポートチームにお問い合わせください。
***
-{/* AUTO-GENERATED: tab badges */}
+{/* AUTO-GENERATED: タブバッジ */}
[ユーザー管理](/ja/support/models/tags/user-management)
diff --git a/ja/support/models/articles/how-do-i-add-more-seats.mdx b/ja/support/models/articles/how-do-i-add-more-seats.mdx
index 1c596d2965..ca8f41a7a3 100644
--- a/ja/support/models/articles/how-do-i-add-more-seats.mdx
+++ b/ja/support/models/articles/how-do-i-add-more-seats.mdx
@@ -1,19 +1,31 @@
---
title: "アカウントにシートを追加するにはどうすればよいですか？"
-keywords: ["管理者", "ユーザー管理"]
+keywords: ["Administrator", "User Management"]
---
-チームの W&B へのアクセスを拡張する必要がある管理者は、アカウントの追加シートをリクエストできます。シートを追加するには、次の手順に従ってください。
+チームの W&B へのアクセスを拡大する必要がある管理者は、アカウントの追加シートをリクエストできます。W&B では、シートはチーム単位ではなく組織レベルでユーザーごとに割り当てられ、チームはそのシートを継承します。ユーザーを別のチームに追加しても、追加のシートは消費されません。
-1. 担当のアカウントエグゼクティブまたはサポートチーム (support@wandb.com) に連絡します。
-2. 組織名と希望するシート数を伝えます。
+シートを追加するには：
-W&B チームは、この情報を基にアカウントへ追加シートをプロビジョニングします。
+{/* AISE = 「AI Solutions Engineer」: W&B Global Field Organization の役職名
+ （Glean のユーザーディレクトリ）および Confluence の「Pre-Sales AISE Onboarding Template」には、
+ 「What an AI Solutions Engineer (AISE) does」と記載されています。Indeed と Scribd のアカウント
+ 用語集もこれを支持しています。「Account Solutions Engineer」という役職は存在しません（ただし、「Senior
+ Manager, Account Solutions Architecture」は存在し、これが混同の原因である可能性があります）。
+ /platform/hosting/hosting-options/dedicated-cloud/rate-limits.mdx では AISE を
+ 「Account Solutions Engineer」と展開していますが、裏付けがないため、今後の検討用にそのままとしています。 */}
+
+1. AI Solutions Engineer (AISE) またはサポートチーム (support@wandb.com) にお問い合わせください。
+2. 組織名と必要なシート数をお知らせください。
+
+W&B チームは、この情報に基づいて、アカウントに追加のシートをプロビジョニングします。
+
+詳細については、[ユーザーのアクセス権の割り当てまたは更新](/ja/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization#assign-or-update-a-users-access)を参照してください。
***
-{/* AUTO-GENERATED: tab badges */}
+{/* AUTO-GENERATED: タブバッジ */}
-[管理者](/ja/support/models/tags/administrator) [ユーザー管理](/ja/support/models/tags/user-management)
+[Administrator](/ja/support/models/tags/administrator) [ユーザー管理](/ja/support/models/tags/user-management)
-{/* 終了 AUTO-GENERATED: tab badges */}
\ No newline at end of file
+{/* END AUTO-GENERATED: タブバッジ */}
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/support/models/articles/how-do-i-create-a-new-team-in-wandb.mdx b/ja/support/models/articles/how-do-i-create-a-new-team-in-wandb.mdx
index 561482ab09..9a9862aa04 100644
--- a/ja/support/models/articles/how-do-i-create-a-new-team-in-wandb.mdx
+++ b/ja/support/models/articles/how-do-i-create-a-new-team-in-wandb.mdx
@@ -3,24 +3,17 @@ title: "W&B で新しいチームを作成するにはどうすればよいで
keywords: ["Teams", "組織管理"]
---
-Teams は、W&B におけるコラボレーションの基本単位です。各チームには固有の entity 名、共有の Projects、メンバー一覧があります。W&B アカウントを持つユーザーであれば、誰でもチームを作成できます。
+Teams は、W&B におけるコラボレーションの基本単位です。各チームには固有の entity 名、共有の Projects、メンバー一覧があります。チームを作成できるのは組織管理者のみです。
-**チームの作成**
+手順については、[チームを作成する](/ja/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization#create-a-team) を参照してください。後から同僚を追加するには、[ユーザーをチームに招待する](/ja/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization#invite-users-to-a-team) または [How do I invite a user to my W&B team?](/ja/support/models/articles/how-do-i-invite-a-user-to-my-wb-team) を参照してください。
-1. [wandb.ai](https://wandb.ai) にログインします。
-2. 左サイドバーの **+** アイコンまたは **Create new team** をクリックします (または [wandb.ai/create-team](https://wandb.ai/create-team) にアクセスします) 。
-3. **team name** を入力します。これがチームの entity 名になります (例: `wandb.ai/my-team`) 。チーム名はグローバルで一意である必要があり、小文字を使用し、文字、数値、ハイフンを含めることができます。
-4. **Create team** をクリックします。
+**チームを作成できない場合**
-新しいチームの管理者には自動的にあなたが設定されます。
-
-**作成後のメンバー招待**
-
-チームを作成したら、**Team settings > Members > Invite members** に移動して同僚を追加します。詳しくは、[How do I invite a user to my W&B team?](/ja/support/models/articles/how-do-i-invite-a-user-to-my-wb-team) を参照してください。
+**Create team** ボタンが表示されない場合や、管理者に問い合わせるよう求める権限エラーが表示される場合は、組織でチームの作成が管理者のみに制限されているか、アカウントがチームの作成を妨げる状態にあります。[I deleted my team and now I can't create a new one — what do I do?](/ja/support/models/articles/i-deleted-my-team-and-now-i-cant-create-a-new-one) を参照してください。
**チーム名の選び方**
-チーム名は、そのチーム配下のすべての project と run の URL の一部になるため、長期的に見ても意味のある名前を選んでください。チーム名は、W&B サポートに連絡しない限り、作成後に変更できません。
+チーム名はチームの entity 名となり、そのチーム配下のすべての project と run の URL の一部になるため、長期的に見ても意味のある名前を選んでください。チーム名は W&B 全体で一意である必要があり、作成後に変更できません。
**個人アカウントとチームアカウント**
@@ -38,7 +31,9 @@ wandb.init(entity="my-username", project="personal-experiments")
**チームの制限**
-無料プランでは、チームで利用できるユーザー数とストレージ容量に制限があります。プランの詳細は、**Team settings > Billing** または [wandb.ai/site/pricing](https://wandb.ai/site/pricing) で確認してください。
+Models では、シートはユーザーごとに課金されます。シートの仕組みについては [Seats and pricing](/ja/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization#seats-and-pricing) を、プランの詳細については **Team settings > Billing** または [wandb.ai/site/pricing](https://wandb.ai/site/pricing) を参照してください。
+
+学術アカウントでは、無制限にチームを作成できます。古い学術アカウントで別のチームを作成できない場合は、アカウント作成時に設定されたチーム数の少ない制限が適用されている可能性があります。制限を引き上げるには、[サポートにお問い合わせください](mailto:support@wandb.com)。
***
diff --git a/ja/support/models/articles/how-do-i-delete-many-artifacts-at-once.mdx b/ja/support/models/articles/how-do-i-delete-many-artifacts-at-once.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..943ccab577
--- /dev/null
+++ b/ja/support/models/articles/how-do-i-delete-many-artifacts-at-once.mdx
@@ -0,0 +1,63 @@
+---
+title: "多数のartifactを一度に削除するにはどうすればよいですか？"
+keywords: ["Artifacts", "Storage", "Python API"]
+---
+
+ストレージ使用量を削減するなど、多数のartifactバージョンを削除する必要がある場合は、W&B App ではなく [W&B Public API](/ja/models/ref/python/public-api/api) を使用してください。App での一括削除は `context deadline exceeded` エラーによりタイムアウトする場合があります。また、artifact リストは数百個のバージョンを削除する用途には設計されていません。
+
+次のスクリプトは、project 内の指定したタイプのすべてのartifactバージョンを削除します。
+
+`[YOUR-TEAM]` と `[YOUR-PROJECT]` のプレースホルダーを自身の値に置き換えてください。`[YOUR-TEAM]` には、組織名ではなくチーム名またはユーザー名を使用してください。
+
+
+ artifact の削除は破壊的な操作です。ソースartifactバージョンを削除すると、W&B はartifactとそのfileを削除します。`delete_aliases=True` を渡すと、`latest` などのaliasを持つバージョンの削除が可能になり、それらのaliasも削除されます。
+
+ まず `DRY_RUN = True` を使用し、出力されたartifact名を確認してから、DRY_RUN = False を設定してください。
+
+
+```python
+import wandb
+
+# `wandb login` を実行済みであることを前提としています。
+entity = "[YOUR-TEAM]" # ご自身のチームに置き換えてください。
+project = "[YOUR-PROJECT]" # ご自身の project に置き換えてください。
+artifact_type = "model" # 削除する artifact タイプに置き換えてください。
+
+# 削除するバージョンを確認し終えるまでは True のままにしてください。
+DRY_RUN = True
+
+api = wandb.Api()
+
+for collection in api.artifact_collections(f"{entity}/{project}", artifact_type):
+ for version in collection.artifacts():
+ if DRY_RUN:
+ print(f"[dry-run] {version.name} を削除します")
+ else:
+ print(f"{version.name} を削除中")
+ version.delete(delete_aliases=True)
+```
+
+スクリプトはコレクションではなくartifact バージョンを削除します。空になったコレクションも、project の **Artifacts** タブには引き続き表示されます。
+
+`wandb.Api.artifact_collections()` は、ソースコレクションとリンクコレクションの両方を返します。
+
+* ソースコレクションには、project 内の run にログされたartifact バージョンが含まれます。
+* リンクコレクションには、Registry 内のコレクションなど、別のコレクションにリンクされたartifact バージョンへの参照が含まれます。
+
+詳細は、[artifact バージョンをコレクションにリンクする](/ja/models/registry/link_version)を参照してください。
+
+バージョンがリンクコレクションに含まれる場合、`version.delete(delete_aliases=True)` はリンクのみを削除します。ソースartifact とその file は元の場所に残るため、そのバージョンを削除してもストレージは解放されません。
+
+
+ ## ストレージ容量を解放する
+
+
+削除したartifactはまず論理削除され、後でガベージ コレクションによって完全に削除されるため、ストレージ使用量はすぐには減少しません。タイミングと使用量の確認方法については、[runを削除した後、ストレージ使用量が更新されないのはなぜですか？](/ja/support/models/articles/why-does-the-storage-meter-not-update-af)および[artifactを削除する](/ja/models/artifacts/delete-artifacts)を参照してください。
+
+***
+
+{/* AUTO-GENERATED: タブバッジ */}
+
+[Artifacts](/ja/support/models/tags/artifacts) [ストレージ](/ja/support/models/tags/storage) [Python API](/ja/support/models/tags/python-api)
+
+{/* END AUTO-GENERATED: タブバッジ */}
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/support/models/articles/how-do-i-preserve-run-data-from-ephemeral-env.mdx b/ja/support/models/articles/how-do-i-preserve-run-data-from-ephemeral-env.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..9e33ede3bb
--- /dev/null
+++ b/ja/support/models/articles/how-do-i-preserve-run-data-from-ephemeral-env.mdx
@@ -0,0 +1,18 @@
+---
+title: エフェメラル環境の run データを保持するにはどうすればよいですか？
+keywords: ["環境変数", "Logs", "Runs"]
+---
+
+エフェメラル環境でローカルの run データと診断ログを保持するには、`WANDB_DIR` を永続ストレージ上のディレクトリに設定します。設定しない場合、pod またはコンテナーが削除されると、ローカルの `wandb/` ディレクトリ内のファイルが失われる可能性があります。
+
+以下の関連記事を参照してください。
+
+* [`wandb` ファイルのローカル保存先を指定するにはどうすればよいですか？](/ja/support/models/articles/how-can-i-define-the-local-location-for-)
+* [run が crashed と表示されるのはなぜですか？](/ja/support/models/articles/why-is-my-run-showing-as-crashed)
+* [環境変数](/ja/models/track/environment-variables)
+
+{/* AUTO-GENERATED: タブバッジ */}
+
+[環境変数](/ja/support/models/tags/environment-variables) [ログ](/ja/support/models/tags/logs) [Runs](/ja/support/models/tags/runs)
+
+{/* END AUTO-GENERATED: tab badges */}
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/support/models/articles/how-do-i-rename-a-team-or-entity.mdx b/ja/support/models/articles/how-do-i-rename-a-team-or-entity.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..d78abf91f3
--- /dev/null
+++ b/ja/support/models/articles/how-do-i-rename-a-team-or-entity.mdx
@@ -0,0 +1,22 @@
+---
+title: "チームまたはエンティティの名前を変更するにはどうすればよいですか？"
+keywords: ["Teams", "Team Management", "Org Management"]
+---
+
+W&B では、チームまたはエンティティの名前変更はサポートされていません。チーム名は作成時に設定され、その後は変更できません。代わりに、希望する名前とメンバーで新しいチームを作成し、作業内容をそのチームに移動してください。
+
+1. [新しいチームを作成します](/ja/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization#create-a-team)。権限エラーが発生した場合、組織ではチームを作成できるユーザーが制限されています。組織管理者にチームの作成を依頼してください。
+2. project または run を新しいチームに移動します。W&B ではチーム間で run を移動できますが、ログした artifact は自動的には移動されません。
+3. project 全体を移動するには、ソースチーム、移動先チーム、移動する project を記載して[サポートにお問い合わせください](mailto:support@wandb.com)。サポートは、いずれのチームにもアクティブなログ記録が行われていない時間帯に移動を実施します。
+
+
+ チームのストレージの場所も作成時に固定されます。チームのストレージの場所は、チームの作成時に設定してください。[セキュアストレージコネクタ](/ja/platform/hosting/data-security/secure-storage-connector)を参照してください。
+
+
+***
+
+{/* AUTO-GENERATED: タブバッジ */}
+
+[Teams](/ja/support/models/tags/teams) [Team Management](/ja/support/models/tags/team-management) [Org Management](/ja/support/models/tags/org-management)
+
+{/* END AUTO-GENERATED: タブバッジ */}
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/support/models/articles/i-deleted-my-team-and-now-i-cant-create-a-new-one.mdx b/ja/support/models/articles/i-deleted-my-team-and-now-i-cant-create-a-new-one.mdx
index dc7fea893d..811e212d74 100644
--- a/ja/support/models/articles/i-deleted-my-team-and-now-i-cant-create-a-new-one.mdx
+++ b/ja/support/models/articles/i-deleted-my-team-and-now-i-cant-create-a-new-one.mdx
@@ -9,12 +9,20 @@ W&B にサインアップすると、プラットフォームによってユ
## これが発生する理由
/）には、ブラウザのデフォルトに加えて project の
+ typography.css のルール（serif ファミリー、weight 400）が適用されます。Mintlify の custom-layouts
+ ガイドでは、明示的な Tailwind
+ クラスを指定した生の HTML 見出しを記述することでこれに対応しています。ここでも同様にして、見出しが通常のドキュメント見出しのように見えるようにしてください。
+ */}
サポートホーム
@@ -47,7 +47,7 @@ import {HelpQuestionForm} from "/snippets/HelpQuestionForm.jsx";
{/* AUTO-GENERATED: counts */}
- 210 件の記事 · 40 個のタグ
+ 214 件の記事 · 41 個のタグ
{/* END AUTO-GENERATED: counts */}
diff --git a/ja/support/models.mdx b/ja/support/models.mdx
index c7715ebdd0..41c9d181bb 100644
--- a/ja/support/models.mdx
+++ b/ja/support/models.mdx
@@ -49,7 +49,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 2 件の記事
+ 3 件の記事
@@ -65,7 +65,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 15 件の記事
+ 16 件の記事
@@ -85,7 +85,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 13 件の記事
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@@ -101,7 +101,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 10 件の記事
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@@ -113,7 +113,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 2 件の記事
+ 4 件の記事
@@ -132,6 +132,10 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
6 件の記事
+
+ 1 件の記事
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15 件の記事
@@ -145,7 +149,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 31 件の記事
+ 32 件の記事
@@ -157,7 +161,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 2 件の記事
+ 3 件の記事
@@ -169,11 +173,11 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 13 件の記事
+ 15 件の記事
- 3 件の記事
+ 4 件の記事
@@ -185,7 +189,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 2 件の記事
+ 2件の記事
diff --git a/ja/support/models/articles/how-can-i-resolve-login-issues-with-my-a.mdx b/ja/support/models/articles/how-can-i-resolve-login-issues-with-my-a.mdx
index 90a9df8779..32d5fa85a8 100644
--- a/ja/support/models/articles/how-can-i-resolve-login-issues-with-my-a.mdx
+++ b/ja/support/models/articles/how-can-i-resolve-login-issues-with-my-a.mdx
@@ -15,11 +15,12 @@ W&Bアカウントにサインインできない場合は、次の手順で
* SSO を使用している場合は、適切な SSO グループに属していることを確認してください。
* **技術的な問題**:
* 追加のトラブルシューティングに備えて、表示された具体的なエラーメッセージを記録してください。
+ * Workspace の代わりに "rate limit exceeded" または "アプリケーション エラーが発生しました" と表示される場合、アカウントがチームに所属していない可能性があります。ブラウザのトラブルシューティングでは解決しません。[チームを削除した後に新しいチームを作成できなくなりました。どうすればよいですか？](/ja/support/models/articles/i-deleted-my-team-and-now-i-cant-create-a-new-one)を参照してください。
* 問題が解決しない場合は、追加の支援についてサポートチームにお問い合わせください。
***
-{/* AUTO-GENERATED: tab badges */}
+{/* AUTO-GENERATED: タブバッジ */}
[ユーザー管理](/ja/support/models/tags/user-management)
diff --git a/ja/support/models/articles/how-do-i-add-more-seats.mdx b/ja/support/models/articles/how-do-i-add-more-seats.mdx
index 1c596d2965..ca8f41a7a3 100644
--- a/ja/support/models/articles/how-do-i-add-more-seats.mdx
+++ b/ja/support/models/articles/how-do-i-add-more-seats.mdx
@@ -1,19 +1,31 @@
---
title: "アカウントにシートを追加するにはどうすればよいですか？"
-keywords: ["管理者", "ユーザー管理"]
+keywords: ["Administrator", "User Management"]
---
-チームの W&B へのアクセスを拡張する必要がある管理者は、アカウントの追加シートをリクエストできます。シートを追加するには、次の手順に従ってください。
+チームの W&B へのアクセスを拡大する必要がある管理者は、アカウントの追加シートをリクエストできます。W&B では、シートはチーム単位ではなく組織レベルでユーザーごとに割り当てられ、チームはそのシートを継承します。ユーザーを別のチームに追加しても、追加のシートは消費されません。
-1. 担当のアカウントエグゼクティブまたはサポートチーム (support@wandb.com) に連絡します。
-2. 組織名と希望するシート数を伝えます。
+シートを追加するには：
-W&B チームは、この情報を基にアカウントへ追加シートをプロビジョニングします。
+{/* AISE = 「AI Solutions Engineer」: W&B Global Field Organization の役職名
+ （Glean のユーザーディレクトリ）および Confluence の「Pre-Sales AISE Onboarding Template」には、
+ 「What an AI Solutions Engineer (AISE) does」と記載されています。Indeed と Scribd のアカウント
+ 用語集もこれを支持しています。「Account Solutions Engineer」という役職は存在しません（ただし、「Senior
+ Manager, Account Solutions Architecture」は存在し、これが混同の原因である可能性があります）。
+ /platform/hosting/hosting-options/dedicated-cloud/rate-limits.mdx では AISE を
+ 「Account Solutions Engineer」と展開していますが、裏付けがないため、今後の検討用にそのままとしています。 */}
+
+1. AI Solutions Engineer (AISE) またはサポートチーム (support@wandb.com) にお問い合わせください。
+2. 組織名と必要なシート数をお知らせください。
+
+W&B チームは、この情報に基づいて、アカウントに追加のシートをプロビジョニングします。
+
+詳細については、[ユーザーのアクセス権の割り当てまたは更新](/ja/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization#assign-or-update-a-users-access)を参照してください。
***
-{/* AUTO-GENERATED: tab badges */}
+{/* AUTO-GENERATED: タブバッジ */}
-[管理者](/ja/support/models/tags/administrator) [ユーザー管理](/ja/support/models/tags/user-management)
+[Administrator](/ja/support/models/tags/administrator) [ユーザー管理](/ja/support/models/tags/user-management)
-{/* 終了 AUTO-GENERATED: tab badges */}
\ No newline at end of file
+{/* END AUTO-GENERATED: タブバッジ */}
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/support/models/articles/how-do-i-create-a-new-team-in-wandb.mdx b/ja/support/models/articles/how-do-i-create-a-new-team-in-wandb.mdx
index 561482ab09..9a9862aa04 100644
--- a/ja/support/models/articles/how-do-i-create-a-new-team-in-wandb.mdx
+++ b/ja/support/models/articles/how-do-i-create-a-new-team-in-wandb.mdx
@@ -3,24 +3,17 @@ title: "W&B で新しいチームを作成するにはどうすればよいで
keywords: ["Teams", "組織管理"]
---
-Teams は、W&B におけるコラボレーションの基本単位です。各チームには固有の entity 名、共有の Projects、メンバー一覧があります。W&B アカウントを持つユーザーであれば、誰でもチームを作成できます。
+Teams は、W&B におけるコラボレーションの基本単位です。各チームには固有の entity 名、共有の Projects、メンバー一覧があります。チームを作成できるのは組織管理者のみです。
-**チームの作成**
+手順については、[チームを作成する](/ja/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization#create-a-team) を参照してください。後から同僚を追加するには、[ユーザーをチームに招待する](/ja/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization#invite-users-to-a-team) または [How do I invite a user to my W&B team?](/ja/support/models/articles/how-do-i-invite-a-user-to-my-wb-team) を参照してください。
-1. [wandb.ai](https://wandb.ai) にログインします。
-2. 左サイドバーの **+** アイコンまたは **Create new team** をクリックします (または [wandb.ai/create-team](https://wandb.ai/create-team) にアクセスします) 。
-3. **team name** を入力します。これがチームの entity 名になります (例: `wandb.ai/my-team`) 。チーム名はグローバルで一意である必要があり、小文字を使用し、文字、数値、ハイフンを含めることができます。
-4. **Create team** をクリックします。
+**チームを作成できない場合**
-新しいチームの管理者には自動的にあなたが設定されます。
-
-**作成後のメンバー招待**
-
-チームを作成したら、**Team settings > Members > Invite members** に移動して同僚を追加します。詳しくは、[How do I invite a user to my W&B team?](/ja/support/models/articles/how-do-i-invite-a-user-to-my-wb-team) を参照してください。
+**Create team** ボタンが表示されない場合や、管理者に問い合わせるよう求める権限エラーが表示される場合は、組織でチームの作成が管理者のみに制限されているか、アカウントがチームの作成を妨げる状態にあります。[I deleted my team and now I can't create a new one — what do I do?](/ja/support/models/articles/i-deleted-my-team-and-now-i-cant-create-a-new-one) を参照してください。
**チーム名の選び方**
-チーム名は、そのチーム配下のすべての project と run の URL の一部になるため、長期的に見ても意味のある名前を選んでください。チーム名は、W&B サポートに連絡しない限り、作成後に変更できません。
+チーム名はチームの entity 名となり、そのチーム配下のすべての project と run の URL の一部になるため、長期的に見ても意味のある名前を選んでください。チーム名は W&B 全体で一意である必要があり、作成後に変更できません。
**個人アカウントとチームアカウント**
@@ -38,7 +31,9 @@ wandb.init(entity="my-username", project="personal-experiments")
**チームの制限**
-無料プランでは、チームで利用できるユーザー数とストレージ容量に制限があります。プランの詳細は、**Team settings > Billing** または [wandb.ai/site/pricing](https://wandb.ai/site/pricing) で確認してください。
+Models では、シートはユーザーごとに課金されます。シートの仕組みについては [Seats and pricing](/ja/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization#seats-and-pricing) を、プランの詳細については **Team settings > Billing** または [wandb.ai/site/pricing](https://wandb.ai/site/pricing) を参照してください。
+
+学術アカウントでは、無制限にチームを作成できます。古い学術アカウントで別のチームを作成できない場合は、アカウント作成時に設定されたチーム数の少ない制限が適用されている可能性があります。制限を引き上げるには、[サポートにお問い合わせください](mailto:support@wandb.com)。
***
diff --git a/ja/support/models/articles/how-do-i-delete-many-artifacts-at-once.mdx b/ja/support/models/articles/how-do-i-delete-many-artifacts-at-once.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..943ccab577
--- /dev/null
+++ b/ja/support/models/articles/how-do-i-delete-many-artifacts-at-once.mdx
@@ -0,0 +1,63 @@
+---
+title: "多数のartifactを一度に削除するにはどうすればよいですか？"
+keywords: ["Artifacts", "Storage", "Python API"]
+---
+
+ストレージ使用量を削減するなど、多数のartifactバージョンを削除する必要がある場合は、W&B App ではなく [W&B Public API](/ja/models/ref/python/public-api/api) を使用してください。App での一括削除は `context deadline exceeded` エラーによりタイムアウトする場合があります。また、artifact リストは数百個のバージョンを削除する用途には設計されていません。
+
+次のスクリプトは、project 内の指定したタイプのすべてのartifactバージョンを削除します。
+
+`[YOUR-TEAM]` と `[YOUR-PROJECT]` のプレースホルダーを自身の値に置き換えてください。`[YOUR-TEAM]` には、組織名ではなくチーム名またはユーザー名を使用してください。
+
+
+ artifact の削除は破壊的な操作です。ソースartifactバージョンを削除すると、W&B はartifactとそのfileを削除します。`delete_aliases=True` を渡すと、`latest` などのaliasを持つバージョンの削除が可能になり、それらのaliasも削除されます。
+
+ まず `DRY_RUN = True` を使用し、出力されたartifact名を確認してから、DRY_RUN = False を設定してください。
+
+
+```python
+import wandb
+
+# `wandb login` を実行済みであることを前提としています。
+entity = "[YOUR-TEAM]" # ご自身のチームに置き換えてください。
+project = "[YOUR-PROJECT]" # ご自身の project に置き換えてください。
+artifact_type = "model" # 削除する artifact タイプに置き換えてください。
+
+# 削除するバージョンを確認し終えるまでは True のままにしてください。
+DRY_RUN = True
+
+api = wandb.Api()
+
+for collection in api.artifact_collections(f"{entity}/{project}", artifact_type):
+ for version in collection.artifacts():
+ if DRY_RUN:
+ print(f"[dry-run] {version.name} を削除します")
+ else:
+ print(f"{version.name} を削除中")
+ version.delete(delete_aliases=True)
+```
+
+スクリプトはコレクションではなくartifact バージョンを削除します。空になったコレクションも、project の **Artifacts** タブには引き続き表示されます。
+
+`wandb.Api.artifact_collections()` は、ソースコレクションとリンクコレクションの両方を返します。
+
+* ソースコレクションには、project 内の run にログされたartifact バージョンが含まれます。
+* リンクコレクションには、Registry 内のコレクションなど、別のコレクションにリンクされたartifact バージョンへの参照が含まれます。
+
+詳細は、[artifact バージョンをコレクションにリンクする](/ja/models/registry/link_version)を参照してください。
+
+バージョンがリンクコレクションに含まれる場合、`version.delete(delete_aliases=True)` はリンクのみを削除します。ソースartifact とその file は元の場所に残るため、そのバージョンを削除してもストレージは解放されません。
+
+
+ ## ストレージ容量を解放する
+
+
+削除したartifactはまず論理削除され、後でガベージ コレクションによって完全に削除されるため、ストレージ使用量はすぐには減少しません。タイミングと使用量の確認方法については、[runを削除した後、ストレージ使用量が更新されないのはなぜですか？](/ja/support/models/articles/why-does-the-storage-meter-not-update-af)および[artifactを削除する](/ja/models/artifacts/delete-artifacts)を参照してください。
+
+***
+
+{/* AUTO-GENERATED: タブバッジ */}
+
+[Artifacts](/ja/support/models/tags/artifacts) [ストレージ](/ja/support/models/tags/storage) [Python API](/ja/support/models/tags/python-api)
+
+{/* END AUTO-GENERATED: タブバッジ */}
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/support/models/articles/how-do-i-preserve-run-data-from-ephemeral-env.mdx b/ja/support/models/articles/how-do-i-preserve-run-data-from-ephemeral-env.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..9e33ede3bb
--- /dev/null
+++ b/ja/support/models/articles/how-do-i-preserve-run-data-from-ephemeral-env.mdx
@@ -0,0 +1,18 @@
+---
+title: エフェメラル環境の run データを保持するにはどうすればよいですか？
+keywords: ["環境変数", "Logs", "Runs"]
+---
+
+エフェメラル環境でローカルの run データと診断ログを保持するには、`WANDB_DIR` を永続ストレージ上のディレクトリに設定します。設定しない場合、pod またはコンテナーが削除されると、ローカルの `wandb/` ディレクトリ内のファイルが失われる可能性があります。
+
+以下の関連記事を参照してください。
+
+* [`wandb` ファイルのローカル保存先を指定するにはどうすればよいですか？](/ja/support/models/articles/how-can-i-define-the-local-location-for-)
+* [run が crashed と表示されるのはなぜですか？](/ja/support/models/articles/why-is-my-run-showing-as-crashed)
+* [環境変数](/ja/models/track/environment-variables)
+
+{/* AUTO-GENERATED: タブバッジ */}
+
+[環境変数](/ja/support/models/tags/environment-variables) [ログ](/ja/support/models/tags/logs) [Runs](/ja/support/models/tags/runs)
+
+{/* END AUTO-GENERATED: tab badges */}
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/support/models/articles/how-do-i-rename-a-team-or-entity.mdx b/ja/support/models/articles/how-do-i-rename-a-team-or-entity.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..d78abf91f3
--- /dev/null
+++ b/ja/support/models/articles/how-do-i-rename-a-team-or-entity.mdx
@@ -0,0 +1,22 @@
+---
+title: "チームまたはエンティティの名前を変更するにはどうすればよいですか？"
+keywords: ["Teams", "Team Management", "Org Management"]
+---
+
+W&B では、チームまたはエンティティの名前変更はサポートされていません。チーム名は作成時に設定され、その後は変更できません。代わりに、希望する名前とメンバーで新しいチームを作成し、作業内容をそのチームに移動してください。
+
+1. [新しいチームを作成します](/ja/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization#create-a-team)。権限エラーが発生した場合、組織ではチームを作成できるユーザーが制限されています。組織管理者にチームの作成を依頼してください。
+2. project または run を新しいチームに移動します。W&B ではチーム間で run を移動できますが、ログした artifact は自動的には移動されません。
+3. project 全体を移動するには、ソースチーム、移動先チーム、移動する project を記載して[サポートにお問い合わせください](mailto:support@wandb.com)。サポートは、いずれのチームにもアクティブなログ記録が行われていない時間帯に移動を実施します。
+
+
+ チームのストレージの場所も作成時に固定されます。チームのストレージの場所は、チームの作成時に設定してください。[セキュアストレージコネクタ](/ja/platform/hosting/data-security/secure-storage-connector)を参照してください。
+
+
+***
+
+{/* AUTO-GENERATED: タブバッジ */}
+
+[Teams](/ja/support/models/tags/teams) [Team Management](/ja/support/models/tags/team-management) [Org Management](/ja/support/models/tags/org-management)
+
+{/* END AUTO-GENERATED: タブバッジ */}
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/support/models/articles/i-deleted-my-team-and-now-i-cant-create-a-new-one.mdx b/ja/support/models/articles/i-deleted-my-team-and-now-i-cant-create-a-new-one.mdx
index dc7fea893d..811e212d74 100644
--- a/ja/support/models/articles/i-deleted-my-team-and-now-i-cant-create-a-new-one.mdx
+++ b/ja/support/models/articles/i-deleted-my-team-and-now-i-cant-create-a-new-one.mdx
@@ -9,12 +9,20 @@ W&B にサインアップすると、プラットフォームによってユ
## これが発生する理由
サポートホーム
@@ -47,7 +47,7 @@ import {HelpQuestionForm} from "/snippets/HelpQuestionForm.jsx";
+ ## ストレージ容量を解放する
+
+
+削除したartifactはまず論理削除され、後でガベージ コレクションによって完全に削除されるため、ストレージ使用量はすぐには減少しません。タイミングと使用量の確認方法については、[runを削除した後、ストレージ使用量が更新されないのはなぜですか？](/ja/support/models/articles/why-does-the-storage-meter-not-update-af)および[artifactを削除する](/ja/models/artifacts/delete-artifacts)を参照してください。
+
+***
+
+{/* AUTO-GENERATED: タブバッジ */}
+
+
## 対処方法
@@ -22,14 +30,16 @@ W&B アカウントは、project を作成して実験を実行するため
この状態は W&B UI では解消できません。W&B サポートに連絡し、次の情報を含めてください。
* ご自身の W&B **username** (プロフィール URL に表示される entity 名。例: `wandb.ai/your-username`)
-* チーム または enterprise plan を利用している場合は、**organization 名**
-* 作成を希望する **チーム 名** (チーム 名はグローバルで一意である必要があり、小文字のみ使用でき、スペースは使用できません)
+* チーム または enterprise plan を利用している場合は、**組織 名**
+* 作成を希望する **チーム 名** (チーム 名は W&B 全体で一意である必要があります)
-サポートがアカウント用に チーム を手動で作成し、アクセスを復旧します。
+サポートがアカウント用に チーム を手動で作成し、アクセスを復旧します。チーム 名は慎重に選択してください。作成後にチーム 名を変更することはできません。[チーム または entity の名前を変更するにはどうすればよいですか？](/ja/support/models/articles/how-do-i-rename-a-team-or-entity) を参照してください。
**academic または free plan を利用している場合**
-academic アカウントでは、UI から直接 チーム を作成できないことがあります。新規アカウントであっても、"Create team" ボタンが表示されない場合があります。これはバグではありません。free plan では、状況によって チーム の作成に制限があります。サポートに username と希望する チーム 名を伝え、W&B を academic または research 目的で使用していることをメモとして添えてください。
+新規アカウントであっても、**Create team** ボタンが表示されない場合があります。チーム を作成できるのは組織管理者のみであるため、その役割を持っているか確認してください。詳細については、[Teams](/ja/platform/app/settings-page/teams) を参照してください。
+
+academic アカウントでは、チーム 数に制限はありません。それでも必要なチームを作成できない場合は、サポートに username と希望する チーム 名を伝え、W&B を academic または research 目的で使用していることをメモとして添えてください。
**今後これを防ぐには**
@@ -39,7 +49,9 @@ academic アカウントでは、UI から直接 チーム を作成できない
**関連: rate limit exceeded ループ**
-チーム を削除したあと、"rate limit exceeded" エラーによるリダイレクトループに陥っている場合は、これも同じ問題の症状です。このエラーは、W&B の routing ロジックが、ログイン中のすべてのユーザーが チーム に所属していることを前提としているために発生します。ログアウトして再度ログインしても解決しません。この問題を解決できるのは、サポートに問い合わせることだけです。
+"rate limit exceeded" エラーによるリダイレクトループに陥っている場合は、チームを削除したかどうかにかかわらず、これも同じ問題の症状です。このエラーは、W&B の routing ロジックが、ログイン中のすべてのユーザーが チーム に所属していることを前提としているために発生します。
+
+表現とは異なり、これは実際の rate limit ではないため、[Rate limits](/ja/models/track/limits#rate-limits) のガイダンスはここでは適用されません。rate limit のウィンドウがリセットされるのを待つ、ログアウトして再度ログインする、キャッシュをクリアする、またはシークレット ウィンドウを使用しても解決しません。この問題を解決できるのは、サポートに問い合わせることだけです。
***
diff --git a/ja/support/models/articles/what-happens-when-my-personal-account-becomes-a-team.mdx b/ja/support/models/articles/what-happens-when-my-personal-account-becomes-a-team.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..268ddc501c
--- /dev/null
+++ b/ja/support/models/articles/what-happens-when-my-personal-account-becomes-a-team.mdx
@@ -0,0 +1,41 @@
+---
+title: "個人アカウントがチームおよび組織に移行するとどうなりますか？"
+keywords: ["組織管理", "チーム管理", "学術"]
+---
+
+W&B は、以前の個人アカウントを、新しいアカウントですでに使用されているチームおよび組織の構造に移行しています。アカウントに関する今後の変更についてメールを受け取った場合は、この変更の対象です。
+
+対応は不要です。これはアカウント固有の変更ではなく、プラットフォーム全体に適用される変更です。
+
+
+ ## 変更内容
+
+
+この変更により、アカウントの構造は次のように変わります。
+
+* 個人アカウントは、ユーザー名にちなんだ名前の新しい組織に紐付けられたチームになります。あなたはその組織のAdminになります。
+* データは現在の場所に残ります。Projects、Runs、artifact、既存のリンクは引き続き利用できます。
+* すでに所属している組織やチームは別個のものであり、影響を受けません。
+* 新しい組織には、30 日間の無料 Pro トライアルが適用されます。トライアル終了後は、アップグレードしない限り、組織は Free プランに移行します。
+
+
+ ## 学術プランをご利用の場合
+
+
+既存の組織の学術サブスクリプションは維持されます。ただし、個人アカウント用に作成された新しい組織は別の組織であるため、別途学術申請が必要です。[W&B 学術申請ページ](https://wandb.ai/academic_application)から、同じメールアドレスで申請できます。
+
+学術プランの仕組みについては、[学生として学術プランを利用できますか？](/ja/support/models/articles/can-i-get-an-academic-plan-as-a-student)を参照してください。
+
+
+ ## 変更後にRunsが見つからない場合
+
+
+この変更によってデータが削除されることはありません。projectsまたはRunsが見つからない場合や、表示できない場合は、ユーザー名と組織名を添えて[サポートにお問い合わせください](mailto:support@wandb.com)。サポートがアカウント設定を確認します。
+
+***
+
+{/* AUTO-GENERATED: タブバッジ */}
+
+
+ ## 使用量が依然として多すぎるように見える場合
+
+
+run を削除しても、ログした artifact は、削除を選択した場合にのみ削除されます。W&B App で run を削除すると、関連する artifact も削除するかどうかを確認するプロンプトが表示されます。[`Run.delete()`](/ja/models/ref/python/public-api/run#method-run-delete) の `delete_artifacts` 引数のデフォルト値は `False` です。詳細は、[run を削除する](/ja/models/runs/delete-runs)を参照してください。
+
+保持している artifact は、個別に削除するまでストレージを消費します。そのため、file がないように見える project でも、ストレージ使用量にカウントされる場合があります。
+
+上限に引き続きカウントされているデータを特定して削除するには、次の手順を実行します。
+
+1. `https://wandb.ai/account-settings/[ENTITY]/usage/manage/` の **Manage storage** ページで実際の使用量を確認します。`[ENTITY]` はチーム名またはユーザー名に置き換えてください。このページには、最も多くの容量を消費している Projects と Runs が表示されます。
+2. 想定より多くのストレージを使用している project では、**Artifacts** タブを開き、不要になった artifact versions を削除します。W&B はまず削除された artifact を論理削除としてマークし、その後、ガベージコレクション中に基盤となる file を回収します。詳細は、[artifact を削除する](/ja/models/artifacts/delete-artifacts)を参照してください。
+3. 多数の file を一度に削除しようとして失敗またはタイムアウトする場合は、[多数の artifact を一度に削除するにはどうすればよいですか？](/ja/support/models/articles/how-do-i-delete-many-artifacts-at-once)を参照してください。
+
+**Manage storage** ページの使用量がすでに上限未満であるにもかかわらず、24 時間経っても警告が表示される場合は、[サポートにお問い合わせください](mailto:support@wandb.com)。
***
-{/* AUTO-GENERATED: tab badges */}
+{/* AUTO-GENERATED: タブバッジ */}
-
### コンテキストマネージャーを使用する
-`EvaluationLogger` は、予測とスコアの両方でコンテキストマネージャー (`with` 文) をサポートしています。これにより、コードをより簡潔に保ち、リソースを自動的にクリーンアップし、LLM judge call のようなネストされた操作をより適切にトラッキングできます。
+`EvaluationLogger` は、予測とスコアの両方でコンテキストマネージャー (`with` 文) をサポートしています。これにより、コードをより簡潔に保ち、リソースを自動的にクリーンアップし、LLM judge Call のようなネストされた操作をより適切にトラッキングできます。
このコンテキストで `with` 文を使用する主な利点は次のとおりです。
* コンテキストを抜ける際に `finish()` が自動的に呼び出される。
-* ネストされた LLM call の token と cost の tracking が向上する。
+* ネストされた LLM Call の token と cost の tracking が向上する。
* prediction コンテキスト内で、モデル実行後に output を設定できる。
+ ### エージェント トレースを評価にリンクする
+
+
+Python では、トレースする各エージェント Call を `log_prediction()` コンテキスト内で実行します。`EvaluationLogger` は、そのコンテキスト内で作成されたスパンに評価 run、例、試行のメタデータを設定します。Weave はこのメタデータを使用して、トレースを評価結果にリンクします。
+
+
+ #### 自分でインストルメントしたスパンをリンクする
+
+
+`log_prediction()` コンテキスト内でスパンが作成された場合、`EvaluationLogger` はすべての属性を自動的に設定します。ただし、独自の OpenTelemetry (OTel) インストルメンテーションでスパンを送信する場合は、リンクする各スパンに属性を直接設定する必要があります。評価では、次の属性を設定できます。
+
+| 属性 | タイプ | 説明 |
+| -------------------------------------- | ------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| `weave.eval.run_id` | string | (必須) 評価 run (`Evaluation.evaluate`) の Call ID。評価レベルの **スパンを表示** の結果にスパンを含めるために必要です。 |
+| `weave.eval.predict_and_score_call_id` | string | (必須) 特定の結果と試行に対応する `Evaluation.predict_and_score` 操作の Call ID。`weave.eval.run_id` と併せて設定すると、スパンがその結果にリンクされます。 |
+| `weave.eval.kind` | string | (省略可) 評価のカテゴリ。Weave では、エージェント評価に `agent`、標準評価に `standard` を使用します。 |
+| `weave.eval.row_digest` | string | (省略可) 評価対象のデータセット行を識別する安定したダイジェスト。値を指定しない場合、`EvaluationLogger` が予測入力からこの値を導出します。 |
+| `weave.eval.example_id` | string | (省略可) 評価対象の例に対して呼び出し元が指定する識別子。 |
+| `weave.eval.trial_index` | integer | (省略可) データセット行の 0 始まりの試行番号。 |
+| `weave.eval.evaluation_name` | string | (省略可) 人間が理解しやすい評価名。 |
+| `weave.eval.project_id` | string | (省略可) Weave SDK により設定される project コンテキスト。この属性ではスパンのルーティングやリンクは行われません。代わりに、OTel リソースで送信先の project を設定してください。 |
+
+`/agents/otel/v1/traces` エンドポイントを通じて、評価と同じ Weave プロジェクトにスパンを送信します。OTel スパン属性は親スパンから子スパンに伝播しないため、リンクするすべてのスパンに属性を設定してください。
+
+エンドポイントの詳細については、次を参照してください。
+
+* 既存の OTel パイプラインからスパンを送信する方法については、[OpenTelemetry スパンを Agents ビューに送信する](/ja/weave/guides/tracking/trace-agents-otel)を参照してください。
+* エンドポイントの仕様については、[GenAI トレースをエクスポートする](/ja/weave/reference/service-api/agents/export-genai-trace)を参照してください。
+
+評価と結果のリンクを確立するのは、`weave.eval.run_id` と `weave.eval.predict_and_score_call_id` のみです。行ダイジェスト、例 ID、試行インデックス、kind、評価名はコンテキストの追加やフィルタリングに使用できますが、それ自体ではリンクを作成しません。2 つのリンク属性には、OTel のトレース ID やスパン ID ではなく、Weave Call ID を使用してください。
+
+両方の ID は、[評価結果クエリ API](/ja/weave/reference/service-api/eval-results/eval-results-query)から取得できます。レスポンスの各評価には `evaluation_call_id` があり、各試行には `predict_and_score_call_id` があります。
+
+次の例では、`span` がエージェント操作の OTel スパンであることを前提としています。各角括弧内の値を、スパンが属する評価 run と結果のメタデータに置き換えてください。
+
+TypeScript の例では、予測スコープに依存せず、OTel 属性を直接設定します。両方の Call ID をすでに取得している場合にのみ使用してください。
+
+
+ #### 別のサービスで実行されるエージェントをリンクする
+
+
+エージェントを別のサービスとして実行する場合、評価プロセスとエージェントはメモリを共有しません。Weave はリンク用の属性を自動的に設定できず、エージェントのスパンオブジェクトに直接アクセスすることもできません。代わりに、評価プロセスで両方の Call ID を取得してサービスに送信し、サービス側で作成されるスパンに設定します。この分散 `EvaluationLogger` パターンは Python でのみ使用できます。
+
+
+ #### 評価からリンクされたエージェント スパンを表示する
+
+
+Weave UI でリンクされたスパンを確認するには、次の手順を実行します。
+
+1. [wandb.ai](https://wandb.ai) にアクセスします。
+2. Weave のサイドバーメニューで **Evals** をクリックします。
+3. 評価 run を選択します。
+4. 開いた評価の詳細パネルで、**Evaluation** タブの **View spans** をクリックします。**Agents** ページが開き、**Spans** タブにはその評価でフィルターされたスパンが表示されます。
+
### 既存のデータセットにリンクする
生のデータセットを `log_prediction` に `inputs` として渡すと、Weave は評価の run ごとにデータを再インポートします。そのため重複データが保存され、データセットが大きい場合や、多数の評価で再利用する場合には容量の無駄になることがあります。
-この重複を避けるには、評価を実行する前にデータセットを Weave に公開し、その公開済みデータセットの行を `inputs` として渡してください。Weave はデータを再インポートする代わりに、公開済みの行への参照を内部参照として解決します。これにより、標準の [Evaluation フレームワーク](../core-types/evaluations) と同様に、各予測が Weave UI 内の特定のデータセット行にリンクされるようになります。
+この重複を避けるには、評価を実行する前にデータセットを Weave に公開し、その公開済みデータセットの行を `inputs` として渡してください。Weave はデータを再インポートする代わりに、公開済みの行への参照を内部参照として解決します。これにより、標準の Evaluation フレームワークと同様に、各予測が Weave UI 内の特定のデータセット行にリンクされるようになります。
-次の例では、データセットを公開して `EvaluationLogger` からそれにリンクし、その後は他のデータセットと同様に取得して反復処理します。
+次の例では、データセットを公開して `EvaluationLogger` でそれにリンクし、他のデータセットと同様に取得して反復処理します。
@@ -754,7 +980,7 @@ pred.finish()
- * **自動終了の動作**: わかりやすさのため、各予測で `finish()` を明示的に呼び出すことを推奨しますが、`logSummary()` は未終了の予測を自動的に終了します。ただし、スクリプトで `finish()` を呼び出した後は、それ以上スコアをログできません。
+ * **自動終了の動作**: わかりやすくするため、各予測で `finish()` を明示的に呼び出してください。`logSummary()` は未終了の予測を自動的に終了します。ただし、`finish()` を呼び出した後は、その予測のスコアをそれ以上ログできません。
* **設定オプション**: `name`、`description`、`dataset`、`model`、`scorers`、`attributes` などの設定オプションを使用すると、Weave UI で評価を整理してフィルターできます。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/guides/integrations/verl.mdx b/ja/weave/guides/integrations/verl.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..d9349a4f99
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/guides/integrations/verl.mdx
@@ -0,0 +1,91 @@
+---
+title: VERL
+description: "Weave で VERL のロールアウトをトレースし、RL ファインチューニング中のマルチターン会話、ツール呼び出し、報酬スコアリングを確認します。"
+---
+
+[VERL](https://github.com/volcengine/verl) (Volcano Engine Reinforcement Learning) は、LLM 向けのオープンソース RL ポストトレーニングフレームワークです。VERL には Weave トレースバックエンドが組み込まれており、W&B がすでに記録しているトレーニングメトリクスとともに、LLM の生成とツール呼び出しをトレースできます。
+
+VERL で Weave を使用すると、次のことができます。
+
+* プロンプト、モデルの応答、ツールの呼び出しを含む各ロールアウトの軌跡を、ステップごとに確認できます。
+* ステップ、サンプルインデックス、ロールアウト番号、実験名で軌跡をフィルターできます。
+* 複数の軌跡を並べて比較し、トレーニングステップ全体にわたるエージェントの動作をデバッグできます。
+
+::` を `completions/create` エンドポイントに渡すと、プログラムからエンドポイントに対してトレース付きの完了を実行できます。詳細は、[サービス API リファレンス](/ja/weave/reference/service-api)を参照してください。
+
+
+
+ ```python
+ import weave
+
+ client = weave.init("[YOUR-TEAM-NAME]/[YOUR-PROJECT-NAME]")
+
+ client.register_custom_runtime(
+ name="support-agent",
+ base_url="https://agent.example/v1",
+ api_key_secret="AGENT_API_KEY",
+ headers={"X-Tenant-ID": "customer-1"},
+ runtime_ids=[
+ "support-v12",
+ weave.CustomRuntimeID(id="support-canary", max_tokens=8192),
+ ],
+ )
+ ```
+
+
+
+ ```typescript
+ import * as weave from 'weave';
+
+ const client = await weave.init('[YOUR-TEAM-NAME]/[YOUR-PROJECT-NAME]');
+
+ await client.registerCustomRuntime({
+ name: 'support-agent',
+ baseUrl: 'https://agent.example/v1',
+ apiKeySecret: 'AGENT_API_KEY',
+ headers: {'X-Tenant-ID': 'customer-1'},
+ runtimeIds: ['support-v12', {id: 'support-canary', maxTokens: 8192}],
+ });
+ ```
+
+
+
+ランタイムを追加すると、そのランタイム ID は`custom::::`として参照されます。呼び出しが成功すると、UIで登録したランタイムと同様に、ランタイム名の下のモデルセレクターにランタイムのモデルが表示されます。
+
+
+ ランタイムを更新した後、キャッシュの有効期限が切れるまで最大60秒間、Inferenceで以前の設定が引き続き使用される場合があります。
+
+
+
@@ -11,15 +11,15 @@ keywords: ["LLM playground", "プロンプトエンジニアリング", "モデ
* [プロダクトページ](https://wandb.ai/site/inference)
-LLM のプロンプトと応答を評価するのは簡単ではありません。Weave Playground は、LLM のプロンプトと応答を反復的に改善するプロセスをシンプルにし、さまざまなモデルやプロンプトを試せるようにします。プロンプトの編集、メッセージの再試行、モデル比較などの機能により、Playground を使って LLM アプリケーションをテストし、改善できます。Playground は、LLM のプロンプトをアプリケーションに組み込む前にテスト、比較、改良したい開発者やプロンプトエンジニアを対象としています。Playground は OpenAI、Anthropic、Google などのプロバイダーのモデルに加え、[カスタムプロバイダー](#add-a-custom-provider) もサポートしています。
+LLM のプロンプトと応答を評価するのは簡単ではありません。Weave Playground は、LLM のプロンプトと応答を反復的に改善するプロセスをシンプルにし、さまざまなモデルやプロンプトを試せるようにします。プロンプトの編集、メッセージの再試行、モデル比較などの機能により、Playground を使って LLM アプリケーションをテストし、改善できます。Playground は、LLM のプロンプトをアプリケーションに組み込む前にテスト、比較、改良したい開発者やプロンプトエンジニアを対象としています。Playground は OpenAI、Anthropic、Google などのプロバイダーのモデルに加え、[カスタムランタイム](#custom-runtimes) もサポートしています。
* **クイックアクセス:** 新しいセッションを開始するには Weave のサイドバーメニューから **Playground** を開き、既存の project をテストするには Call ページから開きます。
-* **メッセージ操作:** チャット内でメッセージを直接編集、再試行、削除できます。
+* **Message controls:** チャット内でメッセージを直接編集、再試行、削除できます。
* **柔軟なメッセージング:** 新しいメッセージをユーザー入力またはシステム入力として追加し、LLM に送信できます。
* **カスタマイズ可能な設定:** 使用する LLM プロバイダーを設定し、モデル設定を調整できます。
* **複数 LLM のサポート:** チーム単位で APIキー を管理しながら、モデルを切り替えられます。
* **モデルの比較:** 同じプロンプトに対して異なるモデルがどのように応答するかを比較できます。
-* **カスタムプロバイダー:** カスタムモデル用の OpenAI 互換 API endpoints をテストできます。
+* **カスタムランタイム:** カスタムモデル用の OpenAI 互換 API エンドポイント をテストできます。
* **保存済みモデル:** ワークフローで再利用できるモデルプリセットを作成して設定できます。
Playground を使い始めて LLM とのやり取りを最適化し、プロンプトエンジニアリングと LLM アプリケーション開発を効率化しましょう。以下のセクションでは、Playground の設定方法と使用方法を説明します。
@@ -27,10 +27,10 @@ Playground を使い始めて LLM とのやり取りを最適化し、プロン
* [プロバイダーの認証情報と情報を追加する](#add-provider-credentials-and-information)
* [Playground にアクセスする](#access-the-playground)
* [LLM を選択する](#select-an-llm)
-* [Playground の設定をカスタマイズする](#customize-playground-settings)
-* [メッセージ操作](#message-controls)
+* [Playground の Settings をカスタマイズする](#customize-playground-settings)
+* [Message controls](#message-controls)
* [LLM を比較する](#compare-llms)
-* [カスタムプロバイダー](#custom-providers)
+* [カスタムランタイム](#custom-runtimes)
* [保存済みモデル](#saved-models)
+ ## 前提条件
+
+
+* W&Bアカウントと[APIキー](/ja/platform/app/settings-page/user-settings#api-keys)。
+* ロールアウトのトレースをサポートする VERL のインストール。ロールアウトのトレースは [verl#2345](https://github.com/volcengine/verl/pull/2345) で追加されました。
+* 非同期ロールアウトの設定。トレースは非同期ロールアウトにのみ適用され、同期ロールアウトはトレースされません。
+
+
+ ## Weave トレースを有効にする
+
+
+VERL が W&B アカウントで認証できるよう、環境変数に W&B APIキーを設定します。
+
+```bash
+export WANDB_API_KEY=[YOUR-WANDB-API-KEY]
+```
+
+次に、VERL のトレーニングコマンドに次のフラグを追加します。
+
+* `actor_rollout_ref.rollout.trace.backend=weave`: トレースバックエンドとして Weave を選択します。
+* `actor_rollout_ref.rollout.mode=async`: vLLM または SGLang で非同期ロールアウトを有効にします。トレースは同期ロールアウトには影響しません。
+* `trainer.project_name`: トレースとメトリクスのログ先となる project を設定します。
+* `trainer.experiment_name`: 実験の名前を設定します。
+* `trainer.logger=['console','wandb']`: Weave とともに wandb ロガーを有効にし、メトリクスとトレースを同じ project に表示します。
+
+生成されるコマンドは次のようになります。
+
+```bash
+python -m verl.trainer.main_ppo \
+ actor_rollout_ref.rollout.trace.backend=weave \
+ actor_rollout_ref.rollout.mode=async \
+ trainer.project_name=[YOUR-PROJECT-NAME] \
+ trainer.experiment_name=[YOUR-EXPERIMENT-NAME] \
+ trainer.logger=['console','wandb'] \
+ # ... その他のトレーニングフラグ
+```
+
+Weave は、W&B のプロジェクトと実験名に基づいて自動的に初期化されます。`weave.init()` を呼び出す必要はありません。
+
+
+ ## トレース量を調整する
+
+
+デフォルトでは、VERL はすべてのロールアウトのすべてのサンプルをトレースするため、非常に大量のトレースデータが生成される可能性があります。トレース量を制限するには、`ppo_trainer.yaml` 設定ファイルで次のフィールドを設定します。
+
+* `max_samples_per_step_per_worker`: 各トレーニングステップでワーカーがトレースする一意のサンプル数。デフォルトは `null` で、すべてのサンプルをトレースします。
+* `token2text`: `True` に設定すると、デコードされた `prompt_text` と `response_text` が `ToolAgentLoop.run` の出力に追加されます。パフォーマンス上の理由から、デフォルトは `False` です。Weave UI でプロンプトと Completions を直接確認する場合は有効にします。
+
+生成されるフィールドは、file 内では次のようになります。
+
+```yaml
+actor_rollout_ref:
+ rollout:
+ trace:
+ backend: weave
+ token2text: False
+ max_samples_per_step_per_worker: 5
+```
+
+
+ ## トレースを表示する
+
+
+トレーニング中に出力されたトレースを表示するには、W&B のプロジェクトページを開き、**トレース** を選択します。各トレースはロールアウトの軌跡に対応します。
+
+複数のトレースを選択し、Weave の比較ビューを使用して軌跡間の差分を確認できます。これにより、トレーニングステップや実験にまたがるエージェントの動作の変化をデバッグできます。
+
+
+ ## 追加の関数をトレースする
+
+
+VERL には、デフォルトのトレース対象範囲を拡張するためのヘルパーが 2 つあります。
+
+* `rollout_trace_op`: `weave.op` に対応するデコレータで、クラスインスタンスのメソッドをトレース対象としてマークします。デフォルトでデコレートされるメソッドは少数です。カスタムのエージェントループやツール実装のメソッドにこのデコレータを追加すると、より詳細な情報を取得できます。
+* `rollout_trace_attr`: 軌跡のエントリをマークし、軌跡のメタデータ (サンプルインデックス、ステップ、ロールアウト番号、実験名) を関連付けるコンテキストマネージャです。新しいエージェントタイプを導入する場合は、軌跡のエントリポイントを `rollout_trace_attr` でラップして、トレースを run に関連付けます。
+
+設定の詳細については、[VERL の rollout trace ドキュメント](https://verl.readthedocs.io/en/latest/advance/rollout_trace.html)を参照してください。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/guides/tools/custom-runtimes.mdx b/ja/weave/guides/tools/custom-runtimes.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..ca1bc45d08
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/guides/tools/custom-runtimes.mdx
@@ -0,0 +1,110 @@
+---
+title: "カスタムランタイムを追加する"
+description: "OpenAI-compatible 推論エンドポイントをカスタムランタイムとして Weave プロジェクトに接続し、UI または Python と TypeScript SDK から管理します。"
+keywords: ["カスタムランタイム", "カスタムプロバイダー", "OpenAI-compatible エンドポイント", "register_custom_runtime", "LLM playground", "LLM judge"]
+---
+
+カスタムランタイムを登録して、OpenAI-compatible 推論エンドポイントを W&B Weave プロジェクトに接続します。登録すると、エンドポイントのモデルが Weave 全体のモデルセレクターに表示されます。インテグレーションコードを記述しなくても、チームで Playground、Evaluation Playground、LLM-as-a-judge ワークフローからこれらのモデルを使用できます。
+
+カスタムランタイムを使用すると、次のいずれにも接続できます。
+
+* チームが OpenAI-compatible API の背後で提供するエージェントまたはモデルのプロトタイプ。
+* セルフホストまたはローカルで実行するモデル (例: Ollama または vLLM で提供されるモデル) 。
+* Weave が組み込みでサポートしていないプロバイダーまたはモデルバージョン。
+
+カスタムランタイムは W&B UI で管理できるほか、Python および TypeScript SDK を使用してプログラムから管理することもできます。SDK を使用する方法は CI/CD 向けに設計されています。登録は宣言的かつ冪等であるため、パイプラインでデプロイのたびにランタイムを再登録でき、Weave は指定した設定に収束します。
+
+
+ ## カスタムランタイムを使用できる場所
+
+
+登録したカスタムランタイムのモデルは、以下の場所にあるモデルセレクターに表示されます。
+
+* [Playground](/ja/weave/guides/tools/playground): エンドポイントとインタラクティブにチャットできます。
+* [Evaluation Playground](/ja/weave/guides/tools/evaluation_playground): エンドポイントを評価し、他のモデルと比較できます。
+* [Signals](/ja/weave/guides/evaluation/monitors): 受信トレースをスコアリングする judge モデルとしてエンドポイントを使用できます。
+* Scorer の反復処理と Agent Signals のモデルセレクター。
+* Weave completions API: モデル ID `custom::
+ ## カスタムランタイムを追加する
+
+
+コードまたは Weave UI を使用して、project にカスタムランタイムを追加できます。カスタムランタイムを追加するには、次のランタイム情報が必要です。
+
+| フィールド | 説明 |
+| ------------------ | ------------------------------------------------------------------------------ |
+| 名 | project 内でランタイムを識別します。モデルセレクターではグループ名として表示されます。 |
+| ベース URL | Weave が完了リクエストを送信する OpenAI-compatible エンドポイントです。W&B のサーバーから到達可能である必要があります。 |
+| ランタイム ID | エンドポイントが提供する 1 つ以上のモデル ID です。各 ID は選択可能なモデルとして表示されます。 |
+| 最大トークン数 | モデルが 1 回の応答で生成できるトークンの最大数です。ランタイム ID ごとに設定します。デフォルトは 4096 です。 |
+| APIキーのシークレット (任意) | エンドポイントの APIキーを格納する[チームシークレット](/ja/platform/secrets)の名です。 |
+| ヘッダー (任意) | エンドポイントへのすべてのリクエストで送信されるカスタム HTTP ヘッダーです。 |
+
+
+ ### コードを使用してカスタムランタイムを追加する
+
+
+前のセクションで説明したランタイム情報に基づいて、次の登録リクエストの該当するフィールドを更新し、実行してproject内にカスタムランタイムを作成または更新します。プログラムによる登録には、バージョン0.53.4以降の`weave` Pythonパッケージ、またはバージョン0.16.5以降の`weave` npmパッケージが必要です。
+
+
+ ## UI でカスタムランタイムを登録する
+
+
+W&B UI からカスタムランタイムを登録するには、次の手順に従います。
+
+1. Weave のサイドバーで **Project** を選択し、**AI Providers** タブを選択します。または、Playground のモデルセレクターで **Configure providers** をクリックします。
+2. **Add custom runtime** をクリックします。設定用の drawer が開きます。
+3. drawer で、ランタイムの名前、ベース URL、1 つ以上のランタイム ID を入力します。必要に応じて、APIキーのシークレットとカスタムヘッダーを追加します。
+4. ランタイムを保存します。
+
+
+ 
+
+
+ランタイムのモデルは、そのランタイム名のグループとしてモデルセレクターに表示されます。ランタイム ID を指定せずに保存したランタイムもセレクターに表示され、**Add runtime ID** アクションからエディターを再度開けます。
+
+ランタイムを編集または削除するには、**AI Providers** タブのランタイムの行にある編集および削除コントロールを使用します。ランタイムを削除すると、元に戻せません。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/guides/tools/playground.mdx b/ja/weave/guides/tools/playground.mdx
index 589cab2fe8..a8b0f16e79 100644
--- a/ja/weave/guides/tools/playground.mdx
+++ b/ja/weave/guides/tools/playground.mdx
@@ -1,7 +1,7 @@
---
title: "Playground を使ってプロンプトを試す"
description: "LLM のプロンプトと応答を反復的に改善するプロセスをシンプルにします"
-keywords: ["LLM playground", "プロンプトエンジニアリング", "モデル比較", "カスタムプロバイダー", "保存済みモデル"]
+keywords: ["LLM playground", "プロンプトエンジニアリング", "モデル比較", "カスタムランタイム", "カスタムプロバイダー", "保存済みモデル"]
---
@@ -188,74 +188,16 @@ Playground のチャット インターフェースは、prompt 定義エリア
Playground では、LLM を並べて比較して、異なるモデルが同じプロンプトにどう応答するかを評価できます。比較するには、Playground の右側のツールバーにある **チャットを追加 (
- ## カスタムプロバイダー
+
- CORS の制限により、Playground から localhost または 127.0.0.1 の URL を直接呼び出すことはできません。ローカルのモデルサーバー (Ollama など) を実行している場合は、ngrok のようなトンネリングサービスを使用して安全に公開してください。詳細については、[Use ngrok with Ollama](#use-a-local-model-as-a-custom-provider) を参照してください。
-
-
-カスタムプロバイダー を追加すると、標準の Playground 機能を使用して カスタムプロバイダー のモデルをテストできます。また、カスタムプロバイダー を[編集](#edit-a-custom-provider)または[削除](#remove-a-custom-provider)することもできます。
-
-
+ ## カスタムランタイム
-組み込みプロバイダーに加えて、Playground は OpenAI 互換の API endpoint を提供するカスタムプロバイダーもサポートしています。以下のセクションでは、カスタムプロバイダーの追加、編集、削除、使用の方法について説明します。
+Playground では、組み込みプロバイダーに加えて、project に登録できる OpenAI 互換 API エンドポイントであるカスタムランタイムもサポートしています。カスタムランタイムは以前、*カスタムプロバイダー*と呼ばれていました。カスタムランタイムを使用して、チームが提供するエージェントのプロトタイプ、ローカルモデル、サポートされるプロバイダーのモデルの旧バージョンなどをテストできます。
-
- ### カスタムプロバイダー を追加する
-
-
-組み込みのプロバイダーに加えて、Playground を使用して、カスタムモデル用の OpenAI 互換 API endpoints をテストできます。たとえば、次のようなものがあります。
-
-* サポートされているモデルプロバイダーの旧バージョン
-* ローカルモデル
-
-Playground に カスタムプロバイダー を追加するには、次の手順に従います。
-
-1. プロンプトヘッダー (メインパネル上部) で、**Select a model** ドロップダウンをクリックします。
-2. **+ Add AI provider** を選択します。
-3. **Custom Provider** を選択します。
-4. ポップアップモーダルで、プロバイダー情報を入力します。
- * **Provider name**: `openai` や `ollama` などのプロバイダー名。
- * **API key**: OpenAI の APIキー など、プロバイダーの APIキー。
- * **Base URL**: `https://api.openai.com/v1/` や `https://e452-2600-1700-45f0-3e10-2d3f-796b-d6f2-8ba7.ngrok-free.app` のような ngrok URL など、プロバイダーのベース API endpoint。
- * **Headers** (オプション): 1 つ以上のカスタム HTTP ヘッダーのキーと値のペア。
- * **Models**: `deepseek-r1` や `qwq` など、プロバイダーで使用する 1 つ以上のモデル。
- * **Max tokens** (オプション): 各モデルについて、レスポンスでモデルが生成できる token の最大数。
-5. プロバイダー情報を入力したら、**Add provider** をクリックします。
-6. **Select a model** ドロップダウンから、新しいプロバイダーと利用可能なモデルを選択します。
-
-
- ### カスタムプロバイダーを編集する
-
-
-[以前に作成したカスタムプロバイダー](#add-a-custom-provider)の情報を編集するには、次の手順を実行します。
-
-1. プロンプトヘッダー で **Select a model** ドロップダウンをクリックし、**+Configure providers** を選択します。
-
-* または、サイドバーメニューで **プロジェクト** を選択し、**AI Providers** タブを選択することもできます。
-
-2. **Custom providers** 表で、更新するカスタムプロバイダーを検索します。
-3. カスタムプロバイダーのエントリの **Last Updated** 列で、編集ボタン (鉛筆アイコン) をクリックします。
-4. ポップアップモーダルで、プロバイダー情報を編集します。
-5. **Save** をクリックします。
-
-
- ### カスタムプロバイダーを削除する
-
-
-[以前に作成したカスタムプロバイダー](#add-a-custom-provider)を削除するには、次の手順に従います。
-
-1. プロンプトヘッダーで **Select a model** ドロップダウンをクリックします。次に、**+Configure providers** を選択します。
-
-* または、サイドバーメニューで **Project** を選択し、**AI Providers** タブを選択することもできます。
-
-2. **Custom providers** 表で、削除したいカスタムプロバイダーを見つけます。
-3. カスタムプロバイダーのエントリの **Last Updated** 列で、削除ボタン (ゴミ箱アイコン) をクリックします。
-4. ポップアップモーダルで、そのプロバイダーを削除することを確認します。この操作は元に戻せません。
-5. **Delete** をクリックします。
+UI または Python SDK を使用してカスタムランタイムを登録する方法については、[カスタムランタイム](/ja/weave/guides/tools/custom-runtimes)を参照してください。カスタムランタイムを登録した後、**Select a model** ドロップダウンからモデルを選択し、標準の Playground 機能を使用してテストします。
-
- ### ローカルモデルをカスタムプロバイダーとして使用する
+
+ OTel スパンを Weave の新しい Agents ビューに送信するには、[Weave の新しい OTel ネイティブ ワークフロー](/ja/weave/guides/tracking/trace-agents-otel)を使用することをお勧めします。生の OTLP トレースデータを Weave の標準 Traces ビューに取り込む場合にのみ、このガイドを使用してください。
+
+
Weave は、専用のエンドポイントを通じた OpenTelemetry 互換のトレースデータのインポートをサポートしています。このエンドポイントを使用すると、OTLP (OpenTelemetry Protocol) 形式のトレースデータを Weave プロジェクトに直接送信できます。既存の OTel ベースのオブザーバビリティ パイプラインを置き換えることなく、OpenTelemetry 標準でアプリケーションを計装し、それらのトレースを他の Weave データとあわせて表示したい場合に、このインテグレーションを使用します。
このページでは、エンドポイントの詳細、認証、Python と TypeScript によるエンドツーエンドの例、OpenTelemetry Collector を介してトレースを転送する方法、トレースを Weave スレッドに整理する方法、および Weave が受信したスパンに適用する属性マッピングについて説明します。
- このエンドポイントは **Traces** ビューと **スレッド** ビューにデータを送ります。multi-turn agent から **Agents** ビューに OTel スパンを送信するには、代わりに agents エンドポイントを使用してください。詳細は、[OpenTelemetry スパンを Agents ビューに送信する](/ja/weave/guides/tracking/trace-agents-otel)を参照してください。
+ このエンドポイントは **Traces** ビューと **スレッド** ビューにデータを送ります。multi-turn エージェント から **Agents** ビューに OTel スパンを送信するには、代わりに agents エンドポイントを使用してください。詳細は、[OpenTelemetry スパンを Agents ビューに送信する](/ja/weave/guides/tracking/trace-agents-otel)を参照してください。
+ ### ローカルモデルをカスタムランタイムとして使用する
Playground でローカルで実行中のモデルをテストするには、ngrok と Ollama を使って、CORS の制限を回避する一時的な公開 URL を作成します。これにより、ブラウザのセキュリティポリシーに違反することなく、Playground からご利用のマシン上で実行されているモデルにアクセスできます。
@@ -276,7 +218,7 @@ Playground でローカルで実行中のモデルをテストするには、ngr
ngrok http 11434 --response-header-add "Access-Control-Allow-Origin: *" --host-header rewrite
```
-4. ngrok を起動すると、`https://xxxx-xxxx.ngrok-free.app` のような公開 URL が表示されます。Playground で [カスタムプロバイダーを追加](#add-a-custom-provider) する際は、この URL を **Base URL** として使用します。
+4. ngrok を起動すると、`https://xxxx-xxxx.ngrok-free.app` のような公開 URL が表示されます。UI で [カスタムランタイムを登録](/ja/weave/guides/tools/custom-runtimes#register-a-custom-runtime-in-the-ui) する際は、この URL を **Base URL** として使用します。
次の図は、ローカル環境、ngrok プロキシ、W&B クラウドサービス間のデータフローを示しています。
diff --git a/ja/weave/guides/tracking/otel.mdx b/ja/weave/guides/tracking/otel.mdx
index 354d7e6cdb..541fe759f9 100644
--- a/ja/weave/guides/tracking/otel.mdx
+++ b/ja/weave/guides/tracking/otel.mdx
@@ -4,12 +4,16 @@ description: "専用のエンドポイントを通じて OpenTelemetry 互換の
keywords: ["OTLP", "OpenTelemetry Collector", "OpenInference", "OpenLLMetry", "スレッド"]
---
+
diff --git a/ja/weave/guides/tracking/trace-agents-otel.mdx b/ja/weave/guides/tracking/trace-agents-otel.mdx
index 9ca06ab940..788baa3920 100644
--- a/ja/weave/guides/tracking/trace-agents-otel.mdx
+++ b/ja/weave/guides/tracking/trace-agents-otel.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ description: "任意の OpenTelemetry パイプラインから OTLP トレース
keywords: ["OTLP", "OpenTelemetry", "GenAI semantic conventions", "agents endpoint", "no SDK"]
---
-W&B Weave のエージェント オブザーバビリティは、[OpenTelemetry (OTel)](https://opentelemetry.io/docs/concepts/) を基盤としています。Weave には、スパンを **Agents** ビューに取り込む専用の OTLP エンドポイントがあります。エージェントがすでに OTel スパンを出力している場合は、Weave SDK をインストールしなくても、既存の OTel パイプラインの送信先をこのエンドポイントに設定するだけで Weave に送信できます。
+W&B Weave のエージェント オブザーバビリティは、[OpenTelemetry (OTel)](https://opentelemetry.io/docs/concepts/) を基盤としており、スパンを **Agents** ビューに取り込む専用の OTLP エンドポイントを提供します。つまり、OTel exporter の現在のエンドポイント設定を Weave のエンドポイント設定に置き換えるだけで、OTel でインストルメントされたアプリケーションのスパンをすばやく Weave にリダイレクトできます。これを行うために Weave SDK をインストールする必要はありません。
このページでは、エンドポイントへの認証方法と、エンドポイントにスパンを送信する方法について説明します。
diff --git a/ja/weave/reference/service-api.mdx b/ja/weave/reference/service-api.mdx
index 7bae51cdf2..0dcd35c689 100644
--- a/ja/weave/reference/service-api.mdx
+++ b/ja/weave/reference/service-api.mdx
@@ -147,16 +147,16 @@ curl -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" https://trace.wandb.ai/...
### エージェント
-* **[POST `/agents/agent-versions/query`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/genai-agent-versions-query)** - Genai エージェントバージョンのクエリ
-* **[POST `/agents/conversations/chat`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/genai-conversation-chat)** - Genai 会話チャット
-* **[POST `/agents/conversations/spans`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/genai-conversation-spans)** - Genai 会話スパン
-* **[POST `/agents/otel/v1/traces`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/export-genai-trace)** - Genai トレースのエクスポート
-* **[POST `/agents/query`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/genai-agents-query)** - Genai エージェントのクエリ
-* **[POST `/agents/search`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/genai-search)** - Genai 検索
-* **[POST `/agents/spans/custom-attrs/schema`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/genai-custom-attrs-schema)** - Genai カスタム属性スキーマ
-* **[POST `/agents/spans/query`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/genai-spans-query)** - Genai スパンのクエリ
-* **[POST `/agents/spans/stats`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/genai-spans-stats)** - Genai スパン統計
-* **[POST `/agents/traces/chat`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/genai-traces-chat)** - Genai トレースチャット
+* **[POST `/agents/agent-versions/query`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/genai-agent-versions-query)** - GenAI エージェントのバージョンをクエリ
+* **[POST `/agents/conversations/chat`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/genai-conversation-chat)** - GenAI 会話チャット
+* **[POST `/agents/conversations/spans`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/genai-conversation-spans)** - GenAI 会話スパン
+* **[POST `/agents/otel/v1/traces`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/export-genai-trace)** - GenAI トレースをエクスポート
+* **[POST `/agents/query`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/genai-agents-query)** - GenAI エージェントをクエリ
+* **[POST `/agents/search`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/genai-search)** - GenAI 検索
+* **[POST `/agents/spans/custom-attrs/schema`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/genai-custom-attrs-schema)** - GenAI カスタム属性スキーマ
+* **[POST `/agents/spans/query`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/genai-spans-query)** - GenAI スパンをクエリ
+* **[POST `/agents/spans/stats`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/genai-spans-stats)** - GenAI スパン統計
+* **[POST `/agents/traces/chat`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/genai-traces-chat)** - GenAI トレースチャット
### アノテーションキュー
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/agents/export-genai-trace.mdx b/ja/weave/reference/service-api/agents/export-genai-trace.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..d33e8d6ca6
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/agents/export-genai-trace.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "GenAI トレースをエクスポート"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /agents/otel/v1/traces
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/agents/genai-agent-versions-query.mdx b/ja/weave/reference/service-api/agents/genai-agent-versions-query.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..d3357f2c04
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/agents/genai-agent-versions-query.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "GenAI エージェントのバージョンをクエリする"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /agents/agent-versions/query
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/agents/genai-agents-query.mdx b/ja/weave/reference/service-api/agents/genai-agents-query.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..d763602a90
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/agents/genai-agents-query.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "GenAI エージェントをクエリする"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /agents/query
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/agents/genai-conversation-chat.mdx b/ja/weave/reference/service-api/agents/genai-conversation-chat.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..c2ee825dfa
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/agents/genai-conversation-chat.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "GenAI 会話チャット"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /agents/conversations/chat
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/agents/genai-conversation-spans.mdx b/ja/weave/reference/service-api/agents/genai-conversation-spans.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..0040d5b03a
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/agents/genai-conversation-spans.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "GenAI 会話スパン"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /agents/conversations/spans
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/agents/genai-custom-attrs-schema.mdx b/ja/weave/reference/service-api/agents/genai-custom-attrs-schema.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..0b4768b963
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/agents/genai-custom-attrs-schema.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "GenAI カスタム属性スキーマ"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST
+ /agents/spans/custom-attrs/schema
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/agents/genai-search.mdx b/ja/weave/reference/service-api/agents/genai-search.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..b37911a4c6
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/agents/genai-search.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "GenAI Search"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /agents/search
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/agents/genai-spans-query.mdx b/ja/weave/reference/service-api/agents/genai-spans-query.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..0378611a69
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/agents/genai-spans-query.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "GenAI スパンをクエリする"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /agents/spans/query
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/agents/genai-spans-stats.mdx b/ja/weave/reference/service-api/agents/genai-spans-stats.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..1373575fbf
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/agents/genai-spans-stats.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "GenAI スパンの統計"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /agents/spans/stats
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/agents/genai-traces-chat.mdx b/ja/weave/reference/service-api/agents/genai-traces-chat.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..4fdaeb9d02
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/agents/genai-traces-chat.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "GenAI トレースチャット"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /agents/traces/chat
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-add-calls.mdx b/ja/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-add-calls.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..503d0ee8b9
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-add-calls.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "アノテーションキューへの Call の追加"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST
+ /annotation_queues/{queue_id}/items
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-create.mdx b/ja/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-create.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..2ef5320158
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-create.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "アノテーションキューを作成"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /annotation_queues
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-delete.mdx b/ja/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-delete.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..68d4a56427
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-delete.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "アノテーションキューの削除"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json DELETE
+ /annotation_queues/{queue_id}
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-item-progress-update.mdx b/ja/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-item-progress-update.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..2fe2d0d80d
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-item-progress-update.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "アノテーションキュー項目の進行状況の更新"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST
+ /annotation_queues/{queue_id}/items/{item_id}/progress
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-items-query.mdx b/ja/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-items-query.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..9f8ceb805b
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-items-query.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "アノテーションキュー項目のクエリ"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST
+ /annotation_queues/{queue_id}/items/query
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-read.mdx b/ja/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-read.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..d78d2db25d
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-read.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "アノテーションキューの取得"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json GET /annotation_queues/{queue_id}
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-update.mdx b/ja/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-update.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..1aad121ef3
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-update.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "アノテーションキューを更新"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json PUT /annotation_queues/{queue_id}
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queues-query-stream.mdx b/ja/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queues-query-stream.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..17c80f01a3
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queues-query-stream.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "アノテーションキューのクエリストリーム"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /annotation_queues/query
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queues-stats.mdx b/ja/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queues-stats.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..33173d9132
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queues-stats.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "アノテーションキューの統計"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /annotation_queues/stats
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/calls/call-end.mdx b/ja/weave/reference/service-api/calls/call-end.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..c7dfd55266
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/calls/call-end.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Callの終了"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /call/end
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/calls/call-read.mdx b/ja/weave/reference/service-api/calls/call-read.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..3753039f72
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/calls/call-read.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Call Read"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /call/read
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/calls/call-start-batch.mdx b/ja/weave/reference/service-api/calls/call-start-batch.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..ee09724f22
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/calls/call-start-batch.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Call Start Batch"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /call/upsert_batch
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/calls/call-start.mdx b/ja/weave/reference/service-api/calls/call-start.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..902c034714
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/calls/call-start.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Call Start"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /call/start
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/calls/call-stats.mdx b/ja/weave/reference/service-api/calls/call-stats.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..76ba0a26f4
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/calls/call-stats.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Call 統計"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /calls/stats
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/calls/call-update.mdx b/ja/weave/reference/service-api/calls/call-update.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..bb7cac038c
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/calls/call-update.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Call を更新"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /call/update
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/calls/calls-complete.mdx b/ja/weave/reference/service-api/calls/calls-complete.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..31c69f0b55
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/calls/calls-complete.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Call の完了"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST
+ /v2/{entity}/{project}/calls/complete
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/calls/calls-delete.mdx b/ja/weave/reference/service-api/calls/calls-delete.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..a0d5306e0c
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/calls/calls-delete.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Call の削除"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /calls/delete
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/calls/calls-query-stats.mdx b/ja/weave/reference/service-api/calls/calls-query-stats.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..2a6b20bd12
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/calls/calls-query-stats.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Call クエリの統計"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /calls/query_stats
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/calls/calls-query-stream.mdx b/ja/weave/reference/service-api/calls/calls-query-stream.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..89cb8004d9
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/calls/calls-query-stream.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Call クエリストリーム"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /calls/stream_query
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/calls/calls-usage.mdx b/ja/weave/reference/service-api/calls/calls-usage.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..12163e2d97
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/calls/calls-usage.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Call の使用状況"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /calls/usage
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/calls/trace-usage.mdx b/ja/weave/reference/service-api/calls/trace-usage.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..fd05be3b77
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/calls/trace-usage.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Trace の使用量"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /trace/usage
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/costs/cost-create.mdx b/ja/weave/reference/service-api/costs/cost-create.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..e0a73954a0
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/costs/cost-create.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "コストを作成"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /cost/create
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/costs/cost-purge.mdx b/ja/weave/reference/service-api/costs/cost-purge.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..e4cce789e8
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/costs/cost-purge.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "コストをパージ"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /cost/purge
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/costs/cost-query.mdx b/ja/weave/reference/service-api/costs/cost-query.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..e12bdc4801
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/costs/cost-query.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "コストクエリ"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /cost/query
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/datasets/dataset-create.mdx b/ja/weave/reference/service-api/datasets/dataset-create.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..3a9e9caf9c
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/datasets/dataset-create.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Dataset の作成"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST
+ /v2/{entity}/{project}/datasets
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/datasets/dataset-delete.mdx b/ja/weave/reference/service-api/datasets/dataset-delete.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..e5e2780ed8
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/datasets/dataset-delete.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Dataset Delete"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json DELETE
+ /v2/{entity}/{project}/datasets/{object_id}
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/datasets/dataset-list.mdx b/ja/weave/reference/service-api/datasets/dataset-list.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..f880a4a94e
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/datasets/dataset-list.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "データセット一覧"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json GET
+ /v2/{entity}/{project}/datasets
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/datasets/dataset-read.mdx b/ja/weave/reference/service-api/datasets/dataset-read.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..d6298ac625
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/datasets/dataset-read.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "データセットの取得"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json GET
+ /v2/{entity}/{project}/datasets/{object_id}/versions/{digest}
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/eval-results/eval-results-query.mdx b/ja/weave/reference/service-api/eval-results/eval-results-query.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..768b24539e
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/eval-results/eval-results-query.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Eval 結果のクエリ"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST
+ /v2/{entity}/{project}/eval_results/query
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/evaluation-runs/evaluation-run-create.mdx b/ja/weave/reference/service-api/evaluation-runs/evaluation-run-create.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..68778ca21d
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/evaluation-runs/evaluation-run-create.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "評価 run を作成"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST
+ /v2/{entity}/{project}/evaluation_runs
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/evaluation-runs/evaluation-run-delete.mdx b/ja/weave/reference/service-api/evaluation-runs/evaluation-run-delete.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..fde036ce7c
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/evaluation-runs/evaluation-run-delete.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Evaluation Run の削除"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json DELETE
+ /v2/{entity}/{project}/evaluation_runs
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/evaluation-runs/evaluation-run-finish.mdx b/ja/weave/reference/service-api/evaluation-runs/evaluation-run-finish.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..1f2e8ee544
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/evaluation-runs/evaluation-run-finish.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "評価 run を終了"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST
+ /v2/{entity}/{project}/evaluation_runs/{evaluation_run_id}/finish
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/evaluation-runs/evaluation-run-list.mdx b/ja/weave/reference/service-api/evaluation-runs/evaluation-run-list.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..fe65f5de3c
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/evaluation-runs/evaluation-run-list.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "評価 run 一覧"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json GET
+ /v2/{entity}/{project}/evaluation_runs
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/evaluation-runs/evaluation-run-read.mdx b/ja/weave/reference/service-api/evaluation-runs/evaluation-run-read.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..d09d0fe20f
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/evaluation-runs/evaluation-run-read.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "評価 run を取得"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json GET
+ /v2/{entity}/{project}/evaluation_runs/{evaluation_run_id}
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/evaluations/evaluate-model.mdx b/ja/weave/reference/service-api/evaluations/evaluate-model.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..ed94ac845f
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/evaluations/evaluate-model.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "モデルを評価"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /evaluations/evaluate_model
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/evaluations/evaluation-create.mdx b/ja/weave/reference/service-api/evaluations/evaluation-create.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..dd8b5f1313
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/evaluations/evaluation-create.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "評価の作成"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST
+ /v2/{entity}/{project}/evaluations
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/evaluations/evaluation-delete.mdx b/ja/weave/reference/service-api/evaluations/evaluation-delete.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..9503e281d1
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/evaluations/evaluation-delete.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "評価を削除"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json DELETE
+ /v2/{entity}/{project}/evaluations/{object_id}
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/evaluations/evaluation-list.mdx b/ja/weave/reference/service-api/evaluations/evaluation-list.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..b82af21400
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/evaluations/evaluation-list.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "評価一覧"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json GET
+ /v2/{entity}/{project}/evaluations
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/evaluations/evaluation-read.mdx b/ja/weave/reference/service-api/evaluations/evaluation-read.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..c786dcae5f
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/evaluations/evaluation-read.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "評価の取得"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json GET
+ /v2/{entity}/{project}/evaluations/{object_id}/versions/{digest}
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/evaluations/evaluation-status.mdx b/ja/weave/reference/service-api/evaluations/evaluation-status.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..8b25ad827e
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/evaluations/evaluation-status.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "評価のステータス"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /evaluations/status
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/evaluations/rescore-evaluation.mdx b/ja/weave/reference/service-api/evaluations/rescore-evaluation.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..656643777a
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/evaluations/rescore-evaluation.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "評価を再スコアリング"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /evaluations/rescore
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/feedback/feedback-aggregate.mdx b/ja/weave/reference/service-api/feedback/feedback-aggregate.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..30ee837fa8
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/feedback/feedback-aggregate.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Feedback の集計"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /feedback/aggregate
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/feedback/feedback-create-batch.mdx b/ja/weave/reference/service-api/feedback/feedback-create-batch.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..362cb15ed2
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/feedback/feedback-create-batch.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Feedback バッチを作成"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /feedback/batch/create
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/feedback/feedback-create.mdx b/ja/weave/reference/service-api/feedback/feedback-create.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..1b14b068dd
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/feedback/feedback-create.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Feedback を作成"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /feedback/create
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/feedback/feedback-payload-schema.mdx b/ja/weave/reference/service-api/feedback/feedback-payload-schema.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..cfda061766
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/feedback/feedback-payload-schema.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "フィードバックペイロードのスキーマ"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /feedback/payload_schema
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/feedback/feedback-purge.mdx b/ja/weave/reference/service-api/feedback/feedback-purge.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..5e59091a51
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/feedback/feedback-purge.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "feedback をパージ"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /feedback/purge
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/feedback/feedback-query.mdx b/ja/weave/reference/service-api/feedback/feedback-query.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..0e4448ebb1
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/feedback/feedback-query.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "フィードバックのクエリ"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /feedback/query
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/feedback/feedback-replace.mdx b/ja/weave/reference/service-api/feedback/feedback-replace.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..780b7de485
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/feedback/feedback-replace.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Feedback の置換"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /feedback/replace
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/feedback/feedback-stats.mdx b/ja/weave/reference/service-api/feedback/feedback-stats.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..349e72340d
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/feedback/feedback-stats.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "フィードバック統計"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /feedback/stats
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/files/file-content.mdx b/ja/weave/reference/service-api/files/file-content.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..abe914ff1f
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/files/file-content.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "ファイルの内容"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /file/content
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/files/file-create.mdx b/ja/weave/reference/service-api/files/file-create.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..7d39f1826c
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/files/file-create.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "File Create"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /file/create
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/files/files-stats.mdx b/ja/weave/reference/service-api/files/files-stats.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..4b5ed37994
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/files/files-stats.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Files 統計"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /files/query_stats
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/images/image-create.mdx b/ja/weave/reference/service-api/images/image-create.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..fe69d10961
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/images/image-create.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Image Create"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /image/create
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/inference/inference-analysis-artificialanalysis-models.mdx b/ja/weave/reference/service-api/inference/inference-analysis-artificialanalysis-models.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..547ab60730
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/inference/inference-analysis-artificialanalysis-models.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Inference Analysis Artificialanalysis Models"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json GET
+ /inference/analysis/artificialanalysis/models
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/inference/inference-catalog-models.mdx b/ja/weave/reference/service-api/inference/inference-catalog-models.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..526bedb797
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/inference/inference-catalog-models.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Inference Catalog Models"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json GET /inference/catalog/models
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/inference/inference-modelsdev-models.mdx b/ja/weave/reference/service-api/inference/inference-modelsdev-models.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..fca59e8d5a
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/inference/inference-modelsdev-models.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Inference Modelsdev Models"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json GET /inference/modelsdev/models
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/inference/inference-router-openrouter-models.mdx b/ja/weave/reference/service-api/inference/inference-router-openrouter-models.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..b3e94aa82d
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/inference/inference-router-openrouter-models.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Inference Router OpenRouter モデル"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json GET
+ /inference/router/openrouter/models
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/inference/nvidia-hardware.mdx b/ja/weave/reference/service-api/inference/nvidia-hardware.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..7cbbd3137b
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/inference/nvidia-hardware.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "NVIDIA ハードウェア"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json GET /inference/nvidia/v2/hardware
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/models/model-create.mdx b/ja/weave/reference/service-api/models/model-create.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..08f49ae08c
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/models/model-create.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "モデルを作成"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /v2/{entity}/{project}/models
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/models/model-delete.mdx b/ja/weave/reference/service-api/models/model-delete.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..3ad6761cc8
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/models/model-delete.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "モデルを削除"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json DELETE
+ /v2/{entity}/{project}/models/{object_id}
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/models/model-list.mdx b/ja/weave/reference/service-api/models/model-list.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..991529b016
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/models/model-list.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "モデル一覧"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json GET /v2/{entity}/{project}/models
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/models/model-read.mdx b/ja/weave/reference/service-api/models/model-read.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..92b28aecef
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/models/model-read.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "モデルの取得"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json GET
+ /v2/{entity}/{project}/models/{object_id}/versions/{digest}
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/objects/aliases-list.mdx b/ja/weave/reference/service-api/objects/aliases-list.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..62ca3be195
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/objects/aliases-list.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "エイリアス一覧"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json GET /aliases
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/objects/obj-add-tags.mdx b/ja/weave/reference/service-api/objects/obj-add-tags.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..758968a176
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/objects/obj-add-tags.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Obj にタグを追加"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json PUT
+ /objs/{object_id}/versions/{digest}/tags
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/objects/obj-create.mdx b/ja/weave/reference/service-api/objects/obj-create.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..9e286414c3
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/objects/obj-create.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Obj Create"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /obj/create
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/objects/obj-delete.mdx b/ja/weave/reference/service-api/objects/obj-delete.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..f983fb0e5d
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/objects/obj-delete.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Obj Delete"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /obj/delete
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/objects/obj-read.mdx b/ja/weave/reference/service-api/objects/obj-read.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..07d4f16782
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/objects/obj-read.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Obj Read"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /obj/read
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/objects/obj-remove-aliases.mdx b/ja/weave/reference/service-api/objects/obj-remove-aliases.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..123db9f3f3
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/objects/obj-remove-aliases.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Obj のエイリアスを削除"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST
+ /objs/{object_id}/aliases/remove
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/objects/obj-remove-tags.mdx b/ja/weave/reference/service-api/objects/obj-remove-tags.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..ce30f5b6d9
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/objects/obj-remove-tags.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Obj のタグを削除"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST
+ /objs/{object_id}/versions/{digest}/tags/remove
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/objects/obj-set-aliases.mdx b/ja/weave/reference/service-api/objects/obj-set-aliases.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..402dbecbcd
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/objects/obj-set-aliases.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Obj のエイリアスを設定"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json PUT /objs/{object_id}/aliases
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/objects/objs-query.mdx b/ja/weave/reference/service-api/objects/objs-query.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..a110e5b129
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/objects/objs-query.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Objs クエリ"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /objs/query
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/objects/tags-list.mdx b/ja/weave/reference/service-api/objects/tags-list.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..6fb2484ba8
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/objects/tags-list.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "タグ一覧"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json GET /tags
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/opentelemetry/export-trace.mdx b/ja/weave/reference/service-api/opentelemetry/export-trace.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..28f9df9f93
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/opentelemetry/export-trace.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "トレースをエクスポート"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /otel/v1/traces
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/ops/op-create.mdx b/ja/weave/reference/service-api/ops/op-create.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..6728ca7744
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/ops/op-create.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Op の作成"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /v2/{entity}/{project}/ops
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/ops/op-delete.mdx b/ja/weave/reference/service-api/ops/op-delete.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..4c57a2e536
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/ops/op-delete.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Op Delete"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json DELETE
+ /v2/{entity}/{project}/ops/{object_id}
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/ops/op-list.mdx b/ja/weave/reference/service-api/ops/op-list.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..284d581454
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/ops/op-list.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Op 一覧"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json GET /v2/{entity}/{project}/ops
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/ops/op-read.mdx b/ja/weave/reference/service-api/ops/op-read.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..53b257b43f
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/ops/op-read.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "op の取得"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json GET
+ /v2/{entity}/{project}/ops/{object_id}/versions/{digest}
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/predictions/prediction-create.mdx b/ja/weave/reference/service-api/predictions/prediction-create.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..95c211663a
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/predictions/prediction-create.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "予測を作成"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST
+ /v2/{entity}/{project}/predictions
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/predictions/prediction-delete.mdx b/ja/weave/reference/service-api/predictions/prediction-delete.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..f2752eda65
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/predictions/prediction-delete.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "予測の削除"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json DELETE
+ /v2/{entity}/{project}/predictions
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/predictions/prediction-finish.mdx b/ja/weave/reference/service-api/predictions/prediction-finish.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..5670a9b9ee
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/predictions/prediction-finish.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "予測の完了"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST
+ /v2/{entity}/{project}/predictions/{prediction_id}/finish
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/predictions/prediction-list.mdx b/ja/weave/reference/service-api/predictions/prediction-list.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..c4c4299c7e
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/predictions/prediction-list.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "予測一覧"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json GET
+ /v2/{entity}/{project}/predictions
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/predictions/prediction-read.mdx b/ja/weave/reference/service-api/predictions/prediction-read.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..7eee502f0d
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/predictions/prediction-read.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "予測の取得"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json GET
+ /v2/{entity}/{project}/predictions/{prediction_id}
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/refs/refs-read-batch.mdx b/ja/weave/reference/service-api/refs/refs-read-batch.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..4d8404187f
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/refs/refs-read-batch.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Refs Read Batch"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /refs/read_batch
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/registry/link-to-registry.mdx b/ja/weave/reference/service-api/registry/link-to-registry.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..6c8eb3de54
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/registry/link-to-registry.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Registry にリンクする"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /link_to_registry
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/scorers/scorer-create.mdx b/ja/weave/reference/service-api/scorers/scorer-create.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..88ae42497e
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/scorers/scorer-create.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Scorer の作成"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST
+ /v2/{entity}/{project}/scorers
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/scorers/scorer-delete.mdx b/ja/weave/reference/service-api/scorers/scorer-delete.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..b64cc566cb
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/scorers/scorer-delete.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Scorer の削除"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json DELETE
+ /v2/{entity}/{project}/scorers/{object_id}
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/scorers/scorer-list.mdx b/ja/weave/reference/service-api/scorers/scorer-list.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..e289d63a2d
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/scorers/scorer-list.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Scorer の一覧"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json GET /v2/{entity}/{project}/scorers
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/scorers/scorer-read.mdx b/ja/weave/reference/service-api/scorers/scorer-read.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..25a78a0f61
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/scorers/scorer-read.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Scorer Read"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json GET
+ /v2/{entity}/{project}/scorers/{object_id}/versions/{digest}
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/scores/calls-score.mdx b/ja/weave/reference/service-api/scores/calls-score.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..e0e1c01bd9
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/scores/calls-score.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Callのスコア"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /calls/score
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/scores/score-create.mdx b/ja/weave/reference/service-api/scores/score-create.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..a18fd20c1c
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/scores/score-create.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "スコアの作成"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /v2/{entity}/{project}/scores
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/scores/score-delete.mdx b/ja/weave/reference/service-api/scores/score-delete.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..11b88096ea
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/scores/score-delete.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "スコアを削除"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json DELETE
+ /v2/{entity}/{project}/scores
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/scores/score-list.mdx b/ja/weave/reference/service-api/scores/score-list.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..19a4bb7a57
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/scores/score-list.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "スコアの一覧"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json GET /v2/{entity}/{project}/scores
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/scores/score-read.mdx b/ja/weave/reference/service-api/scores/score-read.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..bb343e840d
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/scores/score-read.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "スコアの取得"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json GET
+ /v2/{entity}/{project}/scores/{score_id}
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/service/get-caller-location.mdx b/ja/weave/reference/service-api/service/get-caller-location.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..804500c9b1
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/service/get-caller-location.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "呼び出し元の位置情報を取得"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json GET /geolocate
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/service/projects-info.mdx b/ja/weave/reference/service-api/service/projects-info.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..c3c8c3d460
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/service/projects-info.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Projects 情報"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /service/projects_info
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/service/read-root.mdx b/ja/weave/reference/service-api/service/read-root.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..d8fc391554
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/service/read-root.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "ルートを取得"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json GET /health
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/service/read-version.mdx b/ja/weave/reference/service-api/service/read-version.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..9df2b79491
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/service/read-version.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "バージョンを取得"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json GET /version
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/service/server-info.mdx b/ja/weave/reference/service-api/service/server-info.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..d5a154d86b
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/service/server-info.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "サーバー情報"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json GET /server_info
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/tables/table-create-from-digests.mdx b/ja/weave/reference/service-api/tables/table-create-from-digests.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..b962d08e10
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/tables/table-create-from-digests.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "ダイジェストから表を作成"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /table/create_from_digests
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/tables/table-create.mdx b/ja/weave/reference/service-api/tables/table-create.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..89fefc7ba2
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/tables/table-create.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "表の作成"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /table/create
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/tables/table-query-stats-batch.mdx b/ja/weave/reference/service-api/tables/table-query-stats-batch.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..26d3422b3e
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/tables/table-query-stats-batch.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "表クエリ統計バッチ"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /table/query_stats_batch
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/tables/table-query-stats.mdx b/ja/weave/reference/service-api/tables/table-query-stats.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..665eebd521
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/tables/table-query-stats.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "表のクエリ統計"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /table/query_stats
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/tables/table-query.mdx b/ja/weave/reference/service-api/tables/table-query.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..debd2bb563
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/tables/table-query.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "表のクエリ"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /table/query
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/tables/table-update.mdx b/ja/weave/reference/service-api/tables/table-update.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..83498a5cb5
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/tables/table-update.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "表の更新"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /table/update
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/reference/service-api/threads/threads-query-stream.mdx b/ja/weave/reference/service-api/threads/threads-query-stream.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..d7096e8119
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/reference/service-api/threads/threads-query-stream.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "スレッドのクエリストリーム"
+openapi: /ja/weave/reference/service-api/openapi.json POST /threads/stream_query
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/inference/lifecycle.mdx b/ko/inference/lifecycle.mdx
index 4fc99fd787..42687784d6 100644
--- a/ko/inference/lifecycle.mdx
+++ b/ko/inference/lifecycle.mdx
@@ -42,13 +42,12 @@ W&B가 일반적으로 사용 가능한 모델을 사용 중단할 때 해
{/* takeru lifecycle-deprecated - 이 표는 자동 생성되므로 직접 편집하지 마세요. */}
-| 사용 중단 날짜 | 서비스 종료 날짜 | 모델 ID | 권장 대체 모델 |
-| ---------- | ---------- | ------------------------------------ | --------------------------------------------------- |
-| 2026-06-30 | 2026-08-04 | `microsoft/Phi-4-mini-instruct` | `JetBrains/Mellum2-12B-A2.5B-Instruct` |
-| 2026-06-30 | 2026-08-04 | `nvidia/Kimi-K2.5-NVFP4` | `moonshotai/Kimi-K2.6`, `moonshotai/Kimi-K2.7-Code` |
-| 2026-06-30 | 2026-08-04 | `Qwen/Qwen3.5-27B` | `Qwen/Qwen3.6-27B` |
-| 2026-06-30 | 2026-08-04 | `Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507` | `Qwen/Qwen3.6-27B` |
-| 2026-06-30 | 2026-08-04 | `Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507` | `Qwen/Qwen3.6-27B` |
+| 사용 중단 날짜 | 서비스 종료 날짜 | 모델 ID | 권장 대체 모델 |
+| ---------- | ---------- | ---------------------------------------------- | ------------------------------------------ |
+| 2026-08-04 | 2026-08-25 | `MiniMaxAI/MiniMax-M2.5` | `MiniMaxAI/MiniMax-M3` |
+| 2026-08-04 | 2026-08-25 | `nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-FP8` | `nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B` |
+| 2026-08-04 | 2026-08-25 | `Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct` | `zai-org/GLM-5.2` |
+| 2026-08-04 | 2026-08-25 | `zai-org/GLM-5.1-FP8` | `zai-org/GLM-5.2` |
## 서비스 종료된 모델
@@ -58,13 +57,18 @@ W&B가 일반적으로 사용 가능한 모델을 사용 중단할 때 해
{/* takeru lifecycle-retired - 이 표는 자동 생성되므로 직접 편집하지 마세요. */}
-| 사용 중단일 | 모델 ID | 권장 대체 모델 |
-| ---------- | ------------------------------------------- | ----------------------------- |
-| 2026-05-11 | `zai-org/GLM-5-FP8` | `zai-org/GLM-5.1` |
-| 2026-04-21 | `meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct` | `Qwen/Qwen3.5-35B-A3B` |
-| 2026-03-04 | `deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528` | |
-| 2026-03-04 | `deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324` | |
-| 2026-03-04 | `moonshotai/Kimi-K2-Instruct` | `moonshotai/Kimi-K2.5` |
-| 2026-03-04 | `moonshotai/Kimi-K2-Instruct-0905` | `moonshotai/Kimi-K2.5` |
-| 2026-03-04 | `Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct` | `OpenPipe/Qwen3-14B-Instruct` |
-| 2026-03-04 | `zai-org/GLM-4.5` | `zai-org/GLM-5-FP8` |
\ No newline at end of file
+| 사용 중단일 | 모델 ID | 권장 대체 모델 |
+| ---------- | ------------------------------------------- | --------------------------------------------------- |
+| 2026-08-04 | `microsoft/Phi-4-mini-instruct` | `JetBrains/Mellum2-12B-A2.5B-Instruct` |
+| 2026-08-04 | `nvidia/Kimi-K2.5-NVFP4` | `moonshotai/Kimi-K2.6`, `moonshotai/Kimi-K2.7-Code` |
+| 2026-08-04 | `Qwen/Qwen3.5-27B` | `Qwen/Qwen3.6-27B` |
+| 2026-08-04 | `Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507` | `Qwen/Qwen3.6-27B` |
+| 2026-08-04 | `Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507` | `Qwen/Qwen3.6-27B` |
+| 2026-05-11 | `zai-org/GLM-5-FP8` | `zai-org/GLM-5.1` |
+| 2026-04-21 | `meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct` | `Qwen/Qwen3.5-35B-A3B` |
+| 2026-03-04 | `deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528` | |
+| 2026-03-04 | `deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324` | |
+| 2026-03-04 | `moonshotai/Kimi-K2-Instruct` | `moonshotai/Kimi-K2.5` |
+| 2026-03-04 | `moonshotai/Kimi-K2-Instruct-0905` | `moonshotai/Kimi-K2.5` |
+| 2026-03-04 | `Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct` | `OpenPipe/Qwen3-14B-Instruct` |
+| 2026-03-04 | `zai-org/GLM-4.5` | `zai-org/GLM-5-FP8` |
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/inference/models.mdx b/ko/inference/models.mdx
index d91c2641f6..93127cd634 100644
--- a/ko/inference/models.mdx
+++ b/ko/inference/models.mdx
@@ -16,33 +16,30 @@ Serverless Inference는 여러 오픈 소스 파운데이션 모델에 대한
{/* takeru inference-models - 이 표는 자동으로 생성되므로 수동으로 편집하지 마세요. */}
-| 모델 | 모델 ID(API 사용 시) | 유형 | 컨텍스트 윈도우 | 파라미터 | 설명 |
-| ---------------------------- | ---------------------------------------------- | -------- | -------- | ----------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| DeepSeek V4-Flash | `deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash` | 텍스트 | 1049k | 13B-284B (활성-전체) | DeepSeek V4-Flash는 코딩, 추론, 에이전트형 워크로드에 적합한 1M 컨텍스트 길이의 MoE 모델입니다. |
-| DeepSeek V4-Pro | `deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro` | 텍스트 | 1049k | 49B-1.6T (활성-전체) | DeepSeek V4-Pro는 활성 파라미터 49B를 갖춘 1.6T-파라미터 MoE 모델로, 고급 추론, 코딩, 복잡한 에이전트형 워크로드에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. |
-| DeepSeek V3.1 | `deepseek-ai/DeepSeek-V3.1` | 텍스트 | 161k | 37B-671B (활성-전체) | 프롬프트 템플릿을 통해 추론 모드와 비추론 모드를 모두 지원하는 대규모 하이브리드 모델입니다. |
-| Google Gemma 4 31B | `google/gemma-4-31B-it` | 텍스트, 비전 | 262k | 310억 개(총계) | Gemma 4 31B Dense는 고급 추론, 에이전트 워크플로, 긴 컨텍스트 처리를 위해 설계되었으며, 140개 이상의 언어로 처음부터 학습되었습니다. |
-| IBM Granite 4.1 8B | `ibm-granite/granite-4.1-8b` | 텍스트 | 131k | 8B (총계) | Granite 4.1 8B는 긴 컨텍스트를 지원하며, 향상된 도구 호출, 지침 준수, 채팅 기능을 갖춘 Instruct 모델입니다. |
-| JetBrains Mellum2 12B A2.5B | `JetBrains/Mellum2-12B-A2.5B-Instruct` | 텍스트 | 131k | 2.5B-12B (활성-전체) | Mellum2-12B-A2.5B-Instruct는 코딩, 도구 사용, 낮은 지연 시간의 AI 워크플로를 위해 설계된 131K 컨텍스트의 빠른 MoE 모델입니다. |
-| Meta Llama 3.3 70B | `meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct` | 텍스트 | 128k | 700억 개(총계) | 대화형 작업, 세부 지침 준수, 코딩에 뛰어난 다국어 모델입니다. |
-| Meta Llama 3.1 70B | `meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct` | 텍스트 | 128k | 70B (전체) | 응답성이 뛰어난 다국어 챗봇 상호작용에 최적화된 효율적인 대화형 모델입니다. |
-| Meta Llama 3.1 8B | `meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct` | 텍스트 | 128k | 8B (총계) | 빠르게 응답하는 다국어 챗봇 상호작용에 최적화된 효율적인 대화형 모델입니다. |
-| MiniMax M3 | `MiniMaxAI/MiniMax-M3` | 텍스트, 비전 | 262k | 23B-428B (활성-전체) | MiniMax M3는 코딩 및 에이전트형 워크플로에 최적화된 활성 파라미터 23B를 갖춘 멀티모달 MoE 모델입니다. |
-| MiniMax M2.5 | `MiniMaxAI/MiniMax-M2.5` | 텍스트 | 197k | 10B-230B (Active-Total) | 강력한 코딩 성능을 제공하며, 높은 처리량과 낮은 지연 시간을 위해 설계된 고희소성 아키텍처의 MoE 모델. |
-| Moonshot AI Kimi K2.7 Code | `moonshotai/Kimi-K2.7-Code` | 텍스트, 비전 | 262k | 32B-1T (활성-전체) | Kimi K2.7 Code는 장기적인 에이전트형 코딩 및 소프트웨어 엔지니어링에 특화된, 활성 파라미터 32B와 총 1T 파라미터를 갖춘 MoE 모델입니다. |
-| Moonshot AI Kimi K2.6 | `moonshotai/Kimi-K2.6` | 텍스트, 비전 | 262k | 32B-1T (활성-전체) | Kimi K2.6은 활성화된 파라미터 320억 개와 총 1조 개의 파라미터를 갖춘 멀티모달 Mixture-of-Experts 언어 모델입니다. |
-| NVIDIA Nemotron 3 Super 120B | `nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-FP8` | 텍스트 | 262k | 12B-120B (활성-총합) | Nemotron 3는 강력한 에이전트 기반 작업, 추론, 대화 기능을 제공하도록 설계된 LatentMoE 모델입니다. |
-| NVIDIA Nemotron 3 Ultra | `nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B` | 텍스트 | 262k | 55B-550B (활성-전체) | Nemotron 3 Ultra는 코딩, 심층 리서치, 엔터프라이즈 자동화 전반에서 장시간 실행되는 에이전트를 위해 설계된 강력한 MoE 모델입니다. |
-| OpenAI GPT OSS 120B | `openai/gpt-oss-120b` | 텍스트 | 131k | 5.1B-117B (활성-전체) | 높은 추론 성능, 에이전트형, 그리고 범용 사용 사례를 위해 설계된 효율적인 Mixture-of-Experts 모델입니다. |
-| OpenAI GPT OSS 20B | `openai/gpt-oss-20b` | 텍스트 | 131k | 3.6B-20B (활성-전체) | 추론 기능을 갖춘 OpenAI의 Harmony 응답 형식으로 트레이닝된, 지연 시간이 짧은 Mixture-of-Experts 모델. |
-| OpenPipe Qwen3 14B Instruct | `OpenPipe/Qwen3-14B-Instruct` | 텍스트 | 32.8k | 14.8B (전체) | OpenPipe가 파인튜닝 기반 에이전트 구축에 맞춰 최적화한 효율적인 다국어 밀집형 지시 튜닝 모델입니다. |
-| Qwen3.6 35B A3B | `Qwen/Qwen3.6-35B-A3B` | 텍스트, 이미지 | 262k | 3B-35B (활성-전체) | Qwen3.6-35B-A3B는 에이전트형 코딩 워크플로에 최적화된, 262K 컨텍스트를 지원하는 MoE 멀티모달 모델입니다. |
-| Qwen3.6 27B | `Qwen/Qwen3.6-27B` | 텍스트, 비전 | 262k | 27B (총계) | Qwen3.6-27B는 최상위 수준의 에이전트형 코딩을 위해 설계된, 262K 컨텍스트를 지원하는 27B 밀집형 멀티모달 모델입니다. |
-| Qwen3.5 35B A3B | `Qwen/Qwen3.5-35B-A3B` | 텍스트, 이미지 | 262k | 3B-35B (활성-전체) | Qwen3.5-35B-A3B는 채팅, 추론, agent 작업 전반에서 효율적이고 높은 처리량의 Inference를 위해 설계된 오픈 웨이트 멀티모달 MoE 모델입니다. |
-| Qwen3 30B A3B | `Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507` | 텍스트 | 262k | 3.3B-30.5B (활성-총계) | Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507은 추론, 코딩, 장문 컨텍스트 이해 능력이 강화된 30.5B MoE 지시 튜닝 모델입니다. |
-| Qwen3 Coder 480B A35B | `Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct` | 텍스트 | 262k | 35B-480B (활성-총계) | 함수 call, 도구 사용, 긴 컨텍스트 추론과 같은 에이전트형 코딩 작업에 최적화된 MoE(전문가 혼합) 모델. |
-| Z.AI GLM 5.2 | `zai-org/GLM-5.2` | 텍스트 | 262k | 40B-744B (활성-전체) | GLM-5.2는 활성화된 파라미터 400억 개와 총 7,440억 개의 파라미터를 갖춘 Mixture-of-Experts 언어 모델입니다. |
-| Z.AI GLM 5.1 | `zai-org/GLM-5.1` | 텍스트 | 203k | 40B-744B (활성-전체) | 장기적 에이전트 엔지니어링과 고급 추론에 강력한 성능을 발휘하는 MoE 모델입니다. |
+| 모델 | 모델 ID(API 사용 시) | 유형 | 컨텍스트 윈도우 | 파라미터 | 설명 |
+| --------------------------- | ------------------------------------------ | -------- | -------- | ------------------ | ---------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| DeepSeek V4-Flash | `deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash` | 텍스트 | 1049k | 13B-284B (활성-전체) | DeepSeek V4-Flash는 코딩, 추론, 에이전트형 워크로드에 적합한 1M 컨텍스트 길이의 MoE 모델입니다. |
+| DeepSeek V4-Flash-0731 | `deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731` | 텍스트 | 262k | 13B-284B (활성-전체) | DeepSeek V4-Flash-0731은 코딩, 추론, 에이전트형 워크로드에 적합한 MoE 모델입니다. |
+| DeepSeek V4-Pro | `deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro` | 텍스트 | 1049k | 49B-1.6T (활성-전체) | DeepSeek V4-Pro는 활성 파라미터 49B를 갖춘 1.6T-파라미터 MoE 모델로, 고급 추론, 코딩, 복잡한 에이전트형 워크로드에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. |
+| DeepSeek V3.1 | `deepseek-ai/DeepSeek-V3.1` | 텍스트 | 161k | 37B-671B (활성-전체) | 프롬프트 템플릿을 통해 추론 모드와 비추론 모드를 모두 지원하는 대규모 하이브리드 모델입니다. |
+| Google Gemma 4 31B | `google/gemma-4-31B-it` | 텍스트, 비전 | 262k | 310억 개(총계) | Gemma 4 31B Dense는 고급 추론, 에이전트 워크플로, 긴 컨텍스트 처리를 위해 설계되었으며, 140개 이상의 언어로 처음부터 학습되었습니다. |
+| IBM Granite 4.1 8B | `ibm-granite/granite-4.1-8b` | 텍스트 | 131k | 8B (총계) | Granite 4.1 8B는 긴 컨텍스트를 지원하며, 향상된 도구 호출, 지침 준수, 채팅 기능을 갖춘 Instruct 모델입니다. |
+| JetBrains Mellum2 12B A2.5B | `JetBrains/Mellum2-12B-A2.5B-Instruct` | 텍스트 | 131k | 2.5B-12B (활성-전체) | Mellum2-12B-A2.5B-Instruct는 코딩, 도구 사용, 낮은 지연 시간의 AI 워크플로를 위해 설계된 131K 컨텍스트의 빠른 MoE 모델입니다. |
+| Meta Llama 3.3 70B | `meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct` | 텍스트 | 128k | 700억 개(총계) | 대화형 작업, 세부 지침 준수, 코딩에 뛰어난 다국어 모델입니다. |
+| Meta Llama 3.1 70B | `meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct` | 텍스트 | 128k | 70B (전체) | 응답성이 뛰어난 다국어 챗봇 상호작용에 최적화된 효율적인 대화형 모델입니다. |
+| Meta Llama 3.1 8B | `meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct` | 텍스트 | 128k | 8B (총계) | 빠르게 응답하는 다국어 챗봇 상호작용에 최적화된 효율적인 대화형 모델입니다. |
+| MiniMax M3 | `MiniMaxAI/MiniMax-M3` | 텍스트, 비전 | 262k | 23B-428B (활성-전체) | MiniMax M3는 코딩 및 에이전트형 워크플로에 최적화된 활성 파라미터 23B를 갖춘 멀티모달 MoE 모델입니다. |
+| Moonshot AI Kimi K2.7 Code | `moonshotai/Kimi-K2.7-Code` | 텍스트, 비전 | 262k | 32B-1T (활성-전체) | Kimi K2.7 Code는 장기적인 에이전트형 코딩 및 소프트웨어 엔지니어링에 특화된, 활성 파라미터 32B와 총 1T 파라미터를 갖춘 MoE 모델입니다. |
+| Moonshot AI Kimi K2.6 | `moonshotai/Kimi-K2.6` | 텍스트, 비전 | 262k | 32B-1T (활성-전체) | Kimi K2.6은 활성화된 파라미터 320억 개와 총 1조 개의 파라미터를 갖춘 멀티모달 Mixture-of-Experts 언어 모델입니다. |
+| NVIDIA Nemotron 3 Ultra | `nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B` | 텍스트 | 262k | 55B-550B (활성-전체) | Nemotron 3 Ultra는 코딩, 심층 리서치, 엔터프라이즈 자동화 전반에서 장시간 실행되는 에이전트를 위해 설계된 강력한 MoE 모델입니다. |
+| OpenAI GPT OSS 120B | `openai/gpt-oss-120b` | 텍스트 | 131k | 5.1B-117B (활성-전체) | 높은 추론 성능, 에이전트형, 그리고 범용 사용 사례를 위해 설계된 효율적인 Mixture-of-Experts 모델입니다. |
+| OpenAI GPT OSS 20B | `openai/gpt-oss-20b` | 텍스트 | 131k | 3.6B-20B (활성-전체) | 추론 기능을 갖춘 OpenAI의 Harmony 응답 형식으로 트레이닝된, 지연 시간이 짧은 Mixture-of-Experts 모델. |
+| OpenPipe Qwen3 14B Instruct | `OpenPipe/Qwen3-14B-Instruct` | 텍스트 | 32.8k | 14.8B (전체) | OpenPipe가 파인튜닝 기반 에이전트 구축에 맞춰 최적화한 효율적인 다국어 밀집형 지시 튜닝 모델입니다. |
+| Qwen3.6 35B A3B | `Qwen/Qwen3.6-35B-A3B` | 텍스트, 이미지 | 262k | 3B-35B (활성-전체) | Qwen3.6-35B-A3B는 에이전트형 코딩 워크플로에 최적화된, 262K 컨텍스트를 지원하는 MoE 멀티모달 모델입니다. |
+| Qwen3.6 27B | `Qwen/Qwen3.6-27B` | 텍스트, 비전 | 262k | 27B (총계) | Qwen3.6-27B는 최상위 수준의 에이전트형 코딩을 위해 설계된, 262K 컨텍스트를 지원하는 27B 밀집형 멀티모달 모델입니다. |
+| Qwen3.5 35B A3B | `Qwen/Qwen3.5-35B-A3B` | 텍스트, 이미지 | 262k | 3B-35B (활성-전체) | Qwen3.5-35B-A3B는 채팅, 추론, agent 작업 전반에서 효율적이고 높은 처리량의 Inference를 위해 설계된 오픈 웨이트 멀티모달 MoE 모델입니다. |
+| Qwen3 30B A3B | `Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507` | 텍스트 | 262k | 3.3B-30.5B (활성-총계) | Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507은 추론, 코딩, 장문 컨텍스트 이해 능력이 강화된 30.5B MoE 지시 튜닝 모델입니다. |
+| Z.AI GLM 5.2 | `zai-org/GLM-5.2` | 텍스트 | 262k | 40B-744B (활성-전체) | GLM-5.2는 활성화된 파라미터 400억 개와 총 7,440억 개의 파라미터를 갖춘 Mixture-of-Experts 언어 모델입니다. |
## 실험 단계 모델
@@ -58,17 +55,16 @@ Serverless Inference는 여러 오픈 소스 파운데이션 모델에 대한
## 사용 중단된 모델
-다음 모델은 [사용 중단됨](/ko/inference/lifecycle#model-lifecycle-stages) 상태입니다:
+다음 모델은 [사용 중단](/ko/inference/lifecycle#model-lifecycle-stages)되었습니다:
-{/* takeru inference-models-deprecated - 이 표는 자동으로 생성되므로 직접 편집하지 마십시오. */}
+{/* takeru inference-models-deprecated - 이 표는 자동 생성되므로 수동으로 수정하지 마세요. */}
-| 모델 | 모델 ID(API 사용 시) | 유형 | 컨텍스트 윈도우 | 매개변수 | 설명 |
-| ----------------------------- | ------------------------------------ | ------- | -------- | ---------------- | ----------------------------------------------------------------------------- |
-| Microsoft Phi 4 Mini 3.8B | `microsoft/Phi-4-mini-instruct` | 텍스트 | 128k | 3.8B (전체) | 리소스가 제한된 환경에서 빠르게 응답하도록 설계된 작고 효율적인 모델입니다. |
-| Moonshot AI Kimi K2.5 | `moonshotai/Kimi-K2.5` | 텍스트, 비전 | 262k | 32B-1T (활성-전체) | Kimi K2.5는 활성 파라미터 320억 개와 전체 파라미터 1조 개를 갖춘 멀티모달 Mixture-of-Experts 언어 모델입니다. |
-| Qwen3.5 27B | `Qwen/Qwen3.5-27B` | 텍스트, 비전 | 262k | 27B (전체) | Qwen3.5-27B는 다양한 벤치마크에서 높은 성능을 발휘하도록 설계된 Qwen3.5 계열의 밀집형 모델입니다. |
-| Qwen3 235B A22B Thinking-2507 | `Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507` | 텍스트 | 262k | 22B-235B (활성-전체) | 구조화된 추론, 수학, 장문 생성에 최적화된 고성능 Mixture-of-Experts 모델입니다. |
-| Qwen3 235B A22B-2507 | `Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507` | 텍스트 | 262k | 22B-235B (활성-전체) | 논리적 추론에 최적화된 효율적인 다국어 Mixture-of-Experts 인스트럭션 튜닝 모델입니다. |
+| 모델 | API 사용을 위한 모델 ID | 유형 | 컨텍스트 윈도우 | 파라미터 | 설명 |
+| ---------------------------- | ---------------------------------------------- | --- | -------- | ---------------- | ----------------------------------------------------------------------- |
+| MiniMax M2.5 | `MiniMaxAI/MiniMax-M2.5` | 텍스트 | 197k | 10B-230B (활성-전체) | 뛰어난 코딩 기능을 갖추고 높은 처리량과 짧은 지연 시간을 제공하도록 설계된 고희소성 아키텍처의 MoE 모델입니다. |
+| NVIDIA Nemotron 3 Super 120B | `nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-FP8` | 텍스트 | 262k | 12B-120B (활성-전체) | Nemotron 3는 강력한 에이전트형, 추론 및 대화 기능을 제공하도록 설계된 LatentMoE 모델입니다. |
+| Qwen3 Coder 480B A35B | `Qwen/Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct` | 텍스트 | 262k | 35B-480B (활성-전체) | 함수 호출, 도구 사용, 긴 컨텍스트 추론과 같은 에이전트형 코딩 작업에 최적화된 Mixture-of-Experts 모델입니다. |
+| Z.AI GLM 5.1 | `zai-org/GLM-5.1` | 텍스트 | 203k | 40B-744B (활성-전체) | 장기적인 에이전트형 엔지니어링 및 고급 추론을 위한 강력한 MoE 모델입니다. |
## 모델 ID 사용
diff --git a/ko/inference/response-settings/reasoning.mdx b/ko/inference/response-settings/reasoning.mdx
index f0a81b4dbc..7fc3b3e57b 100644
--- a/ko/inference/response-settings/reasoning.mdx
+++ b/ko/inference/response-settings/reasoning.mdx
@@ -22,27 +22,25 @@ keywords: ["사고 사슬", "생각 모드", "추론 필드", "추론 활성화"
{/* takeru reasoning-models - 이 표는 자동으로 생성되므로 직접 편집하지 마십시오. */}
-| 모델 ID(API 사용 시) | 추론 지원 |
-| ---------------------------------------------- | ------------------ |
-| `deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash` | 기본적으로 비활성화됨 |
-| `deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro` | 기본적으로 비활성화됨 |
-| `google/gemma-4-31B-it` | 기본적으로 비활성화됨 |
+| 모델 ID(API 사용 시) | 추론 지원 |
+| ---------------------------------------------- | ----------------- |
+| `deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash` | 기본적으로 비활성화됨 |
+| `deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731` | 기본적으로 비활성화됨 |
+| `deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro` | 기본적으로 비활성화됨 |
+| `google/gemma-4-31B-it` | 기본적으로 비활성화됨 |
| `MiniMaxAI/MiniMax-M3` | 적응형; 기본적으로 모델이 선택 |
-| `MiniMaxAI/MiniMax-M2.5` | 항상 켜짐 |
-| `moonshotai/Kimi-K2.7-Code` | 항상 켜짐 |
-| `moonshotai/Kimi-K2.6` | 항상 켜짐 |
-| `moonshotai/Kimi-K2.5` | 항상 켜짐 |
-| `nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-FP8` | 기본적으로 활성화됨 |
-| `nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B` | 기본적으로 활성화됨 |
-| `openai/gpt-oss-120b` | 항상 켜짐 |
-| `openai/gpt-oss-20b` | 항상 켜짐 |
-| `Qwen/Qwen3.6-35B-A3B` | 기본적으로 활성화됨 |
-| `Qwen/Qwen3.6-27B` | 기본적으로 활성화됨 |
-| `Qwen/Qwen3.5-35B-A3B` | 기본적으로 활성화됨 |
-| `Qwen/Qwen3.5-27B` | 기본적으로 활성화됨 |
-| `Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507` | 항상 켜짐 |
-| `zai-org/GLM-5.2` | 기본적으로 활성화됨 |
-| `zai-org/GLM-5.1` | 기본적으로 활성화됨 |
+| `MiniMaxAI/MiniMax-M2.5` | 항상 켜짐 |
+| `moonshotai/Kimi-K2.7-Code` | 항상 켜짐 |
+| `moonshotai/Kimi-K2.6` | 항상 켜짐 |
+| `nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Super-120B-A12B-FP8` | 기본적으로 활성화됨 |
+| `nvidia/NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B` | 기본적으로 활성화됨 |
+| `openai/gpt-oss-120b` | 항상 켜짐 |
+| `openai/gpt-oss-20b` | 항상 켜짐 |
+| `Qwen/Qwen3.6-35B-A3B` | 기본적으로 활성화됨 |
+| `Qwen/Qwen3.6-27B` | 기본적으로 활성화됨 |
+| `Qwen/Qwen3.5-35B-A3B` | 기본적으로 활성화됨 |
+| `zai-org/GLM-5.2` | 기본적으로 활성화됨 |
+| `zai-org/GLM-5.1` | 기본적으로 활성화됨 |
- W&B는 run당 최대 100,000줄의 로그를 저장합니다. W&B App에서는 한 번에 최대 10,000줄의 로그만 표시됩니다. 저장된 모든 로그 줄을 보려면 로그를 스크롤하여 이전 줄이 표시되도록 하세요.
-
+로그가 스트리밍되는 동안 오른쪽 상단에 줄임표 아이콘 (
### `항상 켜짐` 추론이 포함된 모델
diff --git a/ko/models/app/console-logs.mdx b/ko/models/app/console-logs.mdx
index 6d1dbd0d91..99d84b5561 100644
--- a/ko/models/app/console-logs.mdx
+++ b/ko/models/app/console-logs.mdx
@@ -12,19 +12,18 @@ keywords: ["run 로그", "wandb 로깅", "run 디버그", "로그 필터링", "s
## 콘솔 로그 보기
-run 중에 생성된 메시지를 확인하려면 W&B App에서 run의 콘솔 로그에 액세스하세요.
+run 중에 생성된 메시지를 확인하려면 W&B App에서 run의 콘솔 로그를 봅니다.
1. W&B App에서 프로젝트로 이동합니다.
2. **Runs** 테이블에서 run을 선택합니다.
-3. 프로젝트 사이드바에서 **Logs** 탭을 클릭합니다.
+3. run 페이지에서 **Logs** 탭을 선택합니다.
+4. 선택 사항: 현재 스트리밍 중인 run에서 위로 스크롤한 후 최신 로그로 돌아가려면 **Jump to bottom**을 선택합니다.
-
## 콘솔 로그 유형
@@ -133,7 +132,13 @@ W&B는 각 콘솔 로그 항목에 타임스탬프를 자동으로 추가합
## 콘솔 로그 검색
-관련 항목을 빠르게 찾으려면 콘솔 로그 페이지의 검색창을 사용해 키워드로 로그를 필터링하세요. 특정 용어, 라벨 또는 오류 메시지를 검색할 수 있습니다.
+
+ ## 콘솔 로그 검색
+
+
+콘솔 로그 페이지의 검색창을 사용해 라벨, 키워드 또는 오류 메시지와 같은 특정 텍스트를 찾으세요.
+
+새 로그가 스트리밍되면 W&B가 일치 항목 수를 업데이트합니다.
## 맞춤형 라벨로 필터링
@@ -166,7 +171,9 @@ with wandb.init(
1. W&B App에서 프로젝트로 이동합니다.
2. **Runs** 테이블에서 run을 선택합니다.
3. 프로젝트 사이드바에서 **Logs** 탭을 클릭합니다.
-4. 콘솔 로그 페이지에서 다운로드 버튼을 클릭합니다.
+4. 콘솔 로그 페이지에서 로그 파일 다운로드 버튼(
## 콘솔 로그 복사
diff --git a/ko/models/artifacts/data-privacy-and-compliance.mdx b/ko/models/artifacts/data-privacy-and-compliance.mdx
index fa17ac1592..d15a3a658b 100644
--- a/ko/models/artifacts/data-privacy-and-compliance.mdx
+++ b/ko/models/artifacts/data-privacy-and-compliance.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ description: 기본적으로 W&B 파일이 어디에 저장되는지 알아보
title: 아티팩트 데이터 개인정보 보호 및 규정 준수
---
-아티팩트를 로깅하면 파일이 W&B에서 관리하는 Google Cloud 버킷에 업로드됩니다. 버킷의 콘텐츠는 저장 중과 전송 중 모두 암호화됩니다. 아티팩트 파일은 해당 프로젝트에 액세스 권한이 있는 사용자에게만 표시됩니다.
+아티팩트를 로깅하면 W&B가 파일을 Google Cloud 버킷에 업로드합니다. 버킷의 콘텐츠는 저장 중과 전송 중 모두 암호화됩니다. 프로젝트에 액세스 권한이 있는 사용자만 파일을 볼 수 있습니다.
diff --git a/ko/models/artifacts/ttl.mdx b/ko/models/artifacts/ttl.mdx
index cd21f54e12..439351db4d 100644
--- a/ko/models/artifacts/ttl.mdx
+++ b/ko/models/artifacts/ttl.mdx
@@ -11,10 +11,6 @@ W&B 아티팩트 TTL(Time-to-Live) 정책을 사용해 W&B에서 아티
W&B App에서 Artifacts TTL을 사용해 데이터 보존을 관리하는 방법을 알아보려면 [Managing data retention with Artifacts TTL](https://www.youtube.com/watch?v=hQ9J6BoVmnc) 비디오 튜토리얼을 시청하세요.
-
- W&B는 Registry에 연결된 아티팩트에 대해서는 TTL 정책 설정 옵션을 비활성화합니다. 이는 프로덕션 워크플로에서 사용되는 연결된 아티팩트가 실수로 만료되지 않도록 하기 위한 조치입니다.
-
-
* 팀 관리자만 [team's settings](/ko/platform/app/settings-page/teams)을 확인하고, (1) TTL 정책을 설정하거나 편집할 수 있는 사용자를 지정하거나 (2) 팀 기본 TTL을 설정하는 등의 팀 수준 TTL 설정에 액세스할 수 있습니다.
* W&B App UI의 아티팩트 세부 정보에서 TTL 정책을 설정하거나 편집하는 옵션이 보이지 않거나, 프로그래밍 방식으로 TTL을 설정해도 아티팩트의 TTL 속성이 변경되지 않는다면, 팀 관리자가 해당 권한을 부여하지 않은 것입니다.
@@ -266,4 +262,12 @@ Python SDK 또는 W&B App UI에서 아티팩트의 TTL 정책을 확인할
-
\ No newline at end of file
+
+
+
+ 팀 범위 및 조직 범위 자동화와 [Automations 허브](#automations-hub)는 W&B Multi-tenant Cloud 및 W&B Dedicated Cloud(Server v0.83.0 이상)에서 사용할 수 있습니다.
+
-[run 메트릭 자동화](/ko/models/automations/automation-events/#run-metrics-events) 및 [run 메트릭 z-score 변화 자동화](/ko/models/automations/automation-events/#run-metrics-z-score-change-automations)는 현재 [W&B Multi-tenant Cloud](/ko/platform/hosting/#wb-multi-tenant-cloud)에서만 지원됩니다.
+* [run 메트릭 자동화](/ko/models/automations/automation-events/#run-metrics-change) 및 [run 메트릭 z-점수 변경 자동화](/ko/models/automations/automation-events/#run-metrics-z-score-change)는 [W&B Multi-tenant Cloud](/ko/platform/hosting/#wb-multi-tenant-cloud) 및 [Dedicated Cloud](/ko/platform/hosting/hosting-options/dedicated-cloud)에서만 지원됩니다.
+* **팀** 및 **조직** 범위에서 W&B App은 아티팩트 및 컬렉션 이벤트만 지원합니다. 이 범위에서는 W&B App에서 run 기반 이벤트를 사용할 수 없습니다. 자세한 내용은 [자동화 이벤트 및 범위](/ko/models/automations/automation-events)를 참조하세요.
diff --git a/ko/models/artifacts/ttl.mdx b/ko/models/artifacts/ttl.mdx
index cd21f54e12..439351db4d 100644
--- a/ko/models/artifacts/ttl.mdx
+++ b/ko/models/artifacts/ttl.mdx
@@ -11,10 +11,6 @@ W&B 아티팩트 TTL(Time-to-Live) 정책을 사용해 W&B에서 아티
W&B App에서 Artifacts TTL을 사용해 데이터 보존을 관리하는 방법을 알아보려면 [Managing data retention with Artifacts TTL](https://www.youtube.com/watch?v=hQ9J6BoVmnc) 비디오 튜토리얼을 시청하세요.
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\ No newline at end of file
+
+
+
+ ## 연결된 아티팩트 버전의 TTL 정책
+
+
+W&B는 프로덕션 워크플로에서 사용되는 아티팩트가 만료되지 않도록 연결된 아티팩트 버전의 TTL 정책을 비활성화합니다.
+
+아티팩트 버전을 레지스트리 컬렉션에 연결하면 W&B는 해당 TTL 정책을 비활성화하고 TTL을 `None`으로 설정합니다. 이후 아티팩트 버전의 연결을 해제해도 W&B는 이전 TTL 정책이나 기간을 복원하지 않습니다. 연결을 해제한 후에도 아티팩트 버전에 TTL 정책이 필요하면 새 TTL 정책을 설정하세요.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/automations.mdx b/ko/models/automations.mdx
index f4d6d58470..056717bdd3 100644
--- a/ko/models/automations.mdx
+++ b/ko/models/automations.mdx
@@ -9,7 +9,11 @@ import AutomationsActionsList from "/snippets/ko/_includes/automations/actions-l
import AutomationsBestPractices from "/snippets/ko/_includes/automations/best-practices.mdx";
import AutomationsWhereToFind from "/snippets/ko/_includes/automations/where-to-find-automations.mdx";
-자동화는 **projects**와 **registries** 둘 다에서 지원됩니다. 자동화를 생성하는 위치, 사용할 수 있는 이벤트, 그리고 범위가 작동하는 방식은 각각 다릅니다. 범위별 이벤트 유형은 [자동화 이벤트 및 범위](/ko/models/automations/automation-events)를 참조하세요.
+*자동화*는 W&B의 특정 이벤트에 대응하여 Slack 알림을 보내거나 웹훅을 실행합니다. 자동화의 범위는 조직, 팀, 프로젝트, 레지스트리 또는 컬렉션으로 지정할 수 있습니다. 자동화는 나중에 생성되는 프로젝트, 레지스트리 및 컬렉션을 포함해 범위 내의 모든 항목에서 이벤트를 감시합니다. 자동화를 만드는 step과 사용 가능한 이벤트는 범위에 따라 다릅니다. 범위별 이벤트 유형은 [자동화 이벤트 및 범위](/ko/models/automations/automation-events)를 참조하세요.
+
+
+ ## Automations 허브
+
+
+**Automations** 허브는 왼쪽 내비게이션에 있는 전역 화면으로, 액세스할 수 있는 모든 범위와 프로젝트의 자동화를 하나의 목록으로 모아 볼 수 있습니다. 각 프로젝트나 레지스트리로 이동하지 않고도 자동화를 찾고, 확인하고, 관리할 수 있습니다.
+
+**Automations** 허브에서 다음을 수행할 수 있습니다.
+
+* 범위별 진입점을 미리 알 필요 없이 자동화를 만들기 위해 범위를 선택합니다.
+* 액세스할 수 있는 모든 자동화를 하나의 목록에서 확인한 다음 필터링하고 정렬합니다(예: 범위, 트리거 또는 액션 기준).
+* 자동화 이름을 클릭하여 전체 설정 세부 정보를 확인합니다.
+* 자동화의 [실행 이력](/ko/models/automations/view-automation-history)을 확인하여 성공 또는 실패 여부를 확인합니다.
+* 빠른 필터를 사용하여 내가 만든 자동화와 조직의 모든 자동화 간에 전환합니다.
+* 여러 자동화를 선택하여 한 번에 삭제합니다.
+
+**Automations** 허브는 각 프로젝트와 레지스트리의 **Automations** 탭을 보완합니다. 이러한 범위별 탭은 특정 대상에 빠르게 액세스할 수 있도록 계속 제공됩니다.
+
## 사용 사례
@@ -69,14 +90,15 @@ flowchart LR
## 제한 사항
## 다음 단계
* [Automations 튜토리얼](/ko/models/automations/tutorial): run 실패 시 알림을 보내는 프로젝트 자동화와 별칭이 추가될 때 웹훅을 실행하는 레지스트리 자동화를 만드는 방법을 안내합니다. 이 튜토리얼에서는 W&B App을 사용합니다.
-* [자동화를 생성](/ko/models/automations/create-automations).
+* [자동화 만들기](/ko/models/automations/create-automations).
* [자동화 이벤트 및 범위](/ko/models/automations/automation-events).
* [시크릿 생성](/ko/platform/secrets).
diff --git a/ko/models/automations/automation-events.mdx b/ko/models/automations/automation-events.mdx
index eb7070031b..4702136268 100644
--- a/ko/models/automations/automation-events.mdx
+++ b/ko/models/automations/automation-events.mdx
@@ -6,16 +6,45 @@ keywords: ["자동화 트리거", "아티팩트 별칭", "run 상태", "메트
import MultiTenantAndDedicatedCloudOnly from "/snippets/ko/_includes/multi-tenant-and-dedicated-cloud-only.mdx";
-자동화는 프로젝트 또는 레지스트리 내에서 특정 이벤트가 발생하면 시작될 수 있습니다. 이 페이지에서는 각 범위에서 자동화를 트리거할 수 있는 이벤트를 설명하므로, 자동화를 구성할 때 적절한 트리거를 선택할 수 있습니다. 자동화에 대한 자세한 내용은 [Automations overview](/ko/models/automations) 또는 [자동화 만들기](/ko/models/automations/create-automations)에서 확인하세요.
+자동화는 조직, 팀, 프로젝트, 레지스트리 또는 컬렉션 내에서 특정 이벤트가 발생하면 시작될 수 있습니다. 이 페이지에서는 각 범위에서 자동화를 트리거할 수 있는 이벤트를 설명하므로, 자동화를 구성할 때 적절한 트리거를 선택할 수 있습니다. 자동화에 대한 자세한 내용은 [Automations overview](/ko/models/automations) 또는 [자동화 만들기](/ko/models/automations/create-automations)에서 확인하세요.
-
- ## 레지스트리
+범위는 계층 구조로 되어 있습니다. 조직에는 팀이 포함되고, 팀에는 프로젝트와 레지스트리가 포함됩니다. 프로젝트와 레지스트리에는 모두 컬렉션이 포함됩니다. 프로젝트에는 해당 프로젝트에 로깅된 아티팩트 컬렉션이 포함되고, 레지스트리에는 아티팩트 버전이 연결된 컬렉션이 포함됩니다. 자동화는 나중에 생성되는 프로젝트, 레지스트리 및 컬렉션을 포함해 해당 범위 내의 모든 항목에서 이벤트를 관찰합니다. 하나의 이벤트가 둘 이상의 범위에서 자동화와 일치할 수 있습니다. 일치하는 각 자동화는 독립적으로 트리거됩니다.
+
+광범위한 범위에서 과도한 트리거를 방지하기 위해 W&B는 자동화별로 요청 속도 제한과 쿨다운을 적용합니다. 이러한 보호 장치로 인해 동일한 자동화의 반복 트리거가 지연되거나 건너뛰어질 수 있습니다.
+
+
+ 팀 및 조직 범위는 W&B Multi-tenant Cloud와 W&B Dedicated Cloud(Server v0.83.0 이상)에서 사용할 수 있습니다. 레지스트리 및 프로젝트 범위는 모든 배포 유형에서 사용할 수 있습니다.
+
+
+
+ 자동화를 더 광범위하게 적용하려면 전역 **Automations** 허브에서 생성하고 **Team** 또는 **Organization** 범위를 선택합니다. 단계는 아래 단계와 동일합니다. 이러한 범위에서는 W&B App이 artifact 및 collection 이벤트만 지원합니다. [Automations 허브](/ko/models/automations#automations-hub)를 참조하세요.
+
@@ -69,7 +73,7 @@ keywords: ["HTTP 요청", "GitHub Actions", "repository dispatch", "CI/CD 파이
6. **Action type**을 **Webhooks**로 설정한 다음, 사용할 [웹훅](#create-a-webhook)을 선택합니다.
- 7. 웹훅용 액세스 토큰을 구성한 경우 `${ACCESS_TOKEN}` [페이로드 변수](#payload-variables)에서 해당 토큰에 액세스할 수 있습니다. 웹훅용 시크릿을 구성한 경우 이름 앞에 `$`를 붙여 페이로드에서 액세스할 수 있습니다. 웹훅의 requirements는 웹훅 서비스에 따라 달라집니다.
+ 7. 웹훅용 액세스 토큰을 설정한 경우 `${ACCESS_TOKEN}` [페이로드 변수](#payload-variables)에서 해당 토큰에 액세스할 수 있습니다. 웹훅용 시크릿을 설정한 경우 이름 앞에 `$`를 붙여 페이로드에서 액세스할 수 있습니다. 웹훅의 요구 사항은 웹훅 서비스에 따라 달라집니다.
8. **Next step**을 클릭합니다.
@@ -100,7 +104,7 @@ keywords: ["HTTP 요청", "GitHub Actions", "repository dispatch", "CI/CD 파이
2. **Next step**을 클릭합니다.
4. [웹훅](#create-a-webhook)을 소유한 팀을 선택합니다.
5. **Action type**을 **Webhooks**로 설정한 다음, 사용할 [웹훅](#create-a-webhook)을 선택합니다.
- 6. 웹훅에 페이로드가 필요한 경우 페이로드를 구성해 **Payload** 필드에 붙여넣습니다. 웹훅용 액세스 토큰을 구성한 경우 `${ACCESS_TOKEN}` [페이로드 변수](#payload-variables)에서 해당 토큰에 액세스할 수 있습니다. 웹훅용 시크릿을 구성한 경우 이름 앞에 `$`를 붙여 페이로드에서 액세스할 수 있습니다. 웹훅의 requirements는 웹훅 서비스에 따라 달라집니다.
+ 6. 웹훅에 페이로드가 필요한 경우 페이로드를 구성해 **Payload** 필드에 붙여넣습니다. 웹훅용 액세스 토큰을 설정한 경우 `${ACCESS_TOKEN}` [페이로드 변수](#payload-variables)에서 해당 토큰에 액세스할 수 있습니다. 웹훅용 시크릿을 설정한 경우 이름 앞에 `$`를 붙여 페이로드에서 액세스할 수 있습니다. 웹훅의 요구 사항은 웹훅 서비스에 따라 달라집니다.
7. **Next step**을 클릭합니다.
8. 자동화 이름을 입력합니다. 필요하면 설명도 입력합니다. **Create automation**을 클릭합니다.
diff --git a/ko/models/automations/view-automation-history.mdx b/ko/models/automations/view-automation-history.mdx
index f7d064242e..478b7c898e 100644
--- a/ko/models/automations/view-automation-history.mdx
+++ b/ko/models/automations/view-automation-history.mdx
@@ -18,21 +18,23 @@ keywords: ["자동화 실행 이력", "자동화 문제 해결", "자동화 감
* **액션 세부 정보**: Slack 채널에 알림을 보내거나 웹훅을 실행하는 등 어떤 액션이 실행되었는지에 대한 정보입니다.
* **결과 세부 정보**: 있는 경우, 실패한 실행의 오류를 포함한 자동화의 최종 결과에 대한 추가 정보입니다.
-자동화 이력은 레지스트리 범위 자동화와 프로젝트 범위 자동화 모두에서 사용할 수 있습니다. 자세한 지침은 **레지스트리** 또는 **Project** 탭을 선택하세요.
+자동화 이력은 모든 범위의 자동화에서 사용할 수 있습니다. 모든 배포 유형에서 레지스트리 또는 프로젝트의 **Automations** 탭에서 이력을 볼 수 있습니다. 자세한 지침은 **레지스트리** 또는 **프로젝트** 탭을 선택하세요.
+
+W&B Multi-tenant Cloud 및 W&B Dedicated Cloud(Server v0.83.0 이상)에서는 왼쪽 내비게이션의 전역 **Automations** 허브에서도 이력을 볼 수 있습니다. 자동화 이름을 클릭하면 팀 범위 및 조직 범위 자동화를 포함하여 설정과 함께 실행 이력을 볼 수 있습니다. [Automations hub](/ko/models/automations#automations-hub)를 참조하세요.
1. 프로젝트 사이드바에서 **레지스트리**를 클릭합니다.
2. 목록에서 레지스트리를 선택합니다.
- 3. 레지스트리의 자동화가 나열된 **자동화** 탭으로 이동합니다. 실행 이력 세부 정보를 보려면 **Last execution** 타임스탬프를 클릭합니다. 검색창을 사용해 자동화 이름으로 필터링하고, 마지막 트리거 날짜순으로 정렬해 최근에 실행된 자동화를 찾습니다.
- 4. **자동화 history** 탭에서 레지스트리의 자동화 실행을 최신순으로 확인합니다. 여기에는 이벤트, 액션, 상태가 포함됩니다. 특정 실행의 세부 정보를 보려면 실행 타임스탬프를 클릭합니다.
+ 3. 레지스트리의 자동화가 나열된 **Automations** 탭으로 이동합니다. 실행 이력 세부 정보를 보려면 **Last execution** 타임스탬프를 클릭합니다. 검색창을 사용해 자동화 이름으로 필터링하고, 마지막 트리거 날짜순으로 정렬해 최근에 실행된 자동화를 찾습니다.
+ 4. **Automations history** 탭에서 레지스트리의 자동화 실행을 최신순으로 확인합니다. 여기에는 이벤트, 액션, 상태가 포함됩니다. 특정 실행의 세부 정보를 보려면 실행 타임스탬프를 클릭합니다.
컬렉션에 연결된 자동화 실행이 있으면 아이콘 과 함께 연결된 실행 수가 표시됩니다.
-
+
1. 프로젝트로 이동합니다.
- 2. 프로젝트 사이드바에서 프로젝트의 자동화가 나열된 **자동화** 탭을 클릭합니다. 실행 이력 세부 정보를 보려면 **Last execution** 타임스탬프를 클릭합니다. 검색창을 사용해 자동화 이름으로 필터링하고, 마지막 트리거 날짜순으로 정렬해 최근에 실행된 자동화를 찾습니다.
+ 2. 프로젝트 사이드바에서 프로젝트의 자동화가 나열된 **Automations** 탭을 클릭합니다. 실행 이력 세부 정보를 보려면 **Last execution** 타임스탬프를 클릭합니다. 검색창을 사용해 자동화 이름으로 필터링하고, 마지막 트리거 날짜순으로 정렬해 최근에 실행된 자동화를 찾습니다.
3. **History** 탭에서 프로젝트의 자동화에 대한 모든 실행을 최신순으로 확인합니다. 각 실행의 메타데이터가 표시되며, 여기에는 이벤트, 액션, 상태가 포함됩니다. 특정 실행의 세부 정보를 보려면 실행 타임스탬프를 클릭합니다.
diff --git a/ko/models/registry/configure_registry.mdx b/ko/models/registry/configure_registry.mdx
index 08b2f1c5b8..e7bbaefa83 100644
--- a/ko/models/registry/configure_registry.mdx
+++ b/ko/models/registry/configure_registry.mdx
@@ -76,26 +76,21 @@ description: "사용자와 팀을 관리하고, 역할을 할당하고, 역할
다음 섹션에서는 레지스트리 역할에 대해 더 자세히 설명합니다.
- [팀에서의 역할](/ko/platform/app/settings-page/teams/#team-roles-and-permissions)은 어떤 레지스트리에서든 맡은 역할과는 무관하며, 아무런 영향도 주지 않습니다.
+ 팀의 레지스트리 역할은 각 멤버의 [팀 역할](/ko/platform/app/settings-page/teams/#team-roles-and-permissions)과는 별개입니다. 레지스트리에 추가된 팀에 속한 경우, W&B는 유효 레지스트리 역할을 계산할 때 팀 내 역할이 아니라 팀에 부여된 레지스트리 역할을 고려합니다.
-
+ ## 범위 레퍼런스
+
+
+| 범위 | 자동화에서 모니터링하는 항목 | W&B App에서 사용할 수 있는 이벤트 |
+| ------------------- | --------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------- |
+| [조직](#organization) | 향후 생성되는 항목을 포함한 조직 내 모든 팀, 프로젝트, 레지스트리 및 컬렉션 | 새 버전 추가 또는 연결, 별칭 또는 태그 추가 등의 아티팩트 및 컬렉션 이벤트. run 기반 이벤트는 사용할 수 없습니다. |
+| [팀](#team) | 향후 생성되는 항목을 포함한 팀 소유의 모든 프로젝트, 레지스트리 및 컬렉션 | 조직 범위와 동일한 아티팩트 및 컬렉션 이벤트. run 기반 이벤트는 사용할 수 없습니다. |
+| [레지스트리](#registry) | 향후 추가되는 컬렉션을 포함한 하나의 레지스트리 내 모든 컬렉션 | [레지스트리 이벤트](#registry-events): 새 버전이 컬렉션에 연결되거나 아티팩트 별칭이 추가되는 경우 |
+| [프로젝트](#project) | 하나의 프로젝트 내 모든 컬렉션. 일부 이벤트에서는 범위를 더 좁힐 수 있습니다. | [아티팩트 이벤트](#artifact-events) 및 [run 이벤트](#run-events) |
+
+다음 섹션에서 각 범위를 자세히 설명합니다.
+
+
+ ## 조직
+
+
+조직 범위를 사용하면 정책을 한 번 정의하여 모든 곳에 적용할 수 있습니다. 예를 들어, 조직 내 아티팩트에 `production` 별칭이 추가될 때마다 규정 준수 Slack 채널로 알림을 받을 수 있습니다.
+
+W&B App에서는 run 기반 이벤트([run 상태 변경](#run-status-change) 및 [run 메트릭](#run-metrics-change) 이벤트)를 조직 범위에서 사용할 수 없습니다.
+
+
+ ## 팀
-다음 섹션에서는 [레지스트리](/ko/models/registry) 자동화의 범위와 이벤트를 설명합니다.
+팀 범위를 사용하면 하나의 팀이 소유한 모든 항목에 정책을 적용할 수 있습니다. 팀 범위 자동화는 조직 범위와 동일한 아티팩트 및 컬렉션 이벤트를 감시합니다. W&B App에서는 팀 범위에서 run 기반 이벤트를 사용할 수 없습니다.
-
- ### 범위
+
-다음 섹션에서는 [프로젝트](/ko/models/track/project-page)에서 자동화에 사용되는 범위와 이벤트를 설명합니다.
-
-
+ ## 레지스트리
[레지스트리](/ko/models/registry) 자동화는 향후 추가되는 컬렉션을 포함해, 특정 레지스트리 내의 모든 컬렉션에서 발생하는 이벤트를 감시합니다.
@@ -33,13 +62,7 @@ import MultiTenantAndDedicatedCloudOnly from "/snippets/ko/_includes/multi-tenan
## 프로젝트
- ### 범위
-
-
-프로젝트 수준 자동화는 프로젝트 내 모든 컬렉션에서 발생하는 이벤트를 모니터링합니다. 지정한 이벤트에 따라 자동화 범위를 더 좁힐 수 있습니다.
+프로젝트 수준 자동화는 [프로젝트](/ko/models/track/project-page) 내 모든 컬렉션에서 발생하는 이벤트를 모니터링합니다. 지정한 이벤트에 따라 자동화 범위를 더 좁힐 수 있습니다.
### Artifact 이벤트
diff --git a/ko/models/automations/create-automations.mdx b/ko/models/automations/create-automations.mdx
index b45574b9c2..2538d2bd2c 100644
--- a/ko/models/automations/create-automations.mdx
+++ b/ko/models/automations/create-automations.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ description: W&B 자동화를 생성하고 관리하여 ML 워크플로를 간
keywords: ["automations", "Slack notifications", "웹훅", "레지스트리 이벤트", "W&B 시크릿"]
---
-이 페이지에서는 W&B [자동화](/ko/models/automations)를 생성하고 관리하는 방법을 설명합니다. 자동화를 사용하면 프로젝트 및 레지스트리 이벤트에 따라 Slack 알림이나 웹훅을 트리거할 수 있습니다. 먼저 이 개요에서 사전 요구 사항과 전체 워크플로를 파악한 다음, [Slack 자동화 만들기](/ko/models/automations/create-automations/slack) 또는 [웹훅 자동화 만들기](/ko/models/automations/create-automations/webhook)의 자세한 안내를 따르세요.
+이 페이지에서는 W&B의 특정 이벤트에 반응하여 시작되는 [자동화](/ko/models/automations)를 생성하고 관리하는 방법을 설명합니다. 조직, 팀, 프로젝트, 레지스트리 또는 컬렉션 내에서 특정 이벤트가 발생하면 자동화가 Slack 채널에 알림을 보내거나 웹훅을 실행합니다. 먼저 이 개요에서 사전 요구 사항과 전체 워크플로를 파악한 다음, [Slack 자동화 만들기](/ko/models/automations/create-automations/slack) 또는 [웹훅 자동화 만들기](/ko/models/automations/create-automations/webhook)의 자세한 안내를 따르세요.
자동화와 관련된 튜토리얼을 찾고 계신가요?
@@ -28,7 +28,7 @@ keywords: ["automations", "Slack notifications", "웹훅", "레지스트리 이
## 자동화 생성
-프로젝트 또는 레지스트리의 **자동화** 탭에서 자동화를 생성하거나, Workspace의 선형 플롯 패널에서 직접 생성할 수 있습니다.
+왼쪽 내비게이션의 전역 **자동화** 허브, 프로젝트 또는 레지스트리의 **자동화** 탭에서 자동화를 생성하거나, Workspace의 선형 플롯 패널에서 직접 생성할 수 있습니다. 허브에서 자동화를 생성할 때 범위(조직, 팀, 레지스트리, 레지스트리 컬렉션 또는 프로젝트)를 선택합니다. [Automations hub](/ko/models/automations#automations-hub)를 참조하세요.
### 자동화 탭에서 생성
diff --git a/ko/models/automations/create-automations/slack.mdx b/ko/models/automations/create-automations/slack.mdx
index 70d6851cb1..5d80d515d8 100644
--- a/ko/models/automations/create-automations/slack.mdx
+++ b/ko/models/automations/create-automations/slack.mdx
@@ -42,6 +42,10 @@ keywords: ["Slack 인테그레이션", "알림", "자동화 이벤트", "레지
[Slack 인테그레이션을 추가](#add-a-slack-integration)한 후 이를 사용해 알림을 보내는 자동화를 만들 수 있습니다. 자동화를 적용할 범위에 따라 **레지스트리** 또는 **프로젝트**를 선택하세요. 그런 다음 아래 단계에 따라 Slack 채널에 알림을 보내는 자동화를 만드세요.
+
+ 더 광범위하게 자동화를 적용하려면 전역 **Automations** 허브에서 자동화를 만들고 **Team** 또는 **Organization** 범위를 선택하세요. 단계는 아래에 설명된 단계와 같습니다. 이러한 범위에서 W&B App은 아티팩트 및 collection 이벤트만 지원합니다. [Automations hub](/ko/models/automations#automations-hub)를 참조하세요.
+
+
레지스트리 관리자는 해당 레지스트리에서 자동화를 만들 수 있습니다.
@@ -55,7 +59,7 @@ keywords: ["Slack 인테그레이션", "알림", "자동화 이벤트", "레지
**Next step**을 클릭합니다.
5. [Slack 인테그레이션](#add-a-slack-integration)을 소유한 팀을 선택합니다.
- 6. **Action type**을 **Slack notification**으로 설정합니다. Slack 채널을 선택한 다음 **Next step**을 클릭합니다.
+ 6. **액션 type**을 **Slack notification**으로 설정합니다. Slack 채널을 선택한 다음 **Next step**을 클릭합니다.
7. 자동화 이름을 입력합니다. 필요에 따라 설명을 입력합니다.
8. **Create automation**을 클릭합니다.
@@ -68,7 +72,7 @@ keywords: ["Slack 인테그레이션", "알림", "자동화 이벤트", "레지
1. W&B에 로그인합니다.
2. 프로젝트 페이지로 이동해 **Automations** 탭을 클릭한 다음 **Create automation**을 클릭합니다.
- 또는 Workspace의 선형 플롯에서 해당 metric에 대한 [run metric automation](/ko/models/automations/automation-events/#run-events)을 직접 만들 수 있습니다. 패널 위로 마우스를 가져간 다음 패널 상단의 벨 아이콘을 클릭합니다.
+ 또는 Workspace의 선형 플롯에서 해당 메트릭에 대한 [run 메트릭 automation](/ko/models/automations/automation-events/#run-events)을 직접 만들 수 있습니다. 패널 위로 마우스를 가져간 다음 패널 상단의 벨 아이콘을 클릭합니다.
@@ -83,7 +87,7 @@ keywords: ["Slack 인테그레이션", "알림", "자동화 이벤트", "레지
* **run 이름으로 필터링**: 이름이 지정한 정규식과 일치하는 run만 포함합니다. 필터를 켜려면 표시/숨기기를 클릭한 다음 정규식을 지정합니다.
2. **Next step**을 클릭합니다.
4. [Slack 인테그레이션](#add-a-slack-integration)을 소유한 팀을 선택합니다.
- 5. **Action type**을 **Slack notification**으로 설정합니다. Slack 채널을 선택한 다음 **Next step**을 클릭합니다.
+ 5. **액션 type**을 **Slack notification**으로 설정합니다. Slack 채널을 선택한 다음 **Next step**을 클릭합니다.
6. 자동화 이름을 입력합니다. 필요에 따라 설명을 입력합니다.
7. **Create automation**을 클릭합니다.
diff --git a/ko/models/automations/create-automations/webhook.mdx b/ko/models/automations/create-automations/webhook.mdx
index 96c2900849..3dfe17d3e3 100644
--- a/ko/models/automations/create-automations/webhook.mdx
+++ b/ko/models/automations/create-automations/webhook.mdx
@@ -47,7 +47,11 @@ keywords: ["HTTP 요청", "GitHub Actions", "repository dispatch", "CI/CD 파이
## 자동화 생성
-[웹훅을 구성한](#create-a-webhook) 후 어떤 W&B 이벤트가 웹훅을 트리거하고 어떤 페이로드를 보낼지 정의하는 자동화를 생성합니다. 원하는 범위에 따라 **레지스트리** 또는 **프로젝트**를 선택한 다음, 아래 단계에 따라 웹훅을 트리거하는 자동화를 생성하세요.
+[웹훅을 설정한](#create-a-webhook) 후 어떤 W&B 이벤트가 웹훅을 트리거하고 어떤 페이로드를 보낼지 정의하는 자동화를 생성합니다. 원하는 범위에 따라 **레지스트리** 또는 **프로젝트**를 선택한 다음, 아래 단계에 따라 웹훅을 트리거하는 자동화를 생성하세요.
+
+
@@ -83,7 +87,7 @@ keywords: ["Slack 인테그레이션", "알림", "자동화 이벤트", "레지
* **run 이름으로 필터링**: 이름이 지정한 정규식과 일치하는 run만 포함합니다. 필터를 켜려면 표시/숨기기를 클릭한 다음 정규식을 지정합니다.
2. **Next step**을 클릭합니다.
4. [Slack 인테그레이션](#add-a-slack-integration)을 소유한 팀을 선택합니다.
- 5. **Action type**을 **Slack notification**으로 설정합니다. Slack 채널을 선택한 다음 **Next step**을 클릭합니다.
+ 5. **액션 type**을 **Slack notification**으로 설정합니다. Slack 채널을 선택한 다음 **Next step**을 클릭합니다.
6. 자동화 이름을 입력합니다. 필요에 따라 설명을 입력합니다.
7. **Create automation**을 클릭합니다.
diff --git a/ko/models/automations/create-automations/webhook.mdx b/ko/models/automations/create-automations/webhook.mdx
index 96c2900849..3dfe17d3e3 100644
--- a/ko/models/automations/create-automations/webhook.mdx
+++ b/ko/models/automations/create-automations/webhook.mdx
@@ -47,7 +47,11 @@ keywords: ["HTTP 요청", "GitHub Actions", "repository dispatch", "CI/CD 파이
## 자동화 생성
- ### 기본 역할
+
(Dedicated Cloud / Self-Managed) | 기본 레지스트리 역할
(Multi-tenant Cloud) | -| --------------------- | -------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------- | -| 팀 | Restricted Viewer (Server v0.75.0+)
Viewer (Server v0.74.x 이하) | Restricted Viewer | -| 사용자 또는 서비스 계정(관리자 아님) | Restricted Viewer (Server v0.75.0+)
Viewer (Server v0.74.x 이하) | Restricted Viewer | -| 서비스 계정(관리자 아님) | Member1 | Member1 | -| 조직 관리자 | Admin | Admin | - -1: 서비스 계정에는 **Viewer** 또는 **Restricted Viewer** 역할을 부여할 수 없습니다. 서비스 계정의 액세스가 어떻게 결정되는지는 [Service account access](#service-account-access)를 참조하세요. +* **Restricted Viewer**: 레지스트리 아티팩트 메타데이터에 대한 읽기 전용 액세스를 제공합니다. Restricted Viewer는 아티팩트 세부 정보를 볼 수 있지만, 아티팩트 파일 내용에는 액세스할 수 없으며 컬렉션, 자동화 또는 기타 레지스트리 리소스를 생성, 업데이트, 삭제할 수 없습니다. [이 역할은 Dedicated Cloud 및 Self-Managed Server v0.75.0 이상에서 사용할 수 있습니다](/ko/models/registry/configure_registry#restricted-viewer-role-details). +* **Viewer**: 레지스트리 아티팩트에 대한 읽기 전용 액세스를 제공하며, 컬렉션 세부 정보와 연결된 아티팩트 세부 정보를 확인하고, 아티팩트를 다운로드하거나 W&B SDK에서 `wandb.Run.use_artifact()`를 사용하여 아티팩트를 사용할 수 있습니다. +* **Member**: 컬렉션, 자동화 및 기타 레지스트리 리소스를 생성, 업데이트, 삭제할 수 있는 권한을 제공합니다. 또한 레지스트리 아티팩트에 대한 조회 액세스 권한도 제공합니다. +* **Admin**: Member가 보유한 모든 권한과 레지스트리 설정 및 사용자 역할을 관리할 수 있는 권한을 제공합니다. -레지스트리 관리자는 레지스트리의 사용자와 팀에 대한 역할을 할당하거나 수정할 수 있습니다. -자세한 내용은 [레지스트리에서 사용자 역할 구성](/ko/models/registry/configure_registry/#configure-registry-roles)을 참조하세요. +각 역할에 제공되는 권한에 대한 자세한 내용은 [역할 권한](#role-permissions)을 참조하세요.
+ ### 역할 유형
-W&B는 사용자 또는 팀이 레지스트리에 추가되면 기본 **레지스트리 역할**을 자동으로 할당합니다. 이 역할은 해당 레지스트리에서 수행할 수 있는 작업을 결정합니다.
+W&B 레지스트리에는 다음 역할이 있습니다.
-| 대상 | 기본 레지스트리 역할(Dedicated Cloud / Self-Managed) | 기본 레지스트리 역할
(Multi-tenant Cloud) | -| --------------------- | -------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------- | -| 팀 | Restricted Viewer (Server v0.75.0+)
Viewer (Server v0.74.x 이하) | Restricted Viewer | -| 사용자 또는 서비스 계정(관리자 아님) | Restricted Viewer (Server v0.75.0+)
Viewer (Server v0.74.x 이하) | Restricted Viewer | -| 서비스 계정(관리자 아님) | Member1 | Member1 | -| 조직 관리자 | Admin | Admin | - -1: 서비스 계정에는 **Viewer** 또는 **Restricted Viewer** 역할을 부여할 수 없습니다. 서비스 계정의 액세스가 어떻게 결정되는지는 [Service account access](#service-account-access)를 참조하세요. +* **Restricted Viewer**: 레지스트리 아티팩트 메타데이터에 대한 읽기 전용 액세스를 제공합니다. Restricted Viewer는 아티팩트 세부 정보를 볼 수 있지만, 아티팩트 파일 내용에는 액세스할 수 없으며 컬렉션, 자동화 또는 기타 레지스트리 리소스를 생성, 업데이트, 삭제할 수 없습니다. [이 역할은 Dedicated Cloud 및 Self-Managed Server v0.75.0 이상에서 사용할 수 있습니다](/ko/models/registry/configure_registry#restricted-viewer-role-details). +* **Viewer**: 레지스트리 아티팩트에 대한 읽기 전용 액세스를 제공하며, 컬렉션 세부 정보와 연결된 아티팩트 세부 정보를 확인하고, 아티팩트를 다운로드하거나 W&B SDK에서 `wandb.Run.use_artifact()`를 사용하여 아티팩트를 사용할 수 있습니다. +* **Member**: 컬렉션, 자동화 및 기타 레지스트리 리소스를 생성, 업데이트, 삭제할 수 있는 권한을 제공합니다. 또한 레지스트리 아티팩트에 대한 조회 액세스 권한도 제공합니다. +* **Admin**: Member가 보유한 모든 권한과 레지스트리 설정 및 사용자 역할을 관리할 수 있는 권한을 제공합니다. -레지스트리 관리자는 레지스트리의 사용자와 팀에 대한 역할을 할당하거나 수정할 수 있습니다. -자세한 내용은 [레지스트리에서 사용자 역할 구성](/ko/models/registry/configure_registry/#configure-registry-roles)을 참조하세요. +각 역할에 제공되는 권한에 대한 자세한 내용은 [역할 권한](#role-permissions)을 참조하세요.
### 역할 권한
@@ -133,21 +128,68 @@ W&B는 사용자 또는 팀이 레지스트리에 추가되면 기본 **레
| 레지스트리에 사용자 추가 | Admin | | | | ✓ |
| 레지스트리에서 사용자 역할 할당 또는 변경 | Admin | | | | ✓ |
-
- ### 상속된 레지스트리 역할
+
(Dedicated Cloud / Self-Managed) | 기본 레지스트리 역할
(Multi-tenant Cloud) | +| -------------- | -------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------- | +| 팀 | Restricted Viewer (Server v0.75.0+)
Viewer (Server v0.74.x 이하) | Restricted Viewer | +| 사용자(관리자 아님) | Restricted Viewer (Server v0.75.0+)
Viewer (Server v0.74.x 이하) | Restricted Viewer | +| 서비스 계정(관리자 아님) | Member1 | Member1 | +| 조직 관리자 | Admin | Admin | + +1: 서비스 계정에는 **Viewer** 또는 **Restricted Viewer** 역할을 부여할 수 없습니다. 서비스 계정의 액세스가 어떻게 결정되는지는 [Service account access](#service-account-access)를 참조하세요. + +레지스트리 관리자는 레지스트리의 사용자와 팀에 대한 역할을 할당하거나 수정할 수 있습니다. +자세한 내용은 [레지스트리에서 사용자 역할 구성](/ko/models/registry/configure_registry/#configure-registry-roles)을 참조하세요. + +
+
-특정 레지스트리에서 사용자의 유효 역할은 상속 여부나 명시적 할당 여부와 관계없이, 조직에서의 역할, 레지스트리에서의 역할, 그리고 해당 레지스트리를 소유한 팀에서의 역할 중 *가장 높은* 역할과 일치합니다. 예를 들어 다음과 같습니다.
+W&B는 다음 소스에서 사용자에게 적용되는 가장 높은 역할을 선택해 유효 역할을 계산합니다.
+
+* 제한된 레지스트리가 아닌 경우 조직의 기본 레지스트리 역할
+* 레지스트리에서 사용자에게 부여된 역할
+* 사용자가 속한 팀에 레지스트리에서 부여된 역할
+
+더 높은 역할이 조직의 기본 레지스트리 역할이나 레지스트리에 추가된 팀에서 비롯된 경우, 사용자는 해당 상위 역할을 상속받습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
+
+* 레지스트리에서 **Viewer** 역할을 가진 사용자가 해당 레지스트리에서 **Admin** 역할을 가진 팀에 속해 있으면, 유효 역할은 **Admin**입니다.
+* 레지스트리에서 **Viewer** 역할을 가진 사용자가 해당 레지스트리에서 **Member** 역할을 가진 팀에 속해 있으면, 유효 역할은 **Member**입니다.
+* 레지스트리에서 **Member** 역할을 가진 사용자는 해당 레지스트리에서 **Viewer** 역할을 가진 팀에 속해 있어도 유효 역할이 **Member**로 유지됩니다.
+
+즉, 기본 또는 부여된 레지스트리 역할은 사용자의 유효 역할보다 낮을 수 있습니다.
+
+
+ 서비스 계정은 팀으로부터 상위 레지스트리 권한을 상속받지 않습니다. 자세한 내용은 [서비스 계정 액세스](#service-account-access)를 참조하세요.
+
+
+
- W&B는 Hugging Face Trainer, Keras 콜백, PyTorch Lightning처럼 단일 전역 run을 전제로 하는 [W&B Integrations](/ko/models/integrations)에서는 `create_new` 모드를 지원하지 않습니다. 이러한 인테그레이션을 사용하는 경우에는 각 하위 실험을 별도의 프로세스에서 실행해야 합니다.
+ W&B는 Hugging Face Trainer, Keras callback, PyTorch Lightning처럼 단일 전역 run을 가정하는 [W&B Integrations](/ko/models/integrations)에서 `create_new` 모드를 지원하지 않습니다. 이러한 인테그레이션을 사용하는 경우 각 하위 실험을 별도의 프로세스에서 실행해야 합니다.
-
+ ### 기본 역할
-레지스트리의 멤버십 목록에는 각 사용자의 상속된(유효) 레지스트리 역할이 해당 행의 역할 드롭다운 옆에 연한 회색으로 표시됩니다.
+W&B는 사용자 또는 팀이 레지스트리에 추가되면 기본 **레지스트리 역할**을 자동으로 할당합니다. 기본 역할은 레지스트리의 역할 드롭다운에 표시되는 초기 역할입니다. 항상 사용자의 최종 유효 역할인 것은 아닙니다.
+
+기본 역할은 배포 유형과 엔터티 유형에 따라 달라집니다.
+
+| 대상 | 기본 레지스트리 역할(Dedicated Cloud / Self-Managed) | 기본 레지스트리 역할
(Multi-tenant Cloud) | +| -------------- | -------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------- | +| 팀 | Restricted Viewer (Server v0.75.0+)
Viewer (Server v0.74.x 이하) | Restricted Viewer | +| 사용자(관리자 아님) | Restricted Viewer (Server v0.75.0+)
Viewer (Server v0.74.x 이하) | Restricted Viewer | +| 서비스 계정(관리자 아님) | Member1 | Member1 | +| 조직 관리자 | Admin | Admin | + +1: 서비스 계정에는 **Viewer** 또는 **Restricted Viewer** 역할을 부여할 수 없습니다. 서비스 계정의 액세스가 어떻게 결정되는지는 [Service account access](#service-account-access)를 참조하세요. + +레지스트리 관리자는 레지스트리의 사용자와 팀에 대한 역할을 할당하거나 수정할 수 있습니다. +자세한 내용은 [레지스트리에서 사용자 역할 구성](/ko/models/registry/configure_registry/#configure-registry-roles)을 참조하세요. + +
+ ### 유효 역할 및 상속된 레지스트리 역할
+
+
+사용자의 *유효 레지스트리 역할*은 레지스트리에서 실제로 수행할 수 있는 작업을 결정하는 역할입니다. 레지스트리의 구성원 목록에서는 사용자 행의 역할 드롭다운 옆에 이 역할이 연한 회색으로 표시됩니다.
-
+
-특정 레지스트리에서 사용자의 유효 역할은 상속 여부나 명시적 할당 여부와 관계없이, 조직에서의 역할, 레지스트리에서의 역할, 그리고 해당 레지스트리를 소유한 팀에서의 역할 중 *가장 높은* 역할과 일치합니다. 예를 들어 다음과 같습니다.
+W&B는 다음 소스에서 사용자에게 적용되는 가장 높은 역할을 선택해 유효 역할을 계산합니다.
+
+* 제한된 레지스트리가 아닌 경우 조직의 기본 레지스트리 역할
+* 레지스트리에서 사용자에게 부여된 역할
+* 사용자가 속한 팀에 레지스트리에서 부여된 역할
+
+더 높은 역할이 조직의 기본 레지스트리 역할이나 레지스트리에 추가된 팀에서 비롯된 경우, 사용자는 해당 상위 역할을 상속받습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
+
+* 레지스트리에서 **Viewer** 역할을 가진 사용자가 해당 레지스트리에서 **Admin** 역할을 가진 팀에 속해 있으면, 유효 역할은 **Admin**입니다.
+* 레지스트리에서 **Viewer** 역할을 가진 사용자가 해당 레지스트리에서 **Member** 역할을 가진 팀에 속해 있으면, 유효 역할은 **Member**입니다.
+* 레지스트리에서 **Member** 역할을 가진 사용자는 해당 레지스트리에서 **Viewer** 역할을 가진 팀에 속해 있어도 유효 역할이 **Member**로 유지됩니다.
+
+즉, 기본 또는 부여된 레지스트리 역할은 사용자의 유효 역할보다 낮을 수 있습니다.
+
+
+ ### 서비스 계정 액세스
+
+
+서비스 계정은 상속되는 레지스트리 역할의 예외입니다. 서비스 계정은 소속 팀의 상위 레지스트리 권한을 상속하지 않습니다. 예를 들어 팀에 레지스트리에 대한 **Admin** 액세스 권한이 있더라도, 해당 팀의 서비스 계정에는 **Admin** 액세스가 아닌 자동 서비스 계정 액세스 수준만 부여됩니다.
+
+레지스트리 관리자는 [서비스 계정을 Member 또는 Admin 역할로 레지스트리에 추가](/ko/models/registry/configure_registry/#add-a-user-or-a-team-to-a-registry)하여 서비스 계정에 더 높은 액세스 권한을 명시적으로 부여할 수 있습니다.
+
+자동 서비스 계정 액세스는 레지스트리 공개 범위에 따라 달라집니다.
+
+* **조직 공개 범위**: 서비스 계정에 자동으로 **Member** 액세스 권한이 부여됩니다.
+* **제한된 공개 범위**: 서비스 계정의 팀 중 하나라도 레지스트리에 대한 **Member** 또는 **Admin** 액세스 권한이 있는 경우에만 서비스 계정에 자동으로 **Member** 액세스 권한이 부여됩니다. 서비스 계정의 모든 팀에 **Viewer** 또는 **Restricted Viewer** 액세스 권한만 있는 경우, 서비스 계정에는 자동으로 액세스 권한이 부여되지 않습니다.
-* 팀 **Admin** 또는 조직 **Admin**이 팀가 소유한 특정 레지스트리에서 **Viewer** 역할을 가지고 있으면, 해당 사용자의 실제 레지스트리 역할은 **Admin**입니다.
-* 레지스트리 **Viewer**가 팀에서 **Member** 역할을 가지고 있으면, 해당 사용자의 실제 레지스트리 역할은 **Member**입니다.
-* 팀 **Viewer**가 특정 레지스트리에서 **Member** 역할을 가지고 있으면, 해당 사용자의 실제 레지스트리 역할은 **Member**입니다.
+레지스트리 공개 범위 유형에 대한 자세한 내용은 [공개 범위 유형](/ko/models/registry/create_registry#visibility-types)을 참조하세요.
### Restricted Viewer 역할 세부 정보
diff --git a/ko/models/registry/link_version.mdx b/ko/models/registry/link_version.mdx
index 66bfd9fabb..503f643845 100644
--- a/ko/models/registry/link_version.mdx
+++ b/ko/models/registry/link_version.mdx
@@ -172,6 +172,60 @@ run 중에 아티팩트를 생성할지, run 없이 생성할지, 또는 기존
Registry App에서 [연결된 아티팩트의 메타데이터, 버전 데이터, 사용 정보, 리니지 정보 보기](/ko/models/registry/link_version#view-linked-artifacts-in-a-registry) 등을 확인할 수 있습니다.
+
+ 아티팩트 버전을 레지스트리 컬렉션에 연결하면 해당 TTL(Time-to-Live) 정책이 비활성화되고 TTL이 `None`으로 설정됩니다. 이후 버전의 연결을 해제해도 W&B는 이전 TTL을 복원하거나 원래 기간을 유지하지 않습니다. 버전에 여전히 TTL이 필요한 경우 연결을 해제한 후 TTL을 다시 설정하세요.
+
+ TTL 정책에 대한 자세한 내용은 [아티팩트 데이터 보존 관리](/ko/models/artifacts/ttl)를 참조하세요.
+
+
+
+
+ W&B Python SDK를 사용하여 아티팩트 버전의 연결을 해제하려면 다음을 수행하세요.
+
+ 1. `wandb.Api()`로 Public API 클라이언트를 생성합니다.
+ 2. `wandb.Api.artifact()`로 연결된 아티팩트 버전을 조회합니다.
+ 3. [`wandb.Artifact.unlink()`](/ko/models/ref/python/experiments/artifact#method-artifactunlink)를 호출하여 컬렉션에서 아티팩트 버전의 연결을 해제합니다.
+
+ ```text
+ wandb-registry-/:
+ ```
+
+ 자리 표시자 값을 실제 값으로 바꾸세요.
+
+ ```python
+ import wandb
+
+ registry_name = "your-registry-name" # 레지스트리 이름으로 바꾸세요
+ collection_name = "your-collection-name" # 컬렉션 이름으로 바꾸세요
+ version = "version-or-alias" # 연결을 해제할 아티팩트 버전으로 바꾸세요
+
+ target_path=f"wandb-registry-{registry_name}/{collection_name}:{version}"
+
+ api = wandb.Api()
+ linked_artifact = api.artifact(name=target_path)
+
+ # 컬렉션에서 아티팩트 버전 연결 해제
+ linked_artifact.unlink()
+ ```
+
+
+
+ 1. W&B 레지스트리로 이동합니다.
+ 2. 컬렉션이 포함된 레지스트리 이름을 선택합니다.
+ 3. 컬렉션을 선택합니다.
+ 4. 연결을 해제할 아티팩트 버전을 선택합니다.
+ 5. **Version** 탭에서 **Unlink version**을 선택합니다.
+
+
+
+
+/",
+ {"$and": [{"created_at": {"$lt": "YYYY-MM-DDT##", "$gt": "YYYY-MM-DDT##"}}]},
+)
+```
+
+API로 Runs을 필터링하는 추가 예시는 [API 가이드](/ko/models/ref/python/public-api/api#method-api-runs)를 참조하세요.
+
+
- W&B는 `wandb.init()`을 호출할 때 `with` 블록을 사용할 것을 권장합니다. 이렇게 하면 블록이 끝날 때 W&B가 run을 올바르게 마무리하고 모든 데이터를 업로드할 수 있습니다.
+ W&B는 `wandb.init()`을 호출할 때 컨텍스트 관리자(`with` 블록)를 사용할 것을 권장합니다. 이렇게 하면 블록이 끝날 때 W&B가 run을 종료하고 해당 데이터를 업로드할 수 있습니다.
**요구 사항**
@@ -60,24 +58,22 @@ Find logs at: wandb/run-20241106_090747-pgbn9y21/logs
### `reinit` 옵션
-`reinit` 매개변수를 사용해 W&B가 `wandb.init()`를 여러 번 호출할 때 이를 어떻게 처리할지 설정합니다. 다음 표에는 유효한 인자와 각 인자의 효과가 설명되어 있습니다.
+다른 run이 활성 상태일 때 `wandb.init()`를 호출하면 어떻게 동작할지 제어하려면 `reinit` 매개변수를 사용하세요. 다음 표에서는 사용 가능한 옵션과 일반적인 사용 사례를 비교합니다. 전체 매개변수 정의는 [`wandb.init()` 레퍼런스 문서](/ko/models/ref/python/functions/init)를 참조하세요.
-| | 설명 | run을 생성하나요? | 사용 예시 |
-| ----------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| `create_new` | 기존에 활성 상태인 run을 종료하지 않고 `wandb.init()`로 새 run을 생성합니다. W&B는 전역 `wandb.Run`을 새 run으로 자동 전환하지 않습니다. 각 run 객체는 사용자가 직접 보관해야 합니다. 자세한 내용은 아래의 [하나의 프로세스에서 여러 run 예제](/ko/models/runs/initialize-run/#example-multiple-runs-in-one-process)를 참조하세요. | 예 | 동시 실행되는 프로세스를 생성하고 관리할 때 적합합니다. 예를 들어, “primary” run은 활성 상태로 유지한 채 “secondary” run을 시작하거나 종료하는 경우입니다. |
-| `finish_previous` | `wandb.init()`로 새 run을 생성하기 전에 `run.finish()`로 모든 활성 run을 종료합니다. 노트북이 아닌 환경에서의 기본 동작입니다. | 예 | 순차적인 하위 프로세스를 각각 별도의 run으로 나누고 싶을 때 적합합니다. |
-| `return_previous` | 가장 최근의 아직 종료되지 않은 run을 반환합니다. 노트북 환경에서의 기본 동작입니다. | 아니요 | |
+| 옵션 | 동작 | 새 run을 생성하나요? | 사용 시점 |
+| ----------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | ------------- | -------------------------------------------------------------------------- |
+| `create_new` | 기존 활성 run을 종료하지 않고 새 run을 생성합니다. W&B는 새 run을 전역 `wandb.run` 변수에 부여하지 않습니다. 반환된 각 run 객체를 저장하고 명시적으로 사용하세요. [하나의 프로세스에서 여러 활성 run 관리](/ko/models/runs/initialize-run/#example-multiple-runs-in-one-process)를 참조하세요. | 예 | 기본 run은 활성 상태로 유지하면서 보조 run을 생성하고 종료하는 등, 하나의 프로세스에서 여러 활성 run이 필요한 경우입니다. |
+| `finish_previous` | 새 run을 생성하기 전에 활성 run을 종료합니다. 이는 notebook이 아닌 환경의 기본 동작입니다. | 예 | Runs가 순차적으로 실행되며 각 작업 또는 단계마다 별도의 run이 필요한 경우입니다. |
+| `return_previous` | 새 run을 생성하는 대신 가장 최근에 종료되지 않은 run을 반환합니다. 이는 notebook 환경의 기본 동작입니다. | 아니요 | `wandb.init()`를 반복 호출해도 활성 run을 계속 사용해야 하는 경우입니다. |
+ ## 컬렉션에서 아티팩트 버전 연결 해제
+
+
+W&B Python SDK 또는 W&B 레지스트리를 사용하여 컬렉션에서 아티팩트 버전의 연결을 해제합니다.
+
+연결을 해제하면 컬렉션에서 아티팩트 버전이 제거되지만, 소스 아티팩트 버전이나 해당 파일은 삭제되지 않습니다.
+
+
## 레지스트리에서 연결된 아티팩트 보기
diff --git a/ko/models/runs.mdx b/ko/models/runs.mdx
index 943a827b6b..4400e5fba0 100644
--- a/ko/models/runs.mdx
+++ b/ko/models/runs.mdx
@@ -123,17 +123,37 @@ wandb: Find logs at: wandb/run-20241105_111816-pdo5110r/logs
W&B는 `jolly-haze-4`라는 하나의 run 내에서 시뮬레이션된 트레이닝 루프를 캡처합니다. 이는 스크립트에서 `wandb.init()`을 한 번만 호출하기 때문입니다.
-이전 출력에서 W&B가 표시한 URL을 복사해 브라우저에 붙여 넣으세요. 이 URL을 열면 W&B App UI의 해당 run Workspace로 이동합니다. 예를 들어, 다음 이미지는 run `jolly-haze-4`의 Workspace를 보여줍니다:
+이전 출력에서 W&B가 출력한 URL을 복사하여 브라우저에 붙여넣으세요. 해당 URL은 W&B App UI의 run Workspace로 연결됩니다. 예를 들어, 다음 이미지는 `jolly-haze-4` run의 Workspace를 보여줍니다:
+
+ ## Run summary
+
+
+run의 [`summary`](/ko/models/ref/python/experiments/run#attributes) 속성을 사용하여 모델, 트레이닝 프로세스 또는 전처리 단계를 요약하는 값을 저장하세요. 시간에 따라 변하는 메트릭과 달리 summary 값은 일반적으로 최종 결과나 집계 결과를 나타냅니다.
+
+활성 run 중에 summary 값을 로깅하거나 run이 완료된 후 업데이트할 수 있습니다. W&B Python SDK를 통해 프로그래밍 방식으로 액세스하거나 W&B App에서 확인하세요.
+
+자세한 내용은 [summary 메트릭 로깅](/ko/models/track/log/log-summary)을 참조하세요.
+
+
+ ## Run 설정
+
+
+run 설정을 사용하여 하이퍼파라미터, 모델 아키텍처, 데이터셋 이름 등 실험의 입력 값과 설정을 저장하세요. 설정 값은 run 결과를 생성하는 데 사용된 조건을 추적하는 데 도움이 됩니다.
+
+활성 run 중에 설정 값을 로깅하거나 run이 완료된 후 업데이트할 수 있습니다. W&B Python SDK를 사용하여 프로그래밍 방식으로 액세스하거나 W&B App에서 확인하세요.
+
+자세한 내용은 [실험 구성](/ko/models/track/config)을 참조하세요.
+
{/* ## run에 메모 추가
특정 run에 추가한 메모는 run 페이지의 **Overview** 탭과 프로젝트 페이지의 run 테이블에 표시됩니다.
- 1. W&B 프로젝트로 이동합니다
- 2. 프로젝트 사이드바에서 **Workspace** 탭을 선택합니다
- 3. run selector에서 메모를 추가할 run을 선택합니다
- 4. **Overview** 탭을 선택합니다
- 5. **설명** 필드 옆의 연필 아이콘을 선택한 다음 메모를 추가합니다 */}
+ 1. W&B 프로젝트로 이동합니다.
+ 2. 프로젝트 사이드바에서 **Workspace** 탭을 선택합니다.
+ 3. run 선택기에서 메모를 추가할 run을 선택합니다.
+ 4. **Overview** 탭을 선택합니다.
+ 5. **Description** 필드 옆의 연필 아이콘을 선택하고 메모를 추가합니다. */}
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/runs/filter-runs.mdx b/ko/models/runs/filter-runs.mdx
index 6a1b3d0868..5b72fe4504 100644
--- a/ko/models/runs/filter-runs.mdx
+++ b/ko/models/runs/filter-runs.mdx
@@ -66,6 +66,23 @@ title: run 필터링
+
+ ### 예시: 타임스탬프를 사용하여 Runs 필터링
+
+
+MongoDB 쿼리 언어를 사용하여 필터링할 수 있습니다.
+
+다음 예시에서는 W&B Public API를 사용하여 두 타임스탬프 사이에 생성된 Runs를 필터링합니다:
+
+```python
+runs = api.runs(
+ "
### 예시: AND 및 OR 조건으로 필터 조합하기
@@ -85,6 +102,24 @@ title: run 필터링
+
+ ### 예시: `CONTAINS`로 run 설정 값 필터링
+
+
+run [설정](/ko/models/track/config) 필드에 특정 값이 포함되어 있는지에 따라 run을 필터링합니다.
+
+1. 프로젝트 사이드바에서 **Runs**를 선택합니다.
+2. Runs 테이블 위에서 **Filter** (
+
+
## 기본 필터
diff --git a/ko/models/runs/initialize-run.mdx b/ko/models/runs/initialize-run.mdx
index 65a20c97a1..43dc837d2a 100644
--- a/ko/models/runs/initialize-run.mdx
+++ b/ko/models/runs/initialize-run.mdx
@@ -1,32 +1,32 @@
---
title: run 초기화
-description: "wandb.init()으로 W&B run을 초기화하여 실험 tracking을 시작합니다. 여기에는 하나의 프로세스에서 동시 run을 처리하는 방법도 포함됩니다."
+description: "wandb.init()으로 W&B run을 초기화하여 실험 추적을 시작합니다. 여기에는 하나의 프로세스에서 동시 run을 처리하는 방법도 포함됩니다."
---
[`wandb.init()`](/ko/models/ref/python/functions/init)으로 W&B run을 초기화합니다.
-기본적으로 W&B는 `wandb.init()`을 호출할 때 각 Python 프로세스에 동시에 활성화된 run이 하나만 있다고 가정합니다. `wandb.init()`을 다시 호출하면 W&B는 동일한 run을 반환하거나, 새 run을 시작하기 전에 이전 run을 종료합니다. 동일한 프로세스에서 `wandb.init()`을 여러 번 호출할 때 W&B가 이를 어떻게 처리할지는 환경(노트북 또는 비노트북)과 `reinit` 설정에 따라 달라집니다.
+기본적으로 W&B는 Python 프로세스당 하나의 활성 run을 지원합니다. run이 활성화된 상태에서 `wandb.init()`을 호출하면 W&B는 활성 run을 반환하거나 새 run을 생성하기 전에 이를 종료합니다. 동작은 환경과 `reinit` 설정에 따라 달라집니다.
-동일한 프로세스에서 여러 활성 run을 관리하려면 [하나의 프로세스에서 여러 run](/ko/models/runs/initialize-run#multiple-runs-in-one-process)을 참조하세요.
+하나의 프로세스에서 여러 활성 run을 관리하려면 [하나의 프로세스에서 여러 run](/ko/models/runs/initialize-run#multiple-runs-in-one-process)을 참조하세요.
- ## 프로세스별 단일 run
+ ## 프로세스당 단일 run
-다음 코드 스니펫에서는 W&B Python SDK를 임포트하고 run을 초기화하는 방법을 보여줍니다.
+다음 예시에서는 run을 초기화합니다:
```python title="basic.py"
import wandb
with wandb.init(entity="nico", project="awesome-project") as run:
- # 트레이닝 로직을 여기에 작성하세요
+ # 여기에 트레이닝 로직을 작성하세요
```
-코드 스니펫을 실행하면 다음과 같은 출력이 표시됩니다:
+이 명령을 실행하면 다음과 유사한 출력이 생성됩니다.
```bash
🚀 View run exalted-darkness-6 at:
@@ -34,21 +34,19 @@ https://wandb.ai/nico/awesome-project/runs/pgbn9y21
Find logs at: wandb/run-20241106_090747-pgbn9y21/logs
```
-출력 결과를 보면 W&B가 entity `nico` 아래의 프로젝트 `awesome-project`에 run `exalted-darkness-6`를 로깅한 것을 알 수 있습니다. `pgbn9y21`은 W&B가 이 run에 대해 생성한 고유한 run ID입니다.
+이 예시에서 W&B는 `nico` entity의 `awesome-project` 프로젝트에 run `exalted-darkness-6`를 로깅합니다. W&B는 이 run에 고유 ID `pgbn9y21`을 부여합니다.
## 하나의 프로세스에서 여러 run 사용하기
-단일 Python 프로세스에서 여러 run을 관리합니다. 이는 기본 프로세스를 활성 상태로 유지하면서 하위 작업을 위한 수명이 짧은 보조 프로세스를 생성하려는 워크플로에 유용합니다. 사용 사례는 다음과 같습니다.
+하나의 Python 프로세스에서 여러 run을 관리하려면 `wandb.init()` 또는 `wandb.Settings`의 `reinit` 매개변수를 사용합니다. 예를 들어, 다른 작업을 위한 수명이 짧은 보조 run을 생성하면서 기본 run을 활성 상태로 유지할 수 있습니다.
-* 스크립트 전체에서 하나의 “기본” run을 활성 상태로 유지하면서, 평가나 하위 작업을 위해 수명이 짧은 “보조” run을 생성합니다.
-* 단일 파일에서 하위 실험을 오케스트레이션합니다.
-* 서로 다른 작업이나 기간을 나타내는 여러 run으로 하나의 “메인” 프로세스에서 로깅합니다.
+일반적인 사용 사례는 다음과 같습니다.
-기본적으로 W&B는 `wandb.init()`를 호출할 때 각 Python 프로세스에 한 번에 활성 run이 하나만 있다고 가정합니다. `wandb.init()`를 다시 호출하면, 설정에 따라 W&B는 동일한 run을 반환하거나 이전 run을 종료한 뒤 새 run을 시작합니다.
-
-이 가이드에서는 단일 Python 프로세스에서 여러 run을 사용할 수 있도록 `reinit`를 사용해 `wandb.init()`의 동작을 변경하는 방법을 설명합니다.
+* 기본 run을 활성 상태로 유지하면서 평가 또는 하위 작업을 위한 보조 run을 생성합니다.
+* 하나의 스크립트에서 여러 하위 실험을 실행합니다.
+* 하나의 프로세스에서 서로 다른 작업이나 기간을 별도의 run에 로깅합니다.
- ### `reinit` 지정하기
+", project="", id="", resume="a
", project="", id="", resume="a
| run이 처리되지 않은 시그널(예: `SIGKILL`)을 받음 | 약 5분 후 CRASHED |
| run이 처리된 선점 시그널(예: `SIGTERM` 또는 `SIGUSR1`)을 받고, 핸들러가 `mark_preempting()`을 호출한 뒤 프로세스가 0이 아닌 코드로 종료됨 | PREEMPTED; 다음 agent 요청을 위해 run이 큐에 등록됨 |
-Sweep agent는 sweep이 검색 알고리즘에서 새 하이퍼파라미터 조합을 생성하기 전에 먼저 run 큐를 비웁니다. 큐가 비면 sweep은 정상 스케줄링을 재개합니다.
\ No newline at end of file
+
+ 스윕 agent가 선점된 run을 가져오면 트레이닝 프로세스는 60분 이내에 `wandb.init()`을 호출해야 합니다. run을 가져온 후 `wandb.init()`을 호출하기 전에 프로세스가 실패하는 경우처럼 초기화가 수행되지 않으면, 60분 리스가 만료될 때까지 W&B는 해당 run을 다른 agent가 사용할 수 있도록 하지 않습니다.
+
+
+스윕 agent는 스윕 검색 알고리즘에서 새 하이퍼파라미터 조합을 요청하기 전에 다시 큐에 들어간 run을 처리합니다. 큐가 비면 스윕은 정상 스케줄링을 재개합니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/runs/run-identifiers.mdx b/ko/models/runs/run-identifiers.mdx
index 3461d35880..12693c8c83 100644
--- a/ko/models/runs/run-identifiers.mdx
+++ b/ko/models/runs/run-identifiers.mdx
@@ -49,7 +49,7 @@ W&B Python SDK를 사용해 프로그래밍 방식으로, 또는 W&B App
4. 확인하려는 run을 선택합니다.
5. **Overview** 탭을 선택합니다.
- W&B는 **Run path** 필드에 run ID를 표시합니다. Run path는 팀 이름, 프로젝트 이름, 그리고 run ID로 구성됩니다. 고유 ID는 Run path의 마지막 부분입니다.
+ W&B는 **Run path** 필드에 run ID를 표시합니다. run 경로는 팀 이름, 프로젝트 이름, 그리고 run ID로 구성됩니다. 고유 ID는 run 경로의 마지막 부분입니다.
예를 들어, 다음 이미지에서 고유 run ID는 `9mxi1arc`입니다.
@@ -109,6 +109,22 @@ with wandb.init(entity="", project="", name="") as r
# 여기에 코드를 작성하세요
```
+//`.
+```
+
+1. W&B 프로젝트로 이동합니다.
+2. **Workspace** 또는 **Runs** 탭을 선택합니다.
+3. run 경로를 확인하려는 run을 검색하거나 스크롤해 찾습니다.
+4. run을 클릭하여 run의 **Overview** 페이지를 엽니다.
+5. **Run path** 필드에서 run 경로를 복사하여 붙여넣습니다.
+
+ ### `reinit` 구성하기
-{/* 단일 Python 프로세스에서 여러 run을 생성하고 관리하는 방법에는 여러 가지가 있습니다: */}
-
* `reinit` 인수를 직접 지정해 `wandb.init()`을 사용합니다:
```python
import wandb
@@ -116,14 +112,16 @@ wandb.setup(wandb.Settings(reinit="create_new"))
with wandb.init() as experiment_results_run:
# 이 run은 각 실험의 결과를 로깅하는 데 사용됩니다.
- # 결과를 수집하는 상위 run으로 생각할 수 있습니다.
+ # 결과를 수집하는 상위 run이라고 생각하면 됩니다
with wandb.init() as run:
- # do_experiment() 함수는 세분화된 메트릭을 지정된 run에 로깅하고,
- # 별도로 추적하려는 결과 메트릭을 반환합니다.
+ # do_experiment() 함수는 세분화된 메트릭을 지정된 run에
+ # 로깅하고, 별도로 추적하려는 결과 메트릭을
+ # 반환합니다.
experiment_results = do_experiment(run)
- # 각 실험이 끝난 후, 결과를 상위 run에 로깅합니다.
- # 상위 run의 차트에서 각 점은 하나의 실험 결과에 해당합니다.
+ # 각 실험이 끝나면 그 결과를 상위 run에 로깅합니다.
+ # 상위 run의 차트에 표시되는 각 점은 하나의 실험
+ # 결과에 해당합니다.
experiment_results_run.log(experiment_results)
```
diff --git a/ko/models/runs/resuming.mdx b/ko/models/runs/resuming.mdx
index f0441a02f4..86c03dedad 100644
--- a/ko/models/runs/resuming.mdx
+++ b/ko/models/runs/resuming.mdx
@@ -108,16 +108,26 @@ with wandb.init(entity="
- ## 선점형 Sweeps run 재개
+ ## 선점 가능한 스윕 run 재개
-선점을 올바르게 처리하면, 중단된 [sweep](/ko/models/sweeps/) run이 자동으로 다시 큐에 들어가 다른 agent가 가져갈 수 있습니다. 이 패턴은 sweep agent가 선점형 환경(예: 선점형 큐의 SLURM 작업, EC2 Spot 인스턴스, Google Cloud 선점형 VM)에서 실행될 때 특히 유용합니다.
+선점 시그널을 처리하면 W&B가 중단된 [스윕](/ko/models/sweeps/) run을 다른 에이전트가 실행하도록 자동으로 재큐잉할 수 있습니다. 이 패턴은 스윕 에이전트가 SLURM 선점 가능 큐, Amazon EC2 Spot Instance 또는 Google Cloud 선점 가능 VM과 같은 선점 가능 컴퓨팅 환경에서 실행될 때 유용합니다.
-아래 동작은 [`wandb agent`](/ko/models/ref/cli/wandb-agent) CLI로 sweep agent를 실행할 때 적용됩니다. 이 방식은 트레이닝 프로그램을 **subprocess**로 시작합니다. 반면 Python API [`wandb.agent()`](/ko/models/ref/python/functions/agent)만 사용하는 경우에는 완전히 동일하게 적용되지 않습니다. 이 경로에서는 트레이닝 함수가 별도 프로세스가 아니라 스레드에서 실행되므로, OS 시그널의 전달 및 포워딩 방식이 CLI agent 모델과 일치하지 않습니다.
+아래 지침은 [`wandb agent`](/ko/models/ref/cli/wandb-agent) CLI로 스윕 에이전트를 시작하는 경우에 적용됩니다. CLI는 트레이닝 프로그램을 **하위 프로세스**로 시작합니다. Python API [`wandb.agent()`](/ko/models/ref/python/functions/agent)만 사용하는 경우에는 이 지침이 완전히 적용되지 않습니다. Python API는 트레이닝 함수를 스레드에서 실행하므로 OS 시그널의 전달 및 전달 방식이 CLI 에이전트의 동작과 다릅니다.
-**권장 패턴:** 스케줄러나 플랫폼이 사용하는 선점 시그널(예: `SIGUSR1` 또는 `SIGTERM`)에 대한 시그널 핸들러를 등록하세요. 핸들러에서 활성 run이 있으면 [`mark_preempting()`](/ko/models/ref/python/experiments/run#mark_preempting)을 호출하고, 체크포인트 저장과 같은 정리 작업을 수행한 다음, 0이 아닌 코드로 종료하세요(시그널 종료에는 일반적으로 `128 + signum` 관례를 사용합니다). `wandb.init()` 직후에 조건 없이 바로 `mark_preempting()`을 호출하지 마세요. 그렇게 하면 코드 버그를 포함한 모든 실패가 선점으로 표시되어 run이 반복해서 다시 큐에 들어갈 수 있습니다.
+
+ ### 선점 시그널 처리
+
+
+`SIGUSR1` 또는 `SIGTERM`과 같이 스케줄러나 플랫폼이 선점을 나타내기 위해 사용하는 시그널에 대한 핸들러를 등록하세요. 핸들러에서 다음을 수행합니다:
+
+1. 핸들러에서 활성 run이 있으면 [`mark_preempting()`](/ko/models/ref/python/experiments/run#mark_preempting)을 호출합니다.
+2. 체크포인트 저장과 같은 필요한 정리 작업을 수행합니다.
+3. 0이 아닌 상태 코드로 종료합니다. 시그널 종료에는 일반적으로 `128 + signum` 관례를 사용합니다.
-실행 가능한 예제, CLI agent의 `--forward-signals`, 그리고 `mark_preempting()`의 다양한 사용 방식에 대한 전체 레퍼런스 표는 [Signal handling and sweep runs](/ko/models/sweeps/signal-handling-sweep-runs)을 참조하세요.
+`wandb.init()` 직후에 조건 없이 바로 `mark_preempting()`을 호출하지 마세요. 그렇게 하면 코드 버그를 포함한 모든 실패가 선점으로 표시되어 run이 반복해서 다시 큐에 들어갈 수 있습니다.
+
+실행 가능한 예제, CLI 에이전트의 `--forward-signals`, 그리고 `mark_preempting()`의 다양한 사용 방식에 대한 전체 레퍼런스 표는 [Signal handling and 스윕 runs](/ko/models/sweeps/signal-handling-sweep-runs)을 참조하세요.
이 패턴을 따르면 W&B는 대략 다음과 같이 run 상태를 기록합니다:
@@ -128,4 +138,8 @@ with wandb.init(entity="
+ ### run 경로 찾기
+
+
+run 경로는 entity, 프로젝트, run ID를 사용하여 run을 식별합니다:
+
+```text
+`
### run 이름 변경
diff --git a/ko/models/track/config.mdx b/ko/models/track/config.mdx
index 548ed75839..09b23c7926 100644
--- a/ko/models/track/config.mdx
+++ b/ko/models/track/config.mdx
@@ -231,7 +231,7 @@ run 개요 페이지 상단의 **References** 섹션에 설정 키를 고정하
Python SDK에서 [`wandb.Run.pin_config_keys`](/ko/models/ref/python/experiments/run#method-run-pin_config_keys)를 사용해 하나 이상의 설정 키를 고정할 수 있습니다.
-예를 들어, Grafana 대시보드를 사용해 트레이닝 runs를 모니터링하는 경우 대시보드 URL을 설정에 추가하고 `grafana_url` 키를 고정하세요:
+예를 들어, Grafana 대시보드를 사용해 트레이닝 Runs를 모니터링하는 경우 대시보드 URL을 설정에 추가하고 `grafana_url` 키를 고정하세요:
```python
config = {
@@ -249,17 +249,113 @@ with wandb.init(config=config) as run:
run.pin_config_keys(["grafana_url"])
```
-
- ## `absl.FLAGS`
+{/* ## `absl.FLAGS`
+
+ [`absl` 플래그](https://abseil.io/docs/python/guides/flags)도 전달할 수 있습니다.
+
+ ```python
+ flags.DEFINE_string("model", None, "실행할 모델") # 이름, 기본값, 도움말
+
+ run.config.update(flags.FLAGS) # absl 플래그를 설정에 추가
+ ``` */}
+
+
+
+ W&B App에서 run 설정을 확인합니다.
-run.config.update(flags.FLAGS) # absl 플래그를 설정에 추가
-```
+ 1. W&B App에서 프로젝트로 이동합니다.
+ 2. 확인하려는 run을 선택합니다.
+ 3. **Overview** 탭을 선택합니다.
+ 4. **Config** 섹션까지 스크롤합니다.
+ 5. 선택 사항: **View raw data**를 클릭하여 설정을 JSON 형식으로 확인합니다.
+
+ 원시 JSON 형식은 설정 값, 로깅된 메트릭 또는 요약 값을 기반으로 선형 플롯을 생성하거나 변환하는 표현식을 작성할 때 유용합니다. 자세한 내용은 [Expressions](/ko/models/app/features/panels/line-plot/reference#expressions)를 참조하세요.
+
+
+
+ [`wandb.Run.config`](/ko/models/ref/python/experiments/run#property-config) 속성을 사용하여 run 중에 설정 값에 액세스할 수 있습니다. `wandb.Run.config`는 설정 키-값 쌍이 포함된 딕셔너리 객체를 반환합니다.
+
+ 다음 예시는 run 중에 설정 값에 액세스하는 방법을 보여 줍니다. config 딕셔너리의 값을 사용자의 하이퍼파라미터, 모델 아키텍처, 데이터셋 이름 및 기타 설정으로 바꾸세요. `""`를 W&B 프로젝트 이름으로 바꾸세요.
+
+ ```python
+ import wandb
+
+ config = {
+ "epochs": 100,
+ "learning_rate": 0.001,
+ "model_type": "CNN",
+ "dataset_id": "cats-0192"
+ }
+
+ with wandb.init(project="", config=config) as run:
+ print(dict(run.config))
+ ```
+
+ 다음 스니펫은 위 코드를 실행했을 때의 터미널 출력 예시입니다.
+
+ ```shell
+ {'_runtime': 0.0970615, '_step': 97, 'accuracy': 0.9746484067793967, 'loss': 0.025044765547545846, '_timestamp': 1785255343.65151}
+ ```
+
+
+
+ W&B Public API를 사용하여 이전에 로깅된 run의 설정에 액세스할 수 있습니다. entity, 프로젝트 이름 및 run ID를 `wandb.Api.run()`에 전달한 다음 `wandb.Api.Run.config` 속성을 통해 run 설정에 액세스합니다.
+
+ 다음 예시의 `""`, `""`, `""`를 W&B entity, 프로젝트 이름 및 run ID로 바꾸세요.
+
+ ```python
+ import wandb
+
+ api = wandb.Api()
+ run = api.run("//")
+
+ print(run.name)
+ print(run.config)
+ ```
+
+ 프로젝트에서 여러 Runs의 설정 값에 액세스하려면 `wandb.Api.runs()`를 사용하여 Runs을 조회한 후 반환된 Run 객체를 반복 처리합니다.
+
+ ```python
+ import wandb
+
+ api = wandb.Api()
+ runs = api.runs("/")
+
+ for run in runs:
+ print(f"Run name: {run.name}")
+ print(f"Run ID: {run.id}")
+ print(f"Run config: {run.config}")
+ print("----------")
+ ```
+
+ 다음 스니펫은 위 코드를 실행했을 때의 터미널 출력 예시입니다.
+
+ ```shell
+
+ Run name: clean-oath-11
+ Run ID: mt2dasoz
+ Run config: {'epochs': 1000, 'learning_rate': 0.1, 'model_type': 'Multivariate_neural_network_classifier'}
+ ----------
+
+ Run name: zesty-snowball-7
+ Run ID: qne08r7u
+ Run config: {'epochs': 1000, 'learning_rate': 0.1, 'model_type': 'Multivariate_neural_network_classifier'}
+ ----------
+ ```
+
+
+
+ W&B는 run 디렉터리의 `config.yaml` 파일에 run 설정 값을 저장합니다. 로컬에서 설정 값을 확인하려면 `config.yaml` 파일을 여세요.
+
+ 기본적으로 run 디렉터리는 `./wandb/run--`에 있습니다.
+
+
/",
- {"$and": [{"created_at": {"$lt": "YYYY-MM-DDT##", "$gt": "YYYY-MM-DDT##"}}]},
-)
-```
-
//")
run.summary["accuracy"] = 0.9
-run.summary["accuracy_histogram"] = wandb.Histogram(numpy_array)
run.summary.update()
```
@@ -340,6 +244,8 @@ run.config["key"] = updated_value
run.update()
```
+자세한 내용은 [실험 구성](/ko/models/track/config#existing-run)을 참조하세요.
+
//")
meta = json.load(run.file("wandb-metadata.json").download())
program = ["python"] + [meta["program"]] + meta["args"]
```
+
+{/* ### 샘플링
+
+ 기본 이력 방법은 메트릭을 고정된 수의 샘플로 샘플링합니다(기본값은 500이며, `samples` 인수로 변경할 수 있습니다). 대규모 run의 모든 데이터를 내보내려면 `run.scan_history()` 방법을 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 [API Reference](/models/ref/python/public-api)를 참조하세요. */}
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/platform/hosting/iam/advanced_env_vars.mdx b/ko/platform/hosting/iam/advanced_env_vars.mdx
index 6c7ec336ca..790b92081e 100644
--- a/ko/platform/hosting/iam/advanced_env_vars.mdx
+++ b/ko/platform/hosting/iam/advanced_env_vars.mdx
@@ -8,18 +8,19 @@ keywords: ["OIDC 설정", "세션 시간 초과", "JWT 설정", "ID 공급자",
IAM 요구 사항에 따라 인스턴스에 사용할 다음 환경 변수 중에서 선택하세요.
-| 환경 변수 | 설명 |
-| ----------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| `DISABLE_SSO_PROVISIONING` | W&B 인스턴스에서 사용자 자동 프로비저닝을 사용 중지하려면 이 값을 `true`로 설정하세요. |
-| `SESSION_LENGTH` | 기본 사용자 세션 만료 시간을 변경하려면 이 변수를 원하는 시간 수로 설정하세요. 예를 들어 세션 만료 시간을 24시간으로 설정하려면 `SESSION_LENGTH`를 `24`로 설정합니다. 기본값은 720시간입니다. |
-| `GORILLA_ENABLE_SSO_GROUPS_CLAIMS` | OIDC 기반 SSO를 사용하는 경우, OIDC 그룹을 기준으로 인스턴스의 W&B 팀 멤버십을 자동화하려면 이 변수를 `true`로 설정하세요. 또한 사용자가 속한 모든 팀 이름을 포함하는 string 배열 형식의 `groups` 클레임을 사용자 OIDC 토큰에 추가해야 합니다. |
-| `GORILLA_LDAP_GROUP_SYNC` | LDAP 기반 SSO를 사용하는 경우, LDAP 그룹을 기준으로 인스턴스의 W&B 팀 멤버십을 자동화하려면 이 값을 `true`로 설정하세요. |
-| `GORILLA_OIDC_CUSTOM_SCOPES` | OIDC 기반 SSO를 사용하는 경우, W&B 인스턴스가 ID 공급자에 요청할 추가 [scopes](https://auth0.com/docs/get-started/apis/scopes/openid-connect-scopes)를 지정할 수 있습니다. 이러한 맞춤형 scopes는 SSO 기능 자체를 변경하지 않습니다. |
-| `GORILLA_OIDC_SECRET` | OIDC 기반 SSO를 사용하고 IdP에서 OIDC Client Secret을 요구하는 경우, 이 변수를 해당 시크릿으로 설정하세요. |
-| `GORILLA_USE_IDENTIFIER_CLAIMS` | OIDC 기반 SSO를 사용하는 경우, ID 공급자의 특정 OIDC 클레임을 사용해 사용자 이름과 전체 이름을 강제 적용하려면 이 변수를 `true`로 설정하세요. 이 값을 설정한 경우, 강제 적용할 사용자 이름과 전체 이름이 각각 `preferred_username` 및 `name` OIDC 클레임에 설정되어 있는지 확인하세요. 사용자 이름에는 영숫자와 특수문자 중 밑줄(_)과 하이픈(-)만 사용할 수 있습니다. |
-| `GORILLA_DISABLE_PERSONAL_ENTITY` | `true`로 설정하면 [personal entities](/ko/support/models/articles/what-is-the-difference-between-team-and-)를 비활성화합니다. 사용자의 personal entities에서 새 개인 프로젝트를 만들지 못하게 하고, 기존 개인 프로젝트에 쓰는 것도 방지합니다. |
-| `GORILLA_DISABLE_ADMIN_TEAM_ACCESS` | Organization 또는 Instance Admin이 스스로 W&B 팀에 참여하거나 자신을 추가하지 못하도록 제한하려면 이 값을 `true`로 설정하세요. 이렇게 하면 Teams 내 프로젝트에는 Data 및 AI 페르소나만 액세스할 수 있습니다. |
-| `WANDB_IDENTITY_TOKEN_FILE` | [identity federation](/ko/platform/hosting/iam/identity_federation/)의 경우, Java Web Token(JWT)이 저장되는 로컬 디렉터리의 절대 경로입니다. |
+| 환경 변수 | 설명 |
+| ----------------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| `DISABLE_SSO_PROVISIONING` | W&B 인스턴스에서 사용자 자동 프로비저닝을 사용 중지하려면 이 값을 `true`로 설정하세요. |
+| `SESSION_LENGTH` | 기본 사용자 세션 만료 시간을 변경하려면 이 변수를 원하는 시간 수로 설정하세요. 예를 들어 세션 만료 시간을 24시간으로 설정하려면 `SESSION_LENGTH`를 `24`로 설정합니다. 기본값은 720시간입니다. |
+| `GORILLA_ENABLE_SSO_GROUPS_CLAIMS` | OIDC 기반 SSO를 사용하는 경우, OIDC 그룹을 기준으로 인스턴스의 W&B 팀 멤버십을 자동화하려면 이 변수를 `true`로 설정하세요. 또한 사용자가 속한 모든 팀 이름을 포함하는 string 배열 형식의 `groups` 클레임을 사용자 OIDC 토큰에 추가해야 합니다. |
+| `GORILLA_LDAP_GROUP_SYNC` | LDAP 기반 SSO를 사용하는 경우, LDAP 그룹을 기준으로 인스턴스의 W&B 팀 멤버십을 자동화하려면 이 값을 `true`로 설정하세요. |
+| `GORILLA_OIDC_CUSTOM_SCOPES` | OIDC 기반 SSO를 사용하는 경우, W&B 인스턴스가 ID 공급자에 요청할 추가 [scopes](https://auth0.com/docs/get-started/apis/scopes/openid-connect-scopes)를 지정할 수 있습니다. 이러한 맞춤형 scopes는 SSO 기능 자체를 변경하지 않습니다. |
+| `GORILLA_OIDC_SECRET` | OIDC 기반 SSO를 사용하고 IdP에서 OIDC Client Secret을 요구하는 경우, 이 변수를 해당 시크릿으로 설정하세요. |
+| `GORILLA_USE_IDENTIFIER_CLAIMS` | OIDC 기반 SSO를 사용하는 경우, ID 공급자의 특정 OIDC 클레임을 사용해 사용자 이름과 전체 이름을 강제 적용하려면 이 변수를 `true`로 설정하세요. 이 값을 설정한 경우, 강제 적용할 사용자 이름과 전체 이름이 각각 `preferred_username` 및 `name` OIDC 클레임에 설정되어 있는지 확인하세요. 사용자 이름에는 영숫자와 특수문자 중 밑줄(_)과 하이픈(-)만 사용할 수 있습니다. |
+| `GORILLA_DISABLE_PERSONAL_ENTITY` | `true`로 설정하면 [personal entities](/ko/support/models/articles/what-is-the-difference-between-team-and-)를 비활성화합니다. 사용자의 personal entities에서 새 개인 프로젝트를 만들지 못하게 하고, 기존 개인 프로젝트에 쓰는 것도 방지합니다. |
+| `GORILLA_DISABLE_ADMIN_TEAM_ACCESS` | Organization 또는 Instance Admin이 스스로 W&B 팀에 참여하거나 자신을 추가하지 못하도록 제한하려면 이 값을 `true`로 설정하세요. 이렇게 하면 Teams 내 프로젝트에는 Data 및 AI 페르소나만 액세스할 수 있습니다. |
+| `GORILLA_DISABLE_TEAM_SERVICE_ACCOUNT_CREATION` | 새 [팀 범위 서비스 계정](/ko/platform/hosting/iam/service-accounts#team-scoped-service-accounts)이 생성되지 않도록 하려면 이 값을 `true`로 설정하세요. Dedicated Cloud 및 Self-Managed v0.83.0+에서 사용할 수 있습니다. |
+| `WANDB_IDENTITY_TOKEN_FILE` | [identity federation](/ko/platform/hosting/iam/identity_federation/)의 경우, Java Web Token(JWT)이 저장되는 로컬 디렉터리의 절대 경로입니다. |
W&B는 `GORILLA_DISABLE_ADMIN_TEAM_ACCESS`와 같은 일부 설정을 활성화하기 전에 그 영향을 충분히 이해하고 신중하게 검토할 것을 권장합니다. 질문이 있으면 담당 W&B 팀에 문의하세요.
diff --git a/ko/platform/hosting/iam/service-accounts.mdx b/ko/platform/hosting/iam/service-accounts.mdx
index b9753ad977..9a0385999f 100644
--- a/ko/platform/hosting/iam/service-accounts.mdx
+++ b/ko/platform/hosting/iam/service-accounts.mdx
@@ -70,6 +70,10 @@ import ServiceAccountApiKeyDelete from "/snippets/ko/_includes/service-account-a
최소 권한 원칙에 따라 자동화를 단일 팀의 프로젝트로 제한하려는 경우 팀 범위 서비스 계정을 사용하세요. 팀 범위 서비스 계정은 해당 팀의 [제한된 프로젝트](/ko/platform/hosting/iam/access-management/restricted-projects/#visibility-scopes)를 제외한 모든 프로젝트에서 조회 및 쓰기가 가능합니다. 팀 범위 서비스 계정이 제한된 프로젝트에 액세스하려면 해당 프로젝트의 관리자가 서비스 계정을 프로젝트에 명시적으로 추가해야 합니다.
+
+ [Dedicated Cloud](/ko/platform/hosting/hosting-options/dedicated-cloud) 및 [Self-Managed](/ko/platform/hosting/hosting-options/self-managed) v0.83.0+에서는 관리자가 인스턴스에서 `GORILLA_DISABLE_TEAM_SERVICE_ACCOUNT_CREATION` 환경 변수를 `true`로 설정하여 팀 범위 서비스 계정 생성을 방지할 수 있습니다. [고급 IAM 설정](/ko/platform/hosting/iam/advanced_env_vars)을 참조하세요.
+
+
+ ## 설정 값 보기
-[`absl` 플래그](https://abseil.io/docs/python/guides/flags)를 전달할 수도 있습니다.
+W&B App, run 중 또는 기존 Runs에서 설정 값에 액세스할 수 있습니다. 로컬 파일 시스템에서도 설정 값에 액세스할 수 있습니다.
-```python
-flags.DEFINE_string("model", None, "model to run") # name, default, help
+
## 파일 기반 설정
@@ -313,20 +409,6 @@ with wandb.init(config=config_dictionary) as run:
...
```
-
+
+ 다음 코드 스니펫은 W&B에 맞춤형 summary 메트릭을 제공하는 방법을 보여 줍니다.
-트레이닝이 완료된 후에는 기존 W&B Run의 summary 속성을 업데이트할 수 있습니다. [W&B Public API](/ko/models/ref/python/public-api/)를 사용해 summary 속성을 업데이트하세요:
+ ```python
+ import wandb
+ import random
+
+ # run이 기록되는 프로젝트
+ project = "summary-demo"
+ entity = "" # W&B entity 이름으로 바꾸세요
+
+ # 하이퍼파라미터 딕셔너리
+ config = {
+ 'epochs' : 10,
+ 'lr' : 0.01
+ }
+
+ with wandb.init(entity=entity, project=project, config=config) as run:
+ offset = random.random() / 5
+ print(f"lr: {config['lr']}")
+
+ # 트레이닝 run 시뮬레이션
+ for epoch in range(2, config['epochs']):
+ acc = 1 - 2**-config['epochs'] - random.random() / config['epochs'] - offset
+ loss = 2**-config['epochs'] + random.random() / config['epochs'] + offset
+ print(f"epoch={config['epochs']}, accuracy={acc}, loss={loss}")
+ run.log({"accuracy": acc, "loss": loss})
+
+ if epoch % 5 == 0:
+ run.summary["best_accuracy"] = acc
+ run.summary["best_loss"] = loss
+ ```
+
-```python
-api = wandb.Api()
-run = api.run("username/project/run_id")
-run.summary["tensor"] = np.random.random(1000)
-run.summary.update()
-```
+
+ 트레이닝이 완료된 후 기존 W&B Run의 summary 속성을 업데이트할 수 있습니다. summary 속성을 업데이트하려면 [W&B Public API](/ko/models/ref/python/public-api/)를 사용하세요.
+
+ ```python
+ api = wandb.Api()
+ run = api.run("entity/project/run_id")
+ run.summary["tensor"] = np.random.random(1000)
+ run.summary.update()
+ ```
+
+
+
+다음 이미지는 위 코드 스니펫을 복사하여 실행했을 때 summary 메트릭이 어떻게 표시될 수 있는지 보여 줍니다.
+
+
+
+
-
+
1. W&B App으로 이동합니다.
2. 프로젝트 사이드바에서 **Workspace** 탭을 선택합니다.
- 3. 요약 값을 로깅한 run을 클릭합니다. run 페이지가 열리면 기본적으로 **Overview** 탭이 표시됩니다.
- 4. **Summary** 섹션에서 요약 값을 확인합니다.
+ 3. summary 값을 로깅한 run을 클릭합니다. 기본적으로 **개요** 탭이 표시된 run 페이지가 열립니다.
+ 4. **Summary** 섹션에서 summary 값을 확인합니다.
+
+ 다음 이미지는 위 코드 스니펫을 복사해 실행했을 때 **개요** 탭에 표시될 수 있는 summary 메트릭의 예시를 보여 줍니다.
-
+
-
+
1. W&B App으로 이동합니다.
2. **Runs** 탭을 선택합니다.
- 3. Runs 테이블에서 요약 값 이름에 해당하는 열에서 요약 값을 확인할 수 있습니다.
+ 3. Runs 테이블에서 summary 값의 이름을 기준으로 해당 열의 summary 값을 확인할 수 있습니다.
+
+
+
+ 활성 run 중에 run의 summary 값에 액세스하려면 `wandb.Run.summary`를 사용합니다. 이 속성은 키-값 쌍으로 구성된 딕셔너리를 반환합니다.
+
+ 다음 예시는 run summary에 액세스하는 방법을 보여 줍니다. `""`를 W&B 프로젝트 이름으로 바꾸세요.
+
+ ```python
+ import wandb
+
+ with wandb.init(project="", config=config) as run:
+ run.log({"accuracy": 0.9, "loss": 0.1})
+
+ print(run.summary) # summary 딕셔너리를 출력합니다
+ ```
-
- W&B Public API를 사용하여 run의 요약 값을 가져올 수 있습니다.
+
+ W&B Public API를 사용하여 `wandb.Api.Run.summary` 속성으로 summary 메트릭에 액세스합니다.
- 다음 코드 예제는 W&B Public API와 pandas를 사용해 특정 run에 로깅된 요약 값을 조회하는 한 가지 방법을 보여줍니다.
+ 다음 코드 예시는 W&B Public API와 pandas를 사용해 특정 run에 로깅된 summary 값을 조회하는 방법을 보여 줍니다.
```python
import wandb
@@ -108,7 +156,7 @@ run의 **Overview** 페이지 또는 프로젝트의 Runs 테이블에서 요약
entity = ""
project = ""
- run_name = "" # 요약 값이 있는 run 이름
+ run_name = "" # summary 값이 있는 run의 이름
all_runs = []
@@ -141,5 +189,38 @@ run의 **Overview** 페이지 또는 프로젝트의 Runs 테이블에서 요약
# 열 이름(run)을 기준으로 행을 가져와 딕셔너리로 변환
df[df['name']==run_name].summary.reset_index(drop=True).to_dict()
```
+
+ 프로젝트의 여러 run에 대한 summary 메트릭에 액세스하려면 `api.runs()`에서 반환된 run을 반복합니다.
+
+ ```python
+ import wandb
+
+ api = wandb.Api()
+ runs = api.runs("/")
+
+ for run in runs:
+ print(f"Run name: {run.name}")
+ print(f"Run ID: {run.id}")
+ print(f"Run summary: {dict(run.summary)}")
+ print("----------")
+ ```
+
+ 다음 JSON 객체는 run summary의 예시를 보여 줍니다.
+
+ ```shell
+ Run name: clean-oath-11
+ Run ID: mt2dasoz
+ Run summary: {'_runtime': 3, '_step': 1000, '_timestamp': 1778541534.834642, '_wandb.runtime': 3, 'train/epoch_ndx': 1000, 'train/train_loss': 0.25498124957084656}
+
+ Run name: zesty-snowball-7
+ Run ID: qne08r7u
+ Run summary: {'_runtime': 3, '_step': 1000, '_timestamp': 1776714833.636171, '_wandb.runtime': 3, 'train/epoch_ndx': 1000, 'train/train_loss': 0.24914199113845825}
+ ```
+
+
+
+ W&B는 run 디렉터리의 `wandb-summary.json` 파일에 run summary 값을 저장합니다. 로컬에서 summary 값을 확인하려면 `wandb-summary.json` 파일을 엽니다.
+
+ 기본적으로 W&B는 다음 위치에 run 디렉터리를 저장합니다: `./wandb/run--`.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/track/public-api-guide.mdx b/ko/models/track/public-api-guide.mdx
index ef8eafba95..14eb4ab649 100644
--- a/ko/models/track/public-api-guide.mdx
+++ b/ko/models/track/public-api-guide.mdx
@@ -19,22 +19,6 @@ Public API를 사용해 W&B에 저장한 데이터를 내보내거나 업데
자세한 내용은 사용 가능한 함수에 대한 [생성된 레퍼런스 문서](/ko/models/ref/python/public-api/)를 참조하세요.
-//` 형식의 run 경로가 필요한 경우가 많습니다. 앱 UI에서 run 페이지를 열고 [Overview 탭](/ko/models/track/public-api-guide/#overview-tab)을 클릭해 run 경로를 확인하세요.
-
-
- ## W&B App에서 설정 값 보기
-
-
-run의 **Overview** 탭에 있는 **Config** 섹션에서 설정 값을 확인할 수 있습니다. 설정 값을 고정하면 **References** 섹션에서도 확인할 수 있습니다.
-
-1. W&B App에서 프로젝트로 이동합니다.
-2. 설정 값을 확인할 run을 클릭합니다.
-3. **Overview** 탭을 선택합니다.
-4. **Config** 섹션까지 스크롤합니다.
-5. (선택) JSON 형식으로 설정 값을 보려면 **View raw data**를 클릭합니다.
-
-원시 JSON 형식은 설정 값, 로깅된 메트릭 또는 summary 값을 사용해 선형 플롯을 생성하거나 변환하는 표현식을 작성할 때 유용합니다. 자세한 내용은 [Expressions](/ko/models/app/features/panels/line-plot/reference#expressions)를 참조하세요.
-
## TensorFlow v1 플래그
diff --git a/ko/models/track/log/log-summary.mdx b/ko/models/track/log/log-summary.mdx
index 4a50b5ca97..ce20113b4c 100644
--- a/ko/models/track/log/log-summary.mdx
+++ b/ko/models/track/log/log-summary.mdx
@@ -1,35 +1,66 @@
---
title: summary 메트릭 로깅
-description: "run.summary를 사용해 W&B run에서 최고 accuracy 또는 최소 loss와 같은 단일 summary 메트릭을 추적하고 사용자 지정합니다."
+description: "run.summary를 사용하여 W&B run에서 최고 정확도 또는 최소 손실과 같은 개별 summary 메트릭을 추적하고 사용자 지정합니다."
---
-트레이닝 중 시간에 따라 변하는 값 외에도 모델이나 전처리 step을 요약하는 단일 값을 추적하는 것이 중요한 경우가 많습니다. 이 정보는 W&B run의 `summary` dictionary에 로깅하세요. run의 summary dictionary는 numpy 배열, PyTorch 텐서 또는 TensorFlow 텐서를 처리할 수 있습니다. 값이 이러한 유형 중 하나인 경우 전체 텐서를 바이너리 파일에 저장하고, min, mean, variance, percentiles 등과 같은 상위 수준 메트릭은 summary 객체에 저장합니다.
+트레이닝 중 시간에 따라 변하는 값 외에도 모델이나 전처리 단계를 요약하는 값을 추적해야 하는 경우가 많습니다. 이 정보는 run의 `summary` 속성에 저장합니다. run의 summary 속성은 NumPy 배열, PyTorch 텐서 또는 TensorFlow 텐서를 처리할 수 있습니다. W&B는 NumPy 배열, PyTorch 텐서 및 TensorFlow 텐서를 바이너리 파일로 유지합니다.
-`wandb.Run.log()`로 마지막에 로깅한 값은 자동으로 W&B run의 summary dictionary에 설정됩니다. summary 메트릭 dictionary를 수정하면 이전 값은 사라집니다.
+`wandb.Run.log()`로 마지막으로 로깅한 값은 자동으로 run의 summary 딕셔너리에 설정됩니다. summary 메트릭 딕셔너리를 수정하면 이전 값은 손실됩니다.
-다음 code snippet은 W&B에 맞춤형 summary 메트릭을 제공하는 방법을 보여줍니다:
+활성 run 중 또는 run이 완료된 후에 summary 메트릭을 로깅할 수 있습니다.
-```python
-import wandb
-import argparse
-
-with wandb.init(config=args) as run:
- best_accuracy = 0
- for epoch in range(1, args.epochs + 1):
- test_loss, test_accuracy = test()
- if test_accuracy > best_accuracy:
- run.summary["best_accuracy"] = test_accuracy
- best_accuracy = test_accuracy
-```
+
+
## summary 메트릭 사용자 지정
@@ -77,30 +108,47 @@ with wandb.init() as run:
## summary 메트릭 보기
-run의 **Overview** 페이지 또는 프로젝트의 Runs 테이블에서 요약 값을 확인할 수 있습니다.
+활성 run 중이거나 기존 run 또는 로컬 파일 시스템에서 W&B App을 통해 run summary에 액세스할 수 있습니다.
+
- ### API 키 생성
-
-
-API 키는 머신을 W&B에 인증하는 데 사용됩니다.
-
-
- ### run 경로 찾기
-
-
-Public API를 사용하려면 `
### run 데이터 내보내기
@@ -58,56 +42,6 @@ run 객체에서 가장 자주 사용되는 속성은 다음과 같습니다.
과거 run의 데이터도 수정하거나 업데이트할 수 있습니다. 기본적으로 API 객체 인스턴스 하나가 모든 네트워크 요청을 캐시합니다. 실행 중인 스크립트에서 실시간 정보가 필요하다면 `api.flush()`를 호출해 업데이트된 값을 가져오세요.
-
- ### run의 다양한 속성 이해하기
-
-
-다음 코드 예제에서는 run을 생성하고, 데이터를 로깅한 뒤 run의 속성에 접근하는 방법을 보여줍니다:
-
-```python
-import wandb
-import random
-
-with wandb.init(project="public-api-example") as run:
- n_epochs = 5
- config = {"n_epochs": n_epochs}
- run.config.update(config)
- for n in range(run.config.get("n_epochs")):
- run.log(
- {"val": random.randint(0, 1000), "loss": (random.randint(0, 1000) / 1000.00)}
- )
-```
-
-다음 섹션에서는 위 run 객체 속성별로 생성되는 다양한 출력을 설명합니다.
-
-
- #### `run.config`
-
-
-```python
-{"n_epochs": 5}
-```
-
-
- #### `run.summary`
-
-
-```python
-{
- "_step": 4,
- "_timestamp": 1644345412,
- "_wandb": {"runtime": 3},
- "loss": 0.041,
- "val": 525,
-}
-```
-
-
- ### 샘플링
-
-
-기본 이력 방법에서는 메트릭을 고정된 개수의 샘플로 샘플링합니다(기본값은 500이며, `samples` 인수로 변경할 수 있습니다). 큰 run의 모든 데이터를 내보내려면 `run.scan_history()` 방법을 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 [API 레퍼런스](/ko/models/ref/python/public-api)를 참조하세요.
-
### 여러 run 쿼리하기
@@ -171,12 +105,6 @@ with wandb.init(project="public-api-example") as run:
W&B 서버와 통신하는 중 오류가 발생하면 `wandb.CommError`가 발생합니다. 원본 예외는 `exc` 속성을 통해 확인할 수 있습니다.
-
- ### API를 통해 최신 git 커밋 조회
-
-
-UI에서 run을 클릭한 다음 run 페이지의 Overview 탭을 클릭하면 최신 git 커밋을 확인할 수 있습니다. 이 정보는 `wandb-metadata.json` 파일에서도 확인할 수 있습니다. Public API를 사용하면 `run.commit`으로 git 해시를 조회할 수 있습니다.
-
### 활성 run 중에 run 이름과 ID 조회하기
@@ -197,12 +125,6 @@ run에 유용한 식별자를 설정하는 방법을 고민하고 있다면, 다
## Public API 예시
- ### matplotlib 또는 seaborn에서 시각화할 수 있도록 데이터 내보내기
-
-
-몇 가지 일반적인 내보내기 패턴은 [API examples](/ko/models/ref/python/public-api/)에서 확인하세요. 맞춤형 플롯이나 확장된 Runs table에서 다운로드 버튼을 클릭해 브라우저에서 CSV를 다운로드할 수도 있습니다.
-
### run에서 메트릭 조회
@@ -220,23 +142,6 @@ if run.state == "finished":
print(row["_timestamp"], row["accuracy"])
```
-
- ### run 필터링
-
-
-MongoDB Query Language를 사용해 필터링할 수 있습니다.
-
-
- #### 날짜
-
-
-```python
-runs = api.runs(
- "
### run에서 특정 메트릭 조회
@@ -287,10 +192,10 @@ optimizer rmsprop adam
```
- ### run이 종료된 후 해당 run의 메트릭 업데이트
+ ### run이 완료된 후 해당 run의 메트릭 업데이트
-이 예제에서는 이전 run의 정확도를 `0.9`로 설정합니다. 또한 이전 run의 정확도 히스토그램을 `numpy_array`의 히스토그램으로 변경합니다.
+이 예제에서는 이전 run의 정확도를 `0.9`로 설정합니다:
```python
import wandb
@@ -299,7 +204,6 @@ api = wandb.Api()
run = api.run("
### 시스템 리소스 사용량을 CSV 파일로 내보내기
@@ -599,3 +505,7 @@ run = api.run("
### 팀 범위 서비스 계정 생성하기
diff --git a/ko/platform/mcp-server.mdx b/ko/platform/mcp-server.mdx
index df6cfbbac2..848abd5c2e 100644
--- a/ko/platform/mcp-server.mdx
+++ b/ko/platform/mcp-server.mdx
@@ -45,6 +45,7 @@ W&B MCP 서버는 두 가지 배포 옵션으로 제공됩니다. 가장 빠
* [wandb.ai/authorize](https://wandb.ai/authorize)에서 W&B API 키를 생성하세요.
* 키를 `WANDB_API_KEY` 환경 변수로 설정하거나 클라이언트에 Bearer 토큰으로 전달하세요.
* 기본 인스턴스가 아닌 다른 인스턴스에 연결하는 Dedicated Cloud, Self-Managed 및 로컬 설치의 경우 `WANDB_BASE_URL` 환경 변수를 해당 인스턴스 URL로 설정하세요.
+* W&B는 `mcp` SDK 버전을 릴리스 `2024-11-05`의 [1.14.0](https://pypi.org/project/mcp/1.14.0/)으로 고정합니다. 클라이언트는 `mcp` SDK 1.14.x를 사용하여 연결해야 합니다. W&B Dedicated Cloud에서 스트리밍 가능 HTTP를 지원하려면 릴리스 `2025-03-26` 이상의 `mcp` SDK 1.14.x가 필요합니다.
## W&B 호스팅 서버 사용
diff --git a/ko/release-notes/new-articles.mdx b/ko/release-notes/new-articles.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..5c351324ba
--- /dev/null
+++ b/ko/release-notes/new-articles.mdx
@@ -0,0 +1,507 @@
+---
+title: 새 아티클
+description: "W&B 문서 사이트에 게시된 새 아티클 목록입니다."
+date: 2026-07-23
+---
+
+이 페이지에는 지난 6개월 동안 W&B 문서 사이트에 게시된 아티클이 최신순으로 표시됩니다. 매주 자동으로 업데이트되며, 6개월이 지난 아티클은 삭제됩니다.
+
+각 월에서는 **Models**, **Weave**, **지원팀** 등 아티클이 속한 문서 영역별로 아티클을 그룹화합니다. 자동 생성된 레퍼런스 페이지와 현지화된 콘텐츠는 포함되지 않습니다.
+
+{/*
+ 아래 마커 사이의 모든 내용은 매주 .github/workflows/new-articles.yml을 통해 실행되는
+ scripts/new-articles/update_new_articles.py에서 생성됩니다. 마커 내부의 수동 편집 내용은
+ 동일한 구조를 유지하는 한 보존됩니다.
+ - 월별로 "## Month YYYY" 제목 하나(최신순)
+ - 해당 월에 새 아티클이 있는 각 제품별로 "### Product" 제목 하나
+ - 아티클별로 제목, href, arrow 및 horizontal 속성을 포함하는 하나,
+ 여기서 href는 아티클의 사이트 루트 경로이고 아티클 설명은 카드 본문입니다.
+ */}
+
+{/* new-articles:start */}
+
+
+ Weave 프롬프트 객체를 컬렉션에 연결하여 W&B 레지스트리에서 AI 프롬프트를 추적하고 버전을 관리하세요.
+
+
+
+ Eval Table을 만들 때 입력, 출력, 점수가 포함된 열을 지정하세요.
+
+
+
+ W&B에서 Eval Table을 만드는 방법을 알아보세요.
+
+
+
+ Eval Tables를 사용하여 여러 Runs의 입력, 출력, 점수를 비교하세요.
+
+
+
+ W&B에서 Eval Tables를 만들고 비교하며 시각화하는 방법을 알아보세요.
+
+
+
+ 두 개 이상의 평가를 시각적으로 비교하여 run 전반의 회귀, 개선 사항 및 점수화 차이를 파악합니다
+
+
+
+ 바이트를 Weave로 임포트하지 않고 URI를 로깅하여 자체 클라우드 버킷에 있는 이미지와 비디오를 Weave 트레이스에서 렌더링합니다.
+
+
+
+ 바이트를 Weave로 임포트하지 않고 에이전트 도구 span에서 URI를 반환하여 Weave Agents 뷰에서 자체 클라우드 버킷에 있는 이미지와 비디오를 렌더링합니다.
+
+
+
+ Self-Managed Weave 인스턴스에서 저장소 및 LLM 점수화 비용을 제어하기 위해 수신 트레이스의 일부만 유지합니다
+
+
+
+ 에이전트 입력, 파운데이션 모델 사용량 및 완료 출력이 캡처되도록 Weave로 Amazon Bedrock Agents 호출을 트레이스합니다.
+
+
+
+ LEET(Lightweight Experiment Exploration Tool) TUI를 사용해 터미널에서 로컬 W&B run을 살펴보고 비교하세요.
+
+
+
+ W&B Weave의 Agents 뷰를 사용하여 에이전트가 수행한 작업과 비용, 그리고 성공하거나 문제가 발생한 정확한 지점을 파악하세요.
+
+
+
+ Weave의 하위 에이전트 span을 사용하여 하위 에이전트 위임을 트레이스하고 중첩된 에이전트 호출을 확인하세요.
+
+
+
+ Weave SDK를 사용하여 멀티턴 에이전트형 애플리케이션을 계측하고 Agents 탭에서 확인하세요.
+
+
+
+ LLM Call을 이미 완료해 기록이 필요한 프레임워크의 에이전트 트레이스를 수동으로 기록하세요.
+
+
+
+ Weave에서 Pi 에이전트형 세션, LLM Call 및 도구 실행을 트레이스하세요.
+
+
+
+ 관측 및 디버깅을 위해 W&B Weave에서 OpenClaw 에이전트 세션을 추적하세요.
+
+
+
+ Weave를 사용하여 OpenAI Agents SDK로 구축한 에이전트를 트레이스하세요.
+
+
+
+ Weave를 사용하여 Google의 Agent Development Kit(ADK)로 구축한 에이전트를 트레이스하세요.
+
+
+
+ W&B Weave에서 Codex 에이전트형 세션, LLM Call 및 도구 실행을 트레이스하세요.
+
+
+
+ 관측 및 디버깅을 위해 W&B Weave에서 Claude Code 세션을 추적하세요.
+
+
+
+ Weave를 사용하여 Claude Agent SDK로 구축한 에이전트를 트레이스하세요.
+
+
+
+ ARIA는 W&B의 AI Research and Iteration Agent로, 실험 분석 및 실행, 결과 설명, Runs 전반의 패턴 파악, 다음 step 추천, 시각화 및 Reports 구축 등 W&B에서의 작업을 지원하는 맞춤형 연구 assistant입니다.
+
+
+
+ W&B Admin이 ARIA와 같은 W&B AI 특성에서 조직의 데이터를 사용하는 방식을 제어하는 방법을 알아보세요.
+
+
+
+ 다음 페이지에서는 새 chat을 시작하고, chat history를 뷰하고, 이전 대화를 삭제하고, chat 창을 분리하고, 프롬프트에서 특정 run을 레퍼런스하고, 대화에 이미지를 추가하고, ARIA의 responses에 feedback을 제공하는 방법을 설명합니다.
+
+
+
+ W&B의 AI Research and Iteration Agent인 ARIA를 사용하여 결과를 분석하고 실험을 실행하는 방법을 알아보세요.
+
+
+
+ AI 코딩 세션을 위한 공유 대시보드입니다. 리더보드, 팀 뷰, 효율성 인사이트를 통해 Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI 등의 활동, 비용, 결과를 추적하세요.
+
+
+
+ Weave는 LLM Call에서 캡처한 데이터를 기반으로 비용 및 토큰 사용량 추정치를 표시합니다. Weave의 수치와 공급자 청구서 간 차이는 다음과 같은 문제로 발생할 수 있습니다.
+
+
+
+ wandb.init()이 느리거나 메트릭 업로드가 지연되는 경우는 일반적으로 네트워크 지연 시간, 대용량 미디어 페이로드, 높은 로깅 빈도 또는 W&B 서비스 프로세스의 시작 지연 때문입니다.
+
+
+
+ 스윕 에이전트가 시작되었지만 새 run 설정을 받지 못하거나, 하나의 run을 받은 후 유휴 상태가 되는 데에는 몇 가지 일반적인 원인이 있습니다.
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+ W&B는 wandb.init()를 호출한 프로세스가 wandb.finish()를 호출하지 않은 상태에서 해당 프로세스로부터 하트비트를 더 이상 받지 못하면 run을 Crashed로 표시합니다.
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+ W&B는 스크립트의 stdout 및 stderr를 캡처하여 run의 Files 탭에 output.log로 저장합니다.
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+ W&B는 이제 더 긴 API 키(약 86자)를 발급합니다.
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+ Workspace 레이아웃(패널, 필터, 그룹화)은 뷰를 저장할 때만 유지됩니다.
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+ wandb.log()로 로깅한 메트릭이 W&B UI에 표시되지 않는 데에는 몇 가지 일반적인 원인이 있습니다.
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+ W&B에 가입하면 플랫폼이 사용자 이름과 동일한 이름의 개인 팀을 자동으로 생성합니다.
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+ W&B에는 JAX 전용 인테그레이션이 없습니다.
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+ 병렬 좌표 차트는 여러 run에서 하이퍼파라미터와 메트릭의 관계를 보여 줍니다.
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+ run이 종료된 후 Public API 가이드를 사용하면 실험을 다시 실행하지 않고도 설정, 표시 이름, 태그 및 메모를 편집할 수 있습니다.
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+ W&B Settings 페이지에서 Alerts 및 알림을 설정할 수 있습니다.
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+ 표준 지연 이터레이터 패턴과 perpage 매개변수를 사용하여 API 결과를 페이지 단위로 처리할 수 있습니다.
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+ wandb.log()로 코퍼스 수준의 NLP 점수(BLEU, ROUGE, perplexity)를 기록하고 wandb.Table로 예시별 출력을 기록할 수 있습니다.
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+ wandb.watch()는 PyTorch 모델의 파라미터와 그라디언트에 훅을 연결하고 일정한 간격으로 값의 히스토그램을 기록합니다.
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+ 팀 관리자만 초대를 보낼 수 있습니다.
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+ W&B는 스크립트의 stdout 및 stderr를 output.log(또는 logs/ 아래의 멀티파트 청크)로 저장합니다.
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+ 팀은 W&B 협업의 기본 단위입니다.
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+ W&B Self-Managed는 자체 인프라에서 실행되는 자체 호스팅 배포 환경입니다.
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+ W&B 스윕 내에서는 run 재개가 지원되지 않습니다.
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+ Chat Completion 요청의 잘못된 파라미터는 검증이 수행되는 위치에 따라 HTTP 422(Unprocessable Entity) 또는 HTTP 400(Bad Request)으로 나타나는 경우가 많습니다.
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+ W&B Inference API에서 404 응답이 반환되면 서버가 요청한 모델 또는 리소스를 찾지 못했다는 의미입니다.
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+ W&B Self-Managed 인스턴스에 인증하려면 로그인하기 전에 CLI와 SDK가 인스턴스 URL을 사용하도록 설정하세요:
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+ 무엇을 구축하는지에 따라 다릅니다:
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+ @weave.op는 개별 Python 함수를 트레이스하고 트레이스 탭에 결과를 표시합니다.
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+ 프로젝트 run 실패 알림 또는 레지스트리 별칭 자동화를 구축하는 방법을 알아보세요.
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+ 레지스트리 아티팩트에 "production"과 같은 특정 별칭이 지정되면 웹훅을 실행하는 자동화를 구축하세요.
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+ 프로젝트의 run이 실패할 때 Slack 알림을 보내는 run 실패 알림을 구축하세요.
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+ Python API를 사용하여 자동화를 프로그래밍 방식으로 관리합니다. 일부 클라이언트 버전에서는 생성 및 업데이트 기능이 영향을 받을 수 있습니다. SDK 수정 사항이 배포될 때까지 W&B App을 사용하세요.
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+ WeaveConnector 인테그레이션을 사용해 W&B Weave로 Deepset Haystack 파이프라인을 트레이스하세요.
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+ 쓰기 전 로그를 사용해 W&B Weave 트레이스 데이터 캡처의 복원력을 향상하세요.
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+ OpenTelemetry를 사용해 Weave에서 Vercel AI SDK Call을 트레이스하세요.
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+ monitor 메트릭과 트레이스 활동을 기반으로 액션을 트리거하는 이벤트 기반 자동화를 만드세요.
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+ W&B의 객체 저장소 사용 방식, 삭제와 버킷 바이트의 관계, 저장소 사용량 및 비용을 줄이는 방법을 알아보세요.
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+ Serverless Sandboxes에서 시크릿을 관리하는 방법을 알아보세요.
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+ 샌드박스 환경에서 명령을 실행하고 출력과 종료 코드를 조회하는 방법을 알아보세요.
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+ 단계별 튜토리얼을 통해 Serverless Sandbox 환경에서 PyTorch 모델을 학습하는 방법을 알아보세요.
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+ 상태, 상태 변경을 기다리는 방법, 샌드박스를 중지하는 방법을 포함한 Serverless Sandbox의 라이프사이클을 알아보세요.
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+ Serverless Sandbox 환경에서 OpenAI 에이전트를 호출하는 방법을 알아보세요.
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+ Serverless Sandboxes에서 파일을 읽고, 쓰고, 마운트하는 방법을 알아보세요.
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+ 자체 파일 시스템, 네트워크, 프로세스 공간을 갖춘 격리된 컨테이너에서 코드를 실행하는 W&B Serverless Sandboxes를 생성하세요.
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+ W&B Serverless Sandboxes를 사용하면 Python에서 온디맨드 격리 컴퓨팅 환경을 생성하고, 사용하고, 폐기할 수 있습니다.
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+ 기본적으로 Weave의 .call() 메서드는 예외를 발생시키는 대신 캡처하여 call.exception에 저장합니다.
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+ 프로젝트에 메트릭, Runs 또는 패널이 많으면 Workspace가 느리게 로드될 수 있습니다.
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+ 이 아티클은 W&B를 분산 트레이닝 프레임워크와 함께 사용할 때 발생하는 트레이닝 중단 문제를 해결하여 Runs가 멈추지 않고 시작 및 종료할 수 있도록 도와줍니다.
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+ 서비스 계정을 사용하여 W&B 워크플로를 자동화할 때 권한 부여 오류가 발생하거나 Runs가 예상한 위치에 표시되지 않을 수 있습니다.
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+ wandb.log()를 호출할 때 HTTP 429 Rate limit exceeded 오류가 발생하면 프로젝트의 요청 속도 제한 할당량을 초과한 것입니다.
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+ 이 페이지에서는 W&B와 함께 Hydra로 프로세스를 시작할 때 발생하는 프로세스 응답 중지 문제를 해결하는 방법을 설명합니다.
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+ 이 페이지는 W&B가 엔터프라이즈 라이선스를 인식하지 못하거나 라이선스를 설정한 후 해당 특성을 사용할 수 없을 때 W&B 엔터프라이즈 배포 관리자가 일반적인 문제를 진단하도록 도와줍니다.
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+ 스윕 중 Cuda out of memory가 표시되면 코드를 리팩터링하여 프로세스 기반 실행을 사용하세요.
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+ 스윕 중 CommError, Run does not exist와 ERROR Error uploading이 모두 표시되면 가장 가능성 높은 원인은 코드에서 Run ID를 수동으로 설정하는 것입니다:
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+ 아티팩트를 W&B 레지스트리에 연결할 수 없는 가장 일반적인 원인은 아티팩트가 팀 entity가 아닌 개인 entity로 로깅되었기 때문입니다.
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+ 스윕 중 anaconda 400 오류는 최적화하려는 메트릭을 로깅하지 않았음을 의미하는 경우가 많습니다.
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+ W&B Sweeps가 스윕 run에서 UNIX 시그널, 종료 코드, 선점을 처리하는 방법을 알아보세요.
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+ Weave를 사용하여 OpenAI Realtime API Call을 자동으로 트레이스하세요.
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+ LLM 애플리케이션의 프롬프트 버전을 가져와 관리하세요.
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+ 간소화된 검토 인터페이스를 사용하여 트레이스 항목을 평가하고 구조화된 피드백을 제출하세요.
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+ annotation queue를 생성하고, 트레이스를 도메인 전문가에게 라우팅하며, 구조화된 피드백을 내보내세요.
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+
+ iPhone 또는 iPad에서 트레이닝 Runs을 추적하고, 콘솔 로그를 검토하며, 선형 플롯과 시스템 메트릭을 확인하고, W&B Models 프로젝트를 살펴보세요.
+
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+ W&B Skills를 설치하여 코딩 에이전트가 W&B의 AI 개발 플랫폼을 사용해 모델을 트레이닝하고, 에이전트를 구축하며, 실험을 분석하는 방법을 익히도록 하세요.
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+
+ 안정성을 위한 Self-Managed 인스턴스의 선택적 요청 속도 제한
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+
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+ W&B Dedicated Cloud 인스턴스에서 사용할 수 있는 모든 지원 AWS, Google Cloud, Azure 리전을 확인하세요.
+
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+
+ Dedicated Cloud의 기본 요청 속도 제한 및 변경 요청 방법
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+ Python SDK API를 사용하여 W&B Dedicated Cloud 인스턴스에서 Runs, 메트릭, 아티팩트 및 Reports를 내보내세요.
+
+
+
+ >
+
+
+
+ Weave 프로젝트를 사용하여 트레이스, 프롬프트, 평가, 모델, 대시보드 등 관련 에셋을 체계적으로 관리하세요.
+
+
+
+ IDE 또는 AI 에이전트를 W&B Model Context Protocol(MCP) 서버에 연결하여 자연어로 W&B 데이터와 문서를 쿼리하고 분석하세요.
+
+
+
+ >
+
+
+{/* 새 아티클:end */}
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/release-notes/sdk-releases.mdx b/ko/release-notes/sdk-releases.mdx
index f4539963ea..8e6a330f76 100644
--- a/ko/release-notes/sdk-releases.mdx
+++ b/ko/release-notes/sdk-releases.mdx
@@ -1,10 +1,47 @@
---
title: "W&B SDK 릴리스"
-description: "W&B Models와 함께 사용하는 W&B Python SDK의 버전별 새 기능, 버그 수정, 호환성이 깨지는 변경 사항이 포함된 릴리스 노트를 확인하세요."
+description: "새 기능, 버그 수정 및 버전별 주요 변경 사항을 포함한 W&B Python SDK 릴리스 노트를 확인합니다."
rss: true
---
-이 페이지에는 W&B Models와 함께 사용하는 W&B Python SDK(`wandb` 패키지)의 릴리스 노트가 포함되어 있습니다. Weave Python SDK(`weave` 패키지)에 대해서는 [Weave SDK releases](/ko/release-notes/weave-sdk-releases)를 참조하세요. W&B Server에 대해서는 [W&B Server release notes](/ko/release-notes/server-releases)를 참조하세요.
+이 페이지에서는 W&B Models와 함께 사용하는 W&B Python SDK(`wandb` 패키지)의 릴리스 노트를 제공합니다. Weave Python SDK(`weave` 패키지)는 [Weave SDK 릴리스](/ko/release-notes/weave-sdk-releases)를 참조하세요. W&B Server는 [W&B Server 릴리스 노트](/ko/release-notes/server-releases)를 참조하세요.
+
+
+ ## 주요 변경 사항
+
+ * 이 버전에는 protobuf v5+가 필요하며 protobuf v4 지원이 중단됩니다.
+ * 이 버전에서는 W&B Server v0.69.x 이하와의 호환성이 중단됩니다.
+
+ ## 추가됨
+
+ * `Api().project().sweeps()`는 `Api().runs()`와 동일한 필터 형식을 사용하는 선택적 `filters` 인수를 허용합니다.
+ * 새 Public API 메서드 `Run.stop()`(`wandb.Api().run(...).stop()`)는 W&B App의 **run 중지** 버튼과 마찬가지로 활성 run이 정상적으로 중지되도록 요청합니다.
+ * 새 메서드 `wandb.Api().organization()`은 이름으로 `Organization`을 반환합니다. 이름을 생략하면 현재 기본 조직을 반환합니다.
+
+ ## 변경됨
+
+ * 이제 `wandb sync`는 지원되는 매개변수 조합에 대해 `wandb beta sync`로 라우팅됩니다. 이전 구현을 사용하려면 `--legacy`를 전달하세요.
+ * 이제 `wandb beta sync`는 `wandb sync`와 동일하게 기본적으로 온라인 run을 건너뜁니다. 온라인 run을 포함하려면 `--no-skip-online`을 전달하세요.
+ * 이제 `wandb.sandbox`는 Serverless Sandboxes의 최대 수명을 기본적으로 12시간(`max_lifetime_seconds=43200`)으로 설정합니다. 기본값을 재정의하려면 개별 샌드박스에 `max_lifetime_seconds`를 전달하거나 `SandboxDefaults`에서 설정하세요.
+ * 이제 `wandb.Api().runs()` 및 `wandb.Api().run()`은 run 데이터 로드가 완료되기 전에 run이 삭제되는 경우처럼 run 데이터를 불러오지 못하면 `RunNotFoundError`를 발생시킵니다.
+ * `run.save()`는 새 `glob` 인수를 허용합니다. `glob=False`를 전달하면 glob 확장(`*`, `?`, `[...]`)을 비활성화하고 경로를 리터럴 경로로 처리합니다. 파일 이름에 glob 메타문자가 포함된 경우에 유용합니다.
+ * 이제 임시 Unix 소켓 파일과 디렉터리는 종료 시 제거됩니다.
+ * protobuf v4는 더 이상 지원되지 않습니다.
+
+ ## 제거됨
+
+ * v0.70.0 이전 W&B Server 릴리스에서 아티팩트 파일을 다운로드하기 위한 레거시 폴백 구현을 제거했습니다. 이러한 서버에서는 `Artifact.files()` 및 `Artifact.download()`가 더 이상 어떤 아티팩트에도 작동하지 않으며, `Artifact.get_entry()` 및 `Artifact.get_path()`를 통한 파일 다운로드는 더 이상 비참조 아티팩트에 작동하지 않습니다. 이러한 오퍼레이션을 계속 사용하려면 W&B Server를 v0.70.0 이상으로 업그레이드하세요.
+ * v0.70.0 이전 W&B Server 릴리스에서 이름으로 아티팩트를 가져오기 위한 레거시 폴백 구현을 제거했습니다. 이러한 서버에서는 `wandb.Api().artifact()` 및 경로로 아티팩트를 가져오는 다른 메서드가 더 이상 작동하지 않습니다. 이러한 오퍼레이션을 계속 사용하려면 W&B Server를 v0.70.0 이상으로 업그레이드하세요.
+ * `GitPython` 종속성을 제거했습니다. 이제 Git 메타데이터는 `git` 실행 파일을 직접 호출하여 수집됩니다. `GIT_PYTHON_GIT_EXECUTABLE` 환경 변수는 실행 파일의 위치를 찾는 데 계속 적용됩니다.
+
+ ## 수정됨
+
+ * 별칭을 추가하는 경우처럼 연결된 레지스트리 아티팩트를 저장할 때 소스 프로젝트에 대한 쓰기 액세스 권한이 없어도 더 이상 실패하지 않습니다.
+ * `Run.log()`로 로깅된 `np.float16` 및 `np.float32` `NaN` 값은 이제 자동으로 삭제되지 않고 `NaN`으로 기록되며, `np.float64` 및 기본 `float`의 동작과 일치합니다.
+ * 이제 `Run.upload_file()`(`wandb.Api().run(...)`을 통해)은 Self-Managed 배포에서 업로드한 파일을 run에 등록합니다. 이전에는 파일의 바이트가 업로드되었지만 커밋되지 않았으므로 객체 스토어 알림이 없는 배포에서는 파일이 run에 표시되지 않았습니다.
+ * 이제 스윕 에이전트는 스윕이 삭제되거나 `Api()`가 404 오류를 반환할 때 종료하기 전에 진행 중인 run이 완료되도록 합니다.
+ * SDK v0.25.1에서 도입된 교착 상태를 수정했습니다. 이러한 교착 상태는 기본적으로 `fork` `multiprocessing` 시작 방법을 사용하는 Python 3.14 이전 버전에서 PyTorch를 사용할 때 보고되었습니다. 일부 `wandb.Api` 기능을 사용할 때 가비지 수집 중에도 발생할 수 있었습니다.
+
## 주요 변경 사항
@@ -17,7 +54,7 @@ rss: true
* 미디어 패널이 Kitty 프로토콜을 지원하는 터미널에서 고해상도 이미지 렌더링을 지원하며, 지원되지 않는 경우 ANSI 폴백을 사용합니다.
* 미디어 패널이 동기화 스크러빙을 지원합니다. `l`을 눌러 스크러빙을 연결한 다음 화살표 키, Home, End 키로 이동하면 통합된 step 타임라인 위에서 공유 커서가 움직이고 모든 이미지 타일이 이에 맞춰 따라갑니다.
* `wandb leet [run-url]`을 통한 기본적인 원격 run 지원.
- * 다음 페이지네이션된 아티팩트 및 레지스트리 API 메서드는 이제 선택적 `order` string을 키워드 인수로 받을 수 있습니다: `Api.artifacts()`, `Api.artifact_collections()`, `Api.registries()`, `Api.registries().collections()`, `Registry.collections()`.
+ * 다음 페이지 매김된 아티팩트 및 레지스트리 API 메서드는 이제 선택적 `order` string을 키워드 인수로 받을 수 있습니다: `Api.artifacts()`, `Api.artifact_collections()`, `Api.registries()`, `Api.registries().collections()`, `Registry.collections()`.
## Changed
@@ -35,7 +72,7 @@ rss: true
* `$TMPDIR`이 없거나 쓰기 불가능할 때 조용히 실패하던 문제를 해결하기 위해, 이제 `WandbLogger` 또는 `run.log_artifact`를 사용해 아티팩트를 로깅하면 매니페스트 파일을 OS 임시 디렉터리가 아니라 아티팩트의 스테이징 디렉터리에 기록합니다.
* 공유 모드(`wandb.init(mode="shared")`)에서 코드 저장이 활성화된 상태로 아티팩트를 로깅할 때 오류가 발생하던 버그를 수정했습니다.
* 이제 `diff.patch` 파일을 만들 때 기본적으로 `git_root` 설정을 사용하며, 없으면 `root_dir` 설정을 대신 사용합니다.
- * 이제 GPU, CPU, 전력, 온도와 같은 Apple system metrics가 Apple M5 Mac에서 수집됩니다.
+ * 이제 GPU, CPU, 전력, 온도와 같은 Apple 시스템 메트릭이 Apple M5 Mac에서 수집됩니다.
* 이제 `wandb.Api().run(...).download_history_exports`를 사용해 이력을 내보낼 때 파일 다운로드 진행률이 표시됩니다.
* 0.27.1에서 도입된 회귀 문제를 수정하여, 활성 run처럼 이력은 존재하지만 Parquet으로 내보내지지 않은 run에 대해 `Run.scan_history()`가 행을 반환하지 않던 문제를 해결했습니다.
@@ -47,25 +84,25 @@ rss: true
- ## 추가됨
+ ## Added
- * 이제 Automations API는 아티팩트 태그, 컬렉션 태그, 아티팩트 연결 해제 이벤트를 지원합니다.
+ * 이제 Automations API가 아티팩트 태그, 컬렉션 태그 및 아티팩트 연결 해제 이벤트를 지원합니다.
- ## 변경됨
+ ## Changed
* 이제 `wandb.Api` GraphQL 오퍼레이션은 레거시 Python GraphQL 클라이언트 대신 `wandb-core`를 통해 라우팅됩니다.
- * 이제 `wandb.Api` GraphQL 오퍼레이션 실패 시 `requests` HTTP 예외 대신 `WandbApiFailedError`가 발생합니다.
- * `Run.scan_history()`는 이제 사용 가능한 경우 내보낸 parquet 이력에서 조회하므로, 이력이 큰 run의 처리량을 크게 개선할 수 있습니다. 이 기능은 SDK `v0.23.1`에서 `beta_scan_history`로 도입되었습니다.
+ * 이제 `wandb.Api` GraphQL 오퍼레이션의 실패는 `requests` HTTP 예외 대신 `WandbApiFailedError`를 발생시킵니다.
+ * 이제 `Run.scan_history()`는 사용 가능한 경우 내보낸 Parquet 이력에서 읽어오므로, 이력이 큰 run의 처리량을 크게 개선할 수 있습니다. 이 기능은 SDK `v0.23.1`에서 `beta_scan_history`로 도입되었습니다.
- ## 제거됨
+ ## Removed
- * 지원되지 않는 `wandb.apis.importers` API가 제거되었습니다.
- * 레거시 autologging 및 Tracing API를 포함한 오래된 OpenAI, Cohere, LangChain LLM 인테그레이션이 제거되었습니다.
- * 사용 중단된 Keras `WandbCallback`와 레거시 `wandb.integration.yolov8` 콜백 패키지가 제거되었습니다.
+ * 지원되지 않는 `wandb.apis.importers` API를 제거했습니다.
+ * 레거시 자동 로깅 및 Tracing API를 포함하여 오래된 OpenAI, Cohere 및 LangChain LLM 인테그레이션을 제거했습니다.
+ * 사용 중단된 Keras `WandbCallback` 및 레거시 `wandb.integration.yolov8` callback 패키지를 제거했습니다.
- ## 수정됨
+ ## Fixed
- * 이제 `wandb.sandbox`는 placement, GPU, egress에 대해 잘못된 인수 값을 거부합니다.
+ * 이제 `wandb.sandbox`는 placement, GPU 및 egress에 유효하지 않은 인수 값을 거부합니다.
diff --git a/ko/release-notes/server-releases-archived.mdx b/ko/release-notes/server-releases-archived.mdx
index 3c8bcf5102..2bc8f470bf 100644
--- a/ko/release-notes/server-releases-archived.mdx
+++ b/ko/release-notes/server-releases-archived.mdx
@@ -110,7 +110,7 @@ import EolReminder from '/snippets/ko/_includes/release-notes-support-eol-remind
* 기존 팀 수준 Model Registry 자산은 앞으로 몇 차례의 릴리스에 걸쳐 단계적으로 W&B Registry로 이전하고 있습니다. **사용자 측에서 별도로 하실 작업은 없습니다. W&B가 각 팀의 Model Registry 자산을 자동으로 생성된 해당 팀 수준의 비공개 Registry로 자동 복사합니다.** 이전 팀 수준 Model Registry의 모델 컬렉션에 대한 기존 레퍼런스도 계속 작동합니다.
1. Server v0.71에서는 모든 조직에 대해 Registry가 기본적으로 활성화됩니다.
- 2. Server v0.73(8월)에는 업그레이드 중 이 마이그레이션을 자동으로 실행하는 옵트아웃 환경 변수가 포함됩니다. 대부분의 조직에서는 마이그레이션에 5~30분이 소요됩니다. 마이그레이션 중에는 이전 팀의 Model Registry 또는 새 Registry에 아티팩트를 연결하려고 하면 오류와 함께 실패합니다. ****아티팩트 로깅 및 조회** **에는 영향이 없습니다**.
+ 2. Server v0.73(8월)에는 업그레이드 중 이 마이그레이션을 자동으로 실행하는 옵트아웃 환경 변수가 포함됩니다. 대부분의 조직에서는 마이그레이션에 5~30분이 소요됩니다. 마이그레이션 중에는 이전 팀의 Model Registry 또는 새 Registry에 아티팩트를 연결하려고 하면 오류와 함께 실패합니다. **아티팩트 로깅 및 조회에는 영향이 없습니다**.
3. Server v0.74(9월)에서는 이 플래그가 제거되며, 마이그레이션은 업그레이드 중에 수행됩니다.
새로운 기능으로 최대한 원활하게 업그레이드하고 불편을 최소화할 수 있도록 최적화하고 있습니다. 마이그레이션에 대해 궁금한 점이 있으면 W&B 팀 또는 [support](mailto:support@wandb.ai)로 문의하세요.
@@ -402,13 +402,13 @@ import EolReminder from '/snippets/ko/_includes/release-notes-support-eol-remind
* 조직 관리자는 이제 조직 대시보드에서 Models 및 [W&B Weave](/ko/weave/) 모두에 대해 Models 좌석 수와 액세스 제어를 통합적으로 구성할 수 있습니다. 이 변경으로 Dedicated Cloud 또는 Self-Managed 인스턴스에서 [Weave](/ko/weave/)가 활성화된 경우 사용자 관리를 더 효율적으로 수행할 수 있습니다.
* [Weave](/ko/weave/) 요금은 사용 좌석 수 기준이 아닌 사용량 기반입니다. 좌석 관리는 Models 제품에만 적용됩니다.
- * 이제 [팀 및 제한 범위 프로젝트에 대해 프로젝트 수준 액세스 역할을 구성](/ko/platform/hosting/iam/access-management/restricted-projects/)할 수 있습니다. 이를 통해 동일한 팀 내 서로 다른 프로젝트에서 사용자에게 서로 다른 액세스 역할을 부여할 수 있으며, 엔터프라이즈 거버넌스 요구 사항을 충족하기 위한 강력한 제어 수단을 하나 더 제공할 수 있습니다.
+ * 이제 [팀 및 제한 범위 프로젝트에 대해 프로젝트 수준 액세스 역할을 구성](https://docs.wandb.ai/platform/hosting/iam/access-management/restricted-projects/)할 수 있습니다. 이를 통해 동일한 팀 내 서로 다른 프로젝트에서 사용자에게 서로 다른 액세스 역할을 부여할 수 있으며, 엔터프라이즈 거버넌스 요구 사항을 충족하기 위한 강력한 제어 수단을 하나 더 제공할 수 있습니다.
## 수정 사항
* 릴리스 업그레이드의 일부로 적용되는 기본 데이터베이스 스키마 변경으로 인해 플랫폼 시작 시 타임아웃이 발생할 수 있던 문제를 수정했습니다.
- * 기본 parquet store 서비스에 추가 성능 개선을 적용해, 사용자에게 차트 로딩 시간을 한층 더 단축했습니다. Parquet store 서비스는 Dedicated Cloud와 [W&B kubernetes operator](/ko/platform/hosting/operator)를 기반으로 하는 Self-Managed 인스턴스에서만 제공됩니다.
- * 기본 parquet store 서비스에서 CPU 사용률이 높게 나오는 문제를 해결해, 효율적인 차트 로딩이 사용자에게 더 안정적으로 제공되도록 했습니다. Parquet store 서비스는 Dedicated Cloud와 [W&B kubernetes operator](/ko/platform/hosting/operator)를 기반으로 하는 Self-Managed 인스턴스에서만 제공됩니다.
+ * 기본 parquet store 서비스에 추가 성능 개선을 적용해, 사용자에게 차트 로딩 시간을 한층 더 단축했습니다. Parquet store 서비스는 Dedicated Cloud와 [W&B kubernetes operator](/ko/platform/hosting/self-managed/operator)를 기반으로 하는 Self-Managed 인스턴스에서만 제공됩니다.
+ * 기본 parquet store 서비스에서 CPU 사용률이 높게 나오는 문제를 해결해, 효율적인 차트 로딩이 사용자에게 더 안정적으로 제공되도록 했습니다. Parquet store 서비스는 Dedicated Cloud와 [W&B kubernetes operator](/ko/platform/hosting/self-managed/operator)를 기반으로 하는 Self-Managed 인스턴스에서만 제공됩니다.
@@ -420,7 +420,7 @@ import EolReminder from '/snippets/ko/_includes/release-notes-support-eol-remind
* Web Content Accessibility Guidelines(WCAG) 표준 2.2 레벨 AA에 대한 1.1.1 컴플라이언스를 위한 최종 업데이트를 포함했습니다.
* 이제 W&B kubernetes operator를 사용하는 Self-Managed 인스턴스에서 자동 버전 업그레이드를 끌 수 있습니다. 이 설정을 원하면 담당 W&B 팀에 요청하세요.
- W&B는 각 버전에 대해 6개월 단위의 수명 종료(EOL) 정책을 준수하기 위해 모든 인스턴스가 주기적으로 업그레이드되기를 요구합니다. W&B는 6개월이 지난 버전은 지원하지 않습니다.
+ W&B는 각 버전에 대해 6개월 단위의 지원 종료(EOL) 정책을 준수하기 위해 모든 인스턴스가 주기적으로 업그레이드되기를 요구합니다. W&B는 6개월이 지난 버전은 지원하지 않습니다.
## 수정 사항
@@ -555,24 +555,24 @@ import EolReminder from '/snippets/ko/_includes/release-notes-support-eol-remind
## 기능
* 이제 워크스페이스 바의 **액션 (
## Features
- * 특정 권한을 가진 Custom Roles를 사용해 팀 내 액세스 제어를 맞춤 설정하기**
+ * **특정 권한을 가진 커스텀 역할를 사용해 팀 내 액세스 제어를 맞춤 설정하기**
엔터프라이즈 고객에게 프리뷰로 제공됩니다. 궁금한 점이 있으면 W&B 계정 팀 또는 지원팀에 문의하세요.
* runs 검색 기능 소규모 개선
* 긴 텍스트에 대해 runs 검색 영역 자동 크기 조정
- * webhook 자동화의 경우 Automations 테이블에서 URL, 시크릿, 생성 날짜를 포함한 webhook 세부 정보를 직접 확인
+ * 웹훅 자동화의 경우 Automations 테이블에서 URL, 시크릿, 생성 날짜를 포함한 웹훅 세부 정보를 직접 확인
## Fixes
@@ -668,9 +668,9 @@ import EolReminder from '/snippets/ko/_includes/release-notes-support-eol-remind
## Features
- * 이제 AWS 배포에서 Webhooks 및 Automations와 함께 W&B Secrets를 사용할 수 있습니다.
+ * 이제 AWS 배포에서 웹훅 및 Automations와 함께 W&B Secrets를 사용할 수 있습니다.
시크릿은 AWS Secret Manager에 안전하게 저장됩니다. 하나를 프로비저닝하려면 terraform-aws-wandb 모듈을 사용하세요.
- * 더 많은 정보를 표시하도록 webhooks 테이블 업데이트
+ * 더 많은 정보를 표시하도록 웹훅 테이블 업데이트
* 긴 문자열을 더 적절히 잘라 UI에서 문자열 사용성 개선
* 리포트 섹션으로 스크롤되는 데 걸리는 지연 시간 단축
* weave1 패널에 흰색 배경 추가
@@ -678,7 +678,7 @@ import EolReminder from '/snippets/ko/_includes/release-notes-support-eol-remind
* 리포트에서 weave1 패널 크기 조정 허용
* 홈페이지 배너에 이제 CLI 로그인 안내가 표시됩니다.
* 어떤 이유로 초대 이메일을 보낼 수 없어도 사용자 초대가 성공하도록 변경
- * 에이전트 개요 페이지에 관련 queue 목록 추가
+ * 에이전트 개요 페이지에 관련 큐 목록 추가
## Fixes
@@ -696,7 +696,7 @@ import EolReminder from '/snippets/ko/_includes/release-notes-support-eol-remind
* 환경 변수 `GORILLA_ARTIFACT_GC_ENABLED=true`와 클라우드 오브젝트 버저닝 또는 소프트 삭제를 사용하여 아티팩트 가비지 컬렉션 활성화
* terraform 모듈 terrraform-azurerm-wandb가 이제 Azure Key Vault를 시크릿 저장소로 지원합니다.
- 이제 Azure 배포에서 Webhooks 및 Automations와 함께 W&B Secrets를 사용할 수 있습니다. 시크릿은 Azure Key Vault에 안전하게 저장됩니다.
+ 이제 Azure 배포에서 웹훅 및 Automations와 함께 W&B Secrets를 사용할 수 있습니다. 시크릿은 Azure Key Vault에 안전하게 저장됩니다.
## Fixes
diff --git a/ko/release-notes/server-releases.mdx b/ko/release-notes/server-releases.mdx
index ef4be1acc0..18a26cd70c 100644
--- a/ko/release-notes/server-releases.mdx
+++ b/ko/release-notes/server-releases.mdx
@@ -15,6 +15,12 @@ import SelfManagedClickhouseUpgradeNote from '/snippets/ko/_includes/self-manage
+ ## 수정 사항
+
+ * run 메트릭 로드를 위한 UI 요청이 취소되거나 실패할 때 캐시 처리를 개선했습니다.
+
+
W&B Server 0.83.0부터 레지스트리를 플랫폼 전반에서 사용할 수 있습니다. Dedicated Cloud에서 Weave 사용자는 이제 Models seat 없이도 레지스트리를 사용할 수 있으며, Weave 프롬프트를 레지스트리에 게시해 조직 전체에서 버전 관리하고 재사용할 수 있습니다. 또한 조직 수준의 레지스트리 액세스는 새로운 SCIM 엔타이틀먼트를 통해 관리됩니다. 이번 릴리스에서는 팀 가시성, service account, 사용에 대한 관리 제어 기능도 확장되었습니다.
@@ -22,7 +28,7 @@ import SelfManagedClickhouseUpgradeNote from '/snippets/ko/_includes/self-manage
* W&B Server v0.71의 지원이 종료되었습니다.
- ## 특성
+ ## 기능
* 이제 Team admins는 초과 사용 배너와 검색 가능한 팀 선택 기능을 포함하여 팀 수준의 [사용량 및 청구](/ko/platform/app/settings-page/billing-settings#plan-usage) 차트를 확인하고 지출 한도를 설정할 수 있습니다.
* 패널을 검색할 때 이제 이름이 정규식 패턴과 일치하는 패널을 검색 결과에서 제외할 수 있습니다. 필터는 제거할 때까지 활성 상태로 유지되므로, 이를 사용해 Workspace에 가장 중요한 패널만 표시할 수 있습니다.
@@ -45,14 +51,14 @@ import SelfManagedClickhouseUpgradeNote from '/snippets/ko/_includes/self-manage
### Automations
- 이러한 특성은 Dedicated Cloud에서만 사용 가능합니다.
+ v0.83.x에서 다음 Automations 특성은 Dedicated Cloud에서만 사용 가능합니다:
* **Automation Hub**에서 프로젝트와 레지스트리 전반의 [자동화](/ko/models/automations#automations-overview)를 생성하고 관리할 수 있습니다. 사이드바의 **Core** 섹션에서 찾을 수 있습니다.
* 이제 자동화의 적용 범위를 조직, 팀, 프로젝트, 레지스트리 또는 컬렉션으로 지정할 수 있습니다. 이를 통해 광범위한 적용을 위해 자동화를 복제할 필요가 없습니다. 자동화를 생성할 때 **Edit scopes**를 클릭하세요.
### 레지스트리
- 이 특성들은 Dedicated Cloud에서만 사용 가능합니다.
+ v0.83.x에서 다음 레지스트리 특성은 Dedicated Cloud에서만 사용 가능합니다:
* 이제 조직의 모든 Models 및 Weave 사용자에게 기본적으로 레지스트리 액세스가 제공됩니다. 기존 레지스트리별 권한은 변경되지 않습니다. 관리자는 SCIM을 통해 사용자의 조직 수준 레지스트리 액세스를 취소할 수 있습니다. [레지스트리 액세스 업데이트](/ko/platform/hosting/iam/scim#update-registry-access)를 참조하세요.
* 이제 Weave [프롬프트](/ko/weave/guides/core-types/prompts#create-prompt-objects) (`StringPrompt` 및 `MessagesPrompt`)를 레지스트리에 추가할 수 있으므로, 모델 아티팩트와 함께 조직 전체에서 프롬프트의 버전을 관리하고, 별칭을 지정하며, 재사용할 수 있습니다.
@@ -86,7 +92,7 @@ import SelfManagedClickhouseUpgradeNote from '/snippets/ko/_includes/self-manage
**SCIM 및 액세스 관리**
* 레지스트리 액세스는 이제 Models 시트와 분리된 별도의 권한입니다. 관리자는 사용자의 Models 시트나 Weave 역할을 변경하지 않고 조직 수준의 레지스트리 액세스를 부여하거나 취소할 수 있습니다. 사용자에게 Weave 역할이 없더라도 `modelsSeat`를 `none`으로 설정해도 더 이상 레지스트리 액세스가 취소되지 않습니다. [레지스트리 액세스 업데이트](/ko/platform/hosting/iam/scim#update-registry-access)를 참조하세요.
- * 관리자는 이제 환경 변수 `GORILLA_DISABLE_TEAM_SERVICE_ACCOUNT_CREATION`을 `true`로 설정하여 팀 서비스 계정 생성을 비활성화할 수 있습니다.
+ * 관리자는 이제 환경 변수 `GORILLA_DISABLE_TEAM_SERVICE_ACCOUNT_CREATION`을 `true`로 설정하여 팀 서비스 계정 생성을 방지할 수 있습니다. [팀 범위 서비스 계정](/ko/platform/hosting/iam/service-accounts#team-scoped-service-accounts)을 참조하세요.
**팀 및 조직 공개 범위**
diff --git a/ko/sandboxes.mdx b/ko/sandboxes.mdx
index 8061f9e6ef..b0c52af4e6 100644
--- a/ko/sandboxes.mdx
+++ b/ko/sandboxes.mdx
@@ -4,9 +4,9 @@ description: W&B Serverless Sandboxes를 사용해 Python에서 생성하고 사
mode: wide
---
-
- Serverless Sandboxes는 공개 프리뷰 상태입니다.
-
+import SandboxesPreview from '/snippets/ko/_includes/sandboxes-public-preview.mdx';
+
+
- Serverless Sandboxes는 공개 프리뷰 상태입니다.
-
+import SandboxesPreview from '/snippets/ko/_includes/sandboxes-public-preview.mdx';
+
+
- Serverless Sandboxes는 공개 프리뷰입니다.
-
+import SandboxesPreview from '/snippets/ko/_includes/sandboxes-public-preview.mdx';
+
+
- Serverless Sandboxes는 현재 공개 프리뷰입니다.
-
+import SandboxesPreview from '/snippets/ko/_includes/sandboxes-public-preview.mdx';
+
+
+ ## 2026년 7월
+
+
+
+ ### Models
+
+
+
+ ### Weave
+
+
+
+ ## 2026년 6월
+
+
+
+ ### Models
+
+
+
+ ### Weave
+
+
+
+ ### ARIA
+
+
+
+ ### HiveMind
+
+
+
+ ### 지원
+
+
+
+ ## 2026년 5월
+
+
+
+ ### Models
+
+
+
+ ## 2026년 4월
+
+
+
+ ### Weave
+
+
+
+ ### 플랫폼
+
+
+
+ ### 샌드박스
+
+
+
+ ### 지원
+
+
+
+ ## 2026년 3월
+
+
+
+ ### Models
+
+
+
+ ### Weave
+
+
+
+ ### 플랫폼
+
+
+
+ ### Inference
+
+
+
+ ## 2026년 2월
+
+
+
+ ### Weave
+
+
+
+ ### 플랫폼
+
+
+
+ ### Inference
+
+
+
## 사전 요구 사항
diff --git a/ko/sandboxes/lifecycle.mdx b/ko/sandboxes/lifecycle.mdx
index a078a3be7e..058b6f386e 100644
--- a/ko/sandboxes/lifecycle.mdx
+++ b/ko/sandboxes/lifecycle.mdx
@@ -4,9 +4,9 @@ description: 상태, 상태 변경을 기다리는 방법, 샌드박스를 중
keywords: ["SandboxState", "wait_until_complete", "wait_until_ready", "sandbox timeout", "resource cleanup"]
---
-
- Serverless Sandboxes는 공개 프리뷰입니다.
-
+import SandboxesPreview from '/snippets/ko/_includes/sandboxes-public-preview.mdx';
+
+
- `user_model` 모델 함수는 입력 목록에 대해 정의되며 적용됩니다. 각 예제마다:
+ `user_model` 함수는 입력 목록에 대해 정의되며 적용됩니다. 각 예제마다:
* 입력과 출력은 `log_prediction`을 사용해 로깅됩니다.
* 정확성 점수(`correctness_score`)는 `log_score`를 통해 로깅됩니다.
@@ -59,7 +57,7 @@ keywords: ["EvaluationLogger", "log_prediction", "log_score", "점진적 평가"
from openai import OpenAI
from weave import EvaluationLogger
- weave.init('your-team/your-project')
+ weave.init('[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]')
# 토큰 추적을 위해 모델 호출 전에 EvaluationLogger를 초기화하세요
eval_logger = EvaluationLogger(
@@ -91,7 +89,7 @@ keywords: ["EvaluationLogger", "log_prediction", "log_score", "점진적 평가"
model_output = user_model(**inputs) # 입력을 kwargs로 전달합니다
# 예측 입력과 출력을 로깅합니다
- pred_logger = eval_logger.log_prediction(
+ prediction = eval_logger.log_prediction(
inputs=inputs,
output=model_output
)
@@ -99,13 +97,13 @@ keywords: ["EvaluationLogger", "log_prediction", "log_score", "점진적 평가"
# 이 예측에 대한 점수를 계산하고 로깅합니다
expected = sample["expected"]
correctness_score = model_output == expected
- pred_logger.log_score(
+ prediction.log_score(
scorer="correctness", # 스코어러의 단순 문자열 이름
score=correctness_score
)
# 이 특정 예측에 대한 로깅을 완료합니다
- pred_logger.finish()
+ prediction.finish()
# 전체 평가에 대한 최종 요약을 로깅합니다.
# Weave는 위에서 로깅된 'correctness' 점수를 자동으로 집계합니다.
@@ -137,7 +135,7 @@ keywords: ["EvaluationLogger", "log_prediction", "log_score", "점진적 평가"
import weave, {EvaluationLogger} from 'weave';
import OpenAI from 'openai';
- await weave.init('your-team/your-project');
+ await weave.init('[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]');
// 토큰 추적을 보장하려면 모델 호출 전에 EvaluationLogger를 초기화하세요
const evalLogger = new EvaluationLogger({
@@ -169,16 +167,16 @@ keywords: ["EvaluationLogger", "log_prediction", "log_score", "점진적 평가"
const modelOutput = await userModel(inputs.a, inputs.b);
// Fire-and-forget: logPrediction에 await 불필요
- const scoreLogger = evalLogger.logPrediction(inputs, modelOutput);
+ const prediction = evalLogger.logPrediction(inputs, modelOutput);
// 이 예측에 대한 점수 계산 및 로깅
const correctnessScore = modelOutput === sample.expected;
// Fire-and-forget: logScore에 await 불필요
- scoreLogger.logScore('correctness', correctnessScore);
+ prediction.logScore('correctness', correctnessScore);
// Fire-and-forget: finish에 await 불필요
- scoreLogger.finish();
+ prediction.finish();
}
// logSummary는 내부적으로 보류 중인 모든 오퍼레이션이 완료될 때까지 기다립니다
@@ -195,11 +193,11 @@ keywords: ["EvaluationLogger", "log_prediction", "log_score", "점진적 평가"
```typescript twoslash lines
// @noErrors
// logPrediction 대신 logPredictionAsync 사용
- const scoreLogger = await evalLogger.logPredictionAsync(inputs, modelOutput);
+ const prediction = await evalLogger.logPredictionAsync(inputs, modelOutput);
// 각 오퍼레이션을 await
- await scoreLogger.logScore('correctness', correctnessScore);
- await scoreLogger.finish();
+ await prediction.logScore('correctness', correctnessScore);
+ await prediction.finish();
```
@@ -214,7 +212,7 @@ keywords: ["EvaluationLogger", "log_prediction", "log_score", "점진적 평가"
import weave
from weave import EvaluationLogger
-weave.init('your-team-name/your-project-name')
+weave.init('[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]')
eval_logger = EvaluationLogger(
model="my_model",
@@ -242,10 +240,10 @@ eval_logger.log_summary({"avg_score": 1.0})
이전 `log_example()` 호출은 다음과 동일합니다:
-```python
-pred = eval_logger.log_prediction(inputs=inputs, output=output)
-pred.log_score(scorer="correctness", score=output == sample['expected'])
-pred.finish()
+```python lines
+prediction = eval_logger.log_prediction(inputs=inputs, output=output)
+prediction.log_score(scorer="correctness", score=output == sample['expected'])
+prediction.finish()
```
@@ -256,7 +254,7 @@ pred.finish()
## 고급 활용
-`EvaluationLogger`는 더 복잡한 평가 시나리오를 지원할 수 있도록 기본 워크플로를 넘어서는 유연한 사용 패턴을 제공합니다. 다음 섹션에서는 자동 리소스 관리를 위한 컨텍스트 매니저 사용, 모델 실행과 로깅의 분리, 리치 미디어 데이터 처리, 그리고 여러 모델 평가를 나란히 비교하는 등 고급 기법을 설명합니다.
+`EvaluationLogger`는 더 복잡한 평가 시나리오를 지원할 수 있도록 기본 워크플로를 넘어서는 유연한 사용 패턴을 제공합니다. 다음 섹션에서는 자동 리소스 관리를 위한 컨텍스트 매니저 사용, 에이전트 트레이스를 평가 행에 연결, 모델 실행과 로깅의 분리, 리치 미디어 데이터 처리, 그리고 여러 모델 평가를 나란히 비교하는 등 고급 기법을 설명합니다.
## 샌드박스 상태
diff --git a/ko/sandboxes/mltrain-in-sandbox-tutorial.mdx b/ko/sandboxes/mltrain-in-sandbox-tutorial.mdx
index d69196d159..24aac4fa1e 100644
--- a/ko/sandboxes/mltrain-in-sandbox-tutorial.mdx
+++ b/ko/sandboxes/mltrain-in-sandbox-tutorial.mdx
@@ -4,9 +4,9 @@ description: "이 단계별 튜토리얼을 통해 Serverless Sandbox 환경에
keywords: ["W&B experiment tracking", "UCI Zoo 데이터셋", "신경망", "격리된 ML 트레이닝", "wandb logging"]
---
-
- Serverless Sandboxes는 공개 프리뷰입니다.
-
+import SandboxesPreview from '/snippets/ko/_includes/sandboxes-public-preview.mdx';
+
+
- Serverless Sandboxes는 현재 공개 프리뷰입니다.
-
+import SandboxesPreview from '/snippets/ko/_includes/sandboxes-public-preview.mdx';
+
+
diff --git a/ko/sandboxes/secrets.mdx b/ko/sandboxes/secrets.mdx index fa43674ab8..1a82399bce 100644 --- a/ko/sandboxes/secrets.mdx +++ b/ko/sandboxes/secrets.mdx @@ -4,9 +4,9 @@ description: Serverless Sandboxes에서 시크릿을 관리하는 방법을 알 keywords: ["샌드박스 시크릿", "W&B Secrets Manager"] --- -
- Serverless Sandboxes는 공개 프리뷰입니다.
-
+import SandboxesPreview from '/snippets/ko/_includes/sandboxes-public-preview.mdx';
+
+
-* **[POST `/v1/chat/completions`](https://docs.wandb.ai/serverless-training/api-reference/chat-completions/create-chat-completion-1)** - Chat Completion 생성
-* **[POST `/v1/chat/completions/`](https://docs.wandb.ai/serverless-training/api-reference/chat-completions/create-chat-completion)** - Chat Completion 생성
+* **[POST `/v1/chat/completions`](https://docs.wandb.ai/serverless-training/api-reference/chat-completions/create-chat-completion)** - Chat Completion 생성
diff --git a/ko/sandboxes/secrets.mdx b/ko/sandboxes/secrets.mdx index fa43674ab8..1a82399bce 100644 --- a/ko/sandboxes/secrets.mdx +++ b/ko/sandboxes/secrets.mdx @@ -4,9 +4,9 @@ description: Serverless Sandboxes에서 시크릿을 관리하는 방법을 알 keywords: ["샌드박스 시크릿", "W&B Secrets Manager"] --- -
### models
diff --git a/ko/serverless-training/api-reference/chat-completions/create-chat-completion.mdx b/ko/serverless-training/api-reference/chat-completions/create-chat-completion.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..14baf08c68
--- /dev/null
+++ b/ko/serverless-training/api-reference/chat-completions/create-chat-completion.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Chat Completion 만들기"
+openapi: /ko/serverless-training/api-reference/openapi.json POST /v1/chat/completions
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/serverless-training/api-reference/health/health-check.mdx b/ko/serverless-training/api-reference/health/health-check.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..062b810d68
--- /dev/null
+++ b/ko/serverless-training/api-reference/health/health-check.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "헬스 체크"
+openapi: /ko/serverless-training/api-reference/openapi.json GET /v1/health
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/serverless-training/api-reference/health/system-check.mdx b/ko/serverless-training/api-reference/health/system-check.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..86766a82af
--- /dev/null
+++ b/ko/serverless-training/api-reference/health/system-check.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "시스템 점검"
+openapi: /ko/serverless-training/api-reference/openapi.json GET /v1/system-check
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/serverless-training/api-reference/models/create-model.mdx b/ko/serverless-training/api-reference/models/create-model.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..7c81546ad7
--- /dev/null
+++ b/ko/serverless-training/api-reference/models/create-model.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "모델 생성"
+openapi: /ko/serverless-training/api-reference/openapi.json POST /v1/preview/models
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/serverless-training/api-reference/models/delete-model-checkpoints.mdx b/ko/serverless-training/api-reference/models/delete-model-checkpoints.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..e66fe51654
--- /dev/null
+++ b/ko/serverless-training/api-reference/models/delete-model-checkpoints.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "모델 체크포인트 삭제"
+openapi: /ko/serverless-training/api-reference/openapi.json DELETE
+ /v1/preview/models/{model_id}/checkpoints
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/serverless-training/api-reference/models/delete-model.mdx b/ko/serverless-training/api-reference/models/delete-model.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..e534986be3
--- /dev/null
+++ b/ko/serverless-training/api-reference/models/delete-model.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "모델 삭제"
+openapi: /ko/serverless-training/api-reference/openapi.json DELETE
+ /v1/preview/models/{model_id}
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/serverless-training/api-reference/models/list-model-checkpoints.mdx b/ko/serverless-training/api-reference/models/list-model-checkpoints.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..7e0fc65027
--- /dev/null
+++ b/ko/serverless-training/api-reference/models/list-model-checkpoints.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "모델 체크포인트 목록"
+openapi: /ko/serverless-training/api-reference/openapi.json GET
+ /v1/preview/models/{model_id}/checkpoints
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/serverless-training/api-reference/models/log.mdx b/ko/serverless-training/api-reference/models/log.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..56eea761f2
--- /dev/null
+++ b/ko/serverless-training/api-reference/models/log.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "로그"
+openapi: /ko/serverless-training/api-reference/openapi.json POST
+ /v1/preview/models/{model_id}/log
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/serverless-training/api-reference/openapi.json b/ko/serverless-training/api-reference/openapi.json
index 653e11f2df..4aefe12fea 100644
--- a/ko/serverless-training/api-reference/openapi.json
+++ b/ko/serverless-training/api-reference/openapi.json
@@ -52,6 +52,7 @@
"type": "object"
},
"Audio": {
+ "additionalProperties": true,
"description": "모델의 이전 오디오 응답에 대한 데이터입니다.\n[자세히 알아보기](https://platform.openai.com/docs/guides/audio).",
"properties": {
"id": {
@@ -83,6 +84,7 @@
"type": "object"
},
"ChatCompletionAssistantMessageParam": {
+ "additionalProperties": true,
"description": "사용자 메시지에 대한 응답으로 모델이 보낸 메시지입니다.",
"properties": {
"audio": {
@@ -122,7 +124,7 @@
"function_call": {
"anyOf": [
{
- "$ref": "#/components/schemas/openai__types__chat__chat_completion_assistant_message_param__FunctionCall"
+ "$ref": "#/components/schemas/FunctionCall"
},
{
"type": "null"
@@ -201,6 +203,7 @@
"type": "object"
},
"ChatCompletionContentPartImageParam": {
+ "additionalProperties": true,
"description": "[이미지 입력](https://platform.openai.com/docs/guides/vision)에 대해 알아보세요.",
"properties": {
"image_url": {
@@ -220,6 +223,7 @@
"type": "object"
},
"ChatCompletionContentPartInputAudioParam": {
+ "additionalProperties": true,
"description": "[오디오 입력](https://platform.openai.com/docs/guides/audio)에 대해 알아보세요.",
"properties": {
"input_audio": {
@@ -239,6 +243,7 @@
"type": "object"
},
"ChatCompletionContentPartRefusalParam": {
+ "additionalProperties": true,
"properties": {
"refusal": {
"title": "Refusal",
@@ -278,6 +283,7 @@
"type": "object"
},
"ChatCompletionDeveloperMessageParam": {
+ "additionalProperties": true,
"description": "사용자가 보낸 메시지와 관계없이 모델이 따라야 하는 개발자 제공 지침입니다. o1 모델 및 이후 모델에서는 `developer` 메시지가 기존 `system` 메시지를 대체합니다.",
"properties": {
"content": {
@@ -312,6 +318,7 @@
"type": "object"
},
"ChatCompletionFunctionMessageParam": {
+ "additionalProperties": true,
"properties": {
"content": {
"anyOf": [
@@ -343,6 +350,7 @@
"type": "object"
},
"ChatCompletionFunctionToolParam": {
+ "additionalProperties": true,
"description": "응답을 생성하는 데 사용할 수 있는 함수 도구입니다.",
"properties": {
"function": {
@@ -480,10 +488,11 @@
"type": "object"
},
"ChatCompletionMessageCustomToolCallParam": {
+ "additionalProperties": true,
"description": "모델이 생성한 맞춤형 도구 call입니다.",
"properties": {
"custom": {
- "$ref": "#/components/schemas/openai__types__chat__chat_completion_message_custom_tool_call_param__Custom"
+ "$ref": "#/components/schemas/Custom"
},
"id": {
"title": "Id",
@@ -529,10 +538,11 @@
"type": "object"
},
"ChatCompletionMessageFunctionToolCallParam": {
+ "additionalProperties": true,
"description": "모델이 생성한 함수 도구 call입니다.",
"properties": {
"function": {
- "$ref": "#/components/schemas/openai__types__chat__chat_completion_message_function_tool_call_param__Function"
+ "$ref": "#/components/schemas/Function"
},
"id": {
"title": "Id",
@@ -590,6 +600,7 @@
"type": "object"
},
"ChatCompletionSystemMessageParam": {
+ "additionalProperties": true,
"description": "사용자가 보낸 메시지와 관계없이 모델이 따라야 하는 개발자 제공 지침입니다. o1 모델 및 그 이후 모델에서는 이 용도로 대신 `developer` 메시지를 사용하세요.",
"properties": {
"content": {
@@ -665,6 +676,7 @@
"type": "object"
},
"ChatCompletionToolMessageParam": {
+ "additionalProperties": true,
"properties": {
"content": {
"anyOf": [
@@ -699,6 +711,7 @@
"type": "object"
},
"ChatCompletionUserMessageParam": {
+ "additionalProperties": true,
"description": "프롬프트 또는 추가 컨텍스트 정보를 포함한, 최종 사용자가 보낸 메시지입니다.",
"properties": {
"content": {
@@ -1316,6 +1329,7 @@
"type": "object"
},
"File": {
+ "additionalProperties": true,
"description": "텍스트 생성을 위한 [file inputs](https://platform.openai.com/docs/guides/text)에 대해 알아보세요.",
"properties": {
"file": {
@@ -1335,6 +1349,7 @@
"type": "object"
},
"FileFile": {
+ "additionalProperties": true,
"properties": {
"file_data": {
"title": "File Data",
@@ -1393,6 +1408,7 @@
"type": "object"
},
"FunctionDefinition": {
+ "additionalProperties": true,
"properties": {
"description": {
"title": "Description",
@@ -1491,6 +1507,7 @@
"type": "object"
},
"ImageURL": {
+ "additionalProperties": true,
"properties": {
"detail": {
"enum": [
@@ -1513,6 +1530,7 @@
"type": "object"
},
"InputAudio": {
+ "additionalProperties": true,
"properties": {
"data": {
"title": "Data",
@@ -1741,9 +1759,41 @@
"title": "PaginatedResponse[TrainingJobEventResponse]",
"type": "object"
},
+ "PydanticException": {
+ "properties": {
+ "message": {
+ "title": "Message",
+ "type": "string"
+ },
+ "traceback": {
+ "title": "Traceback",
+ "type": "string"
+ },
+ "type": {
+ "title": "Type",
+ "type": "string"
+ }
+ },
+ "required": [
+ "type",
+ "message",
+ "traceback"
+ ],
+ "title": "PydanticException",
+ "type": "object"
+ },
"SFTTrainingConfig": {
"description": "SFT 트레이닝 설정 스키마입니다.",
"properties": {
+ "assistant_turns": {
+ "default": "all",
+ "enum": [
+ "all",
+ "last"
+ ],
+ "title": "Assistant Turns",
+ "type": "string"
+ },
"batch_size": {
"anyOf": [
{
@@ -1877,15 +1927,21 @@
"type": "object"
},
"Trajectory": {
+ "additionalProperties": true,
+ "description": "최신 ART 생성기에서 추가된 트래젝터리 필드를 유지합니다.",
"properties": {
"additional_histories": {
- "default": [],
"items": {
"$ref": "#/components/schemas/History"
},
"title": "Additional Histories",
"type": "array"
},
+ "exchanges": {
+ "additionalProperties": true,
+ "title": "Exchanges",
+ "type": "object"
+ },
"final_policy_version": {
"anyOf": [
{
@@ -1909,7 +1965,6 @@
"title": "Initial Policy Version"
},
"logs": {
- "default": [],
"items": {
"type": "string"
},
@@ -1917,7 +1972,6 @@
"type": "array"
},
"messages_and_choices": {
- "default": [],
"items": {
"anyOf": [
{
@@ -1947,26 +2001,7 @@
"type": "array"
},
"metadata": {
- "additionalProperties": {
- "anyOf": [
- {
- "type": "number"
- },
- {
- "type": "integer"
- },
- {
- "type": "string"
- },
- {
- "type": "boolean"
- },
- {
- "type": "null"
- }
- ]
- },
- "default": {},
+ "additionalProperties": true,
"title": "Metadata",
"type": "object"
},
@@ -1984,7 +2019,6 @@
}
]
},
- "default": {},
"title": "Metrics",
"type": "object"
},
@@ -2017,7 +2051,44 @@
"type": "object"
},
"TrajectoryGroup": {
+ "description": "교환 및 그룹 수준의 상태를 포함하는 ART 트래젝터리 그룹입니다.",
"properties": {
+ "exceptions": {
+ "items": {
+ "$ref": "#/components/schemas/PydanticException"
+ },
+ "title": "Exceptions",
+ "type": "array"
+ },
+ "logs": {
+ "items": {
+ "type": "string"
+ },
+ "title": "Logs",
+ "type": "array"
+ },
+ "metadata": {
+ "additionalProperties": true,
+ "title": "Metadata",
+ "type": "object"
+ },
+ "metrics": {
+ "additionalProperties": {
+ "anyOf": [
+ {
+ "type": "number"
+ },
+ {
+ "type": "integer"
+ },
+ {
+ "type": "boolean"
+ }
+ ]
+ },
+ "title": "Metrics",
+ "type": "object"
+ },
"trajectories": {
"items": {
"$ref": "#/components/schemas/Trajectory"
@@ -2026,9 +2097,6 @@
"type": "array"
}
},
- "required": [
- "trajectories"
- ],
"title": "TrajectoryGroup",
"type": "object"
},
@@ -2064,63 +2132,6 @@
],
"title": "ValidationError",
"type": "object"
- },
- "openai__types__chat__chat_completion_assistant_message_param__FunctionCall": {
- "description": "사용 중단되었으며 `tool_calls`로 대체되었습니다.\n\n모델이 생성한, 호출할 함수의 이름과 인수입니다.",
- "properties": {
- "arguments": {
- "title": "Arguments",
- "type": "string"
- },
- "name": {
- "title": "Name",
- "type": "string"
- }
- },
- "required": [
- "arguments",
- "name"
- ],
- "title": "FunctionCall",
- "type": "object"
- },
- "openai__types__chat__chat_completion_message_custom_tool_call_param__Custom": {
- "description": "모델이 호출한 맞춤형 도구입니다.",
- "properties": {
- "input": {
- "title": "Input",
- "type": "string"
- },
- "name": {
- "title": "Name",
- "type": "string"
- }
- },
- "required": [
- "input",
- "name"
- ],
- "title": "Custom",
- "type": "object"
- },
- "openai__types__chat__chat_completion_message_function_tool_call_param__Function": {
- "description": "모델이 호출한 함수입니다.",
- "properties": {
- "arguments": {
- "title": "Arguments",
- "type": "string"
- },
- "name": {
- "title": "Name",
- "type": "string"
- }
- },
- "required": [
- "arguments",
- "name"
- ],
- "title": "Function",
- "type": "object"
}
},
"securitySchemes": {
@@ -2183,53 +2194,6 @@
]
}
},
- "/v1/chat/completions/": {
- "post": {
- "description": "새 Chat Completion을 생성합니다.",
- "operationId": "create_chat_completion_v1_chat_completions__post",
- "requestBody": {
- "content": {
- "application/json": {
- "schema": {
- "$ref": "#/components/schemas/ChatCompletionRequest"
- }
- }
- },
- "required": true
- },
- "responses": {
- "200": {
- "content": {
- "application/json": {
- "schema": {
- "$ref": "#/components/schemas/ChatCompletionResponse"
- }
- }
- },
- "description": "성공 응답"
- },
- "422": {
- "content": {
- "application/json": {
- "schema": {
- "$ref": "#/components/schemas/HTTPValidationError"
- }
- }
- },
- "description": "검증 오류"
- }
- },
- "security": [
- {
- "HTTPBearer": []
- }
- ],
- "summary": "Chat Completion 생성",
- "tags": [
- "chat-completions"
- ]
- }
- },
"/v1/health": {
"get": {
"operationId": "health_check_v1_health_get",
diff --git a/ko/serverless-training/api-reference/training-jobs/create-rl-training-job.mdx b/ko/serverless-training/api-reference/training-jobs/create-rl-training-job.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..616e899e8f
--- /dev/null
+++ b/ko/serverless-training/api-reference/training-jobs/create-rl-training-job.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "RL 트레이닝 작업 만들기"
+openapi: /ko/serverless-training/api-reference/openapi.json POST
+ /v1/preview/training-jobs
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/serverless-training/api-reference/training-jobs/create-sft-training-job.mdx b/ko/serverless-training/api-reference/training-jobs/create-sft-training-job.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..4925905e3c
--- /dev/null
+++ b/ko/serverless-training/api-reference/training-jobs/create-sft-training-job.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "SFT 트레이닝 작업 만들기"
+openapi: /ko/serverless-training/api-reference/openapi.json POST
+ /v1/preview/sft-training-jobs
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/serverless-training/api-reference/training-jobs/get-training-job-events.mdx b/ko/serverless-training/api-reference/training-jobs/get-training-job-events.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..c57b82131a
--- /dev/null
+++ b/ko/serverless-training/api-reference/training-jobs/get-training-job-events.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "트레이닝 작업 이벤트 조회"
+openapi: /ko/serverless-training/api-reference/openapi.json GET
+ /v1/preview/training-jobs/{training_job_id}/events
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/serverless-training/api-reference/training-jobs/get-training-job.mdx b/ko/serverless-training/api-reference/training-jobs/get-training-job.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..ebcc77f1f8
--- /dev/null
+++ b/ko/serverless-training/api-reference/training-jobs/get-training-job.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "트레이닝 작업 조회"
+openapi: /ko/serverless-training/api-reference/openapi.json GET
+ /v1/preview/training-jobs/{training_job_id}
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/serverless-training/available-models.mdx b/ko/serverless-training/available-models.mdx
index 60d8b3cb9d..3713e2a19f 100644
--- a/ko/serverless-training/available-models.mdx
+++ b/ko/serverless-training/available-models.mdx
@@ -13,7 +13,9 @@ Serverless RL은 현재 다음 파운데이션 모델의 트레이닝을 지원
{/* takeru training-serverless-rl-catalog - 이 표는 자동 생성되므로 수동으로 편집하지 마세요. */}
-| 모델 | 모델 ID (API 사용 시) | 유형 | Context Window | 파라미터 | 설명 |
-| --------------------------- | ---------------------------------- | ---- | -------------- | ------------------ | ----------------------------------------------------------------------------- |
-| OpenPipe Qwen3 14B Instruct | `OpenPipe/Qwen3-14B-Instruct` | Text | 32.8k | 14.8B (전체) | OpenPipe가 파인튜닝을 통해 에이전트를 구축할 수 있도록 최적화한, 효율적인 다국어 밀집형 인스트럭션 튜닝 모델입니다. |
-| Qwen3 30B A3B | `Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507` | Text | 262k | 3.3B-30.5B (활성-전체) | Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507은 추론, 코딩, 장문맥 이해 성능이 향상된 30.5B MoE 인스트럭션 튜닝 모델입니다. |
+| 모델 | 모델 ID (API 사용 시) | 유형 | Context Window | 파라미터 | 설명 |
+| --------------------------- | ---------------------------------- | ------------ | -------------- | ------------------ | ----------------------------------------------------------------------------- |
+| Meta Llama 3.1 8B | `meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct` | Text | 128k | 8B (전체) | 반응성이 뛰어난 다국어 챗봇 상호작용에 최적화된 효율적인 대화형 모델입니다. |
+| OpenPipe Qwen3 14B Instruct | `OpenPipe/Qwen3-14B-Instruct` | Text | 32.8k | 14.8B (전체) | OpenPipe가 파인튜닝을 통해 에이전트를 구축할 수 있도록 최적화한, 효율적인 다국어 밀집형 인스트럭션 튜닝 모델입니다. |
+| Qwen3.6 27B | `Qwen/Qwen3.6-27B` | Text, Vision | 262k | 27B (전체) | Qwen3.6-27B는 플래그십급 에이전트형 코딩을 위해 구축된 262K 컨텍스트를 갖춘 27B 밀집형 멀티모달 모델입니다. |
+| Qwen3 30B A3B | `Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507` | Text | 262k | 3.3B-30.5B (활성-전체) | Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507은 추론, 코딩, 장문맥 이해 성능이 향상된 30.5B MoE 인스트럭션 튜닝 모델입니다. |
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/support.mdx b/ko/support.mdx
index 9bfe3cbedf..69baedcc91 100644
--- a/ko/support.mdx
+++ b/ko/support.mdx
@@ -24,13 +24,13 @@ import {HelpQuestionForm} from "/snippets/HelpQuestionForm.jsx";
[조직 관리](/ko/support/models/tags/org-management) [팀 관리](/ko/support/models/tags/team-management) [Academic](/ko/support/models/tags/academic)
+
+{/* END AUTO-GENERATED: tab badges */}
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/support/models/articles/why-does-the-storage-meter-not-update-af.mdx b/ko/support/models/articles/why-does-the-storage-meter-not-update-af.mdx
index 722aec3e2e..3472161933 100644
--- a/ko/support/models/articles/why-does-the-storage-meter-not-update-af.mdx
+++ b/ko/support/models/articles/why-does-the-storage-meter-not-update-af.mdx
@@ -1,13 +1,27 @@
---
-title: "Runs를 삭제한 후 저장소 미터가 업데이트되지 않는 이유는 무엇인가요?"
+title: "Runs를 삭제한 후 저장소 사용량이 업데이트되지 않는 이유는 무엇인가요?"
keywords: ["저장소"]
---
-Runs, 아티팩트 또는 파일을 삭제한 직후에는 저장소 미터가 바로 업데이트되지 않습니다. UI 또는 CLI에서 데이터를 삭제하면 백엔드가 백그라운드에서 삭제를 처리하므로, 사용량에 변경 사항이 반영되기까지 몇 시간이 걸릴 수 있습니다. 이는 정상적인 동작입니다.
+Runs, 아티팩트 또는 파일을 삭제한 직후에는 저장소 사용량이 바로 업데이트되지 않습니다. UI 또는 CLI에서 데이터를 삭제하면 백엔드가 백그라운드에서 삭제를 처리합니다. 가비지 컬렉션 프로세스는 몇 시간마다 실행되므로, 회수된 공간이 사용 가능한 저장소에 표시되기까지 최대 24시간이 걸릴 수 있습니다. 이는 정상적인 동작입니다.
-저장소 한도를 초과한 경우, 사용량이 한도 아래로 내려가고 미터에 반영되면 모든 액세스 제한이 자동으로 해제됩니다. 처리가 완료될 때까지는 별도의 조치를 취하지 않아도 됩니다.
+저장소 한도를 초과한 경우, 사용량이 한도 아래로 내려가고 W&B가 삭제 처리를 완료하면 모든 액세스 제한이 자동으로 해제됩니다. 처리가 완료될 때까지는 별도의 조치를 취하지 않아도 됩니다.
-몇 시간이 지난 뒤에도 미터가 여전히 업데이트되지 않았다면, `https://wandb.ai/account-settings/[ENTITY]/usage/manage/`의 **Manage storage** 페이지에서 실제 사용량을 확인하세요. 여기서 `[ENTITY]`를 팀 이름 또는 사용자 이름으로 바꾸세요. 이 페이지에서는 어떤 Projects와 Runs가 가장 많은 공간을 차지하는지 보여주므로, 다음에 무엇을 삭제할지 판단하는 데 도움이 됩니다. 해당 페이지의 사용량이 이미 한도 이하인데도 경고가 계속 표시되면 [지원팀에 문의하세요](mailto:support@wandb.com).
+[저장소](/ko/support/models/tags/storage)
-{/* 종료 AUTO-GENERATED: tab badges */}
\ No newline at end of file
+{/* END AUTO-GENERATED: tab badges */}
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/support/models/tags/academic.mdx b/ko/support/models/tags/academic.mdx
index aebd6861bc..1ef6973a83 100644
--- a/ko/support/models/tags/academic.mdx
+++ b/ko/support/models/tags/academic.mdx
@@ -1,6 +1,6 @@
---
title: "학술"
-tag: "2"
+tag: "3"
generator: "knowledgebase-nav"
template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
---
@@ -11,4 +11,8 @@ template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
W&B 계정 유형은 학술과 비즈니스 간에 변경할 수 있습니다. 변경 방향에 따라 절차가 달라집니다. ...
+
+
+
+ W&B는 기존 개인 계정을 최신 계정에서 이미 사용하는 팀 및 조직 구조로 전환하고 있습니다. 만약 ...
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/support/models/tags/artifacts.mdx b/ko/support/models/tags/artifacts.mdx
index 0473c4c139..fb6b562d97 100644
--- a/ko/support/models/tags/artifacts.mdx
+++ b/ko/support/models/tags/artifacts.mdx
@@ -1,6 +1,6 @@
---
title: "Artifacts"
-tag: "15"
+tag: "16"
generator: "knowledgebase-nav"
template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
---
@@ -17,6 +17,10 @@ template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
스윕에서 모델을 로깅하려면 스윕용 모델 아티팩트를 만드세요. 각 버전은 스윕의 서로 다른 run을 나타냅니다. ...
+
+ 저장소 사용량을 줄이는 등 여러 아티팩트 버전을 삭제해야 하는 경우 W ... 대신 W&B Public API를 사용하세요.
+
+
테스트할 때 W&B가 아무 작업도 하지 않도록 설정하려면 wandb.init(mode="disabled")를 사용하거나 WANDB_MODE=disabled를 설정하세요. w를 사용하더라도 ...
@@ -57,10 +61,10 @@ template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
기본적으로 W&B는 아티팩트를 artifacts/ 폴더에 다운로드합니다. 위치를 변경하려면 다음과 같이 하세요. wandb.Artifact()에 경로를 전달합니다. ...
-
- 이 페이지에서는 W&B가 아티팩트에 대한 액세스를 어떻게 결정하는지 설명하므로, 조직 내에서 누가 이를 읽거나 수정할 수 있는지 확인할 수 있습니다 ...
+
+ 이 페이지에서는 W&B가 아티팩트에 대한 액세스 권한을 결정하는 방식을 설명하므로, 조직에서 누가 아티팩트를 읽거나 수정할 수 있는지 알 수 있 ...
- 아티팩트를 W&B Registry에 연결할 수 없다면, 가장 흔한 원인은 해당 아티팩트가 개인 e로 로깅되었기 때문입니다 ...
+ 아티팩트를 W&B 레지스트리에 연결할 수 없다면, 가장 흔한 원인은 해당 아티팩트가 개인 e로 로깅되었기 때문입니다 ...
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/support/models/tags/environment-variables.mdx b/ko/support/models/tags/environment-variables.mdx
index b353e6f7d6..df78dadc74 100644
--- a/ko/support/models/tags/environment-variables.mdx
+++ b/ko/support/models/tags/environment-variables.mdx
@@ -1,6 +1,6 @@
---
title: "환경 변수"
-tag: "13"
+tag: "14"
generator: "knowledgebase-nav"
template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
---
@@ -21,6 +21,10 @@ template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
"Failed to query for notebook name, you can set it manually with the WANDB_NOTEBOOK_N ..." 오류 메시지가 표시되면
+
+ 임시 환경에서 로컬 run 데이터와 진단 로그를 보존하려면 WANDB_DIR를 영구 저장소의 디렉터리로 설정하세요 ...
+
+
인터넷 액세스가 없는 머신에서 트레이닝한 뒤 나중에 결과를 W&B에 업로드하려면 다음 step을 따르세요: 1. 환경 변수를 설정 ...
diff --git a/ko/support/models/tags/logs.mdx b/ko/support/models/tags/logs.mdx
index c6eacdd58d..d292cd750e 100644
--- a/ko/support/models/tags/logs.mdx
+++ b/ko/support/models/tags/logs.mdx
@@ -1,6 +1,6 @@
---
title: "로그"
-tag: "10"
+tag: "11"
generator: "knowledgebase-nav"
template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
---
@@ -29,6 +29,10 @@ template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
여러 사용자가 머신을 공유하면 자격 증명을 명시적으로 설정하지 않을 경우 run이 잘못된 W&B 계정으로 log될 수 있습니다. To e ...
+
+ 일시적 환경에서 로컬 run 데이터와 진단 로그를 보존하려면 WANDB_DIR를 영구 저장소의 디렉터리로 설정하세 ...
+
+
W&B가 원격 서버에 데이터를 log하지 못하도록 중지하거나, logging은 활성화한 상태로 경고 메시지만 숨길 수 있습니다. Use ...
diff --git a/ko/support/models/tags/org-management.mdx b/ko/support/models/tags/org-management.mdx
index b8a08a06d2..4e59d2825e 100644
--- a/ko/support/models/tags/org-management.mdx
+++ b/ko/support/models/tags/org-management.mdx
@@ -1,6 +1,6 @@
---
title: "조직 관리"
-tag: "2"
+tag: "4"
generator: "knowledgebase-nav"
template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
---
@@ -9,6 +9,14 @@ template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
Teams는 W&B의 기본 협업 단위입니다. 각 팀에는 고유한 엔터티 이름, 공유 Projects, 멤버 목록이 있습니다. ...
+
+ W&B는 팀 또는 엔터티의 이름 변경을 지원하지 않습니다. 팀 이름은 팀을 만들 때 설정되며 이후에는 변경할 수 없습니 ...
+
+
W&B에 가입하면 플랫폼에서 사용자 이름과 동일한 이름의 개인 팀을 자동으로 생성합니다. 만약 ...
+
+
+
+ W&B는 이전 개인 계정을 최신 계정에서 이미 사용하는 것과 동일한 팀 및 조직 구조로 이전하고 있습니다. 만약 ...
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/support/models/tags/python-api.mdx b/ko/support/models/tags/python-api.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..c0cf718858
--- /dev/null
+++ b/ko/support/models/tags/python-api.mdx
@@ -0,0 +1,10 @@
+---
+title: "Python API"
+tag: "1"
+generator: "knowledgebase-nav"
+template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
+---
+
+
+ 저장소 사용량을 줄이는 등 여러 아티팩트 버전을 삭제해야 하는 경우, W ... 대신 W&B Public API를 사용하세요.
+
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/support/models/tags/runs.mdx b/ko/support/models/tags/runs.mdx
index 24d5b873cd..67b4ba93a7 100644
--- a/ko/support/models/tags/runs.mdx
+++ b/ko/support/models/tags/runs.mdx
@@ -1,6 +1,6 @@
---
title: "Runs"
-tag: "31"
+tag: "32"
generator: "knowledgebase-nav"
template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
---
@@ -17,8 +17,8 @@ template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
태그나 맞춤형 메타데이터로 Runs를 분류할 수 있습니다. 이러한 값으로 Runs를 정리하려면 projec ...에서 Group 버튼을 사용하세요.
-
- system metrics 로깅 빈도를 설정하려면 _stats_sampling_interval을 초 단위 숫자(float)로 설정하 ...
+
+ system 메트릭 로깅 빈도를 설정하려면 _stats_sampling_interval을 초 단위 숫자(float)로 설정하 ...
@@ -29,8 +29,8 @@ template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
Workspace의 Runs 탭에서 삭제할 각 run 옆의 체크박스를 선택한 다음 Delete를 클릭하세요. Runs를 필터링하려면 b ...
-
- system metrics 로깅을 비활성화하려면 _disable_stats를 True로 설정하세요:
+
+ system 메트릭 로깅을 비활성화하려면 _disable_stats를 True로 설정하세요:
@@ -81,6 +81,10 @@ template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
표준 지연 iterator 패턴과 per_page 파라미터를 사용해 API 결과를 페이지 단위로 조회할 수 있습니다. 또한 u ...할 수도 있습니다.
+
+ 임시 환경에서 로컬 run 데이터와 진단 로그를 보존하려면 WANDB_DIR를 영구 저장소의 디렉터리로 설정하세요. ...
+
+
grid search가 완료되었지만 일부 W&B Runs가 크래시되었다면, 해당 run을 삭제해 다시 실행하세요. 그런 다음 ...에서 Resume 버튼을 선택하세요.
diff --git a/ko/support/models/tags/storage.mdx b/ko/support/models/tags/storage.mdx
index 9aeea82284..34af18fe07 100644
--- a/ko/support/models/tags/storage.mdx
+++ b/ko/support/models/tags/storage.mdx
@@ -1,14 +1,18 @@
---
title: "저장소"
-tag: "2"
+tag: "3"
generator: "knowledgebase-nav"
template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
---
+
+ 저장소 사용량을 줄이는 등 여러 아티팩트 버전을 삭제해야 하는 경우, W ... 대신 W&B Public API를 사용하세요.
+
+
두 artifact 버전 사이에서 변경된 파일에만 저장소 비용이 발생합니다. animals라는 이름의 이미지 artifact를 예로 들어보면 ...
-
- run, artifact 또는 파일을 삭제한 직후에는 저장소 미터가 바로 업데이트되지 않습니다. UI에서 데이터를 삭제하면 U ...
+
+ run, 아티팩트 또는 파일을 삭제한 직후에는 저장소 사용량이 바로 업데이트되지 않습니다. 데이터를 삭제하면 ...
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/support/models/tags/team-management.mdx b/ko/support/models/tags/team-management.mdx
index d538367b4b..fc068627ca 100644
--- a/ko/support/models/tags/team-management.mdx
+++ b/ko/support/models/tags/team-management.mdx
@@ -1,6 +1,6 @@
---
title: "팀 관리"
-tag: "13"
+tag: "15"
generator: "knowledgebase-nav"
template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
---
@@ -21,6 +21,10 @@ template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
개인정보 보호 또는 규정 준수상의 이유로 독점 소스 코드나 트레이닝 데이터를 W&B에 포함하지 않으려면, W&B가 캡처하는 항목을 제 ...
+
+ W&B는 팀 또는 entity의 이름 변경을 지원하지 않습니다. 팀 이름은 팀을 생성할 때 설정되며 이후에는 변경할 수 없습니 ...
+
+
W&B에 sign up하면 플랫폼이 사용자 이름과 동일한 이름의 개인 팀을 자동으로 생성합니다. 만약 사용자가 ...
@@ -33,6 +37,10 @@ template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
Teams 플랜은 월간 구독 옵션을 제공하지 않습니다. 연 단위로 청구됩니다.
+
+ W&B는 이전 개인 계정을 최신 계정에서 이미 사용하는 동일한 팀 및 조직 구조로 이전하고 있습니다. 만약 ...
+
+
팀에 대한 자세한 내용은 Teams 섹션을 참조하세요.
diff --git a/ko/support/models/tags/teams.mdx b/ko/support/models/tags/teams.mdx
index e33b59f001..4f94e3cade 100644
--- a/ko/support/models/tags/teams.mdx
+++ b/ko/support/models/tags/teams.mdx
@@ -1,6 +1,6 @@
---
title: "Teams"
-tag: "3"
+tag: "4"
generator: "knowledgebase-nav"
template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
---
@@ -13,6 +13,10 @@ template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
초대는 팀 관리자만 보낼 수 있습니다. 초대받은 사람은 이메일을 받고, 활성 멤버로 표시되기 전에 이를 수락해야 합 ...
+
+ W&B는 팀 또는 엔터티의 이름 변경을 지원하지 않습니다. 팀 이름은 팀을 만들 때 설정되며 이후에는 변경할 수 없습니 ...
+
+
W&B에 가입하면 플랫폼에서 사용자 이름과 같은 이름의 개인 팀을 자동으로 생성합니다. 만약 ...
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave.mdx b/ko/weave.mdx
index bc7949506d..d52037c500 100644
--- a/ko/weave.mdx
+++ b/ko/weave.mdx
@@ -17,26 +17,26 @@ W&B Weave는 에이전트와 LLM 애플리케이션을 추적하고, 평가
워크로드 유형을 선택한 다음 Weave에서 제공하는 도구 모음의 기본 사용법을 아래 문서에서 익혀 보세요. 워크로드 간 차이에 대한 자세한 내용은 [What is Weave?](/ko/weave/concepts/what-is-weave)를 참조하세요.
-
+
- 에이전트 SDK 또는 하니스에 맞는 기본 제공 인테그레이션을 선택한 다음 Agents view에서 세션, 턴, LLM Call, 도구 Call 트레이싱을 시작하세요.
+ 에이전트 SDK 또는 하니스에 맞는 기본 제공 인테그레이션을 선택한 다음 Agents view에서 세션, 턴, LLM Call, 도구 Call 트레이스를 시작하세요.
-
- Weave SDK로 맞춤형 multi-turn 에이전트를 트레이싱하여 세션, LLM Call, 도구 Call을 OpenTelemetry span으로 캡처하세요.
+
+ OTel로 계측된 에이전트를 빠르게 설정하여 트레이스를 Weave의 OTLP 엔드포인트로 전송하세요. Weave SDK를 설치할 필요가 없습니다.
- 기본 LLM Call을 트레이싱하고 W&B 계정에서 입력, 출력, 코드를 검토하세요.
+ 기본 LLM Call을 트레이스하고 W&B 계정에서 입력, 출력, 코드를 검토하세요.
-
+
-
- 기본 LLM Call을 트레이싱하고 W&B 계정에서 데이터를 검토하는 것부터 시작하세요.
+
+ 기본 LLM Call을 트레이스하고 W&B 계정에서 데이터를 검토하는 것부터 시작하세요.
diff --git a/ko/weave/guides/evaluation/evaluation_logger.mdx b/ko/weave/guides/evaluation/evaluation_logger.mdx
index ed4b8cd02e..8079de0201 100644
--- a/ko/weave/guides/evaluation/evaluation_logger.mdx
+++ b/ko/weave/guides/evaluation/evaluation_logger.mdx
@@ -4,16 +4,14 @@ description: "Python 및 TypeScript 코드에서 평가 데이터를 기록하
keywords: ["EvaluationLogger", "log_prediction", "log_score", "점진적 평가", "리치 미디어 기록"]
---
-이 가이드에서는 `EvaluationLogger`를 사용해 기존 Python 또는 TypeScript 코드에서 예측과 점수를 기록하는 방법을 보여줍니다. 이를 통해 전체 데이터셋과 Scorer 모음을 먼저 정의하지 않고도 Weave에서 모델 성능을 평가할 수 있습니다.
-
-이 접근 방식은 전체 데이터셋이나 모든 scorer가 처음부터 정의되어 있지 않을 수 있는 복잡한 워크플로에서 특히 유용합니다.
+이 가이드에서는 `EvaluationLogger`를 사용해 기존 Python 또는 TypeScript 코드에서 예측과 점수를 기록하는 방법을 보여줍니다. 이를 통해 전체 데이터셋과 Scorer 모음을 먼저 정의하지 않고도 Weave에서 모델 성능을 평가할 수 있습니다. 데이터셋이나 scorer가 처음부터 정의되어 있지 않거나 워크플로가 실행되는 동안 평가 데이터를 점진적으로 기록해야 하는 경우 이 접근 방식을 사용하세요.
미리 정의된 `Dataset`과 `Scorer` 객체 목록이 필요한 표준 `Evaluation` 객체와 달리, `EvaluationLogger`를 사용하면 개별 예측과 그에 해당하는 점수를 사용할 수 있게 되는 대로 점진적으로 기록할 수 있습니다.
**더 체계적인 평가를 선호하시나요?**
- 미리 정의된 데이터셋과 scorer를 갖춘, 더 구조화된 평가 프레임워크를 원한다면 [Weave의 표준 Evaluation 프레임워크](../core-types/evaluations)를 참조하세요.
+ 미리 정의된 데이터셋과 scorer를 갖춘, 더 구조화된 평가 프레임워크를 원한다면 [표준 Evaluation 프레임워크](../core-types/evaluations)를 참조하세요.
`EvaluationLogger`는 유연성을 제공하고, 표준 프레임워크는 구조와 가이드를 제공합니다.
@@ -26,7 +24,7 @@ keywords: ["EvaluationLogger", "log_prediction", "log_score", "점진적 평가"
1. *로거 초기화:* `EvaluationLogger` 인스턴스를 생성하고, 필요에 따라 `model` 및 `dataset`에 대한 메타데이터를 전달합니다. 생략하면 기본값이 사용됩니다.
- LLM 호출(예: OpenAI)의 토큰 사용량과 비용을 수집하려면 LLM을 호출하기 **전에 `EvaluationLogger`를 초기화하세요.
+ LLM 호출(예: OpenAI)의 토큰 사용량과 비용을 수집하려면 LLM을 호출하기 **전에 `EvaluationLogger`를 초기화하세요.
먼저 LLM을 호출하고 나중에 예측을 로깅하면 토큰 및 비용 데이터는 수집되지 않습니다.
2. *예측 로깅:* 시스템의 각 입력/출력 쌍에 대해 `log_prediction()`을 호출합니다.
@@ -42,11 +40,11 @@ keywords: ["EvaluationLogger", "log_prediction", "log_score", "점진적 평가"
## 기본 예제
-다음 예제에서는 `EvaluationLogger`를 사용해 기존 코드에 인라인으로 예측과 점수를 로깅하는 방법을 보여줍니다.
+다음 예제에서는 `EvaluationLogger`를 사용해 기존 코드에 인라인으로 예측과 점수를 로깅하는 방법을 보여줍니다. `[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]`를 W&B entity와 프로젝트로 바꾸세요.
{/*
- "custom" 모드에서는 Mintlify가 frontmatter title을 페이지 내 H1으로 렌더링하지 않고,
- 본문을 감싸는 prose wrapper도 없으므로 HTML
- heading(/
-W&B 계정은 프로젝트를 만들고 실험을 실행하려면 최소 한 개의 팀에 속해 있어야 합니다. 자동 생성된 팀이 삭제되면 계정이 팀 소속을 잃게 됩니다. 이 상태에서는 다음과 같은 일이 발생합니다.
+W&B 계정은 프로젝트를 만들고 실험을 실행하려면 최소 한 개의 팀에 속해 있어야 합니다. 계정에 팀이 없으면 다음과 같은 상태가 됩니다.
* **Account Settings > Teams**의 **Create team** 버튼이 표시되지 않을 수 있습니다.
* 로그인하거나 워크스페이스로 이동하려고 하면 즉시 "rate limit exceeded" 또는 "An application error occurred" 페이지로 리디렉션될 수 있습니다.
* 이 문제를 직접 해결하기 위해 새 팀을 만들 수 없습니다 — 계정이 이 상태인 동안에는 팀 생성이 차단됩니다.
+팀을 삭제하면 이 상태가 될 수 있지만, 유일한 원인은 아닙니다. 다음과 같은 경우에도 계정에 팀이 없게 될 수 있습니다.
+
+* 새 계정에서 가입 중에 초기 팀이 생성되지 않은 경우
+* 기관 또는 학생 이메일과 같은 이메일 주소를 계정에 추가하거나 변경한 후
+* 프로필을 편집한 후
+
+모든 경우에 증상과 해결 방법은 동일합니다.
+
//)은 브라우저 기본값과 프로젝트의
- typography.css 규칙(serif 계열, weight 400)을 함께 상속합니다. Mintlify의 custom-layouts
- 가이드에서는 명시적으로 Tailwind
- class를 지정한 raw HTML heading을 작성하는 방식으로 이를 처리합니다. 여기에서도 동일하게 적용해 heading이 일반적인 문서 heading처럼 보이도록 하세요.
- */}
+ "custom" 모드에서는 Mintlify가 frontmatter title을 페이지 내 H1으로 렌더링하지 않고,
+ 본문을 감싸는 prose wrapper도 없으므로 HTML
+ heading(//)은 브라우저 기본값과 프로젝트의
+ typography.css 규칙(serif 계열, weight 400)을 함께 상속합니다. Mintlify의 custom-layouts
+ 가이드에서는 명시적으로 Tailwind
+ class를 지정한 raw HTML heading을 작성하는 방식으로 이를 처리합니다. 여기에서도 동일하게 적용해 heading이 일반적인 문서 heading처럼 보이도록 하세요.
+ */}
지원팀 홈
@@ -47,7 +47,7 @@ import {HelpQuestionForm} from "/snippets/HelpQuestionForm.jsx";
{/* AUTO-GENERATED: counts */}
- 210 아티클 · 40 tags
+ 214 아티클 · 41 tags
{/* END AUTO-GENERATED: counts */}
diff --git a/ko/support/models.mdx b/ko/support/models.mdx
index d7d3e08234..128b6330e5 100644
--- a/ko/support/models.mdx
+++ b/ko/support/models.mdx
@@ -49,7 +49,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 아티클 2개
+ 아티클 3개
@@ -65,7 +65,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 아티클 15개
+ 아티클 16개
@@ -85,7 +85,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 아티클 13개
+ 아티클 14개
@@ -101,7 +101,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 아티클 10개
+ 아티클 11개
@@ -113,7 +113,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 아티클 2개
+ 아티클 4개
@@ -132,6 +132,10 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
아티클 6개
+
+ 아티클 1개
+
+
아티클 15개
@@ -145,7 +149,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 아티클 31개
+ 아티클 32개
@@ -157,7 +161,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 아티클 2개
+ 아티클 3개
@@ -169,11 +173,11 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 아티클 13개
+ 아티클 15개
- 아티클 3개
+ 아티클 4개
@@ -184,7 +188,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
아티클 15개
-
+
아티클 2개
diff --git a/ko/support/models/articles/how-can-i-resolve-login-issues-with-my-a.mdx b/ko/support/models/articles/how-can-i-resolve-login-issues-with-my-a.mdx
index 46717154e5..a786effc5d 100644
--- a/ko/support/models/articles/how-can-i-resolve-login-issues-with-my-a.mdx
+++ b/ko/support/models/articles/how-can-i-resolve-login-issues-with-my-a.mdx
@@ -15,6 +15,7 @@ W&B 계정에 로그인할 수 없는 경우, 다음 단계에 따라 일반
* SSO를 사용하는 경우, 적절한 SSO 그룹에 속해 있는지 확인하세요.
* **기술적 문제**:
* 추가 문제 해결을 위해 표시되는 구체적인 오류 메시지를 기록해 두세요.
+ * 워크스페이스 대신 "rate limit exceeded" 또는 "An application error occurred"가 표시되면 계정에 팀이 없을 가능성이 높습니다. 브라우저 문제 해결로는 이 문제가 해결되지 않습니다. [팀을 삭제한 후 새 팀을 만들 수 없습니다. 어떻게 해야 하나요?](/ko/support/models/articles/i-deleted-my-team-and-now-i-cant-create-a-new-one)를 참조하세요.
* 문제가 계속되면 추가 지원을 위해 지원팀에 문의하세요.
***
@@ -23,4 +24,4 @@ W&B 계정에 로그인할 수 없는 경우, 다음 단계에 따라 일반
[사용자 관리](/ko/support/models/tags/user-management)
-{/* AUTO-GENERATED 종료: tab badges */}
\ No newline at end of file
+{/* AUTO-GENERATED 종료: 탭 배지 */}
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/support/models/articles/how-do-i-add-more-seats.mdx b/ko/support/models/articles/how-do-i-add-more-seats.mdx
index 4091f9d522..3f5b6a8d86 100644
--- a/ko/support/models/articles/how-do-i-add-more-seats.mdx
+++ b/ko/support/models/articles/how-do-i-add-more-seats.mdx
@@ -1,19 +1,31 @@
---
-title: "내 계정에 시트를 더 추가하려면 어떻게 하나요?"
-keywords: ["관리자", "사용자 관리"]
+title: "내 계정에 시트를 더 추가하려면 어떻게 해야 하나요?"
+keywords: ["Administrator", "User Management"]
---
-팀의 W&B 액세스를 확대해야 하는 관리자라면 계정에 추가 시트를 요청할 수 있습니다. 시트를 더 추가하려면 다음 단계를 따르세요.
+팀의 W&B 액세스를 확대해야 하는 관리자라면 계정에 추가 시트를 요청할 수 있습니다. W&B는 팀별이 아닌 조직 수준에서 사용자별로 시트를 부여하며, 팀은 이를 상속받습니다. 사용자를 두 번째 팀에 추가해도 추가 시트가 소모되지 않습니다.
-1. 담당 Account Executive 또는 지원팀(support@wandb.com)에 문의하세요.
+시트를 더 추가하려면:
+
+{/* AISE = "AI Solutions Engineer": W&B Global Field Organization의 직책명과
+ (Glean 인물 디렉터리) Confluence의 "Pre-Sales AISE Onboarding Template"에
+ "AI Solutions Engineer(AISE)의 업무"라고 명시되어 있으며, Indeed 및 Scribd 계정
+ 용어집도 이를 뒷받침합니다. "Account Solutions Engineer"라는 직책은 존재하지 않습니다(다만
+ 혼동의 원인일 수 있는 "Senior Manager, Account Solutions Architecture"는 존재합니다).
+ /platform/hosting/hosting-options/dedicated-cloud/rate-limits.mdx에서는 AISE를
+ "Account Solutions Engineer"로 풀어 씁니다. 근거가 부족하므로 향후 검토를 위해 그대로 둡니다. */}
+
+1. AI Solutions Engineer(AISE) 또는 지원팀(support@wandb.com)에 문의하세요.
2. 조직 이름과 필요한 시트 수를 알려주세요.
W&B 팀은 이 정보를 바탕으로 계정에 추가 시트를 프로비저닝합니다.
+자세한 내용은 [사용자 액세스 권한 부여 또는 업데이트](/ko/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization#assign-or-update-a-users-access)를 참조하세요.
+
***
{/* AUTO-GENERATED: 탭 배지 */}
-[관리자](/ko/support/models/tags/administrator) [사용자 관리](/ko/support/models/tags/user-management)
+[Admin](/ko/support/models/tags/administrator) [사용자 관리](/ko/support/models/tags/user-management)
{/* END AUTO-GENERATED: 탭 배지 */}
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/support/models/articles/how-do-i-create-a-new-team-in-wandb.mdx b/ko/support/models/articles/how-do-i-create-a-new-team-in-wandb.mdx
index 41feaa2c82..3c5eb1c939 100644
--- a/ko/support/models/articles/how-do-i-create-a-new-team-in-wandb.mdx
+++ b/ko/support/models/articles/how-do-i-create-a-new-team-in-wandb.mdx
@@ -3,24 +3,17 @@ title: "W&B에서 새 팀을 만들려면 어떻게 하나요?"
keywords: ["Teams", "조직 관리"]
---
-Teams는 W&B에서 협업의 기본 단위입니다. 팀에는 자체 entity 이름, 공유 프로젝트, 그리고 구성원 목록이 있습니다. W&B 계정이 있는 누구나 팀을 만들 수 있습니다.
+Teams는 W&B에서 협업의 기본 단위입니다. 팀에는 자체 entity 이름, 공유 프로젝트, 그리고 구성원 목록이 있습니다. 조직 관리자만 팀을 만들 수 있습니다.
-**팀 만들기**
+절차는 [팀 만들기](/ko/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization#create-a-team)를 참조하세요. 이후 동료를 추가하려면 [팀에 사용자 초대하기](/ko/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization#invite-users-to-a-team) 또는 [내 W&B 팀에 사용자를 초대하려면 어떻게 하나요?](/ko/support/models/articles/how-do-i-invite-a-user-to-my-wb-team)를 참조하세요.
-1. [wandb.ai](https://wandb.ai)에 로그인하세요.
-2. 왼쪽 사이드바에서 **+** 아이콘 또는 **Create new team**을 클릭하세요(또는 [wandb.ai/create-team](https://wandb.ai/create-team)으로 이동하세요).
-3. **팀 이름**을 입력하세요. 이 이름은 팀의 entity 이름이 됩니다(예: `wandb.ai/my-team`). 팀 이름은 전역적으로 고유해야 하며, 소문자만 사용할 수 있고 문자, 숫자, 하이픈을 포함할 수 있습니다.
-4. **Create team**을 클릭하세요.
+**팀을 만들 수 없는 경우**
-새 팀의 관리자로 자동 지정됩니다.
-
-**생성 후 구성원 초대하기**
-
-팀을 만든 후 **Team settings > Members > Invite members**로 이동해 동료를 추가하세요. 자세한 내용은 [내 W&B 팀에 사용자를 초대하려면 어떻게 하나요?](/ko/support/models/articles/how-do-i-invite-a-user-to-my-wb-team)를 참조하세요.
+**Create team** 버튼이 없거나 관리자에게 문의하라는 권한 오류가 표시되면, 조직에서 팀 생성을 관리자만 할 수 있도록 제한했거나 계정 상태로 인해 팀을 만들 수 없을 수 있습니다. [팀을 삭제한 후 새 팀을 만들 수 없습니다. 어떻게 해야 하나요?](/ko/support/models/articles/i-deleted-my-team-and-now-i-cant-create-a-new-one)를 참조하세요.
**팀 이름 선택하기**
-팀 이름은 해당 팀 아래의 모든 프로젝트와 run URL의 일부가 되므로, 장기적으로도 의미가 유지될 이름을 선택하세요. 팀 이름은 생성 후 W&B 지원팀에 문의하지 않는 한 변경할 수 없습니다.
+팀 이름은 팀의 entity 이름이자 해당 팀 아래의 모든 프로젝트와 run URL의 일부가 되므로, 장기적으로도 의미가 유지될 이름을 선택하세요. 팀 이름은 W&B 전체에서 고유해야 하며, 생성 후 변경할 수 없습니다.
**개인 계정과 팀 계정**
@@ -38,7 +31,9 @@ wandb.init(entity="my-username", project="personal-experiments")
**팀 한도**
-무료 플랜에서는 팀에서 사용할 수 있는 시트 수와 저장소 용량이 제한됩니다. **팀 settings > Billing** 또는 [wandb.ai/site/pricing](https://wandb.ai/site/pricing)에서 **플랜 세부 정보**를 확인하세요.
+Models에서는 사용자당 시트 요금이 청구됩니다. 시트의 작동 방식은 [Seats and pricing](/ko/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization#seats-and-pricing)을 참조하고, 플랜 세부 정보는 **팀 settings > Billing** 또는 [wandb.ai/site/pricing](https://wandb.ai/site/pricing)에서 확인하세요.
+
+학술 계정은 무제한으로 팀을 만들 수 있습니다. 이전에 만든 학술 계정을 사용 중이며 다른 팀을 만들 수 없다면, 계정 생성 시 낮은 팀 한도가 설정되어 있을 수 있습니다. 한도를 높이려면 [지원팀에 문의하세요](mailto:support@wandb.com).
***
diff --git a/ko/support/models/articles/how-do-i-delete-many-artifacts-at-once.mdx b/ko/support/models/articles/how-do-i-delete-many-artifacts-at-once.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..0acbd21f8e
--- /dev/null
+++ b/ko/support/models/articles/how-do-i-delete-many-artifacts-at-once.mdx
@@ -0,0 +1,63 @@
+---
+title: "여러 아티팩트를 한 번에 삭제하려면 어떻게 하나요?"
+keywords: ["Artifacts", "저장소", "Python API"]
+---
+
+저장소 사용량을 줄이는 등 많은 아티팩트 버전을 삭제해야 하는 경우 W&B App 대신 [W&B Public API](/ko/models/ref/python/public-api/api)를 사용하세요. App에서 대량 삭제를 수행하면 `context deadline exceeded` 오류로 인해 시간 초과될 수 있으며, 아티팩트 목록은 수백 개의 버전을 삭제하도록 설계되지 않았습니다.
+
+다음 스크립트는 프로젝트에서 지정한 유형의 모든 아티팩트 버전을 삭제합니다.
+
+`[YOUR-TEAM]` 및 `[YOUR-PROJECT]` 자리 표시자를 실제 값으로 바꾸세요. `[YOUR-TEAM]`에는 조직 이름이 아닌 팀 또는 사용자 이름을 사용하세요.
+
+
+ 아티팩트 삭제는 되돌릴 수 없습니다. 소스 아티팩트 버전을 삭제하면 W&B에서 아티팩트와 해당 파일을 삭제합니다. `delete_aliases=True`를 전달하면 `latest`와 같은 별칭이 있는 버전도 삭제할 수 있으며, 해당 별칭도 제거됩니다.
+
+ 먼저 `DRY_RUN = True`로 설정하고 출력된 아티팩트 이름을 검토한 후에만 DRY_RUN = False로 설정하세요.
+
+
+```python
+import wandb
+
+# 이미 `wandb login`을 실행했다고 가정합니다.
+entity = "[YOUR-TEAM]" # 사용할 팀으로 바꾸세요.
+project = "[YOUR-PROJECT]" # 사용할 프로젝트로 바꾸세요.
+artifact_type = "model" # 삭제할 아티팩트 유형으로 바꾸세요.
+
+# 삭제할 버전을 검토하기 전까지는 True로 유지하세요.
+DRY_RUN = True
+
+api = wandb.Api()
+
+for collection in api.artifact_collections(f"{entity}/{project}", artifact_type):
+ for version in collection.artifacts():
+ if DRY_RUN:
+ print(f"[dry-run] {version.name} 삭제 예정")
+ else:
+ print(f"{version.name} 삭제 중")
+ version.delete(delete_aliases=True)
+```
+
+스크립트는 컬렉션이 아닌 아티팩트 버전을 삭제합니다. 비어 있는 컬렉션도 프로젝트의 **Artifacts** 탭에는 계속 표시됩니다.
+
+`wandb.Api.artifact_collections()`는 소스 컬렉션과 링크 컬렉션을 모두 반환합니다.
+
+* 소스 컬렉션에는 프로젝트의 run에 로깅된 아티팩트 버전이 포함됩니다.
+* 링크 컬렉션에는 레지스트리의 컬렉션처럼 다른 컬렉션에 연결된 아티팩트 버전에 대한 레퍼런스가 포함됩니다.
+
+자세한 내용은 [아티팩트 버전을 컬렉션에 연결하기](/ko/models/registry/link_version)를 참조하세요.
+
+버전이 링크 컬렉션의 버전인 경우 `version.delete(delete_aliases=True)`는 연결만 제거합니다. 소스 아티팩트와 해당 파일은 그대로 유지되므로 이 버전을 삭제해도 저장소 공간이 확보되지 않습니다.
+
+
+ ## 공간 확보
+
+
+삭제된 아티팩트는 먼저 소프트 삭제된 후 가비지 컬렉션 과정에서 제거되므로 저장소 사용량이 즉시 줄어들지는 않습니다. 시점 및 사용량 확인 방법은 [run을 삭제한 후에도 저장소 사용량이 업데이트되지 않는 이유는 무엇인가요?](/ko/support/models/articles/why-does-the-storage-meter-not-update-af) 및 [아티팩트 삭제](/ko/models/artifacts/delete-artifacts)를 참조하세요.
+
+***
+
+{/* AUTO-GENERATED: tab badges */}
+
+[Artifacts](/ko/support/models/tags/artifacts) [저장소](/ko/support/models/tags/storage) [Python API](/ko/support/models/tags/python-api)
+
+{/* END AUTO-GENERATED: tab badges */}
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/support/models/articles/how-do-i-preserve-run-data-from-ephemeral-env.mdx b/ko/support/models/articles/how-do-i-preserve-run-data-from-ephemeral-env.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..f2ed3eb81f
--- /dev/null
+++ b/ko/support/models/articles/how-do-i-preserve-run-data-from-ephemeral-env.mdx
@@ -0,0 +1,18 @@
+---
+title: 일시적 환경에서 run 데이터를 어떻게 보존하나요?
+keywords: ["환경 변수", "로그", "Runs"]
+---
+
+일시적 환경에서 로컬 run 데이터와 진단 로그를 보존하려면 `WANDB_DIR`을 영구 저장소의 디렉터리로 설정하세요. 그렇지 않으면 파드 또는 컨테이너가 삭제될 때 로컬 `wandb/` 디렉터리에 있는 파일이 손실될 수 있습니다.
+
+다음 관련 아티클을 참조하세요.
+
+* [`wandb` 파일의 로컬 위치는 어떻게 지정하나요?](/ko/support/models/articles/how-can-i-define-the-local-location-for-)
+* [내 run이 crashed로 표시되는 이유는 무엇인가요?](/ko/support/models/articles/why-is-my-run-showing-as-crashed)
+* [환경 변수](/ko/models/track/environment-variables)
+
+{/* AUTO-GENERATED: 탭 배지 */}
+
+[환경 변수](/ko/support/models/tags/environment-variables) [로그](/ko/support/models/tags/logs) [Runs](/ko/support/models/tags/runs)
+
+{/* END AUTO-GENERATED: tab badges */}
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/support/models/articles/how-do-i-rename-a-team-or-entity.mdx b/ko/support/models/articles/how-do-i-rename-a-team-or-entity.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..09d5d346f9
--- /dev/null
+++ b/ko/support/models/articles/how-do-i-rename-a-team-or-entity.mdx
@@ -0,0 +1,22 @@
+---
+title: "팀 또는 entity의 이름을 변경하려면 어떻게 해야 하나요?"
+keywords: ["Teams", "팀 관리", "조직 관리"]
+---
+
+W&B에서는 팀 또는 entity의 이름을 변경할 수 없습니다. 팀 이름은 팀을 만들 때 설정되며, 이후에는 변경할 수 없습니다. 대신 원하는 이름과 구성원으로 새 팀을 만든 후 작업을 해당 팀으로 옮기세요.
+
+1. [새 팀을 만드세요](/ko/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization#create-a-team). 권한 오류가 발생하면 조직에서 팀을 만들 수 있는 사용자를 제한하고 있는 것입니다. 조직 관리자에게 팀 생성을 요청하세요.
+2. 프로젝트 또는 Runs를 새 팀으로 옮기세요. W&B에서는 팀 간에 Runs를 이동할 수 있지만, 로깅된 아티팩트는 자동으로 이동하지 않습니다.
+3. 전체 프로젝트를 이동하려면 원본 팀, 대상 팀, 이동할 프로젝트를 포함하여 [지원팀에 문의하세요](mailto:support@wandb.com). 지원팀은 두 팀 모두에서 활성 로깅이 진행되지 않는 시간대에 이동 일정을 잡습니다.
+
+
+ 팀의 저장소 위치도 생성 시 고정됩니다. 팀을 만들 때 저장소 위치를 설정하세요. [Secure storage connector](/ko/platform/hosting/data-security/secure-storage-connector)를 참조하세요.
+
+
+***
+
+{/* AUTO-GENERATED: 탭 배지 */}
+
+[Teams](/ko/support/models/tags/teams) [팀 관리](/ko/support/models/tags/team-management) [조직 관리](/ko/support/models/tags/org-management)
+
+{/* END AUTO-GENERATED: tab badges */}
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/support/models/articles/i-deleted-my-team-and-now-i-cant-create-a-new-one.mdx b/ko/support/models/articles/i-deleted-my-team-and-now-i-cant-create-a-new-one.mdx
index a4185063ba..55d9587273 100644
--- a/ko/support/models/articles/i-deleted-my-team-and-now-i-cant-create-a-new-one.mdx
+++ b/ko/support/models/articles/i-deleted-my-team-and-now-i-cant-create-a-new-one.mdx
@@ -9,12 +9,20 @@ W&B에 가입하면 플랫폼에서 사용자 이름과 동일한 이름의
## 이런 일이 발생하는 이유
)은 브라우저 기본값과 프로젝트의
- typography.css 규칙(serif 계열, weight 400)을 함께 상속합니다. Mintlify의 custom-layouts
- 가이드에서는 명시적으로 Tailwind
- class를 지정한 raw HTML heading을 작성하는 방식으로 이를 처리합니다. 여기에서도 동일하게 적용해 heading이 일반적인 문서 heading처럼 보이도록 하세요.
- */}
+ "custom" 모드에서는 Mintlify가 frontmatter title을 페이지 내 H1으로 렌더링하지 않고,
+ 본문을 감싸는 prose wrapper도 없으므로 HTML
+ heading(//)은 브라우저 기본값과 프로젝트의
+ typography.css 규칙(serif 계열, weight 400)을 함께 상속합니다. Mintlify의 custom-layouts
+ 가이드에서는 명시적으로 Tailwind
+ class를 지정한 raw HTML heading을 작성하는 방식으로 이를 처리합니다. 여기에서도 동일하게 적용해 heading이 일반적인 문서 heading처럼 보이도록 하세요.
+ */}
지원팀 홈
@@ -47,7 +47,7 @@ import {HelpQuestionForm} from "/snippets/HelpQuestionForm.jsx";
{/* AUTO-GENERATED: counts */}
- 210 아티클 · 40 tags
+ 214 아티클 · 41 tags
{/* END AUTO-GENERATED: counts */}
diff --git a/ko/support/models.mdx b/ko/support/models.mdx
index d7d3e08234..128b6330e5 100644
--- a/ko/support/models.mdx
+++ b/ko/support/models.mdx
@@ -49,7 +49,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 아티클 2개
+ 아티클 3개
@@ -65,7 +65,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 아티클 15개
+ 아티클 16개
@@ -85,7 +85,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 아티클 13개
+ 아티클 14개
@@ -101,7 +101,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 아티클 10개
+ 아티클 11개
@@ -113,7 +113,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 아티클 2개
+ 아티클 4개
@@ -132,6 +132,10 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
아티클 6개
+
+ 아티클 1개
+
+
아티클 15개
@@ -145,7 +149,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 아티클 31개
+ 아티클 32개
@@ -157,7 +161,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 아티클 2개
+ 아티클 3개
@@ -169,11 +173,11 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 아티클 13개
+ 아티클 15개
- 아티클 3개
+ 아티클 4개
@@ -184,7 +188,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
아티클 15개
-
+
아티클 2개
diff --git a/ko/support/models/articles/how-can-i-resolve-login-issues-with-my-a.mdx b/ko/support/models/articles/how-can-i-resolve-login-issues-with-my-a.mdx
index 46717154e5..a786effc5d 100644
--- a/ko/support/models/articles/how-can-i-resolve-login-issues-with-my-a.mdx
+++ b/ko/support/models/articles/how-can-i-resolve-login-issues-with-my-a.mdx
@@ -15,6 +15,7 @@ W&B 계정에 로그인할 수 없는 경우, 다음 단계에 따라 일반
* SSO를 사용하는 경우, 적절한 SSO 그룹에 속해 있는지 확인하세요.
* **기술적 문제**:
* 추가 문제 해결을 위해 표시되는 구체적인 오류 메시지를 기록해 두세요.
+ * 워크스페이스 대신 "rate limit exceeded" 또는 "An application error occurred"가 표시되면 계정에 팀이 없을 가능성이 높습니다. 브라우저 문제 해결로는 이 문제가 해결되지 않습니다. [팀을 삭제한 후 새 팀을 만들 수 없습니다. 어떻게 해야 하나요?](/ko/support/models/articles/i-deleted-my-team-and-now-i-cant-create-a-new-one)를 참조하세요.
* 문제가 계속되면 추가 지원을 위해 지원팀에 문의하세요.
***
@@ -23,4 +24,4 @@ W&B 계정에 로그인할 수 없는 경우, 다음 단계에 따라 일반
[사용자 관리](/ko/support/models/tags/user-management)
-{/* AUTO-GENERATED 종료: tab badges */}
\ No newline at end of file
+{/* AUTO-GENERATED 종료: 탭 배지 */}
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/support/models/articles/how-do-i-add-more-seats.mdx b/ko/support/models/articles/how-do-i-add-more-seats.mdx
index 4091f9d522..3f5b6a8d86 100644
--- a/ko/support/models/articles/how-do-i-add-more-seats.mdx
+++ b/ko/support/models/articles/how-do-i-add-more-seats.mdx
@@ -1,19 +1,31 @@
---
-title: "내 계정에 시트를 더 추가하려면 어떻게 하나요?"
-keywords: ["관리자", "사용자 관리"]
+title: "내 계정에 시트를 더 추가하려면 어떻게 해야 하나요?"
+keywords: ["Administrator", "User Management"]
---
-팀의 W&B 액세스를 확대해야 하는 관리자라면 계정에 추가 시트를 요청할 수 있습니다. 시트를 더 추가하려면 다음 단계를 따르세요.
+팀의 W&B 액세스를 확대해야 하는 관리자라면 계정에 추가 시트를 요청할 수 있습니다. W&B는 팀별이 아닌 조직 수준에서 사용자별로 시트를 부여하며, 팀은 이를 상속받습니다. 사용자를 두 번째 팀에 추가해도 추가 시트가 소모되지 않습니다.
-1. 담당 Account Executive 또는 지원팀(support@wandb.com)에 문의하세요.
+시트를 더 추가하려면:
+
+{/* AISE = "AI Solutions Engineer": W&B Global Field Organization의 직책명과
+ (Glean 인물 디렉터리) Confluence의 "Pre-Sales AISE Onboarding Template"에
+ "AI Solutions Engineer(AISE)의 업무"라고 명시되어 있으며, Indeed 및 Scribd 계정
+ 용어집도 이를 뒷받침합니다. "Account Solutions Engineer"라는 직책은 존재하지 않습니다(다만
+ 혼동의 원인일 수 있는 "Senior Manager, Account Solutions Architecture"는 존재합니다).
+ /platform/hosting/hosting-options/dedicated-cloud/rate-limits.mdx에서는 AISE를
+ "Account Solutions Engineer"로 풀어 씁니다. 근거가 부족하므로 향후 검토를 위해 그대로 둡니다. */}
+
+1. AI Solutions Engineer(AISE) 또는 지원팀(support@wandb.com)에 문의하세요.
2. 조직 이름과 필요한 시트 수를 알려주세요.
W&B 팀은 이 정보를 바탕으로 계정에 추가 시트를 프로비저닝합니다.
+자세한 내용은 [사용자 액세스 권한 부여 또는 업데이트](/ko/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization#assign-or-update-a-users-access)를 참조하세요.
+
***
{/* AUTO-GENERATED: 탭 배지 */}
-[관리자](/ko/support/models/tags/administrator) [사용자 관리](/ko/support/models/tags/user-management)
+[Admin](/ko/support/models/tags/administrator) [사용자 관리](/ko/support/models/tags/user-management)
{/* END AUTO-GENERATED: 탭 배지 */}
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/support/models/articles/how-do-i-create-a-new-team-in-wandb.mdx b/ko/support/models/articles/how-do-i-create-a-new-team-in-wandb.mdx
index 41feaa2c82..3c5eb1c939 100644
--- a/ko/support/models/articles/how-do-i-create-a-new-team-in-wandb.mdx
+++ b/ko/support/models/articles/how-do-i-create-a-new-team-in-wandb.mdx
@@ -3,24 +3,17 @@ title: "W&B에서 새 팀을 만들려면 어떻게 하나요?"
keywords: ["Teams", "조직 관리"]
---
-Teams는 W&B에서 협업의 기본 단위입니다. 팀에는 자체 entity 이름, 공유 프로젝트, 그리고 구성원 목록이 있습니다. W&B 계정이 있는 누구나 팀을 만들 수 있습니다.
+Teams는 W&B에서 협업의 기본 단위입니다. 팀에는 자체 entity 이름, 공유 프로젝트, 그리고 구성원 목록이 있습니다. 조직 관리자만 팀을 만들 수 있습니다.
-**팀 만들기**
+절차는 [팀 만들기](/ko/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization#create-a-team)를 참조하세요. 이후 동료를 추가하려면 [팀에 사용자 초대하기](/ko/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization#invite-users-to-a-team) 또는 [내 W&B 팀에 사용자를 초대하려면 어떻게 하나요?](/ko/support/models/articles/how-do-i-invite-a-user-to-my-wb-team)를 참조하세요.
-1. [wandb.ai](https://wandb.ai)에 로그인하세요.
-2. 왼쪽 사이드바에서 **+** 아이콘 또는 **Create new team**을 클릭하세요(또는 [wandb.ai/create-team](https://wandb.ai/create-team)으로 이동하세요).
-3. **팀 이름**을 입력하세요. 이 이름은 팀의 entity 이름이 됩니다(예: `wandb.ai/my-team`). 팀 이름은 전역적으로 고유해야 하며, 소문자만 사용할 수 있고 문자, 숫자, 하이픈을 포함할 수 있습니다.
-4. **Create team**을 클릭하세요.
+**팀을 만들 수 없는 경우**
-새 팀의 관리자로 자동 지정됩니다.
-
-**생성 후 구성원 초대하기**
-
-팀을 만든 후 **Team settings > Members > Invite members**로 이동해 동료를 추가하세요. 자세한 내용은 [내 W&B 팀에 사용자를 초대하려면 어떻게 하나요?](/ko/support/models/articles/how-do-i-invite-a-user-to-my-wb-team)를 참조하세요.
+**Create team** 버튼이 없거나 관리자에게 문의하라는 권한 오류가 표시되면, 조직에서 팀 생성을 관리자만 할 수 있도록 제한했거나 계정 상태로 인해 팀을 만들 수 없을 수 있습니다. [팀을 삭제한 후 새 팀을 만들 수 없습니다. 어떻게 해야 하나요?](/ko/support/models/articles/i-deleted-my-team-and-now-i-cant-create-a-new-one)를 참조하세요.
**팀 이름 선택하기**
-팀 이름은 해당 팀 아래의 모든 프로젝트와 run URL의 일부가 되므로, 장기적으로도 의미가 유지될 이름을 선택하세요. 팀 이름은 생성 후 W&B 지원팀에 문의하지 않는 한 변경할 수 없습니다.
+팀 이름은 팀의 entity 이름이자 해당 팀 아래의 모든 프로젝트와 run URL의 일부가 되므로, 장기적으로도 의미가 유지될 이름을 선택하세요. 팀 이름은 W&B 전체에서 고유해야 하며, 생성 후 변경할 수 없습니다.
**개인 계정과 팀 계정**
@@ -38,7 +31,9 @@ wandb.init(entity="my-username", project="personal-experiments")
**팀 한도**
-무료 플랜에서는 팀에서 사용할 수 있는 시트 수와 저장소 용량이 제한됩니다. **팀 settings > Billing** 또는 [wandb.ai/site/pricing](https://wandb.ai/site/pricing)에서 **플랜 세부 정보**를 확인하세요.
+Models에서는 사용자당 시트 요금이 청구됩니다. 시트의 작동 방식은 [Seats and pricing](/ko/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization#seats-and-pricing)을 참조하고, 플랜 세부 정보는 **팀 settings > Billing** 또는 [wandb.ai/site/pricing](https://wandb.ai/site/pricing)에서 확인하세요.
+
+학술 계정은 무제한으로 팀을 만들 수 있습니다. 이전에 만든 학술 계정을 사용 중이며 다른 팀을 만들 수 없다면, 계정 생성 시 낮은 팀 한도가 설정되어 있을 수 있습니다. 한도를 높이려면 [지원팀에 문의하세요](mailto:support@wandb.com).
***
diff --git a/ko/support/models/articles/how-do-i-delete-many-artifacts-at-once.mdx b/ko/support/models/articles/how-do-i-delete-many-artifacts-at-once.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..0acbd21f8e
--- /dev/null
+++ b/ko/support/models/articles/how-do-i-delete-many-artifacts-at-once.mdx
@@ -0,0 +1,63 @@
+---
+title: "여러 아티팩트를 한 번에 삭제하려면 어떻게 하나요?"
+keywords: ["Artifacts", "저장소", "Python API"]
+---
+
+저장소 사용량을 줄이는 등 많은 아티팩트 버전을 삭제해야 하는 경우 W&B App 대신 [W&B Public API](/ko/models/ref/python/public-api/api)를 사용하세요. App에서 대량 삭제를 수행하면 `context deadline exceeded` 오류로 인해 시간 초과될 수 있으며, 아티팩트 목록은 수백 개의 버전을 삭제하도록 설계되지 않았습니다.
+
+다음 스크립트는 프로젝트에서 지정한 유형의 모든 아티팩트 버전을 삭제합니다.
+
+`[YOUR-TEAM]` 및 `[YOUR-PROJECT]` 자리 표시자를 실제 값으로 바꾸세요. `[YOUR-TEAM]`에는 조직 이름이 아닌 팀 또는 사용자 이름을 사용하세요.
+
+
+ 아티팩트 삭제는 되돌릴 수 없습니다. 소스 아티팩트 버전을 삭제하면 W&B에서 아티팩트와 해당 파일을 삭제합니다. `delete_aliases=True`를 전달하면 `latest`와 같은 별칭이 있는 버전도 삭제할 수 있으며, 해당 별칭도 제거됩니다.
+
+ 먼저 `DRY_RUN = True`로 설정하고 출력된 아티팩트 이름을 검토한 후에만 DRY_RUN = False로 설정하세요.
+
+
+```python
+import wandb
+
+# 이미 `wandb login`을 실행했다고 가정합니다.
+entity = "[YOUR-TEAM]" # 사용할 팀으로 바꾸세요.
+project = "[YOUR-PROJECT]" # 사용할 프로젝트로 바꾸세요.
+artifact_type = "model" # 삭제할 아티팩트 유형으로 바꾸세요.
+
+# 삭제할 버전을 검토하기 전까지는 True로 유지하세요.
+DRY_RUN = True
+
+api = wandb.Api()
+
+for collection in api.artifact_collections(f"{entity}/{project}", artifact_type):
+ for version in collection.artifacts():
+ if DRY_RUN:
+ print(f"[dry-run] {version.name} 삭제 예정")
+ else:
+ print(f"{version.name} 삭제 중")
+ version.delete(delete_aliases=True)
+```
+
+스크립트는 컬렉션이 아닌 아티팩트 버전을 삭제합니다. 비어 있는 컬렉션도 프로젝트의 **Artifacts** 탭에는 계속 표시됩니다.
+
+`wandb.Api.artifact_collections()`는 소스 컬렉션과 링크 컬렉션을 모두 반환합니다.
+
+* 소스 컬렉션에는 프로젝트의 run에 로깅된 아티팩트 버전이 포함됩니다.
+* 링크 컬렉션에는 레지스트리의 컬렉션처럼 다른 컬렉션에 연결된 아티팩트 버전에 대한 레퍼런스가 포함됩니다.
+
+자세한 내용은 [아티팩트 버전을 컬렉션에 연결하기](/ko/models/registry/link_version)를 참조하세요.
+
+버전이 링크 컬렉션의 버전인 경우 `version.delete(delete_aliases=True)`는 연결만 제거합니다. 소스 아티팩트와 해당 파일은 그대로 유지되므로 이 버전을 삭제해도 저장소 공간이 확보되지 않습니다.
+
+
+ ## 공간 확보
+
+
+삭제된 아티팩트는 먼저 소프트 삭제된 후 가비지 컬렉션 과정에서 제거되므로 저장소 사용량이 즉시 줄어들지는 않습니다. 시점 및 사용량 확인 방법은 [run을 삭제한 후에도 저장소 사용량이 업데이트되지 않는 이유는 무엇인가요?](/ko/support/models/articles/why-does-the-storage-meter-not-update-af) 및 [아티팩트 삭제](/ko/models/artifacts/delete-artifacts)를 참조하세요.
+
+***
+
+{/* AUTO-GENERATED: tab badges */}
+
+[Artifacts](/ko/support/models/tags/artifacts) [저장소](/ko/support/models/tags/storage) [Python API](/ko/support/models/tags/python-api)
+
+{/* END AUTO-GENERATED: tab badges */}
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/support/models/articles/how-do-i-preserve-run-data-from-ephemeral-env.mdx b/ko/support/models/articles/how-do-i-preserve-run-data-from-ephemeral-env.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..f2ed3eb81f
--- /dev/null
+++ b/ko/support/models/articles/how-do-i-preserve-run-data-from-ephemeral-env.mdx
@@ -0,0 +1,18 @@
+---
+title: 일시적 환경에서 run 데이터를 어떻게 보존하나요?
+keywords: ["환경 변수", "로그", "Runs"]
+---
+
+일시적 환경에서 로컬 run 데이터와 진단 로그를 보존하려면 `WANDB_DIR`을 영구 저장소의 디렉터리로 설정하세요. 그렇지 않으면 파드 또는 컨테이너가 삭제될 때 로컬 `wandb/` 디렉터리에 있는 파일이 손실될 수 있습니다.
+
+다음 관련 아티클을 참조하세요.
+
+* [`wandb` 파일의 로컬 위치는 어떻게 지정하나요?](/ko/support/models/articles/how-can-i-define-the-local-location-for-)
+* [내 run이 crashed로 표시되는 이유는 무엇인가요?](/ko/support/models/articles/why-is-my-run-showing-as-crashed)
+* [환경 변수](/ko/models/track/environment-variables)
+
+{/* AUTO-GENERATED: 탭 배지 */}
+
+[환경 변수](/ko/support/models/tags/environment-variables) [로그](/ko/support/models/tags/logs) [Runs](/ko/support/models/tags/runs)
+
+{/* END AUTO-GENERATED: tab badges */}
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/support/models/articles/how-do-i-rename-a-team-or-entity.mdx b/ko/support/models/articles/how-do-i-rename-a-team-or-entity.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..09d5d346f9
--- /dev/null
+++ b/ko/support/models/articles/how-do-i-rename-a-team-or-entity.mdx
@@ -0,0 +1,22 @@
+---
+title: "팀 또는 entity의 이름을 변경하려면 어떻게 해야 하나요?"
+keywords: ["Teams", "팀 관리", "조직 관리"]
+---
+
+W&B에서는 팀 또는 entity의 이름을 변경할 수 없습니다. 팀 이름은 팀을 만들 때 설정되며, 이후에는 변경할 수 없습니다. 대신 원하는 이름과 구성원으로 새 팀을 만든 후 작업을 해당 팀으로 옮기세요.
+
+1. [새 팀을 만드세요](/ko/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization#create-a-team). 권한 오류가 발생하면 조직에서 팀을 만들 수 있는 사용자를 제한하고 있는 것입니다. 조직 관리자에게 팀 생성을 요청하세요.
+2. 프로젝트 또는 Runs를 새 팀으로 옮기세요. W&B에서는 팀 간에 Runs를 이동할 수 있지만, 로깅된 아티팩트는 자동으로 이동하지 않습니다.
+3. 전체 프로젝트를 이동하려면 원본 팀, 대상 팀, 이동할 프로젝트를 포함하여 [지원팀에 문의하세요](mailto:support@wandb.com). 지원팀은 두 팀 모두에서 활성 로깅이 진행되지 않는 시간대에 이동 일정을 잡습니다.
+
+
+ 팀의 저장소 위치도 생성 시 고정됩니다. 팀을 만들 때 저장소 위치를 설정하세요. [Secure storage connector](/ko/platform/hosting/data-security/secure-storage-connector)를 참조하세요.
+
+
+***
+
+{/* AUTO-GENERATED: 탭 배지 */}
+
+[Teams](/ko/support/models/tags/teams) [팀 관리](/ko/support/models/tags/team-management) [조직 관리](/ko/support/models/tags/org-management)
+
+{/* END AUTO-GENERATED: tab badges */}
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/support/models/articles/i-deleted-my-team-and-now-i-cant-create-a-new-one.mdx b/ko/support/models/articles/i-deleted-my-team-and-now-i-cant-create-a-new-one.mdx
index a4185063ba..55d9587273 100644
--- a/ko/support/models/articles/i-deleted-my-team-and-now-i-cant-create-a-new-one.mdx
+++ b/ko/support/models/articles/i-deleted-my-team-and-now-i-cant-create-a-new-one.mdx
@@ -9,12 +9,20 @@ W&B에 가입하면 플랫폼에서 사용자 이름과 동일한 이름의
## 이런 일이 발생하는 이유
/)은 브라우저 기본값과 프로젝트의
+ typography.css 규칙(serif 계열, weight 400)을 함께 상속합니다. Mintlify의 custom-layouts
+ 가이드에서는 명시적으로 Tailwind
+ class를 지정한 raw HTML heading을 작성하는 방식으로 이를 처리합니다. 여기에서도 동일하게 적용해 heading이 일반적인 문서 heading처럼 보이도록 하세요.
+ */}
지원팀 홈
@@ -47,7 +47,7 @@ import {HelpQuestionForm} from "/snippets/HelpQuestionForm.jsx";
{/* AUTO-GENERATED: counts */}
- 210 아티클 · 40 tags
+ 214 아티클 · 41 tags
{/* END AUTO-GENERATED: counts */}
diff --git a/ko/support/models.mdx b/ko/support/models.mdx
index d7d3e08234..128b6330e5 100644
--- a/ko/support/models.mdx
+++ b/ko/support/models.mdx
@@ -49,7 +49,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 아티클 2개
+ 아티클 3개
@@ -65,7 +65,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 아티클 15개
+ 아티클 16개
@@ -85,7 +85,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 아티클 13개
+ 아티클 14개
@@ -101,7 +101,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 아티클 10개
+ 아티클 11개
@@ -113,7 +113,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 아티클 2개
+ 아티클 4개
@@ -132,6 +132,10 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
아티클 6개
+
+ 아티클 1개
+
+
아티클 15개
@@ -145,7 +149,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 아티클 31개
+ 아티클 32개
@@ -157,7 +161,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 아티클 2개
+ 아티클 3개
@@ -169,11 +173,11 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
- 아티클 13개
+ 아티클 15개
- 아티클 3개
+ 아티클 4개
@@ -184,7 +188,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_product_index.mdx.j2"
아티클 15개
-
+
아티클 2개
diff --git a/ko/support/models/articles/how-can-i-resolve-login-issues-with-my-a.mdx b/ko/support/models/articles/how-can-i-resolve-login-issues-with-my-a.mdx
index 46717154e5..a786effc5d 100644
--- a/ko/support/models/articles/how-can-i-resolve-login-issues-with-my-a.mdx
+++ b/ko/support/models/articles/how-can-i-resolve-login-issues-with-my-a.mdx
@@ -15,6 +15,7 @@ W&B 계정에 로그인할 수 없는 경우, 다음 단계에 따라 일반
* SSO를 사용하는 경우, 적절한 SSO 그룹에 속해 있는지 확인하세요.
* **기술적 문제**:
* 추가 문제 해결을 위해 표시되는 구체적인 오류 메시지를 기록해 두세요.
+ * 워크스페이스 대신 "rate limit exceeded" 또는 "An application error occurred"가 표시되면 계정에 팀이 없을 가능성이 높습니다. 브라우저 문제 해결로는 이 문제가 해결되지 않습니다. [팀을 삭제한 후 새 팀을 만들 수 없습니다. 어떻게 해야 하나요?](/ko/support/models/articles/i-deleted-my-team-and-now-i-cant-create-a-new-one)를 참조하세요.
* 문제가 계속되면 추가 지원을 위해 지원팀에 문의하세요.
***
@@ -23,4 +24,4 @@ W&B 계정에 로그인할 수 없는 경우, 다음 단계에 따라 일반
[사용자 관리](/ko/support/models/tags/user-management)
-{/* AUTO-GENERATED 종료: tab badges */}
\ No newline at end of file
+{/* AUTO-GENERATED 종료: 탭 배지 */}
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/support/models/articles/how-do-i-add-more-seats.mdx b/ko/support/models/articles/how-do-i-add-more-seats.mdx
index 4091f9d522..3f5b6a8d86 100644
--- a/ko/support/models/articles/how-do-i-add-more-seats.mdx
+++ b/ko/support/models/articles/how-do-i-add-more-seats.mdx
@@ -1,19 +1,31 @@
---
-title: "내 계정에 시트를 더 추가하려면 어떻게 하나요?"
-keywords: ["관리자", "사용자 관리"]
+title: "내 계정에 시트를 더 추가하려면 어떻게 해야 하나요?"
+keywords: ["Administrator", "User Management"]
---
-팀의 W&B 액세스를 확대해야 하는 관리자라면 계정에 추가 시트를 요청할 수 있습니다. 시트를 더 추가하려면 다음 단계를 따르세요.
+팀의 W&B 액세스를 확대해야 하는 관리자라면 계정에 추가 시트를 요청할 수 있습니다. W&B는 팀별이 아닌 조직 수준에서 사용자별로 시트를 부여하며, 팀은 이를 상속받습니다. 사용자를 두 번째 팀에 추가해도 추가 시트가 소모되지 않습니다.
-1. 담당 Account Executive 또는 지원팀(support@wandb.com)에 문의하세요.
+시트를 더 추가하려면:
+
+{/* AISE = "AI Solutions Engineer": W&B Global Field Organization의 직책명과
+ (Glean 인물 디렉터리) Confluence의 "Pre-Sales AISE Onboarding Template"에
+ "AI Solutions Engineer(AISE)의 업무"라고 명시되어 있으며, Indeed 및 Scribd 계정
+ 용어집도 이를 뒷받침합니다. "Account Solutions Engineer"라는 직책은 존재하지 않습니다(다만
+ 혼동의 원인일 수 있는 "Senior Manager, Account Solutions Architecture"는 존재합니다).
+ /platform/hosting/hosting-options/dedicated-cloud/rate-limits.mdx에서는 AISE를
+ "Account Solutions Engineer"로 풀어 씁니다. 근거가 부족하므로 향후 검토를 위해 그대로 둡니다. */}
+
+1. AI Solutions Engineer(AISE) 또는 지원팀(support@wandb.com)에 문의하세요.
2. 조직 이름과 필요한 시트 수를 알려주세요.
W&B 팀은 이 정보를 바탕으로 계정에 추가 시트를 프로비저닝합니다.
+자세한 내용은 [사용자 액세스 권한 부여 또는 업데이트](/ko/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization#assign-or-update-a-users-access)를 참조하세요.
+
***
{/* AUTO-GENERATED: 탭 배지 */}
-[관리자](/ko/support/models/tags/administrator) [사용자 관리](/ko/support/models/tags/user-management)
+[Admin](/ko/support/models/tags/administrator) [사용자 관리](/ko/support/models/tags/user-management)
{/* END AUTO-GENERATED: 탭 배지 */}
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/support/models/articles/how-do-i-create-a-new-team-in-wandb.mdx b/ko/support/models/articles/how-do-i-create-a-new-team-in-wandb.mdx
index 41feaa2c82..3c5eb1c939 100644
--- a/ko/support/models/articles/how-do-i-create-a-new-team-in-wandb.mdx
+++ b/ko/support/models/articles/how-do-i-create-a-new-team-in-wandb.mdx
@@ -3,24 +3,17 @@ title: "W&B에서 새 팀을 만들려면 어떻게 하나요?"
keywords: ["Teams", "조직 관리"]
---
-Teams는 W&B에서 협업의 기본 단위입니다. 팀에는 자체 entity 이름, 공유 프로젝트, 그리고 구성원 목록이 있습니다. W&B 계정이 있는 누구나 팀을 만들 수 있습니다.
+Teams는 W&B에서 협업의 기본 단위입니다. 팀에는 자체 entity 이름, 공유 프로젝트, 그리고 구성원 목록이 있습니다. 조직 관리자만 팀을 만들 수 있습니다.
-**팀 만들기**
+절차는 [팀 만들기](/ko/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization#create-a-team)를 참조하세요. 이후 동료를 추가하려면 [팀에 사용자 초대하기](/ko/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization#invite-users-to-a-team) 또는 [내 W&B 팀에 사용자를 초대하려면 어떻게 하나요?](/ko/support/models/articles/how-do-i-invite-a-user-to-my-wb-team)를 참조하세요.
-1. [wandb.ai](https://wandb.ai)에 로그인하세요.
-2. 왼쪽 사이드바에서 **+** 아이콘 또는 **Create new team**을 클릭하세요(또는 [wandb.ai/create-team](https://wandb.ai/create-team)으로 이동하세요).
-3. **팀 이름**을 입력하세요. 이 이름은 팀의 entity 이름이 됩니다(예: `wandb.ai/my-team`). 팀 이름은 전역적으로 고유해야 하며, 소문자만 사용할 수 있고 문자, 숫자, 하이픈을 포함할 수 있습니다.
-4. **Create team**을 클릭하세요.
+**팀을 만들 수 없는 경우**
-새 팀의 관리자로 자동 지정됩니다.
-
-**생성 후 구성원 초대하기**
-
-팀을 만든 후 **Team settings > Members > Invite members**로 이동해 동료를 추가하세요. 자세한 내용은 [내 W&B 팀에 사용자를 초대하려면 어떻게 하나요?](/ko/support/models/articles/how-do-i-invite-a-user-to-my-wb-team)를 참조하세요.
+**Create team** 버튼이 없거나 관리자에게 문의하라는 권한 오류가 표시되면, 조직에서 팀 생성을 관리자만 할 수 있도록 제한했거나 계정 상태로 인해 팀을 만들 수 없을 수 있습니다. [팀을 삭제한 후 새 팀을 만들 수 없습니다. 어떻게 해야 하나요?](/ko/support/models/articles/i-deleted-my-team-and-now-i-cant-create-a-new-one)를 참조하세요.
**팀 이름 선택하기**
-팀 이름은 해당 팀 아래의 모든 프로젝트와 run URL의 일부가 되므로, 장기적으로도 의미가 유지될 이름을 선택하세요. 팀 이름은 생성 후 W&B 지원팀에 문의하지 않는 한 변경할 수 없습니다.
+팀 이름은 팀의 entity 이름이자 해당 팀 아래의 모든 프로젝트와 run URL의 일부가 되므로, 장기적으로도 의미가 유지될 이름을 선택하세요. 팀 이름은 W&B 전체에서 고유해야 하며, 생성 후 변경할 수 없습니다.
**개인 계정과 팀 계정**
@@ -38,7 +31,9 @@ wandb.init(entity="my-username", project="personal-experiments")
**팀 한도**
-무료 플랜에서는 팀에서 사용할 수 있는 시트 수와 저장소 용량이 제한됩니다. **팀 settings > Billing** 또는 [wandb.ai/site/pricing](https://wandb.ai/site/pricing)에서 **플랜 세부 정보**를 확인하세요.
+Models에서는 사용자당 시트 요금이 청구됩니다. 시트의 작동 방식은 [Seats and pricing](/ko/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization#seats-and-pricing)을 참조하고, 플랜 세부 정보는 **팀 settings > Billing** 또는 [wandb.ai/site/pricing](https://wandb.ai/site/pricing)에서 확인하세요.
+
+학술 계정은 무제한으로 팀을 만들 수 있습니다. 이전에 만든 학술 계정을 사용 중이며 다른 팀을 만들 수 없다면, 계정 생성 시 낮은 팀 한도가 설정되어 있을 수 있습니다. 한도를 높이려면 [지원팀에 문의하세요](mailto:support@wandb.com).
***
diff --git a/ko/support/models/articles/how-do-i-delete-many-artifacts-at-once.mdx b/ko/support/models/articles/how-do-i-delete-many-artifacts-at-once.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..0acbd21f8e
--- /dev/null
+++ b/ko/support/models/articles/how-do-i-delete-many-artifacts-at-once.mdx
@@ -0,0 +1,63 @@
+---
+title: "여러 아티팩트를 한 번에 삭제하려면 어떻게 하나요?"
+keywords: ["Artifacts", "저장소", "Python API"]
+---
+
+저장소 사용량을 줄이는 등 많은 아티팩트 버전을 삭제해야 하는 경우 W&B App 대신 [W&B Public API](/ko/models/ref/python/public-api/api)를 사용하세요. App에서 대량 삭제를 수행하면 `context deadline exceeded` 오류로 인해 시간 초과될 수 있으며, 아티팩트 목록은 수백 개의 버전을 삭제하도록 설계되지 않았습니다.
+
+다음 스크립트는 프로젝트에서 지정한 유형의 모든 아티팩트 버전을 삭제합니다.
+
+`[YOUR-TEAM]` 및 `[YOUR-PROJECT]` 자리 표시자를 실제 값으로 바꾸세요. `[YOUR-TEAM]`에는 조직 이름이 아닌 팀 또는 사용자 이름을 사용하세요.
+
+
+ 아티팩트 삭제는 되돌릴 수 없습니다. 소스 아티팩트 버전을 삭제하면 W&B에서 아티팩트와 해당 파일을 삭제합니다. `delete_aliases=True`를 전달하면 `latest`와 같은 별칭이 있는 버전도 삭제할 수 있으며, 해당 별칭도 제거됩니다.
+
+ 먼저 `DRY_RUN = True`로 설정하고 출력된 아티팩트 이름을 검토한 후에만 DRY_RUN = False로 설정하세요.
+
+
+```python
+import wandb
+
+# 이미 `wandb login`을 실행했다고 가정합니다.
+entity = "[YOUR-TEAM]" # 사용할 팀으로 바꾸세요.
+project = "[YOUR-PROJECT]" # 사용할 프로젝트로 바꾸세요.
+artifact_type = "model" # 삭제할 아티팩트 유형으로 바꾸세요.
+
+# 삭제할 버전을 검토하기 전까지는 True로 유지하세요.
+DRY_RUN = True
+
+api = wandb.Api()
+
+for collection in api.artifact_collections(f"{entity}/{project}", artifact_type):
+ for version in collection.artifacts():
+ if DRY_RUN:
+ print(f"[dry-run] {version.name} 삭제 예정")
+ else:
+ print(f"{version.name} 삭제 중")
+ version.delete(delete_aliases=True)
+```
+
+스크립트는 컬렉션이 아닌 아티팩트 버전을 삭제합니다. 비어 있는 컬렉션도 프로젝트의 **Artifacts** 탭에는 계속 표시됩니다.
+
+`wandb.Api.artifact_collections()`는 소스 컬렉션과 링크 컬렉션을 모두 반환합니다.
+
+* 소스 컬렉션에는 프로젝트의 run에 로깅된 아티팩트 버전이 포함됩니다.
+* 링크 컬렉션에는 레지스트리의 컬렉션처럼 다른 컬렉션에 연결된 아티팩트 버전에 대한 레퍼런스가 포함됩니다.
+
+자세한 내용은 [아티팩트 버전을 컬렉션에 연결하기](/ko/models/registry/link_version)를 참조하세요.
+
+버전이 링크 컬렉션의 버전인 경우 `version.delete(delete_aliases=True)`는 연결만 제거합니다. 소스 아티팩트와 해당 파일은 그대로 유지되므로 이 버전을 삭제해도 저장소 공간이 확보되지 않습니다.
+
+
+ ## 공간 확보
+
+
+삭제된 아티팩트는 먼저 소프트 삭제된 후 가비지 컬렉션 과정에서 제거되므로 저장소 사용량이 즉시 줄어들지는 않습니다. 시점 및 사용량 확인 방법은 [run을 삭제한 후에도 저장소 사용량이 업데이트되지 않는 이유는 무엇인가요?](/ko/support/models/articles/why-does-the-storage-meter-not-update-af) 및 [아티팩트 삭제](/ko/models/artifacts/delete-artifacts)를 참조하세요.
+
+***
+
+{/* AUTO-GENERATED: tab badges */}
+
+[Artifacts](/ko/support/models/tags/artifacts) [저장소](/ko/support/models/tags/storage) [Python API](/ko/support/models/tags/python-api)
+
+{/* END AUTO-GENERATED: tab badges */}
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/support/models/articles/how-do-i-preserve-run-data-from-ephemeral-env.mdx b/ko/support/models/articles/how-do-i-preserve-run-data-from-ephemeral-env.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..f2ed3eb81f
--- /dev/null
+++ b/ko/support/models/articles/how-do-i-preserve-run-data-from-ephemeral-env.mdx
@@ -0,0 +1,18 @@
+---
+title: 일시적 환경에서 run 데이터를 어떻게 보존하나요?
+keywords: ["환경 변수", "로그", "Runs"]
+---
+
+일시적 환경에서 로컬 run 데이터와 진단 로그를 보존하려면 `WANDB_DIR`을 영구 저장소의 디렉터리로 설정하세요. 그렇지 않으면 파드 또는 컨테이너가 삭제될 때 로컬 `wandb/` 디렉터리에 있는 파일이 손실될 수 있습니다.
+
+다음 관련 아티클을 참조하세요.
+
+* [`wandb` 파일의 로컬 위치는 어떻게 지정하나요?](/ko/support/models/articles/how-can-i-define-the-local-location-for-)
+* [내 run이 crashed로 표시되는 이유는 무엇인가요?](/ko/support/models/articles/why-is-my-run-showing-as-crashed)
+* [환경 변수](/ko/models/track/environment-variables)
+
+{/* AUTO-GENERATED: 탭 배지 */}
+
+[환경 변수](/ko/support/models/tags/environment-variables) [로그](/ko/support/models/tags/logs) [Runs](/ko/support/models/tags/runs)
+
+{/* END AUTO-GENERATED: tab badges */}
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/support/models/articles/how-do-i-rename-a-team-or-entity.mdx b/ko/support/models/articles/how-do-i-rename-a-team-or-entity.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..09d5d346f9
--- /dev/null
+++ b/ko/support/models/articles/how-do-i-rename-a-team-or-entity.mdx
@@ -0,0 +1,22 @@
+---
+title: "팀 또는 entity의 이름을 변경하려면 어떻게 해야 하나요?"
+keywords: ["Teams", "팀 관리", "조직 관리"]
+---
+
+W&B에서는 팀 또는 entity의 이름을 변경할 수 없습니다. 팀 이름은 팀을 만들 때 설정되며, 이후에는 변경할 수 없습니다. 대신 원하는 이름과 구성원으로 새 팀을 만든 후 작업을 해당 팀으로 옮기세요.
+
+1. [새 팀을 만드세요](/ko/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization#create-a-team). 권한 오류가 발생하면 조직에서 팀을 만들 수 있는 사용자를 제한하고 있는 것입니다. 조직 관리자에게 팀 생성을 요청하세요.
+2. 프로젝트 또는 Runs를 새 팀으로 옮기세요. W&B에서는 팀 간에 Runs를 이동할 수 있지만, 로깅된 아티팩트는 자동으로 이동하지 않습니다.
+3. 전체 프로젝트를 이동하려면 원본 팀, 대상 팀, 이동할 프로젝트를 포함하여 [지원팀에 문의하세요](mailto:support@wandb.com). 지원팀은 두 팀 모두에서 활성 로깅이 진행되지 않는 시간대에 이동 일정을 잡습니다.
+
+
+ 팀의 저장소 위치도 생성 시 고정됩니다. 팀을 만들 때 저장소 위치를 설정하세요. [Secure storage connector](/ko/platform/hosting/data-security/secure-storage-connector)를 참조하세요.
+
+
+***
+
+{/* AUTO-GENERATED: 탭 배지 */}
+
+[Teams](/ko/support/models/tags/teams) [팀 관리](/ko/support/models/tags/team-management) [조직 관리](/ko/support/models/tags/org-management)
+
+{/* END AUTO-GENERATED: tab badges */}
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/support/models/articles/i-deleted-my-team-and-now-i-cant-create-a-new-one.mdx b/ko/support/models/articles/i-deleted-my-team-and-now-i-cant-create-a-new-one.mdx
index a4185063ba..55d9587273 100644
--- a/ko/support/models/articles/i-deleted-my-team-and-now-i-cant-create-a-new-one.mdx
+++ b/ko/support/models/articles/i-deleted-my-team-and-now-i-cant-create-a-new-one.mdx
@@ -9,12 +9,20 @@ W&B에 가입하면 플랫폼에서 사용자 이름과 동일한 이름의
## 이런 일이 발생하는 이유
지원팀 홈
@@ -47,7 +47,7 @@ import {HelpQuestionForm} from "/snippets/HelpQuestionForm.jsx";
+ ## 공간 확보
+
+
+삭제된 아티팩트는 먼저 소프트 삭제된 후 가비지 컬렉션 과정에서 제거되므로 저장소 사용량이 즉시 줄어들지는 않습니다. 시점 및 사용량 확인 방법은 [run을 삭제한 후에도 저장소 사용량이 업데이트되지 않는 이유는 무엇인가요?](/ko/support/models/articles/why-does-the-storage-meter-not-update-af) 및 [아티팩트 삭제](/ko/models/artifacts/delete-artifacts)를 참조하세요.
+
+***
+
+{/* AUTO-GENERATED: tab badges */}
+
+
## 수행할 작업
@@ -23,13 +31,15 @@ W&B 계정은 프로젝트를 만들고 실험을 실행하려면 최소 한
* W&B **사용자 이름** (프로필 URL에 표시되는 entity 이름, 예: `wandb.ai/your-username`)
* 팀 또는 엔터프라이즈 플랜을 사용 중인 경우 **조직 이름**
-* 생성하려는 **팀 이름** (팀 이름은 전역적으로 고유해야 하며, 소문자만 사용하고 공백이 없어야 합니다)
+* 생성하려는 **팀 이름** (팀 이름은 W&B 전체에서 고유해야 합니다)
-지원팀에서 계정에 사용할 팀을 수동으로 생성하고 액세스를 복구해 드립니다.
+지원팀에서 계정에 사용할 팀을 수동으로 생성하고 액세스를 복구해 드립니다. 팀을 만든 후에는 이름을 변경할 수 없으므로 신중하게 선택하세요. [팀 또는 entity의 이름을 변경하려면 어떻게 하나요?](/ko/support/models/articles/how-do-i-rename-a-team-or-entity)를 참조하세요.
**학술 또는 무료 플랜을 사용 중인 경우**
-학술 계정은 UI에서 직접 팀을 생성하지 못할 수 있습니다. 새 계정이라도 "Create team" 버튼이 보이지 않을 수 있습니다. 이는 버그가 아닙니다. 무료 플랜에서는 경우에 따라 팀 생성이 제한됩니다. 지원팀에 사용자 이름과 원하는 팀 이름을 전달하고, W&B를 학술 또는 연구 목적으로 사용 중이라는 메모도 함께 포함하세요.
+새 계정이라도 **Create team** 버튼이 보이지 않을 수 있습니다. 조직 Admin만 팀을 만들 수 있으므로 해당 역할이 있는지 확인하세요. 자세한 내용은 [Teams](/ko/platform/app/settings-page/teams)를 참조하세요.
+
+학술 계정에는 팀 수 제한이 없습니다. 그래도 필요한 팀을 만들 수 없다면 지원팀에 사용자 이름과 원하는 팀 이름을 전달하고, W&B를 학술 또는 연구 목적으로 사용 중이라는 메모도 함께 포함하세요.
**앞으로 이 문제가 발생하지 않도록 하려면**
@@ -39,7 +49,9 @@ W&B 계정은 프로젝트를 만들고 실험을 실행하려면 최소 한
**관련: 요청 속도 제한 초과 반복**
-팀을 삭제한 뒤 "rate limit exceeded" 오류와 함께 리디렉션 반복에 빠진 경우, 이는 같은 문제의 증상입니다. 이 오류는 W&B의 routing 로직이 로그인한 모든 사용자가 팀에 속해 있다고 가정하기 때문에 발생합니다. 로그아웃했다가 다시 로그인해도 해결되지 않습니다. 이 문제는 지원팀에 문의해야만 해결할 수 있습니다.
+"rate limit exceeded" 오류와 함께 리디렉션 반복에 빠진 경우, 팀을 삭제했는지 여부와 관계없이 이는 같은 문제의 증상입니다. 이 오류는 W&B의 routing 로직이 로그인한 모든 사용자가 팀에 속해 있다고 가정하기 때문에 발생합니다.
+
+표현과 달리 이는 실제 요청 속도 제한이 아니므로 [요청 속도 제한](/ko/models/track/limits#rate-limits)의 안내는 여기에 적용되지 않습니다. 요청 속도 제한 기간이 재설정될 때까지 기다리거나, 로그아웃했다가 다시 로그인하거나, 캐시를 지우거나, 시크릿 창을 사용해도 해결되지 않습니다. 이 문제는 지원팀에 문의해야만 해결할 수 있습니다.
***
diff --git a/ko/support/models/articles/what-happens-when-my-personal-account-becomes-a-team.mdx b/ko/support/models/articles/what-happens-when-my-personal-account-becomes-a-team.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..b7e2f1029b
--- /dev/null
+++ b/ko/support/models/articles/what-happens-when-my-personal-account-becomes-a-team.mdx
@@ -0,0 +1,41 @@
+---
+title: "개인 계정이 팀 및 조직 구조로 전환되면 어떻게 되나요?"
+keywords: ["조직 관리", "팀 관리", "Academic"]
+---
+
+W&B는 기존 개인 계정을 최신 계정에서 이미 사용 중인 팀 및 조직 구조로 전환하고 있습니다. 계정 변경 예정에 관한 이메일을 받았다면 이 변경 사항이 적용됩니다.
+
+별도의 조치를 취할 필요는 없습니다. 이는 특정 계정에만 해당하는 변경이 아니라 플랫폼 전체에 적용되는 변경입니다.
+
+
+ ## 변경 사항
+
+
+이번 변경으로 계정 구조가 다음과 같이 바뀝니다.
+
+* 개인 계정은 사용자 이름을 딴 새 조직에 연결된 팀으로 전환됩니다. 귀하는 해당 조직의 Admin이 됩니다.
+* 데이터는 현재 위치에 그대로 유지됩니다. 프로젝트, run, 아티팩트 및 기존 연결은 계속 작동합니다.
+* 이미 속해 있는 조직과 팀은 별개이며 영향을 받지 않습니다.
+* 새 조직은 무료 Pro 평가판으로 30일간 제공됩니다. 평가판이 종료되면 업그레이드하지 않는 한 조직은 Free 플랜으로 전환됩니다.
+
+
+ ## Academic 플랜이 있는 경우
+
+
+기존 조직의 Academic 구독은 유지됩니다. 하지만 개인 계정용으로 새로 생성된 조직은 별도의 조직이므로 자체적으로 Academic 신청을 해야 합니다. 동일한 이메일 주소로 [W&B Academic 신청 페이지](https://wandb.ai/academic_application)에서 신청할 수 있습니다.
+
+Academic 플랜의 운영 방식은 [학생도 Academic 플랜을 받을 수 있나요?](/ko/support/models/articles/can-i-get-an-academic-plan-as-a-student)를 참조하세요.
+
+
+ ## 변경 후 Runs를 찾을 수 없는 경우
+
+
+이 변경으로 인해 데이터가 삭제되지는 않습니다. 프로젝트 또는 Runs가 없어진 것처럼 보이거나 이를 볼 수 없는 경우, 지원팀이 계정 설정을 확인할 수 있도록 사용자 이름과 조직 이름을 포함해 [지원팀에 문의하세요](mailto:support@wandb.com).
+
+***
+
+{/* AUTO-GENERATED: 탭 배지 */}
+
+
+ ## 사용량이 여전히 너무 높은 경우
+
+
+run을 삭제할 때 해당 run에서 로깅한 아티팩트도 함께 삭제할지는 선택할 수 있습니다. W&B App에서 run을 삭제하면 연결된 아티팩트도 삭제할지 묻는 메시지가 표시되며, [`Run.delete()`](/ko/models/ref/python/public-api/run#method-run-delete)의 `delete_artifacts` 인수 기본값은 `False`입니다. [run 삭제](/ko/models/runs/delete-runs)를 참조하세요.
+
+보관 중인 아티팩트는 별도로 삭제할 때까지 저장소를 계속 사용하므로, 파일이 없는 것처럼 보이는 프로젝트도 저장소 사용량에 포함될 수 있습니다.
+
+한도에 계속 포함되는 데이터를 찾아 제거하려면 다음을 수행하세요.
+
+1. `https://wandb.ai/account-settings/[ENTITY]/usage/manage/`의 **Manage storage** 페이지에서 실제 사용량을 확인하세요. `[ENTITY]`는 팀 또는 사용자 이름으로 바꾸세요. 이 페이지에는 가장 많은 공간을 사용하는 프로젝트와 Runs가 표시됩니다.
+2. 예상보다 많은 저장소를 사용하는 프로젝트에서는 **Artifacts** 탭을 열고 더 이상 필요하지 않은 아티팩트 버전을 삭제하세요. W&B는 삭제된 아티팩트를 먼저 소프트 삭제로 표시한 다음, 가비지 컬렉션 과정에서 기본 파일을 회수합니다. 자세한 내용은 [아티팩트 삭제](/ko/models/artifacts/delete-artifacts)를 참조하세요.
+3. 한 번에 많은 파일을 삭제하는 작업이 실패하거나 시간 초과되면 [한 번에 많은 아티팩트를 삭제하려면 어떻게 해야 하나요?](/ko/support/models/articles/how-do-i-delete-many-artifacts-at-once)를 참조하세요.
+
+**Manage storage** 페이지의 사용량이 이미 한도 미만인데도 24시간 후에도 경고가 계속 표시되면 [지원팀에 문의하세요](mailto:support@wandb.com).
***
@@ -15,4 +29,4 @@ Runs, 아티팩트 또는 파일을 삭제한 직후에는 저장소 미터가
### 컨텍스트 관리자 사용
@@ -288,7 +286,7 @@ pred.finish()
user_prompt = "Tell me a joke"
# prediction에 컨텍스트 관리자 사용 - finish()를 호출할 필요 없음
- with ev.log_prediction(inputs={"user_prompt": user_prompt}) as pred:
+ with ev.log_prediction(inputs={"user_prompt": user_prompt}) as prediction:
# 컨텍스트 내에서 모델 호출 수행
result = oai.chat.completions.create(
model="gpt-4o-mini",
@@ -296,19 +294,19 @@ pred.finish()
)
# 모델 호출 후 output 설정
- pred.output = result.choices[0].message.content
+ prediction.output = result.choices[0].message.content
# 단순한 점수 로깅
- pred.log_score("correctness", 1.0)
- pred.log_score("ambiguity", 0.3)
+ prediction.log_score("correctness", 1.0)
+ prediction.log_score("ambiguity", 0.3)
# LLM 호출이 필요한 점수에는 중첩된 컨텍스트 관리자 사용
- with pred.log_score("llm_judge") as score:
+ with prediction.log_score("llm_judge") as score:
judge_result = oai.chat.completions.create(
model="gpt-4o-mini",
messages=[
{"role": "system", "content": "Rate how funny the joke is from 1-5"},
- {"role": "user", "content": pred.output},
+ {"role": "user", "content": prediction.output},
],
)
# 계산 후 점수 값 설정
@@ -333,7 +331,7 @@ pred.finish()
import OpenAI from 'openai';
import {EvaluationLogger} from 'weave/evaluationLogger';
- await weave.init('your-team/your-project');
+ await weave.init('[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]');
const oai = new OpenAI();
// 로거 초기화
@@ -354,11 +352,11 @@ pred.finish()
const modelOutput = result.choices[0].message.content;
// output과 함께 prediction 로깅
- const pred = ev.logPrediction({user_prompt: userPrompt}, modelOutput);
+ const prediction = ev.logPrediction({user_prompt: userPrompt}, modelOutput);
// 단순한 점수 로깅
- pred.logScore('correctness', 1.0);
- pred.logScore('ambiguity', 0.3);
+ prediction.logScore('correctness', 1.0);
+ prediction.logScore('ambiguity', 0.3);
// LLM judge 점수의 경우 호출을 수행한 뒤 결과를 로깅
const judgeResult = await oai.chat.completions.create({
@@ -368,10 +366,10 @@ pred.finish()
{role: 'user', content: modelOutput || ''},
],
});
- pred.logScore('llm_judge', judgeResult.choices[0].message.content);
+ prediction.logScore('llm_judge', judgeResult.choices[0].message.content);
// 점수 기록이 끝나면 finish를 명시적으로 호출
- pred.finish();
+ prediction.finish();
await ev.logSummary({avg_score: 1.0});
```
@@ -382,31 +380,259 @@ pred.finish()
+
+ 평가와 에이전트 span 간의 자동 연결은 Python에서만 사용할 수 있습니다. TypeScript `EvaluationLogger`와 `Evaluation.evaluate()`는 에이전트 span을 연결하는 활성 평가 범위를 생성하지 않습니다. TypeScript에서는 이 섹션에서 설명하는 OTel 속성을 직접 설정해야만 span을 연결할 수 있으며, 두 Call ID를 모두 이미 알고 있는 경우에만 가능합니다.
+
+
+다음 예시는 [OpenAI Agents SDK](../integrations/agents/openai-agents-sdk)를 사용합니다. 이 패턴은 Weave가 트레이싱하는 다른 에이전트 프레임워크에도 동일하게 적용됩니다. `[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]`를 W&B entity 및 프로젝트로 바꾸세요.
+
+
+
+ ```python lines {18-28}
+ import weave
+ from agents import Agent, Runner
+ from weave import EvaluationLogger
+
+ weave.init("[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]")
+
+ agent = Agent(
+ name="Support agent",
+ instructions="Answer with only the city name.",
+ )
+ eval_logger = EvaluationLogger(
+ name="support-agent-eval",
+ model="support-agent",
+ dataset="support-prompts",
+ )
+ question = "What is the capital of France?"
+
+ with eval_logger.log_prediction(
+ inputs={"prompt": question},
+ example_id="capital-of-france",
+ ) as prediction:
+ result = Runner.run_sync(agent, question)
+ output = str(result.final_output or "")
+ prediction.output = output
+ prediction.log_score(
+ scorer="contains_expected_answer",
+ score="paris" in output.lower(),
+ )
+
+ eval_logger.log_summary()
+ ```
+
+
+
+ 이 기능은 TypeScript에서 사용할 수 없습니다.
+
+
+
+예측 컨텍스트가 시작되기 전이나 종료된 후에 에이전트가 실행되면 Weave는 트레이스를 기록하지만 평가 결과에 연결하지 않습니다.
+
+앞의 코드 예시처럼 에이전트가 `log_prediction()` 컨텍스트 내에서 실행되고 Weave 인테그레이션이 이를 트레이싱하면 Weave는 트레이스를 평가 결과에 자동으로 연결합니다. 그렇지 않은 경우에는 에이전트 span에 두 연결 ID를 직접 설정해야 합니다. 설정 방법은 span이 생성되는 위치에 따라 다릅니다.
+
+* **동일한 프로세스, 자체 계측:** 각 span에 속성을 직접 설정합니다.
+* **별도의 서비스:** 해당 서비스에 두 ID를 전달한 후, 서비스가 생성하는 span에 설정합니다.
+
+
+
+ ```python lines
+ span.set_attributes(
+ {
+ "weave.eval.run_id": "[EVALUATION-RUN-CALL-ID]",
+ "weave.eval.predict_and_score_call_id": "[PREDICT-AND-SCORE-CALL-ID]",
+ "weave.eval.kind": "agent",
+ "weave.eval.row_digest": "[ROW-DIGEST]",
+ "weave.eval.example_id": "[EXAMPLE-ID]",
+ "weave.eval.trial_index": 0,
+ "weave.eval.evaluation_name": "[EVALUATION-NAME]",
+ }
+ )
+ ```
+
+
+
+ ```typescript lines
+ span.setAttributes({
+ 'weave.eval.run_id': '[EVALUATION-RUN-CALL-ID]',
+ 'weave.eval.predict_and_score_call_id': '[PREDICT-AND-SCORE-CALL-ID]',
+ 'weave.eval.kind': 'agent',
+ 'weave.eval.row_digest': '[ROW-DIGEST]',
+ 'weave.eval.example_id': '[EXAMPLE-ID]',
+ 'weave.eval.trial_index': 0,
+ 'weave.eval.evaluation_name': '[EVALUATION-NAME]',
+ });
+ ```
+
+
+
+
+
+ `log_prediction()` 컨텍스트에 진입하면 컨텍스트 본문이 실행되기 전에 `Evaluation.predict_and_score` Call이 생성됩니다. 이 컨텍스트는 두 Call ID를 모두 제공하는 `ScoreLogger`를 반환합니다(다음 예시에서는 `prediction`에 바인딩됨). 서비스가 응답할 때까지 컨텍스트를 열어 두어 동일한 평가 결과에 출력과 점수를 기록할 수 있도록 하세요.
+
+ 평가 프로세스에서 `[AGENT-SERVICE-URL]`을 에이전트를 실행하는 엔드포인트로 바꾸고, `[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]`도 변경하세요.
+
+ ```python lines {16-37}
+ import requests
+ import weave
+ from weave import EvaluationLogger
+
+ weave.init("[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]")
+
+ eval_logger = EvaluationLogger(
+ name="support-agent-eval",
+ model="support-agent",
+ dataset="support-prompts",
+ )
+ question = "What is the capital of France?"
+ example_id = "capital-of-france"
+ trial_index = 0
+
+ with eval_logger.log_prediction(
+ inputs={"prompt": question},
+ example_id=example_id,
+ trial_index=trial_index,
+ ) as prediction:
+ eval_context = {
+ "weave.eval.run_id": prediction.evaluate_call.id,
+ "weave.eval.predict_and_score_call_id": (
+ prediction.predict_and_score_call.id
+ ),
+ "weave.eval.kind": "agent",
+ "weave.eval.example_id": example_id,
+ "weave.eval.trial_index": trial_index,
+ "weave.eval.evaluation_name": "support-agent-eval",
+ }
+ response = requests.post(
+ "[AGENT-SERVICE-URL]",
+ json={"prompt": question, "eval_context": eval_context},
+ timeout=60,
+ )
+ response.raise_for_status()
+ prediction.output = response.json()["output"]
+
+ eval_logger.log_summary()
+ ```
+
+ 에이전트 서비스에서는 수신한 속성을 결과와 연결하려는 모든 에이전트 span에 복사하세요. 다음 함수는 원시 OTel span을 사용하여 수신 측을 보여 줍니다. 서비스가 평가와 동일한 `[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]`로 span을 내보내도록 구성하세요.
+
+ ```python lines {16,22}
+ from typing import Any
+
+ import weave
+ from agents import Agent, Runner
+ from opentelemetry import trace
+
+ weave.init("[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]")
+ tracer = trace.get_tracer(__name__)
+ agent = Agent(
+ name="Support agent",
+ instructions="Answer with only the city name.",
+ )
+
+
+ def run_agent(request_body: dict[str, Any]) -> dict[str, str]:
+ eval_context = request_body["eval_context"]
+ with tracer.start_as_current_span(
+ "invoke_agent Support agent",
+ attributes={
+ "gen_ai.operation.name": "invoke_agent",
+ "gen_ai.agent.name": "Support agent",
+ **eval_context,
+ },
+ ):
+ result = Runner.run_sync(agent, request_body["prompt"])
+ return {"output": str(result.final_output or "")}
+ ```
+
+ 이 예시의 래퍼 span은 평가 결과에 연결됩니다. 에이전트 프레임워크에서 추가 span을 생성하는 경우 해당 span에도 `eval_context`를 복사하세요. OTel은 래퍼 span의 속성을 상속하지 않습니다.
+
+
+
+ 이 기능은 TypeScript에서 사용할 수 없습니다.
+
+
+
+
- ```python
+ ```python lines
import weave
from weave import EvaluationLogger
- weave.init("your-team-name/your-project-name")
+ weave.init("[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]")
# 데이터셋 게시(한 번만 수행하면 됨)
dataset = weave.Dataset(
name="my_eval_dataset",
rows=[
- {"question": "What is the capitol of France?", "expected": "Paris"},
+ {"question": "What is the capital of France?", "expected": "Paris"},
{"question": "What U.S. state is Seattle in?", "expected": "Washington"},
- {"question": "In what country is Mount Fuji located in?", "expected": "Japan"},
+ {"question": "In which country is Mount Fuji?", "expected": "Japan"},
],
)
weave.publish(dataset)
@@ -417,19 +643,19 @@ pred.finish()
- ```typescript twoslash
+ ```typescript twoslash lines
// @noErrors
import weave, {EvaluationLogger, Dataset} from 'weave';
- await weave.init('your-team-name/your-project-name');
+ await weave.init('[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]');
// 데이터셋 게시(한 번만 수행하면 됨)
const dataset = new Dataset({
name: 'my_eval_dataset',
rows: [
- {"question": "What is the capitol of France?", "expected": "Paris"},
+ {"question": "What is the capital of France?", "expected": "Paris"},
{"question": "What U.S. state is Seattle in?", "expected": "Washington"},
- {"question": "In what country is Mount Fuji located in?", "expected": "Japan"},
+ {"question": "In which country is Mount Fuji?", "expected": "Japan"},
],
});
const datasetRef = await dataset.save();
@@ -457,11 +683,11 @@ pred.finish()
# 토큰 추적을 위해 모델 출력(예: OpenAI Call)은 로거 초기화 후에 발생해야 합니다
outputs = [your_output_generator(**inputs) for inputs in your_dataset]
- preds = [ev.log_prediction(inputs, output) for inputs, output in zip(your_dataset, outputs)]
- for pred, output in zip(preds, outputs):
- pred.log_score(scorer="greater_than_5_scorer", score=output > 5)
- pred.log_score(scorer="greater_than_7_scorer", score=output > 7)
- pred.finish()
+ predictions = [ev.log_prediction(inputs, output) for inputs, output in zip(your_dataset, outputs)]
+ for prediction, output in zip(predictions, outputs):
+ prediction.log_score(scorer="greater_than_5_scorer", score=output > 5)
+ prediction.log_score(scorer="greater_than_7_scorer", score=output > 7)
+ prediction.finish()
ev.log_summary()
```
@@ -487,16 +713,16 @@ pred.finish()
);
// Fire-and-forget: 기다리지 않고 모든 예측을 처리합니다
- const preds = yourDataset.map((inputs, i) =>
+ const predictions = yourDataset.map((inputs, i) =>
ev.logPrediction(inputs, outputs[i])
);
- preds.forEach((pred, i) => {
+ predictions.forEach((prediction, i) => {
const output = outputs[i];
// Fire-and-forget: await가 필요하지 않습니다
- pred.logScore('greater_than_5_scorer', output > 5);
- pred.logScore('greater_than_7_scorer', output > 7);
- pred.finish();
+ prediction.logScore('greater_than_5_scorer', output > 5);
+ prediction.logScore('greater_than_7_scorer', output > 7);
+ prediction.finish();
});
// logSummary는 보류 중인 모든 오퍼레이션이 끝날 때까지 기다립니다
@@ -574,9 +800,9 @@ pred.finish()
for inputs in rich_media_dataset:
output = your_output_generator(**inputs)
- pred = ev.log_prediction(inputs, output)
- pred.log_score(scorer="greater_than_5_scorer", score=output["result"] > 5)
- pred.log_score(scorer="greater_than_7_scorer", score=output["result"] > 7)
+ prediction = ev.log_prediction(inputs, output)
+ prediction.log_score(scorer="greater_than_5_scorer", score=output["result"] > 5)
+ prediction.log_score(scorer="greater_than_7_scorer", score=output["result"] > 7)
ev.log_summary()
```
@@ -590,7 +816,7 @@ pred.finish()
import weave, {EvaluationLogger} from 'weave';
import * as fs from 'fs';
- await weave.init('your-team/your-project');
+ await weave.init('[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]');
// 파일에서 이미지와 오디오를 로드합니다
const richMediaDataset = [
@@ -627,10 +853,10 @@ pred.finish()
const output = await yourOutputGenerator(inputs);
// 입력과 출력 모두에 리치 미디어를 포함해 예측을 로깅합니다
- const pred = ev.logPrediction(inputs, output);
- pred.logScore('greater_than_5_scorer', output.result > 5);
- pred.logScore('greater_than_7_scorer', output.result > 7);
- pred.finish();
+ const prediction = ev.logPrediction(inputs, output);
+ prediction.logScore('greater_than_5_scorer', output.result > 5);
+ prediction.logScore('greater_than_7_scorer', output.result > 7);
+ prediction.finish();
}
await ev.logSummary();
@@ -645,10 +871,10 @@ pred.finish()
`EvaluationLogger`를 사용하면 Weave UI에서 여러 평가를 나란히 기록하고 비교할 수 있습니다. 이는 동일한 데이터셋에서 서로 다른 모델의 성능을 평가하는 데 유용합니다.
1. 다음 코드 샘플을 실행합니다.
-2. Weave UI에서 `Evals` 탭으로 이동합니다.
-3. 비교하려는 eval을 선택합니다.
-4. **Compare** 버튼을 클릭합니다. Compare 뷰에서 다음 작업을 할 수 있습니다.
- * 추가하거나 제거할 Evals 선택.
+2. Weave UI에서 **Evals** 탭을 엽니다.
+3. 비교하려는 평가를 선택합니다.
+4. **Compare**를 클릭합니다. Compare 뷰에서 다음 작업을 할 수 있습니다.
+ * 추가하거나 제거할 평가 선택.
* 표시하거나 숨길 메트릭 선택.
* 특정 예제를 페이지별로 살펴보며, 주어진 데이터셋에서 동일한 입력에 대해 서로 다른 모델이 어떻게 수행되었는지 확인.
@@ -676,11 +902,11 @@ pred.finish()
)
for inputs in your_dataset:
output = your_output_generator(**inputs)
- pred = ev.log_prediction(inputs=inputs, output=output)
- pred.log_score(scorer="greater_than_3_scorer", score=output > 3)
- pred.log_score(scorer="greater_than_5_scorer", score=output > 5)
- pred.log_score(scorer="greater_than_7_scorer", score=output > 7)
- pred.finish()
+ prediction = ev.log_prediction(inputs=inputs, output=output)
+ prediction.log_score(scorer="greater_than_3_scorer", score=output > 3)
+ prediction.log_score(scorer="greater_than_5_scorer", score=output > 5)
+ prediction.log_score(scorer="greater_than_7_scorer", score=output > 7)
+ prediction.finish()
ev.log_summary()
```
@@ -693,7 +919,7 @@ pred.finish()
import {EvaluationLogger} from 'weave/evaluationLogger';
import {WeaveObject} from 'weave/weaveObject';
- await weave.init('your-team/your-project');
+ await weave.init('[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]');
const models = [
'model1',
@@ -716,11 +942,11 @@ pred.finish()
const output = await yourOutputGenerator(inputs);
// 깔끔하고 효율적인 로깅을 위한 fire-and-forget 패턴
- const pred = ev.logPrediction(inputs, output);
- pred.logScore('greater_than_3_scorer', output > 3);
- pred.logScore('greater_than_5_scorer', output > 5);
- pred.logScore('greater_than_7_scorer', output > 7);
- pred.finish();
+ const prediction = ev.logPrediction(inputs, output);
+ prediction.logScore('greater_than_3_scorer', output > 3);
+ prediction.logScore('greater_than_5_scorer', output > 5);
+ prediction.logScore('greater_than_7_scorer', output > 7);
+ prediction.finish();
}
await ev.logSummary();
@@ -730,11 +956,11 @@ pred.finish()
- 
+ 
- 
+ 
+ ### 에이전트 트레이스를 평가에 연결하기
+
+
+Python에서는 트레이싱되는 각 에이전트 호출을 `log_prediction()` 컨텍스트 내에서 실행하세요. `EvaluationLogger`는 해당 컨텍스트에서 생성된 span에 평가 run, 예시 및 trial 메타데이터를 설정하고, Weave는 이 메타데이터를 사용해 트레이스를 평가 결과에 연결합니다.
+
+
+ #### 직접 계측한 span 연결
+
+
+`log_prediction()` 컨텍스트 내에서 span이 생성되면 `EvaluationLogger`가 모든 속성을 자동으로 설정합니다. 하지만 자체 OpenTelemetry(OTel) 계측을 통해 span을 전송하는 경우, 연결하려는 각 span에 속성을 직접 설정해야 합니다. 평가에는 다음 속성을 설정할 수 있습니다.
+
+| 속성 | 유형 | 설명 |
+| -------------------------------------- | ------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| `weave.eval.run_id` | string | (필수) 평가 run(`Evaluation.evaluate`)의 Call ID입니다. 평가 수준의 **View spans** 결과에 span을 포함하려면 필요합니다. |
+| `weave.eval.predict_and_score_call_id` | string | (필수) 특정 결과와 trial에 대한 `Evaluation.predict_and_score` 오퍼레이션의 Call ID입니다. span을 해당 결과에 연결하려면 `weave.eval.run_id`와 함께 설정합니다. |
+| `weave.eval.kind` | string | (선택 사항) 평가 범주입니다. Weave는 에이전트 평가에는 `agent`, 표준 평가에는 `standard`를 사용합니다. |
+| `weave.eval.row_digest` | string | (선택 사항) 평가된 데이터셋 행을 식별하는 안정적인 digest입니다. 값을 제공하지 않으면 `EvaluationLogger`가 예측 입력에서 이 값을 파생합니다. |
+| `weave.eval.example_id` | string | (선택 사항) 호출자가 제공하는 평가된 예시의 식별자입니다. |
+| `weave.eval.trial_index` | integer | (선택 사항) 데이터셋 행에 대한 0부터 시작하는 trial 번호입니다. |
+| `weave.eval.evaluation_name` | string | (선택 사항) 사람이 읽을 수 있는 평가 이름입니다. |
+| `weave.eval.project_id` | string | (선택 사항) Weave SDK에서 설정한 프로젝트 컨텍스트입니다. 이 속성은 span을 라우팅하거나 연결하지 않습니다. 대신 OTel 리소스에서 대상 프로젝트를 구성하세요. |
+
+`/agents/otel/v1/traces` 엔드포인트를 통해 평가와 동일한 Weave 프로젝트로 span을 전송하세요. OTel span 속성은 부모 span에서 자식 span으로 전파되지 않으므로 연결하려는 모든 span에 속성을 설정하세요.
+
+엔드포인트에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요.
+
+* 기존 OTel 파이프라인에서 span을 전송하려면 [OpenTelemetry span을 Agents 뷰로 전송](/ko/weave/guides/tracking/trace-agents-otel)을 참조하세요.
+* 엔드포인트 사양은 [GenAI 트레이스 내보내기](/ko/weave/reference/service-api/agents/export-genai-trace)를 참조하세요.
+
+`weave.eval.run_id`와 `weave.eval.predict_and_score_call_id`만 평가 및 결과 연결을 설정합니다. 행 digest, 예시 ID, trial index, kind, 평가 이름은 컨텍스트를 추가하고 필터링을 지원하지만 자체적으로 연결을 만들지는 않습니다. 두 연결 속성에는 OTel 트레이스 또는 span ID가 아닌 Weave Call ID를 사용하세요.
+
+[평가 결과 쿼리 API](/ko/weave/reference/service-api/eval-results/eval-results-query)에서 두 ID를 모두 획득할 수 있습니다. 응답의 각 평가에는 `evaluation_call_id`가 있고, 각 trial에는 `predict_and_score_call_id`가 있습니다.
+
+다음 예시에서는 `span`이 에이전트 오퍼레이션의 OTel span이라고 가정합니다. 각 대괄호 값을 해당 span이 속한 평가 run 및 결과의 메타데이터로 바꾸세요.
+
+TypeScript 예시는 예측 범위에 의존하지 않고 OTel 속성을 직접 설정하므로 작동합니다. 두 Call ID를 이미 사용할 수 있는 경우에만 사용하세요.
+
+
+ #### 별도의 서비스에서 실행되는 에이전트 연결
+
+
+에이전트가 별도의 서비스에서 실행되는 경우 평가 프로세스와 에이전트는 메모리를 공유하지 않습니다. Weave는 연결 속성을 자동으로 설정할 수 없으며, 에이전트의 span 객체에 직접 액세스할 수도 없습니다. 대신 평가 프로세스에서 두 Call ID를 가져와 서비스로 전송한 후, այնտեղ에서 생성된 span에 설정하세요. 이 분산 `EvaluationLogger` 패턴은 Python에서만 사용할 수 있습니다.
+
+
+ #### evaluation에서 연결된 에이전트 span 보기
+
+
+Weave UI에서 연결된 span을 확인하려면 다음 단계를 따르세요.
+
+1. [wandb.ai](https://wandb.ai)로 이동합니다.
+2. Weave 사이드바 메뉴에서 **Evals**를 클릭합니다.
+3. 평가 run을 선택합니다.
+4. 열리는 evaluation 세부정보 패널에서 **Evaluation** 탭의 **View spans**를 클릭합니다. 해당 evaluation으로 필터링된 **Spans** 탭이 표시된 **Agents** 페이지가 열립니다.
+
### 기존 데이터셋에 연결하기
원시 데이터셋을 `log_prediction`에 `inputs`로 전달하면, Weave는 평가 run이 실행될 때마다 데이터를 다시 임포트합니다. 그 결과 중복 데이터가 저장되며, 데이터셋이 크거나 많은 평가에서 이를 재사용하는 경우 저장 공간이 낭비될 수 있습니다.
-이 중복을 방지하려면 평가를 실행하기 전에 먼저 데이터셋을 Weave에 게시한 다음, 게시된 데이터셋의 행을 `inputs`로 전달하세요. 그러면 Weave는 데이터를 다시 임포트하는 대신 내부 참조를 사용해 게시된 행 참조를 해석합니다. 이 방식을 사용하면 표준 [Evaluation 프레임워크](../core-types/evaluations)와 동일하게 연결된 환경을 사용할 수 있으며, 각 예측은 Weave UI의 특정 데이터셋 행에 다시 연결됩니다.
+이 중복을 방지하려면 평가를 실행하기 전에 먼저 데이터셋을 Weave에 게시한 다음, 게시된 데이터셋의 행을 `inputs`로 전달하세요. 그러면 Weave는 데이터를 다시 임포트하는 대신 내부 참조를 사용해 게시된 행 참조를 해석합니다. 이 방식을 사용하면 표준 Evaluation 프레임워크와 동일하게 연결된 환경을 사용할 수 있으며, 각 예측은 Weave UI의 특정 데이터셋 행에 다시 연결됩니다.
다음 예제에서는 데이터셋을 게시하고 이를 `EvaluationLogger`에 연결한 뒤, 다른 데이터셋과 마찬가지로 조회하고 순회합니다.
@@ -751,7 +977,7 @@ pred.finish()
- * **자동 종료 동작**: 명확성을 위해 각 예측마다 `finish()`를 명시적으로 호출하는 것을 권장하지만, `logSummary()`는 완료되지 않은 예측을 자동으로 모두 종료합니다. 단, 스크립트에서 `finish()`를 호출한 이후에는 더 이상 점수를 기록할 수 없습니다.
+ * **자동 종료 동작**: 명확성을 위해 각 예측마다 `finish()`를 명시적으로 호출하세요. `logSummary()`는 완료되지 않은 예측을 자동으로 모두 종료합니다. 하지만 `finish()`를 호출한 후에는 해당 예측에 대해 더 이상 점수를 기록할 수 없습니다.
* **설정 옵션**: `name`, `description`, `dataset`, `model`, `scorers`, `attributes` 등의 설정 옵션을 사용해 Weave UI에서 평가를 구성하고 필터링하세요.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/guides/integrations/verl.mdx b/ko/weave/guides/integrations/verl.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..4cfb6e5adb
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/guides/integrations/verl.mdx
@@ -0,0 +1,91 @@
+---
+title: VERL
+description: "Weave에서 VERL 롤아웃을 트레이스하여 RL fine-tuning 중 multi-turn 대화, 도구 Call, 보상 점수화를 살펴보세요."
+---
+
+[VERL](https://github.com/volcengine/verl)(Volcano Engine Reinforcement Learning)은 LLM용 오픈 소스 RL 사후학습(Post-training) 프레임워크입니다. VERL에는 W&B가 이미 기록하는 트레이닝 메트릭과 함께 LLM 생성 및 도구 Call을 트레이스할 수 있는 기본 제공 Weave 트레이스 백엔드가 포함되어 있습니다.
+
+VERL과 함께 Weave를 사용하여 다음 작업을 수행하세요.
+
+* 프롬프트, 모델 응답, 도구 호출을 포함한 각 롤아웃 트래젝터리를 step별로 살펴봅니다.
+* step, 샘플 인덱스, 롤아웃 번호, 실험 이름을 기준으로 트래젝터리를 Filter합니다.
+* 여러 트래젝터리를 나란히 비교하여 트레이닝 step 전반의 에이전트 동작을 디버그합니다.
+
+::`를 `completions/create` 엔드포인트에 전달하여 프로그래밍 방식으로 엔드포인트에 대해 트레이스된 completions를 실행합니다. [Service API 레퍼런스](/ko/weave/reference/service-api)를 참조하세요.
+
+
+
+ ```python
+ import weave
+
+ client = weave.init("[YOUR-TEAM-NAME]/[YOUR-PROJECT-NAME]")
+
+ client.register_custom_runtime(
+ name="support-agent",
+ base_url="https://agent.example/v1",
+ api_key_secret="AGENT_API_KEY",
+ headers={"X-Tenant-ID": "customer-1"},
+ runtime_ids=[
+ "support-v12",
+ weave.CustomRuntimeID(id="support-canary", max_tokens=8192),
+ ],
+ )
+ ```
+
+
+
+ ```typescript
+ import * as weave from 'weave';
+
+ const client = await weave.init('[YOUR-TEAM-NAME]/[YOUR-PROJECT-NAME]');
+
+ await client.registerCustomRuntime({
+ name: 'support-agent',
+ baseUrl: 'https://agent.example/v1',
+ apiKeySecret: 'AGENT_API_KEY',
+ headers: {'X-Tenant-ID': 'customer-1'},
+ runtimeIds: ['support-v12', {id: 'support-canary', maxTokens: 8192}],
+ });
+ ```
+
+
+
+런타임을 추가하면 해당 런타임 ID는 `custom::::` 형식으로 참조합니다. 호출이 성공하면 UI에서 등록한 런타임과 마찬가지로 해당 런타임의 모델이 런타임 이름 아래의 모델 선택기에 표시됩니다.
+
+
+ 런타임을 업데이트한 후 캐시가 만료될 때까지 최대 60초 동안 추론에 이전 설정이 계속 사용될 수 있습니다.
+
+
+
@@ -11,15 +11,15 @@ keywords: ["LLM 플레이그라운드", "프롬프트 엔지니어링", "모델
* [제품 페이지](https://wandb.ai/site/inference)
-LLM 프롬프트와 응답을 평가하는 일은 쉽지 않습니다. Weave 플레이그라운드는 LLM 프롬프트와 응답을 반복적으로 개선하는 과정을 간소화하도록 설계되어, 다양한 모델과 프롬프트를 더 쉽게 실험할 수 있게 해줍니다. 프롬프트 편집, 메시지 재시도, 모델 비교 같은 기능을 통해 플레이그라운드는 LLM 애플리케이션을 빠르게 테스트하고 개선할 수 있도록 도와줍니다. 플레이그라운드는 애플리케이션에 통합하기 전에 LLM 프롬프트를 테스트, 비교, 개선하려는 개발자와 프롬프트 엔지니어를 위한 도구입니다. 현재 플레이그라운드는 OpenAI, Anthropic, Google 등의 공급자 모델과 [사용자 정의 프로바이더](#add-a-custom-provider)를 지원합니다.
+LLM 프롬프트와 응답을 평가하는 일은 쉽지 않습니다. Weave 플레이그라운드는 LLM 프롬프트와 응답을 반복적으로 개선하는 과정을 간소화하도록 설계되어, 다양한 모델과 프롬프트를 더 쉽게 실험할 수 있게 해줍니다. 프롬프트 편집, 메시지 재시도, 모델 비교 같은 기능을 통해 플레이그라운드는 LLM 애플리케이션을 빠르게 테스트하고 개선할 수 있도록 도와줍니다. 플레이그라운드는 애플리케이션에 통합하기 전에 LLM 프롬프트를 테스트, 비교, 개선하려는 개발자와 프롬프트 엔지니어를 위한 도구입니다. 현재 플레이그라운드는 OpenAI, Anthropic, Google 등의 공급자 모델과 [맞춤형 런타임](#custom-runtimes)을 지원합니다.
* **빠른 액세스:** 새 세션을 시작하려면 Weave 사이드바 메뉴에서 '플레이그라운드'를 열고, 기존 프로젝트를 테스트하려면 Call 페이지에서 엽니다.
-* **메시지 제어:** 채팅 내에서 직접 메시지를 편집, 재시도, 또는 삭제합니다.
+* **Message controls:** 채팅 내에서 직접 메시지를 편집, 재시도, 또는 삭제합니다.
* **유연한 메시징:** 새 메시지를 사용자 입력 또는 시스템 입력으로 추가해 LLM으로 보냅니다.
* **사용자 지정 가능한 설정:** 선호하는 LLM 공급자를 구성하고 모델 설정을 조정합니다.
* **다중 LLM 지원:** 팀 단위 API 키 관리와 함께 모델 간 전환이 가능합니다.
* **모델 비교:** 서로 다른 모델이 프롬프트에 어떻게 응답하는지 비교합니다.
-* **사용자 정의 프로바이더:** 맞춤형 모델용 OpenAI 호환 API 엔드포인트를 테스트합니다.
+* **맞춤형 런타임:** 맞춤형 모델용 OpenAI 호환 API 엔드포인트를 테스트합니다.
* **저장된 모델:** 워크플로에 사용할 수 있는 재사용 가능한 모델 프리셋을 생성하고 구성합니다.
플레이그라운드를 활용해 LLM 상호작용을 최적화하고 프롬프트 엔지니어링과 LLM 애플리케이션 개발 과정을 간소화하세요. 다음 섹션에서는 플레이그라운드를 구성하고 사용하는 방법을 설명합니다:
@@ -28,9 +28,9 @@ LLM 프롬프트와 응답을 평가하는 일은 쉽지 않습니다. Weave 플
* [플레이그라운드 액세스](#access-the-playground)
* [LLM 선택](#select-an-llm)
* [플레이그라운드 설정 사용자 지정](#customize-playground-settings)
-* [메시지 제어](#message-controls)
+* [Message controls](#message-controls)
* [LLM 비교](#compare-llms)
-* [사용자 정의 프로바이더](#custom-providers)
+* [맞춤형 런타임](#custom-runtimes)
* [저장된 모델](#saved-models)
+ ## 사전 요구 사항
+
+
+* W&B 계정 및 [API 키](/ko/platform/app/settings-page/user-settings#api-keys).
+* 롤아웃 트레이싱을 지원하는 VERL 설치 환경. 롤아웃 트레이싱은 [verl#2345](https://github.com/volcengine/verl/pull/2345)에서 추가되었습니다.
+* 비동기 롤아웃 설정. 트레이싱은 비동기 롤아웃에만 적용되며, 동기 롤아웃은 트레이스되지 않습니다.
+
+
+ ## Weave 트레이싱 활성화
+
+
+VERL이 W&B 계정으로 인증할 수 있도록 환경에서 W&B API 키를 설정합니다:
+
+```bash
+export WANDB_API_KEY=[YOUR-WANDB-API-KEY]
+```
+
+그런 다음 VERL 트레이닝 명령에 다음 플래그를 추가하세요:
+
+* `actor_rollout_ref.rollout.trace.backend=weave`: 트레이스 백엔드로 Weave를 선택합니다.
+* `actor_rollout_ref.rollout.mode=async`: vLLM 또는 SGLang에서 비동기 롤아웃을 활성화합니다. 트레이싱은 동기 롤아웃에는 영향을 미치지 않습니다.
+* `trainer.project_name`: 트레이스와 메트릭을 log할 프로젝트를 설정합니다.
+* `trainer.experiment_name`: 실험 이름을 설정합니다.
+* `trainer.logger=['console','wandb']`: Weave와 함께 wandb 로거를 활성화하여 메트릭과 트레이스가 동일한 프로젝트에 표시되도록 합니다.
+
+최종 명령은 다음과 같습니다:
+
+```bash
+python -m verl.trainer.main_ppo \
+ actor_rollout_ref.rollout.trace.backend=weave \
+ actor_rollout_ref.rollout.mode=async \
+ trainer.project_name=[YOUR-PROJECT-NAME] \
+ trainer.experiment_name=[YOUR-EXPERIMENT-NAME] \
+ trainer.logger=['console','wandb'] \
+ # ... 기타 트레이닝 플래그
+```
+
+Weave는 W&B 프로젝트와 실험 이름을 기반으로 자동으로 초기화됩니다. `weave.init()`를 호출할 필요가 없습니다.
+
+
+ ## 트레이스 볼륨 조정
+
+
+기본적으로 VERL은 모든 rollout의 모든 샘플을 트레이스하므로 매우 많은 양의 트레이스 데이터가 생성될 수 있습니다. `ppo_trainer.yaml` 설정 파일에서 다음 필드를 설정하여 볼륨을 제한할 수 있습니다.
+
+* `max_samples_per_step_per_worker`: worker가 각 트레이닝 step에서 트레이스할 고유 샘플 수입니다. 기본값은 `null`이며, 모든 샘플을 트레이스합니다.
+* `token2text`: 디코딩된 `prompt_text`와 `response_text`를 `ToolAgentLoop.run` 출력에 추가하려면 `True`로 설정합니다. 성능을 위해 기본값은 `False`입니다. Weave UI에서 프롬프트와 Completions를 직접 조회하려면 활성화하세요.
+
+결과 필드는 파일에 다음과 같이 표시됩니다.
+
+```yaml
+actor_rollout_ref:
+ rollout:
+ trace:
+ backend: weave
+ token2text: False
+ max_samples_per_step_per_worker: 5
+```
+
+
+ ## 트레이스 보기
+
+
+트레이닝 중 생성된 트레이스를 보려면 W&B 프로젝트 페이지를 열고 **Traces**를 선택하세요. 각 트레이스는 하나의 롤아웃 트래젝터리에 해당합니다.
+
+여러 트레이스를 선택하고 Weave의 비교 뷰를 사용하여 트래젝터리 간의 차이를 살펴볼 수 있습니다. 이를 통해 트레이닝 step이나 실험 전반에 걸친 에이전트 동작의 변화를 디버깅할 수 있습니다.
+
+
+ ## 추가 함수 트레이싱
+
+
+VERL은 기본 트레이스 적용 범위를 확장하는 데 사용할 수 있는 두 가지 헬퍼를 제공합니다.
+
+* `rollout_trace_op`: `weave.op`에 매핑되는 데코레이터로, 클래스 인스턴스의 메서드를 트레이싱 대상으로 표시합니다. 기본적으로 데코레이터가 적용되는 메서드는 소수에 불과합니다. 맞춤형 에이전트 루프 또는 도구 구현의 메서드에 이 데코레이터를 추가하여 더 많은 세부 정보를 캡처할 수 있습니다.
+* `rollout_trace_attr`: 트래젝터리 진입을 표시하고 트래젝터리 메타데이터(샘플 인덱스, step, 롤아웃 번호, 실험 이름)를 연결하는 컨텍스트 관리자입니다. 새 에이전트 유형을 도입하는 경우 트레이스가 run과 연결되도록 해당 트래젝터리의 진입점을 `rollout_trace_attr`로 래핑하세요.
+
+자세한 설정 정보는 [VERL의 rollout trace 문서](https://verl.readthedocs.io/en/latest/advance/rollout_trace.html)를 참조하세요.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/guides/tools/custom-runtimes.mdx b/ko/weave/guides/tools/custom-runtimes.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..6d26a91601
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/guides/tools/custom-runtimes.mdx
@@ -0,0 +1,110 @@
+---
+title: "맞춤형 런타임 추가"
+description: "OpenAI-compatible 추론 엔드포인트를 맞춤형 런타임으로 Weave 프로젝트에 연결하고 UI 또는 Python 및 TypeScript SDK에서 관리합니다."
+keywords: ["맞춤형 런타임", "사용자 정의 프로바이더", "OpenAI-compatible 엔드포인트", "register_custom_runtime", "LLM 플레이그라운드", "LLM 평가자"]
+---
+
+맞춤형 런타임을 등록하여 OpenAI-compatible 추론 엔드포인트를 W&B Weave 프로젝트에 연결합니다. 등록한 후에는 해당 엔드포인트의 모델이 Weave 전반의 모델 선택기에 표시됩니다. 인테그레이션 코드를 작성하지 않고도 팀원과 함께 플레이그라운드, Evaluation 플레이그라운드 및 LLM-as-a-judge 워크플로에서 이 모델들을 사용할 수 있습니다.
+
+맞춤형 런타임을 사용하여 다음을 연결할 수 있습니다.
+
+* 팀에서 OpenAI-compatible API를 통해 서빙하는 에이전트 또는 모델 프로토타입
+* 자체 호스팅 또는 로컬 모델(예: Ollama 또는 vLLM으로 서빙하는 모델)
+* Weave에서 기본적으로 지원하지 않는 공급자 또는 모델 버전
+
+W&B UI에서 맞춤형 런타임을 관리하거나 Python 및 TypeScript SDK를 사용해 프로그래밍 방식으로 관리할 수 있습니다. SDK 방식은 CI/CD를 위해 설계되었습니다. 등록은 선언적이고 멱등적이므로 파이프라인에서 배포할 때마다 런타임을 다시 등록할 수 있으며, Weave는 지정한 설정 상태로 수렴합니다.
+
+
+ ## 맞춤형 런타임을 사용할 수 있는 곳
+
+
+등록된 맞춤형 런타임의 모델은 다음 위치의 모델 선택기에 표시됩니다.
+
+* [플레이그라운드](/ko/weave/guides/tools/playground): 엔드포인트와 대화형으로 채팅합니다.
+* [Evaluation 플레이그라운드](/ko/weave/guides/tools/evaluation_playground): 엔드포인트를 다른 모델과 비교하고 평가합니다.
+* [Signals](/ko/weave/guides/evaluation/monitors): 수신 트레이스에 점수를 매기는 평가 모델로 엔드포인트를 사용합니다.
+* Scorer 반복 및 Agent Signals 모델 선택기
+* Weave completions API: 모델 ID `custom::
+ ## 맞춤형 런타임 추가
+
+
+코드 또는 Weave UI를 사용하여 프로젝트에 맞춤형 런타임을 추가할 수 있습니다. 맞춤형 런타임을 추가하려면 다음 런타임 정보가 필요합니다.
+
+| 필드 | 설명 |
+| ---------------- | --------------------------------------------------------------------------- |
+| 이름 | 프로젝트 내에서 런타임을 식별합니다. 모델 선택기에서는 그룹 이름으로 표시됩니다. |
+| 기본 URL | Weave가 완료 요청을 전송하는 OpenAI-compatible 엔드포인트입니다. W&B 서버에서 액세스할 수 있어야 합니다. |
+| 런타임 ID | 엔드포인트가 서빙하는 하나 이상의 모델 ID입니다. 각 ID는 선택 가능한 모델로 표시됩니다. |
+| 최대 토큰 수 | 모델이 한 응답에서 생성할 수 있는 최대 토큰 수입니다. 런타임 ID별로 설정합니다. 기본값은 4096입니다. |
+| API 키 시크릿(선택 사항) | 엔드포인트의 API 키를 저장하는 [팀 시크릿](/ko/platform/secrets)의 이름입니다. |
+| 헤더(선택 사항) | 엔드포인트에 대한 모든 요청과 함께 전송되는 맞춤형 HTTP 헤더입니다. |
+
+
+ ### 코드를 사용하여 맞춤형 런타임 추가
+
+
+이전 섹션에서 설명한 런타임 정보를 바탕으로 다음 등록 요청의 적절한 필드를 업데이트한 후 실행하여 프로젝트에서 맞춤형 런타임을 생성하거나 업데이트합니다. 프로그래밍 방식으로 등록하려면 `weave` Python 패키지 버전 0.53.4 이상 또는 `weave` npm 패키지 버전 0.16.5 이상이 필요합니다.
+
+
+ ## UI에서 맞춤형 런타임 등록
+
+
+W&B UI에서 맞춤형 런타임을 등록하려면 다음 단계를 따르세요.
+
+1. Weave 사이드바에서 **Project**를 선택한 후 **AI Providers** 탭을 선택합니다. 또는 플레이그라운드 모델 선택기에서 **Configure providers**를 클릭합니다.
+2. **Add custom runtime**을 클릭합니다. 설정 패널이 열립니다.
+3. 패널에서 런타임 이름, 기본 URL, 하나 이상의 런타임 ID를 입력합니다. 필요에 따라 API 키 시크릿과 맞춤형 헤더를 추가합니다.
+4. 런타임을 저장합니다.
+
+
+ 
+
+
+이제 런타임의 모델이 런타임 이름으로 된 그룹 아래의 모델 선택기에 표시됩니다. 런타임 ID 없이 저장한 런타임도 선택기에 계속 표시되며, **Add runtime ID** 액션을 선택하면 편집기가 다시 열립니다.
+
+런타임을 편집하거나 삭제하려면 **AI Providers** 탭의 런타임 행에서 편집 및 삭제 컨트롤을 사용합니다. 런타임을 삭제하면 되돌릴 수 없습니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/guides/tools/playground.mdx b/ko/weave/guides/tools/playground.mdx
index 7a0e500ebe..d276b99fa9 100644
--- a/ko/weave/guides/tools/playground.mdx
+++ b/ko/weave/guides/tools/playground.mdx
@@ -1,7 +1,7 @@
---
title: "프롬프트 실험에 플레이그라운드 활용하기"
description: "LLM 프롬프트와 응답을 반복적으로 개선하는 과정을 간소화합니다"
-keywords: ["LLM 플레이그라운드", "프롬프트 엔지니어링", "모델 비교", "사용자 정의 공급자", "저장된 모델"]
+keywords: ["LLM 플레이그라운드", "프롬프트 엔지니어링", "모델 비교", "맞춤형 런타임", "사용자 정의 프로바이더", "저장된 모델"]
---
@@ -188,74 +188,16 @@ LLM 프롬프트와 응답을 평가하는 일은 쉽지 않습니다. Weave 플
플레이그라운드에서는 LLM을 나란히 비교하여 서로 다른 모델이 동일한 프롬프트에 어떻게 응답하는지 평가할 수 있습니다. 비교하려면 오른쪽 플레이그라운드 툴바에서 **채팅 추가 (
- ## 사용자 정의 공급자
+
- CORS 제한으로 인해 플레이그라운드에서 localhost 또는 127.0.0.1 URL을 직접 call할 수 없습니다. 로컬 모델 서버(Ollama 등)를 실행 중인 경우 ngrok 같은 터널링 서비스를 사용해 안전하게 외부에 노출하세요. 자세한 내용은 [Use ngrok with Ollama](#use-a-local-model-as-a-custom-provider)을 참조하세요.
-
-
-사용자 정의 공급자를 추가한 후 표준 플레이그라운드 기능을 사용해 사용자 정의 공급자 모델을 테스트할 수 있습니다. 사용자 정의 공급자를 [편집](#edit-a-custom-provider)하거나 [제거](#remove-a-custom-provider)할 수도 있습니다.
-
-
+ ## 맞춤형 런타임
-기본 제공 공급자 외에도 플레이그라운드는 OpenAI 호환 API 엔드포인트를 제공하는 사용자 정의 공급자를 지원합니다. 다음 섹션에서는 사용자 정의 공급자를 추가, 편집, 제거하고 사용하는 방법을 설명합니다.
+플레이그라운드에서는 기본 제공 공급자 외에도 프로젝트에 등록할 수 있는 OpenAI 호환 API 엔드포인트인 맞춤형 런타임을 지원합니다. 맞춤형 런타임은 이전에는 *사용자 정의 프로바이더*라고 했습니다. 팀에서 서빙하는 에이전트 프로토타입, 로컬 모델 또는 지원되는 공급자 모델의 이전 버전과 같은 모델을 테스트하려면 맞춤형 런타임을 사용하세요.
-
- ### 사용자 정의 공급자 추가
-
-
-기본 제공 공급자 외에도 플레이그라운드에서 맞춤형 모델용 OpenAI 호환 API 엔드포인트를 테스트할 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
-
-* 지원되는 모델 공급자의 이전 버전
-* 로컬 모델
-
-플레이그라운드에 사용자 정의 공급자를 추가하려면 다음 단계를 따르세요.
-
-1. 프롬프트 헤더(메인 패널 상단)에서 **모델 선택** 드롭다운을 클릭합니다.
-2. **+ Add AI provider**를 선택합니다.
-3. **Custom Provider**를 선택합니다.
-4. pop-up modal에서 공급자 정보를 입력합니다:
- * **Provider name**: `openai` 또는 `ollama`와 같은 공급자 이름입니다.
- * **API 키**: OpenAI API 키와 같은 공급자의 API 키입니다.
- * **Base URL**: `https://api.openai.com/v1/` 또는 `https://e452-2600-1700-45f0-3e10-2d3f-796b-d6f2-8ba7.ngrok-free.app`와 같은 ngrok URL 등의 공급자용 기본 엔드포인트입니다.
- * **Headers** (선택): 하나 이상의 맞춤형 HTTP 헤더 키-값 쌍입니다.
- * **Models**: `deepseek-r1` 또는 `qwq`와 같은 공급자용 하나 이상의 모델입니다.
- * **Max tokens** (선택): 각 모델이 응답에서 생성할 수 있는 최대 token 수입니다.
-5. 공급자 정보를 입력한 후 **Add provider**를 클릭합니다.
-6. **모델 선택** 드롭다운에서 새 공급자와 사용 가능한 모델을 선택합니다.
-
-
- ### 사용자 정의 프로바이더 편집
-
-
-[이전에 생성한 사용자 정의 프로바이더](#add-a-custom-provider)의 정보를 편집하려면 다음 단계를 따르세요:
-
-1. 프롬프트 헤더에서 **모델 선택** 드롭다운을 클릭합니다. 그런 다음 **+Configure providers**를 선택합니다.
-
-* 또는 사이드바 메뉴에서 **프로젝트**를 선택한 다음 **AI 프로바이더** 탭을 선택할 수 있습니다.
-
-2. **Custom providers** 테이블에서 업데이트하려는 사용자 정의 프로바이더를 찾습니다.
-3. 사용자 정의 프로바이더 항목의 **Last Updated** 열에서 편집 버튼(연필 아이콘)을 클릭합니다.
-4. 팝업 모달에서 프로바이더 정보를 편집합니다.
-5. **Save**를 클릭합니다.
-
-
- ### 사용자 정의 공급자 제거
-
-
-[이전에 생성한 사용자 정의 공급자](#add-a-custom-provider)를 제거하려면 다음 단계를 따르세요.
-
-1. 프롬프트 헤더에서 **모델 선택** 드롭다운을 클릭한 다음 **+공급자 구성**을 선택합니다.
-
-* 또는 사이드바 메뉴에서 **프로젝트**를 선택한 다음 **AI 공급자** 탭을 선택할 수 있습니다.
-
-2. **사용자 정의 공급자** 테이블에서 삭제하려는 사용자 정의 공급자를 찾습니다.
-3. 해당 사용자 정의 공급자 항목의 **Last Updated** 열에서 삭제 버튼(휴지통 아이콘)을 클릭합니다.
-4. 팝업 모달에서 공급자를 삭제할 것인지 확인합니다. 이 작업은 되돌릴 수 없습니다.
-5. **삭제**를 클릭합니다.
+UI 또는 Python SDK에서 맞춤형 런타임을 등록하려면 [맞춤형 런타임](/ko/weave/guides/tools/custom-runtimes)을 참조하세요. 맞춤형 런타임을 등록한 후 **모델 선택** 드롭다운에서 해당 모델을 선택하고 표준 플레이그라운드 기능을 사용해 테스트하세요.
-
- ### 로컬 모델을 사용자 정의 프로바이더로 사용
+
+ Weave의 새 Agents 뷰로 OTel span을 전송하려면 [Weave의 새 OTel 네이티브 워크플로](/ko/weave/guides/tracking/trace-agents-otel)를 사용하는 것이 좋습니다. 원시 OTLP 트레이스 수집 데이터를 Weave의 표준 Traces 뷰로 전송하려는 경우에만 이 가이드를 사용하세요.
+
+
Weave는 전용 엔드포인트를 통해 OpenTelemetry 호환 트레이스 데이터를 임포트할 수 있도록 지원합니다. 이 엔드포인트를 사용하면 OTLP(OpenTelemetry Protocol) 형식의 트레이스 데이터를 Weave 프로젝트로 직접 전송할 수 있습니다. 기존 OTel 기반 관측성 파이프라인을 대체하지 않으면서, 애플리케이션을 OpenTelemetry 표준으로 계측하고 해당 트레이스를 다른 Weave 데이터와 함께 표시하려는 경우 이 인테그레이션을 사용하세요.
이 페이지에서는 엔드포인트 세부 정보, 인증, Python 및 TypeScript의 엔드투엔드 예시, OpenTelemetry Collector를 통해 트레이스를 전달하는 방법, 트레이스를 Weave 스레드로 구성하는 방법, 그리고 Weave가 들어오는 span에 적용하는 속성 매핑을 설명합니다.
diff --git a/ko/weave/guides/tracking/trace-agents-otel.mdx b/ko/weave/guides/tracking/trace-agents-otel.mdx
index e6edbf1d4c..62ccfa18e0 100644
--- a/ko/weave/guides/tracking/trace-agents-otel.mdx
+++ b/ko/weave/guides/tracking/trace-agents-otel.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ description: "Weave SDK 없이도 모든 OpenTelemetry 파이프라인에서 Wea
keywords: ["OTLP", "OpenTelemetry", "GenAI semantic conventions", "agents endpoint", "no SDK"]
---
-W&B Weave 에이전트 관측성은 [OpenTelemetry (OTel)](https://opentelemetry.io/docs/concepts/)을 기반으로 합니다. Weave는 span을 **Agents** 뷰로 수집하는 전용 OTLP 엔드포인트를 제공합니다. 에이전트가 이미 OTel span을 내보내고 있다면 Weave SDK를 설치하지 않아도 기존 OTel 파이프라인이 해당 엔드포인트를 가리키도록 설정해 Weave로 보낼 수 있습니다.
+W&B Weave 에이전트 관측성은 [OpenTelemetry (OTel)](https://opentelemetry.io/docs/concepts/)을 기반으로 하며, span을 **Agents** 뷰로 수집하는 전용 OTLP 엔드포인트를 제공합니다. 즉, OTel 익스포터의 현재 엔드포인트 설정을 Weave 엔드포인트 설정으로 변경하면 OTel로 계측된 애플리케이션의 span을 Weave로 빠르게 전송할 수 있습니다. 이를 위해 Weave SDK를 설치할 필요는 없습니다.
이 페이지에서는 엔드포인트에 인증하고 span을 보내는 방법을 설명합니다.
diff --git a/ko/weave/reference/service-api.mdx b/ko/weave/reference/service-api.mdx
index db06eb4663..a0cd0d9bd9 100644
--- a/ko/weave/reference/service-api.mdx
+++ b/ko/weave/reference/service-api.mdx
@@ -147,16 +147,16 @@ curl -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" https://trace.wandb.ai/...
### 에이전트
-* **[POST `/agents/agent-versions/query`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/genai-agent-versions-query)** - Genai 에이전트 버전 쿼리
-* **[POST `/agents/conversations/chat`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/genai-conversation-chat)** - Genai 대화 채팅
-* **[POST `/agents/conversations/spans`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/genai-conversation-spans)** - Genai 대화 span
-* **[POST `/agents/otel/v1/traces`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/export-genai-trace)** - Genai 트레이스 내보내기
-* **[POST `/agents/query`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/genai-agents-query)** - Genai 에이전트 쿼리
-* **[POST `/agents/search`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/genai-search)** - Genai 검색
-* **[POST `/agents/spans/custom-attrs/schema`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/genai-custom-attrs-schema)** - Genai 맞춤형 속성 스키마
-* **[POST `/agents/spans/query`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/genai-spans-query)** - Genai span 쿼리
-* **[POST `/agents/spans/stats`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/genai-spans-stats)** - Genai span 통계
-* **[POST `/agents/traces/chat`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/genai-traces-chat)** - Genai 트레이스 채팅
+* **[POST `/agents/agent-versions/query`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/genai-agent-versions-query)** - GenAI 에이전트 버전 쿼리
+* **[POST `/agents/conversations/chat`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/genai-conversation-chat)** - GenAI 대화 채팅
+* **[POST `/agents/conversations/spans`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/genai-conversation-spans)** - GenAI 대화 span
+* **[POST `/agents/otel/v1/traces`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/export-genai-trace)** - GenAI 트레이스 내보내기
+* **[POST `/agents/query`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/genai-agents-query)** - GenAI 에이전트 쿼리
+* **[POST `/agents/search`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/genai-search)** - GenAI 검색
+* **[POST `/agents/spans/custom-attrs/schema`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/genai-custom-attrs-schema)** - GenAI 맞춤형 속성 스키마
+* **[POST `/agents/spans/query`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/genai-spans-query)** - GenAI span 쿼리
+* **[POST `/agents/spans/stats`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/genai-spans-stats)** - GenAI span 통계
+* **[POST `/agents/traces/chat`](https://docs.wandb.ai/weave/reference/service-api/agents/genai-traces-chat)** - GenAI 트레이스 채팅
+ ### 로컬 모델을 맞춤형 런타임으로 사용
플레이그라운드에서 로컬로 실행 중인 모델을 테스트하려면 ngrok와 Ollama를 사용해 CORS 제한을 우회할 수 있는 임시 공개 URL을 만드세요. 이렇게 하면 브라우저 보안 정책을 위반하지 않고도 플레이그라운드가 사용자의 머신에서 실행 중인 모델에 연결할 수 있습니다.
@@ -276,7 +218,7 @@ LLM 프롬프트와 응답을 평가하는 일은 쉽지 않습니다. Weave 플
ngrok http 11434 --response-header-add "Access-Control-Allow-Origin: *" --host-header rewrite
```
-4. ngrok가 시작되면 `https://xxxx-xxxx.ngrok-free.app`와 같은 공개 URL이 표시됩니다. 플레이그라운드에서 [사용자 정의 프로바이더를 추가](#add-a-custom-provider)할 때 이 URL을 **Base URL**로 사용하세요.
+4. ngrok가 시작되면 `https://xxxx-xxxx.ngrok-free.app`와 같은 공개 URL이 표시됩니다. UI에서 [맞춤형 런타임을 등록](/ko/weave/guides/tools/custom-runtimes#register-a-custom-runtime-in-the-ui)할 때 이 URL을 **Base URL**로 사용하세요.
다음 다이어그램은 로컬 환경, ngrok 프록시, W&B 클라우드 서비스 간의 데이터 흐름을 보여줍니다:
diff --git a/ko/weave/guides/tracking/annotation-queues.mdx b/ko/weave/guides/tracking/annotation-queues.mdx
index e4ab1ae978..998b38b65f 100644
--- a/ko/weave/guides/tracking/annotation-queues.mdx
+++ b/ko/weave/guides/tracking/annotation-queues.mdx
@@ -214,7 +214,7 @@ Annotation Queues 테이블에서 **Calls with responses** 열은 제출된 검
UI 워크플로 외에도 annotation 데이터를 프로그래밍 방식으로 조회할 수 있습니다. 이는 분석을 자동화하거나, 맞춤형 보고서를 구축하거나, annotation을 다운스트림 파이프라인에 통합할 때 유용합니다. annotation을 프로그래밍 방식으로 통합하려면 프로젝트 이름과 큐 ID를 알아야 합니다:
* **Project**: W&B 프로젝트 이름입니다(`project` 또는 `team/project` 형식일 수 있음). W&B 팀(`team/project`와 같은 형식)을 지정하지 않으면 기본 팀이 사용됩니다.
-* **Queue ID**: annotation queue의 고유 식별자입니다.
+* **Queue ID**: 어노테이션 큐의 고유 식별자입니다.
큐 ID를 찾으려면:
diff --git a/ko/weave/guides/tracking/otel.mdx b/ko/weave/guides/tracking/otel.mdx
index f764f5951c..218ad74402 100644
--- a/ko/weave/guides/tracking/otel.mdx
+++ b/ko/weave/guides/tracking/otel.mdx
@@ -4,6 +4,10 @@ description: "전용 엔드포인트를 통해 OpenTelemetry 호환 트레이스
keywords: ["OTLP", "OpenTelemetry Collector", "OpenInference", "OpenLLMetry", "스레드"]
---
+
### 어노테이션 큐
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/agents/export-genai-trace.mdx b/ko/weave/reference/service-api/agents/export-genai-trace.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..2809f48691
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/agents/export-genai-trace.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "GenAI 트레이스 내보내기"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /agents/otel/v1/traces
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/agents/genai-agent-versions-query.mdx b/ko/weave/reference/service-api/agents/genai-agent-versions-query.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..6980768ce6
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/agents/genai-agent-versions-query.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "GenAI 에이전트 버전 쿼리"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /agents/agent-versions/query
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/agents/genai-agents-query.mdx b/ko/weave/reference/service-api/agents/genai-agents-query.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..7558566fa3
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/agents/genai-agents-query.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "GenAI 에이전트 쿼리"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /agents/query
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/agents/genai-conversation-chat.mdx b/ko/weave/reference/service-api/agents/genai-conversation-chat.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..882335a4b0
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/agents/genai-conversation-chat.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "GenAI 대화형 채팅"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /agents/conversations/chat
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/agents/genai-conversation-spans.mdx b/ko/weave/reference/service-api/agents/genai-conversation-spans.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..76f1e7e8ef
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/agents/genai-conversation-spans.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "GenAI 대화 span"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /agents/conversations/spans
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/agents/genai-custom-attrs-schema.mdx b/ko/weave/reference/service-api/agents/genai-custom-attrs-schema.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..82045bf6ca
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/agents/genai-custom-attrs-schema.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "GenAI 맞춤 속성 스키마"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST
+ /agents/spans/custom-attrs/schema
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/agents/genai-search.mdx b/ko/weave/reference/service-api/agents/genai-search.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..0260c26b37
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/agents/genai-search.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "GenAI 검색"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /agents/search
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/agents/genai-spans-query.mdx b/ko/weave/reference/service-api/agents/genai-spans-query.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..88f191384f
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/agents/genai-spans-query.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "GenAI span 쿼리"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /agents/spans/query
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/agents/genai-spans-stats.mdx b/ko/weave/reference/service-api/agents/genai-spans-stats.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..c5e91cb8af
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/agents/genai-spans-stats.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "GenAI Span 통계"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /agents/spans/stats
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/agents/genai-traces-chat.mdx b/ko/weave/reference/service-api/agents/genai-traces-chat.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..af6c021a47
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/agents/genai-traces-chat.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "GenAI 트레이스 채팅"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /agents/traces/chat
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-add-calls.mdx b/ko/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-add-calls.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..2c43826361
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-add-calls.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Annotation Queue에 Call 추가"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST
+ /annotation_queues/{queue_id}/items
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-create.mdx b/ko/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-create.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..15d70d112e
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-create.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "어노테이션 큐 만들기"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /annotation_queues
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-delete.mdx b/ko/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-delete.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..6c396da9f1
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-delete.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Annotation Queue Delete"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json DELETE
+ /annotation_queues/{queue_id}
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-item-progress-update.mdx b/ko/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-item-progress-update.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..4320177b69
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-item-progress-update.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "어노테이션 큐 항목 진행 상황 업데이트"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST
+ /annotation_queues/{queue_id}/items/{item_id}/progress
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-items-query.mdx b/ko/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-items-query.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..b130175464
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-items-query.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "어노테이션 큐 항목 쿼리"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST
+ /annotation_queues/{queue_id}/items/query
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-read.mdx b/ko/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-read.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..a15a593a1f
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-read.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "주석 큐 조회"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json GET /annotation_queues/{queue_id}
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-update.mdx b/ko/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-update.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..b77af3b111
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queue-update.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "어노테이션 큐 업데이트"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json PUT /annotation_queues/{queue_id}
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queues-query-stream.mdx b/ko/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queues-query-stream.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..0c57b1b8f3
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queues-query-stream.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Annotation Queues 쿼리 스트림"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /annotation_queues/query
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queues-stats.mdx b/ko/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queues-stats.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..2589bdff23
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/annotation-queues/annotation-queues-stats.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "어노테이션 큐 통계"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /annotation_queues/stats
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/calls/call-end.mdx b/ko/weave/reference/service-api/calls/call-end.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..6b0c0d5ef4
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/calls/call-end.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Call 종료"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /call/end
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/calls/call-read.mdx b/ko/weave/reference/service-api/calls/call-read.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..1d8ab7aa19
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/calls/call-read.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Call 조회"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /call/read
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/calls/call-start-batch.mdx b/ko/weave/reference/service-api/calls/call-start-batch.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..ec56816884
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/calls/call-start-batch.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Call Start Batch"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /call/upsert_batch
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/calls/call-start.mdx b/ko/weave/reference/service-api/calls/call-start.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..31cc3ef9e4
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/calls/call-start.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Call 시작"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /call/start
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/calls/call-stats.mdx b/ko/weave/reference/service-api/calls/call-stats.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..77e2cbdb8d
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/calls/call-stats.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Call 통계"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /calls/stats
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/calls/call-update.mdx b/ko/weave/reference/service-api/calls/call-update.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..3181090404
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/calls/call-update.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Call 업데이트"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /call/update
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/calls/calls-complete.mdx b/ko/weave/reference/service-api/calls/calls-complete.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..abb6d88b72
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/calls/calls-complete.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Call 완료"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST
+ /v2/{entity}/{project}/calls/complete
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/calls/calls-delete.mdx b/ko/weave/reference/service-api/calls/calls-delete.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..b6eedb08bf
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/calls/calls-delete.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Call 삭제"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /calls/delete
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/calls/calls-query-stats.mdx b/ko/weave/reference/service-api/calls/calls-query-stats.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..a54d5c340e
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/calls/calls-query-stats.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Call 쿼리 통계"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /calls/query_stats
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/calls/calls-query-stream.mdx b/ko/weave/reference/service-api/calls/calls-query-stream.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..72132b3ba9
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/calls/calls-query-stream.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Call 쿼리 스트림"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /calls/stream_query
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/calls/calls-usage.mdx b/ko/weave/reference/service-api/calls/calls-usage.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..133d4d0841
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/calls/calls-usage.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Call 사용량"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /calls/usage
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/calls/trace-usage.mdx b/ko/weave/reference/service-api/calls/trace-usage.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..9282df4613
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/calls/trace-usage.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "트레이스 사용"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /trace/usage
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/costs/cost-create.mdx b/ko/weave/reference/service-api/costs/cost-create.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..1c0aa70de1
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/costs/cost-create.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "비용 생성"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /cost/create
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/costs/cost-purge.mdx b/ko/weave/reference/service-api/costs/cost-purge.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..796c1859a9
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/costs/cost-purge.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "비용 삭제"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /cost/purge
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/costs/cost-query.mdx b/ko/weave/reference/service-api/costs/cost-query.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..2cfe920283
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/costs/cost-query.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "비용 쿼리"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /cost/query
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/datasets/dataset-create.mdx b/ko/weave/reference/service-api/datasets/dataset-create.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..f7cdc1e303
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/datasets/dataset-create.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "데이터셋 생성"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST
+ /v2/{entity}/{project}/datasets
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/datasets/dataset-delete.mdx b/ko/weave/reference/service-api/datasets/dataset-delete.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..a1ac059937
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/datasets/dataset-delete.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "데이터셋 삭제"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json DELETE
+ /v2/{entity}/{project}/datasets/{object_id}
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/datasets/dataset-list.mdx b/ko/weave/reference/service-api/datasets/dataset-list.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..9dff9e7b3f
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/datasets/dataset-list.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "데이터셋 목록"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json GET
+ /v2/{entity}/{project}/datasets
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/datasets/dataset-read.mdx b/ko/weave/reference/service-api/datasets/dataset-read.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..22d7f1222f
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/datasets/dataset-read.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "데이터셋 조회"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json GET
+ /v2/{entity}/{project}/datasets/{object_id}/versions/{digest}
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/eval-results/eval-results-query.mdx b/ko/weave/reference/service-api/eval-results/eval-results-query.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..1f787a1aa7
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/eval-results/eval-results-query.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Eval 결과 쿼리"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST
+ /v2/{entity}/{project}/eval_results/query
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/evaluation-runs/evaluation-run-create.mdx b/ko/weave/reference/service-api/evaluation-runs/evaluation-run-create.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..30582ca6b9
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/evaluation-runs/evaluation-run-create.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Evaluation Run 생성"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST
+ /v2/{entity}/{project}/evaluation_runs
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/evaluation-runs/evaluation-run-delete.mdx b/ko/weave/reference/service-api/evaluation-runs/evaluation-run-delete.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..e6e353ee3d
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/evaluation-runs/evaluation-run-delete.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Evaluation run 삭제"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json DELETE
+ /v2/{entity}/{project}/evaluation_runs
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/evaluation-runs/evaluation-run-finish.mdx b/ko/weave/reference/service-api/evaluation-runs/evaluation-run-finish.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..4aa842b98f
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/evaluation-runs/evaluation-run-finish.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Evaluation Run 종료"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST
+ /v2/{entity}/{project}/evaluation_runs/{evaluation_run_id}/finish
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/evaluation-runs/evaluation-run-list.mdx b/ko/weave/reference/service-api/evaluation-runs/evaluation-run-list.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..576af6b977
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/evaluation-runs/evaluation-run-list.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Evaluation Run 목록"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json GET
+ /v2/{entity}/{project}/evaluation_runs
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/evaluation-runs/evaluation-run-read.mdx b/ko/weave/reference/service-api/evaluation-runs/evaluation-run-read.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..fee49e3d94
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/evaluation-runs/evaluation-run-read.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Evaluation Run 조회"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json GET
+ /v2/{entity}/{project}/evaluation_runs/{evaluation_run_id}
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/evaluations/evaluate-model.mdx b/ko/weave/reference/service-api/evaluations/evaluate-model.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..527eb05c3e
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/evaluations/evaluate-model.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "모델 평가"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /evaluations/evaluate_model
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/evaluations/evaluation-create.mdx b/ko/weave/reference/service-api/evaluations/evaluation-create.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..c292055320
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/evaluations/evaluation-create.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Evaluation 생성"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST
+ /v2/{entity}/{project}/evaluations
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/evaluations/evaluation-delete.mdx b/ko/weave/reference/service-api/evaluations/evaluation-delete.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..07a5bb1877
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/evaluations/evaluation-delete.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Evaluation 삭제"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json DELETE
+ /v2/{entity}/{project}/evaluations/{object_id}
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/evaluations/evaluation-list.mdx b/ko/weave/reference/service-api/evaluations/evaluation-list.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..29f2c4621e
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/evaluations/evaluation-list.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Evaluation 목록"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json GET
+ /v2/{entity}/{project}/evaluations
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/evaluations/evaluation-read.mdx b/ko/weave/reference/service-api/evaluations/evaluation-read.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..9cf7e7c311
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/evaluations/evaluation-read.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Evaluation 조회"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json GET
+ /v2/{entity}/{project}/evaluations/{object_id}/versions/{digest}
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/evaluations/evaluation-status.mdx b/ko/weave/reference/service-api/evaluations/evaluation-status.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..84aa6acb08
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/evaluations/evaluation-status.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Evaluation 상태"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /evaluations/status
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/evaluations/rescore-evaluation.mdx b/ko/weave/reference/service-api/evaluations/rescore-evaluation.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..cd1428f556
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/evaluations/rescore-evaluation.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Evaluation 재점수화"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /evaluations/rescore
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/feedback/feedback-aggregate.mdx b/ko/weave/reference/service-api/feedback/feedback-aggregate.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..38a7692233
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/feedback/feedback-aggregate.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "피드백 집계"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /feedback/aggregate
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/feedback/feedback-create-batch.mdx b/ko/weave/reference/service-api/feedback/feedback-create-batch.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..692d839d1b
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/feedback/feedback-create-batch.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Feedback 일괄 생성"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /feedback/batch/create
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/feedback/feedback-create.mdx b/ko/weave/reference/service-api/feedback/feedback-create.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..eec49abec2
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/feedback/feedback-create.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Feedback 만들기"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /feedback/create
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/feedback/feedback-payload-schema.mdx b/ko/weave/reference/service-api/feedback/feedback-payload-schema.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..e96a8c0bcb
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/feedback/feedback-payload-schema.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "피드백 페이로드 스키마"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /feedback/payload_schema
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/feedback/feedback-purge.mdx b/ko/weave/reference/service-api/feedback/feedback-purge.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..22a21e9af0
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/feedback/feedback-purge.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Feedback 삭제"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /feedback/purge
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/feedback/feedback-query.mdx b/ko/weave/reference/service-api/feedback/feedback-query.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..3f6e15daa3
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/feedback/feedback-query.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Feedback 쿼리"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /feedback/query
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/feedback/feedback-replace.mdx b/ko/weave/reference/service-api/feedback/feedback-replace.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..b7672ad12c
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/feedback/feedback-replace.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Feedback Replace"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /feedback/replace
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/feedback/feedback-stats.mdx b/ko/weave/reference/service-api/feedback/feedback-stats.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..a7e6d29840
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/feedback/feedback-stats.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "피드백 통계"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /feedback/stats
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/files/file-content.mdx b/ko/weave/reference/service-api/files/file-content.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..7309ef557d
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/files/file-content.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "파일 콘텐츠"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /file/content
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/files/file-create.mdx b/ko/weave/reference/service-api/files/file-create.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..e52087b105
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/files/file-create.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "파일 생성"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /file/create
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/files/files-stats.mdx b/ko/weave/reference/service-api/files/files-stats.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..27e3f7f47d
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/files/files-stats.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "파일 통계"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /files/query_stats
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/images/image-create.mdx b/ko/weave/reference/service-api/images/image-create.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..5b5d302254
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/images/image-create.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "이미지 생성"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /image/create
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/inference/inference-analysis-artificialanalysis-models.mdx b/ko/weave/reference/service-api/inference/inference-analysis-artificialanalysis-models.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..d7032d1d0e
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/inference/inference-analysis-artificialanalysis-models.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Inference Analysis Artificialanalysis 모델"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json GET
+ /inference/analysis/artificialanalysis/models
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/inference/inference-catalog-models.mdx b/ko/weave/reference/service-api/inference/inference-catalog-models.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..47c8833121
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/inference/inference-catalog-models.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Inference Catalog 모델"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json GET /inference/catalog/models
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/inference/inference-modelsdev-models.mdx b/ko/weave/reference/service-api/inference/inference-modelsdev-models.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..9da4376cac
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/inference/inference-modelsdev-models.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Inference Modelsdev Models"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json GET /inference/modelsdev/models
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/inference/inference-router-openrouter-models.mdx b/ko/weave/reference/service-api/inference/inference-router-openrouter-models.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..c7e9be41f4
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/inference/inference-router-openrouter-models.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Inference Router Openrouter 모델"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json GET
+ /inference/router/openrouter/models
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/inference/nvidia-hardware.mdx b/ko/weave/reference/service-api/inference/nvidia-hardware.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..88e2dff49c
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/inference/nvidia-hardware.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "NVIDIA 하드웨어"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json GET /inference/nvidia/v2/hardware
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/models/model-create.mdx b/ko/weave/reference/service-api/models/model-create.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..ada2f952d8
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/models/model-create.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "모델 생성"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /v2/{entity}/{project}/models
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/models/model-delete.mdx b/ko/weave/reference/service-api/models/model-delete.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..908aebbc25
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/models/model-delete.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "모델 삭제"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json DELETE
+ /v2/{entity}/{project}/models/{object_id}
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/models/model-list.mdx b/ko/weave/reference/service-api/models/model-list.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..cd4bb4576e
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/models/model-list.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "모델 목록"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json GET /v2/{entity}/{project}/models
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/models/model-read.mdx b/ko/weave/reference/service-api/models/model-read.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..a63f64b2b0
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/models/model-read.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "모델 조회"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json GET
+ /v2/{entity}/{project}/models/{object_id}/versions/{digest}
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/objects/aliases-list.mdx b/ko/weave/reference/service-api/objects/aliases-list.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..ec6e5ecec9
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/objects/aliases-list.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "별칭 목록"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json GET /aliases
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/objects/obj-add-tags.mdx b/ko/weave/reference/service-api/objects/obj-add-tags.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..e61117784d
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/objects/obj-add-tags.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "객체에 태그 추가"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json PUT
+ /objs/{object_id}/versions/{digest}/tags
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/objects/obj-create.mdx b/ko/weave/reference/service-api/objects/obj-create.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..9314a07ac0
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/objects/obj-create.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Obj Create"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /obj/create
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/objects/obj-delete.mdx b/ko/weave/reference/service-api/objects/obj-delete.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..a6a9404d18
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/objects/obj-delete.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Obj Delete"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /obj/delete
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/objects/obj-read.mdx b/ko/weave/reference/service-api/objects/obj-read.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..177182c302
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/objects/obj-read.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Obj 조회"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /obj/read
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/objects/obj-remove-aliases.mdx b/ko/weave/reference/service-api/objects/obj-remove-aliases.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..9f9cdbe905
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/objects/obj-remove-aliases.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Obj 별칭 삭제"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST
+ /objs/{object_id}/aliases/remove
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/objects/obj-remove-tags.mdx b/ko/weave/reference/service-api/objects/obj-remove-tags.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..e66d0c0667
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/objects/obj-remove-tags.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Obj 태그 삭제"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST
+ /objs/{object_id}/versions/{digest}/tags/remove
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/objects/obj-set-aliases.mdx b/ko/weave/reference/service-api/objects/obj-set-aliases.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..9c2cc47a29
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/objects/obj-set-aliases.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "객체 별칭 설정"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json PUT /objs/{object_id}/aliases
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/objects/objs-query.mdx b/ko/weave/reference/service-api/objects/objs-query.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..f95d33ad2f
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/objects/objs-query.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Objs 쿼리"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /objs/query
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/objects/tags-list.mdx b/ko/weave/reference/service-api/objects/tags-list.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..18b9e72dec
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/objects/tags-list.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "태그 목록"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json GET /tags
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/opentelemetry/export-trace.mdx b/ko/weave/reference/service-api/opentelemetry/export-trace.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..5081824a30
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/opentelemetry/export-trace.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "트레이스 내보내기"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /otel/v1/traces
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/ops/op-create.mdx b/ko/weave/reference/service-api/ops/op-create.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..6f02793eed
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/ops/op-create.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Op 생성"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /v2/{entity}/{project}/ops
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/ops/op-delete.mdx b/ko/weave/reference/service-api/ops/op-delete.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..6fb3e319ff
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/ops/op-delete.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Op 삭제"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json DELETE
+ /v2/{entity}/{project}/ops/{object_id}
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/ops/op-list.mdx b/ko/weave/reference/service-api/ops/op-list.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..835db88240
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/ops/op-list.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Op 목록"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json GET /v2/{entity}/{project}/ops
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/ops/op-read.mdx b/ko/weave/reference/service-api/ops/op-read.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..d250f867ff
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/ops/op-read.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Op 조회"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json GET
+ /v2/{entity}/{project}/ops/{object_id}/versions/{digest}
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/predictions/prediction-create.mdx b/ko/weave/reference/service-api/predictions/prediction-create.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..67eb07a9e7
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/predictions/prediction-create.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "예측 생성"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST
+ /v2/{entity}/{project}/predictions
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/predictions/prediction-delete.mdx b/ko/weave/reference/service-api/predictions/prediction-delete.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..080038e19f
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/predictions/prediction-delete.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "예측 삭제"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json DELETE
+ /v2/{entity}/{project}/predictions
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/predictions/prediction-finish.mdx b/ko/weave/reference/service-api/predictions/prediction-finish.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..0f2393ca42
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/predictions/prediction-finish.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "예측 종료"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST
+ /v2/{entity}/{project}/predictions/{prediction_id}/finish
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/predictions/prediction-list.mdx b/ko/weave/reference/service-api/predictions/prediction-list.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..3bff2655d3
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/predictions/prediction-list.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "예측 목록"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json GET
+ /v2/{entity}/{project}/predictions
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/predictions/prediction-read.mdx b/ko/weave/reference/service-api/predictions/prediction-read.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..451827c567
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/predictions/prediction-read.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "예측 조회"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json GET
+ /v2/{entity}/{project}/predictions/{prediction_id}
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/refs/refs-read-batch.mdx b/ko/weave/reference/service-api/refs/refs-read-batch.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..538de50044
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/refs/refs-read-batch.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Refs 일괄 조회"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /refs/read_batch
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/registry/link-to-registry.mdx b/ko/weave/reference/service-api/registry/link-to-registry.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..0f876c2379
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/registry/link-to-registry.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "레지스트리에 연결하기"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /link_to_registry
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/scorers/scorer-create.mdx b/ko/weave/reference/service-api/scorers/scorer-create.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..6ec5b648c4
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/scorers/scorer-create.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Scorer 생성"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST
+ /v2/{entity}/{project}/scorers
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/scorers/scorer-delete.mdx b/ko/weave/reference/service-api/scorers/scorer-delete.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..2ccc62c7b5
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/scorers/scorer-delete.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Scorer Delete"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json DELETE
+ /v2/{entity}/{project}/scorers/{object_id}
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/scorers/scorer-list.mdx b/ko/weave/reference/service-api/scorers/scorer-list.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..abf1834845
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/scorers/scorer-list.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Scorer 목록"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json GET /v2/{entity}/{project}/scorers
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/scorers/scorer-read.mdx b/ko/weave/reference/service-api/scorers/scorer-read.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..695aedb8df
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/scorers/scorer-read.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "Scorer 조회"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json GET
+ /v2/{entity}/{project}/scorers/{object_id}/versions/{digest}
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/scores/calls-score.mdx b/ko/weave/reference/service-api/scores/calls-score.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..cf50126a06
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/scores/calls-score.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Call 점수"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /calls/score
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/scores/score-create.mdx b/ko/weave/reference/service-api/scores/score-create.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..4d91f18e53
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/scores/score-create.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "점수 생성"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /v2/{entity}/{project}/scores
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/scores/score-delete.mdx b/ko/weave/reference/service-api/scores/score-delete.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..ec08fde4e3
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/scores/score-delete.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "점수 삭제"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json DELETE
+ /v2/{entity}/{project}/scores
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/scores/score-list.mdx b/ko/weave/reference/service-api/scores/score-list.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..beea9ef4fe
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/scores/score-list.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "점수 목록"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json GET /v2/{entity}/{project}/scores
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/scores/score-read.mdx b/ko/weave/reference/service-api/scores/score-read.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..be2fad83a8
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/scores/score-read.mdx
@@ -0,0 +1,5 @@
+---
+title: "점수 조회"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json GET
+ /v2/{entity}/{project}/scores/{score_id}
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/service/get-caller-location.mdx b/ko/weave/reference/service-api/service/get-caller-location.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..904cf8d86e
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/service/get-caller-location.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "호출자 위치 조회"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json GET /geolocate
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/service/projects-info.mdx b/ko/weave/reference/service-api/service/projects-info.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..5be77307f7
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/service/projects-info.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Projects 정보"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /service/projects_info
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/service/read-root.mdx b/ko/weave/reference/service-api/service/read-root.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..6acbf7dfb6
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/service/read-root.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "루트 조회"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json GET /health
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/service/read-version.mdx b/ko/weave/reference/service-api/service/read-version.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..510d995b8d
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/service/read-version.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "버전 조회"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json GET /version
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/service/server-info.mdx b/ko/weave/reference/service-api/service/server-info.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..fcaeb2d17d
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/service/server-info.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "서버 정보"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json GET /server_info
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/tables/table-create-from-digests.mdx b/ko/weave/reference/service-api/tables/table-create-from-digests.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..cbaaeb07e7
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/tables/table-create-from-digests.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "Digest에서 Table 생성"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /table/create_from_digests
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/tables/table-create.mdx b/ko/weave/reference/service-api/tables/table-create.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..82f1a0f36f
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/tables/table-create.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "테이블 생성"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /table/create
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/tables/table-query-stats-batch.mdx b/ko/weave/reference/service-api/tables/table-query-stats-batch.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..f9e578a3d5
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/tables/table-query-stats-batch.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "테이블 쿼리 통계 배치"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /table/query_stats_batch
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/tables/table-query-stats.mdx b/ko/weave/reference/service-api/tables/table-query-stats.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..81371e40c4
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/tables/table-query-stats.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "테이블 쿼리 통계"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /table/query_stats
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/tables/table-query.mdx b/ko/weave/reference/service-api/tables/table-query.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..fe651a6239
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/tables/table-query.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "테이블 쿼리"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /table/query
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/tables/table-update.mdx b/ko/weave/reference/service-api/tables/table-update.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..f1acd6eb70
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/tables/table-update.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "테이블 업데이트"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /table/update
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/reference/service-api/threads/threads-query-stream.mdx b/ko/weave/reference/service-api/threads/threads-query-stream.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..ffd4f5ad17
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/reference/service-api/threads/threads-query-stream.mdx
@@ -0,0 +1,4 @@
+---
+title: "스레드 쿼리 스트림"
+openapi: /ko/weave/reference/service-api/openapi.json POST /threads/stream_query
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/tutorial-eval.mdx b/ko/weave/tutorial-eval.mdx
index f9c175d0c9..5de7549044 100644
--- a/ko/weave/tutorial-eval.mdx
+++ b/ko/weave/tutorial-eval.mdx
@@ -16,7 +16,7 @@ import WeaveQuickstartPrereqs from "/snippets/ko/_includes/weave-quickstart-prer
이 튜토리얼에서는 Weave에서 엔드투엔드 평가 파이프라인을 구축하는 방법을 안내합니다. 이를 통해 LLM 애플리케이션을 반복적으로 개선하는 과정에서 품질을 측정하고 추적할 수 있습니다. 평가는 일관된 예시 세트를 기준으로 변경 사항을 비교하고, 문제가 사용자에게 영향을 미치기 전에 회귀를 감지하는 데 도움이 됩니다. 이 튜토리얼은 LLM 기반 애플리케이션을 구축하며, 이를 반복적으로 테스트할 수 있는 재현 가능한 방법을 원하는 개발자를 대상으로 합니다.
-Weave는 [`Model`](/ko/weave/guides/core-types/models) 및 [`평가`](/ko/weave/guides/core-types/evaluations) 클래스를 통해 평가 추적을 기본적으로 지원합니다. API는 전제를 최소화하도록 설계되어 있어 다양한 사용 사례에 적합합니다.
+Weave는 [`Model`](/ko/weave/guides/core-types/models) 및 [`Evaluation`](/ko/weave/guides/core-types/evaluations) 클래스를 통해 평가 추적을 기본적으로 지원합니다. API는 전제를 최소화하도록 설계되어 있어 다양한 사용 사례에 적합합니다.
diff --git a/snippets/fr/_includes/automations/where-to-find-automations.mdx b/snippets/fr/_includes/automations/where-to-find-automations.mdx
index d3ebf0197a..09c3fcf02c 100644
--- a/snippets/fr/_includes/automations/where-to-find-automations.mdx
+++ b/snippets/fr/_includes/automations/where-to-find-automations.mdx
@@ -2,5 +2,7 @@
title: Où trouver les automatisations
---
-* **Dans un projet** : ouvrez le projet, puis sélectionnez l’onglet **Automatisations** dans la barre latérale du projet.
-* **Dans un registre** : ouvrez le registre, puis sélectionnez l’onglet **Automatisations**.
\ No newline at end of file
+* **Dans le hub Automatisations** : sélectionnez **Automatisations** dans la navigation de gauche pour voir toutes les automatisations auxquelles vous avez accès, toutes portées confondues : organisation, équipe, projet, registre ou collection. Vous choisissez la portée lors de la création d’une automatisation. Voir le [hub Automatisations](/fr/models/automations#automations-hub).
+
+- **Dans un projet** : ouvrez le projet, puis sélectionnez l’onglet **Automatisations** dans la barre latérale du projet.
+- **Dans un registre** : ouvrez le registre, puis sélectionnez l’onglet **Automatisations**.
\ No newline at end of file
diff --git a/snippets/fr/_includes/sandboxes-public-preview.mdx b/snippets/fr/_includes/sandboxes-public-preview.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..34cc738412
--- /dev/null
+++ b/snippets/fr/_includes/sandboxes-public-preview.mdx
@@ -0,0 +1,7 @@
+---
+title: Préversion publique de Sandboxes
+---
+
+
+ Serverless Sandboxes est en **préversion publique**. L’accès est activé pour chaque organisation. Pour demander l’accès pour votre organisation, contactez l’[assistance](mailto:support@wandb.com).
+
\ No newline at end of file
diff --git a/snippets/ja/_includes/automations/where-to-find-automations.mdx b/snippets/ja/_includes/automations/where-to-find-automations.mdx
index 074b87af1e..ff88d3154d 100644
--- a/snippets/ja/_includes/automations/where-to-find-automations.mdx
+++ b/snippets/ja/_includes/automations/where-to-find-automations.mdx
@@ -2,5 +2,7 @@
title: Automations の場所
---
-* **project 内**: project を開き、プロジェクトのサイドバーで **Automations** タブを選択します。
-* **Registry 内**: Registry を開き、**Automations** タブを選択します。
\ No newline at end of file
+* **Automations ハブ内**: 左側のナビゲーションで **Automations** を選択すると、組織、チーム、project、Registry、コレクションのすべてのスコープでアクセスできるすべてのオートメーションを確認できます。オートメーションの作成時にスコープを選択します。[Automations ハブ](/ja/models/automations#automations-hub)を参照してください。
+
+- **project 内**: project を開き、プロジェクトのサイドバーで **Automations** タブを選択します。
+- **Registry 内**: Registry を開き、**Automations** タブを選択します。
\ No newline at end of file
diff --git a/snippets/ja/_includes/sandboxes-public-preview.mdx b/snippets/ja/_includes/sandboxes-public-preview.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..0bb79a7952
--- /dev/null
+++ b/snippets/ja/_includes/sandboxes-public-preview.mdx
@@ -0,0 +1,7 @@
+---
+title: Sandboxes パブリック プレビュー
+---
+
+
+ Serverless Sandboxes は**パブリック プレビュー**です。アクセスは組織ごとに有効化されます。組織でアクセスを利用するには、[サポート](mailto:support@wandb.com)にお問い合わせください。
+
\ No newline at end of file
diff --git a/snippets/ko/_includes/automations/where-to-find-automations.mdx b/snippets/ko/_includes/automations/where-to-find-automations.mdx
index 6ed4806c54..bbc8adb933 100644
--- a/snippets/ko/_includes/automations/where-to-find-automations.mdx
+++ b/snippets/ko/_includes/automations/where-to-find-automations.mdx
@@ -2,5 +2,7 @@
title: Automations를 찾을 수 있는 곳
---
-* **프로젝트에서**: 프로젝트를 연 다음, 프로젝트 사이드바에서 **Automations** 탭을 선택하세요.
-* **레지스트리에서**: 레지스트리를 연 다음, **Automations** 탭을 선택하세요.
\ No newline at end of file
+* **Automations 허브에서**: 왼쪽 내비게이션에서 **Automations**를 선택하면 조직, 팀, 프로젝트, 레지스트리 또는 컬렉션 등 모든 범위에서 액세스할 수 있는 모든 자동화를 볼 수 있습니다. 자동화를 만들 때 범위를 선택합니다. [Automations 허브](/ko/models/automations#automations-hub)를 참조하세요.
+
+- **프로젝트에서**: 프로젝트를 연 다음, 프로젝트 사이드바에서 **Automations** 탭을 선택하세요.
+- **레지스트리에서**: 레지스트리를 연 다음, **Automations** 탭을 선택하세요.
\ No newline at end of file
diff --git a/snippets/ko/_includes/sandboxes-public-preview.mdx b/snippets/ko/_includes/sandboxes-public-preview.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..8fbf9a8b1b
--- /dev/null
+++ b/snippets/ko/_includes/sandboxes-public-preview.mdx
@@ -0,0 +1,7 @@
+---
+title: Sandboxes 공개 프리뷰
+---
+
+
+ Serverless Sandboxes는 **공개 프리뷰**로 제공됩니다. 조직별로 액세스가 활성화됩니다. 조직에 대한 액세스를 요청하려면 [지원팀](mailto:support@wandb.com)에 문의하세요.
+
\ No newline at end of file