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# 버전, 학습, 모델

Roboflow는 세 가지 개념을 분리해서 관리합니다: dataset version, training, 그리고 model. 이들의 관계를 이해하면 model을 학습하고, 비교하고, 배포하는 데 도움이 됩니다.

dataset version은 이미지, split, preprocessing, augmentation을 포함한 dataset의 변경 불가능한 스냅샷입니다. 이 스냅샷 자체가 변경될 때만 새 version을 생성합니다.

training은 선택한 architecture와 설정으로 version에서 시작하는 단일 training 실행입니다. 하나의 version에는 하나 이상의 training이 있을 수 있습니다.

model은 training이 생성한 학습된 네트워크입니다. 하나의 training은 하나 이상의 model을 생성합니다(예: a [신경망 아키텍처 검색](/roboflow/roboflow-ko/train/neural-architecture-search.md) 여러 개의 후보 model을 생성합니다).

```
Dataset Version
   │  하나 이상의 training 시작
   ▼
Training
   │  하나 이상의 model 생성
   ▼
모델
```

같은 version에서 하나 이상의 training을 시작할 수 있습니다. 예를 들어 데이터를 다시 생성하지 않고 architecture를 비교하기 위해서입니다. 다른 model을 학습하기 위해 새 version이 필요하지 않습니다. 기본 데이터나 preprocessing이 변경될 때만 새 version을 생성하세요.

각 model은 개별적으로 배포되고 평가되며, 배포하거나 inference를 실행할 때 model ID로 참조됩니다. version에서 학습된 model은 형식의 고유한 per-model ID를 가집니다 `{workspace}/{model-slug}`, 따라서 여러 model이 있는 version은 각 model에 별도의 ID를 부여합니다(예를 들어, Workflow model block에서 하나를 선택합니다). Legacy single-model versions는 대신 `{project}/{version}` 으로 참조됩니다. 두 형식의 구조는 [Model IDs](/roboflow/roboflow-ko/train/model-ids.md) 에서 확인할 수 있으며, [지원되는 모델](/roboflow/roboflow-ko/deploy/supported-models.md) 에서는 학습된 model을 호출하는 방법을 확인할 수 있습니다.

{% hint style="info" %}
단일 model을 가진 version은 이 관계의 일반적인 경우입니다: 하나의 model을 생성한 하나의 training입니다. 같은 구조는 동일한 version에서 많은 training과 많은 model로 확장됩니다.
{% endhint %}