> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://wb-21fd5541-docs-1917.mintlify.site/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# 사전 요구 사항

> API 또는 UI를 통해 Serverless Inference 서비스를 사용하기 전에 환경, API 키, 의존성을 설정하세요.

API 또는 UI를 통해 Serverless Inference 서비스를 사용하기 전에 다음 단계를 완료하세요.

<Tip>
  시작하기 전에 비용과 제한 사항을 파악할 수 있도록 [사용 정보 및 제한 사항](/ko/inference/usage-limits/)을 검토하세요.
</Tip>

<div id="set-up-your-wb-account-and-project">
  ## W\&B 계정 및 프로젝트 설정
</div>

Serverless Inference에 액세스하려면 다음 항목이 필요합니다:

1. **W\&B 계정**
   [W\&B](https://app.wandb.ai/login?signup=true)에서 가입하세요

2. **W\&B API 키**

   API 키를 만들려면 자세한 내용이 있는 **개인 API 키** 또는 **서비스 계정 API 키** 탭을 선택하세요.

   <Tabs>
     <Tab title="개인 API 키">
       사용자 ID에 속한 개인 API 키를 만들려면 다음 단계를 따르세요.

       1. W\&B에 로그인한 다음 사용자 프로필 아이콘을 클릭하고 **User Settings**를 클릭합니다.
       2. **Create new API key**를 클릭합니다.
       3. API 키를 식별할 수 있는 설명적인 이름을 입력합니다.
       4. **Create**를 클릭합니다.
       5. 표시된 API 키를 즉시 복사해 안전하게 저장합니다.
     </Tab>

     <Tab title="서비스 계정 API 키">
       서비스 계정 소유의 API 키를 생성하려면 다음 단계를 따르세요.

       1. 팀 또는 조직 설정의 **Service Accounts** 탭으로 이동합니다.
       2. 목록에서 서비스 계정을 찾습니다.
       3. **작업 (<Icon icon="ellipsis" iconType="solid" />)** 메뉴를 클릭한 다음 **Create API key**를 클릭합니다.
       4. API 키 이름을 지정한 다음 **Create**를 클릭합니다.
       5. 표시된 API 키를 즉시 복사해 안전한 곳에 저장합니다.
       6. **Done**을 클릭합니다.

       서로 다른 환경이나 워크플로를 지원하기 위해 하나의 서비스 계정에 여러 API 키를 생성할 수 있습니다.
     </Tab>
   </Tabs>

   <Warning>
     전체 API 키는 생성 시점에 한 번만 표시됩니다. 대화 상자를 닫으면 전체 API 키를 다시 볼 수 없습니다. Settings에서는 키 ID(키의 첫 부분)만 확인할 수 있습니다. 전체 API 키를 분실한 경우 새 API 키를 만들어야 합니다.
   </Warning>

   안전한 저장 옵션은 [API 키를 안전하게 저장하기](/ko/platform/app/settings-page/user-settings/#store-and-handle-api-keys-securely)를 참조하세요.

3. **W\&B 프로젝트**
   사용량을 추적하려면 W\&B 계정에서 프로젝트를 만드세요

<div id="set-up-your-environment-python">
  ## 환경 설정 (Python)
</div>

Python에서 Inference API를 사용하려면 다음도 수행해야 합니다.

1. 위의 일반 요구 사항을 완료합니다.

2. 필요한 라이브러리를 설치합니다.

   ```bash theme={null}
   pip install openai weave
   ```

<Note>
  **참고**

  `weave` 라이브러리는 선택 사항이지만 권장됩니다. 이 라이브러리를 사용하면 LLM 애플리케이션을 트레이스할 수 있습니다. 자세한 내용은 [Weave 퀵스타트](/ko/models/quickstart/)를 참조하세요.

  Weave로 Serverless Inference를 사용하는 코드 샘플은 [사용 예시](/ko/inference/examples)를 참조하세요.
</Note>

<div id="next-steps">
  ## 다음 단계
</div>

사전 요구 사항을 완료한 후:

* [API 레퍼런스](/ko/inference/api-reference/)에서 사용 가능한 엔드포인트를 확인하세요
* [사용 예시](/ko/inference/examples/)를 사용해 보고 서비스가 실제로 어떻게 동작하는지 살펴보세요
* [UI 가이드](/ko/inference/ui-guide/)를 참고해 웹 인터페이스를 통해 모델에 액세스하세요