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-                              "fr/weave/guides/integrations/instructor",
-                              "fr/weave/guides/integrations/crewai",
-                              "fr/weave/guides/integrations/smolagents",
-                              "fr/weave/guides/integrations/pydantic_ai",
-                              "fr/weave/guides/integrations/vercel_ai_sdk",
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-                            ]
-                          },
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-                            "group": "Protocoles",
-                            "pages": [
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-                          },
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                         ]
                       },
                       {
@@ -2331,6 +2337,7 @@
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                       "fr/inference/response-settings/structured-output",
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                     ]
@@ -2445,6 +2452,7 @@
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@@ -2460,8 +2468,6 @@
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                           "fr/models/ref/python/data-types/image",
@@ -2529,18 +2535,17 @@
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                           "fr/models/ref/python/public-api/api",
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                           "fr/models/ref/python/public-api/artifactfiles",
                           "fr/models/ref/python/public-api/artifacts",
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                           "fr/models/ref/python/public-api/artifacttypes",
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                           "fr/models/ref/python/public-api/file",
                           "fr/models/ref/python/public-api/files",
                           "fr/models/ref/python/public-api/member",
+                          "fr/models/ref/python/public-api/organization",
                           "fr/models/ref/python/public-api/project",
                           "fr/models/ref/python/public-api/projects",
                           "fr/models/ref/python/public-api/projectartifactcollections",
@@ -2711,6 +2716,7 @@
                     "group": "SDK TypeScript",
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                         "group": "Classes",
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@@ -2745,7 +2751,6 @@
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@@ -2795,7 +2800,7 @@
                         ]
                       },
                       {
-                        "group": "Alias de types",
+                        "group": "Alias de type",
                         "pages": [
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@@ -3392,6 +3397,7 @@
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+                          "ja/models/registry/link_prompt",
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                           "ja/models/registry/download_use_artifact",
                           "ja/models/registry/search_registry",
@@ -3567,7 +3573,8 @@
                     "group": "スタートガイド",
                     "pages": [
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+                      "ja/weave/quickstart"
                     ]
                   },
                   {
@@ -3577,18 +3584,88 @@
                       {
                         "group": "エージェントをトレースする",
                         "pages": [
+                          {
+                            "group": "Weave をエージェントと統合する",
+                            "pages": [
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+                            ]
+                          },
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                           "ja/weave/guides/tracking/view-agent-activity",
                           "ja/weave/guides/tracking/view-agent-signals",
                           "ja/weave/guides/tracking/trace-agents-attributes",
                           "ja/weave/guides/tracking/trace-agents-batch",
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+                          "ja/weave/guides/tracking/trace-sub-agents",
+                          "ja/weave/guides/tracking/agents-byob-references"
                         ]
                       },
                       {
-                        "group": "アプリケーションをトレースする",
+                        "group": "Ops と Calls を使用して関数をトレースする",
                         "pages": [
+                          {
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+                                "group": "LLM プロバイダ",
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+                                  "ja/weave/guides/integrations/groq",
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+                                ]
+                              },
+                              {
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+                                  "ja/weave/guides/integrations/koog",
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+                                ]
+                              },
+                              {
+                                "group": "プロトコル",
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+                          },
                           {
                             "group": "トレースの基本",
                             "pages": [
@@ -3609,13 +3686,14 @@
                               "ja/weave/guides/tracking/ops",
                               "ja/weave/guides/tools/attributes",
                               "ja/weave/guides/core-types/media",
+                              "ja/weave/guides/tracking/byob-references",
                               "ja/weave/guides/tracking/view-call",
                               "ja/weave/guides/tracking/trace-disable",
                               "ja/weave/guides/tracking/write-ahead-log"
                             ]
                           },
                           {
-                            "group": "Call を扱う",
+                            "group": "Calls を使用する",
                             "pages": [
                               "ja/weave/guides/tracking/update-call",
                               "ja/weave/guides/tracking/call-schema-reference",
@@ -3631,7 +3709,7 @@
                         ]
                       },
                       {
-                        "group": "エージェントとアプリケーションを評価する",
+                        "group": "エージェントと関数を評価する",
                         "pages": [
                           "ja/weave/guides/core-types/evaluations",
                           "ja/weave/tutorial-eval",
@@ -3642,6 +3720,7 @@
                           "ja/weave/guides/evaluation/weave_local_scorers",
                           "ja/weave/guides/evaluation/evaluation_logger",
                           "ja/weave/guides/evaluation/export_eval",
+                          "ja/weave/guides/evaluation/compare_evals",
                           "ja/weave/guides/core-types/leaderboards",
                           "ja/weave/guides/tools/column-mapping",
                           "ja/weave/guides/evaluation/dynamic_leaderboards"
@@ -3680,75 +3759,7 @@
                           "ja/weave/guides/evaluation/monitors",
                           "ja/weave/guides/evaluation/custom-monitors",
                           "ja/weave/guides/evaluation/automations",
-                          "ja/weave/guides/evaluation/guardrails",
-                          "ja/weave/guides/tracking/otel"
-                        ]
-                      },
-                      {
-                        "group": "LLM プロバイダおよびフレームワークと統合する",
-                        "pages": [
-                          "ja/weave/guides/integrations",
-                          "ja/weave/guides/integrations/autopatching",
-                          "ja/weave/guides/integrations/js",
-                          {
-                            "group": "エージェントをトレースする",
-                            "pages": [
-                              "ja/weave/guides/integrations/agents/google-adk",
-                              "ja/weave/guides/integrations/agents/openai-agents-sdk",
-                              "ja/weave/guides/integrations/agents/claude-agents-sdk",
-                              "ja/weave/guides/integrations/agents/claude-code-harness",
-                              "ja/weave/guides/integrations/agents/codex-harness",
-                              "ja/weave/guides/integrations/agents/openclaw-harness",
-                              "ja/weave/guides/integrations/agents/pi-dev-harness"
-                            ]
-                          },
-                          {
-                            "group": "LLM プロバイダ",
-                            "pages": [
-                              "ja/weave/guides/integrations/bedrock",
-                              "ja/weave/guides/integrations/anthropic",
-                              "ja/weave/guides/integrations/cerebras",
-                              "ja/weave/guides/integrations/cohere",
-                              "ja/weave/guides/integrations/google",
-                              "ja/weave/guides/integrations/groq",
-                              "ja/weave/guides/integrations/huggingface",
-                              "ja/weave/guides/integrations/litellm",
-                              "ja/weave/guides/integrations/azure",
-                              "ja/weave/guides/integrations/mistral",
-                              "ja/weave/guides/integrations/nvidia_nim",
-                              "ja/weave/guides/integrations/openai",
-                              "ja/weave/guides/integrations/openrouter",
-                              "ja/weave/guides/integrations/together_ai"
-                            ]
-                          },
-                          {
-                            "group": "フレームワーク",
-                            "pages": [
-                              "ja/weave/guides/integrations/openai-realtime-audio",
-                              "ja/weave/guides/integrations/bedrock_agents",
-                              "ja/weave/guides/integrations/langchain",
-                              "ja/weave/guides/integrations/llamaindex",
-                              "ja/weave/guides/integrations/dspy",
-                              "ja/weave/guides/integrations/instructor",
-                              "ja/weave/guides/integrations/crewai",
-                              "ja/weave/guides/integrations/smolagents",
-                              "ja/weave/guides/integrations/pydantic_ai",
-                              "ja/weave/guides/integrations/vercel_ai_sdk",
-                              "ja/weave/guides/integrations/haystack",
-                              "ja/weave/guides/integrations/agno",
-                              "ja/weave/guides/integrations/koog",
-                              "ja/weave/guides/integrations/autogen",
-                              "ja/weave/guides/integrations/verdict",
-                              "ja/weave/guides/integrations/verifiers"
-                            ]
-                          },
-                          {
-                            "group": "プロトコル",
-                            "pages": [
-                              "ja/weave/guides/integrations/mcp"
-                            ]
-                          },
-                          "ja/weave/guides/integrations/local_models"
+                          "ja/weave/guides/evaluation/guardrails"
                         ]
                       },
                       {
@@ -3843,6 +3854,7 @@
                       "ja/inference/response-settings/json-mode",
                       "ja/inference/response-settings/reasoning",
                       "ja/inference/response-settings/streaming",
+                      "ja/inference/response-settings/prefix-caching",
                       "ja/inference/response-settings/structured-output",
                       "ja/inference/response-settings/tool-calling"
                     ]
@@ -3957,6 +3969,7 @@
                         "pages": [
                           "ja/models/ref/python/functions",
                           "ja/models/ref/python/functions/agent",
+                          "ja/models/ref/python/functions/box3d",
                           "ja/models/ref/python/functions/controller",
                           "ja/models/ref/python/functions/finish",
                           "ja/models/ref/python/functions/init",
@@ -3972,8 +3985,6 @@
                         "pages": [
                           "ja/models/ref/python/data-types",
                           "ja/models/ref/python/data-types/audio",
-                          "ja/models/ref/python/data-types/box3d",
-                          "ja/models/ref/python/data-types/evaltable",
                           "ja/models/ref/python/data-types/histogram",
                           "ja/models/ref/python/data-types/html",
                           "ja/models/ref/python/data-types/image",
@@ -4041,18 +4052,17 @@
                         "pages": [
                           "ja/models/ref/python/public-api",
                           "ja/models/ref/python/public-api/api",
-                          "ja/models/ref/python/public-api/agentruns",
                           "ja/models/ref/python/public-api/artifactcollection",
                           "ja/models/ref/python/public-api/artifactcollections",
                           "ja/models/ref/python/public-api/artifactfiles",
                           "ja/models/ref/python/public-api/artifacts",
                           "ja/models/ref/python/public-api/artifacttype",
                           "ja/models/ref/python/public-api/artifacttypes",
-                          "ja/models/ref/python/public-api/automations",
                           "ja/models/ref/python/public-api/betareport",
                           "ja/models/ref/python/public-api/file",
                           "ja/models/ref/python/public-api/files",
                           "ja/models/ref/python/public-api/member",
+                          "ja/models/ref/python/public-api/organization",
                           "ja/models/ref/python/public-api/project",
                           "ja/models/ref/python/public-api/projects",
                           "ja/models/ref/python/public-api/projectartifactcollections",
@@ -4223,6 +4233,7 @@
                     "group": "TypeScript SDK",
                     "pages": [
                       "ja/weave/reference/typescript-sdk",
+                      "ja/weave/reference/typescript-sdk/functions/init",
                       {
                         "group": "クラス",
                         "pages": [
@@ -4257,7 +4268,6 @@
                           "ja/weave/reference/typescript-sdk/functions/getcurrentllm",
                           "ja/weave/reference/typescript-sdk/functions/getcurrentsession",
                           "ja/weave/reference/typescript-sdk/functions/getcurrentturn",
-                          "ja/weave/reference/typescript-sdk/functions/init",
                           "ja/weave/reference/typescript-sdk/functions/instrumentopenaiagents",
                           "ja/weave/reference/typescript-sdk/functions/login",
                           "ja/weave/reference/typescript-sdk/functions/op",
@@ -4904,6 +4914,7 @@
                           "ko/models/registry/configure_registry",
                           "ko/models/registry/create_collection",
                           "ko/models/registry/link_version",
+                          "ko/models/registry/link_prompt",
                           "ko/models/registry/aliases",
                           "ko/models/registry/download_use_artifact",
                           "ko/models/registry/search_registry",
@@ -5079,7 +5090,8 @@
                     "group": "시작하기",
                     "pages": [
                       "ko/weave/agent-integration-quickstart",
-                      "ko/weave/custom-agents-quickstart"
+                      "ko/weave/custom-agents-quickstart",
+                      "ko/weave/quickstart"
                     ]
                   },
                   {
@@ -5089,20 +5101,90 @@
                       {
                         "group": "에이전트를 트레이스하세요",
                         "pages": [
+                          {
+                            "group": "에이전트와 Weave 통합하기",
+                            "pages": [
+                              "ko/weave/guides/integrations/agents/google-adk",
+                              "ko/weave/guides/integrations/agents/openai-agents-sdk",
+                              "ko/weave/guides/integrations/agents/claude-agents-sdk",
+                              "ko/weave/guides/integrations/agents/claude-code-harness",
+                              "ko/weave/guides/integrations/agents/codex-harness",
+                              "ko/weave/guides/integrations/agents/openclaw-harness",
+                              "ko/weave/guides/integrations/agents/pi-dev-harness"
+                            ]
+                          },
                           "ko/weave/guides/tracking/trace-agents",
-                          "ko/weave/guides/tracking/trace-agent-integrations",
+                          "ko/weave/guides/tracking/trace-agents-otel",
                           "ko/weave/guides/tracking/view-agent-activity",
                           "ko/weave/guides/tracking/view-agent-signals",
                           "ko/weave/guides/tracking/trace-agents-attributes",
                           "ko/weave/guides/tracking/trace-agents-batch",
-                          "ko/weave/guides/tracking/trace-sub-agents"
+                          "ko/weave/guides/tracking/trace-sub-agents",
+                          "ko/weave/guides/tracking/agents-byob-references"
                         ]
                       },
                       {
-                        "group": "애플리케이션을 트레이스하세요",
+                        "group": "Ops와 Calls로 함수 트레이스하기",
                         "pages": [
                           {
-                            "group": "트레이싱 기본 개념",
+                            "group": "사용 중인 LLM 공급자 및 프레임워크와 통합하기",
+                            "pages": [
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+                                  "ko/weave/guides/integrations/cohere",
+                                  "ko/weave/guides/integrations/google",
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+                                ]
+                              },
+                              {
+                                "group": "프레임워크",
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+                                  "ko/weave/guides/integrations/agno",
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+                                ]
+                              },
+                              {
+                                "group": "프로토콜",
+                                "pages": [
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+                                ]
+                              },
+                              "ko/weave/guides/integrations/local_models"
+                            ]
+                          },
+                          {
+                            "group": "Tracing의 기본 개념",
                             "pages": [
                               "ko/weave/quickstart",
                               "ko/weave/guides/tracking/tracing",
@@ -5121,13 +5203,14 @@
                               "ko/weave/guides/tracking/ops",
                               "ko/weave/guides/tools/attributes",
                               "ko/weave/guides/core-types/media",
+                              "ko/weave/guides/tracking/byob-references",
                               "ko/weave/guides/tracking/view-call",
                               "ko/weave/guides/tracking/trace-disable",
                               "ko/weave/guides/tracking/write-ahead-log"
                             ]
                           },
                           {
-                            "group": "Call 사용하기",
+                            "group": "Calls 사용하기",
                             "pages": [
                               "ko/weave/guides/tracking/update-call",
                               "ko/weave/guides/tracking/call-schema-reference",
@@ -5143,7 +5226,7 @@
                         ]
                       },
                       {
-                        "group": "에이전트와 애플리케이션을 평가하세요",
+                        "group": "에이전트 및 함수 평가하기",
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                           "ko/weave/tutorial-eval",
@@ -5154,6 +5237,7 @@
                           "ko/weave/guides/evaluation/weave_local_scorers",
                           "ko/weave/guides/evaluation/evaluation_logger",
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+                          "ko/weave/guides/evaluation/compare_evals",
                           "ko/weave/guides/core-types/leaderboards",
                           "ko/weave/guides/tools/column-mapping",
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@@ -5192,79 +5276,11 @@
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-                          "ko/weave/guides/evaluation/guardrails",
-                          "ko/weave/guides/tracking/otel"
-                        ]
-                      },
-                      {
-                        "group": "LLM 공급자 및 프레임워크와 통합하세요",
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-                          "ko/weave/guides/integrations/autopatching",
-                          "ko/weave/guides/integrations/js",
-                          {
-                            "group": "트레이스 에이전트",
-                            "pages": [
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-                              "ko/weave/guides/integrations/agents/openai-agents-sdk",
-                              "ko/weave/guides/integrations/agents/claude-agents-sdk",
-                              "ko/weave/guides/integrations/agents/claude-code-harness",
-                              "ko/weave/guides/integrations/agents/codex-harness",
-                              "ko/weave/guides/integrations/agents/openclaw-harness",
-                              "ko/weave/guides/integrations/agents/pi-dev-harness"
-                            ]
-                          },
-                          {
-                            "group": "LLM 공급자",
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-                              "ko/weave/guides/integrations/cerebras",
-                              "ko/weave/guides/integrations/cohere",
-                              "ko/weave/guides/integrations/google",
-                              "ko/weave/guides/integrations/groq",
-                              "ko/weave/guides/integrations/huggingface",
-                              "ko/weave/guides/integrations/litellm",
-                              "ko/weave/guides/integrations/azure",
-                              "ko/weave/guides/integrations/mistral",
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-                              "ko/weave/guides/integrations/openrouter",
-                              "ko/weave/guides/integrations/together_ai"
-                            ]
-                          },
-                          {
-                            "group": "프레임워크",
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-                              "ko/weave/guides/integrations/openai-realtime-audio",
-                              "ko/weave/guides/integrations/bedrock_agents",
-                              "ko/weave/guides/integrations/langchain",
-                              "ko/weave/guides/integrations/llamaindex",
-                              "ko/weave/guides/integrations/dspy",
-                              "ko/weave/guides/integrations/instructor",
-                              "ko/weave/guides/integrations/crewai",
-                              "ko/weave/guides/integrations/smolagents",
-                              "ko/weave/guides/integrations/pydantic_ai",
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-                            ]
-                          },
-                          {
-                            "group": "프로토콜",
-                            "pages": [
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-                          },
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                         ]
                       },
                       {
-                        "group": "배포하고 확장하세요",
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@@ -5355,6 +5371,7 @@
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                       "ko/inference/response-settings/structured-output",
                       "ko/inference/response-settings/tool-calling"
                     ]
@@ -5469,6 +5486,7 @@
                         "pages": [
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                           "ko/models/ref/python/functions/init",
@@ -5484,8 +5502,6 @@
                         "pages": [
                           "ko/models/ref/python/data-types",
                           "ko/models/ref/python/data-types/audio",
-                          "ko/models/ref/python/data-types/box3d",
-                          "ko/models/ref/python/data-types/evaltable",
                           "ko/models/ref/python/data-types/histogram",
                           "ko/models/ref/python/data-types/html",
                           "ko/models/ref/python/data-types/image",
@@ -5553,18 +5569,17 @@
                         "pages": [
                           "ko/models/ref/python/public-api",
                           "ko/models/ref/python/public-api/api",
-                          "ko/models/ref/python/public-api/agentruns",
                           "ko/models/ref/python/public-api/artifactcollection",
                           "ko/models/ref/python/public-api/artifactcollections",
                           "ko/models/ref/python/public-api/artifactfiles",
                           "ko/models/ref/python/public-api/artifacts",
                           "ko/models/ref/python/public-api/artifacttype",
                           "ko/models/ref/python/public-api/artifacttypes",
-                          "ko/models/ref/python/public-api/automations",
                           "ko/models/ref/python/public-api/betareport",
                           "ko/models/ref/python/public-api/file",
                           "ko/models/ref/python/public-api/files",
                           "ko/models/ref/python/public-api/member",
+                          "ko/models/ref/python/public-api/organization",
                           "ko/models/ref/python/public-api/project",
                           "ko/models/ref/python/public-api/projects",
                           "ko/models/ref/python/public-api/projectartifactcollections",
@@ -5735,6 +5750,7 @@
                     "group": "TypeScript SDK",
                     "pages": [
                       "ko/weave/reference/typescript-sdk",
+                      "ko/weave/reference/typescript-sdk/functions/init",
                       {
                         "group": "클래스",
                         "pages": [
@@ -5769,7 +5785,6 @@
                           "ko/weave/reference/typescript-sdk/functions/getcurrentllm",
                           "ko/weave/reference/typescript-sdk/functions/getcurrentsession",
                           "ko/weave/reference/typescript-sdk/functions/getcurrentturn",
-                          "ko/weave/reference/typescript-sdk/functions/init",
                           "ko/weave/reference/typescript-sdk/functions/instrumentopenaiagents",
                           "ko/weave/reference/typescript-sdk/functions/login",
                           "ko/weave/reference/typescript-sdk/functions/op",
@@ -5819,7 +5834,7 @@
                         ]
                       },
                       {
-                        "group": "유형 별칭",
+                        "group": "타입 별칭",
                         "pages": [
                           "ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agent",
                           "ko/weave/reference/typescript-sdk/type-aliases/agentmessage",
@@ -7323,8 +7338,8 @@
       "source": "/ref/python/sdk/*"
     },
     {
-      "destination" : "/models/ref/python/public-api/automations",
-      "source" : "/models/ref/python/automations/automation"
+      "destination": "/models/ref/python/public-api/automations",
+      "source": "/models/ref/python/automations/automation"
     },
     {
       "destination": "/models/ref/wandb_workspaces/:slug*",
@@ -7602,4 +7617,4 @@
     "stylesheet": "/css/styles.css"
   },
   "theme": "aspen"
-}
+}
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/hivemind.mdx b/fr/hivemind.mdx
index 3c9d608ffb..a9de618947 100644
--- a/fr/hivemind.mdx
+++ b/fr/hivemind.mdx
@@ -70,14 +70,15 @@ Depuis le tableau de bord HiveMind, votre équipe peut :
 * **Voir les sessions pour tous les agents** : Un démon capture les sessions de chaque agent pris en charge, sans configuration par agent.
 * **Suivre les coûts et l’utilisation** : Consultez le coût estimé au fil du temps, le coût par modèle et par équipe, l’utilisation des jetons et le coût par pull request fusionnée. Les chiffres de coût sont des estimations basées sur la tarification publiée des modèles et le nombre de jetons des sessions, et non sur les montants facturés par vos fournisseurs d’IA.
 * **Mesurer les résultats** : Reliez l’activité des agents aux pull requests, aux taux de fusion et à la quantité de code écrit par les agents qui est conservée.
+* **Suivre les compétences et les commandes slash** : Voyez quelles compétences et commandes slash votre équipe invoque et dans quelle mesure elles sont utilisées.
 * **Réutiliser le travail passé** : Utilisez `@hivemind` dans Claude Code, Codex ou Cursor pour rechercher dans l’historique des sessions de votre équipe et intégrer le contexte pertinent à votre session actuelle.
 * **Tirer parti de l’historique** : Importez des sessions existantes depuis des outils locaux comme Claude Code ou Cursor afin d’obtenir de nouvelles informations à partir d’une utilisation antérieure de l’IA.
 
-Ces captures d’écran montrent des pages d’exemple du tableau de bord HiveMind : un rapport d’utilisation, un leaderboard et la vue détaillée d’une session. Cliquez sur une capture d’écran pour voir les détails.
+Ces captures d’écran montrent des pages d’exemple du tableau de bord HiveMind : un leaderboard d’adoption, un rapport d’utilisation et de coût, et la vue détaillée d’une session. Cliquez sur une capture d’écran pour voir les détails.
 
 <Columns cols={2}>
-  <Frame>![Tableau de bord d’utilisation HiveMind avec des graphiques](/images/hivemind/hivemind-dashboard-pr-outcomes.png)</Frame>
-  <Frame>![Leaderboard HiveMind affichant les 15 meilleurs utilisateurs](/images/hivemind/hivemind-dashboard-leaderboard.png)</Frame>
+  <Frame>![Leaderboard d’adoption HiveMind affichant les meilleurs utilisateurs](/images/hivemind/hivemind-dashboard-leaderboard.png)</Frame>
+  <Frame>![Tableau de bord d’utilisation HiveMind avec des graphiques](/images/hivemind/hivemind-dashboard-usage.png)</Frame>
 </Columns>
 
 <Columns cols={1}>
diff --git a/fr/inference/lifecycle.mdx b/fr/inference/lifecycle.mdx
index 4aea23c69e..7b817fbbf5 100644
--- a/fr/inference/lifecycle.mdx
+++ b/fr/inference/lifecycle.mdx
@@ -44,11 +44,11 @@ Les modèles Serverless Inference suivants sont **obsolètes** :
 
 | Date d’obsolescence | Date de retrait | ID du modèle                         | Remplacement recommandé                             |
 | ------------------- | --------------- | ------------------------------------ | --------------------------------------------------- |
-| 2026-06-30          | 2026-07-20      | `microsoft/Phi-4-mini-instruct`      | `JetBrains/Mellum2-12B-A2.5B-Instruct`              |
-| 2026-06-30          | 2026-07-20      | `nvidia/Kimi-K2.5-NVFP4`             | `moonshotai/Kimi-K2.6`, `moonshotai/Kimi-K2.7-Code` |
-| 2026-06-30          | 2026-07-20      | `Qwen/Qwen3.5-27B`                   | `Qwen/Qwen3.6-27B`                                  |
-| 2026-06-30          | 2026-07-20      | `Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507` | `Qwen/Qwen3.6-27B`                                  |
-| 2026-06-30          | 2026-07-20      | `Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507` | `Qwen/Qwen3.6-27B`                                  |
+| 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`                                  |
 
 <div id="retired-models">
   ## Modèles retirés
diff --git a/fr/inference/models.mdx b/fr/inference/models.mdx
index ad8e727371..dbd894d964 100644
--- a/fr/inference/models.mdx
+++ b/fr/inference/models.mdx
@@ -27,6 +27,7 @@ Les modèles suivants sont [généralement disponibles](/fr/inference/lifecycle#
 | Meta Llama 3.3 70B           | `meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct`            | Texte         | 128k                | 70B (total)               | Modèle multilingue qui excelle dans les tâches conversationnelles, le suivi précis des instructions et le codage.                                                                           |
 | Meta Llama 3.1 70B           | `meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct`            | Texte         | 128k                | 70B (total)               | Modèle conversationnel performant optimisé pour des interactions réactives avec des chatbots multilingues.                                                                                  |
 | Meta Llama 3.1 8B            | `meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct`             | Texte         | 128k                | 8B (au total)             | Modèle conversationnel performant, optimisé pour des interactions réactives avec des chatbots multilingues.                                                                                 |
+| MiniMax M3                   | `MiniMaxAI/MiniMax-M3`                         | Texte, vision | 262k                | 23B-428B (actifs-total)   | MiniMax M3 est un modèle MoE multimodal avec 23B de paramètres actifs, optimisé pour le codage et les flux de travail agentiques.                                                           |
 | 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 programmation.                                            |
 | Moonshot AI Kimi K2.7 Code   | `moonshotai/Kimi-K2.7-Code`                    | Texte, vision | 262k                | 32B-1T (actifs-total)     | Kimi K2.7 Code est un modèle MoE de 1T de paramètres avec 32B de paramètres actifs, spécialement conçu pour la programmation agentique à long horizon et l’ingénierie logicielle.           |
 | Moonshot AI Kimi K2.6        | `moonshotai/Kimi-K2.6`                         | Texte, vision | 262k                | 32B-1T (actifs-total)     | Kimi K2.6 est un modèle de langage multimodal de type Mixture-of-Experts, avec 32 milliards de paramètres activés et un total de 1 000 milliards de paramètres.                             |
diff --git a/fr/inference/response-settings/prefix-caching.mdx b/fr/inference/response-settings/prefix-caching.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..5e8dad4567
--- /dev/null
+++ b/fr/inference/response-settings/prefix-caching.mdx
@@ -0,0 +1,118 @@
+---
+title: "Mise en cache des préfixes"
+description: "Réduisez la latence des prompts répétés grâce à la mise en cache des préfixes, et isolez la réutilisation du cache avec `cache_salt` si nécessaire."
+---
+
+W&amp;B Inference utilise la mise en cache des préfixes sur les modèles hébergés pris en charge pour accélérer les requêtes répétées ayant des préfixes de prompt identiques.
+
+Lorsqu&#39;une requête partage le même préfixe de prompt qu&#39;une requête antérieure sur le même backend, le modèle réutilise le cache de paires clé-valeur (KV) déjà calculé au lieu de recalculer l&#39;intégralité du préfixe. Cela réduit la latence pour les prompts répétés, les prompts système longs et les charges de travail qui partagent un préfixe stable.
+
+La mise en cache des préfixes est automatique sur les modèles pris en charge. Vous n&#39;avez donc pas besoin de l&#39;activer dans votre requête. Cette page décrit les cas où la mise en cache des préfixes est la plus efficace et comment contrôler l&#39;isolation du cache avec `cache_salt`.
+
+<div id="when-prefix-caching-helps">
+  ## Quand la mise en cache des préfixes est utile
+</div>
+
+La mise en cache des préfixes est particulièrement utile lorsque vous envoyez de façon répétée des requêtes qui partagent un long préfixe commun, par exemple :
+
+* Un long prompt système réutilisé dans de nombreuses requêtes.
+* Un long document commun suivi de différentes questions d’utilisateurs.
+* Des prompts d’évaluation répétés avec seulement de légères modifications d’une requête à l’autre.
+* Des charges de travail sur plusieurs tours de conversation, où une grande partie de l’historique reste inchangée.
+
+<div id="cache-isolation">
+  ## Isolation du cache
+</div>
+
+Dans certains environnements, vous pouvez avoir besoin d’empêcher la réutilisation du cache entre différents utilisateurs ou différentes applications. Le paramètre `cache_salt` permet ce contrôle.
+
+Par défaut, les requêtes avec des préfixes de prompt identiques peuvent réutiliser le cache sur une infrastructure partagée lorsque le backend l’autorise.
+
+Pour limiter la réutilisation du cache à un périmètre de confiance spécifique, définissez le paramètre de requête `cache_salt`. Les requêtes ne réutilisent le cache de préfixe que si le préfixe de prompt et `cache_salt` correspondent tous les deux.
+
+Utilisez `cache_salt` lorsque vous souhaitez autoriser la réutilisation du cache au sein d’un même utilisateur, tenant, session ou périmètre d’application, mais pas entre d’autres appelants.
+
+<div id="how-it-works">
+  ### Fonctionnement
+</div>
+
+La présence et la valeur de `cache_salt` influent sur la réutilisation du cache comme suit :
+
+* Même préfixe de prompt, pas de `cache_salt` : le cache peut être réutilisé entre les requêtes correspondantes.
+* Même préfixe de prompt, même `cache_salt` : le cache peut être réutilisé.
+* Même préfixe de prompt, `cache_salt` différent : le cache est isolé et n’est pas réutilisé d’une valeur de salt à l’autre.
+
+<Note>
+  `cache_salt` doit être une chaîne non vide lorsqu’il est spécifié.
+</Note>
+
+<div id="examples">
+  ## Exemples
+</div>
+
+Les exemples suivants montrent comment envoyer une requête de complétion de chat avec `cache_salt` afin d’isoler la réutilisation du cache.
+
+<Tabs>
+  <Tab title="Python">
+    ```python
+    import openai
+
+    client = openai.OpenAI(
+        base_url="https://api.inference.wandb.ai/v1",
+        api_key="<your-api-key>",
+    )
+
+    response = client.chat.completions.create(
+        model="moonshotai/Kimi-K2.5",
+        messages=[
+            {
+                "role": "system",
+                "content": "You are a careful assistant that answers concisely."
+            },
+            {
+                "role": "user",
+                "content": "Summarize this document in one sentence: <long shared prefix here>"
+            },
+        ],
+        extra_body={
+            "cache_salt": "tenant-a-user-123-secret",
+        },
+    )
+
+    print(response.choices[0].message.content)
+    ```
+  </Tab>
+
+  <Tab title="Bash">
+    ```bash
+    curl https://api.inference.wandb.ai/v1/chat/completions \
+      -H "Content-Type: application/json" \
+      -H "Authorization: Bearer <your-api-key>" \
+      -d '{
+        "model": "moonshotai/Kimi-K2.5",
+        "messages": [
+          { "role": "system", "content": "You are a careful assistant that answers concisely." },
+          { "role": "user", "content": "Summarize this document in one sentence: <long shared prefix here>" }
+        ],
+        "cache_salt": "tenant-a-user-123-secret"
+      }'
+    ```
+  </Tab>
+</Tabs>
+
+<div id="response-behavior">
+  ## Comportement de la réponse
+</div>
+
+Pour confirmer que la mise en cache des préfixes est active pour une requête, vérifiez les détails d’utilisation de la réponse. Sur certains modèles, les détails d’utilisation peuvent inclure le nombre de jetons mis en cache dans `usage.prompt_tokens_details.cached_tokens` lorsque le cache du préfixe est réutilisé. La disponibilité de ce champ varie selon le modèle et le backend.
+
+<div id="related-pages">
+  ## Pages connexes
+</div>
+
+Les pages suivantes abordent des sujets connexes :
+
+* [Complétions de chat](/fr/inference/api-reference/chat-completions)
+* [Activer le streaming des réponses](/fr/inference/response-settings/streaming)
+* [Sortie structurée](/fr/inference/response-settings/structured-output)
+* [Mode JSON](/fr/inference/response-settings/json-mode)
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/inference/response-settings/reasoning.mdx b/fr/inference/response-settings/reasoning.mdx
index 5a2d0b5e5c..3af26eebf3 100644
--- a/fr/inference/response-settings/reasoning.mdx
+++ b/fr/inference/response-settings/reasoning.mdx
@@ -14,30 +14,35 @@ Les informations de raisonnement apparaissent dans le champ `reasoning` des rép
   ## Modèles pris en charge avec raisonnement
 </div>
 
-Le tableau suivant répertorie les modèles de Serverless Inference qui renvoient un raisonnement en sortie. Chaque modèle pris en charge inclut soit toujours le raisonnement, soit a le raisonnement activé ou désactivé par défaut :
+Le tableau suivant répertorie les modèles de Serverless Inference qui peuvent renvoyer un raisonnement en sortie, ainsi que le comportement de chacun :
+
+* **Always on :** Le modèle renvoie toujours un raisonnement en sortie. Vous ne pouvez pas le désactiver.
+* **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. */}
 
-| 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-Pro`                  | Désactivé par défaut            |
-| `google/gemma-4-31B-it`                        | Désactivé 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                       |
-| `openai/gpt-oss-20b`                           | Always on                       |
-| `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               |
+| 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-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                                |
+| `openai/gpt-oss-20b`                           | Always on                                |
+| `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                        |
 
 <div id="models-with-always-on-reasoning">
   ### Modèles avec le raisonnement `Always on`
diff --git a/fr/models/app/features/panels.mdx b/fr/models/app/features/panels.mdx
index 0dd1a0f809..916b2b50a0 100644
--- a/fr/models/app/features/panels.mdx
+++ b/fr/models/app/features/panels.mdx
@@ -1,6 +1,6 @@
 ---
 title: Panneaux
-sidebartitle: Aperçu
+sidebarTitle: Aperçu
 description: Utilisez et personnalisez les panneaux du Workspace pour visualiser vos données enregistrées
 keywords: ["panneaux du Workspace", "ajout rapide", "mode plein écran", "sections de panneaux", "intégrer un panneau"]
 ---
diff --git a/fr/models/app/features/panels/line-plot.mdx b/fr/models/app/features/panels/line-plot.mdx
index bce56ba31c..fd7e396b44 100644
--- a/fr/models/app/features/panels/line-plot.mdx
+++ b/fr/models/app/features/panels/line-plot.mdx
@@ -44,11 +44,9 @@ Les sections suivantes expliquent comment créer un graphique en courbes pour un
   </Tab>
 
   <Tab title="Graphique en courbes avec plusieurs métriques">
-    <Note>
-      Cette fonctionnalité est en préversion et disponible sur invitation uniquement. Pour demander à y être inscrit, contactez [l’assistance](mailto:support@wandb.com) ou votre AISE.
-    </Note>
+    Dans un [espace de travail automatique](/fr/models/app/features/panels#workspace-modes), W&amp;B crée automatiquement un graphique en courbes à métrique unique pour chaque métrique enregistrée.
 
-    Dans un [espace de travail automatique](/fr/models/app/features/panels#workspace-modes), W&amp;B crée automatiquement un graphique en courbes à métrique unique pour chaque métrique enregistrée. Cette section explique comment créer un graphique en courbes unique affichant plusieurs métriques à la fois, définies par une expression régulière JavaScript. Vous pouvez également regrouper plusieurs graphiques à métrique unique en un seul graphique multi-métrique. Cela peut améliorer les performances d’un espace de travail comportant de nombreuses métriques enregistrées et vous aider à analyser les résultats de vos runs.
+    Cette section explique comment créer un graphique en courbes affichant plusieurs métriques sélectionnées à l’aide d’une expression régulière JavaScript. Un graphique en courbes multi-métrique vous permet de comparer des métriques associées dans un même panneau au lieu de les examiner dans plusieurs panneaux.
 
     1. Accédez à votre espace de travail.
     2. Pour ajouter un graphique en courbes globalement, cliquez sur **Add panels** dans la barre de contrôle, à côté du champ de recherche des panneaux.
diff --git a/fr/models/app/features/panels/media.mdx b/fr/models/app/features/panels/media.mdx
index ac5afd85ef..f08232335f 100644
--- a/fr/models/app/features/panels/media.mdx
+++ b/fr/models/app/features/panels/media.mdx
@@ -77,18 +77,32 @@ Personnalisez l’apparence générale et le comportement du volet multimédia 
   ### Mise en page
 </div>
 
-Personnalisez l’affichage des éléments individuels du panneau :
+Personnalisez l’affichage des éléments individuels du volet multimédia :
 
-* Limitez éventuellement le **nombre maximal de runs à inclure** dans le panneau.
+* Limitez éventuellement le **nombre maximal de runs à inclure** dans le volet multimédia.
 * Spécifiez éventuellement une **limite d’affichage des médias** pour limiter le nombre d’éléments multimédias à inclure par run.
 * Définissez le **Panel mode** :
   * **Gallery** (par défaut) : spécifiez le nombre de colonnes et indiquez si la grille affiche un seul élément par run (par défaut), par étape ou par index.
   * **Grid** : spécifiez le nombre de colonnes, l’axe x (par défaut, **Log Step**) et l’axe y (par défaut, **Run**).
   * **Compare** : comparez jusqu’à quatre éléments multimédias côte à côte, en les répartissant éventuellement par étape ou par index. Voir [mode de comparaison](#compare-mode) pour plus de détails.
-* **Utiliser la taille d’origine** : si cette option est désactivée (par défaut), W&amp;B met à l’échelle les images et les vidéos du panneau pour qu’elles apparaissent à la même taille. Aucun effet en mode **Compare**.
-* Configurez l’ajustement des médias et le comportement de mise à l’échelle :
-  * **Images** : choisissez l’une des options **Original image**, **Original size** ou **Fit to available space**. Avec cette dernière, W&amp;B met à l’échelle les images du panneau pour occuper autant d’espace que possible. En mode **Gallery**, chaque image remplit la largeur du panneau. En mode **Grid**, chaque image remplit la largeur de la grille. Aucun effet en mode **Compare**.
-  * **Videos** : basculez **Use original size** pour déterminer si les médias doivent être mis à l’échelle afin d’apparaître à la même taille. Si cette option est inactive (par défaut), W&amp;B met à l’échelle les vidéos du panneau pour occuper autant d’espace que possible. En mode **Gallery**, chaque vidéo remplit la largeur du panneau. En mode **Grid**, chaque vidéo remplit la largeur de la grille. Aucun effet en mode **Compare**.
+* Configurez la façon dont W&amp;B ajuste et met à l’échelle les éléments multimédias. Ces paramètres n’ont aucun effet en [mode **Compare**](#compare-mode).
+  * **Images** : définissez **Image fit and resolution** pour contrôler la façon dont W&amp;B affiche les images. Les options disponibles dépendent de votre type de déploiement.
+
+    Sur le Cloud mutualisé de W&amp;B, les options suivantes sont disponibles :
+
+    * **Thumbnails** (par défaut) : utilisez des miniatures pour optimiser la vitesse de chargement.
+    * **Original image** : chargez les images en pleine résolution pour les examiner en détail.
+    * **Fit to available space** : redimensionnez les images en pleine résolution pour les adapter au volet multimédia.
+    * **Original size** : chargez les images en pleine résolution dans leurs dimensions d’origine.
+
+    Sur le Cloud dédié de W&amp;B ou W&amp;B Autogéré, les options suivantes sont disponibles :
+
+    * **Par défaut** (par défaut) : utilisez les dimensions d’image par défaut pour le mode du volet multimédia.
+    * **Fit to available space** : redimensionnez les images en pleine résolution pour les adapter au volet multimédia.
+    * **Original size** : chargez les images en pleine résolution dans leurs dimensions d’origine.
+
+    Sur le Cloud mutualisé, W&amp;B charge toujours les images en pleine résolution dans la vue plein écran, quel que soit ce paramètre.
+  * **Videos** : en mode **Gallery**, activez **Use original size** pour afficher les vidéos dans leurs dimensions d’origine. Si cette option est désactivée (par défaut), W&amp;B met les vidéos à l’échelle pour qu’elles occupent autant d’espace que possible dans le volet multimédia tout en conservant le rapport d’aspect de l’image. En mode **Grid**, chaque vidéo remplit la largeur de la grille.
 * **Système à main droite** : si cette option est activée, les nuages de points utilisent le système à main droite pour tracer les points, plutôt que le système à main gauche par défaut.
 
 <div id="all-media-panels-in-a-section">
diff --git a/fr/models/app/keyboard-shortcuts.mdx b/fr/models/app/keyboard-shortcuts.mdx
index 606cb88868..7e47b072ab 100644
--- a/fr/models/app/keyboard-shortcuts.mdx
+++ b/fr/models/app/keyboard-shortcuts.mdx
@@ -46,7 +46,7 @@ W&amp;B prend en charge les raccourcis clavier pour vous aider à naviguer et à
   </Tab>
 
   <Tab title="LEET">
-    Ces raccourcis clavier fonctionnent dans l&#39;interface de terminal W&amp;B LEET (Lightweight Experiment Exploration Tool). Pour lancer LEET, exécutez `wandb beta leet` dans votre terminal.
+    Ces raccourcis clavier fonctionnent dans l&#39;interface de terminal W&amp;B LEET (Lightweight Experiment Exploration Tool). Pour lancer LEET, exécutez `wandb leet` dans votre terminal.
 
     Appuyez sur `h` ou `?` dans LEET pour ouvrir la superposition d&#39;aide intégrée correspondant à la vue actuelle. Pour un aperçu du produit et des méthodes de lancement, voir [LEET terminal UI](/fr/models/app/leet-tui).
 
diff --git a/fr/models/artifacts/create-a-new-artifact-version.mdx b/fr/models/artifacts/create-a-new-artifact-version.mdx
index a8e520103b..2ca1aa222a 100644
--- a/fr/models/artifacts/create-a-new-artifact-version.mdx
+++ b/fr/models/artifacts/create-a-new-artifact-version.mdx
@@ -207,9 +207,9 @@ Vous pouvez créer un artefact incrémentiel dans le cadre d’une seule exécut
   ### Runs distribués
 </div>
 
-Utilisez `Artifact.upsert_artifact()` et `Artifact.finish_artifact()` lorsque plusieurs exécutions ajoutent des fichiers à une même version d&#39;artefact.
+Utilisez `Artifact.upsert_artifact()` et `Artifact.finish_artifact()` lorsque plusieurs runs ajoutent des fichiers à une même version d&#39;artefact.
 
-L&#39;exemple suivant montre comment créer une nouvelle version d&#39;artefact à partir d&#39;exécutions distribuées lorsque l&#39;artefact est utilisé comme [entrée pour les exécutions](/fr/models/artifacts/create-a-new-artifact-version#use-as-run-input). La même approche s&#39;applique lorsque l&#39;artefact est [récupéré directement](/fr/models/artifacts/create-a-new-artifact-version#fetch-directly) avec l&#39;API publique.
+L&#39;exemple suivant montre comment créer une nouvelle version d&#39;artefact à partir de runs distribués lorsque l&#39;artefact est utilisé comme [entrée pour les runs](/fr/models/artifacts/create-a-new-artifact-version#use-as-run-input). La même approche s&#39;applique lorsque l&#39;artefact est [récupéré directement](/fr/models/artifacts/create-a-new-artifact-version#fetch-directly) avec l&#39;API publique.
 
 ```python
 import wandb
diff --git a/fr/models/automations/api.mdx b/fr/models/automations/api.mdx
index 598757a0e4..715b2c49c5 100644
--- a/fr/models/automations/api.mdx
+++ b/fr/models/automations/api.mdx
@@ -19,6 +19,5 @@ Consultez les ressources suivantes pour gérer les automatisations et en savoir
 * [Aperçu des automatisations](/fr/models/automations)
 * [Créer une automatisation](/fr/models/automations/create-automations) (W&amp;B App)
 * [Événements et portée des automatisations](/fr/models/automations/automation-events)
-* [Référence de l&#39;API des automatisations](/fr/models/ref/python/public-api/automations) (types Python et méthodes `Api`)
 
 {/* Restaurez depuis l’historique Git les exemples list/get/create/update/delete lorsque la régression du SDK Python aura été corrigée (WB-34263). La révision précédente incluait également un lien vers le notebook du tutoriel Automations (wandb/examples PR 618). */}
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/evaltables.mdx b/fr/models/evaltables.mdx
index 7acdbca954..9fd370040a 100644
--- a/fr/models/evaltables.mdx
+++ b/fr/models/evaltables.mdx
@@ -25,7 +25,7 @@ L&#39;image suivante met en évidence chaque section du panneau :
 
 [Créez une Eval Table avec la classe `EvalTable` du SDK Python W&amp;B](/fr/models/evaltables/create-an-evaluation-table).
 
-Les [tableaux W&amp;B](/fr/models/tables) existants peuvent également être convertis en Eval Tables avec ARIA. Pour plus d&#39;informations, voir [Convertir un tableau W&amp;B en Eval Table](/fr/models/evaltables/create-an-evaluation-table#convert-a-w\&b-table-to-an-eval-table).
+Les [tableaux W&amp;B](/fr/models/tables) existants peuvent également être convertis en Eval Tables avec ARIA. Pour plus d&#39;informations, voir [Convertir un tableau W&amp;B en Eval Table](/fr/models/evaltables/create-an-evaluation-table#convert-a-wb-table-to-an-eval-table).
 
 <Tip>
   Convertissez des tableaux W&amp;B existants en Eval Tables pour améliorer les performances de rendu et accéder à des fonctionnalités de comparaison supplémentaires.
diff --git a/fr/models/models_quickstart.mdx b/fr/models/models_quickstart.mdx
index eb4f477f9e..ff005ffe8f 100644
--- a/fr/models/models_quickstart.mdx
+++ b/fr/models/models_quickstart.mdx
@@ -66,7 +66,7 @@ config = {
 }
 
 # Utiliser le gestionnaire de contexte pour initialiser et fermer les runs W&B
-with wandb.init(project=PROJECT, entity=TEAM_ENTITY, config=config) as run:    
+with wandb.init(entity=TEAM_ENTITY, project=PROJECT, config=config) as run:    
     # Simuler la boucle d'entraînement
     for epoch in range(config["epochs"]):
         xb = weights + noise  # Données d'entraînement en entrée simulées
@@ -173,7 +173,7 @@ Pour en savoir plus sur la façon de récupérer des artifacts depuis un registr
 
 Selon votre framework de machine learning, vous devrez peut-être recréer l’architecture du modèle avant de charger les poids. Nous vous laissons cet exercice, car cela dépend du framework et du modèle que vous utilisez.
 
-<div id="share-your-finds-with-a-report">
+<div id="share-your-findings-with-a-report">
   ## Partagez vos résultats avec un rapport
 </div>
 
@@ -201,8 +201,8 @@ dataset_info = """The dataset used for training consists of synthetic data gener
 model_info = """The model is a simple linear regression model that predicts output based on input data with some noise."""
 
 report = wr.Report(
-    project=PROJECT,
     entity=TEAM_ENTITY,
+    project=PROJECT,
     title="My Awesome Model Training Report",
     description=experiment_summary,
     blocks= [
diff --git a/fr/models/quickstart.mdx b/fr/models/quickstart.mdx
index d4cc46089a..52c3ea273f 100644
--- a/fr/models/quickstart.mdx
+++ b/fr/models/quickstart.mdx
@@ -48,23 +48,34 @@ Pour authentifier votre machine auprès de W&amp;B, vous avez besoin d’une cl
   </Tab>
 
   <Tab title="Python">
-    ```bash
-    pip install wandb
-    ```
+    1. Installez le SDK Python W&amp;B avec `pip` :
 
-    ```python
-    import wandb
+       ```bash
+       pip install wandb
+       ```
+
+    2. Importez le SDK Python W&amp;B et connectez-vous à W&amp;B depuis votre script Python avec `wandb.login()` :
 
-    wandb.login()
-    ```
+       ```python
+       import wandb
+
+       wandb.login()
+       ```
   </Tab>
 
   <Tab title="Python notebook">
-    ```notebook
-    !pip install wandb
-    import wandb
-    wandb.login()
-    ```
+    1. Utilisez l’échappement du shell (`!`) pour installer le SDK Python W&amp;B :
+
+       ```notebook
+       !pip install wandb
+       ```
+
+    2. Importez le SDK Python W&amp;B et connectez-vous à W&amp;B depuis votre notebook avec `wandb.login()`
+
+       ```notebook
+       import wandb
+       wandb.login()
+       ```
   </Tab>
 </Tabs>
 
@@ -139,15 +150,19 @@ Accédez à [wandb.ai/home](https://wandb.ai/home) pour consulter les métriques
 </Frame>
 
 <div id="next-steps">
-  ## Prochaines étapes
+  ## Étapes suivantes
 </div>
 
-Explorez d&#39;autres fonctionnalités de l&#39;écosystème W&amp;B :
+Explorez davantage les fonctionnalités de l’écosystème W&amp;B :
+
+1. Découvrez comment créer votre premier [run](/fr/models/runs).
+2. Suivez les modèles, les datasets et les autres fichiers avec [W&amp;B Artifacts](/fr/models/artifacts).
+3. Automatisez les recherches d&#39;hyperparamètres et optimisez les modèles avec [W&amp;B Sweeps](/fr/models/sweeps).
+4. Partagez des modèles, des prompts et des datasets avec [W&amp;B Registry](/fr/models/registry).
+5. Analysez les runs, visualisez les prédictions des modèles et consultez les artefacts dans le [tableau de bord](/fr/models/track/workspaces) de votre projet.
+6. Résumez les résultats et partagez des mises à jour avec vos collaborateurs à l’aide de [W&amp;B Reports](/fr/models/reports).
+7. Tracez et évaluez les applications LLM avec [W&amp;B Weave](/fr/weave/quickstart).
+
+{/* Est-ce encore pertinent ? */}
 
-1. Lisez les [tutoriels d&#39;intégration W&amp;B](/fr/models/integrations), qui combinent W&amp;B avec des frameworks comme PyTorch, des bibliothèques comme Hugging Face et des services comme SageMaker.
-2. Organisez les runs, automatisez les visualisations, résumez les résultats et partagez des mises à jour avec vos collaborateurs à l&#39;aide de [W&amp;B Reports](/fr/models/reports).
-3. Créez des [W&amp;B Artifacts](/fr/models/artifacts) pour suivre les jeux de données, les modèles, les dépendances et les résultats tout au long de votre pipeline de machine learning.
-4. Automatisez la recherche d&#39;hyperparamètres et optimisez les modèles avec [W&amp;B Sweeps](/fr/models/sweeps).
-5. Analysez les runs, visualisez les prédictions du modèle et partagez vos observations sur un [tableau de bord central](/fr/models/tables).
-6. Rendez-vous sur [W&amp;B AI Academy](https://wandb.ai/site/courses/) pour découvrir les LLM, le MLOps et W&amp;B Models grâce à des cours pratiques.
-7. Rendez-vous sur [weave-docs.wandb.ai](/fr/weave) pour découvrir comment suivre, expérimenter, évaluer, déployer et améliorer vos applications basées sur les LLM avec Weave.
\ No newline at end of file
+{/* 6. Visitez [W&B AI Academy](https://wandb.ai/site/courses/) pour vous former aux LLM, au MLOps et à W&B Models grâce à des cours pratiques. */}
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/cli/wandb-agent.mdx b/fr/models/ref/cli/wandb-agent.mdx
index 9608f01f22..f637d1728c 100644
--- a/fr/models/ref/cli/wandb-agent.mdx
+++ b/fr/models/ref/cli/wandb-agent.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb agent
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L2011" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L2118" />
 
 <div id="usage">
   ## Utilisation
diff --git a/fr/models/ref/cli/wandb-artifact.mdx b/fr/models/ref/cli/wandb-artifact.mdx
index c383864ad2..37b11f0224 100644
--- a/fr/models/ref/cli/wandb-artifact.mdx
+++ b/fr/models/ref/cli/wandb-artifact.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb artifact
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L2826" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L2937" />
 
 <div id="usage">
   ## Utilisation
diff --git a/fr/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-cache.mdx b/fr/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-cache.mdx
index 2ef0c84ff2..f65a1df4ea 100644
--- a/fr/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-cache.mdx
+++ b/fr/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-cache.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: cache d’artefacts des wandb artifact
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L3073" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L3184" />
 
 <div id="usage">
   ## Utilisation
diff --git a/fr/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-cache/wandb-artifact-cache-cleanup.mdx b/fr/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-cache/wandb-artifact-cache-cleanup.mdx
index 3a8469e6e4..89cc8bb020 100644
--- a/fr/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-cache/wandb-artifact-cache-cleanup.mdx
+++ b/fr/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-cache/wandb-artifact-cache-cleanup.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: Nettoyage du cache d’artefacts de wandb
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L3085" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L3196" />
 
 <div id="usage">
   ## Utilisation
@@ -18,7 +18,7 @@ cleanup [OPTIONS] TARGET_SIZE
   ## Description
 </div>
 
-Réduisez la taille du cache local des artefacts.
+Réduisez la taille du cache local d’artefacts.
 
 Supprimez d’abord les fichiers consultés le moins récemment jusqu’à ce que le cache atteigne ou passe sous TARGET&#95;SIZE. TARGET&#95;SIZE accepte des
 formats lisibles (par exemple, 10GB ou 500MB).
@@ -29,7 +29,7 @@ Par exemple, pour réduire le cache d’artefacts à 10 GB :
 wandb artifact cache cleanup 10GB
 ```
 
-Pour supprimer les fichiers temporaires et réduire le cache des artefacts à 5 Go :
+Pour supprimer les fichiers temporaires et réduire le cache d’artefacts à 5 Go :
 
 ```bash
 wandb artifact cache cleanup --remove-temp 5GB
diff --git a/fr/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-get.mdx b/fr/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-get.mdx
index 9c27cb087a..f84b8fc2b0 100644
--- a/fr/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-get.mdx
+++ b/fr/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-get.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb artifact get
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L2963" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L3074" />
 
 <div id="usage">
   ## Utilisation
diff --git a/fr/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-ls.mdx b/fr/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-ls.mdx
index b05b522482..8e36dfe114 100644
--- a/fr/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-ls.mdx
+++ b/fr/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-ls.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb artifact ls
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L3025" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L3136" />
 
 <div id="usage">
   ## Utilisation
diff --git a/fr/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-put.mdx b/fr/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-put.mdx
index 658c900f9b..fdfdfd0094 100644
--- a/fr/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-put.mdx
+++ b/fr/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-put.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb artifact put
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L2831" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L2942" />
 
 <div id="usage">
   ## Utilisation
diff --git a/fr/models/ref/cli/wandb-beta.mdx b/fr/models/ref/cli/wandb-beta.mdx
index 25e9b8c863..4f875ef1df 100644
--- a/fr/models/ref/cli/wandb-beta.mdx
+++ b/fr/models/ref/cli/wandb-beta.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb beta
 
 import { GitHubLink } from "/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx"
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/beta.py#L19" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/beta.py#L19" />
 
 <div id="usage">
   ## Utilisation
diff --git a/fr/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-core.mdx b/fr/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-core.mdx
index 537670fb92..3ae7719845 100644
--- a/fr/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-core.mdx
+++ b/fr/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-core.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb beta core
 
 import { GitHubLink } from "/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx"
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/beta.py#L177" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/beta.py#L193" />
 
 <div id="usage">
   ## Utilisation
diff --git a/fr/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-core/wandb-beta-core-start.mdx b/fr/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-core/wandb-beta-core-start.mdx
index cd95400e51..747871e25f 100644
--- a/fr/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-core/wandb-beta-core-start.mdx
+++ b/fr/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-core/wandb-beta-core-start.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb beta core start
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/beta.py#L215" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/beta.py#L231" />
 
 <div id="usage">
   ## Utilisation
diff --git a/fr/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-core/wandb-beta-core-stop.mdx b/fr/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-core/wandb-beta-core-stop.mdx
index dc3862e065..33bb5c7847 100644
--- a/fr/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-core/wandb-beta-core-stop.mdx
+++ b/fr/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-core/wandb-beta-core-stop.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb beta core stop
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/beta.py#L234" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/beta.py#L250" />
 
 <div id="usage">
   ## Utilisation
diff --git a/fr/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-leet.mdx b/fr/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-leet.mdx
index 1ddbc09562..4dd81c4458 100644
--- a/fr/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-leet.mdx
+++ b/fr/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-leet.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb beta leet
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/leet.py#L52" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/leet.py#L52" />
 
 <div id="usage">
   ## Utilisation
diff --git a/fr/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-leet/wandb-beta-leet-config.mdx b/fr/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-leet/wandb-beta-leet-config.mdx
index 623f97744c..8bfbe0b2a0 100644
--- a/fr/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-leet/wandb-beta-leet-config.mdx
+++ b/fr/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-leet/wandb-beta-leet-config.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb beta leet config
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/leet.py#L112" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/leet.py#L112" />
 
 <div id="usage">
   ## Utilisation
diff --git a/fr/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-leet/wandb-beta-leet-run.mdx b/fr/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-leet/wandb-beta-leet-run.mdx
index 328960cabc..bb1fa90ca7 100644
--- a/fr/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-leet/wandb-beta-leet-run.mdx
+++ b/fr/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-leet/wandb-beta-leet-run.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb beta leet run
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/leet.py#L72" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/leet.py#L72" />
 
 <div id="usage">
   ## Utilisation
diff --git a/fr/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-leet/wandb-beta-leet-symon.mdx b/fr/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-leet/wandb-beta-leet-symon.mdx
index 21258ac19a..afa74ee090 100644
--- a/fr/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-leet/wandb-beta-leet-symon.mdx
+++ b/fr/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-leet/wandb-beta-leet-symon.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb beta leet symon
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/leet.py#L93" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/leet.py#L93" />
 
 <div id="usage">
   ## Utilisation
diff --git a/fr/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-sync.mdx b/fr/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-sync.mdx
index 93c1291ca1..deee188c8c 100644
--- a/fr/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-sync.mdx
+++ b/fr/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-sync.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb beta sync
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/beta.py#L51" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/beta.py#L51" />
 
 <div id="usage">
   ## Utilisation
@@ -20,9 +20,8 @@ sync [OPTIONS] [PATHS]...
 
 Téléversez les fichiers .wandb spécifiés par PATHS.
 
-Il s’agit d’une réimplémentation bêta de `wandb sync`.
-Elle n’est pas complète sur le plan fonctionnel, son fonctionnement n’est pas garanti et elle peut évoluer
-de manière non rétrocompatible dans n’importe quelle version de wandb.
+Il s’agit d’une amélioration de `wandb sync`, avec des fonctionnalités supplémentaires ainsi qu’une meilleure
+expérience utilisateur et de meilleures performances. Il sera finalement intégré à `wandb sync`.
 
 PATHS peut inclure des fichiers .wandb, des répertoires de run contenant des fichiers .wandb,
 ainsi que des répertoires &quot;wandb&quot; contenant des répertoires de run.
@@ -66,6 +65,8 @@ wandb beta sync ./wandb/run-20250813_124246-n67z9ude/run-n67z9ude.wandb
 | `--job-type`     | STR       | Redéfinition du type de job pour tous les runs en cours de synchronisation. **Par défaut** :                                                                                                                                                                                                                                                                                |
 | `--replace-tags` | STR       | Renommer les tags au format &#39;old1=new1,old2=new2&#39;. **Par défaut** :                                                                                                                                                                                                                                                                                                 |
 | `--skip-synced`  | BOOL Flag | Ignorer les runs déjà synchronisés avec cette commande. **Par défaut** : True                                                                                                                                                                                                                                                                                               |
+| `--skip-online`  | BOOL Flag | Ignorer les runs en ligne. **Par défaut** : True                                                                                                                                                                                                                                                                                                                            |
 | `--dry-run`      | BOOL Flag | Afficher ce qui se passerait sans rien téléverser. **Par défaut** : False                                                                                                                                                                                                                                                                                                   |
+| `--yes`          | BOOL Flag | Ignorer la confirmation. **Par défaut** : False                                                                                                                                                                                                                                                                                                                             |
 | `-v, --verbose`  | BOOL Flag | Afficher plus d&#39;informations. **Par défaut** : False                                                                                                                                                                                                                                                                                                                    |
 | `-n`             | INT       | Nombre maximal de runs à synchroniser simultanément. Lorsque vous synchronisez plusieurs fichiers faisant partie du même run, les fichiers sont synchronisés séquentiellement dans l&#39;ordre de leur heure de début, indépendamment de ce paramètre. Cela se produit pour les runs repris ou lors de l&#39;utilisation du paramètre --id. **Par défaut** : 5              |
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/cli/wandb-controller.mdx b/fr/models/ref/cli/wandb-controller.mdx
index 41c48bbc23..d49160631b 100644
--- a/fr/models/ref/cli/wandb-controller.mdx
+++ b/fr/models/ref/cli/wandb-controller.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb controller
 
 import { GitHubLink } from "/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx"
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L2400" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L2511" />
 
 <div id="usage">
   ## Utilisation
diff --git a/fr/models/ref/cli/wandb-disabled.mdx b/fr/models/ref/cli/wandb-disabled.mdx
index 75009cbf55..122a69aa5c 100644
--- a/fr/models/ref/cli/wandb-disabled.mdx
+++ b/fr/models/ref/cli/wandb-disabled.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb disabled
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L3480" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L3573" />
 
 <div id="usage">
   ## Utilisation
diff --git a/fr/models/ref/cli/wandb-docker-run.mdx b/fr/models/ref/cli/wandb-docker-run.mdx
index 8c7d8a0200..815ed21219 100644
--- a/fr/models/ref/cli/wandb-docker-run.mdx
+++ b/fr/models/ref/cli/wandb-docker-run.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb docker-run
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L2437" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L2548" />
 
 <div id="usage">
   ## Utilisation
diff --git a/fr/models/ref/cli/wandb-docker.mdx b/fr/models/ref/cli/wandb-docker.mdx
index 4203ccb68b..ece7c005f8 100644
--- a/fr/models/ref/cli/wandb-docker.mdx
+++ b/fr/models/ref/cli/wandb-docker.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb docker
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L2487" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L2598" />
 
 <div id="usage">
   ## Utilisation
diff --git a/fr/models/ref/cli/wandb-enabled.mdx b/fr/models/ref/cli/wandb-enabled.mdx
index e827bb9c8d..7598483d1f 100644
--- a/fr/models/ref/cli/wandb-enabled.mdx
+++ b/fr/models/ref/cli/wandb-enabled.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb enabled
 
 import { GitHubLink } from "/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx"
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L3518" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L3611" />
 
 <div id="usage">
   ## Utilisation
@@ -38,7 +38,7 @@ wandb enabled
 Pour exécuter un script d’entraînement avec la journalisation et la synchronisation W&amp;B rétablies :
 
 ```bash
-python train.py # Enregistrer et synchroniser les données avec W&B
+python train.py # Journaliser et synchroniser les données avec W&B
 ```
 
 <div id="options">
diff --git a/fr/models/ref/cli/wandb-init.mdx b/fr/models/ref/cli/wandb-init.mdx
index 9f2bebb90b..dc73050686 100644
--- a/fr/models/ref/cli/wandb-init.mdx
+++ b/fr/models/ref/cli/wandb-init.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb init
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L400" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L402" />
 
 <div id="usage">
   ## Utilisation
@@ -18,7 +18,7 @@ init [OPTIONS]
   ## Description
 </div>
 
-Initialisez ou mettez à jour la configuration de W&amp;B pour le répertoire actuel.
+Initialisez ou mettez à jour la configuration W&amp;B pour le répertoire actuel.
 
 Définissez un projet et une entité, créez des paramètres W&amp;B locaux et
 préparez le répertoire pour le suivi des expériences.
diff --git a/fr/models/ref/cli/wandb-job.mdx b/fr/models/ref/cli/wandb-job.mdx
index c1cd783dfb..a19d0084c5 100644
--- a/fr/models/ref/cli/wandb-job.mdx
+++ b/fr/models/ref/cli/wandb-job.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb job
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L2144" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L2255" />
 
 <div id="usage">
   ## Utilisation
diff --git a/fr/models/ref/cli/wandb-job/wandb-job-create.mdx b/fr/models/ref/cli/wandb-job/wandb-job-create.mdx
index cb876090cd..3c130944cf 100644
--- a/fr/models/ref/cli/wandb-job/wandb-job-create.mdx
+++ b/fr/models/ref/cli/wandb-job/wandb-job-create.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb job create
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L2210" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L2321" />
 
 <div id="usage">
   ## Utilisation
diff --git a/fr/models/ref/cli/wandb-job/wandb-job-describe.mdx b/fr/models/ref/cli/wandb-job/wandb-job-describe.mdx
index e920f13f5b..a41966ade1 100644
--- a/fr/models/ref/cli/wandb-job/wandb-job-describe.mdx
+++ b/fr/models/ref/cli/wandb-job/wandb-job-describe.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb job describe
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L2191" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L2302" />
 
 <div id="usage">
   ## Utilisation
diff --git a/fr/models/ref/cli/wandb-job/wandb-job-list.mdx b/fr/models/ref/cli/wandb-job/wandb-job-list.mdx
index 9734e7323e..d0ea7a2305 100644
--- a/fr/models/ref/cli/wandb-job/wandb-job-list.mdx
+++ b/fr/models/ref/cli/wandb-job/wandb-job-list.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb job list
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L2149" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L2260" />
 
 <div id="usage">
   ## Utilisation
diff --git a/fr/models/ref/cli/wandb-launch-agent.mdx b/fr/models/ref/cli/wandb-launch-agent.mdx
index 909db525c5..cf5f17f801 100644
--- a/fr/models/ref/cli/wandb-launch-agent.mdx
+++ b/fr/models/ref/cli/wandb-launch-agent.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb launch-agent
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L1918" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L2025" />
 
 <div id="usage">
   ## Utilisation
diff --git a/fr/models/ref/cli/wandb-launch-sweep.mdx b/fr/models/ref/cli/wandb-launch-sweep.mdx
index c50a78ba89..5e2a466df7 100644
--- a/fr/models/ref/cli/wandb-launch-sweep.mdx
+++ b/fr/models/ref/cli/wandb-launch-sweep.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb launch-sweep
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L1266" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L1373" />
 
 <div id="usage">
   ## Utilisation
diff --git a/fr/models/ref/cli/wandb-launch.mdx b/fr/models/ref/cli/wandb-launch.mdx
index 6fbe6e57ec..ff1cd6a2e5 100644
--- a/fr/models/ref/cli/wandb-launch.mdx
+++ b/fr/models/ref/cli/wandb-launch.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb launch
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L1513" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L1620" />
 
 <div id="usage">
   ## Utilisation
diff --git a/fr/models/ref/cli/wandb-leet.mdx b/fr/models/ref/cli/wandb-leet.mdx
index 03398ffdc9..930fafce5e 100644
--- a/fr/models/ref/cli/wandb-leet.mdx
+++ b/fr/models/ref/cli/wandb-leet.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb leet
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/leet.py#L52" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/leet.py#L52" />
 
 <div id="usage">
   ## Utilisation
diff --git a/fr/models/ref/cli/wandb-leet/wandb-leet-config.mdx b/fr/models/ref/cli/wandb-leet/wandb-leet-config.mdx
index 9ee2440dbc..95e4cc0c4c 100644
--- a/fr/models/ref/cli/wandb-leet/wandb-leet-config.mdx
+++ b/fr/models/ref/cli/wandb-leet/wandb-leet-config.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb leet config
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/leet.py#L112" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/leet.py#L112" />
 
 <div id="usage">
   ## Utilisation
diff --git a/fr/models/ref/cli/wandb-leet/wandb-leet-run.mdx b/fr/models/ref/cli/wandb-leet/wandb-leet-run.mdx
index 0adda209f6..f6a0338e86 100644
--- a/fr/models/ref/cli/wandb-leet/wandb-leet-run.mdx
+++ b/fr/models/ref/cli/wandb-leet/wandb-leet-run.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb leet run
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/leet.py#L72" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/leet.py#L72" />
 
 <div id="usage">
   ## Utilisation
diff --git a/fr/models/ref/cli/wandb-leet/wandb-leet-symon.mdx b/fr/models/ref/cli/wandb-leet/wandb-leet-symon.mdx
index 53eef5fbaf..aba03c1457 100644
--- a/fr/models/ref/cli/wandb-leet/wandb-leet-symon.mdx
+++ b/fr/models/ref/cli/wandb-leet/wandb-leet-symon.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb leet symon
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/leet.py#L93" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/leet.py#L93" />
 
 <div id="usage">
   ## Utilisation
diff --git a/fr/models/ref/cli/wandb-login.mdx b/fr/models/ref/cli/wandb-login.mdx
index df7192856f..ea582f46b6 100644
--- a/fr/models/ref/cli/wandb-login.mdx
+++ b/fr/models/ref/cli/wandb-login.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb login
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L282" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L284" />
 
 <div id="usage">
   ## Utilisation
@@ -74,16 +74,6 @@ Pour forcer une nouvelle demande de connexion, même si vous êtes déjà authen
 wandb login --relogin
 ```
 
-<div id="api-key-formats">
-  ## Formats de clé API
-</div>
-
-W&amp;B génère des clés API au format `wandb_v1_` (environ 92 caractères). Les anciennes versions du SDK attendent exactement 40 caractères et rejettent le nouveau format avec `API key must be 40 characters long`. Mettez à niveau le SDK (`pip install -U wandb`) et exécutez `wandb login --relogin`.
-
-Les clés générées sur [wandb.ai/authorize](https://wandb.ai/authorize) ne s’affichent qu’une seule fois, au moment de leur création. Copiez-les immédiatement : vous ne pourrez plus les récupérer après avoir fermé la boîte de dialogue.
-
-Pour les versions du SDK verrouillées, les clés héritées et les erreurs associées, voir [Pourquoi ma clé API échoue-t-elle avec « must be 40 characters long » ?](/fr/support/models/articles/why-does-my-api-key-fail-with-must-be-40-characters).
-
 <div id="arguments">
   ## Arguments
 </div>
diff --git a/fr/models/ref/cli/wandb-offline.mdx b/fr/models/ref/cli/wandb-offline.mdx
index aa65a8d07f..4169be5394 100644
--- a/fr/models/ref/cli/wandb-offline.mdx
+++ b/fr/models/ref/cli/wandb-offline.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb offline
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L3411" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L3504" />
 
 <div id="usage">
   ## Utilisation
diff --git a/fr/models/ref/cli/wandb-online.mdx b/fr/models/ref/cli/wandb-online.mdx
index cd95456df7..de9c1c9b41 100644
--- a/fr/models/ref/cli/wandb-online.mdx
+++ b/fr/models/ref/cli/wandb-online.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb online
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L3384" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L3477" />
 
 <div id="usage">
   ## Utilisation
diff --git a/fr/models/ref/cli/wandb-pull.mdx b/fr/models/ref/cli/wandb-pull.mdx
index a8d2605c19..8cbba038e4 100644
--- a/fr/models/ref/cli/wandb-pull.mdx
+++ b/fr/models/ref/cli/wandb-pull.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb pull
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L3114" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L3225" />
 
 <div id="usage">
   ## Utilisation
diff --git a/fr/models/ref/cli/wandb-purge-cache.mdx b/fr/models/ref/cli/wandb-purge-cache.mdx
index 1b31128fcb..8220d860ef 100644
--- a/fr/models/ref/cli/wandb-purge-cache.mdx
+++ b/fr/models/ref/cli/wandb-purge-cache.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb purge-cache
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L3629" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L3722" />
 
 <div id="usage">
   ## Utilisation
diff --git a/fr/models/ref/cli/wandb-restore.mdx b/fr/models/ref/cli/wandb-restore.mdx
index 2d1a3f2f8f..f2e13147a8 100644
--- a/fr/models/ref/cli/wandb-restore.mdx
+++ b/fr/models/ref/cli/wandb-restore.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb restore
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L3174" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L3272" />
 
 <div id="usage">
   ## Utilisation
diff --git a/fr/models/ref/cli/wandb-scheduler.mdx b/fr/models/ref/cli/wandb-scheduler.mdx
index 9d810329f9..a025c2a3c9 100644
--- a/fr/models/ref/cli/wandb-scheduler.mdx
+++ b/fr/models/ref/cli/wandb-scheduler.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb scheduler
 
 import { GitHubLink } from "/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx"
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L2099" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L2210" />
 
 <div id="usage">
   ## Utilisation
diff --git a/fr/models/ref/cli/wandb-server.mdx b/fr/models/ref/cli/wandb-server.mdx
index 8a53df2a7b..ae7a5f4a33 100644
--- a/fr/models/ref/cli/wandb-server.mdx
+++ b/fr/models/ref/cli/wandb-server.mdx
@@ -2,9 +2,9 @@
 title: wandb server
 ---
 
-import { GitHubLink } from "/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx"
+import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L2664" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L2775" />
 
 <div id="usage">
   ## Utilisation
diff --git a/fr/models/ref/cli/wandb-server/wandb-server-start.mdx b/fr/models/ref/cli/wandb-server/wandb-server-start.mdx
index 907e48cd59..0818936d66 100644
--- a/fr/models/ref/cli/wandb-server/wandb-server-start.mdx
+++ b/fr/models/ref/cli/wandb-server/wandb-server-start.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb server start
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L2669" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L2780" />
 
 <div id="usage">
   ## Utilisation
@@ -32,7 +32,8 @@ Docker doit être installé et en cours d’exécution sur la machine hôte.
 
 Cette commande démarre uniquement l’interface utilisateur de W&amp;B Models. Elle est fournie uniquement
 pour les tests locaux. En production, l’opérateur Kubernetes W&amp;B est la méthode recommandée
-pour déployer W&amp;B Serv[https://docs.wandb.ai/platform/hosting/self-managed/operator](https://docs.wandb.ai/platform/hosting/self-managed/operator)ged/operator.
+pour déployer W&amp;B Server. Voir
+[https://docs.wandb.ai/platform/hosting/self-managed/operator](https://docs.wandb.ai/platform/hosting/self-managed/operator).
 
 Par exemple, pour démarrer un serveur W&amp;B local sur le port par défaut (8080) :
 
diff --git a/fr/models/ref/cli/wandb-server/wandb-server-stop.mdx b/fr/models/ref/cli/wandb-server/wandb-server-stop.mdx
index 889f9d49ad..b1aad06e8d 100644
--- a/fr/models/ref/cli/wandb-server/wandb-server-stop.mdx
+++ b/fr/models/ref/cli/wandb-server/wandb-server-stop.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb server stop
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L2811" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L2922" />
 
 <div id="usage">
   ## Utilisation
diff --git a/fr/models/ref/cli/wandb-status.mdx b/fr/models/ref/cli/wandb-status.mdx
index 6710db2bbc..77f518b1da 100644
--- a/fr/models/ref/cli/wandb-status.mdx
+++ b/fr/models/ref/cli/wandb-status.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb status
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L3455" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L3548" />
 
 <div id="usage">
   ## Utilisation
diff --git a/fr/models/ref/cli/wandb-sweep.mdx b/fr/models/ref/cli/wandb-sweep.mdx
index 39ccf501da..556e388a4f 100644
--- a/fr/models/ref/cli/wandb-sweep.mdx
+++ b/fr/models/ref/cli/wandb-sweep.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb sweep
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L931" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L1038" />
 
 <div id="usage">
   ## Utilisation
diff --git a/fr/models/ref/cli/wandb-sync.mdx b/fr/models/ref/cli/wandb-sync.mdx
index 968a3f0d96..b6a9eab760 100644
--- a/fr/models/ref/cli/wandb-sync.mdx
+++ b/fr/models/ref/cli/wandb-sync.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb sync
 
 import { GitHubLink } from "/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx"
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L561" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L563" />
 
 <div id="usage">
   ## Utilisation
@@ -20,6 +20,10 @@ sync [OPTIONS] [PATH]...
 
 Téléversez vers le cloud des données locales existantes d&#39;un run W&amp;B.
 
+NOTE DE MIGRATION : cette commande est progressivement réacheminée vers
+`wandb beta sync`. Certaines options sont autorisées uniquement en mode hérité, et d&#39;autres
+uniquement en mode bêta. Voir les descriptions des options pour plus d&#39;informations.
+
 Synchronisez des run hors ligne ou incomplets depuis le répertoire local `wandb` vers
 le serveur W&amp;B. Si PATH est fourni, synchronisez les run à cet emplacement. Si aucun
 chemin n&#39;est indiqué, recherchez un répertoire ./wandb, puis un sous-répertoire
@@ -92,24 +96,26 @@ wandb sync --clean --clean-old-hours 48 --clean-force
   ## Options
 </div>
 
-| Flag                 | Type      | Description                                                                                                                                 |
-| -------------------- | --------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| `--id`               | STR       | Téléverser vers un ID de run existant. **Par défaut** : None                                                                                |
-| `--project, -p`      | STR       | Définir le projet dans lequel téléverser le run. **Par défaut** : None                                                                      |
-| `--entity, -e`       | STR       | Définir l’entité à laquelle le projet est rattaché. **Par défaut** : None                                                                   |
-| `--job_type`         | STR       | Définir le type de job pour regrouper les runs associés. **Par défaut** : None                                                              |
-| `--sync-tensorboard` | BOOL Flag | Synchroniser les fichiers tfevent TensorBoard. Activé par défaut pour certains chemins, désactivé pour --sync-all. **Par défaut** : None    |
-| `--include-globs`    | STR       | Inclure uniquement les runs correspondant à ces motifs glob (séparés par des virgules). **Par défaut** : None                               |
-| `--exclude-globs`    | STR       | Exclure les runs correspondant à ces motifs glob (séparés par des virgules). **Par défaut** : None                                          |
-| `--include-online`   | BOOL Flag | Inclure les runs créés en mode en ligne. **Par défaut** : None                                                                              |
-| `--include-offline`  | BOOL Flag | Inclure les runs créés en mode hors ligne. **Par défaut** : None                                                                            |
-| `--include-synced`   | BOOL Flag | Inclure les runs déjà synchronisés. **Par défaut** : None                                                                                   |
-| `--mark-synced`      | BOOL Flag | Marquer les runs comme synchronisés après le téléversement. **Par défaut** : True                                                           |
-| `--sync-all`         | BOOL Flag | Synchroniser tous les runs non synchronisés dans le répertoire local wandb. **Par défaut** : False                                          |
-| `--clean`            | BOOL Flag | Supprimer les données locales des runs déjà synchronisés. **Par défaut** : False                                                            |
-| `--clean-old-hours`  | INT       | Supprimer uniquement les runs synchronisés datant de plus de ce nombre d’heures (à utiliser avec --clean). **Par défaut** : 24              |
-| `--clean-force`      | BOOL Flag | Ignorer la confirmation si --clean est spécifié. **Par défaut** : False                                                                     |
-| `--show`             | INT       | Définir le nombre de runs à afficher dans la synthèse. **Par défaut** : 5                                                                   |
-| `--append`           | BOOL Flag | Ajouter des données à un run existant au lieu d’en créer un nouveau. **Par défaut** : False                                                 |
-| `--skip-console`     | BOOL Flag | Ne pas téléverser les journaux de la console. **Par défaut** : False                                                                        |
-| `--replace-tags`     | STR       | Renommer les tags pendant la synchronisation. Utilisez des paires &#39;ancien=nouveau&#39; séparées par des virgules. **Par défaut** : None |
\ No newline at end of file
+| Flag                                 | Type      | Description                                                                                                                                                   |
+| ------------------------------------ | --------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| `--yes`                              | BOOL Flag | (bêta uniquement) Ne demande pas de confirmation. **Par défaut**: False                                                                                       |
+| `--id`                               | STR       | Téléverse vers un ID du run existant. **Par défaut**: None                                                                                                    |
+| `--project, -p`                      | STR       | Définit le projet vers lequel téléverser le run. **Par défaut**: None                                                                                         |
+| `--entity, -e`                       | STR       | Définit l&#39;entité à laquelle associer le projet. **Par défaut**: None                                                                                      |
+| `--job_type`                         | STR       | Définit le type de job pour regrouper les runs associés. **Par défaut**: None                                                                                 |
+| `--sync-tensorboard`                 | BOOL Flag | (hérité uniquement) Synchronise les fichiers tfevent de TensorBoard. Activé par défaut pour certains chemins, désactivé avec --sync-all. **Par défaut**: None |
+| `--include-globs`                    | STR       | (hérité uniquement) Inclut uniquement les runs correspondant à ces motifs glob (séparés par des virgules). **Par défaut**: None                               |
+| `--exclude-globs`                    | STR       | (hérité uniquement) Exclut les runs correspondant à ces motifs glob (séparés par des virgules). **Par défaut**: None                                          |
+| `--include-online, --no-skip-online` | BOOL Flag | Inclut les runs créés en mode en ligne. **Par défaut**: None                                                                                                  |
+| `--include-offline`                  | BOOL Flag | (hérité uniquement) Inclut les runs créés en mode hors ligne. **Par défaut**: None                                                                            |
+| `--include-synced, --no-skip-synced` | BOOL Flag | Inclut les runs déjà synchronisés. **Par défaut**: None                                                                                                       |
+| `--mark-synced`                      | BOOL Flag | (hérité uniquement) Marque les runs comme synchronisés après le téléversement. **Par défaut**: True                                                           |
+| `--sync-all`                         | BOOL Flag | (hérité uniquement) Synchronise tous les runs non synchronisés dans le répertoire local wandb. **Par défaut**: False                                          |
+| `--clean`                            | BOOL Flag | (hérité uniquement) Supprime les données locales des runs déjà synchronisés. **Par défaut**: False                                                            |
+| `--clean-old-hours`                  | INT       | Supprime uniquement les runs synchronisés datant de plus de ce nombre d&#39;heures (à utiliser avec --clean). **Par défaut**: 24                              |
+| `--clean-force`                      | BOOL Flag | Ignore la demande de confirmation si --clean est spécifié. **Par défaut**: False                                                                              |
+| `--show`                             | INT       | Définit le nombre de runs à afficher dans la synthèse. **Par défaut**: 5                                                                                      |
+| `--append`                           | BOOL Flag | (hérité uniquement) Ajoute des données à un run existant au lieu de créer un nouveau run. **Par défaut**: False                                               |
+| `--skip-console`                     | BOOL Flag | (hérité uniquement) Ignore le téléversement des journaux de console. **Par défaut**: False                                                                    |
+| `--replace-tags`                     | STR       | Renomme les tags pendant la synchronisation. Utilisez des paires &#39;ancien=nouveau&#39; séparées par des virgules. **Par défaut**: None                     |
+| `--legacy`                           | BOOL Flag | Force le comportement hérité au lieu de rediriger vers `wandb beta sync`. **Par défaut**: False                                                               |
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/cli/wandb-verify.mdx b/fr/models/ref/cli/wandb-verify.mdx
index e38f5d379c..14138363fa 100644
--- a/fr/models/ref/cli/wandb-verify.mdx
+++ b/fr/models/ref/cli/wandb-verify.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb verify
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L3553" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L3646" />
 
 <div id="usage">
   ## Utilisation
diff --git a/fr/models/ref/python.mdx b/fr/models/ref/python.mdx
index ea5a1e1e34..d3d86b3265 100644
--- a/fr/models/ref/python.mdx
+++ b/fr/models/ref/python.mdx
@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-title: Python SDK 0.28.0
+title: Python SDK 0.28.1
 description: "Consultez la référence de l’API du SDK Python W&B, y compris les instructions d’installation, les classes et la documentation des fonctions."
 module:
 ---
diff --git a/fr/models/ref/python/automations/automation.mdx b/fr/models/ref/python/automations/automation.mdx
index af5ffdca7b..237578129f 100644
--- a/fr/models/ref/python/automations/automation.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/automations/automation.mdx
@@ -1,46 +1,41 @@
 ---
 title: Automatisation
-namespace: automations_namespace
-python_object_type: class
+kind: classe
+namespace: wandb.automations.automations
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/automations.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/automations.py#L19" />
 
-## <kbd>class</kbd> `Automation`
-
-Une instance locale d’une automatisation W&amp;B enregistrée, qui peut être modifiée.
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Automation.__init__`
+## <kbd>classe</kbd> wandb.automations.Automation
 
 ```python
-__init__(
-    typename__: 'Literal['Trigger']' = 'Trigger',
-    id: 'str',
-    created_at: 'datetime',
-    updated_at: 'datetime.datetime | None' = None,
-    name: 'str',
-    description: 'str | None',
-    enabled: 'bool',
-    scope: 'wandb.automations.scopes._ArtifactSequenceScope | wandb.automations.scopes._ArtifactPortfolioScope | wandb.automations.scopes.ProjectScope',
-    event: 'SavedEvent',
-    action: 'wandb.automations.actions.SavedLaunchJobAction | wandb.automations.actions.SavedNotificationAction | wandb.automations.actions.SavedWebhookAction | wandb.automations.actions.SavedNoOpAction'
-) → None
+*,
+__typename: Literal['Trigger'] = 'Trigger',
+id: Annotated[str, Strict(strict=True)],
+createdAt: datetime.datetime,
+updatedAt: datetime.datetime | None = None,
+name: str,
+description: str | None,
+enabled: bool,
+scope: Annotated[Union[wandb.automations.scopes._ArtifactSequenceScope, wandb.automations.scopes._ArtifactPortfolioScope, wandb.automations.scopes.ProjectScope, Annotated[wandb.automations.scopes.TeamScope | wandb.automations.scopes.OrgScope, BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='entity_type', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)]], BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='typename__', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)],
+event: wandb.automations.events.SavedEvent,
+action: Annotated[wandb.automations.actions.SavedLaunchJobAction | wandb.automations.actions.SavedNotificationAction | wandb.automations.actions.SavedWebhookAction | wandb.automations.actions.SavedNoOpAction, BeforeValidator(func=<function parse_saved_action>, json_schema_input_type=PydanticUndefined)]
 ```
 
-**Arguments :**
-
-* `typename__` (Literal[&#39;Trigger&#39;]):
-* `id` (str):
-* `created_at` (datetime): La date et l’heure de création de cette automatisation.
-* `updated_at` (datetime.datetime | None): La date et l’heure de la dernière mise à jour de cette automatisation, le cas échéant.
-* `name` (str): Le nom de cette automatisation.
-* `description` (str | None): Une description facultative de cette automatisation.
-* `enabled` (bool): Indique si cette automatisation est activée. Seules les automatisations activées se déclenchent.
-* `scope` (wandb.automations.scopes.&#95;ArtifactSequenceScope | wandb.automations.scopes.&#95;ArtifactPortfolioScope | wandb.automations.scopes.ProjectScope): La portée dans laquelle l’événement déclencheur doit se produire.
-* `event` (SavedEvent): L’événement qui déclenche cette automatisation.
-* `action` (wandb.automations.actions.SavedLaunchJobAction | wandb.automations.actions.SavedNotificationAction | wandb.automations.actions.SavedWebhookAction | wandb.automations.actions.SavedNoOpAction): L’action exécutée lorsque cette automatisation est déclenchée.
-
-**Retourne :**
-Un objet `Automation`.
\ No newline at end of file
+Une instance locale d’une automatisation W&amp;B enregistrée et modifiable.
+
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
+
+* `id`:
+* `createdAt`: La date et l’heure auxquelles cette automatisation a été créée.
+* `updatedAt`: La date et l’heure de la dernière mise à jour de cette automatisation, le cas échéant.
+* `name`: Le nom de cette automatisation.
+* `description`: Une description facultative de cette automatisation.
+* `enabled`: Indique si cette automatisation est activée. Seules les automatisations activées se déclenchent.
+* `scope`: Le périmètre dans lequel l’événement déclencheur doit se produire.
+* `event`: L’événement qui déclenchera cette automatisation.
+* `action`: L’action qui sera exécutée lorsque cette automatisation sera déclenchée.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/automations/donothing.mdx b/fr/models/ref/python/automations/donothing.mdx
index d90bd2be5d..2f15a39721 100644
--- a/fr/models/ref/python/automations/donothing.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/automations/donothing.mdx
@@ -1,32 +1,28 @@
 ---
 title: DoNothing
-namespace: automations_namespace
-python_object_type: class
+kind: classe
+namespace: wandb.automations.actions
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/actions.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/actions.py#L208" />
 
+## <kbd>classe</kbd> wandb.automations.DoNothing
 
-## <kbd>classe</kbd> `DoNothing`
+```python
+*,
+no_op: Annotated[bool, BeforeValidator(func=<function default_if_none>, json_schema_input_type=PydanticUndefined)] = True,
+action_type: Literal[NO_OP] = NO_OP
+```
 
 Définit une action d’automatisation qui ne fait délibérément rien.
 
-### <kbd>méthode</kbd> `DoNothing.__init__`
-
-```python
-__init__(
-    no_op: 'bool' = True,
-    action_type: 'Literal[NO_OP]' = NO_OP
-) → None
-```
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
 
-**Arguments :**
+* `no_op`: Champ factice présent uniquement pour répondre aux exigences du schéma backend.
 
-* `no_op` (bool): Champ factice présent uniquement pour répondre aux exigences du schéma backend.
   Il ne devrait jamais être nécessaire de définir explicitement ce champ, car sa valeur est ignorée.
-* `action_type` (Literal[NO&#95;OP]):
-
-**Retourne :**
-Un objet `DoNothing`.
+* `action_type`: 
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/automations/metricchangefilter.mdx b/fr/models/ref/python/automations/metricchangefilter.mdx
index 51663642cc..2a264f9f1e 100644
--- a/fr/models/ref/python/automations/metricchangefilter.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/automations/metricchangefilter.mdx
@@ -1,47 +1,43 @@
 ---
 title: MetricChangeFilter
-namespace: automations_namespace
-python_object_type: class
+kind: classe
+namespace: wandb.automations._run_metric_filters
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/_filters/run_metrics.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/_run_metric_filters.py#L153" />
 
+## <kbd>classe</kbd> wandb.automations.MetricChangeFilter
 
-## <kbd>class</kbd> `MetricChangeFilter`
+```python
+*,
+name: str,
+agg_op: wandb.automations._run_metric_filters.Agg | None = None,
+current_window_size: Annotated[int, Gt(gt=0)] = 1,
+cmp: NoneType = None,
+change_amount: Union[Annotated[int, Gt(gt=0)], Annotated[float, Gt(gt=0)]],
+prior_window_size: Annotated[int, Gt(gt=0)] = <factory>,
+change_type: wandb.automations._run_metric_filters.ChangeType,
+change_dir: wandb.automations._run_metric_filters.ChangeDir
+```
 
 Filtre qui compare une **variation** de la valeur d’une métrique à un seuil défini par l’utilisateur.
 
 La variation est calculée sur des fenêtres « tumbling », c.-à-d. comme la différence
 entre la fenêtre actuelle et la fenêtre précédente, sans chevauchement.
 
-### <kbd>méthode</kbd> `MetricChangeFilter.__init__`
-
-```python
-__init__(
-    name: 'str',
-    agg: 'wandb.automations._filters.run_metrics.Agg | None' = None,
-    window: 'int' = 1,
-    cmp: 'None' = None,
-    threshold: 'Annotated | Annotated',
-    prior_window: 'int' = None,
-    change_type: 'ChangeType',
-    change_dir: 'ChangeDir'
-) → None
-```
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
 
-**Arguments :**
+* `name`:
+* `agg_op`:
+* `current_window_size`:
+* `cmp`: Ignoré.
+* `change_amount`:
+* `prior_window_size`: Taille de la fenêtre d’agrégation de la métrique « précédente » (ignorée si `agg` est `None`).
 
-* `name` (str):
-* `agg` (wandb.automations.&#95;filters.run&#95;metrics.Agg | None):
-* `window` (int):
-* `cmp` (None): Ignoré.
-* `threshold` (Union[Annotated, Annotated]):
-* `prior_window` (int): Taille de la fenêtre d’agrégation de la métrique « précédente » (ignorée si `agg` est `None`).
   Si elle est omise, sa taille correspond par défaut à celle de la fenêtre actuelle.
-* `change_type` (ChangeType):
-* `change_dir` (ChangeDir):
-
-**Retourne :**
-Un objet `MetricChangeFilter`.
\ No newline at end of file
+* `change_type`:
+* `change_dir`: 
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/automations/metricthresholdfilter.mdx b/fr/models/ref/python/automations/metricthresholdfilter.mdx
index 183ac93bb5..f3216b474c 100644
--- a/fr/models/ref/python/automations/metricthresholdfilter.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/automations/metricthresholdfilter.mdx
@@ -1,40 +1,35 @@
 ---
 title: MetricThresholdFilter
-namespace: automations_namespace
-python_object_type: class
+kind: classe
+namespace: wandb.automations._run_metric_filters
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/_filters/run_metrics.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/_run_metric_filters.py#L126" />
 
+## <kbd>classe</kbd> wandb.automations.MetricThresholdFilter
 
-## <kbd>classe</kbd> `MetricThresholdFilter`
+```python
+*,
+name: str,
+agg_op: wandb.automations._run_metric_filters.Agg | None = None,
+window_size: Annotated[int, Gt(gt=0)] = 1,
+cmp_op: Literal['$gte', '$gt', '$lt', '$lte'],
+threshold: Union[Annotated[int, Strict(strict=True)], Annotated[float, Strict(strict=True)]]
+```
 
 Filtre qui compare une valeur de métrique **absolue** à un seuil défini par l’utilisateur.
 
 La valeur peut être une valeur unique ou un résultat agrégé sur une fenêtre couvrant
 plusieurs valeurs.
 
-### <kbd>méthode</kbd> `MetricThresholdFilter.__init__`
-
-```python
-__init__(
-    name: 'str',
-    agg: 'wandb.automations._filters.run_metrics.Agg | None' = None,
-    window: 'int' = 1,
-    cmp: 'Literal['$gte', '$gt', '$lt', '$lte']',
-    threshold: 'Annotated | Annotated'
-) → None
-```
-
-**Arguments :**
-
-* `name` (str):
-* `agg` (wandb.automations.&#95;filters.run&#95;metrics.Agg | None):
-* `window` (int):
-* `cmp` (Literal[&#39;$gte&#39;, &#39;$gt&#39;, &#39;$lt&#39;, &#39;$lte&#39;]) : opérateur de comparaison entre la valeur de la métrique (à gauche) et le seuil (à droite).
-* `threshold` (Union[Annotated, Annotated]):
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
 
-**Retourne :**
-Un objet `MetricThresholdFilter`.
\ No newline at end of file
+* `name`:
+* `agg_op`:
+* `window_size`:
+* `cmp_op`: opérateur de comparaison entre la valeur de la métrique (à gauche) et le seuil (à droite).
+* `threshold`: 
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/automations/metriczscorefilter.mdx b/fr/models/ref/python/automations/metriczscorefilter.mdx
index b9da57dfb3..7bfbc1c263 100644
--- a/fr/models/ref/python/automations/metriczscorefilter.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/automations/metriczscorefilter.mdx
@@ -1,35 +1,30 @@
 ---
 title: MetricZScoreFilter
-namespace: automations_namespace
-python_object_type: class
+kind: classe
+namespace: wandb.automations._run_metric_filters
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/_filters/run_metrics.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/_run_metric_filters.py#L202" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `MetricZScoreFilter`
-
-Filtre qui compare le z-score d’une métrique à un seuil défini par l’utilisateur.
-
-### <kbd>méthode</kbd> `MetricZScoreFilter.__init__`
+## <kbd>class</kbd> wandb.automations.MetricZScoreFilter
 
 ```python
-__init__(
-    name: 'str',
-    window: 'int' = 30,
-    threshold: 'Annotated | Annotated' = 3.0,
-    change_dir: 'ChangeDir' = ANY
-) → None
+*,
+name: str,
+window_size: Annotated[int, Gt(gt=0)] = 30,
+threshold: Union[Annotated[int, Gt(gt=0)], Annotated[float, Gt(gt=0)]] = 3.0,
+change_dir: wandb.automations._run_metric_filters.ChangeDir = ANY
 ```
 
-**Arguments :**
+Filtre qui compare le z-score d’une métrique à un seuil défini par l’utilisateur.
 
-* `name` (str): Nom de la métrique observée.
-* `window` (int): Taille de la fenêtre sur laquelle calculer la moyenne et l’écart-type de la métrique.
-* `threshold` (Union[Annotated, Annotated]): Seuil du z-score.
-* `change_dir` (ChangeDir): Direction de variation du z-score à surveiller.
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
 
-**Retourne :**
-Un objet `MetricZScoreFilter`.
+* `name`: Nom de la métrique observée.
+* `window_size`: Taille de la fenêtre sur laquelle calculer la moyenne et l’écart-type de la métrique.
+* `threshold`: Seuil du z-score.
+* `change_dir`: Direction de variation du z-score à surveiller.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/automations/newautomation.mdx b/fr/models/ref/python/automations/newautomation.mdx
index 7e21cb7a29..204ccdab64 100644
--- a/fr/models/ref/python/automations/newautomation.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/automations/newautomation.mdx
@@ -1,45 +1,40 @@
 ---
 title: NewAutomation
-namespace: automations_namespace
-python_object_type: class
+kind: classe
+namespace: wandb.automations.automations
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/automations.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/automations.py#L51" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `NewAutomation`
-
-Nouvelle automatisation à créer.
-
-### <kbd>méthode</kbd> `NewAutomation.__init__`
+## <kbd>classe</kbd> wandb.automations.NewAutomation
 
 ```python
-__init__(
-    name: 'str | None' = None,
-    description: 'str | None' = None,
-    enabled: 'bool | None' = None,
-    event: 'Annotated | None' = None,
-    action: 'Annotated | None' = None
-) → None
+*,
+name: str | None = None,
+description: str | None = None,
+enabled: bool | None = None,
+event: Optional[Annotated[wandb.automations.events.OnLinkArtifact | wandb.automations.events.OnAddArtifactAlias | wandb.automations.events.OnAddArtifactTag | wandb.automations.events.OnRemoveArtifactTag | wandb.automations.events.OnAddCollectionTag | wandb.automations.events.OnRemoveCollectionTag | wandb.automations.events.OnCreateArtifact | wandb.automations.events.OnUnlinkArtifact | wandb.automations.events.OnRunMetric | wandb.automations.events.OnRunState, FieldInfo(annotation=NoneType, required=True, discriminator='event_type')]] = None,
+action: Optional[Annotated[wandb.automations.actions.SendNotification | wandb.automations.actions.SendWebhook | wandb.automations.actions.DoNothing, BeforeValidator(func=<function parse_input_action>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), FieldInfo(annotation=NoneType, required=True, discriminator='action_type')]] = None
 ```
 
-**Arguments :**
-
-* `name` (str | None) : Le nom de cette automatisation.
-* `description` (str | None) : Une description facultative de cette automatisation.
-* `enabled` (bool | None) : Indique si cette automatisation est activée. Seules les automatisations activées se déclencheront.
-* `event` (Optional[Annotated]) : L&#39;événement qui déclenchera cette automatisation.
-* `action` (Optional[Annotated]) : L&#39;action qui sera exécutée lorsque cette automatisation sera déclenchée.
+Une nouvelle automatisation à créer.
 
-**Retourne :**
-Un objet `NewAutomation`.
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
 
-### <kbd>propriété</kbd> `NewAutomation.scope`
+* `name` : Le nom de cette automatisation.
+* `description` : Une description facultative de cette automatisation.
+* `enabled` : Indique si cette automatisation est activée. Seules les automatisations activées se déclencheront.
+* `event` : L&#39;événement qui déclenchera cette automatisation.
+* `action` : L&#39;action qui sera exécutée lorsque cette automatisation sera déclenchée.
 
-La portée dans laquelle l’événement déclencheur doit se produire.
+<div id="properties">
+  ## Propriétés
+</div>
 
-**Retourne :**
+### <kbd>propriété</kbd> scope
 
-* `AutomationScope | None` : La valeur de la propriété `scope`.
\ No newline at end of file
+La portée dans laquelle l’événement déclencheur doit se produire.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/automations/onaddartifactalias.mdx b/fr/models/ref/python/automations/onaddartifactalias.mdx
index 390b178325..0435f2e0a5 100644
--- a/fr/models/ref/python/automations/onaddartifactalias.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/automations/onaddartifactalias.mdx
@@ -1,21 +1,38 @@
 ---
 title: OnAddArtifactAlias
-namespace: automations_namespace
-python_object_type: class
+kind: classe
+namespace: wandb.automations.events
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py#L268" />
 
+## <kbd>classe</kbd> wandb.automations.OnAddArtifactAlias
 
-## <kbd>class</kbd> `OnAddArtifactAlias`
+```python
+*,
+event_type: Literal[ADD_ARTIFACT_ALIAS] = ADD_ARTIFACT_ALIAS,
+scope: Annotated[Union[wandb.automations.scopes._ArtifactSequenceScope, wandb.automations.scopes._ArtifactPortfolioScope, wandb.automations.scopes.ProjectScope, Annotated[wandb.automations.scopes.TeamScope | wandb.automations.scopes.OrgScope, BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='entity_type', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)]], BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='typename__', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)],
+filter: Annotated[wandb.automations._filters.operators.And | wandb.automations._filters.operators.Or | wandb.automations._filters.operators.Nor | wandb.automations._filters.operators.Not | wandb.automations._filters.operators.Lt | wandb.automations._filters.operators.Gt | wandb.automations._filters.operators.Lte | wandb.automations._filters.operators.Gte | wandb.automations._filters.operators.Eq | wandb.automations._filters.operators.Ne | wandb.automations._filters.operators.In | wandb.automations._filters.operators.NotIn | wandb.automations._filters.operators.Exists | wandb.automations._filters.operators.Regex | wandb.automations._filters.operators.Contains | wandb.automations._filters.operators.Size | wandb.automations._filters.operators.All | wandb.automations._filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any], Json, BeforeValidator(func=<function ensure_json>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), PlainSerializer(func=<function to_json>, return_type=PydanticUndefined, when_used='always'), AfterValidator(func=<function wrap_mutation_event_filter>)] = And(())
+```
+
+Un nouvel alias est attribué à un artefact.
+
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
 
-Un nouvel alias est attribué à un artifact.
+* `event_type`:
+* `scope`: La portée de l’événement.
+* `filter`: Conditions supplémentaires, le cas échéant, requises pour que cet événement se déclenche.
+
+<div id="examples">
+  ## Exemples
+</div>
 
-Exemples :
 Définissez un événement qui se déclenche chaque fois que l&#39;alias &quot;prod&quot; est attribué à
-un artifact quelconque de la collection &quot;my-collection&quot; :
+un artefact quelconque de la collection &quot;my-collection&quot; :
 
 ```python
 from wandb import Api
@@ -28,24 +45,4 @@ event = OnAddArtifactAlias(
     scope=collection,
     filter=ArtifactEvent.alias.eq("prod"),
 )
-```
-
-
-### <kbd>méthode</kbd> `OnAddArtifactAlias.__init__`
-
-```python
-__init__(
-    event_type: 'Literal[ADD_ARTIFACT_ALIAS]' = ADD_ARTIFACT_ALIAS,
-    scope: 'wandb.automations.scopes._ArtifactSequenceScope | wandb.automations.scopes._ArtifactPortfolioScope | wandb.automations.scopes.ProjectScope',
-    filter: 'wandb.automations._filters.operators.And | wandb.automations._filters.operators.Or | wandb.automations._filters.operators.Nor | wandb.automations._filters.operators.Not | wandb.automations._filters.operators.Lt | wandb.automations._filters.operators.Gt | wandb.automations._filters.operators.Lte | wandb.automations._filters.operators.Gte | wandb.automations._filters.operators.Eq | wandb.automations._filters.operators.Ne | wandb.automations._filters.operators.In | wandb.automations._filters.operators.NotIn | wandb.automations._filters.operators.Exists | wandb.automations._filters.operators.Regex | wandb.automations._filters.operators.Contains | wandb.automations._filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any]' = And(())
-) → None
-```
-
-**Arguments :**
-
-* `event_type` (Literal[ADD&#95;ARTIFACT&#95;ALIAS]):
-* `scope` (wandb.automations.scopes.&#95;ArtifactSequenceScope | wandb.automations.scopes.&#95;ArtifactPortfolioScope | wandb.automations.scopes.ProjectScope): La portée de l’événement.
-* `filter` (wandb.automations.&#95;filters.operators.And | wandb.automations.&#95;filters.operators.Or | wandb.automations.&#95;filters.operators.Nor | wandb.automations.&#95;filters.operators.Not | wandb.automations.&#95;filters.operators.Lt | wandb.automations.&#95;filters.operators.Gt | wandb.automations.&#95;filters.operators.Lte | wandb.automations.&#95;filters.operators.Gte | wandb.automations.&#95;filters.operators.Eq | wandb.automations.&#95;filters.operators.Ne | wandb.automations.&#95;filters.operators.In | wandb.automations.&#95;filters.operators.NotIn | wandb.automations.&#95;filters.operators.Exists | wandb.automations.&#95;filters.operators.Regex | wandb.automations.&#95;filters.operators.Contains | wandb.automations.&#95;filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any]): Conditions supplémentaires, le cas échéant, requises pour que cet événement se déclenche.
-
-**Retourne :**
-Un objet `OnAddArtifactAlias`.
\ No newline at end of file
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/automations/onaddartifacttag.mdx b/fr/models/ref/python/automations/onaddartifacttag.mdx
index ed72463605..c2dcfa215f 100644
--- a/fr/models/ref/python/automations/onaddartifacttag.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/automations/onaddartifacttag.mdx
@@ -1,19 +1,38 @@
 ---
 title: OnAddArtifactTag
-namespace: automations_namespace
-python_object_type: classe
+kind: classe
+namespace: wandb.automations.events
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py#L292" />
 
-## <kbd>classe</kbd> `OnAddArtifactTag`
+## <kbd>classe</kbd> wandb.automations.OnAddArtifactTag
+
+```python
+*,
+event_type: Literal[ADD_ARTIFACT_TAG] = ADD_ARTIFACT_TAG,
+scope: Annotated[Union[wandb.automations.scopes._ArtifactSequenceScope, wandb.automations.scopes._ArtifactPortfolioScope, wandb.automations.scopes.ProjectScope, Annotated[wandb.automations.scopes.TeamScope | wandb.automations.scopes.OrgScope, BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='entity_type', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)]], BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='typename__', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)],
+filter: Annotated[wandb.automations._filters.operators.And | wandb.automations._filters.operators.Or | wandb.automations._filters.operators.Nor | wandb.automations._filters.operators.Not | wandb.automations._filters.operators.Lt | wandb.automations._filters.operators.Gt | wandb.automations._filters.operators.Lte | wandb.automations._filters.operators.Gte | wandb.automations._filters.operators.Eq | wandb.automations._filters.operators.Ne | wandb.automations._filters.operators.In | wandb.automations._filters.operators.NotIn | wandb.automations._filters.operators.Exists | wandb.automations._filters.operators.Regex | wandb.automations._filters.operators.Contains | wandb.automations._filters.operators.Size | wandb.automations._filters.operators.All | wandb.automations._filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any], Json, BeforeValidator(func=<function ensure_json>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), PlainSerializer(func=<function to_json>, return_type=PydanticUndefined, when_used='always'), AfterValidator(func=<function wrap_mutation_event_filter>)] = And(())
+```
 
 Un nouveau tag est attribué à une version d’artefact.
 
-Exemples :
-Définissez un événement qui se déclenche chaque fois que le tag &quot;prod&quot; est attribué à une version d’artefact de la collection &quot;my-collection&quot; :
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
+
+* `event_type`:
+* `scope`: La portée de l’événement.
+* `filter`: Conditions supplémentaires, le cas échéant, requises pour que cet événement se déclenche.
+
+<div id="examples">
+  ## Exemples
+</div>
+
+Définissez un événement qui se déclenche chaque fois que le tag &quot;prod&quot; est attribué à
+une version d’artefact de la collection &quot;my-collection&quot; :
 
 ```python
 from wandb import Api
@@ -26,23 +45,4 @@ event = OnAddArtifactTag(
     scope=collection,
     filter=ArtifactEvent.tag.eq("prod"),
 )
-```
-
-### <kbd>méthode</kbd> `OnAddArtifactTag.__init__`
-
-```python
-__init__(
-    event_type: 'Literal[ADD_ARTIFACT_TAG]' = ADD_ARTIFACT_TAG,
-    scope: 'wandb.automations.scopes._ArtifactSequenceScope | wandb.automations.scopes._ArtifactPortfolioScope | wandb.automations.scopes.ProjectScope',
-    filter: 'wandb.automations._filters.operators.And | wandb.automations._filters.operators.Or | wandb.automations._filters.operators.Nor | wandb.automations._filters.operators.Not | wandb.automations._filters.operators.Lt | wandb.automations._filters.operators.Gt | wandb.automations._filters.operators.Lte | wandb.automations._filters.operators.Gte | wandb.automations._filters.operators.Eq | wandb.automations._filters.operators.Ne | wandb.automations._filters.operators.In | wandb.automations._filters.operators.NotIn | wandb.automations._filters.operators.Exists | wandb.automations._filters.operators.Regex | wandb.automations._filters.operators.Contains | wandb.automations._filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any]' = And(())
-) → None
-```
-
-**Arguments :**
-
-* `event_type` (Literal[ADD&#95;ARTIFACT&#95;TAG]):
-* `scope` (wandb.automations.scopes.&#95;ArtifactSequenceScope | wandb.automations.scopes.&#95;ArtifactPortfolioScope | wandb.automations.scopes.ProjectScope): La portée de l’événement.
-* `filter` (wandb.automations.&#95;filters.operators.And | wandb.automations.&#95;filters.operators.Or | wandb.automations.&#95;filters.operators.Nor | wandb.automations.&#95;filters.operators.Not | wandb.automations.&#95;filters.operators.Lt | wandb.automations.&#95;filters.operators.Gt | wandb.automations.&#95;filters.operators.Lte | wandb.automations.&#95;filters.operators.Gte | wandb.automations.&#95;filters.operators.Eq | wandb.automations.&#95;filters.operators.Ne | wandb.automations.&#95;filters.operators.In | wandb.automations.&#95;filters.operators.NotIn | wandb.automations.&#95;filters.operators.Exists | wandb.automations.&#95;filters.operators.Regex | wandb.automations.&#95;filters.operators.Contains | wandb.automations.&#95;filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any]): Conditions supplémentaires, le cas échéant, requises pour que cet événement se déclenche.
-
-**Retourne :**
-Un objet `OnAddArtifactTag`.
\ No newline at end of file
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/automations/onaddcollectiontag.mdx b/fr/models/ref/python/automations/onaddcollectiontag.mdx
index fc79cc3818..ded1303649 100644
--- a/fr/models/ref/python/automations/onaddcollectiontag.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/automations/onaddcollectiontag.mdx
@@ -1,32 +1,28 @@
 ---
 title: OnAddCollectionTag
-namespace: automations_namespace
-python_object_type: classe
+kind: classe
+namespace: wandb.automations.events
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py#L322" />
 
-## <kbd>classe</kbd> `OnAddCollectionTag`
-
-Un nouveau tag est attribué à une collection d’artefacts.
-
-### <kbd>méthode</kbd> `OnAddCollectionTag.__init__`
+## <kbd>classe</kbd> wandb.automations.OnAddCollectionTag
 
 ```python
-__init__(
-    event_type: 'Literal[ADD_COLLECTION_TAG]' = ADD_COLLECTION_TAG,
-    scope: 'wandb.automations.scopes._ArtifactSequenceScope | wandb.automations.scopes._ArtifactPortfolioScope | wandb.automations.scopes.ProjectScope',
-    filter: 'wandb.automations._filters.operators.And | wandb.automations._filters.operators.Or | wandb.automations._filters.operators.Nor | wandb.automations._filters.operators.Not | wandb.automations._filters.operators.Lt | wandb.automations._filters.operators.Gt | wandb.automations._filters.operators.Lte | wandb.automations._filters.operators.Gte | wandb.automations._filters.operators.Eq | wandb.automations._filters.operators.Ne | wandb.automations._filters.operators.In | wandb.automations._filters.operators.NotIn | wandb.automations._filters.operators.Exists | wandb.automations._filters.operators.Regex | wandb.automations._filters.operators.Contains | wandb.automations._filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any]' = And(())
-) → None
+*,
+event_type: Literal[ADD_COLLECTION_TAG] = ADD_COLLECTION_TAG,
+scope: Annotated[Union[wandb.automations.scopes._ArtifactSequenceScope, wandb.automations.scopes._ArtifactPortfolioScope, wandb.automations.scopes.ProjectScope, Annotated[wandb.automations.scopes.TeamScope | wandb.automations.scopes.OrgScope, BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='entity_type', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)]], BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='typename__', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)],
+filter: Annotated[wandb.automations._filters.operators.And | wandb.automations._filters.operators.Or | wandb.automations._filters.operators.Nor | wandb.automations._filters.operators.Not | wandb.automations._filters.operators.Lt | wandb.automations._filters.operators.Gt | wandb.automations._filters.operators.Lte | wandb.automations._filters.operators.Gte | wandb.automations._filters.operators.Eq | wandb.automations._filters.operators.Ne | wandb.automations._filters.operators.In | wandb.automations._filters.operators.NotIn | wandb.automations._filters.operators.Exists | wandb.automations._filters.operators.Regex | wandb.automations._filters.operators.Contains | wandb.automations._filters.operators.Size | wandb.automations._filters.operators.All | wandb.automations._filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any], Json, BeforeValidator(func=<function ensure_json>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), PlainSerializer(func=<function to_json>, return_type=PydanticUndefined, when_used='always'), AfterValidator(func=<function wrap_mutation_event_filter>)] = And(())
 ```
 
-**Arguments :**
+Un nouveau tag est attribué à une collection d’artefacts.
 
-* `event_type` (Literal[ADD&#95;COLLECTION&#95;TAG]):
-* `scope` (wandb.automations.scopes.&#95;ArtifactSequenceScope | wandb.automations.scopes.&#95;ArtifactPortfolioScope | wandb.automations.scopes.ProjectScope): La portée de l’événement.
-* `filter` (wandb.automations.&#95;filters.operators.And | wandb.automations.&#95;filters.operators.Or | wandb.automations.&#95;filters.operators.Nor | wandb.automations.&#95;filters.operators.Not | wandb.automations.&#95;filters.operators.Lt | wandb.automations.&#95;filters.operators.Gt | wandb.automations.&#95;filters.operators.Lte | wandb.automations.&#95;filters.operators.Gte | wandb.automations.&#95;filters.operators.Eq | wandb.automations.&#95;filters.operators.Ne | wandb.automations.&#95;filters.operators.In | wandb.automations.&#95;filters.operators.NotIn | wandb.automations.&#95;filters.operators.Exists | wandb.automations.&#95;filters.operators.Regex | wandb.automations.&#95;filters.operators.Contains | wandb.automations.&#95;filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any]): Condition(s) supplémentaire(s), le cas échéant, nécessaire(s) pour que cet événement se déclenche.
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
 
-**Retourne :**
-Un objet `OnAddCollectionTag`.
\ No newline at end of file
+* `event_type`:
+* `scope`: La portée de l’événement.
+* `filter`: Condition(s) supplémentaire(s), le cas échéant, nécessaire(s) pour que cet événement se déclenche.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/automations/oncreateartifact.mdx b/fr/models/ref/python/automations/oncreateartifact.mdx
index 41a2f36a40..b4370f610e 100644
--- a/fr/models/ref/python/automations/oncreateartifact.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/automations/oncreateartifact.mdx
@@ -1,20 +1,38 @@
 ---
 title: OnCreateArtifact
-namespace: automations_namespace
-python_object_type: class
+kind: classe
+namespace: wandb.automations.events
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py#L336" />
 
+## <kbd>classe</kbd> wandb.automations.OnCreateArtifact
 
-## <kbd>class</kbd> `OnCreateArtifact`
+```python
+*,
+event_type: Literal[CREATE_ARTIFACT] = CREATE_ARTIFACT,
+scope: Annotated[wandb.automations.scopes._ArtifactSequenceScope | wandb.automations.scopes._ArtifactPortfolioScope, BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='typename__', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)],
+filter: Annotated[wandb.automations._filters.operators.And | wandb.automations._filters.operators.Or | wandb.automations._filters.operators.Nor | wandb.automations._filters.operators.Not | wandb.automations._filters.operators.Lt | wandb.automations._filters.operators.Gt | wandb.automations._filters.operators.Lte | wandb.automations._filters.operators.Gte | wandb.automations._filters.operators.Eq | wandb.automations._filters.operators.Ne | wandb.automations._filters.operators.In | wandb.automations._filters.operators.NotIn | wandb.automations._filters.operators.Exists | wandb.automations._filters.operators.Regex | wandb.automations._filters.operators.Contains | wandb.automations._filters.operators.Size | wandb.automations._filters.operators.All | wandb.automations._filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any], Json, BeforeValidator(func=<function ensure_json>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), PlainSerializer(func=<function to_json>, return_type=PydanticUndefined, when_used='always'), AfterValidator(func=<function wrap_mutation_event_filter>)] = And(())
+```
 
 Un nouvel artifact est créé.
 
-Exemples :
-Définissez un événement qui se déclenche lorsqu’un nouvel artifact est créé dans la collection &quot;my-collection&quot; :
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
+
+* `event_type`:
+* `scope`: La portée de l’événement : il doit s’agir d’une collection d’artifacts.
+* `filter`: Conditions supplémentaires, le cas échéant, requises pour que cet événement se déclenche.
+
+<div id="examples">
+  ## Exemples
+</div>
+
+Définissez un événement qui se déclenche lorsqu’un nouvel artifact est créé dans la
+collection &quot;my-collection&quot; :
 
 ```python
 from wandb import Api
@@ -24,24 +42,4 @@ api = Api()
 collection = api.artifact_collection(name="my-collection", type_name="model")
 
 event = OnCreateArtifact(scope=collection)
-```
-
-
-### <kbd>méthode</kbd> `OnCreateArtifact.__init__`
-
-```python
-__init__(
-    event_type: 'Literal[CREATE_ARTIFACT]' = CREATE_ARTIFACT,
-    scope: 'wandb.automations.scopes._ArtifactSequenceScope | wandb.automations.scopes._ArtifactPortfolioScope',
-    filter: 'wandb.automations._filters.operators.And | wandb.automations._filters.operators.Or | wandb.automations._filters.operators.Nor | wandb.automations._filters.operators.Not | wandb.automations._filters.operators.Lt | wandb.automations._filters.operators.Gt | wandb.automations._filters.operators.Lte | wandb.automations._filters.operators.Gte | wandb.automations._filters.operators.Eq | wandb.automations._filters.operators.Ne | wandb.automations._filters.operators.In | wandb.automations._filters.operators.NotIn | wandb.automations._filters.operators.Exists | wandb.automations._filters.operators.Regex | wandb.automations._filters.operators.Contains | wandb.automations._filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any]' = And(())
-) → None
-```
-
-**Arguments :**
-
-* `event_type` (Literal[CREATE&#95;ARTIFACT]):
-* `scope` (wandb.automations.scopes.&#95;ArtifactSequenceScope | wandb.automations.scopes.&#95;ArtifactPortfolioScope): La portée de l’événement : il doit s’agir d’une collection d’artifacts.
-* `filter` (wandb.automations.&#95;filters.operators.And | wandb.automations.&#95;filters.operators.Or | wandb.automations.&#95;filters.operators.Nor | wandb.automations.&#95;filters.operators.Not | wandb.automations.&#95;filters.operators.Lt | wandb.automations.&#95;filters.operators.Gt | wandb.automations.&#95;filters.operators.Lte | wandb.automations.&#95;filters.operators.Gte | wandb.automations.&#95;filters.operators.Eq | wandb.automations.&#95;filters.operators.Ne | wandb.automations.&#95;filters.operators.In | wandb.automations.&#95;filters.operators.NotIn | wandb.automations.&#95;filters.operators.Exists | wandb.automations.&#95;filters.operators.Regex | wandb.automations.&#95;filters.operators.Contains | wandb.automations.&#95;filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any]): Conditions supplémentaires, le cas échéant, requises pour que cet événement se déclenche.
-
-**Retourne :**
-Un objet `OnCreateArtifact`.
\ No newline at end of file
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/automations/onlinkartifact.mdx b/fr/models/ref/python/automations/onlinkartifact.mdx
index 8e689f6154..8cc751970d 100644
--- a/fr/models/ref/python/automations/onlinkartifact.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/automations/onlinkartifact.mdx
@@ -1,20 +1,37 @@
 ---
 title: OnLinkArtifact
-namespace: automations_namespace
-python_object_type: class
+kind: classe
+namespace: wandb.automations.events
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py#L238" />
 
+## <kbd>classe</kbd> wandb.automations.OnLinkArtifact
 
-## <kbd>class</kbd> `OnLinkArtifact`
+```python
+*,
+event_type: Literal[LINK_ARTIFACT] = LINK_ARTIFACT,
+scope: Annotated[Union[wandb.automations.scopes._ArtifactSequenceScope, wandb.automations.scopes._ArtifactPortfolioScope, wandb.automations.scopes.ProjectScope, Annotated[wandb.automations.scopes.TeamScope | wandb.automations.scopes.OrgScope, BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='entity_type', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)]], BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='typename__', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)],
+filter: Annotated[wandb.automations._filters.operators.And | wandb.automations._filters.operators.Or | wandb.automations._filters.operators.Nor | wandb.automations._filters.operators.Not | wandb.automations._filters.operators.Lt | wandb.automations._filters.operators.Gt | wandb.automations._filters.operators.Lte | wandb.automations._filters.operators.Gte | wandb.automations._filters.operators.Eq | wandb.automations._filters.operators.Ne | wandb.automations._filters.operators.In | wandb.automations._filters.operators.NotIn | wandb.automations._filters.operators.Exists | wandb.automations._filters.operators.Regex | wandb.automations._filters.operators.Contains | wandb.automations._filters.operators.Size | wandb.automations._filters.operators.All | wandb.automations._filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any], Json, BeforeValidator(func=<function ensure_json>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), PlainSerializer(func=<function to_json>, return_type=PydanticUndefined, when_used='always'), AfterValidator(func=<function wrap_mutation_event_filter>)] = And(())
+```
+
+Un nouvel artefact est lié à une collection.
+
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
 
-Un nouvel artifact est associé à une collection.
+* `event_type`:
+* `scope`: La portée de l’événement.
+* `filter`: Conditions supplémentaires, le cas échéant, requises pour que cet événement se déclenche.
 
-Exemples :
-Définissez un événement qui se déclenche lorsqu’un artifact est associé à la
+<div id="examples">
+  ## Exemples
+</div>
+
+Définissez un événement qui se déclenche lorsqu’un artefact est associé à la
 collection &quot;my-collection&quot; avec l’alias &quot;prod&quot; :
 
 ```python
@@ -28,24 +45,4 @@ event = OnLinkArtifact(
     scope=collection,
     filter=ArtifactEvent.alias.eq("prod"),
 )
-```
-
-
-### <kbd>méthode</kbd> `OnLinkArtifact.__init__`
-
-```python
-__init__(
-    event_type: 'Literal[LINK_ARTIFACT]' = LINK_ARTIFACT,
-    scope: 'wandb.automations.scopes._ArtifactSequenceScope | wandb.automations.scopes._ArtifactPortfolioScope | wandb.automations.scopes.ProjectScope',
-    filter: 'wandb.automations._filters.operators.And | wandb.automations._filters.operators.Or | wandb.automations._filters.operators.Nor | wandb.automations._filters.operators.Not | wandb.automations._filters.operators.Lt | wandb.automations._filters.operators.Gt | wandb.automations._filters.operators.Lte | wandb.automations._filters.operators.Gte | wandb.automations._filters.operators.Eq | wandb.automations._filters.operators.Ne | wandb.automations._filters.operators.In | wandb.automations._filters.operators.NotIn | wandb.automations._filters.operators.Exists | wandb.automations._filters.operators.Regex | wandb.automations._filters.operators.Contains | wandb.automations._filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any]' = And(())
-) → None
-```
-
-**Arguments :**
-
-* `event_type` (Literal[LINK&#95;ARTIFACT]):
-* `scope` (wandb.automations.scopes.&#95;ArtifactSequenceScope | wandb.automations.scopes.&#95;ArtifactPortfolioScope | wandb.automations.scopes.ProjectScope): La portée de l’événement.
-* `filter` (wandb.automations.&#95;filters.operators.And | wandb.automations.&#95;filters.operators.Or | wandb.automations.&#95;filters.operators.Nor | wandb.automations.&#95;filters.operators.Not | wandb.automations.&#95;filters.operators.Lt | wandb.automations.&#95;filters.operators.Gt | wandb.automations.&#95;filters.operators.Lte | wandb.automations.&#95;filters.operators.Gte | wandb.automations.&#95;filters.operators.Eq | wandb.automations.&#95;filters.operators.Ne | wandb.automations.&#95;filters.operators.In | wandb.automations.&#95;filters.operators.NotIn | wandb.automations.&#95;filters.operators.Exists | wandb.automations.&#95;filters.operators.Regex | wandb.automations.&#95;filters.operators.Contains | wandb.automations.&#95;filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any]): Conditions supplémentaires, le cas échéant, requises pour que cet événement se déclenche.
-
-**Retourne :**
-Un objet `OnLinkArtifact`.
\ No newline at end of file
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/automations/onremoveartifacttag.mdx b/fr/models/ref/python/automations/onremoveartifacttag.mdx
index 6c2d291581..e5edc4700d 100644
--- a/fr/models/ref/python/automations/onremoveartifacttag.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/automations/onremoveartifacttag.mdx
@@ -1,32 +1,28 @@
 ---
 title: OnRemoveArtifactTag
-namespace: automations_namespace
-python_object_type: classe
+kind: classe
+namespace: wandb.automations.events
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py#L316" />
 
-## <kbd>classe</kbd> `OnRemoveArtifactTag`
-
-Un tag est supprimé d’une version d’artifact.
-
-### <kbd>méthode</kbd> `OnRemoveArtifactTag.__init__`
+## <kbd>classe</kbd> wandb.automations.OnRemoveArtifactTag
 
 ```python
-__init__(
-    event_type: 'Literal[REMOVE_ARTIFACT_TAG]' = REMOVE_ARTIFACT_TAG,
-    scope: 'wandb.automations.scopes._ArtifactSequenceScope | wandb.automations.scopes._ArtifactPortfolioScope | wandb.automations.scopes.ProjectScope',
-    filter: 'wandb.automations._filters.operators.And | wandb.automations._filters.operators.Or | wandb.automations._filters.operators.Nor | wandb.automations._filters.operators.Not | wandb.automations._filters.operators.Lt | wandb.automations._filters.operators.Gt | wandb.automations._filters.operators.Lte | wandb.automations._filters.operators.Gte | wandb.automations._filters.operators.Eq | wandb.automations._filters.operators.Ne | wandb.automations._filters.operators.In | wandb.automations._filters.operators.NotIn | wandb.automations._filters.operators.Exists | wandb.automations._filters.operators.Regex | wandb.automations._filters.operators.Contains | wandb.automations._filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any]' = And(())
-) → None
+*,
+event_type: Literal[REMOVE_ARTIFACT_TAG] = REMOVE_ARTIFACT_TAG,
+scope: Annotated[Union[wandb.automations.scopes._ArtifactSequenceScope, wandb.automations.scopes._ArtifactPortfolioScope, wandb.automations.scopes.ProjectScope, Annotated[wandb.automations.scopes.TeamScope | wandb.automations.scopes.OrgScope, BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='entity_type', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)]], BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='typename__', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)],
+filter: Annotated[wandb.automations._filters.operators.And | wandb.automations._filters.operators.Or | wandb.automations._filters.operators.Nor | wandb.automations._filters.operators.Not | wandb.automations._filters.operators.Lt | wandb.automations._filters.operators.Gt | wandb.automations._filters.operators.Lte | wandb.automations._filters.operators.Gte | wandb.automations._filters.operators.Eq | wandb.automations._filters.operators.Ne | wandb.automations._filters.operators.In | wandb.automations._filters.operators.NotIn | wandb.automations._filters.operators.Exists | wandb.automations._filters.operators.Regex | wandb.automations._filters.operators.Contains | wandb.automations._filters.operators.Size | wandb.automations._filters.operators.All | wandb.automations._filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any], Json, BeforeValidator(func=<function ensure_json>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), PlainSerializer(func=<function to_json>, return_type=PydanticUndefined, when_used='always'), AfterValidator(func=<function wrap_mutation_event_filter>)] = And(())
 ```
 
-**Arguments :**
+Un tag est retiré d’une version d’artefact.
 
-* `event_type` (Literal[REMOVE&#95;ARTIFACT&#95;TAG]):
-* `scope` (wandb.automations.scopes.&#95;ArtifactSequenceScope | wandb.automations.scopes.&#95;ArtifactPortfolioScope | wandb.automations.scopes.ProjectScope): La portée de l&#39;événement.
-* `filter` (wandb.automations.&#95;filters.operators.And | wandb.automations.&#95;filters.operators.Or | wandb.automations.&#95;filters.operators.Nor | wandb.automations.&#95;filters.operators.Not | wandb.automations.&#95;filters.operators.Lt | wandb.automations.&#95;filters.operators.Gt | wandb.automations.&#95;filters.operators.Lte | wandb.automations.&#95;filters.operators.Gte | wandb.automations.&#95;filters.operators.Eq | wandb.automations.&#95;filters.operators.Ne | wandb.automations.&#95;filters.operators.In | wandb.automations.&#95;filters.operators.NotIn | wandb.automations.&#95;filters.operators.Exists | wandb.automations.&#95;filters.operators.Regex | wandb.automations.&#95;filters.operators.Contains | wandb.automations.&#95;filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any]): Conditions supplémentaires, le cas échéant, requises pour que cet événement se déclenche.
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
 
-**Retourne :**
-Un objet `OnRemoveArtifactTag`.
\ No newline at end of file
+* `event_type` :
+* `scope` : La portée de l&#39;événement.
+* `filter` : Conditions supplémentaires, le cas échéant, requises pour que cet événement se déclenche.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/automations/onremovecollectiontag.mdx b/fr/models/ref/python/automations/onremovecollectiontag.mdx
index a923bbcd09..480a1e6514 100644
--- a/fr/models/ref/python/automations/onremovecollectiontag.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/automations/onremovecollectiontag.mdx
@@ -1,32 +1,28 @@
 ---
 title: OnRemoveCollectionTag
-namespace: automations_namespace
-python_object_type: classe
+kind: classe
+namespace: wandb.automations.events
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py#L328" />
 
-## <kbd>classe</kbd> `OnRemoveCollectionTag`
-
-Un tag est retiré d’une collection d’artefacts.
-
-### <kbd>méthode</kbd> `OnRemoveCollectionTag.__init__`
+## <kbd>classe</kbd> wandb.automations.OnRemoveCollectionTag
 
 ```python
-__init__(
-    event_type: 'Literal[REMOVE_COLLECTION_TAG]' = REMOVE_COLLECTION_TAG,
-    scope: 'wandb.automations.scopes._ArtifactSequenceScope | wandb.automations.scopes._ArtifactPortfolioScope | wandb.automations.scopes.ProjectScope',
-    filter: 'wandb.automations._filters.operators.And | wandb.automations._filters.operators.Or | wandb.automations._filters.operators.Nor | wandb.automations._filters.operators.Not | wandb.automations._filters.operators.Lt | wandb.automations._filters.operators.Gt | wandb.automations._filters.operators.Lte | wandb.automations._filters.operators.Gte | wandb.automations._filters.operators.Eq | wandb.automations._filters.operators.Ne | wandb.automations._filters.operators.In | wandb.automations._filters.operators.NotIn | wandb.automations._filters.operators.Exists | wandb.automations._filters.operators.Regex | wandb.automations._filters.operators.Contains | wandb.automations._filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any]' = And(())
-) → None
+*,
+event_type: Literal[REMOVE_COLLECTION_TAG] = REMOVE_COLLECTION_TAG,
+scope: Annotated[Union[wandb.automations.scopes._ArtifactSequenceScope, wandb.automations.scopes._ArtifactPortfolioScope, wandb.automations.scopes.ProjectScope, Annotated[wandb.automations.scopes.TeamScope | wandb.automations.scopes.OrgScope, BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='entity_type', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)]], BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='typename__', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)],
+filter: Annotated[wandb.automations._filters.operators.And | wandb.automations._filters.operators.Or | wandb.automations._filters.operators.Nor | wandb.automations._filters.operators.Not | wandb.automations._filters.operators.Lt | wandb.automations._filters.operators.Gt | wandb.automations._filters.operators.Lte | wandb.automations._filters.operators.Gte | wandb.automations._filters.operators.Eq | wandb.automations._filters.operators.Ne | wandb.automations._filters.operators.In | wandb.automations._filters.operators.NotIn | wandb.automations._filters.operators.Exists | wandb.automations._filters.operators.Regex | wandb.automations._filters.operators.Contains | wandb.automations._filters.operators.Size | wandb.automations._filters.operators.All | wandb.automations._filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any], Json, BeforeValidator(func=<function ensure_json>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), PlainSerializer(func=<function to_json>, return_type=PydanticUndefined, when_used='always'), AfterValidator(func=<function wrap_mutation_event_filter>)] = And(())
 ```
 
-**Arguments :**
+Un tag est supprimé d’une collection d’artefacts.
 
-* `event_type` (Literal[REMOVE&#95;COLLECTION&#95;TAG]):
-* `scope` (wandb.automations.scopes.&#95;ArtifactSequenceScope | wandb.automations.scopes.&#95;ArtifactPortfolioScope | wandb.automations.scopes.ProjectScope): La portée de l’événement.
-* `filter` (wandb.automations.&#95;filters.operators.And | wandb.automations.&#95;filters.operators.Or | wandb.automations.&#95;filters.operators.Nor | wandb.automations.&#95;filters.operators.Not | wandb.automations.&#95;filters.operators.Lt | wandb.automations.&#95;filters.operators.Gt | wandb.automations.&#95;filters.operators.Lte | wandb.automations.&#95;filters.operators.Gte | wandb.automations.&#95;filters.operators.Eq | wandb.automations.&#95;filters.operators.Ne | wandb.automations.&#95;filters.operators.In | wandb.automations.&#95;filters.operators.NotIn | wandb.automations.&#95;filters.operators.Exists | wandb.automations.&#95;filters.operators.Regex | wandb.automations.&#95;filters.operators.Contains | wandb.automations.&#95;filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any]): Conditions supplémentaires, le cas échéant, requises pour déclencher cet événement.
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
 
-**Retourne :**
-Un objet `OnRemoveCollectionTag`.
\ No newline at end of file
+* `event_type`:
+* `scope`: La portée de l’événement.
+* `filter`: Conditions supplémentaires, le cas échéant, requises pour déclencher cet événement.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/automations/onrunmetric.mdx b/fr/models/ref/python/automations/onrunmetric.mdx
index 14958842da..5845d6c8c2 100644
--- a/fr/models/ref/python/automations/onrunmetric.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/automations/onrunmetric.mdx
@@ -1,19 +1,36 @@
 ---
 title: OnRunMetric
-namespace: automations_namespace
-python_object_type: class
+kind: classe
+namespace: wandb.automations.events
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py#L371" />
 
+## <kbd>classe</kbd> wandb.automations.OnRunMetric
 
-## <kbd>class</kbd> `OnRunMetric`
+```python
+*,
+event_type: Literal[RUN_METRIC_THRESHOLD, RUN_METRIC_CHANGE, RUN_METRIC_ZSCORE],
+scope: Annotated[Union[wandb.automations.scopes.ProjectScope, Annotated[wandb.automations.scopes.TeamScope | wandb.automations.scopes.OrgScope, BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='entity_type', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)]], BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='typename__', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)],
+filter: Annotated[wandb.automations.events.RunMetricFilter, Json, BeforeValidator(func=<function ensure_json>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), PlainSerializer(func=<function to_json>, return_type=PydanticUndefined, when_used='always')]
+```
+
+Une métrique de run répond à une condition définie par l’utilisateur.
+
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
 
-Une métrique de run répond à une condition définie par l&#39;utilisateur.
+* `event_type`:
+* `scope`: Le périmètre de l’événement : il doit s’agir d’un projet ou d’une entité d’équipe/d’organisation.
+* `filter`: Condition(s) sur le run et/ou la métrique à remplir pour que cet événement se déclenche.
+
+<div id="examples">
+  ## Exemples
+</div>
 
-Exemples :
 Définissez un événement qui se déclenche pour n&#39;importe quel run du projet &quot;my-project&quot; lorsque
 la moyenne des 5 dernières valeurs de la métrique &quot;my-metric&quot; dépasse 123.45 :
 
@@ -28,24 +45,4 @@ event = OnRunMetric(
     scope=project,
     filter=RunEvent.metric("my-metric").avg(5).gt(123.45),
 )
-```
-
-
-### <kbd>méthode</kbd> `OnRunMetric.__init__`
-
-```python
-__init__(
-    event_type: 'Literal[RUN_METRIC_THRESHOLD, RUN_METRIC_CHANGE, RUN_METRIC_ZSCORE]',
-    scope: 'ProjectScope',
-    filter: 'RunMetricFilter'
-) → None
-```
-
-**Arguments :**
-
-* `event_type` (Literal[RUN&#95;METRIC&#95;THRESHOLD, RUN&#95;METRIC&#95;CHANGE, RUN&#95;METRIC&#95;ZSCORE]):
-* `scope` (ProjectScope): Le périmètre de l’événement : il doit s’agir d’un projet.
-* `filter` (RunMetricFilter): Condition(s) sur le run et/ou la métrique à remplir pour que cet événement se déclenche.
-
-**Retourne :**
-Un objet `OnRunMetric`.
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/automations/onrunstate.mdx b/fr/models/ref/python/automations/onrunstate.mdx
index 7ae087ebc9..e642236cee 100644
--- a/fr/models/ref/python/automations/onrunstate.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/automations/onrunstate.mdx
@@ -1,19 +1,36 @@
 ---
 title: OnRunState
-namespace: automations_namespace
-python_object_type: class
+kind: classe
+namespace: wandb.automations.events
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py#L418" />
 
+## <kbd>classe</kbd> wandb.automations.OnRunState
 
-## <kbd>class</kbd> `OnRunState`
+```python
+*,
+event_type: Literal[RUN_STATE] = RUN_STATE,
+scope: Annotated[Union[wandb.automations.scopes.ProjectScope, Annotated[wandb.automations.scopes.TeamScope | wandb.automations.scopes.OrgScope, BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='entity_type', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)]], BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='typename__', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)],
+filter: Annotated[wandb.automations.events.RunStateFilter, Json, BeforeValidator(func=<function ensure_json>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), PlainSerializer(func=<function to_json>, return_type=PydanticUndefined, when_used='always')]
+```
+
+L’état d’un run est modifié.
+
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
 
-Changement d’état d’un run.
+* `event_type` :
+* `scope` : Portée de l’événement : doit être un projet ou une entité d’équipe/d’organisation.
+* `filter` : Condition(s) sur l’état du run à remplir pour que cet événement se déclenche.
+
+<div id="examples">
+  ## Exemples
+</div>
 
-Exemples :
 Définissez un événement qui se déclenche pour tout run du projet &quot;my-project&quot; lorsque
 son état passe à &quot;finished&quot; (c.-à-d. réussi) ou &quot;failed&quot; :
 
@@ -28,24 +45,4 @@ event = OnRunState(
     scope=project,
     filter=RunEvent.state.in_(["finished", "failed"]),
 )
-```
-
-
-### <kbd>méthode</kbd> `OnRunState.__init__`
-
-```python
-__init__(
-    event_type: 'Literal[RUN_STATE]' = RUN_STATE,
-    scope: 'ProjectScope',
-    filter: 'RunStateFilter'
-) → None
-```
-
-**Arguments :**
-
-* `event_type` (Literal[RUN&#95;STATE]) :
-* `scope` (ProjectScope) : Portée de l’événement : doit être un projet.
-* `filter` (RunStateFilter) : Condition(s) sur l’état du run à remplir pour que cet événement se déclenche.
-
-**Retourne :**
-Un objet `OnRunState`.
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/automations/onunlinkartifact.mdx b/fr/models/ref/python/automations/onunlinkartifact.mdx
index 4adf6f080b..8db874b793 100644
--- a/fr/models/ref/python/automations/onunlinkartifact.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/automations/onunlinkartifact.mdx
@@ -1,32 +1,28 @@
 ---
 title: OnUnlinkArtifact
-namespace: automations_namespace
-python_object_type: classe
+kind: classe
+namespace: wandb.automations.events
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py#L262" />
 
-## <kbd>classe</kbd> `OnUnlinkArtifact`
-
-Une version d’artefact est retirée d’une collection.
-
-### <kbd>méthode</kbd> `OnUnlinkArtifact.__init__`
+## <kbd>classe</kbd> wandb.automations.OnUnlinkArtifact
 
 ```python
-__init__(
-    event_type: 'Literal[UNLINK_ARTIFACT]' = UNLINK_ARTIFACT,
-    scope: 'wandb.automations.scopes._ArtifactSequenceScope | wandb.automations.scopes._ArtifactPortfolioScope | wandb.automations.scopes.ProjectScope',
-    filter: 'wandb.automations._filters.operators.And | wandb.automations._filters.operators.Or | wandb.automations._filters.operators.Nor | wandb.automations._filters.operators.Not | wandb.automations._filters.operators.Lt | wandb.automations._filters.operators.Gt | wandb.automations._filters.operators.Lte | wandb.automations._filters.operators.Gte | wandb.automations._filters.operators.Eq | wandb.automations._filters.operators.Ne | wandb.automations._filters.operators.In | wandb.automations._filters.operators.NotIn | wandb.automations._filters.operators.Exists | wandb.automations._filters.operators.Regex | wandb.automations._filters.operators.Contains | wandb.automations._filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any]' = And(())
-) → None
+*,
+event_type: Literal[UNLINK_ARTIFACT] = UNLINK_ARTIFACT,
+scope: Annotated[Union[wandb.automations.scopes._ArtifactSequenceScope, wandb.automations.scopes._ArtifactPortfolioScope, wandb.automations.scopes.ProjectScope, Annotated[wandb.automations.scopes.TeamScope | wandb.automations.scopes.OrgScope, BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='entity_type', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)]], BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='typename__', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)],
+filter: Annotated[wandb.automations._filters.operators.And | wandb.automations._filters.operators.Or | wandb.automations._filters.operators.Nor | wandb.automations._filters.operators.Not | wandb.automations._filters.operators.Lt | wandb.automations._filters.operators.Gt | wandb.automations._filters.operators.Lte | wandb.automations._filters.operators.Gte | wandb.automations._filters.operators.Eq | wandb.automations._filters.operators.Ne | wandb.automations._filters.operators.In | wandb.automations._filters.operators.NotIn | wandb.automations._filters.operators.Exists | wandb.automations._filters.operators.Regex | wandb.automations._filters.operators.Contains | wandb.automations._filters.operators.Size | wandb.automations._filters.operators.All | wandb.automations._filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any], Json, BeforeValidator(func=<function ensure_json>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), PlainSerializer(func=<function to_json>, return_type=PydanticUndefined, when_used='always'), AfterValidator(func=<function wrap_mutation_event_filter>)] = And(())
 ```
 
-**Arguments :**
+Une version d’artefact n’est plus liée à une collection.
 
-* `event_type` (Literal[UNLINK&#95;ARTIFACT]):
-* `scope` (wandb.automations.scopes.&#95;ArtifactSequenceScope | wandb.automations.scopes.&#95;ArtifactPortfolioScope | wandb.automations.scopes.ProjectScope): La portée de l’événement.
-* `filter` (wandb.automations.&#95;filters.operators.And | wandb.automations.&#95;filters.operators.Or | wandb.automations.&#95;filters.operators.Nor | wandb.automations.&#95;filters.operators.Not | wandb.automations.&#95;filters.operators.Lt | wandb.automations.&#95;filters.operators.Gt | wandb.automations.&#95;filters.operators.Lte | wandb.automations.&#95;filters.operators.Gte | wandb.automations.&#95;filters.operators.Eq | wandb.automations.&#95;filters.operators.Ne | wandb.automations.&#95;filters.operators.In | wandb.automations.&#95;filters.operators.NotIn | wandb.automations.&#95;filters.operators.Exists | wandb.automations.&#95;filters.operators.Regex | wandb.automations.&#95;filters.operators.Contains | wandb.automations.&#95;filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any]): Conditions supplémentaires, le cas échéant, requises pour que cet événement se déclenche.
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
 
-**Retourne :**
-Un objet `OnUnlinkArtifact`.
\ No newline at end of file
+* `event_type`:
+* `scope`: La portée de l’événement.
+* `filter`: Conditions supplémentaires, le cas échéant, requises pour que cet événement se déclenche.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/automations/runstatefilter.mdx b/fr/models/ref/python/automations/runstatefilter.mdx
index 26f612832d..803b9d5618 100644
--- a/fr/models/ref/python/automations/runstatefilter.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/automations/runstatefilter.mdx
@@ -1,31 +1,26 @@
 ---
 title: RunStateFilter
-namespace: automations_namespace
-python_object_type: class
+kind: classe
+namespace: wandb.automations.events
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py#L164" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `RunStateFilter`
-
-Représente un filtre permettant de déclencher des événements en fonction des changements d’état des runs.
-
-### <kbd>méthode</kbd> `RunStateFilter.__init__`
+## <kbd>classe</kbd> wandb.automations.RunStateFilter
 
 ```python
-__init__(
-    run: 'wandb.automations._filters.operators.And | wandb.automations._filters.operators.Or | wandb.automations._filters.operators.Nor | wandb.automations._filters.operators.Not | wandb.automations._filters.operators.Lt | wandb.automations._filters.operators.Gt | wandb.automations._filters.operators.Lte | wandb.automations._filters.operators.Gte | wandb.automations._filters.operators.Eq | wandb.automations._filters.operators.Ne | wandb.automations._filters.operators.In | wandb.automations._filters.operators.NotIn | wandb.automations._filters.operators.Exists | wandb.automations._filters.operators.Regex | wandb.automations._filters.operators.Contains | wandb.automations._filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any]' = And(()),
-    state: 'StateFilter'
-) → None
+*,
+run_filter: Annotated[wandb.automations._filters.operators.And | wandb.automations._filters.operators.Or | wandb.automations._filters.operators.Nor | wandb.automations._filters.operators.Not | wandb.automations._filters.operators.Lt | wandb.automations._filters.operators.Gt | wandb.automations._filters.operators.Lte | wandb.automations._filters.operators.Gte | wandb.automations._filters.operators.Eq | wandb.automations._filters.operators.Ne | wandb.automations._filters.operators.In | wandb.automations._filters.operators.NotIn | wandb.automations._filters.operators.Exists | wandb.automations._filters.operators.Regex | wandb.automations._filters.operators.Contains | wandb.automations._filters.operators.Size | wandb.automations._filters.operators.All | wandb.automations._filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any], Json, BeforeValidator(func=<function ensure_json>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), PlainSerializer(func=<function to_json>, return_type=PydanticUndefined, when_used='always'), AfterValidator(func=<function wrap_run_filter>)] = And(()),
+run_state_filter: wandb.automations._run_state_filters.StateFilter
 ```
 
-**Arguments :**
+Représente un filtre pour déclencher des événements en fonction des changements d’état du run.
 
-* `run` (wandb.automations.&#95;filters.operators.And | wandb.automations.&#95;filters.operators.Or | wandb.automations.&#95;filters.operators.Nor | wandb.automations.&#95;filters.operators.Not | wandb.automations.&#95;filters.operators.Lt | wandb.automations.&#95;filters.operators.Gt | wandb.automations.&#95;filters.operators.Lte | wandb.automations.&#95;filters.operators.Gte | wandb.automations.&#95;filters.operators.Eq | wandb.automations.&#95;filters.operators.Ne | wandb.automations.&#95;filters.operators.In | wandb.automations.&#95;filters.operators.NotIn | wandb.automations.&#95;filters.operators.Exists | wandb.automations.&#95;filters.operators.Regex | wandb.automations.&#95;filters.operators.Contains | wandb.automations.&#95;filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any]): Filtres qui doivent correspondre à tous les runs qui déclencheront cet événement.
-* `state` (StateFilter): Condition(s) sur l&#39;état du run qui doivent être remplies pour que cet événement se déclenche.
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
 
-**Retourne :**
-Un objet `RunStateFilter`.
\ No newline at end of file
+* `run_filter`: Filtres qui doivent correspondre à tous les runs qui déclencheront cet événement.
+* `run_state_filter`: Condition(s) sur l&#39;état du run qui doivent être remplies pour que cet événement se déclenche.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/automations/sendnotification.mdx b/fr/models/ref/python/automations/sendnotification.mdx
index 1380525af5..3546f33d36 100644
--- a/fr/models/ref/python/automations/sendnotification.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/automations/sendnotification.mdx
@@ -1,51 +1,56 @@
 ---
 title: SendNotification
-namespace: automations_namespace
-python_object_type: class
+kind: classe
+namespace: wandb.automations.actions
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/actions.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/actions.py#L141" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `SendNotification`
-
-Définit une action d’automatisation qui envoie une notification (Slack).
-
-### <kbd>méthode</kbd> `SendNotification.__init__`
+## <kbd>classe</kbd> wandb.automations.SendNotification
 
 ```python
-__init__(
-    integration_id: 'str',
-    message: 'str' = '',
-    severity: 'AlertSeverity' = <AlertSeverity.INFO: 'INFO'>,
-    title: 'str' = '',
-    action_type: 'Literal[NOTIFICATION]' = NOTIFICATION
-) → None
+*,
+integration_id: Annotated[str, Strict(strict=True)],
+text: Annotated[str, BeforeValidator(func=<function default_if_none>, json_schema_input_type=PydanticUndefined)] = '',
+level: Annotated[wandb.automations._generated.enums.AlertSeverity, BeforeValidator(func=<function default_if_none>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), BeforeValidator(func=<function upper_if_str>, json_schema_input_type=PydanticUndefined)] = <AlertSeverity.INFO: 'INFO'>,
+title: Annotated[str, BeforeValidator(func=<function default_if_none>, json_schema_input_type=PydanticUndefined)] = '',
+action_type: Literal[NOTIFICATION] = NOTIFICATION
 ```
 
-**Arguments :**
+Définit une action d’automatisation qui envoie une notification (Slack).
 
-* `integration_id` (str): L’ID de l’intégration Slack utilisée pour envoyer la notification.
-* `message` (str): Le contenu du message de la notification envoyée.
-* `severity` (AlertSeverity): Le niveau de gravité (`INFO`, `WARN`, `ERROR`) de la notification envoyée.
-* `title` (str): Le titre de la notification envoyée.
-* `action_type` (Literal[NOTIFICATION]):
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
 
-**Retourne :**
-Un objet `SendNotification`.
+* `integration_id`: L’ID de l’intégration Slack utilisée pour envoyer la notification.
+* `text`: Le contenu du message de la notification envoyée.
+* `level`: Le niveau de gravité (`INFO`, `WARN`, `ERROR`) de la notification envoyée.
+* `title`: Le titre de la notification envoyée.
+* `action_type`: 
 
+<div id="methods">
+  ## Méthodes
+</div>
 
-### <kbd>méthode de classe</kbd> `SendNotification.from_integration`
+### <kbd>méthode</kbd> SendNotification.from_integration()
 
 ```python
-from_integration(
-    integration: 'SlackIntegration',
-    title: 'str' = '',
-    text: 'str' = '',
-    level: 'AlertSeverity' = <AlertSeverity.INFO: 'INFO'>
-) → Self
+integration: 'SlackIntegration', *,
+title: 'str' = '',
+text: 'str' = '',
+level: 'AlertSeverity' = <AlertSeverity.INFO: 'INFO'>
 ```
 
 Définit une action de notification envoyée à l’intégration (Slack) donnée.
+
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
+
+* `integration`:
+* `title`:
+* `text`:
+* `level`: 
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/automations/sendwebhook.mdx b/fr/models/ref/python/automations/sendwebhook.mdx
index 08ea4d3bd0..97cdf3196b 100644
--- a/fr/models/ref/python/automations/sendwebhook.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/automations/sendwebhook.mdx
@@ -1,45 +1,48 @@
 ---
 title: SendWebhook
-namespace: automations_namespace
-python_object_type: class
+kind: classe
+namespace: wandb.automations.actions
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/actions.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/actions.py#L183" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `SendWebhook`
-
-Définit une action d’automatisation qui envoie une requête webhook.
-
-### <kbd>méthode</kbd> `SendWebhook.__init__`
+## <kbd>classe</kbd> wandb.automations.SendWebhook
 
 ```python
-__init__(
-    integration_id: 'str',
-    request_payload: 'Annotated | None' = None,
-    action_type: 'Literal[GENERIC_WEBHOOK]' = GENERIC_WEBHOOK
-) → None
+*,
+integration_id: Annotated[str, Strict(strict=True)],
+requestPayload: Optional[Annotated[dict[str, Any], Json, BeforeValidator(func=<function ensure_json>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), PlainSerializer(func=<function to_json>, return_type=PydanticUndefined, when_used='always')]] = None,
+action_type: Literal[GENERIC_WEBHOOK] = GENERIC_WEBHOOK
 ```
 
-**Arguments :**
+Définit une action d’automatisation qui envoie une requête webhook.
 
-* `integration_id` (str): L’ID de l’intégration webhook qui sera utilisée pour envoyer la requête.
-* `request_payload` (Optional[Annotated]): La charge utile, éventuellement avec des variables de template, à envoyer dans la requête webhook.
-* `action_type` (Literal[GENERIC&#95;WEBHOOK]):
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
 
-**Retourne :**
-Un objet `SendWebhook`.
+* `integration_id`: L’ID de l’intégration webhook qui sera utilisée pour envoyer la requête.
+* `requestPayload`: La charge utile, éventuellement avec des variables de template, à envoyer dans la requête webhook.
+* `action_type`: 
 
+<div id="methods">
+  ## Méthodes
+</div>
 
-### <kbd>méthode de classe</kbd> `SendWebhook.from_integration`
+### <kbd>méthode</kbd> SendWebhook.from_integration()
 
 ```python
-from_integration(
-    integration: 'WebhookIntegration',
-    payload: 'JsonEncoded[dict[str, Any]] | None' = None
-) → Self
+integration: 'WebhookIntegration', *,
+payload: 'JsonEncoded[dict[str, Any]] | None' = None
 ```
 
-Définissez une action webhook qui envoie à l’intégration (webhook) spécifiée.
\ No newline at end of file
+Définissez une action webhook qui envoie à l’intégration (webhook) spécifiée.
+
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
+
+* `integration`:
+* `payload`: 
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/custom-charts/bar.mdx b/fr/models/ref/python/custom-charts/bar.mdx
index 31f24cffd6..183a91b93a 100644
--- a/fr/models/ref/python/custom-charts/bar.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/custom-charts/bar.mdx
@@ -1,41 +1,44 @@
 ---
 title: bar()
-namespace: python_sdk_custom_charts
-python_object_type: fonction
+kind: fonction
+namespace: wandb.plot.bar
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/plot/bar.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/plot/bar.py#L12" />
 
-
-### <kbd>fonction</kbd> `bar`
+## <kbd>fonction</kbd> wandb.plot.bar
 
 ```python
-bar(
-    table: 'wandb.Table',
-    label: 'str',
-    value: 'str',
-    title: 'str' = '',
-    split_table: 'bool' = False
-) → CustomChart
+table: 'wandb.Table',
+label: 'str',
+value: 'str',
+title: 'str' = '',
+split_table: 'bool' = False
 ```
 
 Crée un graphique à barres à partir d’un `wandb.Table` de données.
 
-**Arguments :**
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
 
-* `table`:  Un tableau contenant les données du graphique à barres.
-* `label`:  Le nom de la colonne à utiliser pour les libellés de chaque barre.
-* `value`:  Le nom de la colonne à utiliser pour les valeurs de chaque barre.
-* `title`:  Le titre du graphique à barres.
-* `split_table`:  Indique si le tableau doit être placé dans une section distincte de l’UI W&amp;B. Si `True`, le tableau s’affiche dans une section nommée &quot;Custom Chart Tables&quot;. La valeur par défaut est `False`.
+* `table`: Un tableau contenant les données du graphique à barres.
+* `label`: Le nom de la colonne à utiliser pour les libellés de chaque barre.
+* `value`: Le nom de la colonne à utiliser pour les valeurs de chaque barre.
+* `title`: Le titre du graphique à barres.
+* `split_table`: Indique si le tableau doit être placé dans une section distincte de l’UI W&amp;B. Si `True`, le tableau s’affiche dans une section nommée &quot;Custom Chart Tables&quot;. La valeur par défaut est `False`.
 
-**Retourne :**
+<div id="returns">
+  ## Retourne
+</div>
 
-* `CustomChart`:  Un objet de graphique personnalisé qui peut être enregistré dans W&amp;B. Pour enregistrer le graphique, transmettez-le à `wandb.log()`.
+`CustomChart`: Un objet de graphique personnalisé qui peut être enregistré dans W&amp;B. Pour enregistrer le graphique, transmettez-le à `wandb.log()`.
 
-**Exemple :**
+<div id="examples">
+  ## Exemples
+</div>
 
 ```python
 import random
@@ -52,16 +55,16 @@ data = [
 # Créer un tableau avec les données
 table = wandb.Table(data=data, columns=["class", "accuracy"])
 
-# Initialiser un run W&B et enregistrer le graphique en barres
+# Initialiser un run W&B et enregistrer le graphique à barres
 with wandb.init(project="bar_chart") as run:
-    # Créer un graphique en barres à partir du tableau
+    # Créer un graphique à barres à partir du tableau
     bar_plot = wandb.plot.bar(
-         table=table,
-         label="class",
-         value="accuracy",
-         title="Object Classification Accuracy",
+        table=table,
+        label="class",
+        value="accuracy",
+        title="Object Classification Accuracy",
     )
 
-    # Enregistrer le graphique en barres dans W&B
+    # Enregistrer le graphique à barres dans W&B
     run.log({"bar_plot": bar_plot})
-```
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/custom-charts/confusion_matrix.mdx b/fr/models/ref/python/custom-charts/confusion_matrix.mdx
index 4f15fe6723..5d26c37e8f 100644
--- a/fr/models/ref/python/custom-charts/confusion_matrix.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/custom-charts/confusion_matrix.mdx
@@ -1,49 +1,55 @@
 ---
 title: confusion_matrix()
-namespace: python_sdk_custom_charts
-python_object_type: fonction
+kind: fonction
+namespace: wandb.plot.confusion_matrix
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/plot/confusion_matrix.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/plot/confusion_matrix.py#L16" />
 
-
-### <kbd>fonction</kbd> `confusion_matrix`
+## <kbd>fonction</kbd> wandb.plot.confusion_matrix
 
 ```python
-confusion_matrix(
-    probs: 'Sequence[Sequence[float]] | None' = None,
-    y_true: 'Sequence[T] | None' = None,
-    preds: 'Sequence[T] | None' = None,
-    class_names: 'Sequence[str] | None' = None,
-    title: 'str' = 'Confusion Matrix Curve',
-    split_table: 'bool' = False
-) → CustomChart
+probs: 'Sequence[Sequence[float]] | None' = None,
+y_true: 'Sequence[T] | None' = None,
+preds: 'Sequence[T] | None' = None,
+class_names: 'Sequence[str] | None' = None,
+title: 'str' = 'Confusion Matrix Curve',
+split_table: 'bool' = False
 ```
 
 Construit une matrice de confusion à partir d&#39;une séquence de probabilités ou de prédictions.
 
-**Arguments :**
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
+
+* `probs` : Une séquence de probabilités prédites pour chaque classe. La forme de la séquence doit être (N, K), où N est le nombre d’échantillons et K le nombre de classes. Si `probs` est fourni, `preds` ne doit pas être fourni.
+* `y_true` : Une séquence d’étiquettes réelles.
+* `preds` : Une séquence d’étiquettes de classes prédites. Si `preds` est fourni, `probs` ne doit pas être fourni.
+* `class_names` : Séquence de noms de classes. Si elle n’est pas fournie, les noms de classes seront définis comme &quot;Class&#95;1&quot;, &quot;Class&#95;2&quot;, etc.
+* `title` : Titre du graphique de matrice de confusion.
+* `split_table` : Indique si le tableau doit être placé dans une section distincte de l’interface W&amp;B. Si `True`, le tableau sera affiché dans une section nommée &quot;Custom Chart Tables&quot;. La valeur par défaut est `False`.
 
-* `probs` :  Une séquence de probabilités prédites pour chaque  classe. La forme de la séquence doit être (N, K), où N est le nombre d&#39;échantillons  et K le nombre de classes. Si `probs` est fourni, `preds` ne doit pas être fourni.
-* `y_true` :  Une séquence d&#39;étiquettes réelles.
-* `preds` :  Une séquence d&#39;étiquettes de classes prédites. Si `preds` est fourni,  `probs` ne doit pas être fourni.
-* `class_names` :  Séquence de noms de classes. Si elle n&#39;est pas  fournie, les noms de classes seront définis comme &quot;Class&#95;1&quot;, &quot;Class&#95;2&quot;, etc.
-* `title` :  Titre du graphique de matrice de confusion.
-* `split_table` :  Indique si le tableau doit être placé dans une section distincte  de l&#39;interface W&amp;B. Si `True`, le tableau sera affiché dans une section nommée  &quot;Custom Chart Tables&quot;. La valeur par défaut est `False`.
+<div id="returns">
+  ## Retourne
+</div>
 
-**Retourne :**
+`CustomChart` :  Un objet de graphique personnalisé pouvant être enregistré dans W&amp;B. Pour enregistrer le  graphique, passez-le à `wandb.log()`.
 
-* `CustomChart` :  Un objet de graphique personnalisé pouvant être enregistré dans W&amp;B. Pour enregistrer le  graphique, passez-le à `wandb.log()`.
+<div id="raises">
+  ## Exceptions levées
+</div>
 
-**Exceptions levées :**
+* `ValueError`: Si `probs` et `preds` sont tous deux fournis, ou si le nombre de prédictions et d&#39;étiquettes réelles n&#39;est pas identique. Si le nombre de classes prédites uniques dépasse le nombre de noms de classes, ou si le nombre d&#39;étiquettes réelles uniques dépasse le nombre de noms de classes.
+* `wandb.Error`: Si numpy n&#39;est pas installé.
 
-* `ValueError` :  Si `probs` et `preds` sont tous deux fournis, ou si le nombre de  prédictions et d&#39;étiquettes réelles n&#39;est pas identique. Si le nombre de classes  prédites uniques dépasse le nombre de noms de classes, ou si le nombre  d&#39;étiquettes réelles uniques dépasse le nombre de noms de classes.
-* `wandb.Error` :  Si numpy n&#39;est pas installé.
+<div id="examples">
+  ## Exemples
+</div>
 
-**Exemples :**
-Enregistrer une matrice de confusion avec des probabilités aléatoires pour une classification de la faune :
+Journalisation d’une matrice de confusion avec des probabilités aléatoires pour la classification de la faune sauvage :
 
 ```python
 import numpy as np
@@ -63,20 +69,20 @@ wildlife_probs = np.exp(wildlife_probs) / np.sum(
     keepdims=True,
 )
 
-# Initialiser le run W&B et journaliser la matrice de confusion
+# Initialiser le run W&B et enregistrer la matrice de confusion
 with wandb.init(project="wildlife_classification") as run:
     confusion_matrix = wandb.plot.confusion_matrix(
-         probs=wildlife_probs,
-         y_true=wildlife_y_true,
-         class_names=wildlife_class_names,
-         title="Wildlife Classification Confusion Matrix",
+        probs=wildlife_probs,
+        y_true=wildlife_y_true,
+        class_names=wildlife_class_names,
+        title="Wildlife Classification Confusion Matrix",
     )
     run.log({"wildlife_confusion_matrix": confusion_matrix})
 ```
 
 Dans cet exemple, des probabilités aléatoires sont utilisées pour générer une matrice de confusion.
 
-Enregistrement d&#39;une matrice de confusion avec des prédictions simulées d&#39;un modèle et une exactitude de 85 % :
+Journalisation d’une matrice de confusion avec des prédictions simulées d’un modèle et une précision de 85 % :
 
 ```python
 import numpy as np
@@ -85,7 +91,7 @@ import wandb
 # Définir les noms de classes pour la faune sauvage
 wildlife_class_names = ["Lion", "Tiger", "Elephant", "Zebra"]
 
-# Simuler les vraies étiquettes pour 200 images d'animaux (distribution déséquilibrée)
+# Simuler les étiquettes réelles pour 200 images d'animaux (distribution déséquilibrée)
 wildlife_y_true = np.random.choice(
     [0, 1, 2, 3],
     size=200,
@@ -100,15 +106,16 @@ wildlife_preds = [
     for y_t in wildlife_y_true
 ]
 
-# Initialiser le run W&B et journaliser la matrice de confusion
+# Initialiser le run W&B et enregistrer la matrice de confusion
 with wandb.init(project="wildlife_classification") as run:
     confusion_matrix = wandb.plot.confusion_matrix(
-         preds=wildlife_preds,
-         y_true=wildlife_y_true,
-         class_names=wildlife_class_names,
-         title="Matrice de confusion de classification simulée de la faune sauvage",
+        preds=wildlife_preds,
+        y_true=wildlife_y_true,
+        class_names=wildlife_class_names,
+        title="Simulated Wildlife Classification Confusion Matrix",
     )
     run.log({"wildlife_confusion_matrix": confusion_matrix})
 ```
 
-Dans cet exemple, des prédictions sont simulées avec une précision de 85 % afin de générer une matrice de confusion.
+Dans cet exemple, des prédictions sont simulées avec une précision de 85 % afin de générer une
+matrice de confusion.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/custom-charts/histogram.mdx b/fr/models/ref/python/custom-charts/histogram.mdx
index 5a0b15a284..d14132c7ba 100644
--- a/fr/models/ref/python/custom-charts/histogram.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/custom-charts/histogram.mdx
@@ -1,39 +1,42 @@
 ---
-title: histogram
-namespace: python_sdk_custom_charts
-python_object_type: fonction
+title: histogram()
+kind: fonction
+namespace: wandb.plot.histogram
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/plot/histogram.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/plot/histogram.py#L12" />
 
-
-### <kbd>fonction</kbd> `histogram`
+## <kbd>fonction</kbd> wandb.plot.histogram
 
 ```python
-histogram(
-    table: 'wandb.Table',
-    value: 'str',
-    title: 'str' = '',
-    split_table: 'bool' = False
-) → CustomChart
+table: 'wandb.Table',
+value: 'str',
+title: 'str' = '',
+split_table: 'bool' = False
 ```
 
 Construit un histogramme à partir d&#39;un tableau W&amp;B.
 
-**Arguments :**
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
 
-* `table`:  Le tableau W&amp;B contenant les données de l&#39;histogramme.
-* `value`:  Le libellé de l&#39;axe des classes (x-axis).
-* `title`:  Le titre de l&#39;histogramme.
-* `split_table`:  Indique si le tableau doit être placé dans une section distincte de l&#39;interface W&amp;B. Si `True`, le tableau sera affiché dans une section nommée  &quot;Custom Chart Tables&quot;. La valeur par défaut est `False`.
+* `table`: Le tableau W&amp;B contenant les données de l&#39;histogramme.
+* `value`: Le libellé de l&#39;axe des classes (x-axis).
+* `title`: Le titre de l&#39;histogramme.
+* `split_table`: Indique si le tableau doit être placé dans une section distincte de l&#39;interface W&amp;B. Si `True`, le tableau sera affiché dans une section nommée &quot;Custom Chart Tables&quot;. La valeur par défaut est `False`.
 
-**Retourne :**
+<div id="returns">
+  ## Retourne
+</div>
 
-* `CustomChart`:  Un objet de graphique personnalisé qui peut être enregistré dans W&amp;B. Pour enregistrer le  graphique, transmettez-le à `wandb.log()`.
+`CustomChart`: Un objet de graphique personnalisé qui peut être enregistré dans W&amp;B. Pour enregistrer le graphique, transmettez-le à `wandb.log()`.
 
-**Exemple :**
+<div id="examples">
+  ## Exemples
+</div>
 
 ```python
 import math
@@ -59,4 +62,4 @@ histogram = wandb.plot.histogram(
 # Enregistrer le graphique histogramme dans W&B
 with wandb.init(...) as run:
     run.log({"histogram-plot1": histogram})
-```
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/custom-charts/line.mdx b/fr/models/ref/python/custom-charts/line.mdx
index e51672dd8b..588c5e0afe 100644
--- a/fr/models/ref/python/custom-charts/line.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/custom-charts/line.mdx
@@ -1,43 +1,46 @@
 ---
 title: line()
-namespace: python_sdk_custom_charts
-python_object_type: fonction
+kind: fonction
+namespace: wandb.plot.line
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/plot/line.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/plot/line.py#L12" />
 
-
-### <kbd>fonction</kbd> `line`
+## <kbd>fonction</kbd> wandb.plot.line
 
 ```python
-line(
-    table: 'wandb.Table',
-    x: 'str',
-    y: 'str',
-    stroke: 'str | None' = None,
-    title: 'str' = '',
-    split_table: 'bool' = False
-) → CustomChart
+table: 'wandb.Table',
+x: 'str',
+y: 'str',
+stroke: 'str | None' = None,
+title: 'str' = '',
+split_table: 'bool' = False
 ```
 
 Crée un graphique linéaire personnalisable.
 
-**Arguments :**
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
 
-* `table`:   Le tableau contenant les données du graphique.
-* `x`:  Nom de la colonne contenant les valeurs de l’axe des x.
-* `y`:  Nom de la colonne contenant les valeurs de l’axe des y.
-* `stroke`:  Nom de la colonne utilisée pour différencier le tracé des lignes (par ex., pour regrouper les lignes).
-* `title`:  Titre du graphique.
-* `split_table`:  Indique si le tableau doit être placé dans une section distincte de l’interface W&amp;B. Si `True`, le tableau sera affiché dans une section nommée  &quot;Custom Chart Tables&quot;. La valeur par défaut est `False`.
+* `table`: Le tableau contenant les données du graphique.
+* `x`: Nom de la colonne contenant les valeurs de l’axe des x.
+* `y`: Nom de la colonne contenant les valeurs de l’axe des y.
+* `stroke`: Nom de la colonne utilisée pour différencier le tracé des lignes (par ex., pour regrouper les lignes).
+* `title`: Titre du graphique.
+* `split_table`: Indique si le tableau doit être placé dans une section distincte de l’interface W&amp;B. Si `True`, le tableau sera affiché dans une section nommée &quot;Custom Chart Tables&quot;. La valeur par défaut est `False`.
 
-**Retourne :**
+<div id="returns">
+  ## Retourne
+</div>
 
-* `CustomChart`:  Un objet de graphique personnalisé qui peut être enregistré dans W&amp;B. Pour enregistrer le graphique, passez-le à `wandb.log()`.
+`CustomChart`: Un objet de graphique personnalisé qui peut être enregistré dans W&amp;B. Pour enregistrer le graphique, passez-le à `wandb.log()`.
 
-**Exemple :**
+<div id="examples">
+  ## Exemples
+</div>
 
 ```python
 import math
@@ -47,24 +50,24 @@ import wandb
 # Créer plusieurs séries de données avec différents motifs
 data = []
 for i in range(100):
-     # Série 1 : motif sinusoïdal avec bruit aléatoire
-     data.append([i, math.sin(i / 10) + random.uniform(-0.1, 0.1), "series_1"])
-     # Série 2 : motif cosinusoïdal avec bruit aléatoire
-     data.append([i, math.cos(i / 10) + random.uniform(-0.1, 0.1), "series_2"])
-     # Série 3 : augmentation linéaire avec bruit aléatoire
-     data.append([i, i / 10 + random.uniform(-0.5, 0.5), "series_3"])
+    # Série 1 : motif sinusoïdal avec bruit aléatoire
+    data.append([i, math.sin(i / 10) + random.uniform(-0.1, 0.1), "series_1"])
+    # Série 2 : motif cosinusoïdal avec bruit aléatoire
+    data.append([i, math.cos(i / 10) + random.uniform(-0.1, 0.1), "series_2"])
+    # Série 3 : augmentation linéaire avec bruit aléatoire
+    data.append([i, i / 10 + random.uniform(-0.5, 0.5), "series_3"])
 
 # Définir les colonnes du tableau
 table = wandb.Table(data=data, columns=["step", "value", "series"])
 
-# Initialiser le run wandb et enregistrer le graphique en courbes
+# Initialiser le run wandb et enregistrer le graphique linéaire
 with wandb.init(project="line_chart_example") as run:
-     line_chart = wandb.plot.line(
-         table=table,
-         x="step",
-         y="value",
-         stroke="series",  # Regrouper par la colonne "series"
-         title="Multi-Series Line Plot",
-     )
-     run.log({"line-chart": line_chart})
-```
+    line_chart = wandb.plot.line(
+        table=table,
+        x="step",
+        y="value",
+        stroke="series",  # Regrouper par la colonne "series"
+        title="Multi-Series Line Plot",
+    )
+    run.log({"line-chart": line_chart})
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/custom-charts/line_series.mdx b/fr/models/ref/python/custom-charts/line_series.mdx
index c70840d0b4..b3cf9a77a5 100644
--- a/fr/models/ref/python/custom-charts/line_series.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/custom-charts/line_series.mdx
@@ -1,129 +1,138 @@
 ---
 title: line_series()
-namespace: python_sdk_custom_charts
-python_object_type: fonction
+kind: fonction
+namespace: wandb.plot.line_series
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/plot/line_series.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/plot/line_series.py#L13" />
 
-
-### <kbd>fonction</kbd> `line_series`
+## <kbd>fonction</kbd> wandb.plot.line_series
 
 ```python
-line_series(
-    xs: 'Iterable[Iterable[Any]] | Iterable[Any]',
-    ys: 'Iterable[Iterable[Any]]',
-    keys: 'Iterable[str] | None' = None,
-    title: 'str' = '',
-    xname: 'str' = 'x',
-    split_table: 'bool' = False
-) → CustomChart
+xs: 'Iterable[Iterable[Any]] | Iterable[Any]',
+ys: 'Iterable[Iterable[Any]]',
+keys: 'Iterable[str] | None' = None,
+title: 'str' = '',
+xname: 'str' = 'x',
+split_table: 'bool' = False
 ```
 
-Construit un graphique en courbes.
+Construit un graphique de série de lignes.
+
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
 
-**Arguments :**
+* `xs`: Séquence de valeurs x. Si un seul tableau est fourni, toutes les valeurs y sont tracées par rapport à ce tableau x. Si un tableau de tableaux est fourni, chaque valeur y est tracée par rapport au tableau x correspondant.
+* `ys`: Séquence de valeurs y, où chaque itérable représente une série de lignes distincte.
+* `keys`: Séquence de clés pour étiqueter chaque série de lignes. Si elle n&#39;est pas fournie, les clés seront automatiquement générées sous la forme &quot;line&#95;1&quot;, &quot;line&#95;2&quot;, etc.
+* `title`: Titre du graphique.
+* `xname`: Libellé de l&#39;axe des x.
+* `split_table`: Indique si le tableau doit être placé dans une section distincte de l&#39;interface W&amp;B. Si `True`, le tableau sera affiché dans une section nommée &quot;Custom Chart Tables&quot;. La valeur par défaut est `False`.
 
-* `xs`:  Séquence de valeurs x. Si un seul tableau est fourni, toutes les valeurs y sont tracées par rapport à ce tableau x. Si un tableau de tableaux est fourni, chaque valeur y est tracée par rapport au tableau x correspondant.
-* `ys`:  Séquence de valeurs y, où chaque itérable représente une série de lignes distincte.
-* `keys`:  Séquence de clés pour étiqueter chaque série de lignes. Si elle n&#39;est pas fournie, les clés seront automatiquement générées sous la forme &quot;line&#95;1&quot;,  &quot;line&#95;2&quot;, etc.
-* `title`:  Titre du graphique.
-* `xname`:  Libellé de l&#39;axe des x.
-* `split_table`:  Indique si le tableau doit être placé dans une section distincte de l&#39;interface W&amp;B. Si `True`, le tableau sera affiché dans une section nommée  &quot;Custom Chart Tables&quot;. La valeur par défaut est `False`.
+<div id="returns">
+  ## Retourne
+</div>
 
-**Retourne :**
+`CustomChart`: Un objet de graphique personnalisé qui peut être enregistré dans W&amp;B. Pour enregistrer le graphique, passez-le à `wandb.log()`.
 
-* `CustomChart`:  Un objet de graphique personnalisé qui peut être enregistré dans W&amp;B. Pour enregistrer le graphique, passez-le à `wandb.log()`.
+<div id="examples">
+  ## Exemples
+</div>
 
-**Exemples :**
-Enregistrement d&#39;un seul tableau x, où toutes les séries y sont tracées par rapport aux mêmes valeurs x :
+Journalisation d’un seul tableau x, toutes les séries y étant tracées selon les mêmes valeurs x :
 
 ```python
 import wandb
 
-# Initialiser le run W&B
+# Initialiser le W&B run
 with wandb.init(project="line_series_example") as run:
     # Valeurs x partagées entre toutes les séries y
     xs = list(range(10))
 
     # Plusieurs séries y à tracer
     ys = [
-         [i for i in range(10)],  # y = x
-         [i**2 for i in range(10)],  # y = x²
-         [i**3 for i in range(10)],  # y = x³
+        [i for i in range(10)],  # y = x
+        [i**2 for i in range(10)],  # y = x²
+        [i**3 for i in range(10)],  # y = x³
     ]
 
     # Générer et enregistrer le graphique de série de lignes
     line_series_chart = wandb.plot.line_series(
-         xs,
-         ys,
-         title="title",
-         xname="step",
+        xs,
+        ys,
+        title="title",
+        xname="step",
     )
     run.log({"line-series-single-x": line_series_chart})
 ```
 
-Dans cet exemple, une seule série `xs` (valeurs x partagées) est utilisée pour toutes les séries `ys`. Chaque série y est donc représentée en fonction des mêmes valeurs x (0-9).
+Dans cet exemple, une seule série `xs` (valeurs x partagées) est utilisée pour toutes les
+séries `ys`. Chaque série y est ainsi tracée en fonction des
+mêmes valeurs x (0-9).
 
-Journalisation de plusieurs tableaux x, où chaque série y est représentée en fonction du tableau x correspondant :
+Journalisation de plusieurs tableaux x, chaque série y étant tracée en fonction de son tableau x correspondant :
 
 ```python
 import wandb
 
-# Initialiser le run W&B
+# Initialiser le W&B run
 with wandb.init(project="line_series_example") as run:
-    # Valeurs x séparées pour chaque série y
+    # Valeurs x distinctes pour chaque série y
     xs = [
-         [i for i in range(10)],  # x pour la première série
-         [2 * i for i in range(10)],  # x pour la deuxième série (étirée)
-         [3 * i for i in range(10)],  # x pour la troisième série (encore plus étirée)
+        [i for i in range(10)],  # x pour la première série
+        [2 * i for i in range(10)],  # x pour la deuxième série (étirée)
+        [3 * i for i in range(10)],  # x pour la troisième série (encore plus étirée)
     ]
 
     # Séries y correspondantes
     ys = [
-         [i for i in range(10)],  # y = x
-         [i**2 for i in range(10)],  # y = x^2
-         [i**3 for i in range(10)],  # y = x^3
+        [i for i in range(10)],  # y = x
+        [i**2 for i in range(10)],  # y = x²
+        [i**3 for i in range(10)],  # y = x³
     ]
 
     # Générer et enregistrer le graphique de série de lignes
     line_series_chart = wandb.plot.line_series(
-         xs, ys, title="Multiple X Arrays Example", xname="Step"
+        xs, ys, title="Multiple X Arrays Example", xname="Step"
     )
     run.log({"line-series-multiple-x": line_series_chart})
 ```
 
-Dans cet exemple, chaque série de valeurs y est tracée en fonction de sa propre série de valeurs x. Cela offre davantage de flexibilité lorsque les valeurs x ne sont pas uniformes d’une série de données à l’autre.
+Dans cet exemple, chaque série de y est tracée par rapport à sa propre série de x.
+Cela offre plus de flexibilité lorsque les valeurs de x ne sont pas uniformes
+d’une série de données à l’autre.
 
 Personnalisation des étiquettes de ligne avec `keys` :
 
-
 ```python
 import wandb
 
-# Initialiser le run W&B
+# Initialiser le W&B run
 with wandb.init(project="line_series_example") as run:
     xs = list(range(10))  # Tableau x unique
     ys = [
-         [i for i in range(10)],  # y = x
-         [i**2 for i in range(10)],  # y = x²
-         [i**3 for i in range(10)],  # y = x³
+        [i for i in range(10)],  # y = x
+        [i**2 for i in range(10)],  # y = x^2
+        [i**3 for i in range(10)],  # y = x^3
     ]
 
     # Étiquettes personnalisées pour chaque ligne
     keys = ["Linear", "Quadratic", "Cubic"]
 
-    # Générer et journaliser le graphique de séries de lignes
+    # Générer et enregistrer le graphique de série de lignes
     line_series_chart = wandb.plot.line_series(
-         xs,
-         ys,
-         keys=keys,  # Clés personnalisées (étiquettes de ligne)
-         title="Custom Line Labels Example",
-         xname="Step",
+        xs,
+        ys,
+        keys=keys,  # Clés personnalisées (étiquettes de ligne)
+        title="Custom Line Labels Example",
+        xname="Step",
     )
     run.log({"line-series-custom-keys": line_series_chart})
 ```
 
-Cet exemple montre comment définir des libellés personnalisés pour les courbes à l’aide de l’argument `keys`. Les valeurs de `keys` apparaîtront dans la légende sous la forme &quot;Linear&quot;, &quot;Quadratic&quot; et &quot;Cubic&quot;.
+Cet exemple montre comment définir des libellés personnalisés pour les lignes à l’aide de
+l’argument `keys`. Les clés apparaîtront dans la légende sous la forme &quot;Linear&quot;,
+&quot;Quadratic&quot; et &quot;Cubic&quot;.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/custom-charts/plot_table.mdx b/fr/models/ref/python/custom-charts/plot_table.mdx
index fa9febe77f..a4ec92b299 100644
--- a/fr/models/ref/python/custom-charts/plot_table.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/custom-charts/plot_table.mdx
@@ -1,50 +1,55 @@
 ---
 title: plot_table()
-namespace: python_sdk_custom_charts
-python_object_type: fonction
+kind: fonction
+namespace: wandb.plot.custom_chart
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/plot/custom_chart.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/plot/custom_chart.py#L76" />
 
-
-### <kbd>fonction</kbd> `plot_table`
+## <kbd>fonction</kbd> wandb.plot.plot_table
 
 ```python
-plot_table(
-    vega_spec_name: 'str',
-    data_table: 'wandb.Table',
-    fields: 'dict[str, Any]',
-    string_fields: 'dict[str, Any] | None' = None,
-    split_table: 'bool' = False
-) → CustomChart
+vega_spec_name: 'str',
+data_table: 'wandb.Table',
+fields: 'dict[str, Any]',
+string_fields: 'dict[str, Any] | None' = None,
+split_table: 'bool' = False
 ```
 
 Crée des graphiques personnalisés à l’aide d’une spécification Vega-Lite et d’un `wandb.Table`.
 
 Cette fonction crée un graphique personnalisé à partir d’une spécification Vega-Lite et d’un tableau de données représenté par un objet `wandb.Table`. La spécification doit être prédéfinie et stockée dans le backend de W&amp;B. La fonction renvoie un objet de graphique personnalisé qui peut être enregistré dans W&amp;B à l’aide de `wandb.Run.log()`.
 
-**Arguments :**
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
 
-* `vega_spec_name`:  Le nom ou l’identifiant de la spécification Vega-Lite qui définit la structure de la visualisation.
-* `data_table`:  Un objet `wandb.Table` contenant les données à visualiser.
-* `fields`:  Une correspondance entre les champs de la spécification Vega-Lite et les colonnes correspondantes du tableau de données à visualiser.
-* `string_fields`:  Un dictionnaire permettant de fournir des valeurs pour les constantes de chaîne requises par la visualisation personnalisée.
-* `split_table`:  Indique si le tableau doit être placé dans une section distincte de l’UI W&amp;B. Si `True`, le tableau sera affiché dans une section nommée &quot;Custom Chart Tables&quot;. La valeur par défaut est `False`.
+* `vega_spec_name`: Le nom ou l’identifiant de la spécification Vega-Lite qui définit la structure de la visualisation.
+* `data_table`: Un objet `wandb.Table` contenant les données à visualiser.
+* `fields`: Une correspondance entre les champs de la spécification Vega-Lite et les colonnes correspondantes du tableau de données à visualiser.
+* `string_fields`: Un dictionnaire permettant de fournir des valeurs pour les constantes de chaîne requises par la visualisation personnalisée.
+* `split_table`: Indique si le tableau doit être placé dans une section distincte de l’UI W&amp;B. Si `True`, le tableau sera affiché dans une section nommée &quot;Custom Chart Tables&quot;. La valeur par défaut est `False`.
 
-**Retourne :**
+<div id="returns">
+  ## Renvoie
+</div>
 
-* `CustomChart`:  Un objet de graphique personnalisé qui peut être enregistré dans W&amp;B. Pour enregistrer le graphique, passez l’objet graphique comme argument à `wandb.Run.log()`.
+`CustomChart`: Un objet de graphique personnalisé qui peut être enregistré dans W&amp;B. Pour enregistrer le graphique, passez l’objet graphique comme argument à `wandb.Run.log()`.
 
-**Exceptions levées :**
+<div id="raises">
+  ## Exceptions levées
+</div>
 
-* `wandb.Error`:  Si `data_table` n’est pas un objet `wandb.Table`.
+* `wandb.Error`: Si `data_table` n’est pas un objet `wandb.Table`.
 
-**Exemple :**
+<div id="examples">
+  ## Exemples
+</div>
 
 ```python
-# Créer un graphique personnalisé à partir d'une spec Vega-Lite et du tableau de données.
+# Créer un graphique personnalisé à l'aide d'une spec Vega-Lite et du tableau de données.
 import wandb
 
 data = [[1, 1], [2, 2], [3, 3], [4, 4], [5, 5]]
@@ -52,15 +57,15 @@ table = wandb.Table(data=data, columns=["x", "y"])
 fields = {"x": "x", "y": "y", "title": "MY TITLE"}
 
 with wandb.init() as run:
-    # Le code d'entraînement va ici
+    # Le code d'entraînement se place ici
 
     # Créer un titre personnalisé avec `string_fields`.
     my_custom_chart = wandb.plot_table(
-         vega_spec_name="wandb/line/v0",
-         data_table=table,
-         fields=fields,
-         string_fields={"title": "Title"},
+        vega_spec_name="wandb/line/v0",
+        data_table=table,
+        fields=fields,
+        string_fields={"title": "Title"},
     )
 
     run.log({"custom_chart": my_custom_chart})
-```
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/custom-charts/pr_curve.mdx b/fr/models/ref/python/custom-charts/pr_curve.mdx
index d78918c4d0..4f146a6c31 100644
--- a/fr/models/ref/python/custom-charts/pr_curve.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/custom-charts/pr_curve.mdx
@@ -1,51 +1,56 @@
 ---
 title: pr_curve()
-namespace: python_sdk_custom_charts
-python_object_type: fonction
+kind: fonction
+namespace: wandb.plot.pr_curve
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/plot/pr_curve.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/plot/pr_curve.py#L19" />
 
-
-### <kbd>fonction</kbd> `pr_curve`
+## <kbd>fonction</kbd> wandb.plot.pr_curve
 
 ```python
-pr_curve(
-    y_true: 'Iterable[T] | None' = None,
-    y_probas: 'Iterable[numbers.Number] | None' = None,
-    labels: 'list[str] | None' = None,
-    classes_to_plot: 'list[T] | None' = None,
-    interp_size: 'int' = 21,
-    title: 'str' = 'Precision-Recall Curve',
-    split_table: 'bool' = False
-) → CustomChart
+y_true: 'Iterable[T] | None' = None,
+y_probas: 'Iterable[numbers.Number] | None' = None,
+labels: 'list[str] | None' = None,
+classes_to_plot: 'list[T] | None' = None,
+interp_size: 'int' = 21,
+title: 'str' = 'Precision-Recall Curve',
+split_table: 'bool' = False
 ```
 
 Construit une courbe précision-rappel (PR).
 
 La courbe précision-rappel est particulièrement utile pour évaluer des classificateurs sur des jeux de données déséquilibrés. Une aire élevée sous la courbe PR indique à la fois une précision élevée (un faible taux de faux positifs) et un rappel élevé (un faible taux de faux négatifs). La courbe donne des indications sur l’équilibre entre faux positifs et faux négatifs à différents seuils, ce qui aide à évaluer les performances d’un modèle.
 
-**Arguments :**
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
 
-* `y_true`:  Vraies étiquettes binaires. La forme doit être (`num_samples`,).
-* `y_probas`:  Scores ou probabilités prédits pour chaque classe. Ces valeurs peuvent être des estimations de probabilité, des scores de confiance ou des valeurs de décision sans seuillage. La forme doit être (`num_samples`, `num_classes`).
-* `labels`:  Liste facultative de noms de classes pour remplacer  les valeurs numériques dans `y_true` afin de faciliter l’interprétation du graphique.  Par exemple, `labels = ['dog', 'cat', 'owl']` remplacera 0 par  &#39;dog&#39;, 1 par &#39;cat&#39; et 2 par &#39;owl&#39; dans le graphique. Si elle n’est pas fournie,  les valeurs numériques de `y_true` seront utilisées.
-* `classes_to_plot`:  Liste facultative de valeurs de classe uniques de  y&#95;true à inclure dans le graphique. Si elle n’est pas spécifiée, toutes les classes uniques  de y&#95;true seront représentées.
-* `interp_size`:  Nombre de points servant à interpoler les valeurs de rappel. Les  valeurs de rappel seront fixées à `interp_size` points uniformément répartis  dans l’intervalle [0, 1], et la précision sera interpolée  en conséquence.
-* `title`:  Titre du graphique. La valeur par défaut est &quot;Courbe précision-rappel&quot;.
-* `split_table`:  Indique si le tableau doit être séparé dans une section distincte  de l’UI W&amp;B. Si `True`, le tableau sera affiché dans une section nommée  &quot;Custom Chart Tables&quot;. La valeur par défaut est `False`.
+* `y_true`: Vraies étiquettes binaires. La forme doit être (`num_samples`,).
+* `y_probas`: Scores ou probabilités prédits pour chaque classe. Ces valeurs peuvent être des estimations de probabilité, des scores de confiance ou des valeurs de décision sans seuillage. La forme doit être (`num_samples`, `num_classes`).
+* `labels`: Liste facultative de noms de classes pour remplacer les valeurs numériques dans `y_true` afin de faciliter l’interprétation du graphique. Par exemple, `labels = ['dog', 'cat', 'owl']` remplacera 0 par &#39;dog&#39;, 1 par &#39;cat&#39; et 2 par &#39;owl&#39; dans le graphique. Si elle n’est pas fournie, les valeurs numériques de `y_true` seront utilisées.
+* `classes_to_plot`: Liste facultative de valeurs de classe uniques de y&#95;true à inclure dans le graphique. Si elle n’est pas spécifiée, toutes les classes uniques de y&#95;true seront représentées.
+* `interp_size`: Nombre de points servant à interpoler les valeurs de rappel. Les valeurs de rappel seront fixées à `interp_size` points uniformément répartis dans l’intervalle [0, 1], et la précision sera interpolée en conséquence.
+* `title`: Titre du graphique. La valeur par défaut est &quot;Courbe précision-rappel&quot;.
+* `split_table`: Indique si le tableau doit être séparé dans une section distincte de l’UI W&amp;B. Si `True`, le tableau sera affiché dans une section nommée &quot;Custom Chart Tables&quot;. La valeur par défaut est `False`.
 
-**Retourne :**
+<div id="returns">
+  ## Renvoie
+</div>
 
-* `CustomChart`:  Un objet de graphique personnalisé qui peut être enregistré dans W&amp;B. Pour enregistrer le  graphique, transmettez-le à `wandb.log()`.
+`CustomChart`: Un objet de graphique personnalisé qui peut être enregistré dans W&amp;B. Pour enregistrer le  graphique, transmettez-le à `wandb.log()`.
 
-**Exceptions levées :**
+<div id="raises">
+  ## Exceptions levées
+</div>
 
-* `wandb.Error`:  Si NumPy, pandas ou scikit-learn n’est pas installé.
+* `wandb.Error`: Si NumPy, pandas ou scikit-learn n’est pas installé.
 
-**Exemple :**
+<div id="examples">
+  ## Exemples
+</div>
 
 ```python
 import wandb
@@ -60,14 +65,14 @@ y_probas = [
     [0.3, 0.7],
 ]
 
-labels = ["not spam", "spam"]  # Noms de classes facultatifs pour une meilleure lisibilité
+labels = ["not spam", "spam"]  # Noms de classes facultatifs pour la lisibilité
 
 with wandb.init(project="spam-detection") as run:
     pr_curve = wandb.plot.pr_curve(
-         y_true=y_true,
-         y_probas=y_probas,
-         labels=labels,
-         title="Precision-Recall Curve for Spam Detection",
+        y_true=y_true,
+        y_probas=y_probas,
+        labels=labels,
+        title="Precision-Recall Curve for Spam Detection",
     )
     run.log({"pr-curve": pr_curve})
-```
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/custom-charts/roc_curve.mdx b/fr/models/ref/python/custom-charts/roc_curve.mdx
index c7b88b6a6e..adb12a7a21 100644
--- a/fr/models/ref/python/custom-charts/roc_curve.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/custom-charts/roc_curve.mdx
@@ -1,47 +1,52 @@
 ---
 title: roc_curve()
-namespace: python_sdk_custom_charts
-python_object_type: fonction
+kind: fonction
+namespace: wandb.plot.roc_curve
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/plot/roc_curve.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/plot/roc_curve.py#L16" />
 
-
-### <kbd>fonction</kbd> `roc_curve`
+## <kbd>fonction</kbd> wandb.plot.roc_curve
 
 ```python
-roc_curve(
-    y_true: 'Sequence[numbers.Number]',
-    y_probas: 'Sequence[Sequence[float]] | None' = None,
-    labels: 'list[str] | None' = None,
-    classes_to_plot: 'list[numbers.Number] | None' = None,
-    title: 'str' = 'ROC Curve',
-    split_table: 'bool' = False
-) → CustomChart
+y_true: 'Sequence[numbers.Number]',
+y_probas: 'Sequence[Sequence[float]] | None' = None,
+labels: 'list[str] | None' = None,
+classes_to_plot: 'list[numbers.Number] | None' = None,
+title: 'str' = 'ROC Curve',
+split_table: 'bool' = False
 ```
 
 Construit un graphique de courbe ROC (Receiver Operating Characteristic).
 
-**Arguments :**
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
 
-* `y_true` :  Les véritables étiquettes de classe (vérité de terrain) pour la variable cible. La forme doit être (num&#95;samples,).
-* `y_probas` :  Les probabilités prédites ou les scores de décision pour chaque classe. La forme doit être (num&#95;samples, num&#95;classes).
-* `labels` :  Des libellés lisibles par l’humain correspondant aux indices de classe dans `y_true`. Par exemple, si `labels=['dog', 'cat']`, la classe 0 s’affichera comme &#39;dog&#39; et la classe 1 comme &#39;cat&#39; dans le graphique. Si None, les indices de classe bruts de `y_true` seront utilisés. La valeur par défaut est None.
-* `classes_to_plot` :  Un sous-ensemble d’étiquettes de classe uniques à inclure dans la courbe ROC. Si None, toutes les classes de `y_true` seront tracées. La valeur par défaut est None.
-* `title` :  Le titre du graphique de courbe ROC. La valeur par défaut est &quot;ROC Curve&quot;.
-* `split_table` :  Indique si le tableau doit être placé dans une section distincte de l’UI W&amp;B. Si `True`, le tableau sera affiché dans une section nommée &quot;Custom Chart Tables&quot;. La valeur par défaut est `False`.
+* `y_true` : Les véritables étiquettes de classe (vérité de terrain) pour la variable cible. La forme doit être (num&#95;samples,).
+* `y_probas` : Les probabilités prédites ou les scores de décision pour chaque classe. La forme doit être (num&#95;samples, num&#95;classes).
+* `labels` : Des libellés lisibles par l’humain correspondant aux indices de classe dans `y_true`. Par exemple, si `labels=['dog', 'cat']`, la classe 0 s’affichera comme &#39;dog&#39; et la classe 1 comme &#39;cat&#39; dans le graphique. Si None, les indices de classe bruts de `y_true` seront utilisés. La valeur par défaut est None.
+* `classes_to_plot` : Un sous-ensemble d’étiquettes de classe uniques à inclure dans la courbe ROC. Si None, toutes les classes de `y_true` seront tracées. La valeur par défaut est None.
+* `title` : Le titre du graphique de courbe ROC. La valeur par défaut est &quot;ROC Curve&quot;.
+* `split_table` : Indique si le tableau doit être placé dans une section distincte de l’UI W&amp;B. Si `True`, le tableau sera affiché dans une section nommée &quot;Custom Chart Tables&quot;. La valeur par défaut est `False`.
 
-**Retourne :**
+<div id="returns">
+  ## Retourne
+</div>
 
-* `CustomChart` :  Un objet de graphique personnalisé pouvant être enregistré dans W&amp;B. Pour enregistrer le graphique, passez-le à `wandb.log()`.
+`CustomChart` : Un objet de graphique personnalisé pouvant être enregistré dans W&amp;B. Pour enregistrer le graphique, passez-le à `wandb.log()`.
 
-**Exceptions levées :**
+<div id="raises">
+  ## Exceptions levées
+</div>
 
-* `wandb.Error` :  Si numpy, pandas ou scikit-learn sont introuvables.
+* `wandb.Error`: Si numpy, pandas ou scikit-learn sont introuvables.
 
-**Exemple :**
+<div id="examples">
+  ## Exemples
+</div>
 
 ```python
 import numpy as np
@@ -51,7 +56,7 @@ import wandb
 n_samples = 200
 n_classes = 3
 
-# Vraies étiquettes : attribuer "Diabetes", "Hypertension" ou "Heart Disease" à
+# Étiquettes réelles : attribuer "Diabetes", "Hypertension" ou "Heart Disease" à
 # chaque échantillon
 disease_labels = ["Diabetes", "Hypertension", "Heart Disease"]
 # 0 : Diabetes, 1 : Hypertension, 2 : Heart Disease
@@ -61,17 +66,17 @@ y_true = np.random.choice([0, 1, 2], size=n_samples)
 # pour chaque échantillon
 y_probas = np.random.dirichlet(np.ones(n_classes), size=n_samples)
 
-# Spécifier les classes à afficher (afficher les trois maladies)
+# Spécifier les classes à tracer (les trois maladies)
 classes_to_plot = [0, 1, 2]
 
-# Initialiser un run W&B et journaliser un graphique de courbe ROC pour la classification des maladies
+# Initialiser un W&B run et enregistrer un graphique de courbe ROC pour la classification des maladies
 with wandb.init(project="medical_diagnosis") as run:
     roc_plot = wandb.plot.roc_curve(
-         y_true=y_true,
-         y_probas=y_probas,
-         labels=disease_labels,
-         classes_to_plot=classes_to_plot,
-         title="ROC Curve for Disease Classification",
+        y_true=y_true,
+        y_probas=y_probas,
+        labels=disease_labels,
+        classes_to_plot=classes_to_plot,
+        title="ROC Curve for Disease Classification",
     )
     run.log({"roc-curve": roc_plot})
-```
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/custom-charts/scatter.mdx b/fr/models/ref/python/custom-charts/scatter.mdx
index 4cfa7843db..9f67c3decb 100644
--- a/fr/models/ref/python/custom-charts/scatter.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/custom-charts/scatter.mdx
@@ -1,41 +1,44 @@
 ---
 title: scatter()
-namespace: python_sdk_custom_charts
-python_object_type: fonction
+kind: fonction
+namespace: wandb.plot.scatter
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/plot/scatter.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/plot/scatter.py#L12" />
 
-
-### <kbd>fonction</kbd> `scatter`
+## <kbd>fonction</kbd> wandb.plot.scatter
 
 ```python
-scatter(
-    table: 'wandb.Table',
-    x: 'str',
-    y: 'str',
-    title: 'str' = '',
-    split_table: 'bool' = False
-) → CustomChart
+table: 'wandb.Table',
+x: 'str',
+y: 'str',
+title: 'str' = '',
+split_table: 'bool' = False
 ```
 
-Construit un graphique de dispersion à partir d’un wandb.Table de données.
+Construit un nuage de points à partir d’un wandb.Table de données.
 
-**Arguments :**
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
 
-* `table` :  Le tableau W&amp;B contenant les données à visualiser.
-* `x` :  Le nom de la colonne utilisée pour l’axe des x.
-* `y` :  Le nom de la colonne utilisée pour l’axe des y.
-* `title` :  Le titre du nuage de points.
-* `split_table` :  Indique si le tableau doit être placé dans une section distincte de l’interface W&amp;B. Si `True`, le tableau sera affiché dans une section intitulée &quot;Custom Chart Tables&quot;. La valeur par défaut est `False`.
+* `table` : Le tableau W&amp;B contenant les données à visualiser.
+* `x` : Le nom de la colonne utilisée pour l’axe des x.
+* `y` : Le nom de la colonne utilisée pour l’axe des y.
+* `title` : Le titre du nuage de points.
+* `split_table` : Indique si le tableau doit être placé dans une section distincte de l’interface W&amp;B. Si `True`, le tableau sera affiché dans une section intitulée &quot;Custom Chart Tables&quot;. La valeur par défaut est `False`.
 
-**Retourne :**
+<div id="returns">
+  ## Retourne
+</div>
 
-* `CustomChart` :  Un objet de graphique personnalisé qui peut être enregistré dans W&amp;B. Pour enregistrer le graphique, passez-le à `wandb.log()`.
+`CustomChart` :  Un objet de graphique personnalisé qui peut être enregistré dans W&amp;B. Pour enregistrer le graphique, passez-le à `wandb.log()`.
 
-**Exemple :**
+<div id="examples">
+  ## Exemples
+</div>
 
 ```python
 import math
@@ -51,14 +54,14 @@ data = [
 # Créer un tableau W&B avec les colonnes altitude (m) et température (°C)
 table = wandb.Table(data=data, columns=["altitude (m)", "temperature (°C)"])
 
-# Initialiser le run W&B et enregistrer le graphique de dispersion
+# Initialiser le run W&B et enregistrer le nuage de points
 with wandb.init(project="temperature-altitude-scatter") as run:
-    # Créer et enregistrer le graphique de dispersion
+    # Créer et enregistrer le nuage de points
     scatter_plot = wandb.plot.scatter(
-         table=table,
-         x="altitude (m)",
-         y="temperature (°C)",
-         title="Altitude vs Temperature",
+        table=table,
+        x="altitude (m)",
+        y="temperature (°C)",
+        title="Altitude vs Temperature",
     )
     run.log({"altitude-temperature-scatter": scatter_plot})
-```
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/data-types/audio.mdx b/fr/models/ref/python/data-types/audio.mdx
index c477b1044c..7e1b5a1efe 100644
--- a/fr/models/ref/python/data-types/audio.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/data-types/audio.mdx
@@ -1,56 +1,59 @@
 ---
 title: Audio
-namespace: python_sdk_data_type
-python_object_type: class
+kind: classe
+namespace: wandb.sdk.data_types.audio
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/audio.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/audio.py#L19" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `Audio`
-
-Classe W&amp;B pour les extraits audio. 
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Audio.__init__`
+## <kbd>classe</kbd> wandb.Audio
 
 ```python
-__init__(
-    data_or_path: 'str | pathlib.Path | list | np.ndarray',
-    sample_rate: 'int | None' = None,
-    caption: 'str | None' = None
-)
+(data_or_path: 'str | pathlib.Path | list | np.ndarray',
+sample_rate: 'int | None' = None,
+caption: 'str | None' = None)
 ```
 
-Accepte un chemin vers un fichier audio ou un tableau NumPy de données audio.
+Classe W&amp;B pour les clips audio.
 
-**Arguments :**
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
 
-* `data_or_path`:  Chemin vers un fichier audio ou tableau NumPy de données audio.
-* `sample_rate`:  Taux d’échantillonnage, requis lors du passage d’un tableau NumPy brut de données audio.
-* `caption`:  Légende à afficher avec l’audio.
+* `data_or_path`: Chemin vers un fichier audio ou tableau NumPy de données audio.
+* `sample_rate`: Taux d’échantillonnage, requis lors du passage d’un tableau NumPy brut de données audio.
+* `caption`: Légende à afficher avec l’audio.
 
-***
+<div id="methods">
+  ## Méthodes
+</div>
 
-
-### <kbd>méthode de classe</kbd> `Audio.durations`
+### <kbd>méthode</kbd> Audio.durations()
 
 ```python
-durations(audio_list)
+(audio_list)
 ```
 
 Calculez la durée des fichiers audio.
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
+* `audio_list`: 
 
-### <kbd>méthode de classe</kbd> `Audio.sample_rates`
+### <kbd>méthode</kbd> Audio.sample_rates()
 
 ```python
-sample_rates(audio_list)
+(audio_list)
 ```
 
 Obtenir les taux d’échantillonnage des fichiers audio.
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
+
+* `audio_list`: 
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/data-types/box3d.mdx b/fr/models/ref/python/data-types/box3d.mdx
deleted file mode 100644
index f3b4c4d67d..0000000000
--- a/fr/models/ref/python/data-types/box3d.mdx
+++ /dev/null
@@ -1,97 +0,0 @@
----
-title: box3d()
-namespace: python_sdk_data_type
-python_object_type: fonction
----
-
-import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
-
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/object_3d.py" />
-
-
-### <kbd>fonction</kbd> `box3d`
-
-```python
-box3d(
-    center: 'npt.ArrayLike',
-    size: 'npt.ArrayLike',
-    orientation: 'npt.ArrayLike',
-    color: 'RGBColor',
-    label: 'str | None' = None,
-    score: 'numeric | None' = None
-) → Box3D
-```
-
-Une boîte englobante 3D. La boîte est définie par son centre, sa taille et son orientation.
-
-**Arguments :**
-
-* `center`:  Le point central de la boîte, sous la forme d’un ndarray de longueur 3.
-* `size`:  Les dimensions X, Y et Z de la boîte, sous la forme d’un ndarray de longueur 3.
-* `orientation`:  La rotation qui transforme les coordonnées XYZ globales en coordonnées XYZ locales de la boîte, donnée sous la forme d’un ndarray de longueur 4 [r, x, y, z] correspondant au quaternion non nul r + xi + yj + zk.
-* `color`:  La couleur de la boîte, sous la forme d’un tuple (r, g, b) avec `0 <= r,g,b <= 1`.
-* `label`:  Une étiquette facultative pour la boîte.
-* `score`:  Un score facultatif pour la boîte. Généralement utilisé pour indiquer le degré de confiance d’une détection.
-
-**Retourne :**
-Un objet Box3D.
-
-**Exemple :**
-L’exemple suivant crée un nuage de points avec 60 boîtes en rotation autour des axes X, Y et Z.
-
-```python
-import wandb
-
-import math
-import numpy as np
-from scipy.spatial.transform import Rotation
-
-
-with wandb.init() as run:
-    run.log(
-         {
-             "points": wandb.Object3D.from_point_cloud(
-                 points=np.random.uniform(-5, 5, size=(100, 3)),
-                 boxes=[
-                     wandb.box3d(
-                         center=(0.3 * t - 3, 0, 0),
-                         size=(0.1, 0.1, 0.1),
-                         orientation=Rotation.from_euler(
-                             "xyz", [t * math.pi / 10, 0, 0]
-                         ).as_quat(),
-                         color=(0.5 + t / 40, 0.5, 0.5),
-                         label=f"box {t}",
-                         score=0.9,
-                     )
-                     for t in range(20)
-                 ]
-                 + [
-                     wandb.box3d(
-                         center=(0, 0.3 * t - 3, 0.3),
-                         size=(0.1, 0.1, 0.1),
-                         orientation=Rotation.from_euler(
-                             "xyz", [0, t * math.pi / 10, 0]
-                         ).as_quat(),
-                         color=(0.5, 0.5 + t / 40, 0.5),
-                         label=f"box {t}",
-                         score=0.9,
-                     )
-                     for t in range(20)
-                 ]
-                 + [
-                     wandb.box3d(
-                         center=(0.3, 0.3, 0.3 * t - 3),
-                         size=(0.1, 0.1, 0.1),
-                         orientation=Rotation.from_euler(
-                             "xyz", [0, 0, t * math.pi / 10]
-                         ).as_quat(),
-                         color=(0.5, 0.5, 0.5 + t / 40),
-                         label=f"box {t}",
-                         score=0.9,
-                     )
-                     for t in range(20)
-                 ],
-             ),
-         }
-    )
-```
diff --git a/fr/models/ref/python/data-types/evaltable.mdx b/fr/models/ref/python/data-types/evaltable.mdx
deleted file mode 100644
index 7cf95da25f..0000000000
--- a/fr/models/ref/python/data-types/evaltable.mdx
+++ /dev/null
@@ -1,9 +0,0 @@
----
-title: EvalTable
-namespace: python_sdk_data_type
-python_object_type: classe
----
-
-import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
-
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/eval_table.py" />
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/data-types/histogram.mdx b/fr/models/ref/python/data-types/histogram.mdx
index d74f4badc0..0295901b35 100644
--- a/fr/models/ref/python/data-types/histogram.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/data-types/histogram.mdx
@@ -1,56 +1,37 @@
 ---
 title: Histogram
-namespace: python_sdk_data_type
-python_object_type: class
+kind: classe
+namespace: wandb.sdk.data_types.histogram
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/histogram.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/histogram.py#L21" />
 
-## <kbd>class</kbd> `Histogram`
-
-Classe W&amp;B pour les histogrammes.
-
-Cet objet fonctionne exactement comme la fonction `histogram` de NumPy [https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.histogram.html](https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.histogram.html)
-
-**Attributs :**
-
-* `bins` ([float]) :  Limites des bins
-* `histogram` ([int]) :  Nombre d&#39;éléments dans chaque bin. 
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Histogram.__init__`
+## <kbd>classe</kbd> wandb.Histogram
 
 ```python
-__init__(
-    sequence: 'Sequence | None' = None,
-    np_histogram: 'NumpyHistogram | None' = None,
-    num_bins: 'int' = 64
-) → None
+sequence: 'Sequence | None' = None,
+np_histogram: 'NumpyHistogram | None' = None,
+num_bins: 'int' = 64
 ```
 
-Initialiser un objet Histogram.
-
-**Arguments :**
-sequence: Données d’entrée de l’histogramme. np&#95;histogram: Entrée alternative correspondant à un histogramme précalculé. num&#95;bins: Nombre de classes de l’histogramme. Le nombre de classes par défaut est de 64. Le nombre maximal de classes est de 512.
-
-**Exemples :**
-Générer un histogramme à partir d’une séquence.
+Classe W&amp;B pour les histogrammes.
 
-```python
-import wandb
+Cet objet fonctionne exactement comme la fonction `histogram` de NumPy
+[https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.histogram.html](https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.histogram.html)
 
-wandb.Histogram([1, 2, 3])
-```
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
 
-Initialisez efficacement à partir de `np.histogram`.
+* `sequence`: Données d’entrée de l’histogramme.
+* `np_histogram`: Entrée alternative correspondant à un histogramme précalculé.
+* `num_bins`: Nombre d’intervalles de l’histogramme.  Le nombre d’intervalles par défaut est de 64. Le nombre maximal d’intervalles est de 512.
 
-```python
-import numpy as np
-import wandb
-
-hist = np.histogram(data)
-wandb.Histogram(np_histogram=hist)
-```
+<div id="attributes">
+  ## Attributs
+</div>
 
-***
+* `bins` (`[float]`) : Limites des intervalles
+* `histogram` (`[int]`) : Nombre d&#39;éléments dans chaque intervalle.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/data-types/html.mdx b/fr/models/ref/python/data-types/html.mdx
index a80734d474..6be4b86c00 100644
--- a/fr/models/ref/python/data-types/html.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/data-types/html.mdx
@@ -1,49 +1,27 @@
 ---
 title: Html
-namespace: python_sdk_data_type
-python_object_type: class
+kind: classe
+namespace: wandb.sdk.data_types.html
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/html.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/html.py#L22" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `Html`
-
-Classe W&amp;B permettant d’enregistrer du contenu HTML dans W&amp;B. 
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Html.__init__`
-
-```python
-__init__(
-    data: 'str | pathlib.Path | TextIO',
-    inject: 'bool' = True,
-    data_is_not_path: 'bool' = False
-) → None
-```
-
-Crée un objet HTML W&amp;B.
-
-**Arguments :**
-data:  Une chaîne représentant le chemin d’un fichier avec l’extension &quot;.html&quot;, ou une chaîne ou un objet IO contenant du HTML littéral.
-
-* `inject`:  Ajoute une feuille de style à l’objet HTML. Si cette option est définie sur False, le HTML est transmis tel quel.
-* `data_is_not_path`:  Si cette option est définie sur False, les données sont traitées comme le chemin d’un fichier.
-
-**Exemples :**
-Il peut être initialisé en fournissant le chemin d’un fichier :
+## <kbd>classe</kbd> wandb.Html
 
 ```python
-with wandb.init() as run:
-    run.log({"html": wandb.Html("./index.html")})
+data: 'str | pathlib.Path | TextIO',
+inject: 'bool' = True,
+data_is_not_path: 'bool' = False
 ```
 
-On peut aussi l&#39;initialiser en fournissant du HTML littéral, sous forme de chaîne ou d&#39;objet IO :
+Classe W&amp;B permettant de journaliser du contenu HTML dans W&amp;B.
 
-```python
-with wandb.init() as run:
-    run.log({"html": wandb.Html("<h1>Hello, world!</h1>")})
-```
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
 
-***
+* `data`: Une chaîne représentant le chemin d’un fichier avec l’extension &quot;.html&quot;, ou une chaîne ou un objet IO contenant du HTML littéral.
+* `inject`: Ajoute une feuille de style à l’objet HTML. Si cette option est définie sur False, le HTML est transmis tel quel.
+* `data_is_not_path`: Si cette option est définie sur False, les données sont traitées comme le chemin d’un fichier.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/data-types/image.mdx b/fr/models/ref/python/data-types/image.mdx
index b0758c96dc..c4a7b67cdc 100644
--- a/fr/models/ref/python/data-types/image.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/data-types/image.mdx
@@ -1,113 +1,53 @@
 ---
 title: Image
-namespace: python_sdk_data_type
-python_object_type: class
+kind: classe
+namespace: wandb.sdk.data_types.image
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/image.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/image.py#L132" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `Image`
-
-Une classe pour consigner des images dans W&amp;B. 
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Image.__init__`
+## <kbd>classe</kbd> wandb.Image
 
 ```python
-__init__(
-    data_or_path: 'ImageDataOrPathType',
-    mode: 'str | None' = None,
-    caption: 'str | None' = None,
-    grouping: 'int | None' = None,
-    classes: 'Classes | Sequence[dict] | None' = None,
-    boxes: 'dict[str, BoundingBoxes2D] | dict[str, dict] | None' = None,
-    masks: 'dict[str, ImageMask] | dict[str, dict] | None' = None,
-    file_type: 'str | None' = None,
-    normalize: 'bool' = True
-) → None
+data_or_path: 'ImageDataOrPathType',
+mode: 'str | None' = None,
+caption: 'str | None' = None,
+grouping: 'int | None' = None,
+classes: 'Classes | Sequence[dict] | None' = None,
+boxes: 'dict[str, BoundingBoxes2D] | dict[str, dict] | None' = None,
+masks: 'dict[str, ImageMask] | dict[str, dict] | None' = None,
+file_type: 'str | None' = None,
+normalize: 'bool' = True
 ```
 
-Initialiser un objet `wandb.Image`.
+Une classe pour la journalisation d’images dans W&amp;B.
 
-Cette classe prend en charge différents formats de données d’image et normalise automatiquement les valeurs de pixels dans la plage [0, 255] lorsque nécessaire, afin d’assurer la compatibilité avec le backend W&amp;B.
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
 
-* Les données dans la plage [0, 1] sont multipliées par 255 et converties en uint8 &#95; Les données dans la plage [-1, 1] sont remises à l’échelle de [-1, 1] à [0, 255] en faisant correspondre
-  -1 à 0 et 1 à 255, puis converties en uint8 &#95; Les données hors de [-1, 1] mais pas dans [0, 255] sont ramenées à [0, 255] et converties en uint8 (avec un avertissement si des valeurs se trouvent hors de [0, 255]) * Les données déjà dans [0, 255] sont converties en uint8 sans modification
-
-**Arguments :**
-
-* `data_or_path`:  Accepte un tableau NumPy/un tenseur pytorch contenant des données d’image,  un objet image PIL ou un chemin vers un fichier image. Si un tableau NumPy ou un tenseur pytorch est fourni, les données d’image seront enregistrées dans le type de fichier indiqué. Si les valeurs ne se trouvent pas dans la plage [0, 255] ou si toutes les valeurs sont dans la plage [0, 1], les valeurs de pixels de l’image seront normalisées dans la plage [0, 255] sauf si `normalize` est défini sur `False`.
+* `data_or_path`: Accepte un tableau NumPy/un tenseur pytorch contenant des données d’image,
+  un objet image PIL ou un chemin vers un fichier image. Si un tableau NumPy
+  ou un tenseur pytorch est fourni,
+  les données d’image seront enregistrées dans le type de fichier indiqué.
+  Si les valeurs ne se trouvent pas dans la plage [0, 255] ou si toutes les valeurs sont dans la plage [0, 1],
+  les valeurs de pixels de l’image seront normalisées dans la plage [0, 255]
+  sauf si `normalize` est défini sur `False`.
   * le tenseur pytorch doit être au format (channel, height, width)
   * le tableau NumPy doit être au format (height, width, channel)
-* `mode`:  Le mode PIL de l’image. Les plus courants sont &quot;L&quot;, &quot;RGB&quot;, &quot;RGBA&quot;.
-* `Documentation complète de Pillow pour plus d’informations https`: //pillow.readthedocs.io/en/stable/handbook/concepts.html#modes
-* `caption`:  Libellé d’affichage de l’image.
-* `grouping`:  Le numéro de regroupement de l’image.
-* `classes`:  Une liste d’informations de classe pour l’image, utilisée pour étiqueter les boîtes englobantes et les masques d’image.
-* `boxes`:  Un dictionnaire contenant les informations sur les boîtes englobantes de l’image.
-* `voir https`: //docs.wandb.ai/models/ref/python/data-types/boundingboxes2d
-* `masks`:  Un dictionnaire contenant les informations de masque pour l’image.
-* `voir https`: //docs.wandb.ai/models/ref/python/data-types/imagemask
-* `file_type`:  Le type de fichier utilisé pour enregistrer l’image. Ce paramètre n’a aucun effet si `data_or_path` est un chemin vers un fichier image.
-* `normalize`:  Si `True`, normalise les valeurs de pixels de l’image afin qu’elles se situent dans la plage [0, 255]. La normalisation est appliquée uniquement si `data_or_path` est un tableau numpy ou un tenseur pytorch.
-
-**Exemples :**
-Créer une wandb.Image à partir d’un tableau numpy
-
-```python
-import numpy as np
-import wandb
-
-with wandb.init() as run:
-    examples = []
-    for i in range(3):
-         pixels = np.random.randint(low=0, high=256, size=(100, 100, 3))
-         image = wandb.Image(pixels, caption=f"random field {i}")
-         examples.append(image)
-    run.log({"examples": examples})
-```
-
-Créer un wandb.Image à partir d&#39;une PILImage
-
-```python
-import numpy as np
-from PIL import Image as PILImage
-import wandb
-
-with wandb.init() as run:
-    examples = []
-    for i in range(3):
-         pixels = np.random.randint(
-             low=0, high=256, size=(100, 100, 3), dtype=np.uint8
-         )
-         pil_image = PILImage.fromarray(pixels, mode="RGB")
-         image = wandb.Image(pil_image, caption=f"random field {i}")
-         examples.append(image)
-    run.log({"examples": examples})
-```
-
-Enregistrer en .jpg plutôt qu’en .png (par défaut) 
-
-```python
-import numpy as np
-import wandb
-
-with wandb.init() as run:
-    examples = []
-    for i in range(3):
-         pixels = np.random.randint(low=0, high=256, size=(100, 100, 3))
-         image = wandb.Image(
-             pixels, caption=f"random field {i}", file_type="jpg"
-         )
-         examples.append(image)
-    run.log({"examples": examples})
-```
-
-***
-
-
-### <kbd>propriété</kbd> Image.image
-
-***
\ No newline at end of file
+* `mode`: Le mode PIL de l’image. Les plus courants sont &quot;L&quot;, &quot;RGB&quot;, &quot;RGBA&quot;. Documentation complète de Pillow pour plus d’informations [https://pillow.readthedocs.io/en/stable/handbook/concepts.html#modes](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/handbook/concepts.html#modes)
+* `caption`: Libellé d’affichage de l’image.
+* `grouping`: Le numéro de regroupement de l’image.
+* `classes`: Une liste d’informations de classe pour l’image, utilisée pour étiqueter les boîtes englobantes et les masques d’image.
+* `boxes`: Un dictionnaire contenant les informations sur les boîtes englobantes de l’image. Voir [https://docs.wandb.ai/models/ref/python/data-types/boundingboxes2d](https://docs.wandb.ai/models/ref/python/data-types/boundingboxes2d)
+* `masks`: Un dictionnaire contenant les informations de masque pour l’image. Voir [https://docs.wandb.ai/models/ref/python/data-types/imagemask](https://docs.wandb.ai/models/ref/python/data-types/imagemask)
+* `file_type`: Le type de fichier utilisé pour enregistrer l’image. Ce paramètre n’a aucun effet si `data_or_path` est un chemin vers un fichier image.
+* `normalize`: Si `True`, normalise les valeurs de pixels de l’image afin qu’elles se situent dans la plage [0, 255]. La normalisation est appliquée uniquement si `data_or_path` est un tableau NumPy ou un tenseur pytorch.
+
+<div id="properties">
+  ## Propriétés
+</div>
+
+### <kbd>propriété</kbd> image
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/data-types/molecule.mdx b/fr/models/ref/python/data-types/molecule.mdx
index 3456694c6e..2524ff6d0e 100644
--- a/fr/models/ref/python/data-types/molecule.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/data-types/molecule.mdx
@@ -1,33 +1,70 @@
 ---
 title: Molecule
-namespace: python_sdk_data_type
-python_object_type: class
+kind: classe
+namespace: wandb.sdk.data_types.molecule
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/molecule.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/molecule.py#L28" />
 
+## <kbd>classe</kbd> wandb.Molecule
 
-## <kbd>classe</kbd> `Molecule`
+```python
+data_or_path: 'str | pathlib.Path | TextIO',
+caption: 'str | None' = None, **kwargs: 'str'
+```
+
+Classe W&amp;B pour les données moléculaires 3D.
+
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
 
-Classe W&amp;B pour les données moléculaires en 3D. 
+* `data_or_path` : Molecule peut être initialisé à partir d’un nom de fichier ou d’un objet IO.
+* `caption` : Légende de la molécule pour l’affichage.
+* `kwargs` : 
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Molecule.__init__`
+<div id="methods">
+  ## Méthodes
+</div>
+
+### <kbd>méthode</kbd> Molecule.from_rdkit()
 
 ```python
-__init__(
-    data_or_path: 'str | pathlib.Path | TextIO',
-    caption: 'str | None' = None,
-    **kwargs: 'str'
-) → None
+data_or_path: 'RDKitDataType',
+caption: 'str | None' = None,
+convert_to_3d_and_optimize: 'bool' = True,
+mmff_optimize_molecule_max_iterations: 'int' = 200
 ```
 
-Initialise un objet Molecule.
+Convertissez les types de fichiers et d’objets pris en charge par RDKit en wandb.Molecule.
 
-**Arguments :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-* `data_or_path` : Molecule peut être initialisé à partir d’un nom de fichier ou d’un objet IO.
-* `caption` : Légende de la molécule pour l’affichage.
+* `data_or_path`: (chaîne, rdkit.Chem.rdchem.Mol) La Molecule peut être initialisée à partir d’un nom de fichier ou d’un objet rdkit.Chem.rdchem.Mol.
+* `caption`: (chaîne) Légende associée à la Molecule pour l’affichage.
+* `convert_to_3d_and_optimize`: (bool) Convertit en rdkit.Chem.rdchem.Mol avec des coordonnées 3D. Il s’agit d’une opération coûteuse qui peut prendre beaucoup de temps pour les Molecules complexes.
+
+### <kbd>méthode</kbd> Molecule.from_smiles()
+
+```python
+data: 'str',
+caption: 'str | None' = None,
+sanitize: 'bool' = True,
+convert_to_3d_and_optimize: 'bool' = True,
+mmff_optimize_molecule_max_iterations: 'int' = 200
+```
+
+Convertit une chaîne SMILES en wandb.Molecule.
+
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-***
+* `data`: Chaîne SMILES.
+* `caption`: Légende associée à la molécule pour l’affichage.
+* `sanitize`: Vérifie si la molécule est chimiquement valide selon la définition de RDKit.
+* `convert_to_3d_and_optimize`: Convertit en `rdkit.Chem.rdchem.Mol` avec des coordonnées 3D. Il s’agit d’une opération gourmande en calcul, qui peut prendre beaucoup de temps pour les molécules complexes.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/data-types/object3d.mdx b/fr/models/ref/python/data-types/object3d.mdx
index 9c48944925..d7773bf5dc 100644
--- a/fr/models/ref/python/data-types/object3d.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/data-types/object3d.mdx
@@ -1,42 +1,72 @@
 ---
 title: Object3D
-namespace: python_sdk_data_type
-python_object_type: class
+kind: classe
+namespace: wandb.sdk.data_types.object_3d
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/object_3d.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/object_3d.py#L245" />
 
+## <kbd>classe</kbd> wandb.Object3D
 
-## <kbd>class</kbd> `Object3D`
+```python
+data_or_path: 'np.ndarray | str | pathlib.Path | TextIO | dict',
+caption: 'str | None' = None, **kwargs: 'str | FileFormat3D | None'
+```
+
+Classe W&amp;B pour les nuages de points 3D.
+
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
 
-Classe W&amp;B pour les nuages de points 3D. 
+* `data_or_path`: Object3D peut être initialisé à partir d’un fichier ou d’un tableau NumPy.
+* `caption`: Légende associée à l’objet pour l’affichage.
+* `kwargs`: 
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Object3D.__init__`
+<div id="methods">
+  ## Méthodes
+</div>
+
+### <kbd>méthode</kbd> Object3D.from_file()
 
 ```python
-__init__(
-    data_or_path: 'np.ndarray | str | pathlib.Path | TextIO | dict',
-    caption: 'str | None' = None,
-    **kwargs: 'str | FileFormat3D | None'
-) → None
+data_or_path: 'TextIO | str',
+file_type: 'FileFormat3D | None' = None
 ```
 
-Crée un objet W&amp;B Object3D.
+Initialise Object3D à partir d’un fichier ou d’un flux.
 
-**Arguments :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-* `data_or_path` :  Object3D peut être initialisé à partir d’un fichier ou d’un tableau NumPy.
-* `caption` :  Légende associée à l’objet pour l’affichage.
+* `data_or_path` : Chemin vers un fichier ou un flux `TextIO`.
 
-**Exemples :**
-La forme du tableau NumPy doit être l’une des suivantes
+### <kbd>méthode</kbd> Object3D.from_numpy()
 
-```text
-[[x y z],       ...] nx3
-[[x y z c],     ...] nx4 where c is a category with supported range [1, 14]
-[[x y z r g b], ...] nx6 where is rgb is color
+```python
+data: 'np.ndarray'
 ```
 
-***
+Initialise un Object3D à partir d’un tableau NumPy.
+
+### <kbd>méthode</kbd> Object3D.from_point_cloud()
+
+```python
+points: 'Sequence[Point]',
+boxes: 'Sequence[Box3D]',
+vectors: 'Sequence[Vector3D] | None' = None,
+point_cloud_type: 'PointCloudType' = 'lidar/beta'
+```
+
+Initialise un Object3D à partir d’un objet Python.
+
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
+
+* `points` : Les points du nuage de points.
+* `boxes` : Boîtes englobantes 3D permettant d’annoter le nuage de points. Les boîtes englobantes s’affichent dans les visualisations de nuages de points.
+* `vectors` : Chaque vecteur s’affiche dans la visualisation du nuage de points. Peut être utilisé pour indiquer l’orientation des boîtes englobantes. La valeur par défaut est `None`.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/data-types/plotly.mdx b/fr/models/ref/python/data-types/plotly.mdx
index 13ec2b5d58..abd4678c31 100644
--- a/fr/models/ref/python/data-types/plotly.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/data-types/plotly.mdx
@@ -1,28 +1,23 @@
 ---
 title: Plotly
-namespace: python_sdk_data_type
-python_object_type: class
+kind: classe
+namespace: wandb.sdk.data_types.plotly
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/plotly.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/plotly.py#L36" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `Plotly`
-
-Classe W&amp;B pour les graphiques Plotly. 
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Plotly.__init__`
+## <kbd>classe</kbd> wandb.Plotly
 
 ```python
-__init__(val: 'plotly.Figure | matplotlib.artist.Artist')
+(val: 'plotly.Figure | matplotlib.artist.Artist')
 ```
 
-Initialiser un objet Plotly.
-
-**Arguments :**
+Classe W&amp;B pour les graphiques Plotly.
 
-* `val` :  une figure Matplotlib ou Plotly.
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
 
-***
+* `val` : une figure Matplotlib ou Plotly.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/data-types/table.mdx b/fr/models/ref/python/data-types/table.mdx
index e1ab2183ce..0627e8238a 100644
--- a/fr/models/ref/python/data-types/table.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/data-types/table.mdx
@@ -1,172 +1,205 @@
 ---
 title: Table
-namespace: python_sdk_data_type
-python_object_type: class
+kind: classe
+namespace: wandb.sdk.data_types.table
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/table.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/table.py#L211" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `Table`
-
-La classe Table permet d’afficher et d’analyser des données tabulaires.
-
-Contrairement aux feuilles de calcul traditionnelles, les Tables prennent en charge de nombreux types de données : des valeurs scalaires, des chaînes de caractères, des tableaux NumPy et la plupart des sous-classes de `wandb.data_types.Media`. Cela signifie que vous pouvez intégrer `Images`, `Video`, `Audio` et d’autres types de médias enrichis et annotés directement dans les Tables, aux côtés d’autres valeurs scalaires plus classiques.
-
-Cette classe est la classe principale utilisée pour générer des W&amp;B Tables [https://docs.wandb.ai/models/tables](https://docs.wandb.ai/models/tables) 
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Table.__init__`
+## <kbd>classe</kbd> wandb.Table
 
 ```python
-__init__(
-    columns=None,
-    data=None,
-    rows=None,
-    dataframe=None,
-    dtype=None,
-    optional=True,
-    allow_mixed_types=False,
-    log_mode: "Literal['IMMUTABLE', 'MUTABLE', 'INCREMENTAL'] | None" = 'IMMUTABLE'
-)
+columns: 'list[ColumnKey] | None' = None,
+data: 'list[InputRow] | np.ndarray | pd.DataFrame | None' = None,
+rows: 'list[InputRow] | None' = None,
+dataframe: 'pd.DataFrame | None' = None,
+dtype: 'Any' = None,
+optional: 'bool | list[bool]' = True,
+allow_mixed_types: 'bool' = False,
+log_mode: 'LogMode | None' = 'IMMUTABLE'
 ```
 
-Initialise un objet Table.
-
-Le paramètre `rows` est disponible pour des raisons de compatibilité et ne doit pas être utilisé. La classe Table utilise `data` pour reproduire l&#39;API Pandas.
-
-**Arguments :**
+La classe Table permet d’afficher et d’analyser des données tabulaires.
 
-* `columns`:  (List[str]) Noms des colonnes du tableau.  Valeurs par défaut : [&quot;Input&quot;, &quot;Output&quot;, &quot;Expected&quot;].
-* `data`:  (List[List[any]]) Tableau 2D de valeurs orienté par lignes.
-* `dataframe`:  (pandas.DataFrame) Objet DataFrame utilisé pour créer le tableau.  Lorsqu&#39;il est défini, les arguments `data` et `columns` sont ignorés.
-* `rows`:  (List[List[any]]) Tableau 2D de valeurs orienté par lignes.
-* `optional`:  (Union[bool,List[bool]]) Détermine si les valeurs `None` sont autorisées. Valeur par défaut : True
-  * S&#39;il s&#39;agit d&#39;une valeur booléenne unique, le caractère facultatif est appliqué à toutes les colonnes spécifiées lors de la création
-  * S&#39;il s&#39;agit d&#39;une liste de valeurs booléennes, le caractère facultatif est appliqué à chaque colonne ; la liste doit avoir la même longueur que `columns`
-* `allow_mixed_types`:  (bool) Détermine si les colonnes peuvent contenir des types mixtes  (désactive la validation de type). Valeur par défaut : False
-* `log_mode`:  Optional[str] Contrôle la façon dont la Table est enregistrée lorsque des modifications surviennent.  Options :
+Contrairement aux feuilles de calcul traditionnelles, les Tables prennent en charge de nombreux types de données :
+des valeurs scalaires, des chaînes de caractères, des tableaux NumPy et la plupart des sous-classes de `wandb.data_types.Media`.
+Cela signifie que vous pouvez intégrer `Images`, `Video`, `Audio` et d’autres types de médias enrichis et annotés
+directement dans les Tables, aux côtés d’autres valeurs scalaires plus classiques.
+
+Cette classe est la classe principale utilisée pour générer des W&amp;B Tables
+[https://docs.wandb.ai/models/tables](https://docs.wandb.ai/models/tables)
+
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
+
+* `columns`: Noms des colonnes du tableau. Valeurs par défaut : [&quot;Input&quot;, &quot;Output&quot;, &quot;Expected&quot;].
+* `data`: Tableau 2D de valeurs orienté par lignes, tableau NumPy ou DataFrame pandas.
+* `rows`: Tableau 2D de valeurs orienté par lignes.
+* `dataframe`: Objet DataFrame utilisé pour créer le tableau. Lorsqu&#39;il est défini, les arguments `data` et `columns` sont ignorés.
+* `dtype`: Type attendu pour les valeurs des colonnes, utilisé pour valider les
+  données. S&#39;il n&#39;est pas défini, les types sont déduits à partir des données. Il peut s&#39;agir de :
+  * un type unique
+    * un type intégré Python tel que `int`, `str`, `bool`, list, dict ou
+      datetime.
+    * un type W&amp;B Media comme `wandb.Image` déclaré dans wandb.data&#95;types
+    * une valeur constante
+  * une liste de l&#39;un des éléments ci-dessus pour attribuer un type différent à chaque
+    colonne (doit avoir la même longueur que `columns`)
+* `optional`: Détermine si les valeurs `None` sont autorisées. Valeur par défaut : True.
+  * S&#39;il s&#39;agit d&#39;une valeur booléenne unique, le caractère facultatif est appliqué à toutes les
+    colonnes spécifiées lors de la création
+  * S&#39;il s&#39;agit d&#39;une liste de valeurs booléennes, le caractère facultatif est appliqué à chaque
+    colonne ; la liste doit avoir la même longueur que `columns`
+    s&#39;applique à toutes les colonnes. Une liste de valeurs booléennes s&#39;applique à chaque colonne correspondante.
+* `allow_mixed_types`: Détermine si les colonnes peuvent contenir des types mixtes (désactive la validation de type). Valeur par défaut : False
+* `log_mode`: Contrôle la façon dont la Table est enregistrée lorsque des modifications surviennent.
+  Options :
   * &quot;IMMUTABLE&quot; (par défaut) : la Table ne peut être enregistrée qu&#39;une seule fois ; les tentatives d&#39;enregistrement suivantes après modification du tableau seront sans effet.
   * &quot;MUTABLE&quot; : la Table peut être enregistrée à nouveau après des modifications, créant une nouvelle version d&#39;artifact à chaque enregistrement.
   * &quot;INCREMENTAL&quot; : les données de la Table sont enregistrées de façon incrémentielle, chaque enregistrement créant une nouvelle entrée d&#39;artifact contenant les nouvelles données depuis le dernier enregistrement.
 
-***
+<div id="methods">
+  ## Méthodes
+</div>
 
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Table.add_column`
+### <kbd>méthode</kbd> Table.add_column()
 
 ```python
-add_column(name, data, optional=False)
+self,
+name: 'str',
+data: 'list[Any] | np.ndarray',
+optional: 'bool' = False
 ```
 
 Ajoute une colonne de données au tableau.
 
-**Arguments :**
-
-* `name`:  (str) - le nom unique de la colonne
-* `data`:  (list | np.array) - une colonne de données homogènes
-* `optional`:  (bool) - si les valeurs nulles sont autorisées
-
-***
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
+* `name`: Le nom unique de la colonne.
+* `data`: Une colonne de données homogènes.
+* `optional`: Si les valeurs nulles sont autorisées.
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Table.add_computed_columns`
+### <kbd>méthode</kbd> Table.add_computed_columns()
 
 ```python
-add_computed_columns(fn)
+self,
+fn: 'Callable[[int, dict[ColumnKey, Any]], dict[str, Any]]'
 ```
 
 Ajoute une ou plusieurs colonnes calculées à partir des données existantes.
 
-**Arguments :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-* `fn` : fonction qui accepte un ou deux paramètres, `ndx` (int) et `row` (dict), et qui doit renvoyer un `dict` représentant les nouvelles colonnes de cette ligne, avec pour clés les noms des nouvelles colonnes.
-  * `ndx` est un entier représentant l’index de la ligne. Il est inclus uniquement si `include_ndx` est défini sur `True`.
-  * `row` est un dictionnaire dont les clés correspondent aux colonnes existantes
+* `fn`: fonction qui accepte un index et le dictionnaire d’une ligne, et qui renvoie un dictionnaire représentant les nouvelles colonnes de cette ligne, avec pour clés les noms des nouvelles colonnes.
 
-***
+<div id="examples">
+  ##### Exemples
+</div>
 
+Dans le callback :
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Table.add_data`
+* `ndx` est un entier qui représente l’indice de la ligne.
+* `row` est un dictionnaire dont les clés correspondent aux colonnes existantes.
 
 ```python
-add_data(*data)
+import wandb
+
+table = wandb.Table(columns=["x", "y"], data=[[3, 1], [4, 6]])
+table.add_computed_columns(lambda ndx, row: {"diff": row["x"] - row["y"]})
+```
+
+### <kbd>méthode</kbd> Table.add_data()
+
+```python
+self, *data: 'Any'
 ```
 
 Ajoute une nouvelle ligne de données au tableau.
 
-Le nombre maximal de lignes d’un tableau est déterminé par `wandb.Table.MAX_ARTIFACT_ROWS`.
+Le nombre maximal de lignes d’un tableau est déterminé par
+`wandb.Table.MAX_ARTIFACT_ROWS`.
 
 Le nombre d’éléments des données doit correspondre au nombre de colonnes du tableau.
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
+* `data`: 
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Table.add_row`
+### <kbd>méthode</kbd> Table.add_row()
 
 ```python
-add_row(*row)
+self, *row: 'Any'
 ```
 
 Obsolète. Utilisez plutôt la méthode `Table.add_data`.
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
+* `row`: 
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Table.cast`
+### <kbd>méthode</kbd> Table.cast()
 
 ```python
-cast(col_name, dtype, optional=False)
+self,
+col_name: 'ColumnKey',
+dtype: 'Any',
+optional: 'bool' = False
 ```
 
 Convertit une colonne vers un type de données spécifique.
 
-Il peut s&#39;agir d&#39;une classe Python standard, d&#39;un type interne de W&amp;B ou d&#39;un objet d&#39;exemple, comme une instance de wandb.Image ou de wandb.Classes.
-
-**Arguments :**
+Il peut s&#39;agir d&#39;une classe Python standard, d&#39;un type interne de W&amp;B
+ou d&#39;un objet d&#39;exemple, comme une instance de wandb.Image ou de
+wandb.Classes.
 
-* `col_name` (str):  Le nom de la colonne à convertir.
-* `dtype` (class, wandb.wandb&#95;sdk.interface.&#95;dtypes.Type, any):  Le type cible.
-* `optional` (bool):  Indique si la colonne doit accepter des valeurs None.
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-***
+* `col_name`: Le nom de la colonne à convertir.
+* `dtype`: Le type cible.
+* `optional`: Indique si la colonne doit accepter des valeurs None.
 
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Table.get_column`
+### <kbd>méthode</kbd> Table.get_column()
 
 ```python
-get_column(name, convert_to=None)
+self,
+name: 'ColumnKey',
+convert_to: "Literal['numpy'] | None" = None
 ```
 
 Récupère une colonne du tableau et, éventuellement, la convertit en objet NumPy.
 
-**Arguments :**
-
-* `name`:  (str) - le nom de la colonne
-* `convert_to`:  (str, facultatif)
-  * &quot;numpy&quot;: convertit les données sous-jacentes en objet NumPy
-
-***
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
+* `name`: Le nom de la colonne.
+* `convert_to`: « numpy » convertit les données sous-jacentes en un objet NumPy.
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Table.get_dataframe`
+### <kbd>méthode</kbd> Table.get_dataframe()
 
 ```python
-get_dataframe()
+self
 ```
 
 Renvoie un `pandas.DataFrame` contenant le tableau.
 
-***
-
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Table.get_index`
+### <kbd>méthode</kbd> Table.get_index()
 
 ```python
-get_index()
+(self)
 ```
 
-Renvoie un tableau d’indices de lignes à utiliser dans d’autres tableaux afin de créer des liens.
-
-***
+Renvoie un tableau d’indices de lignes à utiliser dans d’autres tableaux afin de créer des liens.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/data-types/video.mdx b/fr/models/ref/python/data-types/video.mdx
index 9b0190e368..160c9daada 100644
--- a/fr/models/ref/python/data-types/video.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/data-types/video.mdx
@@ -1,50 +1,29 @@
 ---
 title: vidéo
-namespace: python_sdk_data_type
-python_object_type: class
+kind: classe
+namespace: wandb.sdk.data_types.video
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/video.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/video.py#L75" />
 
-## <kbd>classe</kbd> `Video`
-
-Une classe permettant d’enregistrer des vidéos dans W&amp;B. 
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Video.__init__`
+## <kbd>classe</kbd> wandb.Video
 
 ```python
-__init__(
-    data_or_path: 'str | pathlib.Path | np.ndarray | TextIO | BytesIO',
-    caption: 'str | None' = None,
-    fps: 'int | None' = None,
-    format: "Literal['gif', 'mp4', 'webm', 'ogg'] | None" = None
-)
+(data_or_path: 'str | pathlib.Path | np.ndarray | TextIO | BytesIO',
+caption: 'str | None' = None,
+fps: 'int | None' = None,
+format: "Literal['gif', 'mp4', 'webm', 'ogg'] | None" = None)
 ```
 
-Initialise un objet W&amp;B vidéo.
+Une classe pour journaliser des vidéos dans W&amp;B.
 
-**Arguments :**
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
 
 * `data_or_path` :  Vidéo peut être initialisé à partir d’un chemin de fichier ou d’un objet io. vidéo peut également être initialisé avec un tenseur NumPy. Le tenseur NumPy doit comporter 4 ou 5 dimensions. Les dimensions doivent être (nombre d’images, canal, hauteur, largeur) ou (lot, nombre d’images, canal, hauteur, largeur). Le paramètre format doit être spécifié avec l’argument format lors de l’initialisation à partir d’un tableau NumPy ou d’un objet io.
 * `caption` :  Légende associée à la vidéo pour l’affichage.
 * `fps` :  La fréquence d’images à utiliser lors de l’encodage des images vidéo brutes. La valeur par défaut est 4. Ce paramètre n’a aucun effet lorsque data&#95;or&#95;path est une chaîne de caractères ou des octets.
-* `format` :  Format de la vidéo, requis en cas d’initialisation à partir d’un tableau NumPy ou d’un objet io. Ce paramètre est utilisé pour déterminer le format à utiliser lors de l’encodage des données vidéo. Les valeurs acceptées sont &quot;gif&quot;, &quot;mp4&quot;, &quot;webm&quot; ou &quot;ogg&quot;. Si aucune valeur n’est fournie, le format par défaut est &quot;gif&quot;.
-
-**Exemples :**
-Enregistrer un tableau NumPy en tant que vidéo
-
-```python
-import numpy as np
-import wandb
-
-with wandb.init() as run:
-    # les axes sont (nombre d’images, canal, hauteur, largeur)
-    frames = np.random.randint(
-         low=0, high=256, size=(10, 3, 100, 100), dtype=np.uint8
-    )
-    run.log({"video": wandb.Video(frames, format="mp4", fps=4)})
-```
-
-***
+* `format` :  Format de la vidéo, requis en cas d’initialisation à partir d’un tableau NumPy ou d’un objet io. Ce paramètre est utilisé pour déterminer le format à utiliser lors de l’encodage des données vidéo. Les valeurs acceptées sont &quot;gif&quot;, &quot;mp4&quot;, &quot;webm&quot; ou &quot;ogg&quot;. Si aucune valeur n’est fournie, le format par défaut est &quot;gif&quot;.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/experiments/artifact.mdx b/fr/models/ref/python/experiments/artifact.mdx
index 120d1fea3f..77f96f264a 100644
--- a/fr/models/ref/python/experiments/artifact.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/experiments/artifact.mdx
@@ -1,64 +1,59 @@
 ---
 title: Artifact
-namespace: python_sdk_actions
-python_object_type: class
+kind: classe
+namespace: wandb.sdk.artifacts.artifact
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/artifacts/artifact.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/artifacts/artifact.py#L112" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `Artifact`
-
-Composant flexible et léger pour la gestion des versions des jeux de données et des modèles.
-
-Créez un W&amp;B Artifact vide. Remplissez le contenu d’un Artifact avec des méthodes commençant par `add`. Une fois que l’Artifact contient tous les fichiers souhaités, vous pouvez appeler `run.log_artifact()` pour l’enregistrer.
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Artifact.__init__`
+## <kbd>classe</kbd> wandb.Artifact
 
 ```python
-__init__(
-    name: 'str',
-    type: 'str',
-    description: 'str | None' = None,
-    metadata: 'dict[str, Any] | None' = None,
-    incremental: 'bool' = False,
-    use_as: 'str | None' = None,
-    storage_region: 'str | None' = None
-) → None
+name: 'str',
+type: 'str',
+description: 'str | None' = None,
+metadata: 'dict[str, Any] | None' = None,
+incremental: 'bool' = False,
+use_as: 'str | None' = None,
+storage_region: 'str | None' = None
 ```
 
-**Arguments :**
+Composant flexible et léger pour la gestion des versions des jeux de données et des modèles.
 
-* `name` (str):  Un nom facile à lire pour l&#39;artifact. Utilisez ce nom pour identifier un artifact spécifique dans l&#39;interface de l&#39;application W&amp;B ou par programmation. Vous pouvez référencer un artifact de manière interactive avec l&#39;API publique `use_artifact`. Un nom peut contenir des lettres, des chiffres, des traits de soulignement, des traits d&#39;union et des points. Le nom doit être unique dans un projet.
-* `type` (str):  Le type de l&#39;artifact. Utilisez le type d&#39;un artifact pour organiser et différencier les Artifacts. Vous pouvez utiliser n&#39;importe quelle chaîne contenant des lettres, des chiffres, des traits de soulignement, des traits d&#39;union et des points. Les types courants incluent `dataset` ou `model`. Incluez `model` dans votre chaîne de type si vous souhaitez lier l&#39;artifact au registre de modèles W&amp;B. Notez que certains types sont réservés à un usage interne et ne peuvent pas être définis par les utilisateurs. Ces types incluent `job` et les types qui commencent par `wandb-`.
-* `description (str | None) = None`:  Une description de l&#39;artifact. Pour les Artifacts de type Model ou Dataset, ajoutez la documentation de votre carte de modèle ou de jeu de données standardisée pour l&#39;équipe. Consultez la description d&#39;un artifact par programmation avec l&#39;attribut `Artifact.description` ou dans l&#39;interface de l&#39;application W&amp;B. W&amp;B affiche la description au format markdown dans l&#39;application W&amp;B.
-* `metadata (dict[str, Any] | None) = None`:  Informations supplémentaires sur un artifact. Spécifiez les métadonnées sous la forme d&#39;un dictionnaire de paires clé-valeur. Vous ne pouvez pas spécifier plus de 100 clés au total.
-* `incremental`:  Utilisez plutôt la méthode `Artifact.new_draft()` pour modifier un artifact existant.
-* `use_as`:  Obsolète.
+Créez un W&amp;B Artifact vide. Remplissez le contenu d’un Artifact avec des méthodes qui
+commencent par `add`. Une fois que l’Artifact contient tous les fichiers souhaités, vous pouvez appeler
+`run.log_artifact()` pour le journaliser.
 
-**Retourne :**
-Un objet `Artifact`.
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
 
-***
+* `name`: Un nom facile à lire pour l&#39;artifact. Utilisez ce nom pour identifier un artifact spécifique dans l&#39;interface de l&#39;application W&amp;B ou par programmation. Vous pouvez référencer un artifact de manière interactive avec l&#39;API publique `use_artifact`. Un nom peut contenir des lettres, des chiffres, des traits de soulignement, des traits d&#39;union et des points. Le nom doit être unique dans un projet.
+* `type`: Le type de l&#39;artifact. Utilisez le type d&#39;un artifact pour organiser et différencier les Artifacts. Vous pouvez utiliser n&#39;importe quelle chaîne contenant des lettres, des chiffres, des traits de soulignement, des traits d&#39;union et des points. Les types courants incluent `dataset` ou `model`. Incluez `model` dans votre chaîne de type si vous souhaitez lier l&#39;artifact au registre de modèles W&amp;B. Notez que certains types sont réservés à un usage interne et ne peuvent pas être définis par les utilisateurs. Ces types incluent `job` et les types qui commencent par `wandb-`.
+* `description`: Une description de l&#39;artifact. Pour les Artifacts de type Model ou Dataset, ajoutez la documentation de votre carte de modèle ou de jeu de données standardisée pour l&#39;équipe. Consultez la description d&#39;un artifact par programmation avec l&#39;attribut `Artifact.description` ou dans l&#39;interface de l&#39;application W&amp;B. W&amp;B affiche la description au format markdown dans l&#39;application W&amp;B.
+* `metadata`: Informations supplémentaires sur un artifact. Spécifiez les métadonnées sous la forme d&#39;un dictionnaire de paires clé-valeur. Vous ne pouvez pas spécifier plus de 100 clés au total.
+* `incremental`: Utilisez plutôt la méthode `Artifact.new_draft()` pour modifier un artifact existant.
+* `use_as`: Obsolète.
+* `storage_region`: 
 
+<div id="properties">
+  ## Propriétés
+</div>
 
-### <kbd>propriété</kbd> Artifact.aliases
+### <kbd>propriété</kbd> aliases
 
 Liste d&#39;une ou plusieurs références explicites sur le plan sémantique, ou
 
 de « surnoms » d&#39;identification, attribués à une version d&#39;artifact.
 
-Les alias sont des références modifiables que vous pouvez utiliser par programmation. Modifiez l&#39;alias d&#39;un artifact dans l&#39;interface de l’application W&amp;B ou par programmation. Voir [Create new artifact versions](https://docs.wandb.ai/models/artifacts/create-a-new-artifact-version) pour plus d&#39;informations.
+Les alias sont des références modifiables que vous pouvez utiliser par programmation.
+Modifiez l&#39;alias d&#39;un artifact dans l&#39;interface de l’application W&amp;B ou par programmation.
+Voir [Create new artifact versions](https://docs.wandb.ai/models/artifacts/create-a-new-artifact-version)
+pour plus d&#39;informations.
 
-**Retourne :**
-
-* `list[str]`: La valeur de la propriété aliases.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Artifact.collection
+### <kbd>propriété</kbd> collection
 
 La collection à partir de laquelle cet artifact est récupéré.
 
@@ -66,122 +61,51 @@ Une collection est un groupe ordonné de versions d&#39;artifact. Si cet artifac
 
 La collection dont provient un artifact est appelée la séquence source.
 
-**Retourne :**
-
-* `ArtifactCollection` : La valeur de la propriété collection.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Artifact.commit_hash
+### <kbd>propriété</kbd> commit_hash
 
 Le hachage renvoyé après l’enregistrement de cet artifact.
 
-**Retourne :**
-
-* `str` : La valeur de propriété `commit_hash`.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Artifact.created_at
+### <kbd>propriété</kbd> created_at
 
 Horodatage indiquant quand l&#39;artifact a été créé.
 
-**Retourne :**
-
-* `str` : La valeur de la propriété created&#95;at.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Artifact.description
+### <kbd>propriété</kbd> description
 
 Description de l&#39;artifact.
 
-**Retourne :**
-
-* `str | None` : La valeur de la propriété description.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Artifact.digest
+### <kbd>propriété</kbd> digest
 
 Le digest logique de l&#39;artifact.
 
-Le digest correspond à la somme de contrôle du contenu de l&#39;artifact. Si un artifact a le même digest que la version `latest` actuelle, alors `log_artifact` est sans effet.
-
-**Retourne :**
-
-* `str` : La valeur de propriété du digest.
+Le digest correspond à la somme de contrôle du contenu de l&#39;artifact. Si un artifact a le
+même digest que la version `latest` actuelle, alors `log_artifact` est sans effet.
 
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Artifact.entity
+### <kbd>propriété</kbd> entité
 
 Le nom de l’entité à laquelle appartient la collection d’artifacts.
 
 Si l’artifact est un lien, l’entité sera celle de l’artifact lié.
 
-**Retourne :**
-
-* `str` : La valeur de la propriété entité.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Artifact.file_count
+### <kbd>propriété</kbd> file_count
 
 Le nombre de fichiers (références comprises).
 
-**Retourne :**
-
-* `int` : La valeur de la propriété file&#95;count.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Artifact.history_step
+### <kbd>propriété</kbd> history_step
 
 L’étape la plus proche ayant enregistré des métriques dans l’historique du run source de cet artifact.
 
-**Exemples :**
-
-```python
-run = artifact.logged_by()
-if run and (artifact.history_step is not None):
-     history = run.sample_history(
-         min_step=artifact.history_step,
-         max_step=artifact.history_step + 1,
-         keys=["my_metric"],
-     )
-```
-
-**Retourne :**
-
-* `int | None` : La valeur de la propriété history&#95;step.
-
-***
-
-
-### <kbd>propriété</kbd> Artifact.id
+### <kbd>propriété</kbd> id
 
 L’ID de l’artifact.
 
-**Retourne :**
-
-* `str | None` : La valeur de la propriété `id`.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Artifact.is_link
+### <kbd>propriété</kbd> is_link
 
 Indicateur booléen indiquant si l&#39;artifact est un artifact de lien.
 
-True : l&#39;artifact est un artifact de lien vers un artifact source. False : l&#39;artifact est un artifact source.
+True : l&#39;artifact est un artifact de lien vers un artifact source.
+False : l&#39;artifact est un artifact source.
 
-**Retourne :**
-
-* `bool` : la valeur de propriété `is_link`.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Artifact.linked_artifacts
+### <kbd>propriété</kbd> linked_artifacts
 
 Renvoie la liste de tous les artifacts liés à un artifact source.
 
@@ -189,358 +113,222 @@ Si cet artifact est un artifact de lien (`artifact.is_link == True`), cette prop
 
 Limité à 500 résultats.
 
-**Retourne :**
-
-* `list[Artifact]` : la valeur de la propriété `linked_artifacts`.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Artifact.manifest
+### <kbd>propriété</kbd> manifest
 
 Le manifeste de l&#39;artifact.
 
 Le manifeste répertorie l’ensemble de son contenu et ne peut plus être modifié une fois l&#39;artifact enregistré.
 
-**Retourne :**
-
-* `ArtifactManifest` : La valeur de la propriété manifeste.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Artifact.metadata
+### <kbd>propriété</kbd> metadata
 
 Métadonnées de l’Artifact définies par l’utilisateur.
 
 Données structurées associées à l’Artifact.
 
-**Retourne :**
-
-* `dict` : La valeur de la propriété metadata.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Artifact.name
+### <kbd>propriété</kbd> name
 
 Le nom et la version de l’artifact.
 
 Une chaîne au format `{collection}:{alias}`. Si cette propriété est récupérée avant qu’un artifact ne soit enregistré, le nom ne contiendra pas d’alias. Si l’artifact est un lien, le nom sera celui de l’artifact lié.
 
-**Retourne :**
-
-* `str` : La valeur de la propriété `name`.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Artifact.project
+### <kbd>propriété</kbd> project
 
 Le nom du projet auquel appartient la collection d&#39;artifacts.
 
 Si l&#39;artifact est un lien, le projet sera celui de l&#39;artifact lié.
 
-**Retourne :**
-
-* `str` : La valeur de la propriété `project`.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Artifact.qualified_name
+### <kbd>propriété</kbd> qualified_name
 
 L’entité/le projet/le nom de l’artifact.
 
 Si l’artifact est un lien, le nom qualifié sera celui du chemin de l’artifact lié.
 
-**Retourne :**
-
-* `str` : La valeur de la propriété qualified&#95;name.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Artifact.size
+### <kbd>propriété</kbd> size
 
 La taille totale de l&#39;artifact, en octets.
 
 Inclut toutes les références suivies par cet artifact.
 
-**Retourne :**
-
-* `int` : La valeur de la propriété `size`.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Artifact.source_artifact
+### <kbd>propriété</kbd> source_artifact
 
 Renvoie l&#39;artifact source, c&#39;est-à-dire l&#39;artifact original enregistré.
 
-Si cet artifact est un artifact source (`artifact.is_link == False`), il se renvoie lui-même.
-
-**Retourne :**
-
-* `Artifact` : La valeur de propriété `source_artifact`.
+Si cet artifact est un artifact source (`artifact.is_link == False`),
+il se renvoie lui-même.
 
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Artifact.source_collection
+### <kbd>propriété</kbd> source_collection
 
 La collection d&#39;origine de l&#39;artifact.
 
 La collection d&#39;origine est la collection à partir de laquelle l&#39;artifact a été enregistré.
 
-**Retourne :**
-
-* `ArtifactCollection` : La valeur de propriété source&#95;collection.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Artifact.source_entity
+### <kbd>propriété</kbd> source_entity
 
 Le nom de l’entité de l’Artifact source.
 
-**Retourne :**
-
-* `str` : La valeur de la propriété source&#95;entity.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Artifact.source_name
+### <kbd>propriété</kbd> source_name
 
 Le nom et la version de l&#39;artifact source.
 
 Une chaîne au format `{source_collection}:{alias}`. Avant que l&#39;artifact ne soit enregistré, elle contient uniquement le nom, puisque la version n&#39;est pas encore connue.
 
-**Retourne :**
-
-* `str` : La valeur de propriété de `source_name`.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Artifact.source_project
+### <kbd>propriété</kbd> source_project
 
 Le nom du projet de l&#39;artifact d&#39;origine.
 
-**Retourne :**
-
-* `str` : La valeur de la propriété `source_project`.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Artifact.source_qualified_name
+### <kbd>propriété</kbd> source_qualified_name
 
 Le triplet source&#95;entity/source&#95;project/source&#95;name de l&#39;artifact source.
 
-**Retourne :**
-
-* `str`: La valeur de la propriété source&#95;qualified&#95;name.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Artifact.source_version
+### <kbd>propriété</kbd> source_version
 
 La version de l&#39;artifact source.
 
 Une chaîne au format `v{number}`.
 
-**Retourne :**
-
-* `str` : La valeur de la propriété source&#95;version.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Artifact.state
+### <kbd>propriété</kbd> state
 
 Le statut de l&#39;artifact. L’une des valeurs suivantes : &quot;PENDING&quot;, &quot;COMMITTED&quot; ou &quot;DELETED&quot;.
 
-**Retourne :**
-
-* `str` : La valeur de la propriété state.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Artifact.tags
+### <kbd>propriété</kbd> tags
 
 Liste d’un ou de plusieurs tags attribués à cette version d’artifact.
 
-**Retourne :**
-
-* `list[str]`: La valeur de la propriété tags.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Artifact.ttl
+### <kbd>propriété</kbd> ttl
 
 La politique de durée de vie (TTL) d&#39;un artifact.
 
-Les Artifacts sont supprimés peu après l&#39;expiration de la durée définie par une politique TTL. Si elle est définie sur `None`, l&#39;artifact désactive les politiques TTL et ne sera pas planifié pour être supprimé, même s&#39;il existe une valeur TTL par défaut pour l&#39;équipe. Un artifact hérite de la politique TTL par défaut de l&#39;équipe si l&#39;administrateur de l&#39;équipe définit une valeur TTL par défaut et qu&#39;aucune politique personnalisée n&#39;est définie sur l&#39;artifact.
-
-**Exceptions levées :**
-
-* `ArtifactNotLoggedError` : Impossible de récupérer la TTL héritée si l&#39;artifact n&#39;a pas été enregistré ou sauvegardé.
-
-**Retourne :**
-
-* `timedelta | None` : La valeur de propriété `ttl`.
-
-***
+Les Artifacts sont supprimés peu après l&#39;expiration de la durée définie par une politique TTL.
+Si elle est définie sur `None`, l&#39;artifact désactive les politiques TTL et ne sera pas
+planifié pour être supprimé, même s&#39;il existe une valeur TTL par défaut pour l&#39;équipe.
+Un artifact hérite de la politique TTL par défaut de l&#39;équipe si
+l&#39;administrateur de l&#39;équipe définit une valeur TTL par défaut
+et qu&#39;aucune politique personnalisée n&#39;est définie sur l&#39;artifact.
 
-### <kbd>propriété</kbd> Artifact.type
+### <kbd>propriété</kbd> type
 
 Le type de l&#39;artifact. Les types courants sont notamment `dataset` ou `model`.
 
-**Retourne :**
-
-* `str` : La valeur de la propriété type.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Artifact.updated_at
+### <kbd>propriété</kbd> updated_at
 
 L’heure à laquelle l’artifact a été mis à jour pour la dernière fois.
 
-**Retourne :**
-
-* `str` : La valeur de propriété `updated_at`.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Artifact.url
+### <kbd>propriété</kbd> url
 
 Construit l’URL de l’artifact.
 
-**Retourne :**
-
-* `str`:  L’URL de l’artifact.
-
-**Retourne :**
-
-* `str`: La valeur de la propriété `url`.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Artifact.use_as
+### <kbd>propriété</kbd> use_as
 
 Obsolète.
 
-**Retourne :**
-
-* `str | None` : La valeur de la propriété `use_as`.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Artifact.version
+### <kbd>propriété</kbd> version
 
 La version de l&#39;artifact.
 
-Une chaîne au format `v{number}`. S&#39;il s&#39;agit d&#39;un artifact de type lien, la version proviendra de la collection liée.
-
-**Retourne :**
-
-* `str` : La valeur de la propriété version.
+Une chaîne au format `v{number}`.
+S&#39;il s&#39;agit d&#39;un artifact de type lien, la version proviendra de la collection liée.
 
-***
+<div id="methods">
+  ## Méthodes
+</div>
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Artifact.add`
+### <kbd>méthode</kbd> Artifact.add()
 
 ```python
-add(
-    obj: 'WBValue',
-    name: 'StrPath',
-    overwrite: 'bool' = False
-) → ArtifactManifestEntry
+self,
+obj: 'WBValue',
+name: 'StrPath',
+overwrite: 'bool' = False
 ```
 
 Ajoute `obj` de type wandb.WBValue à l&#39;artifact.
 
-**Arguments :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
 * `obj`:  L&#39;objet à ajouter. Prend actuellement en charge l&#39;un des types suivants : Bokeh, JoinedTable, PartitionedTable, Table, Classes, ImageMask, BoundingBoxes2D, Audio, Image, Video, Html, Object3D
 * `name`:  Le chemin dans l&#39;artifact auquel ajouter l&#39;objet.
 * `overwrite`:  Si True, remplace les objets existants ayant le même chemin de fichier, le cas échéant.
 
-**Retourne :**
-L&#39;entrée de manifeste ajoutée
+<div id="raises">
+  ##### Exceptions levées
+</div>
 
-**Exceptions levées :**
-
-* `ArtifactFinalizedError`:  Vous ne pouvez pas modifier la version actuelle de l&#39;artifact, car elle est finalisée. Enregistrez plutôt une nouvelle version de l&#39;artifact.
-
-***
+* `ArtifactFinalizedError`: Vous ne pouvez pas modifier la version actuelle de l&#39;artifact, car elle est finalisée. Enregistrez plutôt une nouvelle version de l&#39;artifact.
 
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Artifact.add_dir`
+### <kbd>méthode</kbd> Artifact.add_dir()
 
 ```python
-add_dir(
-    local_path: 'str',
-    name: 'str | None' = None,
-    skip_cache: 'bool | None' = False,
-    policy: "Literal['mutable', 'immutable'] | None" = 'mutable',
-    merge: 'bool' = False
-) → None
+self,
+local_path: 'str',
+name: 'str | None' = None,
+skip_cache: 'bool | None' = False,
+policy: "Literal['mutable', 'immutable'] | None" = 'mutable',
+merge: 'bool' = False
 ```
 
 Ajouter un répertoire local à l&#39;artifact.
 
-**Arguments :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-* `local_path`:  Le chemin du répertoire local.
-* `name`:  Le nom du sous-répertoire dans un artifact. Le nom que vous indiquez apparaît dans l&#39;UI de l&#39;application W&amp;B, sous le `type` de l&#39;artifact. Par défaut, il correspond à la racine de l&#39;artifact.
-* `skip_cache`:  Si défini sur `True`, W&amp;B ne copiera ni ne déplacera les fichiers vers le cache pendant l&#39;upload
-* `policy`:  Par défaut, &quot;mutable&quot;.
+* `local_path`: Le chemin du répertoire local.
+* `name`: Le nom du sous-répertoire dans un artifact. Le nom que vous indiquez apparaît dans l&#39;UI de l&#39;application W&amp;B, sous le `type` de l&#39;artifact. Par défaut, il correspond à la racine de l&#39;artifact.
+* `skip_cache`: Si défini sur `True`, W&amp;B ne copiera ni ne déplacera les fichiers vers le cache pendant l&#39;upload
+* `policy`: Par défaut, &quot;mutable&quot;.
   * mutable: Crée une copie temporaire du fichier pour éviter toute corruption pendant l&#39;upload.
   * immutable: Désactive la protection et suppose que l&#39;utilisateur ne supprimera ni ne modifiera le fichier.
-* `merge`:  Si `False` (par défaut), lève une ValueError si un fichier a déjà été ajouté lors d&#39;un précédent appel à add&#95;dir et que son contenu a changé. Si `True`, écrase les fichiers existants dont le contenu a changé. Ajoute toujours les nouveaux fichiers et ne supprime jamais de fichiers. Pour remplacer un répertoire entier, passez un nom lors de l&#39;ajout du répertoire avec `add_dir(local_path, name=my_prefix)`  et appelez `remove(my_prefix)` pour supprimer le répertoire, puis ajoutez-le de nouveau.
-
-**Exceptions levées :**
-
-* `ArtifactFinalizedError`:  Vous ne pouvez pas modifier la version actuelle de l&#39;artifact, car elle est finalisée. Journalisez plutôt une nouvelle version de l&#39;artifact.
-* `ValueError`:  La stratégie doit être &quot;mutable&quot; ou &quot;immutable&quot;
+* `merge`: Si `False` (par défaut), lève une ValueError si un fichier a déjà été ajouté lors d&#39;un précédent appel à add&#95;dir et que son contenu a changé. Si `True`, écrase les fichiers existants dont le contenu a changé. Ajoute toujours les nouveaux fichiers et ne supprime jamais de fichiers. Pour remplacer un répertoire entier, passez un nom lors de l&#39;ajout du répertoire avec `add_dir(local_path, name=my_prefix)` et appelez `remove(my_prefix)` pour supprimer le répertoire, puis ajoutez-le de nouveau.
 
-***
+<div id="raises">
+  ##### Exceptions levées
+</div>
 
+* `ArtifactFinalizedError`: Vous ne pouvez pas modifier la version actuelle de l&#39;artifact, car elle est finalisée. Créez plutôt une nouvelle version de l&#39;artifact.
+* `ValueError`: La stratégie doit être &quot;mutable&quot; ou &quot;immutable&quot;
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Artifact.add_file`
+### <kbd>méthode</kbd> Artifact.add_file()
 
 ```python
-add_file(
-    local_path: 'str',
-    name: 'str | None' = None,
-    is_tmp: 'bool | None' = False,
-    skip_cache: 'bool | None' = False,
-    policy: "Literal['mutable', 'immutable'] | None" = 'mutable',
-    overwrite: 'bool' = False
-) → ArtifactManifestEntry
+self,
+local_path: 'str',
+name: 'str | None' = None,
+is_tmp: 'bool | None' = False,
+skip_cache: 'bool | None' = False,
+policy: "Literal['mutable', 'immutable'] | None" = 'mutable',
+overwrite: 'bool' = False
 ```
 
 Ajoutez un fichier local à l&#39;artifact.
 
-**Arguments :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-* `local_path`:  Le chemin du fichier à ajouter.
-* `name`:  Le chemin à utiliser dans l&#39;artifact pour le fichier ajouté. La valeur par défaut est le nom de base du fichier.
-* `is_tmp`:  Si la valeur est true, le fichier est renommé de manière déterministe pour éviter les collisions.
-* `skip_cache`:  Si la valeur est `True`, ne copiez pas les fichiers dans le cache après le téléversement.
-* `policy`:  Par défaut, la valeur est définie sur &quot;mutable&quot;. Si elle est définie sur &quot;mutable&quot;, créez une copie temporaire du fichier pour éviter toute corruption pendant le téléversement. Si elle est définie sur &quot;immutable&quot;, désactivez la protection et supposez que l&#39;utilisateur ne supprimera pas et ne modifiera pas le fichier.
-* `overwrite`:  Si la valeur est `True`, remplacez le fichier s&#39;il existe déjà.
+* `local_path`: Le chemin du fichier à ajouter.
+* `name`: Le chemin à utiliser dans l&#39;artifact pour le fichier ajouté. La valeur par défaut est le nom de base du fichier.
+* `is_tmp`: Si la valeur est true, le fichier est renommé de manière déterministe pour éviter les collisions.
+* `skip_cache`: Si la valeur est `True`, ne copiez pas les fichiers dans le cache après le téléversement.
+* `policy`: Par défaut, la valeur est définie sur &quot;mutable&quot;. Si elle est définie sur &quot;mutable&quot;, créez une copie temporaire du fichier pour éviter toute corruption pendant le téléversement. Si elle est définie sur &quot;immutable&quot;, désactivez la protection et supposez que l&#39;utilisateur ne supprimera pas et ne modifiera pas le fichier.
+* `overwrite`: Si la valeur est `True`, remplacez le fichier s&#39;il existe déjà.
 
-**Retourne :**
-L&#39;entrée de manifeste ajoutée.
+<div id="raises">
+  ##### Exceptions levées
+</div>
 
-**Exceptions levées :**
+* `ArtifactFinalizedError`: Vous ne pouvez pas modifier la version actuelle de l&#39;artifact, car elle est finalisée. Créez plutôt une nouvelle version de l&#39;artifact.
+* `ValueError`: La stratégie doit être &quot;mutable&quot; ou &quot;immutable&quot;
 
-* `ArtifactFinalizedError`:  Vous ne pouvez pas modifier la version actuelle de l&#39;artifact, car elle est finalisée. Créez plutôt une nouvelle version de l&#39;artifact.
-* `ValueError`:  La stratégie doit être &quot;mutable&quot; ou &quot;immutable&quot;
-
-***
-
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Artifact.add_reference`
+### <kbd>méthode</kbd> Artifact.add_reference()
 
 ```python
-add_reference(
-    uri: 'ArtifactManifestEntry | str',
-    name: 'StrPath | None' = None,
-    checksum: 'bool' = True,
-    max_objects: 'int | None' = None
-) → Sequence[ArtifactManifestEntry]
+self,
+uri: 'ArtifactManifestEntry | str',
+name: 'StrPath | None' = None,
+checksum: 'bool' = True,
+max_objects: 'int | None' = None
 ```
 
 Ajoutez à l&#39;artifact une référence désignée par un URI.
@@ -558,50 +346,49 @@ Par défaut, les schémas suivants sont pris en charge :
 
 Pour tout autre schéma, le digest est simplement un hachage de l&#39;URI et la taille reste vide.
 
-**Arguments :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
 * `uri` : le chemin URI de la référence à ajouter. Le chemin URI peut être un objet renvoyé par `Artifact.get_entry` pour stocker une référence vers l&#39;entrée d&#39;un autre artifact.
 * `name` : le chemin au sein de l&#39;artifact où placer le contenu de cette référence.
 * `checksum` : indique s&#39;il faut calculer ou non une somme de contrôle pour la ou les ressources situées à l&#39;URI de référence. Le calcul de la somme de contrôle est fortement recommandé, car il permet une validation automatique de l&#39;intégrité. Le désactiver accélère la création de l&#39;artifact, mais les répertoires de référence ne seront pas parcourus, de sorte que les objets du répertoire ne seront pas enregistrés dans l&#39;artifact. Nous vous recommandons de définir `checksum=False` lors de l&#39;ajout d&#39;objets de référence ; dans ce cas, une nouvelle version ne sera créée que si l&#39;URI de référence change.
 * `max_objects` : le nombre maximal d&#39;objets à prendre en compte lors de l&#39;ajout d&#39;une référence pointant vers un répertoire ou un préfixe de stockage de bucket. Par défaut, le nombre maximal d&#39;objets autorisé pour Amazon S3, GCS, Azure et les fichiers locaux est de 10,000,000. Les autres schémas d&#39;URI n&#39;ont pas de limite.
 
-**Retourne :**
-Les entrées de manifeste ajoutées.
-
-**Exceptions levées :**
-
-* `ArtifactFinalizedError` : vous ne pouvez pas modifier la version actuelle de l&#39;artifact, car elle est finalisée. Enregistrez plutôt une nouvelle version de l&#39;artifact.
+<div id="raises">
+  ##### Exceptions levées
+</div>
 
-***
+* `ArtifactFinalizedError`:  Vous ne pouvez pas modifier la version actuelle de l&#39;artifact, car elle est finalisée. Enregistrez plutôt une nouvelle version de l&#39;artifact.
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Artifact.checkout`
+### <kbd>méthode</kbd> Artifact.checkout()
 
 ```python
-checkout(root: 'str | None' = None) → str
+self,
+root: 'str | None' = None
 ```
 
 Remplace le répertoire racine spécifié par le contenu de l&#39;artifact.
 
 AVERTISSEMENT : cette opération supprimera tous les fichiers dans `root` qui ne sont pas inclus dans l&#39;artifact.
 
-**Arguments :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
 * `root` : le répertoire à remplacer par les fichiers de cet artifact.
 
-**Retourne :**
-Le chemin vers le contenu extrait.
-
-**Exceptions levées :**
-
-* `ArtifactNotLoggedError` : si l&#39;artifact n&#39;est pas enregistré.
+<div id="raises">
+  ##### Exceptions levées
+</div>
 
-***
+* `ArtifactNotLoggedError`: Si l’artifact n’est pas enregistré.
 
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Artifact.delete`
+### <kbd>méthode</kbd> Artifact.delete()
 
 ```python
-delete(delete_aliases: 'bool' = False) → None
+self,
+delete_aliases: 'bool' = False
 ```
 
 Supprime un artifact et ses fichiers.
@@ -610,412 +397,383 @@ Si cette méthode est appelée sur un artifact lié, seul le lien est supprimé,
 
 Utilisez `Artifact.unlink()` au lieu de `Artifact.delete()` pour supprimer le lien entre un artifact source et une collection.
 
-**Arguments :**
-
-* `delete_aliases`:  Si défini sur `True`, supprime tous les alias associés à l’artifact. Si `False`, lève une exception si l’artifact possède déjà des alias. Ce paramètre est ignoré si l’artifact est récupéré depuis une collection à laquelle il est lié.
-
-**Exceptions levées :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-* `ArtifactNotLoggedError`:  Si l’artifact n’est pas enregistré.
+* `delete_aliases`: Si défini sur `True`, supprime tous les alias associés à l’artifact. Si `False`, lève une exception si l’artifact possède déjà des alias. Ce paramètre est ignoré si l’artifact est récupéré depuis une collection à laquelle il est lié.
 
-***
+<div id="raises">
+  ##### Exceptions levées
+</div>
 
+* `ArtifactNotLoggedError`: Si l’artifact n’est pas enregistré.
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Artifact.download`
+### <kbd>méthode</kbd> Artifact.download()
 
 ```python
-download(
-    root: 'StrPath | None' = None,
-    allow_missing_references: 'bool' = False,
-    skip_cache: 'bool | None' = None,
-    path_prefix: 'StrPath | None' = None,
-    multipart: 'bool | None' = None
-) → FilePathStr
+self,
+root: 'StrPath | None' = None,
+allow_missing_references: 'bool' = False,
+skip_cache: 'bool | None' = None,
+path_prefix: 'StrPath | None' = None,
+multipart: 'bool | None' = None
 ```
 
 Télécharge le contenu de l&#39;artifact dans le répertoire racine spécifié.
 
-Les fichiers existants dans `root` ne sont pas modifiés. Supprimez explicitement `root` avant d&#39;appeler `download` si vous voulez que son contenu corresponde exactement à celui de l&#39;artifact.
+Les fichiers existants dans `root` ne sont pas modifiés. Supprimez explicitement `root`
+avant d&#39;appeler `download` si vous voulez que son contenu corresponde exactement à celui de l&#39;artifact.
 
-**Arguments :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-* `root`:  Le répertoire dans lequel W&amp;B stocke les fichiers de l&#39;artifact.
-* `allow_missing_references`:  Si défini sur `True`, tous les chemins de référence invalides seront ignorés lors du téléchargement des fichiers référencés.
-* `skip_cache`:  Si défini sur `True`, le cache de l&#39;artifact sera ignoré lors du téléchargement, et W&amp;B téléchargera chaque fichier dans le répertoire racine par défaut ou dans le répertoire de téléchargement spécifié.
-* `path_prefix`:  Si spécifié, seuls les fichiers dont le chemin commence par le préfixe indiqué seront téléchargés. Utilise le format Unix (barres obliques `/`).
-* `multipart`:  Si défini sur `None` (par défaut), l&#39;artifact sera téléchargé en parallèle à l&#39;aide d&#39;un téléchargement multipart si la taille d&#39;un fichier individuel dépasse 2 Go. Si défini sur `True` ou `False`, l&#39;artifact sera téléchargé en parallèle ou en série, quelle que soit la taille du fichier.
+* `root`: Le répertoire dans lequel W&amp;B stocke les fichiers de l&#39;artifact.
+* `allow_missing_references`: Si défini sur `True`, tous les chemins de référence invalides seront ignorés lors du téléchargement des fichiers référencés.
+* `skip_cache`: Si défini sur `True`, le cache de l&#39;artifact sera ignoré lors du téléchargement, et W&amp;B téléchargera chaque fichier dans le répertoire racine par défaut ou dans le répertoire de téléchargement spécifié.
+* `path_prefix`: Si spécifié, seuls les fichiers dont le chemin commence par le préfixe indiqué seront téléchargés. Utilise le format Unix (barres obliques `/`).
+* `multipart`: Si défini sur `None` (par défaut), l&#39;artifact sera téléchargé en parallèle à l&#39;aide d&#39;un téléchargement multipart si la taille d&#39;un fichier individuel dépasse 2 Go. Si défini sur `True` ou `False`, l&#39;artifact sera téléchargé en parallèle ou en série, quelle que soit la taille du fichier.
 
-**Retourne :**
-Le chemin du contenu téléchargé.
+<div id="raises">
+  ##### Exceptions levées
+</div>
 
-**Exceptions levées :**
+* `ArtifactNotLoggedError`: Si l’artifact n’est pas enregistré.
 
-* `ArtifactNotLoggedError`:  Si l&#39;artifact n&#39;est pas enregistré.
-
-***
-
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Artifact.file`
+### <kbd>méthode</kbd> Artifact.file()
 
 ```python
-file(root: 'str | None' = None) → StrPath
+self,
+root: 'str | None' = None
 ```
 
 Télécharge un artifact contenant un seul fichier dans le répertoire spécifié par `root`.
 
-**Arguments :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-* `root` :  Le répertoire racine dans lequel stocker le fichier. Valeur par défaut : `./artifacts/self.name/`.
+* `root`: Le répertoire racine dans lequel stocker le fichier. Valeur par défaut : `./artifacts/self.name/`.
 
-**Retourne :**
-Le chemin complet du fichier téléchargé.
-
-**Exceptions levées :**
+<div id="raises">
+  ##### Exceptions levées
+</div>
 
 * `ArtifactNotLoggedError` :  Si l&#39;artifact n&#39;est pas enregistré.
 * `ValueError` :  Si l&#39;artifact contient plus d&#39;un fichier.
 
-***
-
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Artifact.files`
+### <kbd>méthode</kbd> Artifact.files()
 
 ```python
-files(
-    names: 'list[str] | None' = None,
-    per_page: 'int' = 50,
-    start: 'str | None' = None
-) → ArtifactFiles
+self,
+names: 'list[str] | None' = None,
+per_page: 'int' = 50,
+start: 'str | None' = None
 ```
 
 Parcourez tous les fichiers stockés dans cet artifact.
 
-**Arguments :**
-
-* `names` :  Les chemins des fichiers, relatifs à la racine de l&#39;artifact, que vous souhaitez lister.
-* `per_page` :  Le nombre de fichiers à renvoyer par requête.
-* `start` :  Curseur de pagination pour reprendre une requête précédente, capturé à partir de l’attribut `.cursor` d’un paginateur précédent.
-
-**Retourne :**
-Un itérateur contenant des objets `File`.
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-**Exceptions levées :**
+* `names` : Les chemins des fichiers, relatifs à la racine de l&#39;artifact, que vous souhaitez lister.
+* `per_page` : Le nombre de fichiers à renvoyer par requête.
+* `start` : Curseur de pagination pour reprendre une requête précédente, capturé à partir de l’attribut `.cursor` d’un paginateur précédent.
 
-* `ArtifactNotLoggedError` :  Si l&#39;artifact n&#39;est pas enregistré.
+<div id="raises">
+  ##### Exceptions levées
+</div>
 
-***
+* `ArtifactNotLoggedError`: Si l’artifact n’est pas enregistré.
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Artifact.finalize`
+### <kbd>méthode</kbd> Artifact.finalize()
 
 ```python
-finalize() → None
+self
 ```
 
 Finalisez la version de l&#39;artifact.
 
-Vous ne pouvez pas modifier une version d&#39;artifact une fois qu&#39;elle est finalisée, car l&#39;artifact est enregistré en tant que version d&#39;artifact spécifique. Créez une nouvelle version d&#39;artifact pour y enregistrer davantage de données. Un artifact est automatiquement finalisé lorsque vous l&#39;enregistrez avec `log_artifact`.
-
-***
-
+Vous ne pouvez pas modifier une version d&#39;artifact une fois qu&#39;elle est finalisée, car l&#39;artifact
+est journalisé en tant que version d&#39;artifact spécifique. Créez une nouvelle version d&#39;artifact
+pour y journaliser davantage de données. Un artifact est automatiquement finalisé
+lorsque vous le journalisez avec `log_artifact`.
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Artifact.get`
+### <kbd>méthode</kbd> Artifact.get()
 
 ```python
-get(name: 'str') → WBValue | None
+self,
+name: 'str'
 ```
 
 Obtient l&#39;objet WBValue situé à l&#39;emplacement relatif `name` dans l&#39;artifact.
 
-**Arguments :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-* `name`:  Le nom relatif dans l&#39;artifact à récupérer.
+* `name`: Le nom relatif dans l&#39;artifact à récupérer.
 
-**Retourne :**
-Objet W&amp;B pouvant être enregistré avec `run.log()` et visualisé dans l&#39;UI W&amp;B.
+<div id="raises">
+  ##### Exceptions levées
+</div>
 
-**Exceptions levées :**
+* `ArtifactNotLoggedError`: si l’artifact n’est pas enregistré ou si le run est hors ligne.
 
-* `ArtifactNotLoggedError`:  si l&#39;artifact n&#39;est pas enregistré ou si le run est hors ligne.
-
-***
-
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Artifact.get_added_local_path_name`
+### <kbd>méthode</kbd> Artifact.get_added_local_path_name()
 
 ```python
-get_added_local_path_name(local_path: 'str') → str | None
+self,
+local_path: 'str'
 ```
 
 Obtenir le nom relatif dans l&#39;artifact d’un fichier ajouté à partir d’un chemin local du système de fichiers.
 
-**Arguments :**
-
-* `local_path`:  Le chemin local à convertir en nom relatif dans l&#39;artifact.
-
-**Retourne :**
-Le nom relatif dans l&#39;artifact.
-
-***
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
+* `local_path`: Le chemin local à convertir en nom relatif dans l&#39;artifact.
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Artifact.get_entry`
+### <kbd>méthode</kbd> Artifact.get_entry()
 
 ```python
-get_entry(name: 'StrPath') → ArtifactManifestEntry
+self,
+name: 'StrPath'
 ```
 
 Récupère l’entrée portant le nom indiqué.
 
-**Arguments :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-* `name`:  Le nom relatif de l’artifact à récupérer
+* `name`: Le nom relatif de l’artifact à récupérer
 
-**Retourne :**
-Un objet `W&B`.
+<div id="raises">
+  ##### Exceptions levées
+</div>
 
-**Exceptions levées :**
+* `ArtifactNotLoggedError`: si l’artifact n’est pas enregistré ou si le run est hors ligne.
+* `KeyError`: si l’artifact ne contient pas d’entrée portant le nom indiqué.
 
-* `ArtifactNotLoggedError`:  si l’artifact n’est pas enregistré ou si le run est hors ligne.
-* `KeyError`:  si l’artifact ne contient pas d’entrée portant le nom indiqué.
-
-***
-
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Artifact.get_path`
+### <kbd>méthode</kbd> Artifact.get_path()
 
 ```python
-get_path(name: 'StrPath') → ArtifactManifestEntry
+self,
+name: 'StrPath'
 ```
 
 Obsolète. Utilisez `get_entry(name)`.
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
+* `name`: 
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Artifact.is_draft`
+### <kbd>méthode</kbd> Artifact.is_draft()
 
 ```python
-is_draft() → bool
+self
 ```
 
 Vérifie si l’artifact n’est pas enregistré.
 
-**Retourne :**
-Booléen. `False` si l’artifact est enregistré. `True` si l’artifact n’est pas enregistré.
-
-***
-
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Artifact.json_encode`
+### <kbd>méthode</kbd> Artifact.json_encode()
 
 ```python
-json_encode() → dict[str, Any]
+self
 ```
 
 Retourne l&#39;artifact encodé au format JSON.
 
-**Retourne :**
-Un `dict` avec des clés de type `string` représentant les attributs de l&#39;artifact.
-
-***
-
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Artifact.link`
+### <kbd>méthode</kbd> Artifact.link()
 
 ```python
-link(target_path: 'str', aliases: 'Iterable[str] | None' = None) → Artifact
+self,
+target_path: 'str',
+aliases: 'Iterable[str] | None' = None
 ```
 
 Liez cet artifact à une collection.
 
-**Arguments :**
-
-* `target_path`:  Chemin de la collection. Il se compose du préfixe &quot;wandb-registry-&quot;, ainsi que du nom du registre et du nom de la collection : `wandb-registry-{REGISTRY_NAME}/{COLLECTION_NAME}`.
-* `aliases`:  Ajoutez un ou plusieurs alias à l&#39;artifact lié. L&#39;alias &quot;latest&quot; est automatiquement appliqué à l&#39;artifact le plus récent que vous liez.
-
-**Exceptions levées :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-* `ArtifactNotLoggedError`:  Si l&#39;artifact n&#39;est pas enregistré.
+* `target_path`: Chemin de la collection. Il se compose du préfixe &quot;wandb-registry-&quot;, ainsi que du nom du registre et du nom de la collection : `wandb-registry-{REGISTRY_NAME}/{COLLECTION_NAME}`.
+* `aliases`: Ajoutez un ou plusieurs alias à l&#39;artifact lié. L&#39;alias &quot;latest&quot; est automatiquement appliqué à l&#39;artifact le plus récent que vous liez.
 
-**Retourne :**
-L&#39;artifact lié.
+<div id="raises">
+  ##### Exceptions levées
+</div>
 
-***
+* `ArtifactNotLoggedError`: Si l’artifact n’est pas enregistré.
 
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Artifact.logged_by`
+### <kbd>méthode</kbd> Artifact.logged_by()
 
 ```python
-logged_by() → Run | None
+self
 ```
 
 Obtient le run W&amp;B qui a enregistré l&#39;artifact à l&#39;origine.
 
-**Retourne :**
-Le nom du run W&amp;B qui a enregistré l&#39;artifact à l&#39;origine.
-
-**Exceptions levées :**
-
-* `ArtifactNotLoggedError`:  Si l&#39;artifact n&#39;a pas été enregistré.
+<div id="raises">
+  ##### Exceptions levées
+</div>
 
-***
+* `ArtifactNotLoggedError`: Si l’artifact n’est pas enregistré.
 
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Artifact.new_draft`
+### <kbd>méthode</kbd> Artifact.new_draft()
 
 ```python
-new_draft() → Artifact
+self
 ```
 
 Créez un nouvel artifact brouillon avec le même contenu que cet artifact validé.
 
 La modification d’un artifact existant crée une nouvelle version d’artifact appelée « artifact incrémentiel ». L’artifact renvoyé peut être enrichi ou modifié, puis enregistré comme nouvelle version.
 
-**Retourne :**
-Un objet `Artifact`.
-
-**Exceptions levées :**
-
-* `ArtifactNotLoggedError`:  Si l’artifact n’est pas enregistré.
+<div id="raises">
+  ##### Exceptions levées
+</div>
 
-***
+* `ArtifactNotLoggedError`: Si l’artifact n’est pas enregistré.
 
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Artifact.new_file`
+### <kbd>méthode</kbd> Artifact.new_file()
 
 ```python
-new_file(
-    name: 'str',
-    mode: 'str' = 'x',
-    encoding: 'str | None' = None
-) → Generator[IO]
+self,
+name: 'str',
+mode: 'str' = 'x',
+encoding: 'str | None' = None
 ```
 
 Ouvrez un nouveau fichier temporaire et ajoutez-le à l&#39;artifact.
 
-**Arguments :**
-
-* `name` :  Le nom du nouveau fichier à ajouter à l&#39;artifact.
-* `mode` :  Le mode d&#39;accès à utiliser pour ouvrir le nouveau fichier.
-* `encoding` :  L&#39;encodage utilisé pour ouvrir le nouveau fichier.
-
-**Retourne :**
-Un nouvel objet fichier dans lequel vous pouvez écrire. Une fois fermé, le fichier est automatiquement ajouté à l&#39;artifact.
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-**Exceptions levées :**
+* `name`: Le nom du nouveau fichier à ajouter à l&#39;artifact.
+* `mode`: Le mode d&#39;accès à utiliser pour ouvrir le nouveau fichier.
+* `encoding`: L&#39;encodage utilisé pour ouvrir le nouveau fichier.
 
-* `ArtifactFinalizedError` :  Vous ne pouvez pas modifier la version actuelle de l&#39;artifact, car elle est finalisée. Enregistrez plutôt une nouvelle version de l&#39;artifact.
+<div id="raises">
+  ##### Exceptions levées
+</div>
 
-***
+* `ArtifactFinalizedError`: Vous ne pouvez pas modifier la version actuelle de l&#39;artifact, car elle est finalisée. Enregistrez plutôt une nouvelle version de l&#39;artifact.
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Artifact.remove`
+### <kbd>méthode</kbd> Artifact.remove()
 
 ```python
-remove(item: 'StrPath | ArtifactManifestEntry') → None
+self,
+item: 'StrPath | ArtifactManifestEntry'
 ```
 
 Supprime un élément de l&#39;artifact.
 
-**Arguments :**
-
-* `item`:  Élément à supprimer. Il peut s&#39;agir d&#39;une entrée de manifeste spécifique ou du nom d&#39;un chemin relatif à l&#39;artifact. Si l&#39;élément correspond à un répertoire, tous les éléments de ce répertoire seront supprimés.
-
-**Exceptions levées :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-* `ArtifactFinalizedError`:  Vous ne pouvez pas modifier la version actuelle de l&#39;artifact, car elle est finalisée. Enregistrez plutôt une nouvelle version de l&#39;artifact.
-* `FileNotFoundError`:  Si l&#39;élément est introuvable dans l&#39;artifact.
+* `item`: Élément à supprimer. Il peut s&#39;agir d&#39;une entrée de manifeste spécifique ou du nom d&#39;un chemin relatif à l&#39;artifact. Si l&#39;élément correspond à un répertoire, tous les éléments de ce répertoire seront supprimés.
 
-***
+<div id="raises">
+  ##### Exceptions levées
+</div>
 
+* `ArtifactFinalizedError`: Vous ne pouvez pas modifier la version actuelle de l&#39;artifact, car elle est finalisée. Enregistrez plutôt une nouvelle version de l&#39;artifact.
+* `FileNotFoundError`: Si l&#39;élément est introuvable dans l&#39;artifact.
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Artifact.save`
+### <kbd>méthode</kbd> Artifact.save()
 
 ```python
-save(
-    project: 'str | None' = None,
-    settings: 'wandb.Settings | None' = None
-) → None
+self,
+project: 'str | None' = None,
+settings: 'wandb.Settings | None' = None
 ```
 
 Enregistrez toutes les modifications apportées à l&#39;artifact.
 
-Si vous êtes actuellement dans un run, ce run consignera cet artifact dans le journal. Sinon, un run de type &quot;auto&quot; est créé pour suivre cet artifact.
-
-**Arguments :**
-
-* `project`:  Projet à utiliser pour l&#39;artifact si aucun run n&#39;est déjà actif dans le contexte.
-* `settings`:  Objet de paramètres à utiliser lors de l&#39;initialisation d&#39;un run automatique. Principalement utilisé dans une infrastructure de test.
+Si vous êtes actuellement dans un run, ce run journalisera cet artifact. Sinon, un run de type &quot;auto&quot; est créé pour suivre cet artifact.
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
+* `project`: Projet à utiliser pour l&#39;artifact si aucun run n&#39;est déjà actif dans le contexte.
+* `settings`: Objet de paramètres à utiliser lors de l&#39;initialisation d&#39;un run automatique. Principalement utilisé dans une infrastructure de test.
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Artifact.unlink`
+### <kbd>méthode</kbd> Artifact.unlink()
 
 ```python
-unlink() → None
+self
 ```
 
 Dissociez cet artifact s&#39;il est lié en tant que membre d&#39;une collection d&#39;artifacts.
 
-**Exceptions levées :**
+<div id="raises">
+  ##### Exceptions levées
+</div>
 
-* `ArtifactNotLoggedError`:  Si l&#39;artifact n&#39;est pas enregistré.
-* `ValueError`:  Si l&#39;artifact n&#39;est lié à aucune collection.
+* `ArtifactNotLoggedError`: Si l’artifact n’est pas enregistré.
+* `ValueError`: Si l’artifact n’est pas lié à aucune collection.
 
-***
-
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Artifact.used_by`
+### <kbd>méthode</kbd> Artifact.used_by()
 
 ```python
-used_by() → list[Run]
+self
 ```
 
 Obtenir la liste des runs ayant utilisé cet artifact et les artifacts qui lui sont liés.
 
-**Retourne :**
-Une liste d&#39;objets `Run`.
-
-**Exceptions levées :**
+<div id="raises">
+  ##### Exceptions levées
+</div>
 
-* `ArtifactNotLoggedError` : Si l&#39;artifact n&#39;est pas enregistré.
+* `ArtifactNotLoggedError`: Si l’artifact n’est pas enregistré.
 
-***
-
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Artifact.verify`
+### <kbd>méthode</kbd> Artifact.verify()
 
 ```python
-verify(root: 'str | None' = None) → None
+self,
+root: 'str | None' = None
 ```
 
 Vérifier que le contenu d’un artifact correspond au manifeste.
 
-Une somme de contrôle est calculée pour tous les fichiers du répertoire, puis ces sommes sont comparées à celles du manifeste de l’artifact. Les références ne sont pas vérifiées.
-
-**Arguments :**
+Une somme de contrôle est calculée pour tous les fichiers du répertoire, puis ces sommes sont
+comparées à celles du manifeste de l’artifact. Les références ne sont pas vérifiées.
 
-* `root`:  Le répertoire à vérifier. Si `None`, l’artifact sera téléchargé dans &#39;./artifacts/self.name/&#39;.
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-**Exceptions levées :**
+* `root`: Le répertoire à vérifier. Si `None`, l’artifact sera téléchargé dans &#39;./artifacts/self.name/&#39;.
 
-* `ArtifactNotLoggedError`:  Si l’artifact n’est pas enregistré.
-* `ValueError`:  Si la vérification échoue.
+<div id="raises">
+  ##### Exceptions levées
+</div>
 
-***
+* `ArtifactNotLoggedError`: Si l’artifact n’est pas enregistré.
+* `ValueError`: Si la vérification échoue.
 
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Artifact.wait`
+### <kbd>méthode</kbd> Artifact.wait()
 
 ```python
-wait(timeout: 'int | None' = None) → Artifact
+self,
+timeout: 'int | None' = None
 ```
 
 Si nécessaire, attendez que cet artifact ait fini d’être enregistré.
 
-**Arguments :**
-
-* `timeout` : le temps d’attente, en secondes.
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-**Retourne :**
-Un objet `Artifact`.
+* `timeout`: le temps d’attente, en secondes.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/experiments/run.mdx b/fr/models/ref/python/experiments/run.mdx
index da9bea12e1..c1e9890cb5 100644
--- a/fr/models/ref/python/experiments/run.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/experiments/run.mdx
@@ -1,32 +1,46 @@
 ---
 title: Run
-namespace: python_sdk_actions
-python_object_type: class
+kind: classe
+namespace: wandb.sdk.wandb_run
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/wandb_run.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/wandb_run.py#L407" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `Run`
+## <kbd>classe</kbd> wandb.Run
 
 Une unité de calcul enregistrée par W&amp;B. Il s&#39;agit généralement d&#39;une expérience de machine learning.
 
-Appelez [`wandb.init()`](https://docs.wandb.ai/models/ref/python/functions/init) pour créer un nouveau run. `wandb.init()` démarre un nouveau run et renvoie un objet `wandb.Run`. Chaque run est associé à un ID unique (ID du run). W&amp;B recommande d&#39;utiliser un gestionnaire de contexte (instruction `with`) pour terminer automatiquement le run.
+Appelez [`wandb.init()`](https://docs.wandb.ai/models/ref/python/functions/init) pour créer un
+nouveau run. `wandb.init()` démarre un nouveau run et renvoie un objet `wandb.Run`.
+Chaque run est associé à un ID unique (ID du run). W&amp;B recommande d&#39;utiliser
+un gestionnaire de contexte (instruction `with`) pour terminer automatiquement le run.
+
+Pour les expériences d&#39;entraînement distribué, vous pouvez soit suivre chaque processus
+séparément avec un run par processus, soit suivre tous les processus dans un run unique.
+Voir [Log distributed training experiments](https://docs.wandb.ai/models/track/log/distributed-training)
+pour plus d&#39;informations.
 
-Pour les expériences d&#39;entraînement distribué, vous pouvez soit suivre chaque processus séparément avec un run par processus, soit suivre tous les processus dans un run unique. Voir [Log distributed training experiments](https://docs.wandb.ai/models/track/log/distributed-training) pour plus d&#39;informations.
+Vous pouvez enregistrer des données dans un run avec `wandb.Run.log()`. Tout ce que vous enregistrez avec
+`wandb.Run.log()` est envoyé à ce run. Voir
+[Create an experiment](https://docs.wandb.ai/models/track/create-an-experiment) ou
+la page de référence de l&#39;API [`wandb.init`](https://docs.wandb.ai/models/ref/python/functions/init)
+pour plus d&#39;informations.
 
-Vous pouvez enregistrer des données dans un run avec `wandb.Run.log()`. Tout ce que vous enregistrez avec `wandb.Run.log()` est envoyé à ce run. Voir [Create an experiment](https://docs.wandb.ai/models/track/create-an-experiment) ou la page de référence de l&#39;API [`wandb.init`](https://docs.wandb.ai/models/ref/python/functions/init) pour plus d&#39;informations.
+Il existe un autre objet `Run` dans l&#39;espace de noms
+[`wandb.apis.public`](https://docs.wandb.ai/models/ref/python/public-api/api).
+Utilisez cet objet pour interagir avec des runs déjà
+créés.
 
-Il existe un autre objet `Run` dans l&#39;espace de noms [`wandb.apis.public`](https://docs.wandb.ai/models/ref/python/public-api/api). Utilisez cet objet pour interagir avec des runs déjà créés.
+<div id="attributes">
+  ## Attributs
+</div>
 
-**Attributs :**
+* `summary`: (Synthèse) Synthèse du run, sous la forme d&#39;un objet de type dictionnaire. Pour plus d&#39;informations, voir [Log summary metrics](https://docs.wandb.ai/models/track/log/log-summary).
 
-* `summary`: (Synthèse) Synthèse du run, sous la forme d&#39;un objet de type dictionnaire. Pour plus d&#39;informations, voir
-* `[Log summary metrics](https`: //docs.wandb.ai/models/track/log/log-summary).
+## Exemples
 
-**Exemples :**
 Créez un run avec `wandb.init()` :
 
 ```python
@@ -36,85 +50,47 @@ import wandb
 # Utiliser un gestionnaire de contexte (instruction `with`) pour terminer automatiquement le run
 with wandb.init(entity="entity", project="project") as run:
     run.log({"accuracy": acc, "loss": loss})
-``` 
-
-### <kbd>propriété</kbd> Run.config
-
-Objet de configuration associé à ce run.
+```
 
-**Retourne :**
+<div id="properties">
+  ## Propriétés
+</div>
 
-* `wandb_config.Config` : La valeur de propriété `config`.
+### <kbd>propriété</kbd> config
 
-***
+Objet de configuration associé à ce run.
 
-### <kbd>propriété</kbd> Run.config_static
+### <kbd>propriété</kbd> config_static
 
 Objet de configuration statique associé à ce run.
 
-**Retourne :**
-
-* `wandb_config.ConfigStatic` : La valeur de propriété config&#95;static.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Run.dir
+### <kbd>propriété</kbd> dir
 
 Répertoire dans lequel sont enregistrés les fichiers associés au run.
 
-**Retourne :**
-
-* `str` : La valeur de propriété `dir`.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Run.disabled
+### <kbd>propriété</kbd> disabled
 
 Vrai si le run est désactivé, faux sinon.
 
-**Retourne :**
-
-* `bool` : La valeur de propriété disabled.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Run.entity
+### <kbd>propriété</kbd> entité
 
 Le nom de l’entité W&amp;B associée au run.
 
 L’entité peut correspondre à un nom d’utilisateur ou au nom d’une équipe ou d’une organisation.
 
-**Retourne :**
-
-* `str` : La valeur de propriété entité.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Run.group
+### <kbd>propriété</kbd> group
 
 Renvoie le nom du groupe associé à ce run.
 
-Le regroupement de runs permet d’organiser et de visualiser ensemble des expériences liées dans l’UI W&amp;B. Cela est particulièrement utile dans des cas comme l’entraînement distribué ou la validation croisée, où plusieurs runs doivent être affichés et gérés comme une expérience unique.
+Le regroupement de runs permet d’organiser et de visualiser ensemble des expériences liées dans l’interface W&amp;B. Cela est particulièrement utile dans des cas comme l’entraînement distribué ou la validation croisée, où plusieurs runs doivent être affichés et gérés comme une expérience unique.
 
 En mode partagé, où tous les processus partagent le même objet run, définir un groupe est généralement inutile, puisqu’il n’y a qu’un seul run et qu’aucun regroupement n’est nécessaire.
 
-**Retourne :**
-
-* `str` : La valeur de propriété group.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Run.id
+### <kbd>propriété</kbd> id
 
 L’identifiant de ce run.
 
-**Retourne :**
-
-* `str` : La valeur de propriété id.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Run.job_type
+### <kbd>propriété</kbd> job_type
 
 Nom du type de job associé au run.
 
@@ -122,241 +98,159 @@ Vous pouvez voir le type de job d&#39;un run sur la page Aperçu du run dans la
 
 Vous pouvez l&#39;utiliser pour classer les runs par type de job, par exemple « entraînement », « évaluation » ou « inférence ». C&#39;est utile pour organiser et filtrer les runs dans l&#39;interface W&amp;B, en particulier lorsque vous avez plusieurs runs avec différents types de job dans le même projet. Pour plus d&#39;informations, voir [Organiser les runs](https://docs.wandb.ai/models/runs#organize-runs).
 
-**Retourne :**
-
-* `str` : La valeur de propriété job&#95;type.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Run.name
+### <kbd>propriété</kbd> name
 
 Nom d’affichage du run.
 
-Les noms d’affichage ne sont pas nécessairement uniques et peuvent être descriptifs. Par défaut, ils sont générés aléatoirement.
-
-**Retourne :**
+Les noms d’affichage ne sont pas nécessairement uniques et peuvent être descriptifs.
+Par défaut, ils sont générés aléatoirement.
 
-* `str | None`: La valeur de propriété `name`.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Run.notes
+### <kbd>propriété</kbd> notes
 
 Notes associées au run, s’il y en a.
 
 Les notes peuvent être une chaîne multilignes et utiliser également du Markdown ainsi que des équations LaTeX entre `$$`, par exemple `$x + 3$`.
 
-**Retourne :**
-
-* `str | None`: La valeur de propriété `notes`.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Run.offline
+### <kbd>propriété</kbd> offline
 
 True si le run est hors ligne, False sinon.
 
-**Retourne :**
-
-* `bool` : La valeur de propriété offline.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Run.path
+### <kbd>propriété</kbd> path
 
 Chemin du run.
 
-Les chemins de run incluent l&#39;entité, le projet et l&#39;ID du run, au format `entity/project/run_id`.
-
-**Retourne :**
+Les chemins de run incluent l&#39;entité, le projet et l&#39;ID du run, au format
+`entity/project/run_id`.
 
-* `str` : La valeur de la propriété `path`.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Run.project
+### <kbd>propriété</kbd> project
 
 Nom du projet W&amp;B associé au run.
 
-**Retourne :**
-
-* `str` : La valeur de propriété du projet.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Run.project_url
+### <kbd>propriété</kbd> project_url
 
 URL du projet W&amp;B associé au run, le cas échéant.
 
-Les runs hors ligne n&#39;ont pas d&#39;URL de projet.
+Les runs hors ligne n’ont pas d’URL de projet.
 
-**Retourne :**
-
-* `str | None` : La valeur de propriété project&#95;url.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Run.resumed
+### <kbd>propriété</kbd> resumed
 
 Vrai si le run a été repris, Faux sinon.
 
-**Retourne :**
-
-* `bool` : La valeur de propriété `resumed`.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Run.settings
+### <kbd>propriété</kbd> settings
 
 Une copie immuable de l&#39;objet Settings du run.
 
-**Retourne :**
-
-* `Settings` : La valeur de propriété settings.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Run.start_time
+### <kbd>propriété</kbd> start_time
 
 Horodatage Unix (en secondes) indiquant quand le run a démarré.
 
-**Retourne :**
-
-* `float` : La valeur de propriété start&#95;time.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Run.step
+### <kbd>propriété</kbd> step
 
 L’étape W&amp;B du prochain appel à `log()`.
 
 Déclenche une erreur pour les runs avec mode=&quot;shared&quot;.
 
-**Retourne :**
-
-* `int`: La valeur de la propriété step.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Run.sweep_id
+### <kbd>propriété</kbd> sweep_id
 
 Identifiant du balayage associé au run, le cas échéant.
 
-**Retourne :**
-
-* `str | None`: La valeur de propriété `sweep_id`.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Run.sweep_url
+### <kbd>propriété</kbd> sweep_url
 
 URL du balayage associé au run, le cas échéant.
 
 Les runs hors ligne n&#39;ont pas d&#39;URL de balayage.
 
-**Retourne :**
-
-* `str | None` : La valeur de propriété `sweep_url`.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Run.tags
+### <kbd>propriété</kbd> tags
 
 Les tags associés au run, le cas échéant.
 
-**Retourne :**
-
-* `tuple | None` : La valeur de propriété tags.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Run.url
+### <kbd>propriété</kbd> url
 
 L’URL du run W&amp;B, s’il en existe une.
 
 Les runs hors ligne n’ont pas d’URL.
 
-**Retourne :**
-
-* `str | None`: La valeur de la propriété url.
-
-***
+<div id="methods">
+  ## Méthodes
+</div>
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Run.alert`
+### <kbd>méthode</kbd> Run.alert()
 
 ```python
-alert(
-    title: 'str',
-    text: 'str',
-    level: 'str | AlertLevel | None' = None,
-    wait_duration: 'int | float | timedelta | None' = None
-) → None
+self,
+title: 'str',
+text: 'str',
+level: 'str | AlertLevel | None' = None,
+wait_duration: 'int | float | timedelta | None' = None
 ```
 
 Crée une alerte avec le titre et le texte indiqués.
 
-**Arguments :**
-
-* `title` :  Le titre de l’alerte ; il doit comporter moins de 64 caractères.
-* `text` :  Le corps de l’alerte.
-* `level` :  Le niveau d’alerte à utiliser, parmi : `INFO`, `WARN` ou `ERROR`.
-* `wait_duration` :  Le délai d’attente (en secondes) avant d’envoyer une autre alerte avec ce titre.
-
-***
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
+* `title` : Le titre de l’alerte ; il doit comporter moins de 64 caractères.
+* `text` : Le corps de l’alerte.
+* `level` : Le niveau d’alerte à utiliser, parmi : `INFO`, `WARN` ou `ERROR`.
+* `wait_duration` : Le délai d’attente (en secondes) avant d’envoyer une autre alerte avec ce titre.
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Run.define_metric`
+### <kbd>méthode</kbd> Run.define_metric()
 
 ```python
-define_metric(
-    name: 'str',
-    step_metric: 'str | wandb_metric.Metric | None' = None,
-    step_sync: 'bool | None' = None,
-    hidden: 'bool | None' = None,
-    summary: 'str | None' = None,
-    goal: 'str | None' = None,
-    overwrite: 'bool | None' = None
-) → wandb_metric.Metric
+self,
+name: 'str',
+step_metric: 'str | wandb_metric.Metric | None' = None,
+step_sync: 'bool | None' = None,
+hidden: 'bool | None' = None,
+summary: 'str | None' = None,
+goal: 'str | None' = None,
+overwrite: 'bool | None' = None
 ```
 
 Personnalisez les métriques enregistrées avec `wandb.Run.log()`.
 
-**Arguments :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-* `name`:  Le nom de la métrique à personnaliser.
-* `step_metric`:  Le nom d&#39;une autre métrique qui servira d&#39;axe X pour cette métrique dans les graphiques générés automatiquement.
-* `step_sync`:  Insère automatiquement la dernière valeur de step&#95;metric dans `wandb.Run.log()` si elle n&#39;est pas fournie explicitement. La valeur par défaut est True si step&#95;metric est spécifiée.
-* `hidden`:  Masque cette métrique dans les graphiques générés automatiquement.
-* `summary`:  Spécifie les métriques agrégées ajoutées à summary. Les agrégations prises en charge incluent &quot;min&quot;, &quot;max&quot;, &quot;mean&quot;, &quot;last&quot;, &quot;first&quot;, &quot;best&quot;, &quot;copy&quot; et &quot;none&quot;. &quot;none&quot; empêche la génération d&#39;un summary. &quot;best&quot; est utilisé avec le paramètre goal, mais &quot;best&quot; est obsolète et ne doit pas être utilisé ; utilisez &quot;min&quot; ou &quot;max&quot; à la place. &quot;copy&quot; est obsolète et ne doit pas être utilisé.
-* `goal`:  Spécifie comment interpréter le type de summary &quot;best&quot;. Les options prises en charge sont &quot;minimize&quot; et &quot;maximize&quot;. &quot;goal&quot; est obsolète et ne doit pas être utilisé ; utilisez &quot;min&quot; ou &quot;max&quot; à la place.
-* `overwrite`:  Si false, cet appel est fusionné avec les appels précédents à `define_metric` pour la même métrique en utilisant leurs valeurs pour tous les paramètres non spécifiés. Si true, les paramètres non spécifiés remplacent les valeurs définies par les appels précédents.
+* `name`: Le nom de la métrique à personnaliser.
+* `step_metric`: Le nom d&#39;une autre métrique qui servira d&#39;axe X pour cette métrique dans les graphiques générés automatiquement.
+* `step_sync`: Insère automatiquement la dernière valeur de step&#95;metric dans `wandb.Run.log()` si elle n&#39;est pas fournie explicitement. La valeur par défaut est True si step&#95;metric est spécifiée.
+* `hidden`: Masque cette métrique dans les graphiques générés automatiquement.
+* `summary`: Spécifie les métriques agrégées ajoutées à summary. Les agrégations prises en charge incluent &quot;min&quot;, &quot;max&quot;, &quot;mean&quot;, &quot;last&quot;, &quot;first&quot;, &quot;best&quot;, &quot;copy&quot; et &quot;none&quot;. &quot;none&quot; empêche la génération d&#39;un summary. &quot;best&quot; est utilisé avec le paramètre goal, mais &quot;best&quot; est obsolète et ne doit pas être utilisé ; utilisez &quot;min&quot; ou &quot;max&quot; à la place. &quot;copy&quot; est obsolète et ne doit pas être utilisé.
+* `goal`: Spécifie comment interpréter le type de summary &quot;best&quot;. Les options prises en charge sont &quot;minimize&quot; et &quot;maximize&quot;. &quot;goal&quot; est obsolète et ne doit pas être utilisé ; utilisez &quot;min&quot; ou &quot;max&quot; à la place.
+* `overwrite`: Si false, cet appel est fusionné avec les appels précédents à `define_metric` pour la même métrique en utilisant leurs valeurs pour tous les paramètres non spécifiés. Si true, les paramètres non spécifiés remplacent les valeurs définies par les appels précédents.
 
-**Retourne :**
-Un objet qui représente cet appel, mais qui peut autrement être ignoré.
-
-***
-
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Run.display`
+### <kbd>méthode</kbd> Run.display()
 
 ```python
-display(height: 'int' = 420, hidden: 'bool' = False) → bool
+self,
+height: 'int' = 420,
+hidden: 'bool' = False
 ```
 
 Affiche ce run dans Jupyter.
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
+* `height`:
+* `hidden`: 
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Run.finish`
+### <kbd>méthode</kbd> Run.finish()
 
 ```python
-finish(exit_code: 'int | None' = None, quiet: 'bool | None' = None) → None
+self,
+exit_code: 'int | None' = None,
+quiet: 'bool | None' = None
 ```
 
 Terminez un run et envoyez toutes les données restantes.
 
-Marque la fin d’un run W&amp;B et garantit que toutes les données sont synchronisées avec le serveur. L’état final du run est déterminé par ses conditions de sortie et son statut de synchronisation.
+Marque la fin d’un run W&amp;B et garantit que toutes les données sont synchronisées avec le serveur.
+L’état final du run est déterminé par ses conditions de sortie et son statut de synchronisation.
 
 Run States:
 
@@ -366,58 +260,56 @@ Run States:
 * Failed : run terminé avec des erreurs (`exit_code!=0`).
 * Killed : run arrêté de force avant d’avoir pu se terminer.
 
-**Arguments :**
-
-* `exit_code` :  Entier indiquant le statut de sortie du run. Utilisez 0 pour signaler une réussite ; toute autre valeur marque le run comme échoué.
-* `quiet` :  Obsolète. Configurez la verbosité du logging avec `wandb.Settings(quiet=...)`.
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-***
+* `exit_code`: Entier indiquant le statut de sortie du run. Utilisez 0 pour signaler une réussite ; toute autre valeur marque le run comme échoué.
+* `quiet`: Obsolète. Configurez la verbosité du logging avec `wandb.Settings(quiet=...)`.
 
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Run.finish_artifact`
+### <kbd>méthode</kbd> Run.finish_artifact()
 
 ```python
-finish_artifact(
-    artifact_or_path: 'Artifact | str',
-    name: 'str | None' = None,
-    type: 'str | None' = None,
-    aliases: 'list[str] | None' = None,
-    distributed_id: 'str | None' = None
-) → Artifact
+self,
+artifact_or_path: 'Artifact | str',
+name: 'str | None' = None,
+type: 'str | None' = None,
+aliases: 'list[str] | None' = None,
+distributed_id: 'str | None' = None
 ```
 
 Finalise un artifact non finalisé comme sortie d’un run.
 
 Les &quot;upserts&quot; ultérieurs avec le même ID distribué créeront une nouvelle version.
 
-**Arguments :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-* `artifact_or_path`:  Chemin vers le contenu de cet artifact, pouvant prendre les formes suivantes :
+* `artifact_or_path`: Chemin vers le contenu de cet artifact,
+  pouvant prendre les formes suivantes :
   * `/local/directory`
   * `/local/directory/file.txt`
-  * `s3://bucket/path`  Vous pouvez également passer un objet Artifact créé en appelant  `wandb.Artifact`.
-* `name`:  Nom d’un artifact. Peut être préfixé par entité/projet.  Les noms valides peuvent prendre les formes suivantes :
+  * `s3://bucket/path`
+    Vous pouvez également passer un objet Artifact créé en appelant
+    `wandb.Artifact`.
+* `name`: Nom d’un artifact. Peut être préfixé par entité/projet.
+  Les noms valides peuvent prendre les formes suivantes :
   * name:version
   * name:alias
-  * digest  S’il n’est pas spécifié, la valeur par défaut sera le nom de base du chemin, précédé de l’ID du run actuel.
-* `type`:  Le type d’artifact à journaliser, par exemple `dataset`, `model`
-* `aliases`:  Alias à appliquer à cet artifact,  valeurs par défaut : `["latest"]`
-* `distributed_id`:  Chaîne unique partagée par tous les jobs distribués. Si None,  la valeur par défaut est le nom du groupe du run.
-
-**Retourne :**
-Un objet `Artifact`.
-
-***
-
+  * digest
+    S’il n’est pas spécifié, la valeur par défaut sera le nom de base du chemin, précédé de l’ID du run actuel.
+* `type`: Le type d’artifact à journaliser, par exemple `dataset`, `model`
+* `aliases`: Alias à appliquer à cet artifact, valeurs par défaut : `["latest"]`
+* `distributed_id`: Chaîne unique partagée par tous les jobs distribués. Si None, la valeur par défaut est le nom du groupe du run.
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Run.link_artifact`
+### <kbd>méthode</kbd> Run.link_artifact()
 
 ```python
-link_artifact(
-    artifact: 'Artifact',
-    target_path: 'str',
-    aliases: 'list[str] | None' = None
-) → Artifact
+self,
+artifact: 'Artifact',
+target_path: 'str',
+aliases: 'list[str] | None' = None
 ```
 
 Liez l&#39;artifact à une collection.
@@ -426,27 +318,22 @@ Le terme « link » désigne des pointeurs qui relient l’emplacement où W&a
 
 Affichez les artifacts liés dans l’interface utilisateur du registre pour la collection spécifiée.
 
-**Arguments :**
-
-* `artifact`:  L’objet artifact à lier à la collection.
-* `target_path`:  Le chemin de la collection. Il se compose du préfixe &quot;wandb-registry-&quot;, ainsi que du nom du registre et du nom de la collection : `wandb-registry-{REGISTRY_NAME}/{COLLECTION_NAME}`.
-* `aliases`:  Ajoutez un ou plusieurs alias à l&#39;artifact lié. L’alias &quot;latest&quot; est automatiquement appliqué à l&#39;artifact le plus récent que vous liez.
-
-**Retourne :**
-L&#39;artifact lié.
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-***
+* `artifact`: L’objet artifact à lier à la collection.
+* `target_path`: Le chemin de la collection. Il se compose du préfixe &quot;wandb-registry-&quot;, ainsi que du nom du registre et du nom de la collection : `wandb-registry-{REGISTRY_NAME}/{COLLECTION_NAME}`.
+* `aliases`: Ajoutez un ou plusieurs alias à l&#39;artifact lié. L’alias &quot;latest&quot; est automatiquement appliqué à l&#39;artifact le plus récent que vous liez.
 
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Run.link_model`
+### <kbd>méthode</kbd> Run.link_model()
 
 ```python
-link_model(
-    path: 'StrPath',
-    registered_model_name: 'str',
-    name: 'str | None' = None,
-    aliases: 'list[str] | None' = None
-) → Artifact | None
+self,
+path: 'StrPath',
+registered_model_name: 'str',
+name: 'str | None' = None,
+aliases: 'list[str] | None' = None
 ```
 
 Enregistrer une version d’un artifact de modèle et la lier à un modèle enregistré dans le registre de modèles.
@@ -455,45 +342,48 @@ Les versions de modèle liées sont visibles dans l’UI pour le modèle enregis
 
 Cette méthode :
 
-* Vérifie si l’artifact de modèle &#39;name&#39; a été enregistré. Si c’est le cas, utilise la version de l’artifact correspondant aux fichiers situés à &#39;path&#39; ou enregistre une nouvelle version. Sinon, elle enregistre les fichiers sous &#39;path&#39; en tant que nouvel artifact de modèle, &#39;name&#39;, de type &#39;model&#39;.
-* Vérifie si un modèle enregistré nommé &#39;registered&#95;model&#95;name&#39; existe dans le projet &#39;model-registry&#39;. Sinon, crée un nouveau modèle enregistré nommé &#39;registered&#95;model&#95;name&#39;.
+* Vérifie si l’artifact de modèle &#39;name&#39; a été enregistré. Si c’est le cas, utilise la version de l’artifact correspondant aux fichiers
+  situés à &#39;path&#39; ou enregistre une nouvelle version. Sinon, elle enregistre les fichiers sous &#39;path&#39; en tant que nouvel artifact de modèle, &#39;name&#39;,
+  de type &#39;model&#39;.
+* Vérifie si un modèle enregistré nommé &#39;registered&#95;model&#95;name&#39; existe dans le projet &#39;model-registry&#39;.
+  Sinon, crée un nouveau modèle enregistré nommé &#39;registered&#95;model&#95;name&#39;.
 * Lie la version de l’artifact de modèle &#39;name&#39; au modèle enregistré &#39;registered&#95;model&#95;name&#39;.
 * Attache les alias de la liste &#39;aliases&#39; à la version de l’artifact de modèle nouvellement liée.
 
-**Arguments :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-* `path`:  (str) Chemin vers le contenu de ce modèle, pouvant prendre les formes suivantes :
+* `path`: (str) Chemin vers le contenu de ce modèle, pouvant prendre les
+  formes suivantes :
   * `/local/directory`
   * `/local/directory/file.txt`
   * `s3://bucket/path`
-* `registered_model_name`:  Nom du modèle enregistré auquel lier le  modèle. Un modèle enregistré est une collection de  versions de modèle liées au registre de modèles, représentant  généralement une tâche de ML propre à une équipe. L’entité à laquelle ce  modèle enregistré appartient est dérivée du run.
-* `name`:  Nom de l’artifact de modèle dans lequel les fichiers de &#39;path&#39; seront  enregistrés. Par défaut, il s’agit du nom de base du chemin,  précédé de l’ID du run actuel, s’il n’est pas spécifié.
-* `aliases`:  Alias appliqués uniquement à cet artifact lié  dans le modèle enregistré. L’alias &quot;latest&quot; est toujours  appliqué à la version la plus récente d’un artifact lié.
-
-**Exceptions levées :**
+* `registered_model_name`: Nom du modèle enregistré auquel lier le modèle. Un modèle enregistré est une collection de versions de modèle liées au registre de modèles, représentant généralement une tâche de ML propre à une équipe. L’entité à laquelle ce modèle enregistré appartient est dérivée du run.
+* `name`: Nom de l’artifact de modèle dans lequel les fichiers de &#39;path&#39; seront enregistrés. Par défaut, il s’agit du nom de base du chemin, précédé de l’ID du run actuel, s’il n’est pas spécifié.
+* `aliases`: Alias appliqués uniquement à cet artifact lié dans le modèle enregistré. L’alias &quot;latest&quot; est toujours appliqué à la version la plus récente d’un artifact lié.
 
-* `AssertionError`:  Si registered&#95;model&#95;name est un chemin ou  si l’artifact de modèle &#39;name&#39; est d’un type ne contenant pas  la sous-chaîne &#39;model&#39;.
-* `ValueError`:  Si name contient des caractères spéciaux non valides.
+<div id="raises">
+  ##### Exceptions levées
+</div>
 
-**Retourne :**
-L’artifact lié si la liaison a réussi, sinon `None`.
+* `AssertionError`: Si registered&#95;model&#95;name est un chemin ou si l’artifact de modèle &#39;name&#39; est d’un type ne contenant pas la sous-chaîne &#39;model&#39;.
+* `ValueError`: Si name contient des caractères spéciaux non valides.
 
-***
-
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Run.log`
+### <kbd>méthode</kbd> Run.log()
 
 ```python
-log(
-    data: 'dict[str, Any]',
-    step: 'int | None' = None,
-    commit: 'bool | None' = None
-) → None
+self,
+data: 'dict[str, Any]',
+step: 'int | None' = None,
+commit: 'bool | None' = None
 ```
 
 Téléversez les données d&#39;un run.
 
-Utilisez `log` pour journaliser les données des runs, comme des scalaires, des images, des vidéos, des histogrammes, des graphiques et des tableaux. Voir [Journaliser des objets et des médias](https://docs.wandb.ai/models/track/log) pour des extraits de code, des bonnes pratiques, etc.
+Utilisez `log` pour journaliser les données des runs, comme des scalaires, des images, des vidéos,
+des histogrammes, des graphiques et des tableaux. Voir [Journaliser des objets et des médias](https://docs.wandb.ai/models/track/log) pour
+des extraits de code, des bonnes pratiques, etc.
 
 Utilisation de base :
 
@@ -501,7 +391,7 @@ Utilisation de base :
 import wandb
 
 with wandb.init() as run:
-     run.log({"train-loss": 0.5, "accuracy": 0.9})
+    run.log({"train-loss": 0.5, "accuracy": 0.9})
 ```
 
 L’extrait de code précédent enregistre la perte et la précision dans l’historique du run et met à jour les valeurs de synthèse de ces métriques.
@@ -514,62 +404,83 @@ W&amp;B organise les métriques dont le nom contient une barre oblique (`/`) en
 
 ```python
 with wandb.init() as run:
-     # Consigner les métriques dans la section "train".
-     run.log(
-         {
-             "train/accuracy": 0.9,
-             "train/loss": 30,
-             "validate/accuracy": 0.8,
-             "validate/loss": 20,
-         }
-     )
+    # Consigner les métriques dans la section "train".
+    run.log(
+        {
+            "train/accuracy": 0.9,
+            "train/loss": 30,
+            "validate/accuracy": 0.8,
+            "validate/loss": 20,
+        }
+    )
 ```
 
-Un seul niveau d’imbrication est pris en charge ; `run.log({"a/b/c": 1})` crée une section nommée &quot;a&quot;.
+Un seul niveau d’imbrication est pris en charge ; `run.log({"a/b/c": 1})`
+crée une section nommée &quot;a&quot;.
 
-`run.log()` n’est pas conçu pour être appelé plus de quelques fois par seconde. Pour des performances optimales, limitez votre journalisation à une fois toutes les N itérations, ou collectez les données sur plusieurs itérations et journalisez-les en une seule étape.
+`run.log()` n’est pas conçu pour être appelé plus de quelques fois par seconde.
+Pour des performances optimales, limitez votre journalisation à une fois toutes les N itérations,
+ou collectez les données sur plusieurs itérations et journalisez-les en une seule étape.
 
-Par défaut, chaque appel à `log` crée une nouvelle &quot;étape&quot;. L’étape doit toujours augmenter, et il n’est pas possible de journaliser des données sur une étape précédente. Vous pouvez utiliser n’importe quelle métrique comme axe des X dans les graphiques. Voir [Axes de journalisation personnalisés](https://docs.wandb.ai/models/track/log/customize-logging-axes) pour plus de détails.
+Par défaut, chaque appel à `log` crée une nouvelle &quot;étape&quot;.
+L’étape doit toujours augmenter, et il n’est pas possible de journaliser des données
+sur une étape précédente. Vous pouvez utiliser n’importe quelle métrique comme axe des X dans les graphiques.
+Voir [Axes de journalisation personnalisés](https://docs.wandb.ai/models/track/log/customize-logging-axes)
+pour plus de détails.
 
-Dans de nombreux cas, il est préférable de traiter l’étape W&amp;B comme un horodatage plutôt que comme une étape d’entraînement.
+Dans de nombreux cas, il est préférable de traiter l’étape W&amp;B comme
+un horodatage plutôt que comme une étape d’entraînement.
 
 ```python
 with wandb.init() as run:
-     # Exemple : journaliser une métrique "epoch" à utiliser comme axe X.
-     run.log({"epoch": 40, "train-loss": 0.5})
+    # Exemple : journaliser une métrique "epoch" à utiliser comme axe X.
+    run.log({"epoch": 40, "train-loss": 0.5})
 ```
 
-Il est possible d’utiliser plusieurs appels à `wandb.Run.log()` pour consigner des données à la même étape à l’aide des paramètres `step` et `commit`. Les exemples suivants sont tous équivalents :
+Il est possible d’utiliser plusieurs appels à `wandb.Run.log()` pour consigner des données à la même étape à l’aide des paramètres `step` et `commit`.
+Les exemples suivants sont tous équivalents :
 
 ```python
 with wandb.init() as run:
-     # Utilisation normale :
-     run.log({"train-loss": 0.5, "accuracy": 0.8})
-     run.log({"train-loss": 0.4, "accuracy": 0.9})
-
-     # Étape implicite sans auto-incrémentation :
-     run.log({"train-loss": 0.5}, commit=False)
-     run.log({"accuracy": 0.8})
-     run.log({"train-loss": 0.4}, commit=False)
-     run.log({"accuracy": 0.9})
-
-     # Étape explicite :
-     run.log({"train-loss": 0.5}, step=current_step)
-     run.log({"accuracy": 0.8}, step=current_step)
-     current_step += 1
-     run.log({"train-loss": 0.4}, step=current_step)
-     run.log({"accuracy": 0.9}, step=current_step, commit=True)
+    # Utilisation normale :
+    run.log({"train-loss": 0.5, "accuracy": 0.8})
+    run.log({"train-loss": 0.4, "accuracy": 0.9})
+
+    # Étape implicite sans auto-incrémentation :
+    run.log({"train-loss": 0.5}, commit=False)
+    run.log({"accuracy": 0.8})
+    run.log({"train-loss": 0.4}, commit=False)
+    run.log({"accuracy": 0.9})
+
+    # Étape explicite :
+    run.log({"train-loss": 0.5}, step=current_step)
+    run.log({"accuracy": 0.8}, step=current_step)
+    current_step += 1
+    run.log({"train-loss": 0.4}, step=current_step)
+    run.log({"accuracy": 0.9}, step=current_step, commit=True)
 ```
 
-**Arguments :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-* `data` : un `dict` avec des clés `str` et des valeurs sérialisables
-* `Objets Python, y compris` : `int`, `float` et chaînes de caractères ; n’importe lequel des `wandb.data_types` ; des listes, tuples et tableaux NumPy d’objets Python sérialisables ; d’autres `dict` de cette structure.
+* `data` : un `dict` avec des clés `str` et des valeurs qui sont des objets Python sérialisables, y compris : `int`, `float` et `string` ; n’importe lequel des `wandb.data_types` ; des listes, tuples et tableaux NumPy d’objets Python sérialisables ; d’autres `dict` de cette structure.
 * `step` : le numéro d’étape à journaliser. Si `None`, une étape implicite avec auto-incrémentation est utilisée. Voir les notes dans la description.
 * `commit` : si vrai, finalisez et téléversez l’étape. Si faux, accumulez les données pour l’étape. Voir les notes dans la description. Si `step` est `None`, la valeur par défaut est `commit=True` ; sinon, la valeur par défaut est `commit=False`.
 
-**Exemples :**
-Pour davantage d’exemples, plus détaillés, voir [nos guides sur la journalisation](https://docs.wandb.ai/models/track/log).
+<div id="raises">
+  ##### Exceptions levées
+</div>
+
+* `wandb.Error` : si la méthode est appelée avant `wandb.init()`.
+* `ValueError` : si des données non valides sont transmises.
+
+<div id="examples">
+  ##### Exemples
+</div>
+
+Pour davantage d’exemples, plus détaillés, voir
+[nos guides sur la journalisation](https://docs.wandb.ai/models/track/log).
 
 Utilisation de base
 
@@ -612,9 +523,9 @@ import wandb
 with wandb.init() as run:
     examples = []
     for i in range(3):
-         pixels = np.random.randint(low=0, high=256, size=(100, 100, 3))
-         image = wandb.Image(pixels, caption=f"random field {i}")
-         examples.append(image)
+        pixels = np.random.randint(low=0, high=256, size=(100, 100, 3))
+        image = wandb.Image(pixels, caption=f"random field {i}")
+        examples.append(image)
     run.log({"examples": examples})
 ```
 
@@ -628,15 +539,15 @@ import wandb
 with wandb.init() as run:
     examples = []
     for i in range(3):
-         pixels = np.random.randint(
-             low=0,
-             high=256,
-             size=(100, 100, 3),
-             dtype=np.uint8,
-         )
-         pil_image = PILImage.fromarray(pixels, mode="RGB")
-         image = wandb.Image(pil_image, caption=f"random field {i}")
-         examples.append(image)
+        pixels = np.random.randint(
+            low=0,
+            high=256,
+            size=(100, 100, 3),
+            dtype=np.uint8,
+        )
+        pil_image = PILImage.fromarray(pixels, mode="RGB")
+        image = wandb.Image(pil_image, caption=f"random field {i}")
+        examples.append(image)
     run.log({"examples": examples})
 ```
 
@@ -649,10 +560,10 @@ import wandb
 with wandb.init() as run:
     # les axes sont (temps, canal, hauteur, largeur)
     frames = np.random.randint(
-         low=0,
-         high=256,
-         size=(10, 3, 100, 100),
-         dtype=np.uint8,
+        low=0,
+        high=256,
+        size=(10, 3, 100, 100),
+        dtype=np.uint8,
     )
     run.log({"video": wandb.Video(frames, fps=4)})
 ```
@@ -688,81 +599,76 @@ import wandb
 
 with wandb.init() as run:
     run.log(
-         {
-             "generated_samples": [
-                 wandb.Object3D(open("sample.obj")),
-                 wandb.Object3D(open("sample.gltf")),
-                 wandb.Object3D(open("sample.glb")),
-             ]
-         }
+        {
+            "generated_samples": [
+                wandb.Object3D(open("sample.obj")),
+                wandb.Object3D(open("sample.gltf")),
+                wandb.Object3D(open("sample.glb")),
+            ]
+        }
     )
 ```
 
-**Exceptions levées :**
-
-* `wandb.Error` : si la méthode est appelée avant `wandb.init()`.
-* `ValueError` : si des données non valides sont transmises.
-
-***
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Run.log_artifact`
+### <kbd>méthode</kbd> Run.log_artifact()
 
 ```python
-log_artifact(
-    artifact_or_path: 'Artifact | StrPath',
-    name: 'str | None' = None,
-    type: 'str | None' = None,
-    aliases: 'list[str] | None' = None,
-    tags: 'list[str] | None' = None
-) → Artifact
+self,
+artifact_or_path: 'Artifact | StrPath',
+name: 'str | None' = None,
+type: 'str | None' = None,
+aliases: 'list[str] | None' = None,
+tags: 'list[str] | None' = None
 ```
 
 Déclare un artifact comme sortie d’un run.
 
-**Arguments :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-* `artifact_or_path`:  (str ou Artifact) Chemin vers le contenu de cet artifact, sous l’une des formes suivantes :
+* `artifact_or_path`: (str ou Artifact) Chemin vers le contenu de cet artifact,
+  sous l’une des formes suivantes :
   * `/local/directory`
   * `/local/directory/file.txt`
-  * `s3://bucket/path`  Vous pouvez également transmettre un objet Artifact créé en appelant `wandb.Artifact`.
-* `name`:  (str, facultatif) Nom d’artifact. Les noms valides peuvent prendre les formes suivantes :
+  * `s3://bucket/path`
+    Vous pouvez également transmettre un objet Artifact créé en appelant
+    `wandb.Artifact`.
+* `name`: (str, facultatif) Nom d’artifact. Les noms valides peuvent prendre les formes suivantes :
   * name:version
   * name:alias
-  * digest  Si ce paramètre n’est pas spécifié, la valeur par défaut est le nom de base du chemin, préfixé par l’ID du run actuel.
-* `type`:  (str) Type d’artifact à enregistrer, par exemple `dataset`, `model`
-* `aliases`:  (list, facultatif) Alias à appliquer à cet artifact. La valeur par défaut est `["latest"]`
-* `tags`:  (list, facultatif) Tags à appliquer à cet artifact, le cas échéant.
-
-**Retourne :**
-Un objet `Artifact`.
-
-***
-
+  * digest
+    Si ce paramètre n’est pas spécifié, la valeur par défaut est le nom de base du chemin, préfixé par l’ID du run actuel.
+* `type`: (str) Type d’artifact à enregistrer, par exemple `dataset`, `model`
+* `aliases`: (list, facultatif) Alias à appliquer à cet artifact. La valeur par défaut est `["latest"]`
+* `tags`: (list, facultatif) Tags à appliquer à cet artifact, le cas échéant.
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Run.log_code`
+### <kbd>méthode</kbd> Run.log_code()
 
 ```python
-log_code(
-    root: 'str | None' = '.',
-    name: 'str | None' = None,
-    include_fn: 'Callable[[str, str], bool] | Callable[[str], bool]' = <function _is_py_requirements_or_dockerfile at 0x10b40f1a0>,
-    exclude_fn: 'Callable[[str, str], bool] | Callable[[str], bool]' = <function exclude_wandb_fn at 0x10cea8360>
-) → Artifact | None
+self,
+root: 'str | None' = '.',
+name: 'str | None' = None,
+include_fn: 'Callable[[str, str], bool] | Callable[[str], bool]' = _is_py_requirements_or_dockerfile,
+exclude_fn: 'Callable[[str, str], bool] | Callable[[str], bool]' = exclude_wandb_fn
 ```
 
 Enregistre l’état actuel de votre code dans un Artifact W&amp;B.
 
 Par défaut, la méthode parcourt le répertoire courant et consigne tous les fichiers dont le nom se termine par `.py`.
 
-**Arguments :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
 * `root`: Le chemin relatif (par rapport à `os.getcwd()`) ou absolu à partir duquel rechercher le code de manière récursive.
 * `name`: (`str`, facultatif) Le nom de notre artifact de code. Par défaut, l&#39;artifact sera nommé `source-$PROJECT_ID-$ENTRYPOINT_RELPATH`. Dans certains cas, vous pouvez vouloir que plusieurs runs partagent le même artifact. Spécifier un nom vous permet de le faire.
-* `include_fn`: Une fonction qui accepte un chemin de fichier et, éventuellement, un chemin racine, puis renvoie `True` s’il doit être inclus et `False` sinon. Par défaut, c’est
-* `defaults to `lambda path, root`:  path.endswith(".py")`.
+* `include_fn`: Une fonction qui accepte un chemin de fichier et, éventuellement, un chemin racine, puis renvoie `True` s’il doit être inclus et `False` sinon. Par défaut, c’est `lambda path, root: path.endswith(".py")`.
 * `exclude_fn`: Une fonction qui accepte un chemin de fichier et, éventuellement, un chemin racine, puis renvoie `True` s’il doit être exclu et `False` sinon. Par défaut, une fonction exclut tous les fichiers des répertoires `<root>/.wandb/` et `<root>/wandb/`.
 
-**Exemples :**
+<div id="examples">
+  ##### Exemples
+</div>
+
 Utilisation de base
 
 ```python
@@ -779,122 +685,112 @@ import wandb
 
 with wandb.init() as run:
     run.log_code(
-         root="../",
-         include_fn=lambda path: path.endswith(".py") or path.endswith(".ipynb"),
-         exclude_fn=lambda path, root: os.path.relpath(path, root).startswith(
-             "cache/"
-         ),
+        root="../",
+        include_fn=lambda path: path.endswith(".py") or path.endswith(".ipynb"),
+        exclude_fn=lambda path, root: os.path.relpath(path, root).startswith(
+            "cache/"
+        ),
     )
 ```
 
-**Retourne :**
-Un objet `Artifact` si du code a été enregistré
-
-***
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Run.log_model`
+### <kbd>méthode</kbd> Run.log_model()
 
 ```python
-log_model(
-    path: 'StrPath',
-    name: 'str | None' = None,
-    aliases: 'list[str] | None' = None
-) → None
+self,
+path: 'StrPath',
+name: 'str | None' = None,
+aliases: 'list[str] | None' = None
 ```
 
 Journalise un artifact de modèle contenant le contenu du &#39;path&#39; dans un run et le marque comme sortie de ce run.
 
-Le nom de l&#39;artifact de modèle ne peut contenir que des caractères alphanumériques, des traits de soulignement et des traits d&#39;union.
+Le nom de l&#39;artifact de modèle ne peut contenir que des caractères alphanumériques,
+des traits de soulignement et des traits d&#39;union.
 
-**Arguments :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-* `path`:  (str) Chemin vers le contenu de ce modèle, pouvant prendre les formes suivantes :
+* `path`: (str) Chemin vers le contenu de ce modèle,
+  pouvant prendre les formes suivantes :
   * `/local/directory`
   * `/local/directory/file.txt`
   * `s3://bucket/path`
-* `name`:  Nom à attribuer à l&#39;artifact de modèle auquel le contenu du fichier sera ajouté. Par défaut, il s&#39;agit du nom de base du chemin, précédé de l&#39;ID du run actuel, s&#39;il n&#39;est pas spécifié.
-* `aliases`:  Alias à appliquer à l&#39;artifact de modèle créé, avec `["latest"]` comme valeur par défaut
-
-**Exceptions levées :**
-
-* `ValueError`:  Si `name` contient des caractères spéciaux non valides.
+* `name`: Nom à attribuer à l&#39;artifact de modèle auquel le contenu du fichier sera ajouté. Par défaut, il s&#39;agit du nom de base du chemin, précédé de l&#39;ID du run actuel, s&#39;il n&#39;est pas spécifié.
+* `aliases`: Alias à appliquer à l&#39;artifact de modèle créé, avec `["latest"]` comme valeur par défaut
 
-**Retourne :**
-None
+<div id="raises">
+  ##### Exceptions levées
+</div>
 
-***
+* `ValueError`: Si `name` contient des caractères spéciaux non valides.
 
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Run.mark_preempting`
+### <kbd>méthode</kbd> Run.mark_preempting()
 
 ```python
-mark_preempting() → None
+self
 ```
 
 Marquez cette run comme préemptée.
 
 Indique également au processus interne de le signaler immédiatement au serveur.
 
-***
-
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Run.pin_config_keys`
+### <kbd>méthode</kbd> Run.pin_config_keys()
 
 ```python
-pin_config_keys(keys: 'Sequence[str]' = ()) → None
+self,
+keys: 'Sequence[str]' = ()
 ```
 
-Épinglez les clés de configuration à afficher dans la section References de Run Overview.
+Épinglez les clés de configuration à afficher dans la section References de Run Aperçu.
 
-Les clés épinglées apparaissent bien en évidence au-dessus de Notes sur la page Run Overview. Les valeurs de type chaîne sont affichées en markdown ; les valeurs non textuelles sont affichées en texte brut. Un nouvel appel remplace la liste précédemment épinglée.
+Les clés épinglées apparaissent bien en évidence au-dessus de Notes sur la page Run Aperçu. Les valeurs de type chaîne sont affichées en markdown ; les valeurs non textuelles sont affichées en texte brut. Un nouvel appel remplace la liste précédemment épinglée.
 
-**Arguments :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
 * `keys`: Noms des clés de configuration à épingler, correspondant aux clés définies via `run.config`. Il s’agit de chaînes de clés exactes (les points et les barres obliques sont interprétés littéralement, et non comme des séparateurs de chemin). L’ordre est conservé et détermine l’ordre d’affichage.
 
-***
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Run.restore`
+### <kbd>méthode</kbd> Run.restore()
 
 ```python
-restore(
-    name: 'str',
-    run_path: 'str | None' = None,
-    replace: 'bool' = False,
-    root: 'str | None' = None
-) → None | TextIO
+self,
+name: 'str',
+run_path: 'str | None' = None,
+replace: 'bool' = False,
+root: 'str | None' = None
 ```
 
 Télécharge le fichier spécifié depuis le stockage cloud.
 
-Le fichier est placé dans le répertoire courant ou dans le répertoire du run. Par défaut, il n’est téléchargé que s’il n’existe pas déjà.
-
-**Arguments :**
+Le fichier est placé dans le répertoire courant ou dans le répertoire du run.
+Par défaut, il n’est téléchargé que s’il n’existe pas déjà.
 
-* `name`:  Le nom du fichier.
-* `run_path`:  Chemin facultatif vers un run à partir duquel récupérer des fichiers, c.-à-d. `username/project_name/run_id`  si wandb.init n’a pas été appelé, ce paramètre est requis.
-* `replace`:  Indique s’il faut télécharger le fichier même s’il existe déjà localement
-* `root`:  Le répertoire dans lequel télécharger le fichier.  Valeur par défaut : le répertoire courant, ou le répertoire du run si wandb.init a été appelé.
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-**Retourne :**
-`None` s’il est impossible de trouver le fichier, sinon un objet fichier ouvert en lecture.
+* `name`: Le nom du fichier.
+* `run_path`: Chemin facultatif vers un run à partir duquel récupérer des fichiers, c.-à-d. `username/project_name/run_id` si wandb.init n’a pas été appelé, ce paramètre est requis.
+* `replace`: Indique s’il faut télécharger le fichier même s’il existe déjà localement
+* `root`: Le répertoire dans lequel télécharger le fichier.  Valeur par défaut : le répertoire courant, ou le répertoire du run si wandb.init a été appelé.
 
-**Exceptions levées :**
+<div id="raises">
+  ##### Exceptions levées
+</div>
 
-* `CommError`:  Si W&amp;B ne peut pas se connecter au backend W&amp;B.
-* `ValueError`:  Si le fichier est introuvable ou si `run_path` est introuvable.
+* `CommError`: Si W&amp;B ne peut pas se connecter au backend W&amp;B.
+* `ValueError`: Si le fichier est introuvable ou si `run_path` est introuvable.
 
-***
-
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Run.save`
+### <kbd>méthode</kbd> Run.save()
 
 ```python
-save(
-    glob_str: 'str | os.PathLike',
-    base_path: 'str | os.PathLike | None' = None,
-    policy: 'PolicyName' = 'live'
-) → bool | list[str]
+self,
+glob_str: 'str | os.PathLike',
+base_path: 'str | os.PathLike | None' = None,
+policy: 'PolicyName' = 'live',
+glob: 'bool' = True
 ```
 
 Synchronisez un ou plusieurs fichiers dans W&amp;B.
@@ -903,13 +799,25 @@ Les chemins relatifs sont interprétés par rapport au répertoire de travail ac
 
 Un glob Unix, tel que &quot;myfiles/*&quot;, est développé au moment de l&#39;appel à `save`, quelle que soit la valeur de `policy`. En particulier, les nouveaux fichiers ne sont pas ajoutés automatiquement.
 
+`glob_str` est développé à l&#39;aide du module `glob` de Python : voir
+[https://docs.python.org/3/library/glob.html](https://docs.python.org/3/library/glob.html) pour la syntaxe exacte et le
+comportement. En particulier, les caractères `*`, `?` et `[]` sont traités comme des
+métacaractères glob, et non comme des caractères littéraux, même s&#39;ils apparaissent dans un
+nom de fichier réel (par ex. &quot;myfile[1].txt&quot;). Si le nom de votre fichier contient
+l&#39;un de ces caractères et que vous souhaitez le faire correspondre littéralement plutôt
+que comme un motif, échappez-le vous-même avec `glob.escape()`
+avant d&#39;appeler `save`, ou passez `glob=False` pour désactiver complètement l&#39;expansion
+des motifs et traiter `glob_str` comme un chemin littéral.
+
 Vous pouvez fournir un `base_path` pour contrôler la structure de répertoires des fichiers téléversés. Il doit être un préfixe de `glob_str`, et la structure de répertoires située en dessous est conservée.
 
 Lorsqu&#39;un chemin absolu ou un glob est fourni sans `base_path`, un niveau de répertoire est conservé, comme dans l&#39;exemple ci-dessus.
 
 Les fichiers sont automatiquement dédupliqués : appeler `save()` plusieurs fois sur le même fichier sans le modifier ne le téléverse pas à nouveau.
 
-**Arguments :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
 * `glob_str` : Un chemin relatif ou absolu, ou un glob Unix.
 * `base_path` : Un chemin utilisé pour déduire une structure de répertoires ; voir les exemples.
@@ -917,131 +825,95 @@ Les fichiers sont automatiquement dédupliqués : appeler `save()` plusieurs fo
   * live: téléverser le fichier à mesure qu&#39;il change, en remplaçant la version précédente
   * now: téléverser le fichier une seule fois, immédiatement
   * end: téléverser le fichier à la fin du run
+* `glob` : Indique s&#39;il faut traiter `glob_str` comme un motif glob. La valeur par défaut est `True` pour assurer la compatibilité descendante. Définissez `False` pour traiter `glob_str` comme un chemin littéral, par exemple lorsque son nom contient des métacaractères de glob comme `[`, `]`, `*` ou `?` que vous ne souhaitez pas voir interprétés comme un motif.
 
-**Retourne :**
-Les chemins des liens symboliques créés pour les fichiers correspondants.
-
-Pour des raisons historiques, cette méthode peut renvoyer un booléen dans du code hérité.
+### <kbd>méthode</kbd> Run.status()
 
 ```python
-import wandb
-
-run = wandb.init()
-
-run.save("these/are/myfiles/*")
-# => Enregistre les fichiers dans un dossier "these/are/myfiles/" dans le run.
-
-run.save("these/are/myfiles/*", base_path="these")
-# => Enregistre les fichiers dans un dossier "are/myfiles/" dans le run.
-
-run.save("/Users/username/Documents/run123/*.txt")
-# => Enregistre les fichiers dans un dossier "run123/" dans le run. Voir la remarque ci-dessous.
-
-run.save("/Users/username/Documents/run123/*.txt", base_path="/Users")
-# => Enregistre les fichiers dans un dossier "username/Documents/run123/" dans le run.
-
-run.save("files/*/saveme.txt")
-# => Enregistre chaque fichier "saveme.txt" dans un sous-répertoire approprié
-#    de "files/".
-
-# Terminer explicitement le run car aucun gestionnaire de contexte n'est utilisé.
-run.finish()
-```
-
-***
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Run.status`
-
-```python
-status() → RunStatus
+self
 ```
 
 Obtenir les informations de synchronisation du run actuel depuis le backend interne.
 
-***
-
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Run.unwatch`
+### <kbd>méthode</kbd> Run.unwatch()
 
 ```python
-unwatch(
-    models: 'torch.nn.Module | Sequence[torch.nn.Module] | None' = None
-) → None
+self,
+models: 'torch.nn.Module | Sequence[torch.nn.Module] | None' = None
 ```
 
 Supprime la topologie du modèle PyTorch ainsi que les hooks de gradient et de paramètres.
 
-**Arguments :**
-
-* `models` :  liste facultative de modèles PyTorch sur lesquels `watch` a été appelé.
-
-***
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
+* `models` : liste facultative de modèles PyTorch sur lesquels `watch` a été appelé.
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Run.upsert_artifact`
+### <kbd>méthode</kbd> Run.upsert_artifact()
 
 ```python
-upsert_artifact(
-    artifact_or_path: 'Artifact | str',
-    name: 'str | None' = None,
-    type: 'str | None' = None,
-    aliases: 'list[str] | None' = None,
-    distributed_id: 'str | None' = None
-) → Artifact
+self,
+artifact_or_path: 'Artifact | str',
+name: 'str | None' = None,
+type: 'str | None' = None,
+aliases: 'list[str] | None' = None,
+distributed_id: 'str | None' = None
 ```
 
 Déclarez (ou ajoutez à) un artifact non finalisé comme sortie d’un run.
 
-Notez que vous devez appeler run.finish&#95;artifact() pour finaliser l’artifact. Cela est utile lorsque plusieurs jobs distribués doivent tous contribuer au même artifact.
+Notez que vous devez appeler run.finish&#95;artifact() pour finaliser l’artifact.
+Cela est utile lorsque plusieurs jobs distribués doivent tous contribuer au même artifact.
 
-**Arguments :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-* `artifact_or_path`:  Chemin vers le contenu de cet artifact. Il peut prendre les formes suivantes :
+* `artifact_or_path`: Chemin vers le contenu de cet artifact. Il peut prendre les formes suivantes :
   * `/local/directory`
   * `/local/directory/file.txt`
   * `s3://bucket/path`
-* `name`:  Nom d’artifact. Peut être préfixé par &quot;entité/projet&quot;. Par défaut, s’il n’est pas spécifié, il correspond au nom de base du chemin, précédé du current run ID. Les noms valides peuvent prendre les formes suivantes :
+* `name`: Nom d’artifact. Peut être préfixé par &quot;entité/projet&quot;. Par défaut, s’il n’est pas spécifié, il correspond au nom de base du chemin, précédé du current run ID. Les noms valides peuvent prendre les formes suivantes :
   * name:version
   * name:alias
   * digest
-* `type`:  Type d’artifact à journaliser. Exemples courants : `dataset`, `model`.
-* `aliases`:  Alias à appliquer à cet artifact. La valeur par défaut est `["latest"]`.
-* `distributed_id`:  Chaîne unique partagée par tous les jobs distribués. Si `None`, la valeur par défaut est le nom du groupe du run.
+* `type`: Type d’artifact à journaliser. Exemples courants : `dataset`, `model`.
+* `aliases`: Alias à appliquer à cet artifact. La valeur par défaut est `["latest"]`.
+* `distributed_id`: Chaîne unique partagée par tous les jobs distribués. Si `None`, la valeur par défaut est le nom du groupe du run.
 
-**Retourne :**
-Un objet `Artifact`.
-
-***
-
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Run.use_artifact`
+### <kbd>méthode</kbd> Run.use_artifact()
 
 ```python
-use_artifact(
-    artifact_or_name: 'str | Artifact',
-    type: 'str | None' = None,
-    aliases: 'list[str] | None' = None,
-    use_as: 'str | None' = None
-) → Artifact
+self,
+artifact_or_name: 'str | Artifact',
+type: 'str | None' = None,
+aliases: 'list[str] | None' = None,
+use_as: 'str | None' = None
 ```
 
 Déclare un artifact comme entrée d’un run.
 
 Appelez `download` ou `file` sur l’objet renvoyé pour récupérer son contenu en local.
 
-**Arguments :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-* `artifact_or_name`: Le nom de l&#39;artifact à utiliser. Il peut être préfixé par le nom du projet dans lequel l&#39;artifact a été enregistré (&quot;entité&quot; ou &quot;entité/projet&quot;). Si aucune entité n&#39;est spécifiée dans le nom, l&#39;entité du Run ou de la configuration de l&#39;API est utilisée. Les noms valides peuvent prendre les formes suivantes
+* `artifact_or_name`: Le nom de l&#39;artifact à utiliser. Il peut être préfixé
+  par le nom du projet dans lequel l&#39;artifact a été enregistré
+  (&quot;entité&quot; ou &quot;entité/projet&quot;). Si aucune
+  entité n&#39;est spécifiée dans le nom, l&#39;entité du Run ou de la configuration de l&#39;API est utilisée.
+  Les noms valides peuvent prendre les formes suivantes
   * nom:version
   * nom:alias
 * `type`: Le type d&#39;artifact à utiliser.
 * `aliases`: Alias à appliquer à cet artifact
 * `use_as`: Cet argument est obsolète et n&#39;a aucun effet.
 
-**Retourne :**
-Un objet `Artifact`.
-
-**Exemples :**
+<div id="examples">
+  ##### Exemples
+</div>
 
 ```python
 import wandb
@@ -1068,76 +940,80 @@ artifact_d = run.use_artifact(
 run.finish()
 ```
 
-***
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Run.use_model`
+### <kbd>méthode</kbd> Run.use_model()
 
 ```python
-use_model(name: 'str') → FilePathStr
+self,
+name: 'str'
 ```
 
 Télécharge les fichiers enregistrés dans un artifact de modèle `name`.
 
-**Arguments :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-* `name` :  nom d’un artifact de modèle. `name` doit correspondre au nom d’un artifact de modèle existant déjà enregistré. Peut être préfixé par `entity/project/`. Les noms valides peuvent prendre les formes suivantes
+* `name` : nom d’un artifact de modèle. `name` doit correspondre au nom d’un artifact de modèle existant déjà enregistré. Peut être préfixé par `entity/project/`. Les noms valides peuvent prendre les formes suivantes
   * model&#95;artifact&#95;name:version
   * model&#95;artifact&#95;name:alias
 
-**Retourne :**
-
-* `path` (str) :  chemin d’accès au(x) fichier(s) de l’artifact de modèle téléchargé(s).
-
-**Exceptions levées :**
-
-* `AssertionError` :  si l’artifact de modèle `name` est d’un type qui ne contient pas la sous-chaîne `model`.
-
-***
+<div id="raises">
+  ##### Exceptions levées
+</div>
 
+* `AssertionError`: si l’artifact de modèle `name` est d’un type qui ne contient pas la sous-chaîne `model`.
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Run.watch`
+### <kbd>méthode</kbd> Run.watch()
 
 ```python
-watch(
-    models: 'torch.nn.Module | Sequence[torch.nn.Module]',
-    criterion: 'torch.F | None' = None,
-    log: "Literal['gradients', 'parameters', 'all'] | None" = 'gradients',
-    log_freq: 'int' = 1000,
-    idx: 'int | None' = None,
-    log_graph: 'bool' = False
-) → None
+self,
+models: 'torch.nn.Module | Sequence[torch.nn.Module]',
+criterion: 'torch.F | None' = None,
+log: "Literal['gradients', 'parameters', 'all'] | None" = 'gradients',
+log_freq: 'int' = 1000,
+idx: 'int | None' = None,
+log_graph: 'bool' = False
 ```
 
 Ajoutez un hook au modèle PyTorch donné pour surveiller les gradients et le graphe de calcul du modèle.
 
 Cette fonction peut suivre les paramètres, les gradients, ou les deux pendant l&#39;entraînement.
 
-**Arguments :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-* `models`:  Un seul modèle ou une séquence de modèles à surveiller.
-* `criterion`:  La fonction de perte en cours d&#39;optimisation (facultatif).
-* `log`:  Indique s&#39;il faut mettre dans le journal &quot;gradients&quot;, &quot;parameters&quot; ou &quot;all&quot;. Définissez cette valeur sur None pour désactiver le journal. (par défaut=&quot;gradients&quot;).
-* `log_freq`:  Fréquence (en lots) à laquelle mettre dans le journal les gradients et les paramètres. (par défaut=1000)
-* `idx`:  Indice utilisé lors du suivi de plusieurs modèles avec `wandb.watch`. (par défaut=None)
-* `log_graph`:  Indique s&#39;il faut mettre dans le journal le graphe de calcul du modèle. (par défaut=False)
+* `models`: Un seul modèle ou une séquence de modèles à surveiller.
+* `criterion`: La fonction de perte en cours d&#39;optimisation (facultatif).
+* `log`: Indique s&#39;il faut mettre dans le journal &quot;gradients&quot;, &quot;parameters&quot; ou &quot;all&quot;. Définissez cette valeur sur None pour désactiver le journal. (par défaut=&quot;gradients&quot;).
+* `log_freq`: Fréquence (en lots) à laquelle mettre dans le journal les gradients et les paramètres. (par défaut=1000)
+* `idx`: Indice utilisé lors du suivi de plusieurs modèles avec `wandb.watch`. (par défaut=None)
+* `log_graph`: Indique s&#39;il faut mettre dans le journal le graphe de calcul du modèle. (par défaut=False)
 
-**Exceptions levées :**
-ValueError:  Si `wandb.init()` n&#39;a pas été appelé ou si l&#39;un des modèles n&#39;est pas une instance de `torch.nn.Module`.
+<div id="raises">
+  ##### Exceptions levées
+</div>
 
-***
+* `ValueError`: Si `wandb.init()` n&#39;a pas été appelé ou si l&#39;un des modèles n&#39;est pas une instance de `torch.nn.Module`.
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Run.write_logs`
+### <kbd>méthode</kbd> Run.write_logs()
 
 ```python
-write_logs(text: 'str') → None
+self,
+text: 'str'
 ```
 
 Écrivez du texte dans l&#39;onglet Logs du run.
 
-Utilisez `write_logs` pour écrire directement du texte dans l&#39;onglet Logs, au lieu de vous fier à la capture automatique de stdout/stderr. Les appels effectués après la fin du run sont simplement ignorés.
+Utilisez `write_logs` pour écrire directement du texte dans l&#39;onglet Logs, au lieu de
+vous fier à la capture automatique de stdout/stderr. Les appels effectués après la fin du run sont
+simplement ignorés.
 
-Vous pouvez utiliser le paramètre `capture_loggers`, qui s&#39;intègre au module `logging` de Python.
+Vous pouvez utiliser le paramètre `capture_loggers`, qui s&#39;intègre au module
+`logging` de Python.
 
-**Arguments :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-* `text` :  Le texte à écrire. Un saut de ligne final est ajouté s&#39;il n&#39;est pas déjà présent. 
\ No newline at end of file
+* `text` : Le texte à écrire. Un saut de ligne final est ajouté s&#39;il n&#39;est pas déjà présent.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/experiments/settings.mdx b/fr/models/ref/python/experiments/settings.mdx
index f774be2434..9336de9a33 100644
--- a/fr/models/ref/python/experiments/settings.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/experiments/settings.mdx
@@ -1,14 +1,172 @@
 ---
 title: Settings
-namespace: python_sdk_actions
-python_object_type: class
+kind: classe
+namespace: wandb.sdk.wandb_settings
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/wandb_settings.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/wandb_settings.py#L60" />
 
-## <kbd>class</kbd> `Settings`
+## <kbd>classe</kbd> wandb.Settings
+
+```python
+*,
+allow_media_symlink: bool = False,
+allow_offline_artifacts: bool = True,
+allow_val_change: bool = False,
+anonymous: object = object(),
+api_key: str | None = None,
+azure_account_url_to_access_key: dict[str, str] | None = None,
+app_url_override: str | None = None,
+base_url: str = 'https://api.wandb.ai',
+code_dir: str | None = None,
+config_paths: collections.abc.Sequence[str] | None = None,
+console: Literal['auto', 'off', 'wrap', 'redirect', 'wrap_raw', 'wrap_emu'] = 'auto',
+console_multipart: bool = False,
+console_chunk_max_bytes: int = 0,
+console_chunk_max_seconds: int = 0,
+capture_loggers: dict[str, str] | None = None,
+credentials_file: str = <factory>,
+disable_code: bool = False,
+disable_git: bool = False,
+disable_git_fork_point: bool = True,
+disable_job_creation: bool = True,
+docker: str | None = None,
+email: str | None = None,
+entity: str | None = None,
+organization: str | None = None,
+force: bool = False,
+fork_from: wandb.sdk.lib.run_moment.RunMoment | None = None,
+git_commit: str | None = None,
+git_remote: str = 'origin',
+git_remote_url: str | None = None,
+git_root: str | None = None,
+heartbeat_seconds: int = 30,
+host: str | None = None,
+http_proxy: str | None = None,
+https_proxy: str | None = None,
+identity_token_file: str | None = None,
+ignore_globs: collections.abc.Sequence[str] = (),
+init_timeout: float = 90.0,
+finish_timeout: float = 0.0,
+finish_timeout_raises: bool = False,
+insecure_disable_ssl: bool = False,
+job_name: str | None = None,
+job_source: Optional[Literal['repo', 'artifact', 'image']] = None,
+label_disable: bool = False,
+launch: bool = False,
+launch_config_path: str | None = None,
+login_timeout: float | None = None,
+mode: Literal['online', 'offline', 'shared', 'disabled', 'dryrun', 'run'] = 'online',
+notebook_name: str | None = None,
+program: str | None = None,
+program_abspath: str | None = None,
+program_relpath: str | None = None,
+project: str | None = None,
+quiet: bool = False,
+reinit: Union[Literal['default', 'return_previous', 'finish_previous', 'create_new'], bool] = 'default',
+relogin: bool = False,
+resume: Optional[Literal['allow', 'must', 'never', 'auto']] = None,
+resume_from: wandb.sdk.lib.run_moment.RunMoment | None = None,
+resumed: bool = False,
+root_dir: str = <factory>,
+run_group: str | None = None,
+run_id: str | None = None,
+run_job_type: str | None = None,
+run_name: str | None = None,
+run_notes: str | None = None,
+run_tags: tuple[str, ...] | None = None,
+sagemaker_disable: bool = False,
+save_code: bool | None = None,
+settings_system: str | None = None,
+stop_fn: collections.abc.Callable[[], None] | None = None,
+max_end_of_run_history_metrics: int = 10,
+max_end_of_run_summary_metrics: int = 10,
+show_colors: bool | None = None,
+show_emoji: bool | None = None,
+show_errors: bool = True,
+show_info: bool = True,
+show_warnings: bool = True,
+silent: bool = False,
+start_method: str | None = None,
+stop_on_fatal_error: bool = False,
+strict: bool | None = None,
+summary_timeout: int = 60,
+summary_warnings: int = 5,
+sweep_id: str | None = None,
+sweep_param_path: str | None = None,
+symlink: bool = <factory>,
+sync_tensorboard: bool | None = None,
+table_raise_on_max_row_limit_exceeded: bool = False,
+use_dot_wandb: bool | None = None,
+username: str | None = None,
+x_cli_only_mode: bool = False,
+x_disable_meta: bool = False,
+x_disable_stats: bool = False,
+x_disable_viewer: bool = False,
+x_disable_machine_info: bool = False,
+x_executable: str | None = None,
+x_extra_http_headers: dict[str, str] | None = None,
+x_file_stream_max_bytes: int | None = None,
+x_file_stream_max_line_bytes: int | None = None,
+x_file_stream_transmit_interval: float | None = None,
+x_file_stream_retry_max: int | None = None,
+x_file_stream_retry_wait_min_seconds: float | None = None,
+x_file_stream_retry_wait_max_seconds: float | None = None,
+x_file_stream_timeout_seconds: float | None = None,
+x_file_transfer_retry_max: int | None = None,
+x_file_transfer_retry_wait_min_seconds: float | None = None,
+x_file_transfer_retry_wait_max_seconds: float | None = None,
+x_file_transfer_timeout_seconds: float | None = None,
+x_files_dir: str | None = None,
+x_flow_control_custom: bool | None = None,
+x_flow_control_disabled: bool | None = None,
+x_graphql_retry_max: int | None = None,
+x_graphql_retry_wait_min_seconds: float | None = None,
+x_graphql_retry_wait_max_seconds: float | None = None,
+x_graphql_timeout_seconds: float | None = None,
+x_internal_check_process: float = 8.0,
+x_jupyter_name: str | None = None,
+x_jupyter_path: str | None = None,
+x_jupyter_root: str | None = None,
+x_label: str | None = None,
+x_live_policy_rate_limit: int | None = None,
+x_live_policy_wait_time: int | None = None,
+x_log_level: int = 20,
+x_network_buffer: int | None = None,
+x_primary: bool = True,
+x_proxies: dict[str, str] | None = None,
+x_runqueue_item_id: str | None = None,
+x_save_requirements: bool = True,
+x_server_side_derived_summary: bool = False,
+x_server_side_expand_glob_metrics: bool = True,
+x_service_transport: str | None = None,
+x_service_wait: float = 30.0,
+x_skip_transaction_log: bool = False,
+x_start_time: float | None = None,
+x_stats_pid: int = 3570,
+x_stats_sampling_interval: float = 15.0,
+x_stats_neuron_monitor_config_path: str | None = None,
+x_stats_dcgm_exporter: str | None = None,
+x_stats_open_metrics_endpoints: dict[str, str] | None = None,
+x_stats_open_metrics_filters: dict[str, dict[str, str]] | collections.abc.Sequence[str] | None = None,
+x_stats_open_metrics_http_headers: dict[str, str] | None = None,
+x_stats_disk_paths: collections.abc.Sequence[str] | None = ('/',),
+x_stats_cpu_count: int | None = None,
+x_stats_cpu_logical_count: int | None = None,
+x_stats_gpu_count: int | None = None,
+x_stats_gpu_type: str | None = None,
+x_stats_gpu_device_ids: collections.abc.Sequence[int] | None = None,
+x_stats_buffer_size: int = 0,
+x_stats_coreweave_metadata_base_url: str = 'http://169.254.169.254',
+x_stats_coreweave_metadata_endpoint: str = '/api/v2/cloud-init/meta-data',
+x_stats_track_process_tree: bool = False,
+x_stats_no_cgroup: bool = False,
+x_sync: bool = False,
+x_sync_dir_suffix: str = '',
+x_update_finish_state: bool = True
+```
 
 Paramètres de configuration du SDK W&amp;B.
 
@@ -28,706 +186,472 @@ Les paramètres sont organisés en trois catégories :
 3. Paramètres calculés : paramètres en lecture seule automatiquement dérivés d&#39;autres paramètres ou
    de l&#39;environnement.
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Settings.__init__`
-
-```python
-__init__(
-    allow_media_symlink: 'bool' = False,
-    allow_offline_artifacts: 'bool' = True,
-    allow_val_change: 'bool' = False,
-    anonymous: 'object' = <object object at 0x109b16dd0>,
-    api_key: 'str | None' = None,
-    azure_account_url_to_access_key: 'dict[str, str] | None' = None,
-    app_url_override: 'str | None' = None,
-    base_url: 'str' = 'https://api.wandb.ai',
-    code_dir: 'str | None' = None,
-    config_paths: 'collections.abc.Sequence[str] | None' = None,
-    console: 'Literal['auto', 'off', 'wrap', 'redirect', 'wrap_raw', 'wrap_emu']' = 'auto',
-    console_multipart: 'bool' = False,
-    console_chunk_max_bytes: 'int' = 0,
-    console_chunk_max_seconds: 'int' = 0,
-    capture_loggers: 'dict[str, str] | None' = None,
-    credentials_file: 'str' = None,
-    disable_code: 'bool' = False,
-    disable_git: 'bool' = False,
-    disable_git_fork_point: 'bool' = True,
-    disable_job_creation: 'bool' = True,
-    docker: 'str | None' = None,
-    email: 'str | None' = None,
-    entity: 'str | None' = None,
-    organization: 'str | None' = None,
-    force: 'bool' = False,
-    fork_from: 'wandb.sdk.lib.run_moment.RunMoment | None' = None,
-    git_commit: 'str | None' = None,
-    git_remote: 'str' = 'origin',
-    git_remote_url: 'str | None' = None,
-    git_root: 'str | None' = None,
-    heartbeat_seconds: 'int' = 30,
-    host: 'str | None' = None,
-    http_proxy: 'str | None' = None,
-    https_proxy: 'str | None' = None,
-    identity_token_file: 'str | None' = None,
-    ignore_globs: 'Sequence' = (),
-    init_timeout: 'float' = 90.0,
-    finish_timeout: 'float' = 0.0,
-    finish_timeout_raises: 'bool' = False,
-    insecure_disable_ssl: 'bool' = False,
-    job_name: 'str | None' = None,
-    job_source: 'Literal['repo', 'artifact', 'image'] | None' = None,
-    label_disable: 'bool' = False,
-    launch: 'bool' = False,
-    launch_config_path: 'str | None' = None,
-    login_timeout: 'float | None' = None,
-    mode: 'Literal['online', 'offline', 'shared', 'disabled', 'dryrun', 'run']' = 'online',
-    notebook_name: 'str | None' = None,
-    program: 'str | None' = None,
-    program_abspath: 'str | None' = None,
-    program_relpath: 'str | None' = None,
-    project: 'str | None' = None,
-    quiet: 'bool' = False,
-    reinit: 'Literal['default', 'return_previous', 'finish_previous', 'create_new'] | bool' = 'default',
-    relogin: 'bool' = False,
-    resume: 'Literal['allow', 'must', 'never', 'auto'] | None' = None,
-    resume_from: 'wandb.sdk.lib.run_moment.RunMoment | None' = None,
-    resumed: 'bool' = False,
-    root_dir: 'str' = None,
-    run_group: 'str | None' = None,
-    run_id: 'str | None' = None,
-    run_job_type: 'str | None' = None,
-    run_name: 'str | None' = None,
-    run_notes: 'str | None' = None,
-    run_tags: 'tuple[str, ...] | None' = None,
-    sagemaker_disable: 'bool' = False,
-    save_code: 'bool | None' = None,
-    settings_system: 'str | None' = None,
-    stop_fn: 'collections.abc.Callable[[], None] | None' = None,
-    max_end_of_run_history_metrics: 'int' = 10,
-    max_end_of_run_summary_metrics: 'int' = 10,
-    show_colors: 'bool | None' = None,
-    show_emoji: 'bool | None' = None,
-    show_errors: 'bool' = True,
-    show_info: 'bool' = True,
-    show_warnings: 'bool' = True,
-    silent: 'bool' = False,
-    start_method: 'str | None' = None,
-    stop_on_fatal_error: 'bool' = False,
-    strict: 'bool | None' = None,
-    summary_timeout: 'int' = 60,
-    summary_warnings: 'int' = 5,
-    sweep_id: 'str | None' = None,
-    sweep_param_path: 'str | None' = None,
-    symlink: 'bool' = None,
-    sync_tensorboard: 'bool | None' = None,
-    table_raise_on_max_row_limit_exceeded: 'bool' = False,
-    use_dot_wandb: 'bool | None' = None,
-    username: 'str | None' = None,
-    x_cli_only_mode: 'bool' = False,
-    x_disable_meta: 'bool' = False,
-    x_disable_stats: 'bool' = False,
-    x_disable_viewer: 'bool' = False,
-    x_disable_machine_info: 'bool' = False,
-    x_executable: 'str | None' = None,
-    x_extra_http_headers: 'dict[str, str] | None' = None,
-    x_file_stream_max_bytes: 'int | None' = None,
-    x_file_stream_max_line_bytes: 'int | None' = None,
-    x_file_stream_transmit_interval: 'float | None' = None,
-    x_file_stream_retry_max: 'int | None' = None,
-    x_file_stream_retry_wait_min_seconds: 'float | None' = None,
-    x_file_stream_retry_wait_max_seconds: 'float | None' = None,
-    x_file_stream_timeout_seconds: 'float | None' = None,
-    x_file_transfer_retry_max: 'int | None' = None,
-    x_file_transfer_retry_wait_min_seconds: 'float | None' = None,
-    x_file_transfer_retry_wait_max_seconds: 'float | None' = None,
-    x_file_transfer_timeout_seconds: 'float | None' = None,
-    x_files_dir: 'str | None' = None,
-    x_flow_control_custom: 'bool | None' = None,
-    x_flow_control_disabled: 'bool | None' = None,
-    x_graphql_retry_max: 'int | None' = None,
-    x_graphql_retry_wait_min_seconds: 'float | None' = None,
-    x_graphql_retry_wait_max_seconds: 'float | None' = None,
-    x_graphql_timeout_seconds: 'float | None' = None,
-    x_internal_check_process: 'float' = 8.0,
-    x_jupyter_name: 'str | None' = None,
-    x_jupyter_path: 'str | None' = None,
-    x_jupyter_root: 'str | None' = None,
-    x_label: 'str | None' = None,
-    x_live_policy_rate_limit: 'int | None' = None,
-    x_live_policy_wait_time: 'int | None' = None,
-    x_log_level: 'int' = 20,
-    x_network_buffer: 'int | None' = None,
-    x_primary: 'bool' = True,
-    x_proxies: 'dict[str, str] | None' = None,
-    x_runqueue_item_id: 'str | None' = None,
-    x_save_requirements: 'bool' = True,
-    x_server_side_derived_summary: 'bool' = False,
-    x_server_side_expand_glob_metrics: 'bool' = True,
-    x_service_transport: 'str | None' = None,
-    x_service_wait: 'float' = 30.0,
-    x_skip_transaction_log: 'bool' = False,
-    x_start_time: 'float | None' = None,
-    x_stats_pid: 'int' = 28097,
-    x_stats_sampling_interval: 'float' = 15.0,
-    x_stats_neuron_monitor_config_path: 'str | None' = None,
-    x_stats_dcgm_exporter: 'str | None' = None,
-    x_stats_open_metrics_endpoints: 'dict[str, str] | None' = None,
-    x_stats_open_metrics_filters: 'dict[str, dict[str, str]] | collections.abc.Sequence[str] | None' = None,
-    x_stats_open_metrics_http_headers: 'dict[str, str] | None' = None,
-    x_stats_disk_paths: 'collections.abc.Sequence[str] | None' = ('/',),
-    x_stats_cpu_count: 'int | None' = None,
-    x_stats_cpu_logical_count: 'int | None' = None,
-    x_stats_gpu_count: 'int | None' = None,
-    x_stats_gpu_type: 'str | None' = None,
-    x_stats_gpu_device_ids: 'collections.abc.Sequence[int] | None' = None,
-    x_stats_buffer_size: 'int' = 0,
-    x_stats_coreweave_metadata_base_url: 'str' = 'http://169.254.169.254',
-    x_stats_coreweave_metadata_endpoint: 'str' = '/api/v2/cloud-init/meta-data',
-    x_stats_track_process_tree: 'bool' = False,
-    x_stats_no_cgroup: 'bool' = False,
-    x_sync: 'bool' = False,
-    x_sync_dir_suffix: 'str' = '',
-    x_update_finish_state: 'bool' = True
-) → None
-```
-
-**Arguments :**
-
-* `allow_media_symlink` (bool): Indique s’il faut créer des liens symboliques vers les fichiers multimédias dans le répertoire du run.
-  Si la valeur est `true`, des liens symboliques ou des liens physiques vers les fichiers multimédias seront créés dans le
-  répertoire du run au lieu d’être copiés. Cela peut accélérer la
-  journalisation et réduire l’utilisation du disque. Cependant, la suppression ou la modification
-  des fichiers d’origine avant leur téléversement vers le serveur W&amp;B sera
-  reflétée dans les données téléversées.
-
-* `allow_offline_artifacts` (bool): Indicateur autorisant la synchronisation des artefacts de tableau en mode hors ligne.
-  Pour revenir à l&#39;ancien comportement, définissez cette valeur sur False.
+Les paramètres sont chargés à partir de plusieurs sources. Lorsqu&#39;un même paramètre est fourni
+par plusieurs sources, celle qui apparaît le plus bas dans la liste l&#39;emporte. Par ordre de
+priorité croissante :
+
+1. Les valeurs par défaut définies sur ce modèle `Settings`.
+2. Les fichiers de configuration (`~/.config/wandb/settings`, ou le fichier `settings` dans
+   le répertoire désigné par la variable d&#39;environnement `WANDB_CONFIG_DIR`).
+3. Les variables d&#39;environnement (celles préfixées par `WANDB_`, par ex. `WANDB_MODE`).
+4. Les valeurs détectées à partir de l&#39;environnement d&#39;exécution, telles que le nom d&#39;hôte, le
+   chemin du programme/script en cours d&#39;exécution, l&#39;exécutable Python, l&#39;image Docker et
+   les détails du notebook Jupyter.
+5. Les paramètres SageMaker, lors d&#39;une exécution dans un environnement Amazon SageMaker.
+6. Le paramètre `settings` de `wandb.setup()`.
+7. Le paramètre `settings` de `wandb.init()`.
+8. Certains paramètres de `wandb.init()` (par exemple, `mode=` redéfinit le
+   paramètre `mode`).
+
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
+
+* `allow_media_symlink` : Indique s’il faut créer des liens symboliques vers les fichiers multimédias dans le répertoire du run.
+
+  Si la valeur est true, des liens symboliques ou des liens physiques vers les
+  fichiers multimédias seront créés dans le répertoire du run au lieu de les copier. Cela peut entraîner une
+  journalisation plus rapide et une réduction de l’utilisation du disque. Toutefois, si vous supprimez ou modifiez
+  les fichiers d’origine avant leur téléversement vers le serveur W&amp;B, ces changements seront
+  répercutés dans les données téléversées.
+* `allow_offline_artifacts` : Indicateur permettant de synchroniser les artifacts de tableau en mode hors ligne.
+
+  Pour revenir à l’ancien comportement, définissez cette valeur sur False.
+* `allow_val_change` : Indicateur permettant de modifier les valeurs de `Config` après leur définition.
+* `anonymous` : Obsolète et sera supprimé.
+* `api_key` : La clé API W&amp;B.
+* `azure_account_url_to_access_key` : Mappage des URL de compte Azure vers les clés d’accès correspondantes pour l’intégration Azure.
+* `app_url_override` : Redéfinit l’URL « app » de l’interface utilisateur W&amp;B.
+
+  L’`app_url` est normalement calculée à partir de `base_url`, mais ce paramètre peut être
+  utilisé pour la définir explicitement.
 
-* `allow_val_change` (bool): Indicateur autorisant la modification des valeurs de `Config` après leur définition.
-
-* `anonymous` (objet): Obsolète et sera supprimé.
-
-* `api_key` (str | None): La clé API de W&amp;B.
-
-* `azure_account_url_to_access_key` (dict[str, str] | None): Correspondance entre les URL de compte Azure et leurs clés d’accès correspondantes pour l’intégration Azure.
-
-* `app_url_override` (str | None) : redéfinit l’URL &#39;app&#39; de l’interface utilisateur W&amp;B.
-  `app_url` est normalement calculée à partir de `base_url`, mais vous pouvez
-  l’utiliser pour la définir explicitement.
   WANDB&#95;APP&#95;URL est la variable d’environnement correspondante.
+* `base_url` : URL du backend W&amp;B pour la synchronisation des données.
+* `code_dir` : Répertoire contenant le code à suivre avec W&amp;B.
+* `config_paths` : Chemins des fichiers à partir desquels charger la configuration dans l’objet `Config`.
+* `console` : type de capture de la console à utiliser.
 
-* `base_url` (str): URL du backend W&amp;B pour la synchronisation des données.
-
-* `code_dir` (str | None): Répertoire contenant le code à suivre par W&amp;B.
-
-* `config_paths` (collections.abc.Sequence[str] | None) : chemins des fichiers à partir desquels charger la configuration dans l’objet `Config`.
-
-* `console` (Literal[&#39;auto&#39;, &#39;off&#39;, &#39;wrap&#39;, &#39;redirect&#39;, &#39;wrap&#95;raw&#39;, &#39;wrap&#95;emu&#39;]) : Le type de capture de la console à appliquer.
   Valeurs possibles :
-  * &quot;auto&quot; - Sélectionne automatiquement la méthode de capture de la console en fonction de
-    l&#39;environnement et des paramètres du système.
+
+  * &quot;auto&quot; - Sélectionne automatiquement la méthode de capture de la console en fonction de l’environnement et de la configuration du système.
   * &quot;off&quot; - Désactive la capture de la console.
-  * &quot;redirect&quot; - Redirige les descripteurs de fichier de bas niveau pour capturer la sortie.
-  * &quot;wrap&quot; - Redéfinit les méthodes d&#39;écriture de sys.stdout/sys.stderr. Est
-    associé à &quot;wrap&#95;raw&quot; ou &quot;wrap&#95;emu&quot; selon l&#39;état du système.
+  * &quot;redirect&quot; - Redirige les descripteurs de fichiers de bas niveau pour capturer la sortie.
+  * &quot;wrap&quot; - Redéfinit les méthodes d’écriture de sys.stdout/sys.stderr. Sera
+    associé à &quot;wrap&#95;raw&quot; ou &quot;wrap&#95;emu&quot; selon l’état du système.
   * &quot;wrap&#95;raw&quot; - Identique à &quot;wrap&quot;, mais capture directement la sortie brute au lieu de
     passer par un émulateur. Dérivé du paramètre `wrap`, il ne doit pas être défini manuellement.
   * &quot;wrap&#95;emu&quot; - Identique à &quot;wrap&quot;, mais capture la sortie via un émulateur.
     Dérivé du paramètre `wrap`, il ne doit pas être défini manuellement.
+* `console_multipart` : Activer la journalisation multipart de la console.
 
-* `console_multipart` (bool) : Active la journalisation de la console en plusieurs parties.
   Lorsque la valeur est `True`, le SDK écrit la sortie de la console dans des fichiers horodatés
-  sous le répertoire `logs/` au lieu d’un unique `output.log`.
-  Chaque partie est téléversée dès qu’elle est fermée, ce qui permet aux utilisateurs d’accéder en temps réel
-  aux journaux tant que le run est actif. La cadence de rotation est
+  du répertoire `logs/`, au lieu d’un seul fichier `output.log`.
+
+  Chaque partie est téléversée dès sa fermeture, ce qui permet aux utilisateurs d’accéder
+  aux journaux en temps réel pendant que le run est actif. La fréquence de rotation est
   contrôlée par `console_chunk_max_bytes` et/ou `console_chunk_max_seconds`.
-  Si les deux limites sont `0`, tous les journaux sont téléversés à la fin du run.
+  Si les deux limites sont définies sur `0`, tous les journaux sont téléversés à la fin du run.
+
   Remarque : les fragments téléversés sont immuables ; les séquences de contrôle du terminal
   qui modifient les lignes précédentes (par exemple, les barres de progression utilisant des retours chariot)
   n’affectent que le fragment en cours.
+* `console_chunk_max_bytes` : Seuil de rotation basé sur la taille pour les journaux de console multipart, en octets.
 
-* `console_chunk_max_bytes` (int) : Seuil de rotation basé sur la taille pour les journaux de console en plusieurs parties, en octets.
-  Démarre un nouveau fichier de journal de console lorsque la partie en cours atteint cette
-  taille. N’a d’effet que lorsque `console_multipart` est défini sur `True`.
+  Démarre un nouveau fichier journal de console lorsque la partie en cours atteint cette
+  taille. N’a d’effet que lorsque `console_multipart` est `True`.
   Peut être combiné avec `console_chunk_max_seconds` ; la première limite
   atteinte déclenche la rotation. Une valeur de `0` désactive la
   limite basée sur la taille.
+* `console_chunk_max_seconds` : Seuil de rotation basé sur le temps pour les journaux de console multipart, en secondes.
 
-* `console_chunk_max_seconds` (int) : Seuil de rotation temporelle pour les journaux de console multiparties, en secondes.
-  Démarre un nouveau fichier journal de console après l’écoulement de ce nombre de secondes
+  Démarre un nouveau fichier journal de console une fois ce nombre de secondes écoulé
   depuis le début de la partie en cours. Nécessite que `console_multipart` soit
-  défini sur `True`. Peut être utilisé avec `console_chunk_max_bytes` ; la première limite
-  atteinte clôt la partie. Une valeur de `0` désactive la limite
-  temporelle.
-
-* `capture_loggers` (dict[str, str] | None): Noms des loggers Python à capturer dans l’onglet Logs du run.
-  Correspondance entre le nom du logger et le niveau de journalisation minimum. Lorsqu’elle est définie, wandb installe un
-  `logging.Handler` sur chaque logger nommé et le supprime lorsque le run se termine.
-  Les enregistrements de journal émis par ces loggers sont publiés comme sortie de console dans le
-  run, de façon similaire à la capture de stdout/stderr.
-  Les enregistrements de journal sont formatés de la même manière que `logging.basicConfig()`, par exemple
-  `INFO:my_module:Some message.` Cela n’est actuellement pas personnalisable.
-  Pour capturer tous les journaux, transmettez le nom du logger racine, qui est &#39;root&#39;.
-  Cela est indépendant du paramètre `console` : les deux peuvent être actifs
+  `True`. Peut être utilisé avec `console_chunk_max_bytes` ; la première limite
+  atteinte ferme la partie. Une valeur de `0` désactive la limite
+  basée sur le temps.
+* `capture_loggers` : noms des loggers Python à capturer dans l’onglet Logs du run.
+
+  Un mappage entre le nom du logger et le niveau de journalisation minimal. Lorsqu&#39;il est défini, wandb installe un
+  logging.Handler sur chaque logger nommé et le supprime lorsque le run se termine.
+  Les enregistrements de journal émis par ces loggers sont publiés dans le run comme sortie de console,
+  de manière similaire à la capture de stdout/stderr.
+
+  Les entrées du journal sont formatées de la même façon qu’avec `logging.basicConfig()`, par exemple
+  `INFO:my_module:Some message.` Ce format n’est actuellement pas personnalisable.
+
+  Pour capturer tous les journaux, indiquez le nom du logger racine, qui est &#39;root&#39;.
+
+  Ceci est indépendant du paramètre `console` : les deux peuvent être actifs
   simultanément.
+
   Exemple :
+
   ```python
   wandb.init(
-  settings=wandb.Settings(
-  console="off",
-  capture_loggers={
-  "my_app": "INFO",
-  "my_app.training": "ERROR",
-  },
-  ),
+      settings=wandb.Settings(
+          console="off",
+          capture_loggers={
+              "my_app": "INFO",
+              "my_app.training": "ERROR",
+          },
+      ),
   )
   ```
+* `credentials_file` : Chemin du fichier dans lequel écrire les jetons d’accès temporaires.
+* `disable_code` : Indique s’il faut désactiver la capture du code.
+* `disable_git` : Indique s’il faut désactiver la capture de l’état Git.
+* `disable_git_fork_point` : Indique s’il faut désactiver l’inférence du point de fork à partir des branches distantes
 
-* `credentials_file` (str): Chemin du fichier dans lequel écrire des jetons d’accès temporaires.
-
-* `disable_code` (bool): Indique s’il faut désactiver l’enregistrement du code.
-
-* `disable_git` (bool): Indique s’il faut désactiver la capture de l’état de git.
+  Lorsqu’il est défini sur True, le SDK utilise le commit le plus récent de la branche
+  upstream, si elle est définie. Sinon, il ne génère pas le patch de diff.
 
-* `disable_git_fork_point` (bool): Indique s’il faut désactiver la déduction du point de fork à partir des branches distantes
-  Lorsque cette valeur est définie sur True, le SDK utilisera le commit le plus récent de la
-  branche upstream, si elle est définie. Sinon, il ignorera la génération du patch diff.
-  Lorsque cette valeur est définie sur False, le SDK essaiera d’utiliser le commit le plus récent de la branche upstream,
+  Lorsqu’il est défini sur False, le SDK essaie d’utiliser le commit le plus récent de la branche upstream,
   si elle est définie.
-  Sinon, il trouvera le commit le plus proche parmi toutes les branches distantes.
-  Cela peut avoir un impact sur les performances des dépôts comportant de nombreuses branches upstream.
+  Sinon, il trouve le commit le plus proche parmi toutes les branches distantes.
+  Cela peut affecter les performances des dépôts comportant de nombreuses branches upstream.
+* `disable_job_creation` : Indique s’il faut désactiver la création d’un artifact de job pour W&amp;B Launch.
+* `docker` : L’image Docker utilisée pour exécuter le script.
+* `email` : L’adresse e-mail de l’utilisateur.
+* `entity` : L’entité W&amp;B, par exemple un utilisateur ou une équipe.
+* `organization` : L’organisation W&amp;B.
+* `force` : Indique s’il faut transmettre l’option `force` à `wandb.login()`.
+* `fork_from` : Spécifie un point à partir duquel forker lors d’une exécution précédente d’un run.
 
-* `disable_job_creation` (bool): Indique si vous devez désactiver la création d’un artefact de job pour W&amp;B Launch.
-
-* `docker` (str | None): L’image Docker utilisée pour exécuter le script.
-
-* `email` (str | None) : Adresse e-mail de l’utilisateur.
-
-* `entity` (str | None): l&#39;entité W&amp;B, par exemple un utilisateur ou une équipe.
-
-* `organization` (str | None): L’organisation W&amp;B.
-
-* `force` (bool) : Indique s’il faut passer l’indicateur `force` à `wandb.login()`.
-
-* `fork_from` (wandb.sdk.lib.run&#95;moment.RunMoment | None): indique un point dans l’exécution précédente d’un run à partir duquel effectuer un fork.
   Le point est défini par l’ID du run, une métrique et sa valeur.
   Actuellement, seule la métrique &#39;&#95;step&#39; est prise en charge.
-
-* `git_commit` (str | None): le hash du commit Git à associer au run.
-
-* `git_remote` (str): Le remote Git à associer au run.
-
-* `git_remote_url` (str | None) : l’URL du dépôt Git distant.
-
-* `git_root` (str | None): Répertoire racine du dépôt Git.
-
-* `host` (str | None): Nom d’hôte de la machine exécutant le script.
-
-* `http_proxy` (str | None) : serveurs proxy personnalisés pour les requêtes HTTP à destination de W&amp;B.
-
-* `https_proxy` (str | None) : Serveurs proxy personnalisés pour les requêtes HTTPS vers W&amp;B.
-
-* `identity_token_file` (str | None) : chemin d’accès au fichier contenant un jeton d’identité (JWT) pour l’authentification.
-
-* `ignore_globs` (Sequence) : motifs glob Unix relatifs à `files_dir`, indiquant les fichiers à exclure du téléversement.
-
-* `init_timeout` (float) : durée d’attente, en secondes, avant l’expiration du délai pour que l’appel `wandb.init` se termine.
-
-* `finish_timeout` (float): Temps d’attente, en secondes, pour que les données soient téléversées à la fin d’un run.
-  Définir cette valeur peut limiter les coûts causés par des téléversements lents vers W&amp;B à la fin d’un
+* `git_commit` : Le hachage du commit Git à associer au run.
+* `git_remote` : Le remote Git à associer au run.
+* `git_remote_url` : L’URL du dépôt Git distant.
+* `git_root` : Répertoire racine du dépôt Git.
+* `host` : Nom d’hôte de la machine qui exécute le script.
+* `http_proxy` : Serveurs proxy personnalisés pour les requêtes HTTP vers W&amp;B.
+* `https_proxy` : Serveurs proxy personnalisés pour les requêtes HTTPS vers W&amp;B.
+* `identity_token_file` : Chemin du fichier contenant un jeton d’identité (JWT) pour l’authentification.
+* `ignore_globs` : Motifs glob Unix relatifs à `files_dir` indiquant les fichiers à exclure du téléversement.
+* `init_timeout` : Délai d’attente, en secondes, avant expiration de l’appel `wandb.init`.
+* `finish_timeout` : Délai d’attente, en secondes, pour le téléversement des données à la fin d’un run.
+
+  Définir cette valeur peut limiter les coûts dus à des téléversements lents vers W&amp;B à la fin d’un
   run, avec comme contrepartie que le run sera marqué comme planté et qu’il pourra
-  manquer certaines données. Par défaut, `run.finish()` bloque jusqu’à ce que toutes les
+  manquer certaines données. Par défaut, `run.finish()` reste bloqué jusqu’à ce que toutes les
   données aient fini d’être téléversées.
-  Si cette valeur est définie sur un nombre supérieur à zéro, W&amp;B abandonne le téléversement des
-  données d’un run après ce nombre de secondes à la fin d’un run, ce qui débloque votre
-  script. Après un certain temps, le run devient Crashed ou Failed dans l’interface utilisateur. Toutes les
-  données non téléversées restent stockées sur le disque et peuvent être téléversées avec `wandb
-  sync`.
-  Utilisez le paramètre `finish_timeout_raises` pour lever une erreur en plus de
-  l’affichage d’un message d’avertissement.
-  Les runs arrêtés par `wandb.teardown()` (qui s’exécute automatiquement à la fin
-  d’un script dans un hook atexit) respecteront également ce paramètre.
-
-* `finish_timeout_raises` (bool): Indique s’il faut lever une TimeoutError si finish&#95;timeout expire.
-  L’utiliser avec le paramètre `finish_timeout` fait que `run.finish()`
-  lève une TimeoutError lorsqu’un délai d’expiration est atteint, en plus d’afficher un message.
-  Notez que `run.finish()` est appelé implicitement lorsque vous utilisez un Run comme gestionnaire
-  de contexte :
-  with wandb.init() as run:
-  ...  # run.finish() s’exécute à la fin du bloc `with`
-  Cela ne fait pas lever d’erreur à `wandb.teardown()` (puisqu’il s’exécute
-  de toute façon à la fin d’un script).
-
-* `insecure_disable_ssl` (bool): Indique s’il faut désactiver de façon non sécurisée la vérification SSL.
-
-* `job_name` (str | None) : Nom du job Launch qui exécute le script.
-
-* `job_source` (Optional[Literal[&#39;repo&#39;, &#39;artifact&#39;, &#39;image&#39;]]): Type de source pour Launch.
-
-* `label_disable` (bool): Indique s’il faut désactiver les fonctionnalités d’étiquetage automatique.
 
-* `launch_config_path` (str | None) : chemin d’accès au fichier de configuration de Launch.
-
-* `login_timeout` (float | None) : Temps d’attente, en secondes, pour les opérations de connexion avant expiration du délai.
-
-* `mode` (Literal[&#39;online&#39;, &#39;offline&#39;, &#39;shared&#39;, &#39;disabled&#39;, &#39;dryrun&#39;, &#39;run&#39;]): Le mode de fonctionnement de la journalisation et de la synchronisation de W&amp;B.
+  Si cette valeur est définie sur un nombre supérieur à zéro, W&amp;B abandonne le téléversement des
+  données d’un run après ce nombre de secondes à la fin du run, ce qui débloque votre
+  script. Après un certain temps, le run passe à l’état Crashed ou Failed dans l’interface utilisateur. Toutes les
+  données non téléversées sont quand même stockées sur le disque et peuvent être téléversées avec `wandb
+    sync`.
 
-* `notebook_name` (str | None): nom du notebook en cas d’exécution dans un environnement de type Jupyter.
+  Utilisez le paramètre `finish_timeout_raises` pour lever une erreur en plus
+  d’afficher un message d’avertissement.
 
-* `program` (str | None): Chemin d’accès au script ayant créé le run, si disponible.
+  Les runs arrêtés par `wandb.teardown()` (qui s’exécute automatiquement à la fin
+  d’un script dans un hook `atexit`) respecteront également ce paramètre.
+* `finish_timeout_raises` : Indique s’il faut lever une TimeoutError si `finish_timeout` expire.
 
-* `program_abspath` (str | None) : Le chemin absolu entre le répertoire racine du dépôt et le script qui
-  a créé le run.
-  Le répertoire racine du dépôt est défini comme le répertoire qui contient le
-  répertoire .git, s’il existe. Sinon, il s’agit du répertoire de travail actuel.
+  Utiliser ce paramètre avec `finish_timeout` amène `run.finish()`
+  à lever une TimeoutError après expiration du délai, en plus d’afficher un message.
 
-* `program_relpath` (str | None) : Le chemin relatif du script qui a créé le run.
+  Notez que `run.finish()` est appelé implicitement lorsque vous utilisez un Run comme
+  gestionnaire de contexte :
 
-* `project` (str | None): ID du projet W&amp;B.
+  with wandb.init() as run:
+  ...  # run.finish() s’exécute à la fin du bloc `with`
 
-* `quiet` (bool): Indicateur permettant de supprimer la sortie non essentielle.
+  Cela n’amène pas `wandb.teardown()` à lever une erreur (puisqu’il s’exécute
+  de toute façon à la fin d’un script).
+* `insecure_disable_ssl` : Indique s’il faut désactiver, de manière non sécurisée, la vérification SSL.
+* `job_name` : Nom du job Launch qui exécute le script.
+* `job_source`: Type de source pour Launch.
+* `label_disable`: Indique s’il faut désactiver les fonctionnalités d’étiquetage automatique.
+* `launch_config_path`: Chemin vers le fichier de configuration de Launch.
+* `login_timeout`: Durée d’attente, en secondes, avant expiration des opérations de connexion.
+* `mode`: Mode de fonctionnement de la journalisation et de la synchronisation W&amp;B.
+* `notebook_name`: Nom du notebook si l’exécution a lieu dans un environnement de type Jupyter.
+* `program`: Chemin vers le script qui a créé le run, s’il est disponible.
+* `program_abspath`: Chemin absolu entre le répertoire racine du dépôt et le script qui a
+  créé le run.
+
+  Le répertoire racine du dépôt est défini comme le répertoire contenant le
+  répertoire `.git`, s’il existe. Sinon, il s’agit du répertoire de travail courant.
+* `program_relpath`: Chemin relatif vers le script qui a créé le run.
+* `project`: ID du projet W&amp;B.
+* `quiet`: Indicateur permettant de supprimer la sortie non essentielle.
+* `reinit` : que faire si `wandb.init()` est appelé alors qu’un run est déjà actif.
 
-* `reinit` (Union[Literal[&#39;default&#39;, &#39;return&#95;previous&#39;, &#39;finish&#95;previous&#39;, &#39;create&#95;new&#39;], bool]) : Indique l’action à effectuer lorsque `wandb.init()` est appelé alors qu’un run est actif.
   Options :
-  * &quot;default&quot;: Utilisez &quot;finish&#95;previous&quot; dans les notebooks et &quot;return&#95;previous&quot;
-    sinon.
-  * &quot;return&#95;previous&quot;: Renvoie le run créé le plus récemment
-    qui n&#39;est pas encore terminé. Cela ne met pas à jour `wandb.run` ; voir
+
+  * &quot;default&quot; : Utiliser &quot;finish&#95;previous&quot; dans les notebooks et &quot;return&#95;previous&quot;
+    dans les autres cas.
+  * &quot;return&#95;previous&quot; : Renvoyer l&#39;exécution la plus récemment créée
+    qui n&#39;est pas encore terminée. Cela ne met pas à jour `wandb.run` ; voir
     l&#39;option &quot;create&#95;new&quot;.
-  * &quot;finish&#95;previous&quot;: Termine tous les runs actifs, puis renvoie un nouveau run.
-  * &quot;create&#95;new&quot;: Crée un nouveau run sans modifier les autres runs actifs.
-    Ne met pas à jour `wandb.run` ni les fonctions de niveau supérieur comme `wandb.log`.
-    Par conséquent, certaines intégrations plus anciennes qui s&#39;appuient sur le run global
+  * &quot;finish&#95;previous&quot; : Terminer toutes les exécutions actives, puis renvoyer une nouvelle exécution.
+  * &quot;create&#95;new&quot; : Créer une nouvelle exécution sans modifier les autres exécutions actives.
+    Ne met pas à jour `wandb.run` ni les fonctions de premier niveau comme `wandb.log`.
+    C&#39;est pourquoi certaines intégrations plus anciennes qui reposent sur le run global
     ne fonctionneront pas.
-    Peut aussi être une valeur booléenne, mais cet usage est obsolète. False équivaut à
-    &quot;return&#95;previous&quot;, et True équivaut à &quot;finish&#95;previous&quot;.
 
-* `relogin` (bool) : Indicateur permettant de forcer une nouvelle tentative de connexion.
+  Peut également être un booléen, mais cette utilisation est obsolète. False équivaut à
+  &quot;return&#95;previous&quot;, et True équivaut à &quot;finish&#95;previous&quot;.
+* `relogin` : indicateur permettant de forcer une nouvelle tentative de connexion.
+* `resume` : Indique comment reprendre le run.
 
-* `resume` (Optional[Literal[&#39;allow&#39;, &#39;must&#39;, &#39;never&#39;, &#39;auto&#39;]]): Définit le comportement de reprise du run.
   Options :
-  * &quot;must&quot;: Reprend un run existant portant le même ID. Si aucun run correspondant n&#39;existe,
+
+  * &quot;must&quot;: Reprend un run existant avec le même ID. Si aucun run correspondant n&#39;existe,
     l&#39;opération échoue.
-  * &quot;allow&quot;: Tente de reprendre un run existant portant le même ID. Si aucun n&#39;est
+  * &quot;allow&quot;: Tente de reprendre un run existant avec le même ID. Si aucun n&#39;est
     trouvé, un nouveau run est créé.
-  * &quot;never&quot;: Démarre toujours un nouveau run. Si un run portant le même ID existe déjà,
+  * &quot;never&quot;: Démarre toujours un nouveau run. Si un run avec le même ID existe déjà,
     l&#39;opération échoue.
   * &quot;auto&quot;: Reprend automatiquement le run en échec le plus récent sur la même
     machine.
+* `resume_from` : Spécifie un point d’une exécution précédente d’un run à partir duquel reprendre.
 
-* `resume_from` (wandb.sdk.lib.run&#95;moment.RunMoment | None): spécifie un point d&#39;une exécution précédente d&#39;un run à partir duquel reprendre.
-  Le point est défini par l&#39;ID du run, une métrique et sa valeur.
+  Ce point est défini par l’ID du run, une métrique et sa valeur.
   Actuellement, seule la métrique &#39;&#95;step&#39; est prise en charge.
+* `root_dir` : Répertoire racine à utiliser comme base pour tous les chemins liés au run.
 
-* `root_dir` (str) : le répertoire racine à utiliser comme base pour tous les chemins liés aux runs.
-  Il sert notamment à déterminer le répertoire wandb et le répertoire du run.
+  Il est notamment utilisé pour déterminer le répertoire wandb et le répertoire du run.
+* `run_group` : Identifiant de groupe pour les runs associés.
 
-* `run_group` (str | None): Identifiant de groupe pour des runs associés.
   Utilisé pour regrouper les runs dans l’interface utilisateur.
+* `run_id` : ID du run.
+* `run_job_type` : Type de job exécuté (par ex. : entraînement, évaluation).
+* `run_name` : Nom lisible du run.
+* `run_notes` : Notes ou description supplémentaires du run.
+* `run_tags` : Tags à associer au run pour l’organisation et le filtrage.
+* `sagemaker_disable` : Indicateur permettant de désactiver les fonctionnalités spécifiques à SageMaker.
+* `save_code` : Indique s’il faut enregistrer le code associé au run.
+* `settings_system` : Chemin vers le fichier de paramètres global du système.
+* `stop_fn` : Fonction de rappel à exécuter pour arrêter le run.
 
-* `run_id` (str | None): Identifiant du run.
-
-* `run_job_type` (str | None): Type de job exécuté (par exemple : entraînement, évaluation).
-
-* `run_name` (str | None): Nom du run lisible par l’utilisateur.
-
-* `run_notes` (str | None): Notes ou description supplémentaires pour le run.
-
-* `run_tags` (tuple[str, ...] | None): Tags à associer au run à des fins d’organisation et de filtrage.
-
-* `sagemaker_disable` (bool): Indicateur permettant de désactiver les fonctionnalités propres à SageMaker.
-
-* `save_code` (bool | None) : Indique s’il faut enregistrer le code associé à l’exécution.
-
-* `settings_system` (str | None) : Chemin d’accès au fichier de paramètres à l’échelle du système.
-
-* `stop_fn` (collections.abc.Callable[[], None] | None): Fonction de rappel à exécuter pour arrêter le run.
   Un run peut être arrêté via l’interface utilisateur web, ou après une erreur fatale
-  (si cela est configuré dans un paramètre).
-  Par défaut, pour arrêter un run, W&amp;B envoie un SIGINT au thread principal.
-  Définissez cette fonction de rappel pour redéfinir ce comportement, par exemple pour utiliser un autre
-  signal ou effectuer une autre action avant l’interruption.
-  La fonction de rappel s’exécute dans un thread distinct. Elle s’exécute peu après qu’un arrêt a été
-  demandé, mais pas immédiatement.
+  (si cela est configuré via un paramètre).
 
-* `max_end_of_run_history_metrics` (int) : Nombre maximal de mini-graphiques de l’historique à afficher à la fin d’un run.
-
-* `max_end_of_run_summary_metrics` (int): Nombre maximal de métriques de synthèse à afficher à la fin d’un run.
-
-* `show_errors` (bool): Indique s’il faut afficher les messages d’erreur.
-
-* `show_info` (bool): Indique s’il faut afficher des messages informatifs.
-
-* `show_warnings` (bool) : Indique s’il faut afficher les messages d’avertissement.
-
-* `silent` (bool) : indicateur permettant de désactiver toute sortie.
-
-* `stop_on_fatal_error` (bool): Indique s’il faut arrêter le run après une erreur fatale.
-  Après que W&amp;B rencontre une erreur irrécupérable lors du téléversement des données, il affiche
-  un message et arrête le téléversement, tout en permettant toujours de
-  journaliser davantage de données.
-  C’est généralement souhaitable : vos métriques d’entraînement sont stockées sur le disque
+  Par défaut, pour arrêter un run, W&amp;B envoie un SIGINT au thread principal.
+  Définissez cette fonction de rappel pour modifier ce comportement, par exemple pour utiliser un signal différent
+  ou effectuer une autre action avant l’interruption.
+
+  La fonction de rappel s’exécute dans un thread distinct. Elle s’exécute peu après qu’un arrêt
+  est demandé, mais pas immédiatement.
+* `max_end_of_run_history_metrics` : Nombre maximum de mini-graphiques d’historique à afficher à la fin d’un run.
+* `max_end_of_run_summary_metrics` : Nombre maximum de métriques de synthèse à afficher à la fin d’un run.
+* `show_errors` : Indique s’il faut afficher les messages d’erreur.
+* `show_info` : Indique s’il faut afficher les messages d’information.
+* `show_warnings` : Indique s’il faut afficher les messages d’avertissement.
+* `silent` : Indicateur permettant de désactiver toute sortie.
+* `stop_on_fatal_error` : Indique s’il faut arrêter le run après une erreur fatale.
+
+  Lorsque W&amp;B rencontre une erreur irrécupérable lors du téléversement des données, il affiche
+  un message et arrête le téléversement, tout en permettant encore de journaliser davantage de données.
+  Cela est généralement souhaitable : vos métriques d’entraînement sont stockées sur le disque
   et peuvent être récupérées avec `wandb sync`, même si elles ne sont pas téléversées.
+
   Cela n’est pas utile si vos fichiers sont supprimés après l’entraînement.
-  Dans ce cas, définir cette valeur sur True arrêtera le run après une erreur fatale,
+  Dans ce cas, définir ce paramètre sur True arrêtera le run après une erreur fatale,
   comme si le bouton d’arrêt avait été pressé dans l’interface utilisateur web.
+* `strict` : Indique s’il faut activer le mode strict pour la validation et la vérification des erreurs.
+* `summary_timeout` : Durée, en secondes, d’attente des opérations de synthèse avant expiration du délai.
+* `sweep_id` : Identifiant du sweep auquel appartient ce run.
+* `sweep_param_path` : Chemin vers la configuration des paramètres du sweep.
+* `symlink` : Indique s’il faut utiliser des liens symboliques (True par défaut, sauf sous Windows).
+* `sync_tensorboard` : Indique s’il faut synchroniser les logs TensorBoard avec W&amp;B.
+* `table_raise_on_max_row_limit_exceeded` : Indique s’il faut lever une exception lorsque la limite de lignes du tableau est dépassée.
+* `use_dot_wandb` : Indique s’il faut utiliser un répertoire caché `.wandb` ou un répertoire visible `wandb` pour les données de run.
 
-* `strict` (bool | None): Indique s’il faut activer le mode strict pour la validation et le contrôle des erreurs.
-
-* `summary_timeout` (int): Temps d’attente, en secondes, avant l’expiration du délai pour les opérations de synthèse.
-
-* `sweep_id` (str | None) : identifiant du sweep dont fait partie ce run.
-
-* `sweep_param_path` (str | None) : Chemin d’accès à la configuration des paramètres du sweep.
-
-* `symlink` (bool): Indique s’il faut utiliser des liens symboliques (True par défaut, sauf sous Windows).
-
-* `sync_tensorboard` (bool | None): Indique s’il faut synchroniser les journaux de TensorBoard avec W&amp;B.
-
-* `table_raise_on_max_row_limit_exceeded` (bool): Indique s’il faut lever une exception lorsque la limite maximale du nombre de lignes du tableau est dépassée.
-
-* `use_dot_wandb` (bool | None): indique s’il faut utiliser le répertoire caché `.wandb` ou le répertoire visible `wandb` pour les données de run.
   Si True, le SDK utilise `.wandb`. Si False, `wandb`.
-  S’il n’est pas défini, utilise par défaut `.wandb` s’il existe déjà, sinon `wandb`.
-
-* `username` (str | None) : Nom d’utilisateur.
-
-* `x_disable_meta` (bool): Indicateur permettant de désactiver la collecte des métadonnées système.
-
-* `x_disable_stats` (bool): Indicateur permettant de désactiver la collecte des métriques système.
-
-* `x_extra_http_headers` (dict[str, str] | None) : En-têtes supplémentaires à ajouter à toutes les requêtes HTTP sortantes.
-
-* `x_label` (str | None): Étiquette à attribuer aux métriques système et aux journaux de console collectés pour le run.
-  Utilisée pour regrouper les données dans l’interface utilisateur, elle peut aussi servir à distinguer les données
-  issues de différents processus dans une tâche d’entraînement distribuée.
-
-* `x_primary` (bool) : Détermine s’il faut enregistrer les fichiers internes et les métadonnées de wandb.
-  Dans un environnement distribué, cela permet d’éviter l’écrasement des fichiers
+  Si la valeur n’est pas définie, la valeur par défaut est `.wandb` s’il existe déjà, sinon `wandb`.
+* `username` : Nom d’utilisateur.
+* `x_disable_meta` : Indicateur pour désactiver la collecte des métadonnées système.
+* `x_disable_stats` : Indicateur pour désactiver la collecte des métriques système.
+* `x_extra_http_headers` : En-têtes supplémentaires à ajouter à toutes les requêtes HTTP sortantes.
+* `x_label` : Libellé à attribuer aux métriques système et aux journaux de console collectés pour le run.
+
+  Il est utilisé pour regrouper les données dans l’interface et peut servir à distinguer les données
+  provenant de différents processus dans une tâche d’entraînement distribué.
+* `x_primary` : Détermine s’il faut enregistrer les fichiers wandb internes et les métadonnées.
+
+  Dans un environnement distribué, cela permet d’éviter l’écrasement de fichiers
   par des processus secondaires lorsque seules les métriques système et les journaux sont nécessaires,
-  car le processus principal se charge de la journalisation.
+  car le processus principal gère l’essentiel de la journalisation.
+* `x_save_requirements` : Indicateur pour enregistrer le fichier requirements.
+* `x_server_side_derived_summary` : Indicateur pour déléguer au serveur le calcul automatique de la synthèse à partir de l’historique.
 
-* `x_save_requirements` (bool): Indicateur précisant s’il faut enregistrer le fichier requirements.
+  Cela ne désactive pas les mises à jour de synthèse fournies par l’utilisateur.
+* `x_service_wait` : Temps d’attente, en secondes, pour le démarrage du service interne wandb-core.
+* `x_skip_transaction_log` : Indique s’il faut ignorer l’enregistrement des événements du run dans le journal des transactions.
 
-* `x_server_side_derived_summary` (bool): Indicateur permettant de déléguer au serveur le calcul automatique de la synthèse à partir de l’historique.
-  Cela ne désactive pas les mises à jour de la synthèse fournies par l’utilisateur.
+  Cela concerne uniquement les runs en ligne. Cette option peut être utilisée pour réduire la quantité de
+  données écrites sur disque.
 
-* `x_service_wait` (float) : temps d’attente, en secondes, avant le démarrage du service interne wandb-core.
-
-* `x_skip_transaction_log` (bool) : Indique s’il faut ne pas enregistrer les événements du run dans le journal des transactions.
-  Cela n’est pertinent que pour les runs en ligne. Peut être utilisé pour réduire la quantité de
-  données écrites sur le disque.
   À utiliser avec prudence, car cela supprime les garanties de
   récupération.
+* `x_stats_sampling_interval` : Intervalle d’échantillonnage du moniteur système, en secondes.
+* `x_stats_open_metrics_endpoints` : Points de terminaison OpenMetrics `/metrics` à surveiller pour les métriques système.
+* `x_stats_open_metrics_filters`: Filtre à appliquer aux métriques collectées depuis les points de terminaison OpenMetrics `/metrics`.
 
-* `x_stats_sampling_interval` (float): Intervalle d’échantillonnage du moniteur système, en secondes.
+  Deux formats sont pris en charge :
 
-* `x_stats_dcgm_exporter` (str | None) : point de terminaison depuis lequel extraire les métriques DCGM de Nvidia.
-  Options :
-  * Extraire les métriques liées à DCGM à partir d&#39;une requête adressée au point de terminaison Prometheus `/api/v1/query`.
-    Il est courant d&#39;agréger avec Prometheus les métriques rapportées par les instances de DCGM Exporter
-    s&#39;exécutant sur différents nœuds d&#39;un cluster.
-  * TODO: Analyser directement les métriques à partir du point de terminaison `/metrics` de DCGM Exporter.
-    Exemples :
-  * `http://localhost:9400/api/v1/query?query=DCGM_FI_DEV_GPU_TEMP{node="l1337", cluster="globular"}`.
-
-* `x_stats_open_metrics_endpoints` (dict[str, str] | None): points de terminaison OpenMetrics `/metrics` à surveiller pour collecter les métriques système.
-
-* `x_stats_open_metrics_filters` (dict[str, dict[str, str]] | collections.abc.Sequence[str] | None) : filtre à appliquer aux métriques collectées depuis les points de terminaison OpenMetrics `/metrics`.
-  Prend en charge deux formats :
   * `{"motif regex de métrique, incluant le nom du point de terminaison comme préfixe": {"label": "motif regex de valeur de label"}}`
   * `("motif regex de métrique 1", "motif regex de métrique 2", ...)`
+* `x_stats_open_metrics_http_headers` : en-têtes HTTP à ajouter aux requêtes OpenMetrics.
+* `x_stats_disk_paths` : chemins système à surveiller pour l’utilisation du disque.
+* `x_stats_cpu_count` : nombre de CPU du système.
 
-* `x_stats_open_metrics_http_headers` (dict[str, str] | None) : en-têtes HTTP à ajouter aux requêtes OpenMetrics.
-
-* `x_stats_disk_paths` (collections.abc.Sequence[str] | None) : chemins système à surveiller pour l’utilisation du disque.
-
-* `x_stats_cpu_count` (int | None) : Nombre de CPU du système.
-  Si cette valeur est définie, elle remplace la valeur détectée automatiquement dans les métadonnées du run.
+  Si cette valeur est définie, elle remplace la valeur détectée automatiquement dans les métadonnées de l’exécution.
+* `x_stats_cpu_logical_count` : nombre de CPU logiques.
 
-* `x_stats_cpu_logical_count` (int | None) : Nombre de CPU logiques.
-  S’il est défini, remplace la valeur détectée automatiquement dans les métadonnées du run.
+  Si cette valeur est définie, elle remplace la valeur détectée automatiquement dans les métadonnées de l’exécution.
+* `x_stats_gpu_count` : nombre de périphériques GPU.
 
-* `x_stats_gpu_count` (int | None): nombre de GPU.
-  Si cette valeur est définie, elle redéfinit la valeur détectée automatiquement dans les métadonnées du run.
+  Si cette valeur est définie, elle remplace la valeur détectée automatiquement dans les métadonnées de l’exécution.
+* `x_stats_gpu_type` : type de périphérique GPU.
 
-* `x_stats_gpu_type` (str | None): Type de GPU.
-  S&#39;il est défini, il remplace la valeur détectée automatiquement dans les métadonnées du run.
+  Si cette valeur est définie, elle remplace la valeur détectée automatiquement dans les métadonnées de l’exécution.
+* `x_stats_gpu_device_ids` : indices des périphériques GPU à surveiller.
 
-* `x_stats_gpu_device_ids` (collections.abc.Sequence[int] | None) : indices des périphériques GPU à surveiller.
-  Si ce paramètre n’est pas défini, le moniteur système capture les métriques de tous les GPU.
-  Utilise une indexation à partir de 0, correspondant à l’énumération des périphériques CUDA/ROCm.
+  Si cette valeur n’est pas définie, le moniteur système collecte les métriques de tous les GPU.
+  Suppose un indexage à partir de 0, conforme à l’énumération des périphériques CUDA/ROCm.
+* `x_stats_track_process_tree` : surveiller l’ensemble de l’arborescence des processus pour l’utilisation des ressources, à partir de `x_stats_pid`.
 
-* `x_stats_track_process_tree` (bool) : Surveille l’ensemble de l’arborescence des processus afin de suivre l’utilisation des ressources, à partir de `x_stats_pid`.
-  Lorsque `True`, le moniteur système agrège la mémoire RSS, le pourcentage de CPU et le nombre de threads
+  Lorsque `True`, le moniteur système agrège le RSS, le CPU% et le nombre de threads
   du processus ayant le PID `x_stats_pid` ainsi que de tous ses descendants.
-  Cela peut avoir un impact sur les performances et est désactivé par défaut.
+  Cela peut entraîner un surcoût en performances et est désactivé par défaut.
+* `x_stats_no_cgroup` : désactiver les limites de CPU et de mémoire de cgroup v2 pour les pourcentages des métriques système.
+* `x_sync_dir_suffix` : suffixe à ajouter au nom du répertoire de l’exécution (sync&#95;dir).
 
-* `x_stats_no_cgroup` (bool): Désactiver la prise en compte des limites CPU et mémoire de cgroup v2 dans les pourcentages des métriques système.
-
-* `x_sync_dir_suffix` (str) : suffixe à ajouter au nom du répertoire du run (`sync_dir`).
   Cette valeur est définie dans wandb.init() pour éviter les conflits de noms.
-  Si ce suffixe est défini, il est ajouté au nom par défaut, précédé d’un tiret.
+  Si elle est définie, elle est ajoutée au nom par défaut avec un tiret.
+* `x_update_finish_state` : indicateur précisant si ce processus peut mettre à jour l’état final de l’exécution sur le serveur.
 
-* `x_update_finish_state` (bool): Indicateur indiquant si ce processus peut mettre à jour l’état final du run sur le serveur.
-  Définissez cette valeur sur False dans le cadre d’un entraînement distribué lorsque seul le processus principal doit déterminer l’état final.
+  Définissez cette valeur sur False dans un entraînement distribué lorsque seul le processus principal doit déterminer l’état final.
 
-**Retourne :**
-Un objet `Settings`.
+<div id="properties">
+  ## Propriétés
+</div>
 
-### <kbd>propriété</kbd> `Settings.app_url`
+### <kbd>propriété</kbd> app_url
 
 L’URL de l’interface utilisateur de W&amp;B, généralement [https://wandb.ai](https://wandb.ai).
 
 Elle diffère de `base_url` (par exemple [https://api.wandb.ai](https://api.wandb.ai)), qui
 sert à accéder aux API W&amp;B de manière programmatique.
 
-**Retourne :**
-
-* `str` : La valeur de propriété app&#95;url.
-
-### <kbd>propriété</kbd> `Settings.colab_url`
+### <kbd>propriété</kbd> colab_url
 
 L’URL du notebook Colab, si l’exécution a lieu dans Colab.
 
-**Retourne :**
-
-* `str | None`: La valeur de propriété `colab_url`.
-
-### <kbd>propriété</kbd> `Settings.deployment`
+### <kbd>propriété</kbd> déploiement
 
-### <kbd>propriété</kbd> `Settings.files_dir`
+### <kbd>propriété</kbd> files_dir
 
 Chemin absolu du répertoire local où sont stockés les fichiers du run.
 
-**Retourne :**
+### <kbd>propriété</kbd> is_local
 
-* `str` : La valeur de propriété `files_dir`.
-
-### <kbd>propriété</kbd> `Settings.is_local`
-
-### <kbd>propriété</kbd> `Settings.log_dir`
+### <kbd>propriété</kbd> log_dir
 
 Le répertoire dans lequel stocker les fichiers de journalisation.
 
-**Retourne :**
-
-* `str` : La valeur de propriété `log_dir`.
-
-### <kbd>propriété</kbd> `Settings.log_internal`
+### <kbd>propriété</kbd> log_internal
 
 Chemin du fichier à utiliser pour les journaux internes.
 
-**Retourne :**
+### <kbd>propriété</kbd> log_symlink_internal
 
-* `str`: La valeur de propriété log&#95;internal.
+Le chemin vers le lien symbolique du fichier journal interne du run le plus récent.
 
-### <kbd>propriété</kbd> `Settings.log_symlink_internal`
+### <kbd>propriété</kbd> log_symlink_user
 
-Le chemin vers le lien symbolique du fichier journal interne de l’exécution la plus récente.
+Le chemin du lien symbolique vers le fichier journal du processus utilisateur du dernier run.
 
-**Retourne :**
-
-* `str`: La valeur de propriété `log_symlink_internal`.
-
-### <kbd>propriété</kbd> `Settings.log_symlink_user`
-
-Le chemin du lien symbolique vers le fichier journal du processus utilisateur de la dernière exécution.
-
-**Retourne :**
-
-* `str`: La valeur de propriété `log_symlink_user`.
-
-### <kbd>propriété</kbd> `Settings.log_user`
+### <kbd>propriété</kbd> log_user
 
 Le chemin du fichier à utiliser pour les journaux du processus de l’utilisateur.
 
-**Retourne :**
-
-* `str` : La valeur de propriété `log_user`.
-
-### <kbd>propriété</kbd> `Settings.project_url`
+### <kbd>propriété</kbd> project_url
 
 L&#39;URL W&amp;B où le projet peut être consulté.
 
-**Retourne :**
-
-* `str` : La valeur de propriété `project_url`.
-
-### <kbd>propriété</kbd> `Settings.resume_fname`
+### <kbd>propriété</kbd> resume_fname
 
 Le chemin du fichier de reprise.
 
-**Retourne :**
-
-* `str` : La valeur de la propriété `resume_fname`.
-
-### <kbd>propriété</kbd> `Settings.run_mode`
+### <kbd>propriété</kbd> run_mode
 
 Le mode du run. Peut être « run » ou « offline-run ».
 
-**Retourne :**
-
-* `Literal['run', 'offline-run']` : La valeur de propriété `run_mode`.
-
-### <kbd>propriété</kbd> `Settings.run_url`
+### <kbd>propriété</kbd> run_url
 
 L’URL W&amp;B où le run peut être consulté.
 
-**Retourne :**
-
-* `str` : La valeur de la propriété `run_url`.
-
-### <kbd>propriété</kbd> `Settings.settings_workspace`
+### <kbd>propriété</kbd> settings_workspace
 
 Le chemin vers le fichier de paramètres de l’espace de travail.
 
-**Retourne :**
-
-* `str`: La valeur de la propriété settings&#95;workspace.
-
-### <kbd>propriété</kbd> `Settings.sweep_url`
+### <kbd>propriété</kbd> sweep_url
 
 L’URL W&amp;B où le sweep peut être consulté.
 
-**Retourne :**
+### <kbd>propriété</kbd> sync_dir
 
-* `str` : La valeur de propriété `sweep_url`.
+Le répertoire où sont stockés les fichiers du run.
 
-### <kbd>propriété</kbd> `Settings.sync_dir`
+### <kbd>propriété</kbd> sync_file
 
-Le répertoire où sont stockés les fichiers du run.
+Chemin vers le fichier journal des transactions binaires en mode ajout uniquement.
 
-**Retourne :**
+### <kbd>propriété</kbd> sync_symlink_latest
 
-* `str`: La valeur de propriété `sync_dir`.
+Chemin du lien symbolique vers le fichier journal des transactions du run le plus récent.
 
-### <kbd>propriété</kbd> `Settings.sync_file`
+### <kbd>propriété</kbd> timespec
 
-Chemin vers le fichier journal des transactions binaires en mode ajout uniquement.
+La spécification temporelle associée au run.
 
-**Retourne :**
+### <kbd>propriété</kbd> wandb_dir
 
-* `str`: La valeur de propriété `sync_file`.
+Chemin complet vers le répertoire wandb.
 
-### <kbd>propriété</kbd> `Settings.sync_symlink_latest`
+<div id="methods">
+  ## Méthodes
+</div>
 
-Chemin du lien symbolique vers le fichier journal des transactions du run le plus récent.
+### <kbd>méthode</kbd> Settings.validate_anonymous()
 
-**Retourne :**
+```python
+value: 'object'
+```
 
-* `str` : La valeur de la propriété sync&#95;symlink&#95;latest.
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-### <kbd>propriété</kbd> `Settings.timespec`
+* `value`: 
 
-La spécification temporelle associée au run.
+### <kbd>méthode</kbd> Settings.validate_x_extra_http_headers()
+
+```python
+(value)
+```
 
-**Retourne :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-* `str`: La valeur de la propriété timespec.
+* `value`: 
 
-### <kbd>propriété</kbd> `Settings.wandb_dir`
+### <kbd>méthode</kbd> Settings.validate_x_stats_coreweave_metadata_base_url()
 
-Chemin complet vers le répertoire wandb.
+```python
+(value)
+```
 
-**Retourne :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-* `str` : La valeur de la propriété wandb&#95;dir.
\ No newline at end of file
+* `value`: 
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/functions/agent.mdx b/fr/models/ref/python/functions/agent.mdx
index 5fe98011ae..759ee753d5 100644
--- a/fr/models/ref/python/functions/agent.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/functions/agent.mdx
@@ -1,36 +1,43 @@
 ---
 title: agent()
-namespace: python_sdk_actions
-python_object_type: fonction
+kind: fonction
+namespace: wandb.wandb_agent
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/wandb_agent.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/wandb_agent.py#L740" />
 
-
-### <kbd>fonction</kbd> `agent`
+## <kbd>fonction</kbd> wandb.agent
 
 ```python
-agent(
-    sweep_id: 'str',
-    function: 'Callable | None' = None,
-    entity: 'str | None' = None,
-    project: 'str | None' = None,
-    count: 'int | None' = None,
-    forward_signals: 'bool' = False
-) → None
+sweep_id: 'str',
+function: 'Callable | None' = None,
+entity: 'str | None' = None,
+project: 'str | None' = None,
+count: 'int | None' = None,
+forward_signals: 'bool' = False
 ```
 
 Démarrez un ou plusieurs agents de balayage.
 
-L’agent de balayage utilise le `sweep_id` pour savoir de quel balayage il fait partie, quelle fonction exécuter et, le cas échéant, combien d’agents lancer.
+L’agent de balayage utilise le `sweep_id` pour savoir de quel balayage il
+fait partie, quelle fonction exécuter et, le cas échéant, combien
+d’agents lancer.
+
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
+
+* `sweep_id` : L’identifiant unique d’un balayage. Un ID de balayage est généré par le CLI W&amp;B ou le SDK Python.
+* `function` : Une fonction à appeler à la place du &quot;programme&quot; spécifié dans la configuration du balayage.
+* `entity` : Le nom d’utilisateur ou le nom de l’équipe vers lesquels vous souhaitez envoyer les runs W&amp;B créés par le balayage. Assurez-vous que l’entité indiquée existe déjà. Si vous ne spécifiez pas d’entité, le run sera envoyé à votre entité par défaut, qui correspond généralement à votre nom d’utilisateur.
+* `project` : Le nom du projet auquel sont envoyés les runs W&amp;B créés par le balayage. Si le projet n’est pas spécifié, le run est envoyé à un projet intitulé &quot;Uncategorized&quot;.
+* `count` : Le nombre d’essais de la configuration de balayage à exécuter.
+* `forward_signals` : Indique s’il faut transmettre aux processus enfants les signaux reçus par l’agent. Pris en charge uniquement par l’agent CLI.
 
-**Arguments :**
+<div id="returns">
+  ## Renvoie
+</div>
 
-* `sweep_id` :  L’identifiant unique d’un balayage. Un ID de balayage est généré par le CLI W&amp;B ou le SDK Python.
-* `function` :  Une fonction à appeler à la place du &quot;programme&quot; spécifié dans la configuration du balayage.
-* `entity` :  Le nom d’utilisateur ou le nom de l’équipe vers lesquels vous souhaitez envoyer les runs W&amp;B créés par le balayage. Assurez-vous que l’entité indiquée existe déjà. Si vous ne spécifiez pas d’entité, le run sera envoyé à votre entité par défaut, qui correspond généralement à votre nom d’utilisateur.
-* `project` :  Le nom du projet auquel sont envoyés les runs W&amp;B créés par le balayage. Si le projet n’est pas spécifié, le run est envoyé à un projet intitulé &quot;Uncategorized&quot;.
-* `count` :  Le nombre d’essais de la configuration de balayage à exécuter.
-* `forward_signals` :  Indique s’il faut transmettre aux processus enfants les signaux reçus par l’agent. Pris en charge uniquement par l’agent CLI.
+None
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/functions/box3d.mdx b/fr/models/ref/python/functions/box3d.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..9afc620898
--- /dev/null
+++ b/fr/models/ref/python/functions/box3d.mdx
@@ -0,0 +1,104 @@
+---
+title: box3d()
+kind: fonction
+namespace: wandb.sdk.data_types.object_3d
+---
+
+import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
+
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/object_3d.py#L122" />
+
+## <kbd>fonction</kbd> wandb.box3d
+
+```python
+*,
+center: 'npt.ArrayLike',
+size: 'npt.ArrayLike',
+orientation: 'npt.ArrayLike',
+color: 'RGBColor',
+label: 'str | None' = None,
+score: 'numeric | None' = None
+```
+
+Une boîte englobante 3D. La boîte est définie par son centre, ses dimensions et son orientation.
+
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
+
+* `center` : Le centre de la boîte, sous la forme d’un ndarray de longueur 3.
+* `size` : Les dimensions X, Y et Z de la boîte, sous la forme d’un ndarray de longueur 3.
+* `orientation` : La rotation qui transforme les coordonnées XYZ globales en coordonnées XYZ locales de la boîte, sous la forme d’un ndarray de longueur 4 [r, x, y, z] correspondant au quaternion non nul r + xi + yj + zk.
+* `color` : La couleur de la boîte, sous la forme d’un tuple (r, g, b), avec `0 <= r,g,b <= 1`.
+* `label` : Étiquette facultative de la boîte.
+* `score` : Score facultatif de la boîte. Généralement utilisé pour indiquer le niveau de confiance d’une détection.
+
+<div id="returns">
+  ## Renvoie
+</div>
+
+Un objet Box3D.
+
+<div id="examples">
+  ## Exemples
+</div>
+
+L&#39;exemple suivant crée un nuage de points avec 60 boîtes qui tournent
+autour des axes X, Y et Z.
+
+```python
+import wandb
+
+import math
+import numpy as np
+from scipy.spatial.transform import Rotation
+
+
+with wandb.init() as run:
+    run.log(
+        {
+            "points": wandb.Object3D.from_point_cloud(
+                points=np.random.uniform(-5, 5, size=(100, 3)),
+                boxes=[
+                    wandb.box3d(
+                        center=(0.3 * t - 3, 0, 0),
+                        size=(0.1, 0.1, 0.1),
+                        orientation=Rotation.from_euler(
+                            "xyz", [t * math.pi / 10, 0, 0]
+                        ).as_quat(),
+                        color=(0.5 + t / 40, 0.5, 0.5),
+                        label=f"box {t}",
+                        score=0.9,
+                    )
+                    for t in range(20)
+                ]
+                + [
+                    wandb.box3d(
+                        center=(0, 0.3 * t - 3, 0.3),
+                        size=(0.1, 0.1, 0.1),
+                        orientation=Rotation.from_euler(
+                            "xyz", [0, t * math.pi / 10, 0]
+                        ).as_quat(),
+                        color=(0.5, 0.5 + t / 40, 0.5),
+                        label=f"box {t}",
+                        score=0.9,
+                    )
+                    for t in range(20)
+                ]
+                + [
+                    wandb.box3d(
+                        center=(0.3, 0.3, 0.3 * t - 3),
+                        size=(0.1, 0.1, 0.1),
+                        orientation=Rotation.from_euler(
+                            "xyz", [0, 0, t * math.pi / 10]
+                        ).as_quat(),
+                        color=(0.5, 0.5, 0.5 + t / 40),
+                        label=f"box {t}",
+                        score=0.9,
+                    )
+                    for t in range(20)
+                ],
+            ),
+        }
+    )
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/functions/controller.mdx b/fr/models/ref/python/functions/controller.mdx
index ccae2db1ac..d5eb648ecc 100644
--- a/fr/models/ref/python/functions/controller.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/functions/controller.mdx
@@ -1,27 +1,34 @@
 ---
 title: controller()
-namespace: python_sdk_actions
-python_object_type: fonction
+kind: fonction
+namespace: wandb.sdk.wandb_sweep
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/wandb_sweep.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/wandb_sweep.py#L100" />
 
-
-### <kbd>fonction</kbd> `controller`
+## <kbd>fonction</kbd> wandb.controller
 
 ```python
-controller(
-    sweep_id_or_config: 'str | dict | None' = None,
-    entity: 'str | None' = None,
-    project: 'str | None' = None
-) → _WandbController
+sweep_id_or_config: 'str | dict | None' = None,
+entity: 'str | None' = None,
+project: 'str | None' = None
 ```
 
 Constructeur public du contrôleur de balayage.
 
-**Exemples :**
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
+
+* `sweep_id_or_config`:
+* `entity`:
+* `project`: 
+
+<div id="examples">
+  ## Exemples
+</div>
 
 ```python
 import wandb
@@ -31,4 +38,4 @@ print(tuner.sweep_config)
 print(tuner.sweep_id)
 tuner.configure_search(...)
 tuner.configure_stopping(...)
-```
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/functions/finish.mdx b/fr/models/ref/python/functions/finish.mdx
index 5603dd2f4d..0babb4536c 100644
--- a/fr/models/ref/python/functions/finish.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/functions/finish.mdx
@@ -1,23 +1,24 @@
 ---
 title: finish()
-namespace: python_sdk_actions
-python_object_type: fonction
+kind: fonction
+namespace: wandb.sdk.wandb_run
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/wandb_run.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/wandb_run.py#L4190" />
 
-
-### <kbd>fonction</kbd> `finish`
+## <kbd>fonction</kbd> wandb.finish
 
 ```python
-finish(exit_code: 'int | None' = None, quiet: 'bool | None' = None) → None
+exit_code: 'int | None' = None,
+quiet: 'bool | None' = None
 ```
 
 Terminez un run et envoyez toutes les données restantes.
 
-Marque la fin d’un run W&amp;B et garantit que toutes les données sont synchronisées avec le serveur. L’état final du run est déterminé par ses conditions de sortie et son statut de synchronisation.
+Marque la fin d’un run W&amp;B et garantit que toutes les données sont synchronisées avec le serveur.
+L’état final du run est déterminé par ses conditions de sortie et son statut de synchronisation.
 
 États du run :
 
@@ -26,7 +27,15 @@ Marque la fin d’un run W&amp;B et garantit que toutes les données sont synchr
 * Finished : Run terminé avec succès (`exit_code=0`) avec toutes les données synchronisées.
 * Failed : Run terminé avec des erreurs (`exit_code!=0`).
 
-**Arguments :**
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
+
+* `exit_code`: Entier indiquant le statut de sortie du run. Utilisez 0 pour indiquer une réussite ; toute autre valeur marque le run comme ayant échoué.
+* `quiet`: Obsolète. Configurez la verbosité de la journalisation à l’aide de `wandb.Settings(quiet=...)`.
+
+<div id="returns">
+  ## Renvoie
+</div>
 
-* `exit_code`:  Entier indiquant le statut de sortie du run. Utilisez 0 pour indiquer une réussite ; toute autre valeur marque le run comme ayant échoué.
-* `quiet`:  Obsolète. Configurez la verbosité de la journalisation à l’aide de `wandb.Settings(quiet=...)`.
+None
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/functions/init.mdx b/fr/models/ref/python/functions/init.mdx
index 3b6540f56a..84da7f2670 100644
--- a/fr/models/ref/python/functions/init.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/functions/init.mdx
@@ -1,59 +1,64 @@
 ---
 title: init()
-namespace: python_sdk_actions
-python_object_type: fonction
+kind: fonction
+namespace: wandb.sdk.wandb_init
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/wandb_init.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/wandb_init.py#L1182" />
 
-
-### <kbd>fonction</kbd> `init`
+## <kbd>fonction</kbd> wandb.init
 
 ```python
-init(
-    entity: 'str | None' = None,
-    project: 'str | None' = None,
-    dir: 'StrPath | None' = None,
-    id: 'str | None' = None,
-    name: 'str | None' = None,
-    notes: 'str | None' = None,
-    tags: 'Sequence[str] | None' = None,
-    config: 'dict[str, Any] | str | None' = None,
-    config_exclude_keys: 'list[str] | None' = None,
-    config_include_keys: 'list[str] | None' = None,
-    allow_val_change: 'bool | None' = None,
-    group: 'str | None' = None,
-    job_type: 'str | None' = None,
-    mode: "Literal['online', 'offline', 'disabled', 'shared'] | None" = None,
-    force: 'bool | None' = None,
-    reinit: "bool | Literal[None, 'default', 'return_previous', 'finish_previous', 'create_new']" = None,
-    resume: "bool | Literal['allow', 'never', 'must', 'auto'] | None" = None,
-    resume_from: 'str | None' = None,
-    fork_from: 'str | None' = None,
-    save_code: 'bool | None' = None,
-    tensorboard: 'bool | None' = None,
-    sync_tensorboard: 'bool | None' = None,
-    monitor_gym: 'bool | None' = None,
-    settings: 'Settings | dict[str, Any] | None' = None,
-    anonymous: 'DoNotSet' = <object object at 0x109b16dd0>
-) → Run
+entity: 'str | None' = None,
+project: 'str | None' = None,
+dir: 'StrPath | None' = None,
+id: 'str | None' = None,
+name: 'str | None' = None,
+notes: 'str | None' = None,
+tags: 'Sequence[str] | None' = None,
+config: 'dict[str, Any] | str | None' = None,
+config_exclude_keys: 'list[str] | None' = None,
+config_include_keys: 'list[str] | None' = None,
+allow_val_change: 'bool | None' = None,
+group: 'str | None' = None,
+job_type: 'str | None' = None,
+mode: "Literal['online', 'offline', 'disabled', 'shared'] | None" = None,
+force: 'bool | None' = None,
+reinit: "bool | Literal[None, 'default', 'return_previous', 'finish_previous', 'create_new']" = None,
+resume: "bool | Literal['allow', 'never', 'must', 'auto'] | None" = None,
+resume_from: 'str | None' = None,
+fork_from: 'str | None' = None,
+save_code: 'bool | None' = None,
+tensorboard: 'bool | None' = None,
+sync_tensorboard: 'bool | None' = None,
+monitor_gym: 'bool | None' = None,
+settings: 'Settings | dict[str, Any] | None' = None,
+anonymous: 'DoNotSet' = DoNotSet
 ```
 
 Démarrez un nouveau run pour suivre et journaliser dans W&amp;B.
 
-Dans un pipeline d&#39;entraînement ML, vous pouvez ajouter `wandb.init()` au début de votre script d&#39;entraînement ainsi que de votre script d&#39;évaluation, et chacun d&#39;eux sera suivi en tant que run dans W&amp;B.
+Dans un pipeline d&#39;entraînement ML, vous pouvez ajouter `wandb.init()` au début de
+votre script d&#39;entraînement ainsi que de votre script d&#39;évaluation, et chacun d&#39;eux sera
+suivi en tant que run dans W&amp;B.
 
-`wandb.init()` lance un nouveau processus en arrière-plan pour journaliser des données dans un run, et synchronise également les données avec [https://wandb.ai](https://wandb.ai) par défaut, afin que vous puissiez voir vos résultats en temps réel. Une fois que vous avez fini de journaliser des données, appelez `run.finish()` pour mettre fin au run, ou utilisez le run comme gestionnaire de contexte pour l&#39;appeler automatiquement :
+`wandb.init()` lance un nouveau processus en arrière-plan pour journaliser des données dans un run, et
+synchronise également les données avec [https://wandb.ai](https://wandb.ai) par défaut, afin que vous puissiez voir vos résultats
+en temps réel. Une fois que vous avez fini de journaliser des données, appelez `run.finish()` pour
+mettre fin au run, ou utilisez le run comme gestionnaire de contexte pour l&#39;appeler automatiquement :
 
-with wandb.init() as run:  ...  # run.finish() s&#39;exécute à la fin du bloc
+with wandb.init() as run:
+...  # run.finish() s&#39;exécute à la fin du bloc
 
 Si vous n&#39;appelez pas `run.finish()`, le run se terminera lorsque votre script s&#39;arrêtera.
 
 Les ID de run ne doivent contenir aucun des caractères spéciaux suivants `/ \ # ? % :`
 
-**Arguments :**
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
 
 * `entity`:  Le nom d&#39;utilisateur ou le nom d&#39;équipe auquel les runs sont enregistrés.  L&#39;entité doit déjà exister, veillez donc à créer votre compte  ou votre équipe dans l&#39;UI avant de commencer à enregistrer des runs. Si elle n&#39;est pas spécifiée, le  run utilisera par défaut votre entité par défaut. Pour modifier l&#39;entité par défaut,  accédez à vos paramètres et mettez à jour  &quot;Emplacement par défaut pour créer de nouveaux projets&quot; sous &quot;Équipe par défaut&quot;.
 * `project`:  Le nom du projet sous lequel ce run sera enregistré.  S’il n’est pas spécifié, nous utilisons une heuristique pour déterminer le nom du projet en fonction du système, par exemple en vérifiant la racine git ou le fichier du programme en cours. Si nous ne pouvons pas déterminer le nom du projet, le projet prendra par défaut la valeur  `"uncategorized"`.
@@ -75,34 +80,52 @@ Les ID de run ne doivent contenir aucun des caractères spéciaux suivants `/ \
   * `"shared"` : (Il s’agit d’une fonctionnalité expérimentale.) Permet à plusieurs processus, éventuellement sur des machines différentes, de journaliser simultanément dans le même run. Dans cette approche, vous utilisez un nœud principal et un ou plusieurs nœuds de travail pour journaliser des données dans le même run. Sur le nœud principal, vous initialisez un run. Pour chaque nœud de travail, initialisez un run à l’aide du run ID utilisé par le nœud principal.
 * `force` : détermine si une connexion à W&amp;B est requise pour exécuter le script. Si `True`, l’utilisateur doit être connecté à W&amp;B ; sinon, le script ne pourra pas continuer. Si `False` (par défaut), le script peut continuer sans connexion et basculer en mode hors ligne si l’utilisateur n’est pas connecté.
 * `reinit` :  Forme abrégée du paramètre &quot;reinit&quot;. Détermine le comportement de `wandb.init()` lorsqu’un run est actif.
-* `resume` : contrôle le comportement lors de la reprise d’un run avec l’`id` spécifié. Les options disponibles sont :
-  * `"allow"` : Si un run avec l’`id` spécifié existe, il reprendra à partir de la dernière étape ; sinon, un nouveau run sera créé.
-  * `"never"` : Si un run avec l’`id` spécifié existe, une erreur sera générée. Si aucun run correspondant n’est trouvé, un nouveau run sera créé.
-  * `"must"` : Si un run avec l’`id` spécifié existe, il reprendra à partir de la dernière étape. Si aucun run n’est trouvé, une erreur sera générée.
-  * `"auto"` : Reprend automatiquement le run précédent s’il a planté sur cette machine ; sinon, démarre un nouveau run.
+* `resume` : contrôle le comportement lors de la reprise d’un run avec l’`id` spécifié.
+  Les options disponibles sont :
+  * `"allow"` : Si un run avec l’`id` spécifié existe, il reprendra
+    à partir de la dernière étape ; sinon, un nouveau run sera créé.
+  * `"never"` : Si un run avec l’`id` spécifié existe, une erreur sera
+    générée. Si aucun run correspondant n’est trouvé, un nouveau run sera créé.
+  * `"must"` : Si un run avec l’`id` spécifié existe, il reprendra
+    à partir de la dernière étape. Si aucun run n’est trouvé, une erreur sera générée.
+  * `"auto"` : Reprend automatiquement le run précédent s’il a planté sur
+    cette machine ; sinon, démarre un nouveau run.
   * `True` : Obsolète. Utiliser `"auto"` à la place.
-  * `False` : Obsolète. Utiliser le comportement par défaut (en laissant `resume` non défini) pour toujours démarrer un nouveau run.  Si `resume` est défini, `fork_from` et `resume_from` ne peuvent pas être utilisés. Lorsque `resume` n’est pas défini, le système démarrera toujours un nouveau run.
+  * `False` : Obsolète. Utiliser le comportement par défaut (en laissant `resume`
+    non défini) pour toujours démarrer un nouveau run.
+    Si `resume` est défini, `fork_from` et `resume_from` ne peuvent pas être
+    utilisés. Lorsque `resume` n’est pas défini, le système démarrera toujours un nouveau run.
 * `resume_from` : spécifie un point dans un run précédent à partir duquel reprendre un run, en utilisant le format `{run_id}?_step={step}`. Cela permet aux utilisateurs de tronquer l’historique enregistré pour un run à une étape intermédiaire et de reprendre l’enregistrement à partir de cette étape. Le run cible doit se trouver dans le même projet. Si un argument `id` est également fourni, l’argument `resume_from` est prioritaire. `resume`, `resume_from` et `fork_from` ne peuvent pas être utilisés ensemble : un seul peut être utilisé à la fois. Notez que cette fonctionnalité est en bêta et pourra changer à l’avenir.
 * `fork_from` : spécifie un point d’un run précédent à partir duquel créer un nouveau  run, au format `{id}?_step={step}`. Cela crée un nouveau run qui  reprend la journalisation à partir de l’étape spécifiée dans l’historique du run cible.  Le run cible doit faire partie du projet actuel.  Si un argument `id` est également fourni, il doit être différent de l’argument  `fork_from` ; sinon, une erreur sera générée s’ils sont identiques.  `resume`, `resume_from` et `fork_from` ne peuvent pas être utilisés ensemble ; un  seul d’entre eux peut être utilisé à la fois.  Notez que cette fonctionnalité est en bêta et pourra changer à l’avenir.
 * `save_code`:  Permet d’enregistrer le script principal ou le notebook dans W&amp;B, afin de faciliter la reproductibilité des expériences et de comparer le code entre les runs dans l’interface. Par défaut, cette option est désactivée, mais vous pouvez modifier ce comportement par défaut pour l’activer sur votre page Settings.
 * `tensorboard`:  Obsolète. Utilisez plutôt `sync_tensorboard`.
 * `sync_tensorboard` : active automatiquement la synchronisation des journaux W&amp;B depuis TensorBoard ou TensorBoardX, et enregistre les fichiers d’événements pertinents pour les consulter dans l’UI W&amp;B.
 * `monitor_gym`:  Permet d’enregistrer automatiquement des vidéos de l’environnement lors de l’utilisation d’OpenAI Gym.
-* `settings`:  Spécifie un dictionnaire ou un objet `wandb.Settings` contenant les paramètres avancés du run. 
+* `settings`:  Spécifie un dictionnaire ou un objet `wandb.Settings` contenant les paramètres avancés du run.
+* `anonymous`: 
+
+<div id="returns">
+  ## Renvoie
+</div>
 
-**Retourne :**
 Un objet `Run`.
 
-**Exceptions levées :**
+<div id="raises">
+  ## Exceptions levées
+</div>
+
+* `Error`: Si une erreur inconnue ou interne se produit lors de l&#39;initialisation du run.
+* `AuthenticationError`: Si l&#39;utilisateur ne fournit pas d&#39;identifiants valides.
+* `CommError`: En cas de problème de communication avec le serveur WandB.
+* `UsageError`: Si l&#39;utilisateur fournit des arguments non valides.
+* `KeyboardInterrupt`: Si l&#39;utilisateur interrompt le run.
 
-* `Error` : Si une erreur inconnue ou interne se produit lors de l&#39;initialisation du run.
-* `AuthenticationError` : Si l&#39;utilisateur ne fournit pas d&#39;identifiants valides.
-* `CommError` : En cas de problème de communication avec le serveur WandB.
-* `UsageError` : Si l&#39;utilisateur fournit des arguments non valides.
-* `KeyboardInterrupt` : Si l&#39;utilisateur interrompt le run.
+<div id="examples">
+  ## Exemples
+</div>
 
-**Exemples :**
-`wandb.init()` renvoie un objet `Run`. Utilisez l&#39;objet run pour journaliser des données, enregistrer des Artifacts et gérer le cycle de vie du run.
+`wandb.init()` renvoie un objet `Run`. Utilisez l&#39;objet run pour journaliser des données,
+enregistrer des Artifacts et gérer le cycle de vie du run.
 
 ```python
 import wandb
@@ -113,4 +136,4 @@ with wandb.init(config=config) as run:
     acc = 0.95  # Exemple de précision
     loss = 0.05  # Exemple de perte
     run.log({"accuracy": acc, "loss": loss})
-``` 
\ No newline at end of file
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/functions/login.mdx b/fr/models/ref/python/functions/login.mdx
index f085315b23..87359bbd3e 100644
--- a/fr/models/ref/python/functions/login.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/functions/login.mdx
@@ -1,27 +1,24 @@
 ---
 title: login()
-namespace: python_sdk_actions
-python_object_type: fonction
+kind: fonction
+namespace: wandb.sdk.wandb_login
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/wandb_login.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/wandb_login.py#L21" />
 
-
-### <kbd>fonction</kbd> `login`
+## <kbd>fonction</kbd> wandb.login
 
 ```python
-login(
-    key: 'str | None' = None,
-    relogin: 'bool | None' = None,
-    host: 'str | None' = None,
-    force: 'bool | None' = None,
-    timeout: 'int | None' = None,
-    verify: 'bool' = False,
-    referrer: 'str | None' = None,
-    anonymous: 'DoNotSet' = <object object at 0x109b16dd0>
-) → bool
+key: 'str | None' = None,
+relogin: 'bool | None' = None,
+host: 'str | None' = None,
+force: 'bool | None' = None,
+timeout: 'int | None' = None,
+verify: 'bool' = False,
+referrer: 'str | None' = None,
+anonymous: 'DoNotSet' = DoNotSet
 ```
 
 Connectez-vous à W&amp;B.
@@ -41,21 +38,28 @@ Si aucun des cas ci-dessus ne s&#39;applique, cette opération récupère la cl
 * Le fichier .netrc (soit ~/.netrc, ~/&#95;netrc ou le chemin spécifié par la variable d&#39;environnement NETRC)
 * Une invite interactive (si disponible)
 
-**Arguments :**
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
 
-* `key`:  La clé API à utiliser.
-* `relogin`:  Si vrai, récupère la clé API via une invite interactive, sans lire .netrc, les variables d&#39;environnement, etc.
-* `host`:  L&#39;URL du serveur W&amp;B auquel se connecter.
-* `force`:  Si vrai, empêche de sélectionner le mode hors ligne dans l&#39;invite interactive.
-* `timeout`:  Nombre de secondes à attendre pour une saisie utilisateur dans l&#39;invite interactive. Cela peut servir de sécurité si une invite interactive s&#39;affiche par erreur dans un environnement non interactif.
-* `verify`:  Vérifie les identifiants auprès du serveur W&amp;B et lève une `AuthenticationError` en cas d&#39;échec.
-* `referrer`:  Le référent à utiliser dans la requête de connexion par URL à des fins d&#39;analyse.
+* `key`: La clé API à utiliser.
+* `relogin`: Si vrai, récupère la clé API via une invite interactive, sans lire .netrc, les variables d&#39;environnement, etc.
+* `host`: L&#39;URL du serveur W&amp;B auquel se connecter.
+* `force`: Si vrai, empêche de sélectionner le mode hors ligne dans l&#39;invite interactive.
+* `timeout`: Nombre de secondes à attendre pour une saisie utilisateur dans l&#39;invite interactive. Cela peut servir de sécurité si une invite interactive s&#39;affiche par erreur dans un environnement non interactif.
+* `verify`: Vérifie les identifiants auprès du serveur W&amp;B et lève une `AuthenticationError` en cas d&#39;échec.
+* `referrer`: Le référent à utiliser dans la requête de connexion par URL à des fins d&#39;analyse.
+* `anonymous`: 
 
-**Retourne :**
+<div id="returns">
+  ## Renvoie
+</div>
 
-* `bool`:  Si `key` est configurée.
+`bool`: Si `key` est configurée.
 
-**Exceptions levées :**
+<div id="raises">
+  ## Exceptions levées
+</div>
 
-* `AuthenticationError`:  Si `api_key` échoue à la vérification auprès du serveur.
-* `UsageError`:  Si `api_key` ne peut pas être configurée et qu&#39;aucun tty n&#39;est disponible. 
\ No newline at end of file
+* `AuthenticationError`: Si `api_key` échoue à la vérification auprès du serveur.
+* `UsageError`: Si `api_key` ne peut pas être configurée et qu&#39;aucun tty n&#39;est disponible.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/functions/restore.mdx b/fr/models/ref/python/functions/restore.mdx
index d8b206926a..8863875ee3 100644
--- a/fr/models/ref/python/functions/restore.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/functions/restore.mdx
@@ -1,40 +1,45 @@
 ---
 title: restore()
-namespace: python_sdk_actions
-python_object_type: fonction
+kind: fonction
+namespace: wandb.sdk.wandb_run
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/wandb_run.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/wandb_run.py#L4126" />
 
-
-### <kbd>fonction</kbd> `restore`
+## <kbd>fonction</kbd> wandb.restore
 
 ```python
-restore(
-    name: 'str',
-    run_path: 'str | None' = None,
-    replace: 'bool' = False,
-    root: 'str | None' = None
-) → None | TextIO
+name: 'str',
+run_path: 'str | None' = None,
+replace: 'bool' = False,
+root: 'str | None' = None
 ```
 
 Télécharge le fichier spécifié à partir du stockage cloud.
 
-Le fichier est placé dans le répertoire courant ou dans le répertoire du run. Par défaut, le fichier n’est téléchargé que s’il n’existe pas déjà.
+Le fichier est placé dans le répertoire courant ou dans le répertoire du run.
+Par défaut, le fichier n’est téléchargé que s’il n’existe pas déjà.
+
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
 
-**Arguments :**
+* `name`: Le nom du fichier.
+* `run_path`: Chemin facultatif vers un run depuis lequel récupérer des fichiers, c.-à-d. `username/project_name/run_id` ; si wandb.init n’a pas été appelé, ce paramètre est requis.
+* `replace`: Indique s’il faut télécharger le fichier même s’il existe déjà localement
+* `root`: Le répertoire dans lequel télécharger le fichier.  Par défaut, il s’agit du répertoire courant ou du répertoire du run si wandb.init a été appelé.
 
-* `name`:  Le nom du fichier.
-* `run_path`:  Chemin facultatif vers un run depuis lequel récupérer des fichiers, c.-à-d. `username/project_name/run_id` ; si wandb.init n’a pas été appelé, ce paramètre est requis.
-* `replace`:  Indique s’il faut télécharger le fichier même s’il existe déjà localement
-* `root`:  Le répertoire dans lequel télécharger le fichier.  Par défaut, il s’agit du répertoire courant ou du répertoire du run si wandb.init a été appelé.
+<div id="returns">
+  ## Retourne
+</div>
 
-**Retourne :**
 `None` s’il ne trouve pas le fichier, sinon un objet fichier ouvert en lecture.
 
-**Exceptions levées :**
+<div id="raises">
+  ## Exceptions levées
+</div>
 
-* `CommError`:  Si W&amp;B ne peut pas se connecter au backend W&amp;B.
-* `ValueError`:  Si le fichier est introuvable ou si `run_path` est introuvable.
+* `CommError`: Si W&amp;B ne peut pas se connecter au backend W&amp;B.
+* `ValueError`: Si le fichier est introuvable ou si `run_path` est introuvable.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/functions/setup.mdx b/fr/models/ref/python/functions/setup.mdx
index 04825388e7..d06378216a 100644
--- a/fr/models/ref/python/functions/setup.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/functions/setup.mdx
@@ -1,35 +1,41 @@
 ---
 title: setup()
-namespace: python_sdk_actions
-python_object_type: fonction
+kind: fonction
+namespace: wandb.sdk.wandb_setup
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/wandb_setup.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/wandb_setup.py#L515" />
 
-
-### <kbd>fonction</kbd> `setup`
+## <kbd>fonction</kbd> wandb.setup
 
 ```python
-setup(settings: 'Settings | None' = None) → _WandbSetup
+settings: 'Settings | None' = None
 ```
 
 Prépare W&amp;B à être utilisé dans le processus en cours et ses processus enfants.
 
 Vous pouvez généralement l’ignorer, car il est appelé implicitement par `wandb.init()`.
 
-Si vous utilisez wandb dans plusieurs processus, appeler `wandb.setup()` dans le processus parent avant de démarrer les processus enfants peut améliorer les performances et l’utilisation des ressources.
+Si vous utilisez wandb dans plusieurs processus, appeler `wandb.setup()`
+dans le processus parent avant de démarrer les processus enfants peut améliorer
+les performances et l’utilisation des ressources.
 
-Notez que `wandb.setup()` modifie `os.environ` et qu’il est important que les processus enfants héritent des variables d’environnement modifiées.
+Notez que `wandb.setup()` modifie `os.environ` et qu’il est important
+que les processus enfants héritent des variables d’environnement modifiées.
 
 Voir aussi `wandb.teardown()`.
 
-**Arguments :**
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
 
-* `settings` :  Paramètres de configuration à appliquer globalement. Ils peuvent être remplacés par des appels ultérieurs à `wandb.init()`.
+* `settings`: Paramètres de configuration à appliquer globalement. Ils peuvent être remplacés par des appels ultérieurs à `wandb.init()`.
 
-**Exemple :**
+<div id="examples">
+  ## Exemples
+</div>
 
 ```python
 import multiprocessing
@@ -39,8 +45,8 @@ import wandb
 
 def run_experiment(params):
     with wandb.init(config=params):
-         # Lancer l'expérience
-         pass
+        # Lancer l'expérience
+        pass
 
 
 if __name__ == "__main__":
@@ -49,21 +55,21 @@ if __name__ == "__main__":
 
     # Définir les paramètres de l'expérience
     experiment_params = [
-         {"learning_rate": 0.01, "epochs": 10},
-         {"learning_rate": 0.001, "epochs": 20},
+        {"learning_rate": 0.01, "epochs": 10},
+        {"learning_rate": 0.001, "epochs": 20},
     ]
 
     # Démarrer plusieurs processus, chacun exécutant une expérience distincte
     processes = []
     for params in experiment_params:
-         p = multiprocessing.Process(target=run_experiment, args=(params,))
-         p.start()
-         processes.append(p)
+        p = multiprocessing.Process(target=run_experiment, args=(params,))
+        p.start()
+        processes.append(p)
 
     # Attendre la fin de tous les processus
     for p in processes:
-         p.join()
+        p.join()
 
     # Facultatif : arrêter explicitement le backend
     wandb.teardown()
-```
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/functions/sweep.mdx b/fr/models/ref/python/functions/sweep.mdx
index c5d811e755..f6f1811844 100644
--- a/fr/models/ref/python/functions/sweep.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/functions/sweep.mdx
@@ -1,39 +1,44 @@
 ---
-title: balayage()
-namespace: python_sdk_actions
-python_object_type: fonction
+title: sweep()
+kind: fonction
+namespace: wandb.sdk.wandb_sweep
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/wandb_sweep.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/wandb_sweep.py#L35" />
 
-### <kbd>fonction</kbd> `sweep`
+## <kbd>fonction</kbd> wandb.sweep
 
 ```python
-sweep(
-    sweep: 'dict | Callable',
-    entity: 'str | None' = None,
-    project: 'str | None' = None,
-    prior_runs: 'list[str] | None' = None
-) → str
+sweep: 'dict | Callable',
+entity: 'str | None' = None,
+project: 'str | None' = None,
+prior_runs: 'list[str] | None' = None
 ```
 
-Initialisez un balayage d&#39;hyperparamètres.
+Initialisez un sweep d&#39;hyperparamètres.
 
-Recherchez les hyperparamètres qui optimisent une fonction de coût d&#39;un modèle d&#39;apprentissage automatique en testant différentes combinaisons.
+Recherchez les hyperparamètres qui optimisent une fonction de coût
+d&#39;un modèle d&#39;apprentissage automatique en testant différentes combinaisons.
 
-Notez bien l&#39;identifiant unique `sweep_id` renvoyé. Lors d&#39;une étape ultérieure, fournissez le `sweep_id` à un agent de balayage.
+Notez bien l&#39;identifiant unique `sweep_id` renvoyé.
+Lors d&#39;une étape ultérieure, fournissez le `sweep_id` à un agent de sweep.
 
-Voir la [structure de configuration d&#39;un balayage](https://docs.wandb.ai/models/sweeps/define-sweep-configuration) pour savoir comment définir votre balayage.
+Voir la [structure de configuration d&#39;un sweep](https://docs.wandb.ai/models/sweeps/define-sweep-configuration)
+pour savoir comment définir votre sweep.
 
-**Arguments :**
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
 
-* `sweep`:  La configuration d&#39;une recherche d&#39;hyperparamètres (ou un générateur de configuration). Si vous fournissez un callable, assurez-vous qu&#39;il ne prend pas d&#39;arguments et qu&#39;il renvoie un dictionnaire conforme à la spécification de configuration des balayages W&amp;B.
-* `entity`:  Le nom d&#39;utilisateur ou le nom de l&#39;équipe vers lequel vous souhaitez envoyer les runs W&amp;B créés par le balayage. Assurez-vous que l&#39;entité que vous spécifiez existe déjà. Si vous ne spécifiez pas d&#39;entité, le run sera envoyé à votre entité par défaut, qui correspond généralement à votre nom d&#39;utilisateur.
-* `project`:  Le nom du projet vers lequel sont envoyés les runs W&amp;B créés à partir du balayage. Si le projet n&#39;est pas spécifié, le run est envoyé à un projet intitulé &#39;Uncategorized&#39;.
-* `prior_runs`:  Les ID des runs existants à ajouter à ce balayage.
+* `sweep`: La configuration d&#39;une recherche d&#39;hyperparamètres (ou un générateur de configuration). Si vous fournissez un callable, assurez-vous qu&#39;il ne prend pas d&#39;arguments et qu&#39;il renvoie un dictionnaire conforme à la spécification de configuration des sweeps W&amp;B.
+* `entity`: Le nom d&#39;utilisateur ou le nom de l&#39;équipe vers lequel vous souhaitez envoyer les runs W&amp;B créés par le sweep. Assurez-vous que l&#39;entité que vous spécifiez existe déjà. Si vous ne spécifiez pas d&#39;entité, le run sera envoyé à votre entité par défaut, qui correspond généralement à votre nom d&#39;utilisateur.
+* `project`: Le nom du projet vers lequel sont envoyés les runs W&amp;B créés à partir du sweep. Si le projet n&#39;est pas spécifié, le run est envoyé à un projet intitulé &#39;Uncategorized&#39;.
+* `prior_runs`: Les ID des runs existants à ajouter à ce sweep.
 
-**Retourne :**
+<div id="returns">
+  ## Retourne
+</div>
 
-* `str`:  Un identifiant unique pour le balayage. 
\ No newline at end of file
+`str`: Un identifiant unique pour le sweep.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/functions/teardown.mdx b/fr/models/ref/python/functions/teardown.mdx
index 18e057557a..4240df09fd 100644
--- a/fr/models/ref/python/functions/teardown.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/functions/teardown.mdx
@@ -1,22 +1,37 @@
 ---
 title: teardown()
-namespace: python_sdk_actions
-python_object_type: fonction
+kind: fonction
+namespace: wandb.sdk.wandb_setup
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main//Users/noahluna/.pyenv/versions/3.13.0/lib/python3.13/contextlib.py#L574" />
 
-
-### <kbd>fonction</kbd> `teardown`
+## <kbd>fonction</kbd> wandb.teardown
 
 ```python
-teardown(exit_code: 'int | None' = None) → None
+exit_code: 'int | None' = None
 ```
 
 Attend la fin de W&amp;B et libère les ressources.
 
-Termine tous les runs qui n&#39;ont pas été explicitement clôturés avec `run.finish()` et attend que toutes les données soient envoyées.
+Termine tous les runs qui n&#39;ont pas été explicitement clôturés
+avec `run.finish()` et attend que toutes les données soient envoyées.
+
+Il est recommandé d&#39;appeler cette fonction à la fin d&#39;une session
+ayant utilisé `wandb.setup()`. Elle est appelée automatiquement
+via un hook `atexit`, mais cela n&#39;est pas fiable dans certaines configurations,
+par exemple lors de l&#39;utilisation du module `multiprocessing` de Python.
+
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
+
+* `exit_code`: 
+
+<div id="returns">
+  ## Renvoie
+</div>
 
-Il est recommandé d&#39;appeler cette fonction à la fin d&#39;une session ayant utilisé `wandb.setup()`. Elle est appelée automatiquement via un hook `atexit`, mais cela n&#39;est pas fiable dans certaines configurations, par exemple lors de l&#39;utilisation du module `multiprocessing` de Python.
+None
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/public-api/agentruns.mdx b/fr/models/ref/python/public-api/agentruns.mdx
deleted file mode 100644
index 8eccee1d5a..0000000000
--- a/fr/models/ref/python/public-api/agentruns.mdx
+++ /dev/null
@@ -1,9 +0,0 @@
----
-title: AgentRuns
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
----
-
-import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
-
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/runs.py" />
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/public-api/api.mdx b/fr/models/ref/python/public-api/api.mdx
index caf30ac768..1c23cfdc7f 100644
--- a/fr/models/ref/python/public-api/api.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/public-api/api.mdx
@@ -1,107 +1,89 @@
 ---
 title: Api
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: class
+namespace: wandb.apis.public.api
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/api.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/api.py#L105" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `Api`
-
-Permet d’interroger le serveur W&amp;B.
-
-**Exemples :**
+## <kbd>classe</kbd> wandb.Api
 
 ```python
-import wandb
-
-wandb.Api()
+overrides: 'dict[str, Any] | None' = None,
+timeout: 'int | None' = None,
+api_key: 'str | None' = None
 ```
 
+Utilisé pour envoyer des requêtes au serveur W&amp;B.
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Api.__init__`
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
 
-```python
-__init__(
-    overrides: 'dict[str, Any] | None' = None,
-    timeout: 'int | None' = None,
-    api_key: 'str | None' = None
-) → None
-```
-
-Initialisez l’API.
-
-**Arguments :**
-
-* `overrides` : vous pouvez définir `base_url` si vous
-* `utilisez un serveur W&B autre que `https`: //api.wandb.ai`. Vous pouvez également définir des valeurs par défaut pour `entity`, `project` et `run`.
+* `overrides` : vous pouvez définir `base_url` si vous utilisez un serveur W&amp;B autre que `https://api.wandb.ai`. Vous pouvez également définir des valeurs par défaut pour `entity`, `project` et `run`.
 * `timeout` : délai d’expiration HTTP en secondes pour les requêtes API. S’il n’est pas spécifié, le délai d’expiration par défaut sera utilisé.
 * `api_key` : clé API à utiliser pour l’authentification. Si elle n’est pas fournie, la clé API de l’Environnement actuel ou de la configuration sera utilisée. Demande une clé API si aucune n’est fournie ou configurée dans l’Environnement.
 
-***
-
+## Exemples
 
-### <kbd>propriété</kbd> Api.default_entity
+```python
+import wandb
 
-Renvoie l’entité W&amp;B par défaut.
+wandb.Api()
+```
 
-**Retourne :**
+<div id="properties">
+  ## Propriétés
+</div>
 
-* `str | None`: La valeur de la propriété default&#95;entity.
+### <kbd>propriété</kbd> default_entity
 
-***
+Renvoie l’entité W&amp;B par défaut.
 
-### <kbd>propriété</kbd> Api.user_agent
+### <kbd>propriété</kbd> user_agent
 
 Renvoie l’agent utilisateur public de W&amp;B.
 
-**Retourne :**
-
-* `str`: La valeur de la propriété user&#95;agent.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Api.viewer
+### <kbd>propriété</kbd> viewer
 
 Renvoie l’objet viewer.
 
-**Exceptions levées :**
-
-* `ValueError` : Si les données du viewer ne peuvent pas être récupérées depuis W&amp;B.
-* `WandbApiFailedError` : Si une erreur survient lors de la requête GraphQL.
-
-**Retourne :**
+<div id="methods">
+  ## Méthodes
+</div>
 
-* `User` : La valeur de la propriété viewer.
-
-***
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Api.artifact`
+### <kbd>méthode</kbd> Api.artifact()
 
 ```python
-artifact(name: 'str', type: 'str | None' = None)
+(self,
+name: 'str',
+type: 'str | None' = None)
 ```
 
 Renvoie un artifact unique.
 
-**Arguments :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-* `name` : Le nom de l&#39;artifact. Le nom d&#39;un artifact ressemble à un chemin de fichier qui contient, au minimum, le nom du projet dans lequel l&#39;artifact a été enregistré, le nom de l&#39;artifact, ainsi que la version ou l&#39;alias de l&#39;artifact. Vous pouvez éventuellement ajouter en préfixe l&#39;entité qui a enregistré l&#39;artifact, suivie d&#39;une barre oblique. Si aucune entité n&#39;est spécifiée dans le nom, l&#39;entité du run ou du paramètre de l&#39;API est utilisée.
-* `type` : Le type d&#39;artifact à récupérer.
+* `name`: Le nom de l&#39;artifact. Le nom d&#39;un artifact ressemble à un chemin de fichier qui contient, au minimum, le nom du projet dans lequel l&#39;artifact a été enregistré, le nom de l&#39;artifact, ainsi que la version ou l&#39;alias de l&#39;artifact. Vous pouvez éventuellement ajouter en préfixe l&#39;entité qui a enregistré l&#39;artifact, suivie d&#39;une barre oblique. Si aucune entité n&#39;est spécifiée dans le nom, l&#39;entité du run ou du paramètre de l&#39;API est utilisée.
+* `type`: Le type d&#39;artifact à récupérer.
 
-**Retourne :**
-Un objet `Artifact`.
+<div id="raises">
+  ##### Exceptions levées
+</div>
 
-**Exceptions levées :**
+* `ValueError`: Si le nom de l&#39;artifact n&#39;est pas spécifié.
+* `ValueError`: Si le type d&#39;artifact est spécifié, mais ne correspond pas au type de l&#39;artifact récupéré.
 
-* `ValueError` : Si le nom de l&#39;artifact n&#39;est pas spécifié.
-* `ValueError` : Si le type d&#39;artifact est spécifié, mais ne correspond pas au type de l&#39;artifact récupéré.
+##### Exemples
 
-**Exemples :**
-Dans les extraits de code suivants, « entity », « project », « artifact », « version » et « alias » sont des espaces réservés pour votre entité W&amp;B, le nom du projet dans lequel se trouve l&#39;artifact, le nom de l&#39;artifact et la version de l&#39;artifact, respectivement.
+Dans les extraits de code suivants, « entity », « project », « artifact »,
+« version » et « alias » sont des espaces réservés pour votre entité W&amp;B, le nom
+du projet dans lequel se trouve l&#39;artifact, le nom de l&#39;artifact
+et la version de l&#39;artifact, respectivement.
 
 ```python
 import wandb
@@ -119,31 +101,28 @@ wandb.Api().artifact(name="entity/project/artifact:alias")
 wandb.Api().artifact(name="entity/project/artifact:version")
 ```
 
-**Remarque :**
-
-> Cette méthode est destinée uniquement à un usage externe. N’appelez pas `api.artifact()` dans le code du dépôt wandb.
-
-***
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Api.artifact_collection`
+### <kbd>méthode</kbd> Api.artifact_collection()
 
 ```python
-artifact_collection(type_name: 'str', name: 'str') → ArtifactCollection
+self,
+type_name: 'str',
+name: 'str'
 ```
 
 Renvoie une collection d&#39;artifacts pour un type donné.
 
-Vous pouvez utiliser l&#39;objet `ArtifactCollection` renvoyé pour récupérer des informations sur des artifacts spécifiques dans cette collection, entre autres.
+Vous pouvez utiliser l&#39;objet `ArtifactCollection` renvoyé pour récupérer
+des informations sur des artifacts spécifiques dans cette collection, entre autres.
 
-**Arguments :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-* `type_name`:  Le type de collection d&#39;artifacts à récupérer.
-* `name`:  Un nom de collection d&#39;artifacts. Vous pouvez éventuellement faire précéder ce nom de l&#39;entité qui a enregistré l&#39;artifact, suivie d&#39;une barre oblique.
+* `type_name`: Le type de collection d&#39;artifacts à récupérer.
+* `name`: Un nom de collection d&#39;artifacts. Vous pouvez éventuellement faire précéder ce nom de l&#39;entité qui a enregistré l&#39;artifact, suivie d&#39;une barre oblique.
 
-**Retourne :**
-Un objet `ArtifactCollection`.
+##### Exemples
 
-**Exemples :**
 Dans l&#39;extrait de code ci-après, &quot;type&quot;, &quot;entity&quot;, &quot;project&quot; et &quot;artifact&#95;name&quot; sont des valeurs fictives représentant respectivement le type de collection, votre entité W&amp;B, le nom du projet dans lequel se trouve l&#39;artifact et le nom de l&#39;artifact.
 
 ```python
@@ -160,25 +139,27 @@ artifact_example = collections.artifacts()[0]
 artifact_example.download()
 ```
 
-***
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Api.artifact_collection_exists`
+### <kbd>méthode</kbd> Api.artifact_collection_exists()
 
 ```python
-artifact_collection_exists(name: 'str', type: 'str') → bool
+self,
+name: 'str',
+type: 'str'
 ```
 
 Indique si une collection d&#39;artifacts existe dans un projet et une entité spécifiés.
 
-**Arguments :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-* `name` :  Nom d&#39;une collection d&#39;artifacts. Vous pouvez éventuellement ajouter comme préfixe l&#39;entité qui a enregistré l&#39;artifact, suivie d&#39;une barre oblique. Si l&#39;entité ou le projet n&#39;est pas spécifié, déduisez la collection à partir des paramètres de substitution, s&#39;ils existent. Sinon, l&#39;entité est récupérée depuis les Paramètres utilisateur et le projet prendra par défaut la valeur &quot;uncategorized&quot;.
-* `type` :  Le type de la collection d&#39;artifacts.
+* `name`: Nom d&#39;une collection d&#39;artifacts. Vous pouvez éventuellement ajouter comme préfixe l&#39;entité qui a enregistré l&#39;artifact, suivie d&#39;une barre oblique. Si l&#39;entité ou le projet n&#39;est pas spécifié, déduisez la collection à partir des paramètres de substitution, s&#39;ils existent. Sinon, l&#39;entité est récupérée depuis les Paramètres utilisateur et le projet prendra par défaut la valeur &quot;uncategorized&quot;.
+* `type`: Le type de la collection d&#39;artifacts.
 
-**Retourne :**
-True si la collection d&#39;artifacts existe, False sinon.
+<div id="examples">
+  ##### Exemples :
+</div>
 
-**Exemples :**
 Dans l&#39;extrait de code ci-après, &quot;type&quot; et &quot;collection&#95;name&quot; désignent respectivement le type de la collection d&#39;artifacts et le nom de la collection.
 
 ```python
@@ -187,53 +168,52 @@ import wandb
 wandb.Api.artifact_collection_exists(type="type", name="collection_name")
 ```
 
-***
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Api.artifact_collections`
+### <kbd>méthode</kbd> Api.artifact_collections()
 
 ```python
-artifact_collections(
-    project_name: 'str',
-    type_name: 'str',
-    order: 'str | None' = None,
-    per_page: 'int' = 50,
-    start: 'str | None' = None
-) → ArtifactCollections
+self,
+project_name: 'str',
+type_name: 'str',
+order: 'str | None' = None,
+per_page: 'int' = 50,
+start: 'str | None' = None
 ```
 
 Renvoie une collection de collections d&#39;artifacts correspondantes.
 
-**Arguments :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-* `project_name`:  Le nom du projet à utiliser pour le filtrage.
-* `type_name`:  Le nom du type d&#39;artifact à utiliser pour le filtrage.
-* `order`:  Chaîne facultative permettant de spécifier l&#39;ordre des résultats.  Si elle est préfixée par &#39;+&#39;, le tri est croissant (par défaut).  Si elle est préfixée par &#39;-&#39;, le tri est décroissant.
-* `per_page`:  Définit le nombre d&#39;éléments par page pour la pagination de la requête.  En général, il n&#39;est pas nécessaire de modifier cette valeur.
-* `start`:  Curseur de pagination pour reprendre une requête précédente, capturé à partir de l&#39;attribut `.cursor` d&#39;un paginateur précédent.
+* `project_name`: Le nom du projet à utiliser pour le filtrage.
+* `type_name`: Le nom du type d&#39;artifact à utiliser pour le filtrage.
+* `order`: Chaîne facultative permettant de spécifier l&#39;ordre des résultats. Si elle est préfixée par &#39;+&#39;, le tri est croissant (par défaut). Si elle est préfixée par &#39;-&#39;, le tri est décroissant.
+* `per_page`: Définit le nombre d&#39;éléments par page pour la pagination de la requête. En général, il n&#39;est pas nécessaire de modifier cette valeur.
+* `start`: Curseur de pagination pour reprendre une requête précédente, capturé à partir de l&#39;attribut `.cursor` d&#39;un paginateur précédent.
 
-**Retourne :**
-Un objet itérable `ArtifactCollections`.
-
-***
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Api.artifact_exists`
+### <kbd>méthode</kbd> Api.artifact_exists()
 
 ```python
-artifact_exists(name: 'str', type: 'str | None' = None) → bool
+self,
+name: 'str',
+type: 'str | None' = None
 ```
 
 Indique si une version d&#39;artifact existe dans le projet et l&#39;entité spécifiés.
 
-**Arguments :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-* `name`:  Le nom de l&#39;artifact. Ajoutez l&#39;entité et le projet de l&#39;artifact en préfixe. Ajoutez la version ou l&#39;alias de l&#39;artifact après un deux-points. Si l&#39;entité ou le projet n&#39;est pas spécifié, W&amp;B utilise les paramètres d&#39;override s&#39;ils sont renseignés. Sinon, l&#39;entité est récupérée à partir des paramètres utilisateur et le projet est défini sur &quot;Uncategorized&quot;.
-* `type`:  Le type d&#39;artifact.
+* `name`: Le nom de l&#39;artifact. Ajoutez l&#39;entité et le projet de l&#39;artifact en préfixe. Ajoutez la version ou l&#39;alias de l&#39;artifact après un deux-points. Si l&#39;entité ou le projet n&#39;est pas spécifié, W&amp;B utilise les paramètres d&#39;override s&#39;ils sont renseignés. Sinon, l&#39;entité est récupérée à partir des paramètres utilisateur et le projet est défini sur &quot;Uncategorized&quot;.
+* `type`: Le type d&#39;artifact.
 
-**Retourne :**
-True si la version de l&#39;artifact existe, False sinon.
+##### Exemples
 
-**Exemples :**
-Dans les extraits de code qui suivent, &quot;entity&quot;, &quot;project&quot;, &quot;artifact&quot;, &quot;version&quot; et &quot;alias&quot; sont des espaces réservés pour votre entité W&amp;B, le nom du projet dans lequel se trouve l&#39;artifact, le nom de l&#39;artifact et la version de l&#39;artifact, respectivement.
+Dans les extraits de code qui suivent, &quot;entity&quot;, &quot;project&quot;, &quot;artifact&quot;,
+&quot;version&quot; et &quot;alias&quot; sont des espaces réservés pour votre entité W&amp;B, le nom du
+projet dans lequel se trouve l&#39;artifact, le nom de l&#39;artifact et la
+version de l&#39;artifact, respectivement.
 
 ```python
 import wandb
@@ -242,88 +222,87 @@ wandb.Api().artifact_exists("entity/project/artifact:version")
 wandb.Api().artifact_exists("entity/project/artifact:alias")
 ```
 
-***
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Api.artifact_type`
+### <kbd>méthode</kbd> Api.artifact_type()
 
 ```python
-artifact_type(type_name: 'str', project: 'str | None' = None) → ArtifactType
+self,
+type_name: 'str',
+project: 'str | None' = None
 ```
 
 Renvoie l&#39;`ArtifactType` correspondant.
 
-**Arguments :**
-
-* `type_name`:  Le nom du type d&#39;artifact à récupérer.
-* `project`:  Si fourni, le nom d&#39;un projet ou un chemin à utiliser comme filtre.
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-**Retourne :**
-Un objet `ArtifactType`.
+* `type_name`: Le nom du type d&#39;artifact à récupérer.
+* `project`: Si fourni, le nom d&#39;un projet ou un chemin à utiliser comme filtre.
 
-***
-
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Api.artifact_types`
+### <kbd>méthode</kbd> Api.artifact_types()
 
 ```python
-artifact_types(
-    project: 'str | None' = None,
-    start: 'str | None' = None
-) → ArtifactTypes
+self,
+project: 'str | None' = None,
+start: 'str | None' = None
 ```
 
 Renvoie une collection de types d&#39;artifact correspondants.
 
-**Arguments :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
 * `project` :  Le nom du projet ou le chemin à utiliser pour le filtrage.
 * `start` :  Curseur de pagination pour reprendre une requête précédente, capturé depuis l’attribut `.cursor` d’un paginateur précédent.
 
-**Retourne :**
-Un objet `ArtifactTypes` itérable.
-
-***
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Api.artifact_versions`
+### <kbd>méthode</kbd> Api.artifact_versions()
 
 ```python
-artifact_versions(type_name, name, per_page=50)
+(self, type_name, name, per_page=50)
 ```
 
 Obsolète. Utilisez la méthode `Api.artifacts(type_name, name)` à la place.
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
+* `type_name`:
+* `name`:
+* `per_page`: 
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Api.artifacts`
+### <kbd>méthode</kbd> Api.artifacts()
 
 ```python
-artifacts(
-    type_name: 'str',
-    name: 'str',
-    order: 'str | None' = None,
-    per_page: 'int' = 50,
-    tags: 'list[str] | None' = None,
-    start: 'str | None' = None
-) → Artifacts
+self,
+type_name: 'str',
+name: 'str',
+order: 'str | None' = None,
+per_page: 'int' = 50,
+tags: 'list[str] | None' = None,
+start: 'str | None' = None
 ```
 
 Renvoie une collection `Artifacts`.
 
-**Arguments :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-* `type_name`:  Le type d&#39;artifacts à récupérer.
-* `name`:  Le nom de la collection de l&#39;artifact. Vous pouvez éventuellement faire précéder ce nom de l&#39;entité qui a enregistré l&#39;artifact, suivie d&#39;une barre oblique.
-* `order`:  Chaîne facultative permettant de spécifier l&#39;ordre des résultats. Si elle est préfixée par &#39;+&#39;, le tri est croissant (par défaut). Si elle est préfixée par &#39;-&#39;, le tri est décroissant.
-* `per_page`:  Définit la taille de page pour la pagination des requêtes. En général, il n&#39;y a aucune raison de modifier ce paramètre.
-* `tags`:  Renvoie uniquement les artifacts qui possèdent tous ces tags.
-* `start`:  Curseur de pagination pour reprendre une requête précédente, capturé à partir de l&#39;attribut `.cursor` d&#39;un paginateur précédent.
+* `type_name`: Le type d&#39;artifacts à récupérer.
+* `name`: Le nom de la collection de l&#39;artifact. Vous pouvez éventuellement faire précéder ce nom de l&#39;entité qui a enregistré l&#39;artifact, suivie d&#39;une barre oblique.
+* `order`: Chaîne facultative permettant de spécifier l&#39;ordre des résultats. Si elle est préfixée par &#39;+&#39;, le tri est croissant (par défaut). Si elle est préfixée par &#39;-&#39;, le tri est décroissant.
+* `per_page`: Définit la taille de page pour la pagination des requêtes. En général, il n&#39;y a aucune raison de modifier ce paramètre.
+* `tags`: Renvoie uniquement les artifacts qui possèdent tous ces tags.
+* `start`: Curseur de pagination pour reprendre une requête précédente, capturé à partir de l&#39;attribut `.cursor` d&#39;un paginateur précédent.
 
-**Retourne :**
-Un objet `Artifacts` itérable.
+##### Exemples
 
-**Exemples :**
-Dans l&#39;extrait de code ci-après, &quot;type&quot;, &quot;entity&quot;, &quot;project&quot; et &quot;artifact&#95;name&quot; sont des paramètres fictifs représentant respectivement le type d&#39;artifact, l&#39;entité W&amp;B, le nom du projet dans lequel l&#39;artifact a été enregistré et le nom de l&#39;artifact.
+Dans l&#39;extrait de code ci-après, &quot;type&quot;, &quot;entity&quot;, &quot;project&quot; et
+&quot;artifact&#95;name&quot; sont des paramètres fictifs représentant respectivement le type d&#39;artifact, l&#39;entité W&amp;B,
+le nom du projet dans lequel l&#39;artifact a été enregistré
+et le nom de l&#39;artifact.
 
 ```python
 import wandb
@@ -331,7 +310,8 @@ import wandb
 wandb.Api().artifacts(type_name="type", name="entity/project/artifact_name")
 ```
 
-Mettez l’itération en pause et reprenez-la plus tard à partir de la même position en enregistrant le `.cursor` du paginateur et en le passant à `start=` :
+Mettez l’itération en pause et reprenez-la plus tard à partir de la même position en enregistrant
+le `.cursor` du paginateur et en le passant à `start=` :
 
 ```python
 from itertools import islice
@@ -360,26 +340,31 @@ remaining_artifacts = api.artifacts(
 )
 ```
 
-***
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Api.automation`
+### <kbd>méthode</kbd> Api.automation()
 
 ```python
-automation(name: 'str', entity: 'str | None' = None) → Automation
+self,
+name: 'str', *,
+entity: 'str | None' = None
 ```
 
 Renvoie la seule automatisation correspondant aux paramètres.
 
-**Arguments :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
+
+* `name`: Le nom de l’automatisation à récupérer.
+* `entity`: L’entité pour laquelle récupérer l’automatisation.
 
-* `name`:  Le nom de l&#39;automatisation à récupérer.
-* `entity`:  L&#39;entité pour laquelle récupérer l&#39;automatisation.
+<div id="raises">
+  ##### Exceptions levées
+</div>
 
-**Exceptions levées :**
+* `ValueError`: Si aucune ou plusieurs automatisations correspondent aux critères de recherche.
 
-* `ValueError`:  Si aucune ou plusieurs automatisations correspondent aux critères de recherche.
+##### Exemples
 
-**Exemples :**
 Récupérer une automatisation existante nommée &quot;my-automation&quot; :
 
 ```python
@@ -395,35 +380,32 @@ Obtenez l’automatisation existante nommée &quot;other-automation&quot; dans l
 automation = api.automation(name="other-automation", entity="my-team")
 ```
 
-***
-
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Api.automations`
+### <kbd>méthode</kbd> Api.automations()
 
 ```python
-automations(
-    entity: 'str | None' = None,
-    name: 'str | None' = None,
-    per_page: 'int' = 50,
-    start: 'str | None' = None
-) → Iterator[Automation]
+self,
+entity: 'str | None' = None, *,
+name: 'str | None' = None,
+per_page: 'int' = 50,
+start: 'str | None' = None
 ```
 
 Renvoie un itérateur sur toutes les automatisations correspondant aux paramètres donnés.
 
-Si aucun paramètre n’est fourni, l’itérateur renvoyé contiendra toutes les automatisations auxquelles l’utilisateur a accès.
+Si aucun paramètre n’est fourni, l’itérateur renvoyé contiendra toutes les
+automatisations auxquelles l’utilisateur a accès.
 
-**Arguments :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-* `entity`:  L’entité pour laquelle récupérer les automatisations.
-* `name`:  Le nom de l’automatisation à récupérer.
-* `per_page`:  Le nombre d’automatisations à récupérer par page.  La valeur par défaut est 50.  En général, il n’y a aucune raison de modifier ce paramètre.
-* `start`:  Curseur de pagination permettant de reprendre une requête précédente, capturé à partir de l’attribut `.cursor` d’un paginateur précédent.
+* `entity`: L’entité pour laquelle récupérer les automatisations.
+* `name`: Le nom de l’automatisation à récupérer.
+* `per_page`: Le nombre d’automatisations à récupérer par page. La valeur par défaut est 50.  En général, il n’y a aucune raison de modifier ce paramètre.
+* `start`: Curseur de pagination permettant de reprendre une requête précédente, capturé à partir de l’attribut `.cursor` d’un paginateur précédent.
 
-**Retourne :**
-Une liste d’automatisations.
+##### Exemples
 
-**Exemples :**
 Récupérez toutes les automatisations existantes pour l’entité &quot;my-team&quot; :
 
 ```python
@@ -433,35 +415,28 @@ api = wandb.Api()
 automations = api.automations(entity="my-team")
 ```
 
-***
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Api.create_automation`
+### <kbd>méthode</kbd> Api.create_automation()
 
 ```python
-create_automation(
-    obj: 'NewAutomation',
-    fetch_existing: 'bool' = False,
-    **kwargs: 'Unpack[WriteAutomationsKwargs]'
-) → Automation
+self,
+obj: 'NewAutomation', *,
+fetch_existing: 'bool' = False, **kwargs: 'Unpack[WriteAutomationsKwargs]'
 ```
 
 Créer une nouvelle automatisation.
 
-**Arguments :**
-obj:  L&#39;automatisation à créer.  fetch&#95;existing:  Si True et qu&#39;une automatisation en conflit existe déjà, tentez de récupérer l&#39;automatisation existante au lieu de lever une erreur.  **kwargs:  Toute valeur supplémentaire à attribuer à l&#39;automatisation avant sa création.  Si elles sont fournies, elles remplaceront toute valeur déjà définie sur l&#39;automatisation :
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-* `name`: Le nom de l&#39;automatisation.
-  * `description`: La description de l&#39;automatisation.
-  * `enabled`: Indique si l&#39;automatisation est activée.
-  * `scope`: La portée de l&#39;automatisation.
-  * `event`: L&#39;événement qui déclenche l&#39;automatisation.
-  * `action`: L&#39;action déclenchée par l&#39;automatisation.
+* `obj`: L&#39;automatisation à créer.
+* `fetch_existing`: Si True et qu&#39;une automatisation en conflit existe déjà, tentez de récupérer l&#39;automatisation existante au lieu de lever une erreur.
+* `kwargs`: 
 
-**Retourne :**
-L&#39;automatisation enregistrée.
+##### Exemples
 
-**Exemples :**
-Créer une nouvelle automatisation nommée &quot;my-automation&quot; qui envoie une notification Slack lorsqu&#39;un run d&#39;un projet spécifique journalise une métrique dépassant un seuil personnalisé :
+Créer une nouvelle automatisation nommée &quot;my-automation&quot; qui envoie une notification Slack
+lorsqu&#39;un run d&#39;un projet spécifique journalise une métrique dépassant un seuil personnalisé :
 
 ```python
 import wandb
@@ -475,55 +450,53 @@ project = api.project("my-project", entity="my-team")
 slack_hook = next(api.slack_integrations(entity="my-team"))
 
 event = OnRunMetric(
-     scope=project,
-     filter=RunEvent.metric("custom-metric") > 10,
+    scope=project,
+    filter=RunEvent.metric("custom-metric") > 10,
 )
 action = SendNotification.from_integration(slack_hook)
 
 automation = api.create_automation(
-     event >> action,
-     name="my-automation",
-     description="Send a Slack message whenever 'custom-metric' exceeds 10.",
+    event >> action,
+    name="my-automation",
+    description="Send a Slack message whenever 'custom-metric' exceeds 10.",
 )
 ```
 
-***
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Api.create_custom_chart`
+### <kbd>méthode</kbd> Api.create_custom_chart()
 
 ```python
-create_custom_chart(
-    entity: 'str',
-    name: 'str',
-    display_name: 'str',
-    spec_type: "Literal['vega2']",
-    access: "Literal['private', 'public']",
-    spec: 'str | dict'
-) → str
+self,
+entity: 'str',
+name: 'str',
+display_name: 'str',
+spec_type: "Literal['vega2']",
+access: "Literal['private', 'public']",
+spec: 'str | dict'
 ```
 
 Créez un préréglage de graphique personnalisé et renvoyez son ID.
 
-**Arguments :**
-
-* `entity` :  L’entité (utilisateur ou équipe) à laquelle appartient le graphique
-* `name` :  Identifiant unique du préréglage de graphique
-* `display_name` :  Nom lisible affiché dans l’interface utilisateur
-* `spec_type` :  Type de spécification. Doit être &quot;vega2&quot; pour les spécifications Vega-Lite v2.
-* `access` :  Niveau d’accès au graphique :
-  * &quot;private&quot; : Le graphique est accessible uniquement à l’entité qui l’a créé
-  * &quot;public&quot; : Le graphique est accessible publiquement
-* `spec` :  La spécification Vega/Vega-Lite sous forme de dictionnaire ou de chaîne JSON
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-**Retourne :**
-L’ID du préréglage de graphique créé au format &quot;entity/name&quot;
+* `entity`: L’entité (utilisateur ou équipe) à laquelle appartient le graphique
+* `name`: Identifiant unique du préréglage de graphique
+* `display_name`: Nom lisible affiché dans l’interface utilisateur
+* `spec_type`: Type de spécification. Doit être &quot;vega2&quot; pour les spécifications Vega-Lite v2.
+* `access`: Niveau d’accès au graphique :
+  * &quot;private&quot;: Le graphique est accessible uniquement à l’entité qui l’a créé
+  * &quot;public&quot;: Le graphique est accessible publiquement
+* `spec`: La spécification Vega/Vega-Lite sous forme de dictionnaire ou de chaîne JSON
 
-**Exceptions levées :**
+<div id="raises">
+  ##### Exceptions levées
+</div>
 
-* `wandb.Error` :  Si la création du graphique échoue
-* `UnsupportedError` :  Si le serveur ne prend pas en charge les graphiques personnalisés
+* `wandb.Error`: Si la création du graphique échoue
+* `UnsupportedError`: Si le serveur ne prend pas en charge les graphiques personnalisés
 
-**Exemple :**
+##### Exemples
 
 ```python
     import wandb
@@ -532,80 +505,74 @@ L’ID du préréglage de graphique créé au format &quot;entity/name&quot;
 
     # Définir une spécification simple de graphique à barres
     vega_spec = {
-         "$schema": "https://vega.github.io/schema/vega-lite/v6.json",
-         "mark": "bar",
-         "data": {"name": "wandb"},
-         "encoding": {
-             "x": {"field": "${field:x}", "type": "ordinal"},
-             "y": {"field": "${field:y}", "type": "quantitative"},
-         },
+        "$schema": "https://vega.github.io/schema/vega-lite/v6.json",
+        "mark": "bar",
+        "data": {"name": "wandb"},
+        "encoding": {
+            "x": {"field": "${field:x}", "type": "ordinal"},
+            "y": {"field": "${field:y}", "type": "quantitative"},
+        },
     }
 
     # Créer le graphique personnalisé
     chart_id = api.create_custom_chart(
-         entity="my-team",
-         name="my-bar-chart",
-         display_name="My Custom Bar Chart",
-         spec_type="vega2",
-         access="private",
-         spec=vega_spec,
+        entity="my-team",
+        name="my-bar-chart",
+        display_name="My Custom Bar Chart",
+        spec_type="vega2",
+        access="private",
+        spec=vega_spec,
     )
 
     # Utiliser avec wandb.plot_table()
     chart = wandb.plot_table(
-         vega_spec_name=chart_id,
-         data_table=my_table,
-         fields={"x": "category", "y": "value"},
+        vega_spec_name=chart_id,
+        data_table=my_table,
+        fields={"x": "category", "y": "value"},
     )
 ```
 
-***
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Api.create_project`
+### <kbd>méthode</kbd> Api.create_project()
 
 ```python
-create_project(name: 'str', entity: 'str') → None
+self,
+name: 'str',
+entity: 'str'
 ```
 
 Créer un nouveau projet.
 
-**Arguments :**
-
-* `name` :  Le nom du nouveau projet.
-* `entity` :  L’entité du nouveau projet.
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-***
+* `name`: Le nom du nouveau projet.
+* `entity`: L’entité du nouveau projet.
 
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Api.create_registry`
+### <kbd>méthode</kbd> Api.create_registry()
 
 ```python
-create_registry(
-    name: 'str',
-    visibility: "Literal['organization', 'restricted']",
-    organization: 'str | None' = None,
-    description: 'str | None' = None,
-    artifact_types: 'list[str] | None' = None
-) → Registry
+self,
+name: 'str',
+visibility: "Literal['organization', 'restricted']",
+organization: 'str | None' = None,
+description: 'str | None' = None,
+artifact_types: 'list[str] | None' = None
 ```
 
 Créer un nouveau registre.
 
-**Arguments :**
-
-* `name` :  Le nom du registre. Le nom doit être unique au sein de l’organisation.
-* `visibility` :  La visibilité du registre.
-* `organization` :  Toute personne appartenant à l’organisation peut consulter ce registre. Vous pourrez modifier les rôles ultérieurement depuis les paramètres de l’interface utilisateur.
-* `restricted` :  Seuls les membres invités via l’interface utilisateur peuvent accéder à ce registre.  Le partage public est désactivé.
-* `organization` :  L’organisation du registre.  Si aucune organisation n’est définie dans les paramètres, l’organisation sera  récupérée depuis l’entité si celle-ci n’appartient qu’à une seule organisation.
-* `description` :  La description du registre.
-* `artifact_types` :  Les types d’artifact acceptés par le registre. Un type ne doit pas
-* `dépasser 128 caractères ni inclure les caractères `/`ou`:`. Si ce paramètre n’est pas spécifié, tous les types sont acceptés. Les types autorisés ajoutés au registre ne peuvent pas être supprimés par la suite.
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-**Retourne :**
-Un objet registre.
+* `name`: Le nom du registre. Le nom doit être unique au sein de l’organisation.
+* `visibility`: La visibilité du registre. organization: Toute personne appartenant à l’organisation peut consulter ce registre. Vous pourrez modifier les rôles ultérieurement depuis les paramètres de l’interface utilisateur. restricted: Seuls les membres invités via l’interface utilisateur peuvent accéder à ce registre. Le partage public est désactivé.
+* `organization`: L’organisation du registre. Si aucune organisation n’est définie dans les paramètres, l’organisation sera récupérée depuis l’entité si celle-ci n’appartient qu’à une seule organisation.
+* `description`: La description du registre.
+* `artifact_types`: Les types d’artifact acceptés par le registre. Un type ne doit pas dépasser 128 caractères ni inclure les caractères `/` ou `:`. Si ce paramètre n’est pas spécifié, tous les types sont acceptés. Les types autorisés ajoutés au registre ne peuvent pas être supprimés par la suite.
 
-**Exemples :**
+##### Exemples
 
 ```python
 import wandb
@@ -620,155 +587,135 @@ registry = api.create_registry(
 )
 ```
 
-***
-
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Api.create_run`
+### <kbd>méthode</kbd> Api.create_run()
 
 ```python
-create_run(
-    run_id: 'str | None' = None,
-    project: 'str | None' = None,
-    entity: 'str | None' = None
-) → public.Run
+self, *,
+run_id: 'str | None' = None,
+project: 'str | None' = None,
+entity: 'str | None' = None
 ```
 
 Créer un nouveau run.
 
-**Arguments :**
-
-* `run_id`:  L’ID à attribuer au run. S’il n’est pas spécifié, W&amp;B génère un ID aléatoire.
-* `project`:  Le projet dans lequel enregistrer le run. Si aucun projet n’est spécifié, le run est enregistré dans un projet appelé &quot;Uncategorized&quot;.
-* `entity`:  L’entité propriétaire du projet. Si aucune entité n’est spécifiée, le run est enregistré dans l’entité par défaut.
-
-**Retourne :**
-Le `Run` nouvellement créé.
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-***
+* `run_id`: L’ID à attribuer au run. S’il n’est pas spécifié, W&amp;B génère un ID aléatoire.
+* `project`: Le projet dans lequel enregistrer le run. Si aucun projet n’est spécifié, le run est enregistré dans un projet appelé &quot;Uncategorized&quot;.
+* `entity`: L’entité propriétaire du projet. Si aucune entité n’est spécifiée, le run est enregistré dans l’entité par défaut.
 
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Api.create_run_queue`
+### <kbd>méthode</kbd> Api.create_run_queue()
 
 ```python
-create_run_queue(
-    name: 'str',
-    type: 'public.RunQueueResourceType',
-    entity: 'str | None' = None,
-    prioritization_mode: 'public.RunQueuePrioritizationMode | None' = None,
-    config: 'dict | None' = None,
-    template_variables: 'dict | None' = None
-) → public.RunQueue
+self,
+name: 'str',
+type: 'public.RunQueueResourceType',
+entity: 'str | None' = None,
+prioritization_mode: 'public.RunQueuePrioritizationMode | None' = None,
+config: 'dict | None' = None,
+template_variables: 'dict | None' = None
 ```
 
 Créer une nouvelle file d&#39;attente de run dans W&amp;B Launch.
 
-**Arguments :**
-
-* `name`:  nom de la file d&#39;attente à créer
-* `type`:  type de ressource à utiliser pour la file d&#39;attente. L&#39;une des valeurs suivantes : &quot;local-container&quot;, &quot;local-process&quot;, &quot;kubernetes&quot;,&quot;sagemaker&quot;,  ou &quot;gcp-vertex&quot;.
-* `entity`:  nom de l&#39;entité dans laquelle créer la file d&#39;attente. Si `None`, utiliser l&#39;entité configurée ou l&#39;entité par défaut.
-* `prioritization_mode`:  version du mode de priorisation à utiliser. Soit &quot;V0&quot;, soit `None`.
-* `config`:  configuration de ressource par défaut à utiliser pour la file d&#39;attente. Utiliser Handlebars (par ex. `{{var}}`) pour spécifier des variables de modèle.
-* `template_variables`:  dictionnaire des schémas des variables de modèle à utiliser avec la configuration.
-
-**Retourne :**
-Le `RunQueue` nouvellement créé.
-
-**Exceptions levées :**
-`ValueError` si l&#39;un des paramètres n&#39;est pas valide, `wandb.Error` en cas d&#39;erreurs d&#39;API wandb
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-***
+* `name`: nom de la file d&#39;attente à créer
+* `type`: type de ressource à utiliser pour la file d&#39;attente. L&#39;une des valeurs suivantes : &quot;local-container&quot;, &quot;local-process&quot;, &quot;kubernetes&quot;,&quot;sagemaker&quot;, ou &quot;gcp-vertex&quot;.
+* `entity`: nom de l&#39;entité dans laquelle créer la file d&#39;attente. Si `None`, utiliser l&#39;entité configurée ou l&#39;entité par défaut.
+* `prioritization_mode`: version du mode de priorisation à utiliser. Soit &quot;V0&quot;, soit `None`.
+* `config`: configuration de ressource par défaut à utiliser pour la file d&#39;attente. Utiliser Handlebars (par ex. `{{var}}`) pour spécifier des variables de modèle.
+* `template_variables`: dictionnaire des schémas des variables de modèle à utiliser avec la configuration.
 
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Api.create_team`
+### <kbd>méthode</kbd> Api.create_team()
 
 ```python
-create_team(team: 'str', admin_username: 'str | None' = None) → Team
+self,
+team: 'str',
+admin_username: 'str | None' = None
 ```
 
 Créer une nouvelle équipe.
 
-**Arguments :**
-
-* `team`:  Le nom de l’équipe
-* `admin_username`:  Le nom d’utilisateur de l’administrateur de l’équipe. Par défaut, il s’agit de l’utilisateur actuel.
-
-**Retourne :**
-Un objet `Team`.
+Pour les utilisateurs de W&amp;B Cloud mutualisé, définissez l’organisation API par défaut dans
+vos Paramètres utilisateur de l’interface utilisateur W&amp;B avant d’appeler `create_team()`.
+Ce paramètre détermine l’organisation à laquelle la nouvelle équipe appartiendra.
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
+* `team`: Le nom de l’équipe.
+* `admin_username`: Le nom d’utilisateur de l’administrateur de l’équipe. Par défaut, il s’agit de l’utilisateur actuel.
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Api.create_user`
+### <kbd>méthode</kbd> Api.create_user()
 
 ```python
-create_user(email: 'str', admin: 'bool | None' = False) → User
+self,
+email: 'str',
+admin: 'bool | None' = False
 ```
 
 Créer un nouvel utilisateur.
 
-**Arguments:**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-* `email`:  L’adresse e-mail de l’utilisateur.
-* `admin`:  Définit l’utilisateur comme administrateur global de l’instance.
+* `email`: L’adresse e-mail de l’utilisateur.
+* `admin`: Définit l’utilisateur comme administrateur global de l’instance.
 
-**Retourne :**
-Un objet `User`.
-
-***
-
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Api.delete_automation`
+### <kbd>méthode</kbd> Api.delete_automation()
 
 ```python
-delete_automation(obj: 'Automation | str') → Literal[True]
+self,
+obj: 'Automation | str'
 ```
 
 Supprime une automatisation.
 
-**Arguments :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
 * `obj` : l’automatisation à supprimer, ou son ID.
 
-**Retourne :**
-True si l’automatisation a été supprimée avec succès.
-
-***
-
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Api.flush`
+### <kbd>méthode</kbd> Api.flush()
 
 ```python
-flush()
+(self)
 ```
 
 Videz le cache local.
 
-L&#39;objet api conserve un cache local des runs. Si l&#39;état du run est susceptible de changer pendant l&#39;exécution de votre script, vous devez donc effacer le cache local avec `api.flush()` pour obtenir les dernières valeurs associées au run.
-
-***
-
+L&#39;objet api conserve un cache local des runs. Si l&#39;état du run
+est susceptible de changer pendant l&#39;exécution de votre script, vous devez donc effacer le cache local
+avec `api.flush()` pour obtenir les dernières valeurs associées au run.
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Api.from_path`
+### <kbd>méthode</kbd> Api.from_path()
 
 ```python
-from_path(path: 'str')
+(self,
+path: 'str')
 ```
 
 Renvoie un run, un balayage, un projet ou un rapport à partir d’un chemin.
 
-**Arguments :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-* `path`:  Le chemin vers le projet, le run, le balayage ou le rapport
+* `path`: Le chemin vers le projet, le run, le balayage ou le rapport
 
-**Retourne :**
-Une instance de `Project`, `Run`, `Sweep` ou `BetaReport`.
+##### Exemples
 
-**Exceptions levées :**
-`wandb.Error` si le chemin n’est pas valide ou si l’objet n’existe pas.
-
-**Exemples :**
-Dans les extraits de code qui suivent, &quot;project&quot;, &quot;team&quot;, &quot;run&#95;id&quot;, &quot;sweep&#95;id&quot; et &quot;report&#95;name&quot; sont des espaces réservés désignant respectivement le projet, la équipe, le run ID, le sweep ID et le nom d’un rapport spécifique.
+Dans les extraits de code qui suivent, &quot;project&quot;, &quot;team&quot;, &quot;run&#95;id&quot;, &quot;sweep&#95;id&quot;,
+et &quot;report&#95;name&quot; sont des espaces réservés désignant respectivement le projet, la équipe, le run ID,
+le sweep ID et le nom d’un rapport spécifique.
 
 ```python
 import wandb
@@ -782,155 +729,161 @@ sweep = api.from_path("team/project/sweeps/sweep_id")
 report = api.from_path("team/project/reports/report_name")
 ```
 
-***
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Api.integrations`
+### <kbd>méthode</kbd> Api.integrations()
 
 ```python
-integrations(
-    entity: 'str | None' = None,
-    per_page: 'int' = 50,
-    start: 'str | None' = None
-) → Iterator[Integration]
+self,
+entity: 'str | None' = None, *,
+per_page: 'int' = 50,
+start: 'str | None' = None
 ```
 
 Renvoie un itérateur sur toutes les intégrations d’une entité.
 
-**Arguments :**
-
-* `entity`:  L’entité (par ex. le nom d’équipe) pour laquelle récupérer les intégrations. Si elle n’est pas fournie, l’entité par défaut de l’utilisateur sera utilisée.
-* `per_page`:  Nombre d’intégrations à récupérer par page. La valeur par défaut est 50. En général, il n’y a aucune raison de la modifier.
-
-**générer :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-* `Iterator[SlackIntegration | WebhookIntegration]`:  Un itérateur de toutes les intégrations prises en charge.
+* `entity`: L’entité (par ex. le nom d’équipe) pour laquelle récupérer les intégrations. Si elle n’est pas fournie, l’entité par défaut de l’utilisateur sera utilisée.
+* `per_page`: Nombre d’intégrations à récupérer par page. La valeur par défaut est 50. En général, il n’y a aucune raison de la modifier.
+* `start`: 
 
-***
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Api.job`
+### <kbd>méthode</kbd> Api.job()
 
 ```python
-job(name: 'str | None', path: 'str | None' = None) → public.Job
+self,
+name: 'str | None',
+path: 'str | None' = None
 ```
 
 Renvoie un objet `Job`.
 
-**Arguments :**
-
-* `name` :  Le nom du job.
-* `path` :  Le chemin racine à partir duquel télécharger l&#39;artifact du job.
-
-**Retourne :**
-Un objet `Job`.
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-***
+* `name` : Le nom du job.
+* `path` : Le chemin racine à partir duquel télécharger l&#39;artifact du job.
 
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Api.list_jobs`
+### <kbd>méthode</kbd> Api.list_jobs()
 
 ```python
-list_jobs(entity: 'str', project: 'str') → list[dict[str, Any]]
+self,
+entity: 'str',
+project: 'str'
 ```
 
 Renvoie une liste de jobs, s&#39;il y en a, pour l&#39;entité et le projet indiqués.
 
-**Arguments :**
-
-* `entity` :  L&#39;entité associée aux jobs listés.
-* `project` :  Le projet associé aux jobs listés.
-
-**Retourne :**
-Une liste de jobs correspondants.
-
-***
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
+* `entity`: L&#39;entité associée aux jobs listés.
+* `project`: Le projet associé aux jobs listés.
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Api.project`
+### <kbd>méthode</kbd> Api.organization()
 
 ```python
-project(name: 'str', entity: 'str | None' = None) → public.Project
+self,
+name: 'str | None' = None
 ```
 
-Renvoie le `Project` portant le nom indiqué (et l&#39;entité, si elle est renseignée).
+Renvoyer l’`Organisation` correspondante.
 
-**Arguments :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-* `name`:  Le nom du projet.
-* `entity`:  Nom de l&#39;entité demandée. Si la valeur est `None`, l&#39;entité par défaut transmise à `Api` sera utilisée. S&#39;il n&#39;existe pas d&#39;entité par défaut, une `ValueError` sera levée.
+* `name` : Nom de l’organisation. Si ce paramètre est omis, cette méthode tente de déterminer et de renvoyer l’organisation par défaut courante.
 
-**Retourne :**
-Un objet `Project`.
-
-***
-
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Api.projects`
+### <kbd>méthode</kbd> Api.project()
 
 ```python
-projects(entity: 'str | None' = None, per_page: 'int' = 200) → public.Projects
+self,
+name: 'str',
+entity: 'str | None' = None
 ```
 
-Récupère les Projects pour une entité donnée.
+Renvoie le `projet` portant le nom indiqué (et l&#39;entité, si elle est renseignée).
 
-**Arguments :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-* `entity` :  Nom de l’entité demandée.  Si `None`, utilise l’entité par défaut transmise à `Api`.  S’il n’y a pas d’entité par défaut,  lève une `ValueError`.
-* `per_page` :  Définit la taille de page pour la pagination des requêtes.  En général, il n’est pas nécessaire de la modifier.
+* `name`: Le nom du projet.
+* `entity`: Nom de l&#39;entité demandée. Si la valeur est `None`, l&#39;entité par défaut transmise à `Api` sera utilisée. S&#39;il n&#39;existe pas d&#39;entité par défaut, une `ValueError` sera levée.
 
-**Retourne :**
-Un objet `Projects`, qui est une collection itérable d’objets `Project`.
+### <kbd>méthode</kbd> Api.projects()
 
-***
+```python
+self,
+entity: 'str | None' = None,
+per_page: 'int' = 200
+```
+
+Récupère les projets pour une entité donnée.
 
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Api.queued_run`
+* `entity`: Nom de l’entité demandée.  Si `None`, utilise l’entité par défaut transmise à `Api`.  S’il n’y a pas d’entité par défaut, lève une `ValueError`.
+* `per_page`: Définit la taille de page pour la pagination des requêtes. En général, il n’est pas nécessaire de la modifier.
+
+### <kbd>méthode</kbd> Api.queued_run()
 
 ```python
-queued_run(
-    entity: 'str',
-    project: 'str',
-    queue_name: 'str',
-    run_queue_item_id: 'str',
-    project_queue=None,
-    priority=None
-)
+(self,
+entity: 'str',
+project: 'str',
+queue_name: 'str',
+run_queue_item_id: 'str', project_queue=None, priority=None)
 ```
 
 Retourne un seul run en file d&#39;attente à partir du chemin.
 
 Analyse les chemins au format `entity/project/queue_id/run_queue_item_id`.
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
+* `entity`:
+* `project`:
+* `queue_name`:
+* `run_queue_item_id`:
+* `project_queue`:
+* `priority`: 
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Api.registries`
+### <kbd>méthode</kbd> Api.registries()
 
 ```python
-registries(
-    organization: 'str | None' = None,
-    filter: 'dict[str, Any] | None' = None,
-    order: 'str | None' = None,
-    per_page: 'int' = 100,
-    start: 'str | None' = None
-) → Registries
+self,
+organization: 'str | None' = None,
+filter: 'dict[str, Any] | None' = None,
+order: 'str | None' = None,
+per_page: 'int' = 100,
+start: 'str | None' = None
 ```
 
 Renvoie un itérateur différé d’objets `Registry`.
 
-Utilisez cet itérateur pour rechercher et filtrer des registres, des collections ou des versions d’artifact dans le registre de votre organisation.
+Utilisez cet itérateur pour rechercher et filtrer des registres, des collections,
+ou des versions d’artifact dans le registre de votre organisation.
 
-**Arguments :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-* `organization`:  Organisation du registre à récupérer. Si elle n’est pas spécifiée, utilisez l’organisation indiquée dans les paramètres de l’utilisateur.
-* `filter`:  Filtre de type MongoDB à appliquer à chaque objet de l’itérateur différé du registre. Les champs disponibles pour filtrer les registres sont  `name`, `description`, `created_at`, `updated_at`.  Les champs disponibles pour filtrer les collections sont  `name`, `tag`, `description`, `created_at`, `updated_at`  Les champs disponibles pour filtrer les versions sont  `tag`, `alias`, `created_at`, `updated_at`, `metadata`
-* `order`:  Chaîne facultative permettant de spécifier l’ordre des résultats. Si elle est préfixée par &#39;+&#39;, le tri est croissant (par défaut). Si elle est préfixée par &#39;-&#39;, le tri est décroissant.
-* `per_page`:  Définit la taille de page pour la pagination des requêtes.
-* `start`:  Curseur de pagination pour reprendre une requête précédente, capturé  à partir de l’attribut `.cursor` d’un paginateur précédent.
+* `organization`: Organisation du registre à récupérer. Si elle n’est pas spécifiée, utilisez l’organisation indiquée dans les paramètres de l’utilisateur.
+* `filter`: Filtre de type MongoDB à appliquer à chaque objet de l’itérateur différé du registre. Les champs disponibles pour filtrer les registres sont `name`, `description`, `created_at`, `updated_at`. Les champs disponibles pour filtrer les collections sont `name`, `tag`, `description`, `created_at`, `updated_at` Les champs disponibles pour filtrer les versions sont `tag`, `alias`, `created_at`, `updated_at`, `metadata`
+* `order`: Chaîne facultative permettant de spécifier l’ordre des résultats. Si elle est préfixée par &#39;+&#39;, le tri est croissant (par défaut). Si elle est préfixée par &#39;-&#39;, le tri est décroissant.
+* `per_page`: Définit la taille de page pour la pagination des requêtes.
+* `start`: Curseur de pagination pour reprendre une requête précédente, capturé à partir de l’attribut `.cursor` d’un paginateur précédent.
 
-**Retourne :**
-Un itérateur différé d’objets `Registry`.
+##### Exemples
 
-**Exemples :**
 Trouver tous les registres dont le nom contient &quot;model&quot;
 
 ```python
@@ -962,7 +915,8 @@ api.registries(filter={"name": {"$regex": "model"}}).versions(
 )
 ```
 
-Mettez l’itération en pause et reprenez-la plus tard à la même position en enregistrant le `.cursor` du paginateur et en le passant à `start=` :
+Mettez l’itération en pause et reprenez-la plus tard à la même position en enregistrant
+le `.cursor` du paginateur et en le passant à `start=` :
 
 ```python
 from itertools import islice
@@ -982,25 +936,25 @@ saved_cursor = registries.cursor
 remaining_registries = api.registries(per_page=page_size, start=saved_cursor)
 ```
 
-***
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Api.registry`
+### <kbd>méthode</kbd> Api.registry()
 
 ```python
-registry(name: 'str', organization: 'str | None' = None) → Registry
+self,
+name: 'str',
+organization: 'str | None' = None
 ```
 
 Renvoie un registre à partir de son nom.
 
-**Arguments :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-* `name` :  Le nom du registre. Il ne comprend pas le préfixe `wandb-registry-`.
-* `organization` :  L’organisation du registre. Si aucune organisation n’est définie dans la configuration, l’organisation sera récupérée à partir de l’entité si celle-ci n’appartient qu’à une seule organisation.
+* `name` : Le nom du registre. Il ne comprend pas le préfixe `wandb-registry-`.
+* `organization` : L’organisation du registre. Si aucune organisation n’est définie dans la configuration, l’organisation sera récupérée à partir de l’entité si celle-ci n’appartient qu’à une seule organisation.
 
-**Retourne :**
-Un objet registre.
+##### Exemples
 
-**Exemples :**
 Récupérer et mettre à jour un registre
 
 ```python
@@ -1012,33 +966,28 @@ registry.description = "This is an updated description"
 registry.save()
 ```
 
-***
-
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Api.reports`
+### <kbd>méthode</kbd> Api.reports()
 
 ```python
-reports(
-    path: 'str' = '',
-    name: 'str | None' = None,
-    per_page: 'int' = 50
-) → public.Reports
+self,
+path: 'str' = '',
+name: 'str | None' = None,
+per_page: 'int' = 50
 ```
 
-Obtenir les Reports pour un chemin de projet donné.
+Obtenir les rapports pour un chemin de projet donné.
 
 Remarque : l&#39;API `wandb.Api.reports()` est en version bêta et changera probablement dans de prochaines versions.
 
-**Arguments :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-* `path`:  Chemin vers le projet dans lequel se trouve le rapport. Indiquez en préfixe l&#39;entité qui a créé le projet, suivie d&#39;une barre oblique.
-* `name`:  Nom du rapport demandé.
-* `per_page`:  Définit la taille de page pour la pagination des requêtes. Il n&#39;y a généralement aucune raison de modifier cette valeur.
+* `path`: Chemin vers le projet dans lequel se trouve le rapport. Indiquez en préfixe l&#39;entité qui a créé le projet, suivie d&#39;une barre oblique.
+* `name`: Nom du rapport demandé.
+* `per_page`: Définit la taille de page pour la pagination des requêtes. Il n&#39;y a généralement aucune raison de modifier cette valeur.
 
-**Retourne :**
-Un objet `Reports`, qui est une collection itérable d&#39;objets `BetaReport`.
-
-**Exemples :**
+##### Exemples
 
 ```python
 import wandb
@@ -1046,51 +995,55 @@ import wandb
 wandb.Api.reports("entity/project")
 ```
 
-***
-
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Api.run`
+### <kbd>méthode</kbd> Api.run()
 
 ```python
-run(path='')
+(self, path='')
 ```
 
 Renvoie un run unique en interprétant le chemin au format `entity/project/run_id`.
 
-**Arguments :**
-
-* `path` : chemin du run au format `entity/project/run_id`. Si `api.entity` est défini, il peut être au format `project/run_id`, et si `api.project` est défini, il peut simplement s’agir du run&#95;id.
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-**Retourne :**
-Un objet `Run`.
+* `path` : chemin du run au format `entity/project/run_id`. Si `api.entity` est défini, il peut être au format `project/run_id`, et si `api.project` est défini, il peut simplement s’agir du `run_id`.
 
-***
+<div id="raises">
+  ##### Exceptions levées
+</div>
 
+* `RunNotFoundError` : Si une run est introuvable ou si ses données ne peuvent pas être chargées.
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Api.run_queue`
+### <kbd>méthode</kbd> Api.run_queue()
 
 ```python
-run_queue(entity: 'str', name: 'str')
+(self,
+entity: 'str',
+name: 'str')
 ```
 
 Renvoie la `RunQueue` nommée associée à l’entité.
 
 Voir `Api.create_run_queue` pour plus d’informations sur la façon de créer une file d’attente de run.
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
+* `entity`:
+* `name`: 
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Api.runs`
+### <kbd>méthode</kbd> Api.runs()
 
 ```python
-runs(
-    path: 'str | None' = None,
-    filters: 'dict[str, Any] | None' = None,
-    order: 'str' = '+created_at',
-    per_page: 'int' = 50,
-    include_sweeps: 'bool' = False,
-    lazy: 'bool' = True
-)
+(self,
+path: 'str | None' = None,
+filters: 'dict[str, Any] | None' = None,
+order: 'str' = '+created_at',
+per_page: 'int' = 50,
+include_sweeps: 'bool' = False,
+lazy: 'bool' = True)
 ```
 
 Renvoie un objet `Runs`, qui itère de façon différée sur les objets `Run`.
@@ -1126,20 +1079,18 @@ Pour des filtres plus complexes, vous pouvez utiliser les opérateurs de requêt
 * `$exists`
 * `$regex`
 
-**Arguments :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
 * `path` : (str) chemin vers le projet, doit être de la forme : &quot;entity/project&quot;
-* `filters` : (dict) requêtes pour des runs spécifiques à l’aide du langage de requête MongoDB. Vous pouvez filtrer sur des propriétés du run telles que config.key, summary&#95;metrics.key, state, entity, createdAt, etc.
-* `For example` : `{"config.experiment_name": "foo"}` trouverait les runs dont l’entrée de configuration pour le nom de l’expérience est définie sur &quot;foo&quot;
+* `filters` : (dict) requêtes pour des runs spécifiques à l’aide du langage de requête MongoDB. Vous pouvez filtrer sur des propriétés du run telles que config.key, summary&#95;metrics.key, state, entity, createdAt, etc. Par exemple : `{"config.experiment_name": "foo"}` trouverait les runs dont l’entrée de configuration pour le nom de l’expérience est définie sur &quot;foo&quot;
 * `order` : (str) L’ordre peut être `created_at`, `heartbeat_at`, `config.*.value` ou `summary_metrics.*`. Si vous faites précéder l’ordre d’un +, le tri est croissant (par défaut). Si vous faites précéder l’ordre d’un -, le tri est décroissant. L’ordre par défaut est run.created&#95;at, du plus ancien au plus récent.
 * `per_page` : (int) Définit la taille de page pour la pagination des requêtes.
 * `include_sweeps` : (bool) Indique s’il faut récupérer de manière anticipée l’objet balayage dans chaque résultat de run.
 * `lazy` : (bool) Indique s’il faut utiliser le chargement différé pour de meilleures performances. Quand True (par défaut), seules les métadonnées essentielles du run sont chargées initialement. Les champs volumineux comme config, summaryMetrics et systemMetrics sont chargés à la demande lors de l’accès. Définissez cette option sur False pour charger toutes les données d’emblée.
 
-**Retourne :**
-Un objet `Runs`, qui est une collection itérable d’objets `Run`.
-
-**Exemples :**
+##### Exemples
 
 ```python
 import wandb
@@ -1154,26 +1105,27 @@ Api.runs(path="my_entity/project", filters={"config.experiment_name": "foo"})
 Api.runs(
     path="my_entity/project",
     filters={
-         "$or": [
-             {"config.experiment_name": "foo"},
-             {"config.experiment_name": "bar"},
-         ]
+        "$or": [
+            {"config.experiment_name": "foo"},
+            {"config.experiment_name": "bar"},
+        ]
     },
 )
 ```
 
 ```python
 # Trouver les runs dans le projet où config.experiment_name correspond à une expression régulière
-# (les ancres ne sont pas prises en charge)
 Api.runs(
     path="my_entity/project",
     filters={"config.experiment_name": {"$regex": "b.*"}},
 )
 ```
 
+Remarque :
+Les expressions régulières utilisent la synt[https://github.com/google/re2/wiki/Syntax](https://github.com/google/re2/wiki/Syntax)axe RE2 de Google
+
 ```python
 # Trouver les runs dans le projet dont le nom correspond à une expression régulière
-# (les ancres ne sont pas prises en charge)
 Api.runs(
     path="my_entity/project", filters={"display_name": {"$regex": "^foo.*"}}
 )
@@ -1184,30 +1136,27 @@ Api.runs(
 Api.runs(path="my_entity/project", order="+summary_metrics.loss")
 ```
 
-***
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Api.slack_integrations`
+### <kbd>méthode</kbd> Api.slack_integrations()
 
 ```python
-slack_integrations(
-    entity: 'str | None' = None,
-    per_page: 'int' = 50,
-    start: 'str | None' = None
-) → Iterator[SlackIntegration]
+self, *,
+entity: 'str | None' = None,
+per_page: 'int' = 50,
+start: 'str | None' = None
 ```
 
 Renvoie un itérateur d’intégrations Slack pour une entité.
 
-**Arguments :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-* `entity` :  L’entité (par exemple, le nom de l’équipe) pour laquelle récupérer les intégrations.  Si elle n’est pas renseignée, l’entité par défaut de l’utilisateur sera utilisée.
-* `per_page` :  Nombre d’intégrations à récupérer par page.  La valeur par défaut est 50.  En général, il n’est pas nécessaire de la modifier.
+* `entity`: L’entité (par ex. le nom d’équipe) pour laquelle récupérer les intégrations. Si elle n’est pas fournie, l’entité par défaut de l’utilisateur sera utilisée.
+* `per_page`: Nombre d’intégrations à récupérer par page. La valeur par défaut est 50. En général, il n’y a aucune raison de la modifier.
+* `start`: 
 
-**Génère :**
+##### Exemples
 
-* `Iterator[SlackIntegration]` :  Un itérateur d’intégrations Slack.
-
-**Exemples :**
 Obtenez toutes les intégrations Slack enregistrées pour l’équipe &quot;my-team&quot; :
 
 ```python
@@ -1228,81 +1177,72 @@ team_alert_integrations = [
 ]
 ```
 
-***
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Api.sweep`
+### <kbd>méthode</kbd> Api.sweep()
 
 ```python
-sweep(path='')
+(self, path='')
 ```
 
 Renvoie un balayage en analysant un chemin au format `entity/project/sweep_id`.
 
-**Arguments :**
-
-* `path` :  Chemin vers le balayage au format entity/project/sweep&#95;id.  Si `api.entity` est défini, ce chemin peut être au format  project/sweep&#95;id et, si `api.project` est défini,  il peut simplement s&#39;agir de sweep&#95;id.
-
-**Retourne :**
-Un objet `Sweep`.
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-***
+* `path` : Chemin vers le balayage au format entity/project/sweep&#95;id. Si `api.entity` est défini, ce chemin peut être au format project/sweep&#95;id et, si `api.project` est défini, il peut simplement s’agir de sweep&#95;id.
 
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Api.sync_tensorboard`
+### <kbd>méthode</kbd> Api.sync_tensorboard()
 
 ```python
-sync_tensorboard(root_dir, run_id=None, project=None, entity=None)
+(self, root_dir, run_id=None, project=None, entity=None)
 ```
 
 Synchroniser un répertoire local contenant des fichiers tfevent avec wandb.
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
+* `root_dir`:
+* `run_id`:
+* `project`:
+* `entity`: 
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Api.team`
+### <kbd>méthode</kbd> Api.team()
 
 ```python
-team(team: 'str') → Team
+self,
+team: 'str'
 ```
 
 Renvoie le `Team` correspondant au nom fourni.
 
-**Arguments :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
 * `team` : le nom de l’équipe.
 
-**Retourne :**
-Un objet `Team`.
-
-***
-
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Api.update_automation`
+### <kbd>méthode</kbd> Api.update_automation()
 
 ```python
-update_automation(
-    obj: 'Automation',
-    create_missing: 'bool' = False,
-    **kwargs: 'Unpack[WriteAutomationsKwargs]'
-) → Automation
+self,
+obj: 'Automation', *,
+create_missing: 'bool' = False, **kwargs: 'Unpack[WriteAutomationsKwargs]'
 ```
 
 Mettez à jour une automatisation existante.
 
-**Arguments :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-* `obj` :  L’automatisation à mettre à jour.  Il doit s’agir d’une automatisation existante. create&#95;missing (bool) :  Si True et que l’automatisation n’existe pas, créez-la. **kwargs :  Toute valeur supplémentaire à attribuer à l’automatisation avant  sa mise à jour.  Si elles sont fournies, elles remplaceront toute valeur  déjà définie pour l’automatisation :
-  * `name` : Le nom de l’automatisation.
-  * `description` : La description de l’automatisation.
-  * `enabled` : Indique si l’automatisation est activée.
-  * `scope` : La portée de l’automatisation.
-  * `event` : L’événement qui déclenche l’automatisation.
-  * `action` : L’action déclenchée par l’automatisation.
+* `obj`: L’automatisation à mettre à jour.  Il doit s’agir d’une automatisation existante.
+* `create_missing`: Si True et que l’automatisation n’existe pas, créez-la.
+* `kwargs`: 
 
-**Retourne :**
-L’automatisation mise à jour.
+##### Exemples
 
-**Exemples :**
 Désactivez et modifiez la description d’une automatisation existante (&quot;my-automation&quot;) :
 
 ```python
@@ -1333,106 +1273,90 @@ updated_automation = api.update_automation(
 )
 ```
 
-***
-
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Api.upsert_run_queue`
+### <kbd>méthode</kbd> Api.upsert_run_queue()
 
 ```python
-upsert_run_queue(
-    name: 'str',
-    resource_config: 'dict',
-    resource_type: 'public.RunQueueResourceType',
-    entity: 'str | None' = None,
-    template_variables: 'dict | None' = None,
-    external_links: 'dict | None' = None,
-    prioritization_mode: 'public.RunQueuePrioritizationMode | None' = None
-)
+(self,
+name: 'str',
+resource_config: 'dict',
+resource_type: 'public.RunQueueResourceType',
+entity: 'str | None' = None,
+template_variables: 'dict | None' = None,
+external_links: 'dict | None' = None,
+prioritization_mode: 'public.RunQueuePrioritizationMode | None' = None)
 ```
 
 Crée ou met à jour une file d&#39;attente de run dans W&amp;B Launch.
 
-**Arguments :**
-
-* `name`:  Nom de la file d&#39;attente à créer
-* `entity`:  Nom facultatif de l&#39;entité pour laquelle créer la file d&#39;attente. Si `None`, utilisez l&#39;entité configurée ou l&#39;entité par défaut.
-* `resource_config`:  Configuration de ressources par défaut, facultative, à utiliser pour la file d&#39;attente. Utilisez des expressions Handlebars (par ex. `{{var}}`) pour spécifier des variables de modèle.
-* `resource_type`:  Type de ressource à utiliser pour la file d&#39;attente. L&#39;une des valeurs suivantes : &quot;local-container&quot;, &quot;local-process&quot;, &quot;kubernetes&quot;, &quot;sagemaker&quot; ou &quot;gcp-vertex&quot;.
-* `template_variables`:  Dictionnaire des schémas de variables de modèle à utiliser avec la configuration.
-* `external_links`:  Dictionnaire facultatif de liens externes à utiliser avec la file d&#39;attente.
-* `prioritization_mode`:  Version facultative de la priorisation à utiliser. Soit &quot;V0&quot;, soit `None`
-
-**Retourne :**
-Le `RunQueue` créé ou mis à jour.
-
-**Exceptions levées :**
-ValueError si l&#39;un des paramètres n&#39;est pas valide ; wandb.Error en cas d&#39;erreur de l&#39;API wandb
-
-***
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
+* `name`: Nom de la file d&#39;attente à créer
+* `resource_config`: Configuration de ressources par défaut, facultative, à utiliser pour la file d&#39;attente. Utilisez des expressions Handlebars (par ex. `{{var}}`) pour spécifier des variables de modèle.
+* `resource_type`: Type de ressource à utiliser pour la file d&#39;attente. L&#39;une des valeurs suivantes : &quot;local-container&quot;, &quot;local-process&quot;, &quot;kubernetes&quot;, &quot;sagemaker&quot; ou &quot;gcp-vertex&quot;.
+* `entity`: Nom facultatif de l&#39;entité pour laquelle créer la file d&#39;attente. Si `None`, utilisez l&#39;entité configurée ou l&#39;entité par défaut.
+* `template_variables`: Dictionnaire des schémas de variables de modèle à utiliser avec la configuration.
+* `external_links`: Dictionnaire facultatif de liens externes à utiliser avec la file d&#39;attente.
+* `prioritization_mode`: Version facultative de la priorisation à utiliser. Soit &quot;V0&quot;, soit `None`
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Api.user`
+### <kbd>méthode</kbd> Api.user()
 
 ```python
-user(username_or_email: 'str') → User | None
+self,
+username_or_email: 'str'
 ```
 
 Renvoie un utilisateur à partir d’un nom d’utilisateur ou d’une adresse e-mail.
 
-Cette fonction ne fonctionne que pour les administrateurs locaux. Utilisez `api.viewer` pour récupérer votre propre objet utilisateur.
+Cette fonction ne fonctionne que pour les administrateurs locaux. Utilisez `api.viewer`
+pour récupérer votre propre objet utilisateur.
 
-**Arguments :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-* `username_or_email`:  Le nom d’utilisateur ou l’adresse e-mail de l’utilisateur.
+* `username_or_email`: Le nom d’utilisateur ou l’adresse e-mail de l’utilisateur.
 
-**Retourne :**
-Un objet `User` ou `None` si aucun utilisateur n’est trouvé.
-
-***
-
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Api.users`
+### <kbd>méthode</kbd> Api.users()
 
 ```python
-users(username_or_email: 'str') → list[User]
+self,
+username_or_email: 'str'
 ```
 
 Renvoie tous les utilisateurs à partir d’une requête partielle sur un nom d’utilisateur ou une adresse e-mail.
 
-Cette fonction fonctionne uniquement pour les administrateurs locaux. Utilisez `api.viewer` pour obtenir votre propre objet utilisateur.
-
-**Arguments :**
+Cette fonction fonctionne uniquement pour les administrateurs locaux. Utilisez `api.viewer`
+pour obtenir votre propre objet utilisateur.
 
-* `username_or_email`:  Le préfixe ou le suffixe de l’utilisateur que vous souhaitez trouver.
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-**Retourne :**
-Un tableau d’objets `User`.
+* `username_or_email`: Le préfixe ou le suffixe de l’utilisateur que vous souhaitez trouver.
 
-***
-
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Api.webhook_integrations`
+### <kbd>méthode</kbd> Api.webhook_integrations()
 
 ```python
-webhook_integrations(
-    entity: 'str | None' = None,
-    per_page: 'int' = 50,
-    start: 'str | None' = None
-) → Iterator[WebhookIntegration]
+self,
+entity: 'str | None' = None, *,
+per_page: 'int' = 50,
+start: 'str | None' = None
 ```
 
 Renvoie un itérateur d’intégrations webhook pour une entité.
 
-**Arguments :**
-
-* `entity` : L’entité (par exemple, le nom de l’équipe) pour laquelle récupérer les intégrations. Si elle n’est pas fournie, l’entité par défaut de l’utilisateur sera utilisée.
-* `per_page` : Nombre d’intégrations à récupérer par page. La valeur par défaut est 50. En général, il n’y a aucune raison de modifier cette valeur.
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-**Génère :**
+* `entity`: L’entité (par ex. le nom d’équipe) pour laquelle récupérer les intégrations. Si elle n’est pas fournie, l’entité par défaut de l’utilisateur sera utilisée.
+* `per_page`: Nombre d’intégrations à récupérer par page. La valeur par défaut est 50. En général, il n’y a aucune raison de la modifier.
+* `start`: 
 
-* `Iterator[WebhookIntegration]` : Un itérateur d’intégrations webhook.
+##### Exemples
 
-**Exemples :**
 Obtenez toutes les intégrations webhook enregistrées pour l’équipe &quot;my-team&quot; :
 
 ```python
@@ -1451,4 +1375,4 @@ my_webhooks = [
     for ig in webhook_integrations
     if ig.url_endpoint.startswith("https://my-fake-url.com")
 ]
-``` 
\ No newline at end of file
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/public-api/artifactcollection.mdx b/fr/models/ref/python/public-api/artifactcollection.mdx
index 3ff43a4fdc..da05db58b3 100644
--- a/fr/models/ref/python/public-api/artifactcollection.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/public-api/artifactcollection.mdx
@@ -1,176 +1,117 @@
 ---
 title: ArtifactCollection
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: classe
+namespace: wandb.apis.public.artifacts
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/artifacts.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/artifacts.py#L476" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `ArtifactCollection`
+## <kbd>classe</kbd> wandb.apis.public.ArtifactCollection
 
 Une collection d&#39;artifacts représentant un groupe d&#39;artifacts associés.
 
-**Arguments :**
-
-* `service_api`:  Interface avec le service wandb-core qui effectue les appels d&#39;API W&amp;B pour cette collection.
-* `entity`:  L&#39;entité (utilisateur ou équipe) propriétaire du projet.
-* `project`:  Le nom du projet dans lequel rechercher des collections d&#39;artifacts.
-* `name`:  Le nom de la collection d&#39;artifacts.
-* `type`:  Le type de la collection d&#39;artifacts (par ex., &quot;jeu de données&quot;, &quot;modèle&quot;).
-* `organization`:  Nom de l&#39;organisation, facultatif, le cas échéant.
-* `attrs`:  Mappage facultatif d&#39;attributs pour initialiser la collection d&#39;artifacts. Si aucun n&#39;est fourni, l&#39;objet chargera ses attributs depuis W&amp;B lors de l&#39;initialisation. 
+<div id="properties">
+  ## Propriétés
+</div>
 
-### <kbd>propriété</kbd> ArtifactCollection.aliases
+### <kbd>propriété</kbd> aliases
 
 Les alias de toutes les versions d&#39;artifact contenues dans cette collection.
 
-**Retourne :**
-
-* `list[str]`: La valeur de la propriété `aliases`.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> ArtifactCollection.created_at
+### <kbd>propriété</kbd> created_at
 
 La date de création de la collection d&#39;artifacts.
 
-**Retourne :**
-
-* `str` : La valeur de la propriété created&#95;at.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> ArtifactCollection.description
+### <kbd>propriété</kbd> description
 
 Description de la collection d&#39;artifacts.
 
-**Retourne :**
-
-* `str | None` : La valeur de propriété de la description.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> ArtifactCollection.entity
+### <kbd>propriété</kbd> entité
 
 L’entité (utilisateur ou équipe) propriétaire du projet.
 
-**Retourne :**
-
-* `str` : La valeur de la propriété `entity`.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> ArtifactCollection.id
+### <kbd>propriété</kbd> id
 
 L’identifiant unique de la collection d’artifacts.
 
-**Retourne :**
-
-* `str` : La valeur de la propriété `id`.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> ArtifactCollection.name
+### <kbd>propriété</kbd> nom
 
 Le nom de la collection d&#39;artifacts.
 
-**Retourne :**
-
-* `str` : La valeur de la propriété `name`.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> ArtifactCollection.project
+### <kbd>propriété</kbd> project
 
 Le projet qui contient la collection d&#39;artifacts.
 
-**Retourne :**
-
-* `str` : La valeur de la propriété du projet.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> ArtifactCollection.tags
+### <kbd>propriété</kbd> tags
 
 Les tags de la collection d&#39;artifacts.
 
-**Retourne :**
-
-* `list[str]`: La valeur de la propriété tags.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> ArtifactCollection.type
+### <kbd>propriété</kbd> type
 
 Renvoie le type de la collection d&#39;artifacts.
 
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> ArtifactCollection.updated_at
+### <kbd>propriété</kbd> updated_at
 
 La date de la dernière mise à jour de la collection d’artifacts.
 
-**Retourne :**
-
-* `str | None`: La valeur de la propriété updated&#95;at.
+<div id="methods">
+  ## Méthodes
+</div>
 
-***
-
-### <kbd>méthode</kbd> `ArtifactCollection.artifacts`
+### <kbd>méthode</kbd> ArtifactCollection.artifacts()
 
 ```python
-artifacts(per_page: 'int' = 50, start: 'str | None' = None) → Artifacts
+self,
+per_page: 'int' = 50,
+start: 'str | None' = None
 ```
 
 Obtenir tous les artifacts de la collection.
 
-**Arguments :**
-
-* `per_page`:  Le nombre d&#39;artifacts à récupérer par page.
-* `start`:  Curseur de pagination pour reprendre une requête antérieure, capturé à partir de l&#39;attribut `.cursor` d&#39;un paginateur précédent.
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-***
+* `per_page`: Le nombre d&#39;artifacts à récupérer par page.
+* `start`: Curseur de pagination pour reprendre une requête antérieure, capturé à partir de l&#39;attribut `.cursor` d&#39;un paginateur précédent.
 
-### <kbd>méthode</kbd> `ArtifactCollection.change_type`
+### <kbd>méthode</kbd> ArtifactCollection.change_type()
 
 ```python
-change_type(new_type: 'str') → None
+self,
+new_type: 'str'
 ```
 
 Obsolète : modifiez directement le type avec `save`.
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
+* `new_type`: 
 
-### <kbd>méthode</kbd> `ArtifactCollection.delete`
+### <kbd>méthode</kbd> ArtifactCollection.delete()
 
 ```python
-delete() → None
+self
 ```
 
 Supprimez toute la collection d&#39;artifacts.
 
-***
-
-
-### <kbd>méthode</kbd> `ArtifactCollection.is_sequence`
+### <kbd>méthode</kbd> ArtifactCollection.is_sequence()
 
 ```python
-is_sequence() → bool
+self
 ```
 
 Indique si la collection d&#39;artifacts est une séquence.
 
-***
-
-
-### <kbd>méthode</kbd> `ArtifactCollection.save`
+### <kbd>méthode</kbd> ArtifactCollection.save()
 
 ```python
-save() → None
+self
 ```
 
-Enregistrez les modifications apportées à la collection d’artifacts.
+Enregistrez les modifications apportées à la collection d’artifacts.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/public-api/artifactcollections.mdx b/fr/models/ref/python/public-api/artifactcollections.mdx
index 2aba267e27..4966d267ae 100644
--- a/fr/models/ref/python/public-api/artifactcollections.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/public-api/artifactcollections.mdx
@@ -1,38 +1,41 @@
 ---
 title: ArtifactCollections
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: classe
+namespace: wandb.apis.public.artifacts
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/artifacts.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/artifacts.py#L283" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `ArtifactCollections`
+## <kbd>classe</kbd> wandb.apis.public.ArtifactCollections
 
 Collections d&#39;artifacts d&#39;un type donné dans un projet.
 
-**Arguments :**
+<div id="methods">
+  ## Méthodes
+</div>
+
+### <kbd>méthode</kbd> RelayPaginator.convert_objects()
 
-* `service_api`:  Interface avec le service wandb-core qui effectue les appels d&#39;API W&amp;B pour cette collection.
-* `entity`:  L&#39;entité (utilisateur ou équipe) propriétaire du projet.
-* `project`:  Le nom du projet dans lequel interroger les collections d&#39;artifacts.
-* `type_name`:  Le nom du type d&#39;artifact dont il faut récupérer les collections.
-* `filters`:  Mapping facultatif des filtres à appliquer à la requête.
-* `order`:  Chaîne facultative permettant de spécifier l&#39;ordre des résultats. Si elle est préfixée par &#39;+&#39;, le tri est croissant (par défaut). Si elle est préfixée par &#39;-&#39;, le tri est décroissant.
-* `per_page`:  Le nombre de collections d&#39;artifacts à récupérer par page. La valeur par défaut est de 50. 
+```python
+self
+```
 
-### <kbd>propriété</kbd> ArtifactCollections.cursor
+Convertit les données de la dernière réponse récupérée en objets parcourus lors de l’itération.
 
-Un curseur opaque qui indique le début de la page suivante à récupérer.
+### <kbd>méthode</kbd> Paginator.**next**()
 
-Cette valeur peut être enregistrée et transmise via `start=` à une requête paginée ultérieure pour reprendre l’itération à l’endroit où ce paginateur s’est arrêté.
+```python
+self
+```
 
-**Retourne :**
+Renvoyer l’élément suivant de l’itérateur. S’il est épuisé, lever StopIteration
 
-* `str | None`: La valeur de propriété du curseur.
+### <kbd>méthode</kbd> Paginator.update_variables()
 
-***
+```python
+self
+```
 
-### <kbd>propriété</kbd> ArtifactCollections.more
\ No newline at end of file
+Mettez à jour les variables de requête pour récupérer la page suivante.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/public-api/artifactfiles.mdx b/fr/models/ref/python/public-api/artifactfiles.mdx
index 7237f9543b..c27a592afd 100644
--- a/fr/models/ref/python/public-api/artifactfiles.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/public-api/artifactfiles.mdx
@@ -1,38 +1,49 @@
 ---
 title: ArtifactFiles
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: classe
+namespace: wandb.apis.public.artifacts
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/artifacts.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/artifacts.py#L1021" />
 
+## <kbd>classe</kbd> wandb.apis.public.ArtifactFiles
 
-## <kbd>class</kbd> `ArtifactFiles`
+Paginateur des fichiers d’un artifact.
 
-Paginateur des fichiers d’un artifact. 
+<div id="properties">
+  ## Propriétés
+</div>
 
-### <kbd>propriété</kbd> ArtifactFiles.cursor
+### <kbd>propriété</kbd> path
 
-Un curseur opaque qui indique le début de la page suivante à récupérer.
+Renvoie le chemin de l&#39;artifact.
 
-Cette valeur peut être enregistrée et transmise via `start=` à une requête paginée ultérieure afin de reprendre l’itération là où ce pagineur s’est arrêté.
+<div id="methods">
+  ## Méthodes
+</div>
 
-**Retourne :**
+### <kbd>méthode</kbd> RelayPaginator.convert_objects()
 
-* `str | None`: La valeur de propriété du curseur.
+```python
+self
+```
 
-***
+Convertit les données de la dernière réponse récupérée en objets renvoyés par l’itérateur.
 
-### <kbd>propriété</kbd> ArtifactFiles.more
+### <kbd>méthode</kbd> Paginator.**next**()
 
-***
+```python
+self
+```
 
-### <kbd>propriété</kbd> ArtifactFiles.path
+Renvoyer l’élément suivant de l’itérateur. S’il est épuisé, lever StopIteration
 
-Renvoie le chemin de l&#39;artifact.
+### <kbd>méthode</kbd> Paginator.update_variables()
 
-**Retourne :**
+```python
+self
+```
 
-* `list[str]` : La valeur de la propriété `path`.
\ No newline at end of file
+Met à jour les variables de requête pour récupérer la page suivante.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/public-api/artifacts.mdx b/fr/models/ref/python/public-api/artifacts.mdx
index 7b2088b68f..b4c6a02b5e 100644
--- a/fr/models/ref/python/public-api/artifacts.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/public-api/artifacts.mdx
@@ -1,44 +1,35 @@
 ---
 title: Artifacts
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: class
+namespace: wandb.apis.public.artifacts
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/artifacts.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/artifacts.py#L844" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `Artifacts`
+## <kbd>class</kbd> wandb.apis.public.Artifacts
 
 Une collection itérable de versions d&#39;artifacts associées à un projet.
 
 Vous pouvez également transmettre des filtres pour affiner les résultats selon des critères précis.
 
-**Arguments :**
-
-* `service_api`:  Interface avec le service wandb-core qui effectue les appels d&#39;API W&amp;B pour ces versions d&#39;artifact.
-* `entity`:  L&#39;entité (utilisateur ou équipe) propriétaire du projet.
-* `project`:  Le nom du projet dans lequel interroger les Artifacts.
-* `collection_name`:  Le nom de la collection d&#39;artifacts à interroger.
-* `type`:  Le type des Artifacts à interroger. Les exemples courants incluent &quot;dataset&quot; ou &quot;model&quot;.
-* `filters`:  Dictionnaire facultatif des filtres à appliquer à la requête.
-* `order`:  Chaîne facultative permettant de spécifier l&#39;ordre des résultats. Si elle est préfixée par &#39;+&#39;, le tri est croissant (par défaut). Si elle est préfixée par &#39;-&#39;, le tri est décroissant.
-* `per_page`:  Le nombre de versions d&#39;artifact à récupérer par page. La valeur par défaut est 50.
-* `tags`:  Chaîne facultative ou liste de chaînes permettant de filtrer les Artifacts par tags. 
-
-### <kbd>propriété</kbd> Artifacts.cursor
-
-Un curseur opaque qui indique le début de la page suivante à récupérer.
+<div id="methods">
+  ## Méthodes
+</div>
 
-Cette valeur peut être enregistrée et passée via `start=` à une requête paginée ultérieure afin de reprendre l’itération là où ce paginateur s’est arrêté.
+### <kbd>méthode</kbd> Paginator.**next**()
 
-**Retourne :**
+```python
+self
+```
 
-* `str | None` : La valeur de la propriété `cursor`.
+Renvoyer l’élément suivant de l’itérateur. Lorsqu’il est épuisé, lever l’exception StopIteration
 
-***
+### <kbd>méthode</kbd> Paginator.update_variables()
 
-### <kbd>propriété</kbd> Artifacts.more
+```python
+self
+```
 
-***
\ No newline at end of file
+Mettez à jour les variables de requête pour récupérer la page suivante.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/public-api/artifacttype.mdx b/fr/models/ref/python/public-api/artifacttype.mdx
index 32768a4544..7b3d9ac642 100644
--- a/fr/models/ref/python/public-api/artifacttype.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/public-api/artifacttype.mdx
@@ -1,79 +1,65 @@
 ---
 title: ArtifactType
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: classe
+namespace: wandb.apis.public.artifacts
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/artifacts.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/artifacts.py#L166" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `ArtifactType`
+## <kbd>classe</kbd> wandb.apis.public.ArtifactType
 
 Un objet artifact qui correspond à une requête basée sur le type spécifié.
 
-**Arguments :**
-
-* `service_api`:  Interface du service wandb-core qui effectue les appels d&#39;API W&amp;B pour ce type d&#39;artifact.
-* `entity`:  L&#39;entité (utilisateur ou équipe) propriétaire du projet.
-* `project`:  Le nom du projet à interroger pour les types d&#39;artifact.
-* `type_name`:  Le nom du type d&#39;artifact.
-* `attrs`:  Attributs facultatifs pour initialiser l&#39;ArtifactType.  S&#39;ils sont omis, l&#39;objet chargera ses attributs depuis W&amp;B lors de l&#39;initialisation. 
+<div id="properties">
+  ## Propriétés
+</div>
 
-### <kbd>propriété</kbd> ArtifactType.id
+### <kbd>propriété</kbd> id
 
 L’ID unique du type d’artifact.
 
-**Retourne :**
-
-* `str` : La valeur de la propriété id.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> ArtifactType.name
+### <kbd>propriété</kbd> nom
 
 Nom du type d&#39;artifact.
 
-**Retourne :**
+<div id="methods">
+  ## Méthodes
+</div>
 
-* `str` : La valeur de la propriété nom.
-
-***
-
-### <kbd>méthode</kbd> `ArtifactType.collection`
+### <kbd>méthode</kbd> ArtifactType.collection()
 
 ```python
-collection(name: 'str') → ArtifactCollection
+self,
+name: 'str'
 ```
 
 Obtenir une collection d&#39;artifacts spécifique à partir de son nom.
 
-**Arguments :**
-
-* `name` (str):  Le nom de la collection d&#39;artifacts à récupérer.
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-***
+* `name`: Le nom de la collection d&#39;artifacts à récupérer.
 
-
-### <kbd>méthode</kbd> `ArtifactType.collections`
+### <kbd>méthode</kbd> ArtifactType.collections()
 
 ```python
-collections(
-    filters: 'Mapping[str, Any] | None' = None,
-    order: 'str | None' = None,
-    per_page: 'int' = 50,
-    start: 'str | None' = None
-) → ArtifactCollections
+self,
+filters: 'Mapping[str, Any] | None' = None,
+order: 'str | None' = None,
+per_page: 'int' = 50,
+start: 'str | None' = None
 ```
 
 Obtenir toutes les collections d&#39;artifacts associées à ce type d&#39;artifact.
 
-**Arguments :**
-
-* `filters` (dict) :  Mappage facultatif des filtres à appliquer à la requête.
-* `order` (str) :  Chaîne facultative permettant de spécifier l’ordre des résultats.  S’il est préfixé par &#39;+&#39;, le tri est croissant (par défaut).  S’il est préfixé par &#39;-&#39;, le tri est décroissant.  Par défaut, l’ordre utilisé est l’ID de la collection, par ordre décroissant.
-* `per_page` (int) :  Le nombre de collections d&#39;artifacts à récupérer par page.  La valeur par défaut est 50.
-* `start` :  Curseur de pagination pour reprendre une requête antérieure, capturé à partir de l’attribut `.cursor` d’un paginateur précédent.
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-***
\ No newline at end of file
+* `filters`: Mappage facultatif des filtres à appliquer à la requête.
+* `order`: Chaîne facultative permettant de spécifier l’ordre des résultats. S’il est préfixé par &#39;+&#39;, le tri est croissant (par défaut). S’il est préfixé par &#39;-&#39;, le tri est décroissant. Par défaut, l’ordre utilisé est l’ID de la collection, par ordre décroissant.
+* `per_page`: Le nombre de collections d&#39;artifacts à récupérer par page. La valeur par défaut est 50.
+* `start`: Curseur de pagination pour reprendre une requête antérieure, capturé à partir de l’attribut `.cursor` d’un paginateur précédent.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/public-api/artifacttypes.mdx b/fr/models/ref/python/public-api/artifacttypes.mdx
index a1c1bf502f..25864181f1 100644
--- a/fr/models/ref/python/public-api/artifacttypes.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/public-api/artifacttypes.mdx
@@ -1,28 +1,41 @@
 ---
 title: ArtifactTypes
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: classe
+namespace: wandb.apis.public.artifacts
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/artifacts.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/artifacts.py#L113" />
 
+## <kbd>classe</kbd> wandb.apis.public.ArtifactTypes
 
-## <kbd>class</kbd> `ArtifactTypes`
+Un itérateur paresseux d&#39;objets `ArtifactType` pour un projet donné.
 
-Un itérateur paresseux d&#39;objets `ArtifactType` pour un projet donné. 
+<div id="methods">
+  ## Méthodes
+</div>
 
-### <kbd>propriété</kbd> ArtifactTypes.cursor
+### <kbd>méthode</kbd> RelayPaginator.convert_objects()
 
-Un curseur opaque qui indique le début de la page suivante à récupérer.
+```python
+self
+```
 
-Cette valeur peut être enregistrée et passée via `start=` à une requête paginée ultérieure pour reprendre l’itération là où ce paginateur s’est arrêté.
+Convertissez les données de la dernière réponse récupérée en objets renvoyés par l’itérateur.
 
-**Retourne :**
+### <kbd>méthode</kbd> Paginator.**next**()
 
-* `str | None`: La valeur de propriété du curseur.
+```python
+self
+```
 
-***
+Renvoyer l’élément suivant de l’itérateur. Lorsqu’il est épuisé, lever une exception StopIteration
 
-### <kbd>propriété</kbd> ArtifactTypes.more
\ No newline at end of file
+### <kbd>méthode</kbd> Paginator.update_variables()
+
+```python
+self
+```
+
+Mettez à jour les variables de requête pour récupérer la page suivante.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/public-api/automations.mdx b/fr/models/ref/python/public-api/automations.mdx
deleted file mode 100644
index e490448671..0000000000
--- a/fr/models/ref/python/public-api/automations.mdx
+++ /dev/null
@@ -1,9 +0,0 @@
----
-title: Automations
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
----
-
-import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
-
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/automations.py" />
diff --git a/fr/models/ref/python/public-api/betareport.mdx b/fr/models/ref/python/public-api/betareport.mdx
index b5926f1d01..b17d9e1018 100644
--- a/fr/models/ref/python/public-api/betareport.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/public-api/betareport.mdx
@@ -1,106 +1,112 @@
 ---
 title: BetaReport
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: classe
+namespace: wandb.apis.public.reports
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/reports.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/reports.py#L170" />
 
-
-## <kbd>classe</kbd> `BetaReport`
-
-BetaReport est une classe associée aux rapports créés dans W&amp;B.
-
-Elle fournit un accès aux attributs du rapport (nom, description, utilisateur, spec, horodatages), ainsi qu&#39;à des méthodes permettant de récupérer les runs et les sections associés et d&#39;effectuer le rendu du rapport en HTML.
-
-**Attributs :**
-
-* `id` (string) :  Identifiant unique du rapport.
-* `display_name` (string) :  Nom d&#39;affichage du rapport, lisible par l&#39;utilisateur.
-* `name` (string) :  Nom du rapport. Utilisez `display_name` pour un nom plus convivial.
-* `description` (string) :  Description du rapport.
-* `user` (User) :  Dictionnaire contenant les informations de l&#39;utilisateur (nom d&#39;utilisateur, e-mail) ayant créé le rapport.
-* `spec` (dict) :  Spécification du rapport.
-* `url` (string) :  URL du rapport.
-* `updated_at` (string) :  Timestamp de la dernière mise à jour.
-* `created_at` (string) :  Timestamp de création du rapport. 
-
-### <kbd>méthode</kbd> `BetaReport.__init__`
+## <kbd>classe</kbd> wandb.apis.public.BetaReport
 
 ```python
-__init__(
-    service_api: 'ServiceApi',
-    attrs: 'dict',
-    entity: 'str | None' = None,
-    project: 'str | None' = None
-)
+(service_api: 'ServiceApi',
+attrs: 'dict',
+entity: 'str | None' = None,
+project: 'str | None' = None)
 ```
 
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> BetaReport.created_at
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> BetaReport.description
+BetaReport est une classe associée aux rapports créés dans W&amp;B.
 
-***
+Elle fournit un accès aux attributs du rapport (nom, description, utilisateur, spec,
+horodatages), ainsi qu&#39;à des méthodes permettant de récupérer les runs et les sections associés et d&#39;effectuer le rendu du rapport en HTML.
 
-### <kbd>propriété</kbd> BetaReport.display_name
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
 
-***
+* `service_api`:
+* `attrs`:
+* `entity`:
+* `project`: 
 
-### <kbd>propriété</kbd> BetaReport.id
+<div id="attributes">
+  ## Attributs
+</div>
 
-***
+* `id` (`string`) : ID unique du rapport.
+* `display_name` (`string`) : Nom d’affichage lisible du rapport.
+* `name` (`string`) : Nom du rapport. Utilisez `display_name` pour un nom plus convivial.
+* `description` (`string`) : Description du rapport.
+* `user` (`User`) : Dictionnaire contenant les informations de l’utilisateur (nom d’utilisateur, e-mail) ayant créé le rapport.
+* `spec` (`dict`) : Spécification du rapport.
+* `url` (`string`) : URL du rapport.
+* `updated_at` (`string`) : Horodatage de la dernière mise à jour.
+* `created_at` (`string`) : Horodatage de la création du rapport.
 
-### <kbd>propriété</kbd> BetaReport.nom
+<div id="properties">
+  ## Propriétés
+</div>
 
-***
+### <kbd>propriété</kbd> created_at
 
-### <kbd>propriété</kbd> BetaReport.sections
+### <kbd>propriété</kbd> description
 
-Obtient les sections (groupes) de panneaux du rapport.
+### <kbd>propriété</kbd> display_name
 
-***
+### <kbd>propriété</kbd> id
 
-### <kbd>propriété</kbd> BetaReport.spec
+### <kbd>propriété</kbd> nom
 
-***
+### <kbd>propriété</kbd> sections
 
-### <kbd>propriété</kbd> BetaReport.updated_at
+Obtient les sections (groupes) de panneaux du rapport.
 
-***
+### <kbd>propriété</kbd> spec
 
-### <kbd>propriété</kbd> BetaReport.url
+### <kbd>propriété</kbd> updated_at
 
-***
+### <kbd>propriété</kbd> url
 
-### <kbd>propriété</kbd> BetaReport.user
+### <kbd>propriété</kbd> utilisateur
 
-***
+<div id="methods">
+  ## Méthodes
+</div>
 
-### <kbd>méthode</kbd> `BetaReport.runs`
+### <kbd>méthode</kbd> BetaReport.runs()
 
 ```python
-runs(
-    section: 'dict[str, Any]',
-    per_page: 'int' = 50,
-    only_selected: 'bool' = True
-) → public.Runs
+self,
+section: 'dict[str, Any]',
+per_page: 'int' = 50,
+only_selected: 'bool' = True
 ```
 
 Obtenir les runs associés à une section de rapports.
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
+* `section`:
+* `per_page`:
+* `only_selected`: 
 
-### <kbd>méthode</kbd> `BetaReport.to_html`
+### <kbd>méthode</kbd> BetaReport.to_html()
 
 ```python
-to_html(height: 'int' = 1024, hidden: 'bool' = False) → str
+self,
+height: 'int' = 1024,
+hidden: 'bool' = False
 ```
 
 Générez du code HTML contenant une iframe qui affiche ce rapport.
+
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
+
+* `height`:
+* `hidden`: 
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/public-api/downloadhistoryresult.mdx b/fr/models/ref/python/public-api/downloadhistoryresult.mdx
index a05381c8a7..571d04054d 100644
--- a/fr/models/ref/python/public-api/downloadhistoryresult.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/public-api/downloadhistoryresult.mdx
@@ -1,30 +1,35 @@
 ---
 title: DownloadHistoryResult
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: classe
+namespace: wandb.apis.public.runhistory.downloads
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/runhistory/downloads.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/runhistory/downloads.py#L26" />
 
+## <kbd>classe</kbd> wandb.apis.public.DownloadHistoryResult
 
-## <kbd>class</kbd> `DownloadHistoryResult`
+```python
+paths: 'list[pathlib.Path]',
+contains_live_data: 'bool',
+errors: 'dict[pathlib.Path, str] | None' = None
+```
 
 Résultat du téléchargement des exports de l’historique d’un run.
 
-**Attributs :**
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
 
-* `paths` : chemins des fichiers d’historique téléchargés.
-* `errors` : dictionnaire associant les chemins de fichiers aux messages d’erreur des fichiers dont le téléchargement a échoué. `None` si tous les téléchargements ont réussi.
-* `contains_live_data` : indique si le run contient des données en temps réel, qui n’ont pas encore été exportées vers des fichiers parquet. 
+* `paths`:
+* `contains_live_data`:
+* `errors`: 
 
-### <kbd>méthode</kbd> `DownloadHistoryResult.__init__`
+<div id="attributes">
+  ## Attributs
+</div>
 
-```python
-__init__(
-    paths: 'list[pathlib.Path]',
-    contains_live_data: 'bool',
-    errors: 'dict[pathlib.Path, str] | None' = None
-) → None
-```
+* `paths` : chemins des fichiers d’historique téléchargés.
+* `errors` : dictionnaire associant les chemins de fichiers aux messages d’erreur des fichiers dont le téléchargement a échoué. `None` si tous les téléchargements ont réussi.
+* `contains_live_data` : indique si le run contient des données en temps réel, qui n’ont pas encore été exportées vers des fichiers parquet.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/public-api/file.mdx b/fr/models/ref/python/public-api/file.mdx
index 547ee933a9..257df819e0 100644
--- a/fr/models/ref/python/public-api/file.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/public-api/file.mdx
@@ -1,92 +1,77 @@
 ---
 title: File
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: classe
+namespace: wandb.apis.public.files
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/files.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/files.py#L245" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `File`
+## <kbd>classe</kbd> wandb.apis.public.File
 
 Fichier enregistré dans W&amp;B.
 
-Représente un fichier unique stocké dans W&amp;B. Donne accès aux métadonnées du fichier. Les fichiers sont associés à un run spécifique et peuvent inclure des fichiers texte, des poids de modèle, des jeux de données, des visualisations et d’autres Artifacts. Vous pouvez télécharger le fichier, le supprimer et accéder à ses propriétés.
-
-Spécifiez un ou plusieurs attributs dans un dictionnaire pour identifier un fichier spécifique enregistré dans un run spécifique. Vous pouvez effectuer une recherche à l’aide des clés suivantes :
+Représente un fichier unique stocké dans W&amp;B. Donne accès aux métadonnées du fichier.
+Les fichiers sont associés à un run spécifique et
+peuvent inclure des fichiers texte, des poids de modèle, des jeux de données, des visualisations et d’autres
+Artifacts. Vous pouvez télécharger le fichier, le supprimer et accéder à ses
+propriétés.
 
-* id (str) : ID du run qui contient le fichier
-* name (str) : nom du fichier
-* url (str) : chemin vers le fichier
-* direct&#95;url (str) : chemin vers le fichier dans le bucket
-* sizeBytes (int) : taille du fichier en octets
-* md5 (str) : md5 du fichier
-* mimetype (str) : type MIME du fichier
-* updated&#95;at (str) : horodatage de la dernière mise à jour
-* path&#95;uri (str) : chemin vers le fichier dans le bucket, actuellement disponible uniquement pour les objets S3 et les fichiers de référence
+Spécifiez un ou plusieurs attributs dans un dictionnaire pour identifier un
+fichier spécifique enregistré dans un run spécifique. Vous pouvez effectuer une recherche à l’aide des clés suivantes :
 
-**Arguments :**
+* id (str): ID du run qui contient le fichier
+* name (str): nom du fichier
+* url (str): chemin vers le fichier
+* direct&#95;url (str): chemin vers le fichier dans le bucket
+* sizeBytes (int): taille du fichier en octets
+* md5 (str): md5 du fichier
+* mimetype (str): type MIME du fichier
+* updated&#95;at (str): horodatage de la dernière mise à jour
+* path&#95;uri (str): chemin vers le fichier dans le bucket, actuellement disponible uniquement pour les objets S3 et les fichiers de référence
 
-* `service_api`:  L’instance de l’API de service à utiliser pour interroger W&amp;B.
-* `attrs` (dict):  Un dictionnaire d’attributs qui définissent le fichier
-* `run`:  L’objet run qui contient le fichier 
+<div id="properties">
+  ## Propriétés
+</div>
 
-### <kbd>propriété</kbd> File.path_uri
+### <kbd>propriété</kbd> path_uri
 
 Renvoie le chemin URI du fichier dans le bucket de stockage.
 
-**Retourne :**
-
-* `str` : L&#39;URI S3 (par ex., &#39;s3://bucket/path/to/file&#39;) si le fichier est stocké dans S3, l&#39;URL directe s&#39;il s&#39;agit d&#39;un fichier de référence, ou une chaîne vide s&#39;il est indisponible.
-
-**Retourne :**
-
-* `str` : La valeur de propriété `path_uri`.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> File.size
+### <kbd>propriété</kbd> size
 
 Renvoie la taille du fichier en octets.
 
-**Retourne :**
-
-* `int`: La valeur de la propriété size.
-
-***
+<div id="methods">
+  ## Méthodes
+</div>
 
-### <kbd>méthode</kbd> `File.delete`
+### <kbd>méthode</kbd> File.delete()
 
 ```python
-delete() → None
+self
 ```
 
 Supprimez le fichier du serveur W&amp;B.
 
-***
-
-
-### <kbd>méthode</kbd> `File.download`
+### <kbd>méthode</kbd> File.download()
 
 ```python
-download(
-    root: 'str' = '.',
-    replace: 'bool' = False,
-    exist_ok: 'bool' = False,
-    api: 'Api | None' = None
-) → io.TextIOWrapper
+self,
+root: 'str' = '.',
+replace: 'bool' = False,
+exist_ok: 'bool' = False,
+api: 'Api | None' = None
 ```
 
 Télécharge un fichier précédemment enregistré par un run depuis le serveur wandb.
 
-**Arguments :**
-
-* `root` :  Répertoire local où enregistrer le fichier. La valeur par défaut est le répertoire de travail actuel (&quot;.&quot;).
-* `replace` :  Si `True`, le téléchargement écrase un fichier local s&#39;il existe. La valeur par défaut est `False`.
-* `exist_ok` :  Si `True`, ne déclenche pas de `ValueError` si le fichier existe déjà et ne le retélécharge pas, sauf si `replace=True`. La valeur par défaut est `False`.
-* `api` :  Si spécifié, l&#39;instance `Api` utilisée pour télécharger le fichier.
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-**Exceptions levées :**
-`ValueError` si le fichier existe déjà, `replace=False` et `exist_ok=False`.
+* `root` : Répertoire local où enregistrer le fichier. La valeur par défaut est le répertoire de travail actuel (&quot;.&quot;).
+* `replace` : Si `True`, le téléchargement écrase un fichier local s&#39;il existe. La valeur par défaut est `False`.
+* `exist_ok` : Si `True`, ne déclenche pas de `ValueError` si le fichier existe déjà et ne le retélécharge pas, sauf si `replace=True`. La valeur par défaut est `False`.
+* `api` : Si spécifié, l&#39;instance `Api` utilisée pour télécharger le fichier.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/public-api/files.mdx b/fr/models/ref/python/public-api/files.mdx
index be3aaeae76..bf4271230c 100644
--- a/fr/models/ref/python/public-api/files.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/public-api/files.mdx
@@ -1,20 +1,42 @@
 ---
 title: Files
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: class
+namespace: wandb.apis.public.files
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/files.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/files.py#L78" />
 
-## <kbd>class</kbd> `Files`
+## <kbd>class</kbd> wandb.apis.public.Files
+
+```python
+(service_api: 'ServiceApi',
+run: 'Run',
+names: 'list[str] | None' = None,
+per_page: 'int' = 50,
+upload: 'bool' = False,
+pattern: 'str | None' = None)
+```
 
 Un itérateur paresseux sur une collection d’objets `File`.
 
 Permet d’accéder aux fichiers chargés dans W&amp;B pendant un run et de les gérer. Gère automatiquement la pagination lors de l’itération sur de grandes collections de fichiers.
 
-**Exemple :**
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
+
+* `service_api`: L’instance de l’API de service à utiliser pour interroger W&amp;B.
+* `run`: L’objet run qui contient les fichiers
+* `names`: Une liste de noms de fichiers servant à filtrer les fichiers
+* `per_page`: Le nombre de fichiers à récupérer par page
+* `upload`: Si `True`, récupère l’URL d’upload pour chaque fichier
+* `pattern`: Motif à utiliser pour la correspondance lors du renvoi des fichiers depuis W&amp;B Ce motif utilise la syntaxe LIKE de mySQL. Ainsi, pour faire correspondre tous les fichiers se terminant par .json, utilisez &quot;%.json&quot;. Si `names` et `pattern` sont tous deux fournis, une ValueError est levée.
+
+<div id="examples">
+  ## Exemples
+</div>
 
 ```python
 from wandb.apis.public.files import Files
@@ -28,42 +50,22 @@ files = run.files()
 
 # Itérer sur les fichiers
 for file in files:
-     print(file.name)
-     print(file.url)
-     print(file.size)
-
-     # Télécharger le fichier
-     file.download(root="download_directory", replace=True)
-``` 
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Files.__init__`
+    print(file.name)
+    print(file.url)
+    print(file.size)
 
-```python
-__init__(
-    service_api: 'ServiceApi',
-    run: 'Run',
-    names: 'list[str] | None' = None,
-    per_page: 'int' = 50,
-    upload: 'bool' = False,
-    pattern: 'str | None' = None
-)
+    # Télécharger le fichier
+    file.download(root="download_directory", replace=True)
 ```
 
-Initialise un itérateur paresseux sur une collection d’objets `File`.
-
-Les fichiers sont récupérés page par page depuis le serveur W&amp;B selon les besoins.
-
-**Arguments :**
+<div id="methods">
+  ## Méthodes
+</div>
 
-* `service_api` :  L’instance de l’API de service à utiliser pour interroger W&amp;B.
-* `run` :  L’objet run qui contient les fichiers
-* `names` (liste, facultatif) :  Une liste de noms de fichiers servant à filtrer les fichiers
-* `per_page` (int, facultatif) :  Le nombre de fichiers à récupérer par page
-* `upload` (bool, facultatif) :  Si `True`, récupère l’URL d’upload pour chaque fichier
-* `pattern` (str, facultatif) :  Motif à utiliser pour la correspondance lors du renvoi des fichiers depuis W&amp;B  Ce motif utilise la syntaxe LIKE de mySQL. Ainsi, pour faire correspondre tous les fichiers se terminant par .json, utilisez &quot;%.json&quot;. Si `names` et `pattern` sont tous deux fournis, une ValueError est levée.
+### <kbd>méthode</kbd> Paginator.**next**()
 
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Files.length
+```python
+self
+```
 
-***
\ No newline at end of file
+Renvoyer l’élément suivant de l’itérateur. S’il est épuisé, lever l’exception StopIteration
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/public-api/incompleterunhistoryerror.mdx b/fr/models/ref/python/public-api/incompleterunhistoryerror.mdx
index e257f4d6cc..11afa1cb5d 100644
--- a/fr/models/ref/python/public-api/incompleterunhistoryerror.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/public-api/incompleterunhistoryerror.mdx
@@ -1,16 +1,49 @@
 ---
 title: IncompleteRunHistoryError
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: classe
+namespace: wandb.apis.public.runhistory.downloads
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/runhistory/downloads.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/runhistory/downloads.py#L18" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `IncompleteRunHistoryError`
+## <kbd>classe</kbd> wandb.apis.public.IncompleteRunHistoryError
 
 Levée lorsque l’historique du run est incomplet.
 
-Un historique incomplet survient lorsque certaines données n’ont pas encore été exportées vers des fichiers parquet, généralement parce que le run est toujours en cours. 
\ No newline at end of file
+Un historique incomplet survient lorsque certaines données n’ont pas encore été exportées vers des fichiers parquet, généralement parce que le run est toujours en cours.
+
+<div id="methods">
+  ## Méthodes
+</div>
+
+### <kbd>méthode</kbd> BaseException.add_note()
+
+```python
+(self, object, /)
+```
+
+Exception.add&#95;note(note) --
+ajoute une note à l’exception
+
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
+
+* `object`: 
+
+### <kbd>méthode</kbd> BaseException.with_traceback()
+
+```python
+(self, object, /)
+```
+
+Exception.with&#95;traceback(tb) --
+affecter tb à self.**traceback** et renvoyer self.
+
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
+
+* `object`: 
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/public-api/member.mdx b/fr/models/ref/python/public-api/member.mdx
index 6e15855b8a..2c1c40cc12 100644
--- a/fr/models/ref/python/public-api/member.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/public-api/member.mdx
@@ -1,39 +1,39 @@
 ---
 title: Member
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: classe
+namespace: wandb.apis.public.teams
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/teams.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/teams.py#L24" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `Member`
-
-Un membre d’une équipe.
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Member.__init__`
+## <kbd>classe</kbd> wandb.apis.public.Member
 
 ```python
-__init__(service_api: 'ServiceApi', team: 'str', attrs: 'Mapping[str, Any]')
+(service_api: 'ServiceApi',
+team: 'str',
+attrs: 'Mapping[str, Any]')
 ```
 
-**Arguments :**
+Un membre d’une équipe.
+
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
 
-* `service_api` :  l’instance de l’API de service à utiliser pour interroger W&amp;B.
-* `team` (str) :  le nom de l’équipe à laquelle appartient ce membre
-* `attrs` (dict) :  les attributs du membre
+* `service_api`: l’instance de l’API de service à utiliser pour interroger W&amp;B.
+* `team`: le nom de l’équipe à laquelle appartient ce membre
+* `attrs`: les attributs du membre
 
-***
+<div id="methods">
+  ## Méthodes
+</div>
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Member.delete`
+### <kbd>méthode</kbd> Member.delete()
 
 ```python
-delete()
+(self)
 ```
 
-Supprime un membre d’une équipe.
-
-**Retourne :**
-Booléen indiquant si l’opération a réussi
+Supprime un membre d’une équipe.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/public-api/organization.mdx b/fr/models/ref/python/public-api/organization.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..251e4e68c8
--- /dev/null
+++ b/fr/models/ref/python/public-api/organization.mdx
@@ -0,0 +1,32 @@
+---
+title: Organisation
+kind: classe
+namespace: wandb.apis.public.organizations
+---
+
+import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
+
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/organizations.py#LNone" />
+
+## <kbd>classe</kbd> wandb.apis.public.Organization
+
+```python
+service_api: 'InitVar[ServiceApi]', *,
+id: 'GQLId',
+name: 'str',
+org_entity: '_OrgEntity'
+```
+
+Représentation en lecture seule d’une organisation W&amp;B.
+
+Les utilisateurs ne devraient jamais avoir à instancier directement cette classe. Utilisez
+`wandb.Api().organization()` pour récupérer une organisation existante.
+
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
+
+* `service_api`:
+* `id`:
+* `name`:
+* `org_entity`: 
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/public-api/project.mdx b/fr/models/ref/python/public-api/project.mdx
index 09344a2abc..9382e4b37b 100644
--- a/fr/models/ref/python/public-api/project.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/public-api/project.mdx
@@ -1,129 +1,104 @@
 ---
 title: Projet
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: classe
+namespace: wandb.apis.public.projects
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/projects.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/projects.py#L142" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `Project`
-
-Un projet est un espace de noms pour les runs.
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Project.__init__`
+## <kbd>classe</kbd> wandb.apis.public.Project
 
 ```python
-__init__(
-    service_api: 'ServiceApi',
-    entity: 'str',
-    project: 'str',
-    attrs: 'Mapping[str, Any]'
-) → Project
+service_api: 'ServiceApi',
+entity: 'str',
+project: 'str',
+attrs: 'Mapping[str, Any]'
 ```
 
-**Arguments :**
-
-* `service_api` :  Interface du service wandb-core qui effectue les appels d’API W&amp;B pour ce projet.
-* `name` (str) :  Le nom du projet.
-* `entity` (str) :  Le nom de l’entité propriétaire du projet.
-
-Un projet unique associé à une entité.
+Un projet est un espace de noms pour les exécutions.
 
-**Arguments :**
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
 
-* `service_api` :  Interface du service wandb-core qui effectue les appels d’API W&amp;B pour ce projet.
-* `entity` :  L’entité propriétaire du projet.
-* `project` :  Le nom du projet à interroger.
-* `attrs` :  Les attributs du projet.
+* `service_api`: L’API de service utilisée pour interroger W&amp;B.
+* `entity`: L’entité propriétaire du projet.
+* `project`: Le nom du projet à interroger.
+* `attrs`: Les attributs du projet.
 
-***
+<div id="properties">
+  ## Propriétés
+</div>
 
-### <kbd>propriété</kbd> Project.id
+### <kbd>propriété</kbd> id
 
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Project.owner
+### <kbd>propriété</kbd> owner
 
 Retourne le propriétaire du projet sous la forme d’un objet User.
 
-**Exceptions levées :**
-
-* `ValueError`: si aucune information sur l’utilisateur n’est trouvée pour le projet.
-
-**Retourne :**
-
-* `public.User`: La valeur de la propriété owner.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Project.path
+### <kbd>propriété</kbd> path
 
 Renvoie le chemin du projet. Ce chemin est une liste contenant l&#39;entité et le nom du projet.
 
-**Retourne :**
-
-* `list[str]` : La valeur de la propriété de chemin.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Project.url
+### <kbd>propriété</kbd> url
 
 Renvoie l’URL du projet.
 
-**Retourne :**
-
-* `str` : La valeur de la propriété url.
+<div id="methods">
+  ## Méthodes
+</div>
 
-***
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Project.artifacts_types`
+### <kbd>méthode</kbd> Project.artifacts_types()
 
 ```python
-artifacts_types(per_page: 'int' = 50) → public.ArtifactTypes
+self,
+per_page: 'int' = 50
 ```
 
 Renvoie tous les types d&#39;artifact associés à ce projet.
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
+* `per_page`: 
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Project.collections`
+### <kbd>méthode</kbd> Project.collections()
 
 ```python
-collections(
-    filters: 'Mapping[str, Any] | None' = None,
-    order: 'str | None' = None,
-    per_page: 'int' = 50
-) → public.ProjectArtifactCollections
+self,
+filters: 'Mapping[str, Any] | None' = None,
+order: 'str | None' = None,
+per_page: 'int' = 50
 ```
 
 Renvoie toutes les collections d’artifacts associées à ce projet.
 
-**Arguments :**
-
-* `filters`:  Dictionnaire facultatif de filtres à appliquer à la requête.
-* `order`:  Chaîne facultative permettant de spécifier l’ordre des résultats. Si vous faites précéder `order` d’un +, l’ordre est croissant (par défaut). Si vous faites précéder `order` d’un -, l’ordre est décroissant.
-* `per_page`:  Le nombre de collections d’artifacts à récupérer par page. La valeur par défaut est 50.
-
-***
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
+* `filters`: Dictionnaire facultatif de filtres à appliquer à la requête.
+* `order`: Chaîne facultative permettant de spécifier l’ordre des résultats. Si vous faites précéder `order` d’un +, l’ordre est croissant (par défaut). Si vous faites précéder `order` d’un -, l’ordre est décroissant.
+* `per_page`: Le nombre de collections d’artifacts à récupérer par page. La valeur par défaut est 50.
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Project.sweeps`
+### <kbd>méthode</kbd> Project.sweeps()
 
 ```python
-sweeps(per_page: 'int' = 50) → Sweeps
+self,
+per_page: 'int' = 50,
+filters: 'dict[str, Any] | None' = None,
+order: 'str | None' = None
 ```
 
 Renvoie une collection paginée de Sweeps pour ce projet.
 
-**Arguments :**
-
-* `per_page` :  Le nombre de Sweeps à récupérer par requête à l&#39;API.
-
-**Retourne :**
-Un objet `Sweeps`, qui est une collection itérable d&#39;objets `Sweep`.
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-***
+* `per_page`: Le nombre de Sweeps à récupérer par requête à l&#39;API.
+* `filters`: (dict) requêtes pour des Sweeps spécifiques à l&#39;aide des filtres de runs. Voir wandb/apis/public/api.py:runs pour plus de détails.
+* `order`: 
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/public-api/projectartifactcollections.mdx b/fr/models/ref/python/public-api/projectartifactcollections.mdx
index 0319ccda99..7a8a4c90ac 100644
--- a/fr/models/ref/python/public-api/projectartifactcollections.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/public-api/projectartifactcollections.mdx
@@ -1,36 +1,41 @@
 ---
 title: ProjectArtifactCollections
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: classe
+namespace: wandb.apis.public.artifacts
 ---
 
-import { GitHubLink } from "/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx"
+import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/artifacts.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/artifacts.py#L381" />
 
-## <kbd>class</kbd> `ProjectArtifactCollections`
+## <kbd>classe</kbd> wandb.apis.public.ProjectArtifactCollections
 
 Collections d&#39;artefacts dans un projet.
 
-**Arguments :**
+<div id="methods">
+  ## Méthodes
+</div>
 
-* `service_api`:  Interface vers le service wandb-core qui effectue les appels d&#39;API W&amp;B pour cette collection.
-* `entity`:  L&#39;entité (utilisateur ou équipe) propriétaire du projet.
-* `project`:  Le nom du projet à interroger pour les collections d&#39;artefacts.
-* `filters`:  Mappage facultatif des filtres à appliquer à la requête.
-* `order`:  Chaîne facultative permettant de spécifier l&#39;ordre des résultats. Si elle est précédée de &#39;+&#39;, l&#39;ordre est croissant (par défaut). Si elle est précédée de &#39;-&#39;, l&#39;ordre est décroissant.
-* `per_page`:  Le nombre de collections d&#39;artefacts à récupérer par page. La valeur par défaut est 50. 
+### <kbd>méthode</kbd> RelayPaginator.convert_objects()
 
-### <kbd>propriété</kbd> ProjectArtifactCollections.cursor
+```python
+self
+```
 
-Curseur opaque qui indique le début de la page suivante à récupérer.
+Convertir les données de la dernière réponse récupérée en objets parcourus par l’itération.
 
-Cette valeur peut être enregistrée et transmise ultérieurement via `start=` dans une requête paginée afin de reprendre l’itération là où ce paginateur s’est arrêté.
+### <kbd>méthode</kbd> Paginator.**next**()
 
-**Retourne :**
+```python
+self
+```
 
-* `str | None`: La valeur de la propriété `cursor`.
+Renvoyer l’élément suivant de l’itérateur. S’il est épuisé, lever StopIteration
 
-***
+### <kbd>méthode</kbd> Paginator.update_variables()
 
-### <kbd>propriété</kbd> ProjectArtifactCollections.more
\ No newline at end of file
+```python
+self
+```
+
+Mettez à jour les variables de requête pour récupérer la page suivante.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/public-api/projects.mdx b/fr/models/ref/python/public-api/projects.mdx
index 8bdc20213a..e8629ec8bd 100644
--- a/fr/models/ref/python/public-api/projects.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/public-api/projects.mdx
@@ -1,37 +1,36 @@
 ---
 title: Projects
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: class
+namespace: wandb.apis.public.projects
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/projects.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/projects.py#L56" />
 
+## <kbd>class</kbd> wandb.apis.public.Projects
 
-## <kbd>class</kbd> `Projects`
+```python
+service_api: 'ServiceApi',
+entity: 'str',
+per_page: 'int' = 50
+```
 
 Un itérateur paresseux d’objets `Project`.
 
 Une interface itérable permettant d’accéder aux projets créés et enregistrés par l’entité.
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Projects.__init__`
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
 
-```python
-__init__(
-    service_api: 'ServiceApi',
-    entity: 'str',
-    per_page: 'int' = 50
-) → Projects
-```
+* `service_api`: Interface du service wandb-core qui effectue les appels à l’API W&amp;B pour cette collection.
+* `entity`: L’entité propriétaire des projets.
+* `per_page`: Le nombre de projets à récupérer à chaque requête à l’API.
 
-**Arguments :**
-
-* `service_api` :  Interface vers le service wandb-core qui effectue les appels à l’API W&amp;B pour cette collection.
-* `entity` (str) :  Le nom de l’entité (nom d’utilisateur ou équipe) pour laquelle récupérer des projets.
-* `per_page` (int) :  Le nombre de projets à récupérer par requête (50 par défaut).
-
-**Exemple :**
+<div id="examples">
+  ## Exemples
+</div>
 
 ```python
 from wandb.apis.public.api import Api
@@ -47,26 +46,30 @@ for project in projects:
     print(f"- Is benchmark: {project.is_benchmark}")
 ```
 
-Une collection itérable d’objets `Project`.
-
-**Arguments :**
+<div id="methods">
+  ## Méthodes
+</div>
 
-* `service_api`:  Interface du service wandb-core qui effectue les appels à l’API W&amp;B pour cette collection.
-* `entity`:  L’entité propriétaire des projets.
-* `per_page`:  Le nombre de projets à récupérer à chaque requête à l’API.
+### <kbd>méthode</kbd> RelayPaginator.convert_objects()
 
-***
+```python
+self
+```
 
-### <kbd>propriété</kbd> Projects.cursor
+Convertissez les données de la dernière réponse récupérée en objets parcourus lors de l’itération.
 
-Un curseur opaque qui indique le début de la page suivante à récupérer.
+### <kbd>méthode</kbd> Paginator.**next**()
 
-Cette valeur peut être enregistrée et transmise via `start=` dans une requête paginée ultérieure pour reprendre l’itération là où ce paginateur s’est arrêté.
+```python
+self
+```
 
-**Retourne :**
+Renvoie l’élément suivant de l’itérateur. Lorsqu’il est épuisé, lève StopIteration
 
-* `str | None`: La valeur de la propriété `cursor`.
+### <kbd>méthode</kbd> Paginator.update_variables()
 
-***
+```python
+self
+```
 
-### <kbd>propriété</kbd> Projects.more
\ No newline at end of file
+Mettez à jour les variables de requête pour récupérer la page suivante.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/public-api/registry.mdx b/fr/models/ref/python/public-api/registry.mdx
index 3c486b396a..6aa5975469 100644
--- a/fr/models/ref/python/public-api/registry.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/public-api/registry.mdx
@@ -1,206 +1,130 @@
 ---
 title: Registre
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: classe
+namespace: wandb.apis.public.registries.registry
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/registries/registry.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/registries/registry.py#L38" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `Registry`
-
-Un registre au sein du registre. 
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Registry.__init__`
+## <kbd>classe</kbd> wandb.apis.public.Registry
 
 ```python
-__init__(
-    service_api: 'ServiceApi',
-    organization: 'str',
-    entity: 'str',
-    name: 'str',
-    attrs: 'RegistryFragment | None' = None
-)
+(service_api: 'ServiceApi',
+organization: 'str',
+entity: 'str',
+name: 'str',
+attrs: 'RegistryFragment | None' = None)
 ```
 
-***
+Un seul registre dans le Registre.
 
-### <kbd>propriété</kbd> Registry.allow_all_artifact_types
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
 
-Indique si tous les types d&#39;artifacts sont autorisés dans le registre.
+* `service_api`:
+* `organization`:
+* `entity`:
+* `name`:
+* `attrs`: 
 
-Si `True`, des artifacts de tout type peuvent être ajoutés. Si `False`, les artifacts sont limités aux types répertoriés dans `artifact_types`.
+<div id="properties">
+  ## Propriétés
+</div>
 
-**Retourne :**
+### <kbd>propriété</kbd> allow_all_artifact_types
 
-* `bool` : La valeur de la propriété allow&#95;all&#95;artifact&#95;types.
+Indique si tous les types d&#39;artifacts sont autorisés dans le registre.
 
-***
+Si `True`, des artifacts de tout type peuvent être ajoutés. Si `False`, les artifacts sont limités aux types répertoriés dans `artifact_types`.
 
-### <kbd>propriété</kbd> Registry.artifact_types
+### <kbd>propriété</kbd> artifact_types
 
 Renvoie les types d&#39;artifact autorisés dans le registre.
 
-Si `allow_all_artifact_types` vaut `True`, `artifact_types` reflète les types précédemment enregistrés ou actuellement utilisés dans le registre. Si `allow_all_artifact_types` vaut `False`, les artifacts sont limités aux types figurant dans `artifact_types`.
-
-**Remarque :**
+Si `allow_all_artifact_types` vaut `True`, `artifact_types` reflète les
+types précédemment enregistrés ou actuellement utilisés dans le registre.
+Si `allow_all_artifact_types` vaut `False`, les artifacts sont limités aux
+types figurant dans `artifact_types`.
 
-> Les types d&#39;artifact précédemment enregistrés ne peuvent pas être supprimés.
+Remarque :
+Les types d&#39;artifact précédemment enregistrés ne peuvent pas être supprimés.
 
-**Exemple :**
-
-```python
-import wandb
-
-registry = wandb.Api().create_registry()
-registry.artifact_types.append("model")
-registry.save()  # une fois sauvegardé, le type d'artifact `model` ne peut plus être supprimé
-registry.artifact_types.append("accidentally_added")
-registry.artifact_types.remove(
-     "accidentally_added"
-)  # Les types ne peuvent être supprimés que s'ils n'ont pas encore été sauvegardés
-```
-
-**Retourne :**
-
-* `AddOnlyArtifactTypesList` : la valeur de la propriété artifact&#95;types.
-
-***
-
-
-### <kbd>propriété</kbd> Registry.created_at
+### <kbd>propriété</kbd> created_at
 
 Horodatage de création du registre.
 
-**Retourne :**
-
-* `str` : La valeur de la propriété created&#95;at.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> registre.description
+### <kbd>propriété</kbd> description
 
 Description du registre.
 
-**Retourne :**
-
-* `str | None` : La valeur de la propriété description.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Registry.entity
+### <kbd>propriété</kbd> entité
 
 Entité de l’organisation du registre.
 
-**Retourne :**
-
-* `str` : La valeur de la propriété entité.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Registry.full_name
+### <kbd>propriété</kbd> full_name
 
 Nom complet du registre, préfixe `wandb-registry-` inclus.
 
-**Retourne :**
-
-* `str` : La valeur de la propriété `full_name`.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Registry.id
+### <kbd>propriété</kbd> id
 
 L’ID unique de ce registre.
 
-**Retourne :**
-
-* `str` : La valeur de la propriété id.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Registry.name
+### <kbd>propriété</kbd> nom
 
 Nom du registre sans le préfixe `wandb-registry-`.
 
-**Retourne :**
-
-* `str` : La valeur de la propriété `name`.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Registry.organization
+### <kbd>propriété</kbd> organisation
 
 Nom de l’organisation du registre.
 
-**Retourne :**
-
-* `str` : La valeur de la propriété « organisation ».
-
-***
+### <kbd>propriété</kbd> chemin
 
-### <kbd>propriété</kbd> Registry.path
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Registry.updated_at
+### <kbd>propriété</kbd> updated_at
 
 Horodatage de la dernière mise à jour du registre.
 
-**Retourne :**
-
-* `str` : La valeur de la propriété updated&#95;at.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Registry.visibility
+### <kbd>propriété</kbd> visibility
 
 Visibilité du registre.
 
-**Retourne :**
-
-* `Literal["organization", "restricted"]` :  Le niveau de visibilité.
-  * &quot;organization&quot; : Toute personne de l’organisation peut consulter ce registre. Vous pourrez modifier ses rôles plus tard depuis Settings dans l’interface utilisateur.
-  * &quot;restricted&quot; : Seuls les membres invités via l’interface utilisateur peuvent accéder à ce registre. Le partage public est désactivé.
-
-**Retourne :**
-
-* `Literal['organization', 'restricted']` : La valeur de la propriété de visibilité.
-
-***
+<div id="methods">
+  ## Méthodes
+</div>
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Registry.add_members`
+### <kbd>méthode</kbd> Registry.add_members()
 
 ```python
-add_members(*members: 'User | UserMember | Team | TeamMember | str') → Self
+self, *members: 'User | UserMember | Team | TeamMember | str'
 ```
 
 Ajoute des Users ou des équipes à ce registre.
 
-**Arguments :**
-
-* `members`:  Les Users ou équipes à ajouter au registre. Accepte des objets `User`, des objets `Team` ou leurs ID sous forme de chaîne.
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-**Retourne :**
-Ce registre, pour permettre d’enchaîner d’autres méthodes si nécessaire.
+* `members`: Les Users ou équipes à ajouter au registre. Accepte des objets `User`, des objets `Team` ou leurs ID sous forme de chaîne.
 
-**Exceptions levées :**
+<div id="raises">
+  ##### Exceptions levées
+</div>
 
-* `TypeError`:  Si aucun membre n’est passé en argument.
-* `ValueError`:  S’il est impossible de déduire ou d’analyser les ID d’utilisateur ou d’équipe.
+* `TypeError`: Si aucun membre n’est passé en argument.
+* `ValueError`: S’il est impossible de déduire ou d’analyser les ID d’utilisateur ou d’équipe.
 
-**Exemples :**
+<div id="examples">
+  ##### Exemples
+</div>
 
 ```python
 import wandb
 
 api = wandb.Api()
 
-<div id="fetch-an-existing-registry">
-  # Récupérer un registre existant
-</div>
-
+# Récupérer un registre existant
 registry = api.registry(name="my-registry", organization="my-org")
 
 user1 = api.user(username="some-user")
@@ -211,131 +135,115 @@ my_team = api.team(name="my-team")
 registry.add_members(my_team)
 ```
 
-***
-
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Registry.collections`
+### <kbd>méthode</kbd> Registry.collections()
 
 ```python
-collections(
-    filter: 'dict[str, Any] | None' = None,
-    order: 'str | None' = None,
-    per_page: 'PositiveInt' = 100,
-    start: 'str | None' = None
-) → Collections
+self,
+filter: 'dict[str, Any] | None' = None,
+order: 'str | None' = None,
+per_page: 'PositiveInt' = 100,
+start: 'str | None' = None
 ```
 
 Renvoie les collections appartenant à ce registre.
 
-**Arguments :**
-
-* `filter` :  Mappage facultatif des filtres à appliquer à la requête de collections.
-* `order` :  Chaîne facultative permettant de spécifier l&#39;ordre des résultats.  S&#39;il est préfixé par &#39;+&#39;, le tri est croissant (par défaut).  S&#39;il est préfixé par &#39;-&#39;, le tri est décroissant.
-* `per_page` :  Nombre de résultats à récupérer par page.  Il n&#39;est généralement pas nécessaire de le modifier.
-* `start` :  Curseur de pagination permettant de reprendre une requête antérieure, obtenu à partir de l&#39;attribut `.cursor` d&#39;un paginateur précédent.
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-***
+* `filter` : Mappage facultatif des filtres à appliquer à la requête de collections.
+* `order` : Chaîne facultative permettant de spécifier l&#39;ordre des résultats. S&#39;il est préfixé par &#39;+&#39;, le tri est croissant (par défaut). S&#39;il est préfixé par &#39;-&#39;, le tri est décroissant.
+* `per_page` : Nombre de résultats à récupérer par page. Il n&#39;est généralement pas nécessaire de le modifier.
+* `start` : Curseur de pagination permettant de reprendre une requête antérieure, obtenu à partir de l&#39;attribut `.cursor` d&#39;un paginateur précédent.
 
-### <kbd>méthode de classe</kbd> `Registry.create`
+### <kbd>méthode</kbd> Registry.create()
 
 ```python
-create(
-    api: 'Api',
-    organization: 'str',
-    name: 'str',
-    visibility: "Literal['organization', 'restricted']",
-    description: 'str | None' = None,
-    artifact_types: 'list[str] | None' = None
-) → Self
+api: 'Api',
+organization: 'str',
+name: 'str',
+visibility: "Literal['organization', 'restricted']",
+description: 'str | None' = None,
+artifact_types: 'list[str] | None' = None
 ```
 
 Créer un nouveau registre.
 
-Le nom du registre doit être unique au sein de l’organisation. Cette fonction doit être appelée via `api.create_registry()`
-
-**Arguments :**
-
-* `api`:  L’instance d’API W&amp;B.
-* `organization`:  Le nom de l’organisation.
-* `name`:  Le nom du registre (sans le préfixe `wandb-registry-`).
-* `visibility`:  Le niveau de visibilité (`'organization'` ou `'restricted'`).
-* `description`:  Une description facultative du registre.
-* `artifact_types`:  Une liste facultative des types d&#39;artifact autorisés.
+Le nom du registre doit être unique au sein de l’organisation.
+Cette fonction doit être appelée via `api.create_registry()`
 
-**Retourne :**
-
-* `Registre`:  L’objet Registre nouvellement créé.
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-**Exceptions levées :**
+* `api`: L’instance d’API W&amp;B.
+* `organization`: Le nom de l’organisation.
+* `name`: Le nom du registre (sans le préfixe `wandb-registry-`).
+* `visibility`: Le niveau de visibilité (`'organization'` ou `'restricted'`).
+* `description`: Une description facultative du registre.
+* `artifact_types`: Une liste facultative des types d’artifact autorisés.
 
-* `ValueError`:  Si un registre portant le même nom existe déjà dans l’organisation, ou si sa création échoue.
+<div id="raises">
+  ##### Exceptions levées
+</div>
 
-***
+* `ValueError`: Si un registre portant le même nom existe déjà dans l’organisation, ou si sa création échoue.
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Registry.delete`
+### <kbd>méthode</kbd> Registry.delete()
 
 ```python
-delete() → None
+self
 ```
 
 Supprimez le registre. Cette action est irréversible.
 
-***
-
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Registry.load`
+### <kbd>méthode</kbd> Registry.load()
 
 ```python
-load() → None
+self
 ```
 
 Charge les attributs du registre à partir du backend.
 
-***
-
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Registry.members`
+### <kbd>méthode</kbd> Registry.members()
 
 ```python
-members() → list[UserMember | TeamMember]
+self
 ```
 
 Renvoie les membres actuels (Users et équipes) de ce registre.
 
-***
-
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Registry.remove_members`
+### <kbd>méthode</kbd> Registry.remove_members()
 
 ```python
-remove_members(*members: 'User | UserMember | Team | TeamMember | str') → Self
+self, *members: 'User | UserMember | Team | TeamMember | str'
 ```
 
 Supprime des Users ou des équipes de ce registre.
 
-**Arguments :**
-
-* `members`:  Les Users ou équipes à supprimer du registre. Accepte des objets `User`, des objets `Team` ou leurs ID sous forme de chaîne.
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-**Retourne :**
-Ce registre, pour pouvoir chaîner d&#39;autres méthodes si nécessaire.
+* `members`: Les Users ou équipes à supprimer du registre. Accepte des objets `User`, des objets `Team` ou leurs ID sous forme de chaîne.
 
-**Exceptions levées :**
+<div id="raises">
+  ##### Exceptions levées
+</div>
 
-* `TypeError`:  Si aucun membre n&#39;est passé en argument.
-* `ValueError`:  S&#39;il est impossible de déduire ou d&#39;analyser les ID d&#39;utilisateur ou d&#39;équipe.
+* `TypeError`: Si aucun membre n&#39;est passé en argument.
+* `ValueError`: S&#39;il est impossible de déduire ou d&#39;analyser les ID d&#39;utilisateur ou d&#39;équipe.
 
-**Exemples :**
+<div id="examples">
+  ##### Exemples
+</div>
 
 ```python
 import wandb
 
 api = wandb.Api()
 
-<div id="fetch-an-existing-registry">
-  # Récupérer un registre existant
-</div>
-
+# Récupérer un registre existant
 registry = api.registry(name="my-registry", organization="my-org")
 
 user1 = api.user(username="some-user")
@@ -346,43 +254,35 @@ old_team = api.team(name="old-team")
 registry.remove_members(old_team)
 ```
 
-***
-
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Registry.save`
+### <kbd>méthode</kbd> Registry.save()
 
 ```python
-save() → None
+self
 ```
 
 Enregistrer les attributs du registre dans le backend.
 
-***
-
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Registry.team_members`
+### <kbd>méthode</kbd> Registry.team_members()
 
 ```python
-team_members() → list[TeamMember]
+self
 ```
 
 Renvoie les équipes actuellement membres de ce registre.
 
-***
-
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Registry.update_member`
+### <kbd>méthode</kbd> Registry.update_member()
 
 ```python
-update_member(
-    member: 'User | UserMember | Team | TeamMember | str',
-    role: 'MemberRole | str'
-) → Self
+self,
+member: 'User | UserMember | Team | TeamMember | str',
+role: 'MemberRole | str'
 ```
 
 Met à jour le rôle d’un membre (utilisateur ou équipe) dans ce registre.
 
-**Arguments :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
 * `member`:  L’utilisateur ou l’équipe dont le rôle doit être mis à jour.  Accepte un objet `User`, un objet `Team` ou leur ID sous forme de chaîne.
 * `role`:  Le nouveau rôle à attribuer au membre. Peut être l’un des suivants :
@@ -391,56 +291,53 @@ Met à jour le rôle d’un membre (utilisateur ou équipe) dans ce registre.
   * &quot;viewer&quot;
   * &quot;restricted&#95;viewer&quot; (si pris en charge par le serveur W&amp;B)
 
-**Retourne :**
-Ce registre, pour permettre un chaînage de méthodes supplémentaire si nécessaire.
+<div id="raises">
+  ##### Exceptions levées
+</div>
+
+* `ValueError`: S’il est impossible de déterminer l’ID de l’utilisateur ou de l’équipe.
 
-**Exceptions levées :**
+<div id="examples">
+  ##### Exemples
+</div>
 
-* `ValueError`:  S’il est impossible de déterminer l’ID de l’utilisateur ou de l’équipe.
+Faites de tous les utilisateurs du registre des administrateurs
 
-**Exemples :**
-Attribuez le rôle d’administrateur à tous les utilisateurs du registre ```python
+```python
 import wandb
 
 api = wandb.Api()
 
-<div id="fetch-an-existing-registry">
-  # Récupérer un registre existant
-</div>
-
-registry = api.registry(name=&quot;my-registry&quot;, organization=&quot;my-org&quot;)
-
-for member in registry.user&#95;members():
-registry.update&#95;member(member.user, role=&quot;admin&quot;)
-
-````
+# Récupérer un registre existant
+registry = api.registry(name="my-registry", organization="my-org")
 
----
+for member in registry.user_members():
+    registry.update_member(member.user, role="admin")
+```
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Registry.user_members`
+### <kbd>méthode</kbd> Registry.user_members()
 
 ```python
-user_members() → list[UserMember]
-````
+self
+```
 
 Renvoie les utilisateurs actuellement membres de ce registre.
 
-***
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Registry.versions`
+### <kbd>méthode</kbd> Registry.versions()
 
 ```python
-versions(
-    filter: 'dict[str, Any] | None' = None,
-    per_page: 'PositiveInt' = 100,
-    start: 'str | None' = None
-) → Versions
+self,
+filter: 'dict[str, Any] | None' = None,
+per_page: 'PositiveInt' = 100,
+start: 'str | None' = None
 ```
 
 Renvoie les versions d&#39;artifact de ce registre.
 
-**Arguments :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-* `filter`:  Mappage facultatif des filtres à appliquer à la requête de versions d&#39;artifact.
-* `per_page`:  Le nombre de résultats à récupérer par page.  En général, il n&#39;y a aucune raison de modifier cette valeur.
-* `start`:  Curseur de pagination pour reprendre une requête précédente, capturé à partir de l&#39;attribut `.cursor` d&#39;un paginateur précédent. 
\ No newline at end of file
+* `filter`: Mappage facultatif des filtres à appliquer à la requête de versions d&#39;artifact.
+* `per_page`: Le nombre de résultats à récupérer par page. En général, il n&#39;y a aucune raison de modifier cette valeur.
+* `start`: Curseur de pagination pour reprendre une requête précédente, capturé à partir de l&#39;attribut `.cursor` d&#39;un paginateur précédent.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/public-api/reports.mdx b/fr/models/ref/python/public-api/reports.mdx
index 8931175110..0947b60e15 100644
--- a/fr/models/ref/python/public-api/reports.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/public-api/reports.mdx
@@ -1,59 +1,59 @@
 ---
 title: Reports
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: classe
+namespace: wandb.apis.public.reports
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/reports.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/reports.py#L27" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `Reports`
-
-Reports est un itérateur différé d’objets `BetaReport`.
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Reports.__init__`
+## <kbd>classe</kbd> wandb.apis.public.Reports
 
 ```python
-__init__(
-    service_api: 'ServiceApi',
-    project: 'Project',
-    name: 'str | None' = None,
-    entity: 'str | None' = None,
-    per_page: 'int' = 50
-)
+(service_api: 'ServiceApi',
+project: 'Project',
+name: 'str | None' = None,
+entity: 'str | None' = None,
+per_page: 'int' = 50)
 ```
 
-**Arguments :**
-
-* `service_api` :  Interface vers le service wandb-core qui effectue les appels d’API W&amp;B pour cette collection.
-* `project` (`wandb.sdk.internal.Project`) :  Le projet depuis lequel récupérer les Reports.
-* `name` (str, facultatif) :  Le nom du rapport à utiliser pour le filtrage. Si `None`, récupère tous les Reports.
-* `entity` (str, facultatif) :  Le nom de l’entité du projet. Par défaut, utilise l’entité du projet.
-* `per_page` (int) :  Nombre de Reports à récupérer par page (50 par défaut).
+Reports est un itérateur paresseux d’objets `BetaReport`.
 
-***
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
 
-### <kbd>propriété</kbd> Reports.length
+* `service_api`: Interface vers le service wandb-core qui effectue les appels d’API W&amp;B pour cette collection.
+* `project`: Le projet depuis lequel récupérer les Reports.
+* `name`: Le nom du rapport à utiliser pour le filtrage. Si `None`, récupère tous les Reports.
+* `entity`: Le nom de l’entité du projet. Par défaut, utilise l’entité du projet.
+* `per_page`: Nombre de Reports à récupérer par page (50 par défaut).
 
-***
+<div id="methods">
+  ## Méthodes
+</div>
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Reports.convert_objects`
+### <kbd>méthode</kbd> Reports.convert_objects()
 
 ```python
-convert_objects() → list[BetaReport]
+self
 ```
 
 Convertit les edges GraphQL en objets File.
 
-***
+### <kbd>méthode</kbd> Paginator.**next**()
+
+```python
+self
+```
 
+Renvoyer l’élément suivant de l’itérateur. S’il n’y en a plus, lever StopIteration
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Reports.update_variables`
+### <kbd>méthode</kbd> Reports.update_variables()
 
 ```python
-update_variables() → None
+self
 ```
 
-Met à jour les variables de la requête GraphQL pour la pagination.
+Met à jour les variables de la requête GraphQL pour la pagination.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/public-api/run.mdx b/fr/models/ref/python/public-api/run.mdx
index 15b943b63a..82fe11c97a 100644
--- a/fr/models/ref/python/public-api/run.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/public-api/run.mdx
@@ -1,291 +1,212 @@
 ---
 title: Run
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: class
+namespace: wandb.apis.public.runs
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/runs.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/runs.py#L598" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `Run`
-
-Un run individuel associé à une entité et à un projet.
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Run.__init__`
+## <kbd>classe</kbd> wandb.apis.public.Run
 
 ```python
-__init__(
-    service_api: 'ServiceApi',
-    entity: 'str',
-    project: 'str',
-    run_id: 'str',
-    attrs: 'Mapping | None' = None,
-    include_sweeps: 'bool' = False,
-    lazy: 'bool' = True,
-    api_key: 'str | None' = None
-)
+(service_api: 'ServiceApi',
+entity: 'str',
+project: 'str',
+run_id: 'str',
+attrs: 'Mapping | None' = None,
+include_sweeps: 'bool' = False,
+lazy: 'bool' = True,
+api_key: 'str | None' = None)
 ```
 
-**Arguments :**
-
-* `service_api`:  Interface vers le service wandb-core qui effectue les appels à l&#39;API W&amp;B pour ce run.
-* `entity`:  L&#39;entité associée au run.
-* `project`:  Le projet associé au run.
-* `run_id`:  L&#39;identifiant unique du run.
-* `attrs`:  Les attributs du run.
-* `include_sweeps`:  Indique s&#39;il faut inclure les balayages dans le run.
-
-**Attributs :**
-
-* `tags` ([str]):  une liste de tags associés au run
-* `url` (str):  l&#39;URL de ce run
-* `id` (str):  identifiant unique du run (huit caractères par défaut)
-* `name` (str):  le nom du run
-* `state` (str):  l&#39;une des valeurs suivantes : running, finished, crashed, killed, preempting, preempted
-* `config` (dict):  un dict d&#39;hyperparamètres associés au run
-* `created_at` (str):  horodatage ISO du démarrage du run
-* `system_metrics` (dict):  les dernières métriques système enregistrées pour le run
-* `summary` (dict):  une propriété mutable de type dict qui contient la summary actuelle. L&#39;appel à `update` enregistre toutes les modifications.
-* `project` (str):  le projet associé au run
-* `entity` (str):  le nom de l&#39;entité associée au run
-* `project_internal_id` (int):  l&#39;ID interne du projet
-* `user` (str):  le nom de l&#39;utilisateur qui a créé le run
-* `path` (str):  identifiant unique [entity]/[project]/[run&#95;id]
-* `notes` (str):  notes sur le run
-* `read_only` (boolean):  indique si le run est modifiable
-* `history_keys` (str):  clés des métriques de l&#39;historique enregistrées avec `wandb.Run.log({"key": "value"})`
-* `metadata` (str):  métadonnées sur le run provenant de wandb-metadata.json
-
-Initialise un objet Run.
-
-Run est toujours initialisé en appelant `api.runs()`, où `api` est une instance de `wandb.Api`.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Run.config
+Un seul run associé à une entité et à un projet.
+
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
+
+* `service_api`: Interface vers le service wandb-core qui effectue les appels à l’API W&amp;B pour ce run.
+* `entity`: L’entité associée au run.
+* `project`: Le projet associé au run.
+* `run_id`: L’identifiant unique du run.
+* `attrs`: Les attributs du run.
+* `include_sweeps`: Indique s’il faut inclure les balayages dans le run.
+* `lazy`:
+* `api_key`: 
+
+<div id="attributes">
+  ## Attributs
+</div>
+
+* `tags` (`[str]`) : une liste de tags associés au run
+* `url` (`str`) : l’URL de ce run
+* `id` (`str`) : identifiant unique du run (huit caractères par défaut)
+* `name` (`str`) : le nom du run
+* `state` (`str`) : l’une des valeurs suivantes : running, finished, crashed, killed, preempting, preempted
+* `config` (`dict`) : un dictionnaire d’hyperparamètres associés au run
+* `created_at` (`str`) : horodatage ISO au démarrage du run
+* `system_metrics` (`dict`) : les dernières métriques système enregistrées pour le run
+* `summary` (`dict`) : propriété mutable de type dictionnaire qui contient la synthèse actuelle. Tout appel à `update` persistera les modifications.
+* `project` (`str`) : le projet associé au run
+* `entity` (`str`) : le nom de l’entité associée au run
+* `project_internal_id` (`int`) : l’ID interne du projet
+* `user` (`str`) : le nom de l’utilisateur qui a créé le run
+* `path` (`str`) : identifiant unique [entity]/[project]/[run&#95;id]
+* `notes` (`str`) : notes sur le run
+* `read_only` (`boolean`) : indique si le run est modifiable
+* `history_keys` (`str`) : clés des métriques de l’historique enregistrées avec `wandb.Run.log({"key": "value"})`
+* `metadata` (`str`) : métadonnées sur le run issues de wandb-metadata.json
+
+<div id="properties">
+  ## Propriétés
+</div>
+
+### <kbd>propriété</kbd> config
 
 Renvoie la configuration du run. Charge automatiquement l’ensemble des données en mode lazy.
 
-**Retourne :**
-
-* `dict[str, Any]`: La valeur de la propriété configuration.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Run.entity
+### <kbd>propriété</kbd> entité
 
 L’entité associée au run.
 
-**Retourne :**
-
-* `str` : La valeur de la propriété entité.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Run.id
+### <kbd>propriété</kbd> id
 
 L’identifiant unique du run.
 
-**Retourne :**
-
-* `str` : La valeur de la propriété `id`.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Run.lastHistoryStep
+### <kbd>propriété</kbd> lastHistoryStep
 
 Renvoie la dernière étape enregistrée dans l&#39;historique du run.
 
-**Retourne :**
-
-* `int` : La valeur de la propriété lastHistoryStep.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Run.metadata
+### <kbd>propriété</kbd> metadata
 
 Métadonnées du run issues de wandb-metadata.json.
 
 Les métadonnées incluent la description du run, les tags, l&#39;heure de début, l&#39;utilisation de la mémoire, etc.
 
-**Retourne :**
-
-* `dict[str, Any] | None`: La valeur de la propriété metadata.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Run.name
+### <kbd>propriété</kbd> nom
 
 Le nom du run.
 
-**Retourne :**
-
-* `str | None` : La valeur de la propriété `name`.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Run.path
+### <kbd>propriété</kbd> path
 
 Le chemin du run. Le chemin est une liste qui contient l’entité, le projet et le run&#95;id.
 
-**Retourne :**
-
-* `list[str]` : La valeur de la propriété `path`.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Run.rawconfig
+### <kbd>propriété</kbd> rawconfig
 
 Renvoie la configuration brute du run, y compris les clés internes. Charge automatiquement toutes les données en mode lazy.
 
-**Retourne :**
-
-* `dict[str, Any]`: La valeur de la propriété rawconfig.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Run.state
+### <kbd>propriété</kbd> state
 
 L’état du run.
 
 Le tableau suivant décrit les états possibles d’un run :
 
-| État    | Description | | -------- | ----------- | | Planté  | Le run a cessé d’envoyer des heartbeats via le processus interne, ce qui peut se produire si la machine plante. | | Échoué   | Le run s’est terminé avec un code de sortie non nul. | | Terminé | Le run s’est terminé et a entièrement synchronisé les données, ou a appelé `wandb.Run.finish()`. | | Interrompu   | Le run a été arrêté de force avant de pouvoir se terminer. | | En cours d’exécution  | Le run est toujours en cours d’exécution et a récemment envoyé un heartbeat. | | En attente  | Le run est planifié, mais n’a pas encore démarré (fréquent dans les sweeps et les jobs Launch). |
-
-**Retourne :**
+| État                 | Description                                                                                                     |
+| -------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| Planté               | Le run a cessé d’envoyer des heartbeats via le processus interne, ce qui peut se produire si la machine plante. |
+| Échoué               | Le run s’est terminé avec un code de sortie non nul.                                                            |
+| Terminé              | Le run s’est terminé et a entièrement synchronisé les données, ou a appelé `wandb.Run.finish()`.                |
+| Interrompu           | Le run a été arrêté de force avant de pouvoir se terminer.                                                      |
+| En cours d’exécution | Le run est toujours en cours d’exécution et a récemment envoyé un heartbeat.                                    |
+| En attente           | Le run est planifié, mais n’a pas encore démarré (fréquent dans les balayages et les jobs Launch).                 |
 
-* `str` : La valeur de la propriété d’état.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Run.storage_id
+### <kbd>propriété</kbd> storage_id
 
 L’identifiant de stockage unique du run.
 
-**Retourne :**
-
-* `str` : La valeur de la propriété `storage_id`.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Run.summary
-
-Obtient les métriques du summary du run. Charge automatiquement l’ensemble des données en mode lazy.
-
-**Retourne :**
+### <kbd>propriété</kbd> synthèse
 
-* `HTTPSummary` : La valeur de la propriété summary.
+Obtient les métriques de la synthèse du run. Charge automatiquement l’ensemble des données en mode lazy.
 
-***
+### <kbd>propriété</kbd> summary_metrics
 
-### <kbd>propriété</kbd> Run.summary_metrics
+Obtient les métriques synthèse du run. Charge automatiquement les données complètes en mode lazy.
 
-Obtient les métriques summary du run. Charge automatiquement les données complètes en mode lazy.
-
-**Retourne :**
-
-* `dict[str, Any]`: La valeur de la propriété summary&#95;metrics.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Run.sweep
+### <kbd>propriété</kbd> balayage
 
 Le balayage associé à ce run. Charge les données du balayage si include&#95;sweeps vaut False.
 
-**Retourne :**
-
-* `public.Sweep | None`: La valeur de la propriété balayage.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Run.sweep_name
+### <kbd>propriété</kbd> sweep_name
 
 Obtient le nom du balayage. Toujours disponible, car sweepName se trouve dans le fragment léger.
 
-**Retourne :**
-
-* `str | None` : La valeur de la propriété sweep&#95;name.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Run.system_metrics
+### <kbd>propriété</kbd> system_metrics
 
 Renvoie les métriques système du run. Charge automatiquement toutes les données en mode lazy.
 
-**Retourne :**
-
-* `dict[str, Any]`: La valeur de la propriété system&#95;metrics.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Run.url
+### <kbd>propriété</kbd> url
 
 L’URL du run.
 
 L’URL du run est générée à partir de l’entité, du projet et de `run_id`. Pour les utilisateurs du SaaS, elle se présente sous la forme `https://wandb.ai/entity/project/run_id`.
 
-**Retourne :**
-
-* `str` : La valeur de la propriété `url`.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Run.username
+### <kbd>propriété</kbd> username
 
 Cette API est obsolète. Utilisez plutôt `entity`.
 
-**Retourne :**
-
-* `str` : La valeur de la propriété username.
-
-***
+<div id="methods">
+  ## Méthodes
+</div>
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Run.beta_scan_history`
+### <kbd>méthode</kbd> Run.beta_scan_history()
 
 ```python
-beta_scan_history(
-    keys: 'list[str] | None' = None,
-    page_size: 'int' = 1000,
-    min_step: 'int' = 0,
-    max_step: 'int | None' = None,
-    use_cache: 'bool' = True
-) → public.HistoryScan
+self,
+keys: 'list[str] | None' = None,
+page_size: 'int' = 1000,
+min_step: 'int' = 0,
+max_step: 'int | None' = None,
+use_cache: 'bool' = True
 ```
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-### <kbd>classmethod</kbd> `Run.create`
+* `keys`:
+* `page_size`:
+* `min_step`:
+* `max_step`:
+* `use_cache`: 
+
+### <kbd>méthode</kbd> Run.create()
 
 ```python
-create(
-    api: 'public.Api',
-    run_id: 'str | None' = None,
-    project: 'str | None' = None,
-    entity: 'str | None' = None,
-    state: "Literal['running', 'pending']" = 'running'
-) → Self
+api: 'public.Api',
+run_id: 'str | None' = None,
+project: 'str | None' = None,
+entity: 'str | None' = None,
+state: "Literal['running', 'pending']" = 'running'
 ```
 
 Crée un run pour le projet donné.
 
-Dans la plupart des cas, utilisez `wandb.init()`. `wandb.init()` offre un mécanisme plus robuste pour créer et mettre à jour des runs. `wandb.apis.public.Run.create` est destiné à des cas spécifiques, comme la création de runs à l’état &quot;pending&quot; pour des jobs qui peuvent ne pas être planifiables (par exemple, dans un cluster Kubernetes avec un nombre insuffisant de GPU ou une forte contention). Ces runs en attente peuvent ensuite être repris et suivis par W&amp;B.
+Dans la plupart des cas, utilisez `wandb.init()`. `wandb.init()` offre un mécanisme plus robuste
+pour créer et mettre à jour des runs. `wandb.apis.public.Run.create`
+est destiné à des cas spécifiques, comme la création de runs à l’état
+&quot;pending&quot; pour des jobs qui peuvent ne pas être planifiables
+(par exemple, dans un cluster Kubernetes avec un nombre insuffisant de GPU ou une forte
+contention). Ces runs en attente peuvent ensuite être repris et suivis par W&amp;B.
 
-Les runs créés avec cette méthode ont des capacités limitées. L’appel à `update()` sur un run créé de cette manière peut ne pas fonctionner comme prévu.
+Les runs créés avec cette méthode ont des capacités limitées. L’appel à
+`update()` sur un run créé de cette manière peut ne pas fonctionner comme prévu.
 
-**Arguments :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-* `api` :  Instance de l’API W&amp;B.
-* `run_id` :  ID de run facultatif. S’il n’est pas fourni, un ID aléatoire sera généré.
-* `project` :  Nom du projet facultatif. Par défaut, le projet défini dans les paramètres de l’API est utilisé, ou &quot;uncategorized&quot;.
-* `entity` :  Nom de l’entité facultatif (utilisateur ou équipe).
-* `state` :  État initial du run. Utilisez &quot;pending&quot; pour les runs qui seront repris plus tard, ou &quot;running&quot; pour une exécution immédiate.
+* `api` : Instance de l’API W&amp;B.
+* `run_id` : ID de run facultatif. S’il n’est pas fourni, un ID aléatoire sera généré.
+* `project` : Nom du projet facultatif. Par défaut, le projet défini dans les paramètres de l’API est utilisé, ou &quot;uncategorized&quot;.
+* `entity` : Nom de l’entité facultatif (utilisateur ou équipe).
+* `state` : État initial du run. Utilisez &quot;pending&quot; pour les runs qui seront repris plus tard, ou &quot;running&quot; pour une exécution immédiate.
 
-**Retourne :**
-Un objet Run représentant le run créé.
+<div id="examples">
+  ##### Exemples
+</div>
 
-**Exemple :**
 Création d’un run en attente pour une exécution ultérieure
 
 ```python
@@ -304,200 +225,186 @@ run = Run.create(
 )
 ```
 
-***
-
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Run.delete`
+### <kbd>méthode</kbd> Run.delete()
 
 ```python
-delete(delete_artifacts: 'bool' = False) → None
+self,
+delete_artifacts: 'bool' = False
 ```
 
 Supprime le run spécifié du backend wandb.
 
-**Arguments :**
-
-* `delete_artifacts` (bool, facultatif) : Indique s’il faut supprimer les artifacts associés au run.
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-***
+* `delete_artifacts`: Indique s’il faut supprimer les artifacts associés au run.
 
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Run.download_history_exports`
+### <kbd>méthode</kbd> Run.download_history_exports()
 
 ```python
-download_history_exports(
-    download_dir: 'pathlib.Path | str',
-    require_complete_history: 'bool' = True
-) → runhistory.DownloadHistoryResult
+self,
+download_dir: 'pathlib.Path | str',
+require_complete_history: 'bool' = True
 ```
 
 Télécharge tous les fichiers parquet de l’historique du run dans le répertoire indiqué.
 
-**Arguments :**
-
-* `download_dir`:  Répertoire dans lequel télécharger les fichiers d’historique.
-* `require_complete_history`:  Indique s’il faut exiger le téléchargement de l’historique complet.  Si cette valeur est `true` et que le run contient des données qui n’ont pas encore été exportées en fichiers parquet, une `IncompleteRunHistoryError` est levée.
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-**Retourne :**
-Un `DownloadHistoryResult`.
+* `download_dir`: Répertoire dans lequel télécharger les fichiers d’historique.
+* `require_complete_history`: Indique s’il faut exiger le téléchargement de l’historique complet. Si cette valeur est `true` et que le run contient des données qui n’ont pas encore été exportées en fichiers parquet, une `IncompleteRunHistoryError` est levée.
 
-**Exceptions levées :**
+<div id="raises">
+  ##### Exceptions levées
+</div>
 
 * `IncompleteRunHistoryError`:  Si `require_complete_history` vaut `True` et que le run contient des données qui n’ont pas encore été exportées en fichiers parquet.
 * `WandbApiFailedError`:  Si la requête API échoue pour une raison autre qu’un historique incomplet.
 
-***
-
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Run.file`
+### <kbd>méthode</kbd> Run.file()
 
 ```python
-file(name: 'str') → public.File
+self,
+name: 'str'
 ```
 
 Renvoie le chemin d’un fichier portant le nom indiqué dans l’artifact.
 
-**Arguments :**
-
-* `name` (str):  nom du fichier demandé.
-
-**Retourne :**
-Un `File` correspondant à l’argument `name`.
-
-***
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
+* `name`: nom du fichier demandé.
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Run.files`
+### <kbd>méthode</kbd> Run.files()
 
 ```python
-files(
-    names: 'list[str] | None' = None,
-    pattern: 'str | None' = None,
-    per_page: 'int' = 50
-) → public.Files
+self,
+names: 'list[str] | None' = None,
+pattern: 'str | None' = None,
+per_page: 'int' = 50
 ```
 
 Renvoie un objet `Files` pour tous les fichiers du run qui correspondent aux critères spécifiés.
 
-Vous pouvez spécifier une liste exacte de noms de fichiers à faire correspondre, ou un motif de correspondance. Si les deux sont fournis, le motif sera ignoré.
+Vous pouvez spécifier une liste exacte de noms de fichiers à faire correspondre, ou un motif de correspondance.
+Si les deux sont fournis, le motif sera ignoré.
 
-**Arguments :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-* `names` (liste) :  noms des fichiers demandés ; si vide, renvoie tous les fichiers
-* `pattern` (str, facultatif) :  motif à utiliser pour renvoyer les fichiers depuis W&amp;B.  Ce motif utilise la syntaxe LIKE de MySQL ; pour faire correspondre tous les fichiers se terminant par .json, utilisez &quot;%.json&quot;.  Si `names` et `pattern` sont tous deux fournis, une ValueError sera levée.
-* `per_page` (int) :  nombre de résultats par page.
+* `names` : noms des fichiers demandés ; si vide, renvoie tous les fichiers
+* `pattern` : motif à utiliser pour renvoyer les fichiers depuis W&amp;B. Ce motif utilise la syntaxe LIKE de MySQL ; pour faire correspondre tous les fichiers se terminant par .json, utilisez &quot;%.json&quot;. Si `names` et `pattern` sont tous deux fournis, une ValueError sera levée.
+* `per_page` : nombre de résultats par page.
 
-**Retourne :**
-Un objet `Files`, qui est un itérateur sur des objets `File`.
-
-***
-
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Run.history`
+### <kbd>méthode</kbd> Run.history()
 
 ```python
-history(
-    samples: 'int' = 500,
-    keys: 'list[str] | None' = None,
-    x_axis: 'str' = '_step',
-    pandas: 'bool' = True,
-    stream: "Literal['default', 'system']" = 'default'
-) → list[dict[str, Any]] | pd.DataFrame
+self,
+samples: 'int' = 500,
+keys: 'list[str] | None' = None,
+x_axis: 'str' = '_step',
+pandas: 'bool' = True,
+stream: "Literal['default', 'system']" = 'default'
 ```
 
 Renvoie un échantillon des métriques de l&#39;historique pour un run.
 
 Cette méthode est plus simple et plus rapide si vous acceptez que les enregistrements de l&#39;historique soient échantillonnés.
 
-**Arguments :**
-
-* `samples `:  (int, facultatif) Le nombre d&#39;échantillons à renvoyer
-* `pandas `:  (bool, facultatif) Renvoie un dataframe pandas
-* `keys `:  (list, facultatif) Renvoie uniquement les métriques correspondant à des clés spécifiques
-* `x_axis `:  (str, facultatif) Utiliser cette métrique comme xAxis ; la valeur par défaut est &#95;step
-* `stream `:  (str, facultatif) &quot;default&quot; pour les métriques, &quot;system&quot; pour les métriques système
-
-**Retourne :**
-
-* `pandas.DataFrame`:  Si pandas=True, renvoie un `pandas.DataFrame` des métriques de l&#39;historique.
-* `list of dicts`:  Si pandas=False, renvoie une liste de dicts contenant les métriques de l&#39;historique.
-
-***
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
+* `samples`: (int, facultatif) Le nombre d&#39;échantillons à renvoyer
+* `keys`: (liste, facultatif) Renvoie uniquement les métriques correspondant à des clés spécifiques
+* `x_axis`: (str, facultatif) Utiliser cette métrique comme xAxis ; la valeur par défaut est &#95;step
+* `pandas`: (bool, facultatif) Renvoie un dataframe pandas
+* `stream`: (str, facultatif) &quot;default&quot; pour les métriques, &quot;system&quot; pour les métriques système
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Run.load`
+### <kbd>méthode</kbd> Run.load()
 
 ```python
-load(force: 'bool' = False) → dict[str, Any]
+self,
+force: 'bool' = False
 ```
 
 Charge les données du run en utilisant le fragment approprié selon le mode lazy.
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
+* `force` : si la valeur est `True`, récupère de nouveau les données du run depuis le serveur, même si elles sont déjà chargées.
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Run.load_full_data`
+<div id="raises">
+  ##### Exceptions levées
+</div>
+
+* `RunNotFoundError` : si le run est introuvable ou si les données du run ne peuvent pas être chargées.
+
+### <kbd>méthode</kbd> Run.load_full_data()
 
 ```python
-load_full_data(force: 'bool' = False) → dict[str, Any]
+self,
+force: 'bool' = False
 ```
 
 Chargez l’ensemble des données du run, y compris les champs volumineux comme config, systemMetrics et summaryMetrics.
 
-Cette méthode est utile si vous avez initialement utilisé lazy=True pour lister des runs, mais que vous devez accéder aux données complètes de certains runs.
-
-**Arguments :**
-
-* `force` :  Force le rechargement même si les données sont déjà chargées
+Cette méthode est utile si vous avez initialement utilisé lazy=True pour lister des runs,
+mais que vous devez accéder aux données complètes de certains runs.
 
-**Retourne :**
-Les attributs chargés du run
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-***
+* `force` : Force le rechargement même si les données sont déjà chargées
 
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Run.log_artifact`
+### <kbd>méthode</kbd> Run.log_artifact()
 
 ```python
-log_artifact(
-    artifact: 'wandb.Artifact',
-    aliases: 'Collection[str] | None' = None,
-    tags: 'Collection[str] | None' = None
-) → wandb.Artifact
+self,
+artifact: 'wandb.Artifact',
+aliases: 'Collection[str] | None' = None,
+tags: 'Collection[str] | None' = None
 ```
 
 Déclarer un artifact en tant que sortie d’un run.
 
-**Arguments :**
-
-* `artifact` (`Artifact`) :  Un artifact renvoyé par `wandb.Api().artifact(name)`.
-* `aliases` (liste, facultatif) :  Alias à appliquer à cet artifact.
-* `tags` :  (liste, facultatif) Tags à appliquer à cet artifact, le cas échéant.
-
-**Retourne :**
-Un objet `Artifact`.
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-***
+* `artifact`: Un artifact renvoyé par `wandb.Api().artifact(name)`.
+* `aliases`: Alias à appliquer à cet artifact.
+* `tags`: (liste, facultatif) Tags à appliquer à cet artifact, le cas échéant.
 
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Run.logged_artifacts`
+### <kbd>méthode</kbd> Run.logged_artifacts()
 
 ```python
-logged_artifacts(per_page: 'int' = 100) → public.RunArtifacts
+self,
+per_page: 'int' = 100
 ```
 
 Récupère tous les artifacts enregistrés par ce run.
 
-Récupère tous les artifacts de sortie qui ont été enregistrés pendant le run. Retourne un résultat paginé qui peut être parcouru ou rassemblé dans une seule liste.
-
-**Arguments :**
+Récupère tous les artifacts de sortie qui ont été enregistrés pendant le run. Retourne un
+résultat paginé qui peut être parcouru ou rassemblé dans une seule liste.
 
-* `per_page`:  Nombre d&#39;artifacts à récupérer par requête API.
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-**Retourne :**
-Une collection itérable de tous les objets Artifact enregistrés comme sorties pendant ce run.
+* `per_page`: Nombre d&#39;artifacts à récupérer par requête API.
 
-**Exemple :**
+<div id="examples">
+  ##### Exemples
+</div>
 
 ```python
 import wandb
@@ -520,158 +427,183 @@ for logged_artifact in finished_run.logged_artifacts():
     print(logged_artifact.name)
 ```
 
-***
+### <kbd>méthode</kbd> Run.save()
 
+```python
+self
+```
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Run.save`
+Enregistrez les modifications apportées à l’objet run sur le backend W&amp;B.
+
+### <kbd>méthode</kbd> Run.scan_history()
 
 ```python
-save() → None
+self,
+keys: 'list[str] | None' = None,
+page_size: 'int' = 1000,
+min_step: 'int' = 0,
+max_step: 'int | None' = None,
+use_cache: 'bool' = True
 ```
 
-Enregistrez les modifications apportées à l’objet run sur le backend W&amp;B.
+Renvoie une collection itérable de tous les enregistrements de l’historique d’un run.
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
+* `keys`: liste des métriques à lire dans l’historique du run. Si aucune clé n’est fournie, toutes les métriques sont renvoyées.
+* `page_size`: le nombre d’enregistrements d’historique à lire à la fois.
+* `min_step`: l’étape minimale à partir de laquelle commencer à lire l’historique (inclus).
+* `max_step`: l’étape maximale jusqu’à laquelle lire l’historique (exclus).
+* `use_cache`: lorsqu’il est défini sur True, vérifie si l’historique d’un run est présent dans WANDB&#95;CACHE&#95;DIR. Si l’historique du run n’est pas trouvé dans le cache, il sera téléchargé depuis le serveur. S’il est défini sur False, l’historique du run sera téléchargé à chaque fois.
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Run.scan_history`
+### <kbd>méthode</kbd> Run.stop()
 
 ```python
-scan_history(
-    keys: 'list[str] | None' = None,
-    page_size: 'int' = 1000,
-    min_step: 'int' = 0,
-    max_step: 'int | None' = None,
-    use_cache: 'bool' = True
-) → public.HistoryScan
+self
 ```
 
-Renvoie une collection itérable de tous les enregistrements de l’historique d’un run.
+Demande l’arrêt propre de ce run.
+
+Cette méthode définit l’indicateur d’arrêt de ce run sur le backend W&amp;B, c’est le même signal
+que celui envoyé par le bouton &quot;Stop run&quot; dans l’interface de l’application W&amp;B. Le processus qui exécute
+le run détecte cet indicateur lors de son heartbeat habituel, puis arrête
+le run proprement. Cette méthode peut donc être utilisée en toute sécurité pour arrêter des runs distants
+(par exemple, des runs exécutés sur des pods Kubernetes).
+
+L’arrêt est asynchrone : cette méthode renvoie dès que le backend a
+activé l’indicateur d’arrêt du run, et non lorsque le run est effectivement terminé. La rappeler, ou l’appeler
+sur un run qui n’est plus en cours d’exécution, n’a aucun effet.
 
-**Arguments :**
+<div id="raises">
+  ##### Exceptions levées
+</div>
 
-* `keys`:  liste des métriques à lire dans l’historique du run. Si aucune clé n’est fournie, toutes les métriques sont renvoyées.
-* `page_size`:  le nombre d’enregistrements d’historique à lire à la fois.
-* `min_step`:  l’étape minimale à partir de laquelle commencer à lire l’historique (inclus).
-* `max_step`:  l’étape maximale jusqu’à laquelle lire l’historique (exclus).
-* `use_cache`:  lorsqu’il est défini sur True, vérifie si l’historique d’un run est présent dans WANDB&#95;CACHE&#95;DIR. Si l’historique du run n’est pas trouvé dans le cache, il sera téléchargé depuis le serveur. S’il est défini sur False, l’historique du run sera téléchargé à chaque fois.
+* `wandb.Error`: Si la requête échoue.
 
-**Retourne :**
-Un objet HistoryScan, sur lequel il est possible d’itérer pour obtenir les enregistrements de l’historique.
+<div id="examples">
+  ##### Exemples
+</div>
+
+```python
+import wandb
 
-***
+run = wandb.Api().run("entity/project/run_id")
+run.stop()
+```
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Run.to_html`
+### <kbd>méthode</kbd> Run.to_html()
 
 ```python
-to_html(height: 'int' = 420, hidden: 'bool' = False) → str
+self,
+height: 'int' = 420,
+hidden: 'bool' = False
 ```
 
 Générez le code HTML contenant une iframe qui affiche ce run.
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
+* `height`:
+* `hidden`: 
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Run.update`
+### <kbd>méthode</kbd> Run.update()
 
 ```python
-update() → None
+self
 ```
 
 Enregistre les modifications de l’objet run sur le backend wandb.
 
-***
-
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Run.update_state`
+### <kbd>méthode</kbd> Run.update_state()
 
 ```python
-update_state(state: 'str') → bool
+self,
+state: 'str'
 ```
 
 Met à jour l’état d’un run.
 
 Transitions prises en charge :
 
-* vers `pending` depuis `running`, `failed`, `crashed` ou `preempted`  (par ex. pour remettre en file d’attente un run terminé ou en cours)
-  * vers `failed` depuis `pending` ou `running`  (par ex. pour marquer un run préempté ou perdu comme failed)
+* vers `pending` depuis `running`, `failed`, `crashed` ou `preempted`
+  (par ex. pour remettre en file d’attente un run terminé ou en cours)
+  * vers `failed` depuis `pending` ou `running`
+    (par ex. pour marquer un run préempté ou perdu comme failed)
 
 L’état des runs de sweep ne peut pas être mis à jour.
 
 Voir `Run.state` pour la liste des états de run possibles.
 
-**Arguments :**
-
-* `state` :  L’état cible du run. L’une des valeurs `"pending"` ou `"failed"`.
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-**Retourne :**
-`True` si l’état a bien été mis à jour.
+* `state` : L’état cible du run. L’une des valeurs `"pending"` ou `"failed"`.
 
-**Exceptions levées :**
+<div id="raises">
+  ##### Exceptions levées
+</div>
 
-* `wandb.Error` :  Si la transition d’état demandée n’est pas autorisée ou si le serveur ne prend pas en charge cette opération.
+* `wandb.Error`: Si la transition d’état demandée n’est pas autorisée ou si le serveur ne prend pas en charge cette opération.
 
-***
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Run.upload_file`
+### <kbd>méthode</kbd> Run.upload_file()
 
 ```python
-upload_file(path: 'str', root: 'str' = '.') → public.File
+self,
+path: 'str',
+root: 'str' = '.'
 ```
 
 Téléverse un fichier local sur W&amp;B et l’associe à ce run.
 
-**Arguments :**
-
-* `path` (str) :  Chemin du fichier à téléverser. Il peut être absolu ou relatif.
-* `root` (str) :  Chemin racine auquel le fichier est enregistré relativement. Par exemple,  si vous souhaitez que le fichier soit enregistré dans le run sous la forme &quot;my&#95;dir/file.txt&quot;  et que vous vous trouvez actuellement dans &quot;my&#95;dir&quot;, vous devez définir `root` sur &quot;../&quot;.  La valeur par défaut est le répertoire courant (&quot;.&quot;).
-
-**Retourne :**
-Un objet `File` représentant le fichier téléversé.
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-***
+* `path` : Chemin du fichier à téléverser. Il peut être absolu ou relatif.
+* `root` : Chemin racine auquel le fichier est enregistré relativement. Par exemple, si vous souhaitez que le fichier soit enregistré dans le run sous la forme &quot;my&#95;dir/file.txt&quot; et que vous vous trouvez actuellement dans &quot;my&#95;dir&quot;, vous devez définir `root` sur &quot;../&quot;. La valeur par défaut est le répertoire courant (&quot;.&quot;).
 
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Run.use_artifact`
+### <kbd>méthode</kbd> Run.use_artifact()
 
 ```python
-use_artifact(
-    artifact: 'wandb.Artifact',
-    use_as: 'str | None' = None
-) → wandb.Artifact
+self,
+artifact: 'wandb.Artifact',
+use_as: 'str | None' = None
 ```
 
 Déclarez un artifact comme entrée d’un run.
 
-**Arguments :**
-
-* `artifact` (`Artifact`) :  Un artifact renvoyé par  `wandb.Api().artifact(name)`
-* `use_as` (string, facultatif) :  Une chaîne qui indique  comment l’artifact est utilisé dans le script. Elle sert  à différencier facilement les artifacts utilisés dans un  run lors de l’utilisation de la fonctionnalité bêta d’échange  d’artifacts de wandb Launch.
-
-**Retourne :**
-Un objet `Artifact`.
-
-***
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
+* `artifact`: Un artifact renvoyé par `wandb.Api().artifact(name)`
+* `use_as`: Une chaîne qui indique comment l’artifact est utilisé dans le script. Elle sert à différencier facilement les artifacts utilisés dans un run lors de l’utilisation de la fonctionnalité bêta d’échange d’artifacts de wandb Launch.
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Run.used_artifacts`
+### <kbd>méthode</kbd> Run.used_artifacts()
 
 ```python
-used_artifacts(per_page: 'int' = 100) → public.RunArtifacts
+self,
+per_page: 'int' = 100
 ```
 
 Récupère les artifacts explicitement utilisés par ce run.
 
 Récupère uniquement les artifacts d’entrée qui ont été explicitement déclarés comme utilisés lors du run, généralement via `run.use_artifact()`. Renvoie un résultat paginé qui peut être parcouru ou regroupé dans une seule liste.
 
-**Arguments :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-* `per_page`:  Nombre d&#39;artifacts à récupérer par requête API.
+* `per_page`: Nombre d&#39;artifacts à récupérer par requête API.
 
-**Retourne :**
-Une collection itérable d’objets Artifact explicitement utilisés en entrée dans ce run.
-
-**Exemple :**
+<div id="examples">
+  ##### Exemples
+</div>
 
 ```python
 import wandb
@@ -687,13 +619,10 @@ for used_artifact in finished_run.used_artifacts():
 test_artifact
 ```
 
-***
-
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Run.wait_until_finished`
+### <kbd>méthode</kbd> Run.wait_until_finished()
 
 ```python
-wait_until_finished() → None
+self
 ```
 
-Vérifiez l’état du run jusqu’à ce qu’il se termine.
+Vérifiez l’état du run jusqu’à ce qu’il se termine.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/public-api/runartifacts.mdx b/fr/models/ref/python/public-api/runartifacts.mdx
index 8b0a807128..dc3e5544c5 100644
--- a/fr/models/ref/python/public-api/runartifacts.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/public-api/runartifacts.mdx
@@ -1,28 +1,41 @@
 ---
 title: RunArtifacts
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: classe
+namespace: wandb.apis.public.artifacts
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/artifacts.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/artifacts.py#L964" />
 
+## <kbd>classe</kbd> wandb.apis.public.RunArtifacts
 
-## <kbd>class</kbd> `RunArtifacts`
+Une collection itérable d&#39;Artifacts associée à un run donné.
 
-Une collection itérable d&#39;Artifacts associée à un run donné. 
+<div id="methods">
+  ## Méthodes
+</div>
 
-### <kbd>propriété</kbd> RunArtifacts.cursor
+### <kbd>méthode</kbd> RelayPaginator.convert_objects()
 
-Un curseur opaque qui indique le début de la page suivante à récupérer.
+```python
+self
+```
 
-Cette valeur peut être enregistrée et transmise via `start=` à une requête paginée ultérieure afin de reprendre l’itération là où cet objet de pagination s’est arrêté.
+Convertissez les données de la dernière réponse récupérée en objets renvoyés par l’itérateur.
 
-**Retourne :**
+### <kbd>méthode</kbd> Paginator.**next**()
 
-* `str | None` : La valeur de la propriété du curseur.
+```python
+self
+```
 
-***
+Renvoyer l’élément suivant de l’itérateur. Une fois l’itérateur épuisé, lever StopIteration
 
-### <kbd>propriété</kbd> RunArtifacts.more
\ No newline at end of file
+### <kbd>méthode</kbd> Paginator.update_variables()
+
+```python
+self
+```
+
+Mettez à jour les variables de requête pour récupérer la page suivante.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/public-api/runs.mdx b/fr/models/ref/python/public-api/runs.mdx
index fa87238495..72f9400cc5 100644
--- a/fr/models/ref/python/public-api/runs.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/public-api/runs.mdx
@@ -1,91 +1,98 @@
 ---
 title: Runs
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: classe
+namespace: wandb.apis.public.runs
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/runs.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/runs.py#L188" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `Runs`
-
-Un itérateur paresseux d’objets `Run` associés à un projet et à un filtre facultatif.
-
-Les Runs sont récupérés par pages depuis le serveur W&amp;B selon les besoins.
-
-Cette classe s’utilise généralement de manière indirecte via l’espace de noms `Api.runs`.
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Runs.__init__`
+## <kbd>classe</kbd> wandb.apis.public.Runs
 
 ```python
-__init__(
-    service_api: 'ServiceApi',
-    entity: 'str',
-    project: 'str',
-    filters: 'dict[str, Any] | None' = None,
-    order: 'str' = '+created_at',
-    per_page: 'int' = 50,
-    include_sweeps: 'bool' = False,
-    lazy: 'bool' = True,
-    api_key: 'str | None' = None
-)
+(service_api: 'ServiceApi',
+entity: 'str',
+project: 'str',
+filters: 'dict[str, Any] | None' = None,
+order: 'str' = '+created_at',
+per_page: 'int' = 50,
+include_sweeps: 'bool' = False,
+lazy: 'bool' = True,
+api_key: 'str | None' = None)
 ```
 
-**Arguments :**
+Un itérateur paresseux d’objets `Run` associé à un projet et à un filtre facultatif.
+
+Les runs sont récupérés par pages depuis le serveur W&amp;B selon les besoins.
 
-* `service_api`:  L’API de service à utiliser pour les requêtes.
-* `entity`:  L’entité (nom d’utilisateur ou équipe) propriétaire du projet.
-* `project`:  Le nom du projet depuis lequel récupérer les runs.
-* `filters`:  Filtres à appliquer à la requête de runs.
-* `order`:  L’ordre peut être `created_at`, `heartbeat_at`, `config.*.value` ou `summary_metrics.*`.  Si l’ordre est précédé de `+`, le tri est croissant (par défaut).  Si l’ordre est précédé de `-`, le tri est décroissant.  Par défaut, l’ordre est `run.created&#95;at`, du plus ancien au plus récent.
-* `per_page`:  Le nombre de runs à récupérer par requête (50 par défaut).
-* `include_sweeps`:  Indique s’il faut inclure les informations sur les Sweeps dans les runs. La valeur par défaut est `True`.
+Cet objet est généralement utilisé indirectement via l’espace de noms `Api.runs`.
 
-***
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
 
-### <kbd>propriété</kbd> Runs.length
+* `service_api`: L’API de service à utiliser pour les requêtes.
+* `entity`: L’entité (nom d’utilisateur ou équipe) propriétaire du projet.
+* `project`: Le nom du projet depuis lequel récupérer les runs.
+* `filters`: Filtres à appliquer à la requête de runs.
+* `order`: L’ordre peut être `created_at`, `heartbeat_at`, `config.*.value` ou `summary_metrics.*`. Si l’ordre est précédé de `+`, le tri est croissant (par défaut). Si l’ordre est précédé de `-`, le tri est décroissant. Par défaut, l’ordre est `run.created&#95;at`, du plus ancien au plus récent.
+* `per_page`: Le nombre de runs à récupérer par requête (50 par défaut).
+* `include_sweeps`: Indique s’il faut inclure les informations sur les Sweeps dans les runs. La valeur par défaut est `True`.
+* `lazy`: Indique s’il faut différer le chargement des champs volumineux (`config`, `summaryMetrics`, `systemMetrics`) jusqu’à ce qu’ils soient consultés. La valeur par défaut est `True`.
+* `api_key`: 
 
-***
+<div id="methods">
+  ## Méthodes
+</div>
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Runs.histories`
+### <kbd>méthode</kbd> Runs.histories()
 
 ```python
-histories(
-    samples: 'int' = 500,
-    keys: 'list[str] | None' = None,
-    x_axis: 'str' = '_step',
-    format: "Literal['default', 'pandas', 'polars']" = 'default',
-    stream: "Literal['default', 'system']" = 'default'
-) → list[dict[str, Any]] | pd.DataFrame | pl.DataFrame
+self,
+samples: 'int' = 500,
+keys: 'list[str] | None' = None,
+x_axis: 'str' = '_step',
+format: "Literal['default', 'pandas', 'polars']" = 'default',
+stream: "Literal['default', 'system']" = 'default'
 ```
 
 Renvoie des métriques d’historique échantillonnées pour tous les runs qui satisfont aux conditions des filtres.
 
-**Arguments :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-* `samples` :  Nombre d’échantillons à renvoyer par run
-* `keys` :  Renvoie uniquement les métriques pour des clés spécifiques
-* `x_axis` :  Utilisez cette métrique comme xAxis ; la valeur par défaut est &#95;step
-* `format` :  Format dans lequel renvoyer les données ; les options sont &quot;default&quot;, &quot;pandas&quot;,  &quot;polars&quot;
-* `stream` :  &quot;default&quot; pour les métriques, &quot;system&quot; pour les métriques système
+* `samples`: Nombre d’échantillons à renvoyer par run
+* `keys`: Renvoie uniquement les métriques pour des clés spécifiques
+* `x_axis`: Utilisez cette métrique comme xAxis ; la valeur par défaut est &#95;step
+* `format`: Format dans lequel renvoyer les données ; les options sont &quot;default&quot;, &quot;pandas&quot;, &quot;polars&quot;
+* `stream`: &quot;default&quot; pour les métriques, &quot;system&quot; pour les métriques système
 
-**Retourne :**
+### <kbd>méthode</kbd> Paginator.**next**()
 
-* `pandas.DataFrame` :  Si `format="pandas"`, renvoie un `pandas.DataFrame`  de métriques d’historique.
-* `polars.DataFrame` :  Si `format="polars"`, renvoie un `polars.DataFrame`  de métriques d’historique.
-* `list of dicts` :  Si `format="default"`, renvoie une liste de dicts  contenant des métriques d’historique avec une clé `run_id`.
+```python
+self
+```
+
+Renvoyer l’élément suivant de l’itérateur. S’il n’y en a plus, lever StopIteration
 
-***
+### <kbd>méthode</kbd> Paginator.update_variables()
+
+```python
+self
+```
 
+Mettez à jour les variables de la requête pour récupérer la page suivante.
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Runs.upgrade_to_full`
+### <kbd>méthode</kbd> Runs.upgrade_to_full()
 
 ```python
-upgrade_to_full() → None
+self
 ```
 
 Met à niveau cette collection de Runs du mode paresseux au mode complet.
 
-Bascule vers la récupération des données complètes des runs et met à niveau tous les objets Run déjà chargés afin qu&#39;ils contiennent l&#39;ensemble des données. Utilise le chargement en parallèle pour de meilleures performances lors de la mise à niveau de plusieurs runs.
+Bascule vers la récupération des données complètes des runs et
+met à niveau tous les objets Run déjà chargés afin qu&#39;ils contiennent l&#39;ensemble des données.
+Utilise le chargement en parallèle pour de meilleures performances lors de la mise à niveau de plusieurs runs.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/public-api/sweep.mdx b/fr/models/ref/python/public-api/sweep.mdx
index f63995c314..780c7f29cd 100644
--- a/fr/models/ref/python/public-api/sweep.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/public-api/sweep.mdx
@@ -1,176 +1,171 @@
 ---
 title: Sweep
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: class
+namespace: wandb.apis.public.sweeps
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/sweeps.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/sweeps.py#L272" />
 
+## <kbd>classe</kbd> wandb.apis.public.Sweep
 
-## <kbd>class</kbd> `Sweep`
+```python
+(service_api: 'ServiceApi',
+entity: 'str',
+project: 'str',
+sweep_id: 'str',
+attrs: 'Mapping[str, Any] | None' = None)
+```
 
-L’ensemble des runs associés au balayage.
+L’ensemble des run associées au balayage.
 
-**Attributs :**
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
 
-* `runs` (Runs) :  Liste des runs
-* `id` (str) :  ID du balayage
-* `project` (str) :  Nom du projet auquel le balayage appartient
-* `config` (dict) :  Dictionnaire contenant la configuration du balayage
-* `state` (str) :  État du balayage. Peut être &quot;Finished&quot;, &quot;Failed&quot;,  &quot;Crashed&quot; ou &quot;Running&quot;.
-* `expected_run_count` (int) :  Nombre de runs attendus pour le balayage 
+* `service_api`:
+* `entity`:
+* `project`:
+* `sweep_id`:
+* `attrs`: 
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Sweep.__init__`
+<div id="attributes">
+  ## Attributs
+</div>
 
-```python
-__init__(
-    service_api: 'ServiceApi',
-    entity: 'str',
-    project: 'str',
-    sweep_id: 'str',
-    attrs: 'Mapping[str, Any] | None' = None
-)
-```
+* `runs` (`Runs`) : Liste des runs
+* `id` (`str`) : ID du balayage
+* `project` (`str`) : Nom du projet auquel le balayage appartient
+* `config` (`dict`) : Dictionnaire contenant la configuration du balayage
+* `state` (`str`) : État du balayage. Peut être &quot;Finished&quot;, &quot;Failed&quot;, &quot;Crashed&quot; ou &quot;Running&quot;.
+* `expected_run_count` (`int`) : Nombre de runs attendus pour le balayage
 
-***
+<div id="properties">
+  ## Propriétés
+</div>
 
-### <kbd>propriété</kbd> Sweep.config
+### <kbd>propriété</kbd> config
 
 Configuration du balayage utilisée pour ce balayage.
 
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Sweep.entity
+### <kbd>propriété</kbd> entité
 
 L’entité associée au balayage.
 
-**Retourne :**
-
-* `str` : La valeur de la propriété entité.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Sweep.expected_run_count
+### <kbd>propriété</kbd> expected_run_count
 
 Retourne le nombre de runs attendus dans le balayage, ou None si le nombre de runs est infini.
 
-**Retourne :**
-
-* `int | None`: La valeur de propriété expected&#95;run&#95;count.
-
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Sweep.name
+### <kbd>propriété</kbd> name
 
 Le nom du balayage.
 
 Renvoie le premier nom disponible selon l’ordre de priorité suivant :
 
-1. Nom d’affichage modifié par l’utilisateur 2. Nom défini lors de la création 3. ID du balayage
+1. Nom d’affichage modifié par l’utilisateur
+2. Nom défini lors de la création
+3. ID du balayage
 
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Sweep.order
+### <kbd>propriété</kbd> order
 
 Renvoie la clé d’ordre du balayage.
 
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Sweep.path
+### <kbd>propriété</kbd> path
 
 Renvoie le chemin du projet.
 
 Le chemin est une liste qui contient l’entité, le nom du projet et l’ID du balayage.
 
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Sweep.url
+### <kbd>propriété</kbd> url
 
 L’URL du balayage.
 
 L’URL du balayage est générée à partir de l’entité, du projet, du terme « sweeps » et de `ID du balayage.run_id`. Pour les utilisateurs SaaS, elle se présente sous la forme `https://wandb.ai/entity/project/sweeps/sweeps_ID`.
 
-***
-
-### <kbd>propriété</kbd> Sweep.username
+### <kbd>propriété</kbd> username
 
 Obsolète. Utilisez `Sweep.entity` à la place.
 
-**Retourne :**
-
-* `str` : La valeur de la propriété du nom d’utilisateur.
-
-***
+<div id="methods">
+  ## Méthodes
+</div>
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Sweep.agent`
+### <kbd>méthode</kbd> Sweep.agent()
 
 ```python
-agent(agent_id: 'str') → Agent
+self,
+agent_id: 'str'
 ```
 
 Récupérer un agent à partir de son ID pour ce balayage.
 
-**Arguments :**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-* `agent_id` : l’ID de l’agent à récupérer.
+* `agent_id`: l’ID de l’agent à récupérer.
 
-***
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Sweep.agents`
+### <kbd>méthode</kbd> Sweep.agents()
 
 ```python
-agents() → list[Agent]
+self
 ```
 
 Récupérez la liste de tous les agents de ce balayage.
 
-***
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Sweep.best_run`
+### <kbd>méthode</kbd> Sweep.best_run()
 
 ```python
-best_run(order=None)
+(self, order=None)
 ```
 
 Retourne le meilleur run, trié selon la métrique définie dans la configuration ou l’ordre fourni.
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
+* `order`: 
 
-### <kbd>méthode de classe</kbd> `Sweep.get`
+### <kbd>méthode</kbd> Sweep.get()
 
 ```python
-get(
-    api: 'Api',
-    entity: 'str | None' = None,
-    project: 'str | None' = None,
-    sid: 'str | None' = None,
-    order: 'str | None' = None,
-    query: 'str | None' = None,
-    **kwargs
-)
+(api: 'Api',
+entity: 'str | None' = None,
+project: 'str | None' = None,
+sid: 'str | None' = None,
+order: 'str | None' = None,
+query: 'str | None' = None, **kwargs)
 ```
 
 Exécute une requête sur le backend cloud.
 
-**Arguments :**
-
-* `api`:  L’instance d’API W&amp;B.
-* `entity`:  L’entité (nom d’utilisateur ou équipe) propriétaire du projet.
-* `project`:  Le nom du projet depuis lequel récupérer le balayage.
-* `sid`:  L’ID du balayage à interroger.
-* `order`:  L’ordre dans lequel les runs du balayage sont renvoyés.
-* `query`:  La requête à utiliser pour exécuter la requête.
-* `**kwargs`:  Arguments nommés supplémentaires à transmettre à la requête.
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-***
+* `api`: L’instance d’API W&amp;B.
+* `entity`: L’entité (nom d’utilisateur ou équipe) propriétaire du projet.
+* `project`: Le nom du projet depuis lequel récupérer le balayage.
+* `sid`: L’ID du balayage à interroger.
+* `order`: L’ordre dans lequel les runs du balayage sont renvoyés.
+* `query`: La requête à utiliser pour exécuter la requête.
+* `kwargs`: 
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Sweep.to_html`
+### <kbd>méthode</kbd> Sweep.to_html()
 
 ```python
-to_html(height: 'int' = 420, hidden: 'bool' = False) → str
+self,
+height: 'int' = 420,
+hidden: 'bool' = False
 ```
 
 Génère du HTML contenant une iframe qui affiche ce balayage.
+
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
+
+* `height`:
+* `hidden`: 
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/public-api/sweeps.mdx b/fr/models/ref/python/public-api/sweeps.mdx
index 4fe005b717..215b104551 100644
--- a/fr/models/ref/python/public-api/sweeps.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/public-api/sweeps.mdx
@@ -1,19 +1,38 @@
 ---
 title: Sweeps
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: classe
+namespace: wandb.apis.public.sweeps
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/sweeps.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/sweeps.py#L59" />
 
+## <kbd>classe</kbd> wandb.apis.public.Sweeps
 
-## <kbd>class</kbd> `Sweeps`
+```python
+service_api: 'ServiceApi',
+entity: 'str',
+project: 'str',
+per_page: 'int' = 50,
+filters: 'dict[str, Any] | None' = None
+```
+
+Un itérateur paresseux d’une collection d’objets `Sweep`.
 
-Un itérateur paresseux parcourant une collection d’objets `Sweep`.
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
 
-**Exemples :**
+* `service_api`: L’API de service utilisée pour interroger W&amp;B.
+* `entity`: L’entité à laquelle appartiennent les Sweeps.
+* `project`: Le projet qui contient les Sweeps.
+* `per_page`: Le nombre de Sweeps à récupérer à chaque requête adressée à l’API.
+* `filters`: (dict) permet d’interroger des Sweeps spécifiques à l’aide des filtres de runs. Voir wandb/apis/public/api.py:runs pour plus de détails.
+
+<div id="examples">
+  ## Exemples
+</div>
 
 ```python
 from wandb.apis.public import Api
@@ -22,34 +41,28 @@ sweeps = Api().project(name="project_name", entity="entity").sweeps()
 
 # Parcourir les sweeps et afficher les détails
 for sweep in sweeps:
-     print(f"Sweep name: {sweep.name}")
-     print(f"Sweep ID: {sweep.id}")
-     print(f"Sweep URL: {sweep.url}")
-     print("----------")
-``` 
+    print(f"Sweep name: {sweep.name}")
+    print(f"Sweep ID: {sweep.id}")
+    print(f"Sweep URL: {sweep.url}")
+    print("----------")
+```
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Sweeps.__init__`
+<div id="methods">
+  ## Méthodes
+</div>
+
+### <kbd>méthode</kbd> Paginator.**next**()
 
 ```python
-__init__(
-    service_api: 'ServiceApi',
-    entity: 'str',
-    project: 'str',
-    per_page: 'int' = 50
-) → Sweeps
+self
 ```
 
-Une collection itérable d’objets `Sweep`.
-
-**Arguments :**
-
-* `service_api`:  L’API de service utilisée pour interroger W&amp;B.
-* `entity`:  L’entité à laquelle appartiennent les Sweeps.
-* `project`:  Le projet qui contient les Sweeps.
-* `per_page`:  Le nombre de Sweeps à récupérer à chaque requête adressée à l’API.
+Renvoyer l’élément suivant de l’itérateur. S’il est épuisé, lever `StopIteration`
 
-***
+### <kbd>méthode</kbd> Paginator.update_variables()
 
-### <kbd>propriété</kbd> Sweeps.length
+```python
+self
+```
 
-***
\ No newline at end of file
+Mettez à jour les variables de requête pour récupérer la page suivante.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/public-api/team.mdx b/fr/models/ref/python/public-api/team.mdx
index b7c55a1c59..f80a9adc34 100644
--- a/fr/models/ref/python/public-api/team.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/public-api/team.mdx
@@ -1,93 +1,109 @@
 ---
 title: Team
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: classe
+namespace: wandb.apis.public.teams
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/teams.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/teams.py#L61" />
 
+## <kbd>classe</kbd> wandb.apis.public.Team
 
-## <kbd>class</kbd> `Team`
+```python
+(service_api: 'ServiceApi',
+name: 'str',
+attrs: 'Mapping[str, Any] | None' = None)
+```
 
 Classe représentant une équipe W&amp;B.
 
-Cette classe fournit des méthodes pour gérer les équipes W&amp;B, notamment pour créer des équipes, inviter des membres et gérer des comptes de service. Elle hérite de Attrs pour gérer les attributs de l’équipe.
+Cette classe fournit des méthodes pour gérer les équipes W&amp;B, notamment pour créer des équipes,
+inviter des membres et gérer des comptes de service. Elle hérite de Attrs
+pour gérer les attributs de l’équipe.
+
+<div id="args">
+  ## Arguments
+</div>
+
+* `service_api` : L’instance d’API de service à utiliser pour interroger W&amp;B.
+* `name` : Le nom de la équipe
+* `attrs` : Dictionnaire facultatif des attributs de la équipe
 
-### <kbd>méthode</kbd> `Team.__init__`
+<div id="examples">
+  ## Exemples
+</div>
+
+Recherchez une équipe et invitez un membre.
 
 ```python
-__init__(
-    service_api: 'ServiceApi',
-    name: 'str',
-    attrs: 'Mapping[str, Any] | None' = None
-)
-```
+import wandb
 
-**Arguments :**
+api = wandb.Api()
+team = api.team("my-team")
+team.invite("user@example.com")
+```
 
-* `service_api` :  L’instance d’API de service à utiliser pour interroger W&amp;B.
-* `name` (str) :  Le nom de la équipe
-* `attrs` (dict) :  Dictionnaire facultatif des attributs de la équipe
+Créez une équipe et ajoutez un compte de service.
 
-**Remarque :**
+```python
+import wandb
 
-> La gestion des équipes requiert les autorisations appropriées.
+api = wandb.Api()
+team = api.create_team("my-team")
+team.create_service_account("CI service account")
+```
 
-***
+<div id="methods">
+  ## Méthodes
+</div>
 
-### <kbd>méthode de classe</kbd> `Team.create`
+### <kbd>méthode</kbd> Team.create()
 
 ```python
-create(api: 'Api', team: 'str', admin_username: 'str | None' = None) → Team
+api: 'Api',
+team: 'str',
+admin_username: 'str | None' = None
 ```
 
 Créer une nouvelle équipe.
 
-**Arguments :**
-
-* `api`:  (`Api`) L&#39;instance d&#39;API à utiliser
-* `team`:  (str) Le nom de la équipe
-* `admin_username`:  (str) nom d&#39;utilisateur facultatif de l&#39;administrateur de la équipe ; par défaut, l&#39;utilisateur actuel.
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-**Retourne :**
-Un objet `Team`
+* `api`: (`Api`) L&#39;instance d&#39;API à utiliser
+* `team`: (str) Le nom de la équipe
+* `admin_username`: (str) nom d&#39;utilisateur facultatif de l&#39;administrateur de la équipe ; par défaut, l&#39;utilisateur actuel.
 
-***
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Team.create_service_account`
+### <kbd>méthode</kbd> Team.create_service_account()
 
 ```python
-create_service_account(description: 'str') → Member | None
+self,
+description: 'str'
 ```
 
 Créez un compte de service pour la équipe.
 
-**Arguments :**
-
-* `description`:  (str) Une description de ce compte de service
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-**Retourne :**
-L’objet `Member` du compte de service, ou None en cas d’échec
+* `description`: (str) Une description de ce compte de service
 
-***
-
-
-### <kbd>méthode</kbd> `Team.invite`
+### <kbd>méthode</kbd> Team.invite()
 
 ```python
-invite(username_or_email: 'str', admin: 'bool' = False) → bool
+self,
+username_or_email: 'str',
+admin: 'bool' = False
 ```
 
 Invitez un utilisateur dans une équipe.
 
-**Arguments :**
-
-* `username_or_email`:  (str) Le nom d’utilisateur ou l’adresse e-mail de l’utilisateur que vous souhaitez inviter.
-* `admin`:  (bool) Indique si cet utilisateur doit devenir administrateur de la équipe.  La valeur par défaut est `False`.
-
-**Retourne :**
-`True` en cas de succès, `False` si l’utilisateur avait déjà été invité ou n’existait pas.
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-***
+* `username_or_email`: (str) Le nom d’utilisateur ou l’adresse e-mail de l’utilisateur que vous souhaitez inviter.
+* `admin`: (bool) Indique si cet utilisateur doit devenir administrateur de la équipe. La valeur par défaut est `False`.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/ref/python/public-api/user.mdx b/fr/models/ref/python/public-api/user.mdx
index b6ddc53260..788a7f97f0 100644
--- a/fr/models/ref/python/public-api/user.mdx
+++ b/fr/models/ref/python/public-api/user.mdx
@@ -1,26 +1,24 @@
 ---
 title: User
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: class
+namespace: wandb.apis.public.users
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/fr/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/users.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/users.py#L26" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `User`
+## <kbd>class</kbd> wandb.apis.public.User
 
 Un utilisateur sur une instance W&amp;B.
 
-Cette classe permet de gérer les clés API d’un utilisateur et d’accéder à des informations telles que les Teams auxquelles il appartient. La méthode de classe `create` peut être utilisée pour créer un nouvel utilisateur.
-
-**Arguments :**
+Cette classe permet de gérer les clés API d’un utilisateur et d’accéder à des informations telles que les équipes auxquelles il appartient. La méthode de classe `create` peut être utilisée pour créer un nouvel utilisateur.
 
-* `service_api`:  L’instance d’API de service à utiliser pour interroger W&amp;B.
-* `attrs`:  Un sous-ensemble du type User dans le schéma GraphQL. 
+<div id="properties">
+  ## Propriétés
+</div>
 
-### <kbd>propriété</kbd> User.api_keys
+### <kbd>propriété</kbd> api_keys
 
 Noms des clés API de l&#39;utilisateur.
 
@@ -28,65 +26,68 @@ Cette propriété renvoie les noms des clés API, *et non* le secret associé à
 
 La liste est vide si l&#39;utilisateur n&#39;a pas de clés API ou si celles-ci n&#39;ont pas été chargées.
 
-**Retourne :**
-
-* `list[str]`: La valeur de propriété `api_keys`.
+### <kbd>propriété</kbd> teams
 
-***
+Noms des équipes auxquelles l’utilisateur appartient.
 
-### <kbd>propriété</kbd> User.teams
+Il s’agit d’une liste vide si l’utilisateur n’appartient à aucune équipe ou si les données des équipes n’ont pas été chargées.
 
-Noms des Teams auxquelles l’utilisateur appartient.
+### <kbd>propriété</kbd> user_api
 
-Il s’agit d’une liste vide si l’utilisateur n’appartient à aucune équipe ou si les données des Teams n’ont pas été chargées.
-
-**Retourne :**
+Une instance `wandb.Api` qui utilise les identifiants de l’utilisateur.
 
-* `list[str]`: La valeur de la propriété Teams.
+<div id="methods">
+  ## Méthodes
+</div>
 
-***
+### <kbd>méthode</kbd> User.create()
 
-### <kbd>propriété</kbd> User.user_api
+```python
+api: 'Api',
+email: 'str',
+admin: 'bool | None' = False
+```
 
-Une instance `wandb.Api` qui utilise les identifiants de l’utilisateur.
+Créez un nouvel utilisateur.
 
-**Retourne :**
+Il s&#39;agit d&#39;une méthode interne. Utilisez plutôt la méthode `create_user()` de `wandb.Api`.
 
-* `Api | None` : La valeur de la propriété `user_api`.
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-***
+* `api` : L’instance d’API à utiliser pour créer l’utilisateur.
+* `email` : L’adresse e-mail de l’utilisateur.
+* `admin` : Indique si cet utilisateur doit être admin global de l’instance.
 
-### <kbd>méthode</kbd> `User.delete_api_key`
+### <kbd>méthode</kbd> User.delete_api_key()
 
 ```python
-delete_api_key(api_key: 'str') → bool
+self,
+api_key: 'str'
 ```
 
 Supprime une clé API d’un utilisateur.
 
 Seul le propriétaire de la clé ou un administrateur peut la supprimer.
 
-**Arguments :**
-
-* `api_key`:  Le nom de la clé API à supprimer. Utilisez l’un des noms renvoyés par la propriété `api_keys`.
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-**Retourne :**
-True en cas de succès, false en cas d’échec.
+* `api_key`: Le nom de la clé API à supprimer. Utilisez l’un des noms renvoyés par la propriété `api_keys`.
 
-***
-
-
-### <kbd>méthode</kbd> `User.generate_api_key`
+### <kbd>méthode</kbd> User.generate_api_key()
 
 ```python
-generate_api_key(description: 'str | None' = None) → str | None
+self,
+description: 'str | None' = None
 ```
 
 Générez une nouvelle clé API.
 
-**Arguments :**
-
-* `description` :  Une description de la nouvelle clé API. Elle peut être utilisée pour identifier l’usage de la clé API.
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-**Retourne :**
-La clé API générée (le secret complet, pas seulement le nom), ou None en cas d’échec.
+* `description`: Une description de la nouvelle clé API. Elle peut être utilisée pour identifier l’usage de la clé API.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/registry/link_prompt.mdx b/fr/models/registry/link_prompt.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..c0f96885ff
--- /dev/null
+++ b/fr/models/registry/link_prompt.mdx
@@ -0,0 +1,115 @@
+---
+title: Lier un prompt Weave à une collection
+---
+
+Suivez, versionnez et gérez vos prompts d&#39;IA dans le W&amp;B Registry en liant des objets de prompt Weave à une collection. *Le fait de lier* un objet de prompt à une [collection](/fr/models/registry/create_collection) déplace la version du prompt d&#39;une [portée privée à l&#39;échelle du projet vers une portée partagée à l&#39;échelle de l&#39;organisation](/fr/models/registry/create_registry#visibility-types).
+
+<Note>
+  Avant de commencer, vérifiez les points suivants :
+
+  * Les types d&#39;objet autorisés par la collection. Pour plus d&#39;informations sur les types de collection, voir &quot;Types de collection&quot; dans [Créer une collection](./create_collection).
+  * Le registre auquel appartient la collection existe déjà. Pour vérifier que le registre existe, accédez à la [Registry App pour rechercher](/fr/models/registry/search_registry) le nom du registre.
+</Note>
+
+Pour suivre et gérer vos prompts d&#39;IA, utilisez le SDK Python Weave. Le SDK Python Weave vous permet de créer, publier et lier des objets de prompt à une collection dans un registre.
+
+Les étapes suivantes expliquent comment lier un prompt à une collection dans un registre :
+
+1. Initialisez un client Weave avec `weave.init()`.
+2. Créez un objet de prompt Weave avec une classe de prompt intégrée telle que [`weave.StringPrompt()`](/fr/weave/reference/python-sdk#class-stringprompt).
+   <Tip>
+     `weave.StringPrompt` est une classe de prompt intégrée pour les prompts à chaîne unique, tels qu&#39;un prompt système, un prompt utilisateur ou un modèle de texte réutilisable. Pour plus d&#39;informations sur la création d&#39;objets de prompt dans Weave et sur les types de prompt pris en charge, voir [Créer des objets prompt](/fr/weave/guides/core-types/prompts).
+   </Tip>
+3. Publiez le prompt dans Weave avec [`weave.publish()`](/fr/weave/reference/python-sdk#method-publish).
+4. Liez la version publiée du prompt à une collection dans un registre avec [`weave_client.link_prompt_to_registry()`](/fr/weave/reference/python-sdk/trace/weave_client#method-link_prompt_to_registry). Transmettez le chemin de la collection de destination au paramètre `target_path`. Le chemin se compose du préfixe `wandb-registry-`, du nom du registre et du nom de la collection :
+   ```text
+   wandb-registry-{REGISTRY_NAME}/{COLLECTION_NAME}
+   ```
+
+Copiez-collez l&#39;extrait de code suivant dans votre script Python en remplaçant les valeurs d&#39;espace réservé entre `<>` par les vôtres :
+
+```python
+import weave
+
+# Initialiser le client Weave
+weave_client = weave.init(project="<project>")
+
+prompt = "<You are a helpful assistant...>"
+
+# Publier l'objet prompt vers Weave
+weave_prompt_ref = weave.publish(
+    obj=weave.StringPrompt(prompt),
+    name="<prompt_name>",
+)
+
+# Spécifier la collection et le registre auxquels lier la version du prompt
+REGISTRY_NAME = "<registry_name>"
+COLLECTION_NAME = "<collection_name>"
+registry_target = f"wandb-registry-{REGISTRY_NAME}/{COLLECTION_NAME}"
+
+# Lier la version du prompt publiée à une collection dans le registre spécifié
+weave_client.link_prompt_to_registry(
+    prompt=weave_prompt_ref,
+    target_path=registry_target,
+)
+```
+
+<div id="view-linked-prompts-in-a-registry">
+  ## Voir les prompts liés dans un registre
+</div>
+
+1. Accédez à W&amp;B Registry.
+2. Sélectionnez le nom du registre auquel vous avez lié le prompt.
+3. Sélectionnez le nom de la collection.
+4. Dans la liste des versions du prompt, sélectionnez la version à laquelle vous souhaitez accéder. Les numéros de version sont attribués de manière incrémentielle à chaque version de prompt liée, à partir de `v0`.
+5. Pour voir les détails d&#39;une version de prompt, cliquez sur la version. Dans les onglets de cette page, vous pouvez consulter l&#39;aperçu, le prompt et l&#39;utilisation de cette version.
+
+<div id="use-a-prompt-linked-to-a-registry">
+  ## Utiliser un prompt lié à un registre
+</div>
+
+Utilisez la méthode `weave.get()` pour récupérer un objet de prompt lié à un registre. Vous pouvez récupérer un prompt à l’aide de son alias ou de son numéro de version. L’extrait de code suivant montre comment récupérer un prompt à l’aide de son alias et de son numéro de version.
+
+Pour récupérer un objet de prompt à l’aide de son alias, utilisez le chemin URI suivant :
+
+```text
+registry:///{ORG}/{REGISTRY_NAME}/{COLLECTION_NAME}:{VERSION-OR-ALIAS}
+```
+
+Remplacez les valeurs d’espace réservé entre `<>` par les vôtres :
+
+<Tabs>
+  <Tab title="Récupérer par alias">
+    ```python
+    # Récupérer par alias
+    URI_path = f"registry:///{ORG}/{REGISTRY_NAME}/{COLLECTION_NAME}:{ALIAS}"
+
+    # Récupérer par alias
+    prompt = weave.get(URI_path)
+
+    # Utiliser le prompt
+    print(prompt.content)
+    ```
+  </Tab>
+
+  <Tab title="Récupérer par version">
+    ```python
+    # Récupérer par version
+    URI_path = f"registry:///{ORG}/{REGISTRY_NAME}/{COLLECTION_NAME}:{VERSION}"
+
+    # Récupérer par version
+    prompt = weave.get(URI_path)
+
+    # Utiliser le prompt
+    print(prompt.content)
+    ```
+  </Tab>
+</Tabs>
+
+W&amp;B génère automatiquement le chemin d’URI et un exemple de code pour récupérer votre objet de prompt. Pour afficher cet exemple de code :
+
+1. Accédez au W&amp;B Registry.
+2. Sélectionnez le nom du registre auquel vous avez associé le prompt.
+3. Sélectionnez le nom de la collection.
+4. Dans la liste des versions du prompt, sélectionnez la version à laquelle vous souhaitez accéder.
+5. Sélectionnez l’onglet **Use** pour afficher l’exemple de code permettant de récupérer votre prompt par alias ou par numéro de version.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/registry/link_version.mdx b/fr/models/registry/link_version.mdx
index d87b87d61d..dbed0f00b3 100644
--- a/fr/models/registry/link_version.mdx
+++ b/fr/models/registry/link_version.mdx
@@ -157,7 +157,7 @@ Choisissez un flux de travail selon que vous souhaitez créer l’artifact penda
     2. Sélectionnez l’icône Artifacts dans la barre latérale du projet.
     3. Cliquez sur la version de l’artefact que vous souhaitez lier à votre Registry.
     4. Dans la section **Version overview**, cliquez sur le bouton **Link to registry**.
-    5. Dans la fenêtre modale qui s’affiche à droite de l’écran, sélectionnez un artefact dans le menu déroulant **Select a register model**.
+    5. Dans la fenêtre modale qui s’affiche à droite de l’écran, sélectionnez un artefact dans le menu déroulant **Select a registered model**.
     6. Cliquez sur **Next step**.
     7. (Facultatif) Sélectionnez un alias dans le menu déroulant **Aliases**.
     8. Cliquez sur **Link to registry**.
@@ -171,7 +171,7 @@ Choisissez un flux de travail selon que vous souhaitez créer l’artifact penda
   * Version liée : la version de l’artifact publiée dans le registre. Il s’agit d’un pointeur vers l’artifact source, et c’est exactement la même version d’artifact, simplement mise à disposition dans la portée du registre.
   </Note> */}
 
-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.
+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.
 
 <div id="view-linked-artifacts-in-a-registry">
   ## Afficher les artifacts liés dans un registre
diff --git a/fr/models/registry/registry_cards.mdx b/fr/models/registry/registry_cards.mdx
index f6d9672378..221fb48b8c 100644
--- a/fr/models/registry/registry_cards.mdx
+++ b/fr/models/registry/registry_cards.mdx
@@ -5,6 +5,10 @@ description: "Ajoutez des descriptions et de la documentation aux collections de
 
 Ajoutez un texte clair et accessible à vos collections pour aider les utilisateurs à comprendre la finalité de la collection et les Artifacts qu&#39;elle contient.
 
+<Frame>
+  <img src="/images/registry/registry_card.gif" alt="Collection card" />
+</Frame>
+
 Selon la collection, vous pouvez inclure des informations sur les données d&#39;entraînement, l&#39;architecture du modèle, la tâche, la licence, les références et le déploiement. La liste suivante présente quelques éléments qu&#39;il peut être utile de documenter dans une collection :
 
 W&amp;B recommande d&#39;inclure au minimum les détails suivants :
@@ -25,6 +29,7 @@ Si votre collection contient un modèle de machine learning, envisagez d&#39;inc
 * **Tâche** : Le type précis de tâche ou de problème pour lequel le modèle de la collection est conçu. Il s&#39;agit d&#39;une catégorisation de la capacité prévue du modèle.
 * **Désérialiser le modèle** : Indiquez comment un membre de votre équipe peut charger le modèle en mémoire.
 * **Déploiement** : Détails sur la façon et l&#39;endroit où le modèle est déployé, ainsi que des indications sur la manière dont le modèle est intégré à d&#39;autres systèmes d&#39;entreprise, comme des plateformes d&#39;orchestration de flux de travail.
+* **Comparer les métriques** : Comparez les métriques entre différentes versions des artifacts liés à la collection. Cela aide les utilisateurs à comprendre comment le modèle a évolué au fil du temps et comment les différentes versions se comportent sur des tâches spécifiques.
 
 <div id="add-a-description-to-a-collection">
   ## Ajouter une description à une collection
@@ -37,7 +42,13 @@ Ajoutez, de manière interactive ou programmatique, une description à une colle
     1. Accédez à [W&amp;B Registry](https://wandb.ai/registry/).
     2. Cliquez sur une collection.
     3. Sélectionnez **Voir les détails** à côté du nom de la collection.
-    4. Dans le champ **Description**, renseignez des informations sur votre collection. Mettez le texte en forme avec la [syntaxe Markdown](https://www.markdownguide.org/).
+    4. Sélectionnez l’onglet **Collection card**.
+    5. Cliquez sur le bouton **Edit card**.
+    6. Dans l’éditeur de Collection card, ajoutez une description à la collection. Vous pouvez utiliser la mise en forme Markdown pour mettre en forme votre texte.
+
+    <Tip>
+      Mettez le texte en forme avec la [syntaxe Markdown](https://www.markdownguide.org/). Utilisez la barre oblique (`/`) pour afficher une liste déroulante des options de mise en forme Markdown disponibles.
+    </Tip>
   </Tab>
 
   <Tab title="Python SDK">
@@ -66,4 +77,19 @@ Ajoutez, de manière interactive ou programmatique, une description à une colle
     collection.save()  
     ```
   </Tab>
-</Tabs>
\ No newline at end of file
+</Tabs>
+
+<div id="compare-metrics-across-artifact-versions">
+  ## Comparer les métriques entre les versions d&#39;artifact
+</div>
+
+Dans l&#39;éditeur de Collection card, vous pouvez comparer les métriques entre différentes versions d&#39;artifact liées à la collection.
+
+1. Dans l&#39;éditeur de Collection card, saisissez une barre oblique (`/`) pour ouvrir une liste déroulante des options de mise en forme Markdown disponibles.
+2. Sélectionnez **Comparer les métriques** pour ajouter un tableau de comparaison des métriques à la Collection card.
+
+L&#39;image suivante montre `val/loss` pour 5 versions d&#39;artifact différentes liées à la collection `transaction-risk-model`.
+
+<Frame>
+  <img src="/images/registry/compare_linked_artifact_versions.png" alt="Comparer et afficher les métriques d'artifact entre les versions dans la Collection card" />
+</Frame>
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/reports.mdx b/fr/models/reports.mdx
index e713dd77dc..4a9fe357ff 100644
--- a/fr/models/reports.mdx
+++ b/fr/models/reports.mdx
@@ -5,6 +5,7 @@ title: Aperçu des Reports
 
 import { ColabLink } from '/snippets/fr/_includes/colab-link.mdx';
 import { TryProductLink } from '/snippets/fr/_includes/try-product-link.mdx';
+import { WandbReport } from '/snippets/WandbReport.jsx';
 
 <CardGroup cols={4}>
   <ColabLink url="https://colab.research.google.com/github/wandb/examples/blob/master/colabs/intro/Report_API_Quickstart.ipynb" />
@@ -21,13 +22,9 @@ Utilisez W&amp;B Reports pour :
 
 {/* {% embed url="https://www.youtube.com/watch?v=2xeJIv_K_eI" %} */}
 
-L’image suivante montre une section d’un rapport créé à partir de métriques enregistrées dans W&amp;B au fil de l’entraînement.
+Le rapport ci-dessous a été créé à partir de métriques enregistrées dans W&amp;B au fil de l’entraînement. Faites défiler son contenu pour explorer les Runs, les panneaux et les commentaires du benchmark, ou [ouvrez le rapport complet](https://wandb.ai/stacey/saferlife/reports/SafeLife-Benchmark-Experiments--Vmlldzo0NjE4MzM) dans la W&amp;B App.
 
-<Frame>
-  <img src="/images/reports/safe-lite-benchmark-with-comments.png" alt="Rapport W&B avec résultats de benchmark" max-width="90%" />
-</Frame>
-
-Consultez le rapport dont est issue l’image ci-dessus [ici](https://wandb.ai/stacey/saferlife/reports/SafeLife-Benchmark-Experiments--Vmlldzo0NjE4MzM).
+<WandbReport src="https://wandb.ai/stacey/saferlife/reports/SafeLife-Benchmark-Experiments--Vmlldzo0NjE4MzM" title="Rapport sur les expériences de benchmark SafeLife" height={720} />
 
 <div id="how-it-works">
   ## Fonctionnement
diff --git a/fr/models/reports/edit-a-report.mdx b/fr/models/reports/edit-a-report.mdx
index 326e737840..7b4b6de142 100644
--- a/fr/models/reports/edit-a-report.mdx
+++ b/fr/models/reports/edit-a-report.mdx
@@ -621,6 +621,10 @@ Ajoutez du Markdown pour mettre en forme le texte narratif, les titres et l’em
 
 Ajoutez à votre rapport des éléments HTML tels que des titres et des listes pour le structurer, de manière interactive avec l’interface de l’application ou le SDK W&amp;B.
 
+<Note>
+  Lorsque vous journalisez une image avec `wandb.Image`, W&amp;B journalise le fichier sous un nom généré qui inclut un hachage de contenu, tel que `media/images/[key]_[step]_[hash].png`, au lieu du nom de fichier d’origine. Par conséquent, une balise `<img>` ou une image Markdown qui fait référence au nom de fichier d’origine ne peut pas être résolue. Pour intégrer une image journalisée dans un rapport, journalisez d’abord l’image, puis utilisez le chemin du fichier généré comme valeur `src` de l’image.
+</Note>
+
 <Tabs>
   <Tab title="interface de l’application">
     Saisissez une barre oblique (`/`) dans le rapport pour afficher un menu déroulant. Dans ce menu, sélectionnez un type de bloc de texte. Par exemple, pour créer un bloc de titre H2, sélectionnez l’option `Heading 2`.
diff --git a/fr/models/reports/embed-reports.mdx b/fr/models/reports/embed-reports.mdx
index 28c9a0df5a..53e6aea1ed 100644
--- a/fr/models/reports/embed-reports.mdx
+++ b/fr/models/reports/embed-reports.mdx
@@ -15,7 +15,7 @@ Utilisez un élément HTML `iframe` pour intégrer un rapport dans n’importe q
 En haut à droite d’un rapport, sélectionnez le bouton **Share** pour ouvrir une boîte de dialogue, puis sélectionnez **Copy embed code**. L’extrait copié est un élément HTML `iframe` que vous pouvez coller dans n’importe quelle page qui accepte le HTML personnalisé.
 
 <Note>
-  Seuls les rapports *publics* sont visibles lorsqu’ils sont intégrés.
+  Vous pouvez uniquement intégrer et afficher des rapports provenant de projets publics ou des rapports que vous avez partagés à l’aide de [liens en lecture seule](/fr/models/reports/cross-project-reports#view-only-report-links) (le jeton d’accès du lien fait partie de l’URL).
 </Note>
 
 <Frame>
diff --git a/fr/models/runs/filter-runs.mdx b/fr/models/runs/filter-runs.mdx
index bca093081e..274719e2e4 100644
--- a/fr/models/runs/filter-runs.mdx
+++ b/fr/models/runs/filter-runs.mdx
@@ -32,7 +32,7 @@ La liste des opérateurs affichés (par exemple, is, in, ≥, within last) dépe
 3. De gauche à droite, sélectionnez un nom de colonne, un opérateur logique et une valeur de filtre pour créer une expression de filtre. Le filtre est appliqué dès que vous sélectionnez une valeur de filtre.
 4. Vous pouvez aussi sélectionner **Nouveau filtre** pour appliquer des conditions AND ou OR supplémentaires.
 5. Vous pouvez aussi sélectionner **New group** pour regrouper des filtres entre parenthèses. Cela vous permet de créer des expressions de filtre complexes telles que [A AND (B OR C)](#example-combine-filters-with-and-and-or-conditions).
-6. Fermez l’éditeur d’expression de filtre en cliquant sur l’icône **x** dans le coin supérieur droit.
+6. Fermez l’éditeur d’expressions de filtre en cliquant sur l’icône **x** dans le coin supérieur droit.
 
 L’image suivante filtre les Runs selon des valeurs de perte inférieures ou égales à `1` :
 
@@ -40,6 +40,14 @@ L’image suivante filtre les Runs selon des valeurs de perte inférieures ou é
   <img src="/images/data_vis/filter.png" alt="Filtre des prédictions incorrectes" />
 </Frame>
 
+Le nombre de Runs correspondant à l’expression de filtre apparaît au-dessus du tableau des Runs, sous le bouton de filtre.
+
+Par exemple, l’image suivante affiche `6 of 18 listed`, ce qui signifie que 6 des 18 Runs répertoriés correspondent à l’expression de filtre et sont actuellement affichés. Ce nombre est mis en évidence dans le cadre jaune.
+
+<Frame>
+  <img src="/images/runs/filter_count.png" alt="Nombre de Runs correspondant à l’expression de filtre" />
+</Frame>
+
 Les sections suivantes présentent quelques exemples de filtrage des Runs dans le tableau des Runs.
 
 <div id="example-filter-runs-with-tags">
diff --git a/fr/models/runs/forking.mdx b/fr/models/runs/forking.mdx
index a552648766..ccafe68c26 100644
--- a/fr/models/runs/forking.mdx
+++ b/fr/models/runs/forking.mdx
@@ -4,7 +4,9 @@ title: Forker un run
 ---
 
 <Note>
-  La possibilité de forker un run est en cours de développement actif. Elle est en aperçu pour le Cloud mutualisé et le Cloud dédié, et n’est pas encore disponible en Autogéré.
+  Le fork d’un run est en préversion publique pour le Cloud mutualisé et le Cloud dédié. Il n’est pas actuellement disponible pour les déploiements autogérés.
+
+  Les fonctionnalités en préversion publique sont disponibles pour une évaluation en production, mais les fonctionnalités, les API et le comportement sont en cours de développement actif et peuvent changer avant la disponibilité générale.
 </Note>
 
 Vous pouvez explorer différents hyperparamètres ou modèles à partir d’un point précis d’une expérience sans affecter le run original. Pour cela, forkez à partir d’un run W&amp;B existant.
diff --git a/fr/models/runs/tags.mdx b/fr/models/runs/tags.mdx
index 287eda81b8..0550cf4665 100644
--- a/fr/models/runs/tags.mdx
+++ b/fr/models/runs/tags.mdx
@@ -1,22 +1,22 @@
 ---
-title: Ajouter des tags aux runs
-description: "Ajoutez, mettez à jour et supprimez des tags sur les runs W&B à l’aide du SDK Python, de l’API publique ou de l’interface de l’application W&B pour les organiser."
+title: Ajouter des étiquettes aux runs avec des tags
+description: "Ajoutez, mettez à jour et supprimez des tags sur des runs W&B à l'aide du SDK Python, de l'API publique ou de la W&B App UI pour les organiser."
 ---
 
-Ajoutez des tags pour identifier des runs à l’aide de caractéristiques particulières qui ne ressortent pas forcément des métriques enregistrées ni des données d’artefact.
+Ajoutez des tags pour identifier des runs par des caractéristiques particulières qui ne ressortent pas forcément des métriques enregistrées ou des données d&#39;artifact.
 
-Par exemple, vous pouvez ajouter un tag à un run pour indiquer que le modèle de ce run est `in_production`, que ce run est `preemptible`, qu’il correspond à la `baseline`, etc.
+Par exemple, vous pouvez ajouter un tag à un run pour indiquer que le modèle de ce run est `in_production`, que ce run est `preemptible`, que ce run correspond à la `baseline`, et ainsi de suite.
 
 <div id="add-tags-to-one-or-more-runs">
-  ## Ajouter des tags à un ou plusieurs runs
+  ## Add tags to one or more runs
 </div>
 
-Ajoutez des tags à vos runs par programmation ou de manière interactive.
+Programmatically or interactively add tags to your runs.
 
-Selon votre cas d’utilisation, sélectionnez ci-dessous l’onglet qui correspond le mieux à vos besoins :
+Based on your use case, select a tab below that best fits your needs:
 
 <Tabs>
-  <Tab title="SDK Python W&B">
+  <Tab title="W&B SDK Python">
     Utilisez `wandb.init()` pour ajouter des tags lorsque vous initialisez un run. Passez une liste de chaînes au paramètre `tags` dans `wandb.init()` pour ajouter des tags à un run. Par exemple :
 
     ```python
@@ -30,7 +30,7 @@ Selon votre cas d’utilisation, sélectionnez ci-dessous l’onglet qui corresp
         # Votre code d'entraînement ici
     ```
 
-    Vous pouvez également ajouter ou mettre à jour un tag existant pendant un run actif en mettant à jour l’attribut `tags` de l’objet run (`wandb.Run.tags`). L’attribut `tags` accepte un tuple de chaînes. Concaténez un ou plusieurs tags à la propriété de tags existante du run pour ajouter de nouveaux tags après l’initialisation du run :
+    Vous pouvez également ajouter ou mettre à jour un tag existant pendant un run actif en modifiant l&#39;attribut `tags` de l&#39;objet run (`wandb.Run.tags`). L&#39;attribut `tags` accepte un tuple de chaînes. Concaténez un ou plusieurs tags à la propriété de tags du run existante pour ajouter de nouveaux tags après l&#39;initialisation du run :
 
     ```python
     import wandb
@@ -44,34 +44,34 @@ Selon votre cas d’utilisation, sélectionnez ci-dessous l’onglet qui corresp
   </Tab>
 
   <Tab title="API publique">
-    Utilisez la [W&amp;B Public API](/fr/models/ref/python/public-api) pour ajouter ou mettre à jour des tags sur un run précédemment enregistré.
+    Utilisez la [W&amp;B Public API](/fr/models/ref/python/public-api) pour ajouter ou mettre à jour des tags d&#39;un run enregistré précédemment.
 
-    Pour mettre à jour les tags d’un run existant, accédez à la propriété `wandb.Run.tags`. La propriété `wandb.Run.tags` contient une liste de chaînes. Concaténez le ou les nouveaux tags aux tags existants, puis appelez `wandb.Run.update()` pour mettre à jour le run avec les nouveaux tags. Par exemple :
+    Pour mettre à jour les tags d&#39;un run existant, accédez à la propriété `wandb.Run.tags`. La propriété `wandb.Run.tags` consiste en une liste de chaînes. Concaténez le(s) nouveau(x) tag(s) aux tags existants, puis appelez `wandb.Run.update()` pour mettre à jour le run avec les nouveaux tags. Par exemple :
 
     ```python
-    with wandb.Api().run("{entity}/{project}/{run-id}") as run:
-      run.tags.append("<tag1>")
-      run.update()
+    run = wandb.Api().run("{entity}/{project}/{run-id}")
+    run.tags.append("tag1")  # vous pouvez choisir des tags en fonction des données du run ici
+    run.update()
     ```
   </Tab>
 
   <Tab title="Page du projet">
-    Cette méthode convient le mieux pour ajouter le même tag ou les mêmes tags à un grand nombre de runs.
+    Cette méthode est la mieux adaptée pour étiqueter un grand nombre de runs avec le même tag ou les mêmes tags.
 
-    1. Accédez à l’espace de travail de votre projet.
+    1. Naviguez vers l&#39;espace de travail de votre projet.
     2. Sélectionnez **Runs** dans la barre latérale du projet.
     3. Sélectionnez un ou plusieurs runs dans le tableau.
-    4. Une fois un ou plusieurs runs sélectionnés, cliquez sur le bouton **Tag** au-dessus du tableau.
-    5. Saisissez le tag à ajouter, puis cochez la case **Create new tag** pour l’ajouter.
+    4. Une fois que vous avez sélectionné un ou plusieurs runs, sélectionnez le bouton **Tag** au-dessus du tableau.
+    5. Tapez le tag que vous souhaitez ajouter et cochez la case **Create new tag** pour ajouter le tag.
   </Tab>
 
   <Tab title="Page du run">
-    Cette méthode convient le mieux pour appliquer manuellement un ou plusieurs tags à un seul run.
+    Cette méthode est la mieux adaptée pour appliquer un tag ou des tags à un seul run manuellement.
 
-    1. Accédez à l’espace de travail de votre projet.
-    2. Cliquez sur un run pour l’ouvrir. La page du run s’ouvre avec l’onglet **Overview** affiché par défaut.
-    3. Sélectionnez le bouton avec l’icône plus grise (**+**) à côté de **Tags**.
-    4. Saisissez le tag à ajouter, puis sélectionnez **Add** sous la zone de texte pour ajouter un nouveau tag.
+    1. Accédez à l&#39;espace de travail du projet.
+    2. Cliquez sur un run pour l&#39;ouvrir. La page du run s&#39;ouvre avec l&#39;onglet **Aperçu** affiché par défaut.
+    3. Sélectionnez le bouton avec l&#39;icône plus grise (**+**) à côté de **Tags**.
+    4. Saisissez le tag à ajouter, puis sélectionnez **Add** sous la zone de texte pour créer un nouveau tag.
   </Tab>
 </Tabs>
 
@@ -79,22 +79,22 @@ Selon votre cas d’utilisation, sélectionnez ci-dessous l’onglet qui corresp
   ## Supprimer des tags d’un ou de plusieurs runs
 </div>
 
-Suivez ces étapes pour supprimer des tags d’un run dans la W&amp;B App.
+Suivez ces étapes pour supprimer des tags d’un run dans W&amp;B App.
 
 <Tabs>
   <Tab title="Page du projet">
-    Cette méthode est particulièrement adaptée pour supprimer des tags d’un grand nombre de runs.
+    Cette méthode est la plus adaptée pour supprimer des tags sur un grand nombre de runs.
 
-    1. Dans la barre latérale du run du projet, sélectionnez l’icône de tableau en haut à droite. Cela développe la barre latérale en tableau complet des runs.
-    2. Survolez un run dans le tableau pour faire apparaître une case à cocher à gauche, ou repérez dans la ligne d’en-tête une case à cocher permettant de sélectionner tous les runs.
-    3. Sélectionnez la case à cocher pour activer les actions groupées.
+    1. Dans la barre latérale du run du projet, sélectionnez l’icône de tableau en haut à droite. La barre latérale s’ouvre alors sur le tableau complet des runs.
+    2. Survolez un run dans le tableau pour faire apparaître une case à cocher à gauche, ou utilisez la case à cocher de la ligne d’en-tête pour sélectionner tous les runs.
+    3. Cochez la case pour activer les actions groupées.
     4. Sélectionnez les runs dont vous souhaitez supprimer les tags.
     5. Sélectionnez le bouton **Tag** au-dessus des lignes de runs.
-    6. Sélectionnez la case à cocher à côté d’un tag pour le supprimer du run.
+    6. Cochez la case à côté d’un tag pour le supprimer du run.
   </Tab>
 
   <Tab title="Page du run">
-    1. Dans la barre latérale gauche de la page du run, sélectionnez l’onglet **Overview** en haut. Les tags du run y sont visibles.
-    2. Survolez un tag et sélectionnez le « x » pour le supprimer du run.
+    1. Dans la barre latérale gauche de la page du run, sélectionnez l’onglet supérieur **Aperçu**. Les tags du run y sont affichés.
+    2. Survolez un tag et sélectionnez le &quot;x&quot; pour le supprimer du run.
   </Tab>
 </Tabs>
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/runs/view-logged-runs.mdx b/fr/models/runs/view-logged-runs.mdx
index 6ee4411409..9e52d271c7 100644
--- a/fr/models/runs/view-logged-runs.mdx
+++ b/fr/models/runs/view-logged-runs.mdx
@@ -3,10 +3,10 @@ title: Afficher un run spécifique dans un projet
 description: Découvrez comment afficher un run enregistré spécifique et ses propriétés à l’aide de la W&B App ou de l’interface de terminal LEET.
 ---
 
-Affichez les informations d’un run spécifique, telles que son état actuel, ses artifacts, ses métriques, et plus encore. Vous pouvez afficher et surveiller des runs à l’aide de la W&amp;B App ou de l’interface de terminal `wandb beta leet`.
+Affichez les informations d’un run spécifique, telles que son état actuel, ses artifacts, ses métriques, et plus encore. Vous pouvez afficher et surveiller des runs à l’aide de la W&amp;B App ou de l’interface de terminal `wandb leet`.
 
 <Tabs>
-  <Tab title="WA&B App">
+  <Tab title="W&B App">
     Pour afficher un run spécifique dans la W&amp;B App :
 
     1. Accédez à la [W&amp;B App](https://wandb.ai/home).
@@ -26,22 +26,22 @@ Affichez les informations d’un run spécifique, telles que son état actuel, s
   </Tab>
 
   <Tab title="LEET">
-    Pour afficher un run localement dans votre terminal à l’aide de l’interface de terminal `wandb beta leet` :
+    Pour afficher un run localement dans votre terminal à l’aide de l’interface de terminal `wandb leet` :
 
     1. Si vous avez démarré le run localement à partir d’un script, accédez au répertoire dans lequel vous avez exécuté votre code. Il contient un répertoire `wandb/` avec un sous-répertoire par run et un lien symbolique `latest-run/`. Chaque répertoire de run contient un journal des transactions nommé au format `run-<run-ID>.wandb`.
 
        Si vous n’avez pas démarré le run localement mais avez téléchargé à la place un fichier journal des transactions `.wandb`, notez son emplacement.
-    2. Démarrez `wandb beta leet` à l’aide de l’une de ces commandes :
+    2. Démarrez `wandb leet` à l’aide de l’une de ces commandes :
 
        ```bash
        # Afficher le dernier run, stocké dans ./wandb/latest-run/
-       wandb beta leet
+       wandb leet
 
        # Spécifier un répertoire de run
-       wandb beta leet ./wandb/run-20250813_124246-n67z9ude
+       wandb leet ./wandb/run-20250813_124246-n67z9ude
 
        # Spécifier un fichier .wandb
-       wandb beta leet ./wandb/run-20250813_124246-n67z9ude/run-n67z9ude.wandb
+       wandb leet ./wandb/run-20250813_124246-n67z9ude/run-n67z9ude.wandb
        ```
 
     LEET affiche une interface à trois panneaux :
@@ -58,7 +58,7 @@ Affichez les informations d’un run spécifique, telles que son état actuel, s
     * `n` / `N` - Naviguer entre les pages de métriques
     * `q` / `CMD+C` - Quitter
 
-    Voir l’[interface de terminal LEET](/fr/models/app/leet-tui) pour un guide complet, ou la référence CLI [`wandb beta leet`](/fr/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-leet) pour des détails sur les raccourcis et la configuration.
+    Voir l’[interface de terminal LEET](/fr/models/app/leet-tui) pour un guide complet, ou la référence CLI [`wandb leet`](/fr/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-leet) pour des détails sur les raccourcis et la configuration.
   </Tab>
 </Tabs>
 
@@ -101,7 +101,7 @@ Vous pouvez utiliser la boîte de recherche au-dessus des sections Config et Sum
   W&amp;B ne recherche pas dans les paramètres imbriqués de Config ou de Summary. Par exemple, si vous enregistrez un paramètre de configuration imbriqué avec `wandb.Run.config.update({"model": {"learning_rate": 0.01}})`, W&amp;B ne renvoie pas le paramètre `learning_rate` si vous recherchez `learning_rate` dans la boîte de recherche. Vous ne pouvez trouver le paramètre `learning_rate` qu’en recherchant `model`.
 </Note>
 
-Consultez un exemple d’aperçu de projet [ici](https://wandb.ai/stacey/deep-drive/overview).
+Consultez un exemple d’aperçu de projet [ici](https://wandb.ai/stacey/deep-drive/overview). 
 
 <div id="logs">
   ## Journaux
diff --git a/fr/models/track.mdx b/fr/models/track.mdx
index a3e339dbd0..2be3bca341 100644
--- a/fr/models/track.mdx
+++ b/fr/models/track.mdx
@@ -30,28 +30,31 @@ Suivez une expérience de machine learning avec quelques lignes de code :
 
 1. Créez un [W&amp;B Run](/fr/models/runs/).
 2. Enregistrez un dictionnaire d&#39;hyperparamètres, comme le taux d&#39;apprentissage ou le type de modèle, dans votre configuration ([`wandb.Run.config`](/fr/models/track/config/)).
-3. Journalisez des métriques ([`wandb.Run.log()`](/fr/models/track/log/)) au fil de l&#39;entraînement, par exemple l&#39;accuracy et la perte.
+3. Consignez des métriques ([`wandb.Run.log()`](/fr/models/track/log/)) au fil de l&#39;entraînement, par exemple l&#39;accuracy et la perte.
 4. Enregistrez les sorties d&#39;un run, comme les poids du modèle ou un tableau de prédictions.
 
-Le code suivant illustre un flux de travail courant de suivi des expériences avec W&amp;B :
+Le code suivant illustre un flux de travail courant de suivi des expériences avec W&amp;B. Remplacez `my-team` par votre entité d’équipe W&amp;B et `my-project-name` par le nom de votre projet.
 
 ```python
-# Démarrer un run.
-#
-# Lorsque ce bloc se termine, il attend que les données journalisées finissent d'être uploadées.
-# Si une exception est levée, le run est marqué comme échoué.
-with wandb.init(entity="", project="my-project-name") as run:
-  # Enregistrer les entrées du modèle et les hyperparamètres.
+import wandb
+
+entity = "<my-team>"  # Set entity to your W&B team name
+project = "my-project-name"  # Set project to your W&B project name
+
+# When this block exits, it waits for logged data to finish uploading.
+# If an exception is raised, the run is marked failed.
+with wandb.init(entity=entity, project="my-project-name") as run:
+  # Enregistrez les entrées du modèle et les hyperparamètres.
   run.config.learning_rate = 0.01
 
-  # Exécuter le code de votre expérience.
+  # Run your experiment code.
   for epoch in range(num_epochs):
-    # Effectuer l'entraînement...
+    # Do some training...
 
-    # Journaliser des métriques au fil du temps pour visualiser les performances du modèle.
+    # Log metrics over time to visualize model performance.
     run.log({"loss": loss})
 
-  # Uploader les sorties du modèle en tant qu'Artifacts.
+  # Upload model outputs as artifacts.
   run.log_artifact(model)
 ```
 
@@ -61,12 +64,13 @@ with wandb.init(entity="", project="my-project-name") as run:
 
 Selon votre cas d’utilisation, explorez les ressources suivantes pour démarrer avec W&amp;B Experiments :
 
-* Lisez le [Démarrage rapide W&amp;B](/fr/models/quickstart/) pour découvrir, étape par étape, les commandes du W&amp;B Python SDK que vous pouvez utiliser pour créer, suivre et utiliser un artifact de jeu de données.
+* Lisez le [Démarrage rapide W&amp;B](/fr/models/quickstart/) pour apprendre à configurer W&amp;B et à suivre votre première expérience.
+* Essayez les [premiers pas avec W&amp;B Models](/fr/models/models_quickstart/) pour apprendre à utiliser W&amp;B afin de suivre, partager et gérer des artifacts de modèles dans vos flux de travail de machine learning.
 * Explorez ce chapitre pour apprendre à :
-  * Créer une expérience
-  * Configurer des expériences
-  * Journaliser les données d’expériences
-  * Consulter les résultats des expériences
+  * [Créer une expérience](/fr/models/track/create-an-experiment)
+  * [Configurer des expériences](/fr/models/track/config/)
+  * [Journaliser les données d’expériences](/fr/models/track/log/)
+  * [Consulter les résultats des expériences](/fr/models/track/workspaces)
 * Explorez la [bibliothèque Python de W&amp;B](/fr/models/ref/python/) dans le [Guide de référence de l’API W&amp;B](/fr/models/ref/python/).
 
 <div id="best-practices-and-tips">
diff --git a/fr/models/track/config.mdx b/fr/models/track/config.mdx
index 71b6c3bbfd..7f3dc5a6cb 100644
--- a/fr/models/track/config.mdx
+++ b/fr/models/track/config.mdx
@@ -142,7 +142,7 @@ if __name__ == "__main__":
         "-e", "--epochs", type=int, default=50, help="Number of training epochs"
     )
     parser.add_argument(
-        "-lr", "--learning_rate", type=int, default=0.001, help="Learning rate"
+        "-lr", "--learning_rate", type=float, default=0.001, help="Learning rate"
     )
 
     args = parser.parse_args()
@@ -153,7 +153,9 @@ if __name__ == "__main__":
   ### Définissez la configuration au fil de votre script
 </div>
 
-Vous pouvez ajouter d’autres paramètres à votre objet de configuration au fil de votre script. L’extrait de code suivant montre comment ajouter de nouvelles paires clé-valeur à votre objet de configuration :
+Vous pouvez ajouter d’autres paramètres à votre objet de configuration au fil de votre script.
+
+L’extrait de code suivant montre comment ajouter de nouvelles paires clé-valeur à un objet de configuration existant :
 
 ```python
 import wandb
@@ -171,17 +173,31 @@ config = {
 # Passer le dictionnaire de configuration lors de l'initialisation de W&B
 with wandb.init(project="config_example", config=config) as run:
     # Mettre à jour la configuration après l'initialisation de W&B
-    run.config["dropout"] = 0.2
-    run.config.epochs = 4
+    run.config["epochs"] = 4
     run.config["batch_size"] = 32
 ```
 
-Vous pouvez mettre à jour plusieurs valeurs à la fois :
+Vous pouvez ajouter plusieurs valeurs à la fois. L’extrait de code suivant montre comment mettre à jour plusieurs paires clé-valeur dans un objet de configuration existant :
 
 ```python
-run.config.update({"lr": 0.1, "channels": 16})
+# Définir un objet dictionnaire de configuration
+config = {
+    "channels": 24,
+    "lr": 1.0,
+}
+
+with wandb.init(project="config_example", config=config) as run:
+    run.config.update(
+        {
+            "lr": 0.1,
+            "channels": 16,
+        },
+        allow_val_change=True,
+    )
 ```
 
+Assurez-vous de définir `allow_val_change=True` si vous souhaitez mettre à jour la valeur d’une clé existante. Si vous ne définissez pas ce paramètre, W&amp;B renverra une erreur si vous essayez de mettre à jour la valeur d’une clé existante.
+
 <div id="set-the-configuration-after-your-run-finishes">
   ### Définissez la configuration une fois votre run terminé
 </div>
diff --git a/fr/models/track/create-an-experiment.mdx b/fr/models/track/create-an-experiment.mdx
index 97bc9ae72e..ed2a5cccaf 100644
--- a/fr/models/track/create-an-experiment.mdx
+++ b/fr/models/track/create-an-experiment.mdx
@@ -16,7 +16,7 @@ Créez une expérience W&amp;B en quatre étapes :
 1. [Initialiser un run W&amp;B](#initialize-a-wb-run)
 2. [Enregistrer un dictionnaire d&#39;hyperparamètres](#capture-a-dictionary-of-hyperparameters)
 3. [Consigner des métriques dans votre boucle d&#39;entraînement](#log-metrics-inside-your-training-loop)
-4. [Enregistrer un artifact dans W&amp;B](#log-an-artifact-to-wb)
+4. [Enregistrer un artefact dans W&amp;B](/fr/models/track/create-an-experiment#log-an-artifact-to-w%26b)
 
 <div id="initialize-a-wb-run">
   ### Initialiser un run W&amp;B
@@ -68,13 +68,13 @@ Appelez [`run.log()`](/fr/models/ref/python/experiments/run/#method-runlog) pour
 ```python
 model, dataloader = get_model(), get_data()
 
-for epoch in range(run.config.epochs):
+for epoch in range(run.config["epochs"]):
     for batch in dataloader:
         loss, accuracy = model.training_step()
         run.log({"accuracy": accuracy, "loss": loss})
 ```
 
-Pour plus d’informations sur les différents types de données que vous pouvez journaliser avec W&amp;B, voir [Journaliser des données pendant les Experiments](/fr/models/track/log/).
+Pour plus d’informations sur les différents types de données que vous pouvez journaliser avec W&amp;B, voir [Journaliser des objets et des médias](/fr/models/track/log/).
 
 <div id="log-an-artifact-to-wb">
   ### Journaliser un Artifact dans W&amp;B
@@ -125,13 +125,13 @@ with wandb.init(
   ## Étapes suivantes : visualisez votre expérience
 </div>
 
-Utilisez le tableau de bord W&amp;B comme point central pour organiser et visualiser les résultats de vos modèles de machine learning. En quelques clics, créez des graphiques interactifs riches, comme des [graphiques en coordonnées parallèles](/fr/models/app/features/panels/parallel-coordinates/), des [analyses d’importance des paramètres](/fr/models/app/features/panels/parameter-importance/) et d’[autres types de graphiques](/fr/models/app/features/panels/).
+Utilisez le Workspace de votre projet pour organiser et visualiser les résultats de vos modèles de machine learning. Vous pouvez créer des graphiques interactifs, comme des [graphiques en coordonnées parallèles](/fr/models/app/features/panels/parallel-coordinates/), des [analyses d’importance des paramètres](/fr/models/app/features/panels/parameter-importance/) et d’[autres types de graphiques](/fr/models/app/features/panels/).
 
 <Frame>
-  <img src="/images/sweeps/quickstart_dashboard_example.png" alt="Exemple de tableau de bord Sweeps du Démarrage rapide" />
+  <img src="/images/sweeps/quickstart_dashboard_example.png" alt="Exemple de Workspace Sweeps du Démarrage rapide" />
 </Frame>
 
-Pour en savoir plus sur l’affichage des expériences et de Runs spécifiques, voir [Visualiser les résultats des expériences](/fr/models/track/workspaces/).
+Pour en savoir plus sur l’affichage des expériences et de Runs spécifiques, voir [Afficher les résultats des expériences](/fr/models/track/workspaces/).
 
 <div id="best-practices">
   ## Bonnes pratiques
@@ -139,23 +139,23 @@ Pour en savoir plus sur l’affichage des expériences et de Runs spécifiques,
 
 Voici quelques recommandations à suivre lorsque vous créez des expériences :
 
-1. **Terminez vos runs** : utilisez `wandb.init()` dans un bloc `with` pour marquer automatiquement le run comme terminé lorsque le code se termine ou lève une exception.
-   * Dans les notebooks Jupyter, il peut être plus pratique de gérer vous-même l&#39;objet Run. Dans ce cas, vous pouvez appeler explicitement `finish()` sur l&#39;objet Run pour le marquer comme terminé :
+* **Gérer les runs avec un gestionnaire de contexte** : utilisez `wandb.init()` dans un bloc `with` pour terminer automatiquement le run lorsque le code se termine ou lève une exception.
+  * Dans les notebooks Jupyter, vous préférerez peut-être gérer le run vous-même. Dans ce cas, appelez `finish()` pour le marquer comme terminé :
 
-     ```python
-     # Dans une cellule de notebook :
-     run = wandb.init()
+    ```python
+    # Dans une cellule de notebook :
+    run = wandb.init()
 
-     # Dans une autre cellule :
-     run.finish()
-     ```
-2. **Configuration** : suivez les hyperparamètres, l&#39;architecture, le jeu de données et tout ce que vous souhaitez utiliser pour reproduire votre modèle. Ces éléments apparaîtront sous forme de colonnes — utilisez les colonnes de configuration pour regrouper, trier et filtrer les runs de manière dynamique dans l&#39;application.
-3. **Projet** : un projet est un ensemble d&#39;expériences que vous pouvez comparer entre elles. Chaque projet dispose d&#39;une page de tableau de bord dédiée, et vous pouvez facilement afficher ou masquer différents groupes de runs pour comparer différentes versions de modèle.
-4. **Notes** : ajoutez un court message de commit directement depuis votre script. Modifiez et consultez les notes dans la section Aperçu d&#39;un run dans l&#39;application W&amp;B.
-5. **Tags** : identifiez les runs de référence et vos runs favoris. Vous pouvez filtrer les runs à l&#39;aide de tags. Vous pouvez modifier les tags ultérieurement dans la section Aperçu du tableau de bord de votre projet dans l&#39;application W&amp;B.
-6. **Créez plusieurs ensembles de runs pour comparer les expériences** : lorsque vous comparez des expériences, créez plusieurs ensembles de runs pour faciliter la comparaison des métriques. Vous pouvez activer ou désactiver des ensembles de runs sur un même graphique ou groupe de graphiques.
+    # Dans une autre cellule :
+    run.finish()
+    ```
+* **Configuration** : suivez les hyperparamètres, l&#39;architecture du modèle, les informations sur le dataset et les autres valeurs nécessaires pour reproduire votre modèle. Pour plus d&#39;informations, voir [Afficher la configuration dans la section Aperçu d&#39;un run dans l&#39;application W&amp;B](/fr/models/track/config#view-config-values-in-the-w\&b-app).
+* **Project** : utilisez les [Projects](/fr/models/track/project-page) pour organiser les expériences dans un espace centralisé où vous pouvez visualiser les résultats, comparer les runs, afficher et télécharger des artefacts, créer des automatisations, et plus encore.
+* **Notes** : ajoutez des notes pour décrire l&#39;objectif d&#39;un run, par exemple `baseline model` ou `tuned hyperparameters`. Vous pourrez modifier ces notes plus tard depuis l&#39;aperçu du run dans l&#39;application W&amp;B.
+* **Types de job** : [ajoutez des types de job à vos runs](/fr/models/runs/grouping#organize-runs-by-job-type) pour organiser et filtrer les runs par tâche, par exemple `train`, `test` ou `inference`.
+* **Tags** : [ajoutez des tags aux runs](/fr/models/runs/tags) pour étiqueter les runs avec des fonctionnalités ou des attributs qui ne ressortent pas forcément des métriques ou des artefacts enregistrés.
 
-L&#39;extrait de code suivant montre comment définir une expérience W&amp;B en appliquant les bonnes pratiques listées ci-dessus :
+L&#39;exemple suivant montre comment initialiser un run W&amp;B en appliquant ces bonnes pratiques :
 
 ```python
 import wandb
@@ -176,4 +176,4 @@ with wandb.init(
     ...
 ```
 
-Pour plus d’informations sur les paramètres disponibles lors de la définition d’une expérience W&amp;B, consultez la documentation de l’API [`wandb.init()`](/fr/models/ref/python/functions/init) dans le [Guide de référence de l’API](/fr/models/ref/python/).
+Pour plus d’informations sur les paramètres disponibles, voir [`wandb.init()`](/fr/models/ref/python/functions/init) dans le [Guide de référence du SDK Python](/fr/models/ref/python/).
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/models/track/log/media.mdx b/fr/models/track/log/media.mdx
index d71607fc52..0eb7faf68b 100644
--- a/fr/models/track/log/media.mdx
+++ b/fr/models/track/log/media.mdx
@@ -4,6 +4,7 @@ title: Journaliser des médias et des objets
 ---
 
 import { ColabLink } from '/snippets/fr/_includes/colab-link.mdx';
+import { WandbReport } from '/snippets/WandbReport.jsx';
 
 <ColabLink url="https://colab.research.google.com/github/wandb/examples/blob/master/colabs/wandb-log/Log_(Almost)_Anything_with_W%26B_Media.ipynb" />
 
@@ -330,6 +331,10 @@ Si des histogrammes figurent dans votre summary, ils apparaîtront dans l’ongl
 
 Journalisez des nuages de points 3D et des scènes LiDAR avec des boîtes englobantes. Passez un tableau NumPy contenant les coordonnées et les couleurs des points pour le rendu.
 
+Les nuages de points enregistrés sont entièrement interactifs dans l’application W&amp;B. Par exemple, le [rapport LIDAR Point Clouds of Driving Scenes](https://wandb.ai/stacey/lyft/reports/LIDAR-Point-Clouds-of-Driving-Scenes--Vmlldzo2MzA5Mg) intégré ci-dessous montre des scènes du jeu de données Lyft avec des boîtes englobantes 3D. Faites glisser pour faire pivoter la vue et zoomer dans le visualiseur.
+
+<WandbReport src="https://wandb.ai/stacey/lyft/reports/LIDAR-Point-Clouds-of-Driving-Scenes--Vmlldzo2MzA5Mg" title="rapport LIDAR point clouds of driving scenes" height={720} />
+
 ```python
 point_cloud = np.array([[0, 0, 0, COLOR]])
 
diff --git a/fr/models/track/project-page.mdx b/fr/models/track/project-page.mdx
index 2432385997..793a876093 100644
--- a/fr/models/track/project-page.mdx
+++ b/fr/models/track/project-page.mdx
@@ -18,8 +18,8 @@ Chaque projet contient les onglets suivants :
 * [Workspace](/fr/models/track/project-page/#workspace-tab) : espace personnel de visualisation
 * [Runs](#runs-tab) : tableau répertoriant tous les runs de votre projet
 * [Automations](#automations-tab) : Automations configurées dans votre projet
-* [Sweeps](/fr/models/sweeps) : exploration et optimisation automatisées
-* [Rapports](/fr/models/track/project-page/#reports-tab) : instantanés enregistrés des notes, des runs et des graphiques
+* [Sweeps](#sweeps-tab) : exploration et optimisation automatisées
+* [Reports](/fr/models/track/project-page/#reports-tab) : instantanés enregistrés des notes, des runs et des graphiques
 * [Artifacts](#artifacts-tab) : contient tous les runs et les Artifacts associés à ces runs
 
 <div id="overview-tab">
@@ -74,7 +74,7 @@ Le *workspace* d’un projet vous offre un espace personnel pour comparer des ex
 
 **Barre latérale Runs** : liste de tous les runs de votre projet.
 
-* **Menu d’actions (<Icon icon="ellipsis-vertical" iconType="solid" />)** : survolez une ligne dans la barre latérale pour faire apparaître le menu sur le côté gauche. Utilisez ce menu pour renommer un run, supprimer un run ou arrêter un run actif.
+* **Menu d’actions (<Icon icon="ellipsis" iconType="solid" />)** : survolez une ligne dans la barre latérale pour faire apparaître le menu sur le côté gauche. Utilisez ce menu pour renommer un run, supprimer un run ou arrêter un run actif.
 * **Icône de visibilité** : cliquez sur l’œil pour afficher ou masquer les runs sur les graphiques
 * **Couleur** : modifiez la couleur du run en choisissant l’un de nos préréglages ou une couleur personnalisée
 * **Recherche** : recherchez des runs par nom. Cela filtre également les runs visibles dans les graphiques.
@@ -83,7 +83,7 @@ Le *workspace* d’un projet vous offre un espace personnel pour comparer des ex
 * **Trier** : choisissez une valeur selon laquelle trier vos runs, par exemple les runs avec la perte la plus faible ou la précision la plus élevée. Le tri détermine quels runs s’affichent sur les graphiques.
 * **Bouton d’extension** : développez la barre latérale pour afficher le tableau complet
 * **Réduire** : appuyez sur **Cmd+.** (macOS) ou **Ctrl+.** (Windows/Linux) pour réduire ou restaurer le sélecteur de Runs. Voir [Raccourcis clavier](/fr/models/app/keyboard-shortcuts) pour plus de détails.
-* **Nombre de runs** : le nombre entre parenthèses en haut correspond au nombre total de runs du projet. Le nombre (N visualisés) correspond au nombre de runs dont l’œil est activé et qui peuvent être affichés dans chaque graphique. Dans l’exemple ci-dessous, les graphiques n’affichent que les 10 premiers runs sur 183. Modifiez un graphique pour augmenter le nombre maximal de runs visibles.
+* **Nombre de runs** : le nombre entre parenthèses en haut correspond au nombre total de runs du projet. Le nombre (N sélectionnés) correspond au nombre de runs dont l’œil est activé et qui peuvent être affichés dans chaque graphique. Dans l’exemple ci-dessous, les graphiques n’affichent que les 10 premiers runs sur 183. Modifiez un graphique pour augmenter le nombre maximal de runs visibles.
 
 Si vous épinglez, masquez ou modifiez l’ordre des colonnes dans l’[onglet Runs](#runs-tab), la barre latérale Runs reflète ces personnalisations.
 
@@ -134,12 +134,20 @@ Redimensionnez la section en cliquant sur son coin inférieur droit et en le fai
   ### Rechercher des métriques
 </div>
 
-Utilisez la zone de recherche du Workspace pour filtrer les panneaux. La recherche s’effectue sur les titres des panneaux, qui correspondent par défaut au nom des métriques visualisées.
+Utilisez la zone de recherche de l&#39;Workspace pour filtrer les panneaux par titre.
+
+<Note>
+  Par défaut, W&amp;B utilise le nom de la métrique comme titre du panneau. Pour modifier ce titre, cliquez sur l&#39;icône **d&#39;engrenage** (<Icon icon="gear" iconType="solid" />) située dans le coin supérieur droit du panneau, puis saisissez un titre dans le champ **Titre du graphique**.
+</Note>
 
 <Frame>
-  <img src="/images/app_ui/search_in_the_workspace.png" alt="Recherche dans le Workspace" />
+  <img src="/images/app_ui/search_in_the_workspace.png" alt="Recherche dans l'espace de travail" />
 </Frame>
 
+Pour exclure des panneaux des résultats de recherche, cliquez sur **Masquer les panneaux** (<Icon icon="sliders" iconType="solid" />) à côté de la zone de recherche, puis saisissez une expression régulière. W&amp;B applique le filtre immédiatement. Le filtre reste actif jusqu&#39;à ce que vous le supprimiez.
+
+Pour supprimer le filtre, cliquez de nouveau sur **Masquer les panneaux** (<Icon icon="sliders" iconType="solid" />) et effacez l&#39;expression régulière.
+
 <div id="runs-tab">
   ## Onglet Runs
 </div>
@@ -331,7 +339,7 @@ Vous pouvez créer un projet dans W&amp;B App ou par programmation en spécifian
     3. Cliquez sur **Create new project**.
     4. Définissez **Team** sur le nom de l’équipe qui sera propriétaire du projet.
     5. Indiquez un nom pour votre projet dans le champ **Name**.
-    6. Définissez **Project visibility**, qui est définie par défaut sur **Team**.
+    6. Définissez **Visibilité du projet**, qui est définie par défaut sur **Team**.
     7. Vous pouvez également ajouter une **Description**.
     8. Cliquez sur **Create project**.
 
@@ -342,7 +350,7 @@ Vous pouvez créer un projet dans W&amp;B App ou par programmation en spécifian
     3. Sur la page d’accueil, cliquez sur **Create new project**.
     4. **Team** est automatiquement défini sur l’équipe propriétaire de la page d’accueil que vous consultez. Si nécessaire, changez d’équipe.
     5. Indiquez un nom pour votre projet dans le champ **Name**.
-    6. Définissez **Project visibility**, qui est définie par défaut sur **Team**.
+    6. Définissez **Visibilité du projet**, qui est définie par défaut sur **Team**.
     7. Vous pouvez également ajouter une **Description**.
     8. Cliquez sur **Create project**.
   </Tab>
@@ -351,10 +359,13 @@ Vous pouvez créer un projet dans W&amp;B App ou par programmation en spécifian
     Pour créer un projet par programmation, spécifiez un `project` lors de l’appel à `wandb.init()`. Si le projet n’existe pas encore, il est créé automatiquement et appartient à l’entité spécifiée. Par exemple :
 
     ```python
-    import wandb with wandb.init(entity="<entity>", project="<project_name>") as run: run.log({"accuracy": .95})
+    import wandb
+
+    with wandb.init(entity="<entity>", project="<project_name>") as run: 
+        run.log({"accuracy": .95})
     ```
 
-    Consultez la [référence de l’API `wandb.init()`](/fr/models/ref/python/functions/init/#examples).
+    Consultez la [référence `wandb.init()`](/fr/models/ref/python/functions/init/#examples).
   </Tab>
 </Tabs>
 
@@ -380,12 +391,12 @@ Ajoutez une étoile à un projet pour indiquer qu’il est important.
 
 Les projets marqués d’une étoile sont regroupés en **haut de la page Projects**. Dans le **menu de navigation globale** en haut à gauche, vous pouvez accéder rapidement à jusqu’à 10 projets récents dans la liste **Projects**, les projets favoris apparaissant en premier.
 
-Il existe deux façons de marquer un projet comme important : dans l’onglet Aperçu d’un projet ou sur la page de profil de votre équipe.
+Il existe deux façons de marquer un projet comme important : dans l’onglet Vue d’ensemble d’un projet ou sur la page de profil de votre équipe.
 
 <Tabs>
   <Tab title="Aperçu du projet">
     1. Accédez à votre projet W&amp;B dans la W&amp;B App à l’adresse `https://wandb.ai/<team>/<project-name>`.
-    2. Sélectionnez l’onglet **Aperçu** dans la barre latérale du projet.
+    2. Sélectionnez l’onglet **Vue d’ensemble** dans la barre latérale du projet.
     3. Cliquez sur l’icône en forme d’étoile dans le coin supérieur droit, à côté du bouton **Edit**.
 
     <Frame>
diff --git a/fr/models/track/public-api-guide.mdx b/fr/models/track/public-api-guide.mdx
index c09a7203a1..263b508214 100644
--- a/fr/models/track/public-api-guide.mdx
+++ b/fr/models/track/public-api-guide.mdx
@@ -1,155 +1,11 @@
 ---
-description: Importer des données depuis MLFlow, exporter ou mettre à jour les données que vous avez enregistrées sur
-  W&B
-title: Importer et exporter des données
+description: Exporter ou mettre à jour les données que vous avez enregistrées sur W&B
+title: Exporter et mettre à jour des données
 ---
 
 import ApiKeyCreate from "/snippets/fr/_includes/api-key-create.mdx";
 import ApiKeySecurity from "/snippets/fr/_includes/api-key-security.mdx";
 
-Exportez ou importez des données à l’aide des API publiques de W&amp;B.
-
-<Note>
-  Cette fonctionnalité nécessite python&gt;=3.8
-</Note>
-
-<div id="import-data-from-mlflow">
-  ## Importer des données depuis MLFlow
-</div>
-
-W&amp;B vous permet d&#39;importer des données depuis MLFlow, y compris les experiments, les runs, les artefacts, les métriques et d&#39;autres métadonnées.
-
-Installez les dépendances :
-
-```shell
-# remarque : nécessite py38+
-pip install wandb[importers]
-```
-
-Connectez-vous à W&amp;B. Si c’est votre première connexion, suivez les instructions affichées.
-
-```shell
-wandb login
-```
-
-Importez toutes les exécutions à partir d’un serveur MLFlow existant :
-
-```py
-from wandb.apis.importers.mlflow import MlflowImporter
-
-importer = MlflowImporter(mlflow_tracking_uri="...")
-
-runs = importer.collect_runs()
-importer.import_runs(runs)
-```
-
-Par défaut, `importer.collect_runs()` collecte toutes les exécutions du serveur MLFlow. Si vous préférez téléverser uniquement un sous-ensemble particulier, vous pouvez créer votre propre itérable de runs et le passer à l’importateur.
-
-```py
-import mlflow
-from wandb.apis.importers.mlflow import MlflowRun
-
-client = mlflow.tracking.MlflowClient(mlflow_tracking_uri)
-
-runs: Iterable[MlflowRun] = []
-for run in mlflow_client.search_runs(...):
-    runs.append(MlflowRun(run, client))
-
-importer.import_runs(runs)
-```
-
-<Note>
-  Vous devrez peut-être [configurer d’abord le Databricks CLI](https://docs.databricks.com/dev-tools/cli/index.html) si vous importez depuis Databricks MLflow.
-
-  Lors de l’étape précédente, définissez `mlflow-tracking-uri="databricks"`.
-</Note>
-
-Pour ignorer l’import des artefacts, vous pouvez passer `artifacts=False` :
-
-```py
-importer.import_runs(runs, artifacts=False)
-```
-
-Pour importer dans une entité et un projet W&amp;B spécifiques, vous pouvez fournir un `Namespace` :
-
-```py
-from wandb.apis.importers import Namespace
-
-importer.import_runs(runs, namespace=Namespace(entity, project))
-```
-
-{/* Conformément à DOCS-1043, ces informations sont masquées jusqu’à ce que le problème soit corrigé 
-
-  ## Importer des données depuis une autre instance W&B
-
-  <Note>
-  Cette fonctionnalité est en version bêta et prend uniquement en charge l’importation depuis le cloud public W&B.
-  </Note>
-
-  Installer les dépendances :
-
-  ```sh
-  # remarque : nécessite py38+
-  pip install wandb[importers]
-  ```
-
-  Connectez-vous au serveur W&B source. Suivez les instructions si vous ne vous êtes jamais connecté auparavant.
-
-  ```sh
-  wandb login
-  ```
-
-  Importez tous les runs et artefacts d’une instance W&B source vers une instance W&B de destination. Les runs et les artefacts sont importés dans leurs espaces de noms respectifs sur l’instance de destination.
-
-  ```py
-  from wandb.apis.importers.wandb import WandbImporter
-  from wandb.apis.importers import Namespace
-
-  importer = WandbImporter(
-    src_base_url="https://api.wandb.ai",
-    src_api_key="your-api-key-here",
-    dst_base_url="https://example-target.wandb.io",
-    dst_api_key="target-environment-api-key-here",
-  )
-
-  # Importe tous les runs, artefacts et Reports
-  # de "entity/project" dans src vers "entity/project" dans dst
-  importer.import_all(namespaces=[
-    Namespace(entity, project),
-    # ... ajoutez d’autres espaces de noms ici
-  ])
-  ```
-
-  Si vous préférez modifier l’espace de noms de destination, vous pouvez spécifier `remapping: dict[Namespace, Namespace]`
-
-  ```py
-  importer.import_all(
-    namespaces=[Namespace(entity, project)],
-    remapping={
-        Namespace(entity, project): Namespace(new_entity, new_project),
-    }
-  )
-  ```
-
-  Par défaut, les importations sont incrémentielles. Les importations suivantes tentent de valider l’import précédent et écrivent dans des fichiers `.jsonl` qui consignent les réussites et les échecs. Si une importation a réussi, les validations ultérieures sont ignorées. Si une importation a échoué, elle est réessayée. Pour désactiver ce comportement, définissez `incremental=False`.
-
-  ```py
-  importer.import_all(
-    namespaces=[Namespace(entity, project)],
-    incremental=False,
-  )
-  ```
-
-  ### Problèmes connus et limites
-
-  - Si l’espace de noms de destination n’existe pas, W&B en crée un automatiquement.
-  - Si un run ou un artefact a le même ID dans l’espace de noms de destination, W&B le traite comme une importation incrémentielle. Le run ou l’artefact de destination est validé puis réessayé s’il a échoué lors d’une importation précédente.
-  - Aucune donnée n’est jamais supprimée du système source.
-
-  1. Lors d’une importation en masse (en particulier de gros artefacts), vous pouvez parfois atteindre les limites de débit de S3. Si vous voyez `botocore.exceptions.ClientError: An error occurred (SlowDown) when calling the PutObject operation`, essayez d’espacer les importations en ne déplaçant que quelques espaces de noms à la fois.
-  2. Les tableaux de runs importés peuvent sembler vides dans le workspace, mais si vous accédez à l’onglet Artifacts et cliquez sur l’artefact de tableau de run correspondant, le tableau devrait s’afficher correctement.
-  3. Les métriques système et les graphiques personnalisés (non explicitement enregistrés avec `run.log()`) ne sont pas importés */}
-
 <div id="export-data">
   ## Exporter des données
 </div>
@@ -177,7 +33,7 @@ Une clé API permet d’authentifier votre machine auprès de W&amp;B.
   ### Trouver le chemin du run
 </div>
 
-Pour utiliser l’API publique, vous aurez souvent besoin du chemin du run, au format `<entity>/<project>/<run_id>`. Dans l’interface de l’application, ouvrez la page d’un run et cliquez sur l’[onglet Vue d’ensemble ](/fr/models/track/public-api-guide/#overview-tab)pour obtenir le chemin du run.
+Pour utiliser l’API publique, vous aurez souvent besoin du chemin du run, au format `<entity>/<project>/<run_id>`. 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.
 
 <div id="export-run-data">
   ### Exporter les données d’un run
@@ -222,10 +78,10 @@ with wandb.init(project="public-api-example") as run:
         )
 ```
 
-Les sections suivantes décrivent les différentes sorties associées aux attributs de l’objet run ci-dessus
+Les sections suivantes décrivent les différentes sorties associées aux attributs de l’objet run ci-dessus.
 
 <div id="runconfig">
-  ##### `run.config`
+  #### `run.config`
 </div>
 
 ```python
@@ -250,7 +106,7 @@ Les sections suivantes décrivent les différentes sorties associées aux attrib
   ### Échantillonnage
 </div>
 
-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` &#95;&#95;). 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).
+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).
 
 <div id="querying-multiple-runs">
   ### Interroger plusieurs runs
@@ -493,10 +349,9 @@ L’extrait ci-dessous permet de trouver l’utilisation des ressources système
 ```python
 import wandb
 
-with wandb.Api().run("<entity>/<project>/<run_id>") as run:
-
-    system_metrics = run.history(stream="events")
-    system_metrics.to_csv("sys_metrics.csv")
+run = wandb.Api().run("<entity>/<project>/<run_id>")
+system_metrics = run.history(stream="events")
+system_metrics.to_csv("sys_metrics.csv")
 ```
 
 <div id="get-unsampled-metric-data">
diff --git a/fr/platform/app/settings-page/user-settings.mdx b/fr/platform/app/settings-page/user-settings.mdx
index 2cc4a74294..f1c4330811 100644
--- a/fr/platform/app/settings-page/user-settings.mdx
+++ b/fr/platform/app/settings-page/user-settings.mdx
@@ -164,12 +164,18 @@ Votre compte GitHub personnel est maintenant lié à votre compte W&amp;B.
   ## Supprimer votre compte
 </div>
 
-Cliquez sur le bouton **Supprimer le compte** pour supprimer votre compte.
+Sélectionnez le bouton **Supprimer le compte** pour supprimer votre compte.
 
 <Warning>
   La suppression du compte est irréversible.
 </Warning>
 
+<Note>
+  Vous ne pouvez pas supprimer un compte utilisateur si celui-ci est l’**administrateur de la facturation** d’une organisation qui compte plus d’un membre. Avant de supprimer un tel compte, transférez le rôle d’administrateur de la facturation à un autre utilisateur sur la page des [paramètres de facturation](/fr/platform/app/settings-page/billing-settings#billing-admin). Si vous êtes le seul membre de l’organisation, la suppression de votre compte supprime également l’organisation.
+</Note>
+
+Pour supprimer le compte d’une organisation entière plutôt qu’un compte utilisateur, voir [Comment puis-je supprimer le compte de mon organisation ?](/fr/support/models/articles/how-do-i-delete-my-organization-account).
+
 <div id="storage">
   ## Stockage
 </div>
diff --git a/fr/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization.mdx b/fr/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization.mdx
index 13f4898e27..40260065ae 100644
--- a/fr/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization.mdx
+++ b/fr/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization.mdx
@@ -1,7 +1,7 @@
 ---
 title: Gérer votre organisation
 description: "Gérez les utilisateurs, les équipes, les rôles, les licences et la facturation au sein d’une organisation W&B en tant qu’administrateur de l’organisation."
-keywords: ["inviter des utilisateurs", "administrateur d’organisation", "ajouter des membres de l’équipe", "licences utilisateur"]
+keywords: ["inviter des utilisateurs", "administrateur d’organisation", "ajouter des membres de l’équipe", "licences utilisateur", "provisionnement JIT", "provisionnement juste à temps", "provisionnement automatique"]
 ---
 
 Cette page explique comment administrer une organisation W&amp;B, notamment inviter des utilisateurs, gérer les équipes, attribuer des rôles et des licences, et configurer la facturation. Utilisez ces procédures pour que les membres, les accès et la structure des équipes de votre organisation restent alignés avec l’utilisation que votre entreprise fait de W&amp;B.
@@ -94,7 +94,7 @@ Les administrateurs peuvent inviter des utilisateurs dans leur organisation, ain
   ### Provisionnement automatique des utilisateurs
 </div>
 
-Le provisionnement automatique simplifie l’intégration en permettant aux utilisateurs de rejoindre automatiquement votre organisation via le SSO, afin que les administrateurs n’aient pas à envoyer d’invitations individuelles.
+Le provisionnement automatique simplifie l’intégration en permettant aux utilisateurs de rejoindre automatiquement votre organisation via le SSO, afin que les administrateurs n’aient pas à envoyer d’invitations individuelles. Chez W&amp;B, il s’agit de l’équivalent du provisionnement juste-à-temps (JIT) : un compte est créé lorsqu’un utilisateur dont le domaine de messagerie correspond se connecte pour la première fois via le SSO.
 
 Si vous configurez le SSO et que votre fournisseur SSO l’autorise, un utilisateur W&amp;B dont le domaine de messagerie correspond peut se connecter à votre organisation W&amp;B avec le Single Sign-On (SSO). Le SSO est disponible pour toutes les licences Enterprise.
 
@@ -196,12 +196,103 @@ Vous attribuez initialement un rôle d’organisation à un utilisateur lorsque
 
 Un utilisateur au sein d’une organisation peut avoir l’un des rôles suivants :
 
-| Rôle                                                | Descriptions                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                         |
-| --------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| Admin                                               | Un administrateur de l’organisation qui peut ajouter des utilisateurs à l’organisation ou les supprimer, modifier les rôles des utilisateurs, gérer les rôles personnalisés, ajouter des équipes, etc. W&amp;B recommande de s’assurer qu’il y a plus d’un administrateur au cas où votre administrateur ne serait pas disponible.                                                                                                                                                                                   |
-| membre                                              | Un utilisateur standard de l’organisation, invité par un administrateur de l’organisation. Un membre de l’organisation ne peut pas inviter d’autres utilisateurs ni gérer les utilisateurs existants dans l’organisation.                                                                                                                                                                                                                                                                                            |
-| Viewer (fonctionnalité Enterprise uniquement)       | Un utilisateur en lecture seule de votre organisation, invité par un administrateur de l’organisation. Un viewer dispose uniquement d’un accès en lecture à l’organisation et aux équipes dont il est membre.                                                                                                                                                                                                                                                                                                        |
-| Custom Roles (fonctionnalité Enterprise uniquement) | Les rôles personnalisés permettent aux administrateurs de l’organisation de créer de nouveaux rôles en héritant des rôles d’organisation **Viewer** ou **membre** précédents, puis en ajoutant des autorisations supplémentaires pour obtenir un contrôle d’accès granulaire. Les administrateurs d’équipe peuvent ensuite attribuer n’importe lequel de ces rôles personnalisés aux utilisateurs de leurs équipes respectives. Voir aussi [Ajouter et gérer des rôles personnalisés](#add-and-manage-custom-roles). |
+| Rôle                                                | Descriptions                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                        |
+| --------------------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| Admin                                               | Un administrateur de l’organisation qui peut ajouter des utilisateurs à l’organisation ou les supprimer, modifier les rôles des utilisateurs, gérer les rôles personnalisés, ajouter des équipes, etc. W&amp;B recommande de s’assurer qu’il y a plus d’un administrateur au cas où votre administrateur ne serait pas disponible.                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                  |
+| membre                                              | Un utilisateur standard de l’organisation, invité par un administrateur de l’organisation. Un membre de l’organisation ne peut pas inviter d’autres utilisateurs ni gérer les utilisateurs existants dans l’organisation.                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                           |
+| Viewer (fonctionnalité Enterprise uniquement)       | Un utilisateur en lecture seule de votre organisation, invité par un administrateur de l’organisation. Un viewer dispose uniquement d’un accès en lecture à l’organisation et aux équipes dont il est membre.                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                       |
+| Facturation uniquement (Cloud mutualisé)            | Un rôle axé sur la facturation pour les organisations Cloud mutualisé. Vous pouvez attribuer ce rôle uniquement à l’utilisateur chargé de la facturation de l’organisation. Les utilisateurs avec un rôle de facturation uniquement peuvent gérer les flux de travail de facturation, tels que les abonnements, les factures et les modes de paiement, mais ils ne peuvent pas inviter d’utilisateurs, gérer des équipes ni effectuer d’actions d’administration non liées à la facturation. Les utilisateurs avec un rôle de facturation uniquement sont également retirés de toutes les équipes de l’organisation et ont toujours **aucun accès** à la fois pour Models et Weave. |
+| Custom Roles (fonctionnalité Enterprise uniquement) | Les rôles personnalisés permettent aux administrateurs de l’organisation de créer de nouveaux rôles en héritant des rôles d’organisation **Viewer** ou **membre** précédents, puis en ajoutant des autorisations supplémentaires pour obtenir un contrôle d’accès granulaire. Les administrateurs d’équipe peuvent ensuite attribuer n’importe lequel de ces rôles personnalisés aux utilisateurs de leurs équipes respectives. Voir aussi [Ajouter et gérer des rôles personnalisés](#add-and-manage-custom-roles).                                                                                                                                                                |
+
+<div id="organization-role-permissions">
+  ### Autorisations des rôles de l’organisation
+</div>
+
+Les rôles de l’organisation contrôlent les actions administratives à l’échelle de l’organisation. Ils sont distincts des autres catégories de rôles suivantes :
+
+* Les [rôles d’équipe](#assign-or-update-a-team-members-role) contrôlent ce qu’un utilisateur peut faire au sein d’une équipe donnée.
+* Les [rôles du registre](https://docs.wandb.ai/models/registry/configure_registry#details-about-registry-roles) contrôlent ce qu’un utilisateur peut faire dans un registre donné.
+* Les [licences Models et l’accès à Weave](#assign-or-update-a-users-access) contrôlent l’accès aux produits.
+
+Les tableaux suivants résument ce que les utilisateurs **Member** et **Admin** peuvent faire à l’échelle de l’organisation. Pour les actions à l’échelle de l’équipe, comme la journalisation des runs ou la modification de Reports, voir [Rôles et autorisations d’équipe](/fr/platform/app/settings-page/teams#team-roles-and-permissions). Pour les actions à l’échelle du registre, voir [Autorisations des rôles du registre](/fr/models/registry/configure_registry#role-permissions).
+
+<Note>
+  **Viewer** et les rôles personnalisés sont des fonctionnalités réservées à Enterprise. Un **Viewer** dispose d’un accès en lecture seule aux équipes auxquelles il appartient et ne peut effectuer aucune action d’écriture à l’échelle de l’organisation ou de l’équipe. Les rôles personnalisés héritent de **Viewer** ou de **Member** et ajoutent des autorisations au niveau de l’équipe ; voir [Ajouter et gérer des rôles personnalisés](#add-and-manage-custom-roles).
+</Note>
+
+<div id="user-management">
+  #### Gestion des utilisateurs
+</div>
+
+| Permission                                                                  | Groupe de permissions | Membre | Admin |
+| --------------------------------------------------------------------------- | --------------------- | :----: | :---: |
+| Voir la liste des utilisateurs de l’organisation                            | Lire                  |    X   |   X   |
+| Inviter des utilisateurs dans l’organisation                                | Admin                 |        |   X   |
+| Retirer des utilisateurs de l’organisation                                  | Admin                 |        |   X   |
+| Attribuer ou modifier le rôle d’un utilisateur dans l’organisation          | Admin                 |        |   X   |
+| Attribuer ou modifier la licence Models ou l’accès à Weave d’un utilisateur | Admin                 |        |   X   |
+| Exporter la liste des utilisateurs de l’organisation au format CSV          | Admin                 |        |   X   |
+| Voir l’activité de l’organisation et les tendances d’utilisation            | Lire                  |    X   |   X   |
+
+Lorsque **Enforce team visibility restrictions** est activé, les membres non administrateurs ne peuvent consulter que leur propre profil ou ceux des utilisateurs qui partagent une équipe avec eux. Les administrateurs de l’organisation peuvent consulter le profil de tous les membres. Pour plus d&#39;informations, voir [paramètres de confidentialité](/fr/platform/hosting/privacy-settings#enforce-privacy-settings-for-all-teams).
+
+<div id="teams">
+  #### Teams
+</div>
+
+| Permission                                                         | Permission group | membre | Admin |
+| ------------------------------------------------------------------ | ---------------- | :----: | :---: |
+| Créer des équipes dans l’organisation                              | Admin            |        |   X   |
+| Rejoindre des équipes sur invitation ou via la capture de domaine  | Lire             |    X   |   X   |
+| Voir les membres des équipes dont l’utilisateur fait partie        | Lire             |    X   |   X   |
+| Voir les membres des équipes dont l’utilisateur ne fait pas partie | Lire             |        |   X   |
+| Inviter des utilisateurs dans une équipe sans en être membre       | Admin            |        |   X   |
+| S’ajouter à une équipe                                             | Admin            |        |   X   |
+
+<Note>
+  Dans les déploiements Autogérés, les administrateurs de l’instance peuvent activer, à titre facultatif, la création d’équipes pour les utilisateurs non administrateurs. Cette option est gérée au niveau de l’instance, et non dans les paramètres de l’organisation. Si vous ne savez pas si cette option est activée sur votre instance, contactez votre administrateur de l’instance ou l’assistance W&amp;B.
+</Note>
+
+Les administrateurs de l’organisation se voient attribuer le rôle **Admin** dans les [registres](/fr/models/registry/configure_registry#role-permissions) visibles au niveau de l’organisation.
+
+<div id="organization-settings">
+  #### Paramètres de l’organisation
+</div>
+
+| Autorisation                                                                                                                                           | Groupe d’autorisations | Membre | Admin |
+| ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | ---------------------- | :----: | :---: |
+| Modifier le nom de l’organisation (Cloud mutualisé)                                                                                                    | Admin                  |        |   X   |
+| Configurer la capture de domaine et le provisionnement automatique via SSO                                                                             | Admin                  |        |   X   |
+| Appliquer les [paramètres de confidentialité](/fr/platform/hosting/privacy-settings#enforce-privacy-settings-for-all-teams) à l’échelle de l’organisation | Admin                  |        |   X   |
+| Créer, modifier et supprimer des rôles personnalisés (Enterprise)                                                                                      | Admin                  |        |   X   |
+| Connecter des buckets de stockage externes au niveau de l’organisation (Enterprise)                                                                    | Admin                  |        |   X   |
+
+<div id="billing">
+  #### Facturation
+</div>
+
+| Autorisation                                                            | Groupe d’autorisations | Membre | Admin |
+| ----------------------------------------------------------------------- | ---------------------- | :----: | :---: |
+| Attribuer le rôle d’administrateur de la facturation                    | Admin                  |        |   X   |
+| Gérer les abonnements, les modes de paiement et les changements d’offre | Facturation            |        |   X   |
+| Annuler des abonnements                                                 | Facturation            |        |   X   |
+| Configurer les alertes d’utilisation                                    | Facturation            |        |   X   |
+
+Les utilisateurs désignés comme **administrateurs de la facturation** peuvent effectuer des opérations de facturation, notamment configurer les alertes d’utilisation, même si leur rôle dans l’organisation est **Membre**. Sauf s’ils sont également administrateurs de l’organisation, les administrateurs de la facturation ne peuvent pas effectuer d’autres actions d’administrateur de l’organisation, comme inviter des utilisateurs ou créer des Teams.
+
+Dans le Cloud mutualisé, vous pouvez, si vous le souhaitez, attribuer à l’administrateur de la facturation le rôle d’organisation **Billing only**. Ce rôle est réservé à l’utilisateur de la facturation, supprime son appartenance aux équipes et applique **aucun accès** à Models comme à Weave, tout en conservant les capacités d’administration de la facturation.
+
+<div id="security-and-automation">
+  #### Sécurité et automatisation
+</div>
+
+| Autorisation                                                       | Groupe d’autorisations | membre | Admin |
+| ------------------------------------------------------------------ | ---------------------- | :----: | :---: |
+| S’authentifier auprès de la [SCIM API](/fr/platform/hosting/iam/scim) | Admin                  |        |   X   |
+| Créer et gérer des comptes de service limités à l’organisation     | Admin                  |        |   X   |
+| Afficher et gérer toutes les clés API de l’organisation            | Admin                  |        |   X   |
+
+Les comptes de service limités à l’organisation utilisés pour l’automatisation SCIM disposent d’un accès équivalent à celui d’un administrateur pour les opérations SCIM.
 
 Pour modifier le rôle d’un utilisateur :
 
diff --git a/fr/platform/hosting/iam/scim.mdx b/fr/platform/hosting/iam/scim.mdx
index 579d2486fd..5baf3d47df 100644
--- a/fr/platform/hosting/iam/scim.mdx
+++ b/fr/platform/hosting/iam/scim.mdx
@@ -384,13 +384,13 @@ Crée un nouvel utilisateur au sein de votre organisation.
   #### Paramètres
 </div>
 
-| Paramètre        | Type   | Requis | Description                                                                                                                                                                                                                                                                                                     |
-| ---------------- | ------ | ------ | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| `emails`         | array  | Oui    | Tableau d’objets e-mail. Doit inclure une adresse e-mail principale                                                                                                                                                                                                                                             |
-| `userName`       | string | Oui    | Nom d’utilisateur du nouvel utilisateur                                                                                                                                                                                                                                                                         |
-| `modelsSeat`     | string | Non    | Niveau de licence Models. L’une des valeurs suivantes : `full`, `viewer` ou `none`. La valeur par défaut est `full`.                                                                                                                                                                                            |
-| `weaveRole`      | string | Non    | Niveau de rôle Weave. L’une des valeurs suivantes : `full`, `viewer` ou `none`. La valeur par défaut est `full`.                                                                                                                                                                                                |
-| `registryAccess` | string | Non    | Droit d’accès au registre. L’une des valeurs suivantes : `enabled` ou `none`. Lorsqu’il n’est pas indiqué, l’accès effectif est déterminé à partir de `modelsSeat` et `weaveRole` au moment de la lecture. Disponible dans **Cloud mutualisé**{/* and in **Cloud dédié** and **Autogéré** v0.83.0+ */}. |
+| Paramètre        | Type   | Requis | Description                                                                                                                                                                                                                                                                                      |
+| ---------------- | ------ | ------ | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
+| `emails`         | array  | Oui    | Tableau d’objets e-mail. Doit inclure une adresse e-mail principale                                                                                                                                                                                                                              |
+| `userName`       | string | Oui    | Nom d’utilisateur du nouvel utilisateur                                                                                                                                                                                                                                                          |
+| `modelsSeat`     | string | Non    | Niveau de licence Models. L’une des valeurs suivantes : `full`, `viewer` ou `none`. La valeur par défaut est `full`.                                                                                                                                                                             |
+| `weaveRole`      | string | Non    | Niveau de rôle Weave. L’une des valeurs suivantes : `full`, `viewer` ou `none`. La valeur par défaut est `full`.                                                                                                                                                                                 |
+| `registryAccess` | string | Non    | Droit d’accès au registre. L’une des valeurs suivantes : `enabled` ou `none`. Lorsqu’il n’est pas indiqué, l’accès effectif est déterminé à partir de `modelsSeat` et `weaveRole` au moment de la lecture. Disponible dans **Cloud mutualisé** et dans **Cloud dédié** et **Autogéré** v0.83.0+. |
 
 #### Exemple
 
@@ -1244,9 +1244,9 @@ Attribue à un utilisateur un rôle au niveau de l’organisation.
 Met à jour la licence Models attribuée à un utilisateur.
 
 <Note>
-  Sur **Cloud mutualisé**{/* and on **Dedicated Cloud** and **Self-Managed** v0.83.0+ */}, l&#39;accès à Registry est dissocié des licences Models. Définir `modelsSeat` sur `none` ne révoque plus l&#39;accès à Registry lorsque l&#39;utilisateur a un `weaveRole` différent de `none`. Pour révoquer l&#39;accès à Registry sur ces déploiements, utilisez [Mettre à jour l&#39;accès à Registry](#update-registry-access) et définissez `registryAccess` sur `none`.
+  Sur **Cloud mutualisé** et sur **Cloud dédié** et **Autogéré** v0.83.0+, l&#39;accès à Registry est dissocié des licences Models. Définir `modelsSeat` sur `none` ne révoque plus l&#39;accès à Registry lorsque l&#39;utilisateur a un `weaveRole` différent de `none`. Pour révoquer l&#39;accès à Registry sur ces déploiements, utilisez [Mettre à jour l&#39;accès à Registry](#update-registry-access) et définissez `registryAccess` sur `none`.
 
-  Sur **Cloud dédié** et **Autogéré**, {/* v0.82.0 and older */} l&#39;accès à Registry reste lié à `modelsSeat`. Définissez `modelsSeat` sur `none` pour révoquer l&#39;accès à Registry dans ces versions.
+  Sur **Cloud dédié** et **Autogéré** v0.82.0 et antérieures, l&#39;accès à Registry reste lié à `modelsSeat`. Définissez `modelsSeat` sur `none` pour révoquer l&#39;accès à Registry dans ces versions.
 </Note>
 
 #### Point de terminaison
@@ -1405,9 +1405,9 @@ Met à jour le rôle d&#39;un utilisateur dans Weave.
 
 Accorde ou révoque l’accès au registre au niveau de l’organisation pour un utilisateur. Ce droit est distinct des [rôles du registre](#add-to-registry) (`registryRoles`), qui contrôlent les autorisations pour chaque registre une fois l’utilisateur autorisé.
 
-Sur **Cloud mutualisé**, {/* et sur **Cloud dédié** et **Autogéré** v0.83.0+ */} les utilisateurs ayant un `modelsSeat` ou un `weaveRole` différent de `none` ont accès au registre par défaut. Définissez `registryAccess` sur `none` pour révoquer l’accès au registre sans modifier leur licence Models ni leur rôle Weave.
+Sur **Cloud mutualisé** et sur **Cloud dédié** et **Autogéré** v0.83.0+, les utilisateurs ayant un `modelsSeat` ou un `weaveRole` différent de `none` ont accès au registre par défaut. Définissez `registryAccess` sur `none` pour révoquer l’accès au registre sans modifier leur licence Models ni leur rôle Weave.
 
-Sur **Cloud dédié** et **Autogéré**, {/* v0.82.0 et versions antérieures */} utilisez [Mettre à jour la licence Models](#update-models-seat) et définissez `modelsSeat` sur `none` pour révoquer l’accès au registre. L’attribut `registryAccess` n’est pas disponible dans ces versions.
+Sur **Cloud dédié** et **Autogéré**, v0.82.0 et versions antérieures, utilisez [Mettre à jour la licence Models](#update-models-seat) et définissez `modelsSeat` sur `none` pour révoquer l’accès au registre. L’attribut `registryAccess` n’est pas disponible dans ces versions.
 
 Si vous omettez `registryAccess` lors de la création, l’API détermine l’accès effectif à partir du `modelsSeat` et du `weaveRole` de l’utilisateur lorsque vous récupérez cet utilisateur. Une valeur `registryAccess` explicite prime sur ce calcul. Les utilisateurs ayant un rôle d’organisation limité à la facturation ne reçoivent pas l’accès au registre via ce mécanisme.
 
@@ -2908,11 +2908,9 @@ W&amp;B propose deux implémentations distinctes de l’API SCIM, dont les fonct
 | Plusieurs adresses e-mail par utilisateur                | ✓               | -                       |
 | Définir `modelsSeat` lors de la création/mise à jour     | ✓               | ✓                       |
 | Définir `weaveRole` lors de la création/mise à jour      | ✓               | ✓                       |
-| Définir `registryAccess` lors de la création/mise à jour | ✓               | -                       |
+| Définir `registryAccess` lors de la création/mise à jour | ✓               | ✓                       |
 | Révoquer l’accès au Registry avec `modelsSeat: none`     | -               | ✓                       |
-| Révoquer l’accès au Registry avec `registryAccess: none` | ✓               | -                       |
-
-{/* À corriger avec la version 0.83+ */}
+| Révoquer l’accès au Registry avec `registryAccess: none` | ✓               | ✓                       |
 
 <div id="limitations">
   ## Limitations
diff --git a/fr/platform/hosting/monitoring-usage/mobile-app.mdx b/fr/platform/hosting/monitoring-usage/mobile-app.mdx
index 2ee1a7eb91..9ca8271125 100644
--- a/fr/platform/hosting/monitoring-usage/mobile-app.mdx
+++ b/fr/platform/hosting/monitoring-usage/mobile-app.mdx
@@ -47,13 +47,14 @@ Les fonctionnalités suivantes sont disponibles dans l’application mobile.
   * **Mettre des projets en favoris** : Repérez vos projets les plus importants en un coup d’œil. Cliquez sur l’icône en forme d’étoile à côté d’un projet pour le mettre en favoris. Pour filtrer la liste et n’afficher que les projets favoris, cliquez sur l’onglet **Starred** en haut de la liste.
 * **Suivre les expériences** : Consultez en temps réel le statut des runs, les métriques et les graphiques en courbes de vos expériences.
   * **Mises à jour en direct** : Les graphiques s’actualisent à mesure que de nouvelles données arrivent. L’onglet **Runs** et les listes de runs du projet se mettent automatiquement à jour lorsque de nouveaux runs démarrent.
-  * **Onglet d’aperçu du run** : Pour chaque run, ouvrez l’onglet **Overview** pour afficher une synthèse dédiée des détails du run, ainsi que les métriques et les journaux. Affichez la configuration complète et la synthèse du run, y compris les objets imbriqués et les tableaux. Les valeurs de configuration longues sont renvoyées à la ligne sur plusieurs lignes. Effectuez un appui long sur une valeur de configuration pour la copier.
+  * **Onglet d’aperçu du run** : Pour chaque run, ouvrez l’onglet **Aperçu** pour afficher une synthèse dédiée des détails du run, ainsi que les métriques et les journaux. Affichez la configuration complète et la synthèse du run, y compris les objets imbriqués et les tableaux. Les valeurs de configuration longues sont renvoyées à la ligne sur plusieurs lignes. Effectuez un appui long sur une valeur de configuration pour la copier.
   * **Afficher les métriques système** : Pour chaque run, ouvrez l’onglet **Metrics** pour afficher les [métriques système](/fr/models/ref/python/experiments/system-metrics) que W&amp;B journalise automatiquement pendant l’entraînement, comme l’utilisation du GPU, l’utilisation du CPU, la mémoire, les E/S disque et le trafic réseau. Les métriques système apparaissent dans une section **System** repliable à côté de vos métriques enregistrées. Chaque métrique s’affiche sous forme de graphique en courbes avec le même comportement d’info-bulle et de recherche que les autres métriques de l’onglet.
   * **Regroupement des panneaux optimisé pour mobile** : Les panneaux sont automatiquement regroupés par nom dans des sections repliables. Vous pouvez replier la section des métriques non groupées pour vous concentrer sur les sections nommées. Les sections ne comportent qu’un seul niveau (sans imbrication), et le regroupement suit les mêmes règles que les [panneaux de Workspace](/fr/models/app/features/panels) dans l’application web W&amp;B, afin que la mise en page reste cohérente lorsque vous passez de l’ordinateur à votre téléphone.
   * **Mettre des panneaux en favoris** : Repérez vos panneaux les plus importants en un coup d’œil. Lorsque vous consultez un run ou un projet, cliquez sur l’icône en forme d’étoile en haut d’un panneau pour le mettre en favoris. Pour filtrer la liste et n’afficher que les panneaux favoris, cliquez sur l’onglet **Starred** en haut de la liste.
   * **Mettre des métriques en favoris** : Lorsque vous consultez une métrique importante dans la vue détaillée, cliquez sur l’icône en forme d’étoile pour la mettre en favoris.
   * **Rechercher des panneaux** : Lorsque vous consultez un run ou un projet, utilisez le champ **panel search** en bas de l’écran pour filtrer les runs qui apparaissent dans chaque graphique. Vous pouvez utiliser des [expressions régulières JavaScript](https://www.w3schools.com/js/js_regexp.asp) pour faire correspondre des motifs dans les noms de run.
   * **Info-bulles des graphiques** : Dans les graphiques en courbes, les info-bulles affichent les valeurs des métriques avec jusqu’à quatre décimales afin que vous puissiez lire précisément les petites variations.
+  * **Filtrer les métriques** : Utilisez les commandes de filtre des métriques pour limiter les métriques affichées et vous concentrer sur celles qui comptent.
   * **Arrêter des runs** : Lorsque vous consultez un run en cours, cliquez sur le menu **d’action (<Icon icon="ellipsis" iconType="solid" />)**, puis sur **Stop run**.
   * **Afficher les journaux de la console** : Consultez les [journaux de la console](/fr/models/runs/view-logged-runs#logs) des runs actifs ou terminés, ou téléchargez les journaux des runs terminés. L’application interroge les runs actifs toutes les 5 secondes pour récupérer les nouvelles lignes de journal. Les 10 000 lignes les plus récentes s’affichent par défaut, et vous pouvez faire défiler l’écran pour consulter les journaux plus anciens. La recherche dans les journaux reste réactive même avec de grandes sorties.
 * **Changer d’équipe** : Utilisez le **sélecteur d&#39;équipe** pour changer d’équipe.
@@ -68,7 +69,7 @@ ARIA (AI Research &amp; Iteration Agent) est votre assistant de recherche person
 
 Pour discuter avec ARIA, cliquez sur <img className="inline dark:hidden" alt="icône ARIA" src="/images/agent/aria-logo.svg" style={{ height: "0.95em", width: "0.95em", verticalAlign: "-0.1em", margin: 0 }} /><img className="hidden dark:inline" alt="icône ARIA" src="/images/agent/aria-logo-dark.svg" style={{ height: "0.95em", width: "0.95em", verticalAlign: "-0.1em", margin: 0 }} /> dans la barre de navigation inférieure.
 
-Dans l’application mobile, ARIA conserve le contexte sur plusieurs tours de conversation et affiche les détails de raisonnement et d’action pendant qu’elle travaille. Les étapes du shell indiquent quand ARIA effectue une action, par exemple lorsqu’elle crée un panneau, filtre des runs, crée et exécute des scripts Python, etc. L’historique de conversation reste synchronisé pour vous permettre de passer facilement de l’application web à l’application mobile.
+Dans l’application mobile, ARIA conserve le contexte sur plusieurs tours de conversation et affiche les détails de raisonnement et d’action pendant qu’elle travaille. Lorsqu’ARIA pose des questions, elles s’affichent sous forme de vue interactive directement dans la conversation. Les étapes du shell indiquent quand ARIA effectue une action, par exemple lorsqu’elle crée un panneau, filtre des runs, crée et exécute des scripts Python, etc. Appuyez longuement sur un chat dans votre historique de conversation pour en afficher un aperçu, le renommer ou le supprimer. L’historique de conversation reste synchronisé pour vous permettre de passer facilement de l’application web à l’application mobile.
 
 <Frame>
   ![Onglet ARIA et interface de chat dans l’app iOS W\&B](/images/mobile-app/aria-chat.png)
diff --git a/fr/release-notes/server-releases-archived.mdx b/fr/release-notes/server-releases-archived.mdx
index 48cfaf6ed3..128f8d1bba 100644
--- a/fr/release-notes/server-releases-archived.mdx
+++ b/fr/release-notes/server-releases-archived.mdx
@@ -15,7 +15,70 @@ Cette page présente les notes de version des versions de W&amp;B Server arrivé
 <EolReminder />
 
 {/* Pour archiver une version, déplacez ses entrées <Update> (y compris les correctifs)
-      de server-releases.mdx juste en dessous */}
+    de server-releases.mdx juste en dessous */}
+
+<Update label="v0.71.0" description="29 juillet 2025">
+  Avec W&amp;B Server 0.71, Registry est activé par défaut pour toutes les organisations. Pour en savoir plus sur le déploiement progressif de Registry, voir la note correspondante dans Fonctionnalités. Cette version apporte plusieurs améliorations et correctifs aux workspaces : gardez les panneaux multimédias synchronisés grâce à un curseur d’étapes commun, naviguez plus efficacement entre les panneaux en plein écran et consultez davantage de détails sur la durée totale d’un run et son temps d’exécution effectif dans la page Run Overview. Les automatisations ont été enrichies : vous pouvez désormais déclencher une automatisation basée sur les tags d’une version d’artifact. {/* more */}
+
+  ## Assistance et fin de vie
+
+  * W&amp;B Server v0.57 est arrivé en fin de vie.
+
+  ## Modifications à venir
+
+  * Nous optimisons le rendu dans le Workspace afin d’accélérer le chargement des Workspaces comportant de nombreux panneaux et de rendre le glisser-déposer des panneaux plus réactif et plus précis. **Dans ce cadre, nous prévoyons de supprimer la mise en page « Grille personnalisée » des sections du Workspace dans la prochaine version (0.72).** Les grilles personnalisées resteront disponibles dans les Reports. Contactez votre équipe W&amp;B ou l’[assistance](mailto:support@wandb.ai) pour toute question.
+  * Dans une prochaine version, nous harmoniserons les vues Workspace multi-run et run unique afin que, lorsque vous accédez à un run unique, vous retrouviez la même mise en page et la même configuration de panneaux que celles définies pour la vue multi-run, y compris les graphiques personnalisés, les mises en page et les paramètres. L’objectif est de vous aider à conserver le contexte et à éviter de devoir reconfigurer vos vues. Toutefois, vous ne pourrez plus personnaliser des vues de run unique distinctes, isolées du reste du Workspace. Contactez votre équipe W&amp;B ou l’[assistance](mailto:support@wandb.ai) pour toute question concernant la migration.
+  * Au cours des prochaines versions, nous poursuivrons la migration des Model Registry existants au niveau des équipes vers W&amp;B Registry. Pour plus de détails et un rappel du calendrier, voir l’[annonce de disponibilité générale de W&amp;B Registry](#registry_ga_announcement) ci-dessous.
+
+  ## Fonctionnalités
+
+  * <a id="registry_ga_announcement" aria-label="Annonce de la disponibilité générale de W&B Registry" /> Nous migrerons progressivement les Model Registry existants au niveau des équipes vers W&amp;B Registry au cours des prochaines versions. **Vous n’avez aucune action à effectuer : W&amp;B copiera automatiquement les ressources Model Registry de chaque équipe vers un registre privé correspondant, créé automatiquement au niveau de l’équipe.**  Les références existantes aux collections de modèles de votre ancien Model Registry au niveau de l’équipe continueront de fonctionner.
+
+    1. Dans Server v0.71 (cette version), Registry est désormais activé par défaut pour toutes les organisations.
+    2. Server v0.73 (août) inclura une variable d’environnement permettant de désactiver la migration, qui sera exécutée automatiquement lors de la mise à niveau. La migration dure 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. **La journalisation et la récupération des artefacts ne seront pas affectées**.
+    3. Dans Server v0.74 (septembre), nous supprimerons cette option et la migration sera effectuée lors de la mise à niveau.
+
+    Nous veillons à ce que cette mise à niveau soit fluide et aussi peu contraignante que possible, tout en vous offrant une expérience puissante. Contactez votre interlocuteur W&amp;B pour toute question concernant la migration.
+  * Une automatisation peut désormais être déclenchée par l’ajout d’un tag à un artifact. Voir [Événements liés aux artifacts](/fr/models/automations/automation-events/#artifact-events).
+  * Lorsqu’un volet est affiché en plein écran, utilisez les boutons **Précédent** et **Suivant**, ou les touches fléchées gauche et droite, pour afficher le volet précédent ou suivant de la section.
+  * Lorsqu’un volet multimédia est affiché en plein écran, déplacez le curseur d’étape à l’aide de **CMD + flèche gauche ou droite** (macOS) ou de **Ctrl + flèche gauche ou droite** (Windows / Linux).
+  * Vous pouvez désormais synchroniser les volets multimédias utilisant la même clé de curseur d’étape : lorsque vous avancez le curseur d’étape dans un volet multimédia, ceux des autres volets avancent également. Ouvrez les paramètres du Workspace ou de la section, accédez à **Media**, cliquez sur l’onglet **Sync**, puis activez **Sync slider by key (Step)**.
+  * Le Run Comparer comprend une nouvelle section **Meta** contenant des métadonnées sur le run, telles que la commande, la version de Python et le type de GPU.
+
+  ### Weave
+
+  * L’outil **Trace plots** vous permet d’explorer, de visualiser et de déboguer au fil du temps des métriques au niveau des traces, telles que la latence, le coût ou les jetons, à l’aide de graphiques interactifs personnalisés. [En savoir plus](/fr/weave/guides/tracking/trace-plots).
+  * **Évaluations en ligne** : surveillez vos traces dans le Cloud dédié en joignant des Monitors à vos traces entrantes. Les Monitors s’exécutent en arrière-plan en tant que juges LLM et évaluent un sous-ensemble d’appels que vous définissez. Utilisez les Monitors pour suivre le comportement en production, détecter les régressions, collecter des données réelles de production, et bien plus encore. [En savoir plus](/fr/weave/guides/tracking/trace-plots).
+  * Ajout des intégrations [AutoGen](/fr/weave/guides/integrations/autogen) et [LlamaIndex](/fr/weave/guides/integrations/llamaindex). *AutoGen* est un framework Microsoft permettant de créer des agents et des applications d’IA, avec des composants d’IA conversationnelle, des fonctionnalités multi-agents de base, des intégrations avec des services externes et des outils de prototypage d’agents sans code. *LlamaIndex* est un framework puissant permettant de créer des applications basées sur des LLM, telles que des systèmes RAG, des chatbots et des agents.
+  * Amélioration des intégrations avec OpenAI, LangChain, ChromaDB et Verdict, notamment :
+    * Vue des documents pour LangChain et ChromaDB.
+    * Rendu de la vue de chat pour LangChain.
+    * Nouveau format d’exportation pour OpenAI.
+  * Ajout de la prise en charge, dans le SDK TypeScript, de la création et de la publication de prompts. [En savoir plus](/fr/weave/guides/core-types/prompts).
+  * La nouvelle classe `Content` vous permet de téléverser en toute sécurité des données de tout type MIME, avec encodage automatique en Base64, extraction automatique des métadonnées et bien plus encore.
+
+  ## Correctifs
+
+  * La page **Aperçu** d’un run affiche désormais sa durée d’exécution et ses heures suivies. La *durée d’exécution* d’un run correspond à sa durée totale, du début à la fin, tandis que ses *heures suivies* correspondent au temps pendant lequel le run exécutait activement des expériences ou des calculs.
+  * Lorsque vous zoomez sur un graphique en courbes, puis l’ouvrez en mode plein écran, le graphique en plein écran conserve désormais correctement le même niveau de zoom.
+  * Correction d’un bug où la mise à jour du nombre de groupes affichés dans un graphique ne mettait pas à jour ce dernier.
+  * Lorsque **Afficher l’original** est sélectionné dans les graphiques en courbes, la ligne d’origine non lissée est désormais plus pâle que la ligne lissée.
+  * Les graphiques en courbes en fidélité totale affichent désormais le nombre de runs qu’ils contiennent.
+  * Correction d’un bug qui pouvait convertir de manière inattendue un graphique explicitement défini comme graphique en courbes en graphique à barres lorsqu’une seule valeur était présente par run.
+  * Les expressions de l’axe X prennent désormais en charge les champs de configuration imbriqués.
+  * Le lien **Registry** a été supprimé de la barre latérale de la page **Artifacts**. Pour accéder à Registry, cliquez sur **Home**, puis sur **Registry**.
+  * Les graphiques en courbes d’un espace de travail ou d’une section peuvent éventuellement afficher la plage des compartiments dans l’infobulle lorsque vous survolez un point. Ouvrez les paramètres de l’espace de travail ou de la section, cliquez sur **Graphiques en courbes**, accédez à l’onglet **Préférences d’affichage**, puis activez **Afficher la plage des compartiments dans l’infobulle**.
+  * Correction d’un bug où un clic sur un lien dans la page de traçabilité des artefacts de **Registry** mettait à jour l’URL et les paramètres dans le navigateur, mais pas le contenu de la page. L’interface utilisateur se met désormais à jour lorsque l’URL change.
+  * Correction d’un bug dans **Registry** où les tableaux de collections étaient triés comme des chaînes de caractères plutôt que comme des nombres à virgule flottante.
+  * Correction d’un bug dans **Registry** où le volet latéral des informations de traçabilité affichait toujours la dernière version de l’artefact sélectionné, même lorsqu’une autre version était sélectionnée.
+  * Correction d’un bug d’affichage sur mobile où la barre de recherche de panels était absente.
+  * Lorsque vous triez le sélecteur de runs selon un attribut avec la coloration par clé activée, les runs situés en haut du graphique sont désormais correctement colorés.
+  * Lors de l’utilisation de runs groupés, les graphiques de coordonnées parallèles affichent désormais correctement le nom du groupe.
+  * **État** s’affiche désormais correctement par défaut dans le tableau Sweeps.
+  * Les Sweeps s’affichent désormais correctement lors du regroupement par noms d’affichage personnalisés.
+  * Correction du retour à la ligne des noms longs dans Sweeps et Reports.
+  * Amélioration du comportement de copier-coller pour les journaux de console. Les numéros de ligne ne sont plus copiés et les horodatages apparaissent désormais sur la même ligne plutôt que sur une nouvelle ligne.
+</Update>
 
 <Update label="v0.70.1" description="9 juillet 2025">
   ## Correctifs
diff --git a/fr/release-notes/server-releases.mdx b/fr/release-notes/server-releases.mdx
index 491822c1e5..e9d022f179 100644
--- a/fr/release-notes/server-releases.mdx
+++ b/fr/release-notes/server-releases.mdx
@@ -10,36 +10,130 @@ import SelfManagedClickhouseUpgradeNote from '/snippets/fr/_includes/self-manage
 
 Cette page inclut les notes de version des versions du serveur W&amp;B prises en charge.
 
-* Pour les versions qui ne sont plus prises en charge, voir [Archived Server releases](/fr/release-notes/server-releases-archived).
-* Pour plus d’informations sur le calendrier de publication et l’assistance du serveur W&amp;B, voir [W&amp;B Server release policies](/fr/release-notes/release-policies).
+* Pour les versions qui ne sont plus prises en charge, voir [Versions archivées du serveur](/fr/release-notes/server-releases-archived).
+* Pour plus d’informations sur le calendrier de publication et l’assistance du serveur W&amp;B, voir [Politiques de version du serveur W&amp;B](/fr/release-notes/release-policies).
 
 <EolReminder />
 
+<Update label="v0.83.0" description="22 juillet 2026">
+  W&amp;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&#39;une organisation, et l&#39;accès au Registry à l&#39;échelle de l&#39;organisation est géré via une nouvelle autorisation SCIM. Cette version étend également les contrôles administratifs sur la visibilité de l&#39;équipe, les comptes de service et l&#39;utilisation.
+
+  ## Assistance et fin de vie
+
+  * W&amp;B Server v0.71 est arrivé en fin de vie.
+
+  ## Fonctionnalités
+
+  * Les administrateurs d’équipe peuvent désormais consulter les graphiques d’[utilisation et de facturation](/fr/platform/app/settings-page/billing-settings#plan-usage) de l’équipe, y compris une bannière de dépassement et un sélecteur d’équipe avec recherche, et définir des limites de dépenses.
+  * Lorsque vous recherchez des panneaux, vous pouvez désormais exclure des résultats les panneaux dont le nom correspond à une expression régulière. Le filtre reste actif jusqu’à ce que vous le supprimiez ; vous pouvez ainsi limiter un espace de travail aux panneaux les plus pertinents.
+    <Frame>
+      ![Exclure des panels des résultats de recherche à l’aide d’un modèle regex](/images/release-notes/v0-83-0/exclude-panels-by-regex.png)
+    </Frame>
+  * Lorsque vous travaillez avec des [groupes d’exécutions](/fr/models/runs/grouping#organize-runs-into-groups) imbriqués, vous pouvez désormais colorer simultanément tous les groupes enfants d’un groupe parent. Cliquez sur l’icône à côté du nom d’un groupe d’exécutions parent pour colorer chaque exécution de la hiérarchie. Vous pouvez ainsi distinguer les groupes parents d’un coup d’œil, tandis que des couleurs distinctes sont appliquées à tous les sous-groupes.
+    <Frame>
+      ![Colorer tous les runs d’une hiérarchie de groupes de runs imbriqués en un clic](/images/release-notes/v0-83-0/color-nested-run-groups.gif)
+    </Frame>
+    * Si vous désactivez **Use grouping from the runs table in charts**, les couleurs sont conservées sur les lignes individuelles, ce qui vous permet de voir chaque run tout en préservant la palette de couleurs du groupe parent.
+    * Cliquez sur **Reset group colors** pour rétablir les couleurs par défaut.
+  * Dans un espace de travail, vous pouvez désormais masquer la barre latérale directement depuis la page en cliquant sur **Masquer la barre latérale** (<Icon icon="angle-double-right" iconType="solid" />), sans avoir à ouvrir d’abord le menu d’actions (<Icon icon="ellipsis" iconType="solid" />).
+  * Lors de l’affichage d’un volumineux [fichier journal](/fr/models/app/console-logs), cliquez sur **Top** ou appuyez sur **Cmd+Home** pour accéder au journal le plus ancien, puis cliquez sur **Current** ou appuyez sur **Cmd+End** pour accéder au plus récent.
+  * Amélioration de la réactivité des tableaux des membres de l’organisation, des projets d’équipe et des sweeps.
+  * Amélioration de la réactivité et de l’ergonomie de l’éditeur du panneau de métriques.
+  * Ajout de métriques de référence pour le recalcul de l’historique des forks.
+  * Vous pouvez désormais filtrer et rechercher des artifacts par alias de versions virtuelles. La recherche approximative n’est pas encore prise en charge.
+  * Ajout du nombre de registres et d’artifacts par organisation.
+
+  ### Automatisations
+
+  Ces fonctionnalités 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&#39;avez ainsi plus besoin de dupliquer une automatisation pour bénéficier d&#39;une couverture étendue. Lors de la création d&#39;une automatisation, cliquez sur **Edit scopes**.
+
+  ### Registry
+
+  Ces fonctionnalités sont disponibles uniquement sur Cloud dédié.
+
+  * Tous les utilisateurs de Models et de Weave d&#39;une organisation ont désormais accès au Registry par défaut. Les autorisations existantes propres à chaque Registry restent inchangées. Les administrateurs peuvent révoquer l&#39;accès au Registry d&#39;un utilisateur à l&#39;échelle de l&#39;organisation via SCIM. Voir [Mettre à jour l&#39;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.
+  * Amélioration de la modification de l&#39;Aperçu des [collections d&#39;artefacts](/fr/models/registry/create_collection) et de la sélection dans la grille des versions. Générez automatiquement des Collection cards enrichies avec des panels d&#39;artefacts dynamiques pour davantage de contexte.
+
+  ### Weave
+
+  * Ajout d’un menu de signaux préconfiguré dans le volet latéral des signaux **New agent**.
+  * Les coûts en jetons sont désormais affichés dans l’interface utilisateur.
+  * Les réactions des agents (pouce levé/pouce baissé) sont désormais enregistrées comme tags plutôt que comme réactions emoji, afin qu’elles apparaissent avec les tags de scorer et que vous puissiez les filtrer et les représenter graphiquement par agent.
+  * Les signaux et les agents Playground sont désormais masqués par défaut.
+  * Déplacement de la manipulation des jeux de données vers la [page **Évaluations**](/fr/weave/guides/core-types/evaluations) et amélioration de la création de points de données.
+  * Ajout d’un lecteur [audio](/fr/weave/cookbooks/audio_with_weave#audio-with-weave) aux conversations d’agents, avec une nouvelle commande **Play all** permettant de lire chaque fichier à la suite.
+  * Amélioration de l’onglet [**Agents**](/fr/weave/custom-agents-quickstart).
+  * Ajout d’une mini-carte **Spans** aux conversations d’agents, avec des données de feedback ancrées aux tours de conversation.
+  * Ajout de commandes de copie pour le JSON intégré aux messages utilisateur.
+  * Rétablissement des tags comme type de signal d’agent par défaut.
+  * Les spans des workers de scoring sont désormais annotés avec les détails de l’entité, du projet, du scorer et du moniteur.
+  * Dans la vue **Agents**, vous pouvez désormais créer des liens vers des spans individuels au sein des conversations.
+
+  ## Améliorations des performances
+
+  * Amélioration des performances et de l’efficacité des interactions de survol et de mise en surbrillance des panneaux.
+  * Amélioration de l’efficacité de l’agrégation des clés d’historique du Workspace.
+  * Amélioration des performances lors du chargement d’un grand nombre d’artefacts dans la barre latérale **Artifacts**.
+  * Amélioration du débit de la boucle de traitement du scoring Weave.
+  * Amélioration des performances et du dimensionnement du pool de threads lorsque Weave insère par lots de nombreux spans d’appels de modèle juge par worker.
+
+  ## Sécurité
+
+  **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`.
+
+  **Visibilité des équipes et de l&#39;organisation**
+
+  * Lorsque l’option **Appliquer les restrictions de visibilité de l&#39;équipe** est activée :
+    * Toute tentative d’affichage du profil d’un membre de l’équipe renvoie désormais une réponse HTTP `404`, sauf si le Viewer est membre de l’équipe, administrateur de l’organisation ou administrateur de l’instance.
+    * Dans le **tableau de bord de l’organisation**, l’accès aux onglets **Users** et **Teams** est désormais réservé aux administrateurs de l’organisation.
+  * La visibilité des comptes de service est désormais limitée en fonction du rôle au sein de l’équipe et de l’organisation :
+    * Les comptes de service de l’organisation sont visibles uniquement par les administrateurs de l’organisation. Les comptes de service d’équipe sont visibles uniquement par les membres de l’équipe et les administrateurs de l’organisation.
+    * Le nombre de membres de l’équipe exclut désormais les comptes de service.
+
+  **Contrôle des accès et renforcement de la sécurité**
+
+  * Les informations sensibles de la License et les identifiants d’authentification du stockage d’objets sont désormais masqués dans les journaux de configuration au démarrage.
+
+  ## Correctifs
+
+  * Correction d’un bug où les filtres d’une liste de Reports s’appliquaient individuellement à chaque page plutôt qu’à l’ensemble des Reports.
+  * Correction d’un bug où des Runs masqués pouvaient apparaître dans un graphique en coordonnées parallèles.
+  * Correction d’un bug où des options d’automatisation de Run pouvaient apparaître pour des automatisations limitées à une entité.
+  * Correction d’un bug qui pouvait empêcher les fichiers téléversés via l’API vers un Run terminé d’apparaître sur la page du Run. Nécessite W&amp;B SDK v0.28.1 ou une version ultérieure.
+</Update>
+
 <Update label="v0.82.2" description="7 juillet 2026">
   ## Correctifs
 
-  * Correctif d’une régression dans la v0.82.1 qui empêchait les nouveaux déploiements W&amp;B de terminer la configuration initiale. Les instances ayant déjà créé leur premier utilisateur avant la mise à niveau vers la v0.82.1 ne sont pas affectées.
+  * Correctif d’une régression dans v0.82.1 qui empêchait les nouveaux déploiements W&amp;B de terminer la configuration initiale. Les instances qui avaient déjà créé leur premier utilisateur avant la mise à niveau vers v0.82.1 ne sont pas affectées.
 </Update>
 
-<Update label="v0.82.1" description="1 juillet 2026">
-  **1 juillet 2026**
+<Update label="v0.82.1" description="1er juillet 2026">
+  **1er juillet 2026**
 
   <SelfManagedClickhouseUpgradeNote />
 
   <Warning>
-    Une régression dans W&amp;B Server v0.82.1 empêche les nouveaux déploiements W&amp;B de terminer la configuration initiale. W&amp;B recommande d’éviter la v0.82.1 pour les nouveaux déploiements. Les instances ayant déjà créé leur premier utilisateur avant la mise à niveau vers la v0.82.1 ne sont pas affectées.
+    Une régression dans le serveur W&amp;B v0.82.1 empêche les nouveaux déploiements W&amp;B de terminer la configuration initiale. W&amp;B recommande d’éviter v0.82.1 pour les nouveaux déploiements. Les instances qui avaient déjà créé leur premier utilisateur avant la mise à niveau vers v0.82.1 ne sont pas affectées.
   </Warning>
 
   ## Améliorations des performances
 
-  * Amélioration du chargement des graphiques et du Workspace pour les projets comportant un grand nombre de métriques enregistrées, notamment grâce à un chargement plus rapide du volet multimédia et à des requêtes de clés d’historique plus efficaces.
+  * Amélioration du chargement des graphiques et des Workspace pour les projets comportant un grand nombre de métriques journalisées, notamment grâce à un chargement plus rapide du volet multimédia et à des requêtes de clés d’historique plus efficaces.
 
   ## Correctifs
 
-  * Correctif d’un bug où l’ajout de clés d’historique à un graphique Vega personnalisé pouvait bloquer le chargement du Workspace dans les projets comportant un grand nombre de métriques enregistrées.
-  * Correctif d’une boucle infinie pouvant se produire lors du rendu de graphiques en courbes avec des divisions d’axe non logarithmiques.
-  * Correctif d’un bug où l’activation de **Show original** sur un graphique en courbes avec le lissage désactivé pouvait modifier la bande ombrée min/max.
-  * Correctif d’un bug dans les projets Models et Weave où l’ouverture de **Assets** affichait la liste complète des ressources au lieu du sélecteur de ressources par catégorie.
+  * Correctif d’un bug où l’ajout de clés d’historique à un graphique Vega personnalisé pouvait bloquer lors du chargement du Workspace dans les projets comportant un grand nombre de métriques journalisées.
+  * Correctif d’une boucle infinie pouvant survenir lors du rendu de graphiques en courbes avec des divisions d’axes non logarithmiques.
+  * Correctif d’un bug où l’activation de **Show original** sur un graphique en courbes avec le lissage désactivé pouvait modifier la bande min/max ombrée.
+  * Correctif d’un bug dans les projets Models et Weave où l’ouverture de **Assets** affichait la liste complète des ressources au lieu du sélecteur de ressources catégorisé.
 </Update>
 
 <Update label="v0.82.0" description="23 juin 2026">
@@ -70,7 +164,7 @@ Cette page inclut les notes de version des versions du serveur W&amp;B prises en
 
   ### Weave
 
-  * Le proxy LLM Weave signale désormais le coût réparti entre les composants de tokens d’entrée et de sortie, pour une analyse des coûts plus fine.
+  * Le proxy LLM Weave signale désormais le coût réparti entre les composants de jetons d’entrée et de sortie, pour une analyse des coûts plus fine.
   * Weave Playground prend désormais en charge les entrées vidéo pour les modèles de préversion Gemini 3.1.
 
   ## Sécurité
@@ -950,73 +1044,4 @@ Cette page inclut les notes de version des versions du serveur W&amp;B prises en
   * Correction d’un bug pouvant entraîner l’affichage des boîtes englobantes en dehors du média dans un panneau multimédia, au lieu de les superposer au média.
   * Correction d’un bug où l’intégration Google Agent Development Kit ne prenait pas en charge les threads Weave.
   * Correction d’un bug où la colonne **Attributes** était absente des traces Weave soumises via OpenTelemetry.
-</Update>
-
-<Update label="v0.71.0" description="29 juillet 2025">
-  Avec W&amp;B Server 0.71, le registre est activé par défaut pour toutes les organisations. Pour plus de détails sur le déploiement progressif du registre, consultez la note correspondante dans Fonctionnalités. Cette version apporte plusieurs améliorations et correctifs aux workspaces : synchronisation des panneaux multimédias partageant un curseur d&#39;étape commun, navigation plus efficace dans les panneaux en plein écran, et accès à davantage de détails sur la durée totale d&#39;un run et son temps d&#39;exécution actif dans la page Aperçu du run. Les Automations ont été améliorées : vous pouvez désormais déclencher une automation en fonction des tags d&#39;une version d&#39;artifact. {/* more */}
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-  ## Assistance et fin de vie
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-  * W&amp;B Server v0.57 a atteint sa fin de vie.
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-  ## Modifications à venir
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-  * Nous optimisons le rendu dans le Workspace afin d’accélérer le chargement des workspaces comportant de nombreux panneaux, ainsi que le glisser-déposer des panneaux, pour le rendre plus réactif et plus précis dans les workspaces. **Dans ce cadre, nous prévoyons de supprimer la mise en page « Grille personnalisée » des sections du Workspace dans la prochaine version (0.72).** Les grilles personnalisées resteront disponibles dans Reports. Contactez votre équipe W&amp;B ou l’[assistance](mailto:support@wandb.ai) pour toute question ou inquiétude.
-  * Dans une prochaine version, nous harmoniserons les vues Workspace multi-run et single run afin que, lorsque vous accédez à un single run, vous retrouviez la même mise en page et la même configuration des panneaux que celles définies pour la vue multi-run, y compris les graphiques personnalisés, les mises en page et les paramètres. L’objectif est de vous aider à rester dans le même contexte et à éviter d’avoir à reconfigurer vos vues. Cependant, cela supprimera la possibilité de personnaliser des vues single run distinctes, isolées du reste du Workspace. Contactez votre équipe W&amp;B ou l’[assistance](mailto:support@wandb.ai) si vous avez des questions sur la migration.
-  * Au cours des prochaines versions, nous continuerons à migrer le Model Registry existant au niveau de Teams vers W&amp;B Registry. Pour plus de détails et un rappel du calendrier, voir l’[annonce de disponibilité générale de W&amp;B Registry](#registry_ga_announcement) ci-dessous.
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-  ## Fonctionnalités
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-  * <a id="registry_ga_announcement" aria-label="Annonce de la disponibilité générale de W&B Registry" /> Nous migrons progressivement le Model Registry existant au niveau de l’équipe vers W&amp;B Registry au cours des prochaines versions. **Aucune
-    action n’est nécessaire de votre côté ; W&amp;B copiera automatiquement les éléments du Model Registry de chaque équipe vers un registre privé correspondant, créé automatiquement au niveau de l’équipe.**  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 (cette version), Registry est désormais activé par défaut pour toutes les organisations. 2. Server v0.73 (août) inclura
-    une variable d’environnement permettant de désactiver cette migration, qui sera automatiquement exécutée pendant la mise à niveau. La migration prend entre 5 et 30 minutes pour la plupart des organisations. Pendant la migration, la liaison des
-    Artifacts à l’ancien Model Registry de l’équipe ou au nouveau Registry échouera avec une erreur. **L’enregistrement et la récupération des Artifacts ne seront pas affectés**. 3. Dans Server v0.74 (septembre), nous supprimerons
-    cette option et la migration aura lieu pendant la mise à niveau.
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-    Nous visons une transition vers une nouvelle expérience plus puissante, aussi fluide et peu contraignante que possible. Pour toute question concernant la migration, contactez votre contact W&amp;B.
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-  * Une automatisation peut désormais être déclenchée en ajoutant un tag à un artifact. Voir [Événements d’artifact](/fr/models/automations/automation-events/#artifact-events).
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-  * Lorsque vous consultez un panneau en plein écran, passez au panneau précédent ou suivant de la section à l’aide des boutons **Précédent** et **Suivant** ou des touches fléchées gauche et droite.
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-  * Lorsque vous consultez un panneau multimédia en plein écran, déplacez le curseur d’étape à l’aide des touches **CMD + flèche gauche ou droite** (macOS) ou **Ctrl + flèche gauche ou droite** (Windows / Linux).
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-  * Vous pouvez désormais synchroniser des panneaux multimédias à l’aide de la même clé de curseur d’étape afin que, lorsque vous avancez le curseur d’étape dans un panneau multimédia, ceux des autres panneaux avancent également. Ouvrez les paramètres du Workspace ou les **Paramètres de la section**, accédez à **Media**, cliquez sur l’onglet **Synchronisation**, puis activez **Synchroniser le curseur par clé (Étape)**.
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-  * Le Run Comparer comprend une nouvelle section **Meta** contenant des métadonnées sur le run, comme la commande, la version de Python et le type de GPU.
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-  ### Weave
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-  * L’outil **Graphiques de trace** vous permet d’explorer, de visualiser et de déboguer des métriques de trace, comme la latence, le coût ou les tokens, au fil du temps grâce à des graphiques interactifs personnalisés. [En savoir plus](/fr/weave/guides/tracking/trace-plots).
-  * **Évaluations en ligne** : Surveillez vos traces dans Cloud dédié en associant des Monitors à vos traces entrantes. Les Monitors s’exécutent en arrière-plan en tant que juges LLM et attribuent un score à un sous-ensemble des appels que vous définissez. Utilisez les Monitors pour suivre le comportement en production, détecter les régressions, collecter des données réelles en production, et plus encore. [En savoir plus](/fr/weave/guides/tracking/trace-plots).
-  * Ajout des intégrations [AutoGen](/fr/weave/guides/integrations/autogen) et [LlamaIndex](/fr/weave/guides/integrations/llamaindex). *AutoGen* est un framework de Microsoft pour créer des agents et des applications d’IA, avec des composants pour l’IA conversationnelle, des fonctionnalités essentielles pour les systèmes multi-agents, des intégrations avec des services externes et des outils de prototypage d’agents sans code. *LlamaIndex* est un framework puissant pour créer des applications pilotées par des LLM, comme des systèmes RAG, des chatbots et des agents.
-  * Amélioration des intégrations avec OpenAI, LangChain, ChromaDB et Verdict, notamment :
-    * Vue de document pour Langchain et ChromaDB.
-    * Rendu de la vue de chat pour LangChain.
-    * Nouveau format d’export pour OpenAI.
-  * Ajout de la prise en charge dans le SDK TypeScript de la création et de la publication de prompts. [En savoir plus](/fr/weave/guides/core-types/prompts).
-  * La nouvelle classe `Content` vous permet de téléverser en toute sécurité des données de tout type MIME, avec un encodage Base64 automatique, une extraction automatique des métadonnées, et bien plus encore.
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-  ## Correctifs
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-  * La page **Aperçu** d’un run affiche désormais sa durée de fonctionnement et ses heures suivies. La *durée de fonctionnement* d’un run correspond à sa durée totale, du début à la fin, tandis que ses *heures suivies* correspondent à la durée pendant laquelle le run exécutait activement des expériences ou des calculs.
-  * Lorsque vous zoomez sur un graphique en courbes, puis l’ouvrez en mode plein écran, le graphique en plein écran conserve désormais correctement le même niveau de zoom.
-  * Correction d’un bug : la mise à jour du nombre de groupes affichés dans un graphique n’actualisait pas le graphique.
-  * Lorsque **Afficher l’original** est sélectionné dans les graphiques en courbes, la ligne originale non lissée apparaît désormais plus atténuée que la ligne lissée.
-  * Les graphiques en courbes avec fidélité totale affichent désormais le nombre de runs sur le graphique.
-  * Correction d’un bug pouvant convertir de manière inattendue un graphique explicitement défini comme un graphique en courbes en graphique à barres lorsqu’une seule valeur est présente par run.
-  * Les expressions X-axis peuvent désormais utiliser des champs de configuration imbriqués.
-  * Le lien **Registre** a été supprimé de la barre latérale de la page **Artifacts**. Pour accéder au registre, cliquez sur **Accueil**, puis sur **Registre**.
-  * Les graphiques en courbes dans un Workspace ou une section peuvent afficher, de manière facultative, la plage des bins dans l’infobulle lorsque vous survolez un point. Ouvrez les paramètres du Workspace ou de la section, cliquez sur **Graphiques en courbes**, accédez à l’onglet **Préférences d’affichage**, puis activez **Afficher la plage des bins dans l’infobulle**.
-  * Correction d’un bug : lorsqu’on cliquait sur un lien dans la page de traçabilité des artefacts du **registre**, l’URL et les paramètres du navigateur étaient mis à jour, mais pas le contenu de la page. L’UI se met désormais à jour lorsque l’URL change.
-  * Correction d’un bug dans **Registre** où les tableaux des collections étaient triés comme des chaînes de caractères plutôt que comme des nombres à virgule flottante.
-  * Correction d’un bug dans le **registre** où le panneau d’informations de traçabilité affichait toujours la dernière version de l’artifact sélectionné, même lorsqu’une autre version était sélectionnée.
-  * Correction d’un bug d’affichage sur mobile où la barre de recherche du panneau n’apparaissait pas.
-  * Lorsque vous triez le run selector selon n’importe quel attribut avec la coloration par clé activée, les runs en haut du graphique sont désormais correctement colorés.
-  * Lors de l’utilisation de runs regroupés, les graphiques en coordonnées parallèles affichent désormais correctement le nom du groupe.
-  * **State** s’affiche désormais correctement par défaut dans le tableau Sweeps.
-  * Sweeps s’affichent désormais correctement lorsqu’ils sont regroupés par des noms d’affichage personnalisés.
-  * Correction du retour à la ligne des noms longs dans Sweeps et Reports.
-  * Amélioration du comportement du copier-coller pour les journaux de console. Les numéros de ligne ne sont plus copiés et les horodatages apparaissent désormais sur la même ligne au lieu d’apparaître sur une nouvelle ligne.
 </Update>
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/sandboxes.mdx b/fr/sandboxes.mdx
index 13d0528c2c..ef4077a0c4 100644
--- a/fr/sandboxes.mdx
+++ b/fr/sandboxes.mdx
@@ -68,4 +68,12 @@ Suivez ces étapes pour créer un sandbox et y exécuter une commande :
 Pour des exemples plus détaillés, voir :
 
 * [Tutoriel : invoquer un agent dans un Serverless Sandbox](/fr/sandboxes/invoke-agent-sandbox-tutorial)
-* [Tutoriel : entraîner un modèle PyTorch dans un Serverless Sandbox](/fr/sandboxes/mltrain-in-sandbox-tutorial)
\ No newline at end of file
+* [Tutoriel : entraîner un modèle PyTorch dans un Serverless Sandbox](/fr/sandboxes/mltrain-in-sandbox-tutorial)
+
+<div id="integrations">
+  ## Integrations
+</div>
+
+Les frameworks tiers suivants prennent en charge Serverless Sandboxes en tant que fournisseur de sandbox.
+
+* [Harbor](https://github.com/harbor-framework/harbor)
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/serverless-training.mdx b/fr/serverless-training.mdx
index bb803635a2..72244eb1e4 100644
--- a/fr/serverless-training.mdx
+++ b/fr/serverless-training.mdx
@@ -3,23 +3,29 @@ title: Serverless Training
 description: Post-entraînez et effectuez le fine-tuning de LLM sur une infrastructure serverless gérée avec Serverless RL et Serverless SFT.
 ---
 
-Utilisez Serverless Training pour post-entraîner et effectuer le fine-tuning de LLM sur une infrastructure serverless gérée. W&amp;B provisionne l&#39;infrastructure d&#39;entraînement ([sur CoreWeave](https://docs.coreweave.com/docs/platform)) pour vous, tout en vous laissant une flexibilité totale dans la configuration de votre environnement. Vous bénéficiez d&#39;un accès instantané à un cluster d&#39;entraînement géré qui s&#39;adapte automatiquement et de manière élastique jusqu&#39;à plusieurs dizaines de GPU. Serverless Training est désormais en préversion publique.
+Utilisez Serverless Training pour post-entraîner et effectuer le fine-tuning de LLM sur une infrastructure serverless gérée. W&amp;B provisionne l’infrastructure d’entraînement ([sur CoreWeave](https://docs.coreweave.com/docs/platform)) pour vous, tout en vous laissant une flexibilité totale dans la configuration de votre environnement. Vous bénéficiez d’un accès instantané à un cluster d’entraînement géré qui s’adapte automatiquement et de manière élastique jusqu’à plusieurs dizaines de GPU. Serverless Training est désormais en préversion publique.
 
 Serverless Training propose deux méthodes complémentaires :
 
-* **[Serverless RL](/fr/serverless-training/usage)** : Post-entraînez des modèles avec l&#39;apprentissage par renforcement afin qu&#39;ils acquièrent de nouveaux comportements et gagnent en fiabilité, en rapidité et en coût lors de l&#39;exécution de tâches agentiques sur plusieurs tours de conversation. Serverless RL sépare les flux de travail RL en phases d&#39;inférence et d&#39;entraînement, puis les multiplexe entre plusieurs jobs afin d&#39;augmenter l&#39;utilisation des GPU et de réduire le temps d&#39;entraînement et les coûts.
-* **[Serverless SFT](/fr/serverless-training/sft)** : Effectuez le fine-tuning de modèles avec apprentissage supervisé sur des jeux de données sélectionnés. Utilisez SFT pour la distillation, pour enseigner un style et un format de sortie, ou pour préparer un modèle avant d&#39;appliquer RL.
+* **[Serverless RL](/fr/serverless-training/usage)** : Post-entraînez des modèles avec l’apprentissage par renforcement afin qu’ils acquièrent de nouveaux comportements et gagnent en fiabilité, en rapidité et en coût lors de l’exécution de tâches agentiques sur plusieurs tours de conversation. Serverless RL sépare les flux de travail RL en phases d’inférence et d’entraînement, puis les multiplexe entre plusieurs jobs afin d’augmenter l’utilisation des GPU et de réduire le temps d’entraînement et les coûts.
+* **[Serverless SFT](/fr/serverless-training/sft)** : Effectuez le fine-tuning de modèles avec apprentissage supervisé sur des jeux de données sélectionnés. Utilisez SFT pour la distillation, pour enseigner un style et un format de sortie, ou pour préparer un modèle avant d’appliquer RL.
 
 Serverless Training est idéal pour des tâches telles que :
 
 * Agents vocaux
-* Assistants de recherche approfondie
+* Assistants de recherche avancée
 * Modèles on-prem
-* Agents d&#39;analyse du marketing de contenu
+* Agents d’analyse marketing de contenu
 
-Serverless Training entraîne des adaptateurs de bas rang (LoRAs) pour spécialiser un modèle pour votre tâche spécifique. Cela étend les capacités du modèle d&#39;origine grâce à une expérience acquise en situation. W&amp;B stocke automatiquement les LoRAs que vous entraînez comme artefacts dans votre compte. Vous pouvez également les enregistrer localement ou chez un tiers à des fins de sauvegarde. Serverless Inference héberge également automatiquement les modèles que vous entraînez via Serverless Training.
+Serverless Training entraîne des adaptateurs de bas rang (LoRAs) pour spécialiser un modèle pour votre tâche spécifique. Cela étend les capacités du modèle d’origine grâce à une expérience acquise en situation. W&amp;B stocke automatiquement les LoRAs que vous entraînez comme artefacts dans votre compte. Vous pouvez également les enregistrer localement ou chez un tiers à des fins de sauvegarde. Serverless Inference héberge également automatiquement les modèles que vous entraînez via Serverless Training.
 
-Voir le [Démarrage rapide](https://art.openpipe.ai/getting-started/quick-start) d&#39;ART ou le [notebook Google Colab](https://colab.research.google.com/github/openpipe/art-notebooks/blob/main/examples/2048/2048.ipynb) pour commencer.
+Voir le [Démarrage rapide](https://art.openpipe.ai/getting-started/quick-start) d’ART ou le [notebook Google Colab](https://colab.research.google.com/github/openpipe/art-notebooks/blob/main/examples/2048/2048.ipynb) pour commencer.
+
+Explorez un [workspace de démonstration public](https://wandb.ai/wandb/demo-project-qwen-email-agent-with-art-weave-models/workspace) qui présente les éléments suivants :
+
+* Entraînez un modèle Qwen avec OpenPipe RULER et les [évaluateurs Weave](/fr/weave/guides/evaluation/scorers#create-your-own-scorers).
+* Suivez la progression de l’entraînement et [créez des graphiques personnalisés](/fr/models/app/features/custom-charts) avec W&amp;B Models.
+* Évaluez les résultats finaux dans un [leaderboard Weave](/fr/weave/cookbooks/leaderboard_quickstart#leaderboard-quickstart).
 
 <div id="why-serverless-training">
   ## Pourquoi Serverless Training ?
diff --git a/fr/support/models/articles/how-can-i-overwrite-the-logs-from-previo.mdx b/fr/support/models/articles/how-can-i-overwrite-the-logs-from-previo.mdx
index 33fb0bba40..c489b4d0fb 100644
--- a/fr/support/models/articles/how-can-i-overwrite-the-logs-from-previo.mdx
+++ b/fr/support/models/articles/how-can-i-overwrite-the-logs-from-previo.mdx
@@ -6,7 +6,9 @@ keywords: ["Logs", "Métriques"]
 Pour écraser les logs des étapes précédentes, utilisez [forking](/fr/models/runs/forking) et [rewind](/fr/models/runs/rewind).
 
 <Note>
-  La possibilité de créer un fork d’un run ou de le rembobiner est en cours de développement actif. Elle est en préversion pour Cloud mutualisé et Cloud dédié, et n’est pas encore disponible en Autogéré.
+  Le forking d’un run est en préversion publique pour Cloud mutualisé et Cloud dédié. Il n’est pas actuellement disponible pour les déploiements autogérés.
+
+  Les fonctionnalités en préversion publique sont disponibles pour une évaluation en production, mais leurs fonctionnalités, leurs API et leur comportement sont en cours de développement actif et peuvent changer avant la disponibilité générale.
 </Note>
 
 ***
diff --git a/fr/support/models/tags/logs.mdx b/fr/support/models/tags/logs.mdx
index b687966700..6d29dcc9f8 100644
--- a/fr/support/models/tags/logs.mdx
+++ b/fr/support/models/tags/logs.mdx
@@ -10,7 +10,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
 </Card>
 
 <Card title="Comment puis-je écraser les logs des étapes précédentes ?" href="/fr/support/models/articles/how-can-i-overwrite-the-logs-from-previo" arrow="true" horizontal>
-  Pour écraser les logs des étapes précédentes, utilisez le forking et le rembobinage. La possibilité de forker ou de rembobiner un run est en cours de développ ...
+  Pour écraser les logs des étapes précédentes, utilisez le forking et le rembobinage. Le forking de run est en préversion publique dans Cloud mutualisé e ...
 </Card>
 
 <Card title="Comment puis-je télécharger le fichier journal de la console d’un run ?" href="/fr/support/models/articles/how-do-i-download-the-console-log-file-from-a-run" arrow="true" horizontal>
diff --git a/fr/support/models/tags/metrics.mdx b/fr/support/models/tags/metrics.mdx
index 612de9f58e..110b4bbbc8 100644
--- a/fr/support/models/tags/metrics.mdx
+++ b/fr/support/models/tags/metrics.mdx
@@ -18,7 +18,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
 </Card>
 
 <Card title="Comment puis-je remplacer les journaux des étapes précédentes ?" href="/fr/support/models/articles/how-can-i-overwrite-the-logs-from-previo" arrow="true" horizontal>
-  Pour remplacer les journaux des étapes précédentes, utilisez le forking et rewind. La possibilité de forker ou de rembobiner un run est en cours de dévelop ...
+  Pour remplacer les journaux des étapes précédentes, utilisez le forking et rewind. Le forking de run est en préversion publique pour Cloud mutualisé a ...
 </Card>
 
 <Card title="Comment puis-je corriger les erreurs `Rate limit exceeded` lors de la consignation des métriques ?" href="/fr/support/models/articles/rate-limit-exceeded-on-metric-logging" arrow="true" horizontal>
diff --git a/fr/weave.mdx b/fr/weave.mdx
index af1af4f5e5..ea82fda23c 100644
--- a/fr/weave.mdx
+++ b/fr/weave.mdx
@@ -6,29 +6,49 @@ mode: wide
 
 W&amp;B Weave est une plateforme d’observabilité et d’évaluation qui vous aide à suivre, évaluer et améliorer vos agents et applications LLM. Avec Weave, vous pouvez :
 
-* [Tracer votre agent créé avec des SDK et harnesses populaires et collecter des métriques à son sujet](/fr/weave/agent-integration-quickstart)
-* [Instrumenter manuellement des agents personnalisés pour collecter des traces et des métriques](/fr/weave/custom-agents-quickstart)
-* [Évaluer](/fr/weave/tutorial-eval) les réponses de votre application à l’aide de juges LLM et d’évaluateurs personnalisés
+* [Tracer vos agents créés avec des SDK et harnesses populaires à l’aide du SDK Weave compatible OTel, et collecter des métriques à leur sujet](/fr/weave/agent-integration-quickstart)
+* [Instrumenter manuellement les appels LLM et les fonctions arbitraires de votre application](/fr/weave/quickstart) pour tracer, versionner et collecter du feedback sur votre application
+* [Évaluer](/fr/weave/tutorial-eval) les réponses de votre agent ou de votre application à l’aide de juges LLM et d’évaluateurs personnalisés
 
 <div id="get-started">
   ## Premiers pas
 </div>
 
-Les documents suivants vous guident dans les notions de base pour utiliser la suite d’outils de Weave.
+Sélectionnez votre type de charge de travail, puis utilisez les documents suivants pour vous guider dans les notions de base pour utiliser la suite d’outils de Weave. Pour en savoir plus sur la différence entre les charges de travail, consultez [Qu’est-ce que Weave ?](/fr/weave/concepts/what-is-weave)
 
-<CardGroup cols={3}>
-  <Card title="Intégrer Weave à un agent" icon="plug" href="/fr/weave/agent-integration-quickstart">
-    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.
-  </Card>
+<Tabs>
+  <Tab title="Tracer un agent">
+    <CardGroup cols={3}>
+      <Card title="Intégrer Weave à un agent" icon="plug" href="/fr/weave/agent-integration-quickstart">
+        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.
+      </Card>
+
+      <Card title="Configurer une observabilité personnalisée pour un agent" icon="code" href="/fr/weave/custom-agents-quickstart">
+        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.
+      </Card>
+
+      <Card title="Consulter les métriques d’agent dans l’interface Weave" icon="chart-line" href="/fr/weave/guides/tracking/view-agent-activity">
+        Tracez un appel LLM simple et examinez les entrées, les sorties et le code dans votre compte W&amp;B.
+      </Card>
+    </CardGroup>
+  </Tab>
 
-  <Card title="Configurer une observabilité personnalisée pour un agent" icon="code" href="/fr/weave/custom-agents-quickstart">
-    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.
-  </Card>
+  <Tab title="Tracer des fonctions avec Ops et Calls">
+    <CardGroup cols={3}>
+      <Card title="Démarrage rapide : instrumenter et tracer des fonctions" icon="chart-line" href="/fr/weave/quickstart">
+        Commencez par tracer un appel LLM de base et examinez les données dans votre compte W&amp;B.
+      </Card>
 
-  <Card title="Consulter les métriques d’agent dans l’interface Weave" icon="chart-line" href="/fr/weave/guides/tracking/view-agent-activity">
-    Tracez un appel LLM simple et examinez les entrées, les sorties et le code dans votre compte W&amp;B.
-  </Card>
-</CardGroup>
+      <Card title="Premiers pas pour évaluer votre application" icon="clipboard-check" href="/fr/weave/tutorial-eval">
+        Découvrez comment créer un pipeline d’évaluation à l’aide des évaluateurs Weave afin de tester et de suivre les performances de votre application.
+      </Card>
+
+      <Card title="Évaluer une application RAG" icon="search" href="/fr/weave/tutorial-rag">
+        Créez et évaluez des applications RAG avec Weave à l’aide de juges LLM pour mesurer la qualité de la recherche.
+      </Card>
+    </CardGroup>
+  </Tab>
+</Tabs>
 
 <div id="install-weave">
   ## Installer Weave
@@ -45,7 +65,7 @@ W&amp;B Weave propose des bibliothèques Python et TypeScript. Pour installer la
 
   <Tab title="TypeScript">
     ```bash
-    pnpm install weave
+    npm install weave
     ```
   </Tab>
 </Tabs>
diff --git a/fr/weave/concepts/what-is-weave.mdx b/fr/weave/concepts/what-is-weave.mdx
index 767bb4634b..9abbf8dbaa 100644
--- a/fr/weave/concepts/what-is-weave.mdx
+++ b/fr/weave/concepts/what-is-weave.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ description: "Découvrez W&B Weave et comment il vous aide à créer, évaluer e
 keywords: ["observabilité LLM", "traçage d’agent", "gestion des versions des prompts", "opérations Weave"]
 ---
 
-W&amp;B Weave est une plateforme d’observabilité et d’évaluation conçue pour créer des applications LLM fiables. Weave vous aide à comprendre ce que fait votre application d’IA, à mesurer ses performances et à l’améliorer de manière systématique au fil du temps.
+W&amp;B Weave est une plateforme d’observabilité et d’évaluation conçue pour créer des agents fiables et des applications LLM fiables. Weave vous aide à comprendre ce que fait votre application d’IA, à mesurer ses performances et à l’améliorer de manière systématique au fil du temps.
 
 Le développement d’applications LLM est fondamentalement différent du développement logiciel traditionnel. Les résultats des LLM sont non déterministes, ce qui complique le débogage. La qualité est subjective et dépend du contexte. De petites modifications des prompts peuvent entraîner des comportements inattendus. Les approches de test traditionnelles montrent vite leurs limites.
 
@@ -21,35 +21,62 @@ Weave offre les fonctionnalités clés suivantes :
 * **Collecte de retours** pour recueillir des jugements humains et des annotations.
 * **Surveillance** en production à l’aide de garde-fous et d’évaluateurs pour assurer la sécurité et la qualité des LLM.
 
-<div id="agentic-tracing">
-  ### Traçage agentique
+<div id="choose-a-workflow">
+  ## Choisir un flux de travail
 </div>
 
-Weave fournit une observabilité agentique sur l’ensemble du cycle de vie des conversations des agents, y compris les sessions, les appels LLM et les exécutions d’outils.
+Weave fournit cette fonctionnalité au moyen de deux flux de travail différents :
+
+* Le traçage automatique des agents
+* L&#39;instrumentation des appels LLM arbitraires et des fonctions de votre application afin de tracer leurs entrées, leurs sorties et leur code
+
+<div id="trace-an-agent">
+  ### Tracer un agent
+</div>
+
+Weave fournit une observabilité des agents sur l’ensemble du cycle de vie des conversations des agents, y compris les sessions, les appels LLM et les exécutions d’outils.
+
+Le traçage des agents repose sur [OpenTelemetry (OTel)](https://opentelemetry.io/docs/concepts/) et les [conventions sémantiques GenAI](https://opentelemetry.io/docs/specs/semconv/gen-ai/). Si votre agent est déjà instrumenté avec OTel, vous pouvez envoyer ses spans existants vers Weave sans réinstrumenter votre code. Weave accepte n’importe quel span OTel et stocke ses attributs pour vous permettre de les interroger. Les spans qui suivent les conventions d’agent GenAI, comme `invoke_agent` et `execute_tool`, s’affichent sous forme de conversations, de tours de conversation et d’appels d’outils dans la vue **Agents**. Pour savoir comment émettre ces spans à partir de votre propre agent, voir le [Démarrage rapide des agents personnalisés](/fr/weave/custom-agents-quickstart).
 
 Si vous créez un agent, commencez par le [Démarrage rapide de l’intégration d’agent](/fr/weave/agent-integration-quickstart) pour choisir une intégration intégrée, ou suivez le [Démarrage rapide des agents personnalisés](/fr/weave/custom-agents-quickstart) pour instrumenter manuellement le vôtre. Pour découvrir comment le SDK Weave modélise les agents, voir [tracer vos agents](/fr/weave/guides/tracking/trace-agents).
 
-Si vous utilisez un framework tiers pour agents pris en charge, comme Claude Code ou OpenAI Agent SDK, Weave l’instrumente automatiquement, sans code supplémentaire. Voir [Intégrations](/fr/weave/guides/integrations) pour la liste complète des frameworks pris en charge.
+Si vous utilisez un harness d’agent tiers pris en charge, comme Claude Code ou OpenAI Agent SDK, Weave l’instrumente automatiquement, sans code supplémentaire. Voir [Intégrations](/fr/weave/guides/integrations) pour la liste complète des frameworks pris en charge.
 
-<div id="application-tracing">
-  ### Traçage des applications
+<div id="instrument-and-trace-functions">
+  ### Instrumenter et tracer des fonctions
 </div>
 
-Pour tracer des appels de fonction individuels, le code de l&#39;application ou une logique personnalisée, utilisez Weave opérations and Calls. Ajoutez une ligne à n&#39;importe quelle fonction pour suivre les entrées, les sorties, le coût, le nombre de jetons et la latence.
+Pour tracer des appels de fonction individuels, le code de l&#39;application ou une logique personnalisée, utilisez opérations Weave and Calls. Ajoutez une ligne à n&#39;importe quelle fonction pour suivre les entrées, les sorties, le coût, le nombre de jetons et la latence.
+
+Vous pouvez aussi :
 
 * Suivez de bout en bout le flux des données dans votre application LLM.
 * Consultez les documents source utilisés pour produire le feedback du LLM.
 * Analysez en détail des prompts spécifiques et la manière dont les réponses sont produites.
 
-Pour tracer des fonctions individuelles, suivez le [démarrage rapide du traçage des opérations](/fr/weave/quickstart) de Weave ou apprenez à utiliser les [opérations and Calls](/fr/weave/guides/tracking/tracing) de Weave.
+Pour tracer des fonctions individuelles, suivez le [démarrage rapide du traçage des op](/fr/weave/quickstart) de Weave ou apprenez à utiliser les [opérations and Calls](/fr/weave/guides/tracking/tracing) de Weave.
+
+Le SDK Weave applique également automatiquement des patchs à de nombreux frameworks et fournisseurs de LLM afin de capturer automatiquement les traces des appels LLM dans votre code. Voir [Intégrations](/fr/weave/guides/integrations) pour tous les fournisseurs et frameworks pris en charge.
+
+<div id="when-to-use-agent-tracing-and-when-to-use-application-instrumentation">
+  ### Quand utiliser le traçage des agents et quand utiliser l’instrumentation des applications
+</div>
+
+Choisissez le flux de travail à utiliser en fonction de ce que vous souhaitez observer :
+
+* **Utilisez le traçage des agents si vous développez ou exécutez un agent.** C’est le bon choix si vous utilisez un harness d’agent ou un SDK d’agent pris en charge, ou si vous avez développé un agent personnalisé que vous pouvez instrumenter vous-même.
+
+* **Utilisez l’instrumentation des applications si vous tracez du code applicatif.** C’est le bon choix pour les applications structurées autour d’appels distincts plutôt que de conversations, comme un pipeline RAG, un point de terminaison de synthèse ou une logique métier personnalisée.
+
+Chaque approche enregistre des traces dans sa propre partie de l’interface utilisateur : les traces d’agent apparaissent sur la page **Agents**, et les appels `weave.op` apparaissent sur la page **Traces**. Vous pouvez utiliser les deux approches dans le même projet Weave, mais elles produisent des traces distinctes.
 
-Si vous utilisez un framework d&#39;agent tiers pris en charge, tel que Claude Code, Weave l&#39;instrumente automatiquement sans code supplémentaire. Voir [Intégrations](/fr/weave/guides/integrations) pour la liste complète des frameworks pris en charge.
+Si vous ne savez pas par où commencer et que votre système implique un agent, commencez par le [démarrage rapide de l’intégration d’agents](/fr/weave/agent-integration-quickstart). Sinon, commencez par le [démarrage rapide du traçage des op](/fr/weave/quickstart).
 
 <div id="evaluations">
-  ### Évaluations
+  ## Évaluations
 </div>
 
-Évaluez et surveillez les performances de votre application LLM à l&#39;aide d&#39;évaluations afin d&#39;améliorer de manière itérative la qualité et la fiabilité.
+Évaluez et surveillez les performances de votre agent ou de votre application LLM à l&#39;aide d&#39;évaluations afin d&#39;améliorer de manière itérative la qualité et la fiabilité.
 
 * Suivez facilement quelles versions du modèle/prompt ont produit quelles performances.
 * Définissez des métriques pour évaluer les réponses à l&#39;aide d&#39;une ou plusieurs fonctions de scoring.
@@ -58,7 +85,7 @@ Si vous utilisez un framework d&#39;agent tiers pris en charge, tel que Claude C
 [Créer un pipeline d&#39;évaluation](/fr/weave/tutorial-eval)
 
 <div id="version-everything">
-  ### Versionnez tout
+  ## Versionnez tout
 </div>
 
 Weave assure le suivi des versions de vos prompts, jeux de données et configurations de modèle. Si quelque chose casse, vous pouvez voir exactement ce qui a changé. Si quelque chose fonctionne, vous pouvez le reproduire.
@@ -66,7 +93,7 @@ Weave assure le suivi des versions de vos prompts, jeux de données et configura
 [En savoir plus sur la gestion des versions](/fr/weave/guides/tracking/objects)
 
 <div id="experiment-with-prompts-and-models">
-  ### Expérimentez avec des prompts et des modèles
+  ## Expérimentez avec des prompts et des modèles
 </div>
 
 Munissez-vous de vos clés API pour tester des prompts et comparer les réponses de différents modèles commerciaux dans le playground.
diff --git a/fr/weave/cookbooks/Models_and_Weave_Integration_Demo.mdx b/fr/weave/cookbooks/Models_and_Weave_Integration_Demo.mdx
index 761a4784df..cf118f4a66 100644
--- a/fr/weave/cookbooks/Models_and_Weave_Integration_Demo.mdx
+++ b/fr/weave/cookbooks/Models_and_Weave_Integration_Demo.mdx
@@ -4,10 +4,10 @@ description: "Notebook interactif qui vous guide dans le suivi des expériences
 keywords: [RAG, fine-tuning, Registre, Llama, unsloth]
 ---
 
-Ce notebook présente un flux de travail de bout en bout qui combine W&amp;B Models et Weave pour créer, évaluer et publier une application de Retrieval-Augmented Generation (RAG). Vous récupérez un modèle de chat affiné depuis le W&amp;B Models Registry, le remplacez dans un `RagModel` existant suivi dans Weave, évaluez l’application mise à jour avec `weave.Evaluation`, puis publiez le nouveau modèle RAG dans le Registre. Ce flux de travail s’adresse aux équipes qui entraînent et affinent des modèles avec W&amp;B Models et souhaitent les intégrer dans des applications LLM suivies et évaluées avec Weave.
+Ce notebook présente un flux de travail de bout en bout qui combine W&amp;B Models et Weave pour créer, évaluer et publier une application de Retrieval-Augmented Generation (RAG). Vous récupérez un modèle de chat affiné depuis W&amp;B Registry, le remplacez dans un `RagModel` existant suivi dans Weave, évaluez l’application mise à jour avec `weave.Evaluation`, puis publiez le nouveau modèle RAG dans le Registre. Ce flux de travail s’adresse aux équipes qui entraînent et affinent des modèles avec W&amp;B Models et souhaitent les intégrer dans des applications LLM suivies et évaluées avec Weave.
 
 <Note>
-  Il s&#39;agit d&#39;un notebook interactif. Vous pouvez l&#39;exécuter en local ou utiliser les liens suivants :
+  Il s’agit d’un notebook interactif. Vous pouvez l’exécuter en local ou utiliser les liens suivants :
 
   * [Ouvrir dans Google Colab](https://colab.research.google.com/github/wandb/docs/blob/main/weave/cookbooks/source/Models_and_Weave_Integration_Demo.ipynb)
   * [Voir la source sur GitHub](https://github.com/wandb/docs/blob/main/weave/cookbooks/source/Models_and_Weave_Integration_Demo.ipynb)
@@ -63,19 +63,19 @@ ENTITY = "wandb-smle"
 weave.init(ENTITY + "/" + PROJECT)
 ```
 
-<div id="download-chatmodel-from-models-registry-and-implement-unslothlorachatmodel">
-  ## Télécharger `ChatModel` depuis Models registre et implémenter `UnslothLoRAChatModel`
+<div id="download-chatmodel-from-wb-registry-and-implement-unslothlorachatmodel">
+  ## Télécharger `ChatModel` depuis W&amp;B Registry et implémenter `UnslothLoRAChatModel`
 </div>
 
-Dans ce scénario, la Model Team a déjà affiné le modèle Llama-3.2 à l’aide de la bibliothèque `unsloth` pour optimiser les performances, et le modèle est disponible dans le W&amp;B Models Registry. Dans cette étape, vous récupérez le [`ChatModel`](https://wandb.ai/wandb-smle/weave-cookboook-demo/weave/object-versions?filter=%7B%22objectName%22%3A%22RagModel%22%7D\&peekPath=%2Fwandb-smle%2Fweave-rag-experiments%2Fobjects%2FChatModelRag%2Fversions%2F2mhdPb667uoFlXStXtZ0MuYoxPaiAXj3KyLS1kYRi84%3F%26) affiné depuis le registre et le convertissez en `weave.Model` pour le rendre compatible avec le [`RagModel`](https://wandb.ai/wandb-smle/weave-cookboook-demo/weave/object-versions?filter=%7B%22objectName%22%3A%22RagModel%22%7D\&peekPath=%2Fwandb-smle%2Fweave-cookboook-demo%2Fobjects%2FRagModel%2Fversions%2FcqRaGKcxutBWXyM0fCGTR1Yk2mISLsNari4wlGTwERo%3F%26).
+Dans ce scénario, la Model Team a déjà affiné le modèle Llama-3.2 à l’aide de la bibliothèque `unsloth` pour optimiser les performances, et le modèle est disponible dans le W&amp;B Registry. Dans cette étape, vous récupérez le [`ChatModel`](https://wandb.ai/wandb-smle/weave-cookboook-demo/weave/object-versions?filter=%7B%22objectName%22%3A%22RagModel%22%7D\&peekPath=%2Fwandb-smle%2Fweave-rag-experiments%2Fobjects%2FChatModelRag%2Fversions%2F2mhdPb667uoFlXStXtZ0MuYoxPaiAXj3KyLS1kYRi84%3F%26) affiné depuis le registre et le convertissez en `weave.Model` pour le rendre compatible avec le [`RagModel`](https://wandb.ai/wandb-smle/weave-cookboook-demo/weave/object-versions?filter=%7B%22objectName%22%3A%22RagModel%22%7D\&peekPath=%2Fwandb-smle%2Fweave-cookboook-demo%2Fobjects%2FRagModel%2Fversions%2FcqRaGKcxutBWXyM0fCGTR1Yk2mISLsNari4wlGTwERo%3F%26).
 
 <Note>
-  Le `RagModel` mentionné dans le code suivant est un `weave.Model` de premier niveau qui peut être considéré comme une application RAG complète. Il contient un `ChatModel`, une base de données vectorielle et un prompt. Le `ChatModel` est lui aussi un `weave.Model`, qui contient le code nécessaire pour télécharger un artifact depuis le W&amp;B registre. `ChatModel` peut être remplacé de manière modulaire pour prendre en charge n’importe quel autre type de modèle de chat LLM au sein du `RagModel`. Pour plus d’informations, [voir le modèle dans Weave](https://wandb.ai/wandb-smle/weave-cookboook-demo/weave/evaluations?peekPath=%2Fwandb-smle%2Fweave-cookboook-demo%2Fobjects%2FRagModel%2Fversions%2Fx7MzcgHDrGXYHHDQ9BA8N89qDwcGkdSdpxH30ubm8ZM%3F%26).
+  Le `RagModel` mentionné dans le code suivant est un `weave.Model` de premier niveau qui peut être considéré comme une application RAG complète. Il contient un `ChatModel`, une base de données vectorielle et un prompt. Le `ChatModel` est lui aussi un `weave.Model`, qui contient le code nécessaire pour télécharger un artifact depuis le W&amp;B Registry. `ChatModel` peut être remplacé de manière modulaire pour prendre en charge n’importe quel autre type de modèle de chat LLM au sein du `RagModel`. Pour plus d’informations, [voir le modèle dans Weave](https://wandb.ai/wandb-smle/weave-cookboook-demo/weave/evaluations?peekPath=%2Fwandb-smle%2Fweave-cookboook-demo%2Fobjects%2FRagModel%2Fversions%2Fx7MzcgHDrGXYHHDQ9BA8N89qDwcGkdSdpxH30ubm8ZM%3F%26).
 </Note>
 
 Pour charger le `ChatModel`, utilisez `unsloth.FastLanguageModel` ou `peft.AutoPeftModelForCausalLM` avec adaptateurs, ce qui permet une intégration efficace dans l’application. Après avoir téléchargé le modèle depuis le registre, configurez la logique d’initialisation et de prédiction à l’aide de la méthode `model_post_init`. Le code requis pour cette étape est disponible dans l’onglet **Use** du registre, et vous pouvez le copier directement dans votre implémentation.
 
-Le code suivant définit la classe `UnslothLoRAChatModel` pour gérer, initialiser et utiliser le modèle Llama-3.2 affiné récupéré depuis le W&amp;B Models Registry. `UnslothLoRAChatModel` utilise `unsloth.FastLanguageModel` pour une inférence optimisée. La méthode `model_post_init` télécharge et configure le modèle, tandis que la méthode `predict` traite les requêtes des utilisateurs et génère des réponses. Pour adapter le code à votre cas d’usage, mettez à jour `MODEL_REG_URL` avec le bon chemin du registre pour votre modèle affiné et ajustez des paramètres comme `max_seq_length` ou `dtype` en fonction de votre matériel ou de vos requirements.
+Le code suivant définit la classe `UnslothLoRAChatModel` pour gérer, initialiser et utiliser le modèle Llama-3.2 affiné récupéré depuis le W&amp;B Registry. `UnslothLoRAChatModel` utilise `unsloth.FastLanguageModel` pour une inférence optimisée. La méthode `model_post_init` télécharge et configure le modèle, tandis que la méthode `predict` traite les requêtes des utilisateurs et génère des réponses. Pour adapter le code à votre cas d’usage, mettez à jour `MODEL_REG_URL` avec le bon chemin du registre pour votre modèle affiné et ajustez des paramètres comme `max_seq_length` ou `dtype` en fonction de votre matériel ou de vos requirements.
 
 ```python lines
 from typing import Any
@@ -231,13 +231,13 @@ wandb.run.finish()
   ## Enregistrer le nouveau modèle RAG dans le registre
 </div>
 
-Maintenant que vous avez évalué le `RagModel` mis à jour, l&#39;étape finale consiste à le publier dans le W&amp;B Models Registry afin que d&#39;autres équipes puissent le découvrir et le réutiliser. Pour rendre le `RagModel` mis à jour disponible pour une utilisation ultérieure par les équipes Models et Apps, nous le publions dans le W&amp;B Models Registry en tant qu&#39;artifact de référence.
+Maintenant que vous avez évalué le `RagModel` mis à jour, l&#39;étape finale consiste à le publier dans le W&amp;B Registry afin que d&#39;autres équipes puissent le découvrir et le réutiliser. Pour rendre le `RagModel` mis à jour disponible pour une utilisation ultérieure par les équipes Models et Apps, nous le publions dans le W&amp;B Registry en tant qu&#39;artifact de référence.
 
-Le code suivant récupère la version et le nom de l&#39;objet `weave` du `RagModel` mis à jour, puis les utilise pour créer des liens de référence. Le code crée ensuite un nouvel artifact dans W&amp;B avec des métadonnées contenant l&#39;URL Weave du modèle. Le code enregistre cet artifact dans le registre W&amp;B et le lie à un chemin de registre spécifié.
+Le code suivant récupère la version et le nom de l&#39;objet `weave` du `RagModel` mis à jour, puis les utilise pour créer des liens de référence. Le code crée ensuite un nouvel artifact dans W&amp;B avec des métadonnées contenant l&#39;URL Weave du modèle. Le code enregistre cet artifact dans le W&amp;B Registry et le lie à un chemin de registre spécifié.
 
 Avant d&#39;exécuter le code, assurez-vous que les variables `ENTITY` et `PROJECT` correspondent à votre configuration W&amp;B, et spécifiez le chemin de registre cible correct. Ce processus finalise le flux de travail en publiant le nouveau `RagModel` dans l&#39;écosystème W&amp;B pour la collaboration et la réutilisation.
 
-Après avoir exécuté le code de cette section, votre `RagModel` mis à jour est disponible dans le W&amp;B Models Registry en tant qu&#39;artifact référencé, ce qui achève l&#39;aller-retour entre W&amp;B Models et Weave.
+Après avoir exécuté le code de cette section, votre `RagModel` mis à jour est disponible dans le W&amp;B Registry en tant qu&#39;artifact référencé, ce qui achève l&#39;aller-retour entre W&amp;B Models et Weave.
 
 ```python lines
 MODELS_OBJECT_VERSION = PUB_REFERENCE.digest  # version de l'objet weave
diff --git a/fr/weave/custom-agents-quickstart.mdx b/fr/weave/custom-agents-quickstart.mdx
index eaacf7599c..6d0165e699 100644
--- a/fr/weave/custom-agents-quickstart.mdx
+++ b/fr/weave/custom-agents-quickstart.mdx
@@ -8,7 +8,7 @@ keywords: ["OpenTelemetry", "spans OTel", "agent sur plusieurs tours de conversa
 
 Le SDK Weave vous permet de tracer des agents créés avec des SDK populaires ou des harnesses personnalisés. Ce Démarrage rapide vous montre comment intégrer manuellement Weave dans un agent personnalisé sur plusieurs tours de conversation afin d’émettre et de capturer des spans OpenTelemetry. Pour une compréhension conceptuelle de Weave pour les agents, voir [Tracer vos agents](/fr/weave/guides/tracking/trace-agents).
 
-Si vous souhaitez intégrer Weave à des SDK ou à des harnesses comme Claude Agent SDK ou Codex, voir [Tracer les intégrations d’agents](/fr/weave/guides/tracking/trace-agent-integrations). Weave applique automatiquement des patchs à plusieurs SDK de création d’agents et harness d’agents pour une intégration rapide.
+Si vous souhaitez intégrer Weave à des SDK ou à des harnesses comme Claude Agent SDK ou Codex, voir [Choisir une intégration d’agent](/fr/weave/agent-integration-quickstart). Weave applique automatiquement des patchs à plusieurs SDK de création d’agents et harness d’agents pour une intégration rapide.
 
 <div id="what-youll-learn">
   ## Ce que vous allez apprendre
@@ -20,10 +20,11 @@ Le code de ce guide configure un petit agent de recherche capable d’interroger
 
 Ce guide vous montre comment :
 
-* Initialiser Weave pour le tracing d’agent avec `weave.init()`.
+* Initialiser Weave pour le traçage d’agent avec `weave.init()`.
 * Ouvrir une conversation et un tour de conversation avec `start_conversation` / `startConversation` et `start_turn` / `startTurn`.
 * Encapsuler les appels LLM avec `start_llm` / `startLLM` et enregistrer l’utilisation.
 * Encapsuler les exécutions d’outil avec `start_tool` / `startTool` et enregistrer les résultats.
+* Enregistrer l’utilisation complète des jetons et un modèle avec tarification afin que le nombre de jetons et le coût soient affichés.
 * Afficher la conversation, les tours de conversation et les appels d’outil obtenus dans la vue Agents.
 
 <div id="how-the-weave-sdk-works-with-agents">
@@ -183,7 +184,8 @@ L’exemple suivant exécute trois tours de conversation dans une seule conversa
 3. Ouvre un second span `chat` pour produire la réponse finale.
 
 <CodeGroup>
-  ```python lines highlight="9,11,17,29,42,46,53" Python
+  ```python lines highlight="10,12,19,38,51,55,69" Python
+  import weave
   from openai import OpenAI
 
   openai_client = OpenAI()
@@ -200,9 +202,17 @@ L’exemple suivant exécute trois tours de conversation dans une seule conversa
               )
               msg = resp.choices[0].message
               llm.output(msg.content or "")
-              llm.usage = weave.Usage(
-                  input_tokens=resp.usage.prompt_tokens,
-                  output_tokens=resp.usage.completion_tokens,
+              # record() définit l'utilisation, le modèle facturé et l'ID de réponse en un seul appel.
+              llm.record(
+                  usage=weave.Usage(
+                      input_tokens=resp.usage.prompt_tokens,
+                      output_tokens=resp.usage.completion_tokens,
+                      cache_read_input_tokens=getattr(
+                          resp.usage.prompt_tokens_details, "cached_tokens", 0
+                      ),
+                  ),
+                  response_id=resp.id,
+                  response_model=resp.model,
               )
               history.append(msg.model_dump(exclude_none=True))
 
@@ -229,9 +239,16 @@ L’exemple suivant exécute trois tours de conversation dans une seule conversa
               resp = openai_client.chat.completions.create(model=MODEL, messages=history)
               msg = resp.choices[0].message
               llm.output(msg.content)
-              llm.usage = weave.Usage(
-                  input_tokens=resp.usage.prompt_tokens,
-                  output_tokens=resp.usage.completion_tokens,
+              llm.record(
+                  usage=weave.Usage(
+                      input_tokens=resp.usage.prompt_tokens,
+                      output_tokens=resp.usage.completion_tokens,
+                      cache_read_input_tokens=getattr(
+                          resp.usage.prompt_tokens_details, "cached_tokens", 0
+                      ),
+                  ),
+                  response_id=resp.id,
+                  response_model=resp.model,
               )
               history.append({"role": "assistant", "content": msg.content})
               return msg.content
@@ -247,8 +264,9 @@ L’exemple suivant exécute trois tours de conversation dans une seule conversa
           print(f"AGENT: {run_turn(history, question)}\n")
   ```
 
-  ```typescript lines highlight="10,13,40,55,77" TypeScript twoslash
+  ```typescript lines highlight="11,14,25,47,62,70,89"
   // @noErrors
+  import * as weave from 'weave';
   import OpenAI from 'openai';
 
   const openaiClient = new OpenAI();
@@ -271,16 +289,22 @@ L’exemple suivant exécute trois tours de conversation dans une seule conversa
         });
         msg = resp.choices[0].message;
         llm1.output(msg.content ?? '');
-        llm1.usage = {
-          inputTokens: resp.usage?.prompt_tokens,
-          outputTokens: resp.usage?.completion_tokens,
-        };
+        // record() définit l'utilisation, le modèle facturé et l'ID de réponse en un seul appel.
+        llm1.record({
+          usage: {
+            inputTokens: resp.usage?.prompt_tokens,
+            outputTokens: resp.usage?.completion_tokens,
+            cacheReadInputTokens: resp.usage?.prompt_tokens_details?.cached_tokens,
+          },
+          responseId: resp.id,
+          responseModel: resp.model,
+        });
         history.push(msg);
       } finally {
         llm1.end();
       }
 
-      // Si aucun outil n'a été demandé, la première réponse LLM est la réponse finale.
+      // Si aucun outil n'a été demandé, la première réponse LLM constitue la réponse finale.
       if (!msg.tool_calls?.length) {
         return msg.content ?? null;
       }
@@ -311,10 +335,15 @@ L’exemple suivant exécute trois tours de conversation dans une seule conversa
         });
         const msg2 = resp.choices[0].message;
         llm2.output(msg2.content ?? '');
-        llm2.usage = {
-          inputTokens: resp.usage?.prompt_tokens,
-          outputTokens: resp.usage?.completion_tokens,
-        };
+        llm2.record({
+          usage: {
+            inputTokens: resp.usage?.prompt_tokens,
+            outputTokens: resp.usage?.completion_tokens,
+            cacheReadInputTokens: resp.usage?.prompt_tokens_details?.cached_tokens,
+          },
+          responseId: resp.id,
+          responseModel: resp.model,
+        });
         history.push({ role: 'assistant', content: msg2.content });
         return msg2.content ?? null;
       } finally {
@@ -342,6 +371,58 @@ L’exemple suivant exécute trois tours de conversation dans une seule conversa
   ```
 </CodeGroup>
 
+<div id="record-token-usage-and-cost">
+  ## Enregistrer l&#39;utilisation des jetons et le coût
+</div>
+
+Chaque span de `chat` inclut une utilisation des jetons et un ID du modèle. Weave affiche le nombre de jetons à partir de l&#39;utilisation et calcule le coût à partir de l&#39;utilisation et de l&#39;ID du modèle. Ainsi, une valeur incomplète ou non tarifable affiche `0 in / 0 out` tokens ou `Cost -`, même lorsque le reste de la trace semble correct. `record(...)` définit ces champs (ainsi que `output_messages`, `response_id`, `reasoning`, etc.) en un seul appel. Seuls les champs que vous transmettez sont pris en compte.
+
+Deux éléments doivent être corrects pour que le coût s&#39;affiche :
+
+* **Utilisation complète.** `input_tokens` correspond au total des jetons en entrée, y compris ceux mis en cache. Weave facture les lectures et les écritures du cache à leurs propres tarifs et les soustrait du total d&#39;entrée. `cache_read_input_tokens` et `cache_creation_input_tokens` doivent donc être signalés *en plus* d&#39;un total `input_tokens` qui les inclut. Pour les providers avec mise en cache des prompts (par exemple, Anthropic), les jetons mis en cache représentent souvent la majeure partie de l&#39;entrée. Les omettre fait donc apparaître l&#39;utilisation et le coût comme quasiment nuls.
+* **Un ID du modèle tarifable.** Le coût repose sur une recherche basée sur le modèle. Weave privilégie `response_model` (le modèle exact servi par le provider) et se rabat sur le `model` que vous avez transmis à `start_llm`. Un alias tel que `opus` ou `sonnet` n&#39;est pas tarifable et affiche `Cost -` ; transmettez donc l&#39;ID exact renvoyé dans la réponse (`resp.model`) comme `response_model`.
+
+OpenAI comptabilise les jetons mis en cache dans `prompt_tokens`, donc l&#39;exemple ci-dessus s&#39;applique directement. Anthropic signale les jetons mis en cache *séparément* de `input_tokens` ; ajoutez-les donc au total sur lequel Weave applique la tarification :
+
+<CodeGroup>
+  ```python lines Python
+  with weave.start_llm(model=MODEL, provider_name="anthropic") as llm:
+      resp = anthropic_client.messages.create(
+          model=MODEL, max_tokens=1024, messages=history,
+      )
+      u = resp.usage
+      llm.output(resp.content[0].text)
+      llm.record(
+          usage=weave.Usage(
+              input_tokens=u.input_tokens
+              + u.cache_read_input_tokens
+              + u.cache_creation_input_tokens,
+              output_tokens=u.output_tokens,
+              cache_read_input_tokens=u.cache_read_input_tokens,
+              cache_creation_input_tokens=u.cache_creation_input_tokens,
+          ),
+          response_id=resp.id,
+          response_model=resp.model,
+      )
+  ```
+
+  ```typescript lines TypeScript twoslash
+  // @noErrors
+  const u = resp.usage;
+  llm.record({
+    usage: {
+      inputTokens:
+        u.input_tokens + u.cache_read_input_tokens + u.cache_creation_input_tokens,
+      outputTokens: u.output_tokens,
+      cacheReadInputTokens: u.cache_read_input_tokens,
+      cacheCreationInputTokens: u.cache_creation_input_tokens,
+    },
+    responseId: resp.id,
+    responseModel: resp.model,
+  });
+  ```
+</CodeGroup>
+
 <div id="see-your-agent-traces-in-the-agents-view">
   ## Voir les traces de votre agent dans la vue Agents
 </div>
@@ -355,9 +436,34 @@ Lorsque `weave.init()` s’exécute, il affiche un lien vers votre project dans
 
 Cliquez sur n’importe quel tour de conversation pour inspecter les entrées, les sorties, les arguments de l’outil et les résultats de l’outil.
 
+<div id="link-to-a-conversation-from-your-app">
+  ## Lien vers une conversation depuis votre application
+</div>
+
+Pour créer un lien direct depuis votre propre interface utilisateur vers une conversation dans la vue Weave Agents, construisez l’URL à partir de votre entité, de votre projet et de l’ID de la conversation. `weave.init()` renvoie un client qui contient `entity` et `project`, et `start_conversation` expose `conversation_id`.
+
+<CodeGroup>
+  ```python lines Python
+  from weave.trace.urls import agent_conversation_path
+
+  client = weave.init(f"{TEAM}/{PROJECT}")
+
+  with weave.start_conversation(agent_name="research-bot") as conversation:
+      # ... exécuter des tours de conversation ...
+      url = agent_conversation_path(
+          client.entity, client.project, conversation.conversation_id
+      )
+      print(f"Affichez cette conversation à l’adresse {url}")
+  ```
+
+  ```plaintext TypeScript lines
+  Cette fonctionnalité n’est pas disponible en TypeScript.
+  ```
+</CodeGroup>
+
 <div id="next-steps">
   ## Prochaines étapes
 </div>
 
 * Découvrez comment [tracer des agents avec Weave](/fr/weave/guides/tracking/trace-agents), ainsi que les fonctionnalités et options disponibles dans le SDK Weave.
-* Voir [Tracer les intégrations d’agents](/fr/weave/guides/tracking/trace-agent-integrations) pour découvrir d’autres options d’intégration de Weave avec vos agents.
\ No newline at end of file
+* Voir [Choisir une intégration d’agent](/fr/weave/agent-integration-quickstart) pour découvrir d’autres options d’intégration de Weave avec vos agents.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/guides/core-types/media.mdx b/fr/weave/guides/core-types/media.mdx
index 2b31505d98..03e92b1570 100644
--- a/fr/weave/guides/core-types/media.mdx
+++ b/fr/weave/guides/core-types/media.mdx
@@ -36,6 +36,10 @@ W&amp;B Weave prend en charge le journal et l&#39;affichage de nombreux types de
 
 Les sections suivantes proposent des exemples de journalisation pour chaque type de média. Chaque section commence par un exemple minimal, puis s’étend à des scénarios plus avancés.
 
+<Note>
+  Pour afficher des médias déjà stockés dans votre propre bucket cloud sans téléverser les octets vers Weave, voir [Référencer des médias dans votre propre bucket (BYOB)](/fr/weave/guides/tracking/byob-references).
+</Note>
+
 <div id="log-images">
   ## Journaliser des images
 </div>
@@ -322,7 +326,7 @@ Les exemples suivants montrent comment générer des vidéos et les journaliser
   ## Journaliser des documents
 </div>
 
-Les exemples suivants génèrent des documents et les journalisent dans l&#39;interface utilisateur de Weave.
+Les exemples suivants génèrent des documents et les journalisent dans l’interface utilisateur de Weave.
 
 <Frame>
   ![Journalisation de documents PDF dans Weave](/images/weave/pdf.png)
@@ -330,11 +334,11 @@ Les exemples suivants génèrent des documents et les journalisent dans l&#39;in
 
 <Tabs>
   <Tab title="Python">
-    Journalisez des documents en annotant les fonctions avec des types `Annotated[bytes, Content]`, ou en spécifiant le type de document avec `Annotated[str, Content[Literal['text']]`.
+    Journalisez des documents en annotant les fonctions avec des types `Annotated[bytes, Content]`, ou en spécifiant le type de document avec `Annotated[str, Content[Literal['text']]]`.
 
     Weave gère automatiquement les types de fichiers `pdf`, `csv`, `md`, `text`, `json` et `xml`. Vous pouvez également journaliser des fichiers en utilisant leurs chemins avec `Annotated[str, Content]`.
 
-    L&#39;exemple suivant montre comment stocker des copies des fichiers PDF et CSV en entrée, puis stocker le contenu des fichiers renvoyé par la fonction :
+    L’exemple suivant montre comment stocker des copies des fichiers PDF et CSV en entrée, puis stocker le contenu des fichiers renvoyé par la fonction :
 
     ```python lines {25}
     import weave
@@ -431,7 +435,7 @@ Les exemples suivants génèrent des documents et les journalisent dans l&#39;in
     )
     ```
 
-    Weave journalise à la fois le PDF source et la réponse générée, afin que vous puissiez auditer le document à l&#39;origine de chaque réponse.
+    Weave journalise à la fois le PDF source et la réponse générée, afin que vous puissiez auditer le document à l’origine de chaque réponse.
   </Tab>
 
   <Tab title="TypeScript">
@@ -453,7 +457,7 @@ Les exemples suivants montrent comment journaliser de l’audio vers Weave.
 
 <Tabs>
   <Tab title="Python">
-    Journalisez l’audio dans Weave en annotant les fonctions avec des types `Annotated[bytes, Content]`, ou en spécifiant le type audio avec `Annotated[str, Content[Literal['mp3']]`.
+    Journalisez l’audio dans Weave en annotant les fonctions avec des types `Annotated[bytes, Content]`, ou en spécifiant le type audio avec `Annotated[str, Content[Literal['mp3']]]`.
 
     Weave gère automatiquement les types de fichiers `mp3`, `wav`, `flac`, `ogg` et `m4a`. Vous pouvez également journaliser à partir de chemins de fichiers avec `Annotated[str, Content]`.
 
diff --git a/fr/weave/guides/core-types/prompts.mdx b/fr/weave/guides/core-types/prompts.mdx
index b7a0ec272c..8b0b48598d 100644
--- a/fr/weave/guides/core-types/prompts.mdx
+++ b/fr/weave/guides/core-types/prompts.mdx
@@ -10,6 +10,10 @@ W&amp;B Weave vous permet de créer des prompts, de les publier et de les faire
 
 Cette page s’adresse aux ingénieurs IA qui souhaitent créer des objets prompt réutilisables dans Weave et les publier afin que le code de l’application puisse y faire référence. En suivant ce guide, vous apprendrez à créer des prompts sous forme de chaîne unique et sur plusieurs tours de conversation, à les paramétrer avec des valeurs d’exécution et à les publier dans votre projet Weave. Pour savoir comment référencer, récupérer et gérer les versions des prompts publiés, voir [Stocker et suivre les versions des prompts](/fr/weave/guides/core-types/prompts-version.mdx).
 
+<Info>
+  Voir [Lier un prompt à une collection](/fr/models/registry/link_prompt) pour savoir comment lier un objet prompt à une [collection](/fr/models/registry/create_collection) dans un [registry](/fr/models/registry).
+</Info>
+
 Si vos besoins en prompts sont simples, vous pouvez utiliser les classes intégrées `weave.StringPrompt` ou `weave.MessagesPrompt`. Si vos besoins sont plus complexes, vous pouvez les sous-classer, ou sous-classer la classe de base `weave.Prompt` et redéfinir la méthode `format`.
 
 Lorsque vous publiez un prompt avec `weave.publish`, il apparaît dans votre projet Weave sur la [page Prompts](/fr/weave/guides/core-types/prompts-version.mdx#view-prompts), où vous et vos collaborateurs pouvez le parcourir et le réutiliser.
diff --git a/fr/weave/guides/evaluation/compare_evals.mdx b/fr/weave/guides/evaluation/compare_evals.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..d25dd52052
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/guides/evaluation/compare_evals.mdx
@@ -0,0 +1,128 @@
+---
+title: 'Comparer des évaluations'
+description: 'Comparez visuellement au moins deux évaluations pour repérer les régressions, les améliorations et les différences de scoring entre les runs'
+keywords: [évaluation, comparaison, référence, régression, scorer, métriques]
+---
+
+La vue **Compare evaluations** de W&amp;B Weave vous permet d’examiner côte à côte au moins deux évaluations enregistrées. Utilisez-la pour voir comment les métriques évoluent d’un run à l’autre lorsque vous modifiez un prompt, un modèle ou un scorer, et pour repérer les incohérences dans le dataset ou le scorer avant de tirer des conclusions à partir des résultats.
+
+Ce guide s’adresse aux utilisateurs de Weave qui souhaitent comparer des évaluations enregistrées dans l’interface Weave. Il explique comment ouvrir la vue Compare evaluations, ce qui s’affiche dans les graphiques de synthèse et les tableaux de résultats, ainsi que les actions disponibles pour personnaliser la comparaison, notamment définir une référence, réorganiser les évaluations et retirer une évaluation de la comparaison.
+
+<div id="access-the-compare-evaluations-view">
+  ## Accéder à la vue Compare evaluations
+</div>
+
+Pour ouvrir la vue Compare evaluations :
+
+1. Dans la barre latérale du projet Weave, sélectionnez **Evals**.
+2. Dans le tableau des évaluations, cochez les cases correspondant à au moins deux évaluations à comparer.
+3. Dans la barre d’outils du tableau des évaluations, sélectionnez **Compare**.
+
+<Frame>
+  <img src="/weave/guides/evaluation/img/eval-compare-select.png" alt="Tableau des évaluations avec trois évaluations sélectionnées. L’action Compare est mise en évidence dans la barre d’outils du tableau des évaluations." />
+</Frame>
+
+La vue **Compare evaluations** s’ouvre et affiche chaque évaluation sélectionnée sous forme de jeton dans la *barre de comparaison* en haut de la page. L’évaluation la plus à gauche est la référence par défaut, et toutes les autres évaluations sont comparées à celle-ci.
+
+<div id="review-the-comparison">
+  ## Examiner la comparaison
+</div>
+
+La vue Compare evaluations comporte deux onglets :
+
+* **Summary** : des graphiques agrégés pour chaque métrique des évaluations comparées, suivis d’un tableau des propriétés et des métriques.
+* **Dataset results** : un tableau de résultats par exemple permettant de comparer les sorties ligne par ligne, ainsi que des nuages de points pour repérer les écarts lorsque vous comparez deux évaluations.
+
+<Frame>
+  <img src="/weave/guides/evaluation/img/eval-compare.png" alt="Vue Compare evaluations comparant trois évaluations. L’onglet Summary affiche des graphiques agrégés en haut et un tableau des propriétés et des métriques en dessous." />
+</Frame>
+
+<div id="summary-tab">
+  ### Onglet **Summary**
+</div>
+
+L’onglet **Summary** s’ouvre par défaut. Il contient deux zones :
+
+* **Charts** : un graphique radar qui affiche toutes les valeurs de métriques pour les évaluations comparées, suivi de graphiiques par métrique (diagrammes en barres pour les métriques numériques et graphiques de couverture pour les métriques réussite/échec).
+* **Properties and metrics table** : un tableau sous les graphiques qui répertorie, pour chaque évaluation, la configuration et les scores agrégés.
+
+Le tableau des propriétés et des métriques affiche les informations suivantes pour chaque évaluation comparée :
+
+* **Evaluation** : l’ID de l’évaluation.
+* **Model** : la version du modèle évaluée.
+* **Dataset** : la version du dataset utilisée pour exécuter l’évaluation.
+* **Properties** : toutes les propriétés supplémentaires enregistrées pour l’évaluation.
+* **Metrics** : la valeur agrégée de chaque métrique produite par les scorers de l’évaluation.
+
+Pour les métriques numériques, l’écart par rapport à la référence s’affiche sous la forme d’un badge coloré à côté de la valeur. La couleur indique si la modification va dans le sens favorable ou défavorable pour cette métrique : par défaut, les valeurs plus élevées sont considérées comme meilleures. Un badge vert indique donc une augmentation et un badge rouge une diminution. Pour les métriques configurées avec lower-is-better, les couleurs sont inversées.
+
+Pour masquer les propriétés et les métriques identiques dans toutes les évaluations comparées, activez **Diff only**.
+
+Weave affiche des avertissements directement dans le tableau lorsqu’il détecte des différences susceptibles d’affecter l’interprétation de la comparaison :
+
+* **Dataset inconsistency detected** : le dataset diffère d’une évaluation comparée à l’autre. Les métriques agrégées peuvent ne pas être directement comparables, et l’onglet Dataset results est limité aux exemples présents dans l’intersection des datasets.
+* **Scoring inconsistency detected** : le scorer diffère d’une évaluation comparée à l’autre. La logique d’évaluation n’est pas la même entre les évaluations ; comparez donc les résultats avec prudence.
+
+Weave masque également les champs de score qui ne sont pas communs à toutes les évaluations comparées afin de garder la synthèse centrée sur l’essentiel. Lorsque des champs sont masqués, la bannière d’information en haut de la vue indique combien il y en a. Pour choisir les champs visibles, sélectionnez **Manage fields**.
+
+<div id="dataset-results-tab">
+  ### Onglet Dataset results
+</div>
+
+Sélectionnez **Dataset results** pour comparer des exemples individuels du dataset entre les évaluations sélectionnées. Chaque ligne correspond à un exemple du dataset et affiche l’entrée de ce dataset, ainsi que la sortie et les métriques du scorer pour chaque évaluation, afin de vous permettre d’examiner les cas où un exemple précis diverge. Sélectionnez une ligne pour ouvrir une vue détaillée côte à côte.
+
+Lorsque vous comparez exactement deux évaluations, l’onglet affiche deux nuages de points au-dessus du tableau. Dans chaque graphique, un point représente un exemple du dataset, positionné selon sa valeur de métrique dans chacune des deux évaluations, de sorte que les exemples pour lesquels les évaluations divergent ressortent clairement. Sélectionnez une zone de points (par brossage) pour filtrer les exemples affichés dans le tableau, et utilisez le menu **Dimension** sur chaque graphique pour choisir la métrique affichée.
+
+L’onglet Dataset results exige que les évaluations comparées partagent des lignes de dataset. Si leurs datasets n’ont aucune ligne en commun, aucun tableau de résultats ne s’affiche.
+
+<div id="customize-the-compare-evaluations-view">
+  ## Personnaliser la vue Compare evaluations
+</div>
+
+Dans la vue Compare evaluations, vous pouvez ajuster l’ordre des évaluations et choisir celles à inclure dans la comparaison. Les sections suivantes décrivent les actions disponibles.
+
+<div id="set-a-baseline">
+  ### Définir une référence
+</div>
+
+Par défaut, l’évaluation située le plus à gauche dans la barre de comparaison sert de référence, et toutes les autres évaluations sont comparées à celle-ci. Vous pouvez définir une autre évaluation comme référence si vous souhaitez utiliser une évaluation spécifique comme point de référence pour toutes les comparaisons.
+
+Pour définir une évaluation comme référence :
+
+1. Dans la barre de comparaison, survolez l’évaluation que vous souhaitez définir comme référence.
+
+2. Cliquez sur le menu **action (<Icon icon="ellipsis-vertical" iconType="solid" />)** à droite de l’ID.
+
+   <Frame>
+     <img src="/weave/guides/evaluation/img/comparison-evals-baseline.png" alt="Vue de comparaison des évaluations montrant l’option Make baseline pour l’évaluation sélectionnée dans la barre de comparaison." />
+   </Frame>
+
+3. Dans la liste, sélectionnez **Make baseline**. L’interface utilisateur se met à jour avec l’évaluation de référence à la position la plus à gauche dans la barre de comparaison et `Baseline` à côté de l’ID.
+
+   <Frame>
+     <img src="/weave/guides/evaluation/img/comparison-evals-baseline-set.png" alt="Vue de comparaison des évaluations montrant l’évaluation de référence sélectionnée à la position la plus à gauche de la barre de comparaison." />
+   </Frame>
+
+<div id="change-the-comparison-order">
+  ### Modifier l’ordre de comparaison
+</div>
+
+Faites glisser les évaluations dans la barre de comparaison pour les réorganiser. Cela réorganise également les colonnes correspondantes dans le tableau de comparaison.
+
+Pour modifier l’ordre de comparaison :
+
+1. Dans la barre de comparaison, survolez l’ID que vous souhaitez réorganiser.
+2. Cliquez de manière prolongée sur les six points à gauche de l’ID, puis faites-le glisser vers la gauche ou vers la droite selon vos besoins.
+3. Placez l’ID dans l’ordre souhaité. Les données de comparaison s’actualisent avec le nouvel ordre de comparaison.
+
+<div id="remove-from-comparison">
+  ### Supprimer de la comparaison
+</div>
+
+Cette option est disponible uniquement lorsque vous comparez au moins trois évaluations.
+
+Pour supprimer une évaluation de la comparaison :
+
+1. Dans la barre de comparaison, repérez l’évaluation que vous souhaitez supprimer de la comparaison.
+2. Cliquez sur le menu **d’action (<Icon icon="ellipsis-vertical" iconType="solid" />)** à droite de l’ID.
+3. Dans la liste, sélectionnez **Supprimer de la comparaison**. L’interface utilisateur s’actualise et affiche un tableau mis à jour qui n’inclut plus l’évaluation supprimée.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/guides/integrations.mdx b/fr/weave/guides/integrations.mdx
index 72983e13be..98b5c30d6b 100644
--- a/fr/weave/guides/integrations.mdx
+++ b/fr/weave/guides/integrations.mdx
@@ -15,7 +15,7 @@ Si vous ne savez pas quelle approche choisir, commencez par [Tracer vos agents](
   ## Tracer les agents
 </div>
 
-Utilisez ces intégrations lorsque vous créez des applications agentiques sur plusieurs tours de conversation et que vous souhaitez voir les sessions, les tours de conversation et les appels d’outil apparaître dans la vue **Agents** de Weave. Pour les SDK d&#39;agent, les harness d’agent et l&#39;instrumentation personnalisée, voir [Intégrations de traçage des agents](/fr/weave/guides/tracking/trace-agent-integrations).
+Utilisez ces intégrations lorsque vous créez des applications agentiques sur plusieurs tours de conversation et que vous souhaitez voir les sessions, les tours de conversation et les appels d’outil apparaître dans la vue **Agents** de Weave. Pour les SDK d&#39;agent, les harness d’agent et l&#39;instrumentation personnalisée, voir [Choisir une intégration d’agent](/fr/weave/agent-integration-quickstart).
 
 <div id="trace-llm-applications">
   ## Tracer les applications LLM
diff --git a/fr/weave/guides/integrations/vercel_ai_sdk.mdx b/fr/weave/guides/integrations/vercel_ai_sdk.mdx
index afc6b6fe16..7ff25f4974 100644
--- a/fr/weave/guides/integrations/vercel_ai_sdk.mdx
+++ b/fr/weave/guides/integrations/vercel_ai_sdk.mdx
@@ -90,7 +90,7 @@ import { generateText } from "ai";
 export async function POST(req: Request) {
   const { prompt } = await req.json();
 
-// Ajouter le champ experiment_telemetry à la fonction.
+// Ajouter le champ experimental_telemetry à la fonction.
   const result = await generateText({
     model: openai("gpt-4o-mini"),
     prompt,
@@ -139,7 +139,7 @@ const provider = new NodeTracerProvider({
 
 provider.register();
 
-// Ajouter le champ experiment_telemetry à la fonction.
+// Ajouter le champ experimental_telemetry à la fonction.
 async function main() {
   const result = await generateText({
     model: openai("gpt-4o-mini"),
diff --git a/fr/weave/guides/tracking/agents-byob-references.mdx b/fr/weave/guides/tracking/agents-byob-references.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..7c0bbe1a47
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/guides/tracking/agents-byob-references.mdx
@@ -0,0 +1,80 @@
+---
+title: "Référencer des médias dans votre propre bucket (BYOB) à l’aide des spans d’agent"
+sidebarTitle: "Référencer des médias dans votre propre bucket"
+description: "Affichez des images et des vidéos stockées dans votre propre bucket cloud dans la vue Agents de Weave en renvoyant leurs URI depuis les tool spans de l’agent, sans importer les octets dans Weave."
+keywords: ["BYOB", "bucket de référence", "span d’agent", "résultat d’outil", "médias", "vue Agents"]
+---
+
+import ByobReferenceSetup from "/snippets/fr/_includes/byob-reference-setup.mdx";
+
+<ByobReferenceSetup />
+
+<div id="log-a-media-reference-using-agent-spans">
+  ## Consigner une référence de média à l’aide de spans d’agent
+</div>
+
+Renvoyez un URI de bucket comme résultat d’un outil d’agent, et Weave l’affiche directement dans la vue **Agents**, sur l’appel d’outil qui l’a produit. L’exemple suivant ouvre une conversation, un tour de conversation et un span d’outil, puis définit un URI de bucket comme résultat de l’outil. Remplacez `[YOUR-TEAM]`, `[YOUR-PROJECT]` et `[YOUR-BUCKET]` par vos propres valeurs.
+
+<Tabs>
+  <Tab title="Python">
+    ```python lines
+    import weave
+
+    weave.init("[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]")
+
+    # Un outil qui renvoie un objet déjà présent dans votre bucket.
+    def get_frame(frame_id: int) -> str:
+        return f"s3://[YOUR-BUCKET]/frames/{frame_id:06d}.png"
+
+    with weave.start_conversation(agent_name="frame-labeler") as conversation:
+        with weave.start_turn(user_message="Show me frame 123", model="gpt-4o-mini"):
+            with weave.start_tool(
+                name="get_frame",
+                arguments='{"frame_id": 123}',
+                tool_call_id="call_1",
+            ) as tool:
+                # Le résultat est une chaîne URI de bucket ; elle s'affiche directement dans la vue Agents.
+                tool.result = get_frame(123)
+    ```
+  </Tab>
+
+  <Tab title="TypeScript">
+    ```typescript lines
+    import * as weave from 'weave';
+
+    await weave.init('[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]');
+
+    // Un outil qui renvoie un objet déjà présent dans votre bucket.
+    function getFrame(frameId: number): string {
+      return `s3://[YOUR-BUCKET]/frames/${String(frameId).padStart(6, '0')}.png`;
+    }
+
+    const conversation = weave.startConversation({agentName: 'frame-labeler'});
+    const turn = weave.startTurn({model: 'gpt-4o-mini'});
+    const tool = weave.startTool({
+      name: 'getFrame',
+      args: JSON.stringify({frameId: 123}),
+      toolCallId: 'call_1',
+    });
+    // Le résultat est une chaîne URI de bucket ; elle s'affiche directement dans la vue Agents.
+    tool.result = getFrame(123);
+    tool.end();
+    turn.end();
+    conversation.end();
+    ```
+  </Tab>
+</Tabs>
+
+<Note>
+  Cet exemple utilise les spans d’agent Weave. Pour la configuration complète sur plusieurs tours de conversation, y compris les appels LLM et une boucle d’agent complète, voir le [démarrage rapide des agents personnalisés](/fr/weave/custom-agents-quickstart).
+</Note>
+
+<div id="view-the-reference-in-weave-agents">
+  ## Afficher la référence dans Weave Agents
+</div>
+
+Ouvrez la conversation à partir du lien affiché par `weave.init()`. L&#39;image ou la vidéo référencée s&#39;affiche directement dans la **vue Agents**, au niveau de l&#39;appel d&#39;outil qui a renvoyé l&#39;URI. Si Weave ne parvient pas à résoudre une URI, par exemple parce que l&#39;objet est introuvable ou que le bucket n&#39;est pas enregistré, il affiche simplement la chaîne URI brute.
+
+<Frame>
+  ![Une image référencée s'affiche directement dans un appel d'outil de la vue Weave Agents, résolue à partir d'un URI de bucket pointant vers un objet dans votre propre bucket cloud.](/weave/guides/tracking/imgs/agents-byob.png)
+</Frame>
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/guides/tracking/byob-references.mdx b/fr/weave/guides/tracking/byob-references.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..8e7584c0a2
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/guides/tracking/byob-references.mdx
@@ -0,0 +1,65 @@
+---
+title: "Référencer des médias dans votre propre bucket (BYOB) avec Weave Op"
+sidebarTitle: "Référencer des médias dans votre propre bucket"
+description: "Affichez des images et des vidéos stockées dans votre propre bucket cloud dans Weave Traces en journalisant leurs URI, sans importer les octets dans Weave."
+keywords: ["BYOB", "bucket de référence", "S3", "URL présignée", "médias", "stockage externe"]
+---
+
+import ByobReferenceSetup from "/snippets/fr/_includes/byob-reference-setup.mdx";
+
+<ByobReferenceSetup />
+
+<div id="log-a-media-reference-using-weave-op-function-tracing">
+  ## Journaliser une référence média avec le traçage des fonctions Weave Op
+</div>
+
+Journalisez l’URI sous forme de chaîne dans une trace. Tout champ de type chaîne dont la valeur est un URI de bucket s’affiche. Aucune annotation « aucun contenu » n’est nécessaire, car les octets restent dans votre bucket. Le Weave Op d’exemple suivant génère des légendes pour des images déjà présentes dans votre bucket et journalise chaque URI avec sa légende. Remplacez `[YOUR-TEAM]`, `[YOUR-PROJECT]` et `[YOUR-BUCKET]` par vos propres valeurs.
+
+<Tip>
+  Si vous ajoutez des médias de référence à une application agentique, consultez plutôt [Médias de référence dans les spans d’agent](/fr/weave/guides/tracking/agents-byob-references).
+</Tip>
+
+<Tabs>
+  <Tab title="Python">
+    ```python lines
+    import weave
+
+    weave.init("[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]")
+
+    @weave.op
+    def caption_image(image_uri: str) -> dict:
+        caption = my_captioner(image_uri)  # Votre modèle ou appel d’API.
+        # image_uri s’affiche en ligne à partir de sa valeur ; le nom du champ est arbitraire
+        # et l’extension (.png ici) détermine s’il s’agit d’une image ou d’une vidéo.
+        return {"image": image_uri, "caption": caption}
+
+    caption_image("s3://[YOUR-BUCKET]/photos/cat.png")
+    ```
+  </Tab>
+
+  <Tab title="TypeScript">
+    ```typescript lines
+    import * as weave from 'weave';
+
+    await weave.init('[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]');
+
+    const captionImage = weave.op(async function captionImage(imageUri: string) {
+      const caption = await myCaptioner(imageUri); // Votre modèle ou appel d’API.
+      // imageUri s’affiche en ligne à partir de sa valeur ; le nom du champ est arbitraire.
+      return {image: imageUri, caption};
+    });
+
+    await captionImage('s3://[YOUR-BUCKET]/photos/cat.png');
+    ```
+  </Tab>
+</Tabs>
+
+<div id="view-the-reference-in-weave-traces">
+  ## Voir la référence dans Weave Traces
+</div>
+
+Ouvrez la trace à partir du lien affiché par `weave.init()`. L’image ou la vidéo référencée s’affiche directement dans la vue **Traces**. Si Weave ne peut pas résoudre un URI, par exemple parce que l’objet est manquant ou que le bucket n’est pas enregistré, il affiche l’URI brut.
+
+<Frame>
+  ![Image référencée affichée directement dans la vue Weave Traces, résolue à partir d’un URI de bucket pointant vers un objet dans votre propre bucket cloud.](/weave/guides/tracking/imgs/traces-byob.png)
+</Frame>
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/guides/tracking/otel.mdx b/fr/weave/guides/tracking/otel.mdx
index 70c5fb622f..d08c2cda3a 100644
--- a/fr/weave/guides/tracking/otel.mdx
+++ b/fr/weave/guides/tracking/otel.mdx
@@ -6,7 +6,11 @@ keywords: ["OTLP", "OpenTelemetry Collector", "OpenInference", "OpenLLMetry", "t
 
 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 les mappages d’attributs que Weave applique aux spans entrants.
+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.
+
+<Note>
+  Ce point de terminaison alimente les vues **Traces** et **Threads**. Pour envoyer des spans OTel d’un agent sur plusieurs tours de conversation vers la vue **Agents**, utilisez plutôt le point de terminaison des agents. Voir [Envoyer des spans OpenTelemetry vers la vue Agents](/fr/weave/guides/tracking/trace-agents-otel).
+</Note>
 
 <div id="endpoint-details">
   ## Détails du point de terminaison
@@ -1310,6 +1314,7 @@ Weave prend en charge les conventions d&#39;attributs des frameworks d&#39;obser
 * **Traceloop**: instrumentation OpenLLMetry (`traceloop.entity.*`, `traceloop.span.kind`).
 * **Google Vertex AI**: attributs d&#39;agent de Vertex AI (`gcp.vertex.agent.*`).
 * **OpenLit**: attributs d&#39;observabilité d&#39;OpenLit (`gen_ai.content.completion`).
+* **Logfire / Pydantic AI**: instrumentation de Pydantic AI par Logfire (`gen_ai.input.messages`, `gen_ai.output.messages`, `pydantic_ai.all_messages`, `final_result`).
 * **Langfuse**: attributs de tracing de Langfuse (`langfuse.startTime`, `langfuse.endTime`).
 
 <div id="attribute-reference">
@@ -1322,6 +1327,8 @@ Weave prend en charge les conventions d&#39;attributs des frameworks d&#39;obser
 | `gen_ai.prompt`                   | `inputs`                      | Prompt du modèle d’IA ou liste de messages.               | Liste, dict, chaîne               | `[{"role":"user","content":"abc"}]`            |
 | `input.value`                     | `inputs`                      | Valeur d’entrée pour l’appel du modèle.                   | Chaîne, liste, dict               | `{"text":"Raconte une blague"}`                |
 | `mlflow.spanInputs`               | `inputs`                      | Données d’entrée du span.                                 | Chaîne, liste, dict               | `["texte d’invite"]`                           |
+| `gen_ai.input.messages`           | `inputs`                      | Messages d’entrée émis par Logfire.                       | Liste, dict, chaîne               | `[{"role":"user","parts":[...]}]`              |
+| `pydantic_ai.all_messages`        | `inputs`                      | Tous les messages d’un run d’agent Pydantic AI.           | Liste                             | `[{"role":"user","content":"abc"}]`            |
 | `traceloop.entity.input`          | `inputs`                      | Données d’entrée de l’entité.                             | Chaîne, liste, dict               | `"Traduisez ceci en français"`                 |
 | `gcp.vertex.agent.tool_call_args` | `inputs`                      | Arguments de l’appel à l’outil.                           | Dict                              | `{"args":{"query":"météo à SF"}}`              |
 | `gcp.vertex.agent.llm_request`    | `inputs`                      | Corps de la requête LLM.                                  | Dict                              | `{"contents":[{"role":"user","parts":[...]}]}` |
@@ -1330,7 +1337,9 @@ Weave prend en charge les conventions d&#39;attributs des frameworks d&#39;obser
 | `ai.response`                     | `outputs`                     | Texte ou données de réponse du modèle.                    | Chaîne, liste, dict               | `"Voici un haïku..."`                          |
 | `gen_ai.completion`               | `outputs`                     | Résultat de génération de l’IA.                           | Chaîne, liste, dict               | `"Texte de complétion"`                        |
 | `output.value`                    | `outputs`                     | Valeur de sortie du modèle.                               | Chaîne, liste, dict               | `{"text":"Texte de réponse"}`                  |
+| `gen_ai.output.messages`          | `outputs`                     | Messages de sortie émis par Logfire.                      | Liste, dict, chaîne               | `[{"role":"assistant","parts":[...]}]`         |
 | `mlflow.spanOutputs`              | `outputs`                     | Données de sortie du span.                                | String, liste, dict               | `["answer"]`                                   |
+| `final_result`                    | `outputs`                     | Sortie finale d’un run d’agent Pydantic AI.               | Chaîne, dict                      | `"Texte de réponse"`                           |
 | `gen_ai.content.completion`       | `outputs`                     | Résultat de complétion de contenu.                        | String                            | `"Texte de réponse"`                           |
 | `traceloop.entity.output`         | `outputs`                     | Données de sortie de l’entité.                            | String, liste, dict               | `"Texte de réponse"`                           |
 | `gcp.vertex.agent.tool_response`  | `outputs`                     | Réponse d’exécution de l’outil.                           | dict, chaîne                      | `{"toolResponse":"ok"}`                        |
@@ -1348,6 +1357,7 @@ Weave prend en charge les conventions d&#39;attributs des frameworks d&#39;obser
 | `llm.token_count.total`           | `usage.total_tokens`          | Nombre total de tokens.                                   | Entier                            | `70`                                           |
 | `gen_ai.system`                   | `attributes.system`           | Prompt système ou consignes.                              | Chaîne de caractères              | `"Vous êtes un assistant utile."`              |
 | `llm.system`                      | `attributes.system`           | Prompt système ou consignes.                              | Chaîne de caractères              | `"Vous êtes un assistant serviable."`          |
+| `gen_ai.system_instructions`      | `attributes.system`           | Prompt système ou consignes.                              | String                            | `"You are a helpful assistant."`               |
 | `weave.span.kind`                 | `attributes.kind`             | Type ou catégorie du span.                                | Chaîne de caractères              | `"llm"`                                        |
 | `traceloop.span.kind`             | `attributes.kind`             | Type ou catégorie du span.                                | String                            | `"llm"`                                        |
 | `openinference.span.kind`         | `attributes.kind`             | Type ou catégorie du span.                                | String                            | `"llm"`                                        |
diff --git a/fr/weave/guides/tracking/trace-agent-integrations.mdx b/fr/weave/guides/tracking/trace-agent-integrations.mdx
deleted file mode 100644
index c0c04c21f5..0000000000
--- a/fr/weave/guides/tracking/trace-agent-integrations.mdx
+++ /dev/null
@@ -1,11 +0,0 @@
----
-title: Intégrations de traçage pour les agents
-description: Connectez W&B Weave à des SDK d’agents, à des harness d’agents et à des agents personnalisés pour que les conversations s’affichent dans la vue Agents.
-keywords: ["harness d’agents", "autopatch", "OpenTelemetry", "GenAI semconv", "multi-agent"]
----
-
-import AgentIntegrationPaths from '/snippets/fr/_includes/agent-integration-paths.mdx';
-
-W&amp;B Weave peut tracer des applications à agents sur plusieurs tours de conversation sans avoir à instrumenter manuellement chaque tour de conversation. Pour les SDK d’agents et les harnesses pris en charge, appelez `weave.init()` et Weave applique automatiquement un patch au framework. Weave capture les sessions, les tours de conversation, les appels LLM et les appels d’outil, puis les affiche dans la vue **Agents**. Cette page renvoie vers des guides d’intégration pour trois catégories : les harness d’agents, les SDK d’agents et les agents personnalisés (y compris ceux qui émettent des spans OpenTelemetry).
-
-<AgentIntegrationPaths />
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/guides/tracking/trace-agents-otel.mdx b/fr/weave/guides/tracking/trace-agents-otel.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..cda1c6dca6
--- /dev/null
+++ b/fr/weave/guides/tracking/trace-agents-otel.mdx
@@ -0,0 +1,215 @@
+---
+title: "Envoyer des spans OpenTelemetry vers la vue Agents"
+description: "Envoyez des données de trace OTLP depuis n’importe quel pipeline OpenTelemetry vers le point de terminaison des agents Weave, sans SDK Weave requis."
+keywords: ["OTLP", "OpenTelemetry", "conventions sémantiques GenAI", "point de terminaison des agents", "sans SDK"]
+---
+
+L’observabilité des agents W&amp;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.
+
+Cette page explique comment vous authentifier auprès du point de terminaison et lui envoyer des spans.
+
+<div id="authentication">
+  ## Authentification
+</div>
+
+Vous pouvez envoyer des spans au point de terminaison suivant :
+
+* **Chemin** : `/agents/otel/v1/traces`
+* **Méthode** : `POST`
+* **Content-Type** : `application/x-protobuf`
+* **URL de base** : `https://trace.wandb.ai` pour le Cloud mutualisé.
+
+Le point de terminaison accepte uniquement des charges utiles protobuf OTLP. Utilisez un exportateur HTTP protobuf tel que `opentelemetry-exporter-otlp-proto-http` (Python) ou `@opentelemetry/exporter-trace-otlp-proto` (TypeScript). Le point de terminaison accepte également les encodages de contenu `gzip` et `deflate`.
+
+Pour vous authentifier auprès du point de terminaison, définissez votre [clé API W&amp;B](https://wandb.ai/settings) dans la configuration de `OTLPSpanExporter` à l’aide de l’une des valeurs suivantes :
+
+* `wandb-api-key` : votre clé API W&amp;B comme valeur.
+* `Authorization` : authentification HTTP Basic avec `api` comme nom d’utilisateur et votre clé API W&amp;B comme mot de passe. Ce format est utile lorsque votre exportateur ou votre collecteur ne prend en charge que les en-têtes d’autorisation standard.
+
+<div id="project-routing">
+  ## Acheminement vers un projet
+</div>
+
+Weave achemine les spans vers un projet à l’aide soit des attributs de ressource OTel, soit d’un en-tête de requête :
+
+* **Attributs de ressource** (recommandé) : définissez `wandb.entity` sur le nom de votre équipe W&amp;B ou sur votre nom d’utilisateur, et `wandb.project` sur le nom du projet dans la ressource `TracerProvider`.
+* **En-tête `project_id`** : définissez sa valeur sur `[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]`.
+
+Si les deux sont présents, les attributs de ressource priment. Les spans reçus sans entité ni projet sont ignorés.
+
+<div id="shape-spans-for-the-agents-view">
+  ## Structurer les spans pour la vue Agents
+</div>
+
+Weave accepte n’importe quel span OTel et stocke tous ses attributs, mais la vue Agents affiche les spans conformes aux [conventions sémantiques OTel GenAI](https://opentelemetry.io/docs/specs/semconv/gen-ai/gen-ai-agent-spans/). Définissez `gen_ai.operation.name` sur chaque span pour indiquer à Weave ce que représente ce span :
+
+| `gen_ai.operation.name` | Représente                                         | Affiché comme                              |
+| ----------------------- | -------------------------------------------------- | ------------------------------------------ |
+| `invoke_agent`          | Un échange complet entre l’utilisateur et l’agent. | Un tour de conversation.                   |
+| `chat`                  | Un appel à une API de modèle de langage.           | Un appel LLM dans un tour de conversation. |
+| `execute_tool`          | Une exécution d’outil.                             | Un appel d’outil.                          |
+
+Deux attributs supplémentaires contrôlent le regroupement :
+
+* `gen_ai.conversation.id` : regroupe les tours de conversation au sein d’une conversation. Utilisez un ID stable pendant toute la durée de vie de la conversation.
+* `gen_ai.agent.name` : regroupe les conversations sous un agent nommé dans l’onglet Agents.
+
+D’autres attributs des conventions sémantiques GenAI, comme `gen_ai.request.model`, `gen_ai.usage.input_tokens` et `gen_ai.usage.output_tokens`, enrichissent le rendu avec les noms des modèles et le nombre de jetons, mais sont facultatifs. Pour le modèle de données d’agent auquel ces spans sont associés, voir [Trace your agents](/fr/weave/guides/tracking/trace-agents#the-agent-data-model).
+
+<div id="configure-with-environment-variables-only">
+  ## Configurez uniquement à l’aide de variables d’environnement
+</div>
+
+Si votre application ou votre collecteur lit les variables d’environnement standard de l’exportateur OTel, vous pouvez définir les variables suivantes et acheminer les spans vers Weave sans modifier le code :
+
+```bash lines
+export OTEL_EXPORTER_OTLP_TRACES_ENDPOINT="https://trace.wandb.ai/agents/otel/v1/traces"
+export OTEL_EXPORTER_OTLP_TRACES_HEADERS="wandb-api-key=$WANDB_API_KEY"
+export OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTES="wandb.entity=[YOUR-TEAM],wandb.project=[YOUR-PROJECT]"
+```
+
+<div id="example-emit-agent-spans-without-the-weave-sdk">
+  ## Exemple : émettre des spans d’agent sans le SDK Weave
+</div>
+
+L’exemple suivant instrumente un tour de conversation minimal pour un agent en utilisant uniquement des packages OTel. Il émet un span `invoke_agent` pour ce tour de conversation, un span `chat` pour l’appel LLM et un span `execute_tool` pour un appel d’outil, puis les exporte vers le point de terminaison Weave Agents.
+
+Commencez par installer les dépendances requises :
+
+<CodeGroup>
+  ```bash Python
+  pip install opentelemetry-sdk opentelemetry-exporter-otlp-proto-http
+  ```
+
+  ```bash TypeScript
+  npm install @opentelemetry/api @opentelemetry/sdk-trace-node @opentelemetry/sdk-trace-base @opentelemetry/resources @opentelemetry/exporter-trace-otlp-proto
+  ```
+</CodeGroup>
+
+Définissez ensuite les valeurs `WANDB_API_KEY`, `ENTITY` et `PROJECT` dans le code suivant, puis exécutez-le :
+
+<CodeGroup>
+  ```python Python lines highlight="8,9,14"
+  import os
+  from opentelemetry import trace
+  from opentelemetry.exporter.otlp.proto.http.trace_exporter import OTLPSpanExporter
+  from opentelemetry.sdk import trace as trace_sdk
+  from opentelemetry.sdk.resources import Resource
+  from opentelemetry.sdk.trace.export import BatchSpanProcessor
+
+  ENTITY = "[YOUR-TEAM]"
+  PROJECT = "[YOUR-PROJECT]"
+
+  WEAVE_AGENTS_OTLP_ENDPOINT = "https://trace.wandb.ai/agents/otel/v1/traces"
+
+  # Créez une clé API sur https://wandb.ai/settings
+  WANDB_API_KEY = [YOUR-WANDB-API-KEY]
+
+  exporter = OTLPSpanExporter(
+      endpoint=WEAVE_AGENTS_OTLP_ENDPOINT,
+      headers={"wandb-api-key": WANDB_API_KEY},
+  )
+
+  tracer_provider = trace_sdk.TracerProvider(resource=Resource({
+      "wandb.entity": ENTITY,
+      "wandb.project": PROJECT,
+  }))
+  tracer_provider.add_span_processor(BatchSpanProcessor(exporter))
+  trace.set_tracer_provider(tracer_provider)
+
+  tracer = trace.get_tracer("my-agent")
+
+  CONVERSATION_ID = "conversation-001"
+
+  # Un tour de conversation : un utilisateur pose une question, l'agent appelle un outil, puis répond.
+  with tracer.start_as_current_span("invoke_agent my-agent") as turn:
+      turn.set_attribute("gen_ai.operation.name", "invoke_agent")
+      turn.set_attribute("gen_ai.agent.name", "my-agent")
+      turn.set_attribute("gen_ai.conversation.id", CONVERSATION_ID)
+
+      with tracer.start_as_current_span("chat gpt-4o") as llm:
+          llm.set_attribute("gen_ai.operation.name", "chat")
+          llm.set_attribute("gen_ai.conversation.id", CONVERSATION_ID)
+          llm.set_attribute("gen_ai.request.model", "gpt-4o")
+          # Remplacez par un véritable appel LLM et enregistrez son utilisation des jetons.
+          llm.set_attribute("gen_ai.usage.input_tokens", 100)
+          llm.set_attribute("gen_ai.usage.output_tokens", 20)
+
+          with tracer.start_as_current_span("execute_tool get_weather") as tool:
+              tool.set_attribute("gen_ai.operation.name", "execute_tool")
+              tool.set_attribute("gen_ai.conversation.id", CONVERSATION_ID)
+              tool.set_attribute("gen_ai.tool.name", "get_weather")
+              # Remplacez par une véritable exécution d'outil.
+
+  tracer_provider.shutdown()  # Vide tous les spans en attente avant la sortie.
+  ```
+
+  ```typescript TypeScript lines highlight="7,8,13"
+  import { trace } from "@opentelemetry/api";
+  import { NodeTracerProvider } from "@opentelemetry/sdk-trace-node";
+  import { BatchSpanProcessor } from "@opentelemetry/sdk-trace-base";
+  import { OTLPTraceExporter } from "@opentelemetry/exporter-trace-otlp-proto";
+  import { Resource } from "@opentelemetry/resources";
+
+  const ENTITY = "[YOUR-TEAM]";
+  const PROJECT = "[YOUR-PROJECT]";
+
+  const WEAVE_AGENTS_OTLP_ENDPOINT = "https://trace.wandb.ai/agents/otel/v1/traces";
+
+  // Créez une clé API sur https://wandb.ai/settings
+  const WANDB_API_KEY = [YOUR-WANDB-API-KEY]!;
+
+  const exporter = new OTLPTraceExporter({
+    url: WEAVE_AGENTS_OTLP_ENDPOINT,
+    headers: { "wandb-api-key": WANDB_API_KEY },
+  });
+
+  const provider = new NodeTracerProvider({
+    resource: new Resource({
+      "wandb.entity": ENTITY,
+      "wandb.project": PROJECT,
+    }),
+    spanProcessors: [new BatchSpanProcessor(exporter)],
+  });
+
+  provider.register();
+
+  const tracer = trace.getTracer("my-agent");
+
+  const CONVERSATION_ID = "conversation-001";
+
+  // Un tour de conversation : un utilisateur pose une question, l'agent appelle un outil, puis répond.
+  tracer.startActiveSpan("invoke_agent my-agent", (turn) => {
+    turn.setAttribute("gen_ai.operation.name", "invoke_agent");
+    turn.setAttribute("gen_ai.agent.name", "my-agent");
+    turn.setAttribute("gen_ai.conversation.id", CONVERSATION_ID);
+
+    tracer.startActiveSpan("chat gpt-4o", (llm) => {
+      llm.setAttribute("gen_ai.operation.name", "chat");
+      llm.setAttribute("gen_ai.conversation.id", CONVERSATION_ID);
+      llm.setAttribute("gen_ai.request.model", "gpt-4o");
+      // Remplacez par un véritable appel LLM et enregistrez son utilisation des jetons.
+      llm.setAttribute("gen_ai.usage.input_tokens", 100);
+      llm.setAttribute("gen_ai.usage.output_tokens", 20);
+
+      tracer.startActiveSpan("execute_tool get_weather", (tool) => {
+        tool.setAttribute("gen_ai.operation.name", "execute_tool");
+        tool.setAttribute("gen_ai.conversation.id", CONVERSATION_ID);
+        tool.setAttribute("gen_ai.tool.name", "get_weather");
+        // Remplacez par une véritable exécution d'outil.
+        tool.end();
+      });
+
+      llm.end();
+    });
+
+    turn.end();
+  });
+
+  await provider.shutdown(); // Vide tous les spans en attente avant la sortie.
+  ```
+</CodeGroup>
+
+Pour ajouter d&#39;autres tours de conversation à la même conversation, émettez d&#39;autres spans `invoke_agent` avec le même `gen_ai.conversation.id`. Chaque tour de conversation est le span racine de sa propre trace ; les tours de conversation n&#39;ont donc pas besoin de partager un span parent.
+
+Une fois que votre application a exporté les spans, ouvrez l&#39;onglet **Agents** de votre projet Weave.
\ No newline at end of file
diff --git a/fr/weave/guides/tracking/trace-agents.mdx b/fr/weave/guides/tracking/trace-agents.mdx
index e37a668dad..4bc9fe8241 100644
--- a/fr/weave/guides/tracking/trace-agents.mdx
+++ b/fr/weave/guides/tracking/trace-agents.mdx
@@ -59,9 +59,9 @@ Pour commencer, installez le package `weave` et initialisez votre projet. Cette
 
 Weave modélise le comportement des agents sous forme d’une hiérarchie de relations de type un-à-plusieurs. Chaque agent peut avoir plusieurs conversations, chaque conversation peut avoir plusieurs tours de conversation, chaque tour de conversation peut avoir plusieurs appels LLM, et chaque appel LLM peut déclencher plusieurs appels d’outil.
 
-| Concept              | classe du SDK Weave | type de span OTel                                                                         | Description                                                                                 | Page de référence                                                                                                                  |
-| -------------------- | ------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| Agent                | *(aucune classe)*   | *(aucun span, regroupé par l’attribut `agent_name`)*                                      | Une application agentique dans l’onglet Agents qui contient une ou plusieurs conversations. |                                                                                                                                    |
+| Concept              | classe du SDK Weave | type de span OTel                                                                         | Description                                                                                 | Page de référence                                                                                                                        |
+| -------------------- | ------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| Agent                | *(aucune classe)*   | *(aucun span, regroupé par l’attribut `agent_name`)*                                      | Une application agentique dans l’onglet Agents qui contient une ou plusieurs conversations. |                                                                                                                                          |
 | Conversation         | `Conversation`      | *(aucun span, les tours de conversation sont regroupés par l’attribut `conversation_id`)* | Une conversation ou une exécution qui contient un ou plusieurs tours de conversation.       | [Python](/fr/weave/reference/python-sdk#class-conversation) <br /> [TypeScript](/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/conversation) |
 | Tour de conversation | `Turn`              | `invoke_agent`                                                                            | Un message utilisateur et la réponse complète de l’agent.                                   | [Python](/fr/weave/reference/python-sdk#class-turn) <br /> [TypeScript](/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/turn)                 |
 | appel LLM            | `LLM`               | `chat`                                                                                    | Un appel à une API de modèle de langage.                                                    | [Python](/fr/weave/reference/python-sdk#class-llm) <br /> [TypeScript](/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/llm)                   |
@@ -108,7 +108,7 @@ flowchart TB
 Une conversation regroupe les tours de conversation à l’aide d’un attribut `conversation_id` partagé plutôt que d’un span parent. Ainsi, chaque tour de conversation démarre sa propre trace OTel. Cette conception prend en charge le traçage distribué et l’exécution en parallèle. Le client envoie les spans directement au collecteur OTel, sans agrégation côté serveur.
 
 <Tip>
-  Pour intégrer Weave à des SDK ou harnesses, comme le Claude Agent SDK ou Codex, voir [Intégrations de traçage des agents](/fr/weave/guides/tracking/trace-agent-integrations). Weave applique automatiquement des patchs à plusieurs SDK de création d’agents et harnesses d’agents pour une intégration rapide.
+  Pour intégrer Weave à des SDK ou harnesses, comme le Claude Agent SDK ou Codex, voir [Choisir une intégration d’agent](/fr/weave/agent-integration-quickstart). Weave applique automatiquement des patchs à plusieurs SDK de création d’agents et harnesses d’agents pour une intégration rapide.
 </Tip>
 
 <div id="agent-tracing-apis">
diff --git a/fr/weave/quickstart.mdx b/fr/weave/quickstart.mdx
index 9ff0f512bd..90b908d710 100644
--- a/fr/weave/quickstart.mdx
+++ b/fr/weave/quickstart.mdx
@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-title: "Démarrage rapide : Suivre les entrées et sorties d’un LLM"
+title: "Démarrage rapide : Instrumenter et tracer des fonctions"
 description: "Découvrez W&B Weave en ajoutant le traçage à votre application LLM pour déboguer et surveiller les interactions avec le modèle."
 mode: "wide"
 keywords: ["traçage", "observabilité LLM", "weave.op", "traçage OpenAI", "démarrage rapide du traçage"]
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk.mdx
index a0d9bace4b..6f91c79e9c 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "weave"
 description: "Référence du SDK TypeScript"
 ---
 
-weave
-
 <div id="table-of-contents">
   ## Table des matières
 </div>
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/conversation.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/conversation.mdx
index 1b3d783310..bf0c83cce1 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/conversation.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/conversation.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "Conversation"
 description: "Référence du SDK TypeScript"
 ---
 
-[weave](../) / Conversation
-
 Une Conversation regroupe des tours de conversation sous un même `gen_ai.conversation.id`. Ce n’est pas en soi un span OTel : les éléments enfants apposent l’identifiant de conversation sur les leurs.
 
 <div id="table-of-contents">
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/dataset.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/dataset.mdx
index 7933204720..1262a5cd48 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/dataset.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/dataset.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "Dataset<R>"
 description: "Référence du SDK TypeScript"
 ---
 
-[weave](../) / Dataset
-
 Objet Dataset avec sauvegarde facile et gestion des versions automatique
 
 `Example`
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/evaluation.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/evaluation.mdx
index 09115f910c..18e73b385e 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/evaluation.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/evaluation.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "Evaluation<R, E, M>"
 description: "Référence du SDK TypeScript"
 ---
 
-[weave](../) / Evaluation
-
 Configure une évaluation qui comprend un ensemble d’évaluateurs et un jeu de données.
 
 L’appel à `evaluation.evaluate(model)` transmet des lignes d’un jeu de données à un modèle, en faisant correspondre
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/evaluationlogger.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/evaluationlogger.mdx
index 24c270fea1..c0112f3e02 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/evaluationlogger.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/evaluationlogger.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "EvaluationLogger"
 description: "Référence du SDK TypeScript"
 ---
 
-[weave](../) / EvaluationLogger
-
 EvaluationLogger permet la mise au journal incrémentielle des prédictions et des scores.
 
 Contrairement à la classe Evaluation traditionnelle, qui nécessite un jeu de données défini à l’avance et un traitement par lots,
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/llm.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/llm.mdx
index ed96191ca3..c2374caeb1 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/llm.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/llm.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "LLM"
 description: "Référence du SDK TypeScript"
 ---
 
-[weave](../) / LLM
-
 Un appel LLM. Émet un span `chat` avec des attributs `gen_ai.*`.
 
 Créé par `weave.startLLM()` (ou `turn.startLLM()`) et terminé par
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/messagesprompt.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/messagesprompt.mdx
index 18b63c8d79..acbbbad25a 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/messagesprompt.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/messagesprompt.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "MessagesPrompt"
 description: "Référence du SDK TypeScript"
 ---
 
-[weave](../) / MessagesPrompt
-
 <div id="hierarchy">
   ## Hiérarchie
 </div>
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/objectref.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/objectref.mdx
index b9efdb765b..91544bfb99 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/objectref.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/objectref.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "ObjectRef"
 description: "Référence du SDK TypeScript"
 ---
 
-[weave](../) / ObjectRef
-
 Représente une référence à un objet Weave enregistré.
 
 En général, les utilisateurs finaux n’auront pas besoin d’interagir directement avec cette classe.
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/scorelogger.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/scorelogger.mdx
index 31dbcfd680..0cd6f0a903 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/scorelogger.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/scorelogger.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "ScoreLogger"
 description: "Référence du SDK TypeScript"
 ---
 
-[weave](../) / ScoreLogger
-
 ScoreLogger gère l’attribution d’un score à une seule prédiction.
 Renvoyé par EvaluationLogger.logPrediction().
 
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/stringprompt.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/stringprompt.mdx
index 576e831c26..260cdfcd63 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/stringprompt.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/stringprompt.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "StringPrompt"
 description: "Référence du SDK TypeScript"
 ---
 
-[weave](../) / StringPrompt
-
 <div id="hierarchy">
   ## Hiérarchie
 </div>
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/subagent.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/subagent.mdx
index beb9c51117..57bcd86d76 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/subagent.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/subagent.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "SubAgent"
 description: "Référence du SDK TypeScript"
 ---
 
-[weave](../) / SubAgent
-
 <div id="hierarchy">
   ## Hiérarchie
 </div>
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/tool.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/tool.mdx
index a0d9f450f6..12ed9b8001 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/tool.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/tool.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "Tool"
 description: "Référence du SDK TypeScript"
 ---
 
-[weave](../) / Tool
-
 Un appel d’outil. Émet un span `execute_tool` contenant le nom de l’outil,
 les arguments encodés en JSON, l’identifiant de l’appel d’outil et le résultat.
 
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/turn.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/turn.mdx
index dae62ace9b..fe2e83f3d9 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/turn.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/turn.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "tour de conversation"
 description: "Référence du SDK TypeScript"
 ---
 
-[weave](../) / tour de conversation
-
 <div id="hierarchy">
   ## Hiérarchie
 </div>
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveadkplugin.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveadkplugin.mdx
index 63fd803b51..486ad030a1 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveadkplugin.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveadkplugin.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "WeaveAdkPlugin"
 description: "Référence du SDK TypeScript"
 ---
 
-[weave](../) / WeaveAdkPlugin
-
 Plugin ADK qui émet, sous forme de spans OTel GenAI-semconv, les invocations du runner, les runs d&#39;agent, les appels de modèle et les
 exécutions d&#39;outils dans le pipeline d&#39;agents de Weave.
 
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveclient.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveclient.mdx
index ab11b0bb1e..4b73f40a81 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveclient.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveclient.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "WeaveClient"
 description: "Référence du SDK TypeScript"
 ---
 
-[weave](../) / WeaveClient
-
 <div id="table-of-contents">
   ## Table des matières
 </div>
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveobject.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveobject.mdx
index d40556ef5a..92f22dc3bc 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveobject.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveobject.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "WeaveObject"
 description: "Référence du SDK TypeScript"
 ---
 
-[weave](../) / WeaveObject
-
 <div id="hierarchy">
   ## Hiérarchie
 </div>
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/callschema.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/callschema.mdx
index b7ac340d4f..12c4ce7a14 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/callschema.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/callschema.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "CallSchema"
 description: "Référence du SDK TypeScript"
 ---
 
-[Weave](../) / CallSchema
-
 CallSchema
 
 <div id="table-of-contents">
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/callsfilter.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/callsfilter.mdx
index e4ddd017ab..99974c8a8e 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/callsfilter.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/callsfilter.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "CallsFilter"
 description: "Référence du SDK TypeScript"
 ---
 
-[weave](../) / CallsFilter
-
 CallsFilter
 
 <div id="table-of-contents">
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/conversationinit.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/conversationinit.mdx
index e5c8ee9e27..77af00914e 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/conversationinit.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/conversationinit.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "ConversationInit"
 description: "Référence du SDK TypeScript"
 ---
 
-[weave](../) / ConversationInit
-
 <div id="table-of-contents">
   ## Table des matières
 </div>
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentsoptions.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentsoptions.mdx
index 4060177884..ab39605ce8 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentsoptions.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentsoptions.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "GetAgentsOptions"
 description: "Référence du SDK TypeScript"
 ---
 
-[Weave](../) / GetAgentsOptions
-
 Options de [WeaveClient.getAgents](../classes/weaveclient#getagents).
 
 <div id="table-of-contents">
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentspansoptions.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentspansoptions.mdx
index db2982a308..8d472bc2a9 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentspansoptions.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentspansoptions.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "GetAgentSpansOptions"
 description: "Référence du SDK TypeScript"
 ---
 
-[weave](../) / GetAgentSpansOptions
-
 Options de [WeaveClient.getAgentSpans](../classes/weaveclient#getagentspans).
 
 <div id="table-of-contents">
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentturnoptions.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentturnoptions.mdx
index bdb96b4d0f..8f98b9a50a 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentturnoptions.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentturnoptions.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "GetAgentTurnOptions"
 description: "Référence du SDK TypeScript"
 ---
 
-[weave](../) / GetAgentTurnOptions
-
 Options de [WeaveClient.getAgentTurn](../classes/weaveclient#getagentturn).
 
 <div id="table-of-contents">
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentturnsoptions.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentturnsoptions.mdx
index 8280b34440..49f25f4a75 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentturnsoptions.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentturnsoptions.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "GetAgentTurnsOptions"
 description: "Référence du SDK TypeScript"
 ---
 
-[weave](../) / GetAgentTurnsOptions
-
 Options de [WeaveClient.getAgentTurns](../classes/weaveclient#getagentturns).
 
 <div id="table-of-contents">
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentversionsoptions.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentversionsoptions.mdx
index f633fdabd1..e0d463725f 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentversionsoptions.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentversionsoptions.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "GetAgentVersionsOptions"
 description: "Référence du SDK TypeScript"
 ---
 
-[weave](../) / GetAgentVersionsOptions
-
 Options de [WeaveClient.getAgentVersions](../classes/weaveclient#getagentversions).
 
 <div id="table-of-contents">
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getcallsoptions.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getcallsoptions.mdx
index c47302e9e9..8706069b23 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getcallsoptions.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getcallsoptions.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "GetCallsOptions"
 description: "Référence du SDK TypeScript"
 ---
 
-[weave](../) / GetCallsOptions
-
 <div id="table-of-contents">
   ## Table des matières
 </div>
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/httpresponse.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/httpresponse.mdx
index 27f42d4308..8a0e5760da 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/httpresponse.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/httpresponse.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "HttpResponse<D, E>"
 description: "Référence du SDK TypeScript"
 ---
 
-[weave](../) / HttpResponse
-
 <div id="type-parameters">
   ## Paramètres de type
 </div>
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/httpvalidationerror.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/httpvalidationerror.mdx
index aadfec5b31..d131c6b8b3 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/httpvalidationerror.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/httpvalidationerror.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "HTTPValidationError"
 description: "Référence du SDK TypeScript"
 ---
 
-[weave](../) / HTTPValidationError
-
 HTTPValidationError
 
 <div id="table-of-contents">
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/llminit.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/llminit.mdx
index 9a6fa10886..c45a7bec2b 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/llminit.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/llminit.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "LLMInit"
 description: "Référence du SDK TypeScript"
 ---
 
-[weave](../) / LLMInit
-
 <div id="hierarchy">
   ## Hiérarchie
 </div>
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/message.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/message.mdx
index 39fda8dd24..5666033177 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/message.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/message.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "Message"
 description: "Référence du SDK TypeScript"
 ---
 
-[weave](../) / Message
-
 <div id="table-of-contents">
   ## Table des matières
 </div>
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/query.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/query.mdx
index 381ab71f44..4aa7e6891f 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/query.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/query.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "Requête"
 description: "Référence du SDK TypeScript"
 ---
 
-[Weave](../) / Requête
-
 Requête
 
 <div id="table-of-contents">
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/reasoning.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/reasoning.mdx
index 4a95d8383f..f30fcc67dc 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/reasoning.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/reasoning.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "Reasoning"
 description: "Référence du SDK TypeScript"
 ---
 
-[weave](../) / Reasoning
-
 <div id="table-of-contents">
   ## Table des matières
 </div>
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/sortby.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/sortby.mdx
index 3e15198dd0..4e0f80f5c1 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/sortby.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/sortby.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "SortBy"
 description: "Référence du SDK TypeScript"
 ---
 
-[weave](../) / SortBy
-
 SortBy
 
 <div id="table-of-contents">
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/subagentinit.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/subagentinit.mdx
index d81f82c5d1..1e4b73ab4e 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/subagentinit.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/subagentinit.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "SubAgentInit"
 description: "Référence du SDK TypeScript"
 ---
 
-[weave](../) / SubAgentInit
-
 <div id="hierarchy">
   ## Hiérarchie
 </div>
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/toolinit.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/toolinit.mdx
index 27932baa98..cabf980242 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/toolinit.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/toolinit.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "ToolInit"
 description: "Référence du SDK TypeScript"
 ---
 
-[weave](../) / ToolInit
-
 <div id="hierarchy">
   ## Hiérarchie
 </div>
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/turninit.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/turninit.mdx
index 6a1327726f..1db6d0a429 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/turninit.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/turninit.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "TurnInit"
 description: "Référence du SDK TypeScript"
 ---
 
-[weave](../) / TurnInit
-
 <div id="hierarchy">
   ## Hiérarchie
 </div>
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/usage.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/usage.mdx
index 15b6d4ef56..f77bca7857 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/usage.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/usage.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "Utilisation"
 description: "Référence du SDK TypeScript"
 ---
 
-[weave](../) / Utilisation
-
 <div id="table-of-contents">
   ## Table des matières
 </div>
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/weaveaudio.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/weaveaudio.mdx
index b73a4962f4..d8f3c56cb7 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/weaveaudio.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/weaveaudio.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "WeaveAudio"
 description: "Référence du SDK TypeScript"
 ---
 
-[weave](../) / WeaveAudio
-
 <div id="hierarchy">
   ## Hiérarchie
 </div>
diff --git a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/weaveimage.mdx b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/weaveimage.mdx
index 57681bb458..4afd74f3e8 100644
--- a/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/weaveimage.mdx
+++ b/fr/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/weaveimage.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "WeaveImage"
 description: "Référence du SDK TypeScript"
 ---
 
-[weave](../) / WeaveImage
-
 <div id="hierarchy">
   ## Hiérarchie
 </div>
diff --git a/gt-lock.json b/gt-lock.json
index 12d6ccf03f..c60488fca1 100644
--- a/gt-lock.json
+++ b/gt-lock.json
@@ -3,65 +3,65 @@
   "entries": {
     "brc_pya42nhjcqcgjz3usc7qxanm": {
       "01904e13ba5f00993b220ad54efb6a0422949f29c548fcf7cc39dca9c47981e2": {
-        "3da6fef7cd6d0313861e1e595156cbd5f9f2a68838c90e9b054ee8e1691408d4": {
+        "07b58081c550685066c36e0e996e7ffc2f291f25620db539e393ae95177ff8ac": {
           "fr": {
-            "updatedAt": "2026-07-15T20:29:37.562Z",
+            "updatedAt": "2026-07-27T20:04:18.548Z",
             "postProcessHash": "4ac359efacc5578edcb93bd2c75b97d1f5620e292096e49473771506c443449d"
           },
-          "ja": {
-            "updatedAt": "2026-07-15T20:29:37.561Z",
-            "postProcessHash": "8a3bff49b5c6890a1685fd7b3a1fa6b6ff56cd3c7692b624f9fb9f4327920193"
-          },
           "ko": {
-            "updatedAt": "2026-07-15T20:29:37.561Z",
+            "updatedAt": "2026-07-27T20:04:18.548Z",
             "postProcessHash": "b74e1daddad1ef977482e16ca65e262830b64ff5a4bec5a05bc0b52d6728bd3f"
+          },
+          "ja": {
+            "updatedAt": "2026-07-27T20:04:18.548Z",
+            "postProcessHash": "f92f02237730f4fe0bd7afa313eff258151188c8ddb770392baa3b214abfcce3"
           }
         }
       },
       "01c75a98b1229dd8e61d541d0721d898e7fc3874316af274ac67bc835367c1f6": {
         "95452c45cccaa9f7b9241ace3666eeb514eb4fcc8d2581327ad6bc24041e107c": {
           "ko": {
-            "updatedAt": "2026-07-15T20:29:37.678Z",
+            "updatedAt": "2026-07-27T20:04:18.634Z",
             "postProcessHash": "2bdeef4a6c89077f5d358c882462ccadc3ee4ee6a7de83bb92bcce872f9a1369"
           },
           "ja": {
-            "updatedAt": "2026-07-15T20:29:37.678Z",
+            "updatedAt": "2026-07-27T20:04:18.634Z",
             "postProcessHash": "d5619ca7d63057d07e4e20453a77aea50361d3a19d0a036fa462558888389a3e"
           },
           "fr": {
-            "updatedAt": "2026-07-15T20:29:37.680Z",
+            "updatedAt": "2026-07-27T20:04:18.635Z",
             "postProcessHash": "a1713256943be0c918f4a34328e24e07aec1fb32b4cce24fa980bde7c2d23445"
           }
         }
       },
       "01cf7112996b8bfe1df0c431c1c2cb734b3a92f4d7f14ea4f35ba4d625a0d878": {
-        "1d6dd5040d1ca732bc954ce9bb35c0ffb507160dc1494d0ac06c026c79370d0d": {
-          "ko": {
-            "updatedAt": "2026-07-15T20:29:37.556Z",
-            "postProcessHash": "37ab79b6cef4257b19041155935c9c08b7aab194fc39334c4826e36de32b4c21"
-          },
+        "314b1ffa59bc18f4a527cfeb3960e35547e22c057c95338bfaad46f6a8e17aeb": {
           "fr": {
-            "updatedAt": "2026-07-15T20:29:37.557Z",
-            "postProcessHash": "5919fd3a37352b4dba9b2b1fe4b6613bc353c720b89d38cc5a7c03bcbcc14084"
+            "updatedAt": "2026-07-27T20:04:18.545Z",
+            "postProcessHash": "8d364b92e93fb62622951b326c4c7756ebc9b573b2b0705da0e1ed385a77bebc"
+          },
+          "ko": {
+            "updatedAt": "2026-07-27T20:04:18.544Z",
+            "postProcessHash": "963c5066b64fb45a5253af3afc91c7709f5d466336edd2568312aabe78f13de1"
           },
           "ja": {
-            "updatedAt": "2026-07-15T20:29:37.557Z",
-            "postProcessHash": "9dc07606005684c247853b0fdab4e587a1cca40f6a0114abce2743158cca21c1"
+            "updatedAt": "2026-07-27T20:04:18.545Z",
+            "postProcessHash": "98c5627cb41f635878ca956f598fb1dfcc69e8184ed9eef3e19fc25c4463a03d"
           }
         }
       },
       "064ac4db92a1e6e683b7c0110d19f6eaa4fef9ecd8f9679853fd247c2afc627e": {
         "7d4009d56f9d6c2917abe3d6be3430ac6561f838bb829f0297e471b4cf6a04e3": {
           "ko": {
-            "updatedAt": "2026-07-15T20:29:37.583Z",
+            "updatedAt": "2026-07-27T20:04:18.566Z",
             "postProcessHash": "c44978c3692ff4ab9dbcb664fcb1af0365bcf81dc99f9d62d4138dccd9f6db82"
           },
           "fr": {
-            "updatedAt": "2026-07-15T20:29:37.585Z",
+            "updatedAt": "2026-07-27T20:04:18.567Z",
             "postProcessHash": "ee32dfda34234b4abde410547337c56f282a5a25ecabfc4287d3664e50f50231"
           },
           "ja": {
-            "updatedAt": "2026-07-15T20:29:37.584Z",
+            "updatedAt": "2026-07-27T20:04:18.567Z",
             "postProcessHash": "28616ea5b14df4d4139d379ac87dc02ba23bf0de8121f69a79f7850ae90b8a83"
           }
         }
@@ -69,15 +69,15 @@
       "06d1ce4e2a0dfe8005200bd43d155a78fb785d6c2d4f8edd841e95d54c004199": {
         "949a7a0c674cec30da2f8e09d022d581d0cd522ddec09182d9cf832a63e62e53": {
           "ja": {
-            "updatedAt": "2026-07-15T20:29:37.718Z",
+            "updatedAt": "2026-07-27T20:04:18.660Z",
             "postProcessHash": "c2c6c23f9706e67ebabd9e7d93b142603037bc18c9e948bee63e889e3716aaa2"
           },
           "ko": {
-            "updatedAt": "2026-07-15T20:29:37.717Z",
+            "updatedAt": "2026-07-27T20:04:18.660Z",
             "postProcessHash": "fb1049eb2ed45f5269665fef52163278b5fa3987cb73b3fbcadbc45920febfa6"
           },
           "fr": {
-            "updatedAt": "2026-07-15T20:29:37.718Z",
+            "updatedAt": "2026-07-27T20:04:18.661Z",
             "postProcessHash": "6ceefa66c40ad870a7cf13c760037bea60b9e74c6f1c1ee7255ebf196c8ea89c"
           }
         }
@@ -85,15 +85,15 @@
       "075fc0ef474b35677c97c7f1d8bc82623f0cc76b0ecda2d83e955a55ec00ef43": {
         "b74d438048cc7c3c8712c19d2eaa5be13d8f950558c4547ba4ba42785e7502fb": {
           "ko": {
-            "updatedAt": "2026-07-15T20:29:37.532Z",
+            "updatedAt": "2026-07-27T20:04:18.523Z",
             "postProcessHash": "01820563482d7b9305cf85014c8c02056317f141d5c1e78029151d4d14eb304d"
           },
           "ja": {
-            "updatedAt": "2026-07-15T20:29:37.533Z",
+            "updatedAt": "2026-07-27T20:04:18.523Z",
             "postProcessHash": "4c277d532df1892e479131dc55c9b408c5e03fcbc82a49bf122d4e20508f6fe0"
           },
           "fr": {
-            "updatedAt": "2026-07-15T20:29:37.533Z",
+            "updatedAt": "2026-07-27T20:04:18.524Z",
             "postProcessHash": "f412de8debc84f66f7d8cc06dec0b9394570fdafb1b9ddef6b1d9257a69947e9"
           }
         }
@@ -101,15 +101,15 @@
       "0885d4307706aea6dc2ad81e8d648485bc589f3f91c8dedcaa8b88f97f4e5ace": {
         "fbea3ed889e174ef2c4b6c4e94e0fa48d0d0e1d4eb8c982b7f32f3fc20289fc7": {
           "fr": {
-            "updatedAt": "2026-07-15T20:29:37.631Z",
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+            "postProcessHash": "6991a96636dc1170cd217d38a4b9f0d8d2a8229f97e43fd36c50380365962f6b"
+          },
+          "ja": {
+            "updatedAt": "2026-07-27T20:04:18.653Z",
+            "postProcessHash": "285a22479ef5c4dc7dfa49a613c18586a21fd4f43acea910537babf8aa071f10"
+          }
+        }
+      },
+      "0c9a258266493384cc949c6cfb3285ff6c91965d374545acb90413bae1f011ed": {
+        "74981c4bbdd7161dd5f5b755e0534d0b810ee239965014725836c3b336e2e9d6": {
+          "fr": {
+            "updatedAt": "2026-07-27T20:04:19.567Z",
+            "postProcessHash": "d5732fd4970adc7e08ed95bf3013991f752ea20a4067bc8ddd70d1a68a44c0e2"
+          },
+          "ko": {
+            "updatedAt": "2026-07-27T20:04:19.567Z",
+            "postProcessHash": "6b5fc871afbc22788eace40f3f4ae6c38faeceda94779db8a2859552db08c977"
+          },
+          "ja": {
+            "updatedAt": "2026-07-27T20:04:19.567Z",
+            "postProcessHash": "49fc561a591450bf03ee93e176d2a9bcfc7bee5f5948506fc5a31a21ed39f559"
+          }
+        }
+      },
+      "685d660c67ea9d04ee722f3c7fe8c51407484fbfd416fb7ea1436e506a9814be": {
+        "898f1a853f9a0956aa9263b98079bc37ea59b94bc170c010ea7f22bad740d4a9": {
+          "fr": {
+            "updatedAt": "2026-07-27T20:04:19.530Z",
+            "postProcessHash": "2342d4f42f61eb7d6514b3b07827cbffa848e85705de0917f87ea2508f162f8a"
+          },
+          "ko": {
+            "updatedAt": "2026-07-27T20:04:19.529Z",
+            "postProcessHash": "4d92ef811fed4f997af6f6f9cd406d8e8cadddc02e5b0aefe3f60ece2d898014"
+          },
+          "ja": {
+            "updatedAt": "2026-07-27T20:04:19.530Z",
+            "postProcessHash": "6798f02deb5c1d5d60f720e27bdb9463befb7be13cd5fba468eb6920e89be22f"
+          }
+        }
+      },
+      "a69ca0f5c79ac87d330a34bfc534ab60acc342efb7f3e9448a9335c9a19c2362": {
+        "4f85013942df9f35dc0c5a224d6bbbb965c3fef38544cbf545b475abbfce0f64": {
+          "ko": {
+            "updatedAt": "2026-07-27T20:04:19.442Z",
+            "postProcessHash": "f77bee12ae870326c6860c19270f04b31fd9b7cdbac690cfe4fdfc0a2c4f3fd6"
+          },
+          "ja": {
+            "updatedAt": "2026-07-27T20:04:19.442Z",
+            "postProcessHash": "204c11cd4b0e9a23e1603b3a8024feabc056259e7060f302f0fcd432f30ce8d5"
+          },
+          "fr": {
+            "updatedAt": "2026-07-27T20:04:19.443Z",
+            "postProcessHash": "02607c9f5361795df7f8d8be17e3fd74ab81f7c0e23f0804a8fef89848659971"
+          }
+        }
+      },
+      "38f695dd47a7804066808cabf9489dd70447113e70b15ae503e0802148fe72a1": {
+        "294c7219c9c8b86850cf7af1e63041705d7f41c80acfc8683a8cb68ac7b74ced": {
+          "ko": {
+            "updatedAt": "2026-07-27T20:04:18.524Z",
+            "postProcessHash": "9bc0c724667c77f3f853ed06ccd76339f2c92f898f5a97260418d7f0cb061bec"
+          },
+          "fr": {
+            "updatedAt": "2026-07-27T20:04:18.525Z",
+            "postProcessHash": "67a1a0619b7c1b852a6c6fca215604e183173b5b4b36d56d6f64cba796609366"
+          },
+          "ja": {
+            "updatedAt": "2026-07-27T20:04:18.525Z",
+            "postProcessHash": "788e904d0dad17ba42524deb806db585bf3148ff787e88563dd8664080fe6a22"
+          }
+        }
       }
     }
   },
diff --git a/ja/hivemind.mdx b/ja/hivemind.mdx
index ece01e11a1..f6cf0359a0 100644
--- a/ja/hivemind.mdx
+++ b/ja/hivemind.mdx
@@ -70,14 +70,15 @@ HiveMind ダッシュボードでは、チームで次のことができます
 * **エージェント全体のセッションを確認する**: 1 つの デーモン が、サポート対象のすべてのエージェントからセッションを取得するため、エージェントごとの設定は不要です。
 * **コストと使用状況をトラッキングする**: 時系列の推定コスト、モデル別およびチーム別のコスト、トークン使用量、マージ済み pull request あたりのコストを確認できます。コストの値は、公表されているモデルの料金とセッションのトークン数に基づく推定値であり、AI ベンダーから実際に請求された金額ではありません。
 * **成果を測定する**: エージェントのアクティビティを pull request、マージ率、エージェントが作成したコードがどの程度残るかと関連付けて把握できます。
+* **スキルとスラッシュコマンドをトラッキングする**: チームがどのスキルやスラッシュコマンドを呼び出しているか、またそれらがどの程度広く使用されているかを確認できます。
 * **過去の作業を再利用する**: Claude Code、Codex、または Cursor 内で `@hivemind` を使用してチームのセッション履歴を検索し、関連するコンテキストを現在のセッションに取り込めます。
 * **履歴から学ぶ**: Claude Code や Cursor などのローカル ツールから既存のセッションをインポートし、過去の AI 使用状況から新たな知見を得られます。
 
-これらのスクリーンショットは、HiveMind ダッシュボード内のページ例として、使用状況 report、リーダーボード、セッションの詳細ビューを示しています。詳細を表示するには、スクリーンショットをクリックしてください。
+これらのスクリーンショットは、HiveMind ダッシュボード内のページ例として、導入状況のリーダーボード、使用状況とコストの report、セッションの詳細ビューを示しています。詳細を表示するには、スクリーンショットをクリックしてください。
 
 <Columns cols={2}>
-  <Frame>![チャートを含む HiveMind Usage ダッシュボード](/images/hivemind/hivemind-dashboard-pr-outcomes.png)</Frame>
-  <Frame>![上位 15 人の Users を表示する HiveMind リーダーボード](/images/hivemind/hivemind-dashboard-leaderboard.png)</Frame>
+  <Frame>![上位の Users を表示する HiveMind Adoption リーダーボード](/images/hivemind/hivemind-dashboard-leaderboard.png)</Frame>
+  <Frame>![チャートを含む HiveMind Usage ダッシュボード](/images/hivemind/hivemind-dashboard-usage.png)</Frame>
 </Columns>
 
 <Columns cols={1}>
diff --git a/ja/inference/lifecycle.mdx b/ja/inference/lifecycle.mdx
index 841ad7db5d..ed3116c513 100644
--- a/ja/inference/lifecycle.mdx
+++ b/ja/inference/lifecycle.mdx
@@ -42,13 +42,13 @@ W&amp;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                                          |
+| 非推奨日       | 提供終了日      | モデル ID                               | 推奨代替モデル                                             |
 | ---------- | ---------- | ------------------------------------ | --------------------------------------------------- |
-| 2026-06-30 | 2026-07-20 | `microsoft/Phi-4-mini-instruct`      | `JetBrains/Mellum2-12B-A2.5B-Instruct`              |
-| 2026-06-30 | 2026-07-20 | `nvidia/Kimi-K2.5-NVFP4`             | `moonshotai/Kimi-K2.6`, `moonshotai/Kimi-K2.7-Code` |
-| 2026-06-30 | 2026-07-20 | `Qwen/Qwen3.5-27B`                   | `Qwen/Qwen3.6-27B`                                  |
-| 2026-06-30 | 2026-07-20 | `Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507` | `Qwen/Qwen3.6-27B`                                  |
-| 2026-06-30 | 2026-07-20 | `Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507` | `Qwen/Qwen3.6-27B`                                  |
+| 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`                                  |
 
 <div id="retired-models">
   ## 提供終了したモデル
diff --git a/ja/inference/models.mdx b/ja/inference/models.mdx
index fd8eb38236..2ac35823ce 100644
--- a/ja/inference/models.mdx
+++ b/ja/inference/models.mdx
@@ -27,6 +27,7 @@ Serverless Inference では、複数のオープンソース基盤モデルを
 | 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。                        |
diff --git a/ja/inference/response-settings/prefix-caching.mdx b/ja/inference/response-settings/prefix-caching.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..b921bd3284
--- /dev/null
+++ b/ja/inference/response-settings/prefix-caching.mdx
@@ -0,0 +1,118 @@
+---
+title: "接頭辞キャッシュ"
+description: "接頭辞キャッシュを使用して、繰り返しのプロンプトのレイテンシを削減し、必要に応じて cache_salt でキャッシュの再利用を分離します。"
+---
+
+W&amp;B Inference では、サポートされているホスト型モデルで接頭辞キャッシュを使用して、同じプロンプト接頭辞を持つ繰り返しのリクエストを高速化します。
+
+同じバックエンド上の以前のリクエストと同じプロンプト接頭辞を共有するリクエストでは、モデルは接頭辞全体を再計算する代わりに、前回計算したキーと値 (KV) キャッシュを再利用します。これにより、繰り返しのプロンプト、長いシステムプロンプト、共通の接頭辞が安定しているワークロードでレイテンシを削減できます。
+
+接頭辞キャッシュはサポートされているモデルで自動的に有効になるため、リクエストで明示的に有効化する必要はありません。このページでは、接頭辞キャッシュが最も効果的なケースと、`cache_salt` を使用してキャッシュの分離を制御する方法について説明します。
+
+<div id="when-prefix-caching-helps">
+  ## 接頭辞キャッシュが役立つ場面
+</div>
+
+接頭辞キャッシュは、長い共通の接頭辞を持つリクエストを繰り返し送信する場合に特に効果的です。たとえば、次のようなケースです。
+
+* 多数のリクエストで再利用する大規模なシステムプロンプト。
+* 長い共通ドキュメントの後に、それぞれ異なるユーザーの質問が続く場合。
+* リクエストごとの差分がわずかな、繰り返し行う評価用プロンプト。
+* 会話履歴の大部分が変わらない複数ターンのワークロード。
+
+<div id="cache-isolation">
+  ## キャッシュの分離
+</div>
+
+一部の環境では、異なるユーザーやアプリケーション間でキャッシュが再利用されないようにする必要があります。これを制御するためのパラメーターが `cache_salt` です。
+
+デフォルトでは、プロンプトの接頭辞が同じリクエストは、バックエンドで許可されている場合、共有インフラストラクチャー上でキャッシュを再利用することがあります。
+
+キャッシュの再利用を特定の信頼境界内に限定するには、リクエストパラメーター `cache_salt` を設定します。接頭辞キャッシュが再利用されるのは、プロンプトの接頭辞と `cache_salt` の両方が一致する場合のみです。
+
+単一のユーザー、テナント、セッション、またはアプリケーションの境界内ではキャッシュを再利用したい一方で、他の呼び出し元との間では再利用したくない場合は、`cache_salt` を使用します。
+
+<div id="how-it-works">
+  ### 仕組み
+</div>
+
+`cache_salt` の有無と値は、キャッシュの再利用に次のように影響します。
+
+* プロンプト接頭辞が同じで、`cache_salt` がない場合: 一致するリクエスト間でキャッシュが再利用されることがあります。
+* プロンプト接頭辞が同じで、`cache_salt` も同じ場合: キャッシュを再利用できます。
+* プロンプト接頭辞が同じで、`cache_salt` が異なる場合: キャッシュは分離され、異なる salt 間では再利用されません。
+
+<Note>
+  `cache_salt` は、指定する場合、空でない string である必要があります。
+</Note>
+
+<div id="examples">
+  ## 例
+</div>
+
+次の例は、`cache_salt` を指定して Chat Completion リクエストを送信し、キャッシュの再利用を分離する方法を示しています。
+
+<Tabs>
+  <Tab title="Python">
+    ```python
+    import openai
+
+    client = openai.OpenAI(
+        base_url="https://api.inference.wandb.ai/v1",
+        api_key="<your-api-key>",
+    )
+
+    response = client.chat.completions.create(
+        model="moonshotai/Kimi-K2.5",
+        messages=[
+            {
+                "role": "system",
+                "content": "You are a careful assistant that answers concisely."
+            },
+            {
+                "role": "user",
+                "content": "Summarize this document in one sentence: <long shared prefix here>"
+            },
+        ],
+        extra_body={
+            "cache_salt": "tenant-a-user-123-secret",
+        },
+    )
+
+    print(response.choices[0].message.content)
+    ```
+  </Tab>
+
+  <Tab title="Bash">
+    ```bash
+    curl https://api.inference.wandb.ai/v1/chat/completions \
+      -H "Content-Type: application/json" \
+      -H "Authorization: Bearer <your-api-key>" \
+      -d '{
+        "model": "moonshotai/Kimi-K2.5",
+        "messages": [
+          { "role": "system", "content": "You are a careful assistant that answers concisely." },
+          { "role": "user", "content": "Summarize this document in one sentence: <long shared prefix here>" }
+        ],
+        "cache_salt": "tenant-a-user-123-secret"
+      }'
+    ```
+  </Tab>
+</Tabs>
+
+<div id="response-behavior">
+  ## Responseの動作
+</div>
+
+Request で接頭辞キャッシュが有効になっていることを確認するには、Response の Usage の詳細を確認してください。一部のモデルでは、prefix cache が再利用されると、Usage の詳細に `usage.prompt_tokens_details.cached_tokens` の cached token 数が含まれる場合があります。このフィールドを利用できるかどうかは、モデルとバックエンドによって異なります。
+
+<div id="related-pages">
+  ## 関連ページ
+</div>
+
+以下のページでは、関連トピックを紹介しています。
+
+* [Chat Completions](/ja/inference/api-reference/chat-completions)
+* [ストリーミング応答を有効にする](/ja/inference/response-settings/streaming)
+* [構造化出力](/ja/inference/response-settings/structured-output)
+* [JSON モード](/ja/inference/response-settings/json-mode)
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/inference/response-settings/reasoning.mdx b/ja/inference/response-settings/reasoning.mdx
index a75e937a75..df5b9f13a9 100644
--- a/ja/inference/response-settings/reasoning.mdx
+++ b/ja/inference/response-settings/reasoning.mdx
@@ -14,30 +14,35 @@ keywords: ["chain-of-thought", "thinking mode", "reasoning フィールド", "
   ## サポートされるモデル (推論対応)
 </div>
 
-次の表は、Serverless Inference で 推論出力 を返すモデルを示しています。サポートされる各モデルでは、推論 が常に含まれるか、既定で 推論 が無効または有効になっています。
-
-{/* takeru reasoning-models - この表は自動的に生成されるため、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-Pro`                  | デフォルトで無効 |
-| `google/gemma-4-31B-it`                        | デフォルトで無効 |
-| `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     |
-| `openai/gpt-oss-20b`                           | 常時有効     |
-| `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 |
+次の表は、推論出力を返すことができる Serverless Inference モデルと、それぞれの動作を示しています。
+
+* **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。
+
+{/* 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-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               |
+| `openai/gpt-oss-20b`                           | 常時有効               |
+| `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           |
 
 <div id="models-with-always-on-reasoning">
   ### 推論が `常時有効` のモデル
diff --git a/ja/models/app/features/panels.mdx b/ja/models/app/features/panels.mdx
index 765cd44714..ed1a733960 100644
--- a/ja/models/app/features/panels.mdx
+++ b/ja/models/app/features/panels.mdx
@@ -1,6 +1,6 @@
 ---
 title: パネル
-sidebartitle: 概要
+sidebarTitle: 概要
 description: Workspace パネルを使用およびカスタマイズして、ログしたデータを可視化します
 keywords: ["Workspace パネル", "Quick add", "全画面モード", "パネルセクション", "埋め込みパネル"]
 ---
diff --git a/ja/models/app/features/panels/line-plot.mdx b/ja/models/app/features/panels/line-plot.mdx
index 33bc50c713..3e19e4b03a 100644
--- a/ja/models/app/features/panels/line-plot.mdx
+++ b/ja/models/app/features/panels/line-plot.mdx
@@ -44,11 +44,9 @@ import LinePlotCaptureGroups from "/snippets/ja/_includes/line-plot-capture-grou
   </Tab>
 
   <Tab title="複数メトリクスの折れ線グラフ">
-    <Note>
-      この機能はプレビュー版で、招待された場合にのみ利用できます。利用登録を希望する場合は、[support](mailto:support@wandb.com) または担当の AISE にお問い合わせください。
-    </Note>
+    [自動 Workspace](/ja/models/app/features/panels#workspace-modes) では、W&amp;B がログされた各メトリクスに対して単一メトリクスの折れ線グラフを自動的に作成します。
 
-    [自動 Workspace](/ja/models/app/features/panels#workspace-modes) では、W&amp;B がログされた各メトリクスに対して単一メトリクスの折れ線グラフを自動的に作成します。このセクションでは、JavaScript の正規表現で定義した複数のメトリクスをまとめて表示する 1 つの折れ線グラフを作成する方法を説明します。必要に応じて、多数の単一メトリクスのグラフを 1 つの複数メトリクスのグラフに統合することもできます。これにより、多数のメトリクスがログされている Workspace のパフォーマンスを改善し、Runs の結果を分析しやすくできます。
+    このセクションでは、JavaScript の正規表現で選択した複数のメトリクスを表示する折れ線グラフを作成する方法を説明します。複数メトリクスの折れ線グラフを使用すると、複数のパネルにまたがって確認する代わりに、関連するメトリクスを 1 つのパネルで比較できます。
 
     1. Workspace にアクセスします。
     2. 折れ線グラフをグローバルに追加するには、パネル検索フィールドの近くにあるコントロールバーで **Add panels** をクリックします。
diff --git a/ja/models/app/features/panels/media.mdx b/ja/models/app/features/panels/media.mdx
index dd27e2ec0a..5d19565cb8 100644
--- a/ja/models/app/features/panels/media.mdx
+++ b/ja/models/app/features/panels/media.mdx
@@ -85,10 +85,24 @@ Quick Add を使用してメディアパネルを追加することもできま
   * **Gallery** (デフォルト) : 列数と、グリッドに run ごとに 1 つの項目 (デフォルト) 、step ごと、またはインデックスごとの項目を表示するかどうかを指定します。
   * **Grid**: 列数、x 軸 (デフォルトは **Log Step**) 、y 軸 (デフォルトは **Run**) を指定します。
   * **Compare**: 最大 4 つのメディア項目を横に並べて比較し、必要に応じて step またはインデックスごとに展開できます。詳細は [Compare mode](#compare-mode) を参照してください。
-* **Use original size**: オフ (デフォルト) の場合、W&amp;B はパネル内の画像と動画を同じサイズで表示されるように拡大・縮小します。**Compare** モードでは効果はありません。
-* メディアのフィットとスケーリングの動作を設定します:
-  * **Images**: **Original image**、**Original size**、**Fit to available space** のいずれかを選択します。最後のオプションを選択すると、W&amp;B はパネル内の画像を可能な限り大きく表示されるように拡大・縮小します。**Gallery** モードでは、各画像はパネルの幅いっぱいに表示されます。**Grid** モードでは、各画像はグリッドの幅いっぱいに表示されます。**Compare** モードでは効果はありません。
-  * **Videos**: **Use original size** を切り替えて、メディアを同じサイズで表示されるように拡大・縮小するかどうかを制御します。オフ (デフォルト) の場合、W&amp;B はパネル内の動画を可能な限り大きく表示されるように拡大・縮小します。**Gallery** モードでは、各動画はパネルの幅いっぱいに表示されます。**Grid** モードでは、各動画はグリッドの幅いっぱいに表示されます。**Compare** モードでは効果はありません。
+* W&amp;B によるメディア項目のフィットと拡大・縮小の方法を設定します。これらの設定は [**Compare** mode](#compare-mode) では効果がありません。
+  * **Images**: W&amp;B が画像をどのように表示するかを制御するには、**Image fit and resolution** を設定します。使用できるオプションはデプロイメントタイプによって異なります。
+
+    W&amp;B Multi-tenant Cloud では、次のオプションを使用できます:
+
+    * **Thumbnails** (デフォルト): サムネイルを使用して読み込み速度を最適化します。
+    * **Original image**: 詳細を確認できるように、フル解像度の画像を読み込みます。
+    * **Fit to available space**: フル解像度の画像をパネル内に収まるようにサイズ変更します。
+    * **Original size**: フル解像度の画像を元の寸法で読み込みます。
+
+    W&amp;B Dedicated Cloud または W&amp;B Self-Managed では、次のオプションを使用できます:
+
+    * **Default** (デフォルト): パネルモードのデフォルトの画像寸法を使用します。
+    * **Fit to available space**: フル解像度の画像をパネル内に収まるようにサイズ変更します。
+    * **Original size**: フル解像度の画像を元の寸法で読み込みます。
+
+    Multi-tenant Cloud では、この設定に関係なく、W&amp;B は全画面表示で常にフル解像度の画像を読み込みます。
+  * **Videos**: **Gallery** モードでは、**Use original size** をオンにすると動画を元の寸法で表示します。オフ (デフォルト) の場合、W&amp;B は画像のアスペクト比を維持しながら、動画がパネル内で可能な限り大きく表示されるように拡大・縮小します。**Grid** モードでは、各動画はグリッドの幅いっぱいに表示されます。
 * **Right-handed system**: オンの場合、ポイントクラウドはデフォルトの左手系ではなく、右手系で点をプロットします。
 
 <div id="all-media-panels-in-a-section">
diff --git a/ja/models/app/keyboard-shortcuts.mdx b/ja/models/app/keyboard-shortcuts.mdx
index da3a518ff8..4859fc6607 100644
--- a/ja/models/app/keyboard-shortcuts.mdx
+++ b/ja/models/app/keyboard-shortcuts.mdx
@@ -46,7 +46,7 @@ W&amp;B では、Experiments、Workspace、データ内をより効率よく移
   </Tab>
 
   <Tab title="LEET">
-    これらのキーボードショートカットは、W&amp;B LEET (Lightweight Experiment Exploration Tool) terminal UI で使用できます。LEET を起動するには、ターミナルで `wandb beta leet` を実行します。
+    これらのキーボードショートカットは、W&amp;B LEET (Lightweight Experiment Exploration Tool) terminal UI で使用できます。LEET を起動するには、ターミナルで `wandb leet` を実行します。
 
     LEET 内で `h` または `?` を押すと、現在のビューに対応するアプリ内ヘルプオーバーレイが開きます。プロダクトの概要と起動方法については、[LEET terminal UI](/ja/models/app/leet-tui) を参照してください。
 
diff --git a/ja/models/artifacts/create-a-new-artifact-version.mdx b/ja/models/artifacts/create-a-new-artifact-version.mdx
index 6752cd7f41..ed662ec0c4 100644
--- a/ja/models/artifacts/create-a-new-artifact-version.mdx
+++ b/ja/models/artifacts/create-a-new-artifact-version.mdx
@@ -204,9 +204,9 @@ with wandb.init() as run:
   ### 分散 run
 </div>
 
-複数の run から 1 つの アーティファクト version に file が追加される場合は、`Artifact.upsert_artifact()` と `Artifact.finish_artifact()` を使用します。
+複数の run から 1 つの アーティファクト バージョン に file が追加される場合は、`Artifact.upsert_artifact()` と `Artifact.finish_artifact()` を使用します。
 
-以下の例では、アーティファクト が [run への入力](/ja/models/artifacts/create-a-new-artifact-version#use-as-run-input) として使用されるケースで、分散 run から新しい アーティファクト version を作成する方法を示します。同じ方法は、Public API を使用して アーティファクト を [直接フェッチする](/ja/models/artifacts/create-a-new-artifact-version#fetch-directly) 場合にも適用できます。
+以下の例では、アーティファクト が [run への入力](/ja/models/artifacts/create-a-new-artifact-version#use-as-run-input) として使用されるケースで、分散 run から新しい アーティファクト バージョン を作成する方法を示します。同じ方法は、Public API を使用して アーティファクト を [直接フェッチする](/ja/models/artifacts/create-a-new-artifact-version#fetch-directly) 場合にも適用できます。
 
 ```python
 import wandb
@@ -237,7 +237,7 @@ with wandb.init(project=project, group=distributed_id) as run:
 ```
 
 <Tip title="Draft と Upsert">
-  コミット済みの アーティファクト version を変更する場合は、`Artifact.new_draft()` を使用してください。
+  コミット済みの アーティファクト バージョン を変更する場合は、`Artifact.new_draft()` を使用してください。
 
-  複数の Runs で、確定前の 1 つの アーティファクト version を共同で更新する必要がある場合は、`Artifact.upsert_artifact()` と `Artifact.finish_artifact()` を使用してください。
+  複数の Runs で、確定前の 1 つの アーティファクト バージョン を共同で更新する必要がある場合は、`Artifact.upsert_artifact()` と `Artifact.finish_artifact()` を使用してください。
 </Tip>
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/artifacts/download-and-use-an-artifact.mdx b/ja/models/artifacts/download-and-use-an-artifact.mdx
index f9b160e649..e86cfc0eef 100644
--- a/ja/models/artifacts/download-and-use-an-artifact.mdx
+++ b/ja/models/artifacts/download-and-use-an-artifact.mdx
@@ -3,7 +3,7 @@ description: 複数のプロジェクトからArtifactsをダウンロードし
 title: Artifactsをダウンロードして使用する
 ---
 
-W&amp;B Server にすでに保存されている artifact をダウンロードして使用するか、必要に応じて重複排除のために アーティファクト オブジェクト を作成して渡します。
+W&amp;B サーバー にすでに保存されている アーティファクト をダウンロードして使用するか、必要に応じて重複排除のために アーティファクト オブジェクト を作成して渡します。
 
 <Note>
   Models **Viewer** seat のチームメンバーは Artifacts をダウンロードできません。
@@ -98,12 +98,12 @@ artifact.download(path_prefix="images/bikes/")
 ```
 
 <div id="use-an-artifact-from-a-different-project">
-  ### 別のプロジェクトのartifactを使用する
+  ### 別のプロジェクトのアーティファクトを使用する
 </div>
 
-artifactを参照するには、そのartifactの名をプロジェクト名とあわせて指定します。artifactの名にentity名も指定すると、entityをまたいでartifactを参照することもできます。
+アーティファクトを参照するには、そのアーティファクトの名をプロジェクト名とあわせて指定します。アーティファクトの名にentity名も指定すると、entityをまたいでアーティファクトを参照することもできます。
 
-以下のコード例は、現在のW&amp;B runへの入力として別のプロジェクトのartifactをクエリする方法を示しています。
+以下のコード例は、現在のW&amp;B runへの入力として別のプロジェクトのアーティファクトをクエリする方法を示しています。
 
 ```python
 with wandb.init(project="<example>", job_type="<job-type>") as run:
diff --git a/ja/models/automations/api.mdx b/ja/models/automations/api.mdx
index aa3763faf2..b6e01a353f 100644
--- a/ja/models/automations/api.mdx
+++ b/ja/models/automations/api.mdx
@@ -19,6 +19,5 @@ W&amp;B App の代わりにオートメーション ワークフローをスク
 * [オートメーション の概要](/ja/models/automations)
 * [オートメーションを作成する](/ja/models/automations/create-automations) (W&amp;B App)
 * [オートメーション events and scopes](/ja/models/automations/automation-events)
-* [オートメーション API リファレンス](/ja/models/ref/python/public-api/automations) (Python のタイプおよび `Api` メソッド)
 
 {/* Python SDK のリグレッションが修正されたら、git の履歴から list/get/create/update/delete の例を復元します（WB-34263）。以前の版では、オートメーション のチュートリアルノートブック（wandb/examples PR 618）へのリンクも含まれていました。 */}
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/evaltables.mdx b/ja/models/evaltables.mdx
index abbff578a6..5ecbd76a1f 100644
--- a/ja/models/evaltables.mdx
+++ b/ja/models/evaltables.mdx
@@ -25,7 +25,7 @@ Eval Tables を使用すると、複数の Runs にまたがって、集計ス
 
 [W&amp;B Python SDK の `EvalTable` クラスを使用して Eval Table を作成する](/ja/models/evaltables/create-an-evaluation-table)。
 
-既存の [W&amp;B Tables](/ja/models/tables) も、ARIA を使用して Eval Tables に変換できます。詳細は、[W&amp;B 表を Eval Table に変換する](/ja/models/evaltables/create-an-evaluation-table#convert-a-w\&b-table-to-an-eval-table) を参照してください。
+既存の [W&amp;B Tables](/ja/models/tables) も、ARIA を使用して Eval Tables に変換できます。詳細は、[W&amp;B 表を Eval Table に変換する](/ja/models/evaltables/create-an-evaluation-table#convert-a-wb-table-to-an-eval-table) を参照してください。
 
 <Tip>
   既存の W&amp;B Tables を Eval Tables に変換すると、レンダリングのパフォーマンスが向上し、追加の比較機能を利用できます。
diff --git a/ja/models/models_quickstart.mdx b/ja/models/models_quickstart.mdx
index 85c8d268a4..154d6b0907 100644
--- a/ja/models/models_quickstart.mdx
+++ b/ja/models/models_quickstart.mdx
@@ -66,7 +66,7 @@ config = {
 }
 
 # コンテキストマネージャーを使用して W&B runs を初期化・終了する
-with wandb.init(project=PROJECT, entity=TEAM_ENTITY, config=config) as run:    
+with wandb.init(entity=TEAM_ENTITY, project=PROJECT, config=config) as run:    
     # トレーニングループのシミュレーション
     for epoch in range(config["epochs"]):
         xb = weights + noise  # シミュレートされた入力トレーニングデータ
@@ -173,8 +173,8 @@ Registryからアーティファクトを取得する方法の詳細について
 
 使用する機械学習フレームワークによっては、重みを読み込む前にモデルのアーキテクチャを再構築する必要がある場合があります。具体的な手順は、使用するフレームワークとモデルによって異なるため、ここでは省略します。
 
-<div id="share-your-finds-with-a-report">
-  ## 見つけた内容をreportで共有する
+<div id="share-your-findings-with-a-report">
+  ## 調査結果をreportで共有する
 </div>
 
 <Note>
@@ -201,8 +201,8 @@ dataset_info = """The dataset used for training consists of synthetic data gener
 model_info = """The model is a simple linear regression model that predicts output based on input data with some noise."""
 
 report = wr.Report(
-    project=PROJECT,
     entity=TEAM_ENTITY,
+    project=PROJECT,
     title="My Awesome Model Training Report",
     description=experiment_summary,
     blocks= [
diff --git a/ja/models/quickstart.mdx b/ja/models/quickstart.mdx
index f8570398ab..ede801a8e3 100644
--- a/ja/models/quickstart.mdx
+++ b/ja/models/quickstart.mdx
@@ -48,23 +48,34 @@ W&amp;B でマシンを認証するには、APIキーが必要です。
   </Tab>
 
   <Tab title="Python">
-    ```bash
-    pip install wandb
-    ```
+    1. `pip` を使用して W&amp;B Python SDK をインストールします。
 
-    ```python
-    import wandb
+       ```bash
+       pip install wandb
+       ```
+
+    2. W&amp;B Python SDK をインポートし、`wandb.login()` を使用して Python スクリプトから W&amp;B にログインします。
 
-    wandb.login()
-    ```
+       ```python
+       import wandb
+
+       wandb.login()
+       ```
   </Tab>
 
   <Tab title="Python notebook">
-    ```notebook
-    !pip install wandb
-    import wandb
-    wandb.login()
-    ```
+    1. シェルエスケープ (`!`) を使用して W&amp;B Python SDK をインストールします。
+
+       ```notebook
+       !pip install wandb
+       ```
+
+    2. W&amp;B Python SDK をインポートし、`wandb.login()` を使用してノートブックから W&amp;B にログインします。
+
+       ```notebook
+       import wandb
+       wandb.login()
+       ```
   </Tab>
 </Tabs>
 
@@ -144,12 +155,16 @@ with wandb.init(project=project, config=config) as run:
   ## 次のステップ
 </div>
 
-W&amp;B エコシステムのさらに多くの機能を見てみましょう。
+W&amp;B エコシステムの機能をさらに活用しましょう。
+
+1. [run](/ja/models/runs) について学び、最初の run を作成しましょう。
+2. [W&amp;B Artifacts](/ja/models/artifacts) を使って、モデル、データセット、その他のファイルをトラッキングしましょう。
+3. [W&amp;B Sweeps](/ja/models/sweeps) でハイパーパラメーター探索を自動化し、モデルを最適化しましょう。
+4. [W&amp;B Registry](/ja/models/registry) でモデル、プロンプト、データセットを共有しましょう。
+5. Runs を分析し、モデルの予測を可視化し、project の [ダッシュボード](/ja/models/track/workspaces) で Artifacts を表示しましょう。
+6. [W&amp;B Reports](/ja/models/reports) を使って知見を要約し、共同作業者と更新情報を共有しましょう。
+7. [W&amp;B Weave](/ja/weave/quickstart) で LLM アプリケーションをトレースして評価しましょう。
+
+{/* これはまだ必要ですか？ */}
 
-1. PyTorch などのフレームワーク、Hugging Face などのライブラリ、SageMaker などのサービスと W&amp;B を組み合わせる [W&amp;B Integration チュートリアル](/ja/models/integrations) をお読みください。
-2. [W&amp;B Reports](/ja/models/reports) を使って、Runs を整理し、可視化を自動化し、知見を要約し、共同作業者と更新内容を共有しましょう。
-3. [W&amp;B Artifacts](/ja/models/artifacts) を作成して、機械学習パイプライン全体を通してデータセット、モデル、依存関係、結果をトラッキングしましょう。
-4. [W&amp;B Sweeps](/ja/models/sweeps) でハイパーパラメーター探索を自動化し、モデルを最適化しましょう。
-5. [一元管理ダッシュボード](/ja/models/tables) で Runs を分析し、モデルの予測を可視化し、知見を共有しましょう。
-6. [W&amp;B AI Academy](https://wandb.ai/site/courses/) にアクセスして、実践的なコースを通じて LLM、MLOps、W&amp;B Models について学びましょう。
-7. [weave-docs.wandb.ai](/ja/weave) にアクセスして、Weave を使って LLM ベースのアプリケーションをトラッキングし、実験し、評価し、デプロイし、改善する方法を学びましょう。
\ No newline at end of file
+{/* 6. 実践的なコースを通じて LLM、MLOps、W&B Models について学ぶには、[W&B AI Academy](https://wandb.ai/site/courses/) をご覧ください。 */}
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/cli/wandb-agent.mdx b/ja/models/ref/cli/wandb-agent.mdx
index 2b342adbd5..f4332bdeaa 100644
--- a/ja/models/ref/cli/wandb-agent.mdx
+++ b/ja/models/ref/cli/wandb-agent.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb エージェント
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L2011" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L2118" />
 
 <div id="usage">
   ## 使い方
@@ -44,7 +44,7 @@ sweep に対して、run の上限を 10 に設定してエージェントを起
 wandb agent --count 10 wbyz9876
 ```
 
-「team-awesome」エンティティに属する「sweeps-project」という
+「team-awesome」entity に属する「sweeps-project」という
 project に保存する sweep のエージェントを起動するには:
 
 ```bash
diff --git a/ja/models/ref/cli/wandb-artifact.mdx b/ja/models/ref/cli/wandb-artifact.mdx
index 350d89e619..b92c37671c 100644
--- a/ja/models/ref/cli/wandb-artifact.mdx
+++ b/ja/models/ref/cli/wandb-artifact.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb artifact
 
 import { GitHubLink } from "/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx"
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L2826" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L2937" />
 
 <div id="usage">
   ## 使用方法
diff --git a/ja/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-cache.mdx b/ja/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-cache.mdx
index cb45786658..77cebecbf0 100644
--- a/ja/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-cache.mdx
+++ b/ja/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-cache.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb アーティファクト キャッシュ
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L3073" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L3184" />
 
 <div id="usage">
   ## 使用法
diff --git a/ja/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-cache/wandb-artifact-cache-cleanup.mdx b/ja/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-cache/wandb-artifact-cache-cleanup.mdx
index efaf80bd0a..0da25a2621 100644
--- a/ja/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-cache/wandb-artifact-cache-cleanup.mdx
+++ b/ja/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-cache/wandb-artifact-cache-cleanup.mdx
@@ -2,9 +2,9 @@
 title: wandb artifact cache cleanup
 ---
 
-import { GitHubLink } from "/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx"
+import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L3085" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L3196" />
 
 <div id="usage">
   ## 使用方法
diff --git a/ja/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-get.mdx b/ja/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-get.mdx
index ffadf50832..197741a7be 100644
--- a/ja/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-get.mdx
+++ b/ja/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-get.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb artifact get
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L2963" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L3074" />
 
 <div id="usage">
   ## 使い方
diff --git a/ja/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-ls.mdx b/ja/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-ls.mdx
index e49792c6c8..fcc87ba87a 100644
--- a/ja/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-ls.mdx
+++ b/ja/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-ls.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb artifact ls
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L3025" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L3136" />
 
 <div id="usage">
   ## 使い方
diff --git a/ja/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-put.mdx b/ja/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-put.mdx
index 83f98365b2..f344edaf1d 100644
--- a/ja/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-put.mdx
+++ b/ja/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-put.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb artifact put
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L2831" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L2942" />
 
 <div id="usage">
   ## 使い方
@@ -26,7 +26,7 @@ PATH には、ローカル ファイル、ローカル ディレクトリ、ま
 ログする URL (`://` を含む) を指定できます。
 
 `--name` を指定しない場合、アーティファクト 名には
-パスのベース名がデフォルトで使用されます。名前から
+パスの basename がデフォルトで使用されます。名前から
 project を解析できない場合は、入力を求められます。
 
 たとえば、ローカル ディレクトリ ./data/training 内のすべてのファイルを
diff --git a/ja/models/ref/cli/wandb-beta.mdx b/ja/models/ref/cli/wandb-beta.mdx
index e9dcc3a846..c6261e7b01 100644
--- a/ja/models/ref/cli/wandb-beta.mdx
+++ b/ja/models/ref/cli/wandb-beta.mdx
@@ -2,9 +2,9 @@
 title: wandb beta
 ---
 
-import { GitHubLink } from "/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx"
+import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/beta.py#L19" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/beta.py#L19" />
 
 <div id="usage">
   ## 使用法
diff --git a/ja/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-core.mdx b/ja/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-core.mdx
index b4dac74f70..3b8249e18d 100644
--- a/ja/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-core.mdx
+++ b/ja/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-core.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb beta core
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/beta.py#L177" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/beta.py#L193" />
 
 <div id="usage">
   ## 使用方法
diff --git a/ja/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-core/wandb-beta-core-start.mdx b/ja/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-core/wandb-beta-core-start.mdx
index 4853c4f1b9..cd57e61083 100644
--- a/ja/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-core/wandb-beta-core-start.mdx
+++ b/ja/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-core/wandb-beta-core-start.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb beta core start
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/beta.py#L215" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/beta.py#L231" />
 
 <div id="usage">
   ## 使用方法
diff --git a/ja/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-core/wandb-beta-core-stop.mdx b/ja/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-core/wandb-beta-core-stop.mdx
index 05606476b3..9997d2abac 100644
--- a/ja/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-core/wandb-beta-core-stop.mdx
+++ b/ja/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-core/wandb-beta-core-stop.mdx
@@ -2,9 +2,9 @@
 title: wandb beta core stop
 ---
 
-import { GitHubLink } from "/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx"
+import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/beta.py#L234" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/beta.py#L250" />
 
 <div id="usage">
   ## 使用方法
diff --git a/ja/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-leet.mdx b/ja/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-leet.mdx
index c82b27b6a4..87ede99afa 100644
--- a/ja/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-leet.mdx
+++ b/ja/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-leet.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb beta leet
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/leet.py#L52" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/leet.py#L52" />
 
 <div id="usage">
   ## 使用方法
diff --git a/ja/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-leet/wandb-beta-leet-config.mdx b/ja/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-leet/wandb-beta-leet-config.mdx
index 7a62422fab..10dbd88a94 100644
--- a/ja/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-leet/wandb-beta-leet-config.mdx
+++ b/ja/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-leet/wandb-beta-leet-config.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb beta leet config
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/leet.py#L112" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/leet.py#L112" />
 
 <div id="usage">
   ## 使い方
diff --git a/ja/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-leet/wandb-beta-leet-run.mdx b/ja/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-leet/wandb-beta-leet-run.mdx
index f29ef9c655..9bd76781c0 100644
--- a/ja/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-leet/wandb-beta-leet-run.mdx
+++ b/ja/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-leet/wandb-beta-leet-run.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb beta leet run
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/leet.py#L72" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/leet.py#L72" />
 
 <div id="usage">
   ## 使用方法
diff --git a/ja/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-leet/wandb-beta-leet-symon.mdx b/ja/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-leet/wandb-beta-leet-symon.mdx
index 53357b6523..a6f676b824 100644
--- a/ja/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-leet/wandb-beta-leet-symon.mdx
+++ b/ja/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-leet/wandb-beta-leet-symon.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb beta leet symon
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/leet.py#L93" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/leet.py#L93" />
 
 <div id="usage">
   ## 使用法
diff --git a/ja/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-sync.mdx b/ja/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-sync.mdx
index 03a4ffdd17..3abd4f2fd2 100644
--- a/ja/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-sync.mdx
+++ b/ja/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-sync.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb beta sync
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/beta.py#L51" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/beta.py#L51" />
 
 <div id="usage">
   ## 使用法
@@ -20,7 +20,7 @@ sync [OPTIONS] [PATHS]...
 
 PATHS で指定した .wandb ファイルをアップロードします。
 
-これは `wandb sync` のベータ版の再実装です。機能はまだ完全ではなく、動作も保証されていません。また、wandb のどの version でも、後方互換性のない変更が行われる可能性があります。
+これは、機能が追加され、UX とパフォーマンスが改善された `wandb sync` の改良版です。最終的には `wandb sync` に統合される予定です。
 
 PATHS には、.wandb ファイル、.wandb ファイルを含む run ディレクトリ、または run ディレクトリを含む &quot;wandb&quot; ディレクトリを指定できます。
 
@@ -63,6 +63,8 @@ wandb beta sync ./wandb/run-20250813_124246-n67z9ude/run-n67z9ude.wandb
 | `--job-type`     | STR       | 同期するすべての run に使用するジョブタイプのオーバーライドです。**デフォルト**:                                                                                                            |
 | `--replace-tags` | STR       | `'old1=new1,old2=new2'` の形式で tags の名前を変更します。**デフォルト**:                                                                                                   |
 | `--skip-synced`  | BOOL Flag | このコマンドですでに同期済みの run をスキップします。**デフォルト**: True                                                                                                             |
+| `--skip-online`  | BOOL Flag | オンラインの run をスキップします。**デフォルト**: True                                                                                                                      |
 | `--dry-run`      | BOOL Flag | 何もアップロードせずに、実行された場合の内容を表示します。**デフォルト**: False                                                                                                            |
+| `--yes`          | BOOL Flag | 確認をスキップします。**デフォルト**: False                                                                                                                              |
 | `-v, --verbose`  | BOOL Flag | より詳細な情報を表示します。**デフォルト**: False                                                                                                                           |
 | `-n`             | INT       | 一度に同期する run の最大数です。同じ run の一部である複数のファイルを同期する場合、ファイルはこの設定に関係なく、開始時刻順に順次同期されます。これは、run を再開した場合や `--id` パラメーターを使用した場合に発生します。**デフォルト**: 5                    |
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/cli/wandb-controller.mdx b/ja/models/ref/cli/wandb-controller.mdx
index 8c19fb96e4..74a3442a4d 100644
--- a/ja/models/ref/cli/wandb-controller.mdx
+++ b/ja/models/ref/cli/wandb-controller.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb controller
 
 import { GitHubLink } from "/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx"
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L2400" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L2511" />
 
 <div id="usage">
   ## 使用方法
diff --git a/ja/models/ref/cli/wandb-disabled.mdx b/ja/models/ref/cli/wandb-disabled.mdx
index 45a7f264bd..499bb5bb01 100644
--- a/ja/models/ref/cli/wandb-disabled.mdx
+++ b/ja/models/ref/cli/wandb-disabled.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb disabled
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L3480" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L3573" />
 
 <div id="usage">
   ## 使用法
diff --git a/ja/models/ref/cli/wandb-docker-run.mdx b/ja/models/ref/cli/wandb-docker-run.mdx
index ba3a6c7377..a157c9e12c 100644
--- a/ja/models/ref/cli/wandb-docker-run.mdx
+++ b/ja/models/ref/cli/wandb-docker-run.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb docker-run
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L2437" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L2548" />
 
 <div id="usage">
   ## 使い方
diff --git a/ja/models/ref/cli/wandb-docker.mdx b/ja/models/ref/cli/wandb-docker.mdx
index 0f8def7a88..4d4269806d 100644
--- a/ja/models/ref/cli/wandb-docker.mdx
+++ b/ja/models/ref/cli/wandb-docker.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb docker
 
 import { GitHubLink } from "/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx"
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L2487" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L2598" />
 
 <div id="usage">
   ## 使用方法
diff --git a/ja/models/ref/cli/wandb-enabled.mdx b/ja/models/ref/cli/wandb-enabled.mdx
index 21fa7d2e8e..e9b66b8b8c 100644
--- a/ja/models/ref/cli/wandb-enabled.mdx
+++ b/ja/models/ref/cli/wandb-enabled.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: "wandb enabled"
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L3518" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L3611" />
 
 <div id="usage">
   ## 使い方
diff --git a/ja/models/ref/cli/wandb-init.mdx b/ja/models/ref/cli/wandb-init.mdx
index 1b0070e97e..256de29ff0 100644
--- a/ja/models/ref/cli/wandb-init.mdx
+++ b/ja/models/ref/cli/wandb-init.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb init
 
 import { GitHubLink } from "/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx"
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L400" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L402" />
 
 <div id="usage">
   ## 使用法
diff --git a/ja/models/ref/cli/wandb-job.mdx b/ja/models/ref/cli/wandb-job.mdx
index 92be2c0913..3aacd94aed 100644
--- a/ja/models/ref/cli/wandb-job.mdx
+++ b/ja/models/ref/cli/wandb-job.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb ジョブ
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L2144" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L2255" />
 
 <div id="usage">
   ## 使用法
diff --git a/ja/models/ref/cli/wandb-job/wandb-job-create.mdx b/ja/models/ref/cli/wandb-job/wandb-job-create.mdx
index 49f9a96e2f..c7baeac2fa 100644
--- a/ja/models/ref/cli/wandb-job/wandb-job-create.mdx
+++ b/ja/models/ref/cli/wandb-job/wandb-job-create.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb job create
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L2210" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L2321" />
 
 <div id="usage">
   ## 使い方
diff --git a/ja/models/ref/cli/wandb-job/wandb-job-describe.mdx b/ja/models/ref/cli/wandb-job/wandb-job-describe.mdx
index 36ff2f7ae6..cf2c1b2274 100644
--- a/ja/models/ref/cli/wandb-job/wandb-job-describe.mdx
+++ b/ja/models/ref/cli/wandb-job/wandb-job-describe.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb job describe
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L2191" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L2302" />
 
 <div id="usage">
   ## 使用方法
diff --git a/ja/models/ref/cli/wandb-job/wandb-job-list.mdx b/ja/models/ref/cli/wandb-job/wandb-job-list.mdx
index a4ffef8fa8..b975ca3867 100644
--- a/ja/models/ref/cli/wandb-job/wandb-job-list.mdx
+++ b/ja/models/ref/cli/wandb-job/wandb-job-list.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb job list
 
 import { GitHubLink } from "/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx"
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L2149" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L2260" />
 
 <div id="usage">
   ## 使用法
diff --git a/ja/models/ref/cli/wandb-launch-agent.mdx b/ja/models/ref/cli/wandb-launch-agent.mdx
index c41b33d2a1..76e66a32b6 100644
--- a/ja/models/ref/cli/wandb-launch-agent.mdx
+++ b/ja/models/ref/cli/wandb-launch-agent.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb launch-agent
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L1918" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L2025" />
 
 <div id="usage">
   ## 使用法
diff --git a/ja/models/ref/cli/wandb-launch-sweep.mdx b/ja/models/ref/cli/wandb-launch-sweep.mdx
index 3ca430fa90..e874bf68a9 100644
--- a/ja/models/ref/cli/wandb-launch-sweep.mdx
+++ b/ja/models/ref/cli/wandb-launch-sweep.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb launch-sweep
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L1266" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L1373" />
 
 <div id="usage">
   ## 使い方
diff --git a/ja/models/ref/cli/wandb-launch.mdx b/ja/models/ref/cli/wandb-launch.mdx
index de1ee4350c..ffb8551b07 100644
--- a/ja/models/ref/cli/wandb-launch.mdx
+++ b/ja/models/ref/cli/wandb-launch.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb launch
 
 import { GitHubLink } from "/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx"
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L1513" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L1620" />
 
 <div id="usage">
   ## 使い方
diff --git a/ja/models/ref/cli/wandb-leet.mdx b/ja/models/ref/cli/wandb-leet.mdx
index 26b3cf1d9e..af475752f3 100644
--- a/ja/models/ref/cli/wandb-leet.mdx
+++ b/ja/models/ref/cli/wandb-leet.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb leet
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/leet.py#L52" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/leet.py#L52" />
 
 <div id="usage">
   ## 使用方法
diff --git a/ja/models/ref/cli/wandb-leet/wandb-leet-config.mdx b/ja/models/ref/cli/wandb-leet/wandb-leet-config.mdx
index 584c47a266..5e3e3ee031 100644
--- a/ja/models/ref/cli/wandb-leet/wandb-leet-config.mdx
+++ b/ja/models/ref/cli/wandb-leet/wandb-leet-config.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb leet 設定
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/leet.py#L112" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/leet.py#L112" />
 
 <div id="usage">
   ## 使用方法
diff --git a/ja/models/ref/cli/wandb-leet/wandb-leet-run.mdx b/ja/models/ref/cli/wandb-leet/wandb-leet-run.mdx
index 852b89b510..43064e993d 100644
--- a/ja/models/ref/cli/wandb-leet/wandb-leet-run.mdx
+++ b/ja/models/ref/cli/wandb-leet/wandb-leet-run.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb leet run
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/leet.py#L72" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/leet.py#L72" />
 
 <div id="usage">
   ## 使い方
diff --git a/ja/models/ref/cli/wandb-leet/wandb-leet-symon.mdx b/ja/models/ref/cli/wandb-leet/wandb-leet-symon.mdx
index 3b5d3fa16c..73ebd01885 100644
--- a/ja/models/ref/cli/wandb-leet/wandb-leet-symon.mdx
+++ b/ja/models/ref/cli/wandb-leet/wandb-leet-symon.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb leet symon
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/leet.py#L93" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/leet.py#L93" />
 
 <div id="usage">
   ## 使用方法
diff --git a/ja/models/ref/cli/wandb-login.mdx b/ja/models/ref/cli/wandb-login.mdx
index 43c546d806..f87ea9b71c 100644
--- a/ja/models/ref/cli/wandb-login.mdx
+++ b/ja/models/ref/cli/wandb-login.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb login
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L282" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L284" />
 
 <div id="usage">
   ## 使い方
@@ -74,16 +74,6 @@ wandb login --host https://my-wandb-server.example.com
 wandb login --relogin
 ```
 
-<div id="api-key-formats">
-  ## APIキーの形式
-</div>
-
-W&amp;B は `wandb_v1_` 形式 (約92文字) の APIキーを発行します。古い SDK バージョンは APIキーがちょうど40文字であることを想定しているため、新しい形式は `API key must be 40 characters long` というエラーで拒否されます。SDK をアップグレードし (`pip install -U wandb`) 、`wandb login --relogin` を実行してください。
-
-[wandb.ai/authorize](https://wandb.ai/authorize) で生成されたキーは、作成時に一度だけ表示されます。すぐにコピーしてください。ダイアログを閉じると、あとで再取得することはできません。
-
-SDK バージョンの固定、レガシーキー、および関連するエラーについては、[APIキーが「must be 40 characters long」で失敗するのはなぜですか？](/ja/support/models/articles/why-does-my-api-key-fail-with-must-be-40-characters) を参照してください。
-
 <div id="arguments">
   ## 引数
 </div>
diff --git a/ja/models/ref/cli/wandb-offline.mdx b/ja/models/ref/cli/wandb-offline.mdx
index 409bfabb0a..8b20e78821 100644
--- a/ja/models/ref/cli/wandb-offline.mdx
+++ b/ja/models/ref/cli/wandb-offline.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb offline
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L3411" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L3504" />
 
 <div id="usage">
   ## 使い方
@@ -22,7 +22,7 @@ W&amp;B にログしたデータを、クラウドにアップロードせずに
 
 オフラインの run をアップロードするには、`wandb online` または `wandb sync` を使用します。
 
-たとえば、クラウドに同期せずにデータをローカルにログするために、スクリプトをオフライン モードで実行する
+たとえば、クラウドに同期せずにデータをローカルにログするために、スクリプトをオフラインモードで実行する
 には次のようにします:
 
 ```bash
diff --git a/ja/models/ref/cli/wandb-online.mdx b/ja/models/ref/cli/wandb-online.mdx
index 23ce4fe88a..c46ad2645e 100644
--- a/ja/models/ref/cli/wandb-online.mdx
+++ b/ja/models/ref/cli/wandb-online.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb online
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L3384" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L3477" />
 
 <div id="usage">
   ## 使い方
diff --git a/ja/models/ref/cli/wandb-pull.mdx b/ja/models/ref/cli/wandb-pull.mdx
index 331ddfa22b..521687b802 100644
--- a/ja/models/ref/cli/wandb-pull.mdx
+++ b/ja/models/ref/cli/wandb-pull.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb pull
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L3114" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L3225" />
 
 <div id="usage">
   ## 使用方法
diff --git a/ja/models/ref/cli/wandb-purge-cache.mdx b/ja/models/ref/cli/wandb-purge-cache.mdx
index d635263fdc..fe8b1abcf4 100644
--- a/ja/models/ref/cli/wandb-purge-cache.mdx
+++ b/ja/models/ref/cli/wandb-purge-cache.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb purge-cache
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L3629" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L3722" />
 
 <div id="usage">
   ## 使用方法
diff --git a/ja/models/ref/cli/wandb-restore.mdx b/ja/models/ref/cli/wandb-restore.mdx
index 4789f89423..8f62c27c17 100644
--- a/ja/models/ref/cli/wandb-restore.mdx
+++ b/ja/models/ref/cli/wandb-restore.mdx
@@ -2,9 +2,9 @@
 title: wandb restore
 ---
 
-import { GitHubLink } from "/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx"
+import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L3174" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L3272" />
 
 <div id="usage">
   ## 使用方法
@@ -45,8 +45,8 @@ run 識別子は、次のいずれかの形式で指定できます:
 run&#95;id、project:run&#95;id、entity/project:run&#95;id、または entity/project/run&#95;id 。
 
 たとえば、デフォルト project 内の run ID を持つ run を復元するには
- (WANDB&#95;PROJECT 環境変数に保存されています) および entity
- (WANDB&#95;ENTITY または認証済みユーザーのデフォルト entity から設定されます) :
+(WANDB&#95;PROJECT 環境変数に保存されています) および entity
+(WANDB&#95;ENTITY または認証済みユーザーのデフォルト entity から設定されます) :
 
 ```bash
 wandb restore abcd1234
diff --git a/ja/models/ref/cli/wandb-scheduler.mdx b/ja/models/ref/cli/wandb-scheduler.mdx
index c87e1c697f..8d4add4c76 100644
--- a/ja/models/ref/cli/wandb-scheduler.mdx
+++ b/ja/models/ref/cli/wandb-scheduler.mdx
@@ -2,9 +2,9 @@
 title: wandb スケジューラー
 ---
 
-import { GitHubLink } from "/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx"
+import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L2099" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L2210" />
 
 <div id="usage">
   ## 使い方
diff --git a/ja/models/ref/cli/wandb-server.mdx b/ja/models/ref/cli/wandb-server.mdx
index c1628bcea3..04b5b6ee11 100644
--- a/ja/models/ref/cli/wandb-server.mdx
+++ b/ja/models/ref/cli/wandb-server.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb server
 
 import { GitHubLink } from "/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx"
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L2664" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L2775" />
 
 <div id="usage">
   ## 使用方法
diff --git a/ja/models/ref/cli/wandb-server/wandb-server-start.mdx b/ja/models/ref/cli/wandb-server/wandb-server-start.mdx
index d4c5132c3f..6e28df22ad 100644
--- a/ja/models/ref/cli/wandb-server/wandb-server-start.mdx
+++ b/ja/models/ref/cli/wandb-server/wandb-server-start.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb server start
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L2669" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L2780" />
 
 <div id="usage">
   ## 使い方
@@ -33,9 +33,10 @@ APIキーが見つからない場合は、ログインを求めます。
 
 このコマンドは W&amp;B Models UI のみを起動します。ローカルテスト専用に
 提供されています。本番環境では、W&amp;B Kubernetes Operator が推奨される
-W&amp;B Serv[https://docs.wandb.ai/platform/hosting/self-managed/operator](https://docs.wandb.ai/platform/hosting/self-managed/operator)ged/operator のデプロイ方法です。
+W&amp;B Server のデプロイ方法です。詳細については、以下を参照してください。
+[https://docs.wandb.ai/platform/hosting/self-managed/operator](https://docs.wandb.ai/platform/hosting/self-managed/operator).
 
-たとえば、デフォルトポート (8080) でローカルの W&amp;B Server を起動するには、次のようにします。
+たとえば、デフォルトポート (8080) でローカルの W&amp;B server を起動するには、次のようにします。
 
 ```bash
 wandb server start
diff --git a/ja/models/ref/cli/wandb-server/wandb-server-stop.mdx b/ja/models/ref/cli/wandb-server/wandb-server-stop.mdx
index d0e11097f1..522fe7e250 100644
--- a/ja/models/ref/cli/wandb-server/wandb-server-stop.mdx
+++ b/ja/models/ref/cli/wandb-server/wandb-server-stop.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb server stop
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L2811" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L2922" />
 
 <div id="usage">
   ## 使用方法
diff --git a/ja/models/ref/cli/wandb-status.mdx b/ja/models/ref/cli/wandb-status.mdx
index 26bc0db630..033a43b2b9 100644
--- a/ja/models/ref/cli/wandb-status.mdx
+++ b/ja/models/ref/cli/wandb-status.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb status
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L3455" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L3548" />
 
 <div id="usage">
   ## 使い方
diff --git a/ja/models/ref/cli/wandb-sweep.mdx b/ja/models/ref/cli/wandb-sweep.mdx
index 8e36afcc55..5ea850733d 100644
--- a/ja/models/ref/cli/wandb-sweep.mdx
+++ b/ja/models/ref/cli/wandb-sweep.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb sweep
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L931" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L1038" />
 
 <div id="usage">
   ## 使い方
@@ -86,7 +86,7 @@ wandb sweep --controller sweep_config.yaml
 ```
 
 新しい sweep を作成し、以前に完了した 2 つの run
- (run ID abcd1234 と run ID efgh5678) を含めて、それらの結果を
+(run ID abcd1234 と run ID efgh5678) を含めて、それらの結果を
 sweep のハイパーパラメーター探索に反映させるには:
 
 ```bash
diff --git a/ja/models/ref/cli/wandb-sync.mdx b/ja/models/ref/cli/wandb-sync.mdx
index 4f32ed609f..f8f4d375ff 100644
--- a/ja/models/ref/cli/wandb-sync.mdx
+++ b/ja/models/ref/cli/wandb-sync.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb sync
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L561" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L563" />
 
 <div id="usage">
   ## 使い方
@@ -20,6 +20,10 @@ sync [OPTIONS] [PATH]...
 
 既存のローカル W&amp;B run データをクラウドにアップロードします。
 
+移行に関する注意: このコマンドは段階的に
+`wandb beta sync` に切り替えられています。一部のオプションはレガシーモードでのみ使用でき、その他のオプションは
+ベータモードでのみ使用できます。詳細については、各オプションの説明を参照してください。
+
 ローカルの `wandb` ディレクトリにあるオフラインまたは未完了の Runs を
 W&amp;B サーバーに同期します。PATH が指定されている場合は、そのパスにある
 Runs を同期します。パスが指定されていない場合は、まず ./wandb ディレクトリを
@@ -92,24 +96,26 @@ wandb sync --clean --clean-old-hours 48 --clean-force
   ## オプション
 </div>
 
-| フラグ                  | タイプ       | 説明                                                                                      |
-| -------------------- | --------- | --------------------------------------------------------------------------------------- |
-| `--id`               | STR       | 既存の run ID にアップロードします。**デフォルト**: None                                                   |
-| `--project, -p`      | STR       | run のアップロード先の project を設定します。**デフォルト**: None                                            |
-| `--entity, -e`       | STR       | project のスコープに使用する entity を設定します。**デフォルト**: None                                        |
-| `--job_type`         | STR       | 関連する Runs をグループ化するためのジョブタイプを設定します。**デフォルト**: None                                       |
-| `--sync-tensorboard` | BOOL Flag | TensorBoard の tfevent ファイルを同期します。特定のパスではデフォルトで有効ですが、`--sync-all` では無効です。**デフォルト**: None |
-| `--include-globs`    | STR       | これらの glob パターンに一致する Runs のみを含めます (カンマ区切り) 。**デフォルト**: None                              |
-| `--exclude-globs`    | STR       | これらの glob パターンに一致する Runs を除外します (カンマ区切り) 。**デフォルト**: None                               |
-| `--include-online`   | BOOL Flag | オンラインモードで作成された Runs を含めます。**デフォルト**: None                                               |
-| `--include-offline`  | BOOL Flag | オフラインモードで作成された Runs を含めます。**デフォルト**: None                                               |
-| `--include-synced`   | BOOL Flag | すでに同期済みの Runs を含めます。**デフォルト**: None                                                     |
-| `--mark-synced`      | BOOL Flag | アップロード後に Runs を同期済みとしてマークします。**デフォルト**: True                                            |
-| `--sync-all`         | BOOL Flag | ローカルの wandb ディレクトリ内にある未同期の Runs をすべて同期します。**デフォルト**: False                              |
-| `--clean`            | BOOL Flag | すでに同期済みの Runs のローカルデータを削除します。**デフォルト**: False                                           |
-| `--clean-old-hours`  | INT       | 指定した時間数より古い同期済み Runs のみを削除します (`--clean` と併用) 。**デフォルト**: 24                            |
-| `--clean-force`      | BOOL Flag | `--clean` が指定されている場合、確認プロンプトをスキップします。**デフォルト**: False                                   |
-| `--show`             | INT       | サマリーに表示する Runs の数を設定します。**デフォルト**: 5                                                    |
-| `--append`           | BOOL Flag | 新しい run を作成する代わりに、既存の run にデータを追加します。**デフォルト**: False                                   |
-| `--skip-console`     | BOOL Flag | コンソールログのアップロードをスキップします。**デフォルト**: False                                                 |
-| `--replace-tags`     | STR       | 同期中に tags の名前を変更します。カンマ区切りの `old=new` ペアを使用します。**デフォルト**: None                          |
\ No newline at end of file
+| フラグ                                  | 型         | 説明                                                                                                       |
+| ------------------------------------ | --------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| `--yes`                              | BOOL Flag |  (beta のみ) 確認を求めません。**デフォルト**: False                                                                     |
+| `--id`                               | STR       | 既存の run ID にアップロードします。**デフォルト**: None                                                                    |
+| `--project, -p`                      | STR       | run のアップロード先の project を設定します。**デフォルト**: None                                                             |
+| `--entity, -e`                       | STR       | project のスコープとなる entity を設定します。**デフォルト**: None                                                           |
+| `--job_type`                         | STR       | 関連する Runs をグループ化するためのジョブタイプを設定します。**デフォルト**: None                                                        |
+| `--sync-tensorboard`                 | BOOL Flag |  (legacy のみ) TensorBoard の tfevent file を同期します。特定のパスではデフォルトで有効になり、`--sync-all` では無効になります。**デフォルト**: None |
+| `--include-globs`                    | STR       |  (legacy のみ) これらの glob パターンに一致する Runs のみを含めます (カンマ区切り) 。**デフォルト**: None                                  |
+| `--exclude-globs`                    | STR       |  (legacy のみ) これらの glob パターンに一致する Runs を除外します (カンマ区切り) 。**デフォルト**: None                                   |
+| `--include-online, --no-skip-online` | BOOL Flag | オンラインモードで作成された Runs を含めます。**デフォルト**: None                                                                |
+| `--include-offline`                  | BOOL Flag |  (legacy のみ) オフラインモードで作成された Runs を含めます。**デフォルト**: None                                                   |
+| `--include-synced, --no-skip-synced` | BOOL Flag | すでに同期済みの Runs を含めます。**デフォルト**: None                                                                      |
+| `--mark-synced`                      | BOOL Flag |  (legacy のみ) アップロード後に Runs を同期済みとしてマークします。**デフォルト**: True                                                |
+| `--sync-all`                         | BOOL Flag |  (legacy のみ) ローカルの wandb ディレクトリ内にある未同期の Runs をすべて同期します。**デフォルト**: False                                  |
+| `--clean`                            | BOOL Flag |  (legacy のみ) すでに同期済みの Runs のローカルデータを削除します。**デフォルト**: False                                               |
+| `--clean-old-hours`                  | INT       | この時間数より古い同期済み Runs のみを削除します (`--clean` と一緒に使用) 。**デフォルト**: 24                                            |
+| `--clean-force`                      | BOOL Flag | `--clean` が指定されている場合、確認プロンプトをスキップします。**デフォルト**: False                                                    |
+| `--show`                             | INT       | summary に表示する Runs の数を設定します。**デフォルト**: 5                                                                 |
+| `--append`                           | BOOL Flag |  (legacy のみ) 新しい run を作成せず、既存の run にデータを追記します。**デフォルト**: False                                           |
+| `--skip-console`                     | BOOL Flag |  (legacy のみ) console logs のアップロードをスキップします。**デフォルト**: False                                               |
+| `--replace-tags`                     | STR       | 同期中にタグ名を変更します。カンマ区切りの `old=new` ペアを使用します。**デフォルト**: None                                                 |
+| `--legacy`                           | BOOL Flag | `wandb beta sync` へ再ルーティングせず、legacy の動作を強制します。**デフォルト**: False                                           |
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/cli/wandb-verify.mdx b/ja/models/ref/cli/wandb-verify.mdx
index 61263bcff1..839fb44fcb 100644
--- a/ja/models/ref/cli/wandb-verify.mdx
+++ b/ja/models/ref/cli/wandb-verify.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb verify
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L3553" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L3646" />
 
 <div id="usage">
   ## 使用方法
diff --git a/ja/models/ref/python.mdx b/ja/models/ref/python.mdx
index 7a79a86d39..d0882bf660 100644
--- a/ja/models/ref/python.mdx
+++ b/ja/models/ref/python.mdx
@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-title: Python SDK 0.28.0
+title: Python SDK 0.28.1
 description: "インストール手順、クラス、関数のドキュメントを含む W&B Python SDK API リファレンスを参照できます。"
 module:
 ---
diff --git a/ja/models/ref/python/automations/automation.mdx b/ja/models/ref/python/automations/automation.mdx
index 7f9c57de44..5f64232b08 100644
--- a/ja/models/ref/python/automations/automation.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/automations/automation.mdx
@@ -1,47 +1,41 @@
 ---
-title: Automation
-namespace: automations_namespace
-python_object_type: class
+title: オートメーション
+kind: クラス
+namespace: wandb.automations.automations
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/automations.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/automations.py#L19" />
 
-
-## <kbd>クラス</kbd> `Automation`
-
-保存済みの W&amp;B automation を編集できるローカルインスタンスです。
-
-### <kbd>メソッド</kbd> `Automation.__init__`
+## <kbd>クラス</kbd> wandb.automations.Automation
 
 ```python
-__init__(
-    typename__: 'Literal['Trigger']' = 'Trigger',
-    id: 'str',
-    created_at: 'datetime',
-    updated_at: 'datetime.datetime | None' = None,
-    name: 'str',
-    description: 'str | None',
-    enabled: 'bool',
-    scope: 'wandb.automations.scopes._ArtifactSequenceScope | wandb.automations.scopes._ArtifactPortfolioScope | wandb.automations.scopes.ProjectScope',
-    event: 'SavedEvent',
-    action: 'wandb.automations.actions.SavedLaunchJobAction | wandb.automations.actions.SavedNotificationAction | wandb.automations.actions.SavedWebhookAction | wandb.automations.actions.SavedNoOpAction'
-) → None
+*,
+__typename: Literal['Trigger'] = 'Trigger',
+id: Annotated[str, Strict(strict=True)],
+createdAt: datetime.datetime,
+updatedAt: datetime.datetime | None = None,
+name: str,
+description: str | None,
+enabled: bool,
+scope: Annotated[Union[wandb.automations.scopes._ArtifactSequenceScope, wandb.automations.scopes._ArtifactPortfolioScope, wandb.automations.scopes.ProjectScope, Annotated[wandb.automations.scopes.TeamScope | wandb.automations.scopes.OrgScope, BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='entity_type', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)]], BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='typename__', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)],
+event: wandb.automations.events.SavedEvent,
+action: Annotated[wandb.automations.actions.SavedLaunchJobAction | wandb.automations.actions.SavedNotificationAction | wandb.automations.actions.SavedWebhookAction | wandb.automations.actions.SavedNoOpAction, BeforeValidator(func=<function parse_saved_action>, json_schema_input_type=PydanticUndefined)]
 ```
 
-**引数:**
-
-* `typename__` (Literal[&#39;Trigger&#39;]):
-* `id` (str):
-* `created_at` (datetime): このオートメーションが作成された日時。
-* `updated_at` (datetime.datetime | None): 該当する場合、このオートメーションが最後に更新された日時。
-* `name` (str): このオートメーションの名前。
-* `description` (str | None): このオートメーションの説明 (省略可能) 。
-* `enabled` (bool): このオートメーションが有効かどうか。有効なオートメーションのみがトリガーされます。
-* `scope` (wandb.automations.scopes.&#95;ArtifactSequenceScope | wandb.automations.scopes.&#95;ArtifactPortfolioScope | wandb.automations.scopes.ProjectScope): トリガー対象のイベントが発生するスコープ。
-* `event` (SavedEvent): このオートメーションをトリガーするイベント。
-* `action` (wandb.automations.actions.SavedLaunchJobAction | wandb.automations.actions.SavedNotificationAction | wandb.automations.actions.SavedWebhookAction | wandb.automations.actions.SavedNoOpAction): このオートメーションがトリガーされたときに実行されるアクション。
-
-**戻り値:**
-`Automation` オブジェクト。
\ No newline at end of file
+保存済みの W&amp;B オートメーションを編集できるローカルインスタンスです。
+
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
+
+* `id`:
+* `createdAt`: このオートメーションが作成された日時。
+* `updatedAt`: 該当する場合、このオートメーションが最後に更新された日時。
+* `name`: このオートメーションの名前。
+* `description`: このオートメーションの任意の説明。
+* `enabled`: このオートメーションが有効かどうか。有効なオートメーションのみがトリガーされます。
+* `scope`: トリガーとなるイベントが発生するスコープ。
+* `event`: このオートメーションをトリガーするイベント。
+* `action`: このオートメーションがトリガーされたときに実行されるアクション。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/automations/donothing.mdx b/ja/models/ref/python/automations/donothing.mdx
index e9a59065c8..e36b4e8300 100644
--- a/ja/models/ref/python/automations/donothing.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/automations/donothing.mdx
@@ -1,32 +1,28 @@
 ---
 title: DoNothing
-namespace: automations_namespace
-python_object_type: class
+kind: クラス
+namespace: wandb.automations.actions
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/actions.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/actions.py#L208" />
 
+## <kbd>クラス</kbd> wandb.automations.DoNothing
 
-## <kbd>クラス</kbd> `DoNothing`
+```python
+*,
+no_op: Annotated[bool, BeforeValidator(func=<function default_if_none>, json_schema_input_type=PydanticUndefined)] = True,
+action_type: Literal[NO_OP] = NO_OP
+```
 
 意図的に何もしないオートメーションアクションを定義します。
 
-### <kbd>method</kbd> `DoNothing.__init__`
-
-```python
-__init__(
-    no_op: 'bool' = True,
-    action_type: 'Literal[NO_OP]' = NO_OP
-) → None
-```
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
 
-**引数:**
+* `no_op`: バックエンドのスキーマ要件を満たすためだけに存在するプレースホルダーフィールドです。
 
-* `no_op` (bool): バックエンドのスキーマ要件を満たすためだけに存在するプレースホルダーフィールドです。
   このフィールドの値は無視されるため、明示的に設定する必要はありません。
-* `action_type` (Literal[NO&#95;OP]):
-
-**戻り値:**
-`DoNothing` オブジェクト。
+* `action_type`: 
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/automations/metricchangefilter.mdx b/ja/models/ref/python/automations/metricchangefilter.mdx
index 0988427342..1abab8b1af 100644
--- a/ja/models/ref/python/automations/metricchangefilter.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/automations/metricchangefilter.mdx
@@ -1,46 +1,42 @@
 ---
 title: MetricChangeFilter
-namespace: automations_namespace
-python_object_type: class
+kind: クラス
+namespace: wandb.automations._run_metric_filters
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/_filters/run_metrics.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/_run_metric_filters.py#L153" />
 
+## <kbd>クラス</kbd> wandb.automations.MetricChangeFilter
 
-## <kbd>class</kbd> `MetricChangeFilter`
+```python
+*,
+name: str,
+agg_op: wandb.automations._run_metric_filters.Agg | None = None,
+current_window_size: Annotated[int, Gt(gt=0)] = 1,
+cmp: NoneType = None,
+change_amount: Union[Annotated[int, Gt(gt=0)], Annotated[float, Gt(gt=0)]],
+prior_window_size: Annotated[int, Gt(gt=0)] = <factory>,
+change_type: wandb.automations._run_metric_filters.ChangeType,
+change_dir: wandb.automations._run_metric_filters.ChangeDir
+```
 
 メトリクス値の**変化**を、ユーザー定義のしきい値と比較するフィルターです。
 
 変化は「タンブリング」ウィンドウで計算されます。つまり、現在のウィンドウと、重複しない1つ前のウィンドウとの差分です。
 
-### <kbd>method</kbd> `MetricChangeFilter.__init__`
-
-```python
-__init__(
-    name: 'str',
-    agg: 'wandb.automations._filters.run_metrics.Agg | None' = None,
-    window: 'int' = 1,
-    cmp: 'None' = None,
-    threshold: 'Annotated | Annotated',
-    prior_window: 'int' = None,
-    change_type: 'ChangeType',
-    change_dir: 'ChangeDir'
-) → None
-```
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
 
-**引数:**
+* `name`:
+* `agg_op`:
+* `current_window_size`:
+* `cmp`: 無視されます。
+* `change_amount`:
+* `prior_window_size`: 「1つ前の」メトリクス集約ウィンドウのサイズ (`agg` が `None` の場合は無視されます) 。
 
-* `name` (str):
-* `agg` (wandb.automations.&#95;filters.run&#95;metrics.Agg | None):
-* `window` (int):
-* `cmp` (None): 無視されます。
-* `threshold` (Union[Annotated, Annotated]):
-* `prior_window` (int): 「1つ前の」メトリクス集約ウィンドウのサイズ (`agg` が `None` の場合は無視されます) 。
   省略した場合は、現在のウィンドウと同じサイズがデフォルトで使用されます。
-* `change_type` (ChangeType):
-* `change_dir` (ChangeDir):
-
-**戻り値:**
-`MetricChangeFilter` オブジェクト。
\ No newline at end of file
+* `change_type`:
+* `change_dir`: 
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/automations/metricthresholdfilter.mdx b/ja/models/ref/python/automations/metricthresholdfilter.mdx
index c32c169422..dd887bac1e 100644
--- a/ja/models/ref/python/automations/metricthresholdfilter.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/automations/metricthresholdfilter.mdx
@@ -1,39 +1,34 @@
 ---
 title: MetricThresholdFilter
-namespace: automations_namespace
-python_object_type: class
+kind: クラス
+namespace: wandb.automations._run_metric_filters
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/_filters/run_metrics.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/_run_metric_filters.py#L126" />
 
+## <kbd>クラス</kbd> wandb.automations.MetricThresholdFilter
 
-## <kbd>class</kbd> `MetricThresholdFilter`
+```python
+*,
+name: str,
+agg_op: wandb.automations._run_metric_filters.Agg | None = None,
+window_size: Annotated[int, Gt(gt=0)] = 1,
+cmp_op: Literal['$gte', '$gt', '$lt', '$lte'],
+threshold: Union[Annotated[int, Strict(strict=True)], Annotated[float, Strict(strict=True)]]
+```
 
 **絶対的な**メトリクス値をユーザー定義のしきい値と比較するフィルター。
 
 この値は単一の値の場合もあれば、複数の値に対するウィンドウ内の集計結果の場合もあります。
 
-### <kbd>method</kbd> `MetricThresholdFilter.__init__`
-
-```python
-__init__(
-    name: 'str',
-    agg: 'wandb.automations._filters.run_metrics.Agg | None' = None,
-    window: 'int' = 1,
-    cmp: 'Literal['$gte', '$gt', '$lt', '$lte']',
-    threshold: 'Annotated | Annotated'
-) → None
-```
-
-**引数:**
-
-* `name` (str):
-* `agg` (wandb.automations.&#95;filters.run&#95;metrics.Agg | None):
-* `window` (int):
-* `cmp` (Literal[&#39;$gte&#39;, &#39;$gt&#39;, &#39;$lt&#39;, &#39;$lte&#39;]): メトリクス値 (左) としきい値 (右) の間で使用する比較演算子。
-* `threshold` (Union[Annotated, Annotated]):
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
 
-**戻り値:**
-`MetricThresholdFilter` オブジェクト。
\ No newline at end of file
+* `name`:
+* `agg_op`:
+* `window_size`:
+* `cmp_op`: メトリクス値 (左) としきい値 (右) の間で使用する比較演算子。
+* `threshold`: 
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/automations/metriczscorefilter.mdx b/ja/models/ref/python/automations/metriczscorefilter.mdx
index ece0b49204..c3b0ef5d3c 100644
--- a/ja/models/ref/python/automations/metriczscorefilter.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/automations/metriczscorefilter.mdx
@@ -1,35 +1,30 @@
 ---
 title: MetricZScoreFilter
-namespace: automations_namespace
-python_object_type: class
+kind: class
+namespace: wandb.automations._run_metric_filters
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/_filters/run_metrics.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/_run_metric_filters.py#L202" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `MetricZScoreFilter`
-
-メトリクスのzスコアをユーザー定義のしきい値と比較するフィルターです。
-
-### <kbd>method</kbd> `MetricZScoreFilter.__init__`
+## <kbd>class</kbd> wandb.automations.MetricZScoreFilter
 
 ```python
-__init__(
-    name: 'str',
-    window: 'int' = 30,
-    threshold: 'Annotated | Annotated' = 3.0,
-    change_dir: 'ChangeDir' = ANY
-) → None
+*,
+name: str,
+window_size: Annotated[int, Gt(gt=0)] = 30,
+threshold: Union[Annotated[int, Gt(gt=0)], Annotated[float, Gt(gt=0)]] = 3.0,
+change_dir: wandb.automations._run_metric_filters.ChangeDir = ANY
 ```
 
-**引数:**
+メトリクスのzスコアをユーザー定義のしきい値と比較するフィルターです。
 
-* `name` (str): 観測するメトリクスの名前。
-* `window` (int): メトリクスの平均値と標準偏差の計算に使用するウィンドウサイズ。
-* `threshold` (Union[Annotated, Annotated]): zスコア のしきい値。
-* `change_dir` (ChangeDir): 監視する zスコア の変化の方向。
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
 
-**戻り値:**
-`MetricZScoreFilter` オブジェクト。
\ No newline at end of file
+* `name`: 観測するメトリクスの名前。
+* `window_size`: メトリクスの平均値と標準偏差の計算に使用するウィンドウサイズ。
+* `threshold`: zスコア のしきい値。
+* `change_dir`: 監視する zスコア の変化の方向。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/automations/newautomation.mdx b/ja/models/ref/python/automations/newautomation.mdx
index b1b6ad95d1..073059dbcf 100644
--- a/ja/models/ref/python/automations/newautomation.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/automations/newautomation.mdx
@@ -1,45 +1,40 @@
 ---
 title: NewAutomation
-namespace: automations_namespace
-python_object_type: class
+kind: クラス
+namespace: wandb.automations.automations
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/automations.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/automations.py#L51" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `NewAutomation`
-
-新たに作成するオートメーション。
-
-### <kbd>method</kbd> `NewAutomation.__init__`
+## <kbd>クラス</kbd> wandb.automations.NewAutomation
 
 ```python
-__init__(
-    name: 'str | None' = None,
-    description: 'str | None' = None,
-    enabled: 'bool | None' = None,
-    event: 'Annotated | None' = None,
-    action: 'Annotated | None' = None
-) → None
+*,
+name: str | None = None,
+description: str | None = None,
+enabled: bool | None = None,
+event: Optional[Annotated[wandb.automations.events.OnLinkArtifact | wandb.automations.events.OnAddArtifactAlias | wandb.automations.events.OnAddArtifactTag | wandb.automations.events.OnRemoveArtifactTag | wandb.automations.events.OnAddCollectionTag | wandb.automations.events.OnRemoveCollectionTag | wandb.automations.events.OnCreateArtifact | wandb.automations.events.OnUnlinkArtifact | wandb.automations.events.OnRunMetric | wandb.automations.events.OnRunState, FieldInfo(annotation=NoneType, required=True, discriminator='event_type')]] = None,
+action: Optional[Annotated[wandb.automations.actions.SendNotification | wandb.automations.actions.SendWebhook | wandb.automations.actions.DoNothing, BeforeValidator(func=<function parse_input_action>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), FieldInfo(annotation=NoneType, required=True, discriminator='action_type')]] = None
 ```
 
-**引数:**
-
-* `name` (str | None): このオートメーションの名前。
-* `description` (str | None): このオートメーションの説明 (省略可能) 。
-* `enabled` (bool | None): このオートメーションを有効にするかどうか。有効なオートメーションのみがトリガーされます。
-* `event` (Optional[Annotated]): このオートメーションをトリガーするイベント。
-* `action` (Optional[Annotated]): このオートメーションがトリガーされたときに実行されるアクション。
+新たに作成するオートメーション。
 
-**戻り値:**
-`NewAutomation` オブジェクト。
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
 
-### <kbd>プロパティ</kbd> `NewAutomation.scope`
+* `name`: このオートメーションの名前。
+* `description`: このオートメーションの説明 (省略可能) 。
+* `enabled`: このオートメーションを有効にするかどうか。有効なオートメーションのみがトリガーされます。
+* `event`: このオートメーションをトリガーするイベント。
+* `action`: このオートメーションがトリガーされたときに実行されるアクション。
 
-トリガーとなるイベントが発生する必要があるスコープ。
+<div id="properties">
+  ## プロパティ
+</div>
 
-**戻り値:**
+### <kbd>プロパティ</kbd> scope
 
-* `AutomationScope | None`: scope プロパティの値。
\ No newline at end of file
+トリガーとなるイベントが発生する必要があるスコープ。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/automations/onaddartifactalias.mdx b/ja/models/ref/python/automations/onaddartifactalias.mdx
index 56202a5d4d..474fc1d168 100644
--- a/ja/models/ref/python/automations/onaddartifactalias.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/automations/onaddartifactalias.mdx
@@ -1,20 +1,37 @@
 ---
 title: OnAddArtifactAlias
-namespace: automations_namespace
-python_object_type: class
+kind: クラス
+namespace: wandb.automations.events
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py#L268" />
 
+## <kbd>クラス</kbd> wandb.automations.OnAddArtifactAlias
 
-## <kbd>class</kbd> `OnAddArtifactAlias`
+```python
+*,
+event_type: Literal[ADD_ARTIFACT_ALIAS] = ADD_ARTIFACT_ALIAS,
+scope: Annotated[Union[wandb.automations.scopes._ArtifactSequenceScope, wandb.automations.scopes._ArtifactPortfolioScope, wandb.automations.scopes.ProjectScope, Annotated[wandb.automations.scopes.TeamScope | wandb.automations.scopes.OrgScope, BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='entity_type', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)]], BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='typename__', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)],
+filter: Annotated[wandb.automations._filters.operators.And | wandb.automations._filters.operators.Or | wandb.automations._filters.operators.Nor | wandb.automations._filters.operators.Not | wandb.automations._filters.operators.Lt | wandb.automations._filters.operators.Gt | wandb.automations._filters.operators.Lte | wandb.automations._filters.operators.Gte | wandb.automations._filters.operators.Eq | wandb.automations._filters.operators.Ne | wandb.automations._filters.operators.In | wandb.automations._filters.operators.NotIn | wandb.automations._filters.operators.Exists | wandb.automations._filters.operators.Regex | wandb.automations._filters.operators.Contains | wandb.automations._filters.operators.Size | wandb.automations._filters.operators.All | wandb.automations._filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any], Json, BeforeValidator(func=<function ensure_json>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), PlainSerializer(func=<function to_json>, return_type=PydanticUndefined, when_used='always'), AfterValidator(func=<function wrap_mutation_event_filter>)] = And(())
+```
+
+アーティファクトに新しいエイリアスが追加されます。
+
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
 
-artifact に新しいエイリアスが割り当てられたときに発生します。
+* `event_type`:
+* `scope`: イベントが適用されるスコープ。
+* `filter`: このイベントをトリガーするために必要な追加条件 (ある場合) 。
 
-例:
-コレクション &quot;my-collection&quot; 内の任意の artifact にエイリアス &quot;prod&quot; が割り当てられるたびに
+<div id="examples">
+  ## 例
+</div>
+
+コレクション &quot;my-collection&quot; 内の任意の アーティファクト にエイリアス &quot;prod&quot; が割り当てられるたびに
 トリガーされるイベントを定義します:
 
 ```python
@@ -28,24 +45,4 @@ event = OnAddArtifactAlias(
     scope=collection,
     filter=ArtifactEvent.alias.eq("prod"),
 )
-```
-
-
-### <kbd>method</kbd> `OnAddArtifactAlias.__init__`
-
-```python
-__init__(
-    event_type: 'Literal[ADD_ARTIFACT_ALIAS]' = ADD_ARTIFACT_ALIAS,
-    scope: 'wandb.automations.scopes._ArtifactSequenceScope | wandb.automations.scopes._ArtifactPortfolioScope | wandb.automations.scopes.ProjectScope',
-    filter: 'wandb.automations._filters.operators.And | wandb.automations._filters.operators.Or | wandb.automations._filters.operators.Nor | wandb.automations._filters.operators.Not | wandb.automations._filters.operators.Lt | wandb.automations._filters.operators.Gt | wandb.automations._filters.operators.Lte | wandb.automations._filters.operators.Gte | wandb.automations._filters.operators.Eq | wandb.automations._filters.operators.Ne | wandb.automations._filters.operators.In | wandb.automations._filters.operators.NotIn | wandb.automations._filters.operators.Exists | wandb.automations._filters.operators.Regex | wandb.automations._filters.operators.Contains | wandb.automations._filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any]' = And(())
-) → None
-```
-
-**引数:**
-
-* `event_type` (Literal[ADD&#95;ARTIFACT&#95;ALIAS]):
-* `scope` (wandb.automations.scopes.&#95;ArtifactSequenceScope | wandb.automations.scopes.&#95;ArtifactPortfolioScope | wandb.automations.scopes.ProjectScope): イベントが適用されるスコープ。
-* `filter` (wandb.automations.&#95;filters.operators.And | wandb.automations.&#95;filters.operators.Or | wandb.automations.&#95;filters.operators.Nor | wandb.automations.&#95;filters.operators.Not | wandb.automations.&#95;filters.operators.Lt | wandb.automations.&#95;filters.operators.Gt | wandb.automations.&#95;filters.operators.Lte | wandb.automations.&#95;filters.operators.Gte | wandb.automations.&#95;filters.operators.Eq | wandb.automations.&#95;filters.operators.Ne | wandb.automations.&#95;filters.operators.In | wandb.automations.&#95;filters.operators.NotIn | wandb.automations.&#95;filters.operators.Exists | wandb.automations.&#95;filters.operators.Regex | wandb.automations.&#95;filters.operators.Contains | wandb.automations.&#95;filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any]): このイベントをトリガーするために必要な追加条件 (ある場合) 。
-
-**戻り値:**
-`OnAddArtifactAlias` オブジェクト。
\ No newline at end of file
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/automations/onaddartifacttag.mdx b/ja/models/ref/python/automations/onaddartifacttag.mdx
index 0cf5468158..bad35c3546 100644
--- a/ja/models/ref/python/automations/onaddartifacttag.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/automations/onaddartifacttag.mdx
@@ -1,18 +1,36 @@
 ---
 title: OnAddArtifactTag
-namespace: automations_namespace
-python_object_type: クラス
+kind: クラス
+namespace: wandb.automations.events
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py#L292" />
 
-## <kbd>クラス</kbd> `OnAddArtifactTag`
+## <kbd>クラス</kbd> wandb.automations.OnAddArtifactTag
 
-新しいタグがアーティファクトバージョンに割り当てられます。
+```python
+*,
+event_type: Literal[ADD_ARTIFACT_TAG] = ADD_ARTIFACT_TAG,
+scope: Annotated[Union[wandb.automations.scopes._ArtifactSequenceScope, wandb.automations.scopes._ArtifactPortfolioScope, wandb.automations.scopes.ProjectScope, Annotated[wandb.automations.scopes.TeamScope | wandb.automations.scopes.OrgScope, BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='entity_type', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)]], BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='typename__', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)],
+filter: Annotated[wandb.automations._filters.operators.And | wandb.automations._filters.operators.Or | wandb.automations._filters.operators.Nor | wandb.automations._filters.operators.Not | wandb.automations._filters.operators.Lt | wandb.automations._filters.operators.Gt | wandb.automations._filters.operators.Lte | wandb.automations._filters.operators.Gte | wandb.automations._filters.operators.Eq | wandb.automations._filters.operators.Ne | wandb.automations._filters.operators.In | wandb.automations._filters.operators.NotIn | wandb.automations._filters.operators.Exists | wandb.automations._filters.operators.Regex | wandb.automations._filters.operators.Contains | wandb.automations._filters.operators.Size | wandb.automations._filters.operators.All | wandb.automations._filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any], Json, BeforeValidator(func=<function ensure_json>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), PlainSerializer(func=<function to_json>, return_type=PydanticUndefined, when_used='always'), AfterValidator(func=<function wrap_mutation_event_filter>)] = And(())
+```
+
+アーティファクトバージョンに新しいタグが付与されます。
+
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
+
+* `event_type`:
+* `scope`: イベントのスコープ。
+* `filter`: このイベントがトリガーされるために必要な追加条件 (ある場合) 。
+
+<div id="examples">
+  ## 例
+</div>
 
-例:
 コレクション &quot;my-collection&quot; 内の任意のアーティファクトバージョンに &quot;prod&quot; タグが割り当てられるたびにトリガーされるイベントを定義します。
 
 ```python
@@ -26,23 +44,4 @@ event = OnAddArtifactTag(
     scope=collection,
     filter=ArtifactEvent.tag.eq("prod"),
 )
-```
-
-### <kbd>メソッド</kbd> `OnAddArtifactTag.__init__`
-
-```python
-__init__(
-    event_type: 'Literal[ADD_ARTIFACT_TAG]' = ADD_ARTIFACT_TAG,
-    scope: 'wandb.automations.scopes._ArtifactSequenceScope | wandb.automations.scopes._ArtifactPortfolioScope | wandb.automations.scopes.ProjectScope',
-    filter: 'wandb.automations._filters.operators.And | wandb.automations._filters.operators.Or | wandb.automations._filters.operators.Nor | wandb.automations._filters.operators.Not | wandb.automations._filters.operators.Lt | wandb.automations._filters.operators.Gt | wandb.automations._filters.operators.Lte | wandb.automations._filters.operators.Gte | wandb.automations._filters.operators.Eq | wandb.automations._filters.operators.Ne | wandb.automations._filters.operators.In | wandb.automations._filters.operators.NotIn | wandb.automations._filters.operators.Exists | wandb.automations._filters.operators.Regex | wandb.automations._filters.operators.Contains | wandb.automations._filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any]' = And(())
-) → None
-```
-
-**引数:**
-
-* `event_type` (Literal[ADD&#95;ARTIFACT&#95;TAG]):
-* `scope` (wandb.automations.scopes.&#95;ArtifactSequenceScope | wandb.automations.scopes.&#95;ArtifactPortfolioScope | wandb.automations.scopes.ProjectScope): イベントのスコープ。
-* `filter` (wandb.automations.&#95;filters.operators.And | wandb.automations.&#95;filters.operators.Or | wandb.automations.&#95;filters.operators.Nor | wandb.automations.&#95;filters.operators.Not | wandb.automations.&#95;filters.operators.Lt | wandb.automations.&#95;filters.operators.Gt | wandb.automations.&#95;filters.operators.Lte | wandb.automations.&#95;filters.operators.Gte | wandb.automations.&#95;filters.operators.Eq | wandb.automations.&#95;filters.operators.Ne | wandb.automations.&#95;filters.operators.In | wandb.automations.&#95;filters.operators.NotIn | wandb.automations.&#95;filters.operators.Exists | wandb.automations.&#95;filters.operators.Regex | wandb.automations.&#95;filters.operators.Contains | wandb.automations.&#95;filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any]): このイベントがトリガーされるために必要な追加条件 (ある場合) 。
-
-**戻り値:**
-`OnAddArtifactTag` オブジェクト。
\ No newline at end of file
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/automations/onaddcollectiontag.mdx b/ja/models/ref/python/automations/onaddcollectiontag.mdx
index 083956c562..13a03c8100 100644
--- a/ja/models/ref/python/automations/onaddcollectiontag.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/automations/onaddcollectiontag.mdx
@@ -1,32 +1,28 @@
 ---
 title: OnAddCollectionTag
-namespace: automations_namespace
-python_object_type: クラス
+kind: クラス
+namespace: wandb.automations.events
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py#L322" />
 
-## <kbd>クラス</kbd> `OnAddCollectionTag`
-
-新しいタグがアーティファクト コレクションに追加されます。
-
-### <kbd>メソッド</kbd> `OnAddCollectionTag.__init__`
+## <kbd>クラス</kbd> wandb.automations.OnAddCollectionTag
 
 ```python
-__init__(
-    event_type: 'Literal[ADD_COLLECTION_TAG]' = ADD_COLLECTION_TAG,
-    scope: 'wandb.automations.scopes._ArtifactSequenceScope | wandb.automations.scopes._ArtifactPortfolioScope | wandb.automations.scopes.ProjectScope',
-    filter: 'wandb.automations._filters.operators.And | wandb.automations._filters.operators.Or | wandb.automations._filters.operators.Nor | wandb.automations._filters.operators.Not | wandb.automations._filters.operators.Lt | wandb.automations._filters.operators.Gt | wandb.automations._filters.operators.Lte | wandb.automations._filters.operators.Gte | wandb.automations._filters.operators.Eq | wandb.automations._filters.operators.Ne | wandb.automations._filters.operators.In | wandb.automations._filters.operators.NotIn | wandb.automations._filters.operators.Exists | wandb.automations._filters.operators.Regex | wandb.automations._filters.operators.Contains | wandb.automations._filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any]' = And(())
-) → None
+*,
+event_type: Literal[ADD_COLLECTION_TAG] = ADD_COLLECTION_TAG,
+scope: Annotated[Union[wandb.automations.scopes._ArtifactSequenceScope, wandb.automations.scopes._ArtifactPortfolioScope, wandb.automations.scopes.ProjectScope, Annotated[wandb.automations.scopes.TeamScope | wandb.automations.scopes.OrgScope, BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='entity_type', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)]], BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='typename__', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)],
+filter: Annotated[wandb.automations._filters.operators.And | wandb.automations._filters.operators.Or | wandb.automations._filters.operators.Nor | wandb.automations._filters.operators.Not | wandb.automations._filters.operators.Lt | wandb.automations._filters.operators.Gt | wandb.automations._filters.operators.Lte | wandb.automations._filters.operators.Gte | wandb.automations._filters.operators.Eq | wandb.automations._filters.operators.Ne | wandb.automations._filters.operators.In | wandb.automations._filters.operators.NotIn | wandb.automations._filters.operators.Exists | wandb.automations._filters.operators.Regex | wandb.automations._filters.operators.Contains | wandb.automations._filters.operators.Size | wandb.automations._filters.operators.All | wandb.automations._filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any], Json, BeforeValidator(func=<function ensure_json>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), PlainSerializer(func=<function to_json>, return_type=PydanticUndefined, when_used='always'), AfterValidator(func=<function wrap_mutation_event_filter>)] = And(())
 ```
 
-**引数:**
+新しいタグがアーティファクト コレクションに割り当てられます。
 
-* `event_type` (Literal[ADD&#95;COLLECTION&#95;TAG]):
-* `scope` (wandb.automations.scopes.&#95;ArtifactSequenceScope | wandb.automations.scopes.&#95;ArtifactPortfolioScope | wandb.automations.scopes.ProjectScope): イベントのスコープです。
-* `filter` (wandb.automations.&#95;filters.operators.And | wandb.automations.&#95;filters.operators.Or | wandb.automations.&#95;filters.operators.Nor | wandb.automations.&#95;filters.operators.Not | wandb.automations.&#95;filters.operators.Lt | wandb.automations.&#95;filters.operators.Gt | wandb.automations.&#95;filters.operators.Lte | wandb.automations.&#95;filters.operators.Gte | wandb.automations.&#95;filters.operators.Eq | wandb.automations.&#95;filters.operators.Ne | wandb.automations.&#95;filters.operators.In | wandb.automations.&#95;filters.operators.NotIn | wandb.automations.&#95;filters.operators.Exists | wandb.automations.&#95;filters.operators.Regex | wandb.automations.&#95;filters.operators.Contains | wandb.automations.&#95;filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any]): このイベントをトリガーするために必要な追加条件 (存在する場合) です。
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
 
-**戻り値:**
-`OnAddCollectionTag` オブジェクトです。
\ No newline at end of file
+* `event_type`:
+* `scope`: イベントのスコープです。
+* `filter`: このイベントをトリガーするために必要な追加条件 (存在する場合) です。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/automations/oncreateartifact.mdx b/ja/models/ref/python/automations/oncreateartifact.mdx
index 75df5ea7c6..49a9b38813 100644
--- a/ja/models/ref/python/automations/oncreateartifact.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/automations/oncreateartifact.mdx
@@ -1,19 +1,36 @@
 ---
 title: OnCreateArtifact
-namespace: automations_namespace
-python_object_type: class
+kind: class
+namespace: wandb.automations.events
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py#L336" />
 
+## <kbd>クラス</kbd> wandb.automations.OnCreateArtifact
 
-## <kbd>class</kbd> `OnCreateArtifact`
+```python
+*,
+event_type: Literal[CREATE_ARTIFACT] = CREATE_ARTIFACT,
+scope: Annotated[wandb.automations.scopes._ArtifactSequenceScope | wandb.automations.scopes._ArtifactPortfolioScope, BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='typename__', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)],
+filter: Annotated[wandb.automations._filters.operators.And | wandb.automations._filters.operators.Or | wandb.automations._filters.operators.Nor | wandb.automations._filters.operators.Not | wandb.automations._filters.operators.Lt | wandb.automations._filters.operators.Gt | wandb.automations._filters.operators.Lte | wandb.automations._filters.operators.Gte | wandb.automations._filters.operators.Eq | wandb.automations._filters.operators.Ne | wandb.automations._filters.operators.In | wandb.automations._filters.operators.NotIn | wandb.automations._filters.operators.Exists | wandb.automations._filters.operators.Regex | wandb.automations._filters.operators.Contains | wandb.automations._filters.operators.Size | wandb.automations._filters.operators.All | wandb.automations._filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any], Json, BeforeValidator(func=<function ensure_json>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), PlainSerializer(func=<function to_json>, return_type=PydanticUndefined, when_used='always'), AfterValidator(func=<function wrap_mutation_event_filter>)] = And(())
+```
 
 新しいアーティファクトが作成されます。
 
-例:
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
+
+* `event_type`:
+* `scope`: イベントのスコープです。アーティファクト コレクションである必要があります。
+* `filter`: このイベントをトリガーするために必要な追加条件がある場合は、それを指定します。
+
+<div id="examples">
+  ## 例
+</div>
+
 コレクション &quot;my-collection&quot; に新しいアーティファクトが作成されたときに発生するイベントを
 定義します:
 
@@ -25,24 +42,4 @@ api = Api()
 collection = api.artifact_collection(name="my-collection", type_name="model")
 
 event = OnCreateArtifact(scope=collection)
-```
-
-
-### <kbd>メソッド</kbd> `OnCreateArtifact.__init__`
-
-```python
-__init__(
-    event_type: 'Literal[CREATE_ARTIFACT]' = CREATE_ARTIFACT,
-    scope: 'wandb.automations.scopes._ArtifactSequenceScope | wandb.automations.scopes._ArtifactPortfolioScope',
-    filter: 'wandb.automations._filters.operators.And | wandb.automations._filters.operators.Or | wandb.automations._filters.operators.Nor | wandb.automations._filters.operators.Not | wandb.automations._filters.operators.Lt | wandb.automations._filters.operators.Gt | wandb.automations._filters.operators.Lte | wandb.automations._filters.operators.Gte | wandb.automations._filters.operators.Eq | wandb.automations._filters.operators.Ne | wandb.automations._filters.operators.In | wandb.automations._filters.operators.NotIn | wandb.automations._filters.operators.Exists | wandb.automations._filters.operators.Regex | wandb.automations._filters.operators.Contains | wandb.automations._filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any]' = And(())
-) → None
-```
-
-**引数:**
-
-* `event_type` (Literal[CREATE&#95;ARTIFACT]):
-* `scope` (wandb.automations.scopes.&#95;ArtifactSequenceScope | wandb.automations.scopes.&#95;ArtifactPortfolioScope): イベントのスコープです。アーティファクト コレクションである必要があります。
-* `filter` (wandb.automations.&#95;filters.operators.And | wandb.automations.&#95;filters.operators.Or | wandb.automations.&#95;filters.operators.Nor | wandb.automations.&#95;filters.operators.Not | wandb.automations.&#95;filters.operators.Lt | wandb.automations.&#95;filters.operators.Gt | wandb.automations.&#95;filters.operators.Lte | wandb.automations.&#95;filters.operators.Gte | wandb.automations.&#95;filters.operators.Eq | wandb.automations.&#95;filters.operators.Ne | wandb.automations.&#95;filters.operators.In | wandb.automations.&#95;filters.operators.NotIn | wandb.automations.&#95;filters.operators.Exists | wandb.automations.&#95;filters.operators.Regex | wandb.automations.&#95;filters.operators.Contains | wandb.automations.&#95;filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any]): このイベントをトリガーするために必要な追加条件がある場合は、それを指定します。
-
-**戻り値:**
-`OnCreateArtifact` オブジェクト。
\ No newline at end of file
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/automations/onlinkartifact.mdx b/ja/models/ref/python/automations/onlinkartifact.mdx
index 9649ec6a47..0928a45030 100644
--- a/ja/models/ref/python/automations/onlinkartifact.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/automations/onlinkartifact.mdx
@@ -1,19 +1,36 @@
 ---
 title: OnLinkArtifact
-namespace: automations_namespace
-python_object_type: class
+kind: クラス
+namespace: wandb.automations.events
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py#L238" />
 
+## <kbd>クラス</kbd> wandb.automations.OnLinkArtifact
 
-## <kbd>class</kbd> `OnLinkArtifact`
+```python
+*,
+event_type: Literal[LINK_ARTIFACT] = LINK_ARTIFACT,
+scope: Annotated[Union[wandb.automations.scopes._ArtifactSequenceScope, wandb.automations.scopes._ArtifactPortfolioScope, wandb.automations.scopes.ProjectScope, Annotated[wandb.automations.scopes.TeamScope | wandb.automations.scopes.OrgScope, BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='entity_type', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)]], BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='typename__', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)],
+filter: Annotated[wandb.automations._filters.operators.And | wandb.automations._filters.operators.Or | wandb.automations._filters.operators.Nor | wandb.automations._filters.operators.Not | wandb.automations._filters.operators.Lt | wandb.automations._filters.operators.Gt | wandb.automations._filters.operators.Lte | wandb.automations._filters.operators.Gte | wandb.automations._filters.operators.Eq | wandb.automations._filters.operators.Ne | wandb.automations._filters.operators.In | wandb.automations._filters.operators.NotIn | wandb.automations._filters.operators.Exists | wandb.automations._filters.operators.Regex | wandb.automations._filters.operators.Contains | wandb.automations._filters.operators.Size | wandb.automations._filters.operators.All | wandb.automations._filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any], Json, BeforeValidator(func=<function ensure_json>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), PlainSerializer(func=<function to_json>, return_type=PydanticUndefined, when_used='always'), AfterValidator(func=<function wrap_mutation_event_filter>)] = And(())
+```
+
+新しいアーティファクトがコレクションにリンクされます。
+
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
 
-新しいアーティファクトがコレクションにリンクされたとき。
+* `event_type`:
+* `scope`: イベントのスコープ。
+* `filter`: このイベントをトリガーするために必要な追加条件 (ある場合) 。
+
+<div id="examples">
+  ## 例
+</div>
 
-例:
 アーティファクトがエイリアス&quot;prod&quot;で
 コレクション &quot;my-collection&quot;にリンクされたときにトリガーされるイベントを
 定義します:
@@ -29,24 +46,4 @@ event = OnLinkArtifact(
     scope=collection,
     filter=ArtifactEvent.alias.eq("prod"),
 )
-```
-
-
-### <kbd>メソッド</kbd> `OnLinkArtifact.__init__`
-
-```python
-__init__(
-    event_type: 'Literal[LINK_ARTIFACT]' = LINK_ARTIFACT,
-    scope: 'wandb.automations.scopes._ArtifactSequenceScope | wandb.automations.scopes._ArtifactPortfolioScope | wandb.automations.scopes.ProjectScope',
-    filter: 'wandb.automations._filters.operators.And | wandb.automations._filters.operators.Or | wandb.automations._filters.operators.Nor | wandb.automations._filters.operators.Not | wandb.automations._filters.operators.Lt | wandb.automations._filters.operators.Gt | wandb.automations._filters.operators.Lte | wandb.automations._filters.operators.Gte | wandb.automations._filters.operators.Eq | wandb.automations._filters.operators.Ne | wandb.automations._filters.operators.In | wandb.automations._filters.operators.NotIn | wandb.automations._filters.operators.Exists | wandb.automations._filters.operators.Regex | wandb.automations._filters.operators.Contains | wandb.automations._filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any]' = And(())
-) → None
-```
-
-**引数:**
-
-* `event_type` (Literal[LINK&#95;ARTIFACT]):
-* `scope` (wandb.automations.scopes.&#95;ArtifactSequenceScope | wandb.automations.scopes.&#95;ArtifactPortfolioScope | wandb.automations.scopes.ProjectScope): イベントのスコープ。
-* `filter` (wandb.automations.&#95;filters.operators.And | wandb.automations.&#95;filters.operators.Or | wandb.automations.&#95;filters.operators.Nor | wandb.automations.&#95;filters.operators.Not | wandb.automations.&#95;filters.operators.Lt | wandb.automations.&#95;filters.operators.Gt | wandb.automations.&#95;filters.operators.Lte | wandb.automations.&#95;filters.operators.Gte | wandb.automations.&#95;filters.operators.Eq | wandb.automations.&#95;filters.operators.Ne | wandb.automations.&#95;filters.operators.In | wandb.automations.&#95;filters.operators.NotIn | wandb.automations.&#95;filters.operators.Exists | wandb.automations.&#95;filters.operators.Regex | wandb.automations.&#95;filters.operators.Contains | wandb.automations.&#95;filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any]): このイベントをトリガーするために必要な追加条件 (ある場合) 。
-
-**戻り値:**
-`OnLinkArtifact` オブジェクト。
\ No newline at end of file
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/automations/onremoveartifacttag.mdx b/ja/models/ref/python/automations/onremoveartifacttag.mdx
index 366bf0197b..b29a8267f7 100644
--- a/ja/models/ref/python/automations/onremoveartifacttag.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/automations/onremoveartifacttag.mdx
@@ -1,32 +1,28 @@
 ---
 title: OnRemoveArtifactTag
-namespace: automations_namespace
-python_object_type: クラス
+kind: クラス
+namespace: wandb.automations.events
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py#L316" />
 
-## <kbd>クラス</kbd> `OnRemoveArtifactTag`
-
-アーティファクトバージョンからタグが削除されます。
-
-### <kbd>メソッド</kbd> `OnRemoveArtifactTag.__init__`
+## <kbd>クラス</kbd> wandb.automations.OnRemoveArtifactTag
 
 ```python
-__init__(
-    event_type: 'Literal[REMOVE_ARTIFACT_TAG]' = REMOVE_ARTIFACT_TAG,
-    scope: 'wandb.automations.scopes._ArtifactSequenceScope | wandb.automations.scopes._ArtifactPortfolioScope | wandb.automations.scopes.ProjectScope',
-    filter: 'wandb.automations._filters.operators.And | wandb.automations._filters.operators.Or | wandb.automations._filters.operators.Nor | wandb.automations._filters.operators.Not | wandb.automations._filters.operators.Lt | wandb.automations._filters.operators.Gt | wandb.automations._filters.operators.Lte | wandb.automations._filters.operators.Gte | wandb.automations._filters.operators.Eq | wandb.automations._filters.operators.Ne | wandb.automations._filters.operators.In | wandb.automations._filters.operators.NotIn | wandb.automations._filters.operators.Exists | wandb.automations._filters.operators.Regex | wandb.automations._filters.operators.Contains | wandb.automations._filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any]' = And(())
-) → None
+*,
+event_type: Literal[REMOVE_ARTIFACT_TAG] = REMOVE_ARTIFACT_TAG,
+scope: Annotated[Union[wandb.automations.scopes._ArtifactSequenceScope, wandb.automations.scopes._ArtifactPortfolioScope, wandb.automations.scopes.ProjectScope, Annotated[wandb.automations.scopes.TeamScope | wandb.automations.scopes.OrgScope, BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='entity_type', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)]], BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='typename__', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)],
+filter: Annotated[wandb.automations._filters.operators.And | wandb.automations._filters.operators.Or | wandb.automations._filters.operators.Nor | wandb.automations._filters.operators.Not | wandb.automations._filters.operators.Lt | wandb.automations._filters.operators.Gt | wandb.automations._filters.operators.Lte | wandb.automations._filters.operators.Gte | wandb.automations._filters.operators.Eq | wandb.automations._filters.operators.Ne | wandb.automations._filters.operators.In | wandb.automations._filters.operators.NotIn | wandb.automations._filters.operators.Exists | wandb.automations._filters.operators.Regex | wandb.automations._filters.operators.Contains | wandb.automations._filters.operators.Size | wandb.automations._filters.operators.All | wandb.automations._filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any], Json, BeforeValidator(func=<function ensure_json>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), PlainSerializer(func=<function to_json>, return_type=PydanticUndefined, when_used='always'), AfterValidator(func=<function wrap_mutation_event_filter>)] = And(())
 ```
 
-**引数:**
+アーティファクトバージョンからタグが削除されます。
 
-* `event_type` (Literal[REMOVE&#95;ARTIFACT&#95;TAG]):
-* `scope` (wandb.automations.scopes.&#95;ArtifactSequenceScope | wandb.automations.scopes.&#95;ArtifactPortfolioScope | wandb.automations.scopes.ProjectScope): イベントのスコープです。
-* `filter` (wandb.automations.&#95;filters.operators.And | wandb.automations.&#95;filters.operators.Or | wandb.automations.&#95;filters.operators.Nor | wandb.automations.&#95;filters.operators.Not | wandb.automations.&#95;filters.operators.Lt | wandb.automations.&#95;filters.operators.Gt | wandb.automations.&#95;filters.operators.Lte | wandb.automations.&#95;filters.operators.Gte | wandb.automations.&#95;filters.operators.Eq | wandb.automations.&#95;filters.operators.Ne | wandb.automations.&#95;filters.operators.In | wandb.automations.&#95;filters.operators.NotIn | wandb.automations.&#95;filters.operators.Exists | wandb.automations.&#95;filters.operators.Regex | wandb.automations.&#95;filters.operators.Contains | wandb.automations.&#95;filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any]): このイベントをトリガーするために必要な追加条件 (ある場合) です。
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
 
-**戻り値:**
-`OnRemoveArtifactTag` オブジェクト。
\ No newline at end of file
+* `event_type`:
+* `scope`: イベントのスコープです。
+* `filter`: このイベントをトリガーするために必要な追加条件 (ある場合) です。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/automations/onremovecollectiontag.mdx b/ja/models/ref/python/automations/onremovecollectiontag.mdx
index 0ccbb45af8..e8a075063a 100644
--- a/ja/models/ref/python/automations/onremovecollectiontag.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/automations/onremovecollectiontag.mdx
@@ -1,31 +1,28 @@
 ---
 title: OnRemoveCollectionTag
-namespace: automations_namespace
-python_object_type: クラス
+kind: クラス
+namespace: wandb.automations.events
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py#L328" />
 
-## <kbd>クラス</kbd> `OnRemoveCollectionTag`
-
-アーティファクト コレクションからタグが削除されます。
-
-### <kbd>メソッド</kbd> `OnRemoveCollectionTag.__init__`
+## <kbd>クラス</kbd> wandb.automations.OnRemoveCollectionTag
 
 ```python
-__init__(
-    event_type: 'Literal[REMOVE_COLLECTION_TAG]' = REMOVE_COLLECTION_TAG,
-    scope: 'wandb.automations.scopes._ArtifactSequenceScope | wandb.automations.scopes._ArtifactPortfolioScope | wandb.automations.scopes.ProjectScope',
-    filter: 'wandb.automations._filters.operators.And | wandb.automations._filters.operators.Or | wandb.automations._filters.operators.Nor | wandb.automations._filters.operators.Not | wandb.automations._filters.operators.Lt | wandb.automations._filters.operators.Gt | wandb.automations._filters.operators.Lte | wandb.automations._filters.operators.Gte | wandb.automations._filters.operators.Eq | wandb.automations._filters.operators.Ne | wandb.automations._filters.operators.In | wandb.automations._filters.operators.NotIn | wandb.automations._filters.operators.Exists | wandb.automations._filters.operators.Regex | wandb.automations._filters.operators.Contains | wandb.automations._filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any]' = And(())
-) → None
+*,
+event_type: Literal[REMOVE_COLLECTION_TAG] = REMOVE_COLLECTION_TAG,
+scope: Annotated[Union[wandb.automations.scopes._ArtifactSequenceScope, wandb.automations.scopes._ArtifactPortfolioScope, wandb.automations.scopes.ProjectScope, Annotated[wandb.automations.scopes.TeamScope | wandb.automations.scopes.OrgScope, BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='entity_type', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)]], BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='typename__', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)],
+filter: Annotated[wandb.automations._filters.operators.And | wandb.automations._filters.operators.Or | wandb.automations._filters.operators.Nor | wandb.automations._filters.operators.Not | wandb.automations._filters.operators.Lt | wandb.automations._filters.operators.Gt | wandb.automations._filters.operators.Lte | wandb.automations._filters.operators.Gte | wandb.automations._filters.operators.Eq | wandb.automations._filters.operators.Ne | wandb.automations._filters.operators.In | wandb.automations._filters.operators.NotIn | wandb.automations._filters.operators.Exists | wandb.automations._filters.operators.Regex | wandb.automations._filters.operators.Contains | wandb.automations._filters.operators.Size | wandb.automations._filters.operators.All | wandb.automations._filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any], Json, BeforeValidator(func=<function ensure_json>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), PlainSerializer(func=<function to_json>, return_type=PydanticUndefined, when_used='always'), AfterValidator(func=<function wrap_mutation_event_filter>)] = And(())
 ```
 
-**引数:**
+アーティファクト コレクションからタグが削除されます。
+
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
 
-* `event_type` (Literal[REMOVE&#95;COLLECTION&#95;TAG]):
-* `scope` (wandb.automations.scopes.&#95;ArtifactSequenceScope | wandb.automations.scopes.&#95;ArtifactPortfolioScope | wandb.automations.scopes.ProjectScope): イベントのスコープ。
-* `filter` (wandb.automations.&#95;filters.operators.And | wandb.automations.&#95;filters.operators.Or | wandb.automations.&#95;filters.operators.Nor | wandb.automations.&#95;filters.operators.Not | wandb.automations.&#95;filters.operators.Lt | wandb.automations.&#95;filters.operators.Gt | wandb.automations.&#95;filters.operators.Lte | wandb.automations.&#95;filters.operators.Gte | wandb.automations.&#95;filters.operators.Eq | wandb.automations.&#95;filters.operators.Ne | wandb.automations.&#95;filters.operators.In | wandb.automations.&#95;filters.operators.NotIn | wandb.automations.&#95;filters.operators.Exists | wandb.automations.&#95;filters.operators.Regex | wandb.automations.&#95;filters.operators.Contains | wandb.automations.&#95;filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any]): このイベントがトリガーされるために必要な追加条件 (ある場合) 。
-  **戻り値:**
-  `OnRemoveCollectionTag` オブジェクト。
\ No newline at end of file
+* `event_type`:
+* `scope`: イベントのスコープ。
+* `filter`: このイベントがトリガーされるために必要な追加条件 (ある場合) 。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/automations/onrunmetric.mdx b/ja/models/ref/python/automations/onrunmetric.mdx
index ad8c2aa13e..40157d5134 100644
--- a/ja/models/ref/python/automations/onrunmetric.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/automations/onrunmetric.mdx
@@ -1,20 +1,37 @@
 ---
 title: OnRunMetric
-namespace: automations_namespace
-python_object_type: class
+kind: クラス
+namespace: wandb.automations.events
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py#L371" />
 
+## <kbd>クラス</kbd> wandb.automations.OnRunMetric
 
-## <kbd>class</kbd> `OnRunMetric`
+```python
+*,
+event_type: Literal[RUN_METRIC_THRESHOLD, RUN_METRIC_CHANGE, RUN_METRIC_ZSCORE],
+scope: Annotated[Union[wandb.automations.scopes.ProjectScope, Annotated[wandb.automations.scopes.TeamScope | wandb.automations.scopes.OrgScope, BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='entity_type', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)]], BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='typename__', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)],
+filter: Annotated[wandb.automations.events.RunMetricFilter, Json, BeforeValidator(func=<function ensure_json>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), PlainSerializer(func=<function to_json>, return_type=PydanticUndefined, when_used='always')]
+```
+
+run のメトリクスは、ユーザー定義の条件を満たします。
+
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
 
-run のメトリクスが、ユーザー定義の条件を満たした場合です。
+* `event_type`:
+* `scope`: イベントのスコープ。project または team/org entity である必要があります。
+* `filter`: このイベントがトリガーされるために満たす必要がある、run および/またはメトリクスの条件。
 
-例:
-メトリクス &quot;my-metric&quot; の直近 5 個の値の平均が 123.45 を超えたときに、プロジェクト &quot;my-project&quot; 内の任意の run に対してトリガーされるイベントを定義します:
+<div id="examples">
+  ## 例
+</div>
+
+メトリクス &quot;my-metric&quot; の直近 5 個の値の平均が 123.45 を超えたときに、project &quot;my-project&quot; 内の任意の run に対してトリガーされるイベントを定義します:
 
 ```python
 from wandb import Api
@@ -27,24 +44,4 @@ event = OnRunMetric(
     scope=project,
     filter=RunEvent.metric("my-metric").avg(5).gt(123.45),
 )
-```
-
-
-### <kbd>method</kbd> `OnRunMetric.__init__`
-
-```python
-__init__(
-    event_type: 'Literal[RUN_METRIC_THRESHOLD, RUN_METRIC_CHANGE, RUN_METRIC_ZSCORE]',
-    scope: 'ProjectScope',
-    filter: 'RunMetricFilter'
-) → None
-```
-
-**引数:**
-
-* `event_type` (Literal[RUN&#95;METRIC&#95;THRESHOLD, RUN&#95;METRIC&#95;CHANGE, RUN&#95;METRIC&#95;ZSCORE]):
-* `scope` (ProjectScope): イベントのスコープ。プロジェクトである必要があります。
-* `filter` (RunMetricFilter): このイベントがトリガーされるために満たす必要がある、run および/またはメトリクスの条件。
-
-**戻り値:**
-`OnRunMetric` オブジェクト。
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/automations/onrunstate.mdx b/ja/models/ref/python/automations/onrunstate.mdx
index 573af77100..68b0dcfdb1 100644
--- a/ja/models/ref/python/automations/onrunstate.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/automations/onrunstate.mdx
@@ -1,20 +1,37 @@
 ---
 title: OnRunState
-namespace: automations_namespace
-python_object_type: class
+kind: クラス
+namespace: wandb.automations.events
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py#L418" />
 
+## <kbd>クラス</kbd> wandb.automations.OnRunState
 
-## <kbd>class</kbd> `OnRunState`
+```python
+*,
+event_type: Literal[RUN_STATE] = RUN_STATE,
+scope: Annotated[Union[wandb.automations.scopes.ProjectScope, Annotated[wandb.automations.scopes.TeamScope | wandb.automations.scopes.OrgScope, BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='entity_type', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)]], BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='typename__', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)],
+filter: Annotated[wandb.automations.events.RunStateFilter, Json, BeforeValidator(func=<function ensure_json>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), PlainSerializer(func=<function to_json>, return_type=PydanticUndefined, when_used='always')]
+```
+
+run の状態が変わります。
+
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
 
-run の状態が変化したとき。
+* `event_type`:
+* `scope`: イベントのスコープ。project または team/org entity である必要があります。
+* `filter`: このイベントがトリガーされるために満たす必要がある run の状態条件。
 
-例:
-プロジェクト &quot;my-project&quot; 内の任意の run で、状態が
+<div id="examples">
+  ## 例
+</div>
+
+project &quot;my-project&quot; 内の任意の run で、状態が
 &quot;finished&quot; (つまり成功) または &quot;failed&quot; に変化したときに
 トリガーされるイベントを定義します:
 
@@ -29,24 +46,4 @@ event = OnRunState(
     scope=project,
     filter=RunEvent.state.in_(["finished", "failed"]),
 )
-```
-
-
-### <kbd>method</kbd> `OnRunState.__init__`
-
-```python
-__init__(
-    event_type: 'Literal[RUN_STATE]' = RUN_STATE,
-    scope: 'ProjectScope',
-    filter: 'RunStateFilter'
-) → None
-```
-
-**引数:**
-
-* `event_type` (Literal[RUN&#95;STATE]):
-* `scope` (ProjectScope): イベントのスコープ。プロジェクトである必要があります。
-* `filter` (RunStateFilter): このイベントがトリガーされるために満たす必要がある run の状態条件。
-
-**戻り値:**
-`OnRunState` オブジェクト。
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/automations/onunlinkartifact.mdx b/ja/models/ref/python/automations/onunlinkartifact.mdx
index 8169b30175..3135e35809 100644
--- a/ja/models/ref/python/automations/onunlinkartifact.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/automations/onunlinkartifact.mdx
@@ -1,32 +1,28 @@
 ---
 title: OnUnlinkArtifact
-namespace: automations_namespace
-python_object_type: クラス
+kind: クラス
+namespace: wandb.automations.events
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py#L262" />
 
-## <kbd>クラス</kbd> `OnUnlinkArtifact`
-
-artifact version のコレクションとのリンクが解除されます。
-
-### <kbd>メソッド</kbd> `OnUnlinkArtifact.__init__`
+## <kbd>クラス</kbd> wandb.automations.OnUnlinkArtifact
 
 ```python
-__init__(
-    event_type: 'Literal[UNLINK_ARTIFACT]' = UNLINK_ARTIFACT,
-    scope: 'wandb.automations.scopes._ArtifactSequenceScope | wandb.automations.scopes._ArtifactPortfolioScope | wandb.automations.scopes.ProjectScope',
-    filter: 'wandb.automations._filters.operators.And | wandb.automations._filters.operators.Or | wandb.automations._filters.operators.Nor | wandb.automations._filters.operators.Not | wandb.automations._filters.operators.Lt | wandb.automations._filters.operators.Gt | wandb.automations._filters.operators.Lte | wandb.automations._filters.operators.Gte | wandb.automations._filters.operators.Eq | wandb.automations._filters.operators.Ne | wandb.automations._filters.operators.In | wandb.automations._filters.operators.NotIn | wandb.automations._filters.operators.Exists | wandb.automations._filters.operators.Regex | wandb.automations._filters.operators.Contains | wandb.automations._filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any]' = And(())
-) → None
+*,
+event_type: Literal[UNLINK_ARTIFACT] = UNLINK_ARTIFACT,
+scope: Annotated[Union[wandb.automations.scopes._ArtifactSequenceScope, wandb.automations.scopes._ArtifactPortfolioScope, wandb.automations.scopes.ProjectScope, Annotated[wandb.automations.scopes.TeamScope | wandb.automations.scopes.OrgScope, BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='entity_type', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)]], BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='typename__', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)],
+filter: Annotated[wandb.automations._filters.operators.And | wandb.automations._filters.operators.Or | wandb.automations._filters.operators.Nor | wandb.automations._filters.operators.Not | wandb.automations._filters.operators.Lt | wandb.automations._filters.operators.Gt | wandb.automations._filters.operators.Lte | wandb.automations._filters.operators.Gte | wandb.automations._filters.operators.Eq | wandb.automations._filters.operators.Ne | wandb.automations._filters.operators.In | wandb.automations._filters.operators.NotIn | wandb.automations._filters.operators.Exists | wandb.automations._filters.operators.Regex | wandb.automations._filters.operators.Contains | wandb.automations._filters.operators.Size | wandb.automations._filters.operators.All | wandb.automations._filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any], Json, BeforeValidator(func=<function ensure_json>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), PlainSerializer(func=<function to_json>, return_type=PydanticUndefined, when_used='always'), AfterValidator(func=<function wrap_mutation_event_filter>)] = And(())
 ```
 
-**引数:**
+アーティファクトバージョンのコレクションとのリンクが解除されます。
 
-* `event_type` (Literal[UNLINK&#95;ARTIFACT]):
-* `scope` (wandb.automations.scopes.&#95;ArtifactSequenceScope | wandb.automations.scopes.&#95;ArtifactPortfolioScope | wandb.automations.scopes.ProjectScope): イベントのスコープです。
-* `filter` (wandb.automations.&#95;filters.operators.And | wandb.automations.&#95;filters.operators.Or | wandb.automations.&#95;filters.operators.Nor | wandb.automations.&#95;filters.operators.Not | wandb.automations.&#95;filters.operators.Lt | wandb.automations.&#95;filters.operators.Gt | wandb.automations.&#95;filters.operators.Lte | wandb.automations.&#95;filters.operators.Gte | wandb.automations.&#95;filters.operators.Eq | wandb.automations.&#95;filters.operators.Ne | wandb.automations.&#95;filters.operators.In | wandb.automations.&#95;filters.operators.NotIn | wandb.automations.&#95;filters.operators.Exists | wandb.automations.&#95;filters.operators.Regex | wandb.automations.&#95;filters.operators.Contains | wandb.automations.&#95;filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any]): このイベントがトリガーされるために必要な追加条件 (ある場合) 。
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
 
-**戻り値:**
-`OnUnlinkArtifact` オブジェクト。
\ No newline at end of file
+* `event_type`:
+* `scope`: イベントのスコープです。
+* `filter`: このイベントがトリガーされるために必要な追加条件 (ある場合) 。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/automations/runstatefilter.mdx b/ja/models/ref/python/automations/runstatefilter.mdx
index 256c34239e..f18864667b 100644
--- a/ja/models/ref/python/automations/runstatefilter.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/automations/runstatefilter.mdx
@@ -1,31 +1,26 @@
 ---
 title: RunStateFilter
-namespace: automations_namespace
-python_object_type: class
+kind: class
+namespace: wandb.automations.events
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py#L164" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `RunStateFilter`
-
-run の状態変化に応じてイベントをトリガーするためのフィルターです。
-
-### <kbd>メソッド</kbd> `RunStateFilter.__init__`
+## <kbd>クラス</kbd> wandb.automations.RunStateFilter
 
 ```python
-__init__(
-    run: 'wandb.automations._filters.operators.And | wandb.automations._filters.operators.Or | wandb.automations._filters.operators.Nor | wandb.automations._filters.operators.Not | wandb.automations._filters.operators.Lt | wandb.automations._filters.operators.Gt | wandb.automations._filters.operators.Lte | wandb.automations._filters.operators.Gte | wandb.automations._filters.operators.Eq | wandb.automations._filters.operators.Ne | wandb.automations._filters.operators.In | wandb.automations._filters.operators.NotIn | wandb.automations._filters.operators.Exists | wandb.automations._filters.operators.Regex | wandb.automations._filters.operators.Contains | wandb.automations._filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any]' = And(()),
-    state: 'StateFilter'
-) → None
+*,
+run_filter: Annotated[wandb.automations._filters.operators.And | wandb.automations._filters.operators.Or | wandb.automations._filters.operators.Nor | wandb.automations._filters.operators.Not | wandb.automations._filters.operators.Lt | wandb.automations._filters.operators.Gt | wandb.automations._filters.operators.Lte | wandb.automations._filters.operators.Gte | wandb.automations._filters.operators.Eq | wandb.automations._filters.operators.Ne | wandb.automations._filters.operators.In | wandb.automations._filters.operators.NotIn | wandb.automations._filters.operators.Exists | wandb.automations._filters.operators.Regex | wandb.automations._filters.operators.Contains | wandb.automations._filters.operators.Size | wandb.automations._filters.operators.All | wandb.automations._filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any], Json, BeforeValidator(func=<function ensure_json>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), PlainSerializer(func=<function to_json>, return_type=PydanticUndefined, when_used='always'), AfterValidator(func=<function wrap_run_filter>)] = And(()),
+run_state_filter: wandb.automations._run_state_filters.StateFilter
 ```
 
-**引数:**
+run の状態の変化に基づいてイベントをトリガーするためのフィルターを表します。
 
-* `run` (wandb.automations.&#95;filters.operators.And | wandb.automations.&#95;filters.operators.Or | wandb.automations.&#95;filters.operators.Nor | wandb.automations.&#95;filters.operators.Not | wandb.automations.&#95;filters.operators.Lt | wandb.automations.&#95;filters.operators.Gt | wandb.automations.&#95;filters.operators.Lte | wandb.automations.&#95;filters.operators.Gte | wandb.automations.&#95;filters.operators.Eq | wandb.automations.&#95;filters.operators.Ne | wandb.automations.&#95;filters.operators.In | wandb.automations.&#95;filters.operators.NotIn | wandb.automations.&#95;filters.operators.Exists | wandb.automations.&#95;filters.operators.Regex | wandb.automations.&#95;filters.operators.Contains | wandb.automations.&#95;filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any]): このイベントをトリガーする run が一致する必要があるフィルターです。
-* `state` (StateFilter): このイベントをトリガーするために満たす必要がある run の状態条件です。
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
 
-**戻り値:**
-`RunStateFilter` オブジェクト。
\ No newline at end of file
+* `run_filter`: このイベントをトリガーする run が一致する必要があるフィルターです。
+* `run_state_filter`: このイベントをトリガーするために満たす必要がある run の状態条件です。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/automations/sendnotification.mdx b/ja/models/ref/python/automations/sendnotification.mdx
index 0f973a7620..d0ffebd982 100644
--- a/ja/models/ref/python/automations/sendnotification.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/automations/sendnotification.mdx
@@ -1,51 +1,56 @@
 ---
 title: SendNotification
-namespace: automations_namespace
-python_object_type: class
+kind: クラス
+namespace: wandb.automations.actions
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/actions.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/actions.py#L141" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `SendNotification`
-
- (Slack) 通知を送信する自動化アクションを定義します。
-
-### <kbd>method</kbd> `SendNotification.__init__`
+## <kbd>クラス</kbd> wandb.automations.SendNotification
 
 ```python
-__init__(
-    integration_id: 'str',
-    message: 'str' = '',
-    severity: 'AlertSeverity' = <AlertSeverity.INFO: 'INFO'>,
-    title: 'str' = '',
-    action_type: 'Literal[NOTIFICATION]' = NOTIFICATION
-) → None
+*,
+integration_id: Annotated[str, Strict(strict=True)],
+text: Annotated[str, BeforeValidator(func=<function default_if_none>, json_schema_input_type=PydanticUndefined)] = '',
+level: Annotated[wandb.automations._generated.enums.AlertSeverity, BeforeValidator(func=<function default_if_none>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), BeforeValidator(func=<function upper_if_str>, json_schema_input_type=PydanticUndefined)] = <AlertSeverity.INFO: 'INFO'>,
+title: Annotated[str, BeforeValidator(func=<function default_if_none>, json_schema_input_type=PydanticUndefined)] = '',
+action_type: Literal[NOTIFICATION] = NOTIFICATION
 ```
 
-**引数:**
+ (Slack) 通知を送信するオートメーションアクションを定義します。
 
-* `integration_id` (str): 通知の送信に使用する Slack インテグレーションの ID。
-* `message` (str): 送信する通知の本文。
-* `severity` (AlertSeverity): 送信する通知の重要度 (`INFO`、`WARN`、`ERROR`) 。
-* `title` (str): 送信する通知のタイトル。
-* `action_type` (Literal[NOTIFICATION]):
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
 
-**戻り値:**
-`SendNotification` オブジェクト。
+* `integration_id`: 通知の送信に使用する Slack インテグレーションの ID。
+* `text`: 送信する通知の本文。
+* `level`: 送信する通知の重要度 (`INFO`、`WARN`、`ERROR`) 。
+* `title`: 送信する通知のタイトル。
+* `action_type`: 
 
+<div id="methods">
+  ## メソッド
+</div>
 
-### <kbd>クラスメソッド</kbd> `SendNotification.from_integration`
+### <kbd>メソッド</kbd> SendNotification.from_integration()
 
 ```python
-from_integration(
-    integration: 'SlackIntegration',
-    title: 'str' = '',
-    text: 'str' = '',
-    level: 'AlertSeverity' = <AlertSeverity.INFO: 'INFO'>
-) → Self
+integration: 'SlackIntegration', *,
+title: 'str' = '',
+text: 'str' = '',
+level: 'AlertSeverity' = <AlertSeverity.INFO: 'INFO'>
 ```
 
 指定された (Slack) インテグレーションに通知を送信するアクションを定義します。
+
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
+
+* `integration`:
+* `title`:
+* `text`:
+* `level`: 
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/automations/sendwebhook.mdx b/ja/models/ref/python/automations/sendwebhook.mdx
index f087533d5f..ab97e766e8 100644
--- a/ja/models/ref/python/automations/sendwebhook.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/automations/sendwebhook.mdx
@@ -1,45 +1,48 @@
 ---
 title: SendWebhook
-namespace: automations_namespace
-python_object_type: class
+kind: クラス
+namespace: wandb.automations.actions
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/actions.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/actions.py#L183" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `SendWebhook`
-
-webhook リクエストを送信する自動化アクションを定義します。
-
-### <kbd>method</kbd> `SendWebhook.__init__`
+## <kbd>クラス</kbd> wandb.automations.SendWebhook
 
 ```python
-__init__(
-    integration_id: 'str',
-    request_payload: 'Annotated | None' = None,
-    action_type: 'Literal[GENERIC_WEBHOOK]' = GENERIC_WEBHOOK
-) → None
+*,
+integration_id: Annotated[str, Strict(strict=True)],
+requestPayload: Optional[Annotated[dict[str, Any], Json, BeforeValidator(func=<function ensure_json>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), PlainSerializer(func=<function to_json>, return_type=PydanticUndefined, when_used='always')]] = None,
+action_type: Literal[GENERIC_WEBHOOK] = GENERIC_WEBHOOK
 ```
 
-**引数:**
+Webhook リクエストを送信するオートメーション アクションを定義します。
 
-* `integration_id` (str): リクエストの送信に使用する webhook インテグレーションの ID。
-* `request_payload` (Optional[Annotated]): webhook リクエストで送信するペイロード。テンプレート変数を含む場合があります。
-* `action_type` (Literal[GENERIC&#95;WEBHOOK]):
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
 
-**戻り値:**
-`SendWebhook` オブジェクト。
+* `integration_id`: リクエストの送信に使用する webhook インテグレーションの ID。
+* `requestPayload`: webhook リクエストで送信するペイロード。テンプレート変数を含む場合があります。
+* `action_type`: 
 
+<div id="methods">
+  ## メソッド
+</div>
 
-### <kbd>クラスメソッド</kbd> `SendWebhook.from_integration`
+### <kbd>メソッド</kbd> SendWebhook.from_integration()
 
 ```python
-from_integration(
-    integration: 'WebhookIntegration',
-    payload: 'JsonEncoded[dict[str, Any]] | None' = None
-) → Self
+integration: 'WebhookIntegration', *,
+payload: 'JsonEncoded[dict[str, Any]] | None' = None
 ```
 
-指定した (webhook) インテグレーションに送信する webhook アクションを定義します。
\ No newline at end of file
+指定した (webhook) インテグレーションに送信する webhook アクションを定義します。
+
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
+
+* `integration`:
+* `payload`: 
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/custom-charts/bar.mdx b/ja/models/ref/python/custom-charts/bar.mdx
index 44f0beccd4..493b3f96ea 100644
--- a/ja/models/ref/python/custom-charts/bar.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/custom-charts/bar.mdx
@@ -1,41 +1,44 @@
 ---
 title: bar()
-namespace: python_sdk_custom_charts
-python_object_type: function
+kind: function
+namespace: wandb.plot.bar
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/plot/bar.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/plot/bar.py#L12" />
 
-
-### <kbd>関数</kbd> `bar`
+## <kbd>関数</kbd> wandb.plot.bar
 
 ```python
-bar(
-    table: 'wandb.Table',
-    label: 'str',
-    value: 'str',
-    title: 'str' = '',
-    split_table: 'bool' = False
-) → CustomChart
+table: 'wandb.Table',
+label: 'str',
+value: 'str',
+title: 'str' = '',
+split_table: 'bool' = False
 ```
 
 wandb.Table のデータから棒グラフを作成します。
 
-**引数:**
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
 
-* `table`:  棒グラフ用のデータを含む表。
-* `label`:  各棒のラベルに使用する列名。
-* `value`:  各棒の値に使用する列名。
-* `title`:  棒グラフのタイトル。
-* `split_table`:  表を W&amp;B UI の別セクションに分けて表示するかどうか。`True` の場合、表は &quot;Custom Chart Tables&quot; という名前のセクションに表示されます。デフォルトは `False` です。
+* `table`: 棒グラフ用のデータを含む表。
+* `label`: 各棒のラベルに使用する列名。
+* `value`: 各棒の値に使用する列名。
+* `title`: 棒グラフのタイトル。
+* `split_table`: 表を W&amp;B UI の別セクションに分けて表示するかどうか。`True` の場合、表は &quot;Custom Chart Tables&quot; という名前のセクションに表示されます。デフォルトは `False` です。
 
-**戻り値:**
+<div id="returns">
+  ## 戻り値
+</div>
 
-* `CustomChart`:  W&amp;B にログできるカスタムチャートのオブジェクト。チャートをログするには、これを `wandb.log()` に渡します。
+`CustomChart`: W&amp;B にログできるカスタム チャートのオブジェクト。チャートをログするには、これを `wandb.log()` に渡します。
 
-**例:**
+<div id="examples">
+  ## 例
+</div>
 
 ```python
 import random
@@ -52,16 +55,16 @@ data = [
 # データを使って表を作成する
 table = wandb.Table(data=data, columns=["class", "accuracy"])
 
-# W&B の run を初期化し、棒グラフをログする
+# W&B run を初期化して棒グラフをログする
 with wandb.init(project="bar_chart") as run:
     # 表から棒グラフを作成する
     bar_plot = wandb.plot.bar(
-         table=table,
-         label="class",
-         value="accuracy",
-         title="Object Classification Accuracy",
+        table=table,
+        label="class",
+        value="accuracy",
+        title="Object Classification Accuracy",
     )
 
     # 棒グラフを W&B にログする
     run.log({"bar_plot": bar_plot})
-```
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/custom-charts/confusion_matrix.mdx b/ja/models/ref/python/custom-charts/confusion_matrix.mdx
index 862ee26975..2ef2affc26 100644
--- a/ja/models/ref/python/custom-charts/confusion_matrix.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/custom-charts/confusion_matrix.mdx
@@ -1,49 +1,55 @@
 ---
 title: confusion_matrix()
-namespace: python_sdk_custom_charts
-python_object_type: function
+kind: function
+namespace: wandb.plot.confusion_matrix
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/plot/confusion_matrix.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/plot/confusion_matrix.py#L16" />
 
-
-### <kbd>関数</kbd> `confusion_matrix`
+## <kbd>関数</kbd> wandb.plot.confusion_matrix
 
 ```python
-confusion_matrix(
-    probs: 'Sequence[Sequence[float]] | None' = None,
-    y_true: 'Sequence[T] | None' = None,
-    preds: 'Sequence[T] | None' = None,
-    class_names: 'Sequence[str] | None' = None,
-    title: 'str' = 'Confusion Matrix Curve',
-    split_table: 'bool' = False
-) → CustomChart
+probs: 'Sequence[Sequence[float]] | None' = None,
+y_true: 'Sequence[T] | None' = None,
+preds: 'Sequence[T] | None' = None,
+class_names: 'Sequence[str] | None' = None,
+title: 'str' = 'Confusion Matrix Curve',
+split_table: 'bool' = False
 ```
 
 確率または予測のシーケンスから混同行列を作成します。
 
-**引数:**
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
+
+* `probs`: 各クラスに対する予測確率のシーケンス。シーケンスの形状は (N, K) である必要があります。ここで、N はサンプル数、K はクラス数です。これを指定する場合、`preds` は指定しないでください。
+* `y_true`: 真のラベルのシーケンス。
+* `preds`: 予測クラスラベルのシーケンス。これを指定する場合、`probs` は指定しないでください。
+* `class_names`: クラス名のシーケンス。指定しない場合、クラス名は &quot;Class&#95;1&quot;、&quot;Class&#95;2&quot; などになります。
+* `title`: 混同行列チャートのタイトル。
+* `split_table`: 表を W&amp;B UI の別セクションに分けるかどうか。`True` の場合、表は &quot;Custom Chart Tables&quot; という名前のセクションに表示されます。デフォルトは `False` です。
 
-* `probs`:  各クラスに対する予測確率のシーケンス。シーケンスの形状は (N, K) である必要があります。ここで、N はサンプル数、K はクラス数です。これを指定する場合、`preds` は指定しないでください。
-* `y_true`:  真のラベルのシーケンス。
-* `preds`:  予測クラスラベルのシーケンス。これを指定する場合、`probs` は指定しないでください。
-* `class_names`:  クラス名のシーケンス。指定しない場合、クラス名は &quot;Class&#95;1&quot;、&quot;Class&#95;2&quot; などになります。
-* `title`:  混同行列チャートのタイトル。
-* `split_table`:  表を W&amp;B UI の別セクションに分けるかどうか。`True` の場合、表は &quot;Custom Chart Tables&quot; という名前のセクションに表示されます。デフォルトは `False` です。
+<div id="returns">
+  ## 戻り値
+</div>
 
-**戻り値:**
+`CustomChart`: W&amp;B にログできるカスタムチャートオブジェクト。チャートをログするには、これを `wandb.log()` に渡します。
 
-* `CustomChart`:  W&amp;B にログできるカスタムチャートオブジェクト。チャートをログするには、これを `wandb.log()` に渡します。
+<div id="raises">
+  ## Raises
+</div>
 
-**Raises:**
+* `ValueError`: `probs` と `preds` の両方が指定された場合、または予測数と真のラベル数が一致しない場合に発生します。また、予測された一意のクラス数がクラス名の数を超える場合や、一意の真のラベル数がクラス名の数を超える場合にも発生します。
+* `wandb.Error`: numpy がインストールされていない場合に発生します。
 
-* `ValueError`:  `probs` と `preds` の両方が指定された場合、または予測数と真のラベル数が一致しない場合に発生します。また、予測された一意のクラス数がクラス名の数を超える場合や、一意の真のラベル数がクラス名の数を超える場合にも発生します。
-* `wandb.Error`:  numpy がインストールされていない場合に発生します。
+<div id="examples">
+  ## 例
+</div>
 
-**例:**
-野生動物分類でランダムな確率を使って混同行列をログする例:
+野生生物の分類で、ランダムな確率を使って混同行列をログする例:
 
 ```python
 import numpy as np
@@ -52,7 +58,7 @@ import wandb
 # 野生動物のクラス名を定義する
 wildlife_class_names = ["Lion", "Tiger", "Elephant", "Zebra"]
 
-# ランダムな正解ラベルを生成する（10サンプルに対して0〜3）
+# ランダムな真のラベルを生成する（10サンプルに対して0〜3）
 wildlife_y_true = np.random.randint(0, 4, size=10)
 
 # 各クラスのランダムな確率を生成する（10サンプル × 4クラス）
@@ -66,17 +72,18 @@ wildlife_probs = np.exp(wildlife_probs) / np.sum(
 # W&B runを初期化して混同行列をログする
 with wandb.init(project="wildlife_classification") as run:
     confusion_matrix = wandb.plot.confusion_matrix(
-         probs=wildlife_probs,
-         y_true=wildlife_y_true,
-         class_names=wildlife_class_names,
-         title="Wildlife Classification Confusion Matrix",
+        probs=wildlife_probs,
+        y_true=wildlife_y_true,
+        class_names=wildlife_class_names,
+        title="Wildlife Classification Confusion Matrix",
     )
     run.log({"wildlife_confusion_matrix": confusion_matrix})
 ```
 
-この例では、ランダムな確率を用いて混同行列を生成します。
+この例では、ランダムな確率を使用して混同行列を生成します。
 
-シミュレートしたモデルの予測と 85% の精度で混同行列をログする例:
+シミュレートしたモデルの予測と 85%
+の精度で混同行列をログする例:
 
 ```python
 import numpy as np
@@ -85,14 +92,14 @@ import wandb
 # 野生動物のクラス名を定義する
 wildlife_class_names = ["Lion", "Tiger", "Elephant", "Zebra"]
 
-# 200枚の動物画像の正解ラベルをシミュレートする（不均衡な分布）
+# 200枚の動物画像の真のラベルをシミュレートする（不均衡な分布）
 wildlife_y_true = np.random.choice(
     [0, 1, 2, 3],
     size=200,
     p=[0.2, 0.3, 0.25, 0.25],
 )
 
-# 精度85%でモデルの予測をシミュレートする
+# 正解率85%でモデルの予測をシミュレートする
 wildlife_preds = [
     y_t
     if np.random.rand() < 0.85
@@ -100,15 +107,16 @@ wildlife_preds = [
     for y_t in wildlife_y_true
 ]
 
-# W&B の run を初期化して混同行列をログする
+# W&B runを初期化して混同行列をログする
 with wandb.init(project="wildlife_classification") as run:
     confusion_matrix = wandb.plot.confusion_matrix(
-         preds=wildlife_preds,
-         y_true=wildlife_y_true,
-         class_names=wildlife_class_names,
-         title="Simulated Wildlife Classification Confusion Matrix",
+        preds=wildlife_preds,
+        y_true=wildlife_y_true,
+        class_names=wildlife_class_names,
+        title="Simulated Wildlife Classification Confusion Matrix",
     )
     run.log({"wildlife_confusion_matrix": confusion_matrix})
 ```
 
-この例では、正解率85%となるように予測をシミュレートし、混同行列を生成します。
+この例では、精度 85% の予測をシミュレートして
+混同行列を生成します。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/custom-charts/histogram.mdx b/ja/models/ref/python/custom-charts/histogram.mdx
index df679d2d1e..fce4bc05dd 100644
--- a/ja/models/ref/python/custom-charts/histogram.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/custom-charts/histogram.mdx
@@ -1,39 +1,42 @@
 ---
-title: histogram
-namespace: python_sdk_custom_charts
-python_object_type: function
+title: histogram()
+kind: function
+namespace: wandb.plot.histogram
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/plot/histogram.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/plot/histogram.py#L12" />
 
-
-### <kbd>関数</kbd> `histogram`
+## <kbd>関数</kbd> wandb.plot.histogram
 
 ```python
-histogram(
-    table: 'wandb.Table',
-    value: 'str',
-    title: 'str' = '',
-    split_table: 'bool' = False
-) → CustomChart
+table: 'wandb.Table',
+value: 'str',
+title: 'str' = '',
+split_table: 'bool' = False
 ```
 
-W&amp;B Table からヒストグラムチャートを作成します。
+W&amp;B 表 からヒストグラムチャートを作成します。
 
-**引数:**
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
 
-* `table`:  ヒストグラム用のデータを含む W&amp;B Table。
-* `value`:  ビン軸 (x軸) のラベル。
-* `title`:  ヒストグラムプロットのタイトル。
-* `split_table`:  表を W&amp;B UI の別セクションとして分割するかどうか。`True` の場合、表は &quot;Custom Chart Tables&quot; という名前のセクションに表示されます。デフォルトは `False` です。
+* `table`: ヒストグラム用のデータを含む W&amp;B 表。
+* `value`: ビン軸 (x軸) のラベル。
+* `title`: ヒストグラムプロットのタイトル。
+* `split_table`: 表を W&amp;B UI の別セクションとして分割するかどうか。`True` の場合、表は &quot;Custom Chart Tables&quot; という名前のセクションに表示されます。デフォルトは `False` です。
 
-**戻り値:**
+<div id="returns">
+  ## 戻り値
+</div>
 
-* `CustomChart`:  W&amp;B にログできるカスタムチャートオブジェクト。チャートをログするには、これを `wandb.log()` に渡します。
+`CustomChart`: W&amp;B にログできるカスタムチャートオブジェクト。チャートをログするには、これを `wandb.log()` に渡します。
 
-**例:**
+<div id="examples">
+  ## 例
+</div>
 
 ```python
 import math
@@ -43,20 +46,20 @@ import wandb
 # ランダムデータを生成する
 data = [[i, random.random() + math.sin(i / 10)] for i in range(100)]
 
-# W&B の表を作成する
+# W&B 表を作成する
 table = wandb.Table(
     data=data,
     columns=["step", "height"],
 )
 
-# ヒストグラムのプロットを作成する
+# ヒストグラムプロットを作成する
 histogram = wandb.plot.histogram(
     table,
     value="height",
     title="My Histogram",
 )
 
-# ヒストグラムのプロットを W&B にログする
+# ヒストグラムプロットを W&B にログする
 with wandb.init(...) as run:
     run.log({"histogram-plot1": histogram})
-```
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/custom-charts/line.mdx b/ja/models/ref/python/custom-charts/line.mdx
index e9f77e8ad1..7dba7ead6f 100644
--- a/ja/models/ref/python/custom-charts/line.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/custom-charts/line.mdx
@@ -1,43 +1,46 @@
 ---
 title: line()
-namespace: python_sdk_custom_charts
-python_object_type: function
+kind: function
+namespace: wandb.plot.line
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/plot/line.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/plot/line.py#L12" />
 
-
-### <kbd>関数</kbd> `line`
+## <kbd>関数</kbd> wandb.plot.line
 
 ```python
-line(
-    table: 'wandb.Table',
-    x: 'str',
-    y: 'str',
-    stroke: 'str | None' = None,
-    title: 'str' = '',
-    split_table: 'bool' = False
-) → CustomChart
+table: 'wandb.Table',
+x: 'str',
+y: 'str',
+stroke: 'str | None' = None,
+title: 'str' = '',
+split_table: 'bool' = False
 ```
 
 カスタマイズ可能な折れ線グラフを作成します。
 
-**引数:**
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
 
-* `table`:   グラフ用のデータを含む表。
-* `x`:  x軸の値の列名。
-* `y`:  y軸の値の列名。
-* `stroke`:  線を区別するための列名 (例: 線のグループ化) 。
-* `title`:  グラフのタイトル。
-* `split_table`:  表を W&amp;B UI 内の別のセクションに分けて表示するかどうか。`True` の場合、表は &quot;Custom Chart Tables&quot; という名前のセクションに表示されます。デフォルトは `False` です。
+* `table`: グラフ用のデータを含む表。
+* `x`: x軸の値の列名。
+* `y`: y軸の値の列名。
+* `stroke`: 線を区別するための列名 (例: 線のグループ化) 。
+* `title`: グラフのタイトル。
+* `split_table`: 表を W&amp;B UI 内の別のセクションに分けて表示するかどうか。`True` の場合、表は &quot;Custom Chart Tables&quot; という名前のセクションに表示されます。デフォルトは `False` です。
 
-**戻り値:**
+<div id="returns">
+  ## 戻り値
+</div>
 
-* `CustomChart`:  W&amp;B にログできるカスタムグラフオブジェクト。グラフをログするには、これを `wandb.log()` に渡します。
+`CustomChart`: W&amp;B にログできるカスタムグラフオブジェクト。グラフをログするには、これを `wandb.log()` に渡します。
 
-**例:**
+<div id="examples">
+  ## 例
+</div>
 
 ```python
 import math
@@ -47,24 +50,24 @@ import wandb
 # 異なるパターンを持つ複数のデータ系列を作成する
 data = []
 for i in range(100):
-     # 系列1: ランダムノイズを含む正弦波パターン
-     data.append([i, math.sin(i / 10) + random.uniform(-0.1, 0.1), "series_1"])
-     # 系列2: ランダムノイズを含む余弦波パターン
-     data.append([i, math.cos(i / 10) + random.uniform(-0.1, 0.1), "series_2"])
-     # 系列3: ランダムノイズを含む線形増加
-     data.append([i, i / 10 + random.uniform(-0.5, 0.5), "series_3"])
+    # 系列1: ランダムノイズを含む正弦波パターン
+    data.append([i, math.sin(i / 10) + random.uniform(-0.1, 0.1), "series_1"])
+    # 系列2: ランダムノイズを含む余弦波パターン
+    data.append([i, math.cos(i / 10) + random.uniform(-0.1, 0.1), "series_2"])
+    # 系列3: ランダムノイズを含む線形増加
+    data.append([i, i / 10 + random.uniform(-0.5, 0.5), "series_3"])
 
 # 表の列を定義する
 table = wandb.Table(data=data, columns=["step", "value", "series"])
 
-# wandb runを初期化して折れ線グラフをログする
+# wandb の run を初期化して折れ線グラフをログする
 with wandb.init(project="line_chart_example") as run:
-     line_chart = wandb.plot.line(
-         table=table,
-         x="step",
-         y="value",
-         stroke="series",  # "series"列でグループ化
-         title="Multi-Series Line Plot",
-     )
-     run.log({"line-chart": line_chart})
-```
+    line_chart = wandb.plot.line(
+        table=table,
+        x="step",
+        y="value",
+        stroke="series",  # "series" 列でグループ化する
+        title="Multi-Series Line Plot",
+    )
+    run.log({"line-chart": line_chart})
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/custom-charts/line_series.mdx b/ja/models/ref/python/custom-charts/line_series.mdx
index f1dd5a57cb..da03cecae4 100644
--- a/ja/models/ref/python/custom-charts/line_series.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/custom-charts/line_series.mdx
@@ -1,129 +1,138 @@
 ---
 title: line_series()
-namespace: python_sdk_custom_charts
-python_object_type: function
+kind: function
+namespace: wandb.plot.line_series
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/plot/line_series.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/plot/line_series.py#L13" />
 
-
-### <kbd>関数</kbd> `line_series`
+## <kbd>関数</kbd> wandb.plot.line_series
 
 ```python
-line_series(
-    xs: 'Iterable[Iterable[Any]] | Iterable[Any]',
-    ys: 'Iterable[Iterable[Any]]',
-    keys: 'Iterable[str] | None' = None,
-    title: 'str' = '',
-    xname: 'str' = 'x',
-    split_table: 'bool' = False
-) → CustomChart
+xs: 'Iterable[Iterable[Any]] | Iterable[Any]',
+ys: 'Iterable[Iterable[Any]]',
+keys: 'Iterable[str] | None' = None,
+title: 'str' = '',
+xname: 'str' = 'x',
+split_table: 'bool' = False
 ```
 
 折れ線系列チャートを作成します。
 
-**引数:**
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
+
+* `xs`: x 値のシーケンス。単一の配列が指定された場合、すべての y 値はその x 配列に対してプロットされます。配列の配列が指定された場合、各 y 値は対応する x 配列に対してプロットされます。
+* `ys`: y 値のシーケンス。各イテラブルはそれぞれ別個の折れ線系列を表します。
+* `keys`: 各折れ線系列にラベルを付けるためのキーのシーケンス。指定しない場合、キーは &quot;line&#95;1&quot;、&quot;line&#95;2&quot; などとして自動生成されます。
+* `title`: チャートのタイトル。
+* `xname`: x 軸のラベル。
+* `split_table`: 表を W&amp;B UI の別のセクションに分割するかどうか。`True` の場合、表は &quot;Custom Chart Tables&quot; という名前のセクションに表示されます。デフォルトは `False` です。
 
-* `xs`:  x 値のシーケンス。単一の配列が指定された場合、すべての y 値はその x 配列に対してプロットされます。配列の配列が指定された場合、各 y 値は対応する x 配列に対してプロットされます。
-* `ys`:  y 値のシーケンス。各イテラブルはそれぞれ別個の折れ線系列を表します。
-* `keys`:  各折れ線系列にラベルを付けるためのキーのシーケンス。指定しない場合、キーは &quot;line&#95;1&quot;、&quot;line&#95;2&quot; などとして自動生成されます。
-* `title`:  チャートのタイトル。
-* `xname`:  x 軸のラベル。
-* `split_table`:  表を W&amp;B UI の別のセクションに分割するかどうか。`True` の場合、表は &quot;Custom Chart Tables&quot; という名前のセクションに表示されます。デフォルトは `False` です。
+<div id="returns">
+  ## 戻り値
+</div>
 
-**戻り値:**
+`CustomChart`: W&amp;B にログできるカスタムチャートオブジェクト。チャートをログするには、これを `wandb.log()` に渡します。
 
-* `CustomChart`:  W&amp;B にログできるカスタムチャートオブジェクト。チャートをログするには、これを `wandb.log()` に渡します。
+<div id="examples">
+  ## 例
+</div>
 
-**例:**
-すべての y 系列を同じ x 値に対してプロットする、単一の x 配列をログする例:
+すべての y 系列を同じ x 値に対してプロットするために、1 つの x 配列をログする場合:
 
 ```python
 import wandb
 
-# W&B runを初期化する
+# W&B run を初期化する
 with wandb.init(project="line_series_example") as run:
-    # すべてのyシリーズで共有するx値
+    # すべての y 系列で共有する x 値
     xs = list(range(10))
 
-    # プロットする複数のyシリーズ
+    # プロットする複数の y 系列
     ys = [
-         [i for i in range(10)],  # y = x
-         [i**2 for i in range(10)],  # y = x^2
-         [i**3 for i in range(10)],  # y = x^3
+        [i for i in range(10)],  # y = x
+        [i**2 for i in range(10)],  # y = x^2
+        [i**3 for i in range(10)],  # y = x^3
     ]
 
-    # line series chartを生成してログする
+    # 折れ線系列チャートを生成してログする
     line_series_chart = wandb.plot.line_series(
-         xs,
-         ys,
-         title="title",
-         xname="step",
+        xs,
+        ys,
+        title="title",
+        xname="step",
     )
     run.log({"line-series-single-x": line_series_chart})
 ```
 
-この例では、単一の `xs` 系列 (x 値を共有) がすべての `ys` 系列に使用されます。その結果、各 y 系列は同じ x 値 (0〜9) に対してプロットされます。
+この例では、1 つの `xs` 系列 (x 値を共有) をすべての
+`ys` 系列で使用します。これにより、各 y 系列は同じ
+x 値 (0～9) に対してプロットされます。
 
-複数の x 配列をログし、各 y 系列を対応する x 配列に対してプロットする場合:
+各 y 系列を対応する x 配列に対してプロットする場合に、複数の x 配列をログする例:
 
 ```python
 import wandb
 
-# W&B runを初期化する
+# W&B run を初期化する
 with wandb.init(project="line_series_example") as run:
-    # 各yシリーズに対応する個別のx値
+    # 各 y 系列に対応する個別の x 値
     xs = [
-         [i for i in range(10)],  # 1番目のシリーズのx
-         [2 * i for i in range(10)],  # 2番目のシリーズのx（引き伸ばし）
-         [3 * i for i in range(10)],  # 3番目のシリーズのx（さらに引き伸ばし）
+        [i for i in range(10)],  # 1番目の系列の x
+        [2 * i for i in range(10)],  # 2番目の系列の x（引き伸ばし）
+        [3 * i for i in range(10)],  # 3番目の系列の x（さらに引き伸ばし）
     ]
 
-    # 対応するyシリーズ
+    # 対応する y 系列
     ys = [
-         [i for i in range(10)],  # y = x
-         [i**2 for i in range(10)],  # y = x^2
-         [i**3 for i in range(10)],  # y = x^3
+        [i for i in range(10)],  # y = x
+        [i**2 for i in range(10)],  # y = x^2
+        [i**3 for i in range(10)],  # y = x^3
     ]
 
-    # line series chartを生成してログする
+    # 折れ線系列チャートを生成してログする
     line_series_chart = wandb.plot.line_series(
-         xs, ys, title="Multiple X Arrays Example", xname="Step"
+        xs, ys, title="Multiple X Arrays Example", xname="Step"
     )
     run.log({"line-series-multiple-x": line_series_chart})
 ```
 
-この例では、各 y 系列はそれぞれ固有の x 系列に対してプロットされます。これにより、データ系列ごとに x 値が揃っていない場合でも、より柔軟に対応できます。
+この例では、各 y 系列がそれぞれ固有の x 系列に対してプロットされます。
+これにより、x 値がデータ系列ごとに揃っていない場合でも、より柔軟に
+対応できます。
 
 `keys` を使用した線ラベルのカスタマイズ:
 
-
 ```python
 import wandb
 
-# W&B runを初期化する
+# W&B run を初期化する
 with wandb.init(project="line_series_example") as run:
-    xs = list(range(10))  # 単一のx配列
+    xs = list(range(10))  # 単一の x 配列
     ys = [
-         [i for i in range(10)],  # y = x
-         [i**2 for i in range(10)],  # y = x^2
-         [i**3 for i in range(10)],  # y = x^3
+        [i for i in range(10)],  # y = x
+        [i**2 for i in range(10)],  # y = x^2
+        [i**3 for i in range(10)],  # y = x^3
     ]
 
-    # 各線のカスタムラベル
+    # 各ラインのカスタムラベル
     keys = ["Linear", "Quadratic", "Cubic"]
 
-    # line series chartを生成してログする
+    # 折れ線系列チャートを生成してログする
     line_series_chart = wandb.plot.line_series(
-         xs,
-         ys,
-         keys=keys,  # カスタムキー（線のラベル）
-         title="Custom Line Labels Example",
-         xname="Step",
+        xs,
+        ys,
+        keys=keys,  # カスタムキー（ラインラベル）
+        title="Custom Line Labels Example",
+        xname="Step",
     )
     run.log({"line-series-custom-keys": line_series_chart})
 ```
 
-この例では、`keys` 引数を使って各線にカスタムラベルを付ける方法を示します。キーは凡例に &quot;Linear&quot;、&quot;Quadratic&quot;、&quot;Cubic&quot; として表示されます。
+この例では、`keys` 引数を使用して、
+線にカスタム ラベルを付ける方法を示します。キーは凡例に &quot;Linear&quot;、
+&quot;Quadratic&quot;、&quot;Cubic&quot; として表示されます。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/custom-charts/plot_table.mdx b/ja/models/ref/python/custom-charts/plot_table.mdx
index b64bfe7faa..5bcad3e7c0 100644
--- a/ja/models/ref/python/custom-charts/plot_table.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/custom-charts/plot_table.mdx
@@ -1,50 +1,55 @@
 ---
 title: plot_table()
-namespace: python_sdk_custom_charts
-python_object_type: function
+kind: function
+namespace: wandb.plot.custom_chart
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/plot/custom_chart.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/plot/custom_chart.py#L76" />
 
-
-### <kbd>関数</kbd> `plot_table`
+## <kbd>関数</kbd> wandb.plot.plot_table
 
 ```python
-plot_table(
-    vega_spec_name: 'str',
-    data_table: 'wandb.Table',
-    fields: 'dict[str, Any]',
-    string_fields: 'dict[str, Any] | None' = None,
-    split_table: 'bool' = False
-) → CustomChart
+vega_spec_name: 'str',
+data_table: 'wandb.Table',
+fields: 'dict[str, Any]',
+string_fields: 'dict[str, Any] | None' = None,
+split_table: 'bool' = False
 ```
 
-Vega-Lite 仕様と `wandb.Table` を使用してカスタムチャートを作成します。
+Vega-Lite 仕様と `wandb.Table` を使用してカスタム チャートを作成します。
 
-この関数は、Vega-Lite 仕様と、`wandb.Table` オブジェクトで表されるデータ表に基づいてカスタムチャートを作成します。仕様は事前に定義され、W&amp;B バックエンドに保存されている必要があります。この関数は、`wandb.Run.log()` を使用して W&amp;B にログできるカスタムチャートオブジェクトを返します。
+この関数は、Vega-Lite 仕様と、`wandb.Table` オブジェクトで表されるデータ表に基づいてカスタム チャートを作成します。仕様は事前に定義され、W&amp;B バックエンドに保存されている必要があります。この関数は、`wandb.Run.log()` を使用して W&amp;B にログできるカスタム チャートオブジェクトを返します。
 
-**引数:**
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
 
-* `vega_spec_name`:  可視化構造を定義する Vega-Lite spec の名または識別子。
-* `data_table`:  可視化するデータを含む `wandb.Table` オブジェクト。
-* `fields`:  Vega-Lite spec 内のフィールドと、可視化するデータ表内の対応する列との対応付け。
-* `string_fields`:  カスタム可視化で必要となる文字列定数の値を指定するための dict。
-* `split_table`:  W&amp;B UI でその表を別のセクションに分けるかどうか。`True` の場合、表は &quot;Custom Chart Tables&quot; という名のセクションに表示されます。デフォルトは `False` です。
+* `vega_spec_name`: 可視化構造を定義する Vega-Lite spec の名または識別子。
+* `data_table`: 可視化するデータを含む `wandb.Table` オブジェクト。
+* `fields`: Vega-Lite spec 内のフィールドと、可視化するデータ表内の対応する列との対応付け。
+* `string_fields`: カスタム可視化で必要となる文字列定数の値を指定するための dict。
+* `split_table`: W&amp;B UI でその表を別のセクションに分けるかどうか。`True` の場合、表は &quot;Custom Chart Tables&quot; という名のセクションに表示されます。デフォルトは `False` です。
 
-**戻り値:**
+<div id="returns">
+  ## 戻り値
+</div>
 
-* `CustomChart`:  W&amp;B にログできるカスタムチャートオブジェクト。チャートをログするには、チャートオブジェクトを引数として `wandb.Run.log()` に渡します。
+`CustomChart`: W&amp;B にログできるカスタム チャートオブジェクト。チャートをログするには、チャートオブジェクトを引数として `wandb.Run.log()` に渡します。
 
-**Raises:**
+<div id="raises">
+  ## Raises
+</div>
 
-* `wandb.Error`:  `data_table` が `wandb.Table` オブジェクトではない場合。
+* `wandb.Error`: `data_table` が `wandb.Table` オブジェクトではない場合。
 
-**Example:**
+<div id="examples">
+  ## 例
+</div>
 
 ```python
-# Vega-Lite仕様とデータ表を使用してカスタムチャートを作成する。
+# Vega-Lite の spec とデータ表を使用してカスタム チャートを作成します。
 import wandb
 
 data = [[1, 1], [2, 2], [3, 3], [4, 4], [5, 5]]
@@ -52,15 +57,15 @@ table = wandb.Table(data=data, columns=["x", "y"])
 fields = {"x": "x", "y": "y", "title": "MY TITLE"}
 
 with wandb.init() as run:
-    # トレーニングコードをここに記述する
+    # トレーニング コードをここに記述します
 
-    # `string_fields`を使用してカスタムタイトルを作成する。
+    # `string_fields` を使用してカスタム タイトルを作成します。
     my_custom_chart = wandb.plot_table(
-         vega_spec_name="wandb/line/v0",
-         data_table=table,
-         fields=fields,
-         string_fields={"title": "Title"},
+        vega_spec_name="wandb/line/v0",
+        data_table=table,
+        fields=fields,
+        string_fields={"title": "Title"},
     )
 
     run.log({"custom_chart": my_custom_chart})
-```
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/custom-charts/pr_curve.mdx b/ja/models/ref/python/custom-charts/pr_curve.mdx
index 045892f546..5bee7da3b3 100644
--- a/ja/models/ref/python/custom-charts/pr_curve.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/custom-charts/pr_curve.mdx
@@ -1,51 +1,56 @@
 ---
 title: pr_curve()
-namespace: python_sdk_custom_charts
-python_object_type: 関数
+kind: 関数
+namespace: wandb.plot.pr_curve
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/plot/pr_curve.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/plot/pr_curve.py#L19" />
 
-
-### <kbd>関数</kbd> `pr_curve`
+## <kbd>関数</kbd> wandb.plot.pr_curve
 
 ```python
-pr_curve(
-    y_true: 'Iterable[T] | None' = None,
-    y_probas: 'Iterable[numbers.Number] | None' = None,
-    labels: 'list[str] | None' = None,
-    classes_to_plot: 'list[T] | None' = None,
-    interp_size: 'int' = 21,
-    title: 'str' = 'Precision-Recall Curve',
-    split_table: 'bool' = False
-) → CustomChart
+y_true: 'Iterable[T] | None' = None,
+y_probas: 'Iterable[numbers.Number] | None' = None,
+labels: 'list[str] | None' = None,
+classes_to_plot: 'list[T] | None' = None,
+interp_size: 'int' = 21,
+title: 'str' = 'Precision-Recall Curve',
+split_table: 'bool' = False
 ```
 
 Precision-Recall (PR) 曲線を作成します。
 
 Precision-Recall 曲線は、特に不均衡なデータセットで分類器を評価する際に有用です。PR 曲線下面積が大きいほど、適合率が高く (偽陽性率が低い) 、再現率も高い (偽陰性率が低い) ことを示します。この曲線により、さまざまなしきい値における偽陽性と偽陰性のバランスを把握でき、モデルのパフォーマンス評価に役立ちます。
 
-**引数:**
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
 
-* `y_true`:  真の二値ラベル。shape は (`num_samples`,) である必要があります。
-* `y_probas`:  各クラスの予測スコアまたは確率。確率推定値、信頼度スコア、またはしきい値を適用していない決定値を指定できます。shape は (`num_samples`, `num_classes`) である必要があります。
-* `labels`:  プロットを解釈しやすくするために、`y_true` 内の数値を置き換える任意のクラス名のリスト。たとえば、`labels = ['dog', 'cat', 'owl']` とすると、プロット内で 0 は &#39;dog&#39;、1 は &#39;cat&#39;、2 は &#39;owl&#39; に置き換えられます。指定しない場合は、`y_true` の数値が使用されます。
-* `classes_to_plot`:  プロットに含める `y_true` の一意なクラス値の任意のリスト。指定しない場合は、`y_true` 内のすべての一意なクラスがプロットされます。
-* `interp_size`:  再現率の値を補間する点の数。再現率の値は、[0, 1] の範囲に一様に分布する `interp_size` 個の点に固定され、それに応じて適合率が補間されます。
-* `title`:  プロットのタイトル。デフォルトは &quot;Precision-Recall Curve&quot; です。
-* `split_table`:  表を W&amp;B UI の別セクションに分けるかどうか。`True` の場合、表は &quot;Custom Chart Tables&quot; という名前のセクションに表示されます。デフォルトは `False` です。
+* `y_true`: 真の二値ラベル。shape は (`num_samples`,) である必要があります。
+* `y_probas`: 各クラスの予測スコアまたは確率。確率推定値、信頼度スコア、またはしきい値を適用していない決定値を指定できます。shape は (`num_samples`, `num_classes`) である必要があります。
+* `labels`: プロットを解釈しやすくするために、`y_true` 内の数値を置き換える任意のクラス名のリスト。たとえば、`labels = ['dog', 'cat', 'owl']` とすると、プロット内で 0 は &#39;dog&#39;、1 は &#39;cat&#39;、2 は &#39;owl&#39; に置き換えられます。指定しない場合は、`y_true` の数値が使用されます。
+* `classes_to_plot`: プロットに含める `y_true` の一意なクラス値の任意のリスト。指定しない場合は、`y_true` 内のすべての一意のクラスがプロットされます。
+* `interp_size`: 再現率の値を補間する点の数。再現率の値は、[0, 1] の範囲に一様に分布する `interp_size` 個の点に固定され、それに応じて適合率が補間されます。
+* `title`: プロットのタイトル。デフォルトは &quot;Precision-Recall Curve&quot; です。
+* `split_table`: 表を W&amp;B UI の別セクションに分けるかどうか。`True` の場合、表は &quot;Custom Chart Tables&quot; という名前のセクションに表示されます。デフォルトは `False` です。
 
-**戻り値:**
+<div id="returns">
+  ## 戻り値
+</div>
 
-* `CustomChart`:  W&amp;B にログできるカスタムチャート object。チャートをログするには、`wandb.log()` に渡します。
+`CustomChart`: W&amp;B にログできるカスタムチャート object。チャートをログするには、`wandb.log()` に渡します。
 
-**例外:**
+<div id="raises">
+  ## 例外
+</div>
 
-* `wandb.Error`:  NumPy、pandas、または scikit-learn がインストールされていない場合。
+* `wandb.Error`: NumPy、pandas、または scikit-learn がインストールされていない場合。
 
-**例:**
+<div id="examples">
+  ## 例
+</div>
 
 ```python
 import wandb
@@ -60,14 +65,14 @@ y_probas = [
     [0.3, 0.7],
 ]
 
-labels = ["not spam", "spam"]  # 読みやすさのためのオプションのクラス名
+labels = ["not spam", "spam"]  # 可読性向上のためのオプションのクラス名
 
 with wandb.init(project="spam-detection") as run:
     pr_curve = wandb.plot.pr_curve(
-         y_true=y_true,
-         y_probas=y_probas,
-         labels=labels,
-         title="Precision-Recall Curve for Spam Detection",
+        y_true=y_true,
+        y_probas=y_probas,
+        labels=labels,
+        title="Precision-Recall Curve for Spam Detection",
     )
     run.log({"pr-curve": pr_curve})
-```
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/custom-charts/roc_curve.mdx b/ja/models/ref/python/custom-charts/roc_curve.mdx
index 505d3d3699..7709e226d2 100644
--- a/ja/models/ref/python/custom-charts/roc_curve.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/custom-charts/roc_curve.mdx
@@ -1,47 +1,52 @@
 ---
 title: roc_curve()
-namespace: python_sdk_custom_charts
-python_object_type: function
+kind: function
+namespace: wandb.plot.roc_curve
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/plot/roc_curve.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/plot/roc_curve.py#L16" />
 
-
-### <kbd>関数</kbd> `roc_curve`
+## <kbd>関数</kbd> wandb.plot.roc_curve
 
 ```python
-roc_curve(
-    y_true: 'Sequence[numbers.Number]',
-    y_probas: 'Sequence[Sequence[float]] | None' = None,
-    labels: 'list[str] | None' = None,
-    classes_to_plot: 'list[numbers.Number] | None' = None,
-    title: 'str' = 'ROC Curve',
-    split_table: 'bool' = False
-) → CustomChart
+y_true: 'Sequence[numbers.Number]',
+y_probas: 'Sequence[Sequence[float]] | None' = None,
+labels: 'list[str] | None' = None,
+classes_to_plot: 'list[numbers.Number] | None' = None,
+title: 'str' = 'ROC Curve',
+split_table: 'bool' = False
 ```
 
 Receiver Operating Characteristic (ROC) 曲線チャートを作成します。
 
-**引数:**
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
 
-* `y_true`:  対象変数の正解クラスラベルです。形状は (num&#95;samples,) である必要があります。
-* `y_probas`:  各クラスの予測確率、または判定スコアです。形状は (num&#95;samples, num&#95;classes) である必要があります。
-* `labels`:  `y_true` のクラスインデックスに対応する、人間が読めるラベルです。たとえば、`labels=['dog', 'cat']` の場合、プロットではクラス 0 は &#39;dog&#39;、クラス 1 は &#39;cat&#39; と表示されます。None の場合は、`y_true` の生のクラスインデックスが使用されます。デフォルトは None です。
-* `classes_to_plot`:  ROC 曲線に含める一意なクラスラベルのサブセットです。None の場合は、`y_true` 内のすべてのクラスがプロットされます。デフォルトは None です。
-* `title`:  ROC 曲線プロットのタイトルです。デフォルトは &quot;ROC Curve&quot; です。
-* `split_table`:  表を W&amp;B UI の別セクションに分けるかどうかを指定します。`True` の場合、表は &quot;Custom Chart Tables&quot; という名前のセクションに表示されます。デフォルトは `False` です。
+* `y_true`: 対象変数の正解クラスラベルです。形状は (num&#95;samples,) である必要があります。
+* `y_probas`: 各クラスの予測確率、または判定スコアです。形状は (num&#95;samples, num&#95;classes) である必要があります。
+* `labels`: `y_true` のクラスインデックスに対応する、人間が読めるラベルです。たとえば、`labels=['dog', 'cat']` の場合、プロットではクラス 0 は &#39;dog&#39;、クラス 1 は &#39;cat&#39; と表示されます。None の場合は、`y_true` の生のクラスインデックスが使用されます。デフォルトは None です。
+* `classes_to_plot`: ROC 曲線に含める一意なクラスラベルのサブセットです。None の場合は、`y_true` 内のすべてのクラスがプロットされます。デフォルトは None です。
+* `title`: ROC 曲線プロットのタイトルです。デフォルトは &quot;ROC Curve&quot; です。
+* `split_table`: 表を W&amp;B UI の別セクションに分けるかどうかを指定します。`True` の場合、表は &quot;Custom Chart Tables&quot; という名前のセクションに表示されます。デフォルトは `False` です。
 
-**戻り値:**
+<div id="returns">
+  ## 戻り値
+</div>
 
-* `CustomChart`:  W&amp;B にログできるカスタムチャートオブジェクトです。チャートをログするには、これを `wandb.log()` に渡します。
+`CustomChart`: W&amp;B にログできるカスタムチャートオブジェクトです。チャートをログするには、これを `wandb.log()` に渡します。
 
-**例外:**
+<div id="raises">
+  ## 例外
+</div>
 
-* `wandb.Error`:  numpy、pandas、または scikit-learn が見つからない場合。
+* `wandb.Error`: numpy、pandas、または scikit-learn が見つからない場合。
 
-**例:**
+<div id="examples">
+  ## 例
+</div>
 
 ```python
 import numpy as np
@@ -51,7 +56,7 @@ import wandb
 n_samples = 200
 n_classes = 3
 
-# 正解ラベル: 各サンプルに「Diabetes」「Hypertension」「Heart Disease」のいずれかを割り当てる
+# 真のラベル: 各サンプルに "Diabetes"、"Hypertension"、"Heart Disease" を割り当てる
 disease_labels = ["Diabetes", "Hypertension", "Heart Disease"]
 # 0: Diabetes、1: Hypertension、2: Heart Disease
 y_true = np.random.choice([0, 1, 2], size=n_samples)
@@ -62,14 +67,14 @@ y_probas = np.random.dirichlet(np.ones(n_classes), size=n_samples)
 # プロットするクラスを指定する（3つの疾患すべてをプロット）
 classes_to_plot = [0, 1, 2]
 
-# W&B の run を初期化し、疾患分類の ROC 曲線プロットをログする
+# W&B run を初期化し、疾患分類の ROC 曲線プロットをログする
 with wandb.init(project="medical_diagnosis") as run:
     roc_plot = wandb.plot.roc_curve(
-         y_true=y_true,
-         y_probas=y_probas,
-         labels=disease_labels,
-         classes_to_plot=classes_to_plot,
-         title="ROC Curve for Disease Classification",
+        y_true=y_true,
+        y_probas=y_probas,
+        labels=disease_labels,
+        classes_to_plot=classes_to_plot,
+        title="ROC Curve for Disease Classification",
     )
     run.log({"roc-curve": roc_plot})
-```
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/custom-charts/scatter.mdx b/ja/models/ref/python/custom-charts/scatter.mdx
index b540f5120b..f30fcb14b6 100644
--- a/ja/models/ref/python/custom-charts/scatter.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/custom-charts/scatter.mdx
@@ -1,64 +1,67 @@
 ---
 title: scatter()
-namespace: python_sdk_custom_charts
-python_object_type: function
+kind: function
+namespace: wandb.plot.scatter
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/plot/scatter.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/plot/scatter.py#L12" />
 
-
-### <kbd>関数</kbd> `scatter`
+## <kbd>関数</kbd> wandb.plot.scatter
 
 ```python
-scatter(
-    table: 'wandb.Table',
-    x: 'str',
-    y: 'str',
-    title: 'str' = '',
-    split_table: 'bool' = False
-) → CustomChart
+table: 'wandb.Table',
+x: 'str',
+y: 'str',
+title: 'str' = '',
+split_table: 'bool' = False
 ```
 
 wandb.Table のデータから散布図を作成します。
 
-**引数:**
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
 
-* `table`:  可視化するデータを含む W&amp;B Table。
-* `x`:  x軸に使用する列の名。
-* `y`:  y軸に使用する列の名。
-* `title`:  散布図のタイトル。
-* `split_table`:  表を W&amp;B UI の別のセクションに分けて表示するかどうか。`True` の場合、表は &quot;Custom Chart Tables&quot; という名前のセクションに表示されます。デフォルトは `False` です。
+* `table`: 可視化するデータを含む W&amp;B 表。
+* `x`: x軸に使用する列の名。
+* `y`: y軸に使用する列の名。
+* `title`: 散布図のタイトル。
+* `split_table`: 表を W&amp;B UI の別のセクションに分けて表示するかどうか。`True` の場合、表は &quot;Custom Chart Tables&quot; という名前のセクションに表示されます。デフォルトは `False` です。
 
-**戻り値:**
+<div id="returns">
+  ## 戻り値
+</div>
 
-* `CustomChart`:  W&amp;B にログできるカスタムチャートオブジェクト。チャートをログするには、これを `wandb.log()` に渡します。
+`CustomChart`: W&amp;B にログできるカスタムチャートオブジェクト。チャートをログするには、これを `wandb.log()` に渡します。
 
-**例:**
+<div id="examples">
+  ## 例
+</div>
 
 ```python
 import math
 import random
 import wandb
 
-# 時間経過に伴う異なる高度での気温変化をシミュレート
+# 時間経過に伴う異なる高度での気温変化をシミュレートする
 data = [
     [i, random.uniform(-10, 20) - 0.005 * i + 5 * math.sin(i / 50)]
     for i in range(300)
 ]
 
-# 高度 (m) と気温 (°C) の列を持つ W&B の表を作成
+# 高度 (m) と気温 (°C) の列を持つ W&B 表を作成する
 table = wandb.Table(data=data, columns=["altitude (m)", "temperature (°C)"])
 
-# W&B の run を初期化し、散布図をログする
+# W&B run を初期化して散布図をログする
 with wandb.init(project="temperature-altitude-scatter") as run:
     # 散布図を作成してログする
     scatter_plot = wandb.plot.scatter(
-         table=table,
-         x="altitude (m)",
-         y="temperature (°C)",
-         title="Altitude vs Temperature",
+        table=table,
+        x="altitude (m)",
+        y="temperature (°C)",
+        title="Altitude vs Temperature",
     )
     run.log({"altitude-temperature-scatter": scatter_plot})
-```
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/data-types/audio.mdx b/ja/models/ref/python/data-types/audio.mdx
index 6f739ecc80..1574801da3 100644
--- a/ja/models/ref/python/data-types/audio.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/data-types/audio.mdx
@@ -1,56 +1,59 @@
 ---
 title: オーディオ
-namespace: python_sdk_data_type
-python_object_type: class
+kind: クラス
+namespace: wandb.sdk.data_types.audio
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/audio.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/audio.py#L19" />
 
-
-## <kbd>クラス</kbd> `Audio`
-
-W&amp;Bのオーディオクリップ用クラス。 
-
-### <kbd>method</kbd> `Audio.__init__`
+## <kbd>クラス</kbd> wandb.Audio
 
 ```python
-__init__(
-    data_or_path: 'str | pathlib.Path | list | np.ndarray',
-    sample_rate: 'int | None' = None,
-    caption: 'str | None' = None
-)
+(data_or_path: 'str | pathlib.Path | list | np.ndarray',
+sample_rate: 'int | None' = None,
+caption: 'str | None' = None)
 ```
 
-オーディオファイルへのパス、またはオーディオデータを含む NumPy 配列を受け取ります。
+オーディオクリップを扱う W&amp;B クラスです。
 
-**引数:**
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
 
-* `data_or_path`:  オーディオファイルへのパス、またはオーディオデータを含む NumPy 配列。
-* `sample_rate`:  サンプルレート。生の NumPy 配列のオーディオデータを渡す場合に必須です。
-* `caption`:  オーディオとともに表示するキャプション。
+* `data_or_path`: オーディオファイルへのパス、またはオーディオデータを含む NumPy 配列。
+* `sample_rate`: サンプルレート。生の NumPy 配列のオーディオデータを渡す場合に必須です。
+* `caption`: オーディオとともに表示するキャプション。
 
-***
+<div id="methods">
+  ## メソッド
+</div>
 
-
-### <kbd>クラスメソッド</kbd> `Audio.durations`
+### <kbd>メソッド</kbd> Audio.durations()
 
 ```python
-durations(audio_list)
+(audio_list)
 ```
 
 オーディオファイルの再生時間を計算します。
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
+* `audio_list`: 
 
-### <kbd>クラスメソッド</kbd> `Audio.sample_rates`
+### <kbd>メソッド</kbd> Audio.sample_rates()
 
 ```python
-sample_rates(audio_list)
+(audio_list)
 ```
 
 オーディオファイルのサンプルレートを取得します。
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
+
+* `audio_list`: 
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/data-types/box3d.mdx b/ja/models/ref/python/data-types/box3d.mdx
deleted file mode 100644
index b20b9028b1..0000000000
--- a/ja/models/ref/python/data-types/box3d.mdx
+++ /dev/null
@@ -1,97 +0,0 @@
----
-title: box3d()
-namespace: python_sdk_data_type
-python_object_type: 関数
----
-
-import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
-
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/object_3d.py" />
-
-
-### <kbd>関数</kbd> `box3d`
-
-```python
-box3d(
-    center: 'npt.ArrayLike',
-    size: 'npt.ArrayLike',
-    orientation: 'npt.ArrayLike',
-    color: 'RGBColor',
-    label: 'str | None' = None,
-    score: 'numeric | None' = None
-) → Box3D
-```
-
-3D バウンディングボックスです。ボックスは、中心、サイズ、向きによって指定されます。
-
-**引数:**
-
-* `center`:  長さ 3 の ndarray で表されるボックスの中心点。
-* `size`:  長さ 3 の ndarray で表されるボックスの X、Y、Z 方向の寸法。
-* `orientation`:  グローバル XYZ 座標をボックスのローカル XYZ 座標に変換する回転です。非ゼロのクォータニオン `r + xi + yj + zk` に対応する、長さ 4 の ndarray `[r, x, y, z]` で指定します。
-* `color`:  `0 <= r,g,b <= 1` を満たす `(r, g, b)` タプルで表されるボックスの色。
-* `label`:  ボックスに付ける任意のラベル。
-* `score`:  ボックスの任意のスコア。通常は検出の信頼度を示すために使用します。
-
-**戻り値:**
-Box3D オブジェクト。
-
-**例:**
-次の例では、X、Y、Z 軸の周りを回転する 60 個のボックスを含むポイントクラウドを作成します。
-
-```python
-import wandb
-
-import math
-import numpy as np
-from scipy.spatial.transform import Rotation
-
-
-with wandb.init() as run:
-    run.log(
-         {
-             "points": wandb.Object3D.from_point_cloud(
-                 points=np.random.uniform(-5, 5, size=(100, 3)),
-                 boxes=[
-                     wandb.box3d(
-                         center=(0.3 * t - 3, 0, 0),
-                         size=(0.1, 0.1, 0.1),
-                         orientation=Rotation.from_euler(
-                             "xyz", [t * math.pi / 10, 0, 0]
-                         ).as_quat(),
-                         color=(0.5 + t / 40, 0.5, 0.5),
-                         label=f"box {t}",
-                         score=0.9,
-                     )
-                     for t in range(20)
-                 ]
-                 + [
-                     wandb.box3d(
-                         center=(0, 0.3 * t - 3, 0.3),
-                         size=(0.1, 0.1, 0.1),
-                         orientation=Rotation.from_euler(
-                             "xyz", [0, t * math.pi / 10, 0]
-                         ).as_quat(),
-                         color=(0.5, 0.5 + t / 40, 0.5),
-                         label=f"box {t}",
-                         score=0.9,
-                     )
-                     for t in range(20)
-                 ]
-                 + [
-                     wandb.box3d(
-                         center=(0.3, 0.3, 0.3 * t - 3),
-                         size=(0.1, 0.1, 0.1),
-                         orientation=Rotation.from_euler(
-                             "xyz", [0, 0, t * math.pi / 10]
-                         ).as_quat(),
-                         color=(0.5, 0.5, 0.5 + t / 40),
-                         label=f"box {t}",
-                         score=0.9,
-                     )
-                     for t in range(20)
-                 ],
-             ),
-         }
-    )
-```
diff --git a/ja/models/ref/python/data-types/evaltable.mdx b/ja/models/ref/python/data-types/evaltable.mdx
deleted file mode 100644
index d3832fee70..0000000000
--- a/ja/models/ref/python/data-types/evaltable.mdx
+++ /dev/null
@@ -1,9 +0,0 @@
----
-title: EvalTable
-namespace: python_sdk_data_type
-python_object_type: クラス
----
-
-import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
-
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/eval_table.py" />
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/data-types/histogram.mdx b/ja/models/ref/python/data-types/histogram.mdx
index 0f30ac5484..be70353b19 100644
--- a/ja/models/ref/python/data-types/histogram.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/data-types/histogram.mdx
@@ -1,57 +1,37 @@
 ---
 title: Histogram
-namespace: python_sdk_data_type
-python_object_type: class
+kind: class
+namespace: wandb.sdk.data_types.histogram
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/histogram.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/histogram.py#L21" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `Histogram`
-
-Histogram 用の W&amp;B クラス。
-
-このオブジェクトは、numpy の histogram 関数 [https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.histogram.html](https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.histogram.html) とまったく同じように動作します。
-
-**属性:**
-
-* `bins` ([float]):  ビンの境界
-* `histogram` ([int]):  各ビンに含まれる要素数。
-
-### <kbd>method</kbd> `Histogram.__init__`
+## <kbd>class</kbd> wandb.Histogram
 
 ```python
-__init__(
-    sequence: 'Sequence | None' = None,
-    np_histogram: 'NumpyHistogram | None' = None,
-    num_bins: 'int' = 64
-) → None
+sequence: 'Sequence | None' = None,
+np_histogram: 'NumpyHistogram | None' = None,
+num_bins: 'int' = 64
 ```
 
-Histogramオブジェクトを初期化します。
-
-**引数:**
-sequence: ヒストグラムの入力データ。 np&#95;histogram: 事前計算済みヒストグラムの代替入力。 num&#95;bins: ヒストグラムのビン数。デフォルトのビン数は 64 です。ビン数の最大値は 512 です。
-
-**例:**
-シーケンスからヒストグラムを生成します。
+Histogram 用の W&amp;B クラス。
 
-```python
-import wandb
+このオブジェクトは、numpy の histogram 関数
+[https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.histogram.html](https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.histogram.html) とまったく同じように動作します。
 
-wandb.Histogram([1, 2, 3])
-```
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
 
-np.histogramから効率的に初期化します。
+* `sequence`: ヒストグラムの入力データ。
+* `np_histogram`: 事前計算済みヒストグラムの代替入力。
+* `num_bins`: ヒストグラムのビン数。デフォルトのビン数は 64 です。ビン数の最大値は 512 です。
 
-```python
-import numpy as np
-import wandb
-
-hist = np.histogram(data)
-wandb.Histogram(np_histogram=hist)
-```
+<div id="attributes">
+  ## 属性
+</div>
 
-***
+* `bins` (`[float]`): ビンの境界
+* `histogram` (`[int]`): 各ビンに含まれる要素数。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/data-types/html.mdx b/ja/models/ref/python/data-types/html.mdx
index c0b4f22061..ff95b0c6c9 100644
--- a/ja/models/ref/python/data-types/html.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/data-types/html.mdx
@@ -1,49 +1,27 @@
 ---
 title: Html
-namespace: python_sdk_data_type
-python_object_type: class
+kind: クラス
+namespace: wandb.sdk.data_types.html
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/html.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/html.py#L22" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `Html`
-
-HTML コンテンツを W&amp;B にログするためのクラス。 
-
-### <kbd>method</kbd> `Html.__init__`
-
-```python
-__init__(
-    data: 'str | pathlib.Path | TextIO',
-    inject: 'bool' = True,
-    data_is_not_path: 'bool' = False
-) → None
-```
-
-W&amp;B の HTML オブジェクトを作成します。
-
-**引数:**
-data:  拡張子が &quot;.html&quot; のファイルへのパスを指定する文字列、または生の HTML を含む文字列もしくは IO オブジェクト。
-
-* `inject`:  HTML オブジェクトにスタイルシートを追加します。False に設定すると、HTML は変更せずそのまま渡されます。
-* `data_is_not_path`:  False に設定すると、data はファイルへのパスとして扱われます。
-
-**例:**
-ファイルパスを指定して初期化できます。
+## <kbd>クラス</kbd> wandb.Html
 
 ```python
-with wandb.init() as run:
-    run.log({"html": wandb.Html("./index.html")})
+data: 'str | pathlib.Path | TextIO',
+inject: 'bool' = True,
+data_is_not_path: 'bool' = False
 ```
 
-また、HTML のリテラルを文字列または IO オブジェクトとして渡して初期化することもできます。
+W&amp;B に HTML コンテンツをログするための W&amp;B クラスです。
 
-```python
-with wandb.init() as run:
-    run.log({"html": wandb.Html("<h1>Hello, world!</h1>")})
-```
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
 
-***
+* `data`: 拡張子が &quot;.html&quot; のファイルへのパスを指定する文字列、または生の HTML を含む文字列もしくは IO オブジェクト。
+* `inject`: HTML オブジェクトにスタイルシートを追加します。False に設定すると、HTML は変更せずそのまま渡されます。
+* `data_is_not_path`: False に設定すると、data はファイルへのパスとして扱われます。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/data-types/image.mdx b/ja/models/ref/python/data-types/image.mdx
index 975d4a6b02..7337e42da5 100644
--- a/ja/models/ref/python/data-types/image.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/data-types/image.mdx
@@ -1,113 +1,53 @@
 ---
 title: Image
-namespace: python_sdk_data_type
-python_object_type: class
+kind: クラス
+namespace: wandb.sdk.data_types.image
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/image.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/image.py#L132" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `Image`
-
-画像をW&amp;Bにログするためのクラスです。 
-
-### <kbd>method</kbd> `Image.__init__`
+## <kbd>クラス</kbd> wandb.Image
 
 ```python
-__init__(
-    data_or_path: 'ImageDataOrPathType',
-    mode: 'str | None' = None,
-    caption: 'str | None' = None,
-    grouping: 'int | None' = None,
-    classes: 'Classes | Sequence[dict] | None' = None,
-    boxes: 'dict[str, BoundingBoxes2D] | dict[str, dict] | None' = None,
-    masks: 'dict[str, ImageMask] | dict[str, dict] | None' = None,
-    file_type: 'str | None' = None,
-    normalize: 'bool' = True
-) → None
+data_or_path: 'ImageDataOrPathType',
+mode: 'str | None' = None,
+caption: 'str | None' = None,
+grouping: 'int | None' = None,
+classes: 'Classes | Sequence[dict] | None' = None,
+boxes: 'dict[str, BoundingBoxes2D] | dict[str, dict] | None' = None,
+masks: 'dict[str, ImageMask] | dict[str, dict] | None' = None,
+file_type: 'str | None' = None,
+normalize: 'bool' = True
 ```
 
-`wandb.Image` オブジェクトを初期化します。
+W&amp;B に画像をログするクラスです。
 
-このクラスはさまざまな画像データ形式を処理し、必要に応じてピクセル値を自動的に [0, 255] の範囲に正規化して、W&amp;B バックエンドとの互換性を確保します。
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
 
-* [0, 1] の範囲のデータは 255 倍され、uint8 に変換されます &#95; [-1, 1] の範囲のデータは、-1 を 0、1 を 255 に対応付けて [-1, 1] から [0, 255] に再スケーリングした後、uint8 に変換されます
-  -1 を 0、1 を 255 に対応付けた後、uint8 に変換されます &#95; [-1, 1] の範囲外で [0, 255] に含まれないデータは [0, 255] にクリップされ、uint8 に変換されます (値が [0, 255] の範囲外にある場合は警告が表示されます) * すでに [0, 255] の範囲にあるデータは、変更せずに uint8 に変換されます
-
-**引数:**
-
-* `data_or_path`:  画像データの NumPy array / pytorch tensor、PIL image object、または画像ファイルへのパスを受け付けます。NumPy array または pytorch tensor を指定した場合、画像データは指定したファイルタイプで保存されます。値が [0, 255] の範囲外である場合、またはすべての値が [0, 1] の範囲内である場合は、`normalize` が `False` に設定されていない限り、画像のピクセル値は [0, 255] の範囲に正規化されます。
+* `data_or_path`: 画像データの NumPy array / pytorch tensor、
+  PIL image object、または画像ファイルへのパスを受け付けます。NumPy
+  array または pytorch tensor を指定した場合、
+  画像データは指定したファイルタイプで保存されます。
+  値が [0, 255] の範囲外である場合、またはすべての値が [0, 1] の範囲内である場合は、
+  `normalize` が `False` に設定されていない限り、
+  画像のピクセル値は [0, 255] の範囲に正規化されます。
   * pytorch tensor は (channel, height, width) 形式である必要があります
   * NumPy array は (height, width, channel) 形式である必要があります
-* `mode`:  画像の PIL mode です。一般的なものは &quot;L&quot;、&quot;RGB&quot;、&quot;RGBA&quot; です。
-* `Full Pillow docs for more information https`: //pillow.readthedocs.io/en/stable/handbook/concepts.html#modes
-* `caption`:  画像の表示ラベルです。
-* `grouping`:  画像のグループ化番号です。
-* `classes`:  画像のクラス情報の list で、バウンディングボックスや画像マスクのラベル付けに使用されます。
-* `boxes`:  画像のバウンディングボックス情報を含む辞書です。
-* `see https`: //docs.wandb.ai/models/ref/python/data-types/boundingboxes2d
-* `masks`:  画像のマスク情報を含む辞書です。
-* `see https`: //docs.wandb.ai/models/ref/python/data-types/imagemask
-* `file_type`:  画像の保存ファイルタイプです。`data_or_path` が画像ファイルへのパスである場合、このパラメーターは効果を持ちません。
-* `normalize`:  `True` の場合、画像のピクセル値が [0, 255] の範囲内に収まるよう正規化します。正規化は、`data_or_path` が numpy array または pytorch tensor の場合にのみ適用されます。
-
-**例:**
-numpy array から wandb.Image を作成します
-
-```python
-import numpy as np
-import wandb
-
-with wandb.init() as run:
-    examples = []
-    for i in range(3):
-         pixels = np.random.randint(low=0, high=256, size=(100, 100, 3))
-         image = wandb.Image(pixels, caption=f"random field {i}")
-         examples.append(image)
-    run.log({"examples": examples})
-```
-
-PILImage から wandb.Image を作成する
-
-```python
-import numpy as np
-from PIL import Image as PILImage
-import wandb
-
-with wandb.init() as run:
-    examples = []
-    for i in range(3):
-         pixels = np.random.randint(
-             low=0, high=256, size=(100, 100, 3), dtype=np.uint8
-         )
-         pil_image = PILImage.fromarray(pixels, mode="RGB")
-         image = wandb.Image(pil_image, caption=f"random field {i}")
-         examples.append(image)
-    run.log({"examples": examples})
-```
-
-.png (デフォルト) ではなく .jpg でログする 
-
-```python
-import numpy as np
-import wandb
-
-with wandb.init() as run:
-    examples = []
-    for i in range(3):
-         pixels = np.random.randint(low=0, high=256, size=(100, 100, 3))
-         image = wandb.Image(
-             pixels, caption=f"random field {i}", file_type="jpg"
-         )
-         examples.append(image)
-    run.log({"examples": examples})
-```
-
-***
-
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Image.image
-
-***
\ No newline at end of file
+* `mode`: 画像の PIL mode です。一般的なものは &quot;L&quot;、&quot;RGB&quot;、&quot;RGBA&quot; です。詳細については、Full Pillow docs を参照してください [https://pillow.readthedocs.io/en/stable/handbook/concepts.html#modes](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/handbook/concepts.html#modes)
+* `caption`: 画像の表示ラベルです。
+* `grouping`: 画像のグループ化番号です。
+* `classes`: 画像のクラス情報の list で、バウンディングボックスや画像マスクのラベル付けに使用されます。
+* `boxes`: 画像のバウンディングボックス情報を含む辞書です。参照 [https://docs.wandb.ai/models/ref/python/data-types/boundingboxes2d](https://docs.wandb.ai/models/ref/python/data-types/boundingboxes2d)
+* `masks`: 画像のマスク情報を含む辞書です。参照 [https://docs.wandb.ai/models/ref/python/data-types/imagemask](https://docs.wandb.ai/models/ref/python/data-types/imagemask)
+* `file_type`: 画像の保存ファイルタイプです。`data_or_path` が画像ファイルへのパスである場合、このパラメーターは効果を持ちません。
+* `normalize`: `True` の場合、画像のピクセル値が [0, 255] の範囲内に収まるよう正規化します。正規化は、`data_or_path` が numpy array または pytorch tensor の場合にのみ適用されます。
+
+<div id="properties">
+  ## プロパティ
+</div>
+
+### <kbd>プロパティ</kbd> image
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/data-types/molecule.mdx b/ja/models/ref/python/data-types/molecule.mdx
index b7f7820788..cc506ec71c 100644
--- a/ja/models/ref/python/data-types/molecule.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/data-types/molecule.mdx
@@ -1,33 +1,70 @@
 ---
 title: Molecule
-namespace: python_sdk_data_type
-python_object_type: class
+kind: クラス
+namespace: wandb.sdk.data_types.molecule
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/molecule.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/molecule.py#L28" />
 
+## <kbd>クラス</kbd> wandb.Molecule
 
-## <kbd>class</kbd> `Molecule`
+```python
+data_or_path: 'str | pathlib.Path | TextIO',
+caption: 'str | None' = None, **kwargs: 'str'
+```
+
+3D分子データ用のW&amp;Bクラスです。
 
-3D分子データを扱うW&amp;Bクラス。 
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
 
-### <kbd>method</kbd> `Molecule.__init__`
+* `data_or_path`: Molecule は、ファイル名または io object から初期化できます。
+* `caption`: 分子 の表示用キャプション。
+* `kwargs`: 
+
+<div id="methods">
+  ## メソッド
+</div>
+
+### <kbd>メソッド</kbd> Molecule.from_rdkit()
 
 ```python
-__init__(
-    data_or_path: 'str | pathlib.Path | TextIO',
-    caption: 'str | None' = None,
-    **kwargs: 'str'
-) → None
+data_or_path: 'RDKitDataType',
+caption: 'str | None' = None,
+convert_to_3d_and_optimize: 'bool' = True,
+mmff_optimize_molecule_max_iterations: 'int' = 200
 ```
 
-Molecule オブジェクトを初期化します。
+RDKit がサポートする file/object タイプを wandb.Molecule に変換します。
+
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
+
+* `data_or_path`: (string, rdkit.Chem.rdchem.Mol) Molecule は、ファイル名または `rdkit.Chem.rdchem.Mol` オブジェクトから初期化できます。
+* `caption`: (string) 表示用に分子に関連付けられたキャプションです。
+* `convert_to_3d_and_optimize`: (bool) 3D 座標を持つ `rdkit.Chem.rdchem.Mol` に変換します。これは計算コストの高い処理であり、複雑な分子では時間がかかる場合があります。
+
+### <kbd>メソッド</kbd> Molecule.from_smiles()
+
+```python
+data: 'str',
+caption: 'str | None' = None,
+sanitize: 'bool' = True,
+convert_to_3d_and_optimize: 'bool' = True,
+mmff_optimize_molecule_max_iterations: 'int' = 200
+```
 
-**引数:**
+SMILES文字列をwandb.Moleculeに変換します。
 
-* `data_or_path`:  Molecule は、ファイル名または io object から初期化できます。
-* `caption`:  molecule の表示用キャプション。
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-***
+* `data`: SMILES 文字列。
+* `caption`: 分子に関連付けられた表示用キャプション。
+* `sanitize`: RDKit の定義に基づいて、分子が化学的に妥当かどうかを確認します。
+* `convert_to_3d_and_optimize`: 3D 座標を持つ `rdkit.Chem.rdchem.Mol` に変換します。これは計算負荷の高い操作であり、複雑な分子では時間がかかる場合があります。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/data-types/object3d.mdx b/ja/models/ref/python/data-types/object3d.mdx
index 82ff5df9e8..6731c48b94 100644
--- a/ja/models/ref/python/data-types/object3d.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/data-types/object3d.mdx
@@ -1,42 +1,72 @@
 ---
 title: Object3D
-namespace: python_sdk_data_type
-python_object_type: class
+kind: クラス
+namespace: wandb.sdk.data_types.object_3d
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/object_3d.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/object_3d.py#L245" />
 
+## <kbd>クラス</kbd> wandb.Object3D
 
-## <kbd>class</kbd> `Object3D`
+```python
+data_or_path: 'np.ndarray | str | pathlib.Path | TextIO | dict',
+caption: 'str | None' = None, **kwargs: 'str | FileFormat3D | None'
+```
+
+3Dポイントクラウド向けのW&amp;Bクラス。
+
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
 
-3Dポイントクラウド向けのW&amp;Bクラス。 
+* `data_or_path`: Object3Dは、ファイルまたはNumPy配列から初期化できます。
+* `caption`: 表示用の、オブジェクトに関連付けられたキャプション。
+* `kwargs`: 
 
-### <kbd>method</kbd> `Object3D.__init__`
+<div id="methods">
+  ## メソッド
+</div>
+
+### <kbd>メソッド</kbd> Object3D.from_file()
 
 ```python
-__init__(
-    data_or_path: 'np.ndarray | str | pathlib.Path | TextIO | dict',
-    caption: 'str | None' = None,
-    **kwargs: 'str | FileFormat3D | None'
-) → None
+data_or_path: 'TextIO | str',
+file_type: 'FileFormat3D | None' = None
 ```
 
-W&amp;BのObject3Dオブジェクトを作成します。
+file またはストリームから Object3D を初期化します。
 
-**引数:**
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-* `data_or_path`:  Object3Dは、ファイルまたはNumPy配列から初期化できます。
-* `caption`:  表示用の、オブジェクトに関連付けられたキャプション。
+* `data_or_path`: ファイルへのパスまたは `TextIO` ストリーム。
 
-**例:**
-NumPy配列の形状は、次のいずれかである必要があります
+### <kbd>メソッド</kbd> Object3D.from_numpy()
 
-```text
-[[x y z],       ...] nx3
-[[x y z c],     ...] nx4 where c is a category with supported range [1, 14]
-[[x y z r g b], ...] nx6 where is rgb is color
+```python
+data: 'np.ndarray'
 ```
 
-***
+NumPy 配列から Object3D を初期化します。
+
+### <kbd>メソッド</kbd> Object3D.from_point_cloud()
+
+```python
+points: 'Sequence[Point]',
+boxes: 'Sequence[Box3D]',
+vectors: 'Sequence[Vector3D] | None' = None,
+point_cloud_type: 'PointCloudType' = 'lidar/beta'
+```
+
+Python のオブジェクトから Object3D を初期化します。
+
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
+
+* `points`: ポイントクラウド内の点です。
+* `boxes`: ポイントクラウドにラベルを付けるための 3D バウンディングボックスです。ボックスはポイントクラウドの可視化に表示されます。
+* `vectors`: 各ベクトルはポイントクラウドの可視化に表示されます。バウンディングボックスの向きを示すために使用できます。デフォルトは None です。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/data-types/plotly.mdx b/ja/models/ref/python/data-types/plotly.mdx
index 315e11e308..d12c0fefde 100644
--- a/ja/models/ref/python/data-types/plotly.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/data-types/plotly.mdx
@@ -1,28 +1,23 @@
 ---
 title: Plotly
-namespace: python_sdk_data_type
-python_object_type: class
+kind: クラス
+namespace: wandb.sdk.data_types.plotly
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/plotly.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/plotly.py#L36" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `Plotly`
-
-Plotlyのプロット用W&amp;Bクラス。 
-
-### <kbd>method</kbd> `Plotly.__init__`
+## <kbd>クラス</kbd> wandb.Plotly
 
 ```python
-__init__(val: 'plotly.Figure | matplotlib.artist.Artist')
+(val: 'plotly.Figure | matplotlib.artist.Artist')
 ```
 
-Plotlyオブジェクトを初期化します。
-
-**引数:**
+Plotly プロット用の W&amp;B のクラスです。
 
-* `val`: Matplotlib または Plotly の Figure。
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
 
-***
+* `val`: Matplotlib または Plotly の Figure。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/data-types/table.mdx b/ja/models/ref/python/data-types/table.mdx
index c82176400e..1e810b2303 100644
--- a/ja/models/ref/python/data-types/table.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/data-types/table.mdx
@@ -1,97 +1,122 @@
 ---
 title: 表
-namespace: python_sdk_data_type
-python_object_type: class
+kind: クラス
+namespace: wandb.sdk.data_types.table
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/table.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/table.py#L211" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `Table`
-
-表形式データを表示・分析するための `Table` クラスです。
-
-従来のスプレッドシートとは異なり、表はさまざまなデータ型をサポートします。たとえば、スカラー値、文字列、numpy 配列、`wandb.data_types.Media` のほとんどのサブクラスを扱えます。つまり、`Images`、`Video`、`Audio`、そのほかのリッチな注釈付きメディアを、従来のスカラー値と並べて 表に直接埋め込むことができます。
-
-このクラスは、W&amp;B 表を生成するための主要なクラスです [https://docs.wandb.ai/models/tables](https://docs.wandb.ai/models/tables) 
-
-### <kbd>method</kbd> `Table.__init__`
+## <kbd>クラス</kbd> wandb.Table
 
 ```python
-__init__(
-    columns=None,
-    data=None,
-    rows=None,
-    dataframe=None,
-    dtype=None,
-    optional=True,
-    allow_mixed_types=False,
-    log_mode: "Literal['IMMUTABLE', 'MUTABLE', 'INCREMENTAL'] | None" = 'IMMUTABLE'
-)
+columns: 'list[ColumnKey] | None' = None,
+data: 'list[InputRow] | np.ndarray | pd.DataFrame | None' = None,
+rows: 'list[InputRow] | None' = None,
+dataframe: 'pd.DataFrame | None' = None,
+dtype: 'Any' = None,
+optional: 'bool | list[bool]' = True,
+allow_mixed_types: 'bool' = False,
+log_mode: 'LogMode | None' = 'IMMUTABLE'
 ```
 
-表 objectを初期化します。
-
-`rows` は後方互換性のために用意されていますが、使用しないでください。表 classは、Pandas APIを模倣するために `data` を使用します。
-
-**引数:**
-
-* `columns`:  (List[str]) 表の列名。デフォルトは [&quot;Input&quot;, &quot;Output&quot;, &quot;Expected&quot;] です。
-* `data`:  (List[List[any]]) 値の2次元の行指向配列。
-* `dataframe`:  (pandas.DataFrame) 表の作成に使用するDataFrame object。これを設定すると、`data` 引数と `columns` 引数は無視されます。
-* `rows`:  (List[List[any]]) 値の2次元の行指向配列。
-* `optional`:  (Union[bool,List[bool]]) `None` 値を許可するかどうかを判定します。デフォルトは True です
+表形式データを表示・分析するための 表 クラスです。
+
+従来のスプレッドシートとは異なり、表はさまざまなデータ型をサポートします。
+たとえば、スカラー値、文字列、numpy 配列、`wandb.data_types.Media` のほとんどのサブクラスを扱えます。
+つまり、`Images`、`Video`、`Audio`、そのほかのリッチな注釈付きメディアを
+従来のスカラー値と並べて 表に直接埋め込むことができます。
+
+このクラスは、W&amp;B 表を生成するための主要なクラスです
+[https://docs.wandb.ai/models/tables](https://docs.wandb.ai/models/tables)
+
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
+
+* `columns`: 表の列名。デフォルトは [&quot;Input&quot;, &quot;Output&quot;, &quot;Expected&quot;] です。
+* `data`: 値の2次元の行指向配列、NumPy 配列、または pandas DataFrame。
+* `rows`: 値の2次元の行指向配列。
+* `dataframe`: 表の作成に使用するDataFrame object。これを設定すると、`data` 引数と `columns` 引数は無視されます。
+* `dtype`: 列の値に期待されるタイプで、データの検証に使用されます。
+  設定しない場合、タイプはデータから推論されます。指定できるのは次のいずれかです。
+  * 単一のタイプ
+    * `int`、`str`、`bool`、list、dict、または
+      datetime などの Python 組み込みタイプ。
+    * wandb.data&#95;types で宣言された `wandb.Image` のような W&amp;B Media タイプ
+    * const 値
+  * 上記のいずれかの list。各
+    列に異なるタイプを割り当てるために使用します (長さは `columns` と同じである必要があります) 
+* `optional`: `None` 値を許可するかどうかを判定します。デフォルトは True です。
   * 単一の bool 値を指定した場合、構築時に指定されたすべての列に対して optionality が強制されます
   * bool 値の list を指定した場合、optionality は各列に適用されます。長さは `columns` と同じである必要があります。
-* `allow_mixed_types`:  (bool) 列に複数のタイプが混在することを許可するかどうかを判定します (タイプ検証を無効化します) 。デフォルトは False です
-* `log_mode`:  Optional[str] 変更が発生したときに 表 をどのようにログするかを制御します。オプション:
+    すべての列に適用されます。bool 値の list は、それぞれの列に適用されます。
+* `allow_mixed_types`: 列に複数のタイプが混在することを許可するかどうかを判定します (タイプ検証を無効化します) 。デフォルトは False です
+* `log_mode`: 変更が発生したときに 表 をどのようにログするかを制御します。
+  オプション:
   * &quot;IMMUTABLE&quot; (デフォルト): 表 は一度だけログできます。表 が変更された後に再度ログしようとしても no-op になります。
   * &quot;MUTABLE&quot;: 変更後に 表 を再度ログでき、ログするたびに新しい artifact version が作成されます。
   * &quot;INCREMENTAL&quot;: 表 data は段階的にログされ、ログのたびに前回のログ以降の新しい data を含む新しい artifact entry が作成されます。
 
-***
-
+<div id="methods">
+  ## メソッド
+</div>
 
-### <kbd>method</kbd> `Table.add_column`
+### <kbd>method</kbd> Table.add_column()
 
 ```python
-add_column(name, data, optional=False)
+self,
+name: 'str',
+data: 'list[Any] | np.ndarray',
+optional: 'bool' = False
 ```
 
 テーブルにデータ列を追加します。
 
-**引数:**
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-* `name`:  (str) - 列の一意な名前
-* `data`:  (list | np.array) - 同種のデータで構成される列
-* `optional`:  (bool) - null 相当の値を許可するかどうか
+* `name`: 列の一意な名前。
+* `data`: 同種のデータで構成される列。
+* `optional`: null 相当の値を許可するかどうか。
 
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `Table.add_computed_columns`
+### <kbd>method</kbd> Table.add_computed_columns()
 
 ```python
-add_computed_columns(fn)
+self,
+fn: 'Callable[[int, dict[ColumnKey, Any]], dict[str, Any]]'
 ```
 
 既存のデータに基づいて、1 つ以上の算出列を追加します。
 
-**引数:**
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-* `fn`:  1 つまたは 2 つのパラメーター `ndx` (int) と `row` (dict) を受け取る関数です。各行について、新しい列名をキーとする、新しい列を表す dict を返すことが想定されています。
-  * `ndx` は行のインデックスを表す整数です。`include_ndx` が `True` に設定されている場合にのみ含まれます。
-  * `row` は既存の列をキーとする辞書です
+* `fn`: インデックスと行の dict を受け取る関数です。各行について、新しい列名をキーとする新しい列を表す dict を返します。
 
-***
+<div id="examples">
+  ##### 例
+</div>
 
+コールバック内では:
 
-### <kbd>method</kbd> `Table.add_data`
+* `ndx` は、行のインデックスを表す整数です。
+* `row` は、既存の列をキーとする辞書です。
 
 ```python
-add_data(*data)
+import wandb
+
+table = wandb.Table(columns=["x", "y"], data=[[3, 1], [4, 6]])
+table.add_computed_columns(lambda ndx, row: {"diff": row["x"] - row["y"]})
+```
+
+### <kbd>method</kbd> Table.add_data()
+
+```python
+self, *data: 'Any'
 ```
 
 表に新しいデータ行を追加します。
@@ -100,73 +125,78 @@ add_data(*data)
 
 データの長さは、表の列数と一致している必要があります。
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
+* `data`: 
 
-### <kbd>method</kbd> `Table.add_row`
+### <kbd>method</kbd> Table.add_row()
 
 ```python
-add_row(*row)
+self, *row: 'Any'
 ```
 
 非推奨です。代わりに `Table.add_data` method を使用してください。
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
+* `row`: 
 
-### <kbd>method</kbd> `Table.cast`
+### <kbd>method</kbd> Table.cast()
 
 ```python
-cast(col_name, dtype, optional=False)
+self,
+col_name: 'ColumnKey',
+dtype: 'Any',
+optional: 'bool' = False
 ```
 
 列を特定のデータ型にキャストします。
 
-指定できるのは、通常の Python クラス、W&amp;B の内部タイプ、または wandb.Image や wandb.Classes のインスタンスのようなサンプル object のいずれかです。
-
-**引数:**
-
-* `col_name` (str):  キャストする列の名。
-* `dtype` (class, wandb.wandb&#95;sdk.interface.&#95;dtypes.Type, any):  対象の dtype。
-* `optional` (bool):  列で None を許可するかどうか。
+指定できるのは、通常の Python クラス、W&amp;B の内部タイプ、
+または wandb.Image や
+wandb.Classes のインスタンスのようなサンプル object のいずれかです。
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
+* `col_name`: キャストする列の名。
+* `dtype`: 対象の dtype。
+* `optional`: 列で None を許可するかどうか。
 
-### <kbd>method</kbd> `Table.get_column`
+### <kbd>method</kbd> Table.get_column()
 
 ```python
-get_column(name, convert_to=None)
+self,
+name: 'ColumnKey',
+convert_to: "Literal['numpy'] | None" = None
 ```
 
 表から列を取得し、必要に応じて NumPy オブジェクトに変換します。
 
-**引数:**
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-* `name`:  (str) - 列の名前
-* `convert_to`:  (str, optional)
-  * &quot;numpy&quot;: 元のデータを NumPy オブジェクトに変換します
+* `name`: 列の名前
+* `convert_to`: `"numpy"` を指定すると、元のデータを NumPy オブジェクトに変換します。
 
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `Table.get_dataframe`
+### <kbd>method</kbd> Table.get_dataframe()
 
 ```python
-get_dataframe()
+self
 ```
 
 表を `pandas.DataFrame` として返します。
 
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `Table.get_index`
+### <kbd>method</kbd> Table.get_index()
 
 ```python
-get_index()
+(self)
 ```
 
-他の表でリンクを作成する際に使用する行インデックスの配列を返します。
-
-***
+他の表でリンクを作成する際に使用する行インデックスの配列を返します。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/data-types/video.mdx b/ja/models/ref/python/data-types/video.mdx
index fbe05a9f30..bd48b837bd 100644
--- a/ja/models/ref/python/data-types/video.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/data-types/video.mdx
@@ -1,51 +1,29 @@
 ---
 title: Video
-namespace: python_sdk_data_type
-python_object_type: class
+kind: クラス
+namespace: wandb.sdk.data_types.video
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/video.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/video.py#L75" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `Video`
-
-W&amp;B に動画をログするクラス。 
-
-### <kbd>method</kbd> `Video.__init__`
+## <kbd>クラス</kbd> wandb.Video
 
 ```python
-__init__(
-    data_or_path: 'str | pathlib.Path | np.ndarray | TextIO | BytesIO',
-    caption: 'str | None' = None,
-    fps: 'int | None' = None,
-    format: "Literal['gif', 'mp4', 'webm', 'ogg'] | None" = None
-)
+(data_or_path: 'str | pathlib.Path | np.ndarray | TextIO | BytesIO',
+caption: 'str | None' = None,
+fps: 'int | None' = None,
+format: "Literal['gif', 'mp4', 'webm', 'ogg'] | None" = None)
 ```
 
-W&amp;B Video オブジェクトを初期化します。
+W&amp;B に動画をログするクラスです。
 
-**引数:**
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
 
 * `data_or_path`: Video は、ファイルパスまたは io オブジェクトで初期化できます。numpy テンソルで初期化することもできます。numpy テンソルは 4 次元または 5 次元である必要があります。次元は (フレーム数、チャネル、高さ、幅) または (バッチ、フレーム数、チャネル、高さ、幅) である必要があります。numpy 配列または io オブジェクトで初期化する場合は、`format` 引数で `format` パラメーターを指定する必要があります。
 * `caption`: 表示用の動画に関連付けられたキャプション。
 * `fps`: 生の動画フレームをエンコードする際に使用するフレームレートです。デフォルト値は 4 です。`data_or_path` が文字列または bytes の場合、このパラメーターは効果を持ちません。
-* `format`: 動画の形式です。numpy 配列または io オブジェクトで初期化する場合に必要です。このパラメーターは、動画データのエンコード時に使用する形式を決定するために使われます。指定できる値は &quot;gif&quot;、&quot;mp4&quot;、&quot;webm&quot;、または &quot;ogg&quot; です。値が指定されていない場合、デフォルトの形式は &quot;gif&quot; になります。
-
-**Examples:**
-numpy 配列を動画としてログする
-
-```python
-import numpy as np
-import wandb
-
-with wandb.init() as run:
-    # 軸は (フレーム数, チャンネル, 高さ, 幅)
-    frames = np.random.randint(
-         low=0, high=256, size=(10, 3, 100, 100), dtype=np.uint8
-    )
-    run.log({"video": wandb.Video(frames, format="mp4", fps=4)})
-```
-
-***
+* `format`: 動画の形式です。numpy 配列または io オブジェクトで初期化する場合に必要です。このパラメーターは、動画データのエンコード時に使用する形式を決定するために使われます。指定できる値は &quot;gif&quot;、&quot;mp4&quot;、&quot;webm&quot;、または &quot;ogg&quot; です。値が指定されていない場合、デフォルトの形式は &quot;gif&quot; になります。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/experiments/artifact.mdx b/ja/models/ref/python/experiments/artifact.mdx
index f0a8257df1..9aa709baff 100644
--- a/ja/models/ref/python/experiments/artifact.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/experiments/artifact.mdx
@@ -1,62 +1,57 @@
 ---
 title: Artifact
-namespace: python_sdk_actions
-python_object_type: class
+kind: class
+namespace: wandb.sdk.artifacts.artifact
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/artifacts/artifact.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/artifacts/artifact.py#L112" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `Artifact`
-
-データセットとモデルのバージョン管理のための、柔軟で軽量な基本構成要素です。
-
-空の W&amp;B Artifact を作成します。`add` で始まる method を使って Artifact の内容を追加します。必要なファイルをすべて Artifact に追加したら、`run.log_artifact()` を呼び出してログします。
-
-### <kbd>method</kbd> `Artifact.__init__`
+## <kbd>class</kbd> wandb.Artifact
 
 ```python
-__init__(
-    name: 'str',
-    type: 'str',
-    description: 'str | None' = None,
-    metadata: 'dict[str, Any] | None' = None,
-    incremental: 'bool' = False,
-    use_as: 'str | None' = None,
-    storage_region: 'str | None' = None
-) → None
+name: 'str',
+type: 'str',
+description: 'str | None' = None,
+metadata: 'dict[str, Any] | None' = None,
+incremental: 'bool' = False,
+use_as: 'str | None' = None,
+storage_region: 'str | None' = None
 ```
 
-**引数:**
+データセットとモデルのバージョン管理のための、柔軟で軽量な基本構成要素です。
 
-* `name` (str):  artifact の人間が読み取れる名前です。この名前を使うと、W&amp;B App UI 上またはプログラムから特定の artifact を識別できます。`use_artifact` Public API を使えば、artifact をインタラクティブに参照することもできます。名前には、英字、数字、アンダースコア、ハイフン、ドットを使用できます。名前はプロジェクト内で一意である必要があります。
-* `type` (str):  artifact のタイプです。artifact のタイプは、Artifacts を整理し、相互に区別するために使用します。英字、数字、アンダースコア、ハイフン、ドットを含む任意の文字列を使用できます。一般的なタイプには `dataset` や `model` があります。artifact を W&amp;B Model Registry にリンクしたい場合は、タイプ文字列に `model` を含めてください。なお、一部のタイプは内部使用のために予約されており、ユーザーは設定できません。これには `job` や `wandb-` で始まるタイプが含まれます。
-* `description (str | None) = None`:  artifact の説明です。Model または Dataset Artifacts の場合は、標準化されたチームのモデルカードまたはデータセットカード用のドキュメントを追加します。artifact の説明は、`Artifact.description` 属性を使ってプログラムから確認することも、W&amp;B App UI で確認することもできます。W&amp;B App では、説明は markdown として表示されます。
-* `metadata (dict[str, Any] | None) = None`:  artifact に関する追加情報です。metadata はキーと値のペアからなる辞書として指定します。指定できるキーの総数は 100 個までです。
-* `incremental`:  既存の artifact を変更するには、代わりに `Artifact.new_draft()` method を使用してください。
-* `use_as`:  非推奨。
+空の W&amp;B Artifact を作成します。`add` で始まる method を使って Artifact の内容を
+追加します。必要なファイルをすべて Artifact に追加したら、
+`run.log_artifact()` を呼び出してログします。
 
-**戻り値:**
-`Artifact` object。
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
 
-***
+* `name`: artifact の人間が読み取れる名前です。この名前を使うと、W&amp;B App UI 上またはプログラムから特定の artifact を識別できます。`use_artifact` Public API を使えば、artifact をインタラクティブに参照することもできます。名前には、英字、数字、アンダースコア、ハイフン、ドットを使用できます。名前はプロジェクト内で一意である必要があります。
+* `type`: artifact のタイプです。artifact のタイプは、Artifacts を整理し、相互に区別するために使用します。英字、数字、アンダースコア、ハイフン、ドットを含む任意の文字列を使用できます。一般的なタイプには `dataset` や `model` があります。artifact を W&amp;B Model Registry にリンクしたい場合は、タイプ文字列に `model` を含めてください。なお、一部のタイプは内部使用のために予約されており、ユーザーは設定できません。これには `job` や `wandb-` で始まるタイプが含まれます。
+* `description`: artifact の説明です。Model または Dataset Artifacts の場合は、標準化されたチームのモデルカードまたはデータセットカード用のドキュメントを追加します。artifact の説明は、`Artifact.description` 属性を使ってプログラムから確認することも、W&amp;B App UI で確認することもできます。W&amp;B App では、説明は markdown として表示されます。
+* `metadata`: artifact に関する追加情報です。metadata はキーと値のペアからなる辞書として指定します。指定できるキーの総数は 100 個までです。
+* `incremental`: 既存の artifact を変更するには、代わりに `Artifact.new_draft()` method を使用してください。
+* `use_as`: 非推奨。
+* `storage_region`: 
 
+<div id="properties">
+  ## プロパティ
+</div>
 
-### <kbd>property</kbd> Artifact.aliases
+### <kbd>property</kbd> aliases
 
 アーティファクトバージョンに割り当てられた、意味が分かりやすい参照名または識別用の「ニックネーム」の一覧。1 つ以上設定できます。
 
-エイリアスは、プログラムから参照できる変更可能な参照です。アーティファクトのエイリアスは、W&amp;B App UI またはプログラムから変更できます。詳しくは、[Create new artifact versions](https://docs.wandb.ai/models/artifacts/create-a-new-artifact-version) を参照してください。
+エイリアスは、プログラムから参照できる変更可能な参照です。
+アーティファクトのエイリアスは、W&amp;B App UI またはプログラムから変更できます。
+詳しくは、[Create new artifact versions](https://docs.wandb.ai/models/artifacts/create-a-new-artifact-version)
+を参照してください。
 
-**戻り値:**
-
-* `list[str]`: aliases プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Artifact.collection
+### <kbd>プロパティ</kbd> collection
 
 この artifact を取得したコレクション。
 
@@ -64,122 +59,50 @@ __init__(
 
 artifact の元のコレクションは、ソースシーケンスと呼ばれます。
 
-**戻り値:**
-
-* `ArtifactCollection`: コレクションのプロパティ値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Artifact.commit_hash
+### <kbd>プロパティ</kbd> commit_hash
 
 この Artifact のコミット時に返されるハッシュ値。
 
-**戻り値:**
-
-* `str`: `commit_hash` プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Artifact.created_at
+### <kbd>プロパティ</kbd> created_at
 
 artifact が作成された日時。
 
-**戻り値:**
-
-* `str`: created&#95;at プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>property</kbd> Artifact.description
+### <kbd>property</kbd> 説明
 
 Artifact の説明。
 
-**戻り値:**
-
-* `str | None`: description プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Artifact.digest
+### <kbd>プロパティ</kbd> digest
 
 artifact の論理ダイジェスト。
 
 ダイジェストは artifact の内容を表すチェックサムです。artifact のダイジェストが現在の `latest` バージョンと同じ場合、`log_artifact` は何もしません。
 
-**戻り値:**
-
-* `str`: ダイジェストのプロパティ値。
-
-***
-
-### <kbd>property</kbd> Artifact.entity
+### <kbd>property</kbd> entity
 
 artifact collection が属する entity の名。
 
 artifact が link の場合、entity はリンク先の artifact の entity になります。
 
-**戻り値:**
-
-* `str`: entity のプロパティ値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Artifact.file_count
+### <kbd>プロパティ</kbd> file_count
 
 ファイル数 (参照を含む) 。
 
-**戻り値:**
-
-* `int`: `file_count` プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Artifact.history_step
+### <kbd>プロパティ</kbd> history_step
 
 このartifactのソース run で history メトリクスがログされた、最も近い step。
 
-**例:**
-
-```python
-run = artifact.logged_by()
-if run and (artifact.history_step is not None):
-     history = run.sample_history(
-         min_step=artifact.history_step,
-         max_step=artifact.history_step + 1,
-         keys=["my_metric"],
-     )
-```
-
-**戻り値:**
-
-* `int | None`: `history&#95;step` プロパティの値。
-
-***
+### <kbd>プロパティ</kbd> id
 
+artifact の ID。
 
-### <kbd>プロパティ</kbd> Artifact.id
-
-Artifact の ID。
-
-**戻り値:**
-
-* `str | None`: id プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Artifact.is_link
+### <kbd>プロパティ</kbd> is_link
 
 artifact がリンクアーティファクトかどうかを示すブールフラグです。
 
-True: artifact はソースアーティファクトへのリンクアーティファクトです。False: artifact はソースアーティファクトです。
-
-**戻り値:**
+True: artifact はソースアーティファクトへのリンクアーティファクトです。
+False: artifact はソースアーティファクトです。
 
-* `bool`: is&#95;link プロパティの値です。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Artifact.linked_artifacts
+### <kbd>プロパティ</kbd> linked_artifacts
 
 ソース Artifact にリンクされているすべての Artifact の一覧を返します。
 
@@ -187,358 +110,211 @@ True: artifact はソースアーティファクトへのリンクアーティ
 
 結果は 500 件までに制限されます。
 
-**戻り値:**
-
-* `list[Artifact]`: linked&#95;artifacts プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>property</kbd> Artifact.manifest
+### <kbd>property</kbd> manifest
 
 Artifact のマニフェスト。
 
 マニフェストにはその内容がすべて一覧表示され、Artifact がログされると変更できません。
 
-**戻り値:**
-
-* `ArtifactManifest`: manifest プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Artifact.metadata
+### <kbd>プロパティ</kbd> metadata
 
 ユーザー定義のartifactメタデータ。
 
 artifactに関連付けられた構造化データ。
 
-**戻り値:**
-
-* `dict`: metadataプロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Artifact.name
+### <kbd>プロパティ</kbd> 名
 
 artifact の名とバージョンです。
 
 `{collection}:{alias}` 形式の文字列です。artifact がログまたは保存される前に取得した場合、名には alias は含まれません。artifact がリンクの場合、名はリンク先の artifact の名になります。
 
-**戻り値:**
-
-* `str`: 名のプロパティ値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Artifact.project
+### <kbd>プロパティ</kbd> project
 
 artifact collection が属するプロジェクトの名。
 
 artifact が link の場合、プロジェクトはリンク先の artifact のプロジェクトになります。
 
-**戻り値:**
-
-* `str`: プロジェクト プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Artifact.qualified_name
+### <kbd>プロパティ</kbd> qualified_name
 
 artifact の entity/プロジェクト/名です。
 
 artifact がリンクの場合、qualified name はリンク先の artifact パスの qualified name になります。
 
-**戻り値:**
-
-* `str`: `qualified_name` のプロパティ値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Artifact.size
+### <kbd>プロパティ</kbd> size
 
 Artifact の合計サイズ (バイト単位) 。
 
 この Artifact がトラッキングしている参照も含まれます。
 
-**戻り値:**
-
-* `int`: size プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Artifact.source_artifact
+### <kbd>プロパティ</kbd> source_artifact
 
 元のログ済み artifact であるソース artifact を返します。
 
 この artifact がソース artifact (`artifact.is_link == False`) の場合は、自身を返します。
 
-**戻り値:**
-
-* `Artifact`: source&#95;artifact プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Artifact.source_collection
+### <kbd>プロパティ</kbd> source_collection
 
 Artifact のソース collection。
 
 ソース collection は、Artifact がログされた元の collection です。
 
-**戻り値:**
-
-* `ArtifactCollection`: source&#95;collection プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Artifact.source_entity
+### <kbd>プロパティ</kbd> source_entity
 
 ソースartifactのentity名。
 
-**戻り値:**
-
-* `str`: source&#95;entity プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Artifact.source_name
+### <kbd>プロパティ</kbd> source_name
 
 ソース artifact の artifact 名とバージョン。
 
 `{source_collection}:{alias}` 形式の文字列です。artifact が保存される前は、バージョンがまだ確定していないため、名前のみが含まれます。
 
-**戻り値:**
-
-* `str`: source&#95;name のプロパティ値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Artifact.source_project
+### <kbd>プロパティ</kbd> source_project
 
 ソース Artifact のプロジェクト名。
 
-**戻り値:**
-
-* `str`: source&#95;project プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>property</kbd> Artifact.source_qualified_name
+### <kbd>property</kbd> source_qualified_name
 
 元のartifactの source&#95;entity/source&#95;project/source&#95;name。
 
-**戻り値:**
-
-* `str`: source&#95;qualified&#95;name のプロパティ値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Artifact.source_version
+### <kbd>プロパティ</kbd> source_version
 
 ソース artifact のバージョン。
 
 `v{number}` 形式の文字列。
 
-**戻り値:**
-
-* `str`: source&#95;version プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Artifact.state
+### <kbd>プロパティ</kbd> state
 
 Artifact のステータスです。次のいずれかになります: &quot;PENDING&quot;、&quot;COMMITTED&quot;、または &quot;DELETED&quot;。
 
-**戻り値:**
-
-* `str`: state プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Artifact.tags
+### <kbd>プロパティ</kbd> tags
 
 このアーティファクトのバージョンに割り当てられた、1 つ以上のタグのリスト。
 
-**戻り値:**
-
-* `list[str]`: `tags` プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Artifact.ttl
+### <kbd>プロパティ</kbd> ttl
 
 artifact の time-to-live (TTL) ポリシー。
 
 TTL ポリシーの期間を過ぎると、Artifacts はその後まもなく削除されます。`None` に設定すると、その artifact では TTL ポリシーが無効になり、チームのデフォルト TTL が存在していても削除対象としてスケジュールされません。チーム管理者がデフォルト TTL を定義しており、artifact にカスタムポリシーが設定されていない場合、artifact はチームのデフォルトの TTL ポリシーを継承します。
 
-**発生する例外:**
-
-* `ArtifactNotLoggedError`: artifact がまだログまたは保存されていない場合、継承された TTL を取得できません。
-
-**戻り値:**
-
-* `timedelta | None`: ttl プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Artifact.type
+### <kbd>プロパティ</kbd> type
 
 Artifact のタイプです。一般的なタイプには `dataset` や `model` などがあります。
 
-**戻り値:**
-
-* `str`: type プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Artifact.updated_at
+### <kbd>プロパティ</kbd> updated_at
 
 Artifact が最後に更新された日時です。
 
-**戻り値:**
-
-* `str`: `updated_at` プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Artifact.url
+### <kbd>プロパティ</kbd> url
 
 アーティファクトのURLを生成します。
 
-**戻り値:**
-
-* `str`:  アーティファクトのURL。
-
-**戻り値:**
+### <kbd>プロパティ</kbd> use_as
 
-* `str`: urlプロパティの値。
+非推奨。
 
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Artifact.use_as
-
-非推奨です。
-
-**戻り値:**
-
-* `str | None`: use&#95;as プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Artifact.version
+### <kbd>プロパティ</kbd> version
 
 Artifact のバージョン。
 
 `v{number}` 形式の文字列です。link artifact の場合、バージョンはリンク先の collection のものになります。
 
-**戻り値:**
+<div id="methods">
+  ## メソッド
+</div>
 
-* `str`: version プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>method</kbd> `Artifact.add`
+### <kbd>method</kbd> Artifact.add()
 
 ```python
-add(
-    obj: 'WBValue',
-    name: 'StrPath',
-    overwrite: 'bool' = False
-) → ArtifactManifestEntry
+self,
+obj: 'WBValue',
+name: 'StrPath',
+overwrite: 'bool' = False
 ```
 
 artifact に wandb.WBValue `obj` を追加します。
 
-**引数:**
-
-* `obj`:  追加するオブジェクト。現在サポートされているのは、Bokeh、JoinedTable、PartitionedTable、Table、Classes、ImageMask、BoundingBoxes2D、Audio、Image、Video、Html、Object3D のいずれかです。
-* `name`:  オブジェクトを追加する artifact 内のパス。
-* `overwrite`:  True の場合、該当する場合は同じファイルパスを持つ既存のオブジェクトを上書きします。
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-**戻り値:**
-追加されたマニフェストエントリ
+* `obj`: 追加するオブジェクト。現在サポートされているのは、Bokeh、JoinedTable、PartitionedTable、Table、Classes、ImageMask、BoundingBoxes2D、Audio、Image、Video、Html、Object3D のいずれかです。
+* `name`: オブジェクトを追加する artifact 内のパス。
+* `overwrite`: True の場合、該当する場合は同じファイルパスを持つ既存のオブジェクトを上書きします。
 
-**例外:**
-
-* `ArtifactFinalizedError`:  現在の artifact バージョンは確定済みのため、変更できません。代わりに新しい artifact バージョンをログしてください。
-
-***
+##### 例外
 
+* `ArtifactFinalizedError`: 現在の artifact バージョンは確定済みのため、変更できません。代わりに新しい artifact バージョンをログしてください。
 
-### <kbd>method</kbd> `Artifact.add_dir`
+### <kbd>method</kbd> Artifact.add_dir()
 
 ```python
-add_dir(
-    local_path: 'str',
-    name: 'str | None' = None,
-    skip_cache: 'bool | None' = False,
-    policy: "Literal['mutable', 'immutable'] | None" = 'mutable',
-    merge: 'bool' = False
-) → None
+self,
+local_path: 'str',
+name: 'str | None' = None,
+skip_cache: 'bool | None' = False,
+policy: "Literal['mutable', 'immutable'] | None" = 'mutable',
+merge: 'bool' = False
 ```
 
 ローカルディレクトリを artifact に追加します。
 
-**引数:**
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-* `local_path`:  ローカルディレクトリのパス。
-* `name`:  artifact 内のサブディレクトリ名。指定した名前は、W&amp;B App UI で artifact の `type` 配下にネストされて表示されます。デフォルトでは artifact のルートです。
-* `skip_cache`:  `True` に設定すると、W&amp;B はアップロード中にファイルをキャッシュへコピーまたは移動しません
-* `policy`:  デフォルトは &quot;mutable&quot; です。
+* `local_path`: ローカルディレクトリのパス。
+* `name`: artifact 内のサブディレクトリ名。指定した名前は、W&amp;B App UI で artifact の `type` 配下にネストされて表示されます。デフォルトでは artifact のルートです。
+* `skip_cache`: `True` に設定すると、W&amp;B はアップロード中にファイルをキャッシュへコピーまたは移動しません
+* `policy`: デフォルトは &quot;mutable&quot; です。
   * mutable: アップロード中の破損を防ぐため、ファイルの一時コピーを作成します。
   * immutable: 保護を無効にし、ユーザーがファイルを削除または変更しないことを前提とします。
-* `merge`:  `False` (デフォルト) の場合、以前の `add_dir` 呼び出しですでに追加されたファイルの内容が変更されていると `ValueError` を送出します。`True` の場合、内容が変更された既存ファイルを上書きします。新しいファイルは常に追加され、既存ファイルが削除されることはありません。ディレクトリ全体を置き換えるには、`add_dir(local_path, name=my_prefix)` を使用してディレクトリ追加時に名前を指定し、`remove(my_prefix)` を呼び出してそのディレクトリを削除してから、再度追加してください。
+* `merge`: `False` (デフォルト) の場合、以前の `add_dir` 呼び出しですでに追加されたファイルの内容が変更されていると `ValueError` を送出します。`True` の場合、内容が変更された既存ファイルを上書きします。新しいファイルは常に追加され、既存ファイルが削除されることはありません。ディレクトリ全体を置き換えるには、`add_dir(local_path, name=my_prefix)` を使用してディレクトリ追加時に名前を指定し、`remove(my_prefix)` を呼び出してそのディレクトリを削除してから、再度追加してください。
 
-**例外:**
+##### 例外
 
-* `ArtifactFinalizedError`:  現在の artifact バージョンは確定済みのため、変更できません。代わりに新しい artifact バージョンをログしてください。
-* `ValueError`:  `policy` は &quot;mutable&quot; または &quot;immutable&quot; である必要があります
+* `ArtifactFinalizedError`: 現在のartifactバージョンは確定済みのため、変更できません。代わりに新しいartifactバージョンをログしてください。
+* `ValueError`: Policy は &quot;mutable&quot; または &quot;immutable&quot; である必要があります
 
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `Artifact.add_file`
+### <kbd>method</kbd> Artifact.add_file()
 
 ```python
-add_file(
-    local_path: 'str',
-    name: 'str | None' = None,
-    is_tmp: 'bool | None' = False,
-    skip_cache: 'bool | None' = False,
-    policy: "Literal['mutable', 'immutable'] | None" = 'mutable',
-    overwrite: 'bool' = False
-) → ArtifactManifestEntry
+self,
+local_path: 'str',
+name: 'str | None' = None,
+is_tmp: 'bool | None' = False,
+skip_cache: 'bool | None' = False,
+policy: "Literal['mutable', 'immutable'] | None" = 'mutable',
+overwrite: 'bool' = False
 ```
 
 ローカルファイルをartifactに追加します。
 
-**引数:**
-
-* `local_path`:  追加するファイルのパス。
-* `name`:  追加するファイルに使用する、artifact内のパス。デフォルトではファイルのベース名が使用されます。
-* `is_tmp`:  true の場合、競合を避けるため、ファイル名は決定論的に変更されます。
-* `skip_cache`:  `True` の場合、アップロード後にファイルをキャッシュへコピーしません。
-* `policy`:  デフォルトでは &quot;mutable&quot; に設定されます。&quot;mutable&quot; を指定すると、アップロード中の破損を防ぐためにファイルの一時コピーを作成します。&quot;immutable&quot; を指定すると、保護を無効にし、ユーザーがファイルを削除または変更しないことを前提とします。
-* `overwrite`:  `True` の場合、ファイルがすでに存在していれば上書きします。
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-**戻り値:**
-追加されたマニフェストエントリ。
+* `local_path`: 追加するファイルのパス。
+* `name`: 追加するファイルに使用する、artifact内のパス。デフォルトではファイルのベース名が使用されます。
+* `is_tmp`: true の場合、競合を避けるため、ファイル名は決定論的に変更されます。
+* `skip_cache`: `True` の場合、アップロード後にファイルをキャッシュへコピーしません。
+* `policy`: デフォルトでは &quot;mutable&quot; に設定されます。&quot;mutable&quot; を指定すると、アップロード中の破損を防ぐためにファイルの一時コピーを作成します。&quot;immutable&quot; を指定すると、保護を無効にし、ユーザーがファイルを削除または変更しないことを前提とします。
+* `overwrite`: `True` の場合、ファイルがすでに存在していれば上書きします。
 
-**Raises:**
+<div id="raises">
+  ##### Raises
+</div>
 
-* `ArtifactFinalizedError`:  現在のartifactバージョンは確定済みのため、変更できません。代わりに新しいartifactバージョンをログしてください。
-* `ValueError`:  Policy は &quot;mutable&quot; または &quot;immutable&quot; である必要があります
+* `ArtifactFinalizedError`: 現在のartifactバージョンは確定済みのため、変更できません。代わりに新しいartifactバージョンをログしてください。
+* `ValueError`: Policy は &quot;mutable&quot; または &quot;immutable&quot; である必要があります
 
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `Artifact.add_reference`
+### <kbd>method</kbd> Artifact.add_reference()
 
 ```python
-add_reference(
-    uri: 'ArtifactManifestEntry | str',
-    name: 'StrPath | None' = None,
-    checksum: 'bool' = True,
-    max_objects: 'int | None' = None
-) → Sequence[ArtifactManifestEntry]
+self,
+uri: 'ArtifactManifestEntry | str',
+name: 'StrPath | None' = None,
+checksum: 'bool' = True,
+max_objects: 'int | None' = None
 ```
 
 URI で指定した参照を アーティファクト に追加します。
@@ -556,50 +332,45 @@ URI で指定した参照を アーティファクト に追加します。
 
 その他のスキームでは、ダイジェストは URI のハッシュのみとなり、サイズは空欄のままになります。
 
-**引数:**
-
-* `uri`:  追加する参照の URI パス。別の アーティファクト のエントリへの参照を保存するには、`Artifact.get_entry` が返すオブジェクトを URI パスとして指定することもできます。
-* `name`:  この参照の内容を配置する アーティファクト 内のパス。
-* `checksum`:  参照 URI にあるリソースのチェックサムを計算するかどうか。自動整合性検証を有効にするため、チェックサムの計算を強く推奨します。チェックサムの計算を無効にすると アーティファクト の作成は高速になりますが、参照ディレクトリは走査されないため、ディレクトリ内のオブジェクトは アーティファクト に保存されません。参照オブジェクトを追加する場合は `checksum=False` に設定することを推奨します。この場合、新しいバージョンは参照 URI が変更されたときにのみ作成されます。
-* `max_objects`:  ディレクトリまたは bucket store prefix を指す参照を追加する際に対象とするオブジェクトの最大数。デフォルトでは、Amazon S3、GCS、Azure、およびローカルファイルで許可されるオブジェクトの最大数は 10,000,000 です。その他の URI スキームには最大数はありません。
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-**戻り値:**
-追加されたマニフェストエントリ。
+* `uri`: 追加する参照の URI パス。別の アーティファクト のエントリへの参照を保存するには、`Artifact.get_entry` が返すオブジェクトを URI パスとして指定することもできます。
+* `name`: この参照の内容を配置する アーティファクト 内のパス。
+* `checksum`: 参照 URI にあるリソースのチェックサムを計算するかどうか。自動整合性検証を有効にするため、チェックサムの計算を強く推奨します。チェックサムの計算を無効にすると アーティファクト の作成は高速になりますが、参照ディレクトリは走査されないため、ディレクトリ内のオブジェクトは アーティファクト に保存されません。参照オブジェクトを追加する場合は `checksum=False` に設定することを推奨します。この場合、新しいバージョンは参照 URI が変更されたときにのみ作成されます。
+* `max_objects`: ディレクトリまたは bucket store prefix を指す参照を追加する際に対象とするオブジェクトの最大数。デフォルトでは、Amazon S3、GCS、Azure、およびローカルファイルで許可されるオブジェクトの最大数は 10,000,000 です。その他の URI スキームには最大数はありません。
 
-**Raises:**
+##### 例外
 
-* `ArtifactFinalizedError`:  現在の アーティファクト バージョンは 確定済み されているため、変更を加えることはできません。代わりに新しい アーティファクト バージョンをログしてください。
-
-***
+* `ArtifactFinalizedError`: 現在の artifact バージョンは確定済みのため、変更できません。代わりに新しい artifact バージョンをログしてください。
 
-### <kbd>method</kbd> `Artifact.checkout`
+### <kbd>method</kbd> Artifact.checkout()
 
 ```python
-checkout(root: 'str | None' = None) → str
+self,
+root: 'str | None' = None
 ```
 
 指定したルートディレクトリを、artifact の内容で置き換えます。
 
 WARNING: artifact に含まれていない `root` 内のファイルはすべて削除されます。
 
-**引数:**
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
 * `root`: この artifact のファイルで置き換える対象のディレクトリ。
 
-**戻り値:**
-チェックアウトした内容のパス。
-
-**例外:**
+##### 例外
 
 * `ArtifactNotLoggedError`: artifact がログされていない場合。
 
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `Artifact.delete`
+### <kbd>method</kbd> Artifact.delete()
 
 ```python
-delete(delete_aliases: 'bool' = False) → None
+self,
+delete_aliases: 'bool' = False
 ```
 
 artifact とそのファイルを削除します。
@@ -608,412 +379,354 @@ artifact とそのファイルを削除します。
 
 ソース artifact と collection の間のリンクを削除するには、`Artifact.delete()` ではなく `Artifact.unlink()` を使用してください。
 
-**引数:**
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
 * `delete_aliases`: `True` に設定すると、artifact に関連付けられているすべての alias を削除します。`False` の場合、artifact に既存の alias があると例外を送出します。artifact がリンク先の collection から取得されたものである場合、このパラメーターは無視されます。
 
-**例外:**
+##### 例外
 
 * `ArtifactNotLoggedError`: artifact がログされていない場合。
 
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `Artifact.download`
+### <kbd>method</kbd> Artifact.download()
 
 ```python
-download(
-    root: 'StrPath | None' = None,
-    allow_missing_references: 'bool' = False,
-    skip_cache: 'bool | None' = None,
-    path_prefix: 'StrPath | None' = None,
-    multipart: 'bool | None' = None
-) → FilePathStr
+self,
+root: 'StrPath | None' = None,
+allow_missing_references: 'bool' = False,
+skip_cache: 'bool | None' = None,
+path_prefix: 'StrPath | None' = None,
+multipart: 'bool | None' = None
 ```
 
 artifact の内容を、指定したルートディレクトリにダウンロードします。
 
 `root` 内にある既存のファイルは変更されません。`root` の内容を artifact と完全に一致させたい場合は、`download` を呼び出す前に `root` を明示的に削除してください。
 
-**引数:**
-
-* `root`:  W&amp;B が artifact のファイルを保存するディレクトリ。
-* `allow_missing_references`:  `True` に設定すると、参照ファイルのダウンロード中に無効な参照パスは無視されます。
-* `skip_cache`:  `True` に設定すると、ダウンロード時に artifact キャッシュをスキップし、W&amp;B は各ファイルをデフォルトのルートまたは指定したダウンロードディレクトリにダウンロードします。
-* `path_prefix`:  指定した場合、指定したプレフィックスで始まるパスを持つファイルのみダウンロードされます。UNIX 形式 (フォワードスラッシュ) を使用します。
-* `multipart`:  `None` (デフォルト) に設定すると、各ファイルのサイズが 2GB を超える場合、multipart ダウンロードを使用して artifact を並列にダウンロードします。`True` または `False` に設定すると、ファイルサイズに関係なく、artifact は並列または逐次でダウンロードされます。
-
-**戻り値:**
-ダウンロードした内容のパス。
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-**Raises:**
+* `root`: W&amp;B が artifact のファイルを保存するディレクトリ。
+* `allow_missing_references`: `True` に設定すると、参照ファイルのダウンロード中に無効な参照パスは無視されます。
+* `skip_cache`: `True` に設定すると、ダウンロード時に artifact キャッシュをスキップし、W&amp;B は各ファイルをデフォルトのルートまたは指定したダウンロードディレクトリにダウンロードします。
+* `path_prefix`: 指定した場合、指定したプレフィックスで始まるパスを持つファイルのみダウンロードされます。UNIX 形式 (フォワードスラッシュ) を使用します。
+* `multipart`: `None` (デフォルト) に設定すると、各ファイルのサイズが 2GB を超える場合、multipart ダウンロードを使用して artifact を並列にダウンロードします。`True` または `False` に設定すると、ファイルサイズに関係なく、artifact は並列または逐次でダウンロードされます。
 
-* `ArtifactNotLoggedError`:  artifact がログされていない場合。
-
-***
+##### 例外
 
+* `ArtifactNotLoggedError`: artifact がログされていない場合。
 
-### <kbd>method</kbd> `Artifact.file`
+### <kbd>method</kbd> Artifact.file()
 
 ```python
-file(root: 'str | None' = None) → StrPath
+self,
+root: 'str | None' = None
 ```
 
 `root` で指定したディレクトリに、単一ファイルのArtifactをダウンロードします。
 
-**引数:**
-
-* `root`:  ファイルの保存先となるルートディレクトリ。デフォルトは `./artifacts/self.name/` です。
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-**戻り値:**
-ダウンロードしたファイルのフルパス。
+* `root`: ファイルの保存先となるルートディレクトリ。デフォルトは `./artifacts/self.name/` です。
 
-**送出する例外:**
+##### 送出する例外
 
-* `ArtifactNotLoggedError`:  Artifactがログされていない場合。
-* `ValueError`:  Artifactに複数のファイルが含まれている場合。
+* `ArtifactNotLoggedError`: Artifactがログされていない場合。
+* `ValueError`: Artifactに複数のファイルが含まれている場合。
 
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `Artifact.files`
+### <kbd>method</kbd> Artifact.files()
 
 ```python
-files(
-    names: 'list[str] | None' = None,
-    per_page: 'int' = 50,
-    start: 'str | None' = None
-) → ArtifactFiles
+self,
+names: 'list[str] | None' = None,
+per_page: 'int' = 50,
+start: 'str | None' = None
 ```
 
 この アーティファクト に保存されているすべてのファイルをイテレートします。
 
-**引数:**
-
-* `names`:  一覧取得する対象の、アーティファクト のルートからの相対ファイルパス。
-* `per_page`:  リクエストごとに返すファイル数。
-* `start`:  過去のクエリを再開するためのページネーションカーソル。前回の paginator の `.cursor` 属性から取得します。
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-**戻り値:**
-`File` オブジェクトを含むイテレータ。
+* `names`: 一覧取得する対象の、アーティファクト のルートからの相対ファイルパス。
+* `per_page`: リクエストごとに返すファイル数。
+* `start`: 過去のクエリを再開するためのページネーションカーソル。前回の paginator の `.cursor` 属性から取得します。
 
-**Raises:**
+##### 例外
 
-* `ArtifactNotLoggedError`:  アーティファクト がログされていない場合。
-
-***
+* `ArtifactNotLoggedError`: artifact がログされていない場合。
 
-### <kbd>method</kbd> `Artifact.finalize`
+### <kbd>method</kbd> Artifact.finalize()
 
 ```python
-finalize() → None
+self
 ```
 
 artifact バージョンを確定します。
 
-artifact は特定の artifact バージョンとしてログされるため、いったん確定するとその artifact バージョンは変更できません。artifact にさらにデータをログするには、新しい artifact バージョンを作成してください。artifact は `log_artifact` でログすると自動的に自動確定されます。
+artifact は特定の artifact バージョンとしてログされるため、いったん確定するとその artifact
+バージョンは変更できません。artifact にさらにデータをログするには、新しい artifact バージョンを作成してください。artifact は `log_artifact`
+でログすると自動的に自動確定されます。
 
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `Artifact.get`
+### <kbd>method</kbd> Artifact.get()
 
 ```python
-get(name: 'str') → WBValue | None
+self,
+name: 'str'
 ```
 
 artifact 内の相対 `name` にある WBValue object を取得します。
 
-**引数:**
-
-* `name`:  取得する artifact 内の相対パス名。
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-**戻り値:**
-`run.log()` でログでき、W&amp;B UI で可視化できる W&amp;B object。
+* `name`: 取得する artifact 内の相対パス名。
 
-**Raises:**
+##### 発生する例外
 
-* `ArtifactNotLoggedError`:  artifact がログされていない場合、または run がオフラインの場合。
+* `ArtifactNotLoggedError`: artifact がログされていない場合、または run がオフラインの場合。
 
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `Artifact.get_added_local_path_name`
+### <kbd>method</kbd> Artifact.get_added_local_path_name()
 
 ```python
-get_added_local_path_name(local_path: 'str') → str | None
+self,
+local_path: 'str'
 ```
 
 ローカルファイルシステム上のパスで追加されたファイルの artifact 相対名を取得します。
 
-**引数:**
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
 * `local_path`: artifact 相対名に変換するローカルパス。
 
-**戻り値:**
-artifact の相対名。
-
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `Artifact.get_entry`
+### <kbd>method</kbd> Artifact.get_entry()
 
 ```python
-get_entry(name: 'StrPath') → ArtifactManifestEntry
+self,
+name: 'StrPath'
 ```
 
 指定した名のエントリを取得します。
 
-**引数:**
-
-* `name`:  取得する artifact の相対名
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-**戻り値:**
-`W&B` オブジェクト。
+* `name`: 取得する artifact の相対名
 
-**発生する例外:**
+##### 発生する例外
 
-* `ArtifactNotLoggedError`:  artifact がログされていない場合、または run がオフラインの場合。
-* `KeyError`:  artifact に指定した名のエントリが含まれていない場合。
+* `ArtifactNotLoggedError`: artifact がログされていない場合、または run がオフラインの場合。
+* `KeyError`: artifact に指定した名のエントリが含まれていない場合。
 
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `Artifact.get_path`
+### <kbd>method</kbd> Artifact.get_path()
 
 ```python
-get_path(name: 'StrPath') → ArtifactManifestEntry
+self,
+name: 'StrPath'
 ```
 
 非推奨です。`get_entry(name)` を使用してください。
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
+* `name`: 
 
-### <kbd>method</kbd> `Artifact.is_draft`
+### <kbd>method</kbd> Artifact.is_draft()
 
 ```python
-is_draft() → bool
+self
 ```
 
 artifact が未保存かどうかを確認します。
 
-**戻り値:**
-ブール値です。artifact が保存されている場合は `False`、保存されていない場合は `True` です。
-
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `Artifact.json_encode`
+### <kbd>method</kbd> Artifact.json_encode()
 
 ```python
-json_encode() → dict[str, Any]
+self
 ```
 
 artifactをJSON形式にエンコードしたものを返します。
 
-**戻り値:**
-artifactの属性を表す `string` 型のキーを持つ `dict`。
-
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `Artifact.link`
+### <kbd>method</kbd> Artifact.link()
 
 ```python
-link(target_path: 'str', aliases: 'Iterable[str] | None' = None) → Artifact
+self,
+target_path: 'str',
+aliases: 'Iterable[str] | None' = None
 ```
 
 この artifact をコレクションにリンクします。
 
-**引数:**
-
-* `target_path`:  コレクションのパス。パスは、プレフィックス &quot;wandb-registry-&quot; に続けて、レジストリ名とコレクション名を指定した `wandb-registry-{REGISTRY_NAME}/{COLLECTION_NAME}` の形式です。
-* `aliases`:  リンクした artifact に 1 つ以上のエイリアスを追加します。&quot;latest&quot; エイリアスは、リンクした artifact のうち最新のものに自動的に適用されます。
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-**例外:**
+* `target_path`: コレクションのパス。パスは、プレフィックス &quot;wandb-registry-&quot; に続けて、レジストリ名とコレクション名を指定した `wandb-registry-{REGISTRY_NAME}/{COLLECTION_NAME}` の形式です。
+* `aliases`: リンクした artifact に 1 つ以上のエイリアスを追加します。&quot;latest&quot; エイリアスは、リンクした artifact のうち最新のものに自動的に適用されます。
 
-* `ArtifactNotLoggedError`:  artifact がログされていない場合に送出されます。
-
-**戻り値:**
-リンクされた artifact。
-
-***
+##### 例外
 
+* `ArtifactNotLoggedError`: artifact がログされていない場合。
 
-### <kbd>method</kbd> `Artifact.logged_by`
+### <kbd>method</kbd> Artifact.logged_by()
 
 ```python
-logged_by() → Run | None
+self
 ```
 
 artifact を最初にログした W&amp;B run を取得します。
 
-**戻り値:**
-artifact を最初にログした W&amp;B run の名。
-
-**Raises:**
-
-* `ArtifactNotLoggedError`:  artifact がログされていない場合。
-
-***
+##### 例外
 
+* `ArtifactNotLoggedError`: artifact がログされていない場合。
 
-### <kbd>method</kbd> `Artifact.new_draft`
+### <kbd>method</kbd> Artifact.new_draft()
 
 ```python
-new_draft() → Artifact
+self
 ```
 
 このコミット済みartifactと同じ内容を持つ新しいドラフトartifactを作成します。
 
 既存のartifactを変更すると、「段階的artifact」と呼ばれる新しいartifactバージョンが作成されます。返されるartifactは拡張または変更でき、新しいバージョンとしてログできます。
 
-**戻り値:**
-`Artifact` object。
-
-**発生する例外:**
-
-* `ArtifactNotLoggedError`: artifactがログされていない場合。
-
-***
+##### 例外
 
+* `ArtifactNotLoggedError`: artifact がログされていない場合。
 
-### <kbd>method</kbd> `Artifact.new_file`
+### <kbd>method</kbd> Artifact.new_file()
 
 ```python
-new_file(
-    name: 'str',
-    mode: 'str' = 'x',
-    encoding: 'str | None' = None
-) → Generator[IO]
+self,
+name: 'str',
+mode: 'str' = 'x',
+encoding: 'str | None' = None
 ```
 
 新しい一時ファイルを開き、アーティファクト に追加します。
 
-**引数:**
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-* `name`:  アーティファクト に追加する新しいファイルの名。
-* `mode`:  新しいファイルを開くときに使用するファイルアクセスモード。
-* `encoding`:  新しいファイルを開くときに使用するエンコーディング。
+* `name`: アーティファクト に追加する新しいファイルの名。
+* `mode`: 新しいファイルを開くときに使用するファイルアクセスモード。
+* `encoding`: 新しいファイルを開くときに使用するエンコーディング。
 
-**戻り値:**
-書き込み可能な新しいファイルオブジェクト。ファイルを閉じると、自動的に アーティファクト に追加されます。
+##### 例外
 
-**送出される例外:**
-
-* `ArtifactFinalizedError`:  現在の アーティファクト バージョンは確定済みのため、変更できません。代わりに新しい アーティファクト バージョンをログしてください。
-
-***
+* `ArtifactFinalizedError`: 現在の artifact バージョンは確定済みのため、変更できません。代わりに新しい artifact バージョンをログしてください。
 
-### <kbd>method</kbd> `Artifact.remove`
+### <kbd>method</kbd> Artifact.remove()
 
 ```python
-remove(item: 'StrPath | ArtifactManifestEntry') → None
+self,
+item: 'StrPath | ArtifactManifestEntry'
 ```
 
 artifact から項目を削除します。
 
-**引数:**
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
 * `item`: 削除する項目です。特定の manifest エントリ、または artifact 相対パスの名を指定できます。`item` がディレクトリに一致する場合、そのディレクトリ内のすべての項目が削除されます。
 
-**Raises:**
+<div id="raises">
+  ##### Raises
+</div>
 
 * `ArtifactFinalizedError`: 現在の artifact バージョンは確定済みのため、変更できません。代わりに新しい artifact バージョンをログしてください。
 * `FileNotFoundError`: artifact 内に `item` が見つからない場合。
 
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `Artifact.save`
+### <kbd>method</kbd> Artifact.save()
 
 ```python
-save(
-    project: 'str | None' = None,
-    settings: 'wandb.Settings | None' = None
-) → None
+self,
+project: 'str | None' = None,
+settings: 'wandb.Settings | None' = None
 ```
 
 artifact に加えた変更をすべて保存します。
 
 現在 run コンテキスト内にいる場合、その run がこの artifact をログします。現在 run コンテキスト内にいない場合は、この artifact をトラッキングするために、タイプが &quot;auto&quot; の run が作成されます。
 
-**引数:**
-
-* `project`:  run がまだコンテキスト内にない場合に、artifact に使用するプロジェクト。
-* `settings`:  自動 run の初期化時に使用する設定オブジェクト。主にテストハーネスで使用します。
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-***
+* `project`: run がまだコンテキスト内にない場合に、artifact に使用するプロジェクト。
+* `settings`: 自動 run の初期化時に使用する設定オブジェクト。主にテストハーネスで使用します。
 
-
-### <kbd>method</kbd> `Artifact.unlink`
+### <kbd>method</kbd> Artifact.unlink()
 
 ```python
-unlink() → None
+self
 ```
 
 この artifact が artifact collection にリンクされたメンバーである場合は、この artifact のリンクを解除します。
 
-**発生する例外:**
-
-* `ArtifactNotLoggedError`:  artifact がログされていない場合。
-* `ValueError`:  artifact がどの collection にもリンクされていない場合。
-
-***
+##### 発生する例外
 
+* `ArtifactNotLoggedError`: artifact がログされていない場合。
+* `ValueError`: artifact がどの collection にもリンクされていない場合。
 
-### <kbd>method</kbd> `Artifact.used_by`
+### <kbd>method</kbd> Artifact.used_by()
 
 ```python
-used_by() → list[Run]
+self
 ```
 
 このartifactおよびそれにリンクされたartifactを使用したrunのリストを取得します。
 
-**戻り値:**
-`Run` オブジェクトのリスト。
-
-**発生する例外:**
-
-* `ArtifactNotLoggedError`: artifactがログされていない場合。
-
-***
+##### 例外
 
+* `ArtifactNotLoggedError`: artifact がログされていない場合。
 
-### <kbd>method</kbd> `Artifact.verify`
+### <kbd>method</kbd> Artifact.verify()
 
 ```python
-verify(root: 'str | None' = None) → None
+self,
+root: 'str | None' = None
 ```
 
 アーティファクトの内容がマニフェストと一致していることを確認します。
 
 ディレクトリ内のすべてのファイルのチェックサムを計算し、そのチェックサムをアーティファクトのマニフェストと照合します。参照は検証されません。
 
-**引数:**
-
-* `root`:  検証するディレクトリです。None の場合、アーティファクトは &#39;./artifacts/self.name/&#39; にダウンロードされます。
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-**発生する例外:**
+* `root`: 検証するディレクトリです。None の場合、アーティファクトは &#39;./artifacts/self.name/&#39; にダウンロードされます。
 
-* `ArtifactNotLoggedError`:  アーティファクトがログされていない場合。
-* `ValueError`:  検証に失敗した場合。
+##### 発生する例外
 
-***
+* `ArtifactNotLoggedError`: アーティファクトがログされていない場合。
+* `ValueError`: 検証に失敗した場合。
 
-
-### <kbd>method</kbd> `Artifact.wait`
+### <kbd>method</kbd> Artifact.wait()
 
 ```python
-wait(timeout: 'int | None' = None) → Artifact
+self,
+timeout: 'int | None' = None
 ```
 
 必要に応じて、このArtifactのログ記録が完了するまで待機します。
 
-**引数:**
-
-* `timeout`: 待機する時間 (秒) 。
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-**戻り値:**
-`Artifact` object。
+* `timeout`: 待機する時間 (秒) 。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/experiments/run.mdx b/ja/models/ref/python/experiments/run.mdx
index 8c083fac51..508549a1e5 100644
--- a/ja/models/ref/python/experiments/run.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/experiments/run.mdx
@@ -1,15 +1,14 @@
 ---
 title: Run
-namespace: python_sdk_actions
-python_object_type: class
+kind: クラス
+namespace: wandb.sdk.wandb_run
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/wandb_run.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/wandb_run.py#L407" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `Run`
+## <kbd>クラス</kbd> wandb.Run
 
 W&amp;B でログされる計算の単位です。通常は ML の実験です。
 
@@ -21,12 +20,14 @@ W&amp;B でログされる計算の単位です。通常は ML の実験です
 
 [`wandb.apis.public`](https://docs.wandb.ai/models/ref/python/public-api/api) 名前空間には、別の `Run` オブジェクトがあります。このオブジェクトは、すでに作成されている Runs を操作するために使用します。
 
-**属性:**
+<div id="attributes">
+  ## 属性
+</div>
+
+* `summary`: (Summary) run のサマリーであり、辞書のようなオブジェクトです。詳細は [Log summary metrics](https://docs.wandb.ai/models/track/log/log-summary) を参照してください。
 
-* `summary`: (Summary) run のサマリーであり、辞書のようなオブジェクトです。詳細は
-* `[Log summary metrics](https`: //docs.wandb.ai/models/track/log/log-summary).
+## 例
 
-**例:**
 `wandb.init()` で run を作成します:
 
 ```python
@@ -36,322 +37,196 @@ import wandb
 # コンテキストマネージャー (`with` 文) を使用して run を自動的に終了する
 with wandb.init(entity="entity", project="project") as run:
     run.log({"accuracy": acc, "loss": loss})
-``` 
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Run.config
-
-この run に関連付けられた設定オブジェクト。
-
-**戻り値:**
-
-* `wandb_config.Config`: config プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Run.config_static
-
-この run に紐付く静的な設定オブジェクト。
-
-**戻り値:**
+```
 
-* `wandb_config.ConfigStatic`: config&#95;static プロパティの値。
+<div id="properties">
+  ## プロパティ
+</div>
 
-***
+### <kbd>プロパティ</kbd> config
 
-### <kbd>プロパティ</kbd> Run.dir
+この run に関連付けられている設定オブジェクト。
 
-run に関連付けられたファイルの保存先ディレクトリ。
+### <kbd>プロパティ</kbd> config_static
 
-**戻り値:**
+この run に関連付けられている静的な設定オブジェクト。
 
-* `str`: dir プロパティの値。
+### <kbd>プロパティ</kbd> dir
 
-***
+run に関連付けられているファイルの保存先ディレクトリ。
 
-### <kbd>プロパティ</kbd> Run.disabled
+### <kbd>プロパティ</kbd> disabled
 
 run が無効な場合は True、そうでない場合は False。
 
-**戻り値:**
-
-* `bool`: disabled プロパティの値。
-
-***
+### <kbd>プロパティ</kbd> entity
 
-### <kbd>プロパティ</kbd> Run.entity
-
-run に関連付けられた W&amp;B entity の名前。
+run に関連付けられている W&amp;B entity の名前。
 
 entity には、ユーザー名、チーム名、または組織名を指定できます。
 
-**戻り値:**
-
-* `str`: entity プロパティの値。
+### <kbd>プロパティ</kbd> group
 
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Run.group
-
-この run に関連付けられたグループ名を返します。
+この run に関連付けられているグループ名を返します。
 
 run をグループ化すると、関連する experiment を W&amp;B UI 上でまとめて整理し、可視化できます。これは、分散トレーニングや交差検証のように、複数の run を 1 つの experiment としてまとめて表示・管理したい場合に特に便利です。
 
 共有モードでは、すべてのプロセスが同じ run object を共有するため、通常はグループを設定する必要はありません。run は 1 つだけで、グループ化も不要だからです。
 
-**戻り値:**
-
-* `str`: group プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Run.id
+### <kbd>プロパティ</kbd> id
 
 この run のID。
 
-**戻り値:**
-
-* `str`: id プロパティの値。
-
-***
+### <kbd>プロパティ</kbd> job_type
 
-### <kbd>property</kbd> Run.job_type
-
-run に関連付けられたジョブタイプの名。
+run に関連付けられているジョブタイプの名。
 
 W&amp;B App の run の Overview ページで、run のジョブタイプを確認できます。
 
 これを使用すると、&quot;training&quot;、&quot;evaluation&quot;、&quot;inference&quot; などのジョブタイプごとに run を分類できます。これは、特に同じプロジェクト内に異なるジョブタイプの複数の run がある場合に、W&amp;B UI で run を整理したりフィルターしたりする際に役立ちます。詳細は [Organize Runs](https://docs.wandb.ai/models/runs#organize-runs) を参照してください。
 
-**戻り値:**
-
-* `str`: `job_type` プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Run.name
+### <kbd>プロパティ</kbd> 名
 
 run の表示名。
 
-表示名は一意であるとは限らず、内容を説明するものの場合があります。デフォルトでは、ランダムに生成されます。
-
-**戻り値:**
-
-* `str | None`: name プロパティの値。
+表示名は一意であるとは限らず、内容を説明するものの場合があります。
 
-***
+デフォルトでは、ランダムに生成されます。
 
-### <kbd>プロパティ</kbd> Run.notes
+### <kbd>プロパティ</kbd> メモ
 
-run に関連付けられたメモです (存在する場合) 。
+run に関連付けられているメモです (存在する場合) 。
 
 メモには複数行の文字列を指定でき、`$$` 内では Markdown や LaTeX の数式 (`$x + 3$` など) も使用できます。
 
-**戻り値:**
-
-* `str | None`: notes プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Run.offline
+### <kbd>プロパティ</kbd> offline
 
 run がオフラインの場合は True、そうでない場合は False です。
 
-**戻り値:**
-
-* `bool`: offline プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Run.path
+### <kbd>プロパティ</kbd> path
 
 run のパス。
 
-Run のパスには entity、プロジェクト、run ID が含まれ、形式は `entity/project/run_id` です。
-
-**戻り値:**
-
-* `str`: パスを表すプロパティ値。
-
-***
+Run のパスには entity、プロジェクト、run ID が含まれ、形式は
+`entity/project/run_id` です。
 
-### <kbd>プロパティ</kbd> Run.project
+### <kbd>プロパティ</kbd> project
 
 run に関連付けられている W&amp;B プロジェクト名。
 
-**戻り値:**
-
-* `str`: プロジェクトのプロパティ値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Run.project_url
+### <kbd>プロパティ</kbd> project_url
 
 run に関連付けられている W&amp;B プロジェクトの URL (存在する場合) 。
 
 オフラインの run にはプロジェクトの URL はありません。
 
-**戻り値:**
-
-* `str | None`: `project_url` プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Run.resumed
+### <kbd>プロパティ</kbd> resumed
 
 run が再開された場合は True、そうでない場合は False を返します。
 
-**戻り値:**
-
-* `bool`: resumed プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Run.settings
+### <kbd>プロパティ</kbd> settings
 
 run の Settings オブジェクトを凍結したコピー。
 
-**戻り値:**
-
-* `Settings`: settings プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Run.start_time
+### <kbd>プロパティ</kbd> start_time
 
 run が開始された時刻の Unix タイムスタンプ (秒単位) 。
 
-**戻り値:**
-
-* `float`: `start_time` プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Run.step
+### <kbd>プロパティ</kbd> step
 
 次の `log()` 呼び出しで使用される W&amp;B の step です。
 
 mode=&quot;shared&quot; の runs ではエラーになります。
 
-**戻り値:**
-
-* `int`: step のプロパティ値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Run.sweep_id
+### <kbd>プロパティ</kbd> sweep_id
 
 run に関連付けられている sweep の識別子 (存在する場合) 。
 
-**戻り値:**
+### <kbd>プロパティ</kbd> sweep_url
 
-* `str | None`: sweep&#95;id プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Run.sweep_url
-
-run に関連付けられた sweep の URL (ある場合) 。
+run に関連付けられている sweep の URL (ある場合) 。
 
 オフラインの run には sweep URL はありません。
 
-**戻り値:**
-
-* `str | None`: `sweep_url` プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Run.tags
+### <kbd>プロパティ</kbd> tags
 
 run に関連付けられているタグ (存在する場合) 。
 
-**戻り値:**
-
-* `tuple | None`: tags プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Run.url
+### <kbd>プロパティ</kbd> url
 
 存在する場合の、W&amp;B run の URL です。
 
 オフラインの run には URL がありません。
 
-**戻り値:**
+<div id="methods">
+  ## メソッド
+</div>
 
-* `str | None`: url プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>method</kbd> `Run.alert`
+### <kbd>method</kbd> Run.alert()
 
 ```python
-alert(
-    title: 'str',
-    text: 'str',
-    level: 'str | AlertLevel | None' = None,
-    wait_duration: 'int | float | timedelta | None' = None
-) → None
+self,
+title: 'str',
+text: 'str',
+level: 'str | AlertLevel | None' = None,
+wait_duration: 'int | float | timedelta | None' = None
 ```
 
 指定されたタイトルとテキストでアラートを作成します。
 
-**引数:**
-
-* `title`:  アラートのタイトル。64文字未満である必要があります。
-* `text`:  アラート本文のテキスト。
-* `level`:  使用するアラートレベル。`INFO`、`WARN`、`ERROR` のいずれかです。
-* `wait_duration`:  このタイトルで次のアラートを送信するまでの待機時間 (秒) 。
+##### 引数
 
-***
+* `title`: アラートのタイトル。64文字未満である必要があります。
+* `text`: アラート本文のテキスト。
+* `level`: 使用するアラートレベル。`INFO`、`WARN`、`ERROR` のいずれかです。
+* `wait_duration`: このタイトルで次のアラートを送信するまでの待機時間 (秒) 。
 
-
-### <kbd>method</kbd> `Run.define_metric`
+### <kbd>method</kbd> Run.define_metric()
 
 ```python
-define_metric(
-    name: 'str',
-    step_metric: 'str | wandb_metric.Metric | None' = None,
-    step_sync: 'bool | None' = None,
-    hidden: 'bool | None' = None,
-    summary: 'str | None' = None,
-    goal: 'str | None' = None,
-    overwrite: 'bool | None' = None
-) → wandb_metric.Metric
+self,
+name: 'str',
+step_metric: 'str | wandb_metric.Metric | None' = None,
+step_sync: 'bool | None' = None,
+hidden: 'bool | None' = None,
+summary: 'str | None' = None,
+goal: 'str | None' = None,
+overwrite: 'bool | None' = None
 ```
 
 `wandb.Run.log()` でログするメトリクスをカスタマイズします。
 
-**引数:**
-
-* `name`:  カスタマイズするメトリクスの名。
-* `step_metric`:  自動生成されるチャートで、このメトリクスの X 軸として使用する別のメトリクスの名。
-* `step_sync`:  明示的に指定されていない場合、step&#95;metric の直近の値を `wandb.Run.log()` に自動的に挿入します。step&#95;metric が指定されている場合のデフォルトは True です。
-* `hidden`:  このメトリクスを自動プロットで非表示にします。
-* `summary`:  summary に追加する集約メトリクスを指定します。サポートされる集約には &quot;min&quot;、&quot;max&quot;、&quot;mean&quot;、&quot;last&quot;、&quot;first&quot;、&quot;best&quot;、&quot;copy&quot;、&quot;none&quot; が含まれます。&quot;none&quot; を指定すると summary は生成されません。&quot;best&quot; は goal パラメーターと組み合わせて使用しますが、非推奨のため使用しないでください。代わりに &quot;min&quot; または &quot;max&quot; を使用してください。&quot;copy&quot; も非推奨のため使用しないでください。
-* `goal`:  &quot;best&quot; の summary タイプをどのように解釈するかを指定します。サポートされるオプションは &quot;minimize&quot; と &quot;maximize&quot; です。&quot;goal&quot; は非推奨のため使用しないでください。代わりに &quot;min&quot; または &quot;max&quot; を使用してください。
-* `overwrite`:  false の場合、この call は同じメトリクスに対する以前の `define_metric` calls とマージされ、未指定のパラメーターにはそれらの値が使用されます。true の場合、未指定のパラメーターによって以前の calls で指定された値が上書きされます。
+##### 引数
 
-**戻り値:**
-この call を表す object ですが、それ以外の用途はないため破棄できます。
+* `name`: カスタマイズするメトリクスの名。
+* `step_metric`: 自動生成されるチャートで、このメトリクスの X 軸として使用する別のメトリクスの名。
+* `step_sync`: 明示的に指定されていない場合、step&#95;metric の直近の値を `wandb.Run.log()` に自動的に挿入します。step&#95;metric が指定されている場合のデフォルトは True です。
+* `hidden`: このメトリクスを自動プロットで非表示にします。
+* `summary`: summary に追加する集約メトリクスを指定します。サポートされる集約には &quot;min&quot;、&quot;max&quot;、&quot;mean&quot;、&quot;last&quot;、&quot;first&quot;、&quot;best&quot;、&quot;copy&quot;、&quot;none&quot; が含まれます。&quot;none&quot; を指定すると summary は生成されません。&quot;best&quot; は goal パラメーターと組み合わせて使用しますが、非推奨のため使用しないでください。代わりに &quot;min&quot; または &quot;max&quot; を使用してください。&quot;copy&quot; も非推奨のため使用しないでください。
+* `goal`: &quot;best&quot; の summary タイプをどのように解釈するかを指定します。サポートされるオプションは &quot;minimize&quot; と &quot;maximize&quot; です。&quot;goal&quot; は非推奨のため使用しないでください。代わりに &quot;min&quot; または &quot;max&quot; を使用してください。
+* `overwrite`: false の場合、この call は同じメトリクスに対する以前の `define_metric` calls とマージされ、未指定のパラメーターにはそれらの値が使用されます。true の場合、未指定のパラメーターによって以前の calls で指定された値が上書きされます。
 
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `Run.display`
+### <kbd>method</kbd> Run.display()
 
 ```python
-display(height: 'int' = 420, hidden: 'bool' = False) → bool
+self,
+height: 'int' = 420,
+hidden: 'bool' = False
 ```
 
 Jupyterでこの run を表示します。
 
-***
+##### 引数
 
+* `height`:
+* `hidden`: 
 
-### <kbd>method</kbd> `Run.finish`
+### <kbd>method</kbd> Run.finish()
 
 ```python
-finish(exit_code: 'int | None' = None, quiet: 'bool | None' = None) → None
+self,
+exit_code: 'int | None' = None,
+quiet: 'bool | None' = None
 ```
 
 run を終了し、残っているデータをアップロードします。
@@ -366,58 +241,50 @@ run の状態:
 * Failed: エラーにより完了した run (`exit_code!=0`) 。
 * Killed: 完了前に強制的に停止された run。
 
-**引数:**
-
-* `exit_code`:  run の終了ステータスを示す整数です。成功時は 0 を使用し、それ以外の値を指定すると run は失敗として扱われます。
-* `quiet`:  非推奨。`wandb.Settings(quiet=...)` を使用して logging の詳細度を設定してください。
-
-***
+##### 引数
 
+* `exit_code`: run の終了ステータスを示す整数です。成功時は 0 を使用し、それ以外の値を指定すると run は失敗として扱われます。
+* `quiet`: 非推奨。`wandb.Settings(quiet=...)` を使用して logging の詳細度を設定してください。
 
-### <kbd>method</kbd> `Run.finish_artifact`
+### <kbd>method</kbd> Run.finish_artifact()
 
 ```python
-finish_artifact(
-    artifact_or_path: 'Artifact | str',
-    name: 'str | None' = None,
-    type: 'str | None' = None,
-    aliases: 'list[str] | None' = None,
-    distributed_id: 'str | None' = None
-) → Artifact
+self,
+artifact_or_path: 'Artifact | str',
+name: 'str | None' = None,
+type: 'str | None' = None,
+aliases: 'list[str] | None' = None,
+distributed_id: 'str | None' = None
 ```
 
 未確定の アーティファクト を run の出力として確定します。
 
 同じ distributed ID を持つ後続の &quot;upsert&quot; では、新しいバージョンが作成されます。
 
-**引数:**
+##### 引数
 
-* `artifact_or_path`:  この アーティファクト の内容へのパス。指定できる形式は次のとおりです:
+* `artifact_or_path`: この アーティファクト の内容へのパス。指定できる形式は次のとおりです:
   * `/local/directory`
   * `/local/directory/file.txt`
-  * `s3://bucket/path`  `wandb.Artifact` を呼び出して作成した Artifact オブジェクトを渡すこともできます。
-* `name`:  アーティファクト 名。entity/プロジェクト を接頭辞として付けることもできます。有効な名前の形式は次のとおりです:
+  * `s3://bucket/path`
+    `wandb.Artifact` を呼び出して作成した Artifact オブジェクトを渡すこともできます。
+* `name`: アーティファクト 名。entity/プロジェクト を接頭辞として付けることもできます。
+  有効な名前の形式は次のとおりです:
   * name:version
   * name:alias
-  * digest  指定しない場合、現在の run id を先頭に付けたパスの basename がデフォルトになります。
-* `type`:  ログする アーティファクト のタイプ。例: `dataset`, `model`
-* `aliases`:  この アーティファクト に適用するエイリアス。デフォルトは `["latest"]` です
-* `distributed_id`:  すべての分散ジョブで共有される一意の文字列。None の場合は、run の group 名がデフォルトになります。
-
-**戻り値:**
-`Artifact` オブジェクト。
-
-***
-
+  * digest
+    指定しない場合、現在の run id を先頭に付けたパスの basename がデフォルトになります。
+* `type`: ログする アーティファクト のタイプ。例: `dataset`, `model`
+* `aliases`: この アーティファクト に適用するエイリアス。デフォルトは `["latest"]` です
+* `distributed_id`: すべての分散ジョブで共有される一意の文字列。None の場合は、run の group 名がデフォルトになります。
 
-### <kbd>method</kbd> `Run.link_artifact`
+### <kbd>method</kbd> Run.link_artifact()
 
 ```python
-link_artifact(
-    artifact: 'Artifact',
-    target_path: 'str',
-    aliases: 'list[str] | None' = None
-) → Artifact
+self,
+artifact: 'Artifact',
+target_path: 'str',
+aliases: 'list[str] | None' = None
 ```
 
 アーティファクトをコレクションにリンクします。
@@ -426,27 +293,20 @@ link_artifact(
 
 指定したコレクションにリンクされたアーティファクトを Registry UI で表示します。
 
-**引数:**
+##### 引数
 
-* `artifact`:  コレクションにリンクするアーティファクト オブジェクト。
-* `target_path`:  コレクションのパスです。パスは、プレフィックス &quot;wandb-registry-&quot;、レジストリ名、およびコレクション名 `wandb-registry-{REGISTRY_NAME}/{COLLECTION_NAME}` で構成されます。
-* `aliases`:  リンクしたアーティファクトに 1 つ以上のエイリアスを追加します。&quot;latest&quot; エイリアスは、リンクした最新のアーティファクトに自動的に適用されます。
+* `artifact`: コレクションにリンクするアーティファクト オブジェクト。
+* `target_path`: コレクションのパスです。パスは、プレフィックス &quot;wandb-registry-&quot;、レジストリ名、およびコレクション名 `wandb-registry-{REGISTRY_NAME}/{COLLECTION_NAME}` で構成されます。
+* `aliases`: リンクしたアーティファクトに 1 つ以上のエイリアスを追加します。&quot;latest&quot; エイリアスは、リンクした最新のアーティファクトに自動的に適用されます。
 
-**戻り値:**
-リンクされたアーティファクト。
-
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `Run.link_model`
+### <kbd>method</kbd> Run.link_model()
 
 ```python
-link_model(
-    path: 'StrPath',
-    registered_model_name: 'str',
-    name: 'str | None' = None,
-    aliases: 'list[str] | None' = None
-) → Artifact | None
+self,
+path: 'StrPath',
+registered_model_name: 'str',
+name: 'str | None' = None,
+aliases: 'list[str] | None' = None
 ```
 
 モデルアーティファクトのバージョンをログし、モデルレジストリ内の登録済みモデルにリンクします。
@@ -460,35 +320,30 @@ link_model(
 * モデルアーティファクト &#39;name&#39; のバージョンを、登録済みモデル &#39;registered&#95;model&#95;name&#39; にリンクします。
 * &#39;aliases&#39; リストのエイリアスを、新たにリンクされたモデルアーティファクトバージョンに付与します。
 
-**引数:**
+##### 引数
 
-* `path`:  このモデルの内容へのパスです。次の形式を指定できます:
+* `path`: (str) このモデルの内容へのパスです。次の形式を指定できます:
   * `/local/directory`
   * `/local/directory/file.txt`
   * `s3://bucket/path`
-* `registered_model_name`:  モデルのリンク先となる登録済みモデルの名前です。登録済みモデルは、モデルレジストリにリンクされたモデルバージョンのコレクションで、通常はチーム固有の ML タスクを表します。この登録済みモデルが属する entity は run から導出されます。
-* `name`:  &#39;path&#39; 内のファイルのログ先となるモデルアーティファクトの名前です。指定しない場合は、パスの basename の先頭に current run id を付けたものがデフォルトで使用されます。
-* `aliases`:  登録済みモデル内で、このリンクされたアーティファクトにのみ適用されるエイリアスです。エイリアス &quot;latest&quot; は、リンクされたアーティファクトの最新バージョンに常に適用されます。
-
-**Raises:**
+* `registered_model_name`: モデルのリンク先となる登録済みモデルの名前です。登録済みモデルは、モデルレジストリにリンクされたモデルバージョンのコレクションで、通常はチーム固有の ML タスクを表します。この登録済みモデルが属する entity は run から導出されます。
+* `name`: &#39;path&#39; 内のファイルのログ先となるモデルアーティファクトの名前です。指定しない場合は、パスの basename の先頭に current run id を付けたものがデフォルトで使用されます。
+* `aliases`: 登録済みモデル内で、このリンクされたアーティファクトにのみ適用されるエイリアスです。エイリアス &quot;latest&quot; は、リンクされたアーティファクトの最新バージョンに常に適用されます。
 
-* `AssertionError`:  registered&#95;model&#95;name がパスである場合、またはモデルアーティファクト &#39;name&#39; のタイプに部分文字列 &#39;model&#39; が含まれていない場合。
-* `ValueError`:  name に無効な特殊文字が含まれている場合。
+<div id="raises">
+  ##### 送出される例外
+</div>
 
-**戻り値:**
-リンクに成功した場合はリンクされたアーティファクト、それ以外の場合は `None`。
+* `AssertionError`: registered&#95;model&#95;name がパスである場合、またはモデルアーティファクト &#39;name&#39; のタイプに部分文字列 &#39;model&#39; が含まれていない場合。
+* `ValueError`: name に無効な特殊文字が含まれている場合。
 
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `Run.log`
+### <kbd>method</kbd> Run.log()
 
 ```python
-log(
-    data: 'dict[str, Any]',
-    step: 'int | None' = None,
-    commit: 'bool | None' = None
-) → None
+self,
+data: 'dict[str, Any]',
+step: 'int | None' = None,
+commit: 'bool | None' = None
 ```
 
 run データをアップロードします。
@@ -501,7 +356,7 @@ run データをアップロードします。
 import wandb
 
 with wandb.init() as run:
-     run.log({"train-loss": 0.5, "accuracy": 0.9})
+    run.log({"train-loss": 0.5, "accuracy": 0.9})
 ```
 
 前のコードスニペットでは、損失と accuracy を run の history に保存し、これらのメトリクスの summary 値を更新します。
@@ -514,15 +369,15 @@ W&amp;B は、名にスラッシュ (`/`) を含むメトリクスを、最後
 
 ```python
 with wandb.init() as run:
-     # "train" セクションにメトリクスをログする。
-     run.log(
-         {
-             "train/accuracy": 0.9,
-             "train/loss": 30,
-             "validate/accuracy": 0.8,
-             "validate/loss": 20,
-         }
-     )
+    # "train" セクションにメトリクスをログする。
+    run.log(
+        {
+            "train/accuracy": 0.9,
+            "train/loss": 30,
+            "validate/accuracy": 0.8,
+            "validate/loss": 20,
+        }
+    )
 ```
 
 ネストは 1 レベルまでのみサポートされます。`run.log({"a/b/c": 1})` を実行すると、&quot;a&quot; という名前のセクションが作成されます。
@@ -535,40 +390,51 @@ with wandb.init() as run:
 
 ```python
 with wandb.init() as run:
-     # 例: X 軸として使用する "epoch" メトリクスをログする。
-     run.log({"epoch": 40, "train-loss": 0.5})
+    # 例: X 軸として使用する "epoch" メトリクスをログする。
+    run.log({"epoch": 40, "train-loss": 0.5})
 ```
 
 `step` および `commit` パラメーターを使用すると、複数の `wandb.Run.log()` 呼び出しで同じ step にログできます。以下はすべて同じ意味です。
 
 ```python
 with wandb.init() as run:
-     # 通常の使用方法:
-     run.log({"train-loss": 0.5, "accuracy": 0.8})
-     run.log({"train-loss": 0.4, "accuracy": 0.9})
-
-     # 自動インクリメントなしの暗黙的な step:
-     run.log({"train-loss": 0.5}, commit=False)
-     run.log({"accuracy": 0.8})
-     run.log({"train-loss": 0.4}, commit=False)
-     run.log({"accuracy": 0.9})
-
-     # 明示的な step:
-     run.log({"train-loss": 0.5}, step=current_step)
-     run.log({"accuracy": 0.8}, step=current_step)
-     current_step += 1
-     run.log({"train-loss": 0.4}, step=current_step)
-     run.log({"accuracy": 0.9}, step=current_step, commit=True)
+    # 通常の使用方法:
+    run.log({"train-loss": 0.5, "accuracy": 0.8})
+    run.log({"train-loss": 0.4, "accuracy": 0.9})
+
+    # 自動インクリメントなしの暗黙的な step:
+    run.log({"train-loss": 0.5}, commit=False)
+    run.log({"accuracy": 0.8})
+    run.log({"train-loss": 0.4}, commit=False)
+    run.log({"accuracy": 0.9})
+
+    # 明示的な step:
+    run.log({"train-loss": 0.5}, step=current_step)
+    run.log({"accuracy": 0.8}, step=current_step)
+    current_step += 1
+    run.log({"train-loss": 0.4}, step=current_step)
+    run.log({"accuracy": 0.9}, step=current_step, commit=True)
 ```
 
-**引数:**
+<div id="arguments">
+  ##### Arguments
+</div>
 
-* `data`: `str` キーとシリアライズ可能な値を持つ `dict`
-* `Python objects including`: `int`、`float`、`string`、任意の `wandb.data_types`、シリアライズ可能な Python オブジェクトのリスト、タプル、NumPy 配列、および同じ構造の他の `dict`
+* `data`: `str` キーと、`int`、`float`、`string`、任意の `wandb.data_types`、シリアライズ可能な Python オブジェクトのリスト、タプル、NumPy 配列、および同じ構造の他の `dict` を含む、シリアライズ可能な Python オブジェクトの値を持つ `dict` です。
 * `step`: ログする step 番号です。`None` の場合は、暗黙的に自動インクリメントされる step が使用されます。説明内のメモを参照してください。
 * `commit`: true の場合は、step を確定してアップロードします。false の場合は、その step のデータを蓄積します。説明内のメモを参照してください。`step` が `None` の場合、デフォルトは `commit=True` です。それ以外の場合、デフォルトは `commit=False` です。
 
-**例:**
+<div id="raises">
+  ##### 送出される例外
+</div>
+
+* `wandb.Error`: `wandb.init()` より前に呼び出した場合。
+* `ValueError`: 無効なデータが渡された場合。
+
+<div id="examples">
+  ##### 例
+</div>
+
 さらに多くの詳しい例については、[ログに関するガイド](https://docs.wandb.ai/models/track/log)を参照してください。
 
 基本的な使用方法
@@ -612,9 +478,9 @@ import wandb
 with wandb.init() as run:
     examples = []
     for i in range(3):
-         pixels = np.random.randint(low=0, high=256, size=(100, 100, 3))
-         image = wandb.Image(pixels, caption=f"random field {i}")
-         examples.append(image)
+        pixels = np.random.randint(low=0, high=256, size=(100, 100, 3))
+        image = wandb.Image(pixels, caption=f"random field {i}")
+        examples.append(image)
     run.log({"examples": examples})
 ```
 
@@ -628,15 +494,15 @@ import wandb
 with wandb.init() as run:
     examples = []
     for i in range(3):
-         pixels = np.random.randint(
-             low=0,
-             high=256,
-             size=(100, 100, 3),
-             dtype=np.uint8,
-         )
-         pil_image = PILImage.fromarray(pixels, mode="RGB")
-         image = wandb.Image(pil_image, caption=f"random field {i}")
-         examples.append(image)
+        pixels = np.random.randint(
+            low=0,
+            high=256,
+            size=(100, 100, 3),
+            dtype=np.uint8,
+        )
+        pil_image = PILImage.fromarray(pixels, mode="RGB")
+        image = wandb.Image(pil_image, caption=f"random field {i}")
+        examples.append(image)
     run.log({"examples": examples})
 ```
 
@@ -649,10 +515,10 @@ import wandb
 with wandb.init() as run:
     # 軸は (time, channel, height, width)
     frames = np.random.randint(
-         low=0,
-         high=256,
-         size=(10, 3, 100, 100),
-         dtype=np.uint8,
+        low=0,
+        high=256,
+        size=(10, 3, 100, 100),
+        dtype=np.uint8,
     )
     run.log({"video": wandb.Video(frames, fps=4)})
 ```
@@ -688,81 +554,73 @@ import wandb
 
 with wandb.init() as run:
     run.log(
-         {
-             "generated_samples": [
-                 wandb.Object3D(open("sample.obj")),
-                 wandb.Object3D(open("sample.gltf")),
-                 wandb.Object3D(open("sample.glb")),
-             ]
-         }
+        {
+            "generated_samples": [
+                wandb.Object3D(open("sample.obj")),
+                wandb.Object3D(open("sample.gltf")),
+                wandb.Object3D(open("sample.glb")),
+            ]
+        }
     )
 ```
 
-**送出される例外:**
-
-* `wandb.Error`: `wandb.init()` より前に呼び出した場合。
-* `ValueError`: 無効なデータが渡された場合。
-
-***
-
-### <kbd>method</kbd> `Run.log_artifact`
+### <kbd>method</kbd> Run.log_artifact()
 
 ```python
-log_artifact(
-    artifact_or_path: 'Artifact | StrPath',
-    name: 'str | None' = None,
-    type: 'str | None' = None,
-    aliases: 'list[str] | None' = None,
-    tags: 'list[str] | None' = None
-) → Artifact
+self,
+artifact_or_path: 'Artifact | StrPath',
+name: 'str | None' = None,
+type: 'str | None' = None,
+aliases: 'list[str] | None' = None,
+tags: 'list[str] | None' = None
 ```
 
 アーティファクト を run の出力として宣言します。
 
-**引数:**
+##### 引数
 
-* `artifact_or_path`:  (str または Artifact) この アーティファクト の内容へのパス。指定できる形式は次のとおりです:
+* `artifact_or_path`: (str または Artifact) この アーティファクト の内容へのパス。
+  指定できる形式は次のとおりです:
   * `/local/directory`
   * `/local/directory/file.txt`
-  * `s3://bucket/path`  `wandb.Artifact` を呼び出して作成した Artifact オブジェクトを渡すこともできます。
-* `name`:  (str, 任意) アーティファクト 名。指定できる名前の形式は次のとおりです:
+  * `s3://bucket/path`
+    `wandb.Artifact` を呼び出して作成した
+    Artifact オブジェクトを渡すこともできます。
+* `name`: (str, 任意) アーティファクト 名。指定できる名前の形式は次のとおりです:
   * name:version
   * name:alias
-  * digest  指定しない場合は、現在の run ID を先頭に付けたパスの basename がデフォルトになります。
-* `type`:  (str) ログする アーティファクト のタイプ。`dataset`、`model` などがあります
-* `aliases`:  (list, 任意) この アーティファクト に適用するエイリアス。デフォルトは `["latest"]` です
-* `tags`:  (list, 任意) この アーティファクト に適用するタグ (存在する場合) 。
-
-**戻り値:**
-`Artifact` オブジェクト。
-
-***
-
+  * digest
+    指定しない場合は、現在の
+    run ID を先頭に付けたパスの basename がデフォルトになります。
+* `type`: (str) ログする アーティファクト のタイプ。`dataset`、`model` などがあります
+* `aliases`: (list, 任意) この アーティファクト に適用するエイリアス。デフォルトは `["latest"]` です
+* `tags`: (list, 任意) この アーティファクト に適用するタグ (存在する場合) 。
 
-### <kbd>method</kbd> `Run.log_code`
+### <kbd>method</kbd> Run.log_code()
 
 ```python
-log_code(
-    root: 'str | None' = '.',
-    name: 'str | None' = None,
-    include_fn: 'Callable[[str, str], bool] | Callable[[str], bool]' = <function _is_py_requirements_or_dockerfile at 0x10b40f1a0>,
-    exclude_fn: 'Callable[[str, str], bool] | Callable[[str], bool]' = <function exclude_wandb_fn at 0x10cea8360>
-) → Artifact | None
+self,
+root: 'str | None' = '.',
+name: 'str | None' = None,
+include_fn: 'Callable[[str, str], bool] | Callable[[str], bool]' = _is_py_requirements_or_dockerfile,
+exclude_fn: 'Callable[[str, str], bool] | Callable[[str], bool]' = exclude_wandb_fn
 ```
 
 コードの現在の状態を W&amp;B アーティファクト に保存します。
 
 デフォルトでは、現在のディレクトリを走査し、`.py` で終わるすべてのファイルをログします。
 
-**引数:**
+##### 引数
+
+* `root`: コードを再帰的に検索する起点となる、`os.getcwd()` からの相対パスまたは絶対パス。
+* `name`: (str, optional) コード アーティファクト の名。デフォルトでは、アーティファクト 名は `source-$PROJECT_ID-$ENTRYPOINT_RELPATH` になります。複数の run で同じ アーティファクト を共有したい場合があります。`name` を指定すると、それが可能になります。
+* `include_fn`: ファイルパスと (必要に応じて) ルートパスを受け取り、含める場合は True、そうでない場合は False を返す callable。デフォルトは `lambda path, root: path.endswith(".py")` です。
+* `exclude_fn`: ファイルパスと (必要に応じて) ルートパスを受け取り、除外する場合は `True`、そうでない場合は `False` を返す callable。デフォルトでは、`<root>/.wandb/` および `<root>/wandb/` ディレクトリ内のすべてのファイルを除外する関数です。
 
-* `root`:  コードを再帰的に検索する起点となる、`os.getcwd()` からの相対パスまたは絶対パス。
-* `name`:  (str, optional) コード アーティファクト の名。デフォルトでは、アーティファクト 名は `source-$PROJECT_ID-$ENTRYPOINT_RELPATH` になります。複数の run で同じ アーティファクト を共有したい場合があります。`name` を指定すると、それが可能になります。
-* `include_fn`:  ファイルパスと (必要に応じて) ルートパスを受け取り、含める場合は True、そうでない場合は False を返す callable。デフォルトは次のとおりです。
-* `defaults to `lambda path, root`:  path.endswith(".py")`。
-* `exclude_fn`:  ファイルパスと (必要に応じて) ルートパスを受け取り、除外する場合は `True`、そうでない場合は `False` を返す callable。デフォルトでは、`<root>/.wandb/`  および `<root>/wandb/` ディレクトリ内のすべてのファイルを除外する関数です。
+<div id="examples">
+  ##### 例
+</div>
 
-**例:**
 基本的な使い方
 
 ```python
@@ -779,221 +637,182 @@ import wandb
 
 with wandb.init() as run:
     run.log_code(
-         root="../",
-         include_fn=lambda path: path.endswith(".py") or path.endswith(".ipynb"),
-         exclude_fn=lambda path, root: os.path.relpath(path, root).startswith(
-             "cache/"
-         ),
+        root="../",
+        include_fn=lambda path: path.endswith(".py") or path.endswith(".ipynb"),
+        exclude_fn=lambda path, root: os.path.relpath(path, root).startswith(
+            "cache/"
+        ),
     )
 ```
 
-**戻り値:**
-コードがログされている場合は `Artifact` オブジェクト
-
-***
-
-### <kbd>method</kbd> `Run.log_model`
+### <kbd>method</kbd> Run.log_model()
 
 ```python
-log_model(
-    path: 'StrPath',
-    name: 'str | None' = None,
-    aliases: 'list[str] | None' = None
-) → None
+self,
+path: 'StrPath',
+name: 'str | None' = None,
+aliases: 'list[str] | None' = None
 ```
 
 `path` 内の内容を含むモデルアーティファクトを run にログし、この run の出力としてマークします。
 
 モデルアーティファクトの名前に使用できるのは、英数字、アンダースコア、ハイフンのみです。
 
-**引数:**
+##### 引数
 
-* `path`:  (str) このモデルの内容へのパスです。次の形式を使用できます:
+* `path`: (str) このモデルの内容へのパスです。
+  次の形式を使用できます:
   * `/local/directory`
   * `/local/directory/file.txt`
   * `s3://bucket/path`
-* `name`:  ファイルの内容を追加するモデルアーティファクトに割り当てる名前です。指定しない場合は、path の basename の先頭に現在の run ID を付けたものがデフォルトになります。
-* `aliases`:  作成されたモデルアーティファクトに適用するエイリアスです。デフォルトは `["latest"]` です
-
-**発生する例外:**
-
-* `ValueError`:  name に無効な特殊文字が含まれている場合。
+* `name`: ファイルの内容を追加するモデルアーティファクトに割り当てる名前です。指定しない場合は、path の basename の先頭に現在の run ID を付けたものがデフォルトになります。
+* `aliases`: 作成されたモデルアーティファクトに適用するエイリアスです。デフォルトは `["latest"]` です
 
-**戻り値:**
-None
+<div id="raises">
+  ##### 送出される例外
+</div>
 
-***
+* `ValueError`: name に無効な特殊文字が含まれている場合。
 
-
-### <kbd>method</kbd> `Run.mark_preempting`
+### <kbd>method</kbd> Run.mark_preempting()
 
 ```python
-mark_preempting() → None
+self
 ```
 
 この run をプリエンプト中としてマークします。
 
 また、内部プロセスに対して、これを直ちにサーバーへ報告するよう指示します。
 
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `Run.pin_config_keys`
+### <kbd>method</kbd> Run.pin_config_keys()
 
 ```python
-pin_config_keys(keys: 'Sequence[str]' = ()) → None
+self,
+keys: 'Sequence[str]' = ()
 ```
 
 Run Overview の References セクションに表示する設定キーをピン留めします。
 
-ピン留めしたキーは、Run Overview ページのメモの上に目立つ形で表示されます。文字列値は markdown としてレンダリングされ、文字列以外の値はプレーンテキストとしてレンダリングされます。これを再度呼び出すと、以前ピン留めしたリストは置き換えられます。
+ピン留めしたキーは、Run Overview ページのメモの上に目立つ形で表示されます。
+文字列値は markdown としてレンダリングされ、文字列以外の値は
+プレーンテキストとしてレンダリングされます。これを再度呼び出すと、以前ピン留めしたリストは置き換えられます。
 
-**引数:**
+##### 引数
 
 * `keys`: ピン留めする設定キー名です。`run.config` で設定したキーと一致している必要があります。これらは完全一致のキー文字列で、ドットやスラッシュはパス区切り文字ではなく、文字どおりに扱われます。順序は保持され、その順序が表示順になります。
 
-***
-
-### <kbd>method</kbd> `Run.restore`
+### <kbd>method</kbd> Run.restore()
 
 ```python
-restore(
-    name: 'str',
-    run_path: 'str | None' = None,
-    replace: 'bool' = False,
-    root: 'str | None' = None
-) → None | TextIO
+self,
+name: 'str',
+run_path: 'str | None' = None,
+replace: 'bool' = False,
+root: 'str | None' = None
 ```
 
 指定したファイルをクラウドストレージからダウンロードします。
 
-ファイルは現在のディレクトリまたは run ディレクトリに保存されます。デフォルトでは、ファイルがまだ存在しない場合にのみダウンロードされます。
-
-**引数:**
+ファイルは現在のディレクトリまたは run ディレクトリに保存されます。
+デフォルトでは、ファイルがまだ存在しない場合にのみダウンロードされます。
 
-* `name`:  ファイルの名。
-* `run_path`:  ファイルの取得元となる run へのオプションのパス。例: `username/project_name/run_id`。`wandb.init` が呼び出されていない場合は必須です。
-* `replace`:  ローカルにすでに存在する場合でもファイルをダウンロードするかどうか
-* `root`:  ファイルのダウンロード先ディレクトリ。デフォルトでは現在のディレクトリ、または `wandb.init` が呼び出されている場合は run ディレクトリです。
+##### 引数
 
-**戻り値:**
-ファイルが見つからない場合は None、それ以外の場合は読み込み用に開かれたファイルオブジェクト。
+* `name`: ファイルの名。
+* `run_path`: ファイルの取得元となる run へのオプションのパス。例: `username/project_name/run_id`。`wandb.init` が呼び出されていない場合は必須です。
+* `replace`: ローカルにすでに存在する場合でもファイルをダウンロードするかどうか
+* `root`: ファイルのダウンロード先ディレクトリ。デフォルトでは現在のディレクトリ、または `wandb.init` が呼び出されている場合は run ディレクトリです。
 
-**例外:**
+<div id="raises">
+  ##### 送出される例外
+</div>
 
-* `CommError`:  W&amp;B が W&amp;B バックエンドに接続できない場合。
-* `ValueError`:  ファイルが見つからない場合、または run&#95;path が見つからない場合。
+* `CommError`: W&amp;B が W&amp;B バックエンドに接続できない場合。
+* `ValueError`: ファイルが見つからない場合、または run&#95;path が見つからない場合。
 
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `Run.save`
+### <kbd>method</kbd> Run.save()
 
 ```python
-save(
-    glob_str: 'str | os.PathLike',
-    base_path: 'str | os.PathLike | None' = None,
-    policy: 'PolicyName' = 'live'
-) → bool | list[str]
+self,
+glob_str: 'str | os.PathLike',
+base_path: 'str | os.PathLike | None' = None,
+policy: 'PolicyName' = 'live',
+glob: 'bool' = True
 ```
 
 1 つ以上のファイルを W&amp;B に Sync します。
 
 相対パスは、現在の作業ディレクトリからの相対パスです。
 
-&quot;myfiles/*&quot; のような Unix glob は、`policy` に関係なく、`save` が呼び出された時点で展開されます。特に、新しいファイルが自動的に自動反映されることはありません。
+&quot;myfiles/*&quot; のような Unix glob は、`policy` に関係なく、`save` が
+呼び出された時点で展開されます。特に、新しいファイルが自動的に自動反映されることはありません。
+
+`glob_str` は Python の `glob` モジュールを使用して展開されます。正確な構文と
+動作については、
+[https://docs.python.org/3/library/glob.html](https://docs.python.org/3/library/glob.html) を参照してください。
+特に、文字 `*`、`?`、`[]` は、実際のファイル名
+ (例: &quot;myfile[1].txt&quot;) に含まれている場合でも、リテラル文字ではなく
+glob のメタ文字として扱われます。ファイル名にこれらの文字が
+含まれていて、パターンではなく文字どおりに一致させたい
+場合は、`save` を呼び出す前に `glob.escape()` で自分で
+エスケープするか、`glob=False` を渡してパターン展開を
+完全に無効にし、`glob_str` をリテラルパスとして扱ってください。
 
 アップロードされるファイルのディレクトリ構造を制御するために、`base_path` を指定できます。これは `glob_str` のプレフィックスである必要があり、その配下のディレクトリ構造は保持されます。
 
 絶対パスまたは glob が指定され、`base_path` がない場合は、上記の例のように 1 階層分のディレクトリが保持されます。
 
-ファイルは自動的に重複排除されます。同じファイルを変更せずに `save()` を複数回呼び出しても、再アップロードされません。
+ファイルは自動的に重複排除されます。同じファイルを変更せずに `save()` を複数回
+呼び出しても、再アップロードされません。
 
-**引数:**
+##### 引数
 
-* `glob_str`:  相対パス、絶対パス、または Unix glob。
-* `base_path`:  ディレクトリ構造の推定に使用するパス。例を参照してください。
-* `policy`:  `live`、`now`、`end` のいずれかです。
+* `glob_str`: 相対パス、絶対パス、または Unix glob。
+* `base_path`: ディレクトリ構造の推定に使用するパス。例を参照してください。
+* `policy`: `live`、`now`、`end` のいずれかです。
   * live: ファイルが変更されるたびにアップロードし、前のバージョンを上書きします
   * now: 今すぐ 1 回だけファイルをアップロードします
   * end: run の終了時にファイルをアップロードします
+* `glob`: `glob_str` を glob パターンとして扱うかどうか。後方互換性のため、デフォルトでは `True` です。`glob_str` の名前に `[`、`]`、`*`、`?` などの glob メタ文字が含まれており、それらをパターンとして解釈したくない場合は、`False` に設定して `glob_str` をリテラルパスとして扱います。
 
-**戻り値:**
-一致したファイルに対して作成されたシンボリックリンクのパス。
-
-歴史的な理由により、レガシーコードではブール値を返す場合があります。
-
-```python
-import wandb
-
-run = wandb.init()
-
-run.save("these/are/myfiles/*")
-# => run 内の "these/are/myfiles/" フォルダにファイルを保存します。
-
-run.save("these/are/myfiles/*", base_path="these")
-# => run 内の "are/myfiles/" フォルダにファイルを保存します。
-
-run.save("/Users/username/Documents/run123/*.txt")
-# => run 内の "run123/" フォルダにファイルを保存します。以下の注記を参照してください。
-
-run.save("/Users/username/Documents/run123/*.txt", base_path="/Users")
-# => run 内の "username/Documents/run123/" フォルダにファイルを保存します。
-
-run.save("files/*/saveme.txt")
-# => "files/" 配下の適切なサブディレクトリに各 "saveme.txt" ファイルを保存します。
-
-# コンテキストマネージャーを使用していないため、run を明示的に終了します。
-run.finish()
-```
-
-***
-
-### <kbd>method</kbd> `Run.status`
+### <kbd>method</kbd> Run.status()
 
 ```python
-status() → RunStatus
+self
 ```
 
 内部バックエンドから、現在のrunのSyncステータス情報を取得します。
 
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `Run.unwatch`
+### <kbd>method</kbd> Run.unwatch()
 
 ```python
-unwatch(
-    models: 'torch.nn.Module | Sequence[torch.nn.Module] | None' = None
-) → None
+self,
+models: 'torch.nn.Module | Sequence[torch.nn.Module] | None' = None
 ```
 
 pytorch モデルのトポロジー、gradient、パラメーターのフックを削除します。
 
-**引数:**
-
-* `models`:  watch が呼び出されている pytorch モデルの任意のリスト。
-
-***
+##### 引数
 
+* `models`: watch が呼び出されている pytorch モデルの任意のリスト。
 
-### <kbd>method</kbd> `Run.upsert_artifact`
+### <kbd>method</kbd> Run.upsert_artifact()
 
 ```python
-upsert_artifact(
-    artifact_or_path: 'Artifact | str',
-    name: 'str | None' = None,
-    type: 'str | None' = None,
-    aliases: 'list[str] | None' = None,
-    distributed_id: 'str | None' = None
-) → Artifact
+self,
+artifact_or_path: 'Artifact | str',
+name: 'str | None' = None,
+type: 'str | None' = None,
+aliases: 'list[str] | None' = None,
+distributed_id: 'str | None' = None
 ```
 
 run の出力として、未確定の アーティファクト を宣言する (または追加する) 。
 
-アーティファクト を確定するには、`run.finish&#95;artifact()` を呼び出す必要があることに注意してください。これは、分散ジョブのすべてが同じ アーティファクト に書き込む必要がある場合に便利です。
+アーティファクト を確定するには、`run.finish&#95;artifact()` を呼び出す必要があることに注意してください。
+これは、分散ジョブのすべてが同じ アーティファクト に書き込む必要がある場合に便利です。
 
-**引数:**
+##### 引数
 
 * `artifact_or_path`: この アーティファクト の内容へのパス。次の形式を指定できます。
   * `/local/directory`
@@ -1007,40 +826,35 @@ run の出力として、未確定の アーティファクト を宣言する (
 * `aliases`: この アーティファクト に適用するエイリアス。デフォルトは `["latest"]` です。
 * `distributed_id`: すべての分散ジョブで共有する一意の文字列です。None の場合、run のグループ名がデフォルトになります。
 
-**戻り値:**
-`Artifact` オブジェクト。
-
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `Run.use_artifact`
+### <kbd>method</kbd> Run.use_artifact()
 
 ```python
-use_artifact(
-    artifact_or_name: 'str | Artifact',
-    type: 'str | None' = None,
-    aliases: 'list[str] | None' = None,
-    use_as: 'str | None' = None
-) → Artifact
+self,
+artifact_or_name: 'str | Artifact',
+type: 'str | None' = None,
+aliases: 'list[str] | None' = None,
+use_as: 'str | None' = None
 ```
 
 アーティファクト を run への入力として宣言します。
 
 返されたオブジェクトに対して `download` または `file` を呼び出すと、内容をローカルに取得できます。
 
-**引数:**
+##### 引数
 
-* `artifact_or_name`:  使用する アーティファクト の名前。アーティファクト がログされたプロジェクト名 (&quot;entity&quot; または &quot;entity/project&quot;) を接頭辞として付けることもできます。名前に entity が指定されていない場合は、Run または API 設定の entity が使用されます。有効な名前は次の形式です
+* `artifact_or_name`: 使用する アーティファクト の名前。アーティファクト がログされたプロジェクト名
+  (&quot;entity&quot; または &quot;entity/project&quot;) を接頭辞として付けることもできます。名前に
+  entity が指定されていない場合は、Run または API 設定の entity が使用されます。
+  有効な名前は次の形式です
   * name:version
   * name:alias
-* `type`:  使用する アーティファクト のタイプ。
-* `aliases`:  この アーティファクト に適用するエイリアス。
-* `use_as`:  この引数は非推奨で、何も行いません。
+* `type`: 使用する アーティファクト のタイプ。
+* `aliases`: この アーティファクト に適用するエイリアス。
+* `use_as`: この引数は非推奨で、何も行いません。
 
-**戻り値:**
-`Artifact` オブジェクト。
-
-**例:**
+<div id="examples">
+  ##### 例
+</div>
 
 ```python
 import wandb
@@ -1067,68 +881,65 @@ artifact_d = run.use_artifact(
 run.finish()
 ```
 
-***
-
-### <kbd>method</kbd> `Run.use_model`
+### <kbd>method</kbd> Run.use_model()
 
 ```python
-use_model(name: 'str') → FilePathStr
+self,
+name: 'str'
 ```
 
 モデル アーティファクト `name` にログされたファイルをダウンロードします。
 
-**引数:**
+##### 引数
 
-* `name`: モデル アーティファクト の名です。`name` は、既存のログ済みモデル アーティファクト の名と一致している必要があります。`entity/プロジェクト/` をプレフィックスとして付けることもできます。有効な名は次の形式です
+* `name`: モデル アーティファクト の名です。`name` は、既存のログ済み
+  モデル アーティファクト の名と一致している必要があります。`entity/プロジェクト/` をプレフィックスとして付けることもできます。有効な名は
+  次の形式です
   * model&#95;artifact&#95;name:version
   * model&#95;artifact&#95;name:alias
 
-**戻り値:**
-
-* `path` (str): ダウンロードされたモデル アーティファクト ファイルのパス。
-
-**送出:**
+<div id="raises">
+  ##### 送出される例外
+</div>
 
 * `AssertionError`: モデル アーティファクト `name` のタイプに部分文字列 `model` が含まれていない場合。
 
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `Run.watch`
+### <kbd>method</kbd> Run.watch()
 
 ```python
-watch(
-    models: 'torch.nn.Module | Sequence[torch.nn.Module]',
-    criterion: 'torch.F | None' = None,
-    log: "Literal['gradients', 'parameters', 'all'] | None" = 'gradients',
-    log_freq: 'int' = 1000,
-    idx: 'int | None' = None,
-    log_graph: 'bool' = False
-) → None
+self,
+models: 'torch.nn.Module | Sequence[torch.nn.Module]',
+criterion: 'torch.F | None' = None,
+log: "Literal['gradients', 'parameters', 'all'] | None" = 'gradients',
+log_freq: 'int' = 1000,
+idx: 'int | None' = None,
+log_graph: 'bool' = False
 ```
 
 指定された PyTorch モデルにフックを設定し、勾配とモデルの計算グラフを監視します。
 
 この関数では、トレーニング中にパラメーター、勾配、またはその両方をトラッキングできます。
 
-**引数:**
+##### 引数
 
-* `models`:  監視対象の単一のモデル、またはモデルのシーケンス。
-* `criterion`:  最適化対象の損失関数 (省略可能) 。
-* `log`:  `"gradients"`、`"parameters"`、または `"all"` をログするかどうかを指定します。ロギング を無効にするには None に設定します。 (デフォルト=`"gradients"`) 。
-* `log_freq`:  勾配とパラメーターをログする頻度 (バッチ単位) 。 (デフォルト=1000)
-* `idx`:  `wandb.watch` で複数のモデルをトラッキングする際に使用するインデックス。 (デフォルト=None)
-* `log_graph`:  モデルの計算グラフをログするかどうかを指定します。 (デフォルト=False)
+* `models`: 監視対象の単一のモデル、またはモデルのシーケンス。
+* `criterion`: 最適化対象の損失関数 (省略可能) 。
+* `log`: `"gradients"`、`"parameters"`、または `"all"` をログするかどうかを指定します。ロギング を無効にするには None に設定します。 (デフォルト=`"gradients"`) 。
+* `log_freq`: 勾配とパラメーターをログする頻度 (バッチ単位) 。 (デフォルト=1000)
+* `idx`: `wandb.watch` で複数のモデルをトラッキングする際に使用するインデックス。 (デフォルト=None)
+* `log_graph`: モデルの計算グラフをログするかどうかを指定します。 (デフォルト=False)
 
-**発生する例外:**
-ValueError:  `wandb.init()` が呼び出されていない場合、またはいずれかのモデルが `torch.nn.Module` のインスタンスではない場合。
+<div id="raises">
+  ##### 送出される例外
+</div>
 
-***
+* `ValueError`: `wandb.init()` が呼び出されていない場合、またはいずれかのモデルが `torch.nn.Module` のインスタンスではない場合。
 
-### <kbd>method</kbd> `Run.write_logs`
+### <kbd>method</kbd> Run.write_logs()
 
 ```python
-write_logs(text: 'str') → None
+self,
+text: 'str'
 ```
 
 run の Logs タブにテキストを書き込みます。
@@ -1137,6 +948,6 @@ stdout/stderr の自動取得に依存せず、`write_logs` を使用して Logs
 
 Python の `logging` モジュールと連携する `capture_loggers` 設定の使用を検討してください。
 
-**引数:**
+##### 引数
 
-* `text`:  書き込むテキストです。末尾に改行がない場合は、改行が追加されます。 
\ No newline at end of file
+* `text`: 書き込むテキストです。末尾に改行がない場合は、改行が追加されます。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/experiments/settings.mdx b/ja/models/ref/python/experiments/settings.mdx
index 615b0d0555..d493172472 100644
--- a/ja/models/ref/python/experiments/settings.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/experiments/settings.mdx
@@ -1,21 +1,179 @@
 ---
 title: Settings
-namespace: python_sdk_actions
-python_object_type: class
+kind: class
+namespace: wandb.sdk.wandb_settings
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/wandb_settings.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/wandb_settings.py#L60" />
 
-## <kbd>class</kbd> `Settings`
+## <kbd>class</kbd> wandb.Settings
+
+```python
+*,
+allow_media_symlink: bool = False,
+allow_offline_artifacts: bool = True,
+allow_val_change: bool = False,
+anonymous: object = object(),
+api_key: str | None = None,
+azure_account_url_to_access_key: dict[str, str] | None = None,
+app_url_override: str | None = None,
+base_url: str = 'https://api.wandb.ai',
+code_dir: str | None = None,
+config_paths: collections.abc.Sequence[str] | None = None,
+console: Literal['auto', 'off', 'wrap', 'redirect', 'wrap_raw', 'wrap_emu'] = 'auto',
+console_multipart: bool = False,
+console_chunk_max_bytes: int = 0,
+console_chunk_max_seconds: int = 0,
+capture_loggers: dict[str, str] | None = None,
+credentials_file: str = <factory>,
+disable_code: bool = False,
+disable_git: bool = False,
+disable_git_fork_point: bool = True,
+disable_job_creation: bool = True,
+docker: str | None = None,
+email: str | None = None,
+entity: str | None = None,
+organization: str | None = None,
+force: bool = False,
+fork_from: wandb.sdk.lib.run_moment.RunMoment | None = None,
+git_commit: str | None = None,
+git_remote: str = 'origin',
+git_remote_url: str | None = None,
+git_root: str | None = None,
+heartbeat_seconds: int = 30,
+host: str | None = None,
+http_proxy: str | None = None,
+https_proxy: str | None = None,
+identity_token_file: str | None = None,
+ignore_globs: collections.abc.Sequence[str] = (),
+init_timeout: float = 90.0,
+finish_timeout: float = 0.0,
+finish_timeout_raises: bool = False,
+insecure_disable_ssl: bool = False,
+job_name: str | None = None,
+job_source: Optional[Literal['repo', 'artifact', 'image']] = None,
+label_disable: bool = False,
+launch: bool = False,
+launch_config_path: str | None = None,
+login_timeout: float | None = None,
+mode: Literal['online', 'offline', 'shared', 'disabled', 'dryrun', 'run'] = 'online',
+notebook_name: str | None = None,
+program: str | None = None,
+program_abspath: str | None = None,
+program_relpath: str | None = None,
+project: str | None = None,
+quiet: bool = False,
+reinit: Union[Literal['default', 'return_previous', 'finish_previous', 'create_new'], bool] = 'default',
+relogin: bool = False,
+resume: Optional[Literal['allow', 'must', 'never', 'auto']] = None,
+resume_from: wandb.sdk.lib.run_moment.RunMoment | None = None,
+resumed: bool = False,
+root_dir: str = <factory>,
+run_group: str | None = None,
+run_id: str | None = None,
+run_job_type: str | None = None,
+run_name: str | None = None,
+run_notes: str | None = None,
+run_tags: tuple[str, ...] | None = None,
+sagemaker_disable: bool = False,
+save_code: bool | None = None,
+settings_system: str | None = None,
+stop_fn: collections.abc.Callable[[], None] | None = None,
+max_end_of_run_history_metrics: int = 10,
+max_end_of_run_summary_metrics: int = 10,
+show_colors: bool | None = None,
+show_emoji: bool | None = None,
+show_errors: bool = True,
+show_info: bool = True,
+show_warnings: bool = True,
+silent: bool = False,
+start_method: str | None = None,
+stop_on_fatal_error: bool = False,
+strict: bool | None = None,
+summary_timeout: int = 60,
+summary_warnings: int = 5,
+sweep_id: str | None = None,
+sweep_param_path: str | None = None,
+symlink: bool = <factory>,
+sync_tensorboard: bool | None = None,
+table_raise_on_max_row_limit_exceeded: bool = False,
+use_dot_wandb: bool | None = None,
+username: str | None = None,
+x_cli_only_mode: bool = False,
+x_disable_meta: bool = False,
+x_disable_stats: bool = False,
+x_disable_viewer: bool = False,
+x_disable_machine_info: bool = False,
+x_executable: str | None = None,
+x_extra_http_headers: dict[str, str] | None = None,
+x_file_stream_max_bytes: int | None = None,
+x_file_stream_max_line_bytes: int | None = None,
+x_file_stream_transmit_interval: float | None = None,
+x_file_stream_retry_max: int | None = None,
+x_file_stream_retry_wait_min_seconds: float | None = None,
+x_file_stream_retry_wait_max_seconds: float | None = None,
+x_file_stream_timeout_seconds: float | None = None,
+x_file_transfer_retry_max: int | None = None,
+x_file_transfer_retry_wait_min_seconds: float | None = None,
+x_file_transfer_retry_wait_max_seconds: float | None = None,
+x_file_transfer_timeout_seconds: float | None = None,
+x_files_dir: str | None = None,
+x_flow_control_custom: bool | None = None,
+x_flow_control_disabled: bool | None = None,
+x_graphql_retry_max: int | None = None,
+x_graphql_retry_wait_min_seconds: float | None = None,
+x_graphql_retry_wait_max_seconds: float | None = None,
+x_graphql_timeout_seconds: float | None = None,
+x_internal_check_process: float = 8.0,
+x_jupyter_name: str | None = None,
+x_jupyter_path: str | None = None,
+x_jupyter_root: str | None = None,
+x_label: str | None = None,
+x_live_policy_rate_limit: int | None = None,
+x_live_policy_wait_time: int | None = None,
+x_log_level: int = 20,
+x_network_buffer: int | None = None,
+x_primary: bool = True,
+x_proxies: dict[str, str] | None = None,
+x_runqueue_item_id: str | None = None,
+x_save_requirements: bool = True,
+x_server_side_derived_summary: bool = False,
+x_server_side_expand_glob_metrics: bool = True,
+x_service_transport: str | None = None,
+x_service_wait: float = 30.0,
+x_skip_transaction_log: bool = False,
+x_start_time: float | None = None,
+x_stats_pid: int = 3570,
+x_stats_sampling_interval: float = 15.0,
+x_stats_neuron_monitor_config_path: str | None = None,
+x_stats_dcgm_exporter: str | None = None,
+x_stats_open_metrics_endpoints: dict[str, str] | None = None,
+x_stats_open_metrics_filters: dict[str, dict[str, str]] | collections.abc.Sequence[str] | None = None,
+x_stats_open_metrics_http_headers: dict[str, str] | None = None,
+x_stats_disk_paths: collections.abc.Sequence[str] | None = ('/',),
+x_stats_cpu_count: int | None = None,
+x_stats_cpu_logical_count: int | None = None,
+x_stats_gpu_count: int | None = None,
+x_stats_gpu_type: str | None = None,
+x_stats_gpu_device_ids: collections.abc.Sequence[int] | None = None,
+x_stats_buffer_size: int = 0,
+x_stats_coreweave_metadata_base_url: str = 'http://169.254.169.254',
+x_stats_coreweave_metadata_endpoint: str = '/api/v2/cloud-init/meta-data',
+x_stats_track_process_tree: bool = False,
+x_stats_no_cgroup: bool = False,
+x_sync: bool = False,
+x_sync_dir_suffix: str = '',
+x_update_finish_state: bool = True
+```
 
 W&amp;B SDK の Settings クラスです。
 
 このクラスは W&amp;B SDK の設定を管理し、
 すべての設定でタイプ安全性と検証が確保されるようにします。Settings には属性としてアクセスでき、
 プログラムから、環境変数
- (`WANDB_` プレフィックス) 、および設定ファイルを通じて初期化できます。
+(`WANDB_` プレフィックス) 、および設定ファイルを通じて初期化できます。
 
 設定は次の 3 つのカテゴリに分類されます。
 
@@ -28,697 +186,452 @@ W&amp;B SDK の Settings クラスです。
 3. Computed settings: 他の設定または
    環境から自動的に導出される読み取り専用の Settings です。
 
-### <kbd>method</kbd> `Settings.__init__`
-
-```python
-__init__(
-    allow_media_symlink: 'bool' = False,
-    allow_offline_artifacts: 'bool' = True,
-    allow_val_change: 'bool' = False,
-    anonymous: 'object' = <object object at 0x109b16dd0>,
-    api_key: 'str | None' = None,
-    azure_account_url_to_access_key: 'dict[str, str] | None' = None,
-    app_url_override: 'str | None' = None,
-    base_url: 'str' = 'https://api.wandb.ai',
-    code_dir: 'str | None' = None,
-    config_paths: 'collections.abc.Sequence[str] | None' = None,
-    console: 'Literal['auto', 'off', 'wrap', 'redirect', 'wrap_raw', 'wrap_emu']' = 'auto',
-    console_multipart: 'bool' = False,
-    console_chunk_max_bytes: 'int' = 0,
-    console_chunk_max_seconds: 'int' = 0,
-    capture_loggers: 'dict[str, str] | None' = None,
-    credentials_file: 'str' = None,
-    disable_code: 'bool' = False,
-    disable_git: 'bool' = False,
-    disable_git_fork_point: 'bool' = True,
-    disable_job_creation: 'bool' = True,
-    docker: 'str | None' = None,
-    email: 'str | None' = None,
-    entity: 'str | None' = None,
-    organization: 'str | None' = None,
-    force: 'bool' = False,
-    fork_from: 'wandb.sdk.lib.run_moment.RunMoment | None' = None,
-    git_commit: 'str | None' = None,
-    git_remote: 'str' = 'origin',
-    git_remote_url: 'str | None' = None,
-    git_root: 'str | None' = None,
-    heartbeat_seconds: 'int' = 30,
-    host: 'str | None' = None,
-    http_proxy: 'str | None' = None,
-    https_proxy: 'str | None' = None,
-    identity_token_file: 'str | None' = None,
-    ignore_globs: 'Sequence' = (),
-    init_timeout: 'float' = 90.0,
-    finish_timeout: 'float' = 0.0,
-    finish_timeout_raises: 'bool' = False,
-    insecure_disable_ssl: 'bool' = False,
-    job_name: 'str | None' = None,
-    job_source: 'Literal['repo', 'artifact', 'image'] | None' = None,
-    label_disable: 'bool' = False,
-    launch: 'bool' = False,
-    launch_config_path: 'str | None' = None,
-    login_timeout: 'float | None' = None,
-    mode: 'Literal['online', 'offline', 'shared', 'disabled', 'dryrun', 'run']' = 'online',
-    notebook_name: 'str | None' = None,
-    program: 'str | None' = None,
-    program_abspath: 'str | None' = None,
-    program_relpath: 'str | None' = None,
-    project: 'str | None' = None,
-    quiet: 'bool' = False,
-    reinit: 'Literal['default', 'return_previous', 'finish_previous', 'create_new'] | bool' = 'default',
-    relogin: 'bool' = False,
-    resume: 'Literal['allow', 'must', 'never', 'auto'] | None' = None,
-    resume_from: 'wandb.sdk.lib.run_moment.RunMoment | None' = None,
-    resumed: 'bool' = False,
-    root_dir: 'str' = None,
-    run_group: 'str | None' = None,
-    run_id: 'str | None' = None,
-    run_job_type: 'str | None' = None,
-    run_name: 'str | None' = None,
-    run_notes: 'str | None' = None,
-    run_tags: 'tuple[str, ...] | None' = None,
-    sagemaker_disable: 'bool' = False,
-    save_code: 'bool | None' = None,
-    settings_system: 'str | None' = None,
-    stop_fn: 'collections.abc.Callable[[], None] | None' = None,
-    max_end_of_run_history_metrics: 'int' = 10,
-    max_end_of_run_summary_metrics: 'int' = 10,
-    show_colors: 'bool | None' = None,
-    show_emoji: 'bool | None' = None,
-    show_errors: 'bool' = True,
-    show_info: 'bool' = True,
-    show_warnings: 'bool' = True,
-    silent: 'bool' = False,
-    start_method: 'str | None' = None,
-    stop_on_fatal_error: 'bool' = False,
-    strict: 'bool | None' = None,
-    summary_timeout: 'int' = 60,
-    summary_warnings: 'int' = 5,
-    sweep_id: 'str | None' = None,
-    sweep_param_path: 'str | None' = None,
-    symlink: 'bool' = None,
-    sync_tensorboard: 'bool | None' = None,
-    table_raise_on_max_row_limit_exceeded: 'bool' = False,
-    use_dot_wandb: 'bool | None' = None,
-    username: 'str | None' = None,
-    x_cli_only_mode: 'bool' = False,
-    x_disable_meta: 'bool' = False,
-    x_disable_stats: 'bool' = False,
-    x_disable_viewer: 'bool' = False,
-    x_disable_machine_info: 'bool' = False,
-    x_executable: 'str | None' = None,
-    x_extra_http_headers: 'dict[str, str] | None' = None,
-    x_file_stream_max_bytes: 'int | None' = None,
-    x_file_stream_max_line_bytes: 'int | None' = None,
-    x_file_stream_transmit_interval: 'float | None' = None,
-    x_file_stream_retry_max: 'int | None' = None,
-    x_file_stream_retry_wait_min_seconds: 'float | None' = None,
-    x_file_stream_retry_wait_max_seconds: 'float | None' = None,
-    x_file_stream_timeout_seconds: 'float | None' = None,
-    x_file_transfer_retry_max: 'int | None' = None,
-    x_file_transfer_retry_wait_min_seconds: 'float | None' = None,
-    x_file_transfer_retry_wait_max_seconds: 'float | None' = None,
-    x_file_transfer_timeout_seconds: 'float | None' = None,
-    x_files_dir: 'str | None' = None,
-    x_flow_control_custom: 'bool | None' = None,
-    x_flow_control_disabled: 'bool | None' = None,
-    x_graphql_retry_max: 'int | None' = None,
-    x_graphql_retry_wait_min_seconds: 'float | None' = None,
-    x_graphql_retry_wait_max_seconds: 'float | None' = None,
-    x_graphql_timeout_seconds: 'float | None' = None,
-    x_internal_check_process: 'float' = 8.0,
-    x_jupyter_name: 'str | None' = None,
-    x_jupyter_path: 'str | None' = None,
-    x_jupyter_root: 'str | None' = None,
-    x_label: 'str | None' = None,
-    x_live_policy_rate_limit: 'int | None' = None,
-    x_live_policy_wait_time: 'int | None' = None,
-    x_log_level: 'int' = 20,
-    x_network_buffer: 'int | None' = None,
-    x_primary: 'bool' = True,
-    x_proxies: 'dict[str, str] | None' = None,
-    x_runqueue_item_id: 'str | None' = None,
-    x_save_requirements: 'bool' = True,
-    x_server_side_derived_summary: 'bool' = False,
-    x_server_side_expand_glob_metrics: 'bool' = True,
-    x_service_transport: 'str | None' = None,
-    x_service_wait: 'float' = 30.0,
-    x_skip_transaction_log: 'bool' = False,
-    x_start_time: 'float | None' = None,
-    x_stats_pid: 'int' = 28097,
-    x_stats_sampling_interval: 'float' = 15.0,
-    x_stats_neuron_monitor_config_path: 'str | None' = None,
-    x_stats_dcgm_exporter: 'str | None' = None,
-    x_stats_open_metrics_endpoints: 'dict[str, str] | None' = None,
-    x_stats_open_metrics_filters: 'dict[str, dict[str, str]] | collections.abc.Sequence[str] | None' = None,
-    x_stats_open_metrics_http_headers: 'dict[str, str] | None' = None,
-    x_stats_disk_paths: 'collections.abc.Sequence[str] | None' = ('/',),
-    x_stats_cpu_count: 'int | None' = None,
-    x_stats_cpu_logical_count: 'int | None' = None,
-    x_stats_gpu_count: 'int | None' = None,
-    x_stats_gpu_type: 'str | None' = None,
-    x_stats_gpu_device_ids: 'collections.abc.Sequence[int] | None' = None,
-    x_stats_buffer_size: 'int' = 0,
-    x_stats_coreweave_metadata_base_url: 'str' = 'http://169.254.169.254',
-    x_stats_coreweave_metadata_endpoint: 'str' = '/api/v2/cloud-init/meta-data',
-    x_stats_track_process_tree: 'bool' = False,
-    x_stats_no_cgroup: 'bool' = False,
-    x_sync: 'bool' = False,
-    x_sync_dir_suffix: 'str' = '',
-    x_update_finish_state: 'bool' = True
-) → None
-```
-
-**引数:**
-
-* `allow_media_symlink` (bool): メディアファイルを run ディレクトリにシンボリックリンクするかどうか。
-  True の場合、メディアファイルはコピーされる代わりに
-  run ディレクトリにシンボリックリンクまたはハードリンクされます。これにより、
-  ログがより高速になり、ディスク使用量を削減できる場合があります。ただし、
-  W&amp;B サーバーにアップロードする前に元のファイルを削除または変更すると、
-  その内容がアップロードされたデータに反映されます。
-
-* `allow_offline_artifacts` (bool): オフラインモードで表アーティファクトを同期できるようにするフラグです。
-  以前の動作に戻すには、False に設定します。
-
-* `allow_val_change` (bool): 設定後に `Config` の値の変更を許可するフラグです。
+Settings は複数のソースから読み込まれます。同じ設定が
+複数のソースから指定された場合は、
+後に記載されたソースが優先されます。優先順位の低いものから高いものの順に示します。
+
+1. この `Settings` モデルで定義されているデフォルト値。
+2. 設定ファイル (`~/.config/wandb/settings`、または
+   `WANDB_CONFIG_DIR` 環境変数で指定されたディレクトリ内の `settings`
+   ファイル)。
+3. 環境変数 (`WANDB_` で始まるもの。例: `WANDB_MODE`)。
+4. ホスト名、
+   実行中のプログラムまたはスクリプトのパス、Python 実行ファイル、Docker image、
+   Jupyter ノートブックの詳細など、実行時環境から検出される値。
+5. Amazon SageMaker 環境で実行している場合の SageMaker 設定。
+6. `wandb.setup()` の `settings` パラメーター。
+7. `wandb.init()` の `settings` パラメーター。
+8. 一部の `wandb.init()` パラメーター (たとえば、`mode=` は
+   `mode` 設定を上書きします)。
+
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
+
+* `allow_media_symlink`: メディアファイルを run ディレクトリにシンボリックリンクするかどうか。
+
+  true の場合、メディアファイルはコピーされず、run ディレクトリにシンボリックリンクまたはハードリンクされます。これにより、ログが高速になり、ディスク使用量を削減できる場合があります。ただし、W&amp;B サーバーにアップロードする前に元のファイルを削除または変更すると、その変更内容がアップロードされたデータに反映されます。
+* `allow_offline_artifacts`: オフラインモードでテーブルアーティファクトを同期できるようにするフラグ。
+
+  以前の動作に戻すには、これを False に設定します。
+* `allow_val_change`: `Config` の値を設定後に変更できるようにするフラグ。
+* `anonymous`: 非推奨であり、削除される予定です。
+* `api_key`: W&amp;B の APIキー。
+* `azure_account_url_to_access_key`: Azure インテグレーション用の、Azure アカウント URL と対応するアクセスキーのマッピング。
+* `app_url_override`: W&amp;B UI の `app` URL のオーバーライド。
+
+  `app_url` は通常 `base_url` に基づいて計算されますが、これを使用して明示的に設定できます。
 
-* `anonymous` (object): 非推奨で、今後削除される予定です。
-
-* `api_key` (str | None): W&amp;B の APIキー。
-
-* `azure_account_url_to_access_key` (dict[str, str] | None): Azure インテグレーション用の、Azure アカウント URL とそれに対応するアクセス キーのマッピング。
-
-* `app_url_override` (str | None): W&amp;B UI の &#39;app&#39; URL を上書きするための値です。
-  `app_url` は通常 `base_url` に基づいて計算されますが、これを使用して
-  明示的に設定することもできます。
   WANDB&#95;APP&#95;URL は対応する環境変数です。
+* `base_url`: データ同期に使用する W&amp;B バックエンドの URL。
+* `code_dir`: W&amp;B でトラッキングするコードを含むディレクトリ。
+* `config_paths`: `Config` オブジェクトに読み込む設定ファイルのパス。
+* `console`: 適用するコンソールの取得タイプ。
 
-* `base_url` (str): データを同期するための W&amp;B バックエンドの URL です。
-
-* `code_dir` (str | None): W&amp;Bでトラッキングするコードを含むディレクトリ。
-
-* `config_paths` (collections.abc.Sequence[str] | None): `Config` オブジェクトに読み込む設定ファイルのパス。
+  指定可能な値は次のとおりです。
 
-* `console` (Literal[&#39;auto&#39;, &#39;off&#39;, &#39;wrap&#39;, &#39;redirect&#39;, &#39;wrap&#95;raw&#39;, &#39;wrap&#95;emu&#39;]): 適用するコンソールの取得タイプです。
-  指定可能な値は次のとおりです:
-  * &quot;auto&quot; - システム環境と設定に基づいて、コンソール出力の取得方法を自動的に選択します。
-  * &quot;off&quot; - コンソール出力の取得を無効にします。
-  * &quot;redirect&quot; - 出力を取得するために、低レベルのファイルディスクリプターをリダイレクトします。
-  * &quot;wrap&quot; - sys.stdout/sys.stderr の write メソッドをオーバーライドします。システムの状態に応じて、&quot;wrap&#95;raw&quot; または &quot;wrap&#95;emu&quot; のいずれかにマッピングされます。
+  * &quot;auto&quot; - システムの環境と設定に応じて、コンソールの取得方法を自動的に選択します。
+  * &quot;off&quot; - コンソールの取得を無効にします。
+  * &quot;redirect&quot; - 出力を取得するために、低レベルのファイルディスクリプタをリダイレクトします。
+  * &quot;wrap&quot; - sys.stdout/sys.stderr の write メソッドをオーバーライドします。システムの状態に応じて、&quot;wrap&#95;raw&quot; または &quot;wrap&#95;emu&quot; のいずれかにマップされます。
   * &quot;wrap&#95;raw&quot; - &quot;wrap&quot; と同じですが、エミュレーターを介さずに生の出力を直接取得します。`wrap` 設定から派生するため、手動で設定しないでください。
   * &quot;wrap&#95;emu&quot; - &quot;wrap&quot; と同じですが、エミュレーターを介して出力を取得します。
     `wrap` 設定から派生するため、手動で設定しないでください。
-
-* `console_multipart` (bool): マルチパートのコンソールログを有効にします。
-  When True, the SDK writes console output to timestamped files
-  under the `logs/` directory instead of a single `output.log`.
-  Each part is uploaded as soon as it is closed, giving users live
-  access to logs while the run is active. Rollover cadence is
-  controlled by `console_chunk_max_bytes` and/or `console_chunk_max_seconds`.
-  If both limits are `0`, all logs are uploaded once at run finish.
-  Note: Uploaded chunks are immutable; terminal control sequences
-  that modify previous lines (e.g., progress bars using carriage returns)
-  only affect the current chunk.
-
-* `console_chunk_max_bytes` (int): マルチパートのコンソールログにおける、バイト単位のサイズベースのロールオーバーしきい値です。
-  現在のパートがこの
-  サイズに達すると、新しいコンソールログファイルを開始します。`console_multipart` が `True` の場合にのみ有効です。
-  `console_chunk_max_seconds` と組み合わせることができ、どちらかの制限に
-  先に達するとロールオーバーがトリガーされます。値を `0` にすると、
+* `console_multipart`: マルチパートのコンソールログを有効にします。
+
+  `True` の場合、SDK はコンソール出力を単一の `output.log` ではなく、
+  `logs/` ディレクトリ配下のタイムスタンプ付きファイルに書き込みます。
+
+  各パートは閉じられるとすぐにアップロードされるため、run の実行中でも
+  ユーザーはログにリアルタイムでアクセスできます。ロールオーバーの頻度は
+  `console_chunk_max_bytes` および/または `console_chunk_max_seconds` で
+  制御されます。両方の制限が `0` の場合、すべてのログは run の終了時に
+  まとめてアップロードされます。
+
+  注: アップロードされたチャンクは不変です。以前の行を変更する
+  ターミナル制御シーケンス (例: キャリッジリターンを使用するプログレスバー) は、
+  現在のチャンクにのみ影響します。
+* `console_chunk_max_bytes`: マルチパートのコンソールログに対する、バイト単位のサイズベースのロールオーバーしきい値。
+
+  現在のパートがこのサイズに達すると、新しいコンソールログ file を開始します。
+  効果があるのは `console_multipart` が `True` の場合のみです。
+  `console_chunk_max_seconds` と組み合わせて使用できます。先に到達した
+  制限によりロールオーバーがトリガーされます。値を `0` にすると、
   サイズベースの制限は無効になります。
+* `console_chunk_max_seconds`: マルチパートのコンソールログに対する、秒単位の時間ベースのロールオーバーしきい値。
 
-* `console_chunk_max_seconds` (int): マルチパートのコンソールログに対する、秒単位の時間ベースのロールオーバーしきい値です。
-  現在のパートの開始からこの秒数が経過すると、
-  新しいコンソールログファイルを開始します。`console_multipart` は
-  `True` である必要があります。`console_chunk_max_bytes` と併用でき、
-  先に達したほうの制限でパートが閉じられます。値を `0` にすると、
-  時間ベースの制限は無効になります。
-
-* `capture_loggers` (dict[str, str] | None): run の Logs タブに取得する Python logger の名。
-  logger 名から最小ログレベルへのマッピングです。設定すると、wandb は
-  指定した各 logger に `logging.Handler` をインストールし、run の終了時に削除します。
-  それらの logger から出力されたログレコードは、
-  stdout/stderr の取得と同様に、run のコンソール出力として
-  公開されます。
-  ログレコードは `logging.basicConfig()` と同じ形式で整形されます。たとえば、
-  `INFO:my_module:Some message.` のようになります。現時点ではこの形式はカスタマイズできません。
-  すべてのログを取得するには、ルート logger の名である &#39;root&#39; を渡します。
-  これは `console` 設定とは独立しており、両方を
-  同時に有効にできます。
-  例:
-  ```python
-  wandb.init(
-  settings=wandb.Settings(
-  console="off",
-  capture_loggers={
-  "my_app": "INFO",
-  "my_app.training": "ERROR",
-  },
-  ),
-  )
-  ```
-
-* `credentials_file` (str): 一時的なアクセストークンを書き込むファイルのパスです。
-
-* `disable_code` (bool): コードの取得を無効にするかどうか。
-
-* `disable_git` (bool): Git の状態の取得を無効にするかどうか。
-
-* `disable_git_fork_point` (bool): リモートブランチから fork point を推定する処理を無効にするかどうか。
-  True に設定すると、設定されている場合、SDK は upstream
-  ブランチの最新コミットを使用します。設定されていない場合は、diff パッチの生成をスキップします。
-  False に設定すると、SDK は、設定されている場合は upstream ブランチの最新コミットの使用を試みます。
-  設定されていない場合は、すべてのリモートブランチから最も近いコミットを検索します。
-  これは、upstream ブランチが多数あるリポジトリではパフォーマンスに影響する可能性があります。
-
-* `disable_job_creation` (bool): W&amp;B Launch のジョブ artifact の作成を無効にするかどうか。
-
-* `docker` (str | None): スクリプトの実行に使用する Docker image。
-
-* `email` (str | None): ユーザーのメールアドレス。
-
-* `entity` (str | None): ユーザーまたはチームなどの W&amp;B の entity。
-
-* `organization` (str | None): W&amp;B の組織。
-
-* `force` (bool): `wandb.login()` に `force` フラグを渡すかどうかを指定します。
-
-* `fork_from` (wandb.sdk.lib.run&#95;moment.RunMoment | None): 以前の run の実行において、フォーク元となる時点を指定します。
-  その時点は、run ID、メトリクス、およびその値で定義されます。
-  現在サポートされているメトリクスは &#39;&#95;step&#39; のみです。
-
-* `git_commit` (str | None): run に関連付ける Git コミットハッシュです。
-
-* `git_remote` (str): run に関連付ける Git リモートです。
-
-* `git_remote_url` (str | None): git のリモートリポジトリの URL。
+  現在のパートの開始からこの秒数が経過すると、新しいコンソールログ file を
+  開始します。`console_multipart` が `True` である必要があります。
+  `console_chunk_max_bytes` と併用できます。先に到達した制限によって
+  パートが閉じられます。値を `0` にすると、時間ベースの制限は
+  無効になります。
+* `capture_loggers`: run の Logs タブに取得する Python logger の名。
 
-* `git_root` (str | None): Git リポジトリのルート ディレクトリです。
+  ロガー名から最小ログレベルへのマッピングです。設定すると、wandb は
+  各指定ロガーに logging.Handler を追加し、
+  run の終了時にそれを削除します。
+  それらのロガーから出力されたログレコードは、コンソール出力として
+  run に公開され、stdout/stderr の取得と同様に扱われます。
 
-* `host` (str | None): スクリプトを実行しているマシンのホスト名です。
+  ログレコードは `logging.basicConfig()` と同じ形式で出力され、たとえば
+  `INFO:my_module:Some message.` のようになります。現在、これはカスタマイズできません。
 
-* `http_proxy` (str | None): W&amp;B への HTTP リクエストに使用するカスタムプロキシサーバー。
+  すべてのログを取得するには、ルートロガー名 (&#39;root&#39;) を渡します。
 
-* `https_proxy` (str | None): W&amp;B への HTTPS リクエストに使用するカスタムプロキシサーバー。
+  これは `console` の設定とは独立しており、両方を同時に有効にできます。
 
-* `identity_token_file` (str | None): 認証用のアイデンティティトークン (JWT) が格納されたファイルへのパス。
-
-* `ignore_globs` (Sequence): アップロードから除外するファイルを指定する、`files_dir` からの相対パスの Unix glob パターン。
-
-* `init_timeout` (float): `wandb.init` の呼び出しが完了するまで待機する時間 (秒) 。この時間を超えるとタイムアウトします。
+  例:
 
-* `finish_timeout` (float): run の終了時に、データのアップロードを待機する時間 (秒) です。
-  これを設定すると、run の終了時に W&amp;B へのアップロードが遅いことで発生するコストを抑えられますが、
-  その代わりに run は crashed としてマークされ、一部のデータが
-  欠落する可能性があります。デフォルトでは、`run.finish()` はすべての
-  データのアップロードが完了するまでブロックします。
-  これが 0 より大きい数値に設定されている場合、W&amp;B は
-  run の終了時にこの秒数が経過すると run のデータのアップロードをあきらめ、
-  スクリプトの実行を再開します。しばらくすると、run は UI で Crashed または Failed になります。未アップロードの
-  データは引き続きディスクに保存され、`wandb
-  sync` でアップロードできます。
-  警告メッセージの表示に加えてエラーを送出するには、
-  `finish_timeout_raises` 設定を使用します。
-  `wandb.teardown()` によってシャットダウンされる Runs (`atexit` フックで
-  スクリプトの終了時に自動的に実行されます) も、この設定に従います。
+  ```python
+  wandb.init(
+      settings=wandb.Settings(
+          console="off",
+          capture_loggers={
+              "my_app": "INFO",
+              "my_app.training": "ERROR",
+          },
+      ),
+  )
+  ```
+* `credentials_file`: 一時的なアクセストークンを書き込むファイルのパス。
+* `disable_code`: コードのキャプチャを無効にするかどうか。
+* `disable_git`: Git の状態のキャプチャを無効にするかどうか。
+* `disable_git_fork_point`: リモートブランチから fork point を推定する処理を無効にするかどうか
+
+  True に設定すると、upstream ブランチが設定されている場合、SDK はそのブランチの最新コミットを使用します。それ以外の場合は、差分 patch を生成しません。
+
+  False に設定すると、upstream ブランチが設定されている場合、SDK はそのブランチの最新コミットを使用しようとします。
+  それ以外の場合は、すべてのリモートブランチから最も近いコミットを検索します。
+  upstream ブランチが多いリポジトリでは、パフォーマンスに影響する可能性があります。
+* `disable_job_creation`: W&amp;B Launch 用のジョブ artifact の作成を無効にするかどうか。
+* `docker`: スクリプトの実行に使用する Docker image。
+* `email`: ユーザーのメールアドレス。
+* `entity`: ユーザーやチームなどの W&amp;B entity。
+* `organization`: W&amp;B 組織。
+* `force`: `wandb.login()` に `force` フラグを渡すかどうか。
+* `fork_from`: fork 元にする以前の run の実行時点を指定します。
+
+  この時点は、Run ID、メトリクス、およびその値で定義されます。
+  現在サポートされるメトリクスは &#39;&#95;step&#39; のみです。
+* `git_commit`: run に関連付ける Git コミットハッシュ。
+* `git_remote`: run に関連付ける Git リモート。
+* `git_remote_url`: Git リモートリポジトリの URL。
+* `git_root`: Git リポジトリのルートディレクトリ。
+* `host`: スクリプトを実行しているマシンのホスト名。
+* `http_proxy`: W&amp;B への HTTP リクエスト用のカスタムプロキシサーバー。
+* `https_proxy`: W&amp;B への HTTPS リクエスト用のカスタムプロキシサーバー。
+* `identity_token_file`: 認証用のアイデンティティトークン (JWT) を含むファイルのパス。
+* `ignore_globs`: `files_dir` からの相対パスで指定する、upload から除外するファイルの Unix glob パターン。
+* `init_timeout`: タイムアウトするまで `wandb.init` 呼び出しの完了を待機する秒数。
+* `finish_timeout`: run の終了時にデータの upload 完了を待機する秒数。
+
+  これを設定すると、run の終了時に W&amp;B への upload が遅いことで発生するコストを抑えられますが、その代わり run は crashed としてマークされ、一部のデータが欠落する可能性があります。デフォルトでは、`run.finish()` はすべてのデータの upload が完了するまでブロックします。
+
+  これが 0 より大きい数値に設定されている場合、W&amp;B は run の終了時にこの秒数が経過すると run のデータの upload をあきらめ、スクリプトのブロックを解除します。しばらくすると、run は UI 上で Crashed または Failed になります。upload されなかったデータは引き続きディスクに保存され、`wandb
+    sync` で upload できます。
+
+  `finish_timeout_raises` 設定を使用すると、警告メッセージの出力に加えてエラーを発生させることができます。
+
+  `wandb.teardown()` によって終了される Runs (スクリプトの終了時に atexit hook で自動的に実行されます) も、この設定に従います。
+* `finish_timeout_raises`: finish&#95;timeout の制限時間を超えた場合に TimeoutError を発生させるかどうか。
+
+  これを `finish_timeout` 設定と一緒に使用すると、`run.finish()`
+  は、メッセージを出力するだけでなく、タイムアウト後に TimeoutError を発生させます。
+
+  コンテキストマネージャーとして Run を使用する場合、`run.finish()` は暗黙的に呼び出されることに注意してください:
 
-* `finish_timeout_raises` (bool): `finish&#95;timeout` が期限切れになった場合に TimeoutError を送出するかどうか。
-  これを `finish_timeout` 設定と併用すると、`run.finish()`
-  はメッセージを出力するだけでなく、タイムアウト時に TimeoutError も送出します。
-  Run をコンテキストマネージャーとして使用する場合、`run.finish()` は暗黙的に
-  呼び出される点に注意してください:
   with wandb.init() as run:
-  ...  # `with` ブロックの শেষে `run.finish()` が実行されます
-  ただし、これによって `wandb.teardown()` がエラーを送出することはありません (いずれにしても
-  スクリプトの最後で実行されるためです)。
-
-* `insecure_disable_ssl` (bool): 安全でない方法で SSL 検証を無効にするかどうか。
-
-* `job_name` (str | None): スクリプトを実行中のLaunchジョブの名。
-
-* `job_source` (Optional[Literal[&#39;repo&#39;, &#39;artifact&#39;, &#39;image&#39;]]): Launch のソースのタイプ。
-
-* `label_disable` (bool): 自動ラベリング機能を無効にするかどうかを指定します。
-
-* `launch_config_path` (str | None): Launch 設定ファイルのパス。
-
-* `login_timeout` (float | None): ログイン処理がタイムアウトするまで待機する時間 (秒)。
-
-* `mode` (Literal[&#39;online&#39;, &#39;offline&#39;, &#39;shared&#39;, &#39;disabled&#39;, &#39;dryrun&#39;, &#39;run&#39;]): W&amp;B のログ記録と同期を行う際の動作モードです。
-
-* `notebook_name` (str | None): Jupyterのような環境で実行する場合のノートブック名。
-
-* `program` (str | None): 利用可能な場合、run を作成したスクリプトのパス。
-
-* `program_abspath` (str | None): run を作成したスクリプトへの、リポジトリのルートディレクトリからの絶対パスです。
-  リポジトリのルートディレクトリは、`.git` ディレクトリが存在する場合はそれを含むディレクトリとして定義されます。存在しない場合は、現在の作業ディレクトリです。
-
-* `program_relpath` (str | None): run を作成したスクリプトの相対パスです。
-
-* `project` (str | None): W&amp;B の project ID。
+  ...  # `with` ブロックの最後で run.finish() が実行されます
+
+  これによって `wandb.teardown()` がエラーを発生させることはありません (いずれにしてもスクリプトの終了時に実行されるためです) 。
+* `insecure_disable_ssl`: 安全ではない形で SSL 検証を無効にするかどうか。
+* `job_name`: スクリプトを実行している Launch ジョブの名前。
+* `job_source`: Launch のソースタイプ。
+* `label_disable`: 自動ラベル付け機能を無効にするかどうか。
+* `launch_config_path`: Launch 設定fileへのパス。
+* `login_timeout`: ログイン操作がタイムアウトするまで待機する時間 (秒) 。
+* `mode`: W&amp;B のログ記録と同期の動作モード。
+* `notebook_name`: Jupyter のような環境で実行している場合のノートブック名。
+* `program`: 使用可能な場合に、run を作成したスクリプトへのパス。
+* `program_abspath`: リポジトリのルートディレクトリから、run を作成したスクリプトまでの絶対パス。
+
+  リポジトリのルートディレクトリは、`.git` ディレクトリが存在する場合は、それを含むディレクトリとして定義されます。存在しない場合は、現在の作業ディレクトリです。
+* `program_relpath`: run を作成したスクリプトへの相対パス。
+* `project`: W&amp;B の project ID。
+* `quiet`: 必須ではない出力を抑制するためのフラグ。
+* `reinit`: run がアクティブな状態で `wandb.init()` が呼び出された場合の動作。
 
-* `quiet` (bool): 必要のない出力を抑制するフラグです。
-
-* `reinit` (Union[Literal[&#39;default&#39;, &#39;return&#95;previous&#39;, &#39;finish&#95;previous&#39;, &#39;create&#95;new&#39;], bool]): run がアクティブな状態で `wandb.init()` が呼び出されたときの動作。
   オプション:
+
   * &quot;default&quot;: ノートブックでは &quot;finish&#95;previous&quot; を使用し、それ以外では
     &quot;return&#95;previous&quot; を使用します。
-  * &quot;return&#95;previous&quot;: まだ終了していない、直近に作成された run を返します。
-    これは `wandb.run` を更新しません。&quot;create&#95;new&quot; オプションを参照してください。
-  * &quot;finish&#95;previous&quot;: アクティブなすべての run を終了した後、新しい run を返します。
+  * &quot;return&#95;previous&quot;: まだ終了していない、直近で作成された run を返します。
+    これは `wandb.run` を更新しません。&quot;create&#95;new&quot; オプションを
+    参照してください。
+  * &quot;finish&#95;previous&quot;: アクティブなすべての run を終了してから、新しい run を返します。
   * &quot;create&#95;new&quot;: 他のアクティブな run を変更せずに、新しい run を作成します。
-    `wandb.run` や `wandb.log` のようなトップレベル関数は更新されません。
-    このため、グローバル run に依存する一部の古いインテグレーションは
+    `wandb.run` や `wandb.log` などのトップレベル関数は更新しません。
+    そのため、グローバル run に依存する一部の古いインテグレーションは
     動作しません。
-    ブール値を指定することもできますが、これは非推奨です。False は
-    &quot;return&#95;previous&quot; と同じで、True は &quot;finish&#95;previous&quot; と同じです。
 
-* `relogin` (bool): 再度ログインを試行するよう強制するフラグです。
+  ブール値も指定できますが、これは非推奨です。False は
+  &quot;return&#95;previous&quot; と同じ意味で、True は &quot;finish&#95;previous&quot; と同じ意味です。
+* `relogin`: 新たにログインを試行するよう強制するフラグです。
+* `resume`: run の再開動作を指定します。
 
-* `resume` (Optional[Literal[&#39;allow&#39;, &#39;must&#39;, &#39;never&#39;, &#39;auto&#39;]]): run の再開動作を指定します。
   オプション:
+
   * &quot;must&quot;: 同じ ID の既存の run から再開します。該当する run が存在しない場合は、
-    失敗します。
+    エラーになります。
   * &quot;allow&quot;: 同じ ID の既存の run からの再開を試みます。見つからない場合は、
     新しい run が作成されます。
   * &quot;never&quot;: 常に新しい run を開始します。同じ ID の run がすでに存在する場合は、
-    失敗します。
+    エラーになります。
   * &quot;auto&quot;: 同じマシン上で直近に失敗した run から自動的に再開します。
+* `resume_from`: 以前の run の実行で、再開元とする時点を指定します。
 
-* `resume_from` (wandb.sdk.lib.run&#95;moment.RunMoment | None): 以前の run の実行において、再開元となる時点を指定します。
-  この時点は、run ID、メトリクス、およびその値で定義されます。
+  その時点は、run ID、メトリクス、およびその値で定義されます。
   現在サポートされているメトリクスは &#39;&#95;step&#39; のみです。
+* `root_dir`: すべての run 関連パスの基準として使用するルート ディレクトリです。
+
+  特に、wandb ディレクトリと run ディレクトリの導出に使用されます。
+* `run_group`: 関連する Runs のグループ識別子です。
+
+  UI で Runs をグループ化するために使用されます。
+* `run_id`: run の ID です。
+* `run_job_type`: 実行するジョブのタイプです (例: トレーニング、評価) 。
+* `run_name`: run の人が読みやすい名前です。
+* `run_notes`: run に関する追加のメモまたは説明です。
+* `run_tags`: run の整理やフィルターに使用するタグです。
+* `sagemaker_disable`: SageMaker 固有の機能を無効にするフラグです。
+* `save_code`: run に関連付けられているコードを保存するかどうかです。
+* `settings_system`: システム全体の設定ファイルへのパスです。
+* `stop_fn`: run を停止するために実行するコールバックです。
+
+  run は、web UI から、または致命的なエラーの発生後に
+  (設定で構成されている場合) 停止できます。
+
+  デフォルトでは、run を停止するために W&amp;B はメイン スレッドに SIGINT を送信します。
+  別のシグナルを使用したり、中断する前に別のアクションを実行したりする場合は、
+  このコールバックを設定してこの動作をオーバーライドします。
+
+  このコールバックは別のスレッドで実行されます。停止が要求された後すぐに
+  実行されますが、即時ではありません。
+* `max_end_of_run_history_metrics`: run の終了時に表示する履歴スパークラインの最大数です。
+* `max_end_of_run_summary_metrics`: run の終了時に表示するサマリー メトリクスの最大数です。
+* `show_errors`: エラー メッセージを表示するかどうかです。
+* `show_info`: 情報メッセージを表示するかどうかです。
+* `show_warnings`: 警告メッセージを表示するかどうかです。
+* `silent`: すべての出力を抑制するフラグです。
+* `stop_on_fatal_error`: 致命的なエラーの後に run を停止するかどうかです。
+
+  W&amp;B がデータのアップロード中に回復不能なエラーに遭遇すると、
+  メッセージを表示してアップロードを停止しますが、
+  それ以降もデータをログできます。
+  通常、これは望ましい動作です。トレーニング メトリクスはディスクに保存されるため、
+  アップロードされなくても `wandb sync` を使用して復旧できます。
+
+  ただし、トレーニング後にファイルが削除される場合は、これは有用ではありません。
+  その場合、これを True に設定すると、web UI で停止ボタンが押された場合と同様に、
+  致命的なエラーの後に run が停止します。
+* `strict`: 検証とエラー チェックのために strict モードを有効にするかどうかです。
+* `summary_timeout`: サマリー処理がタイムアウトするまで待機する時間 (秒) です。
+* `sweep_id`: この run が属する sweep の識別子です。
+* `sweep_param_path`: sweep パラメーター設定へのパスです。
+* `symlink`: シンボリック リンクを使用するかどうかです (Windows を除き、デフォルトは True) 。
+* `sync_tensorboard`: TensorBoard のログを W&amp;B と同期するかどうかです。
+* `table_raise_on_max_row_limit_exceeded`: 表の行数制限を超えた場合に例外を発生させるかどうか。
+* `use_dot_wandb`: run データに、非表示の `.wandb` ディレクトリと表示される `wandb` ディレクトリのどちらを使用するか。
 
-* `root_dir` (str): すべてのrun関連パスの基準となるルートディレクトリです。
-  特に、wandbディレクトリとrunディレクトリはこの値に基づいて決定されます。
-
-* `run_group` (str | None): 関連する run のグループ識別子。
-  UI で run をグループ化する際に使用します。
-
-* `run_id` (str | None): run の ID です。
-
-* `run_job_type` (str | None): 実行中のジョブのタイプ (例: トレーニング、評価) 。
-
-* `run_name` (str | None): runの人間が読みやすい名前。
-
-* `run_notes` (str | None): run に関する追加のメモまたは説明。
-
-* `run_tags` (tuple[str, ...] | None): 組織化やフィルタリングのために run に関連付ける Tags。
-
-* `sagemaker_disable` (bool): SageMaker 固有の機能を無効にするフラグ。
-
-* `save_code` (bool | None): run に関連付けられたコードを保存するかどうか。
-
-* `settings_system` (str | None): システム全体で使用する設定ファイルのパス。
-
-* `stop_fn` (collections.abc.Callable[[], None] | None): run を停止するために実行されるコールバックです。
-  run は Web UI から、または致命的なエラーの発生後に
-  (設定で有効になっている場合) 停止できます。
-  デフォルトでは、run を停止するために、W&amp;B はメインスレッドに SIGINT を送信します。
-  このコールバックを設定すると、この動作をオーバーライドできます。たとえば、別の
-  シグナルを使用したり、中断する前に別のアクションを実行したりできます。
-  このコールバックは別スレッドで実行されます。停止が
-  要求された後まもなく実行されますが、即座ではありません。
-
-* `max_end_of_run_history_metrics` (int): run の終了時に表示する履歴スパークラインの最大数。
-
-* `max_end_of_run_summary_metrics` (int): run終了時に表示されるsummaryメトリクスの最大数。
-
-* `show_errors` (bool): エラー メッセージを表示するかどうか。
-
-* `show_info` (bool): 情報メッセージを表示するかどうかを指定します。
-
-* `show_warnings` (bool): 警告メッセージを表示するかどうかを指定します。
-
-* `silent` (bool): すべての出力を抑制するフラグです。
-
-* `stop_on_fatal_error` (bool): 致命的なエラーが発生した後に run を停止するかどうか。
-  W&amp;B がデータのアップロード中に回復不能なエラーに遭遇すると、メッセージを表示して
-  アップロードを停止しますが、その後も追加のデータをログできます。
-  通常、これは望ましい動作です。トレーニングメトリクスはディスクに保存されるため、
-  アップロードされなかった場合でも `wandb sync` を使用して復旧できます。
-  ただし、トレーニング後にファイルが削除される場合、これは有用ではありません。
-  その場合、この値を True に設定すると、Web UI で停止ボタンが押されたときと同様に、
-  致命的なエラーの発生後に run を停止します。
-
-* `strict` (bool | None): 検証とエラーチェックに対して厳格モードを有効にするかどうか。
-
-* `summary_timeout` (int): `summary` の処理がタイムアウトするまで待機する秒数。
-
-* `sweep_id` (str | None): この run が属する sweep の ID。
-
-* `sweep_param_path` (str | None): sweep パラメーターの設定へのパス。
-
-* `symlink` (bool): シンボリックリンクを使用するかどうか (Windows を除き、デフォルトは True) 。
-
-* `sync_tensorboard` (bool | None): TensorBoard のログを W&amp;B に同期するかどうか。
-
-* `table_raise_on_max_row_limit_exceeded` (bool): 表の行数制限を超えた場合に例外を送出するかどうか。
-
-* `use_dot_wandb` (bool | None): run データに対して、非表示の`.wandb`ディレクトリと表示される`wandb`ディレクトリのどちらを使用するかを指定します。
   True の場合、SDK は `.wandb` を使用します。False の場合は `wandb` を使用します。
-  設定しない場合は、すでに存在していれば `.wandb`、そうでなければ `wandb` がデフォルトで使用されます。
-
-* `username` (str | None): ユーザー名。
-
-* `x_disable_meta` (bool): システムメタデータのコレクションを無効にするフラグです。
-
-* `x_disable_stats` (bool): システムメトリクスの収集を無効にするフラグです。
-
-* `x_extra_http_headers` (dict[str, str] | None): すべての送信 HTTP リクエストに追加するヘッダーです。
-
-* `x_label` (str | None): run に対して収集されるシステムメトリクスおよびコンソールログに割り当てるラベルです。
-  フロントエンドでデータをグループ化するために使用され、分散トレーニングジョブ内の
-  異なるプロセスからのデータを区別するのにも使用できます。
-
-* `x_primary` (bool): 内部 wandb ファイルとメタデータを保存するかどうかを指定します。
-  分散環境では、システムメトリクスとログのみが必要な場合、
-  プライマリプロセスが主要なログ出力を担うため、セカンダリプロセスによる
-  ファイルの上書きを回避するのに役立ちます。
-
-* `x_save_requirements` (bool): requirements ファイルを保存するためのフラグです。
-
-* `x_server_side_derived_summary` (bool): `history` から `summary` を自動計算する処理をサーバー側に委譲するためのフラグです。
-  この設定を有効にしても、ユーザーによる `summary` の更新は無効になりません。
+  設定されていない場合、すでに存在していればデフォルトで `.wandb`、そうでなければ `wandb` を使用します。
+* `username`: ユーザー名。
+* `x_disable_meta`: システムメタデータの収集を無効にするフラグ。
+* `x_disable_stats`: システムメトリクスの収集を無効にするフラグ。
+* `x_extra_http_headers`: 送信するすべての HTTP リクエストに追加するヘッダー。
+* `x_label`: run 用に収集されるシステムメトリクスとコンソールログに割り当てるラベル。
+
+  これはフロントエンドでデータをグループ化するために使用され、
+  分散トレーニングジョブ内の異なるプロセスからのデータを区別するためにも使用できます。
+* `x_primary`: 内部 wandb ファイルとメタデータを保存するかどうかを決定します。
+
+  分散環境では、システムメトリクスとログだけが必要な場合に、
+  プライマリプロセスがメインのログ記録を処理するため、セカンダリプロセスによる
+  ファイルの上書きを避けるのに役立ちます。
+* `x_save_requirements`: requirements ファイルを保存するフラグ。
+* `x_server_side_derived_summary`: history からの summary の自動計算をサーバーに委譲するフラグ。
+
+  これによって、ユーザーが指定した summary の更新が無効になることはありません。
+* `x_service_wait`: wandb-core の内部サービスの起動を待機する秒数。
+* `x_skip_transaction_log`: run イベントのトランザクションログへの保存をスキップするかどうか。
+
+  これはオンライン run にのみ関係します。ディスクへの
+  書き込みデータ量を減らすために使用できます。
+
+  復旧可能性に関する保証が失われるため、
+  使用には注意が必要です。
+* `x_stats_sampling_interval`: システムモニターのサンプリング間隔 (秒) 。
+* `x_stats_open_metrics_endpoints`: システムメトリクスの監視対象とする OpenMetrics `/metrics` エンドポイント。
+* `x_stats_open_metrics_filters`: OpenMetrics の `/metrics` エンドポイントから収集されるメトリクスに適用するフィルター。
 
-* `x_service_wait` (float): wandb-core の内部サービスの起動を待機する時間 (秒) 。
-
-* `x_skip_transaction_log` (bool): run イベントをトランザクションログに保存しないようにするかどうか。
-  これは online run でのみ有効です。ディスクに書き込まれる
-  データ量を減らすために使用できます。
-  ただし、復旧可能性に関する保証が失われるため、
-  注意して使用してください。
-
-* `x_stats_sampling_interval` (float): システムモニターのサンプリング間隔 (秒単位) 。
-
-* `x_stats_dcgm_exporter` (str | None): Nvidia DCGM メトリクスの取得元となるエンドポイント。
-  オプション:
-  * Prometheus の `/api/v1/query` エンドポイントへのクエリから、DCGM 関連のメトリクスを抽出します。
-    Prometheus を使用して、クラスター内の異なるノードで実行されている DCGM Exporter インスタンスから報告されるメトリクスを集約するのは一般的です。
-  * TODO: DCGM Exporter の `/metrics` エンドポイントからメトリクスを直接パースします。
-    例:
-  * `http://localhost:9400/api/v1/query?query=DCGM_FI_DEV_GPU_TEMP{node="l1337", cluster="globular"}`.
-
-* `x_stats_open_metrics_endpoints` (dict[str, str] | None): システムメトリクスを監視するための OpenMetrics `/metrics` エンドポイント。
-
-* `x_stats_open_metrics_filters` (dict[str, dict[str, str]] | collections.abc.Sequence[str] | None): OpenMetrics の `/metrics` エンドポイントから収集されるメトリクスに適用するフィルターです。
   次の 2 つの形式をサポートします:
+
   * `{"エンドポイント名を接頭辞として含むメトリクスの正規表現パターン": {"label": "ラベル値の正規表現パターン"}}`
   * `("メトリクスの正規表現パターン 1", "メトリクスの正規表現パターン 2", ...)`
+* `x_stats_open_metrics_http_headers`: OpenMetrics リクエストに追加する HTTP ヘッダー。
+* `x_stats_disk_paths`: ディスク使用量を監視するシステムパス。
+* `x_stats_cpu_count`: システム CPU 数。
 
-* `x_stats_open_metrics_http_headers` (dict[str, str] | None): OpenMetrics へのリクエストに追加する HTTP ヘッダー。
-
-* `x_stats_disk_paths` (collections.abc.Sequence[str] | None): ディスク使用量を監視する対象のシステムパス。
-
-* `x_stats_cpu_count` (int | None): システムの CPU 数。
   設定すると、run メタデータで自動検出された値を上書きします。
+* `x_stats_cpu_logical_count`: 論理 CPU 数。
 
-* `x_stats_cpu_logical_count` (int | None): 論理 CPU 数。
   設定すると、run メタデータで自動検出された値を上書きします。
+* `x_stats_gpu_count`: GPU デバイス数。
 
-* `x_stats_gpu_count` (int | None): GPU デバイス数。
-  設定すると、run メタデータ内で自動検出された値を上書きします。
+  設定すると、run メタデータで自動検出された値を上書きします。
+* `x_stats_gpu_type`: GPU デバイスタイプ。
 
-* `x_stats_gpu_type` (str | None): GPU デバイスのタイプ。
-  If set, overrides the auto-detected value in the run metadata.
+  設定すると、run メタデータで自動検出された値を上書きします。
+* `x_stats_gpu_device_ids`: 監視する GPU デバイスのインデックス。
 
-* `x_stats_gpu_device_ids` (collections.abc.Sequence[int] | None): 監視する GPU デバイスのインデックスです。
   設定しない場合、システムモニターはすべての GPU のメトリクスを取得します。
-  CUDA/ROCm のデバイス列挙に対応する 0 始まりのインデックスであることを前提とします。
-
-* `x_stats_track_process_tree` (bool): `x_stats_pid` を起点として、プロセス ツリー全体のリソース使用状況を監視します。
-  True の場合、システムモニターは PID `x_stats_pid` のプロセスとそのすべての子孫プロセスの
-  RSS、CPU%、およびスレッド数を集計します。
-  これはパフォーマンスのオーバーヘッドを伴う可能性があり、デフォルトで無効です。
+  CUDA/ROCm のデバイス列挙に対応する 0 ベースのインデックスを前提とします。
+* `x_stats_track_process_tree`: `x_stats_pid` を起点として、プロセスツリー全体のリソース使用量を監視します。
 
-* `x_stats_no_cgroup` (bool): システムメトリクスの割合の計算において、cgroup v2 の CPU およびメモリの制限を無効にします。
+  `True` の場合、システムモニターは PID `x_stats_pid` のプロセスとそのすべての子孫プロセスの RSS、CPU%、スレッド数を集計します。
+  これによりパフォーマンスオーバーヘッドが発生する可能性があり、デフォルトで無効です。
+* `x_stats_no_cgroup`: システムメトリクスのパーセンテージ計算で、cgroup v2 の CPU およびメモリ制限を無効にします。
+* `x_sync_dir_suffix`: run のディレクトリ名 (sync&#95;dir) に追加する接尾辞。
 
-* `x_sync_dir_suffix` (str): run のディレクトリ名 (`sync_dir`) に追加するサフィックスです。
-  これは、名前の競合を避けるために `wandb.init()` で設定します。
+  これは wandb.init() で設定し、名前の競合を回避します。
   設定すると、デフォルト名にダッシュ区切りで連結されます。
+* `x_update_finish_state`: このプロセスがサーバー上の run の最終状態を更新できるかどうかを示すフラグ。
 
-* `x_update_finish_state` (bool): このプロセスがサーバー上で run の最終状態を更新できるかどうかを示すフラグです。
-  分散トレーニングで、最終状態を決定するのがメインプロセスのみである必要がある場合は、False に設定します。
+  分散トレーニングでは、最終状態を決定するのがメインプロセスのみであるべき場合に False に設定します。
 
-**戻り値:**
-`Settings` オブジェクト。
+<div id="properties">
+  ## プロパティ
+</div>
 
-### <kbd>プロパティ</kbd> `Settings.app_url`
+### <kbd>プロパティ</kbd> app_url
 
 W&amp;B UI の URL です。通常は [https://wandb.ai](https://wandb.ai) です。
 
 これは、プログラムから W&amp;B API にアクセスするために使用する
 `base_url` ([https://api.wandb.ai](https://api.wandb.ai) など) とは異なります。
 
-**戻り値:**
-
-* `str`: app&#95;url プロパティの値。
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> `Settings.colab_url`
+### <kbd>プロパティ</kbd> colab_url
 
 Colab で実行している場合の Colab ノートブックの URL です。
 
-**戻り値:**
+### <kbd>プロパティ</kbd> deployment
 
-* `str | None`: `colab_url` プロパティの値。
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> `Settings.deployment`
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> `Settings.files_dir`
+### <kbd>プロパティ</kbd> files_dir
 
 run のファイル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。
 
-**戻り値:**
-
-* `str`: files&#95;dir プロパティの値。
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> `Settings.is_local`
+### <kbd>プロパティ</kbd> is_local
 
-### <kbd>プロパティ</kbd> `Settings.log_dir`
+### <kbd>プロパティ</kbd> log_dir
 
 ログファイルを保存するディレクトリです。
 
-**戻り値:**
-
-* `str`: `log_dir` プロパティの値。
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> `Settings.log_internal`
+### <kbd>プロパティ</kbd> log_internal
 
 内部ログ用のファイルのパスです。
 
-**戻り値:**
-
-* `str`: `log_internal` プロパティの値です。
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> `Settings.log_symlink_internal`
+### <kbd>プロパティ</kbd> log_symlink_internal
 
 最新の run の内部ログファイルへのシンボリックリンクのパスです。
 
-**戻り値:**
-
-* `str`: `log_symlink_internal` プロパティの値です。
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> `Settings.log_symlink_user`
+### <kbd>プロパティ</kbd> log_symlink_user
 
 最新の run におけるユーザープロセスのログファイルへのシンボリックリンクのパスです。
 
-**戻り値:**
-
-* `str`: `log_symlink_user` プロパティの値です。
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> `Settings.log_user`
+### <kbd>プロパティ</kbd> log_user
 
 ユーザープロセスのログを出力するファイルのパスです。
 
-**戻り値:**
-
-* `str`: `log_user` プロパティの値。
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> `Settings.project_url`
+### <kbd>プロパティ</kbd> project_url
 
 project を表示できる W&amp;B の URL です。
 
-**戻り値:**
-
-* `str`: `project_url` プロパティの値です。
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> `Settings.resume_fname`
+### <kbd>プロパティ</kbd> resume_fname
 
 resume ファイルのパスです。
 
-**戻り値:**
-
-* `str`: `resume_fname` プロパティの値です。
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> `Settings.run_mode`
+### <kbd>プロパティ</kbd> run_mode
 
 run のモードを示します。&quot;run&quot; または &quot;offline-run&quot; のいずれかです。
 
-**戻り値:**
-
-* `Literal['run', 'offline-run']`: run&#95;mode プロパティの値です。
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> `Settings.run_url`
+### <kbd>プロパティ</kbd> run_url
 
 run を表示できる W&amp;B の URL です。
 
-**戻り値:**
-
-* `str`: `run_url` プロパティの値。
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> `Settings.settings_workspace`
+### <kbd>プロパティ</kbd> settings_workspace
 
 Workspace settings ファイルのパスです。
 
-**戻り値:**
-
-* `str`: `settings_workspace` プロパティの値です。
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> `Settings.sweep_url`
+### <kbd>プロパティ</kbd> sweep_url
 
 sweep を表示できる W&amp;B の URL です。
 
-**戻り値:**
+### <kbd>プロパティ</kbd> sync_dir
 
-* `str`: `sweep_url` プロパティの値。
+run ファイルを保存するディレクトリです。
 
-### <kbd>プロパティ</kbd> `Settings.sync_dir`
+### <kbd>プロパティ</kbd> sync_file
 
-run ファイルを保存するディレクトリです。
+追記専用のバイナリトランザクションログファイルへのパスです。
 
-**戻り値:**
+### <kbd>プロパティ</kbd> sync_symlink_latest
 
-* `str`: `sync_dir` プロパティの値です。
+最新の run のトランザクションログファイルを指すシンボリックリンクのパスです。
 
-### <kbd>プロパティ</kbd> `Settings.sync_file`
+### <kbd>プロパティ</kbd> timespec
 
-追記専用のバイナリトランザクションログファイルへのパスです。
+run の時刻指定を表します。
 
-**戻り値:**
+### <kbd>プロパティ</kbd> wandb_dir
 
-* `str`: `sync_file` プロパティの値です。
+`wandb` ディレクトリのフルパスです。
 
-### <kbd>プロパティ</kbd> `Settings.sync_symlink_latest`
+<div id="methods">
+  ## メソッド
+</div>
 
-最新の run のトランザクションログファイルを指すシンボリックリンクのパスです。
+### <kbd>method</kbd> Settings.validate_anonymous()
 
-**戻り値:**
+```python
+value: 'object'
+```
 
-* `str`: `sync_symlink_latest` プロパティの値。
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-### <kbd>プロパティ</kbd> `Settings.timespec`
+* `value`: 
 
-run の時刻指定を表します。
+### <kbd>method</kbd> Settings.validate_x_extra_http_headers()
 
-**戻り値:**
+```python
+(value)
+```
 
-* `str`: timespec プロパティの値。
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-### <kbd>プロパティ</kbd> `Settings.wandb_dir`
+* `value`: 
 
-`wandb` ディレクトリのフルパスです。
+### <kbd>method</kbd> Settings.validate_x_stats_coreweave_metadata_base_url()
+
+```python
+(value)
+```
 
-**戻り値:**
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-* `str`: `wandb_dir` のプロパティ値です。
\ No newline at end of file
+* `value`: 
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/functions/agent.mdx b/ja/models/ref/python/functions/agent.mdx
index e8c2e842c8..c2d8d25e9b 100644
--- a/ja/models/ref/python/functions/agent.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/functions/agent.mdx
@@ -1,36 +1,41 @@
 ---
 title: agent()
-namespace: python_sdk_actions
-python_object_type: function
+kind: function
+namespace: wandb.wandb_agent
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/wandb_agent.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/wandb_agent.py#L740" />
 
-
-### <kbd>関数</kbd> `agent`
+## <kbd>関数</kbd> wandb.agent
 
 ```python
-agent(
-    sweep_id: 'str',
-    function: 'Callable | None' = None,
-    entity: 'str | None' = None,
-    project: 'str | None' = None,
-    count: 'int | None' = None,
-    forward_signals: 'bool' = False
-) → None
+sweep_id: 'str',
+function: 'Callable | None' = None,
+entity: 'str | None' = None,
+project: 'str | None' = None,
+count: 'int | None' = None,
+forward_signals: 'bool' = False
 ```
 
-1 つ以上の sweep agent を開始します。
+1 つ以上の sweep エージェント を開始します。
+
+sweep エージェント は `sweep_id` を使用して、自身がどの sweep に属するか、どの function を実行するか、また (必要に応じて) いくつの エージェント を実行するかを判断します。
+
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
 
-sweep agent は `sweep_id` を使用して、自身がどの sweep に属するか、どの function を実行するか、また (必要に応じて) いくつの agent を実行するかを判断します。
+* `sweep_id`: sweep の一意の識別子です。sweep ID は W&amp;B CLI または Python SDK によって生成されます。
+* `function`: sweep の config で指定された &quot;program&quot; の代わりに呼び出す function です。
+* `entity`: sweep によって作成された W&amp;B の run の送信先となるユーザー名またはチーム名です。指定する entity は、あらかじめ存在している必要があります。entity を指定しない場合、run はデフォルトの entity (通常はユーザー名) に送信されます。
+* `project`: sweep から作成された W&amp;B の run の送信先となるプロジェクトの名です。プロジェクト が指定されていない場合、run は &quot;Uncategorized&quot; というラベルの付いたプロジェクトに送信されます。
+* `count`: 試行する sweep config の trial 数です。
+* `forward_signals`: エージェント が受信した signal を子プロセスに転送するかどうかを指定します。CLI エージェント でのみサポートされます。
 
-**引数:**
+<div id="returns">
+  ## 戻り値
+</div>
 
-* `sweep_id`:  sweep の一意の識別子です。sweep ID は W&amp;B CLI または Python SDK によって生成されます。
-* `function`:  sweep の config で指定された &quot;program&quot; の代わりに呼び出す function です。
-* `entity`:  sweep によって作成された W&amp;B の run の送信先となるユーザー名またはチーム名です。指定する entity は、あらかじめ存在している必要があります。entity を指定しない場合、run はデフォルトの entity (通常はユーザー名) に送信されます。
-* `project`:  sweep から作成された W&amp;B の run の送信先となるプロジェクトの名です。プロジェクト が指定されていない場合、run は &quot;Uncategorized&quot; というラベルの付いたプロジェクトに送信されます。
-* `count`:  試行する sweep config の trial 数です。
-* `forward_signals`:  agent が受信した signal を子プロセスに転送するかどうかを指定します。CLI agent でのみサポートされます。
+None
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/functions/box3d.mdx b/ja/models/ref/python/functions/box3d.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..5dbe6de291
--- /dev/null
+++ b/ja/models/ref/python/functions/box3d.mdx
@@ -0,0 +1,103 @@
+---
+title: box3d()
+kind: 関数
+namespace: wandb.sdk.data_types.object_3d
+---
+
+import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
+
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/object_3d.py#L122" />
+
+## <kbd>関数</kbd> wandb.box3d
+
+```python
+*,
+center: 'npt.ArrayLike',
+size: 'npt.ArrayLike',
+orientation: 'npt.ArrayLike',
+color: 'RGBColor',
+label: 'str | None' = None,
+score: 'numeric | None' = None
+```
+
+3D バウンディング ボックスです。バウンディング ボックスは、中心、サイズ、向きで指定します。
+
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
+
+* `center`: 長さ 3 の ndarray で表されるボックスの中心点。
+* `size`: 長さ 3 の ndarray で表される、ボックスの X、Y、Z 方向の寸法。
+* `orientation`: グローバル XYZ 座標をボックスのローカル XYZ 座標に変換する回転です。非ゼロ四元数 r + xi + yj + zk に対応する長さ 4 の ndarray `[r, x, y, z]` で指定します。
+* `color`: `0 <= r,g,b <= 1` を満たす `(r, g, b)` タプルで表されるボックスの色。
+* `label`: ボックスの省略可能なラベル。
+* `score`: ボックスの省略可能なスコア。通常は、検出の信頼度を示すために使用します。
+
+<div id="returns">
+  ## 戻り値
+</div>
+
+Box3D オブジェクトです。
+
+<div id="examples">
+  ## 例
+</div>
+
+次の例では、X 軸、Y 軸、Z 軸を中心に回転する 60 個のボックスを含むポイントクラウドを作成します。
+
+```python
+import wandb
+
+import math
+import numpy as np
+from scipy.spatial.transform import Rotation
+
+
+with wandb.init() as run:
+    run.log(
+        {
+            "points": wandb.Object3D.from_point_cloud(
+                points=np.random.uniform(-5, 5, size=(100, 3)),
+                boxes=[
+                    wandb.box3d(
+                        center=(0.3 * t - 3, 0, 0),
+                        size=(0.1, 0.1, 0.1),
+                        orientation=Rotation.from_euler(
+                            "xyz", [t * math.pi / 10, 0, 0]
+                        ).as_quat(),
+                        color=(0.5 + t / 40, 0.5, 0.5),
+                        label=f"box {t}",
+                        score=0.9,
+                    )
+                    for t in range(20)
+                ]
+                + [
+                    wandb.box3d(
+                        center=(0, 0.3 * t - 3, 0.3),
+                        size=(0.1, 0.1, 0.1),
+                        orientation=Rotation.from_euler(
+                            "xyz", [0, t * math.pi / 10, 0]
+                        ).as_quat(),
+                        color=(0.5, 0.5 + t / 40, 0.5),
+                        label=f"box {t}",
+                        score=0.9,
+                    )
+                    for t in range(20)
+                ]
+                + [
+                    wandb.box3d(
+                        center=(0.3, 0.3, 0.3 * t - 3),
+                        size=(0.1, 0.1, 0.1),
+                        orientation=Rotation.from_euler(
+                            "xyz", [0, 0, t * math.pi / 10]
+                        ).as_quat(),
+                        color=(0.5, 0.5, 0.5 + t / 40),
+                        label=f"box {t}",
+                        score=0.9,
+                    )
+                    for t in range(20)
+                ],
+            ),
+        }
+    )
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/functions/controller.mdx b/ja/models/ref/python/functions/controller.mdx
index 160ceb218a..015e798a3d 100644
--- a/ja/models/ref/python/functions/controller.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/functions/controller.mdx
@@ -1,27 +1,34 @@
 ---
 title: controller()
-namespace: python_sdk_actions
-python_object_type: function
+kind: function
+namespace: wandb.sdk.wandb_sweep
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/wandb_sweep.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/wandb_sweep.py#L100" />
 
-
-### <kbd>関数</kbd> `controller`
+## <kbd>関数</kbd> wandb.controller
 
 ```python
-controller(
-    sweep_id_or_config: 'str | dict | None' = None,
-    entity: 'str | None' = None,
-    project: 'str | None' = None
-) → _WandbController
+sweep_id_or_config: 'str | dict | None' = None,
+entity: 'str | None' = None,
+project: 'str | None' = None
 ```
 
 sweep コントローラー用の公開コンストラクタです。
 
-**例:**
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
+
+* `sweep_id_or_config`:
+* `entity`:
+* `project`: 
+
+<div id="examples">
+  ## 例
+</div>
 
 ```python
 import wandb
@@ -31,4 +38,4 @@ print(tuner.sweep_config)
 print(tuner.sweep_id)
 tuner.configure_search(...)
 tuner.configure_stopping(...)
-```
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/functions/finish.mdx b/ja/models/ref/python/functions/finish.mdx
index b3c6957bca..f32cd907ac 100644
--- a/ja/models/ref/python/functions/finish.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/functions/finish.mdx
@@ -1,23 +1,24 @@
 ---
 title: finish()
-namespace: python_sdk_actions
-python_object_type: function
+kind: function
+namespace: wandb.sdk.wandb_run
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/wandb_run.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/wandb_run.py#L4190" />
 
-
-### <kbd>関数</kbd> `finish`
+## <kbd>関数</kbd> wandb.finish
 
 ```python
-finish(exit_code: 'int | None' = None, quiet: 'bool | None' = None) → None
+exit_code: 'int | None' = None,
+quiet: 'bool | None' = None
 ```
 
 run を終了し、残りのデータをアップロードします。
 
-W&amp;B run を完了としてマークし、すべてのデータがサーバーに同期されるようにします。run の最終状態は、終了条件と Sync ステータスによって決まります。
+W&amp;B run を完了としてマークし、すべてのデータがサーバーに同期されるようにします。
+run の最終状態は、終了条件と Sync ステータスによって決まります。
 
 run の状態:
 
@@ -26,7 +27,15 @@ run の状態:
 * Finished: すべてのデータが同期された状態で正常に完了した run (`exit_code=0`) 。
 * Failed: エラーありで完了した run (`exit_code!=0`) 。
 
-**引数:**
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
+
+* `exit_code`: run の終了ステータスを示す整数。成功時は 0 を使用し、それ以外の値は run が失敗したことを示します。
+* `quiet`: 非推奨です。`wandb.Settings(quiet=...)` を使用してログの詳細度を設定してください。
+
+<div id="returns">
+  ## 戻り値
+</div>
 
-* `exit_code`:  run の終了ステータスを示す整数。成功時は 0 を使用し、それ以外の値は run が失敗したことを示します。
-* `quiet`:  非推奨です。`wandb.Settings(quiet=...)` を使用してログの詳細度を設定してください。
+None
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/functions/init.mdx b/ja/models/ref/python/functions/init.mdx
index 3dd43a46d3..76e8cad8d7 100644
--- a/ja/models/ref/python/functions/init.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/functions/init.mdx
@@ -1,59 +1,64 @@
 ---
 title: init()
-namespace: python_sdk_actions
-python_object_type: function
+kind: function
+namespace: wandb.sdk.wandb_init
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/wandb_init.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/wandb_init.py#L1182" />
 
-
-### <kbd>関数</kbd> `init`
+## <kbd>関数</kbd> wandb.init
 
 ```python
-init(
-    entity: 'str | None' = None,
-    project: 'str | None' = None,
-    dir: 'StrPath | None' = None,
-    id: 'str | None' = None,
-    name: 'str | None' = None,
-    notes: 'str | None' = None,
-    tags: 'Sequence[str] | None' = None,
-    config: 'dict[str, Any] | str | None' = None,
-    config_exclude_keys: 'list[str] | None' = None,
-    config_include_keys: 'list[str] | None' = None,
-    allow_val_change: 'bool | None' = None,
-    group: 'str | None' = None,
-    job_type: 'str | None' = None,
-    mode: "Literal['online', 'offline', 'disabled', 'shared'] | None" = None,
-    force: 'bool | None' = None,
-    reinit: "bool | Literal[None, 'default', 'return_previous', 'finish_previous', 'create_new']" = None,
-    resume: "bool | Literal['allow', 'never', 'must', 'auto'] | None" = None,
-    resume_from: 'str | None' = None,
-    fork_from: 'str | None' = None,
-    save_code: 'bool | None' = None,
-    tensorboard: 'bool | None' = None,
-    sync_tensorboard: 'bool | None' = None,
-    monitor_gym: 'bool | None' = None,
-    settings: 'Settings | dict[str, Any] | None' = None,
-    anonymous: 'DoNotSet' = <object object at 0x109b16dd0>
-) → Run
+entity: 'str | None' = None,
+project: 'str | None' = None,
+dir: 'StrPath | None' = None,
+id: 'str | None' = None,
+name: 'str | None' = None,
+notes: 'str | None' = None,
+tags: 'Sequence[str] | None' = None,
+config: 'dict[str, Any] | str | None' = None,
+config_exclude_keys: 'list[str] | None' = None,
+config_include_keys: 'list[str] | None' = None,
+allow_val_change: 'bool | None' = None,
+group: 'str | None' = None,
+job_type: 'str | None' = None,
+mode: "Literal['online', 'offline', 'disabled', 'shared'] | None" = None,
+force: 'bool | None' = None,
+reinit: "bool | Literal[None, 'default', 'return_previous', 'finish_previous', 'create_new']" = None,
+resume: "bool | Literal['allow', 'never', 'must', 'auto'] | None" = None,
+resume_from: 'str | None' = None,
+fork_from: 'str | None' = None,
+save_code: 'bool | None' = None,
+tensorboard: 'bool | None' = None,
+sync_tensorboard: 'bool | None' = None,
+monitor_gym: 'bool | None' = None,
+settings: 'Settings | dict[str, Any] | None' = None,
+anonymous: 'DoNotSet' = DoNotSet
 ```
 
 W&amp;B でトラッキングし、ログするための新しい run を開始します。
 
-ML のトレーニングパイプラインでは、トレーニングスクリプトと評価スクリプトの先頭に `wandb.init()` を追加できます。すると、それぞれが W&amp;B で run としてトラッキングされます。
+ML のトレーニングパイプラインでは、トレーニングスクリプトと評価スクリプトの先頭に
+`wandb.init()` を追加できます。すると、それぞれが
+W&amp;B で run としてトラッキングされます。
 
-`wandb.init()` は、run にデータをログするための新しいバックグラウンドプロセスを起動します。また、デフォルトでデータを [https://wandb.ai](https://wandb.ai) に Sync するため、結果をリアルタイムで確認できます。データのログが完了したら、`run.finish()` を呼び出して run を終了するか、run をコンテキストマネージャーとして使用して自動的に呼び出します:
+`wandb.init()` は、run にデータをログするための新しいバックグラウンドプロセスを起動します。また、
+デフォルトでデータを [https://wandb.ai](https://wandb.ai) に Sync するため、結果を
+リアルタイムで確認できます。データのログが完了したら、`run.finish()` を呼び出して
+run を終了するか、run をコンテキストマネージャーとして使用して自動的に呼び出します:
 
-with wandb.init() as run:  ...  # ブロックの最後で run.finish() が実行されます
+with wandb.init() as run:
+...  # ブロックの最後で run.finish() が実行されます
 
 `run.finish()` を呼び出さない場合、スクリプトの終了時に run も終了します。
 
 run ID には、次の特殊文字を含めることはできません `/ \ # ? % :`
 
-**引数:**
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
 
 * `entity`:  run のログ先となるユーザー名またはチーム名です。entity はあらかじめ存在している必要があるため、run のログを開始する前に、UI でアカウントまたはチームを作成しておいてください。指定しない場合、run にはデフォルトの entity が使用されます。デフォルトの entity を変更するには、Settings に移動し、&quot;Default team&quot; の下にある &quot;Default location to create new projects&quot; を更新してください。
 * `project`:  この run がログされるプロジェクト名。指定しない場合は、git ルートや現在のプログラムファイルを確認するなど、システムに基づくヒューリスティックを使用してプロジェクト名を推定します。プロジェクト名を推定できない場合、プロジェクトのデフォルト値は  `"uncategorized"` になります。
@@ -75,7 +80,8 @@ run ID には、次の特殊文字を含めることはできません `/ \ # ?
   * `"shared"`:  (実験的な機能です) 。異なるマシン上の場合も含め、複数のプロセスが同じ run に同時にログできるようにします。この方法では、プライマリノードと 1 つ以上のワーカーノードを使用して、同じ run にデータをログします。プライマリノードでは run を初期化します。各ワーカーノードでは、プライマリノードで使用した run ID を使用して run を初期化します。
 * `force`:  スクリプトの実行に W&amp;B へのログインを必須とするかどうかを指定します。`True` の場合、ユーザーは W&amp;B にログインしている必要があり、ログインしていない場合はスクリプトは続行されません。`False` (デフォルト) の場合、ユーザーがログインしていなくてもスクリプトは続行され、その場合はオフラインモードに切り替わります。
 * `reinit`:  &quot;reinit&quot; 設定の短縮形です。run がアクティブな場合の `wandb.init()` の挙動を決定します。
-* `resume`:  指定した`id`で run を再開する際の動作を制御します。  利用可能なオプションは次のとおりです:
+* `resume`: 指定した`id`で run を再開する際の動作を制御します。
+  利用可能なオプションは次のとおりです:
   * `"allow"`: 指定した`id`のrunが存在する場合は、最後のstepから再開します。存在しない場合は、新しいrunを作成します。
   * `"never"`: 指定した`id`のrunが存在する場合は、エラーになります。該当するrunが見つからない場合は、新しいrunを作成します。
   * `"must"`: 指定した`id`のrunが存在する場合は、最後のstepから再開します。runが見つからない場合は、エラーになります。
@@ -88,21 +94,31 @@ run ID には、次の特殊文字を含めることはできません `/ \ # ?
 * `tensorboard`:  非推奨です。代わりに `sync_tensorboard` を使用してください。
 * `sync_tensorboard`:  TensorBoard または TensorBoardX から W&amp;B のログを自動的に同期し、関連するイベントファイルを保存して W&amp;B UI で参照できるようにします。
 * `monitor_gym`:  OpenAI Gym の使用時に、環境の動画を自動的にログする機能を有効にします。
-* `settings`: 高度なrunの設定を含む辞書または `wandb.Settings` オブジェクトを指定します。 
+* `settings`: 高度なrunの設定を含む辞書または `wandb.Settings` オブジェクトを指定します。
+* `anonymous`: 
+
+<div id="returns">
+  ## 戻り値
+</div>
 
-**戻り値:**
 `Run` オブジェクト。
 
-**送出される例外:**
+<div id="raises">
+  ## 送出される例外
+</div>
+
+* `Error`: run の初期化中に不明なエラーまたは内部エラーが発生した場合。
+* `AuthenticationError`: ユーザーが有効な認証情報を提供できなかった場合。
+* `CommError`: W&amp;B サーバーとの通信で問題が発生した場合。
+* `UsageError`: ユーザーが無効な引数を指定した場合。
+* `KeyboardInterrupt`: ユーザーが run を中断した場合。
 
-* `Error`:  run の初期化中に不明なエラーまたは内部エラーが発生した場合。
-* `AuthenticationError`:  ユーザーが有効な認証情報を提供できなかった場合。
-* `CommError`:  W&amp;B サーバーとの通信で問題が発生した場合。
-* `UsageError`:  ユーザーが無効な引数を指定した場合。
-* `KeyboardInterrupt`:  ユーザーが run を中断した場合。
+<div id="examples">
+  ## 例
+</div>
 
-**例:**
-`wandb.init()` は `Run` オブジェクトを返します。run オブジェクトを使用してデータをログし、Artifacts を保存し、run のライフサイクルを管理できます。
+`wandb.init()` は `Run` オブジェクトを返します。run オブジェクトを使用してデータをログし、
+Artifacts を保存し、run のライフサイクルを管理できます。
 
 ```python
 import wandb
@@ -113,4 +129,4 @@ with wandb.init(config=config) as run:
     acc = 0.95  # 精度の例
     loss = 0.05  # 損失の例
     run.log({"accuracy": acc, "loss": loss})
-``` 
\ No newline at end of file
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/functions/login.mdx b/ja/models/ref/python/functions/login.mdx
index e7bfa51969..ca66a9950c 100644
--- a/ja/models/ref/python/functions/login.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/functions/login.mdx
@@ -1,27 +1,24 @@
 ---
 title: login()
-namespace: python_sdk_actions
-python_object_type: function
+kind: function
+namespace: wandb.sdk.wandb_login
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/wandb_login.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/wandb_login.py#L21" />
 
-
-### <kbd>関数</kbd> `login`
+## <kbd>関数</kbd> wandb.login
 
 ```python
-login(
-    key: 'str | None' = None,
-    relogin: 'bool | None' = None,
-    host: 'str | None' = None,
-    force: 'bool | None' = None,
-    timeout: 'int | None' = None,
-    verify: 'bool' = False,
-    referrer: 'str | None' = None,
-    anonymous: 'DoNotSet' = <object object at 0x109b16dd0>
-) → bool
+key: 'str | None' = None,
+relogin: 'bool | None' = None,
+host: 'str | None' = None,
+force: 'bool | None' = None,
+timeout: 'int | None' = None,
+verify: 'bool' = False,
+referrer: 'str | None' = None,
+anonymous: 'DoNotSet' = DoNotSet
 ```
 
 W&amp;B にログインします。
@@ -41,21 +38,28 @@ identity&#95;token&#95;file 設定が、WANDB&#95;IDENTITY&#95;TOKEN&#95;FILE 
 * .netrc ファイル (~~/.netrc、~~/&#95;netrc、または NETRC 環境変数で指定されたパス)
 * 対話型プロンプト (利用可能な場合)
 
-**引数:**
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
 
-* `key`:  使用する APIキー。
-* `relogin`:  true の場合、.netrc や環境変数などの読み取りをスキップし、対話型プロンプトから APIキー を取得します。
-* `host`:  接続先の W&amp;B サーバー URL。
-* `force`:  true の場合、対話型プロンプトでオフラインモードを選択できないようにします。
-* `timeout`:  対話型プロンプトでユーザー入力を待機する秒数。これは、非対話型環境で誤って対話型プロンプトが表示された場合のフェイルセーフとして使用できます。
-* `verify`:  W&amp;B サーバーに対して認証情報を検証し、失敗した場合は AuthenticationError を発生させます。
-* `referrer`:  分析用の URL ログインリクエストで使用するリファラー。
+* `key`: 使用する APIキー。
+* `relogin`: true の場合、.netrc や環境変数などの読み取りをスキップし、対話型プロンプトから APIキー を取得します。
+* `host`: 接続先の W&amp;B サーバー URL。
+* `force`: true の場合、対話型プロンプトでオフラインモードを選択できないようにします。
+* `timeout`: 対話型プロンプトでユーザー入力を待機する秒数。これは、非対話型環境で誤って対話型プロンプトが表示された場合のフェイルセーフとして使用できます。
+* `verify`: W&amp;B サーバーに対して認証情報を検証し、失敗した場合は AuthenticationError を発生させます。
+* `referrer`: 分析用の URL ログインリクエストで使用するリファラー。
+* `anonymous`: 
 
-**戻り値:**
+<div id="returns">
+  ## 戻り値
+</div>
 
-* `bool`:  `key` が設定されている場合。
+`bool`: `key` が設定されている場合。
 
-**Raises:**
+<div id="raises">
+  ## Raises
+</div>
 
-* `AuthenticationError`:  `api_key` のサーバー検証に失敗した場合。
-* `UsageError`:  `api_key` を設定できず、tty もない場合。 
\ No newline at end of file
+* `AuthenticationError`: `api_key` のサーバー検証に失敗した場合。
+* `UsageError`: `api_key` を設定できず、tty もない場合。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/functions/restore.mdx b/ja/models/ref/python/functions/restore.mdx
index 5d9f9ca273..3a88e8b5a5 100644
--- a/ja/models/ref/python/functions/restore.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/functions/restore.mdx
@@ -1,40 +1,45 @@
 ---
 title: restore()
-namespace: python_sdk_actions
-python_object_type: 関数
+kind: 関数
+namespace: wandb.sdk.wandb_run
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/wandb_run.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/wandb_run.py#L4126" />
 
-
-### <kbd>関数</kbd> `restore`
+## <kbd>関数</kbd> wandb.restore
 
 ```python
-restore(
-    name: 'str',
-    run_path: 'str | None' = None,
-    replace: 'bool' = False,
-    root: 'str | None' = None
-) → None | TextIO
+name: 'str',
+run_path: 'str | None' = None,
+replace: 'bool' = False,
+root: 'str | None' = None
 ```
 
 指定したファイルをクラウドストレージからダウンロードします。
 
-ファイルは現在のディレクトリまたは run ディレクトリに保存されます。デフォルトでは、ファイルがまだ存在しない場合にのみダウンロードされます。
+ファイルは現在のディレクトリまたは run ディレクトリに保存されます。
+デフォルトでは、ファイルがまだ存在しない場合にのみダウンロードされます。
+
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
 
-**引数:**
+* `name`: ファイルの名。
+* `run_path`: ファイルの取得元となる run へのオプションのパス。つまり `username/project_name/run_id` です。wandb.init が呼び出されていない場合は必須です。
+* `replace`: ローカルにすでに存在する場合でもファイルをダウンロードするかどうか
+* `root`: ファイルのダウンロード先ディレクトリ。デフォルトでは現在のディレクトリ、または wandb.init が呼び出されている場合は run ディレクトリです。
 
-* `name`:  ファイルの名。
-* `run_path`:  ファイルの取得元となる run へのオプションのパス。つまり `username/project_name/run_id` です。wandb.init が呼び出されていない場合は必須です。
-* `replace`:  ローカルにすでに存在する場合でもファイルをダウンロードするかどうか
-* `root`:  ファイルのダウンロード先ディレクトリ。デフォルトでは現在のディレクトリ、または wandb.init が呼び出されている場合は run ディレクトリです。
+<div id="returns">
+  ## 戻り値
+</div>
 
-**戻り値:**
 ファイルが見つからない場合は None、それ以外の場合は読み取り用に開かれたファイルオブジェクトを返します。
 
-**Raises:**
+<div id="raises">
+  ## Raises
+</div>
 
-* `CommError`:  W&amp;B が W&amp;B バックエンドに接続できない場合。
-* `ValueError`:  ファイルが見つからない場合、または run&#95;path を見つけられない場合。
+* `CommError`: W&amp;B が W&amp;B バックエンドに接続できない場合。
+* `ValueError`: ファイルが見つからない場合、または run&#95;path を見つけられない場合。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/functions/setup.mdx b/ja/models/ref/python/functions/setup.mdx
index f7a70e7327..df5d78fbeb 100644
--- a/ja/models/ref/python/functions/setup.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/functions/setup.mdx
@@ -1,35 +1,39 @@
 ---
 title: setup()
-namespace: python_sdk_actions
-python_object_type: function
+kind: function
+namespace: wandb.sdk.wandb_setup
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/wandb_setup.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/wandb_setup.py#L515" />
 
-
-### <kbd>関数</kbd> `setup`
+## <kbd>関数</kbd> wandb.setup
 
 ```python
-setup(settings: 'Settings | None' = None) → _WandbSetup
+settings: 'Settings | None' = None
 ```
 
 現在のプロセスおよびその子プロセスで W&amp;B を使用できるように準備します。
 
 通常、これは `wandb.init()` から暗黙的に呼び出されるため、たいていは意識する必要はありません。
 
-wandb を複数のプロセスで使用する場合は、子プロセスを開始する前に親プロセスで `wandb.setup()` を呼び出すことで、パフォーマンスやリソース使用率が向上することがあります。
+wandb を複数のプロセスで使用する場合は、子プロセスを開始する前に親プロセスで `wandb.setup()`
+を呼び出すことで、パフォーマンスやリソース使用率が向上することがあります。
 
 `wandb.setup()` は `os.environ` を変更するため、子プロセスが変更後の環境変数を継承することが重要です。
 
 `wandb.teardown()` も参照してください。
 
-**引数:**
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
 
 * `settings`: グローバルに適用する設定です。これらは後続の `wandb.init()` 呼び出しで上書きできます。
 
-**例:**
+<div id="examples">
+  ## 例
+</div>
 
 ```python
 import multiprocessing
@@ -39,8 +43,8 @@ import wandb
 
 def run_experiment(params):
     with wandb.init(config=params):
-         # 実験を実行
-         pass
+        # 実験を実行する
+        pass
 
 
 if __name__ == "__main__":
@@ -49,21 +53,21 @@ if __name__ == "__main__":
 
     # 実験パラメーターを定義する
     experiment_params = [
-         {"learning_rate": 0.01, "epochs": 10},
-         {"learning_rate": 0.001, "epochs": 20},
+        {"learning_rate": 0.01, "epochs": 10},
+        {"learning_rate": 0.001, "epochs": 20},
     ]
 
     # 複数のプロセスを起動し、それぞれ個別の実験を実行する
     processes = []
     for params in experiment_params:
-         p = multiprocessing.Process(target=run_experiment, args=(params,))
-         p.start()
-         processes.append(p)
+        p = multiprocessing.Process(target=run_experiment, args=(params,))
+        p.start()
+        processes.append(p)
 
-    # すべてのプロセスの完了を待機する
+    # すべてのプロセスの完了を待つ
     for p in processes:
-         p.join()
+        p.join()
 
     # オプション: バックエンドを明示的にシャットダウンする
     wandb.teardown()
-```
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/functions/sweep.mdx b/ja/models/ref/python/functions/sweep.mdx
index 221f1e34a1..2c5ac05551 100644
--- a/ja/models/ref/python/functions/sweep.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/functions/sweep.mdx
@@ -1,40 +1,43 @@
 ---
 title: sweep()
-namespace: python_sdk_actions
-python_object_type: function
+kind: function
+namespace: wandb.sdk.wandb_sweep
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/wandb_sweep.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/wandb_sweep.py#L35" />
 
-
-### <kbd>関数</kbd> `sweep`
+## <kbd>関数</kbd> wandb.sweep
 
 ```python
-sweep(
-    sweep: 'dict | Callable',
-    entity: 'str | None' = None,
-    project: 'str | None' = None,
-    prior_runs: 'list[str] | None' = None
-) → str
+sweep: 'dict | Callable',
+entity: 'str | None' = None,
+project: 'str | None' = None,
+prior_runs: 'list[str] | None' = None
 ```
 
 ハイパーパラメーター探索の sweep を初期化します。
 
 さまざまな組み合わせを試して、機械学習モデルのコスト関数を最適化するハイパーパラメーターを探索します。
 
-返される一意の ID `sweep_id` を控えておいてください。後の step で `sweep_id` を sweep agent に指定します。
+返される一意の ID `sweep_id` を控えておいてください。
+後の step で `sweep_id` を sweep agent に指定します。
 
-sweep の定義方法については、[Sweep 設定の構造](https://docs.wandb.ai/models/sweeps/define-sweep-configuration)を参照してください。
+sweep の定義方法については、[Sweep 設定の構造](https://docs.wandb.ai/models/sweeps/define-sweep-configuration)
+を参照してください。
 
-**引数:**
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
 
-* `sweep`:  ハイパーパラメーター探索の設定です (または設定ジェネレーター) 。callable を指定する場合は、その callable が引数を取らず、W&amp;B sweep config spec に準拠した辞書を返すことを確認してください。
-* `entity`:  sweep によって作成された W&amp;B run の送信先となるユーザー名またはチーム名です。指定する entity がすでに存在していることを確認してください。entity を指定しない場合、run はデフォルトの entity (通常はユーザー名) に送信されます。
-* `project`:  sweep から作成された W&amp;B run の送信先となるプロジェクトの名です。project を指定しない場合、run は &#39;Uncategorized&#39; というラベルの付いたプロジェクトに送信されます。
-* `prior_runs`:  この sweep に追加する既存の run ID です。
+* `sweep`: ハイパーパラメーター探索の設定です (または設定ジェネレーター) 。callable を指定する場合は、その callable が引数を取らず、W&amp;B sweep config spec に準拠した辞書を返すことを確認してください。
+* `entity`: sweep によって作成された W&amp;B run の送信先となるユーザー名またはチーム名です。指定する entity がすでに存在していることを確認してください。entity を指定しない場合、run はデフォルトの entity (通常はユーザー名) に送信されます。
+* `project`: sweep から作成された W&amp;B run の送信先となるprojectの名です。project を指定しない場合、run は &#39;Uncategorized&#39; というラベルの付いたprojectに送信されます。
+* `prior_runs`: この sweep に追加する既存の run ID です。
 
-**戻り値:**
+<div id="returns">
+  ## 戻り値
+</div>
 
-* `str`:  sweep の一意の ID です。 
\ No newline at end of file
+`str`: sweep の一意の ID です。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/functions/teardown.mdx b/ja/models/ref/python/functions/teardown.mdx
index 66c01c89b4..f56f7d39ee 100644
--- a/ja/models/ref/python/functions/teardown.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/functions/teardown.mdx
@@ -1,18 +1,17 @@
 ---
 title: teardown()
-namespace: python_sdk_actions
-python_object_type: function
+kind: 関数
+namespace: wandb.sdk.wandb_setup
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main//Users/noahluna/.pyenv/versions/3.13.0/lib/python3.13/contextlib.py#L574" />
 
-
-### <kbd>関数</kbd> `teardown`
+## <kbd>関数</kbd> wandb.teardown
 
 ```python
-teardown(exit_code: 'int | None' = None) → None
+exit_code: 'int | None' = None
 ```
 
 W&amp;B の処理が完了するまで待機し、リソースを解放します。
@@ -20,3 +19,15 @@ W&amp;B の処理が完了するまで待機し、リソースを解放します
 `run.finish()` で明示的に終了されなかった Runs を完了し、すべてのデータがアップロードされるまで待機します。
 
 `wandb.setup()` を使用したセッションの最後にこれを呼び出すことを推奨します。これは `atexit` フックで自動的に呼び出されますが、Python&#39;s `multiprocessing` モジュールを使用している場合など、一部の環境では確実に動作しません。
+
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
+
+* `exit_code`: 
+
+<div id="returns">
+  ## 戻り値
+</div>
+
+None
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/public-api/agentruns.mdx b/ja/models/ref/python/public-api/agentruns.mdx
deleted file mode 100644
index cd988f18b9..0000000000
--- a/ja/models/ref/python/public-api/agentruns.mdx
+++ /dev/null
@@ -1,9 +0,0 @@
----
-title: AgentRuns
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
----
-
-import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
-
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/runs.py" />
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/public-api/api.mdx b/ja/models/ref/python/public-api/api.mdx
index 85154cabf0..1ef0f3076c 100644
--- a/ja/models/ref/python/public-api/api.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/public-api/api.mdx
@@ -1,106 +1,85 @@
 ---
 title: Api
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: クラス
+namespace: wandb.apis.public.api
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/api.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/api.py#L105" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `Api`
-
-W&amp;Bサーバーへのクエリに使用します。
-
-**例:**
+## <kbd>クラス</kbd> wandb.Api
 
 ```python
-import wandb
-
-wandb.Api()
+overrides: 'dict[str, Any] | None' = None,
+timeout: 'int | None' = None,
+api_key: 'str | None' = None
 ```
 
+W&amp;B Server のクエリに使用されます。
 
-### <kbd>method</kbd> `Api.__init__`
-
-```python
-__init__(
-    overrides: 'dict[str, Any] | None' = None,
-    timeout: 'int | None' = None,
-    api_key: 'str | None' = None
-) → None
-```
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
 
-API を初期化します。
+* `overrides`: `https://api.wandb.ai` 以外の W&amp;B Server を使用している場合は、`base_url` を設定できます。`entity`、`project`、`run` のデフォルト値も設定できます。
+* `timeout`: API リクエストの HTTP タイムアウト (秒) 。指定しない場合は、デフォルトのタイムアウトが使用されます。
+* `api_key`: 認証に使用する APIキー。指定しない場合は、現在の環境または設定の APIキーが使用されます。APIキーが指定されておらず、環境にも設定されていない場合は、APIキーの入力を求められます。
 
-**引数:**
+## 例
 
-* `overrides`:  次の場合は `base_url` を設定できます
-* `https`: //api.wandb.ai` 以外の W&B Server を使用している場合。`entity`、`project`、`run` のデフォルト値も設定できます。
-* `timeout`:  API リクエストの HTTP タイムアウト (秒) 。指定しない場合は、デフォルトのタイムアウトが使用されます。
-* `api_key`:  認証に使用する APIキー。指定しない場合は、現在の環境または設定の APIキーが使用されます。APIキーが指定されておらず、環境にも設定されていない場合は、APIキーの入力を求められます。
+```python
+import wandb
 
-***
+wandb.Api()
+```
 
+<div id="properties">
+  ## プロパティ
+</div>
 
-### <kbd>プロパティ</kbd> Api.default_entity
+### <kbd>プロパティ</kbd> default_entity
 
 デフォルトの W&amp;B entity を返します。
 
-**戻り値:**
-
-* `str | None`: default&#95;entity プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Api.user_agent
+### <kbd>プロパティ</kbd> user_agent
 
 W&amp;B の公開用ユーザーエージェントを返します。
 
-**戻り値:**
-
-* `str`: `user_agent` プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Api.viewer
+### <kbd>プロパティ</kbd> viewer
 
 viewer オブジェクトを返します。
 
-**発生する例外:**
-
-* `ValueError`:  W&amp;B から viewer データを取得できない場合。
-* `WandbApiFailedError`:  GraphQL リクエストの実行中にエラーが発生した場合。
+<div id="methods">
+  ## メソッド
+</div>
 
-**戻り値:**
-
-* `User`: viewer プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>method</kbd> `Api.artifact`
+### <kbd>method</kbd> Api.artifact()
 
 ```python
-artifact(name: 'str', type: 'str | None' = None)
+(self,
+name: 'str',
+type: 'str | None' = None)
 ```
 
 1 つのartifactを返します。
 
-**引数:**
-
-* `name`:  artifactの名。artifactの名はファイルパスのような形式で、少なくともartifactがログされたprojectの名、artifactの名、artifactのバージョンまたはaliasで構成されます。必要に応じて、artifactをログしたentityを接頭辞として追加し、その後にスラッシュ (/) を続けます。名にentityが指定されていない場合は、RunまたはAPI設定のentityが使用されます。
-* `type`:  取得するartifactのタイプ。
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-**戻り値:**
-`Artifact` オブジェクト。
+* `name`: artifactの名。artifactの名はファイルパスのような形式で、少なくともartifactがログされたprojectの名、artifactの名、artifactのバージョンまたはaliasで構成されます。必要に応じて、artifactをログしたentityを接頭辞として追加し、その後にスラッシュ (/) を続けます。名にentityが指定されていない場合は、RunまたはAPI設定のentityが使用されます。
+* `type`: 取得するartifactのタイプ。
 
-**発生する例外:**
+<div id="raises">
+  ##### 送出される例外
+</div>
 
 * `ValueError`:  artifactの名が指定されていない場合。
 * `ValueError`:  artifactのタイプが指定されているものの、取得したartifactのタイプと一致しない場合。
 
-**例:**
+##### 例
+
 次のコードスニペットでは、&quot;entity&quot;、&quot;project&quot;、&quot;artifact&quot;、&quot;version&quot;、&quot;alias&quot; は、それぞれW&amp;Bのentity、artifactが含まれるprojectの名、artifactの名、artifactのバージョン、artifactのaliasを表すプレースホルダーです。
 
 ```python
@@ -119,32 +98,31 @@ wandb.Api().artifact(name="entity/project/artifact:alias")
 wandb.Api().artifact(name="entity/project/artifact:version")
 ```
 
-**注記:**
-
-> この method は外部からの使用のみを想定しています。wandb repository のコード内で `api.artifact()` を呼び出さないでください。
-
-***
-
-### <kbd>method</kbd> `Api.artifact_collection`
+### <kbd>method</kbd> Api.artifact_collection()
 
 ```python
-artifact_collection(type_name: 'str', name: 'str') → ArtifactCollection
+self,
+type_name: 'str',
+name: 'str'
 ```
 
-タイプを指定して、単一の artifact collection を返します。
+タイプを指定して、単一の アーティファクト コレクション を返します。
 
 返された `ArtifactCollection` オブジェクトを使用すると、その collection 内の特定の artifact に関する情報などを取得できます。
 
-**引数:**
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-* `type_name`: 取得する artifact collection のタイプ。
-* `name`: artifact collection の名前。必要に応じて、artifact をログした entity をプレフィックスとして先頭に付け、その後にスラッシュを続けます。
+* `type_name`: 取得する アーティファクト コレクション のタイプ。
+* `name`: アーティファクト コレクション の名前。必要に応じて、artifact をログした entity をプレフィックスとして先頭に付け、その後にスラッシュを続けます。
 
-**戻り値:**
-`ArtifactCollection` オブジェクト。
+##### 例
 
-**例:**
-次のコードスニペットでは、&quot;type&quot;、&quot;entity&quot;、&quot;project&quot;、および &quot;artifact&#95;name&quot; は、それぞれ collection のタイプ、あなたの W&amp;B entity、artifact が含まれている project 名、および artifact の名前を表すプレースホルダーです。
+次のコードスニペットでは、&quot;type&quot;、&quot;entity&quot;、&quot;project&quot;、および
+&quot;artifact&#95;name&quot; は、それぞれ collection のタイプ、あなたの W&amp;B
+entity、artifact が含まれている project 名、および artifact の名前を表す
+プレースホルダーです。
 
 ```python
 import wandb
@@ -160,26 +138,26 @@ artifact_example = collections.artifacts()[0]
 artifact_example.download()
 ```
 
-***
-
-### <kbd>method</kbd> `Api.artifact_collection_exists`
+### <kbd>method</kbd> Api.artifact_collection_exists()
 
 ```python
-artifact_collection_exists(name: 'str', type: 'str') → bool
+self,
+name: 'str',
+type: 'str'
 ```
 
-指定したprojectおよびentity内にartifact collectionが存在するかどうか。
+指定したprojectおよびentity内にアーティファクト コレクションが存在するかどうか。
 
-**引数:**
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-* `name`:  artifact collectionの名。必要に応じて、artifactをログしたentityを接頭辞として付け、その後にスラッシュを続けます。entityまたはprojectが指定されていない場合は、overrideパラメータがあればそこからcollectionを推定します。そうでない場合、entityはユーザー設定から取得され、projectのデフォルトは&quot;uncategorized&quot;になります。
-* `type`:  artifact collectionのタイプ。
+* `name`: アーティファクト コレクションの名。必要に応じて、artifactをログしたentityを接頭辞として付け、その後にスラッシュを続けます。entityまたはprojectが指定されていない場合は、overrideパラメータがあればそこからcollectionを推定します。そうでない場合、entityはユーザー設定から取得され、projectのデフォルトは&quot;uncategorized&quot;になります。
+* `type`: アーティファクト コレクションのタイプ。
 
-**戻り値:**
-artifact collectionが存在する場合はTrue、存在しない場合はFalse。
+##### 例
 
-**例:**
-以降のコードスニペットでは、&quot;type&quot;と&quot;collection&#95;name&quot;はそれぞれartifact collectionのタイプとcollectionの名を指します。
+以降のコードスニペットでは、&quot;type&quot;と&quot;collection&#95;name&quot;はそれぞれアーティファクト コレクションのタイプとcollectionの名を指します。
 
 ```python
 import wandb
@@ -187,52 +165,48 @@ import wandb
 wandb.Api.artifact_collection_exists(type="type", name="collection_name")
 ```
 
-***
-
-### <kbd>method</kbd> `Api.artifact_collections`
+### <kbd>method</kbd> Api.artifact_collections()
 
 ```python
-artifact_collections(
-    project_name: 'str',
-    type_name: 'str',
-    order: 'str | None' = None,
-    per_page: 'int' = 50,
-    start: 'str | None' = None
-) → ArtifactCollections
+self,
+project_name: 'str',
+type_name: 'str',
+order: 'str | None' = None,
+per_page: 'int' = 50,
+start: 'str | None' = None
 ```
 
 条件に一致する アーティファクト コレクション のコレクションを返します。
 
-**引数:**
-
-* `project_name`:  フィルター対象の project 名。
-* `type_name`:  フィルター対象の artifact type 名。
-* `order`:  結果の順序を指定する省略可能な string。接頭辞に &#39;+&#39; が付いている場合は昇順 (デフォルト) で並べ替えます。接頭辞に &#39;-&#39; が付いている場合は降順で並べ替えます。
-* `per_page`:  クエリのページネーションにおけるページサイズを設定します。通常は変更する必要はありません。
-* `start`:  過去のクエリを再開するためのページネーション カーソル。前の paginator の `.cursor` 属性から取得します。
-
-**戻り値:**
-反復可能な `ArtifactCollections` オブジェクト。
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-***
+* `project_name`: フィルター対象の project 名。
+* `type_name`: フィルター対象の アーティファクト タイプ 名。
+* `order`: 結果の順序を指定する省略可能な string。接頭辞に &#39;+&#39; が付いている場合は昇順 (デフォルト) で並べ替えます。接頭辞に &#39;-&#39; が付いている場合は降順で並べ替えます。
+* `per_page`: クエリのページネーションにおけるページサイズを設定します。通常は変更する必要はありません。
+* `start`: 過去のクエリを再開するためのページネーション カーソル。前の paginator の `.cursor` 属性から取得します。
 
-### <kbd>method</kbd> `Api.artifact_exists`
+### <kbd>method</kbd> Api.artifact_exists()
 
 ```python
-artifact_exists(name: 'str', type: 'str | None' = None) → bool
+self,
+name: 'str',
+type: 'str | None' = None
 ```
 
 指定したprojectおよびentity内に、artifactのバージョンが存在するかどうかを返します。
 
-**引数:**
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
 * `name`:  artifactの名。先頭にartifactのentityとprojectを付けます。末尾には、artifactのバージョンまたはaliasをコロン区切りで追加します。entityまたはprojectが指定されていない場合、値が設定されていれば W&amp;B は override パラメーターを使用します。そうでない場合、entity はユーザー設定から取得され、projectは&quot;Uncategorized&quot;に設定されます。
 * `type`:  artifactのタイプ。
 
-**戻り値:**
-artifactのバージョンが存在する場合は True、存在しない場合は False。
+##### 例
 
-**例:**
 以下のコードスニペットでは、&quot;entity&quot;、&quot;project&quot;、&quot;artifact&quot;、&quot;version&quot;、および&quot;alias&quot;は、それぞれあなたの W&amp;B entity、artifact が含まれるprojectの名、artifact の名、artifact のバージョンを表すプレースホルダーです。
 
 ```python
@@ -242,88 +216,85 @@ wandb.Api().artifact_exists("entity/project/artifact:version")
 wandb.Api().artifact_exists("entity/project/artifact:alias")
 ```
 
-***
-
-### <kbd>method</kbd> `Api.artifact_type`
+### <kbd>method</kbd> Api.artifact_type()
 
 ```python
-artifact_type(type_name: 'str', project: 'str | None' = None) → ArtifactType
+self,
+type_name: 'str',
+project: 'str | None' = None
 ```
 
 該当する `ArtifactType` を返します。
 
-**引数:**
-
-* `type_name`:  取得する artifact タイプの名前。
-* `project`:  指定した場合、絞り込み対象のプロジェクト名またはパス。
-
-**戻り値:**
-`ArtifactType` オブジェクト。
-
-***
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
+* `type_name`: 取得する アーティファクト タイプの名前。
+* `project`: 指定した場合、絞り込み対象のプロジェクト名またはパス。
 
-### <kbd>method</kbd> `Api.artifact_types`
+### <kbd>method</kbd> Api.artifact_types()
 
 ```python
-artifact_types(
-    project: 'str | None' = None,
-    start: 'str | None' = None
-) → ArtifactTypes
+self,
+project: 'str | None' = None,
+start: 'str | None' = None
 ```
 
-一致する artifact type のコレクションを返します。
+一致する アーティファクト タイプ のコレクションを返します。
 
-**引数:**
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-* `project`:  フィルター対象の project 名またはパス。
-* `start`:  前回のクエリを再開するためのページネーション カーソル。以前の paginator の `.cursor` 属性から取得します。
+* `project`: フィルター対象の project 名またはパス。
+* `start`: 前回のクエリを再開するためのページネーション カーソル。以前の paginator の `.cursor` 属性から取得します。
 
-**戻り値:**
-反復可能な `ArtifactTypes` オブジェクト。
-
-***
-
-### <kbd>method</kbd> `Api.artifact_versions`
+### <kbd>method</kbd> Api.artifact_versions()
 
 ```python
-artifact_versions(type_name, name, per_page=50)
+(self, type_name, name, per_page=50)
 ```
 
 非推奨です。代わりに `Api.artifacts(type_name, name)` method を使用してください。
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
+* `type_name`:
+* `name`:
+* `per_page`: 
 
-### <kbd>method</kbd> `Api.artifacts`
+### <kbd>method</kbd> Api.artifacts()
 
 ```python
-artifacts(
-    type_name: 'str',
-    name: 'str',
-    order: 'str | None' = None,
-    per_page: 'int' = 50,
-    tags: 'list[str] | None' = None,
-    start: 'str | None' = None
-) → Artifacts
+self,
+type_name: 'str',
+name: 'str',
+order: 'str | None' = None,
+per_page: 'int' = 50,
+tags: 'list[str] | None' = None,
+start: 'str | None' = None
 ```
 
 `Artifacts` コレクションを返します。
 
-**引数:**
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-* `type_name`:  取得する アーティファクト タイプ。
-* `name`:  アーティファクト のコレクション名。必要に応じて、アーティファクト をログした entity をプレフィックスとして付け、その後にスラッシュを追加します。
-* `order`:  結果の並び順を指定する省略可能な string。`+` をプレフィックスとして付けると昇順 (デフォルト) で並べ替えます。`-` をプレフィックスとして付けると降順で並べ替えます。
-* `per_page`:  クエリのページネーションにおけるページサイズを設定します。通常は、これを変更する必要はありません。
-* `tags`:  これらのタグをすべて持つ アーティファクト のみを返します。
-* `start`:  過去のクエリを再開するためのページネーションカーソル。以前の paginator の `.cursor` 属性から取得します。
+* `type_name`: 取得する アーティファクト タイプ。
+* `name`: アーティファクト のコレクション名。必要に応じて、アーティファクト をログした entity をプレフィックスとして付け、その後にスラッシュを追加します。
+* `order`: 結果の並び順を指定する省略可能な string。`+` をプレフィックスとして付けると昇順 (デフォルト) で並べ替えます。`-` をプレフィックスとして付けると降順で並べ替えます。
+* `per_page`: クエリのページネーションにおけるページサイズを設定します。通常は、これを変更する必要はありません。
+* `tags`: これらのタグをすべて持つ アーティファクト のみを返します。
+* `start`: 過去のクエリを再開するためのページネーションカーソル。以前の paginator の `.cursor` 属性から取得します。
 
-**戻り値:**
-反復可能な `Artifacts` オブジェクト。
+##### 例
 
-**例:**
-以下のコードスニペットでは、&quot;type&quot;、&quot;entity&quot;、&quot;project&quot;、および &quot;artifact&#95;name&quot; は、それぞれ アーティファクト タイプ、W&amp;B entity、アーティファクト がログされた project の名、および アーティファクト の名を表すプレースホルダーです。
+以下のコードスニペットでは、&quot;type&quot;、&quot;entity&quot;、&quot;project&quot;、および
+&quot;artifact&#95;name&quot; は、それぞれ アーティファクト タイプ、W&amp;B entity、アーティファクト がログされた project の名、および アーティファクト の名を表すプレースホルダーです。
 
 ```python
 import wandb
@@ -331,7 +302,8 @@ import wandb
 wandb.Api().artifacts(type_name="type", name="entity/project/artifact_name")
 ```
 
-`paginator` の `.cursor` を保存し、それを `start=` に渡すと、イテレーションを一時停止し、後で同じ位置から再開できます:
+`paginator` の `.cursor` を保存し、
+それを `start=` に渡すと、イテレーションを一時停止し、後で同じ位置から再開できます:
 
 ```python
 from itertools import islice
@@ -360,27 +332,32 @@ remaining_artifacts = api.artifacts(
 )
 ```
 
-***
-
-### <kbd>method</kbd> `Api.automation`
+### <kbd>method</kbd> Api.automation()
 
 ```python
-automation(name: 'str', entity: 'str | None' = None) → Automation
+self,
+name: 'str', *,
+entity: 'str | None' = None
 ```
 
 パラメーターに一致する オートメーション を 1 件だけ返します。
 
-**引数:**
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-* `name`:  取得する オートメーション の名前。
-* `entity`:  オートメーション の取得対象の entity。
+* `name`: 取得する オートメーション の名前。
+* `entity`: オートメーション の取得対象の entity。
 
-**例外:**
+<div id="raises">
+  ##### 送出される例外
+</div>
 
-* `ValueError`:  検索条件に一致する オートメーション が 0 件、または複数件ある場合。
+* `ValueError`: 検索条件に一致する オートメーション が 0 件、または複数件ある場合。
 
-**例:**
-`"my-automation"` という名前の既存の オートメーション を取得します:
+##### 例
+
+&quot;my-automation&quot; という名前の既存の オートメーション を取得します:
 
 ```python
 import wandb
@@ -395,35 +372,31 @@ entity &quot;my-team&quot; から、名前が &quot;other-automation&quot; の
 automation = api.automation(name="other-automation", entity="my-team")
 ```
 
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `Api.automations`
+### <kbd>method</kbd> Api.automations()
 
 ```python
-automations(
-    entity: 'str | None' = None,
-    name: 'str | None' = None,
-    per_page: 'int' = 50,
-    start: 'str | None' = None
-) → Iterator[Automation]
+self,
+entity: 'str | None' = None, *,
+name: 'str | None' = None,
+per_page: 'int' = 50,
+start: 'str | None' = None
 ```
 
 指定したパラメーターに一致するすべての オートメーション を走査するイテレーターを返します。
 
 パラメーターを指定しない場合、返されるイテレーターには、ユーザーがアクセスできるすべての オートメーション が含まれます。
 
-**引数:**
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-* `entity`:  オートメーション を取得する対象の entity。
-* `name`:  取得する オートメーション の名。
-* `per_page`:  1 ページあたりに取得する オートメーション の数。デフォルトは 50 です。通常、これを変更する必要はありません。
-* `start`:  過去のクエリを再開するためのページネーションカーソル。以前の paginator の `.cursor` 属性から取得します。
+* `entity`: オートメーション を取得する対象の entity。
+* `name`: 取得する オートメーション の名。
+* `per_page`: 1 ページあたりに取得する オートメーション の数。デフォルトは 50 です。通常、これを変更する必要はありません。
+* `start`: 過去のクエリを再開するためのページネーションカーソル。以前の paginator の `.cursor` 属性から取得します。
 
-**戻り値:**
-オートメーション のリスト。
+##### 例
 
-**Examples:**
 entity &quot;my-team&quot; の既存の オートメーション をすべて取得します:
 
 ```python
@@ -433,34 +406,26 @@ api = wandb.Api()
 automations = api.automations(entity="my-team")
 ```
 
-***
-
-### <kbd>method</kbd> `Api.create_automation`
+### <kbd>method</kbd> Api.create_automation()
 
 ```python
-create_automation(
-    obj: 'NewAutomation',
-    fetch_existing: 'bool' = False,
-    **kwargs: 'Unpack[WriteAutomationsKwargs]'
-) → Automation
+self,
+obj: 'NewAutomation', *,
+fetch_existing: 'bool' = False, **kwargs: 'Unpack[WriteAutomationsKwargs]'
 ```
 
 新しい オートメーション を作成します。
 
-**引数:**
-obj: 作成するオートメーション。 fetch&#95;existing: True の場合、競合するオートメーションがすでに存在するときは、エラーを発生させる代わりに既存のオートメーションの取得を試みます。 **kwargs: 作成前にオートメーションに追加で割り当てる値。 指定した場合、これらの値はオートメーションにすでに設定されている値を上書きします。
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-* `name`: オートメーションの名前。
-  * `description`: オートメーションの説明。
-  * `enabled`: オートメーションが有効かどうか。
-  * `scope`: オートメーションのスコープ。
-  * `event`: オートメーションをトリガーするイベント。
-  * `action`: オートメーションによってトリガーされるアクション。
+* `obj`: 作成するオートメーション。
+* `fetch_existing`: True の場合、競合するオートメーションがすでに存在するときは、エラーを発生させる代わりに既存のオートメーションの取得を試みます。
+* `kwargs`: 
 
-**戻り値:**
-保存された オートメーション。
+##### 例
 
-**Examples:**
 特定の project 内の run がカスタムしきい値を超えるメトリクスをログしたときに Slack 通知を送信する、`my-automation` という名前の新しいオートメーションを作成します。
 
 ```python
@@ -475,55 +440,53 @@ project = api.project("my-project", entity="my-team")
 slack_hook = next(api.slack_integrations(entity="my-team"))
 
 event = OnRunMetric(
-     scope=project,
-     filter=RunEvent.metric("custom-metric") > 10,
+    scope=project,
+    filter=RunEvent.metric("custom-metric") > 10,
 )
 action = SendNotification.from_integration(slack_hook)
 
 automation = api.create_automation(
-     event >> action,
-     name="my-automation",
-     description="Send a Slack message whenever 'custom-metric' exceeds 10.",
+    event >> action,
+    name="my-automation",
+    description="Send a Slack message whenever 'custom-metric' exceeds 10.",
 )
 ```
 
-***
-
-### <kbd>method</kbd> `Api.create_custom_chart`
+### <kbd>method</kbd> Api.create_custom_chart()
 
 ```python
-create_custom_chart(
-    entity: 'str',
-    name: 'str',
-    display_name: 'str',
-    spec_type: "Literal['vega2']",
-    access: "Literal['private', 'public']",
-    spec: 'str | dict'
-) → str
+self,
+entity: 'str',
+name: 'str',
+display_name: 'str',
+spec_type: "Literal['vega2']",
+access: "Literal['private', 'public']",
+spec: 'str | dict'
 ```
 
 カスタムチャートプリセットを作成し、その ID を返します。
 
-**引数:**
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-* `entity`:  チャートを所有する entity (ユーザーまたはチーム)
-* `name`:  チャートプリセットの一意の識別子
-* `display_name`:  UI に表示される、人が理解しやすい名前
-* `spec_type`:  仕様のタイプ。Vega-Lite v2 の仕様では &quot;vega2&quot; である必要があります。
-* `access`:  チャートのアクセスレベル:
+* `entity`: チャートを所有する entity (ユーザーまたはチーム)
+* `name`: チャートプリセットの一意の識別子
+* `display_name`: UI に表示される、人が理解しやすい名前
+* `spec_type`: 仕様のタイプ。Vega-Lite v2 の仕様では &quot;vega2&quot; である必要があります。
+* `access`: チャートのアクセスレベル:
   * &quot;private&quot;: チャートを作成した entity のみがアクセス可能
   * &quot;public&quot;: チャートは公開アクセス可能
-* `spec`:  dict または JSON 文字列として表した Vega/Vega-Lite 仕様
+* `spec`: dict または JSON 文字列として表した Vega/Vega-Lite 仕様
 
-**戻り値:**
-作成されたチャートプリセットの ID (形式: &quot;entity/name&quot;)
+<div id="raises">
+  ##### 送出される例外
+</div>
 
-**Raises:**
+* `wandb.Error`: チャートの作成に失敗した場合
+* `UnsupportedError`: サーバーがカスタムチャートをサポートしていない場合
 
-* `wandb.Error`:  チャートの作成に失敗した場合
-* `UnsupportedError`:  サーバーがカスタムチャートをサポートしていない場合
-
-**Example:**
+##### 例
 
 ```python
     import wandb
@@ -532,80 +495,74 @@ create_custom_chart(
 
     # シンプルな棒グラフの仕様を定義する
     vega_spec = {
-         "$schema": "https://vega.github.io/schema/vega-lite/v6.json",
-         "mark": "bar",
-         "data": {"name": "wandb"},
-         "encoding": {
-             "x": {"field": "${field:x}", "type": "ordinal"},
-             "y": {"field": "${field:y}", "type": "quantitative"},
-         },
+        "$schema": "https://vega.github.io/schema/vega-lite/v6.json",
+        "mark": "bar",
+        "data": {"name": "wandb"},
+        "encoding": {
+            "x": {"field": "${field:x}", "type": "ordinal"},
+            "y": {"field": "${field:y}", "type": "quantitative"},
+        },
     }
 
     # カスタムチャートを作成する
     chart_id = api.create_custom_chart(
-         entity="my-team",
-         name="my-bar-chart",
-         display_name="My Custom Bar Chart",
-         spec_type="vega2",
-         access="private",
-         spec=vega_spec,
+        entity="my-team",
+        name="my-bar-chart",
+        display_name="My Custom Bar Chart",
+        spec_type="vega2",
+        access="private",
+        spec=vega_spec,
     )
 
     # wandb.plot_table() と組み合わせて使用する
     chart = wandb.plot_table(
-         vega_spec_name=chart_id,
-         data_table=my_table,
-         fields={"x": "category", "y": "value"},
+        vega_spec_name=chart_id,
+        data_table=my_table,
+        fields={"x": "category", "y": "value"},
     )
 ```
 
-***
-
-### <kbd>method</kbd> `Api.create_project`
+### <kbd>method</kbd> Api.create_project()
 
 ```python
-create_project(name: 'str', entity: 'str') → None
+self,
+name: 'str',
+entity: 'str'
 ```
 
-新しいプロジェクトを作成します。
+新しいprojectを作成します。
 
-**引数:**
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-* `name`:  新しいプロジェクトの名前。
-* `entity`:  新しいプロジェクトの entity。
+* `name`: 新しいprojectの名前。
+* `entity`: 新しいprojectの entity。
 
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `Api.create_registry`
+### <kbd>method</kbd> Api.create_registry()
 
 ```python
-create_registry(
-    name: 'str',
-    visibility: "Literal['organization', 'restricted']",
-    organization: 'str | None' = None,
-    description: 'str | None' = None,
-    artifact_types: 'list[str] | None' = None
-) → Registry
+self,
+name: 'str',
+visibility: "Literal['organization', 'restricted']",
+organization: 'str | None' = None,
+description: 'str | None' = None,
+artifact_types: 'list[str] | None' = None
 ```
 
 新しいレジストリを作成します。
 
-**引数:**
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-* `name`:  レジストリの名です。名は組織内で一意である必要があります。
-* `visibility`:  レジストリの公開範囲です。
-* `organization`:  組織内の誰でもこのレジストリを表示できます。ロールは後で UI の設定から編集できます。
-* `restricted`:  UI で招待されたメンバーのみがこのレジストリにアクセスできます。公開共有は無効になります。
-* `organization`:  レジストリの組織です。設定で組織が指定されていない場合、entity が 1 つの組織にのみ属していれば、その組織が entity から取得されます。
-* `description`:  レジストリの説明です。
-* `artifact_types`:  レジストリで受け入れ可能な artifact タイプです。タイプは次の条件を満たす必要があります
-* `more than 128 characters and do not include characters `/`or ``:`. 指定しない場合は、すべてのタイプが受け入れられます。レジストリに追加した許可タイプは後から削除できません。
+* `name`: レジストリの名です。名は組織内で一意である必要があります。
+* `visibility`: レジストリの公開範囲です。 organization: 組織内の誰でもこのレジストリを表示できます。ロールは後で UI の設定から編集できます。 restricted: UI で招待されたメンバーのみがこのレジストリにアクセスできます。公開共有は無効になります。
+* `organization`: レジストリの組織です。設定で組織が指定されていない場合、entity が 1 つの組織にのみ属していれば、その組織が entity から取得されます。
+* `description`: レジストリの説明です。
+* `artifact_types`: レジストリで受け入れ可能なアーティファクト タイプです。タイプは 128 文字以内で、`/` または `:` を含めることはできません。指定しない場合は、すべてのタイプが受け入れられます。レジストリに追加した許可タイプは後から削除できません。
 
-**戻り値:**
-レジストリ object です。
-
-**例:**
+##### 例
 
 ```python
 import wandb
@@ -620,155 +577,132 @@ registry = api.create_registry(
 )
 ```
 
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `Api.create_run`
+### <kbd>method</kbd> Api.create_run()
 
 ```python
-create_run(
-    run_id: 'str | None' = None,
-    project: 'str | None' = None,
-    entity: 'str | None' = None
-) → public.Run
+self, *,
+run_id: 'str | None' = None,
+project: 'str | None' = None,
+entity: 'str | None' = None
 ```
 
 新しいrunを作成します。
 
-**引数:**
-
-* `run_id`:  runに割り当てるID。指定しない場合、W&amp;BがランダムなIDを生成します。
-* `project`:  runをログする先のプロジェクト。指定しない場合、&quot;Uncategorized&quot; という名前のプロジェクトにrunをログします。
-* `entity`:  プロジェクトの所有者であるentity。指定しない場合、デフォルトのentityにrunをログします。
-
-**戻り値:**
-新しく作成された `Run`。
-
-***
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
+* `run_id`: runに割り当てるID。指定しない場合、W&amp;BがランダムなIDを生成します。
+* `project`: runをログする先のproject。指定しない場合、&quot;Uncategorized&quot; という名前のprojectにrunをログします。
+* `entity`: projectの所有者であるentity。指定しない場合、デフォルトのentityにrunをログします。
 
-### <kbd>method</kbd> `Api.create_run_queue`
+### <kbd>method</kbd> Api.create_run_queue()
 
 ```python
-create_run_queue(
-    name: 'str',
-    type: 'public.RunQueueResourceType',
-    entity: 'str | None' = None,
-    prioritization_mode: 'public.RunQueuePrioritizationMode | None' = None,
-    config: 'dict | None' = None,
-    template_variables: 'dict | None' = None
-) → public.RunQueue
+self,
+name: 'str',
+type: 'public.RunQueueResourceType',
+entity: 'str | None' = None,
+prioritization_mode: 'public.RunQueuePrioritizationMode | None' = None,
+config: 'dict | None' = None,
+template_variables: 'dict | None' = None
 ```
 
 W&amp;B Launch に新しい run キューを作成します。
 
-**引数:**
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-* `name`:  作成するキューの名
-* `type`:  キューで使用するリソースのタイプ。`"local-container"`、`"local-process"`、`"kubernetes"`、`"sagemaker"`、または `"gcp-vertex"` のいずれかです。
-* `entity`:  キューを作成する entity の名。`None` の場合は、設定済みまたはデフォルトの entity を使用します。
-* `prioritization_mode`:  使用する優先順位付けのバージョン。`"V0"` または `None` のいずれかです。
-* `config`:  キューで使用するデフォルトのリソース設定。テンプレート変数を指定するには、Handlebars (例: `{{var}}`) を使用します。
-* `template_variables`:  `config` と一緒に使用するテンプレート変数スキーマの辞書。
+* `name`: 作成するキューの名
+* `type`: キューで使用するリソースのタイプ。`"local-container"`、`"local-process"`、`"kubernetes"`、`"sagemaker"`、または `"gcp-vertex"` のいずれかです。
+* `entity`: キューを作成する entity の名。`None` の場合は、設定済みまたはデフォルトの entity を使用します。
+* `prioritization_mode`: 使用する優先順位付けのバージョン。`"V0"` または `None` のいずれかです。
+* `config`: キューで使用するデフォルトのリソース設定。テンプレート変数を指定するには、Handlebars (例: `{{var}}`) を使用します。
+* `template_variables`: `config` と一緒に使用するテンプレート変数スキーマの辞書。
 
-**戻り値:**
-新しく作成された `RunQueue`。
-
-**Raises:**
-いずれかのパラメーターが無効な場合は `ValueError`、wandb API エラーが発生した場合は `wandb.Error`
-
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `Api.create_team`
+### <kbd>method</kbd> Api.create_team()
 
 ```python
-create_team(team: 'str', admin_username: 'str | None' = None) → Team
+self,
+team: 'str',
+admin_username: 'str | None' = None
 ```
 
 新しいチームを作成します。
 
-**引数:**
+W&amp;B Multi-tenant Cloud を利用しているユーザーは、`create_team()` を呼び出す前に、W&amp;B UI の User Settings で Default API organization を設定してください。
+この設定によって、新しいチームの所属先となる組織が決まります。
+
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
 * `team`: チームの名前
 * `admin_username`: チームの管理者ユーザーのユーザー名。デフォルトでは現在のユーザーです。
 
-**戻り値:**
-`Team` オブジェクト。
-
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `Api.create_user`
+### <kbd>method</kbd> Api.create_user()
 
 ```python
-create_user(email: 'str', admin: 'bool | None' = False) → User
+self,
+email: 'str',
+admin: 'bool | None' = False
 ```
 
 新しいユーザーを作成します。
 
-**引数:**
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-* `email`:  ユーザーのメールアドレス。
-* `admin`:  ユーザーをインスタンス全体の管理者に設定します。
+* `email`: ユーザーのメールアドレス。
+* `admin`: ユーザーをインスタンス全体の管理者に設定します。
 
-**戻り値:**
-`User` オブジェクト。
-
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `Api.delete_automation`
+### <kbd>method</kbd> Api.delete_automation()
 
 ```python
-delete_automation(obj: 'Automation | str') → Literal[True]
+self,
+obj: 'Automation | str'
 ```
 
-自動化 を削除します。
-
-**引数:**
+オートメーション を削除します。
 
-* `obj`:  削除対象の 自動化、またはその ID。
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-**戻り値:**
-自動化 が正常に削除された場合は True。
+* `obj`: 削除対象の オートメーション、またはその ID。
 
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `Api.flush`
+### <kbd>method</kbd> Api.flush()
 
 ```python
-flush()
+(self)
 ```
 
 ローカルキャッシュをフラッシュします。
 
 api オブジェクトは runs のローカルキャッシュを保持しています。そのため、スクリプトの実行中に run の状態が変わる可能性がある場合は、`api.flush()` でローカルキャッシュをクリアし、run に関連付けられた最新の値を取得する必要があります。
 
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `Api.from_path`
+### <kbd>method</kbd> Api.from_path()
 
 ```python
-from_path(path: 'str')
+(self,
+path: 'str')
 ```
 
 パスから run、sweep、project、または レポート を返します。
 
-**引数:**
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-* `path`:  project、run、sweep、または レポート へのパス
+* `path`: project、run、sweep、または レポート へのパス
 
-**戻り値:**
-`Project`、`Run`、`Sweep`、または `BetaReport` のインスタンス。
+##### 例
 
-**Raises:**
-パスが無効であるか、オブジェクトが存在しない場合は `wandb.Error`。
-
-**Examples:**
-以下に示すコードスニペットでは、&quot;project&quot;、&quot;チーム&quot;、&quot;run&#95;id&quot;、&quot;sweep&#95;id&quot;、および &quot;report&#95;name&quot; は、それぞれproject、チーム、run ID、sweep ID、および特定の レポート 名を表すプレースホルダーです。
+以下に示すコードスニペットでは、&quot;project&quot;、&quot;チーム&quot;、&quot;run&#95;id&quot;、&quot;sweep&#95;id&quot;、
+および &quot;report&#95;name&quot; は、それぞれproject、チーム、run ID、
+sweep ID、および特定の レポート 名を表すプレースホルダーです。
 
 ```python
 import wandb
@@ -782,144 +716,152 @@ sweep = api.from_path("team/project/sweeps/sweep_id")
 report = api.from_path("team/project/reports/report_name")
 ```
 
-***
-
-### <kbd>method</kbd> `Api.integrations`
+### <kbd>method</kbd> Api.integrations()
 
 ```python
-integrations(
-    entity: 'str | None' = None,
-    per_page: 'int' = 50,
-    start: 'str | None' = None
-) → Iterator[Integration]
+self,
+entity: 'str | None' = None, *,
+per_page: 'int' = 50,
+start: 'str | None' = None
 ```
 
 entity のすべてのインテグレーションを反復するイテレーターを返します。
 
-**引数:**
-
-* `entity`:  インテグレーションを取得する対象の entity (例: チーム名) 。指定しない場合は、ユーザーのデフォルト entity が使用されます。
-* `per_page`:  1 ページあたりに取得するインテグレーション数。デフォルトは 50 です。通常、これを変更する必要はありません。
-
-**生成される値:**
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-* `Iterator[SlackIntegration | WebhookIntegration]`:  サポートされる任意のインテグレーションのイテレーター。
-
-***
+* `entity`: インテグレーションを取得する対象の entity (例: チーム名) 。指定しない場合は、ユーザーのデフォルト entity が使用されます。
+* `per_page`: 1 ページあたりに取得するインテグレーション数。デフォルトは 50 です。通常、これを変更する必要はありません。
+* `start`: 
 
-### <kbd>method</kbd> `Api.job`
+### <kbd>method</kbd> Api.job()
 
 ```python
-job(name: 'str | None', path: 'str | None' = None) → public.Job
+self,
+name: 'str | None',
+path: 'str | None' = None
 ```
 
 `Job` オブジェクトを返します。
 
-**引数:**
-
-* `name`:  ジョブ名。
-* `path`:  ジョブ artifact をダウンロードするルートパス。
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-**戻り値:**
-`Job` オブジェクト。
+* `name`: ジョブ名。
+* `path`: ジョブ artifact をダウンロードするルートパス。
 
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `Api.list_jobs`
+### <kbd>method</kbd> Api.list_jobs()
 
 ```python
-list_jobs(entity: 'str', project: 'str') → list[dict[str, Any]]
+self,
+entity: 'str',
+project: 'str'
 ```
 
-指定されたentityとプロジェクトに対応するジョブが存在する場合は、その一覧を返します。
+指定されたentityとprojectに対応するジョブが存在する場合は、その一覧を返します。
+
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
+
+* `entity`: 一覧表示するジョブのentity。
+* `project`: 一覧表示するジョブのproject。
 
-**引数:**
+### <kbd>method</kbd> Api.organization()
 
-* `entity`:  一覧表示するジョブのentity。
-* `project`:  一覧表示するジョブのプロジェクト。
+```python
+self,
+name: 'str | None' = None
+```
 
-**戻り値:**
-一致するジョブの一覧。
+該当する `Organization` を返します。
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
+* `name`: 組織名。省略した場合、このメソッドは現在のデフォルト組織を推定して返します。
 
-### <kbd>method</kbd> `Api.project`
+### <kbd>method</kbd> Api.project()
 
 ```python
-project(name: 'str', entity: 'str | None' = None) → public.Project
+self,
+name: 'str',
+entity: 'str | None' = None
 ```
 
 指定された名前の `Project` を返します (`entity` が指定されている場合は、その `entity` の `Project`) 。
 
-**引数:**
-
-* `name`:  プロジェクト名。
-* `entity`:  取得する entity の名前。`None` の場合は、`Api` に渡されたデフォルトの entity が使用されます。デフォルトの entity がない場合は、`ValueError` を送出します。
-
-**戻り値:**
-`Project` オブジェクト。
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-***
+* `name`: プロジェクト名。
+* `entity`: 取得する entity の名前。`None` の場合は、`Api` に渡されたデフォルトの entity が使用されます。デフォルトの entity がない場合は、`ValueError` を送出します。
 
-
-### <kbd>method</kbd> `Api.projects`
+### <kbd>method</kbd> Api.projects()
 
 ```python
-projects(entity: 'str | None' = None, per_page: 'int' = 200) → public.Projects
+self,
+entity: 'str | None' = None,
+per_page: 'int' = 200
 ```
 
-指定したentityのプロジェクトを取得します。
-
-**引数:**
-
-* `entity`:  要求されたentityの名です。`None` の場合は、`Api` に渡されたデフォルトのentityが使用されます。デフォルトのentityがない場合は、`ValueError` が発生します。
-* `per_page`:  クエリのページネーションにおけるページサイズを設定します。通常、これを変更する必要はありません。
-
-**戻り値:**
-反復可能なコレクションである `Projects` object。各要素は `Project` object です。
+指定したentityのprojectを取得します。
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
+* `entity`: 要求されたentityの名です。`None` の場合は、`Api` に渡されたデフォルトのentityが使用されます。デフォルトのentityがない場合は、`ValueError` が発生します。
+* `per_page`: クエリのページネーションにおけるページサイズを設定します。通常、これを変更する必要はありません。
 
-### <kbd>method</kbd> `Api.queued_run`
+### <kbd>method</kbd> Api.queued_run()
 
 ```python
-queued_run(
-    entity: 'str',
-    project: 'str',
-    queue_name: 'str',
-    run_queue_item_id: 'str',
-    project_queue=None,
-    priority=None
-)
+(self,
+entity: 'str',
+project: 'str',
+queue_name: 'str',
+run_queue_item_id: 'str', project_queue=None, priority=None)
 ```
 
 パスに基づいて、キューに入っている単一のrunを返します。
 
 `entity/project/queue_id/run_queue_item_id` 形式のパスを解析します。
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
+* `entity`:
+* `project`:
+* `queue_name`:
+* `run_queue_item_id`:
+* `project_queue`:
+* `priority`: 
 
-### <kbd>method</kbd> `Api.registries`
+### <kbd>method</kbd> Api.registries()
 
 ```python
-registries(
-    organization: 'str | None' = None,
-    filter: 'dict[str, Any] | None' = None,
-    order: 'str | None' = None,
-    per_page: 'int' = 100,
-    start: 'str | None' = None
-) → Registries
+self,
+organization: 'str | None' = None,
+filter: 'dict[str, Any] | None' = None,
+order: 'str | None' = None,
+per_page: 'int' = 100,
+start: 'str | None' = None
 ```
 
 `Registry` オブジェクトの遅延イテレーターを返します。
 
-このイテレーターを使用して、組織のレジストリ全体にあるレジストリ、コレクション、または artifact バージョンを検索したり、フィルターしたりできます。
+このイテレーターを使用して、組織のレジストリ全体にあるレジストリ、コレクション、
+または artifact バージョンを検索したり、フィルターしたりできます。
 
-**引数:**
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
 * `organization`:  取得するレジストリの組織。指定しない場合は、ユーザーの Settings で指定された組織を使用します。
 * `filter`:  遅延レジストリイテレーター内の各オブジェクトに適用する、省略可能な MongoDB スタイルのフィルター。レジストリに対してフィルターできるフィールドは `name`、`description`、`created_at`、`updated_at` です。コレクション に対してフィルターできるフィールドは `name`、`tag`、`description`、`created_at`、`updated_at` です。バージョンに対してフィルターできるフィールドは `tag`、`alias`、`created_at`、`updated_at`、`metadata` です。
@@ -927,16 +869,14 @@ registries(
 * `per_page`:  クエリのページネーションにおけるページサイズを設定します。
 * `start`:  過去のクエリを再開するためのページネーションカーソル。以前の paginator の `.cursor` 属性から取得します。
 
-**戻り値:**
-`Registry` オブジェクトの遅延イテレーター。
+##### 例
 
-**例:**
 名前に &quot;model&quot; を含むすべてのレジストリを検索する
 
 ```python
 import wandb
 
-api = wandb.Api()  # entity が複数の org に属している場合は、org を指定します
+api = wandb.Api()  # entity が複数の org に属する場合は、org を指定します
 api.registries(filter={"name": {"$regex": "model"}})
 ```
 
@@ -982,25 +922,25 @@ saved_cursor = registries.cursor
 remaining_registries = api.registries(per_page=page_size, start=saved_cursor)
 ```
 
-***
-
-### <kbd>method</kbd> `Api.registry`
+### <kbd>method</kbd> Api.registry()
 
 ```python
-registry(name: 'str', organization: 'str | None' = None) → Registry
+self,
+name: 'str',
+organization: 'str | None' = None
 ```
 
 指定したレジストリ名に対応するレジストリを返します。
 
-**引数:**
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-* `name`:  レジストリの名前。`wandb-registry-` プレフィックスは含みません。
-* `organization`:  レジストリの組織。Settings で組織が設定されていない場合、entity が 1 つの組織にのみ所属していれば、その entity から組織を取得します。
+* `name`: レジストリの名前。`wandb-registry-` プレフィックスは含みません。
+* `organization`: レジストリの組織。Settings で組織が設定されていない場合、entity が 1 つの組織にのみ所属していれば、その entity から組織を取得します。
 
-**戻り値:**
-レジストリオブジェクト。
+##### 例
 
-**例:**
 レジストリを取得して更新する
 
 ```python
@@ -1012,33 +952,28 @@ registry.description = "This is an updated description"
 registry.save()
 ```
 
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `Api.reports`
+### <kbd>method</kbd> Api.reports()
 
 ```python
-reports(
-    path: 'str' = '',
-    name: 'str | None' = None,
-    per_page: 'int' = 50
-) → public.Reports
+self,
+path: 'str' = '',
+name: 'str | None' = None,
+per_page: 'int' = 50
 ```
 
-指定したプロジェクトパスのレポートを取得します。
+指定したprojectパスのレポートを取得します。
 
 注: `wandb.Api.reports()` API はベータ版のため、今後の version で変更される可能性があります。
 
-**引数:**
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-* `path`:  レポートが存在するプロジェクトのパスです。プロジェクトを作成した entity をプレフィックスとして指定し、その後にスラッシュを付けます。
-* `name`:  取得するレポートの名です。
-* `per_page`:  クエリのページネーションにおけるページサイズを設定します。通常、これを変更する必要はありません。
+* `path`: レポートが存在するprojectのパスです。projectを作成した entity をプレフィックスとして指定し、その後にスラッシュを付けます。
+* `name`: 取得するレポートの名です。
+* `per_page`: クエリのページネーションにおけるページサイズを設定します。通常、これを変更する必要はありません。
 
-**戻り値:**
-反復可能な `BetaReport` オブジェクトのコレクションである `Reports` オブジェクト。
-
-**例:**
+##### 例
 
 ```python
 import wandb
@@ -1046,51 +981,53 @@ import wandb
 wandb.Api.reports("entity/project")
 ```
 
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `Api.run`
+### <kbd>method</kbd> Api.run()
 
 ```python
-run(path='')
+(self, path='')
 ```
 
 `entity/project/run_id` 形式のパスを解析して、1 つの run を返します。
 
-**引数:**
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
 * `path`: `entity/project/run_id` 形式の run へのパス。`api.entity` が設定されている場合は `project/run_id` 形式でも指定でき、`api.project` が設定されている場合は run&#95;id のみでも指定できます。
 
-**戻り値:**
-`Run` オブジェクト。
-
-***
+##### 発生する例外
 
+* `RunNotFoundError`: run が見つからない場合、または run データを読み込めない場合。
 
-### <kbd>method</kbd> `Api.run_queue`
+### <kbd>method</kbd> Api.run_queue()
 
 ```python
-run_queue(entity: 'str', name: 'str')
+(self,
+entity: 'str',
+name: 'str')
 ```
 
 entity に対して指定した `RunQueue` を返します。
 
 run キューの作成方法の詳細については、`Api.create_run_queue` を参照してください。
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
+* `entity`:
+* `name`: 
 
-### <kbd>method</kbd> `Api.runs`
+### <kbd>method</kbd> Api.runs()
 
 ```python
-runs(
-    path: 'str | None' = None,
-    filters: 'dict[str, Any] | None' = None,
-    order: 'str' = '+created_at',
-    per_page: 'int' = 50,
-    include_sweeps: 'bool' = False,
-    lazy: 'bool' = True
-)
+(self,
+path: 'str | None' = None,
+filters: 'dict[str, Any] | None' = None,
+order: 'str' = '+created_at',
+per_page: 'int' = 50,
+include_sweeps: 'bool' = False,
+lazy: 'bool' = True)
 ```
 
 `Run` オブジェクトを遅延的に反復処理する `Runs` オブジェクトを返します。
@@ -1126,20 +1063,18 @@ runs(
 * `$exists`
 * `$regex`
 
-**引数:**
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
 * `path`: (str) project へのパス。形式は &quot;entity/project&quot; である必要があります
-* `filters`: (dict) MongoDB クエリ言語を使用して特定の run をクエリするための条件。config.key、summary&#95;metrics.key、state、entity、createdAt などの run のプロパティでフィルターできます。
-* `For example`: `{"config.experiment_name": "foo"}` は、experiment name の設定エントリが &quot;foo&quot; に設定されている run を検索します
+* `filters`: (dict) MongoDB クエリ言語を使用して特定の run をクエリするための条件。config.key、summary&#95;metrics.key、state、entity、createdAt などの run のプロパティでフィルターできます。たとえば: `{"config.experiment_name": "foo"}` は、experiment name の設定エントリが &quot;foo&quot; に設定されている run を検索します
 * `order`: (str) 順序には `created_at`、`heartbeat_at`、`config.*.value`、または `summary_metrics.*` を指定できます。先頭に + を付けると昇順 (デフォルト) 、- を付けると降順になります。デフォルトの順序は、古いものから新しいものへの run.created&#95;at です。
 * `per_page`: (int) クエリのページネーションのページサイズを設定します。
 * `include_sweeps`: (bool) 各 run の結果で sweep オブジェクトを事前に取得するかどうか。
 * `lazy`: (bool) より高速なパフォーマンスのために遅延読み込みを使用するかどうか。True (デフォルト) の場合、最初は必要最小限の run メタデータのみが読み込まれます。config、summaryMetrics、systemMetrics などの重いフィールドは、アクセス時にオンデマンドで読み込まれます。最初から完全なデータを取得するには False に設定してください。
 
-**戻り値:**
-`Run` オブジェクトの反復可能なコレクションである `Runs` オブジェクト。
-
-**例:**
+##### 例
 
 ```python
 import wandb
@@ -1150,30 +1085,31 @@ Api.runs(path="my_entity/project", filters={"config.experiment_name": "foo"})
 ```
 
 ```python
-# config.experiment_name が "foo" または "bar" に設定されている project の run を検索する
+# project 内で config.experiment_name が "foo" または "bar" に設定されている run を検索する
 Api.runs(
     path="my_entity/project",
     filters={
-         "$or": [
-             {"config.experiment_name": "foo"},
-             {"config.experiment_name": "bar"},
-         ]
+        "$or": [
+            {"config.experiment_name": "foo"},
+            {"config.experiment_name": "bar"},
+        ]
     },
 )
 ```
 
 ```python
 # config.experiment_name が正規表現に一致する project 内の run を検索する
-# (アンカーはサポートされていません)
 Api.runs(
     path="my_entity/project",
     filters={"config.experiment_name": {"$regex": "b.*"}},
 )
 ```
 
+注:
+正規表現には Google の RE2 構文[https://github.com/google/re2/wiki/Syntax](https://github.com/google/re2/wiki/Syntax)i/Syntax を使用します
+
 ```python
 # run 名が正規表現に一致する project 内の run を検索する
-# (アンカーはサポートされていません)
 Api.runs(
     path="my_entity/project", filters={"display_name": {"$regex": "^foo.*"}}
 )
@@ -1184,30 +1120,27 @@ Api.runs(
 Api.runs(path="my_entity/project", order="+summary_metrics.loss")
 ```
 
-***
-
-### <kbd>method</kbd> `Api.slack_integrations`
+### <kbd>method</kbd> Api.slack_integrations()
 
 ```python
-slack_integrations(
-    entity: 'str | None' = None,
-    per_page: 'int' = 50,
-    start: 'str | None' = None
-) → Iterator[SlackIntegration]
+self, *,
+entity: 'str | None' = None,
+per_page: 'int' = 50,
+start: 'str | None' = None
 ```
 
 entity の Slack インテグレーションのイテレーターを返します。
 
-**引数:**
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-* `entity`:  インテグレーションを取得する対象の entity (例: チーム名) 。指定しない場合は、ユーザーのデフォルトの entity が使用されます。
-* `per_page`:  1 ページあたりに取得するインテグレーション数。デフォルトは 50 です。通常、これを変更する必要はありません。
-
-**生成される値:**
+* `entity`: インテグレーションを取得する対象の entity (例: チーム名) 。指定しない場合は、ユーザーのデフォルト entity が使用されます。
+* `per_page`: 1 ページあたりに取得するインテグレーション数。デフォルトは 50 です。通常、これを変更する必要はありません。
+* `start`: 
 
-* `Iterator[SlackIntegration]`:  Slack インテグレーションのイテレーター。
+##### 例
 
-**例:**
 チーム &quot;my-team&quot; に登録されているすべての Slack インテグレーションを取得します:
 
 ```python
@@ -1228,82 +1161,75 @@ team_alert_integrations = [
 ]
 ```
 
-***
-
-### <kbd>method</kbd> `Api.sweep`
+### <kbd>method</kbd> Api.sweep()
 
 ```python
-sweep(path='')
+(self, path='')
 ```
 
 `entity/project/sweep_id` 形式のパスを解析して sweep を返します。
 
-**引数:**
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
 * `path`: `entity/project/sweep&#95;id` 形式の sweep へのパス。`api.entity` が設定されている場合は `project/sweep&#95;id` 形式でも指定でき、`api.project` が設定されている場合は `sweep&#95;id` のみでも指定できます。
 
-**戻り値:**
-`Sweep` オブジェクト。
-
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `Api.sync_tensorboard`
+### <kbd>method</kbd> Api.sync_tensorboard()
 
 ```python
-sync_tensorboard(root_dir, run_id=None, project=None, entity=None)
+(self, root_dir, run_id=None, project=None, entity=None)
 ```
 
 tfevent ファイルを含むローカルディレクトリを wandb に Sync します。
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
+* `root_dir`:
+* `run_id`:
+* `project`:
+* `entity`: 
 
-### <kbd>method</kbd> `Api.team`
+### <kbd>method</kbd> Api.team()
 
 ```python
-team(team: 'str') → Team
+self,
+team: 'str'
 ```
 
 指定された名前に一致する `Team` を返します。
 
-**引数:**
-
-* `team`:  チームの名前。
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-**戻り値:**
-`Team` オブジェクト。
+* `team`: チームの名前。
 
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `Api.update_automation`
+### <kbd>method</kbd> Api.update_automation()
 
 ```python
-update_automation(
-    obj: 'Automation',
-    create_missing: 'bool' = False,
-    **kwargs: 'Unpack[WriteAutomationsKwargs]'
-) → Automation
+self,
+obj: 'Automation', *,
+create_missing: 'bool' = False, **kwargs: 'Unpack[WriteAutomationsKwargs]'
 ```
 
-既存の自動化を更新します。
+既存のオートメーションを更新します。
 
-**引数:**
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-* `obj`: 更新する自動化。既存の自動化である必要があります。 create&#95;missing (bool): True の場合、自動化が存在しなければ作成します。 **kwargs: 更新前に自動化に設定する追加の値。指定した場合、これらの値は自動化にすでに設定されている値を上書きします:
-  * `name`: 自動化の名。
-  * `description`: 自動化の説明。
-  * `enabled`: 自動化が有効かどうか。
-  * `scope`: 自動化のスコープ。
-  * `event`: 自動化をトリガーするイベント。
-  * `action`: 自動化によってトリガーされるアクション。
+* `obj`: 更新するオートメーション。既存のオートメーションである必要があります。
+* `create_missing`: True の場合、オートメーションが存在しなければ作成します。
+* `kwargs`: 
 
-**戻り値:**
-更新された自動化。
+<div id="examples">
+  ##### Examples
+</div>
 
-**Examples:**
-既存の自動化 (&quot;my-automation&quot;) を無効にし、説明を編集します:
+既存のオートメーション (&quot;my-automation&quot;) を無効にし、説明を編集します:
 
 ```python
 import wandb
@@ -1312,7 +1238,7 @@ api = wandb.Api()
 
 automation = api.automation(name="my-automation")
 automation.enabled = False
-automation.description = "参照用として保持していますが、現在は使用していません。"
+automation.description = "Kept for reference, but no longer used."
 
 updated_automation = api.update_automation(automation)
 ```
@@ -1329,110 +1255,93 @@ automation = api.automation(name="my-automation")
 updated_automation = api.update_automation(
     automation,
     enabled=False,
-    description="参照用に保持していますが、現在は使用していません。",
+    description="Kept for reference, but no longer used.",
 )
 ```
 
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `Api.upsert_run_queue`
+### <kbd>method</kbd> Api.upsert_run_queue()
 
 ```python
-upsert_run_queue(
-    name: 'str',
-    resource_config: 'dict',
-    resource_type: 'public.RunQueueResourceType',
-    entity: 'str | None' = None,
-    template_variables: 'dict | None' = None,
-    external_links: 'dict | None' = None,
-    prioritization_mode: 'public.RunQueuePrioritizationMode | None' = None
-)
+(self,
+name: 'str',
+resource_config: 'dict',
+resource_type: 'public.RunQueueResourceType',
+entity: 'str | None' = None,
+template_variables: 'dict | None' = None,
+external_links: 'dict | None' = None,
+prioritization_mode: 'public.RunQueuePrioritizationMode | None' = None)
 ```
 
 W&amp;B Launch で run キューをアップサートします。
 
-**引数:**
-
-* `name`:  作成するキューの名
-* `entity`:  キューを作成する entity の任意の名。`None` の場合は、設定済みまたはデフォルトの entity を使用します。
-* `resource_config`:  キューに使用する任意のデフォルトのリソース設定。テンプレート変数を指定するには、handlebars (例: `{{var}}`) を使用します。
-* `resource_type`:  キューに使用するリソースのタイプ。&quot;local-container&quot;、&quot;local-process&quot;、&quot;kubernetes&quot;、&quot;sagemaker&quot;、または &quot;gcp-vertex&quot; のいずれかです。
-* `template_variables`:  設定で使用するテンプレート変数スキーマの辞書。
-* `external_links`:  キューで使用する外部リンクの任意の辞書。
-* `prioritization_mode`:  使用する優先順位付けの任意のバージョン。&quot;V0&quot; または None のいずれかです
-
-**戻り値:**
-アップサートされた `RunQueue`。
-
-**Raises:**
-いずれかのパラメーターが無効な場合は ValueError、wandb API エラーが発生した場合は wandb.Error
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-***
+* `name`: 作成するキューの名
+* `resource_config`: キューに使用する任意のデフォルトのリソース設定。テンプレート変数を指定するには、handlebars (例: `{{var}}`) を使用します。
+* `resource_type`: キューに使用するリソースのタイプ。&quot;local-container&quot;、&quot;local-process&quot;、&quot;kubernetes&quot;、&quot;sagemaker&quot;、または &quot;gcp-vertex&quot; のいずれかです。
+* `entity`: キューを作成する entity の任意の名。`None` の場合は、設定済みまたはデフォルトの entity を使用します。
+* `template_variables`: 設定で使用するテンプレート変数スキーマの辞書。
+* `external_links`: キューで使用する外部リンクの任意の辞書。
+* `prioritization_mode`: 使用する優先順位付けの任意のバージョン。&quot;V0&quot; または None のいずれかです
 
-
-### <kbd>method</kbd> `Api.user`
+### <kbd>method</kbd> Api.user()
 
 ```python
-user(username_or_email: 'str') → User | None
+self,
+username_or_email: 'str'
 ```
 
 ユーザー名またはメールアドレスからユーザーを返します。
 
-この関数はローカル管理者でのみ使用できます。自分自身のユーザーオブジェクトを取得するには、`api.viewer` を使用します。
-
-**引数:**
-
-* `username_or_email`:  対象ユーザーのユーザー名またはメールアドレス。
-
-**戻り値:**
-ユーザーが見つかった場合は `User` オブジェクト、見つからない場合は None を返します。
+この関数はローカル管理者でのみ使用できます。自分自身のユーザーオブジェクトを取得するには、`api.viewer`
+を使用します。
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
+* `username_or_email`: 対象ユーザーのユーザー名またはメールアドレス。
 
-### <kbd>method</kbd> `Api.users`
+### <kbd>method</kbd> Api.users()
 
 ```python
-users(username_or_email: 'str') → list[User]
+self,
+username_or_email: 'str'
 ```
 
 ユーザー名またはメールアドレスの一部をクエリして、該当するすべてのユーザーを返します。
 
 この関数はローカル管理者のみが使用できます。自分自身のユーザーオブジェクトを取得するには、`api.viewer` を使用します。
 
-**引数:**
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-* `username_or_email`:  検索したいユーザー名またはメールアドレスの接頭辞または接尾辞。
+* `username_or_email`: 検索したいユーザー名またはメールアドレスの接頭辞または接尾辞。
 
-**戻り値:**
-`User` オブジェクトの配列。
-
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `Api.webhook_integrations`
+### <kbd>method</kbd> Api.webhook_integrations()
 
 ```python
-webhook_integrations(
-    entity: 'str | None' = None,
-    per_page: 'int' = 50,
-    start: 'str | None' = None
-) → Iterator[WebhookIntegration]
+self,
+entity: 'str | None' = None, *,
+per_page: 'int' = 50,
+start: 'str | None' = None
 ```
 
 entity の webhook インテグレーションのイテレーターを返します。
 
-**引数:**
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
 * `entity`: インテグレーションを取得する対象の entity (例: チーム名) 。指定しない場合は、ユーザーのデフォルト entity が使用されます。
 * `per_page`: 1 ページあたりに取得するインテグレーション数。デフォルトは 50 です。通常、これを変更する必要はありません。
+* `start`: 
 
-**生成される値:**
-
-* `Iterator[WebhookIntegration]`: webhook インテグレーションのイテレーター。
+##### 例
 
-**例:**
 チーム &quot;my-team&quot; に登録されている webhook インテグレーションをすべて取得します:
 
 ```python
@@ -1451,4 +1360,4 @@ my_webhooks = [
     for ig in webhook_integrations
     if ig.url_endpoint.startswith("https://my-fake-url.com")
 ]
-``` 
\ No newline at end of file
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/public-api/artifactcollection.mdx b/ja/models/ref/python/public-api/artifactcollection.mdx
index 55c49440fd..4a8ccefd7b 100644
--- a/ja/models/ref/python/public-api/artifactcollection.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/public-api/artifactcollection.mdx
@@ -1,176 +1,117 @@
 ---
 title: ArtifactCollection
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: クラス
+namespace: wandb.apis.public.artifacts
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/artifacts.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/artifacts.py#L476" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `ArtifactCollection`
+## <kbd>class</kbd> wandb.apis.public.ArtifactCollection
 
 関連する アーティファクト のグループを表す アーティファクト コレクション。
 
-**引数:**
-
-* `service_api`:  このコレクションに対して W&amp;B API Call を実行する wandb-core サービスへのインターフェース。
-* `entity`:  プロジェクトを所有する entity (ユーザーまたはチーム) 。
-* `project`:  アーティファクト コレクション をクエリする対象のプロジェクト名。
-* `name`:  アーティファクト コレクション の名。
-* `type`:  アーティファクト コレクション のタイプ (例: &quot;dataset&quot;、&quot;model&quot;) 。
-* `organization`:  該当する場合のオプションの組織名。
-* `attrs`:  アーティファクト コレクション の初期化に使用する属性のオプションのマッピング。指定しない場合、オブジェクトは初期化時に W&amp;B から属性を読み込みます。 
+<div id="properties">
+  ## プロパティ
+</div>
 
-### <kbd>プロパティ</kbd> ArtifactCollection.aliases
+### <kbd>プロパティ</kbd> aliases
 
 このコレクションに含まれるすべての artifact バージョンのエイリアス。
 
-**戻り値:**
-
-* `list[str]`: aliases プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> ArtifactCollection.created_at
+### <kbd>プロパティ</kbd> created_at
 
 artifact collection が作成された日時。
 
-**戻り値:**
-
-* `str`: `created_at` プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> ArtifactCollection.description
+### <kbd>プロパティ</kbd> description
 
 artifact collection の説明。
 
-**戻り値:**
-
-* `str | None`: 説明の値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> ArtifactCollection.entity
+### <kbd>プロパティ</kbd> entity
 
 プロジェクトの所有者である entity (ユーザーまたはチーム) 。
 
-**戻り値:**
-
-* `str`: entity のプロパティ値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> ArtifactCollection.id
+### <kbd>プロパティ</kbd> id
 
 artifact collection の一意の識別子です。
 
-**戻り値:**
-
-* `str`: id プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> ArtifactCollection.name
+### <kbd>プロパティ</kbd> 名
 
 artifact collection の名です。
 
-**戻り値:**
-
-* `str`: `name` プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> ArtifactCollection.project
+### <kbd>プロパティ</kbd> project
 
 artifact collection が含まれるプロジェクト。
 
-**戻り値:**
-
-* `str`: プロジェクトのプロパティ値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> ArtifactCollection.tags
+### <kbd>プロパティ</kbd> tags
 
 artifact collection に関連付けられているタグ。
 
-**戻り値:**
-
-* `list[str]`: tags プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> ArtifactCollection.type
+### <kbd>プロパティ</kbd> type
 
-ArtifactCollection のタイプを返します。
+アーティファクト コレクションのタイプを返します。
 
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> ArtifactCollection.updated_at
+### <kbd>プロパティ</kbd> updated_at
 
 ArtifactCollection が最後に更新された日時。
 
-**戻り値:**
-
-* `str | None`: updated&#95;at プロパティの値。
+<div id="methods">
+  ## メソッド
+</div>
 
-***
-
-### <kbd>method</kbd> `ArtifactCollection.artifacts`
+### <kbd>method</kbd> ArtifactCollection.artifacts()
 
 ```python
-artifacts(per_page: 'int' = 50, start: 'str | None' = None) → Artifacts
+self,
+per_page: 'int' = 50,
+start: 'str | None' = None
 ```
 
 コレクション内のすべてのアーティファクトを取得します。
 
-**引数:**
-
-* `per_page`:  1 ページあたりに取得するアーティファクト数。
-* `start`:  過去のクエリを再開するためのページネーションカーソル。以前の paginator の `.cursor` 属性から取得した値を指定します。
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-***
+* `per_page`: 1 ページあたりに取得するアーティファクト数。
+* `start`: 過去のクエリを再開するためのページネーションカーソル。以前の paginator の `.cursor` 属性から取得した値を指定します。
 
-### <kbd>method</kbd> `ArtifactCollection.change_type`
+### <kbd>method</kbd> ArtifactCollection.change_type()
 
 ```python
-change_type(new_type: 'str') → None
+self,
+new_type: 'str'
 ```
 
 非推奨です。代わりに `save` でタイプを直接変更してください。
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
+* `new_type`: 
 
-### <kbd>method</kbd> `ArtifactCollection.delete`
+### <kbd>method</kbd> ArtifactCollection.delete()
 
 ```python
-delete() → None
+self
 ```
 
 artifact collection 全体を削除します。
 
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `ArtifactCollection.is_sequence`
+### <kbd>method</kbd> ArtifactCollection.is_sequence()
 
 ```python
-is_sequence() → bool
+self
 ```
 
 artifact collection がシーケンスかどうかを返します。
 
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `ArtifactCollection.save`
+### <kbd>method</kbd> ArtifactCollection.save()
 
 ```python
-save() → None
+self
 ```
 
-artifact collection に加えた変更内容を保存します。
+artifact collection に加えた変更内容を保存します。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/public-api/artifactcollections.mdx b/ja/models/ref/python/public-api/artifactcollections.mdx
index 5d6c10b247..f4876a0b56 100644
--- a/ja/models/ref/python/public-api/artifactcollections.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/public-api/artifactcollections.mdx
@@ -1,37 +1,41 @@
 ---
 title: ArtifactCollections
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: class
+namespace: wandb.apis.public.artifacts
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/artifacts.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/artifacts.py#L283" />
 
-## <kbd>class</kbd> `ArtifactCollections`
+## <kbd>class</kbd> wandb.apis.public.ArtifactCollections
 
 プロジェクト内の特定の種類の Artifacts コレクションを表します。
 
-**引数:**
+<div id="methods">
+  ## メソッド
+</div>
 
-* `service_api`:  このコレクションに対して W&amp;B API 呼び出しを実行する wandb-core サービスへのインターフェース。
-* `entity`:  プロジェクトを所有する entity (ユーザーまたはチーム) 。
-* `project`:  Artifacts コレクションをクエリする対象のプロジェクト名。
-* `type_name`:  コレクションを取得する対象の Artifacts タイプ名。
-* `filters`:  クエリに適用するフィルターのマッピング。省略可能です。
-* `order`:  結果の順序を指定する文字列。省略可能です。先頭に `+` が付いている場合は昇順 (デフォルト) で並べ替えられ、`-` が付いている場合は降順で並べ替えられます。
-* `per_page`:  1 ページあたりに取得する Artifacts コレクション数。デフォルトは 50。 
+### <kbd>メソッド</kbd> RelayPaginator.convert_objects()
 
-### <kbd>プロパティ</kbd> ArtifactCollections.cursor
+```python
+self
+```
 
-次に取得するページの開始位置を示す不透明なカーソルです。
+最後に取得したレスポンスデータを、イテレート対象のオブジェクトに変換します。
 
-この値は保存しておき、後続のページ分割クエリに `start=` として渡すことで、この paginator が終了した位置から反復を再開できます。
+### <kbd>メソッド</kbd> ページネーター.**next**()
 
-**戻り値:**
+```python
+self
+```
 
-* `str | None`: cursor プロパティの値です。
+イテレーターから次の項目を返します。要素がなくなった場合は、StopIteration を送出します
 
-***
+### <kbd>メソッド</kbd> ページネーター.update_variables()
 
-### <kbd>property</kbd> ArtifactCollections.more
\ No newline at end of file
+```python
+self
+```
+
+次のページを取得するためのクエリ変数を更新します。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/public-api/artifactfiles.mdx b/ja/models/ref/python/public-api/artifactfiles.mdx
index 3a30bc1139..25517cdceb 100644
--- a/ja/models/ref/python/public-api/artifactfiles.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/public-api/artifactfiles.mdx
@@ -1,38 +1,49 @@
 ---
 title: ArtifactFiles
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: class
+namespace: wandb.apis.public.artifacts
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/artifacts.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/artifacts.py#L1021" />
 
+## <kbd>クラス</kbd> wandb.apis.public.ArtifactFiles
 
-## <kbd>class</kbd> `ArtifactFiles`
+artifact内のファイルを対象とするページネーター。
 
-artifact内のファイルを対象とするページネーター。 
+<div id="properties">
+  ## プロパティ
+</div>
 
-### <kbd>property</kbd> ArtifactFiles.cursor
+### <kbd>プロパティ</kbd> path
 
-次に取得するページの開始位置を示す、内部構造が公開されていないカーソルです。
+artifactのパスを返します。
 
-この値は保存しておき、後続のページ分割されたクエリに `start=` として渡すことで、このページネーターが中断した位置から反復を再開できます。
+<div id="methods">
+  ## メソッド
+</div>
 
-**戻り値:**
+### <kbd>メソッド</kbd> RelayPaginator.convert_objects()
 
-* `str | None`: カーソルのプロパティ値。
+```python
+self
+```
 
-***
+最後に取得したレスポンスデータを、イテレートされるオブジェクトに変換します。
 
-### <kbd>プロパティ</kbd> ArtifactFiles.more
+### <kbd>メソッド</kbd> Paginator.**next**()
 
-***
+```python
+self
+```
 
-### <kbd>プロパティ</kbd> ArtifactFiles.path
+イテレーターから次の項目を返します。すべての要素を返し終えた場合は、StopIteration を発生させます
 
-artifactのパスを返します。
+### <kbd>メソッド</kbd> Paginator.update_variables()
 
-**戻り値:**
+```python
+self
+```
 
-* `list[str]`: pathプロパティの値。
\ No newline at end of file
+次のページを取得するためのクエリ変数を更新します。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/public-api/artifacts.mdx b/ja/models/ref/python/public-api/artifacts.mdx
index b9f46752e8..5594017d98 100644
--- a/ja/models/ref/python/public-api/artifacts.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/public-api/artifacts.mdx
@@ -1,44 +1,35 @@
 ---
 title: Artifacts
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: クラス
+namespace: wandb.apis.public.artifacts
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/artifacts.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/artifacts.py#L844" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `Artifacts`
+## <kbd>クラス</kbd> wandb.apis.public.Artifacts
 
 プロジェクトに関連付けられた、反復処理可能なアーティファクトバージョンのコレクション。
 
 必要に応じてフィルターを渡すことで、特定の条件に基づいて結果を絞り込めます。
 
-**引数:**
-
-* `service_api`:  これらのアーティファクトバージョンに対する W&amp;B API Call を実行する wandb-core サービスへのインターフェース。
-* `entity`:  プロジェクトを所有する entity (ユーザーまたはチーム) 。
-* `project`:  アーティファクトをクエリする対象のプロジェクトの名。
-* `collection_name`:  クエリするアーティファクトコレクションの名。
-* `type`:  クエリするアーティファクトのタイプ。一般的な例として `"dataset"` や `"model"` があります。
-* `filters`:  クエリに適用するフィルターのオプションのマッピング。
-* `order`:  結果の順序を指定するオプションの文字列。`'+'` が接頭辞として付いている場合は昇順 (デフォルト) で並べ替えます。`'-'` が接頭辞として付いている場合は降順で並べ替えます。
-* `per_page`:  1 ページあたりに取得するアーティファクトバージョンの数。デフォルトは 50 です。
-* `tags`:  tags でアーティファクトを絞り込むためのオプションの文字列、または文字列のリスト。 
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Artifacts.cursor
-
-次に取得するページの先頭を示す不透明なカーソルです。
+<div id="methods">
+  ## メソッド
+</div>
 
-この値は保存しておき、後でページ分割されたクエリに `start=` として渡すことで、このページネーターが停止した位置からイテレーションを再開できます。
+### <kbd>メソッド</kbd> Paginator.**next**()
 
-**戻り値:**
+```python
+self
+```
 
-* `str | None`: カーソルのプロパティ値です。
+イテレーターから次の項目を返します。要素がなくなった場合は、StopIteration を発生させます
 
-***
+### <kbd>メソッド</kbd> Paginator.update_variables()
 
-### <kbd>プロパティ</kbd> Artifacts.more
+```python
+self
+```
 
-***
\ No newline at end of file
+次のページを取得するためのクエリ変数を更新します。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/public-api/artifacttype.mdx b/ja/models/ref/python/public-api/artifacttype.mdx
index 345ae8b954..75905faac7 100644
--- a/ja/models/ref/python/public-api/artifacttype.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/public-api/artifacttype.mdx
@@ -1,79 +1,65 @@
 ---
 title: ArtifactType
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: クラス
+namespace: wandb.apis.public.artifacts
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/artifacts.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/artifacts.py#L166" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `ArtifactType`
+## <kbd>クラス</kbd> wandb.apis.public.ArtifactType
 
 指定したタイプに基づくクエリ条件を満たすartifactオブジェクト。
 
-**引数:**
-
-* `service_api`:  この artifact type に対する W&amp;B API Call を実行する wandb-core サービスへのインターフェース。
-* `entity`:  プロジェクトを所有する entity (ユーザーまたはチーム) 。
-* `project`:  artifact type をクエリする対象のプロジェクト名。
-* `type_name`:  artifact type の名前。
-* `attrs`:  ArtifactType を初期化するためのオプションの属性です。省略した場合、オブジェクトは初期化時に W&amp;B から属性を読み込みます。 
+<div id="properties">
+  ## プロパティ
+</div>
 
-### <kbd>プロパティ</kbd> ArtifactType.id
+### <kbd>プロパティ</kbd> id
 
 artifact typeの一意の ID。
 
-**戻り値:**
-
-* `str`: id プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> ArtifactType.name
+### <kbd>プロパティ</kbd> 名
 
 artifact type の名。
 
-**戻り値:**
+<div id="methods">
+  ## メソッド
+</div>
 
-* `str`: `name` プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>method</kbd> `ArtifactType.collection`
+### <kbd>method</kbd> ArtifactType.collection()
 
 ```python
-collection(name: 'str') → ArtifactCollection
+self,
+name: 'str'
 ```
 
 名前を指定して特定の artifact collection を取得します。
 
-**引数:**
-
-* `name` (str):  取得する artifact collection の名前。
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-***
+* `name`: 取得する artifact collection の名前。
 
-
-### <kbd>method</kbd> `ArtifactType.collections`
+### <kbd>method</kbd> ArtifactType.collections()
 
 ```python
-collections(
-    filters: 'Mapping[str, Any] | None' = None,
-    order: 'str | None' = None,
-    per_page: 'int' = 50,
-    start: 'str | None' = None
-) → ArtifactCollections
+self,
+filters: 'Mapping[str, Any] | None' = None,
+order: 'str | None' = None,
+per_page: 'int' = 50,
+start: 'str | None' = None
 ```
 
 このartifact typeに関連付けられたすべてのartifact collectionを取得します。
 
-**引数:**
-
-* `filters` (dict):  クエリに適用するフィルターを指定する省略可能なマッピングです。
-* `order` (str):  結果の並び順を指定する省略可能な文字列です。先頭に `+` を付けると昇順 (デフォルト) 、`-` を付けると降順になります。デフォルトでは、コレクション ID の降順になります。
-* `per_page` (int):  1 ページあたりに取得するartifact collection数です。デフォルトは 50 です。
-* `start`:  過去のクエリを再開するためのページネーション カーソルです。以前の paginator の `.cursor` 属性から取得します。
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-***
\ No newline at end of file
+* `filters`: クエリに適用するフィルターを指定する省略可能なマッピングです。
+* `order`: 結果の並び順を指定する省略可能な文字列です。先頭に `+` を付けると昇順 (デフォルト) 、`-` を付けると降順になります。デフォルトでは、コレクション ID の降順になります。
+* `per_page`: 1 ページあたりに取得するartifact collection数です。デフォルトは 50 です。
+* `start`: 過去のクエリを再開するためのページネーション カーソルです。以前の paginator の `.cursor` 属性から取得します。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/public-api/artifacttypes.mdx b/ja/models/ref/python/public-api/artifacttypes.mdx
index 50c9985775..08dc757f43 100644
--- a/ja/models/ref/python/public-api/artifacttypes.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/public-api/artifacttypes.mdx
@@ -1,28 +1,41 @@
 ---
 title: ArtifactTypes
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: class
+namespace: wandb.apis.public.artifacts
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/artifacts.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/artifacts.py#L113" />
 
+## <kbd>class</kbd> wandb.apis.public.ArtifactTypes
 
-## <kbd>class</kbd> `ArtifactTypes`
+特定のプロジェクトにおける`ArtifactType`オブジェクトの遅延評価イテレーター。
 
-特定のプロジェクトにおける`ArtifactType`オブジェクトの遅延評価イテレータ。 
+<div id="methods">
+  ## メソッド
+</div>
 
-### <kbd>プロパティ</kbd> ArtifactTypes.cursor
+### <kbd>メソッド</kbd> RelayPaginator.convert_objects()
 
-次に取得するページの先頭を示す不透明なカーソルです。
+```python
+self
+```
 
-この値は保存しておき、後続のページネーション付きクエリで `start=` として渡すことで、このページネーターが中断した位置からイテレーションを再開できます。
+最後に取得したレスポンスデータを、反復対象のオブジェクトに変換します。
 
-**戻り値:**
+### <kbd>メソッド</kbd> Paginator.**next**()
 
-* `str | None`: cursor のプロパティ値です。
+```python
+self
+```
 
-***
+イテレーターから次の項目を返します。要素がなくなった場合は、StopIteration を発生させます
 
-### <kbd>プロパティ</kbd> ArtifactTypes.more
\ No newline at end of file
+### <kbd>メソッド</kbd> Paginator.update_variables()
+
+```python
+self
+```
+
+次のページを取得するためのクエリ変数を更新します。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/public-api/automations.mdx b/ja/models/ref/python/public-api/automations.mdx
deleted file mode 100644
index 5e341d6b7f..0000000000
--- a/ja/models/ref/python/public-api/automations.mdx
+++ /dev/null
@@ -1,9 +0,0 @@
----
-title: Automations
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
----
-
-import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
-
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/automations.py" />
diff --git a/ja/models/ref/python/public-api/betareport.mdx b/ja/models/ref/python/public-api/betareport.mdx
index 15aca349ea..cd2cbd4adc 100644
--- a/ja/models/ref/python/public-api/betareport.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/public-api/betareport.mdx
@@ -1,106 +1,111 @@
 ---
 title: BetaReport
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: クラス
+namespace: wandb.apis.public.reports
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/reports.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/reports.py#L170" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `BetaReport`
-
-BetaReport は、W&amp;B で作成された Reports に関連付けられたクラスです。
-
-レポートの属性 (name、description、user、spec、timestamps) にアクセスし、関連する run やセクションを取得したり、レポートを HTML として表示したりするための method を提供します。
-
-**属性:**
-
-* `id` (string):  レポートの一意の識別子。
-* `display_name` (string):  人が読める形式のレポートの表示名。
-* `name` (string):  レポートの名。よりわかりやすい名前には `display_name` を使用します。
-* `description` (string):  レポートの説明。
-* `user` (User):  レポートを作成したユーザーの情報 (ユーザー名、メールアドレス) を含む辞書。
-* `spec` (dict):  レポートの spec。
-* `url` (string):  レポートの URL。
-* `updated_at` (string):  最終更新の Timestamp。
-* `created_at` (string):  レポートが作成された Timestamp。 
-
-### <kbd>method</kbd> `BetaReport.__init__`
+## <kbd>クラス</kbd> wandb.apis.public.BetaReport
 
 ```python
-__init__(
-    service_api: 'ServiceApi',
-    attrs: 'dict',
-    entity: 'str | None' = None,
-    project: 'str | None' = None
-)
+(service_api: 'ServiceApi',
+attrs: 'dict',
+entity: 'str | None' = None,
+project: 'str | None' = None)
 ```
 
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> BetaReport.created_at
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> BetaReport.description
+BetaReport は、W&amp;B で作成された Reports に関連付けられたクラスです。
 
-***
+レポートの属性 (name、description、user、spec、timestamps) にアクセスし、関連する run やセクションを取得したり、レポートを HTML として表示したりするための method を提供します。
 
-### <kbd>プロパティ</kbd> BetaReport.display_name
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
 
-***
+* `service_api`:
+* `attrs`:
+* `entity`:
+* `project`: 
 
-### <kbd>プロパティ</kbd> BetaReport.id
+<div id="attributes">
+  ## 属性
+</div>
 
-***
+* `id` (`string`): report の一意の ID。
+* `display_name` (`string`): report の人が読める表示名。
+* `name` (`string`): report の名前です。よりユーザーフレンドリーな名前には `display_name` を使用します。
+* `description` (`string`): report の説明。
+* `user` (`User`): report を作成したユーザーの情報 (ユーザー名、メールアドレス) を含む辞書。
+* `spec` (`dict`): report の仕様。
+* `url` (`string`): report の URL。
+* `updated_at` (`string`): 最終更新のタイムスタンプ。
+* `created_at` (`string`): report が作成された日時のタイムスタンプ。
 
-### <kbd>プロパティ</kbd> BetaReport.name
+<div id="properties">
+  ## プロパティ
+</div>
 
-***
+### <kbd>プロパティ</kbd> created_at
 
-### <kbd>プロパティ</kbd> BetaReport.sections
+### <kbd>プロパティ</kbd> description
 
-レポートからパネルのセクション (グループ) を取得します。
+### <kbd>プロパティ</kbd> display_name
 
-***
+### <kbd>プロパティ</kbd> id
 
-### <kbd>プロパティ</kbd> BetaReport.spec
+### <kbd>プロパティ</kbd> 名
 
-***
+### <kbd>プロパティ</kbd> sections
 
-### <kbd>プロパティ</kbd> BetaReport.updated_at
+reportからパネルのセクション (グループ) を取得します。
 
-***
+### <kbd>プロパティ</kbd> spec
 
-### <kbd>プロパティ</kbd> BetaReport.url
+### <kbd>プロパティ</kbd> updated_at
 
-***
+### <kbd>プロパティ</kbd> url
 
-### <kbd>プロパティ</kbd> BetaReport.user
+### <kbd>プロパティ</kbd> ユーザー
 
-***
+<div id="methods">
+  ## メソッド
+</div>
 
-### <kbd>method</kbd> `BetaReport.runs`
+### <kbd>method</kbd> BetaReport.runs()
 
 ```python
-runs(
-    section: 'dict[str, Any]',
-    per_page: 'int' = 50,
-    only_selected: 'bool' = True
-) → public.Runs
+self,
+section: 'dict[str, Any]',
+per_page: 'int' = 50,
+only_selected: 'bool' = True
 ```
 
-レポートのセクションに関連付けられたrunを取得します。
+reportのセクションに関連付けられたrunを取得します。
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
+* `section`:
+* `per_page`:
+* `only_selected`: 
 
-### <kbd>method</kbd> `BetaReport.to_html`
+### <kbd>method</kbd> BetaReport.to_html()
 
 ```python
-to_html(height: 'int' = 1024, hidden: 'bool' = False) → str
+self,
+height: 'int' = 1024,
+hidden: 'bool' = False
 ```
 
-このレポートを表示するためのiframeを含むHTMLを生成します。
+このreportを表示するためのiframeを含むHTMLを生成します。
+
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
+
+* `height`:
+* `hidden`: 
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/public-api/downloadhistoryresult.mdx b/ja/models/ref/python/public-api/downloadhistoryresult.mdx
index 2f1a2c053f..82be596bbd 100644
--- a/ja/models/ref/python/public-api/downloadhistoryresult.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/public-api/downloadhistoryresult.mdx
@@ -1,30 +1,35 @@
 ---
 title: DownloadHistoryResult
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: クラス
+namespace: wandb.apis.public.runhistory.downloads
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/runhistory/downloads.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/runhistory/downloads.py#L26" />
 
+## <kbd>クラス</kbd> wandb.apis.public.DownloadHistoryResult
 
-## <kbd>class</kbd> `DownloadHistoryResult`
+```python
+paths: 'list[pathlib.Path]',
+contains_live_data: 'bool',
+errors: 'dict[pathlib.Path, str] | None' = None
+```
 
-run の history エクスポートをダウンロードした結果。
+run の history エクスポートのダウンロード結果です。
 
-**属性:**
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
 
-* `paths`: ダウンロードされた history ファイルのパス。
-* `errors`: ダウンロードに失敗したファイルについて、ファイルパスをエラーメッセージに対応付けた辞書。すべてのダウンロードが成功した場合は None。
-* `contains_live_data`: run に、まだ parquet ファイルにエクスポートされていないライブデータが含まれているかどうか。 
+* `paths`:
+* `contains_live_data`:
+* `errors`: 
 
-### <kbd>method</kbd> `DownloadHistoryResult.__init__`
+<div id="attributes">
+  ## 属性
+</div>
 
-```python
-__init__(
-    paths: 'list[pathlib.Path]',
-    contains_live_data: 'bool',
-    errors: 'dict[pathlib.Path, str] | None' = None
-) → None
-```
+* `paths`: ダウンロードされた history ファイルのパス。
+* `errors`: ダウンロードに失敗したファイルについて、ファイルパスをエラーメッセージに対応付けた辞書。すべてのダウンロードが成功した場合は None。
+* `contains_live_data`: run に、まだ parquet ファイルにエクスポートされていないライブデータが含まれているかどうか。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/public-api/file.mdx b/ja/models/ref/python/public-api/file.mdx
index 105beb3920..155a32cd4c 100644
--- a/ja/models/ref/python/public-api/file.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/public-api/file.mdx
@@ -1,15 +1,14 @@
 ---
 title: File
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: class
+namespace: wandb.apis.public.files
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/files.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/files.py#L245" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `File`
+## <kbd>class</kbd> wandb.apis.public.File
 
 W&amp;B に保存されたファイル。
 
@@ -27,66 +26,47 @@ W&amp;B に保存された単一のファイルを表します。ファイルの
 * updated&#95;at (str): 最終更新のタイムスタンプ
 * path&#95;uri (str): バケット内のファイルへのパス。現在は S3 オブジェクトと参照ファイルでのみ利用可能です
 
-**引数:**
-
-* `service_api`:  W&amp;B のクエリに使用する service API インスタンス
-* `attrs` (dict):  ファイルを定義する属性の辞書
-* `run`:  ファイルを含む run オブジェクト 
+<div id="properties">
+  ## プロパティ
+</div>
 
-### <kbd>プロパティ</kbd> File.path_uri
+### <kbd>プロパティ</kbd> path_uri
 
 ストレージバケット内のファイルの URI パスを返します。
 
-**戻り値:**
-
-* `str`: ファイルが S3 に保存されている場合は S3 URI (例: &#39;s3://bucket/path/to/file&#39;) 、参照ファイルの場合は直接 URL、利用できない場合は空文字列。
-
-**戻り値:**
-
-* `str`: path&#95;uri プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> File.size
+### <kbd>プロパティ</kbd> size
 
 ファイルのサイズをバイト単位で返します。
 
-**戻り値:**
-
-* `int`: size プロパティの値。
-
-***
+<div id="methods">
+  ## メソッド
+</div>
 
-### <kbd>method</kbd> `File.delete`
+### <kbd>method</kbd> File.delete()
 
 ```python
-delete() → None
+self
 ```
 
 W&amp;B サーバーからこのファイルを削除します。
 
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `File.download`
+### <kbd>method</kbd> File.download()
 
 ```python
-download(
-    root: 'str' = '.',
-    replace: 'bool' = False,
-    exist_ok: 'bool' = False,
-    api: 'Api | None' = None
-) → io.TextIOWrapper
+self,
+root: 'str' = '.',
+replace: 'bool' = False,
+exist_ok: 'bool' = False,
+api: 'Api | None' = None
 ```
 
 wandb サーバーから、run が以前に保存したファイルをダウンロードします。
 
-**引数:**
-
-* `root`:  ファイルの保存先となるローカルディレクトリ。デフォルトは現在の作業ディレクトリ (&quot;.&quot;) です。
-* `replace`:  `True` の場合、ローカルファイルが存在するとダウンロード時に上書きします。デフォルトは `False` です。
-* `exist_ok`:  `True` の場合、ファイルがすでに存在していても `ValueError` を発生させず、`replace=True` でない限り再ダウンロードもしません。デフォルトは `False` です。
-* `api`:  指定した場合、ファイルのダウンロードに使用する `Api` インスタンス。
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-**例外:**
-ファイルがすでに存在し、`replace=False` かつ `exist_ok=False` の場合は `ValueError` を発生させます。
+* `root`: ファイルの保存先となるローカルディレクトリ。デフォルトは現在の作業ディレクトリ (`"."`) です。
+* `replace`: `True` の場合、ローカルファイルが存在するとダウンロード時に上書きします。デフォルトは `False` です。
+* `exist_ok`: `True` の場合、ファイルがすでに存在していても `ValueError` を発生させず、`replace=True` でない限り再ダウンロードもしません。デフォルトは `False` です。
+* `api`: 指定した場合、ファイルのダウンロードに使用する `Api` インスタンス。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/public-api/files.mdx b/ja/models/ref/python/public-api/files.mdx
index 669da1330c..affa18b895 100644
--- a/ja/models/ref/python/public-api/files.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/public-api/files.mdx
@@ -1,21 +1,42 @@
 ---
 title: Files
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: class
+namespace: wandb.apis.public.files
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/files.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/files.py#L78" />
 
+## <kbd>class</kbd> wandb.apis.public.Files
 
-## <kbd>class</kbd> `Files`
+```python
+(service_api: 'ServiceApi',
+run: 'Run',
+names: 'list[str] | None' = None,
+per_page: 'int' = 50,
+upload: 'bool' = False,
+pattern: 'str | None' = None)
+```
 
 `File` オブジェクトのコレクションに対する遅延イテレーターです。
 
 run 中に W&amp;B にアップロードされたファイルにアクセスして管理できます。多数のファイルを含むコレクションを反復処理する際には、ページネーションを自動的に処理します。
 
-**例:**
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
+
+* `service_api`: W&amp;B のクエリに使用するサービス API のインスタンス
+* `run`: ファイルを含む run オブジェクト
+* `names`: ファイルをフィルターするためのファイル名のリスト
+* `per_page`: 1 ページあたりに取得するファイル数
+* `upload`: `True` の場合、各ファイルのアップロード URL を取得します
+* `pattern`: W&amp;B から返されるファイルを照合する際に使用するパターン。このパターンでは MySQL の LIKE 構文を使用します。そのため、`.json` で終わるすべてのファイルに一致させるには `"%.json"` を指定します。`names` と `pattern` の両方を指定した場合は、ValueError が発生します。
+
+<div id="examples">
+  ## 例
+</div>
 
 ```python
 from wandb.apis.public.files import Files
@@ -29,42 +50,22 @@ files = run.files()
 
 # ファイルを反復処理する
 for file in files:
-     print(file.name)
-     print(file.url)
-     print(file.size)
-
-     # ファイルをダウンロードする
-     file.download(root="download_directory", replace=True)
-``` 
-
-### <kbd>method</kbd> `Files.__init__`
+    print(file.name)
+    print(file.url)
+    print(file.size)
 
-```python
-__init__(
-    service_api: 'ServiceApi',
-    run: 'Run',
-    names: 'list[str] | None' = None,
-    per_page: 'int' = 50,
-    upload: 'bool' = False,
-    pattern: 'str | None' = None
-)
+    # ファイルをダウンロードする
+    file.download(root="download_directory", replace=True)
 ```
 
-`File` オブジェクトのコレクションに対する遅延イテレーターを初期化します。
-
-ファイルは必要に応じて、W&amp;B サーバーからページ単位で取得されます。
-
-**Args:**
+<div id="methods">
+  ## メソッド
+</div>
 
-* `service_api`:  W&amp;B のクエリに使用するサービス API のインスタンス
-* `run`:  ファイルを含む run オブジェクト
-* `names` (list, optional):  ファイルをフィルターするためのファイル名のリスト
-* `per_page` (int, optional):  1 ページあたりに取得するファイル数
-* `upload` (bool, optional):  `True` の場合、各ファイルのアップロード URL を取得します
-* `pattern` (str, optional):  W&amp;B から返されるファイルを照合する際に使用するパターン。このパターンでは MySQL の LIKE 構文を使用します。そのため、`.json` で終わるすべてのファイルに一致させるには `&quot;%.json&quot;` を指定します。`names` と `pattern` の両方を指定した場合は、ValueError が発生します。
+### <kbd>メソッド</kbd> Paginator.**next**()
 
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Files.length
+```python
+self
+```
 
-***
\ No newline at end of file
+イテレーターから次の項目を返します。最後まで到達した場合は、StopIteration を送出します
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/public-api/incompleterunhistoryerror.mdx b/ja/models/ref/python/public-api/incompleterunhistoryerror.mdx
index 3353e96b75..e7c55e0077 100644
--- a/ja/models/ref/python/public-api/incompleterunhistoryerror.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/public-api/incompleterunhistoryerror.mdx
@@ -1,16 +1,50 @@
 ---
 title: IncompleteRunHistoryError
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: クラス
+namespace: wandb.apis.public.runhistory.downloads
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/runhistory/downloads.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/runhistory/downloads.py#L18" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `IncompleteRunHistoryError`
+## <kbd>クラス</kbd> wandb.apis.public.IncompleteRunHistoryError
 
 run history が不完全な場合に発生します。
 
-履歴が不完全になるのは、通常、run がまだ実行中で、一部のデータがまだ parquet ファイルにエクスポートされていないためです。 
\ No newline at end of file
+履歴が不完全になるのは、通常、run がまだ実行中で、一部のデータがまだ
+parquet ファイルにエクスポートされていないためです。
+
+<div id="methods">
+  ## メソッド
+</div>
+
+### <kbd>メソッド</kbd> BaseException.add_note()
+
+```python
+(self, object, /)
+```
+
+Exception.add&#95;note(note) --
+例外にメモを追加します
+
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
+
+* `object`: 
+
+### <kbd>メソッド</kbd> BaseException.with_traceback()
+
+```python
+(self, object, /)
+```
+
+Exception.with&#95;traceback(tb) --
+self.**traceback** を tb に設定し、self を返します。
+
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
+
+* `object`: 
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/public-api/member.mdx b/ja/models/ref/python/public-api/member.mdx
index ad6df7d85c..e9e8bfb585 100644
--- a/ja/models/ref/python/public-api/member.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/public-api/member.mdx
@@ -1,39 +1,39 @@
 ---
 title: Member
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: クラス
+namespace: wandb.apis.public.teams
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/teams.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/teams.py#L24" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `Member`
-
-チームのメンバー。
-
-### <kbd>method</kbd> `Member.__init__`
+## <kbd>クラス</kbd> wandb.apis.public.Member
 
 ```python
-__init__(service_api: 'ServiceApi', team: 'str', attrs: 'Mapping[str, Any]')
+(service_api: 'ServiceApi',
+team: 'str',
+attrs: 'Mapping[str, Any]')
 ```
 
-**引数:**
+チームのメンバー。
+
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
 
-* `service_api`:  W&amp;B をクエリするために使用するサービス API のインスタンス
-* `team` (str):  このメンバーが所属するチームの名
-* `attrs` (dict):  メンバーの属性
+* `service_api`: W&amp;B をクエリするために使用するサービス API のインスタンス
+* `team`: このメンバーが所属するチームの名
+* `attrs`: メンバーの属性
 
-***
+<div id="methods">
+  ## メソッド
+</div>
 
-### <kbd>method</kbd> `Member.delete`
+### <kbd>method</kbd> Member.delete()
 
 ```python
-delete()
+(self)
 ```
 
-チームからメンバーを削除します。
-
-**戻り値:**
-成功したかどうかを示すブール値
+チームからメンバーを削除します。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/public-api/organization.mdx b/ja/models/ref/python/public-api/organization.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..b9dfb31f28
--- /dev/null
+++ b/ja/models/ref/python/public-api/organization.mdx
@@ -0,0 +1,32 @@
+---
+title: 組織
+kind: クラス
+namespace: wandb.apis.public.organizations
+---
+
+import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
+
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/organizations.py#LNone" />
+
+## <kbd>クラス</kbd> wandb.apis.public.Organization
+
+```python
+service_api: 'InitVar[ServiceApi]', *,
+id: 'GQLId',
+name: 'str',
+org_entity: '_OrgEntity'
+```
+
+W&amp;B 組織を表す読み取り専用のオブジェクトです。
+
+ユーザーがこのクラスを直接インスタンス化する必要はありません。既存の組織を取得するには、
+`wandb.Api().organization()` を使用します。
+
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
+
+* `service_api`:
+* `id`:
+* `name`:
+* `org_entity`: 
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/public-api/project.mdx b/ja/models/ref/python/public-api/project.mdx
index ff3898619b..242d85ac96 100644
--- a/ja/models/ref/python/public-api/project.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/public-api/project.mdx
@@ -1,129 +1,104 @@
 ---
 title: Project
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: class
+namespace: wandb.apis.public.projects
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/projects.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/projects.py#L142" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `Project`
-
-プロジェクトは、run の名前空間です。
-
-### <kbd>method</kbd> `Project.__init__`
+## <kbd>クラス</kbd> wandb.apis.public.Project
 
 ```python
-__init__(
-    service_api: 'ServiceApi',
-    entity: 'str',
-    project: 'str',
-    attrs: 'Mapping[str, Any]'
-) → Project
+service_api: 'ServiceApi',
+entity: 'str',
+project: 'str',
+attrs: 'Mapping[str, Any]'
 ```
 
-**引数:**
-
-* `service_api`:  この project に対して W&amp;B API Call を実行する wandb-core サービスへのインターフェース。
-* `name` (str):  project の名。
-* `entity` (str):  project を所有する entity の名。
-
-entity に紐づく単一の project。
-
-**引数:**
-
-* `service_api`:  W&amp;B をクエリするために使用する service API。
-* `entity`:  project を所有する entity。
-* `project`:  クエリする project の名。
-* `attrs`:  project の属性。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Project.id
-
-***
+project は run の名前空間です。
 
-### <kbd>プロパティ</kbd> Project.owner
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
 
-プロジェクトの所有者を User オブジェクトとして返します。
+* `service_api`: W&amp;B をクエリするために使用する service API。
+* `entity`: project を所有する entity。
+* `project`: クエリする project の名。
+* `attrs`: project の属性。
 
-**例外:**
+<div id="properties">
+  ## プロパティ
+</div>
 
-* `ValueError`: プロジェクトのユーザー情報が見つからない場合。
+### <kbd>プロパティ</kbd> id
 
-**戻り値:**
+### <kbd>プロパティ</kbd> owner
 
-* `public.User`: `owner` プロパティの値。
+projectの所有者を User オブジェクトとして返します。
 
-***
+### <kbd>プロパティ</kbd> path
 
-### <kbd>プロパティ</kbd> Project.path
+projectのパスを返します。パスは、entity とproject名を含むリストです。
 
-プロジェクトのパスを返します。パスは、entity とプロジェクト名を含むリストです。
+### <kbd>プロパティ</kbd> url
 
-**戻り値:**
+projectのURLを返します。
 
-* `list[str]`: パスのプロパティ値。
+<div id="methods">
+  ## メソッド
+</div>
 
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Project.url
-
-プロジェクトのURLを返します。
-
-**戻り値:**
-
-* `str`: URLプロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>method</kbd> `Project.artifacts_types`
+### <kbd>method</kbd> Project.artifacts_types()
 
 ```python
-artifacts_types(per_page: 'int' = 50) → public.ArtifactTypes
+self,
+per_page: 'int' = 50
 ```
 
-このプロジェクトに関連付けられているすべてのアーティファクトタイプを返します。
+このprojectに関連付けられているすべてのアーティファクトタイプを返します。
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
+* `per_page`: 
 
-### <kbd>method</kbd> `Project.collections`
+### <kbd>method</kbd> Project.collections()
 
 ```python
-collections(
-    filters: 'Mapping[str, Any] | None' = None,
-    order: 'str | None' = None,
-    per_page: 'int' = 50
-) → public.ProjectArtifactCollections
+self,
+filters: 'Mapping[str, Any] | None' = None,
+order: 'str | None' = None,
+per_page: 'int' = 50
 ```
 
-このプロジェクトに関連付けられているすべてのアーティファクトコレクションを返します。
-
-**引数:**
-
-* `filters`:  クエリに適用するフィルターのオプションのマッピング。
-* `order`:  結果の順序を指定するオプションの文字列です。先頭に `+` を付けると昇順 (デフォルト) 、`-` を付けると降順になります。
-* `per_page`:  1 ページあたりに取得するアーティファクトコレクションの数です。デフォルトは 50 です。
+このprojectに関連付けられているすべてのアーティファクトコレクションを返します。
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
+* `filters`: クエリに適用するフィルターのオプションのマッピング。
+* `order`: 結果の順序を指定するオプションの文字列です。先頭に `+` を付けると昇順 (デフォルト) 、`-` を付けると降順になります。
+* `per_page`: 1 ページあたりに取得するアーティファクトコレクションの数です。デフォルトは 50 です。
 
-### <kbd>method</kbd> `Project.sweeps`
+### <kbd>method</kbd> Project.sweeps()
 
 ```python
-sweeps(per_page: 'int' = 50) → Sweeps
+self,
+per_page: 'int' = 50,
+filters: 'dict[str, Any] | None' = None,
+order: 'str | None' = None
 ```
 
-このプロジェクト内の sweep を、ページ分割されたコレクションとして返します。
-
-**引数:**
-
-* `per_page`:  API リクエストごとに取得する sweep の数。
+このproject内の sweep を、ページ分割されたコレクションとして返します。
 
-**戻り値:**
-反復可能な `Sweep` オブジェクトのコレクションである `Sweeps` オブジェクト。
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-***
+* `per_page`: API リクエストごとに取得する sweep の数。
+* `filters`: (dict) Runs のフィルターを使用して特定の sweep をクエリします。詳細は wandb/apis/public/api.py:runs を参照してください。
+* `order`: 
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/public-api/projectartifactcollections.mdx b/ja/models/ref/python/public-api/projectartifactcollections.mdx
index 467226d724..4ad1e2e8e9 100644
--- a/ja/models/ref/python/public-api/projectartifactcollections.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/public-api/projectartifactcollections.mdx
@@ -1,36 +1,41 @@
 ---
 title: ProjectArtifactCollections
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: class
+namespace: wandb.apis.public.artifacts
 ---
 
-import { GitHubLink } from "/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx"
+import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/artifacts.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/artifacts.py#L381" />
 
-## <kbd>class</kbd> `ProjectArtifactCollections`
+## <kbd>class</kbd> wandb.apis.public.ProjectArtifactCollections
 
 プロジェクト内の artifact collection。
 
-**引数:**
+<div id="methods">
+  ## メソッド
+</div>
 
-* `service_api`:  このコレクションに対して W&amp;B API Call を実行する wandb-core サービスへのインターフェース。
-* `entity`:  プロジェクトを所有する entity (ユーザーまたはチーム) 。
-* `project`:  artifact collection をクエリする対象のプロジェクト名。
-* `filters`:  クエリに適用するフィルターのマッピング (任意) 。
-* `order`:  結果の並び順を指定する文字列 (任意) 。`order` の先頭に `+` を付けると昇順 (デフォルト) 、`-` を付けると降順になります。
-* `per_page`:  1 ページあたりに取得する artifact collection の数。デフォルトは 50 です。 
+### <kbd>メソッド</kbd> RelayPaginator.convert_objects()
 
-### <kbd>プロパティ</kbd> ProjectArtifactCollections.cursor
+```python
+self
+```
 
-次に取得するページの開始位置を示す、内部構造を意識する必要のないカーソルです。
+最後に取得したレスポンスデータを、イテレーションで返されるオブジェクトに変換します。
 
-この値は保存しておき、後続のページネーションされたクエリで `start=` として渡すことで、この paginator が前回終了した位置からイテレーションを再開できます。
+### <kbd>メソッド</kbd> Paginator.**next**()
 
-**戻り値:**
+```python
+self
+```
 
-* `str | None`: カーソルのプロパティ値。
+イテレーターから次の項目を返します。すべて取り出した場合は、StopIteration を発生させます
 
-***
+### <kbd>メソッド</kbd> Paginator.update_variables()
 
-### <kbd>プロパティ</kbd> ProjectArtifactCollections.more
\ No newline at end of file
+```python
+self
+```
+
+次のページを取得するためのクエリ変数を更新します。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/public-api/projects.mdx b/ja/models/ref/python/public-api/projects.mdx
index 4e2cbb7202..b3a5af7ab5 100644
--- a/ja/models/ref/python/public-api/projects.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/public-api/projects.mdx
@@ -1,37 +1,36 @@
 ---
 title: Projects
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: class
+namespace: wandb.apis.public.projects
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/projects.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/projects.py#L56" />
 
+## <kbd>class</kbd> wandb.apis.public.Projects
 
-## <kbd>class</kbd> `Projects`
+```python
+service_api: 'ServiceApi',
+entity: 'str',
+per_page: 'int' = 50
+```
 
-`Project` オブジェクトの遅延イテレータ。
+`Project` オブジェクトの遅延イテレーター。
 
 entity が作成して保存したプロジェクトにアクセスするためのイテラブルなインターフェース。
 
-### <kbd>method</kbd> `Projects.__init__`
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
 
-```python
-__init__(
-    service_api: 'ServiceApi',
-    entity: 'str',
-    per_page: 'int' = 50
-) → Projects
-```
+* `service_api`: このコレクションに対して W&amp;B API Call を実行する wandb-core サービスへのインターフェース。
+* `entity`: プロジェクトを所有する entity。
+* `per_page`: API へのリクエストごとに取得するプロジェクト数。
 
-**引数:**
-
-* `service_api`:  このコレクションに対する W&amp;B API Call を実行する wandb-core サービスへのインターフェース。
-* `entity` (str):  プロジェクトを取得する対象の entity 名 (ユーザー名またはチーム名) 。
-* `per_page` (int):  リクエストごとに取得するプロジェクト数 (デフォルトは 50) 。
-
-**例:**
+<div id="examples">
+  ## 例
+</div>
 
 ```python
 from wandb.apis.public.api import Api
@@ -47,26 +46,30 @@ for project in projects:
     print(f"- Is benchmark: {project.is_benchmark}")
 ```
 
-`Project` オブジェクトのイテラブルなコレクション。
-
-**引数:**
+<div id="methods">
+  ## メソッド
+</div>
 
-* `service_api`:  このコレクションに対して W&amp;B API Call を実行する wandb-core サービスへのインターフェース。
-* `entity`:  プロジェクトを所有する entity。
-* `per_page`:  API へのリクエストごとに取得するプロジェクト数。
+### <kbd>メソッド</kbd> RelayPaginator.convert_objects()
 
-***
+```python
+self
+```
 
-### <kbd>プロパティ</kbd> Projects.cursor
+最後に取得したレスポンスデータを、イテレートされるオブジェクトに変換します。
 
-次に取得するページの開始位置を示す、内部構造が公開されていないカーソルです。
+### <kbd>メソッド</kbd> Paginator.**next**()
 
-この値は保存しておき、後でページネーションされたクエリに `start=` として渡すことで、このページネーターが前回終了した位置から反復を再開できます。
+```python
+self
+```
 
-**戻り値:**
+イテレーターから次の項目を返します。要素がなくなった場合は StopIteration を送出します
 
-* `str | None`: カーソルのプロパティ値です。
+### <kbd>メソッド</kbd> Paginator.update_variables()
 
-***
+```python
+self
+```
 
-### <kbd>プロパティ</kbd> Projects.more
\ No newline at end of file
+次のページを取得するためのクエリ変数を更新します。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/public-api/registry.mdx b/ja/models/ref/python/public-api/registry.mdx
index c948ea5a2e..a3aa7bc6d7 100644
--- a/ja/models/ref/python/public-api/registry.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/public-api/registry.mdx
@@ -1,196 +1,124 @@
 ---
 title: Registry
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: クラス
+namespace: wandb.apis.public.registries.registry
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/registries/registry.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/registries/registry.py#L38" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `Registry`
-
-Registry 内の 1 つのレジストリ。 
-
-### <kbd>method</kbd> `Registry.__init__`
+## <kbd>クラス</kbd> wandb.apis.public.Registry
 
 ```python
-__init__(
-    service_api: 'ServiceApi',
-    organization: 'str',
-    entity: 'str',
-    name: 'str',
-    attrs: 'RegistryFragment | None' = None
-)
+(service_api: 'ServiceApi',
+organization: 'str',
+entity: 'str',
+name: 'str',
+attrs: 'RegistryFragment | None' = None)
 ```
 
-***
-
-### <kbd>property</kbd> Registry.allow_all_artifact_types
-
-レジストリで、すべての artifact タイプが許可されているかどうかを返します。
-
-`True` の場合、あらゆるタイプの artifact を追加できます。`False` の場合、artifact は `artifact_types` に列挙されたタイプに制限されます。
+Registry 内の 1 つのレジストリです。
 
-**戻り値:**
-
-* `bool`: allow&#95;all&#95;artifact&#95;types のプロパティ値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Registry.artifact_types
-
-Registry で許可されている artifact タイプを返します。
-
-`allow_all_artifact_types` が `True` の場合、`artifact_types` には、以前に保存されたタイプ、または現在 Registry で使用されているタイプが反映されます。`allow_all_artifact_types` が `False` の場合、artifact は `artifact_types` に含まれるタイプに制限されます。
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
 
-**注:**
+* `service_api`:
+* `organization`:
+* `entity`:
+* `name`:
+* `attrs`: 
 
-> 以前に保存された artifact タイプは削除できません。
+<div id="properties">
+  ## プロパティ
+</div>
 
-**例:**
+### <kbd>プロパティ</kbd> allow_all_artifact_types
 
-```python
-import wandb
+レジストリで、すべての アーティファクト タイプが許可されているかどうかを返します。
 
-registry = wandb.Api().create_registry()
-registry.artifact_types.append("model")
-registry.save()  # 一度保存すると、artifact type `model` は削除できなくなります
-registry.artifact_types.append("accidentally_added")
-registry.artifact_types.remove(
-     "accidentally_added"
-)  # タイプは保存前であれば削除できます
-```
+`True` の場合、あらゆるタイプの アーティファクト を追加できます。`False` の場合、アーティファクト は
+`artifact_types` に列挙されたタイプに制限されます。
 
-**戻り値:**
+### <kbd>プロパティ</kbd> artifact_types
 
-* `AddOnlyArtifactTypesList`: `artifact_types` プロパティの値。
+Registry で許可されている アーティファクト タイプを返します。
 
-***
+`allow_all_artifact_types` が `True` の場合、`artifact_types` には、以前に保存された
+タイプ、または現在 Registry で使用されているタイプが反映されます。
+`allow_all_artifact_types` が `False` の場合、アーティファクト は
+`artifact_types` に含まれるタイプに制限されます。
 
+注:
+以前に保存された アーティファクト タイプは削除できません。
 
-### <kbd>プロパティ</kbd> Registry.created_at
+### <kbd>プロパティ</kbd> created_at
 
 Registryが作成された日時。
 
-**戻り値:**
-
-* `str`: `created_at` プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>property</kbd> Registry.description
+### <kbd>プロパティ</kbd> 説明
 
 Registryの説明。
 
-**戻り値:**
-
-* `str | None`: 説明プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Registry.entity
+### <kbd>プロパティ</kbd> entity
 
 Registry の組織 entity。
 
-**戻り値:**
-
-* `str`: entity プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Registry.full_name
+### <kbd>プロパティ</kbd> full_name
 
 `wandb-registry-` プレフィックスを含むレジストリの完全な名前。
 
-**戻り値:**
-
-* `str`: `full_name` プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Registry.id
+### <kbd>プロパティ</kbd> id
 
 この Registry の一意の ID。
 
-**戻り値:**
-
-* `str`: `id` プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Registry.name
+### <kbd>プロパティ</kbd> 名
 
 `wandb-registry-` プレフィックスを除いたレジストリ名。
 
-**戻り値:**
-
-* `str`: `name` プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>property</kbd> Registry.organization
+### <kbd>プロパティ</kbd> organization
 
 Registry の組織名。
 
-**戻り値:**
+### <kbd>プロパティ</kbd> path
 
-* `str`: 組織名を表すプロパティ値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Registry.path
-
-***
-
-### <kbd>property</kbd> Registry.updated_at
+### <kbd>プロパティ</kbd> updated_at
 
 Registry の最終更新日時を表す Timestamp。
 
-**戻り値:**
-
-* `str`: updated&#95;at プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Registry.visibility
+### <kbd>プロパティ</kbd> visibility
 
 Registry の可視性。
 
-**戻り値:**
-
-* `Literal["organization", "restricted"]`:  可視性のレベル。
-  * &quot;organization&quot;: 組織内の誰でもこの Registry を閲覧できます。各ユーザーのロールは、後から UI の Settings で編集できます。
-  * &quot;restricted&quot;: UI で招待されたメンバーのみがこの Registry にアクセスできます。公開共有は無効化されます。
-
-**戻り値:**
-
-* `Literal['organization', 'restricted']`: 可視性のプロパティ値。
-
-***
+<div id="methods">
+  ## メソッド
+</div>
 
-### <kbd>method</kbd> `Registry.add_members`
+### <kbd>method</kbd> Registry.add_members()
 
 ```python
-add_members(*members: 'User | UserMember | Team | TeamMember | str') → Self
+self, *members: 'User | UserMember | Team | TeamMember | str'
 ```
 
 このレジストリにUsersまたはTeamsを追加します。
 
-**引数:**
-
-* `members`:  レジストリに追加するUsersまたはTeams。`User` オブジェクト、`Team` オブジェクト、またはそれらの文字列IDを受け付けます。
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-**戻り値:**
-必要に応じて、このレジストリ自体を返します。これにより、引き続きmethodチェーンを行えます。
+* `members`: レジストリに追加するUsersまたはTeams。`User` オブジェクト、`Team` オブジェクト、またはそれらの文字列IDを受け付けます。
 
-**Raises:**
+<div id="raises">
+  ##### 送出される例外
+</div>
 
-* `TypeError`:  引数としてメンバーが渡されなかった場合。
-* `ValueError`:  ユーザーまたはチームのIDを推定または解析できない場合。
+* `TypeError`: 引数としてメンバーが1つも渡されなかった場合。
+* `ValueError`: ユーザーまたはチームのIDを推定または解析できない場合。
 
-**Examples:**
+<div id="examples">
+  ##### 例
+</div>
 
 ```python
 import wandb
@@ -208,121 +136,108 @@ my_team = api.team(name="my-team")
 registry.add_members(my_team)
 ```
 
-***
-
-
-### <kbd>メソッド</kbd> `Registry.collections`
+### <kbd>メソッド</kbd> Registry.collections()
 
 ```python
-collections(
-    filter: 'dict[str, Any] | None' = None,
-    order: 'str | None' = None,
-    per_page: 'PositiveInt' = 100,
-    start: 'str | None' = None
-) → Collections
+self,
+filter: 'dict[str, Any] | None' = None,
+order: 'str | None' = None,
+per_page: 'PositiveInt' = 100,
+start: 'str | None' = None
 ```
 
 この Registry に属するコレクションを返します。
 
-**引数:**
-
-* `filter`:  コレクションのクエリに適用するフィルターのマッピング (省略可) 。
-* `order`:  結果の並び順を指定する string (省略可) 。先頭に &#39;+&#39; を付けると昇順 (デフォルト) 、&#39;-&#39; を付けると降順で並べ替えます。
-* `per_page`:  1 ページあたりに取得する結果数です。通常、これを変更する必要はありません。
-* `start`:  過去のクエリを再開するためのページネーションカーソルです。以前のページネーターの `.cursor` 属性から取得します。
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-***
+* `filter`: コレクションのクエリに適用するフィルターのマッピング (省略可) 。
+* `order`: 結果の並び順を指定する string (省略可) 。先頭に &#39;+&#39; を付けると昇順 (デフォルト) 、&#39;-&#39; を付けると降順で並べ替えます。
+* `per_page`: 1 ページあたりに取得する結果数です。通常、これを変更する必要はありません。
+* `start`: 過去のクエリを再開するためのページネーションカーソルです。以前のページネーターの `.cursor` 属性から取得します。
 
-### <kbd>クラスメソッド</kbd> `Registry.create`
+### <kbd>メソッド</kbd> Registry.create()
 
 ```python
-create(
-    api: 'Api',
-    organization: 'str',
-    name: 'str',
-    visibility: "Literal['organization', 'restricted']",
-    description: 'str | None' = None,
-    artifact_types: 'list[str] | None' = None
-) → Self
+api: 'Api',
+organization: 'str',
+name: 'str',
+visibility: "Literal['organization', 'restricted']",
+description: 'str | None' = None,
+artifact_types: 'list[str] | None' = None
 ```
 
 新しいRegistryを作成します。
 
-Registry名は、組織内で一意である必要があります。この関数は `api.create_registry()` を使用して呼び出してください。
-
-**引数:**
-
-* `api`:  W&amp;B API インスタンス。
-* `organization`:  組織の名。
-* `name`:  Registryの名 (`wandb-registry-` プレフィックスを除く) 。
-* `visibility`:  公開レベル (&#39;organization&#39; または &#39;restricted&#39;) 。
-* `description`:  Registryの説明 (省略可能) 。
-* `artifact_types`:  許可するアーティファクト タイプのリスト (省略可能) 。
-
-**戻り値:**
+Registry名は、組織内で一意である必要があります。
+この関数は `api.create_registry()` を使用して呼び出してください。
 
-* `Registry`:  新しく作成された Registry オブジェクト。
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-**例外:**
+* `api`: W&amp;B API インスタンス。
+* `organization`: 組織の名。
+* `name`: Registryの名 (`wandb-registry-` プレフィックスを除く) 。
+* `visibility`: 公開レベル (&#39;organization&#39; または &#39;restricted&#39;) 。
+* `description`: Registryの説明 (省略可能) 。
+* `artifact_types`: 許可するアーティファクト タイプのリスト (省略可能) 。
 
-* `ValueError`:  組織内に同じ名のRegistryがすでに存在する場合、または作成に失敗した場合。
+<div id="raises">
+  ##### 送出される例外
+</div>
 
-***
+* `ValueError`: 組織内に同じ名のRegistryがすでに存在する場合、または作成に失敗した場合。
 
-### <kbd>method</kbd> `Registry.delete`
+### <kbd>method</kbd> Registry.delete()
 
 ```python
-delete() → None
+self
 ```
 
 レジストリを削除します。この操作は元に戻せません。
 
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `Registry.load`
+### <kbd>method</kbd> Registry.load()
 
 ```python
-load() → None
+self
 ```
 
 バックエンドからレジストリの属性を読み込みます。
 
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `Registry.members`
+### <kbd>method</kbd> Registry.members()
 
 ```python
-members() → list[UserMember | TeamMember]
+self
 ```
 
 このレジストリの現在のメンバー (Users と Teams) を返します。
 
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `Registry.remove_members`
+### <kbd>method</kbd> Registry.remove_members()
 
 ```python
-remove_members(*members: 'User | UserMember | Team | TeamMember | str') → Self
+self, *members: 'User | UserMember | Team | TeamMember | str'
 ```
 
 このレジストリからUsersまたはTeamsを削除します。
 
-**Args:**
-
-* `members`:  レジストリから削除するUsersまたはTeams。`User` オブジェクト、`Team` オブジェクト、またはそれらの文字列IDを受け付けます。
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-**Returns:**
-必要に応じて、さらにmethodチェーンできるよう、このレジストリを返します。
+* `members`: レジストリから削除するUsersまたはTeams。`User` オブジェクト、`Team` オブジェクト、またはそれらの文字列IDを受け付けます。
 
-**Raises:**
+<div id="raises">
+  ##### 送出される例外
+</div>
 
-* `TypeError`:  引数としてメンバーが1つも渡されなかった場合。
-* `ValueError`:  ユーザーまたはチームのIDを推定または解析できない場合。
+* `TypeError`: 引数としてメンバーが1つも渡されなかった場合。
+* `ValueError`: ユーザーまたはチームのIDを推定または解析できない場合。
 
-**Examples:**
+<div id="examples">
+  ##### 例
+</div>
 
 ```python
 import wandb
@@ -340,100 +255,89 @@ old_team = api.team(name="old-team")
 registry.remove_members(old_team)
 ```
 
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `Registry.save`
+### <kbd>method</kbd> Registry.save()
 
 ```python
-save() → None
+self
 ```
 
 Registry の属性をバックエンドへ保存します。
 
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `Registry.team_members`
+### <kbd>method</kbd> Registry.team_members()
 
 ```python
-team_members() → list[TeamMember]
+self
 ```
 
 このレジストリに現在所属しているTeamsを返します。
 
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `Registry.update_member`
+### <kbd>method</kbd> Registry.update_member()
 
 ```python
-update_member(
-    member: 'User | UserMember | Team | TeamMember | str',
-    role: 'MemberRole | str'
-) → Self
+self,
+member: 'User | UserMember | Team | TeamMember | str',
+role: 'MemberRole | str'
 ```
 
 このRegistry内のメンバー (ユーザーまたはチーム) のロールを更新します。
 
-**引数:**
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-* `member`:  ロールを更新する対象のユーザーまたはチームです。`User` オブジェクト、`Team` オブジェクト、またはそれらの文字列 ID を受け取ります。
-* `role`:  メンバーに割り当てる新しいロールです。次のいずれかを指定できます。
+* `member`: ロールを更新する対象のユーザーまたはチームです。`User` オブジェクト、`Team` オブジェクト、またはそれらの文字列 ID を受け取ります。
+* `role`: メンバーに割り当てる新しいロールです。次のいずれかを指定できます。
   * &quot;admin&quot;
   * &quot;member&quot;
   * &quot;viewer&quot;
   * &quot;restricted&#95;viewer&quot; (W&amp;B サーバーでサポートされる場合)
 
-**戻り値:**
-必要に応じて、さらに method チェーンを行えるよう、このRegistry自身を返します。
+<div id="raises">
+  ##### 送出される例外
+</div>
 
-**送出される例外:**
+* `ValueError`: ユーザーまたはチームの ID を特定できない場合。
+
+<div id="examples">
+  ##### 例
+</div>
 
-* `ValueError`:  ユーザーまたはチームの ID を特定できない場合。
+Registry のすべてのユーザーを管理者にする
 
-**例:**
-Registry内のすべてのUsersを管理者にします ```python
+```python
 import wandb
 
 api = wandb.Api()
 
-<div id="fetch-an-existing-registry">
-  # 既存のRegistryを取得する
-</div>
-
-registry = api.registry(name=&quot;my-registry&quot;, organization=&quot;my-org&quot;)
-
-for member in registry.user&#95;members():
-registry.update&#95;member(member.user, role=&quot;admin&quot;)
-
-````
+# 既存のRegistryを取得する
+registry = api.registry(name="my-registry", organization="my-org")
 
----
+for member in registry.user_members():
+    registry.update_member(member.user, role="admin")
+```
 
-### <kbd>method</kbd> `Registry.user_members`
+### <kbd>method</kbd> Registry.user_members()
 
 ```python
-user_members() → list[UserMember]
-````
+self
+```
 
 このRegistryに現在所属しているメンバーUsersを返します。
 
-***
-
-### <kbd>method</kbd> `Registry.versions`
+### <kbd>method</kbd> Registry.versions()
 
 ```python
-versions(
-    filter: 'dict[str, Any] | None' = None,
-    per_page: 'PositiveInt' = 100,
-    start: 'str | None' = None
-) → Versions
+self,
+filter: 'dict[str, Any] | None' = None,
+per_page: 'PositiveInt' = 100,
+start: 'str | None' = None
 ```
 
 このRegistryに属するアーティファクト versionを返します。
 
-**引数:**
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
 * `filter`:  アーティファクト version のクエリに適用する、省略可能なフィルターのマッピング。
 * `per_page`:  1ページあたりに取得する結果の数です。通常、これを変更する理由はありません。
diff --git a/ja/models/ref/python/public-api/reports.mdx b/ja/models/ref/python/public-api/reports.mdx
index b2af27ad46..3d27a39cfe 100644
--- a/ja/models/ref/python/public-api/reports.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/public-api/reports.mdx
@@ -1,59 +1,59 @@
 ---
 title: Reports
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: クラス
+namespace: wandb.apis.public.reports
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/reports.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/reports.py#L27" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `Reports`
-
-Reports は `BetaReport` オブジェクトの遅延評価イテレータです。
-
-### <kbd>method</kbd> `Reports.__init__`
+## <kbd>クラス</kbd> wandb.apis.public.Reports
 
 ```python
-__init__(
-    service_api: 'ServiceApi',
-    project: 'Project',
-    name: 'str | None' = None,
-    entity: 'str | None' = None,
-    per_page: 'int' = 50
-)
+(service_api: 'ServiceApi',
+project: 'Project',
+name: 'str | None' = None,
+entity: 'str | None' = None,
+per_page: 'int' = 50)
 ```
 
-**引数:**
-
-* `service_api`: このコレクションに対して W&amp;B API Call を実行する wandb-core サービスへのインターフェース。
-* `project` (`wandb.sdk.internal.Project`): Reports を取得する対象のプロジェクト。
-* `name` (str, optional): フィルター対象のレポート名。`None` の場合は、すべての Reports を取得します。
-* `entity` (str, optional): プロジェクトの entity 名。デフォルトでは、プロジェクトの entity が使用されます。
-* `per_page` (int): 1 ページあたりに取得する Reports の数 (デフォルトは 50) 。
+Reports は、`BetaReport` オブジェクトを遅延的に返すイテレーターです。
 
-***
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
 
-### <kbd>プロパティ</kbd> Reports.length
+* `service_api`: このコレクションに対して W&amp;B API Call を実行する wandb-core サービスへのインターフェース。
+* `project`: Reports を取得する対象のプロジェクト。
+* `name`: フィルター対象のレポート名。`None` の場合は、すべての Reports を取得します。
+* `entity`: プロジェクトの entity 名。デフォルトでは、プロジェクトの entity が使用されます。
+* `per_page`: 1 ページあたりに取得する Reports の数 (デフォルトは 50) 。
 
-***
+<div id="methods">
+  ## メソッド
+</div>
 
-### <kbd>method</kbd> `Reports.convert_objects`
+### <kbd>メソッド</kbd> Reports.convert_objects()
 
 ```python
-convert_objects() → list[BetaReport]
+self
 ```
 
 GraphQL のエッジを File オブジェクトに変換します。
 
-***
+### <kbd>メソッド</kbd> Paginator.**next**()
+
+```python
+self
+```
 
+イテレーターから次の項目を返します。要素がなくなった場合は、StopIteration を発生させます
 
-### <kbd>method</kbd> `Reports.update_variables`
+### <kbd>メソッド</kbd> Reports.update_variables()
 
 ```python
-update_variables() → None
+self
 ```
 
-ページネーション用のGraphQLクエリ変数を更新します。
+ページネーション用のGraphQLクエリ変数を更新します。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/public-api/run.mdx b/ja/models/ref/python/public-api/run.mdx
index c33c0c2475..801c940d92 100644
--- a/ja/models/ref/python/public-api/run.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/public-api/run.mdx
@@ -1,291 +1,206 @@
 ---
 title: Run
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: class
+namespace: wandb.apis.public.runs
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/runs.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/runs.py#L598" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `Run`
-
-entity とプロジェクトに関連付けられた 1 つの run。
-
-### <kbd>method</kbd> `Run.__init__`
+## <kbd>クラス</kbd> wandb.apis.public.Run
 
 ```python
-__init__(
-    service_api: 'ServiceApi',
-    entity: 'str',
-    project: 'str',
-    run_id: 'str',
-    attrs: 'Mapping | None' = None,
-    include_sweeps: 'bool' = False,
-    lazy: 'bool' = True,
-    api_key: 'str | None' = None
-)
+(service_api: 'ServiceApi',
+entity: 'str',
+project: 'str',
+run_id: 'str',
+attrs: 'Mapping | None' = None,
+include_sweeps: 'bool' = False,
+lazy: 'bool' = True,
+api_key: 'str | None' = None)
 ```
 
-**引数:**
-
-* `service_api`:  この run に対して W&amp;B API Call を実行する wandb-core サービスへのインターフェース。
-* `entity`:  run に関連付けられた entity。
-* `project`:  run に関連付けられたプロジェクト。
-* `run_id`:  run の一意の ID。
-* `attrs`:  run の属性。
-* `include_sweeps`:  run に Sweeps を含めるかどうか。
-
-**属性:**
-
-* `tags` ([str]):  run に関連付けられたタグのリスト
-* `url` (str):  この run の URL
-* `id` (str):  run の一意の ID (デフォルトは 8 文字)
-* `name` (str):  run の名前
-* `state` (str):  次のいずれか: running, finished, crashed, killed, preempting, preempted
-* `config` (dict):  run に関連付けられたハイパーパラメーターの dict
-* `created_at` (str):  run が開始された日時を示す ISO Timestamp
-* `system_metrics` (dict):  run に対して記録された最新のシステムメトリクス
-* `summary` (dict):  現在の summary を保持する、変更可能な dict 風のプロパティ。`update` を呼び出すと、変更内容が永続化されます。
-* `project` (str):  run に関連付けられたプロジェクト
-* `entity` (str):  run に関連付けられた entity の名前
-* `project_internal_id` (int):  プロジェクトの内部 ID
-* `user` (str):  run を作成したユーザーの名前
-* `path` (str):  一意の ID [entity]/[project]/[run&#95;id]
-* `notes` (str):  run に関するメモ
-* `read_only` (boolean):  run を編集可能かどうか
-* `history_keys` (str):  `wandb.Run.log({"key": "value"})` でログされた履歴メトリクスのキー
-* `metadata` (str):  wandb-metadata.json から取得した run のメタデータ
-
-Run オブジェクトを初期化します。
-
-Run は、api が wandb.Api のインスタンスである場合、常に api.runs() を呼び出して初期化されます。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Run.config
+entity と project に関連付けられた 1 つの run。
+
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
+
+* `service_api`: この run に対して W&amp;B API Call を実行する wandb-core サービスへのインターフェース。
+* `entity`: run に関連付けられた entity。
+* `project`: run に関連付けられた project。
+* `run_id`: run の一意の ID。
+* `attrs`: run の属性。
+* `include_sweeps`: run に Sweeps を含めるかどうか。
+* `lazy`:
+* `api_key`: 
+
+<div id="attributes">
+  ## 属性
+</div>
+
+* `tags` (`[str]`): run に関連付けられているタグのリスト
+* `url` (`str`): この run の URL
+* `id` (`str`): run の一意の ID (デフォルトは 8 文字) 
+* `name` (`str`): run の名前
+* `state` (`str`): 次のいずれか: running, finished, crashed, killed, preempting, preempted
+* `config` (`dict`): run に関連付けられているハイパーパラメーターの dict
+* `created_at` (`str`): run が開始された日時を示す ISO タイムスタンプ
+* `system_metrics` (`dict`): run について記録された最新のシステムメトリクス
+* `summary` (`dict`): 現在の summary を保持する、変更可能な dict 風のプロパティです。update を呼び出すと、変更内容が永続化されます。
+* `project` (`str`): run に関連付けられている project
+* `entity` (`str`): run に関連付けられている entity の名前
+* `project_internal_id` (`int`): project の内部 ID
+* `user` (`str`): run を作成したユーザーの名前
+* `path` (`str`): 一意の ID `[entity]/[project]/[run_id]`
+* `notes` (`str`): run に関するメモ
+* `read_only` (`boolean`): run を編集可能かどうか
+* `history_keys` (`str`): `wandb.Run.log({"key": "value"})` でログされた履歴メトリクスのキー
+* `metadata` (`str`): wandb-metadata.json に含まれる run のメタデータ
+
+<div id="properties">
+  ## プロパティ
+</div>
+
+### <kbd>プロパティ</kbd> config
 
 run の設定を取得します。lazy モードの場合は、完全なデータを自動的に読み込みます。
 
-**戻り値:**
-
-* `dict[str, Any]`: `config` プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Run.entity
+### <kbd>プロパティ</kbd> entity
 
 run に関連付けられている entity。
 
-**戻り値:**
-
-* `str`: entity プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Run.id
+### <kbd>プロパティ</kbd> id
 
 run の一意の ID です。
 
-**戻り値:**
-
-* `str`: id プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Run.lastHistoryStep
+### <kbd>プロパティ</kbd> lastHistoryStep
 
 run の履歴にログされた最後の step を返します。
 
-**戻り値:**
-
-* `int`: lastHistoryStep プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>property</kbd> Run.metadata
+### <kbd>プロパティ</kbd> metadata
 
 wandb-metadata.json に含まれる run のメタデータ。
 
 メタデータには、run の説明、tags、開始時刻、メモリ使用量などが含まれます。
 
-**戻り値:**
-
-* `dict[str, Any] | None`: metadata プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Run.name
+### <kbd>プロパティ</kbd> name
 
 run の名。
 
-**戻り値:**
-
-* `str | None`: `name` プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Run.path
+### <kbd>プロパティ</kbd> path
 
-run のパスです。パスは、entity、プロジェクト、run&#95;id を含む list です。
+run のパスです。パスは、entity、project、run&#95;id を含む list です。
 
-**戻り値:**
-
-* `list[str]`: パスのプロパティ値です。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Run.rawconfig
+### <kbd>プロパティ</kbd> rawconfig
 
 内部キーを含む run 設定の生データを取得します。lazy モードの場合は、完全なデータを自動的に読み込みます。
 
-**戻り値:**
-
-* `dict[str, Any]`: rawconfig プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Run.state
+### <kbd>プロパティ</kbd> state
 
 run の状態です。
 
 次の表は、run が取り得る状態を示しています。
 
-| 状態    | 説明 | | -------- | ----------- | | Crashed  | マシンのクラッシュなどにより、内部プロセスからのハートビート送信が停止した状態です。 | | Failed   | Run がゼロ以外の終了ステータスで終了した状態です。 | | Finished | Run が終了し、データの同期が完了した、または `wandb.Run.finish()` が呼び出された状態です。 | | Killed   | 完了前に Run が強制的に停止された状態です。 | | Running  | Run は現在も実行中で、直近でハートビートを送信しています。 | | Pending  | Run はスケジュールされていますが、まだ開始されていない状態です (sweep や Launch job で一般的です) 。 |
-
-**戻り値:**
-
-* `str`: 状態プロパティの値です。
+| 状態       | 説明                                                              |
+| -------- | --------------------------------------------------------------- |
+| Crashed  | マシンのクラッシュなどにより、内部プロセスからのハートビート送信が停止した状態です。                      |
+| Failed   | Run がゼロ以外の終了ステータスで終了した状態です。                                     |
+| Finished | Run が終了し、データの同期が完了した、または `wandb.Run.finish()` が呼び出された状態です。      |
+| Killed   | 完了前に Run が強制的に停止された状態です。                                        |
+| Running  | Run は現在も実行中で、直近でハートビートを送信しています。                                 |
+| Pending  | Run はスケジュールされていますが、まだ開始されていない状態です (sweep や Launch job で一般的です) 。 |
 
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Run.storage_id
+### <kbd>プロパティ</kbd> storage_id
 
 run の一意なストレージ識別子。
 
-**戻り値:**
-
-* `str`: `storage_id` プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Run.summary
+### <kbd>プロパティ</kbd> summary
 
 run の summary メトリクスを取得します。lazy モードの場合、完全なデータを自動的に読み込みます。
 
-**戻り値:**
-
-* `HTTPSummary`: summary のプロパティ値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Run.summary_metrics
+### <kbd>プロパティ</kbd> summary_metrics
 
 run の summary メトリクスを取得します。lazy モードの場合は、全データを自動的に読み込みます。
 
-**戻り値:**
-
-* `dict[str, Any]`: `summary_metrics` プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Run.sweep
+### <kbd>プロパティ</kbd> sweep
 
 この run に関連付けられた sweep です。include&#95;sweeps が False の場合は、sweep データを読み込みます。
 
-**戻り値:**
-
-* `public.Sweep | None`: sweep プロパティの値です。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Run.sweep_name
+### <kbd>プロパティ</kbd> sweep_name
 
 sweep 名を取得します。sweepName は lightweight fragment に含まれているため、常に利用できます。
 
-**戻り値:**
-
-* `str | None`: `sweep_name` プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Run.system_metrics
+### <kbd>プロパティ</kbd> system_metrics
 
 run のシステムメトリクスを取得します。lazy モードの場合は、完全なデータを自動的に読み込みます。
 
-**戻り値:**
-
-* `dict[str, Any]`: system&#95;metrics プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Run.url
+### <kbd>プロパティ</kbd> url
 
 run の URL。
 
-run の URL は、entity、プロジェクト、run&#95;id から生成されます。SaaS ユーザーの場合は、`https://wandb.ai/entity/project/run_id` の形式になります。
-
-**戻り値:**
-
-* `str`: url プロパティの値。
+run の URL は、entity、project、run&#95;id から生成されます。SaaS ユーザーの場合は、`https://wandb.ai/entity/project/run_id` の形式になります。
 
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Run.username
+### <kbd>プロパティ</kbd> username
 
 この API は非推奨です。代わりに `entity` を使用してください。
 
-**戻り値:**
-
-* `str`: username のプロパティの値。
+<div id="methods">
+  ## メソッド
+</div>
 
-***
-
-### <kbd>method</kbd> `Run.beta_scan_history`
+### <kbd>メソッド</kbd> Run.beta_scan_history()
 
 ```python
-beta_scan_history(
-    keys: 'list[str] | None' = None,
-    page_size: 'int' = 1000,
-    min_step: 'int' = 0,
-    max_step: 'int | None' = None,
-    use_cache: 'bool' = True
-) → public.HistoryScan
+self,
+keys: 'list[str] | None' = None,
+page_size: 'int' = 1000,
+min_step: 'int' = 0,
+max_step: 'int | None' = None,
+use_cache: 'bool' = True
 ```
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
+
+* `keys`:
+* `page_size`:
+* `min_step`:
+* `max_step`:
+* `use_cache`: 
 
-### <kbd>クラスメソッド</kbd> `Run.create`
+### <kbd>メソッド</kbd> Run.create()
 
 ```python
-create(
-    api: 'public.Api',
-    run_id: 'str | None' = None,
-    project: 'str | None' = None,
-    entity: 'str | None' = None,
-    state: "Literal['running', 'pending']" = 'running'
-) → Self
+api: 'public.Api',
+run_id: 'str | None' = None,
+project: 'str | None' = None,
+entity: 'str | None' = None,
+state: "Literal['running', 'pending']" = 'running'
 ```
 
-指定されたプロジェクトに対して run を作成します。
+指定されたprojectに対して run を作成します。
 
 ほとんどのユースケースでは、`wandb.init()` を使用してください。`wandb.init()` のほうが、run の作成と更新をより堅牢に処理できます。`wandb.apis.public.Run.create` は、スケジュールできない可能性があるジョブ (たとえば、GPU が不足している Kubernetes クラスター内のジョブや、競合が激しいジョブ) に対して &quot;pending&quot; 状態の run を作成する場合など、特定のシナリオ向けです。これらの pending run は、後で再開して W&amp;B でトラッキングできます。
 
 この method で作成された run には機能上の制限があります。この方法で作成した run に対して `update()` を呼び出しても、期待どおりに動作しない場合があります。
 
-**引数:**
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-* `api`:  W&amp;B API インスタンス。
-* `run_id`:  省略可能な run ID。指定しない場合は、ランダムな ID が生成されます。
-* `project`:  省略可能なプロジェクト名。デフォルトは API 設定のプロジェクト、または &quot;uncategorized&quot; です。
-* `entity`:  省略可能な entity (ユーザーまたはチーム) 名。
-* `state`:  run の初期状態。後で再開する run には &quot;pending&quot;、すぐに実行する場合は &quot;running&quot; を使用します。
+* `api`: W&amp;B API インスタンス。
+* `run_id`: 省略可能な run ID。指定しない場合は、ランダムな ID が生成されます。
+* `project`: 省略可能な project名。デフォルトは API 設定のproject、または &quot;uncategorized&quot; です。
+* `entity`: 省略可能な entity (ユーザーまたはチーム) 名。
+* `state`: run の初期状態。後で再開する run には &quot;pending&quot;、すぐに実行する場合は &quot;running&quot; を使用します。
 
-**戻り値:**
-作成された run を表す Run object。
+<div id="examples">
+  ##### 例
+</div>
 
-**例:**
 後で実行するための pending run を作成する
 
 ```python
@@ -304,200 +219,184 @@ run = Run.create(
 )
 ```
 
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `Run.delete`
+### <kbd>メソッド</kbd> Run.delete()
 
 ```python
-delete(delete_artifacts: 'bool' = False) → None
+self,
+delete_artifacts: 'bool' = False
 ```
 
 指定されたrunをwandbバックエンドから削除します。
 
-**引数:**
-
-* `delete_artifacts` (bool, 任意): runに関連付けられたartifactも削除するかどうか。
-
-***
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
+* `delete_artifacts`: runに関連付けられたartifactも削除するかどうか。
 
-### <kbd>method</kbd> `Run.download_history_exports`
+### <kbd>メソッド</kbd> Run.download_history_exports()
 
 ```python
-download_history_exports(
-    download_dir: 'pathlib.Path | str',
-    require_complete_history: 'bool' = True
-) → runhistory.DownloadHistoryResult
+self,
+download_dir: 'pathlib.Path | str',
+require_complete_history: 'bool' = True
 ```
 
 run の parquet 形式の履歴ファイルをすべて、指定したディレクトリにダウンロードします。
 
-**引数:**
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-* `download_dir`:  履歴ファイルのダウンロード先ディレクトリ。
-* `require_complete_history`:  完全な履歴のダウンロードを必須にするかどうか。true の場合、run にまだ parquet ファイルへエクスポートされていないデータが含まれていると、IncompleteRunHistoryError が発生します。
+* `download_dir`: 履歴ファイルのダウンロード先ディレクトリ。
+* `require_complete_history`: 完全な履歴のダウンロードを必須にするかどうか。true の場合、run にまだ parquet ファイルへエクスポートされていないデータが含まれていると、IncompleteRunHistoryError が発生します。
 
-**戻り値:**
-DownloadHistoryResult。
+<div id="raises">
+  ##### 送出される例外
+</div>
 
-**Raises:**
+* `IncompleteRunHistoryError`: require&#95;complete&#95;history が True で、run にまだ parquet ファイルへエクスポートされていないデータが含まれている場合。
+* `WandbApiFailedError`: 履歴が不完全な場合以外の理由で API リクエストが失敗した場合。
 
-* `IncompleteRunHistoryError`:  require&#95;complete&#95;history が True で、run にまだ parquet ファイルへエクスポートされていないデータが含まれている場合。
-* `WandbApiFailedError`:  履歴が不完全な場合以外の理由で API リクエストが失敗した場合。
-
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `Run.file`
+### <kbd>メソッド</kbd> Run.file()
 
 ```python
-file(name: 'str') → public.File
+self,
+name: 'str'
 ```
 
 artifact 内で、指定した名前のファイルのパスを返します。
 
-**引数:**
-
-* `name` (str):  取得するファイルの名前。
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-**戻り値:**
-`name` 引数に一致する `File`。
+* `name`: 取得するファイルの名前。
 
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `Run.files`
+### <kbd>メソッド</kbd> Run.files()
 
 ```python
-files(
-    names: 'list[str] | None' = None,
-    pattern: 'str | None' = None,
-    per_page: 'int' = 50
-) → public.Files
+self,
+names: 'list[str] | None' = None,
+pattern: 'str | None' = None,
+per_page: 'int' = 50
 ```
 
 指定した条件に一致する run 内のすべてのファイルに対応する `Files` オブジェクトを返します。
 
-一致対象として、完全なファイル名のリストまたはパターンを指定できます。両方を指定した場合、パターンは無視されます。
-
-**引数:**
+一致対象として、完全なファイル名のリストまたはパターンを指定できます。
+両方を指定した場合、パターンは無視されます。
 
-* `names` (list):  取得するファイル名のリスト。空の場合はすべてのファイルを返します
-* `pattern` (str, optional):  W&amp;B からファイルを返す際に使用するマッチングパターンです。このパターンには mySQL の LIKE 構文を使用します。たとえば、`.json` で終わるすべてのファイルに一致させるには `%.json` を指定します。`names` と `pattern` の両方を指定すると、ValueError が発生します。
-* `per_page` (int):  1 ページあたりの結果数。
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-**戻り値:**
-`File` オブジェクトを反復するイテレータである `Files` オブジェクト。
+* `names`: 取得するファイル名のリスト。空の場合はすべてのファイルを返します
+* `pattern`: W&amp;B からファイルを返す際に使用するマッチングパターンです。このパターンには mySQL の LIKE 構文を使用します。たとえば、`.json` で終わるすべてのファイルに一致させるには `%.json` を指定します。`names` と `pattern` の両方を指定すると、ValueError が発生します。
+* `per_page`: 1 ページあたりの結果数。
 
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `Run.history`
+### <kbd>メソッド</kbd> Run.history()
 
 ```python
-history(
-    samples: 'int' = 500,
-    keys: 'list[str] | None' = None,
-    x_axis: 'str' = '_step',
-    pandas: 'bool' = True,
-    stream: "Literal['default', 'system']" = 'default'
-) → list[dict[str, Any]] | pd.DataFrame
+self,
+samples: 'int' = 500,
+keys: 'list[str] | None' = None,
+x_axis: 'str' = '_step',
+pandas: 'bool' = True,
+stream: "Literal['default', 'system']" = 'default'
 ```
 
 run のサンプリングされた履歴メトリクスを返します。
 
 履歴レコードがサンプリングされていても問題なければ、この方法のほうがシンプルで高速です。
 
-**引数:**
-
-* `samples `:  (int, optional) 返すサンプル数
-* `pandas `:  (bool, optional) pandas dataframe を返す
-* `keys `:  (list, optional) 特定のキーのメトリクスのみを返す
-* `x_axis `:  (str, optional) このメトリクスを xAxis として使用します。デフォルトは &#95;step です
-* `stream `:  (str, optional) メトリクスの場合は &quot;default&quot;、マシンメトリクスの場合は &quot;system&quot;
-
-**戻り値:**
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-* `pandas.DataFrame`:  pandas=True の場合、履歴メトリクスを `pandas.DataFrame` として返します。
-* `list of dicts`:  pandas=False の場合、履歴メトリクスを dict のリストとして返します。
+* `samples`: (int, optional) 返すサンプル数
+* `keys`: (list, optional) 特定のキーのメトリクスのみを返す
+* `x_axis`: (str, optional) このメトリクスを xAxis として使用します。デフォルトは &#95;step です
+* `pandas`: (bool, optional) pandas dataframe を返す
+* `stream`: (str, optional) メトリクスの場合は &quot;default&quot;、マシンメトリクスの場合は &quot;system&quot;
 
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `Run.load`
+### <kbd>メソッド</kbd> Run.load()
 
 ```python
-load(force: 'bool' = False) → dict[str, Any]
+self,
+force: 'bool' = False
 ```
 
 lazy モードに応じた適切なフラグメントを使用して run データを読み込みます。
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
+
+* `force`: True の場合、すでに読み込み済みであっても、サーバーから run データを再取得します。
 
+<div id="raises">
+  ##### 送出される例外
+</div>
 
-### <kbd>method</kbd> `Run.load_full_data`
+* `RunNotFoundError`: run が見つからない場合、または run のデータを読み込めない場合。
+
+### <kbd>method</kbd> Run.load_full_data()
 
 ```python
-load_full_data(force: 'bool' = False) → dict[str, Any]
+self,
+force: 'bool' = False
 ```
 
 設定、systemMetrics、summaryMetrics などの重いフィールドを含む run の完全なデータを読み込みます。
 
 このmethodは、Runs を一覧表示する際に最初に `lazy=True` を指定したものの、特定の run について完全なデータにアクセスする必要がある場合に便利です。
 
-**引数:**
-
-* `force`:  データがすでに読み込まれている場合でも強制的に再読み込みします
-
-**戻り値:**
-読み込まれた run の属性
-
-***
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
+* `force`: データがすでに読み込まれている場合でも強制的に再読み込みします
 
-### <kbd>method</kbd> `Run.log_artifact`
+### <kbd>メソッド</kbd> Run.log_artifact()
 
 ```python
-log_artifact(
-    artifact: 'wandb.Artifact',
-    aliases: 'Collection[str] | None' = None,
-    tags: 'Collection[str] | None' = None
-) → wandb.Artifact
+self,
+artifact: 'wandb.Artifact',
+aliases: 'Collection[str] | None' = None,
+tags: 'Collection[str] | None' = None
 ```
 
 artifact を run の出力として宣言します。
 
-**引数:**
-
-* `artifact` (`Artifact`):  `wandb.Api().artifact(name)` から返される artifact。
-* `aliases` (list, optional):  この artifact に適用するエイリアス。
-* `tags`:  (list, optional) 必要に応じてこの artifact に適用するタグ。
-
-**戻り値:**
-`Artifact` オブジェクト。
-
-***
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
+* `artifact`: `wandb.Api().artifact(name)` から返される artifact。
+* `aliases`: この artifact に適用するエイリアス。
+* `tags`: (list, optional) 必要に応じてこの artifact に適用するタグ。
 
-### <kbd>method</kbd> `Run.logged_artifacts`
+### <kbd>メソッド</kbd> Run.logged_artifacts()
 
 ```python
-logged_artifacts(per_page: 'int' = 100) → public.RunArtifacts
+self,
+per_page: 'int' = 100
 ```
 
 この run によってログされたすべての artifact を取得します。
 
 run の実行中にログされたすべての出力 artifact を取得します。反復処理することも、1 つのリストにまとめることもできる、ページ分割された結果を返します。
 
-**引数:**
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
 * `per_page`:  API リクエストごとに取得する artifact の数。
 
-**戻り値:**
-この run の実行中に出力としてログされた、すべての Artifact object を含む反復可能な collection。
-
-**例:**
+<div id="examples">
+  ##### 例
+</div>
 
 ```python
 import wandb
@@ -520,158 +419,175 @@ for logged_artifact in finished_run.logged_artifacts():
     print(logged_artifact.name)
 ```
 
-***
+### <kbd>メソッド</kbd> Run.save()
 
+```python
+self
+```
 
-### <kbd>method</kbd> `Run.save`
+run オブジェクトへの変更を W&amp;B バックエンドに保存します。
+
+### <kbd>メソッド</kbd> Run.scan_history()
 
 ```python
-save() → None
+self,
+keys: 'list[str] | None' = None,
+page_size: 'int' = 1000,
+min_step: 'int' = 0,
+max_step: 'int | None' = None,
+use_cache: 'bool' = True
 ```
 
-run オブジェクトへの変更を W&amp;B バックエンドに保存します。
+run のすべての履歴レコードを反復処理できる iterable なコレクションを返します。
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
+* `keys`: run の履歴から読み取るメトリクスのリストです。keys が指定されていない場合は、すべてのメトリクスを返します。
+* `page_size`: 一度に読み取る履歴レコード数です。
+* `min_step`: 履歴の読み取りを開始する最小の step (この値を含む) です。
+* `max_step`: 履歴を読み取る最大の step (この値は含まない) です。
+* `use_cache`: True に設定すると、`WANDB_CACHE_DIR` に run の履歴があるか確認します。キャッシュ内に run の履歴が見つからない場合は、サーバーからダウンロードされます。False に設定すると、run の履歴は毎回ダウンロードされます。
 
-### <kbd>method</kbd> `Run.scan_history`
+### <kbd>メソッド</kbd> Run.stop()
 
 ```python
-scan_history(
-    keys: 'list[str] | None' = None,
-    page_size: 'int' = 1000,
-    min_step: 'int' = 0,
-    max_step: 'int | None' = None,
-    use_cache: 'bool' = True
-) → public.HistoryScan
+self
 ```
 
-run のすべての履歴レコードを反復処理できる iterable なコレクションを返します。
+この run が正常に停止するようリクエストします。
+
+これにより、W&amp;B バックエンドで run の停止フラグが設定されます。これは、W&amp;B App UI の &quot;Stop run&quot; ボタンによって送信されるシグナルと同じものです。run を実行しているプロセスは、通常のハートビートを通じてこのフラグを検知し、run を正常にシャットダウンします。そのため、リモートの run (たとえば Kubernetes pod 上の run) を終了する場合にも安全です。
 
-**引数:**
+停止は非同期です。このメソッドは、run が終了した時点ではなく、バックエンドで run にフラグが設定された時点で返ります。再度呼び出しても、またはすでに実行されていない run に対して呼び出しても、効果はありません。
 
-* `keys`:  run の履歴から読み取るメトリクスのリストです。keys が指定されていない場合は、すべてのメトリクスを返します。
-* `page_size`:  一度に読み取る履歴レコード数です。
-* `min_step`:  履歴の読み取りを開始する最小の step (この値を含む) です。
-* `max_step`:  履歴を読み取る最大の step (この値は含まない) です。
-* `use_cache`:  True に設定すると、`WANDB_CACHE_DIR` に run の履歴があるか確認します。キャッシュ内に run の履歴が見つからない場合は、サーバーからダウンロードされます。False に設定すると、run の履歴は毎回ダウンロードされます。
+<div id="raises">
+  ##### 送出される例外
+</div>
 
-**戻り値:**
-履歴レコードを取得するために反復処理できる HistoryScan オブジェクト。
+* `wandb.Error`: リクエストに失敗した場合。
 
-***
+<div id="examples">
+  ##### 例
+</div>
+
+```python
+import wandb
+
+run = wandb.Api().run("entity/project/run_id")
+run.stop()
+```
 
-### <kbd>method</kbd> `Run.to_html`
+### <kbd>メソッド</kbd> Run.to_html()
 
 ```python
-to_html(height: 'int' = 420, hidden: 'bool' = False) → str
+self,
+height: 'int' = 420,
+hidden: 'bool' = False
 ```
 
 このrunを表示するiframeを含むHTMLを生成します。
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
+* `height`:
+* `hidden`: 
 
-### <kbd>method</kbd> `Run.update`
+### <kbd>メソッド</kbd> Run.update()
 
 ```python
-update() → None
+self
 ```
 
 run オブジェクトへの変更を wandb バックエンドに保存します。
 
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `Run.update_state`
+### <kbd>メソッド</kbd> Run.update_state()
 
 ```python
-update_state(state: 'str') → bool
+self,
+state: 'str'
 ```
 
 run の状態を更新します。
 
 サポートされる遷移:
 
-* `running`、`failed`、`crashed`、または `preempted` から `pending` へ   (例: 終了した run または進行中の run をキューに入れ直す) 
-  * `pending` または `running` から `failed` へ   (例: プリエンプトされた run または失われた run を failed としてマークする) 
+* `running`、`failed`、`crashed`、または `preempted` から `pending` へ   (例: 終了した run または進行中の run をキューに入れ直す)
+  * `pending` または `running` から `failed` へ   (例: プリエンプトされた run または失われた run を failed としてマークする)
 
 sweep の run の状態は更新できません。
 
 可能な run の状態の一覧については `Run.state` を参照してください。
 
-**引数:**
-
-* `state`:  遷移先の run の状態です。`"pending"` または `"failed"` のいずれかです。
-
-**戻り値:**
-状態の更新に成功した場合は `True` を返します。
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-**Raises:**
+* `state`: 遷移先の run の状態です。`"pending"` または `"failed"` のいずれかです。
 
-* `wandb.Error`:  要求された状態遷移が許可されていない場合、またはサーバーがこの操作をサポートしていない場合。
+<div id="raises">
+  ##### 送出される例外
+</div>
 
-***
+* `wandb.Error`: 要求された状態遷移が許可されていない場合、またはサーバーがこの操作をサポートしていない場合。
 
-### <kbd>method</kbd> `Run.upload_file`
+### <kbd>メソッド</kbd> Run.upload_file()
 
 ```python
-upload_file(path: 'str', root: 'str' = '.') → public.File
+self,
+path: 'str',
+root: 'str' = '.'
 ```
 
 ローカルファイルを W&amp;B にアップロードし、この run に関連付けます。
 
-**引数:**
-
-* `path` (str):  アップロードするファイルのパス。絶対パスまたは相対パスを指定できます。
-* `root` (str):  ファイルの保存先の基準となるルートパス。たとえば、ファイルを run 内で &quot;my&#95;dir/file.txt&quot; として保存し、現在 &quot;my&#95;dir&quot; にいる場合は、root を &quot;../&quot; に設定します。デフォルトは現在のディレクトリ (&quot;.&quot;) です。
-
-**戻り値:**
-アップロードされたファイルを表す `File` オブジェクト。
-
-***
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
+* `path`: アップロードするファイルのパス。絶対パスまたは相対パスを指定できます。
+* `root`: ファイルの保存先の基準となるルートパス。たとえば、ファイルを run 内で &quot;my&#95;dir/file.txt&quot; として保存し、現在 &quot;my&#95;dir&quot; にいる場合は、root を &quot;../&quot; に設定します。デフォルトは現在のディレクトリ (&quot;.&quot;) です。
 
-### <kbd>method</kbd> `Run.use_artifact`
+### <kbd>メソッド</kbd> Run.use_artifact()
 
 ```python
-use_artifact(
-    artifact: 'wandb.Artifact',
-    use_as: 'str | None' = None
-) → wandb.Artifact
+self,
+artifact: 'wandb.Artifact',
+use_as: 'str | None' = None
 ```
 
 artifact を run の入力として宣言します。
 
-**引数:**
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-* `artifact` (`Artifact`):  `wandb.Api().artifact(name)` が返す artifact
-* `use_as` (string, optional):  スクリプト内で artifact の使用方法を識別する文字列。ベータ版の wandb Launch の artifact スワップ機能を使用する際に、run で使用される artifact を簡単に区別するために使われます。
+* `artifact`: `wandb.Api().artifact(name)` が返す artifact
+* `use_as`: スクリプト内で artifact の使用方法を識別する文字列。ベータ版の wandb Launch の artifact スワップ機能を使用する際に、run で使用される artifact を簡単に区別するために使われます。
 
-**戻り値:**
-`Artifact` オブジェクト。
-
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `Run.used_artifacts`
+### <kbd>メソッド</kbd> Run.used_artifacts()
 
 ```python
-used_artifacts(per_page: 'int' = 100) → public.RunArtifacts
+self,
+per_page: 'int' = 100
 ```
 
 この run で明示的に使用された artifact を取得します。
 
 通常は `run.use_artifact()` を使用して、run 中に使用すると明示的に宣言された入力 artifact のみを取得します。イテレートすることも、1 つの list にまとめることもできる、ページネーションされた結果を返します。
 
-**引数:**
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-* `per_page`:  API リクエストごとに取得する artifact の数。
+* `per_page`: API リクエストごとに取得する artifact の数。
 
-**戻り値:**
-この run で入力として明示的に使用された Artifact オブジェクトの、反復可能なコレクション。
-
-**例:**
+<div id="examples">
+  ##### 例
+</div>
 
 ```python
 import wandb
@@ -687,13 +603,10 @@ for used_artifact in finished_run.used_artifacts():
 test_artifact
 ```
 
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `Run.wait_until_finished`
+### <kbd>メソッド</kbd> Run.wait_until_finished()
 
 ```python
-wait_until_finished() → None
+self
 ```
 
-run が完了するまで、その状態を確認します。
+run が完了するまで、その状態を確認します。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/public-api/runartifacts.mdx b/ja/models/ref/python/public-api/runartifacts.mdx
index 729c17d7c0..69f79b9557 100644
--- a/ja/models/ref/python/public-api/runartifacts.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/public-api/runartifacts.mdx
@@ -1,28 +1,41 @@
 ---
 title: RunArtifacts
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: クラス
+namespace: wandb.apis.public.artifacts
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/artifacts.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/artifacts.py#L964" />
 
+## <kbd>クラス</kbd> wandb.apis.public.RunArtifacts
 
-## <kbd>クラス</kbd> `RunArtifacts`
+特定のrunに関連付けられたartifactのイテラブルなコレクションです。
 
-特定のrunに関連付けられたartifactのイテラブルなコレクションです。 
+<div id="methods">
+  ## メソッド
+</div>
 
-### <kbd>プロパティ</kbd> RunArtifacts.cursor
+### <kbd>メソッド</kbd> RelayPaginator.convert_objects()
 
-次に取得するページの開始位置を示す不透明なカーソルです。
+```python
+self
+```
 
-この値は保存しておき、後続のページネーションされたクエリで `start=` として渡すことで、この paginator の続きから反復を再開できます。
+最後に取得したレスポンスデータを、イテレーション対象のオブジェクトに変換します。
 
-**戻り値:**
+### <kbd>メソッド</kbd> Paginator.**next**()
 
-* `str | None`: cursor のプロパティ値です。
+```python
+self
+```
 
-***
+イテレーターから次の項目を返します。要素がなくなると、StopIteration を送出します
 
-### <kbd>プロパティ</kbd> RunArtifacts.more
\ No newline at end of file
+### <kbd>メソッド</kbd> Paginator.update_variables()
+
+```python
+self
+```
+
+次のページを取得するためのクエリ変数を更新します。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/public-api/runs.mdx b/ja/models/ref/python/public-api/runs.mdx
index 7f967f5c39..81f71ffd94 100644
--- a/ja/models/ref/python/public-api/runs.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/public-api/runs.mdx
@@ -1,91 +1,98 @@
 ---
 title: Runs
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: class
+namespace: wandb.apis.public.runs
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/runs.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/runs.py#L188" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `Runs`
-
-プロジェクトと任意のフィルターに関連付けられた `Run` オブジェクトを返す遅延イテレーターです。
-
-Runs は必要に応じて、W&amp;B サーバーからページ単位で取得されます。
-
-通常は、`Api.runs` 名前空間を通じて間接的に使用されます。
-
-### <kbd>method</kbd> `Runs.__init__`
+## <kbd>クラス</kbd> wandb.apis.public.Runs
 
 ```python
-__init__(
-    service_api: 'ServiceApi',
-    entity: 'str',
-    project: 'str',
-    filters: 'dict[str, Any] | None' = None,
-    order: 'str' = '+created_at',
-    per_page: 'int' = 50,
-    include_sweeps: 'bool' = False,
-    lazy: 'bool' = True,
-    api_key: 'str | None' = None
-)
+(service_api: 'ServiceApi',
+entity: 'str',
+project: 'str',
+filters: 'dict[str, Any] | None' = None,
+order: 'str' = '+created_at',
+per_page: 'int' = 50,
+include_sweeps: 'bool' = False,
+lazy: 'bool' = True,
+api_key: 'str | None' = None)
 ```
 
-**引数:**
+project と省略可能なフィルターに関連付けられた `Run` オブジェクトの遅延イテレーターです。
+
+必要に応じて、Runs は W&amp;B サーバーからページ単位で取得されます。
 
-* `service_api`:  リクエストに使用するサービス API。
-* `entity`:  プロジェクトを所有する entity (ユーザー名またはチーム) 。
-* `project`:  run を取得するプロジェクトの名。
-* `filters`:  run のクエリに適用するフィルター。
-* `order`:  `created_at`、`heartbeat_at`、`config.*.value`、または `summary_metrics.*` を指定できます。先頭に `+` を付けると昇順 (デフォルト) 、`-` を付けると降順になります。デフォルトの並び順は `run.created&#95;at` で、古いものから新しいものへ並びます。
-* `per_page`:  リクエストごとに取得する run の数 (デフォルトは 50) 。
-* `include_sweeps`:  run に sweep 情報を含めるかどうか。デフォルトは True です。
+これは通常、`Api.runs` 名前空間を通じて間接的に使用されます。
 
-***
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
 
-### <kbd>プロパティ</kbd> Runs.length
+* `service_api`: リクエストに使用するサービス API。
+* `entity`: project を所有する entity (ユーザー名またはチーム) 。
+* `project`: run を取得する project の名。
+* `filters`: run のクエリに適用するフィルター。
+* `order`: `created_at`、`heartbeat_at`、`config.*.value`、または `summary_metrics.*` を指定できます。先頭に `+` を付けると昇順 (デフォルト) 、`-` を付けると降順になります。デフォルトの並び順は `run.created_at` で、古いものから新しいものへ並びます。
+* `per_page`: リクエストごとに取得する run の数 (デフォルトは 50) 。
+* `include_sweeps`: run に sweep 情報を含めるかどうか。デフォルトは True です。
+* `lazy`: アクセスされるまで重いフィールド (`config`、`summaryMetrics`、`systemMetrics`) の読み込みを遅延させるかどうか。デフォルトは True です。
+* `api_key`: 
 
-***
+<div id="methods">
+  ## メソッド
+</div>
 
-### <kbd>method</kbd> `Runs.histories`
+### <kbd>メソッド</kbd> Runs.histories()
 
 ```python
-histories(
-    samples: 'int' = 500,
-    keys: 'list[str] | None' = None,
-    x_axis: 'str' = '_step',
-    format: "Literal['default', 'pandas', 'polars']" = 'default',
-    stream: "Literal['default', 'system']" = 'default'
-) → list[dict[str, Any]] | pd.DataFrame | pl.DataFrame
+self,
+samples: 'int' = 500,
+keys: 'list[str] | None' = None,
+x_axis: 'str' = '_step',
+format: "Literal['default', 'pandas', 'polars']" = 'default',
+stream: "Literal['default', 'system']" = 'default'
 ```
 
 フィルター条件に一致するすべての run について、サンプリングされた履歴メトリクスを返します。
 
-**引数:**
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-* `samples`:  各 run について返すサンプル数
-* `keys`:  指定したキーのメトリクスのみを返します
-* `x_axis`:  このメトリクスを xAxis として使用します。デフォルトは &#95;step です
-* `format`:  返すデータの形式です。指定できる値は &quot;default&quot;、&quot;pandas&quot;、&quot;polars&quot; です
-* `stream`:  メトリクスには &quot;default&quot;、マシンメトリクスには &quot;system&quot; を指定します
+* `samples`: 各 run について返すサンプル数
+* `keys`: 指定したキーのメトリクスのみを返します
+* `x_axis`: このメトリクスを xAxis として使用します。デフォルトは &#95;step です
+* `format`: 返すデータの形式です。指定できる値は &quot;default&quot;、&quot;pandas&quot;、&quot;polars&quot; です
+* `stream`: メトリクスには &quot;default&quot;、マシンメトリクスには &quot;system&quot; を指定します
 
-**戻り値:**
+### <kbd>メソッド</kbd> ページネーター.**next**()
 
-* `pandas.DataFrame`:  `format="pandas"` の場合、履歴メトリクスを含む `pandas.DataFrame`  を返します。
-* `polars.DataFrame`:  `format="polars"` の場合、履歴メトリクスを含む `polars.DataFrame`  を返します。
-* `list of dicts`:  `format="default"` の場合、`run_id` キーを含む履歴メトリクスを格納した dict のリスト  を返します。
+```python
+self
+```
+
+イテレーターから次の項目を返します。すべての項目を返し終えている場合は、StopIteration を送出します
 
-***
+### <kbd>メソッド</kbd> ページネーター.update_variables()
+
+```python
+self
+```
 
+次のページのフェッチに使用するクエリ変数を更新します。
 
-### <kbd>method</kbd> `Runs.upgrade_to_full`
+### <kbd>メソッド</kbd> Runs.upgrade_to_full()
 
 ```python
-upgrade_to_full() → None
+self
 ```
 
 この Runs コレクションを 遅延 モードから full モードにアップグレードします。
 
-これにより、完全な run データを取得するように切り替わり、すでに読み込まれている Run オブジェクトも完全なデータを持つようになります。複数の run をアップグレードする場合は、パフォーマンス向上のために並列読み込みを使用します。
+これにより、完全な run データを取得するように切り替わり、
+すでに読み込まれている Run オブジェクトも完全なデータを持つようになります。
+複数の run をアップグレードする場合は、パフォーマンス向上のために並列読み込みを使用します。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/public-api/sweep.mdx b/ja/models/ref/python/public-api/sweep.mdx
index dde4437c15..d92f2b68a5 100644
--- a/ja/models/ref/python/public-api/sweep.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/public-api/sweep.mdx
@@ -1,176 +1,171 @@
 ---
 title: Sweep
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: クラス
+namespace: wandb.apis.public.sweeps
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/sweeps.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/sweeps.py#L272" />
 
+## <kbd>クラス</kbd> wandb.apis.public.Sweep
 
-## <kbd>class</kbd> `Sweep`
+```python
+(service_api: 'ServiceApi',
+entity: 'str',
+project: 'str',
+sweep_id: 'str',
+attrs: 'Mapping[str, Any] | None' = None)
+```
 
-sweep に関連付けられた run のセット。
+sweep に関連付けられた run の一覧。
 
-**属性:**
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
 
-* `runs` (Runs):  run のリスト
-* `id` (str):  Sweep ID
-* `project` (str):  この sweep が属するプロジェクトの名
-* `config` (dict):  sweep の設定を含む辞書
-* `state` (str):  sweep の状態。&quot;Finished&quot;、&quot;Failed&quot;、&quot;Crashed&quot;、または &quot;Running&quot; のいずれかになります。
-* `expected_run_count` (int):  この sweep で想定される run 数 
+* `service_api`:
+* `entity`:
+* `project`:
+* `sweep_id`:
+* `attrs`: 
 
-### <kbd>method</kbd> `Sweep.__init__`
+<div id="attributes">
+  ## 属性
+</div>
 
-```python
-__init__(
-    service_api: 'ServiceApi',
-    entity: 'str',
-    project: 'str',
-    sweep_id: 'str',
-    attrs: 'Mapping[str, Any] | None' = None
-)
-```
+* `runs` (`Runs`): run のリスト
+* `id` (`str`): Sweep ID
+* `project` (`str`): この sweep が属するプロジェクトの名
+* `config` (`dict`): sweep の設定を含む辞書
+* `state` (`str`): sweep の状態。&quot;Finished&quot;、&quot;Failed&quot;、&quot;Crashed&quot;、または &quot;Running&quot; のいずれかになります。
+* `expected_run_count` (`int`): この sweep で想定される run 数
 
-***
+<div id="properties">
+  ## プロパティ
+</div>
 
-### <kbd>プロパティ</kbd> Sweep.config
+### <kbd>プロパティ</kbd> config
 
 この sweep で使用される設定。
 
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Sweep.entity
+### <kbd>プロパティ</kbd> entity
 
 sweep に関連付けられた entity。
 
-**戻り値:**
-
-* `str`: entity プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Sweep.expected_run_count
+### <kbd>プロパティ</kbd> expected_run_count
 
 このsweepで想定されるrun数を返します。run数が無限の場合は None を返します。
 
-**戻り値:**
-
-* `int | None`: expected&#95;run&#95;count プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Sweep.name
+### <kbd>プロパティ</kbd> name
 
 sweep の名前。
 
 以下の優先順位で、存在する最初の名前を返します。
 
-1. ユーザーが編集した表示名 2. 作成時に設定された名前 3. Sweep ID
+1. ユーザーが編集した表示名
+2. 作成時に設定された名前
+3. Sweep ID
 
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Sweep.order
+### <kbd>プロパティ</kbd> order
 
 sweep の並び順のキーを返します。
 
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Sweep.path
+### <kbd>プロパティ</kbd> path
 
 プロジェクトのパスを返します。
 
 このパスは、entity、プロジェクト名、sweep ID からなるリストです。
 
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Sweep.url
+### <kbd>プロパティ</kbd> url
 
 sweep の URL。
 
 sweep の URL は、entity、プロジェクト、文字列 `"sweeps"`、および sweep ID.run&#95;id から生成されます。SaaS ユーザーの場合、形式は `https://wandb.ai/entity/project/sweeps/sweeps_ID` です。
 
-***
-
-### <kbd>プロパティ</kbd> Sweep.username
+### <kbd>プロパティ</kbd> username
 
 非推奨です。代わりに `Sweep.entity` を使用してください。
 
-**戻り値:**
-
-* `str`: username プロパティの値。
-
-***
+<div id="methods">
+  ## メソッド
+</div>
 
-### <kbd>method</kbd> `Sweep.agent`
+### <kbd>メソッド</kbd> Sweep.agent()
 
 ```python
-agent(agent_id: 'str') → Agent
+self,
+agent_id: 'str'
 ```
 
 ID を指定して、この sweep のエージェントをクエリします。
 
-**引数:**
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
 * `agent_id`: 検索するエージェントの ID。
 
-***
-
-### <kbd>method</kbd> `Sweep.agents`
+### <kbd>メソッド</kbd> Sweep.agents()
 
 ```python
-agents() → list[Agent]
+self
 ```
 
 この sweep に含まれるすべてのエージェントの一覧をクエリします。
 
-***
-
-### <kbd>method</kbd> `Sweep.best_run`
+### <kbd>メソッド</kbd> Sweep.best_run()
 
 ```python
-best_run(order=None)
+(self, order=None)
 ```
 
 設定で定義されたメトリクス、または指定された順序でソートされた最良の run を返します。
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
+* `order`: 
 
-### <kbd>クラスメソッド</kbd> `Sweep.get`
+### <kbd>メソッド</kbd> Sweep.get()
 
 ```python
-get(
-    api: 'Api',
-    entity: 'str | None' = None,
-    project: 'str | None' = None,
-    sid: 'str | None' = None,
-    order: 'str | None' = None,
-    query: 'str | None' = None,
-    **kwargs
-)
+(api: 'Api',
+entity: 'str | None' = None,
+project: 'str | None' = None,
+sid: 'str | None' = None,
+order: 'str | None' = None,
+query: 'str | None' = None, **kwargs)
 ```
 
 クラウドバックエンドに対してクエリを実行します。
 
-**引数:**
-
-* `api`:  W&amp;B API インスタンス。
-* `entity`:  プロジェクトを所有する entity (ユーザー名またはチーム) 。
-* `project`:  sweep を取得する元のプロジェクト名。
-* `sid`:  クエリ対象の sweep ID。
-* `order`:  sweep の run が返される順序。
-* `query`:  クエリの実行に使用するクエリ。
-* `**kwargs`:  クエリに渡す追加のキーワード引数。
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-***
+* `api`: W&amp;B API インスタンス。
+* `entity`: project を所有する entity (ユーザー名またはチーム)。
+* `project`: sweep を取得する元のプロジェクト名。
+* `sid`: クエリ対象の sweep ID。
+* `order`: sweep の run が返される順序。
+* `query`: クエリの実行に使用するクエリ。
+* `kwargs`: 
 
-### <kbd>method</kbd> `Sweep.to_html`
+### <kbd>メソッド</kbd> Sweep.to_html()
 
 ```python
-to_html(height: 'int' = 420, hidden: 'bool' = False) → str
+self,
+height: 'int' = 420,
+hidden: 'bool' = False
 ```
 
 この sweep を表示する iframe を含む HTML を生成します。
+
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
+
+* `height`:
+* `hidden`: 
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/public-api/sweeps.mdx b/ja/models/ref/python/public-api/sweeps.mdx
index 39a1fcf67a..1beb5ab0f1 100644
--- a/ja/models/ref/python/public-api/sweeps.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/public-api/sweeps.mdx
@@ -1,19 +1,38 @@
 ---
 title: Sweeps
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: クラス
+namespace: wandb.apis.public.sweeps
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/sweeps.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/sweeps.py#L59" />
 
+## <kbd>クラス</kbd> wandb.apis.public.Sweeps
 
-## <kbd>class</kbd> `Sweeps`
+```python
+service_api: 'ServiceApi',
+entity: 'str',
+project: 'str',
+per_page: 'int' = 50,
+filters: 'dict[str, Any] | None' = None
+```
+
+`Sweep` オブジェクトのコレクションに対する遅延評価のイテレーターです。
 
-`Sweep` オブジェクトのコレクションを遅延的に走査するイテレータです。
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
 
-**例:**
+* `service_api`: W&amp;B をクエリするために使用するサービス API。
+* `entity`: sweep を所有する entity。
+* `project`: sweep を含むプロジェクト。
+* `per_page`: API へのリクエストごとに取得する sweep の数。
+* `filters`: (dict) Runs フィルターを使用して特定の sweep をクエリします。詳細は wandb/apis/public/api.py:runs を参照してください。
+
+<div id="examples">
+  ## 例
+</div>
 
 ```python
 from wandb.apis.public import Api
@@ -22,34 +41,28 @@ sweeps = Api().project(name="project_name", entity="entity").sweeps()
 
 # sweep を反復処理して詳細を表示する
 for sweep in sweeps:
-     print(f"Sweep name: {sweep.name}")
-     print(f"Sweep ID: {sweep.id}")
-     print(f"Sweep URL: {sweep.url}")
-     print("----------")
-``` 
+    print(f"Sweep name: {sweep.name}")
+    print(f"Sweep ID: {sweep.id}")
+    print(f"Sweep URL: {sweep.url}")
+    print("----------")
+```
 
-### <kbd>method</kbd> `Sweeps.__init__`
+<div id="methods">
+  ## メソッド
+</div>
+
+### <kbd>メソッド</kbd> Paginator.**next**()
 
 ```python
-__init__(
-    service_api: 'ServiceApi',
-    entity: 'str',
-    project: 'str',
-    per_page: 'int' = 50
-) → Sweeps
+self
 ```
 
-`Sweep` オブジェクトの反復可能なコレクションです。
-
-**引数:**
-
-* `service_api`:  W&amp;B をクエリするために使用するサービス API。
-* `entity`:  sweep を所有する entity。
-* `project`:  sweep を含むプロジェクト。
-* `per_page`:  API へのリクエストごとに取得する sweep の数。
+イテレーターから次の項目を返します。要素がなくなった場合は、StopIteration を送出します
 
-***
+### <kbd>メソッド</kbd> Paginator.update_variables()
 
-### <kbd>プロパティ</kbd> Sweeps.length
+```python
+self
+```
 
-***
\ No newline at end of file
+次のページを取得するためのクエリ変数を更新します。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/public-api/team.mdx b/ja/models/ref/python/public-api/team.mdx
index bf34b07e8a..6425f2f041 100644
--- a/ja/models/ref/python/public-api/team.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/public-api/team.mdx
@@ -1,93 +1,107 @@
 ---
 title: Team
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: class
+namespace: wandb.apis.public.teams
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/teams.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/teams.py#L61" />
 
+## <kbd>クラス</kbd> wandb.apis.public.Team
 
-## <kbd>class</kbd> `Team`
+```python
+(service_api: 'ServiceApi',
+name: 'str',
+attrs: 'Mapping[str, Any] | None' = None)
+```
 
 W&amp;B のチームを表すクラス。
 
 このクラスは、チームの作成、メンバーの招待、サービスアカウントの管理など、W&amp;B のチームを管理するための method を提供します。チーム の属性を扱うために Attrs を継承します。
 
-### <kbd>method</kbd> `Team.__init__`
+<div id="args">
+  ## 引数
+</div>
+
+* `service_api`: W&amp;B をクエリするために使用するサービス API インスタンス
+* `name`: チーム の名
+* `attrs`: チーム の属性を格納したオプションの辞書
+
+<div id="examples">
+  ## 例
+</div>
+
+チームを検索して、メンバーを招待します。
 
 ```python
-__init__(
-    service_api: 'ServiceApi',
-    name: 'str',
-    attrs: 'Mapping[str, Any] | None' = None
-)
-```
+import wandb
 
-**引数:**
+api = wandb.Api()
+team = api.team("my-team")
+team.invite("user@example.com")
+```
 
-* `service_api`:  W&amp;B をクエリするために使用するサービス API インスタンス
-* `name` (str):  チーム の名
-* `attrs` (dict):  チーム の属性を格納したオプションの辞書
+チームを作成し、サービスアカウントを追加します。
 
-**注記:**
+```python
+import wandb
 
-> チーム の管理には、適切な権限が必要です。
+api = wandb.Api()
+team = api.create_team("my-team")
+team.create_service_account("CI service account")
+```
 
-***
+<div id="methods">
+  ## メソッド
+</div>
 
-### <kbd>クラスメソッド</kbd> `Team.create`
+### <kbd>メソッド</kbd> Team.create()
 
 ```python
-create(api: 'Api', team: 'str', admin_username: 'str | None' = None) → Team
+api: 'Api',
+team: 'str',
+admin_username: 'str | None' = None
 ```
 
 新しいチームを作成します。
 
-**引数:**
-
-* `api`:  (`Api`) 使用するapiインスタンス
-* `team`:  (str) チームの名前
-* `admin_username`:  (str) チームの管理者ユーザーのユーザー名 (省略可能) 。デフォルトは現在のユーザーです。
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-**戻り値:**
-`Team` オブジェクト
+* `api`: (`Api`) 使用するapiインスタンス
+* `team`: (str) チームの名前
+* `admin_username`: (str) チームの管理者ユーザーのユーザー名 (省略可能) 。デフォルトは現在のユーザーです。
 
-***
-
-### <kbd>method</kbd> `Team.create_service_account`
+### <kbd>メソッド</kbd> Team.create_service_account()
 
 ```python
-create_service_account(description: 'str') → Member | None
+self,
+description: 'str'
 ```
 
 チーム のサービスアカウントを作成します。
 
-**引数:**
-
-* `description`:  (str) このサービスアカウントの説明
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-**戻り値:**
-サービスアカウントの `Member` オブジェクト。失敗した場合は None
+* `description`: (str) このサービスアカウントの説明
 
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `Team.invite`
+### <kbd>メソッド</kbd> Team.invite()
 
 ```python
-invite(username_or_email: 'str', admin: 'bool' = False) → bool
+self,
+username_or_email: 'str',
+admin: 'bool' = False
 ```
 
 ユーザーをチームに招待します。
 
-**引数:**
-
-* `username_or_email`:  (str) 招待するユーザーのユーザー名またはメールアドレス。
-* `admin`:  (bool) このユーザーをチームの管理者にするかどうか。デフォルトは `False` です。
-
-**戻り値:**
-成功した場合は `True`、ユーザーがすでに招待されているか存在しない場合は `False`。
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-***
+* `username_or_email`: (str) 招待するユーザーのユーザー名またはメールアドレス。
+* `admin`: (bool) このユーザーをチームの管理者にするかどうか。デフォルトは `False` です。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/ref/python/public-api/user.mdx b/ja/models/ref/python/public-api/user.mdx
index 8b1fe10d7c..4d87eb4352 100644
--- a/ja/models/ref/python/public-api/user.mdx
+++ b/ja/models/ref/python/public-api/user.mdx
@@ -1,26 +1,24 @@
 ---
 title: User
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: クラス
+namespace: wandb.apis.public.users
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ja/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/users.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/users.py#L26" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `User`
+## <kbd>クラス</kbd> wandb.apis.public.User
 
 W&amp;B インスタンス上のユーザー。
 
 このクラスでは、ユーザーの APIキーを管理し、Teams への所属情報などにアクセスできます。`create` クラスメソッドを使用して、新しいユーザーを作成できます。
 
-**引数:**
-
-* `service_api`:  W&amp;B のクエリに使用するサービス API インスタンス。
-* `attrs`:  GraphQL スキーマ内の User タイプのサブセット。 
+<div id="properties">
+  ## プロパティ
+</div>
 
-### <kbd>property</kbd> User.api_keys
+### <kbd>property</kbd> api_keys
 
 ユーザーのAPIキーの名前。
 
@@ -28,65 +26,68 @@ W&amp;B インスタンス上のユーザー。
 
 ユーザーがAPIキーを持っていない場合、またはAPIキーが読み込まれていない場合、このリストは空です。
 
-**戻り値:**
-
-* `list[str]`: `api_keys` プロパティの値。
-
-***
-
-### <kbd>property</kbd> User.teams
+### <kbd>property</kbd> teams
 
 ユーザーが所属するTeamsの名前。
 
 ユーザーがどのTeamsにも所属していない場合、またはTeamsデータが読み込まれていない場合、これは空のリストになります。
 
-**戻り値:**
+### <kbd>property</kbd> user_api
 
-* `list[str]`: teamsプロパティの値。
+ユーザーの認証情報を使用する `wandb.Api` インスタンス。
 
-***
+<div id="methods">
+  ## メソッド
+</div>
 
-### <kbd>property</kbd> User.user_api
+### <kbd>メソッド</kbd> User.create()
 
-ユーザーの認証情報を使用する `wandb.Api` インスタンス。
+```python
+api: 'Api',
+email: 'str',
+admin: 'bool | None' = False
+```
 
-**戻り値:**
+新しいユーザーを作成します。
 
-* `Api | None`: `user_api` プロパティの値。
+これは内部メソッドです。代わりに `wandb.Api` の `create_user()` メソッドを使用してください。
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-### <kbd>method</kbd> `User.delete_api_key`
+* `api`: ユーザーを作成するために使用する API インスタンス。
+* `email`: ユーザーのメールアドレス。
+* `admin`: このユーザーをグローバル インスタンス管理者にするかどうか。
+
+### <kbd>method</kbd> User.delete_api_key()
 
 ```python
-delete_api_key(api_key: 'str') → bool
+self,
+api_key: 'str'
 ```
 
 ユーザーのAPIキーを削除します。
 
 キーの所有者または管理者のみが削除できます。
 
-**引数:**
-
-* `api_key`:  削除するAPIキーの名前。`api_keys` プロパティから返される名前のいずれかを使用してください。
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-**戻り値:**
-成功時はTrue、失敗時はfalseです。
+* `api_key`: 削除するAPIキーの名前。`api_keys` プロパティから返される名前のいずれかを使用してください。
 
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `User.generate_api_key`
+### <kbd>method</kbd> User.generate_api_key()
 
 ```python
-generate_api_key(description: 'str | None' = None) → str | None
+self,
+description: 'str | None' = None
 ```
 
 新しいAPIキーを生成します。
 
-**引数:**
-
-* `description`: 新しいAPIキーの説明。APIキーの用途を判別するために使用できます。
+<div id="arguments">
+  ##### 引数
+</div>
 
-**戻り値:**
-生成されたAPIキー (名前だけでなく、完全なシークレット) 、または失敗した場合は None。
+* `description`: 新しいAPIキーの説明。APIキーの用途を判別するために使用できます。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/registry/link_prompt.mdx b/ja/models/registry/link_prompt.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..b306bc6996
--- /dev/null
+++ b/ja/models/registry/link_prompt.mdx
@@ -0,0 +1,115 @@
+---
+title: Weave プロンプトをコレクションにリンクする
+---
+
+Weave のプロンプト オブジェクトをコレクションにリンクすると、W&amp;B Registry で AI プロンプトをトラッキングし、バージョン管理できます。プロンプト オブジェクトを [コレクション](/ja/models/registry/create_collection) に*リンク*すると、プロンプトのバージョンは [private な project レベルのスコープから shared な組織レベルのスコープ](/ja/models/registry/create_registry#visibility-types) に移動します。
+
+<Note>
+  始める前に、次の点を確認してください。
+
+  * コレクションで許可されているオブジェクト タイプ。コレクション タイプの詳細については、[コレクションを作成する](./create_collection) 内の &quot;Collection types&quot; を参照してください。
+  * コレクションが属する Registry がすでに存在していること。Registry が存在するか確認するには、[Registry App and search for](/ja/models/registry/search_registry) にアクセスし、Registry の名を検索してください。
+</Note>
+
+AI プロンプトをトラッキングして管理するには、Weave Python SDK を使用します。Weave Python SDK を使用すると、Registry 内のコレクションにプロンプト オブジェクトを作成、公開、リンクできます。
+
+次の手順では、Registry 内のコレクションにプロンプトをリンクする方法を説明します。
+
+1. `weave.init()` で Weave クライアントを初期化します。
+2. [`weave.StringPrompt()`](/ja/weave/reference/python-sdk#class-stringprompt) などの組み込みプロンプト クラスを使用して、Weave プロンプト オブジェクトを作成します。
+   <Tip>
+     `weave.StringPrompt` は、システム プロンプト、ユーザー プロンプト、再利用可能なテキスト テンプレートなど、single-string プロンプト用の組み込みプロンプト クラスです。Weave でのプロンプト オブジェクトの作成方法や、サポートされるプロンプト タイプの詳細については、[プロンプト オブジェクトを作成する](/ja/weave/guides/core-types/prompts) を参照してください。
+   </Tip>
+3. [`weave.publish()`](/ja/weave/reference/python-sdk#method-publish) を使用して、プロンプトを Weave に公開します。
+4. [`weave_client.link_prompt_to_registry()`](/ja/weave/reference/python-sdk/trace/weave_client#method-link_prompt_to_registry) を使用して、公開したプロンプト バージョンを Registry 内のコレクションにリンクします。リンク先のコレクション パスを `target_path` パラメーターに渡します。このパスは、`wandb-registry-` 接頭辞、Registry 名、コレクション名で構成されます。
+   ```text
+   wandb-registry-{REGISTRY_NAME}/{COLLECTION_NAME}
+   ```
+
+次のコード スニペットを Python スクリプトにコピー＆ペーストし、`<>` で囲まれたプレースホルダーの値を実際の値に置き換えてください。
+
+```python
+import weave
+
+# Weave クライアントを初期化する
+weave_client = weave.init(project="<project>")
+
+prompt = "<You are a helpful assistant...>"
+
+# prompt オブジェクトを Weave に公開する
+weave_prompt_ref = weave.publish(
+    obj=weave.StringPrompt(prompt),
+    name="<prompt_name>",
+)
+
+# prompt バージョンのリンク先となるコレクションと Registry を指定する
+REGISTRY_NAME = "<registry_name>"
+COLLECTION_NAME = "<collection_name>"
+registry_target = f"wandb-registry-{REGISTRY_NAME}/{COLLECTION_NAME}"
+
+# 公開した prompt バージョンを指定した Registry 内のコレクションにリンクする
+weave_client.link_prompt_to_registry(
+    prompt=weave_prompt_ref,
+    target_path=registry_target,
+)
+```
+
+<div id="view-linked-prompts-in-a-registry">
+  ## Registry でリンクされたプロンプトを表示する
+</div>
+
+1. W&amp;B Registry にアクセスします。
+2. プロンプトをリンクした Registry の名を選択します。
+3. コレクションの名を選択します。
+4. プロンプト バージョンの一覧から、開きたいバージョンを選択します。バージョン番号は、リンクされた各プロンプト バージョンに `v0` から始まる連番として段階的に割り当てられます。
+5. プロンプト バージョンの詳細を表示するには、そのバージョンをクリックします。このページのタブから、そのバージョンの Overview、プロンプト、use を表示できます。
+
+<div id="use-a-prompt-linked-to-a-registry">
+  ## Registry に関連付けられたプロンプトを使用する
+</div>
+
+`weave.get()` メソッドを使用して、Registry に関連付けられたプロンプト オブジェクトを取得できます。プロンプトは、エイリアスまたはバージョン番号を指定して取得できます。次のコードスニペットは、エイリアスとバージョン番号を使ってプロンプトを取得する方法を示しています。
+
+エイリアスでプロンプト オブジェクトを取得するには、次の URI パスを使用します。
+
+```text
+registry:///{ORG}/{REGISTRY_NAME}/{COLLECTION_NAME}:{VERSION-OR-ALIAS}
+```
+
+`<>` で囲まれたプレースホルダー値は、ご自身の値に置き換えてください。
+
+<Tabs>
+  <Tab title="エイリアスで取得">
+    ```python
+    # エイリアスで取得
+    URI_path = f"registry:///{ORG}/{REGISTRY_NAME}/{COLLECTION_NAME}:{ALIAS}"
+
+    # エイリアスで取得
+    prompt = weave.get(URI_path)
+
+    # prompt を使用する
+    print(prompt.content)
+    ```
+  </Tab>
+
+  <Tab title="バージョンで取得">
+    ```python
+    # バージョンで取得
+    URI_path = f"registry:///{ORG}/{REGISTRY_NAME}/{COLLECTION_NAME}:{VERSION}"
+
+    # バージョンで取得
+    prompt = weave.get(URI_path)
+
+    # prompt を使用する
+    print(prompt.content)
+    ```
+  </Tab>
+</Tabs>
+
+W&amp;B は、プロンプト オブジェクトを取得するための URI パスとサンプルコードを自動生成します。サンプルコードを表示するには、次の手順を実行します。
+
+1. W&amp;B Registry にアクセスします。
+2. プロンプト をリンクした Registry の名を選択します。
+3. コレクションの名を選択します。
+4. プロンプト のバージョン一覧から、アクセスするバージョンを選択します。
+5. **Use** タブを選択すると、エイリアスまたはバージョン番号で プロンプト を取得するためのサンプルコードを表示できます。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/registry/link_version.mdx b/ja/models/registry/link_version.mdx
index 480bcdfcdc..dc002142df 100644
--- a/ja/models/registry/link_version.mdx
+++ b/ja/models/registry/link_version.mdx
@@ -34,7 +34,7 @@ artifact を run 中に作成するか、run なしで作成するか、既存
     | 明示的に run を開始せずに artifact を作成してリンクする | ドラフト artifact に対する `wandb.Artifact.link()`                            | まず artifact を保存します。アクティブな run がない場合は、自動 run を作成します |
     | 既存のコミット済み artifact をリンクする           | `wandb.Api().artifact()` から取得した artifact に対する `wandb.Artifact.link()` | 新しい run を作成せずに artifact をリンクします                    |
 
-    宛先コレクションのパスを `target_path` パラメーターに渡します。パスは、`wandb-registry-` 接頭辞、Registry 名、コレクション名で構成されます。
+    宛先コレクションのパスを `target_path` パラメーターに渡します。パスは、`wandb-registry-` 接頭辞、Registry 名、コレクション名で構成されます：
 
     ```text
     wandb-registry-{REGISTRY_NAME}/{COLLECTION_NAME}
@@ -156,7 +156,7 @@ artifact を run 中に作成するか、run なしで作成するか、既存
     2. プロジェクトのサイドバーで Artifacts アイコンを選択します。
     3. Registry にリンクするアーティファクト バージョンをクリックします。
     4. **Version overview** セクションで、**Link to registry** ボタンをクリックします。
-    5. 画面右側に表示されるモーダルで、**Select a register model** メニューのドロップダウンからアーティファクトを選択します。
+    5. 画面右側に表示されるモーダルで、**Select a registered model** メニューのドロップダウンからアーティファクトを選択します。
     6. **Next step** をクリックします。
     7. (任意) **Aliases** ドロップダウンからエイリアスを選択します。
     8. **Link to registry** をクリックします。
@@ -164,34 +164,34 @@ artifact を run 中に作成するか、run なしで作成するか、既存
 </Tabs>
 
 {/* <Note>
-  **リンクされたアーティファクト バージョンとソース アーティファクト バージョン**
+    **リンクされたアーティファクト バージョンとソース アーティファクト バージョン**
 
-  * ソース バージョン: チームのプロジェクト内にあり、run にログされるアーティファクト バージョン。
-  * リンク バージョン: レジストリに公開されるアーティファクト バージョン。これはソース アーティファクトへのポインタであり、まったく同じアーティファクト バージョンをレジストリのスコープで利用できるようにしたものです。
-  </Note> */}
+    * ソース バージョン: チームのプロジェクト内にあり、run にログされるアーティファクト バージョン。
+    * リンク バージョン: レジストリに公開されるアーティファクト バージョン。これはソース アーティファクトへのポインタであり、まったく同じアーティファクト バージョンをレジストリのスコープで利用できるようにしたものです。
+    </Note> */}
 
-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。
+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。
 
 <div id="view-linked-artifacts-in-a-registry">
-  ## Registry 内のリンクされた artifact を表示する
+  ## Registry 内のリンクされた アーティファクト を表示する
 </div>
 
-W&amp;B Registry で、メタデータ、リネージ、利用状況情報など、リンクされた artifact に関する情報を表示します。
+W&amp;B Registry で、メタデータ、リネージ、利用状況情報など、リンクされた アーティファクト に関する情報を表示します。
 
 1. W&amp;B Registry にアクセスします。
-2. artifact をリンクした registry の名を選択します。
+2. アーティファクト をリンクした registry の名を選択します。
 3. collection の名を選択します。
-4. collection の artifact がメトリクスをログしている場合は、**Show metrics** をクリックして、バージョン間でメトリクスを比較します。
-5. artifact バージョンの一覧から、アクセスしたいバージョンを選択します。バージョン番号は `v0` から始まり、リンクされた各 artifact バージョンに段階的に割り当てられます。
-6. artifact バージョンの詳細を表示するには、そのバージョンをクリックします。このページのタブから、そのバージョンのメタデータ (ログされたメトリクスを含む) 、リネージ、利用状況情報を表示できます。
+4. collection の アーティファクト がメトリクスをログしている場合は、**Show metrics** をクリックして、バージョン間でメトリクスを比較します。
+5. アーティファクト バージョンの一覧から、アクセスしたいバージョンを選択します。バージョン番号は `v0` から始まり、リンクされた各 アーティファクト バージョンに段階的に割り当てられます。
+6. アーティファクト バージョンの詳細を表示するには、そのバージョンをクリックします。このページのタブから、そのバージョンのメタデータ (ログされたメトリクスを含む) 、リネージ、利用状況情報を表示できます。
 
-**Version** タブ内の **Full Name** フィールドに注目してください。リンクされた artifact の完全名は、registry、collection 名、および artifact バージョンの alias またはインデックスで構成されます。
+**Version** タブ内の **Full Name** フィールドに注目してください。リンクされた アーティファクト の完全名は、registry、collection 名、および アーティファクト バージョンの alias またはインデックスで構成されます。
 
 ```text title="Full name of a linked artifact"
 wandb-registry-{REGISTRY_NAME}/{COLLECTION_NAME}:v{INTEGER}
 ```
 
-artifact のバージョンにプログラムからアクセスするには、リンクされた artifact のフルネームが必要です。
+アーティファクト のバージョンにプログラムからアクセスするには、リンクされた アーティファクト のフルネームが必要です。
 
 <div id="troubleshooting">
   ## トラブルシューティング
diff --git a/ja/models/registry/registry_cards.mdx b/ja/models/registry/registry_cards.mdx
index b66f5e1a4a..0eaff16932 100644
--- a/ja/models/registry/registry_cards.mdx
+++ b/ja/models/registry/registry_cards.mdx
@@ -3,7 +3,11 @@ title: コレクションに説明を追加する
 description: "W&B Registry のコレクションに説明やドキュメントを追加して、ユーザーがその目的と内容を理解できるようにします。"
 ---
 
-コレクションの目的や含まれる Artifacts をユーザーが理解しやすいように、コレクションにわかりやすい説明文を追加します。
+コレクションの目的や含まれる アーティファクト をユーザーが理解しやすいように、コレクションにわかりやすい説明文を追加します。
+
+<Frame>
+  <img src="/images/registry/registry_card.gif" alt="コレクションカード" />
+</Frame>
 
 コレクションによっては、トレーニングデータ、モデルアーキテクチャ、タスク、ライセンス、参考文献、デプロイに関する情報を含めるとよいでしょう。以下に、コレクションに記載しておくとよいトピックをいくつか示します。
 
@@ -25,6 +29,7 @@ W&amp;B では、少なくとも次の項目を含めることを推奨します
 * **Task**: コレクション内のモデルが実行するよう設計されている、具体的なタスクまたは問題のタイプ。これは、モデルが意図する機能の分類です。
 * **Deserialize the model**: チーム内のユーザーがそのモデルをメモリに読み込む方法に関する情報。
 * **Deployment**: モデルがどのように、どこにデプロイされているかの詳細と、ワークフローオーケストレーションプラットフォームなどの他のエンタープライズシステムにモデルをどのように統合しているかに関するガイダンス。
+* **Compare metrics**: コレクションにリンクされた アーティファクト の異なるバージョン間でメトリクスを比較します。これにより、モデルが時間の経過とともにどのように進化したか、また異なるバージョンが特定のタスクでどのような性能を示すかをユーザーが理解しやすくなります。
 
 <div id="add-a-description-to-a-collection">
   ## コレクション に説明を追加する
@@ -37,7 +42,13 @@ W&amp;B Registry UI または Python SDK を使用して、インタラクティ
     1. [W&amp;B Registry](https://wandb.ai/registry/) にアクセスします。
     2. コレクション をクリックします。
     3. コレクション の名の横にある **View details** を選択します。
-    4. **Description** フィールドに コレクション に関する情報を入力します。テキストは [Markdown markup language](https://www.markdownguide.org/) を使用して書式設定できます。
+    4. **コレクションカード** タブを選択します。
+    5. **Edit card** ボタンをクリックします。
+    6. コレクションカードエディタ内で、コレクション に説明を追加します。Markdown 書式を使用してテキストのスタイルを設定できます。
+
+    <Tip>
+      テキストは [Markdown markup language](https://www.markdownguide.org/) を使用して書式設定します。使用可能な Markdown 書式オプションのドロップダウンリストを表示するには、スラッシュ (`/`) を使用します。
+    </Tip>
   </Tab>
 
   <Tab title="Python SDK">
@@ -66,4 +77,19 @@ W&amp;B Registry UI または Python SDK を使用して、インタラクティ
     collection.save()  
     ```
   </Tab>
-</Tabs>
\ No newline at end of file
+</Tabs>
+
+<div id="compare-metrics-across-artifact-versions">
+  ## アーティファクト のバージョン間でメトリクスを比較する
+</div>
+
+コレクションカードエディタでは、コレクションにリンクされた アーティファクト の異なるバージョン間でメトリクスを比較できます。
+
+1. コレクションカードエディタで、スラッシュ (`/`) を入力して、使用可能な Markdown 書式オプションのドロップダウンリストを開きます。
+2. **Compare metrics** を選択して、メトリクスの比較表をコレクションカードに追加します。
+
+次の画像は、`transaction-risk-model` コレクションにリンクされた 5 つの異なる アーティファクト バージョンにまたがる `val/loss` を示しています。
+
+<Frame>
+  <img src="/images/registry/compare_linked_artifact_versions.png" alt="コレクションカードでバージョン間の アーティファクト メトリクスを比較して表示" />
+</Frame>
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/reports.mdx b/ja/models/reports.mdx
index f5a4134bb5..57c9ce6fcc 100644
--- a/ja/models/reports.mdx
+++ b/ja/models/reports.mdx
@@ -5,6 +5,7 @@ title: Reports の概要
 
 import { ColabLink } from '/snippets/ja/_includes/colab-link.mdx';
 import { TryProductLink } from '/snippets/ja/_includes/try-product-link.mdx';
+import { WandbReport } from '/snippets/WandbReport.jsx';
 
 <CardGroup cols={4}>
   <ColabLink url="https://colab.research.google.com/github/wandb/examples/blob/master/colabs/intro/Report_API_Quickstart.ipynb" />
@@ -21,13 +22,9 @@ W&amp;B Reports では、次のことができます:
 
 {/* {% embed url="https://www.youtube.com/watch?v=2xeJIv_K_eI" %} */}
 
-次の画像は、トレーニング中にW&amp;Bにログされたメトリクスから作成したレポートのセクションを示しています。
+以下のレポートは、トレーニング中にW&amp;Bにログされたメトリクスから作成されています。レポート内をスクロールしてベンチマークのRuns、パネル、解説を確認するか、W&amp;B アプリで[レポート全体を開いてください](https://wandb.ai/stacey/saferlife/reports/SafeLife-Benchmark-Experiments--Vmlldzo0NjE4MzM)。
 
-<Frame>
-  <img src="/images/reports/safe-lite-benchmark-with-comments.png" alt="ベンチマーク結果を含むW&Bレポート" max-width="90%" />
-</Frame>
-
-上の画像の元になったレポートは[こちら](https://wandb.ai/stacey/saferlife/reports/SafeLife-Benchmark-Experiments--Vmlldzo0NjE4MzM)で確認できます。
+<WandbReport src="https://wandb.ai/stacey/saferlife/reports/SafeLife-Benchmark-Experiments--Vmlldzo0NjE4MzM" title="SafeLife ベンチマーク Experiments レポート" height={720} />
 
 <div id="how-it-works">
   ## 仕組み
diff --git a/ja/models/reports/edit-a-report.mdx b/ja/models/reports/edit-a-report.mdx
index ad9cba4821..91a530cb45 100644
--- a/ja/models/reports/edit-a-report.mdx
+++ b/ja/models/reports/edit-a-report.mdx
@@ -620,6 +620,10 @@ Markdown を追加すると、レポート内の説明文、見出し、イン
 
 見出しやリストなどの HTML 要素を追加して、レポートを構造化します。これらは App UI を使用してインタラクティブに追加することも、W&amp;B SDK を使用してプログラムで追加することもできます。
 
+<Note>
+  `wandb.Image` で画像をログすると、W&amp;B は元のファイル名ではなく、`media/images/[key]_[step]_[hash].png` のようにコンテンツ ハッシュを含む生成名で file を保存します。そのため、元のファイル名を参照する `<img>` タグや Markdown 画像は正しく解決されません。ログした画像をレポートに埋め込むには、まず画像をログしてから、生成された file パスを画像の `src` 値として使用します。
+</Note>
+
 <Tabs>
   <Tab title="App UI">
     レポート内でスラッシュ (`/`) を入力すると、ドロップダウンメニューが表示されます。ドロップダウンからテキストブロックのタイプを選択します。たとえば、H2 の見出しブロックを作成するには、`Heading 2` オプションを選択します。
diff --git a/ja/models/reports/embed-reports.mdx b/ja/models/reports/embed-reports.mdx
index b09c371894..fb0b3c1230 100644
--- a/ja/models/reports/embed-reports.mdx
+++ b/ja/models/reports/embed-reports.mdx
@@ -15,7 +15,7 @@ HTML `iframe` 要素を使用すると、カスタム HTML を使用できる任
 report の右上で **Share** ボタンを選択してダイアログを開き、**Copy embed code** を選択します。コピーされたスニペットは `iframe` HTML 要素で、カスタム HTML を使用できる任意のページに貼り付けることができます。
 
 <Note>
-  埋め込み時に表示できるのは *public* report のみです。
+  埋め込んで表示できるのは、public project の report、または [view-only links](/ja/models/reports/cross-project-reports#view-only-report-links) を使用して共有した report のみです (リンクのアクセストークンは URL の一部です) 。
 </Note>
 
 <Frame>
diff --git a/ja/models/runs/filter-runs.mdx b/ja/models/runs/filter-runs.mdx
index fe885bd376..9001466890 100644
--- a/ja/models/runs/filter-runs.mdx
+++ b/ja/models/runs/filter-runs.mdx
@@ -40,6 +40,14 @@ run テーブル の式エディターを使用して、名、状態、[tags](#f
   <img src="/images/data_vis/filter.png" alt="誤った予測のフィルター" />
 </Frame>
 
+フィルター式に一致する Runs の数は、フィルターボタンの下、Runs table の上に表示されます。
+
+たとえば、次の画像には `6 of 18 listed` と表示されています。これは、一覧表示されている 18 個の Runs のうち 6 個がフィルター式に一致し、現在表示されていることを意味します。件数は黄色の枠で強調表示されています。
+
+<Frame>
+  <img src="/images/runs/filter_count.png" alt="フィルター式に一致する Runs の数" />
+</Frame>
+
 以下のセクションでは、Runs table で Runs をフィルターする方法の例をいくつか紹介します。
 
 <div id="example-filter-runs-with-tags">
@@ -49,7 +57,7 @@ run テーブル の式エディターを使用して、名、状態、[tags](#f
 タグに基づいて Runs をフィルターします。
 
 1. プロジェクトのサイドバーで **Runs** タブをクリックします。
-2. Runs table の上にある、漏斗の形をした **フィルター** ボタンを選択します。
+2. run テーブル の上にある、漏斗の形をした **フィルター** ボタンを選択します。
 3. 左から順に、ドロップダウンメニューから `"Tags"` を選択し、論理演算子を選択します。
 4. 2 番目のドロップダウンメニューから、is、is not、in、または not in を選択します。
 5. 3 番目のドロップダウンメニューに、フィルターするタグ名を入力します。
diff --git a/ja/models/runs/forking.mdx b/ja/models/runs/forking.mdx
index 83cdb907b3..2441c5af23 100644
--- a/ja/models/runs/forking.mdx
+++ b/ja/models/runs/forking.mdx
@@ -4,7 +4,9 @@ title: run をフォークする
 ---
 
 <Note>
-  run をフォークする機能は現在も活発に開発中です。Multi-tenant Cloud と専用クラウドではプレビューとして提供されており、セルフマネージドではまだ利用できません。
+  run のフォークは、Multi-tenant Cloud と専用クラウドで Public Preview として提供されています。現在、セルフマネージドのデプロイでは利用できません。
+
+  Public Preview の機能は本番環境での評価に利用できますが、機能、API、および動作は活発に開発中であり、一般提供開始前に変更される場合があります。
 </Note>
 
 元の run に影響を与えることなく、実験内の特定の時点から別のハイパーパラメーターやモデルを試すことができます。これを行うには、既存の W&amp;B run からフォークします。
diff --git a/ja/models/runs/tags.mdx b/ja/models/runs/tags.mdx
index c7e7ef38b3..158c0ffcf6 100644
--- a/ja/models/runs/tags.mdx
+++ b/ja/models/runs/tags.mdx
@@ -1,19 +1,19 @@
 ---
-title: タグ を使って runs にラベルを追加する
-description: "Python SDK、Public API、または W&B App UI を使用して、W&B runs の タグ を追加、更新、削除し、整理のために活用します。"
+title: タグを使って run にラベルを付ける
+description: "Python SDK、Public API、または W&B App UI を使用して、W&B run のタグを追加、更新、削除し、整理できます。"
 ---
 
-ログされたメトリクスや artifact データだけでは分かりにくい特定の features を示すために、runs に タグ を追加します。
+ログされたメトリクスや artifact データだけでは分かりにくい特定の特徴を示すために、タグを追加して run にラベルを付けます。
 
-たとえば、run のモデルが `in_production` であること、その run が `preemptible` であること、その run が `baseline` を表していることなどを示す タグ を追加できます。
+たとえば、run のモデルが `in_production` であること、その run が `preemptible` であること、その run が `baseline` を表していることなどを示すタグを run に追加できます。
 
 <div id="add-tags-to-one-or-more-runs">
-  ## 1 つ以上の run にタグを追加する
+  ## Add tags to one or more runs
 </div>
 
-プログラムから、またはインタラクティブに run にタグを追加できます。
+Programmatically or interactively add tags to your runs.
 
-ユースケースに応じて、ニーズに最も適した以下のタブを選択してください。
+Based on your use case, select a tab below that best fits your needs:
 
 <Tabs>
   <Tab title="W&B Python SDK">
@@ -27,16 +27,16 @@ description: "Python SDK、Public API、または W&B App UI を使用して、W
       project="<project>",
       tags=["<tag1>", "<tag2>"]
     ) as run:
-        # ここにトレーニングコードを記述します
+        # ここにトレーニング コードを記述します
     ```
 
-    アクティブな run の実行中に、既存のタグを追加または更新するには、run オブジェクトの `tags` 属性 (`wandb.Run.tags`) を更新することもできます。`tags` 属性は文字列のタプルを受け入れます。run の初期化後に新しいタグを追加するには、既存の run のタグ プロパティに 1 つ以上のタグを連結します。
+    アクティブな run の実行中に、run オブジェクトの `tags` 属性 (`wandb.Run.tags`) を更新して、既存のタグを追加または更新することもできます。`tags` 属性は文字列のタプルを受け取ります。run の初期化後に新しいタグを追加するには、既存の run のタグ プロパティに 1 つ以上のタグを連結します。
 
     ```python
     import wandb
 
     with wandb.init(entity="<entity>", project="<project>", tags=["<tag1>"]) as run:
-      # ここにトレーニングループのロジックを記述します
+      # ここにトレーニング ループのロジックを記述します
 
       # run オブジェクトに新しいタグを追加します
       run.tags += ("<new_tag>",)
@@ -44,34 +44,34 @@ description: "Python SDK、Public API、または W&B App UI を使用して、W
   </Tab>
 
   <Tab title="Public API">
-    以前に保存した run にタグを追加または更新するには、[W&amp;B Public API](/ja/models/ref/python/public-api) を使用します。
+    Use the [W&amp;B Public API](/ja/models/ref/python/public-api) to add or update tags to a previously saved run.
 
-    既存の run のタグを更新するには、`wandb.Run.tags` プロパティにアクセスします。`wandb.Run.tags` プロパティは文字列のリストで構成されます。新しいタグを既存のタグに連結し、その後 `wandb.Run.update()` を呼び出して、新しいタグで run を更新します。例:
+    To update tags on an existing run, access the `wandb.Run.tags` property. `wandb.Run.tags` property consists of a list of strings. Concatenate the new tag or tags to the existing tags and then call `wandb.Run.update()` to update the run with the new tags. For example:
 
     ```python
-    with wandb.Api().run("{entity}/{project}/{run-id}") as run:
-      run.tags.append("<tag1>")
-      run.update()
+    run = wandb.Api().run("{entity}/{project}/{run-id}")
+    run.tags.append("tag1")  # ここでは run データに基づいてタグを選択できます
+    run.update()
     ```
   </Tab>
 
-  <Tab title="Project ページ">
-    この方法は、多数の run に同じタグを付ける場合に最適です。
+  <Tab title="プロジェクトページ">
+    This method is best suited to tagging large numbers of runs with the same tag or tags.
 
-    1. project のワークスペースにアクセスします。
-    2. プロジェクトのサイドバーから **Runs** を選択します。
-    3. 表から 1 つ以上の run を選択します。
-    4. 1 つ以上の run を選択したら、表の上にある **Tag** ボタンを選択します。
-    5. 追加するタグを入力し、**Create new tag** チェックボックスを選択してタグを追加します。
+    1. Navigate to your ワークスペース.
+    2. Select **Runs** from the project sidebar.
+    3. Select one or more runs from the table.
+    4. Once you select one or more runs, select the **Tag** button above the table.
+    5. Type the tag you want to add and select the **Create new tag** checkbox to add the tag.
   </Tab>
 
-  <Tab title="Run ページ">
-    この方法は、単一の run に手動でタグを付ける場合に最適です。
+  <Tab title="Run page">
+    This method is best suited to applying a tag or tags to a single run manually.
 
-    1. project のワークスペースにアクセスします。
-    2. run をクリックして開きます。run ページが開き、既定では **Overview** タブが表示されます。
-    3. **Tags** の横にある灰色のプラス アイコン (**+**) ボタンを選択します。
-    4. 追加するタグを入力し、テキスト ボックスの下にある **Add** を選択して新しいタグを追加します。
+    6. ワークスペースにアクセスします。
+    7. run をクリックして開きます。run ページが開き、デフォルトで **Overview** タブが表示されます。
+    8. **Tags** の横にある灰色のプラス アイコン (**+**) ボタンを選択します。
+    9. 追加するタグを入力し、テキストボックスの下にある **Add** を選択して新しいタグを追加します。
   </Tab>
 </Tabs>
 
@@ -79,22 +79,22 @@ description: "Python SDK、Public API、または W&B App UI を使用して、W
   ## 1 つ以上の run からタグを削除する
 </div>
 
-W&amp;B App で run からタグを削除するには、次の step に従います。
+W&amp;B App で run からタグを削除するには、次の step に従う。
 
 <Tabs>
-  <Tab title="Project ページ">
-    この method は、多数の Runs からタグを削除する場合に最適です。
+  <Tab title="プロジェクトページ">
+    この method は、多数の run からタグを削除する場合に最適です。
 
-    1. project の Run サイドバーで、右上の表アイコンを選択します。サイドバーが展開され、Runs 表 全体が表示されます。
-    2. 表内の run にカーソルを合わせると、左側にチェックボックスが表示されます。すべての Runs を選択するには、ヘッダー行のチェックボックスを使用します。
+    1. プロジェクトの Run サイドバーで、右上の表アイコンを選択します。これにより、サイドバーが Runs 表全体に展開されます。
+    2. 表内の run にカーソルを合わせると、左側にチェックボックスが表示されます。すべての Runs を選択する場合は、ヘッダー行のチェックボックスを使用します。
     3. チェックボックスを選択して、一括 action を有効にします。
-    4. タグを削除する Runs を選択します。
-    5. Runs の行の上にある **Tag** ボタンを選択します。
-    6. タグの横にあるチェックボックスを選択して、そのタグを run から削除します。
+    4. タグを削除する runs を選択します。
+    5. run の行の上にある **Tag** ボタンを選択します。
+    6. タグの横にあるチェックボックスを選択して、run からそのタグを削除します。
   </Tab>
 
-  <Tab title="Run ページ">
-    1. Run ページの左サイドバーで、一番上の **Overview** タブを選択します。ここに run のタグが表示されます。
-    2. タグにカーソルを合わせて &quot;x&quot; を選択し、そのタグを run から削除します。
+  <Tab title="Run page">
+    1. Run page の左サイドバーで、最上部の **Overview** タブを選択します。run のタグはここに表示されます。
+    2. タグにカーソルを合わせて &quot;x&quot; を選択し、run から削除します。
   </Tab>
 </Tabs>
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/runs/view-logged-runs.mdx b/ja/models/runs/view-logged-runs.mdx
index 40ef145ede..47402cf462 100644
--- a/ja/models/runs/view-logged-runs.mdx
+++ b/ja/models/runs/view-logged-runs.mdx
@@ -3,10 +3,10 @@ title: プロジェクト内の特定の run を表示する
 description: W&B App または LEET ターミナル UI を使用して、ログされた特定の run とそのプロパティを表示する方法を説明します。
 ---
 
-現在の状態、Artifacts、メトリクスなど、特定の run に関する情報を表示します。W&amp;B App または `wandb beta leet` ターミナル UI を使用して、run の表示や監視を行えます。
+現在の状態、Artifacts、メトリクスなど、特定の run に関する情報を表示します。W&amp;B App または `wandb leet` ターミナル UI を使用して、run の表示や監視を行えます。
 
 <Tabs>
-  <Tab title="WA&B App">
+  <Tab title="W&B App">
     W&amp;B App で特定の run を表示するには、次の手順に従います。
 
     1. [W&amp;B App](https://wandb.ai/home) にアクセスします。
@@ -26,22 +26,22 @@ description: W&B App または LEET ターミナル UI を使用して、ログ
   </Tab>
 
   <Tab title="LEET">
-    `wandb beta leet` ターミナル UI を使用して、ターミナル上でローカルに run を表示するには、次の手順に従います。
+    `wandb leet` ターミナル UI を使用して、ターミナル上でローカルに run を表示するには、次の手順に従います。
 
     1. スクリプトからローカルで run を開始した場合は、コードを実行したディレクトリにアクセスします。そこには `wandb/` ディレクトリがあり、run ごとのサブディレクトリと `latest-run/` シンボリックリンクが含まれています。各 run ディレクトリには、`run-<run-ID>.wandb` 形式の名前のトランザクションログが含まれています。
 
        run をローカルで開始しておらず、代わりに `.wandb` トランザクションログファイルをダウンロードした場合は、その保存場所を控えておいてください。
-    2. 次のいずれかのコマンドで `wandb beta leet` を起動します。
+    2. 次のいずれかのコマンドで `wandb leet` を起動します。
 
        ```bash
        # ./wandb/latest-run/ に保存されている最新の run を表示
-       wandb beta leet
+       wandb leet
 
        # run ディレクトリを指定
-       wandb beta leet ./wandb/run-20250813_124246-n67z9ude
+       wandb leet ./wandb/run-20250813_124246-n67z9ude
 
        # .wandb ファイルを指定
-       wandb beta leet ./wandb/run-20250813_124246-n67z9ude/run-n67z9ude.wandb
+       wandb leet ./wandb/run-20250813_124246-n67z9ude/run-n67z9ude.wandb
        ```
 
     LEET には 3 ペインのインターフェースが表示されます。
@@ -58,7 +58,7 @@ description: W&B App または LEET ターミナル UI を使用して、ログ
     * `n` / `N` - メトリクスページ間を移動
     * `q` / `CMD+C` - 終了
 
-    完全なガイドについては [LEET terminal UI](/ja/models/app/leet-tui) を、ショートカットと設定の詳細については [`wandb beta leet`](/ja/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-leet) CLI リファレンスを参照してください。
+    完全なガイドについては [LEET terminal UI](/ja/models/app/leet-tui) を、ショートカットと設定の詳細については [`wandb leet`](/ja/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-leet) CLI リファレンスを参照してください。
   </Tab>
 </Tabs>
 
diff --git a/ja/models/track.mdx b/ja/models/track.mdx
index 005ef9dd88..273a251924 100644
--- a/ja/models/track.mdx
+++ b/ja/models/track.mdx
@@ -33,25 +33,28 @@ import { TryProductLink } from '/snippets/ja/_includes/try-product-link.mdx';
 3. 精度や損失などのメトリクスを、トレーニングループの中で継続的にログします ([`wandb.Run.log()`](/ja/models/track/log/)) 。
 4. モデルの重みや予測結果の表など、run の出力を保存します。
 
-次のコードは、W&amp;B で一般的な実験管理のワークフローを示しています。
+次のコードは、W&amp;B で一般的な実験管理のワークフローを示しています。`my-team` は W&amp;B のチーム entity に、`my-project-name` はプロジェクト名に置き換えてください。
 
 ```python
-# runを開始する。
-#
-# このブロックを抜けると、ログされたデータのアップロード完了を待機する。
-# 例外が発生した場合、runは失敗としてマークされる。
-with wandb.init(entity="", project="my-project-name") as run:
-  # モデルの入力とハイパーパラメーターを保存する。
+import wandb
+
+entity = "<my-team>"  # Set entity to your W&B team name
+project = "my-project-name"  # Set project to your W&B project name
+
+# When this block exits, it waits for logged data to finish uploading.
+# If an exception is raised, the run is marked failed.
+with wandb.init(entity=entity, project="my-project-name") as run:
+  # モデルの入力とハイパーパラメーターを保存します。
   run.config.learning_rate = 0.01
 
-  # 実験コードを実行する。
+  # Run your experiment code.
   for epoch in range(num_epochs):
-    # トレーニングを実行する...
+    # Do some training...
 
-    # モデル性能を可視化するため、メトリクスを継続的にログする。
+    # Log metrics over time to visualize model performance.
     run.log({"loss": loss})
 
-  # モデルの出力をArtifactsとしてアップロードする。
+  # Upload model outputs as artifacts.
   run.log_artifact(model)
 ```
 
@@ -59,14 +62,15 @@ with wandb.init(entity="", project="my-project-name") as run:
   ## はじめに
 </div>
 
-ユースケースに応じて、W&amp;B 実験 を使い始める際は、次のリソースをご覧ください。
+ユースケースに応じて、W&amp;B Experiments を使い始める際は、次のリソースをご覧ください。
 
-* データセット artifact を作成し、トラッキングして、使用するために使える W&amp;B Python SDK のコマンドを step ごとに説明した [W&amp;B クイックスタート](/ja/models/quickstart/) をお読みください。
+* W&amp;B を設定し、最初の実験をトラッキングする方法を学ぶには、[W&amp;B クイックスタート](/ja/models/quickstart/) をお読みください。
+* 機械学習ワークフローでモデル アーティファクト をトラッキング、共有、管理するために W&amp;B を使用する方法を学ぶには、[W&amp;B Models を使い始める](/ja/models/models_quickstart/) をお試しください。
 * この章では、次の方法を学べます。
-  * 実験 を作成する
-  * 実験 を設定する
-  * 実験 からデータをログする
-  * 実験 の結果を確認する
+  * [実験 を作成する](/ja/models/track/create-an-experiment)
+  * [実験 を設定する](/ja/models/track/config/)
+  * [実験 からデータをログする](/ja/models/track/log/)
+  * [実験 の結果を確認する](/ja/models/track/workspaces)
 * [W&amp;B API Reference Guide](/ja/models/ref/python/) の [W&amp;B Python Library](/ja/models/ref/python/) もご覧ください。
 
 <div id="best-practices-and-tips">
diff --git a/ja/models/track/config.mdx b/ja/models/track/config.mdx
index 1f82b643f3..99a4a0a3a3 100644
--- a/ja/models/track/config.mdx
+++ b/ja/models/track/config.mdx
@@ -142,7 +142,7 @@ if __name__ == "__main__":
         "-e", "--epochs", type=int, default=50, help="Number of training epochs"
     )
     parser.add_argument(
-        "-lr", "--learning_rate", type=int, default=0.001, help="Learning rate"
+        "-lr", "--learning_rate", type=float, default=0.001, help="Learning rate"
     )
 
     args = parser.parse_args()
@@ -153,12 +153,14 @@ if __name__ == "__main__":
   ### スクリプト全体で設定する
 </div>
 
-`config` オブジェクトには、スクリプト全体を通してさらにパラメーターを追加できます。次のコードスニペットは、`config` オブジェクトに新しいキーと値のペアを追加する方法を示しています。
+`config` オブジェクトには、スクリプト全体を通してさらにパラメーターを追加できます。
+
+次のコードスニペットは、既存の `config` オブジェクトに新しいキーと値のペアを追加する方法を示しています。
 
 ```python
 import wandb
 
-# config 辞書オブジェクトを定義する
+# 設定の辞書オブジェクトを定義する
 config = {
     "hidden_layer_sizes": [32, 64],
     "kernel_sizes": [3],
@@ -171,17 +173,31 @@ config = {
 # W&B を初期化するときに config 辞書を渡す
 with wandb.init(project="config_example", config=config) as run:
     # W&B を初期化した後に config を更新する
-    run.config["dropout"] = 0.2
-    run.config.epochs = 4
+    run.config["epochs"] = 4
     run.config["batch_size"] = 32
 ```
 
-一度に複数の値を更新できます。
+一度に複数の値を追加できます。次のコードスニペットは、既存の `config` オブジェクト内の複数のキーと値のペアを更新する方法を示しています。
 
 ```python
-run.config.update({"lr": 0.1, "channels": 16})
+# 設定の辞書オブジェクトを定義する
+config = {
+    "channels": 24,
+    "lr": 1.0,
+}
+
+with wandb.init(project="config_example", config=config) as run:
+    run.config.update(
+        {
+            "lr": 0.1,
+            "channels": 16,
+        },
+        allow_val_change=True,
+    )
 ```
 
+既存のキーの値を更新する場合は、`allow_val_change=True` を設定してください。このパラメーターを設定しないと、既存のキーの値を更新しようとした際に W&amp;B でエラーが発生します。
+
 <div id="set-the-configuration-after-your-run-finishes">
   ### run の完了後に設定する
 </div>
diff --git a/ja/models/track/create-an-experiment.mdx b/ja/models/track/create-an-experiment.mdx
index edb4307ab1..2cab4ec04a 100644
--- a/ja/models/track/create-an-experiment.mdx
+++ b/ja/models/track/create-an-experiment.mdx
@@ -16,7 +16,7 @@ W&amp;B Python SDK を使用して、機械学習の実験をトラッキング
 1. [W&amp;B run を初期化する](#initialize-a-wb-run)
 2. [ハイパーパラメーターの 辞書 を記録する](#capture-a-dictionary-of-hyperparameters)
 3. [トレーニングループ内でメトリクスをログする](#log-metrics-inside-your-training-loop)
-4. [Artifact を W&amp;B にログする](#log-an-artifact-to-wb)
+4. [Artifact を W&amp;B にログする](/ja/models/track/create-an-experiment#log-an-artifact-to-w%26b)
 
 <div id="initialize-a-wb-run">
   ### W&amp;B run を初期化する
@@ -68,13 +68,13 @@ Experiment の設定方法について詳しくは、[Experiments の設定](./c
 ```python
 model, dataloader = get_model(), get_data()
 
-for epoch in range(run.config.epochs):
+for epoch in range(run.config["epochs"]):
     for batch in dataloader:
         loss, accuracy = model.training_step()
         run.log({"accuracy": accuracy, "loss": loss})
 ```
 
-W&amp;B でログできるさまざまなデータタイプについて詳しくは、[Experiments 中にデータをログする](/ja/models/track/log/)を参照してください。
+W&amp;B でログできるさまざまなデータタイプについて詳しくは、[オブジェクトとメディアをログする](/ja/models/track/log/)を参照してください。
 
 <div id="log-an-artifact-to-wb">
   ### Artifact を W&amp;B にログする
@@ -124,37 +124,37 @@ with wandb.init(
   ## 次のステップ: 実験を可視化する
 </div>
 
-W&amp;B ダッシュボードを、機械学習モデルの結果を整理し、可視化するための中心的な場所として使用します。数回クリックするだけで、[平行座標プロット](/ja/models/app/features/panels/parallel-coordinates/)、[パラメーター重要度分析](/ja/models/app/features/panels/parameter-importance/)、[その他のチャートタイプ](/ja/models/app/features/panels/) などの、豊富でインタラクティブなチャートを作成できます。
+project の Workspace を使用して、機械学習モデルの結果を整理し、可視化します。[平行座標プロット](/ja/models/app/features/panels/parallel-coordinates/)、[パラメーター重要度分析](/ja/models/app/features/panels/parameter-importance/)、[その他のチャートタイプ](/ja/models/app/features/panels/) などのインタラクティブなチャートを作成できます。
 
 <Frame>
-  <img src="/images/sweeps/quickstart_dashboard_example.png" alt="クイックスタート Sweeps ダッシュボードの例" />
+  <img src="/images/sweeps/quickstart_dashboard_example.png" alt="クイックスタート Sweeps workspace の例" />
 </Frame>
 
-実験や特定の run を表示する方法の詳細については、[実験結果を可視化する](/ja/models/track/workspaces/) を参照してください。
+実験や特定の run を表示する方法の詳細については、[実験結果を表示する](/ja/models/track/workspaces/) を参照してください。
 
 <div id="best-practices">
   ## ベストプラクティス
 </div>
 
-以下は、Experiments を作成する際に考慮すべき推奨ガイドラインです。
+Experiments を作成する際に考慮すべき推奨事項を以下に示します。
 
-1. **run を終了する**: `with` 文で `wandb.init()` を使用すると、コードの実行が完了したとき、または例外が発生したときに、run が自動的に終了済みとしてマークされます。
-   * Jupyter ノートブックでは、Run オブジェクトを自分で管理したほうが便利な場合があります。この場合は、Run オブジェクトで `finish()` を明示的に呼び出して、完了としてマークできます。
+* **コンテキストマネージャーで Runs を管理する**: `with` 文で `wandb.init()` を使用すると、コードの実行完了時または例外発生時に run が自動的に終了します。
+  * Jupyter ノートブックでは、Run オブジェクトを自分で管理したい場合もあります。その場合は、`finish()` を呼び出して完了としてマークします。
 
-     ```python
-     # ノートブックのセル内:
-     run = wandb.init()
+    ```python
+    # ノートブックのセル内:
+    run = wandb.init()
 
-     # 別のセル内:
-     run.finish()
-     ```
-2. **Config**: モデルを再現するために使用したいハイパーパラメーター、アーキテクチャ、データセット、そのほかの情報をトラッキングします。これらは column として表示され、アプリでは設定 column を使って run を動的にグループ化、並べ替え、フィルターできます。
-3. **Project**: プロジェクトは、まとめて比較できる Experiments の集合です。各プロジェクトには専用のダッシュボードページがあり、異なるモデル バージョンを比較できるように、run のさまざまなグループを簡単にオン/オフできます。
-4. **Notes**: スクリプトから直接、簡単なコミットメッセージを設定します。メモは W&amp;B App の run の Overview セクションで編集および確認できます。
-5. **Tags**: ベースラインの run や重要な run を識別します。tags を使って run をフィルターできます。tags は、後から W&amp;B App のプロジェクトのダッシュボードにある Overview セクションで編集できます。
-6. **Experiments を比較するために複数の run set を作成する**: Experiments を比較するときは、メトリクスを比較しやすくするために複数の run set を作成します。同じ チャート または チャート のグループ上で、run set のオン/オフを切り替えられます。
+    # 別のセル内:
+    run.finish()
+    ```
+* **Config**: モデルを再現するために必要なハイパーパラメーター、モデル アーキテクチャ、データセット情報、そのほかの値をトラッキングします。詳細は, [W&amp;B App の run の Overview セクションで設定を表示する](/ja/models/track/config#view-config-values-in-the-w\&b-app)を参照してください。
+* **Project**: [Projects](/ja/models/track/project-page) を使用して、結果の可視化、Runs の比較、Artifacts の表示とダウンロード、オートメーションの作成などを行える一元的な場所で Experiments を整理します。
+* **メモ**: `baseline model` や `tuned hyperparameters` など、run の目的を説明するメモを追加します。メモは後で W&amp;B App の run overview から編集できます。
+* **ジョブタイプ**: [Runs にジョブタイプを追加](/ja/models/runs/grouping#organize-runs-by-job-type)して、`train`、`test`、`inference` などのタスクごとに Runs を整理してフィルターします。
+* **Tags**: [Runs にタグを追加](/ja/models/runs/tags)して、ログされたメトリクスや Artifacts だけでは分かりにくい機能や属性で Runs にラベルを付けます。
 
-次の コードスニペット は、上記のベストプラクティスに従って W&amp;B Experiment を定義する方法を示しています。
+次の例は、これらのベストプラクティスを使用して W&amp;B run を初期化する方法を示しています。
 
 ```python
 import wandb
@@ -175,4 +175,4 @@ with wandb.init(
     ...
 ```
 
-W&amp;B Experiment を定義する際に使用できるパラメーターの詳細については、[API リファレンスガイド](/ja/models/ref/python/)の [`wandb.init()`](/ja/models/ref/python/functions/init) API ドキュメントを参照してください。
+利用可能なパラメーターの詳細については、[Python SDK リファレンスガイド](/ja/models/ref/python/)の [`wandb.init()`](/ja/models/ref/python/functions/init) を参照してください。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/models/track/log/media.mdx b/ja/models/track/log/media.mdx
index 5199390064..aa47a09ce3 100644
--- a/ja/models/track/log/media.mdx
+++ b/ja/models/track/log/media.mdx
@@ -4,6 +4,7 @@ title: メディアやオブジェクトをログする
 ---
 
 import { ColabLink } from '/snippets/ja/_includes/colab-link.mdx';
+import { WandbReport } from '/snippets/WandbReport.jsx';
 
 <ColabLink url="https://colab.research.google.com/github/wandb/examples/blob/master/colabs/wandb-log/Log_(Almost)_Anything_with_W%26B_Media.ipynb" />
 
@@ -330,6 +331,10 @@ step から画像をログするたびに、その画像を UI で利用でき
 
 3Dポイントクラウドや、バウンディングボックス付きのLiDARシーンをログできます。表示する点の座標と色を含むNumPy配列を渡します。
 
+ログされたポイントクラウドは、W&amp;B app 上でインタラクティブに操作できます。たとえば、以下に埋め込まれている [LIDAR Point Clouds of Driving Scenes report](https://wandb.ai/stacey/lyft/reports/LIDAR-Point-Clouds-of-Driving-Scenes--Vmlldzo2MzA5Mg) では、Lyft データセットのシーンを3Dバウンディングボックス付きで表示しています。ビューア内でドラッグして回転し、ズームできます。
+
+<WandbReport src="https://wandb.ai/stacey/lyft/reports/LIDAR-Point-Clouds-of-Driving-Scenes--Vmlldzo2MzA5Mg" title="LIDAR point clouds of driving scenes report" height={720} />
+
 ```python
 point_cloud = np.array([[0, 0, 0, COLOR]])
 
diff --git a/ja/models/track/project-page.mdx b/ja/models/track/project-page.mdx
index b81200add4..1b3563399e 100644
--- a/ja/models/track/project-page.mdx
+++ b/ja/models/track/project-page.mdx
@@ -6,10 +6,10 @@ title: Projects
 
 import ProjectVisibilitySettings from "/snippets/ja/_includes/project-visibility-settings.mdx";
 
-*プロジェクト* は、結果の可視化、実験の比較、artifact の表示とダウンロード、automation の作成などを行うための中心的な場所です。
+*プロジェクト* は、結果の可視化、実験の比較、アーティファクト の表示とダウンロード、automation の作成などを行うための中心的な場所です。
 
 <Note>
-  各プロジェクトには、アクセスできるユーザーを決定する可視性設定があります。プロジェクトにアクセスできるユーザーの詳細については、[プロジェクトの可視性](/ja/platform/hosting/iam/access-management/restricted-projects)を参照してください。
+  各プロジェクトには、アクセスできるユーザーを決定する可視性設定があります。プロジェクトにアクセスできるユーザーの詳細については、[Project visibility](/ja/platform/hosting/iam/access-management/restricted-projects)を参照してください。
 </Note>
 
 各プロジェクトには、次のタブがあります。
@@ -18,9 +18,9 @@ import ProjectVisibilitySettings from "/snippets/ja/_includes/project-visibility
 * [Workspace](/ja/models/track/project-page/#workspace-tab): 個人用の可視化サンドボックス
 * [Runs](#runs-tab): プロジェクト内のすべての run を一覧表示する表
 * [Automations](#automations-tab): プロジェクトで設定された Automations
-* [Sweeps](/ja/models/sweeps): 自動化された探索と最適化
+* [Sweeps](#sweeps-tab): 自動化された探索と最適化
 * [Reports](/ja/models/track/project-page/#reports-tab): メモ、runs、グラフの保存済みスナップショット
-* [Artifacts](#artifacts-tab): すべての runs と、その run に関連付けられた artifact が含まれます
+* [Artifacts](#artifacts-tab): すべての runs と、その run に関連付けられたアーティファクト が含まれます
 
 <div id="overview-tab">
   ## Overview タブ
@@ -70,11 +70,11 @@ W&amp;B では、プロジェクトフィールドに指定した名前で run 
   ## Workspace タブ
 </div>
 
-プロジェクトの*Workspace*は、Experiments を比較するための個人用のサンドボックスです。同じ課題に対して、異なるアーキテクチャー、ハイパーパラメーター、データセット、前処理などで取り組む比較可能なモデルを整理するには、プロジェクトを使用します。
+プロジェクトの*Workspace*は、実験 を比較するための個人用のサンドボックスです。同じ課題に対して、異なるアーキテクチャー、ハイパーパラメーター、データセット、前処理などで取り組む比較可能なモデルを整理するには、プロジェクトを使用します。
 
 **Runs サイドバー**: プロジェクト内のすべての run の一覧です。
 
-* **action (<Icon icon="ellipsis-vertical" iconType="solid" />)** メニュー: サイドバーの行にカーソルを合わせると、左側にメニューが表示されます。このメニューから、run の名前変更、削除、アクティブな run の停止を行えます。
+* **Action (<Icon icon="ellipsis" iconType="solid" />)** メニュー: サイドバーの行にカーソルを合わせると、左側にメニューが表示されます。このメニューから、run の名前変更、削除、アクティブな run の停止を行えます。
 * **表示アイコン**: 目のアイコンをクリックして、グラフ上で Runs の表示/非表示を切り替えます
 * **色**: run の色を、用意されているプリセットカラーまたはカスタムカラーに変更します
 * **検索**: 名で Runs を検索します。これにより、プロットに表示される Runs もフィルターされます。
@@ -83,7 +83,7 @@ W&amp;B では、プロジェクトフィールドに指定した名前で run 
 * **並べ替え**: Runs の並べ替えに使用する値を選択します。たとえば、損失が最も低い Runs や accuracy が最も高い Runs です。並べ替えは、グラフに表示される Runs に影響します。
 * **展開ボタン**: サイドバーを完全な表に展開します
 * **最小化**: **Cmd+.** (macOS) または **Ctrl+.** (Windows/Linux) を押して、Runs セレクターを折りたたむか復元します。詳しくは [キーボードショートカット](/ja/models/app/keyboard-shortcuts) を参照してください。
-* **run 数**: 上部の括弧内の数は、プロジェクト内の run の総数です。 (N visualized) の数は、目のアイコンがオンになっていて、各プロットで可視化できる run の数です。以下の例では、183 個の run のうち最初の 10 個だけがグラフに表示されています。グラフを編集して、表示可能な run の最大数を増やしてください。
+* **run 数**: 上部の括弧内の数は、プロジェクト内の run の総数です。 (N selected) の数は、目のアイコンがオンになっていて、各プロットで可視化できる run の数です。以下の例では、183 個の run のうち最初の 10 個だけがグラフに表示されています。グラフを編集して、表示可能な run の最大数を増やしてください。
 
 [Runs タブ](#runs-tab)で列を固定、非表示、または並び順を変更すると、Runs サイドバーにもそれらのカスタマイズが反映されます。
 
@@ -131,15 +131,23 @@ W&amp;B では、プロジェクトフィールドに指定した名前で run 
 </Frame>
 
 <div id="search-for-metrics">
-  ### メトリクスを検索
+  ### メトリクスを検索する
 </div>
 
-Workspace の検索ボックスを使用して、パネルを絞り込みます。この検索はパネルのタイトルを対象としており、タイトルにはデフォルトで、可視化されているメトリクスの名が使われます。
+Workspace の検索ボックスを使用して、タイトルでパネルをフィルタリングします。
+
+<Note>
+  デフォルトでは、W&amp;B はメトリクス名をパネルのタイトルとして使用します。タイトルを変更するには、パネルの右上にある**歯車** (<Icon icon="gear" iconType="solid" />) アイコンをクリックし、**Chart title** フィールドにタイトルを入力します。
+</Note>
 
 <Frame>
-  <img src="/images/app_ui/search_in_the_workspace.png" alt="Workspace の検索" />
+  <img src="/images/app_ui/search_in_the_workspace.png" alt="Workspace 検索" />
 </Frame>
 
+検索結果からパネルを除外するには、検索ボックスの横にある**Hide panels** (<Icon icon="sliders" iconType="solid" />) をクリックして、正規表現を入力します。W&amp;B はフィルターをすぐに適用します。フィルターは削除するまで有効です。
+
+フィルターを削除するには、**Hide panels** (<Icon icon="sliders" iconType="solid" />) をもう一度クリックし、正規表現をクリアします。
+
 <div id="runs-tab">
   ## Runs タブ
 </div>
@@ -351,10 +359,13 @@ W&amp;B App でプロジェクトを作成することも、`wandb.init()` の
     プログラムからプロジェクトを作成するには、`wandb.init()` の呼び出し時に `project` を指定します。プロジェクトがまだ存在しない場合は自動的に作成され、指定した entity によって所有されます。例:
 
     ```python
-    import wandb with wandb.init(entity="<entity>", project="<project_name>") as run: run.log({"accuracy": .95})
+    import wandb
+
+    with wandb.init(entity="<entity>", project="<project_name>") as run: 
+        run.log({"accuracy": .95})
     ```
 
-    [`wandb.init()` API reference](/ja/models/ref/python/functions/init/#examples) を参照してください。
+    [`wandb.init()` reference](/ja/models/ref/python/functions/init/#examples) を参照してください。
   </Tab>
 </Tabs>
 
diff --git a/ja/models/track/public-api-guide.mdx b/ja/models/track/public-api-guide.mdx
index dc20c44b0c..21378a4df1 100644
--- a/ja/models/track/public-api-guide.mdx
+++ b/ja/models/track/public-api-guide.mdx
@@ -1,154 +1,11 @@
 ---
-description: MLFlow からデータをインポートし、W&B に保存したデータをエクスポートまたは更新する
-title: データのインポートとエクスポート
+description: W&B に保存したデータをエクスポートまたは更新する
+title: データのエクスポートと更新
 ---
 
 import ApiKeyCreate from "/snippets/ja/_includes/api-key-create.mdx";
 import ApiKeySecurity from "/snippets/ja/_includes/api-key-security.mdx";
 
-W&amp;B Public API を使用して、データをエクスポートまたはインポートします。
-
-<Note>
-  この機能を使用するには python&gt;=3.8 が必要です
-</Note>
-
-<div id="import-data-from-mlflow">
-  ## MLFlow からデータをインポートする
-</div>
-
-W&amp;B では、Experiments、Runs、アーティファクト、メトリクス、その他のメタデータなど、MLFlow のデータをインポートできます。
-
-依存関係をインストールします:
-
-```shell
-# 注意: py38以上が必要です
-pip install wandb[importers]
-```
-
-W&amp;B にログインします。初めてログインする場合は、表示される案内に従ってください。
-
-```shell
-wandb login
-```
-
-既存のMLFlowサーバーから、すべてのrunをインポートします：
-
-```py
-from wandb.apis.importers.mlflow import MlflowImporter
-
-importer = MlflowImporter(mlflow_tracking_uri="...")
-
-runs = importer.collect_runs()
-importer.import_runs(runs)
-```
-
-デフォルトでは、`importer.collect_runs()` は MLFlow サーバー上のすべての run を収集します。特定のサブセットだけを upload したい場合は、独自の run の iterable を作成して importer に渡すこともできます。
-
-```py
-import mlflow
-from wandb.apis.importers.mlflow import MlflowRun
-
-client = mlflow.tracking.MlflowClient(mlflow_tracking_uri)
-
-runs: Iterable[MlflowRun] = []
-for run in mlflow_client.search_runs(...):
-    runs.append(MlflowRun(run, client))
-
-importer.import_runs(runs)
-```
-
-<Note>
-  Databricks MLflow からインポートする場合は、最初に [Databricks CLI を設定する](https://docs.databricks.com/dev-tools/cli/index.html)必要があることがあります。
-
-  前の手順で `mlflow-tracking-uri="databricks"` を設定してください。
-</Note>
-
-アーティファクトのインポートをスキップするには、`artifacts=False` を渡します。
-
-```py
-importer.import_runs(runs, artifacts=False)
-```
-
-特定の W&amp;B entity と project にインポートするには、`Namespace` を渡します:
-
-```py
-from wandb.apis.importers import Namespace
-
-importer.import_runs(runs, namespace=Namespace(entity, project))
-```
-
-{/* DOCS-1043 に従い、修正されるまでこの情報を非表示にしています 
-
-  ## 別の W&B インスタンスからデータをインポートする
-
-  <Note>
-  この機能はベータ版で、W&B パブリッククラウドからのインポートのみをサポートしています。
-  </Note>
-
-  依存関係をインストールします:
-
-  ```sh
-  # 注: py38+ が必要です
-  pip install wandb[importers]
-  ```
-
-  ソースの W&B サーバーにログインします。まだログインしたことがない場合は、画面の指示に従ってください。
-
-  ```sh
-  wandb login
-  ```
-
-  ソース W&B インスタンスから宛先 W&B インスタンスに、すべての Runs と artifacts をインポートします。Runs と artifacts は、宛先インスタンス内のそれぞれの namespace にインポートされます。
-
-  ```py
-  from wandb.apis.importers.wandb import WandbImporter
-  from wandb.apis.importers import Namespace
-
-  importer = WandbImporter(
-    src_base_url="https://api.wandb.ai",
-    src_api_key="your-api-key-here",
-    dst_base_url="https://example-target.wandb.io",
-    dst_api_key="target-environment-api-key-here",
-  )
-
-  # すべての Runs、artifacts、Reports をインポートします
-  # src の "entity/project" から dst の "entity/project" へ
-  importer.import_all(namespaces=[
-    Namespace(entity, project),
-    # ... ここに追加の namespace を指定します
-  ])
-  ```
-
-  宛先の namespace を変更したい場合は、`remapping: dict[Namespace, Namespace]` を指定できます。
-
-  ```py
-  importer.import_all(
-    namespaces=[Namespace(entity, project)],
-    remapping={
-        Namespace(entity, project): Namespace(new_entity, new_project),
-    }
-  )
-  ```
-
-  デフォルトでは、インポートは段階的に行われます。以降のインポートでは、前回までの処理結果を検証し、成功/失敗を記録する `.jsonl` ファイルに書き込みます。インポートが成功していれば、以後の検証はスキップされます。インポートが失敗していた場合は、再試行されます。これを無効にするには、`incremental=False` を設定します。
-
-  ```py
-  importer.import_all(
-    namespaces=[Namespace(entity, project)],
-    incremental=False,
-  )
-  ```
-
-  ### 既知の問題と制限
-
-  - 宛先の namespace が存在しない場合、W&B が自動的に作成します。
-  - 宛先の namespace に同じ ID を持つ run または artifact がある場合、W&B はそれを段階的インポートとして扱います。宛先の run/artifact は検証され、以前のインポートで失敗していた場合は再試行されます。
-  - ソースシステムのデータが削除されることはありません。
-
-  1. 一括インポート時（特に大きな artifacts）には、S3 の rate limits に達することがあります。`botocore.exceptions.ClientError: An error occurred (SlowDown) when calling the PutObject operation` が表示された場合は、一度に移行する namespace を少数に絞り、インポートの間隔を空けてみてください。
-  2. インポートされた run tables は Workspace では空白に見えることがありますが、Artifacts タブに移動して対応する run table artifact をクリックすると、想定どおり表を確認できます。
-  3. システムメトリクスおよび custom charts（`run.log()` で明示的にログしていないもの）はインポートされません */}
-
 <div id="export-data">
   ## データをエクスポートする
 </div>
@@ -176,7 +33,7 @@ APIキーは、マシンをW&amp;Bに認証するために使用します。
   ### run パスを検索する
 </div>
 
-Public APIを使用するには、多くの場合、`<entity>/<project>/<run_id>` 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。
+Public APIを使用するには、多くの場合、`<entity>/<project>/<run_id>` 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。
 
 <div id="export-run-data">
   ### run データをエクスポート
@@ -221,10 +78,10 @@ with wandb.init(project="public-api-example") as run:
         )
 ```
 
-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
+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。
 
 <div id="runconfig">
-  ##### `run.config`
+  #### `run.config`
 </div>
 
 ```python
@@ -249,7 +106,7 @@ with wandb.init(project="public-api-example") as run:
   ### サンプリング
 </div>
 
-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` &#95;&#95; 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。
+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。
 
 <div id="querying-multiple-runs">
   ### 複数の Runs をクエリする
@@ -492,10 +349,9 @@ run.update()
 ```python
 import wandb
 
-with wandb.Api().run("<entity>/<project>/<run_id>") as run:
-
-    system_metrics = run.history(stream="events")
-    system_metrics.to_csv("sys_metrics.csv")
+run = wandb.Api().run("<entity>/<project>/<run_id>")
+system_metrics = run.history(stream="events")
+system_metrics.to_csv("sys_metrics.csv")
 ```
 
 <div id="get-unsampled-metric-data">
diff --git a/ja/models/track/workspaces.mdx b/ja/models/track/workspaces.mdx
index 21f98945b0..0506221569 100644
--- a/ja/models/track/workspaces.mdx
+++ b/ja/models/track/workspaces.mdx
@@ -18,12 +18,12 @@ W&amp;B Workspace は、チャートをカスタマイズし、モデルの結
   ## Workspace の種類
 </div>
 
-Workspace には大きく分けて **Personal workspaces** と **Saved views** の 2 つのカテゴリがあります。
+Workspace には大きく分けて **Personal workspaces** と **保存済みビュー** の 2 つのカテゴリがあります。
 
 * **Personal workspaces:**  モデルと Data Visualization を詳細に分析するためにカスタマイズ可能な Workspace です。Workspace の所有者だけが編集と変更の保存を行えます。チームメイトは Personal Workspace を閲覧できますが、他の人の Personal Workspace に変更を加えることはできません。
-* **Saved views:** Saved views は Workspace の共同作業用スナップショットです。チーム内の誰でも、saved Workspace ビュー を閲覧、編集、および変更の保存ができます。Saved Workspace ビュー を使うと、experiments や runs などをレビューして議論できます。
+* **保存済みビュー:** 保存済みビュー は Workspace の共同作業用スナップショットです。チーム内の誰でも、保存済み Workspace ビュー を閲覧、編集、および変更の保存ができます。保存済み Workspace ビュー を使うと、experiments や runs などをレビューして議論できます。
 
-次の画像は、Cécile-parker のチームメイトによって作成された複数の Personal workspaces を示しています。このプロジェクトには Saved views はありません。
+次の画像は、Cécile-parker のチームメイトによって作成された複数の Personal workspaces を示しています。このプロジェクトには 保存済みビュー はありません。
 
 <Frame>
   <img src="/images/app_ui/Menu_No_views.jpg" alt="No saved views" />
diff --git a/ja/platform/app/settings-page/user-settings.mdx b/ja/platform/app/settings-page/user-settings.mdx
index 0e7acbb987..665b2f84ef 100644
--- a/ja/platform/app/settings-page/user-settings.mdx
+++ b/ja/platform/app/settings-page/user-settings.mdx
@@ -164,12 +164,18 @@ run がクラッシュしたときや完了したときに通知を受け取る
   ## アカウントを削除する
 </div>
 
-アカウントを削除するには、**アカウントを削除**ボタンをクリックします。
+アカウントを削除するには、**Delete Account** ボタンを選択します。
 
 <Warning>
   アカウントの削除は元に戻せません。
 </Warning>
 
+<Note>
+  複数のメンバーが所属する組織で **Billing admin** となっているユーザーアカウントは削除できません。このようなアカウントを削除する前に、[Billing settings](/ja/platform/app/settings-page/billing-settings#billing-admin) ページで Billing admin ロールを別のユーザーに移譲してください。ご自身がその組織の唯一のメンバーである場合、アカウントを削除すると組織も削除されます。
+</Note>
+
+ユーザーアカウントではなく組織アカウント全体を削除する場合は、[組織アカウントを削除するにはどうすればよいですか？](/ja/support/models/articles/how-do-i-delete-my-organization-account) を参照してください。
+
 <div id="storage">
   ## ストレージ
 </div>
diff --git a/ja/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization.mdx b/ja/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization.mdx
index b8eb51cf9a..f6b431ebf1 100644
--- a/ja/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization.mdx
+++ b/ja/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization.mdx
@@ -1,7 +1,7 @@
 ---
 title: 組織を管理する
 description: "組織管理者として、W&B 組織内のユーザー、チーム、ロール、シート、請求を管理します。"
-keywords: ["ユーザーを招待", "組織管理者", "チームメンバーを追加", "ユーザーシート"]
+keywords: ["ユーザーを招待", "組織管理者", "チームメンバーを追加", "ユーザーシート", "JIT プロビジョニング", "ジャストインタイム プロビジョニング", "自動プロビジョニング"]
 ---
 
 このページでは、ユーザーの招待、チームの管理、ロールとシートの割り当て、請求の設定など、W&amp;B 組織を管理する方法について説明します。これらの手順を使用して、組織のメンバー、アクセス権、チーム構成を、会社での W&amp;B の利用方法に合わせて維持できます。
@@ -94,7 +94,7 @@ keywords: ["ユーザーを招待", "組織管理者", "チームメンバーを
   ### ユーザーの自動プロビジョニング
 </div>
 
-自動プロビジョニングを使用すると、ユーザーは SSO を通じて自動的に組織に参加できるため、管理者が個別に招待を送る必要がなくなり、オンボーディングを効率化できます。
+自動プロビジョニングを使用すると、ユーザーは SSO を通じて自動的に組織に参加できるため、管理者が個別に招待を送る必要がなくなり、オンボーディングを効率化できます。これは W&amp;B における just-in-time (JIT) プロビジョニングに相当し、一致するメールドメインを持つユーザーが初めて SSO でサインインしたときにアカウントが作成されます。
 
 SSO を設定しており、かつ SSO プロバイダで許可されている場合、一致するメールドメインを持つ W&amp;B ユーザーは Single Sign-On (SSO) を使用して W&amp;B 組織にログインできます。SSO はすべての Enterprise ライセンスで利用できます。
 
@@ -196,12 +196,103 @@ SSO によるユーザーの自動プロビジョニングは、専用クラウ
 
 組織内のユーザーは、次のいずれかのロールを持つことができます。
 
-| ロール                                    | 説明                                                                                                                                                                                                                           |
-| -------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| Admin                                  | 組織にユーザーを追加または削除したり、ユーザーロールの変更、カスタムロールの管理、チームの追加などを行える組織管理者です。W&amp;B は、管理者が利用できない場合に備えて、管理者を複数設定することを推奨しています。                                                                                                                |
-| Member                                 | 組織管理者によって招待される、組織の一般ユーザーです。組織メンバーは、他のユーザーを招待したり、組織内の既存ユーザーを管理したりすることはできません。                                                                                                                                                  |
-| Viewer (Enterprise-only feature)       | 組織管理者によって招待される、組織の閲覧専用ユーザーです。Viewer は、組織と、自身がメンバーであるチームに対する読み取りアクセスのみを持ちます。                                                                                                                                                  |
-| カスタムロール (Enterprise-only feature) | カスタムロール を使用すると、組織管理者は前述の **Viewer** または **Member** 組織ロールを継承し、追加の権限を加えることで、新しいロールを作成して、きめ細かなアクセス制御を実現できます。チーム管理者は、そのカスタムロールをそれぞれのチームのユーザーに割り当てることができます。あわせて [カスタムロールを追加および管理する](#add-and-manage-custom-roles) も参照してください。 |
+| ロール                               | 説明                                                                                                                                                                                                                                |
+| --------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| Admin                             | 組織にユーザーを追加または削除したり、ユーザーロールの変更、カスタムロールの管理、チームの追加などを行える組織管理者です。W&amp;B は、管理者が利用できない場合に備えて、管理者を複数設定することを推奨しています。                                                                                                                     |
+| Member                            | 組織管理者によって招待される、組織の一般ユーザーです。組織メンバーは、他のユーザーを招待したり、組織内の既存ユーザーを管理したりすることはできません。                                                                                                                                                       |
+| Viewer (Enterprise-only feature)  | 組織管理者によって招待される、組織の閲覧専用ユーザーです。Viewer は、組織と、自身がメンバーであるチームに対する読み取りアクセスのみを持ちます。                                                                                                                                                       |
+| Billing only (Multi-tenant Cloud) | Multi-tenant Cloud 組織向けの課金専用ロールです。このロールは、組織の課金ユーザーにのみ割り当てることができます。課金専用ユーザーは、サブスクリプション、請求書、支払い方法などの課金ワークフローを管理できますが、ユーザーの招待、チームの管理、または課金以外の管理アクションは実行できません。さらに、課金専用ユーザーはすべての組織チームから削除され、Models と Weave の両方で常に **No access** になります。 |
+| カスタムロール (Enterprise-only feature) | カスタムロール を使用すると、組織管理者は前述の **Viewer** または **Member** 組織ロールを継承し、追加の権限を加えることで、新しいロールを作成して、きめ細かなアクセス制御を実現できます。チーム管理者は、そのカスタムロールをそれぞれのチームのユーザーに割り当てることができます。あわせて [カスタムロールを追加および管理する](#add-and-manage-custom-roles) も参照してください。           |
+
+<div id="organization-role-permissions">
+  ### 組織ロールの権限
+</div>
+
+組織ロールは、組織スコープでの管理アクションを制御します。これらは、次のロールセットとは別です。
+
+* [チームロール](#assign-or-update-a-team-members-role) は、特定のチーム内でユーザーが実行できる操作を制御します。
+* [Registryロール](https://docs.wandb.ai/models/registry/configure_registry#details-about-registry-roles) は、特定の Registry でユーザーが実行できる操作を制御します。
+* [Models のシートと Weave へのアクセス](#assign-or-update-a-users-access) は、プロダクトへのアクセスを制御します。
+
+以下の表は、**Member** ユーザーと **Admin** ユーザーが組織レベルで実行できる操作をまとめたものです。Runs のログ記録や Reports の編集など、チームスコープのアクションについては、[チームロールと権限](/ja/platform/app/settings-page/teams#team-roles-and-permissions)を参照してください。Registry スコープのアクションについては、[Registryロールの権限](/ja/models/registry/configure_registry#role-permissions)を参照してください。
+
+<Note>
+  **Viewer** とカスタムロールは Enterprise 専用機能です。**Viewer** は所属するチームに対して読み取り専用アクセスを持ち、組織レベルまたはチームレベルで書き込みアクションを実行できません。カスタムロールは **Viewer** または **Member** を継承し、チームレベルの権限を追加します。詳細については、[カスタムロールの追加と管理](#add-and-manage-custom-roles)を参照してください。
+</Note>
+
+<div id="user-management">
+  #### ユーザー管理
+</div>
+
+| Permission                                     | 権限グループ | Member | Admin |
+| ---------------------------------------------- | ---------------- | :----: | :---: |
+| 組織のユーザー一覧を表示する                                 | 閲覧               |    X   |   X   |
+| 組織にユーザーを招待する                                   | 管理               |        |   X   |
+| 組織からユーザーを削除する                                  | 管理               |        |   X   |
+| ユーザーの組織ロールを割り当てる、または変更する                       | 管理               |        |   X   |
+| ユーザーの Models シートまたは Weave へのアクセスを割り当てる、または変更する | 管理               |        |   X   |
+| 組織のユーザー一覧を CSV としてエクスポートする                     | 管理               |        |   X   |
+| 組織のアクティビティと使用状況の傾向を表示する                        | 閲覧               |    X   |   X   |
+
+**Enforce team visibility restrictions** が有効な場合、管理者以外のメンバーは、自分自身のプロフィール、または自分と同じチームに所属するユーザーのプロフィールのみ表示できます。組織管理者は、すべてのメンバーのプロフィールを表示できます。詳細は、[プライバシー設定](/ja/platform/hosting/privacy-settings#enforce-privacy-settings-for-all-teams)を参照してください。
+
+<div id="teams">
+  #### Teams
+</div>
+
+| 権限                               | 権限グループ | Member | Admin |
+| -------------------------------- | ---------------- | :----: | :---: |
+| 組織でチームを作成する                      | Admin            |        |   X   |
+| 招待された場合、またはドメインキャプチャによってチームに参加する | Read             |    X   |   X   |
+| ユーザーが所属しているチームのメンバー一覧を表示する       | Read             |    X   |   X   |
+| ユーザーが所属していないチームのメンバー一覧を表示する      | Read             |        |   X   |
+| そのチームのメンバーでなくても、ユーザーをチームに招待する    | Admin            |        |   X   |
+| 自分自身をチームに追加する                    | Admin            |        |   X   |
+
+<Note>
+  セルフマネージドのデプロイでは、インスタンス管理者は必要に応じて非管理者ユーザーによるチームの作成を有効にできます。このオプションは組織設定ではなく、インスタンス レベルで管理されます。ご利用のインスタンスでこのオプションが有効になっているかどうかわからない場合は、インスタンス管理者またはW&amp;B Supportにお問い合わせください。
+</Note>
+
+組織管理者には、組織レベルで表示される[レジストリ](/ja/models/registry/configure_registry#role-permissions)で**Admin**ロールが割り当てられます。
+
+<div id="organization-settings">
+  #### 組織の設定
+</div>
+
+| Permission                                                                                      | 権限グループ | Member | Admin |
+| ----------------------------------------------------------------------------------------------- | ---------------- | :----: | :---: |
+| 組織名を変更する (Multi-tenant Cloud)                                                                   | Admin            |        |   X   |
+| ドメインキャプチャと SSO の自動プロビジョニングを設定する                                                                 | Admin            |        |   X   |
+| 組織全体の[プライバシー設定](/ja/platform/hosting/privacy-settings#enforce-privacy-settings-for-all-teams)を適用する | Admin            |        |   X   |
+| カスタムロールを作成、編集、削除する (Enterprise)                                                                 | Admin            |        |   X   |
+| 組織レベルで外部ストレージバケットを接続する (Enterprise)                                                             | Admin            |        |   X   |
+
+<div id="billing">
+  #### 請求
+</div>
+
+| 権限                               | 権限グループ  | Member | Admin |
+| -------------------------------- | ------- | :----: | :---: |
+| 請求管理者を割り当てる                      | Admin   |        |   X   |
+| サブスクリプション、支払い方法、プランのアップグレードを管理する | Billing |        |   X   |
+| サブスクリプションをキャンセルする                | Billing |        |   X   |
+| 使用量アラートを設定する                     | Billing |        |   X   |
+
+**請求管理者** に指定されたユーザーは、組織ロールが **Member** であっても、使用量アラートの設定を含む請求関連の操作を実行できます。組織管理者でもない限り、請求管理者はユーザーの招待やチームの作成など、組織管理者向けのその他の操作は実行できません。
+
+Multi-tenant Cloud では、必要に応じて請求管理者に **Billing only** の組織ロールを割り当てることができます。このロールは請求ユーザーのみに制限され、チームメンバーシップを削除したうえで、請求管理機能は維持しながら Models と Weave の両方に **No access** を適用します。
+
+<div id="security-and-automation">
+  #### セキュリティとオートメーション
+</div>
+
+| 権限                                          | 権限グループ | Member | Admin |
+| ------------------------------------------- | ------ | :----: | :---: |
+| [SCIM API](/ja/platform/hosting/iam/scim) への認証 | Admin  |        |   X   |
+| 組織スコープのサービスアカウントを作成および管理する                  | Admin  |        |   X   |
+| 組織内のすべてのAPIキーを表示および管理する                     | Admin  |        |   X   |
+
+SCIM オートメーションに使用される組織スコープのサービスアカウントは、SCIM 操作に対して管理者と同等のアクセス権を持ちます。
 
 ユーザーのロールを変更するには:
 
diff --git a/ja/platform/hosting/iam/scim.mdx b/ja/platform/hosting/iam/scim.mdx
index c16c36ef21..a66ad7d2e5 100644
--- a/ja/platform/hosting/iam/scim.mdx
+++ b/ja/platform/hosting/iam/scim.mdx
@@ -388,13 +388,13 @@ GET /scim/Users?filter=emails.value eq "john@example.com"
   #### パラメーター
 </div>
 
-| パラメーター           | タイプ    | 必須  | 説明                                                                                                                                                                                           |
-| ---------------- | ------ | --- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| `emails`         | array  | はい  | メールオブジェクトの配列。メインメールアドレスを含める必要があります                                                                                                                                                           |
-| `userName`       | string | はい  | 新規ユーザーのユーザー名                                                                                                                                                                                 |
-| `modelsSeat`     | string | いいえ | Models のシートレベルです。`full`、`viewer`、`none` のいずれかです。デフォルトは `full` です。                                                                                                                            |
-| `weaveRole`      | string | いいえ | Weave のロールレベルです。`full`、`viewer`、`none` のいずれかです。デフォルトは `full` です。                                                                                                                             |
-| `registryAccess` | string | いいえ | Registry の利用権限です。`enabled` または `none` のいずれかです。省略した場合、実効アクセス権は読み取り時に `modelsSeat` と `weaveRole` から決定されます。**Multi-tenant Cloud** で利用できます{/* **専用クラウド** および **セルフマネージド** v0.83.0+ でも利用できます */}。 |
+| パラメーター           | タイプ    | 必須  | 説明                                                                                                                                                                           |
+| ---------------- | ------ | --- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| `emails`         | array  | はい  | メールオブジェクトの配列。メインメールアドレスを含める必要があります                                                                                                                                           |
+| `userName`       | string | はい  | 新規ユーザーのユーザー名                                                                                                                                                                 |
+| `modelsSeat`     | string | いいえ | Models のシートレベルです。`full`、`viewer`、`none` のいずれかです。デフォルトは `full` です。                                                                                                            |
+| `weaveRole`      | string | いいえ | Weave のロールレベルです。`full`、`viewer`、`none` のいずれかです。デフォルトは `full` です。                                                                                                             |
+| `registryAccess` | string | いいえ | Registry の利用権限です。`enabled` または `none` のいずれかです。省略した場合、実効アクセス権は読み取り時に `modelsSeat` と `weaveRole` から決定されます。**Multi-tenant Cloud**、**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。 |
 
 <div id="examples">
   #### 例
@@ -1265,9 +1265,9 @@ GET /scim/Users?filter=emails.value eq "john@example.com"
 ユーザーの シートを更新します。
 
 <Note>
-  **Multi-tenant Cloud**{/* and on **Dedicated Cloud** and **Self-Managed** v0.83.0+ */} では、Registry へのアクセスは シートと切り離されています。ユーザーが `none` 以外の `weaveRole` を持っている場合、`modelsSeat` を `none` に設定しても、Registry へのアクセスは取り消されません。これらのデプロイで Registry へのアクセスを取り消すには、[Registry access を更新する](#update-registry-access) を使用し、`registryAccess` を `none` に設定します。
+  **Multi-tenant Cloud**、**専用クラウド**、および **セルフマネージド** v0.83.0+ では、Registry へのアクセスは シートと切り離されています。ユーザーが `none` 以外の `weaveRole` を持っている場合、`modelsSeat` を `none` に設定しても、Registry へのアクセスは取り消されません。これらのデプロイで Registry へのアクセスを取り消すには、[Registry access を更新する](#update-registry-access) を使用し、`registryAccess` を `none` に設定します。
 
-  **専用クラウド** と **セルフマネージド** では、{/* v0.82.0 and older */} Registry へのアクセスは引き続き `modelsSeat` に紐付いています。これらのリリースで Registry へのアクセスを取り消すには、`modelsSeat` を `none` に設定します。
+  **専用クラウド** と **セルフマネージド** v0.82.0 以前では、Registry へのアクセスは引き続き `modelsSeat` に紐付いています。これらのリリースで Registry へのアクセスを取り消すには、`modelsSeat` を `none` に設定します。
 </Note>
 
 #### エンドポイント
@@ -1430,9 +1430,9 @@ GET /scim/Users?filter=emails.value eq "john@example.com"
 
 ユーザーに対して、組織レベルの Registry アクセスを付与または取り消します。この権限は [Registry roles](#add-to-registry) (`registryRoles`) とは別です。`registryRoles` は、ユーザーに Registry アクセスが付与された後の Registry ごとの権限を制御します。
 
-**Multi-tenant Cloud** では、{/* and on **Dedicated Cloud** and **Self-Managed** v0.83.0+ */} `modelsSeat` または `weaveRole` が `none` 以外のユーザーには、デフォルトで Registry アクセスが付与されます。Models シートや Weave ロールを変更せずに Registry アクセスを取り消すには、`registryAccess` を `none` に設定します。
+**Multi-tenant Cloud**、**専用クラウド**、および **セルフマネージド** v0.83.0+ では、`modelsSeat` または `weaveRole` が `none` 以外のユーザーには、デフォルトで Registry アクセスが付与されます。Models シートや Weave ロールを変更せずに Registry アクセスを取り消すには、`registryAccess` を `none` に設定します。
 
-**専用クラウド** および **セルフマネージド** では、{/* v0.82.0 and older */} [Models シートを更新する](#update-models-seat) を使用し、`modelsSeat` を `none` に設定して Registry アクセスを取り消します。これらのリリースでは、`registryAccess` 属性は使用できません。
+**専用クラウド** および **セルフマネージド** の v0.82.0 以前では、[Models シートを更新する](#update-models-seat) を使用し、`modelsSeat` を `none` に設定して Registry アクセスを取り消します。これらのリリースでは、`registryAccess` 属性は使用できません。
 
 作成時に `registryAccess` を省略すると、ユーザーの `modelsSeat` と `weaveRole` に基づいて API が有効なアクセス権を導出し、ユーザーの読み取り時にそれを返します。`registryAccess` を明示的に指定すると、この導出結果よりもそちらが優先されます。組織ロールが請求専用のユーザーには、この導出によって Registry アクセスは付与されません。
 
@@ -2959,11 +2959,9 @@ W&amp;B では 2 種類の SCIM API 実装を提供しており、利用でき
 | ユーザーごとに複数のメールアドレス                             | ✓                  | -               |
 | 作成/更新時に `modelsSeat` を設定                      | ✓                  | ✓               |
 | 作成/更新時に `weaveRole` を設定                       | ✓                  | ✓               |
-| 作成/更新時に `registryAccess` を設定                  | ✓                  | -               |
+| 作成/更新時に `registryAccess` を設定                  | ✓                  | ✓               |
 | `modelsSeat: none` で Registry へのアクセスを取り消す     | -                  | ✓               |
-| `registryAccess: none` で Registry へのアクセスを取り消す | ✓                  | -               |
-
-{/* 0.83+ で修正 */}
+| `registryAccess: none` で Registry へのアクセスを取り消す | ✓                  | ✓               |
 
 <div id="limitations">
   ## 制限事項
diff --git a/ja/platform/hosting/monitoring-usage/mobile-app.mdx b/ja/platform/hosting/monitoring-usage/mobile-app.mdx
index a2a22681df..8166bf399e 100644
--- a/ja/platform/hosting/monitoring-usage/mobile-app.mdx
+++ b/ja/platform/hosting/monitoring-usage/mobile-app.mdx
@@ -54,6 +54,7 @@ iOS 向けの W&amp;B Mobile App を使えば、どこにいても W&amp;B Model
   * **メトリクスにスターを付ける**: 重要なメトリクスを詳細表示で見ているときに、スター アイコンをクリックすると、スターを付けられます。
   * **パネルを検索する**: run または プロジェクト の表示中に、画面下部の **パネル search** フィールドを使用して、各チャートに表示する run を絞り込めます。[JavaScript regular expressions](https://www.w3schools.com/js/js_regexp.asp) を使用して、run 名のパターンに一致する検索ができます。
   * **チャートのツールチップ**: 折れ線グラフでは、ツールチップにメトリクス値が小数点以下最大 4 桁まで表示されるため、小さな変化も正確に読み取れます。
+  * **メトリクスをフィルターする**: メトリクス フィルター コントロールを使用して表示するメトリクスを絞り込み、重要なものに集中できます。
   * **run を停止する**: 実行中の run を表示しているときに、**action (<Icon icon="ellipsis" iconType="solid" />)** メニューをクリックし、**Stop run** をクリックします。
   * **コンソールログを表示する**: アクティブまたは完了済みの run の [コンソールログ](/ja/models/runs/view-logged-runs#logs) を表示したり、完了済み run のログをダウンロードしたりできます。アプリはアクティブな run の新しいログ行を 5 秒ごとにポーリングします。デフォルトでは最新 10,000 行が表示され、過去のログを表示するには上方向にスクロールできます。大きな出力でも、ログ検索は快適に動作します。
 * **Teams を切り替える**: **チーム ピッカー** を使用して Teams を切り替えます。
@@ -68,7 +69,7 @@ ARIA (AI Research &amp; Iteration Agent) は、W&amp;B で実験の分析と実
 
 ARIAとチャットするには、下部のナビゲーションにある <img className="inline dark:hidden" alt="ARIA アイコン" src="/images/agent/aria-logo.svg" style={{ height: "0.95em", width: "0.95em", verticalAlign: "-0.1em", margin: 0 }} /><img className="hidden dark:inline" alt="ARIA アイコン" src="/images/agent/aria-logo-dark.svg" style={{ height: "0.95em", width: "0.95em", verticalAlign: "-0.1em", margin: 0 }} /> をクリックします。
 
-モバイルアプリでは、ARIA はマルチターンのチャット全体でコンテキストを保持し、処理中に推論やアクションの詳細を表示します。Shell ステップには、パネルの作成、Runs のフィルタリング、Python スクリプトの作成と実行など、ARIA がアクションを実行したタイミングが表示されます。チャット履歴は同期されるため、Web アプリとモバイルアプリの間をシームレスに行き来できます。
+モバイルアプリでは、ARIA はマルチターンのチャット全体でコンテキストを保持し、処理中に推論やアクションの詳細を表示します。ARIA が質問すると、その質問は会話内に直接インタラクティブなビューとして表示されます。Shell ステップには、パネルの作成、Runs のフィルタリング、Python スクリプトの作成と実行など、ARIA がアクションを実行したタイミングが表示されます。チャット履歴内のチャットを長押しすると、プレビュー、名前の変更、または削除ができます。チャット履歴は同期されるため、Web アプリとモバイルアプリの間をシームレスに行き来できます。
 
 <Frame>
   ![W\&B iOS アプリの ARIA タブとチャット インターフェース](/images/mobile-app/aria-chat.png)
diff --git a/ja/release-notes/server-releases-archived.mdx b/ja/release-notes/server-releases-archived.mdx
index 523a2ae838..6d34579ee1 100644
--- a/ja/release-notes/server-releases-archived.mdx
+++ b/ja/release-notes/server-releases-archived.mdx
@@ -1,22 +1,85 @@
 ---
-title: "アーカイブされた W&B Server リリース"
-description: "サポート終了ステータスに達した旧 W&B Server リリースのアーカイブ済みバージョンメモを参照します。"
-sidebarTitle: "アーカイブされたリリース"
+title: "アーカイブされた W&B Server バージョン"
+description: "サポート終了ステータスに達した旧 W&B Server バージョンのアーカイブ済みバージョンメモを参照します。"
+sidebarTitle: "アーカイブされたバージョン"
 rss: true
 ---
 
 import EolReminder from '/snippets/ja/_includes/release-notes-support-eol-reminder.mdx';
 
-このページでは、サポートが終了した W&amp;B Server の リリース に関する リリース メモを掲載しています。
+このページでは、サポートが終了した W&amp;B Server の version に関する version メモを掲載しています。
 
-* 現在サポートされている Server リリース については、[W&amp;B Server リリース メモ](/ja/release-notes/server-releases) を参照してください。
-* W&amp;B Server の リリース スケジュールとサポートの詳細については、[W&amp;B Server リリース ポリシー](/ja/release-notes/release-policies) を参照してください。
+* 現在サポートされている Server version については、[W&amp;B Server version メモ](/ja/release-notes/server-releases) を参照してください。
+* W&amp;B Server の version スケジュールとサポートの詳細については、[W&amp;B Server version ポリシー](/ja/release-notes/release-policies) を参照してください。
 
 <EolReminder />
 
 {/* リリースをアーカイブするには、server-releases.mdx からその <Update> エントリ（パッチを含む）を
     この直下に移動します */}
 
+<Update label="v0.71.0" description="2025年7月29日">
+  W&amp;B Server 0.71 では、すべての組織で Registry がデフォルトで有効になりました。Registry の段階的な提供については、Features の該当する注記を参照してください。本リリースでは、Workspace に複数の改善と修正が加えられています。共通の step スライダーでメディアパネルを同期できるようになり、全画面パネル間の移動もより効率的になりました。また、Run Overview ページで run の合計時間と実際に実行されていた時間の詳細を確認できます。オートメーションも強化され、artifact バージョンのタグを条件にオートメーションをトリガーできるようになりました。 {/* more */}
+
+  ## サポートとサポート終了 (EOL)
+
+  * W&amp;B Server v0.57 はサポート終了となりました。
+
+  ## 今後の変更予定
+
+  * 多数のパネルを含む Workspace での読み込みを高速化し、パネルのドラッグ＆ドロップの応答性と精度を向上させるため、Workspace のレンダリング動作を最適化しています。**これに伴い、次回のリリース (0.72) で Workspace セクションの「Custom grid」レイアウトを削除する予定です。**カスタム グリッドは Reports では引き続き利用できます。ご質問やご懸念がある場合は、W&amp;B チームまたは[サポート](mailto:support@wandb.ai)までお問い合わせください。
+  * 今後のリリースで、複数 run と単一 run の Workspace ビューを統一します。これにより、単一の run を詳細表示したときに、カスタム チャート、レイアウト、設定を含め、複数 run ビューで設定したものと同じパネルのレイアウトと設定が表示されます。これにより、コンテキストを維持し、ビューの設定をやり直す手間を省くことを目指しています。ただし、Workspace の他の部分から独立した固有の単一 run ビューをカスタマイズする機能は削除されます。移行に関するご質問は、W&amp;B チームまたは[サポート](mailto:support@wandb.ai)までお問い合わせください。
+  * 今後数回のリリースにわたり、既存のチームレベルの Model Registry を W&amp;B Registry に引き続き移行します。詳細およびスケジュールの再確認については、以下の[W&amp;B Registry GA 発表](#registry_ga_announcement)をご覧ください。
+
+  ## 機能
+
+  * <a id="registry_ga_announcement" aria-label="W&B Registry GA のお知らせ" /> 今後数回のリリースにわたり、既存のチームレベルの Model Registry を段階的に W&amp;B Registry に移行します。**お客様側での操作は不要です。W&amp;B が各チームの Model Registry アセットを、対応する自動作成の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 内の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 (今回のリリース) 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) では、アップグレード時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追加されます。ほとんどの組織では、移行には5～30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にartifactをリンクしようとするとエラーが発生します。**artifactのログ記録と取得には影響しません**。
+    3. Server v0.74 (9月) では、このフラグが削除され、アップグレード時に移行が実行されます。
+
+    より強力な新しい体験へ、シームレスかつ負担を最小限に抑えてアップグレードできるよう取り組んでいます。移行についてご不明な点がある場合は、W&amp;B までお問い合わせください。
+  * artifact にタグを追加して、オートメーションをトリガーできるようになりました。[Artifact events](/ja/models/automations/automation-events/#artifact-events)を参照してください。
+  * パネルを全画面表示しているときは、**Previous** ボタン、**Next** ボタン、または左右の矢印キーを使用して、セクション内の前後のパネルを表示できます。
+  * メディアパネルを全画面表示しているときは、macOS では **CMD + 左右矢印** キー、Windows / Linux では **Ctrl + 左右矢印** キーでステップスライダーを移動できます。
+  * 同じステップスライダーキーを持つメディアパネルを同期できるようになりました。1 つのメディアパネルでステップスライダーを進めると、他のパネルのステップスライダーも連動して進みます。Workspace またはセクションの設定を開き、**Media** に移動して **Sync** タブをクリックし、**Sync slider by key (Step)** をオンにします。
+  * Run Comparer に、コマンド、Python バージョン、GPU タイプなどの run メタデータを含む新しい **Meta** セクションが追加されました。
+
+  ### Weave
+
+  * **Trace plots** ツールでは、カスタムのインタラクティブなチャートを使用して、レイテンシ、コスト、トークンなどのトレースレベルのメトリクスを時系列で探索、可視化、デバッグできます。[詳細](/ja/weave/guides/tracking/trace-plots)。
+  * **Online Evaluations**: 受信トレースにモニターをアタッチして、専用クラウド内のトレースを監視します。モニターは LLM ジャッジモデルとしてバックグラウンドで実行され、指定した Call の一部をスコアリングします。モニターを使用して、本番環境での動作をトラッキングし、リグレッションを検出し、実際の本番データを収集できます。[詳細](/ja/weave/guides/tracking/trace-plots)。
+  * [AutoGen](/ja/weave/guides/integrations/autogen) と [LlamaIndex](/ja/weave/guides/integrations/llamaindex) のインテグレーションを追加しました。*AutoGen* は、会話型 AI、主要なマルチエージェント機能、外部サービスとのインテグレーション用コンポーネント、ノーコードでのエージェントプロトタイピング用ツールを備えた、AI エージェントとアプリケーションを構築するための Microsoft のフレームワークです。*LlamaIndex* は、RAG システム、チャットボット、エージェントなどの LLM 駆動型アプリケーションを構築するための強力なフレームワークです。
+  * OpenAI、LangChain、ChromaDB、Verdict とのインテグレーションを改善しました。内容は以下のとおりです。
+    * LangChain と ChromaDB のドキュメントビュー。
+    * LangChain のチャットビューのレンダリング。
+    * OpenAI 用の新しいエクスポート形式。
+  * TypeScript SDK でプロンプトを作成・公開できるようになりました。[詳細](/ja/weave/guides/core-types/prompts)。
+  * 新しい `Content` クラスでは、任意の MIME タイプのデータを安全にアップロードできます。Base64 エンコードやメタデータの抽出などが自動的に行われます。
+
+  ## Fixes
+
+  * run の **Overview** ページに、run の稼働時間とトラッキング時間が表示されるようになりました。run の*稼働時間*は開始から終了までの合計時間を示し、*トラッキング時間*は run が Experiments または計算をアクティブに実行していた時間を示します。
+  * 折れ線グラフを拡大してから全画面モードで開いた場合、全画面のグラフでも同じ拡大表示が正しく維持されるようになりました。
+  * グラフに表示するグループ数を更新してもグラフが更新されないバグを修正しました。
+  * 折れ線グラフで **Show Original** を選択した場合、元の平滑化されていない線が平滑化された線よりも薄く表示されるようになりました。
+  * フルフィデリティの折れ線グラフに、グラフ内の Runs 数が表示されるようになりました。
+  * run ごとに値が 1 つしかない場合に、明示的に折れ線グラフに設定したグラフが予期せず棒グラフに変換される可能性があるバグを修正しました。
+  * X 軸の式でネストされた設定フィールドがサポートされるようになりました。
+  * **Artifacts** ページのサイドバーから **Registry** リンクを削除しました。Registry にアクセスするには、**Home** をクリックしてから **Registry** をクリックします。
+  * Workspace またはセクション内の折れ線グラフでは、ポイントにカーソルを合わせたときにツールチップにビンの範囲を任意で表示できるようになりました。Workspace またはセクションの設定を開き、**Line plots** をクリックして **Display preferences** タブに移動し、**Show bin range in tooltip** をオンにします。
+  * **Registry** の artifact リネージページでリンクをクリックすると、ブラウザ内の URL とパラメーターは更新されるものの、ページ内容が更新されないバグを修正しました。URL の変更時に UI が更新されるようになりました。
+  * **Registry** で、コレクション表が浮動小数点数ではなく文字列としてソートされるバグを修正しました。
+  * **Registry** で、選択した artifact の別バージョンを選択していても、リネージ情報ドロワーに常に最新バージョンが表示されるバグを修正しました。
+  * モバイル表示で panel search バーが表示されないバグを修正しました。
+  * キーによる色分けをオンにして任意の属性で run selector をソートすると、グラフ内の上位 run が正しく色分けされるようになりました。
+  * グループ化された run を使用している場合、並列座標グラフにグループ名が正しく表示されるようになりました。
+  * Sweeps 表で **State** がデフォルトで正しく表示されるようになりました。
+  * カスタム表示名でグループ化した場合に、Sweeps が正しく表示されるようになりました。
+  * Sweeps および Reports の長い名前が正しく折り返されるようになりました。
+  * コンソールログのコピー＆ペースト動作を改善しました。行番号はコピーされなくなり、タイムスタンプは改行ではなくインラインで表示されるようになりました。
+</Update>
+
 <Update label="v0.70.1" description="2025年7月9日">
   ## 修正
 
diff --git a/ja/release-notes/server-releases.mdx b/ja/release-notes/server-releases.mdx
index e492f77f98..ea219e0890 100644
--- a/ja/release-notes/server-releases.mdx
+++ b/ja/release-notes/server-releases.mdx
@@ -15,10 +15,104 @@ import SelfManagedClickhouseUpgradeNote from '/snippets/ja/_includes/self-manage
 
 <EolReminder />
 
+<Update label="v0.83.0" description="2026年7月22日">
+  W&amp;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。
+
+  ## サポートとサポート終了(EOL)
+
+  * W&amp;B Server v0.71 はサポート終了となりました。
+
+  ## 機能
+
+  * チーム管理者は、超過分を示すバナーやチームを検索して選択する機能を含む、チームレベルの[使用状況と請求](/ja/platform/app/settings-page/billing-settings#plan-usage)チャートを表示し、支出制限を設定できるようになりました。
+  * パネルを検索する際に、名前が正規表現パターンに一致するパネルを検索結果から除外できるようになりました。フィルターは削除するまで有効なため、重要なパネルだけが表示されるように Workspace を絞り込むことができます。
+    <Frame>
+      ![正規表現パターンを使用して検索結果からパネルを除外](/images/release-notes/v0-83-0/exclude-panels-by-regex.png)
+    </Frame>
+  * ネストされた[run groups](/ja/models/runs/grouping#organize-runs-into-groups)を使用する場合、親グループ配下のすべての子グループに一度に色を設定できるようになりました。親run groupの名の横にあるアイコンをクリックすると、階層内のすべてのrunに色が設定されます。親グループをひと目で見分けられ、異なるカラーがすべてのサブグループに適用されます。
+    <Frame>
+      ![ネストした run group 階層内のすべての run をワンクリックで色分け](/images/release-notes/v0-83-0/color-nested-run-groups.gif)
+    </Frame>
+    * **チャートで Runs table のグループ化を使用する**をオフにすると、親グループの配色を維持したまま、各 run を個別の線として確認できます。
+    * **グループの色をリセット**をクリックすると、デフォルトの色分けに戻ります。
+  * Workspace では、action menu (<Icon icon="ellipsis" iconType="solid" />) を開かなくても、ページ上の **Hide sidebar** コントロール (<Icon icon="angle-double-right" iconType="solid" />) をクリックして、直接サイドバーを非表示にできるようになりました。
+  * 大きな[ログ file](/ja/models/app/console-logs)を表示している場合、**Top** をクリックするか **Cmd+Home** を押すと最も古いログにスクロールし、**Current** をクリックするか **Cmd+End** を押すと最新のログにスクロールします。
+  * 組織のメンバーシップ表、チームの project 表、sweep 表の応答性を改善しました。
+  * メトリクスパネルエディタの応答性と使いやすさを改善しました。
+  * フォーク履歴の再計算用にベースラインメトリクスを追加しました。
+  * 仮想バージョンのエイリアスでartifactをフィルターおよび検索できるようになりました。あいまい一致はまだサポートされていません。
+  * 組織ごとのレジストリ数とartifact数を追加しました。
+
+  ### 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。
+
+  * **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。
+
+  * 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。
+  * [アーティファクト コレクション](/ja/models/registry/create_collection)の概要の編集機能とバージョングリッドでの選択機能を改善しました。動的なアーティファクト パネルを備えたリッチなコレクションカードを自動生成し、より多くのコンテキストを提供できます。
+
+  ### Weave
+
+  * **New agent** シグナルドロワーに、事前設定されたシグナルメニューを追加しました。
+  * トークンコストが UI に表示されるようになりました。
+  * エージェントのリアクション (高評価/低評価) は、絵文字リアクションではなくタグとして保存されるようになりました。Scorer タグと並んで表示され、エージェント別にフィルタリングやチャート化ができます。
+  * シグナルと Playground エージェントは、デフォルトで非表示になりました。
+  * データセットの操作を [**Evaluations** ページ](/ja/weave/guides/core-types/evaluations)に移動し、データポイントの作成操作を改善しました。
+  * エージェントの会話に [audio](/ja/weave/cookbooks/audio_with_weave#audio-with-weave)プレーヤーを追加しました。各 file を順番に再生する新しい **Play all** コントロールも追加されています。
+  * [**Agents**](/ja/weave/custom-agents-quickstart) タブを改善しました。
+  * エージェントの会話に **Spans** ミニマップを追加し、turn に紐付くフィードバックデータを表示できるようにしました。
+  * ユーザーメッセージに埋め込まれた JSON にコピーコントロールを追加しました。
+  * タグをデフォルトのエージェントシグナルタイプとして復元しました。
+  * スコアリングワーカーのスパンに、entity、project、Scorer、モニターの詳細がアノテーションされるようになりました。
+  * **Agents** ビューで、会話内の個々のスパンにリンクできるようになりました。
+
+  ## パフォーマンス改善
+
+  * パネルのホバーおよびハイライト時のパフォーマンスと効率を改善しました。
+  * Workspace の履歴キー集約の効率を改善しました。
+  * **Artifacts** サイドバーで多数のアーティファクトを読み込む際のパフォーマンスを改善しました。
+  * Weave のスコアリングコンシューマーループのスループットを改善しました。
+  * Weave が多数のワーカージャッジコールスパンをバッチ挿入する際のパフォーマンスとスレッドプールのサイズ設定を改善しました。
+
+  ## セキュリティ
+
+  **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。
+
+  **チームと組織の可視性**
+
+  * **チームの可視性制限を適用**が有効になっている場合：
+    * チームメンバーのユーザープロフィールを表示しようとした場合、閲覧者がそのチームのメンバー、組織管理者、またはインスタンス管理者でない限り、HTTP `404` レスポンスが返されるようになりました。
+    * **Organization dashboard** の **Users** および **Teams** タブへのアクセスは、組織管理者のみに制限されるようになりました。
+  * サービスアカウントの表示は、チームおよび組織内のロールに基づいて制限されるようになりました。
+    * 組織のサービスアカウントは、組織管理者にのみ表示されます。チームのサービスアカウントは、チームメンバーと組織管理者にのみ表示されます。
+    * チームメンバー数からサービスアカウントが除外されるようになりました。
+
+  **アクセス制御とセキュリティ強化**
+
+  * 機密性の高いLicenseの詳細とオブジェクトストレージの認証情報が、起動時の設定ログでマスクされるようになりました。
+
+  ## 修正
+
+  * report リストのフィルターが、すべての report ではなく各ページに個別に適用されるバグを修正しました。
+  * 非表示の Runs が平行座標プロットに表示されることがあるバグを修正しました。
+  * entity スコープのオートメーションに run オートメーションのオプションが表示されることがあるバグを修正しました。
+  * API を介して完了済みの run にアップロードされた file が、run のページに表示されないことがあるバグを修正しました。W&amp;B SDK v0.28.1 以降が必要です。
+</Update>
+
 <Update label="v0.82.2" description="2026年7月7日">
   ## 修正
 
-  * v0.82.1 で発生したリグレッションにより、新しい W&amp;B デプロイで初期セットアップを完了できない問題を修正しました。v0.82.1 へアップグレードする前に最初のユーザーをすでに作成していたインスタンスは影響を受けません。
+  * v0.82.1 のリグレッションにより、新しい W&amp;B デプロイで初期セットアップを完了できない問題を修正しました。v0.82.1 にアップグレードする前に最初のユーザーを作成済みのインスタンスは影響を受けません。
 </Update>
 
 <Update label="v0.82.1" description="2026年7月1日">
@@ -27,19 +121,19 @@ import SelfManagedClickhouseUpgradeNote from '/snippets/ja/_includes/self-manage
   <SelfManagedClickhouseUpgradeNote />
 
   <Warning>
-    W&amp;B Server v0.82.1 のリグレッションにより、新しい W&amp;B デプロイで初期セットアップを完了できません。W&amp;B は、新しいデプロイで v0.82.1 を避けることを推奨します。v0.82.1 へアップグレードする前に最初のユーザーをすでに作成していたインスタンスは影響を受けません。
+    W&amp;B Server v0.82.1 のリグレッションにより、新しい W&amp;B デプロイで初期セットアップを完了できません。W&amp;B は、新しいデプロイで v0.82.1 を使用しないことを推奨します。v0.82.1 にアップグレードする前に最初のユーザーを作成済みのインスタンスは影響を受けません。
   </Warning>
 
   ## パフォーマンス改善
 
-  * 多数のログ済みメトリクスを含む project で、チャートと Workspace の読み込みを改善しました。これには、メディアパネルの読み込み高速化や、history key クエリの効率化が含まれます。
+  * 大量のメトリクスがログされた project におけるチャートと Workspace の読み込みを改善しました。メディアパネルの読み込みの高速化や、履歴キーのクエリの効率化が含まれます。
 
   ## 修正
 
-  * 多数のログ済みメトリクスを含む project で Workspace を読み込む際に、カスタム Vega チャートに history key を追加すると処理が停止することがあるバグを修正しました。
-  * 非対数軸分割を使用した折れ線グラフのレンダリング時に発生することがある無限ループを修正しました。
-  * スムージングを無効にした折れ線グラフで **Show original** を切り替えると、陰影付きの最小/最大バンドが変化することがあるバグを修正しました。
-  * Models と Weave project で、**Assets** を開くと分類済みの asset picker ではなく asset の一覧全体が表示されるバグを修正しました。
+  * 大量のメトリクスがログされた project で、カスタム Vega チャートに履歴キーを追加すると、Workspace の読み込み時に停止することがあるバグを修正しました。
+  * 非対数軸の分割を使用して折れ線グラフをレンダリングすると発生することがある無限ループを修正しました。
+  * スムージングを無効にした折れ線グラフで **Show original** を切り替えると、網掛けされた最小値/最大値バンドが変わることがあるバグを修正しました。
+  * Models および Weave project で、**Assets** を開くと分類されたアセットピッカーではなくアセットの完全なリストが表示されるバグを修正しました。
 </Update>
 
 <Update label="v0.82.0" description="2026年6月23日">
@@ -113,7 +207,7 @@ import SelfManagedClickhouseUpgradeNote from '/snippets/ja/_includes/self-manage
 
   * Workspace での panel search のパフォーマンスを改善しました。特に、正規表現ベースの検索で効果があります。
   * アーティファクトが複数のレジストリにリンクされている場合に、ユーザーが現在アクセス可能なコンテキストを超えて権限チェックが評価されることで、アーティファクトのダウンロードが失敗することがあるバグを修正しました。
-  * すでにリンク済みのアーティファクトを再リンクすると、artifact-link オートメーションが予期せずトリガーされることがあるバグを修正しました。
+  * すでにリンク済みのアーティファクトを再リンクすると、アーティファクト-link オートメーションが予期せずトリガーされることがあるバグを修正しました。
   * project の名前変更後に、`project [storage_key] not found` というエラーでストレージエンジンの読み取りが失敗することがあるバグを修正しました。
   * サポートされていない response format が原因で、OpenAI の音声対応モデルに対する Weave のスコアリング call が失敗することがあるバグを修正しました。
 </Update>
@@ -947,70 +1041,4 @@ import SelfManagedClickhouseUpgradeNote from '/snippets/ja/_includes/self-manage
   * メディアパネルで、バウンディングボックスがメディアに重ねて表示されず、メディアの外側に表示されることがある bug を修正しました。
   * Google Agent Development Kit インテグレーションが Weave Threads をサポートしていなかった bug を修正しました。
   * OpenTelemetry 経由で送信された Weave トレースで、**Attributes** 列が表示されない bug を修正しました。
-</Update>
-
-<Update label="v0.71.0" description="2025年7月29日">
-  W&amp;B Server 0.71 では、すべての組織でデフォルトで Registry が有効になりました。段階的な Registry のロールアウトの詳細については、Features の関連注記を参照してください。このリリースでは、Workspace にいくつかの改善と修正が加えられています。共通の step スライダーを持つメディアパネルを Sync する機能、全画面パネルをより効率的に操作する機能、および Run Overview ページで run の合計実行時間とアクティブな実行時間の詳細を確認できる機能が追加されました。Automations も強化され、artifact バージョンの tags に基づいて automation をトリガーできるようになりました。{/* more */}
-
-  ## サポートとサポート終了
-
-  * W&amp;B Server v0.57 はサポート終了となりました。
-
-  ## 今後の変更点
-
-  * 多数のパネルがあるワークスペースでの読み込みを高速化し、ワークスペース内でのパネルのドラッグ＆ドロップをよりスムーズかつ正確に行えるようにするため、Workspace の表示動作を最適化しています。**これに伴い、次回の (0.72) versionで、ワークスペースのセクションにある「Custom grid」Layoutを廃止する予定です。** Custom grid は引き続き Reports で利用できます。ご不明な点やご懸念がある場合は、担当のW&amp;Bチームまたは[サポート](mailto:support@wandb.ai)までお問い合わせください。
-  * 今後のversionでは、multi-run と single-run の Workspace ビューを統一する予定です。これにより、単一の run を開くと、カスタムチャート、Layout、設定を含め、multi-run ビューで設定したものと同じパネルのレイアウトと設定が表示されるようになります。これにより、コンテキストを維持したまま、ビュー設定のやり直しを避けることができます。ただし、その一方で、Workspace の他の部分とは独立した single-run 固有のビューをカスタマイズすることはできなくなります。移行についてご不明な点があれば、担当の W&amp;B チームまたは [サポート](mailto:support@wandb.ai) までお問い合わせください。
-  * 今後数回のバージョンにわたり、既存のチームレベルのModel RegistryのW&amp;B Registryへの移行を引き続き進めていきます。詳細とスケジュールの再確認については、以下の[W&amp;B Registry GA announcement](#registry_ga_announcement)を参照してください。
-
-  ## 機能
-
-  * <a id="registry_ga_announcement" aria-label="W&B Registry GA announcement" /> 今後数回の version にわたり、既存のチームレベルの Model Registry を段階的に W&amp;B Registry へ移行します。**お客様側での対応は不要です。W&amp;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 にあるモデル collection への既存の参照は、引き続き機能します。 1. Server v0.71 (このリリース) では、すべての組織で Registry がデフォルトで有効になりました。 2. Server v0.73 (8月) では、
-    アップグレード中にこの移行を自動的に実行するためのオプトアウト用環境変数が追加されます。移行には、ほとんどの組織で 5〜30 分かかります。移行中は、artifact を古いチームの Model Registry または新しい Registry のいずれかにリンクしようとすると、エラーで失敗します。**artifact の記録と取得には影響ありません**。 3. Server v0.74 (9月) では、このフラグは削除
-    され、アップグレード中に移行が実行されるようになります。
-
-    強力な新しい体験へスムーズに移行できるよう、お客様の負担を最小限に抑えた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れば、担当のW&amp;Bまでお問い合わせください。
-
-  * アーティファクトにタグを追加すると、オートメーションをトリガーできるようになりました。[Artifact events](/ja/models/automations/automation-events/#artifact-events)を参照してください。
-
-  * パネルを全画面表示しているときは、**前へ** と **次へ** ボタン、または左右の矢印キーを使用して、セクション内の前後のパネルを表示できます。
-
-  * メディアパネルを全画面で表示しているときは、**CMD + 左矢印キーまたは右矢印キー** (macOS) 、または **Ctrl + 左矢印キーまたは右矢印キー** (Windows / Linux) で step スライダーを操作します。
-
-  * 同じstepスライダーのキーでメディアパネルを同期できるようになりました。これにより、1つのメディアパネルでstepスライダーを進めると、他のパネルのstepスライダーも連動して進みます。Workspaceまたはセクションの設定を開き、**Media** に移動して **Sync** タブをクリックし、**Sync slider by key (Step)** をオンにします。
-
-  * Run Comparer に、command、Python バージョン、GPU タイプなどの run に関するメタデータを含む新しい **Meta** セクションが追加されました。
-
-  ### Weave
-
-  * **Trace plots**ツールを使用すると、カスタムのインタラクティブチャートを使って、レイテンシ、コスト、トークン数などのトレースレベルのメトリクスを時系列で探索、可視化、デバッグできます。[詳細はこちら](/ja/weave/guides/tracking/trace-plots)。
-  * **オンライン評価**: incoming traces に Monitors をアタッチして、専用クラウドでトレースを監視します。Monitors は LLM judge としてバックグラウンドで実行され、指定した一部の call をスコアリングします。Monitors を使用すると、本番環境での挙動をトラッキングし、リグレッションを検出し、実環境のデータを収集できます。[詳細を見る](/ja/weave/guides/tracking/trace-plots).
-  * [AutoGen](/ja/weave/guides/integrations/autogen) および [LlamaIndex](/ja/weave/guides/integrations/llamaindex) のインテグレーションを追加しました。*AutoGen* は Microsoft のフレームワークで、AI エージェントやアプリケーションの構築向けに、対話型 AI、マルチエージェントの中核機能、外部サービスとのインテグレーション用コンポーネント、さらにノーコードでエージェントのプロトタイピングを行うためのツールを備えています。 *LlamaIndex* は、RAG システム、チャットボット、エージェントなどの LLM 駆動型アプリケーションを構築するための強力なフレームワークです。
-  * OpenAI、LangChain、ChromaDB、Verdict とのインテグレーションが改善され、以下が含まれます：
-    * Langchain と ChromaDB のドキュメントビュー。
-    * LangChain のチャットビューの表示。
-    * OpenAI 向けの新しいエクスポート形式。
-  * TypeScript SDK でプロンプトを作成・公開できるようになりました。[詳細はこちら](/ja/weave/guides/core-types/prompts)。
-  * 新しい`Content`クラスを使うと、任意のMIMEタイプのデータを安全にアップロードでき、自動的なBase-64エンコードやメタデータの自動抽出などを利用できます。
-
-  ## 修正
-
-  * run の**Overview**ページに、run の稼働時間とトラッキング時間が表示されるようになりました。run の&#95;稼働時間&#95;は開始から終了までの総時間を表し、run の&#95;トラッキング時間&#95;は、その run が実際に実験や計算を実行していた時間を表します。
-  * 折れ線グラフをズームインしてから全画面モードで開くと、全画面表示のプロットでも同じズーム状態が正しく維持されるようになりました。
-  * プロットに表示するグループ数を変更しても、プロットに反映されない不具合を修正しました。
-  * 折れ線グラフで **元を表示** を選択すると、平滑化前の線が平滑化された線よりも淡く表示されるようになりました。
-  * フルフィデリティの折れ線グラフに、プロット内のrun数が表示されるようになりました。
-  * 各runに値が1つしかない場合に、明示的に折れ線グラフに設定したプロットが予期せず棒グラフに変換されることがある不具合を修正しました。
-  * X-axis の式で、入れ子になった設定フィールドをサポートするようになりました。
-  * **Artifacts** ページのサイドバーから **Registry** リンクが削除されました。Registry にアクセスするには、**Home** をクリックし、次に **Registry** をクリックします。
-  * Workspace またはセクションの折れ線グラフでは、ポイントにカーソルを合わせると、ツールチップにビンの範囲を表示することもできます。Workspace またはセクションの設定を開き、**折れ線グラフ** をクリックして **表示設定** タブに移動し、**ツールチップにビン範囲を表示** をオンにします。
-  * **Registry** artifact リネージページでリンクをクリックした際、ブラウザーのURLとパラメーターは更新される一方で、ページの内容は更新されない不具合を修正しました。URLが変更されると、UIも更新されるようになりました。
-  * **Registry** で、コレクションの表が浮動小数点数ではなく文字列としてソートされるバグを修正しました。
-  * **Registry** で発生していたバグを修正しました。これにより、リネージ情報ドロワーで別のバージョンを選択していても、選択したアーティファクトの最新バージョンが常に表示される問題が解消されました。
-  * モバイル表示でパネルの検索バーが表示されないバグを修正しました。
-  * key による色分けをオンにした状態で run selector を任意の属性で並べ替えると、プロット上の上位の run に正しく色が付くようになりました。
-  * グループ化されたrunを使用している場合、平行座標プロットにグループ名が正しく表示されるようになりました。
-  * **State** がデフォルトで正しく表示されるようになりました。
-  * カスタム表示名でグループ化した際にも、Sweeps が正しく表示されるようになりました。
-  * Sweeps と Reports で、長い名前が正しく折り返されない問題を修正しました。
-  * コンソールログのコピー＆ペースト時の挙動を改善しました。行番号はコピーされなくなり、Timestampは改行されずにインラインで表示されるようになりました。
 </Update>
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/sandboxes.mdx b/ja/sandboxes.mdx
index 2aeeece34e..cdb32bc9aa 100644
--- a/ja/sandboxes.mdx
+++ b/ja/sandboxes.mdx
@@ -68,4 +68,12 @@ Serverless Sandboxes は CoreWeave Sandbox ライブラリを使用して構築
 より詳しい例については、以下を参照してください。
 
 * [Serverless Sandbox でエージェントを呼び出すチュートリアル](/ja/sandboxes/invoke-agent-sandbox-tutorial)
-* [Serverless Sandbox で PyTorch モデルをトレーニングするチュートリアル](/ja/sandboxes/mltrain-in-sandbox-tutorial)
\ No newline at end of file
+* [Serverless Sandbox で PyTorch モデルをトレーニングするチュートリアル](/ja/sandboxes/mltrain-in-sandbox-tutorial)
+
+<div id="integrations">
+  ## インテグレーション
+</div>
+
+以下のサードパーティ製フレームワークは、サンドボックスプロバイダとして Serverless Sandboxes をサポートしています。
+
+* [Harbor](https://github.com/harbor-framework/harbor)
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/serverless-training.mdx b/ja/serverless-training.mdx
index d490e9c039..8d08d43e68 100644
--- a/ja/serverless-training.mdx
+++ b/ja/serverless-training.mdx
@@ -21,6 +21,12 @@ Serverless Training では、特定のタスク向けにモデルを特化させ
 
 開始するには、ART の [クイックスタート](https://art.openpipe.ai/getting-started/quick-start) または [Google Colab ノートブック](https://colab.research.google.com/github/openpipe/art-notebooks/blob/main/examples/2048/2048.ipynb) を参照してください。
 
+次の内容を確認できる [公開デモ Workspace](https://wandb.ai/wandb/demo-project-qwen-email-agent-with-art-weave-models/workspace) をご覧ください。
+
+* OpenPipe RULER と [Weave Scorers](/ja/weave/guides/evaluation/scorers#create-your-own-scorers) を使用して Qwen モデルをトレーニングする。
+* W&amp;B Models でトレーニングの進行状況をトラッキングし、[カスタム チャートを作成する](/ja/models/app/features/custom-charts)。
+* [Weave リーダーボード](/ja/weave/cookbooks/leaderboard_quickstart#leaderboard-quickstart) で最終結果を評価する。
+
 <div id="why-serverless-training">
   ## なぜ Serverless Training なのですか？
 </div>
diff --git a/ja/support/models/articles/how-can-i-overwrite-the-logs-from-previo.mdx b/ja/support/models/articles/how-can-i-overwrite-the-logs-from-previo.mdx
index ae2e02e1f6..12974e9d04 100644
--- a/ja/support/models/articles/how-can-i-overwrite-the-logs-from-previo.mdx
+++ b/ja/support/models/articles/how-can-i-overwrite-the-logs-from-previo.mdx
@@ -6,7 +6,9 @@ keywords: ["ログ", "メトリクス"]
 前のstepのログを上書きするには、[forking](/ja/models/runs/forking) と [rewind](/ja/models/runs/rewind) を使用します。
 
 <Note>
-  run を fork または巻き戻す機能は現在開発中です。Multi-tenant Cloud と専用クラウドではプレビューとして提供されており、セルフマネージドではまだ利用できません。
+  Run の forking は、Multi-tenant Cloud と専用クラウドで Public Preview として提供されています。セルフマネージドのデプロイでは現在利用できません。
+
+  Public Preview の機能は本番評価に使用できますが、機能、API、および動作は現在も活発に開発中であり、一般提供前に変更される可能性があります。
 </Note>
 
 ***
diff --git a/ja/support/models/tags/logs.mdx b/ja/support/models/tags/logs.mdx
index 281fc2a99c..db63af4ccd 100644
--- a/ja/support/models/tags/logs.mdx
+++ b/ja/support/models/tags/logs.mdx
@@ -10,7 +10,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
 </Card>
 
 <Card title="前の step のログを上書きするにはどうすればよいですか？" href="/ja/support/models/articles/how-can-i-overwrite-the-logs-from-previo" arrow="true" horizontal>
-  前の step のログを上書きするには、forking と巻き戻しを使用します。run を fork または巻き戻す機能は現在活発に開発中です ...
+  前の step のログを上書きするには、forking と巻き戻しを使用します。Run forking は Multi-tenant Cloud で Public Preview として提供されており ...
 </Card>
 
 <Card title="run からコンソールログ file をダウンロードするにはどうすればよいですか？" href="/ja/support/models/articles/how-do-i-download-the-console-log-file-from-a-run" arrow="true" horizontal>
diff --git a/ja/support/models/tags/metrics.mdx b/ja/support/models/tags/metrics.mdx
index e350fa3a20..36440a2b37 100644
--- a/ja/support/models/tags/metrics.mdx
+++ b/ja/support/models/tags/metrics.mdx
@@ -18,7 +18,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
 </Card>
 
 <Card title="前の step のログを上書きするにはどうすればよいですか?" href="/ja/support/models/articles/how-can-i-overwrite-the-logs-from-previo" arrow="true" horizontal>
-  前の step のログを上書きするには、forking と巻き戻しを使用します。run を fork または巻き戻す機能は現在 활성に開発中で ...
+  前の step のログを上書きするには、forking と巻き戻しを使用します。Run forking は Multi-tenant Cloud で Public Preview として提供されて ...
 </Card>
 
 <Card title="メトリクスのログ時に発生する `Rate limit exceeded` エラーを修正するにはどうすればよいですか?" href="/ja/support/models/articles/rate-limit-exceeded-on-metric-logging" arrow="true" horizontal>
diff --git a/ja/weave.mdx b/ja/weave.mdx
index ff96e58750..dd58016430 100644
--- a/ja/weave.mdx
+++ b/ja/weave.mdx
@@ -6,29 +6,49 @@ mode: wide
 
 W&amp;B Weave は、エージェントと LLM アプリケーションのトラッキング、評価、改善を支援する可観測性および評価のプラットフォームです。Weave を使うと、次のことができます。
 
-* [一般的な SDK やハーネスで構築したエージェントをトレースし、メトリクスを収集する](/ja/weave/agent-integration-quickstart)
-* [独自に構築したエージェントを手動でインストルメントして、トレースとメトリクスを収集する](/ja/weave/custom-agents-quickstart)
-* LLM ジャッジモデルと custom scorers を使って、アプリケーションの応答を[評価](/ja/weave/tutorial-eval)する
+* [エージェントをトレースし、メトリクスを収集する](/ja/weave/agent-integration-quickstart) Weave OTel-compatible SDK を使用して一般的な SDK やハーネスで構築された
+* [アプリケーションの LLM Call や任意の関数を手動でインストルメントする](/ja/weave/quickstart) ことで、アプリケーションをトレースし、バージョン管理し、feedback を収集する
+* LLM ジャッジモデルと custom scorers を使って、エージェントまたはアプリケーションの応答を[評価](/ja/weave/tutorial-eval)する
 
 <div id="get-started">
   ## はじめに
 </div>
 
-以下のドキュメントでは、Weave のツールスイートの基本的な使い方を紹介します。
+ワークロードのタイプを選択してから、以下のドキュメントを使って Weave のツールスイートの基本的な使い方を確認してください。ワークロードの違いの詳細については、[Weave とは？](/ja/weave/concepts/what-is-weave) をご覧ください。
 
-<CardGroup cols={3}>
-  <Card title="エージェントを Weave と統合する" icon="plug" href="/ja/weave/agent-integration-quickstart">
-    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。
-  </Card>
+<Tabs>
+  <Tab title="エージェントをトレースする">
+    <CardGroup cols={3}>
+      <Card title="エージェントを Weave と統合する" icon="plug" href="/ja/weave/agent-integration-quickstart">
+        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。
+      </Card>
+
+      <Card title="カスタム エージェントの可観測性を設定する" icon="code" href="/ja/weave/custom-agents-quickstart">
+        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。
+      </Card>
+
+      <Card title="Weave UI でエージェントのメトリクスを表示する" icon="chart-line" href="/ja/weave/guides/tracking/view-agent-activity">
+        LLM への基本的な呼び出しをトレースし、入力、出力、コードを W&amp;B アカウントで確認します。
+      </Card>
+    </CardGroup>
+  </Tab>
 
-  <Card title="カスタム エージェントの可観測性を設定する" icon="code" href="/ja/weave/custom-agents-quickstart">
-    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。
-  </Card>
+  <Tab title="Ops と Calls で関数をトレースする">
+    <CardGroup cols={3}>
+      <Card title="クイックスタート: 関数をインストルメントしてトレースする" icon="chart-line" href="/ja/weave/quickstart">
+        まず LLM への基本的な呼び出しをトレースし、W&amp;B アカウントでデータを確認します。
+      </Card>
 
-  <Card title="Weave UI でエージェントのメトリクスを表示する" icon="chart-line" href="/ja/weave/guides/tracking/view-agent-activity">
-    LLM への基本的な呼び出しをトレースし、入力、出力、コードを W&amp;B アカウントで確認します。
-  </Card>
-</CardGroup>
+      <Card title="アプリケーションの評価を始める" icon="clipboard-check" href="/ja/weave/tutorial-eval">
+        Weave Scorer を使用して評価パイプラインを構築し、アプリケーションのパフォーマンスをテストしてトラッキングする方法を学びます。
+      </Card>
+
+      <Card title="RAG アプリケーションを評価する" icon="search" href="/ja/weave/tutorial-rag">
+        Weave と LLM ジャッジモデルを使用して RAG アプリケーションを構築および評価し、検索品質を測定します。
+      </Card>
+    </CardGroup>
+  </Tab>
+</Tabs>
 
 <div id="install-weave">
   ## Weaveをインストール
@@ -45,7 +65,7 @@ W&amp;B Weave は、Python と TypeScript のライブラリを提供してい
 
   <Tab title="TypeScript">
     ```bash
-    pnpm install weave
+    npm install weave
     ```
   </Tab>
 </Tabs>
diff --git a/ja/weave/concepts/what-is-weave.mdx b/ja/weave/concepts/what-is-weave.mdx
index 074a09472c..79122a4d6c 100644
--- a/ja/weave/concepts/what-is-weave.mdx
+++ b/ja/weave/concepts/what-is-weave.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ description: "W&B Weave の概要と、LLM アプリケーションの構築、
 keywords: ["LLM オブザーバビリティ", "エージェント トレース", "プロンプトのバージョン管理", "Weave Ops"]
 ---
 
-W&amp;B Weave は、信頼性の高い LLM アプリケーションを構築するためのオブザーバビリティおよび評価プラットフォームです。Weave を使うと、AI アプリケーションで何が起きているのかを把握し、パフォーマンスを測定し、継続的かつ体系的に改善できます。
+W&amp;B Weave は、信頼性の高いエージェントと LLM アプリケーションを構築するためのオブザーバビリティおよび評価プラットフォームです。Weave を使うと、AI アプリケーションで何が起きているのかを把握し、パフォーマンスを測定し、継続的かつ体系的に改善できます。
 
 LLM アプリケーションの構築は、従来のソフトウェア開発とは本質的に異なります。LLM の出力は非決定的なため、デバッグは難しくなります。品質は主観的で、コンテキストにも左右されます。プロンプトを少し変えただけでも、予期しない挙動の変化が生じることがあります。従来のテスト手法だけでは十分ではありません。
 
@@ -21,35 +21,60 @@ Weaveは、次の中核機能を提供します。
 * 人による判断やアノテーションを収集するための**フィードバック収集**。
 * LLMの安全性と品質を確保するために、ガードレールとScorerを使って本番環境で行う**モニタリング**。
 
-<div id="agentic-tracing">
-  ### エージェント向けトレース
+<div id="choose-a-workflow">
+  ## ワークフローを選択する
 </div>
 
-Weave は、セッション、LLM calls、ツール実行など、エージェントとの会話のライフサイクル全体にわたるエージェント向けのオブザーバビリティを提供します。
+Weave では、この機能を 2 つの異なるワークフローで提供しています。
+
+* 自動エージェントトレース
+* アプリケーション内の任意の LLM Call や関数にインストルメンテーションを追加して、それらの入力、出力、コードをトレースする
+
+<div id="trace-an-agent">
+  ### エージェントをトレースする
+</div>
+
+Weave は、セッション、LLM Call、ツール実行など、エージェントとの会話のライフサイクル全体にわたるエージェント向けのオブザーバビリティを提供します。
+
+エージェントトレースは [OpenTelemetry (OTel)](https://opentelemetry.io/docs/concepts/) と [GenAI semantic conventions](https://opentelemetry.io/docs/specs/semconv/gen-ai/) に基づいています。エージェントがすでに OTel でインストルメントされている場合は、コードを再度インストルメントしなくても、既存のスパンを Weave に送信できます。Weave は任意の OTel スパンを受け入れ、その属性を保存するため、クエリできます。`invoke_agent` や `execute_tool` など、GenAI のエージェント規約に従うスパンは、**Agents** ビューで会話、ターン、ツールコールとして表示されます。独自のエージェントからこれらのスパンを出力する方法については、[カスタムエージェントのクイックスタート](/ja/weave/custom-agents-quickstart) を参照してください。
 
 エージェントを開発している場合は、組み込みインテグレーションを選択するために [エージェントインテグレーションのクイックスタート](/ja/weave/agent-integration-quickstart) から始めるか、独自のエージェントを手動で計装するには [カスタムエージェントのクイックスタート](/ja/weave/custom-agents-quickstart) に従ってください。Weave SDK がエージェントをどのようにモデル化するかについては、[エージェントをトレースする](/ja/weave/guides/tracking/trace-agents) を参照してください。
 
 Claude Code や OpenAI Agent SDK などのサポート対象のサードパーティ製エージェントハーネスを使用している場合、Weave は追加のコードなしで自動的に計装します。サポートされているすべてのフレームワークについては、[インテグレーション](/ja/weave/guides/integrations) を参照してください。
 
-<div id="application-tracing">
-  ### アプリケーションのトレース
+<div id="instrument-and-trace-functions">
+  ### 関数をインストルメントしてトレースする
 </div>
 
-個々の関数呼び出し、アプリケーションコード、またはカスタムロジックをトレースする場合は、Weave Ops と Calls を使用します。任意の関数に 1 行追加するだけで、入力、出力、コスト、トークン数、レイテンシをトラッキングできます。
+個々の関数呼び出し、アプリケーションコード、またはカスタムロジックをトレースする場合は、Weave Ops と Call を使用します。任意の関数に 1 行追加するだけで、入力、出力、コスト、トークン数、レイテンシをトラッキングできます。さらに、次のこともできます。
 
 * データが LLM アプリケーション内をどのようにエンドツーエンドで流れるかをトラッキングします。
 * LLM のフィードバックの生成に使用されたソースドキュメントを確認できます。
 * 特定のプロンプトや、回答がどのように生成されるかを詳しく確認できます。
 
-個々の関数をトレースするには、Weave の [Op tracing クイックスタート](/ja/weave/quickstart) に従うか、Weave の [Ops and Calls](/ja/weave/guides/tracking/tracing) の使用方法を確認してください。
+個々の関数をトレースするには、Weave の [Op tracing クイックスタート](/ja/weave/quickstart) に従うか、Weave の [Ops and Call](/ja/weave/guides/tracking/tracing) の使用方法を確認してください。
+
+Weave SDK は、多数のフレームワークや LLM プロバイダに対して自動的にパッチを適用し、コード内の LLM Call からトレースを自動取得します。サポートされるすべてのプロバイダとフレームワークについては、[インテグレーション](/ja/weave/guides/integrations) を参照してください。
+
+<div id="when-to-use-agent-tracing-and-when-to-use-application-instrumentation">
+  ### エージェントトレースを使用する場合とアプリケーションのインストルメンテーションを使用する場合
+</div>
+
+何を観測したいかに応じて、使用するワークフローを選択してください。
+
+* **エージェントを構築または実行している場合は、エージェントトレースを使用してください。** サポートされているエージェント harness やエージェント SDK を使用している場合、または自分でインストルメントできるカスタム エージェントを構築している場合に適しています。
+
+* **アプリケーションコードをトレースする場合は、アプリケーションのインストルメンテーションを使用してください。** これは、会話ではなく個別の Call を中心に構成されたアプリケーション (RAG パイプライン、要約 endpoint、カスタム業務ロジックなど) に適しています。
+
+それぞれの方法では、UI の異なる場所にトレースが記録されます。エージェントトレースは **Agents** ページに表示され、`weave.op` の Call は **Traces** ページに表示されます。同じ Weave プロジェクトで両方の方法を使用できますが、生成されるトレースは別々です。
 
-Claude Code などのサポートされるサードパーティ製エージェントフレームワークを使用している場合、Weave は追加のコードなしで自動的に計装します。サポートされるすべてのフレームワークについては、[インテグレーション](/ja/weave/guides/integrations) を参照してください。
+どこから始めればよいかわからず、システムにエージェントが含まれている場合は、[エージェントインテグレーションのクイックスタート](/ja/weave/agent-integration-quickstart) を使用したエージェントトレースから始めてください。それ以外の場合は、[Op tracing クイックスタート](/ja/weave/quickstart) から始めてください.?
 
 <div id="evaluations">
-  ### 評価
+  ## 評価
 </div>
 
-評価を使って LLM アプリケーションのパフォーマンスをベンチマークおよび監視し、品質と信頼性を継続的に向上させます。
+評価を使ってエージェントまたは LLM アプリケーションのパフォーマンスをベンチマークおよび監視し、品質と信頼性を継続的に向上させます。
 
 * どのモデルやプロンプトのバージョンが、どのようなパフォーマンスにつながったかをトラッキングします。
 * 1 つ以上のスコアリング関数を使って応答を評価するためのメトリクスを定義できます。
@@ -58,7 +83,7 @@ Claude Code などのサポートされるサードパーティ製エージェ
 [評価パイプラインを構築する](/ja/weave/tutorial-eval)
 
 <div id="version-everything">
-  ### あらゆるものをバージョン管理
+  ## あらゆるものをバージョン管理
 </div>
 
 Weave は、プロンプト、データセット、モデルの設定をバージョン管理します。何か問題が起きたときは、何が変わったのかを正確に確認できます。うまくいったときは、その状態を再現できます。
@@ -66,7 +91,7 @@ Weave は、プロンプト、データセット、モデルの設定をバー
 [バージョン管理について詳しく見る](/ja/weave/guides/tracking/objects)
 
 <div id="experiment-with-prompts-and-models">
-  ### プロンプトとモデルを試す
+  ## プロンプトとモデルを試す
 </div>
 
 APIキーを用意すれば、Weave Playground でプロンプトをテストし、異なる商用モデルの応答を比較できます。
diff --git a/ja/weave/cookbooks/Models_and_Weave_Integration_Demo.mdx b/ja/weave/cookbooks/Models_and_Weave_Integration_Demo.mdx
index 3bc80c70eb..4d0c30ccd3 100644
--- a/ja/weave/cookbooks/Models_and_Weave_Integration_Demo.mdx
+++ b/ja/weave/cookbooks/Models_and_Weave_Integration_Demo.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ description: "W&B Modelsでの実験のトラッキングを、WeaveでのLLMト
 keywords: [RAG, ファインチューニング, Registry, Llama, unsloth]
 ---
 
-このノートブックでは、W&amp;B Models と Weave を組み合わせて、Retrieval-Augmented Generation (RAG) アプリケーションを構築、評価、公開するエンドツーエンドのワークフローを説明します。W&amp;B Models Registry からファインチューニング済みのチャットモデルを取得し、Weave でトラッキングされている既存の `RagModel` に組み込み、`weave.Evaluation` で更新したアプリケーションを評価したうえで、新しい RAG モデルを Registry に公開します。このワークフローは、W&amp;B Models でモデルをトレーニングおよびファインチューニングし、それらを Weave でトラッキングおよび評価する LLM アプリケーションに統合したい Teams を対象としています。
+このノートブックでは、W&amp;B Models と Weave を組み合わせて、Retrieval-Augmented Generation (RAG) アプリケーションを構築、評価、公開するエンドツーエンドのワークフローを説明します。W&amp;B Registry からファインチューニング済みのチャットモデルを取得し、Weave でトラッキングされている既存の `RagModel` に組み込み、`weave.Evaluation` で更新したアプリケーションを評価したうえで、新しい RAG モデルを Registry に公開します。このワークフローは、W&amp;B Models でモデルをトレーニングおよびファインチューニングし、それらを Weave でトラッキングおよび評価する LLM アプリケーションに統合したい Teams を対象としています。
 
 <Note>
   これはインタラクティブなノートブックです。ローカルで実行することも、以下のリンクを使用することもできます。
@@ -63,19 +63,19 @@ ENTITY = "wandb-smle"
 weave.init(ENTITY + "/" + PROJECT)
 ```
 
-<div id="download-chatmodel-from-models-registry-and-implement-unslothlorachatmodel">
-  ## Models Registry から `ChatModel` をダウンロードし、`UnslothLoRAChatModel` を実装する
+<div id="download-chatmodel-from-wb-registry-and-implement-unslothlorachatmodel">
+  ## W&amp;B Registry から `ChatModel` をダウンロードし、`UnslothLoRAChatModel` を実装する
 </div>
 
-このシナリオでは、Model Team はすでに `unsloth` ライブラリを使用して Llama-3.2 モデルをパフォーマンス最適化向けにファインチューニングしており、このモデルは W&amp;B Models Registry で利用できます。この step では、Registry からファインチューニング済みの [`ChatModel`](https://wandb.ai/wandb-smle/weave-cookboook-demo/weave/object-versions?filter=%7B%22objectName%22%3A%22RagModel%22%7D\&peekPath=%2Fwandb-smle%2Fweave-rag-experiments%2Fobjects%2FChatModelRag%2Fversions%2F2mhdPb667uoFlXStXtZ0MuYoxPaiAXj3KyLS1kYRi84%3F%26) を取得し、[`RagModel`](https://wandb.ai/wandb-smle/weave-cookboook-demo/weave/object-versions?filter=%7B%22objectName%22%3A%22RagModel%22%7D\&peekPath=%2Fwandb-smle%2Fweave-cookboook-demo%2Fobjects%2FRagModel%2Fversions%2FcqRaGKcxutBWXyM0fCGTR1Yk2mISLsNari4wlGTwERo%3F%26) と互換性を持たせるために `weave.Model` に変換します。
+このシナリオでは、Model Team はすでに `unsloth` ライブラリを使用して Llama-3.2 モデルをパフォーマンス最適化向けにファインチューニングしており、このモデルは W&amp;B Registry で利用できます。この step では、Registry からファインチューニング済みの [`ChatModel`](https://wandb.ai/wandb-smle/weave-cookboook-demo/weave/object-versions?filter=%7B%22objectName%22%3A%22RagModel%22%7D\&peekPath=%2Fwandb-smle%2Fweave-rag-experiments%2Fobjects%2FChatModelRag%2Fversions%2F2mhdPb667uoFlXStXtZ0MuYoxPaiAXj3KyLS1kYRi84%3F%26) を取得し、[`RagModel`](https://wandb.ai/wandb-smle/weave-cookboook-demo/weave/object-versions?filter=%7B%22objectName%22%3A%22RagModel%22%7D\&peekPath=%2Fwandb-smle%2Fweave-cookboook-demo%2Fobjects%2FRagModel%2Fversions%2FcqRaGKcxutBWXyM0fCGTR1Yk2mISLsNari4wlGTwERo%3F%26) と互換性を持たせるために `weave.Model` に変換します。
 
 <Note>
-  以下のコードで参照している `RagModel` は、完全な RAG アプリケーションと見なせるトップレベルの `weave.Model` です。これには `ChatModel`、ベクトルデータベース、プロンプトが含まれます。`ChatModel` も `weave.Model` であり、W&amp;B Registry から artifact をダウンロードするコードを含んでいます。`ChatModel` は、`RagModel` の一部として他の種類の LLM チャットモデルにも対応できるよう、モジュール単位で変更できます。詳細については、[Weave でモデルを表示](https://wandb.ai/wandb-smle/weave-cookboook-demo/weave/evaluations?peekPath=%2Fwandb-smle%2Fweave-cookboook-demo%2Fobjects%2FRagModel%2Fversions%2Fx7MzcgHDrGXYHHDQ9BA8N89qDwcGkdSdpxH30ubm8ZM%3F%26)してください。
+  以下のコードで参照している `RagModel` は、完全な RAG アプリケーションと見なせるトップレベルの `weave.Model` です。これには `ChatModel`、ベクトルデータベース、プロンプトが含まれます。`ChatModel` も `weave.Model` であり、W&amp;B Registry から アーティファクト をダウンロードするコードを含んでいます。`ChatModel` は、`RagModel` の一部として他の種類の LLM チャットモデルにも対応できるよう、モジュール単位で変更できます。詳細については、[Weave でモデルを表示](https://wandb.ai/wandb-smle/weave-cookboook-demo/weave/evaluations?peekPath=%2Fwandb-smle%2Fweave-cookboook-demo%2Fobjects%2FRagModel%2Fversions%2Fx7MzcgHDrGXYHHDQ9BA8N89qDwcGkdSdpxH30ubm8ZM%3F%26)してください。
 </Note>
 
 `ChatModel` をロードするには、アプリに効率的にインテグレーションするために、アダプター付きの `unsloth.FastLanguageModel` または `peft.AutoPeftModelForCausalLM` を使用します。Registry からモデルをダウンロードした後、`model_post_init` method を使用して初期化と予測ロジックを設定します。この step に必要なコードは Registry の **Use** タブで利用でき、そのまま実装にコピーできます。
 
-以下のコードは、W&amp;B Models Registry から取得したファインチューニング済み Llama-3.2 モデルを管理、初期化、使用するための `UnslothLoRAChatModel` クラスを定義しています。`UnslothLoRAChatModel` は、最適化された推論のために `unsloth.FastLanguageModel` を使用します。`model_post_init` method はモデルをダウンロードして設定し、`predict` method はユーザーのクエリを処理して応答を生成します。コードをユースケースに合わせて調整するには、`MODEL_REG_URL` をファインチューニングしたモデルの正しい Registry パスに更新し、`max_seq_length` や `dtype` などのパラメーターをハードウェアや要件に基づいて調整してください。
+以下のコードは、W&amp;B Registry から取得したファインチューニング済み Llama-3.2 モデルを管理、初期化、使用するための `UnslothLoRAChatModel` クラスを定義しています。`UnslothLoRAChatModel` は、最適化された推論のために `unsloth.FastLanguageModel` を使用します。`model_post_init` method はモデルをダウンロードして設定し、`predict` method はユーザーのクエリを処理して応答を生成します。コードをユースケースに合わせて調整するには、`MODEL_REG_URL` をファインチューニングしたモデルの正しい Registry パスに更新し、`max_seq_length` や `dtype` などのパラメーターをハードウェアや要件に基づいて調整してください。
 
 ```python lines
 from typing import Any
@@ -231,13 +231,13 @@ wandb.run.finish()
   ## 新しい RAG model を Registry に保存
 </div>
 
-更新した `RagModel` を評価したので、最後のステップは、それを W&amp;B Models Registry に再び公開し、他のチームが見つけて再利用できるようにすることです。更新した `RagModel` を Models チームと Apps チームの両方が今後使用できるようにするため、参照 artifact として W&amp;B Models Registry にプッシュします。
+更新した `RagModel` を評価したので、最後のステップは、それを W&amp;B Registry に再び公開し、他のチームが見つけて再利用できるようにすることです。更新した `RagModel` を Models チームと Apps チームの両方が今後使用できるようにするため、参照 アーティファクト として W&amp;B Registry にプッシュします。
 
-以下のコードでは、更新した `RagModel` の `weave` オブジェクトのバージョンと名を取得し、それらを使用して参照リンクを作成します。続いて、このコードはモデルの Weave URL を含むメタデータを持つ新しい artifact を W&amp;B に作成します。このコードはこの artifact を W&amp;B Registry にログし、指定した Registry パス にリンクします。
+以下のコードでは、更新した `RagModel` の `weave` オブジェクトのバージョンと名を取得し、それらを使用して参照リンクを作成します。続いて、このコードはモデルの Weave URL を含むメタデータを持つ新しい アーティファクト を W&amp;B に作成します。このコードはこの アーティファクト を W&amp;B Registry にログし、指定した Registry パス にリンクします。
 
 コードを実行する前に、`ENTITY` 変数と `PROJECT` 変数がご利用の W&amp;B 環境に合っていることを確認し、正しい対象 Registry パス を指定してください。このプロセスにより、新しい `RagModel` が共同作業と再利用のために W&amp;B エコシステムへ公開され、workflow が完了します。
 
-このセクションのコードを実行すると、更新した `RagModel` は参照 artifact として W&amp;B Models Registry で利用可能になり、W&amp;B Models と Weave の間の往復が完了します。
+このセクションのコードを実行すると、更新した `RagModel` は参照 アーティファクト として W&amp;B Registry で利用可能になり、W&amp;B Models と Weave の間の往復が完了します。
 
 ```python lines
 MODELS_OBJECT_VERSION = PUB_REFERENCE.digest  # weave オブジェクトのバージョン
diff --git a/ja/weave/custom-agents-quickstart.mdx b/ja/weave/custom-agents-quickstart.mdx
index f034bc8c3d..41aa37cf83 100644
--- a/ja/weave/custom-agents-quickstart.mdx
+++ b/ja/weave/custom-agents-quickstart.mdx
@@ -8,7 +8,7 @@ keywords: ["OpenTelemetry", "OTel スパン", "マルチターン エージェ
 
 Weave SDK を使用すると、一般的な SDK やカスタム ハーネスで構築されたエージェントをトレースできます。このクイックスタートでは、OpenTelemetry のスパンを送出して取得するために、独自に構築したマルチターン エージェントに Weave を手動で統合する方法を紹介します。エージェント向け Weave の概念を理解するには、[エージェントをトレースする](/ja/weave/guides/tracking/trace-agents) を参照してください。
 
-Claude Agent SDK や Codex などの SDK やハーネスに Weave を統合したい場合は、[エージェント インテグレーションをトレースする](/ja/weave/guides/tracking/trace-agent-integrations) を参照してください。Weave は複数のエージェント構築用 SDK やエージェント ハーネスに自動でパッチを適用するため、すばやく統合できます。
+Claude Agent SDK や Codex などの SDK やハーネスに Weave を統合したい場合は、[エージェント インテグレーションを選択する](/ja/weave/agent-integration-quickstart) を参照してください。Weave は複数のエージェント構築用 SDK やエージェント ハーネスに自動でパッチを適用するため、すばやく統合できます。
 
 <div id="what-youll-learn">
   ## 学習内容
@@ -16,7 +16,7 @@ Claude Agent SDK や Codex などの SDK やハーネスに Weave を統合し
 
 このクイックスタートを終える頃には、Weave 互換の OTel スパンを出力する、動作するマルチターンのエージェントを作成できます。また、Weave が会話、ターン、LLM Call、ツールコールをエージェントコードにどのように対応付けるのかを理解し、その同じパターンを独自のカスタム エージェントに適用できるようになります。
 
-このガイドのコードでは、Wikipedia で情報を調べられる小規模なリサーチ エージェントを構築します。このエージェントは 3 つの質問 (3 ターン) を行い、回答のためにいつ Wikipedia を検索するかを LLM が判断します。Weave はすべてのステップ (会話、各質問、各 AI の応答、各 Wikipedia ルックアップ) を記録するため、Weave の Agents ビューで何が起きたのかを確認できます。
+このガイドのコードでは、Wikipedia で情報を調べられる小規模なリサーチ エージェントを構築します。このエージェントは 3 つの質問 (3 ターン) を行い、回答のためにいつ Wikipedia を検索するかを LLM が判断します。Weave はすべてのステップ (会話、各質問、各 AI の応答、各 Wikipedia ルックアップ) を記録するため、Weave Agents ビューで何が起きたのかを確認できます。
 
 このガイドでは、次の方法を説明します。
 
@@ -24,6 +24,7 @@ Claude Agent SDK や Codex などの SDK やハーネスに Weave を統合し
 * `start_conversation` / `startConversation` と `start_turn` / `startTurn` を使用して、会話とターンを開始する。
 * `start_llm` / `startLLM` で LLM Call をラップし、Usage を記録する。
 * `start_tool` / `startTool` でツール実行をラップし、結果を記録する。
+* 完全なトークン使用量と課金対象のモデルを記録して、トークン数とコストが表示されるようにする。
 * 生成された会話、ターン、ツールコールを Agents ビューで確認する。
 
 <div id="how-the-weave-sdk-works-with-agents">
@@ -183,7 +184,8 @@ tool と Weave の初期化が完了したら、次のステップではそれ
 3. 2 つ目の `chat` スパン を開始し、最終的な回答を生成します。
 
 <CodeGroup>
-  ```python lines highlight="9,11,17,29,42,46,53" Python
+  ```python lines highlight="10,12,19,38,51,55,69" Python
+  import weave
   from openai import OpenAI
 
   openai_client = OpenAI()
@@ -193,20 +195,28 @@ tool と Weave の初期化が完了したら、次のステップではそれ
       history.append({"role": "user", "content": user_message})
 
       with weave.start_turn(user_message=user_message, model=MODEL):
-          # LLM call 1: モデルがツールの使用を決定する場合があります。
+          # LLM Call 1: モデルがツールの使用を決定する場合があります。
           with weave.start_llm(model=MODEL, provider_name="openai") as llm:
               resp = openai_client.chat.completions.create(
                   model=MODEL, messages=history, tools=[wikipedia_tool_schema],
               )
               msg = resp.choices[0].message
               llm.output(msg.content or "")
-              llm.usage = weave.Usage(
-                  input_tokens=resp.usage.prompt_tokens,
-                  output_tokens=resp.usage.completion_tokens,
+              # record() は usage、課金対象モデル、レスポンス ID を1回の呼び出しでまとめて設定します。
+              llm.record(
+                  usage=weave.Usage(
+                      input_tokens=resp.usage.prompt_tokens,
+                      output_tokens=resp.usage.completion_tokens,
+                      cache_read_input_tokens=getattr(
+                          resp.usage.prompt_tokens_details, "cached_tokens", 0
+                      ),
+                  ),
+                  response_id=resp.id,
+                  response_model=resp.model,
               )
               history.append(msg.model_dump(exclude_none=True))
 
-          # ツールが要求されなかった場合、最初の LLM レスポンスが回答となります。
+          # ツールが要求されなかった場合、最初の LLM レスポンスがそのまま回答になります。
           if not msg.tool_calls:
               return msg.content
 
@@ -224,14 +234,21 @@ tool と Weave の初期化が完了したら、次のステップではそれ
                       "content": tool.result,
                   })
 
-          # LLM call 2: 最終的な回答を生成します。
+          # LLM Call 2: 最終的な回答を合成します。
           with weave.start_llm(model=MODEL, provider_name="openai") as llm:
               resp = openai_client.chat.completions.create(model=MODEL, messages=history)
               msg = resp.choices[0].message
               llm.output(msg.content)
-              llm.usage = weave.Usage(
-                  input_tokens=resp.usage.prompt_tokens,
-                  output_tokens=resp.usage.completion_tokens,
+              llm.record(
+                  usage=weave.Usage(
+                      input_tokens=resp.usage.prompt_tokens,
+                      output_tokens=resp.usage.completion_tokens,
+                      cache_read_input_tokens=getattr(
+                          resp.usage.prompt_tokens_details, "cached_tokens", 0
+                      ),
+                  ),
+                  response_id=resp.id,
+                  response_model=resp.model,
               )
               history.append({"role": "assistant", "content": msg.content})
               return msg.content
@@ -247,8 +264,9 @@ tool と Weave の初期化が完了したら、次のステップではそれ
           print(f"AGENT: {run_turn(history, question)}\n")
   ```
 
-  ```typescript lines highlight="10,13,40,55,77" TypeScript twoslash
+  ```typescript lines highlight="11,14,25,47,62,70,89"
   // @noErrors
+  import * as weave from 'weave';
   import OpenAI from 'openai';
 
   const openaiClient = new OpenAI();
@@ -271,16 +289,22 @@ tool と Weave の初期化が完了したら、次のステップではそれ
         });
         msg = resp.choices[0].message;
         llm1.output(msg.content ?? '');
-        llm1.usage = {
-          inputTokens: resp.usage?.prompt_tokens,
-          outputTokens: resp.usage?.completion_tokens,
-        };
+        // record() は使用量、課金対象モデル、レスポンス ID を1回の呼び出しでまとめて設定します。
+        llm1.record({
+          usage: {
+            inputTokens: resp.usage?.prompt_tokens,
+            outputTokens: resp.usage?.completion_tokens,
+            cacheReadInputTokens: resp.usage?.prompt_tokens_details?.cached_tokens,
+          },
+          responseId: resp.id,
+          responseModel: resp.model,
+        });
         history.push(msg);
       } finally {
         llm1.end();
       }
 
-      // ツールが要求されなかった場合、最初の LLM レスポンスが回答になります。
+      // ツールが要求されなかった場合、最初の LLM レスポンスがそのまま回答になります。
       if (!msg.tool_calls?.length) {
         return msg.content ?? null;
       }
@@ -311,10 +335,15 @@ tool と Weave の初期化が完了したら、次のステップではそれ
         });
         const msg2 = resp.choices[0].message;
         llm2.output(msg2.content ?? '');
-        llm2.usage = {
-          inputTokens: resp.usage?.prompt_tokens,
-          outputTokens: resp.usage?.completion_tokens,
-        };
+        llm2.record({
+          usage: {
+            inputTokens: resp.usage?.prompt_tokens,
+            outputTokens: resp.usage?.completion_tokens,
+            cacheReadInputTokens: resp.usage?.prompt_tokens_details?.cached_tokens,
+          },
+          responseId: resp.id,
+          responseModel: resp.model,
+        });
         history.push({ role: 'assistant', content: msg2.content });
         return msg2.content ?? null;
       } finally {
@@ -342,6 +371,58 @@ tool と Weave の初期化が完了したら、次のステップではそれ
   ```
 </CodeGroup>
 
+<div id="record-token-usage-and-cost">
+  ## トークン使用量とコストを記録する
+</div>
+
+各 `chat` スパン には、トークン使用量とモデル ID が含まれます。Weave は usage からトークン数を表示し、usage とモデル ID からコストを算出します。そのため、値が不完全だったり価格を計算できなかったりすると、トレースの他の部分が正しく見えていても、`0 in / 0 out` tokens や `Cost -` と表示されます。`record(...)` を使うと、これらのフィールド (`output_messages`、`response_id`、`reasoning` などを含む) を 1 回の呼び出しで設定できます。適用されるのは、渡したフィールドだけです。
+
+コストを表示するには、次の 2 点が正しく設定されている必要があります。
+
+* **完全な usage。** `input_tokens` は、キャッシュされたトークンを含む*入力全体の合計*です。Weave ではキャッシュ読み取りとキャッシュ書き込みをそれぞれの料金で計算し、それらを入力合計から差し引きます。そのため、`cache_read_input_tokens` と `cache_creation_input_tokens` は、それらを含む合計 `input_tokens` とは*別に*報告する必要があります。prompt caching を持つ provider (たとえば Anthropic) では、キャッシュされたトークンが入力の大半を占めることが珍しくないため、これらを省略すると usage とコストがほぼゼロとして表示されます。
+* **価格計算可能なモデル ID。** コストはモデルに対するルックアップで決まります。Weave は `response_model` (provider が実際に返した正確なモデル) を優先し、なければ `start_llm` に渡した `model` を使用します。`opus` や `sonnet` のような alias では価格計算できず `Cost -` と表示されるため、レスポンスが返す具体的な ID (`resp.model`) を `response_model` として渡してください。
+
+OpenAI では、キャッシュされたトークンは `prompt_tokens` に含めてカウントされるため、上の例をそのまま使えます。一方、Anthropic ではキャッシュされたトークンが `input_tokens` とは*別に*報告されるため、Weave が料金計算に使う合計にそれらを足し戻してください。
+
+<CodeGroup>
+  ```python lines Python
+  with weave.start_llm(model=MODEL, provider_name="anthropic") as llm:
+      resp = anthropic_client.messages.create(
+          model=MODEL, max_tokens=1024, messages=history,
+      )
+      u = resp.usage
+      llm.output(resp.content[0].text)
+      llm.record(
+          usage=weave.Usage(
+              input_tokens=u.input_tokens
+              + u.cache_read_input_tokens
+              + u.cache_creation_input_tokens,
+              output_tokens=u.output_tokens,
+              cache_read_input_tokens=u.cache_read_input_tokens,
+              cache_creation_input_tokens=u.cache_creation_input_tokens,
+          ),
+          response_id=resp.id,
+          response_model=resp.model,
+      )
+  ```
+
+  ```typescript lines TypeScript twoslash
+  // @noErrors
+  const u = resp.usage;
+  llm.record({
+    usage: {
+      inputTokens:
+        u.input_tokens + u.cache_read_input_tokens + u.cache_creation_input_tokens,
+      outputTokens: u.output_tokens,
+      cacheReadInputTokens: u.cache_read_input_tokens,
+      cacheCreationInputTokens: u.cache_creation_input_tokens,
+    },
+    responseId: resp.id,
+    responseModel: resp.model,
+  });
+  ```
+</CodeGroup>
+
 <div id="see-your-agent-traces-in-the-agents-view">
   ## Agents ビューでエージェントのトレースを確認する
 </div>
@@ -355,9 +436,34 @@ tool と Weave の初期化が完了したら、次のステップではそれ
 
 いずれかのターンをクリックすると、入力、出力、ツールの引数、ツールの結果を確認できます。
 
+<div id="link-to-a-conversation-from-your-app">
+  ## アプリから会話へのリンク
+</div>
+
+独自の UI から Weave Agents ビュー内の会話にディープリンクするには、entity、project、会話 id から URL を生成します。`weave.init()` は `entity` と `project` を保持するクライアントを返し、`start_conversation` は `conversation_id` を公開します。
+
+<CodeGroup>
+  ```python lines Python
+  from weave.trace.urls import agent_conversation_path
+
+  client = weave.init(f"{TEAM}/{PROJECT}")
+
+  with weave.start_conversation(agent_name="research-bot") as conversation:
+      # ... ターンを実行 ...
+      url = agent_conversation_path(
+          client.entity, client.project, conversation.conversation_id
+      )
+      print(f"View this conversation at {url}")
+  ```
+
+  ```plaintext TypeScript lines
+  この機能は TypeScript では利用できません。
+  ```
+</CodeGroup>
+
 <div id="next-steps">
   ## 次のステップ
 </div>
 
 * [Weave でエージェントをトレースする](/ja/weave/guides/tracking/trace-agents) 方法と、Weave SDK で利用できる機能やオプションについて学びます。
-* エージェントに Weave を統合する方法についてさらに多くのオプションを確認するには、[エージェント インテグレーションをトレースする](/ja/weave/guides/tracking/trace-agent-integrations) を参照してください。
\ No newline at end of file
+* エージェントに Weave を統合する方法についてさらに多くのオプションを確認するには、[エージェント インテグレーションを選択する](/ja/weave/agent-integration-quickstart) を参照してください。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/guides/core-types/media.mdx b/ja/weave/guides/core-types/media.mdx
index 2425e0f9ea..7c5cefacce 100644
--- a/ja/weave/guides/core-types/media.mdx
+++ b/ja/weave/guides/core-types/media.mdx
@@ -36,6 +36,10 @@ W&amp;B Weave は、さまざまなコンテンツタイプのログ記録と表
 
 以下のセクションでは、各タイプのメディアをログする例を紹介します。各セクションは最小限の例から始まり、その後より高度なシナリオへと展開します。
 
+<Note>
+  バイトデータを Weave にアップロードせずに、ご自身のクラウド バケットにすでにあるメディアを表示するには、[Reference media in your own bucket (BYOB)](/ja/weave/guides/tracking/byob-references)を参照してください。
+</Note>
+
 <div id="log-images">
   ## 画像をログする
 </div>
@@ -324,11 +328,13 @@ W&amp;B Weave は、さまざまなコンテンツタイプのログ記録と表
 
 以下の例では、ドキュメントを生成し、Weave の UI にログします。
 
-<Frame>![Weave での PDF ドキュメントのログ](/images/weave/pdf.png)</Frame>
+<Frame>
+  ![Weave での PDF ドキュメントのログ](/images/weave/pdf.png)
+</Frame>
 
 <Tabs>
   <Tab title="Python">
-    `Annotated[bytes, Content]` 型で関数にアノテーションを付けるか、`Annotated[str, Content[Literal['text']]` でドキュメントのタイプを指定して、ドキュメントをログできます。
+    `Annotated[bytes, Content]` 型で関数にアノテーションを付けるか、`Annotated[str, Content[Literal['text']]]` でドキュメントのタイプを指定して、ドキュメントをログできます。
 
     Weave は `pdf`、`csv`、`md`、`text`、`json`、`xml` のファイルタイプを自動的に処理します。`Annotated[str, Content]` を使って、ファイルパス経由でログすることもできます。
 
@@ -354,7 +360,7 @@ W&amp;B Weave は、さまざまなコンテンツタイプのログ記録と表
         df = pd.DataFrame({
             'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
             'Age': [25, 30, 35],
-            'City': ['New York', 'London', '東京']
+            'City': ['New York', 'London', 'Tokyo']
         })
         df.to_csv("sample_data.csv", index=False)
 
@@ -387,7 +393,7 @@ W&amp;B Weave は、さまざまなコンテンツタイプのログ記録と表
     weave.init('your-team-name/your-project-name')
 
     def create_absurd_company_handbook():
-        """Create a fictional company handbook with ridiculous policies"""
+        """ばかげたポリシーを含む架空の会社ハンドブックを作成する"""
         c = canvas.Canvas("company_handbook.pdf", pagesize=letter)
         
         c.drawString(100, 750, "ACME Corp Employee Handbook")
@@ -402,7 +408,7 @@ W&amp;B Weave は、さまざまなコンテンツタイプのログ記録と表
 
     @weave.op
     def create_and_query_document(pdf_path: Annotated[str, Content], question: str) -> str:
-        """Extract text from PDF and use RAG to answer questions"""
+        """PDF からテキストを抽出し、RAG を使用して質問に回答する"""
         with open(pdf_path, 'rb') as file:
             pdf_reader = PyPDF2.PdfReader(file)
             text = ""
diff --git a/ja/weave/guides/core-types/prompts.mdx b/ja/weave/guides/core-types/prompts.mdx
index 7a65aeb5a6..444c631c68 100644
--- a/ja/weave/guides/core-types/prompts.mdx
+++ b/ja/weave/guides/core-types/prompts.mdx
@@ -10,6 +10,10 @@ W&amp;B Weave を使うと、プロンプトを作成して公開し、継続的
 
 このページは、Weave で再利用可能なプロンプトオブジェクトを作成し、アプリケーションコードから参照できるように公開したい AI エンジニア向けです。このガイドに従うことで、単一文字列のプロンプトやマルチターンのプロンプトを作成し、実行時の値でパラメーター化して、Weave プロジェクトに公開する方法を学べます。公開済みプロンプトの参照、取得、バージョン管理については、[プロンプトのバージョンの保存と追跡](/ja/weave/guides/core-types/prompts-version.mdx) を参照してください。
 
+<Info>
+  プロンプトオブジェクトを [Registry](/ja/models/registry) の [コレクション](/ja/models/registry/create_collection) にリンクする方法については、[プロンプトをコレクションにリンクする](/ja/models/registry/link_prompt) を参照してください。
+</Info>
+
 プロンプトの要件がシンプルな場合は、組み込みの `weave.StringPrompt` または `weave.MessagesPrompt` クラスを使用できます。より複雑な要件がある場合は、それらのクラス、または基底クラス `weave.Prompt` をサブクラス化し、`format` method をオーバーライドできます。
 
 `weave.publish` でプロンプトを公開すると、Weave プロジェクトの [Prompts ページ](/ja/weave/guides/core-types/prompts-version.mdx#view-prompts) に表示され、あなたや共同作業者が参照して再利用できます。
diff --git a/ja/weave/guides/evaluation/compare_evals.mdx b/ja/weave/guides/evaluation/compare_evals.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..1f7e8e9860
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/guides/evaluation/compare_evals.mdx
@@ -0,0 +1,128 @@
+---
+title: 'Compare evaluations'
+description: '2 つ以上の評価を視覚的に比較して、Runs 全体でのリグレッション、改善、スコアリングの差異を把握します'
+keywords: [評価, 比較, ベースライン, リグレッション, scorer, メトリクス]
+---
+
+W&amp;B Weave の **Compare evaluations** ビューでは、ログされた 2 つ以上の評価を並べて確認できます。これを使用すると、プロンプト、モデル、または scorer を変更したときに Runs 間でメトリクスがどのように変化するかを確認でき、結果から結論を出す前に、データセットや scorer の不整合を見つけることができます。
+
+このガイドは、Weave UI でログされた評価を比較したい Weave ユーザー向けです。Compare evaluations ビューを開く方法、サマリーチャートと結果テーブルに表示される内容、さらにベースラインの設定、評価の並べ替え、比較対象からの評価の削除など、比較を調整するために実行できる操作について説明します。
+
+<div id="access-the-compare-evaluations-view">
+  ## Compare evaluations ビューを開く
+</div>
+
+Compare evaluations ビューを開くには、次の手順に従います。
+
+1. Weave のプロジェクトのサイドバーで、**Evals** を選択します。
+2. 評価の表で、比較する 2 つ以上の評価のチェックボックスを選択します。
+3. 評価の表のツールバーで、**Compare** を選択します。
+
+<Frame>
+  <img src="/weave/guides/evaluation/img/eval-compare-select.png" alt="3 つの評価が選択された評価の表。評価の表のツールバーで Compare アクションが強調表示されています。" />
+</Frame>
+
+**Compare evaluations** ビューが開き、選択した各評価がページ上部の*比較バー*に token として表示されます。デフォルトでは、左端の評価がベースラインとなり、他の各評価はそれと比較されます。
+
+<div id="review-the-comparison">
+  ## 比較結果を確認する
+</div>
+
+Compare evaluations view には 2 つのタブがあります。
+
+* **Summary**: 比較対象の各評価について、各メトリクスの集計チャートが表示され、その下にプロパティとメトリクスの表が続きます。
+* **Dataset results**: サンプルごとの結果をまとめた表で出力を行単位で比較できるほか、2 つの評価を比較する場合は差異を見つけるための散布図も表示されます。
+
+<Frame>
+  <img src="/weave/guides/evaluation/img/eval-compare.png" alt="3 つの評価を比較している Compare evaluations view。Summary タブには、上部に集計チャート、下部にプロパティとメトリクスの表が表示されています。" />
+</Frame>
+
+<div id="summary-tab">
+  ### Summary タブ
+</div>
+
+**Summary** タブはデフォルトで開きます。ここには 2 つの領域があります。
+
+* **Charts**: 比較対象の評価全体にわたるすべてのメトリクス値をプロットしたレーダーチャートと、それに続くメトリクスごとのチャート (数値メトリクスは棒グラフ、pass/fail メトリクスはカバレッジチャート) 。
+* **Properties and metrics table**: チャートの下にある表で、各評価の設定と集計スコアを一覧表示します。
+
+Properties and metrics table には、比較対象の各評価について次の情報が表示されます。
+
+* **Evaluation**: 評価 ID。
+* **Model**: その評価でスコア付けされたモデルのバージョン。
+* **Dataset**: 評価の実行に使用したデータセットのバージョン。
+* **Properties**: 評価に記録された追加のプロパティ。
+* **Metrics**: 評価の Scorer によって生成された各メトリクスの集計値。
+
+数値メトリクスでは、ベースラインとの差分が値の横に色付きのバッジで表示されます。色は、その変化がそのメトリクスにとって好ましい方向か不利な方向かを示します。デフォルトでは、値が高いほど良いと見なされるため、緑のバッジは増加、赤のバッジは減少を表します。値が低いほど良いように設定されたメトリクスでは、色は逆になります。
+
+比較対象のすべての評価で同一のプロパティとメトリクスを非表示にするには、**Diff only** をオンにします。
+
+Weave は、比較の解釈に影響する可能性がある差異を検出すると、表内にインライン警告を表示します。
+
+* **Dataset inconsistency detected**: 比較対象の評価間でデータセットが異なっています。集計メトリクスは直接比較できない可能性があり、Dataset results タブは各データセットの共通部分に含まれる examples に限定されます。
+* **Scoring inconsistency detected**: 比較対象の評価間で scorer が異なっています。評価ごとに scoring ロジックが異なるため、結果を比較する際は注意してください。
+
+Weave は、サマリーを見やすく保つために、比較対象のすべての評価で共通していない score フィールドも非表示にします。フィールドが非表示になっている場合は、ビュー上部の情報バナーにその数が表示されます。表示するフィールドを選択するには、**Manage fields** を選択します。
+
+<div id="dataset-results-tab">
+  ### Dataset results タブ
+</div>
+
+選択した評価間で個々のデータセット例を比較するには、**Dataset results** を選択します。各行は 1 つのデータセット例に対応し、データセットの入力と各評価の出力、および Scorer のメトリクスが並べて表示されるため、特定の例でどこに差異があるかを確認できます。行を選択すると、左右に並べた詳細ビューが開きます。
+
+比較する評価がちょうど 2 つの場合、このタブには表の上に 2 つの散布図が表示されます。各プロットでは、各点が 1 つのデータセット例を表し、2 つの評価それぞれにおけるメトリクス値に基づいて配置されるため、評価間で差異のある例が目立ちます。点の領域を選択 (ブラッシング) して、表に表示する例をフィルターできます。また、各プロットの **Dimension** メニューで、表示するメトリクスを選択できます。
+
+Dataset results タブでは、比較対象の評価が同じデータセット行を共有している必要があります。データセットに共通の行がない場合、結果の表は表示されません。
+
+<div id="customize-the-compare-evaluations-view">
+  ## Compare evaluations view をカスタマイズする
+</div>
+
+Compare evaluations view では、評価の並び順や、比較に含める評価を調整できます。以下のセクションでは、使用できる操作について説明します。
+
+<div id="set-a-baseline">
+  ### ベースラインを設定する
+</div>
+
+デフォルトでは、比較バーの左端にある評価がベースラインとなり、ほかのすべての評価はそれと比較されます。すべての比較の基準として特定の評価を使いたい場合は、その評価をベースラインに指定できます。
+
+評価をベースラインとして設定するには、次の手順を実行します。
+
+1. 比較バーで、ベースラインに設定したい評価にポインターを合わせます。
+
+2. ID の右側にある **action (<Icon icon="ellipsis-vertical" iconType="solid" />)** メニューをクリックします。
+
+   <Frame>
+     <img src="/weave/guides/evaluation/img/comparison-evals-baseline.png" alt="比較バーで選択した評価に対して Make baseline オプションが表示されている Compare evaluations ビュー。" />
+   </Frame>
+
+3. リストで **Make baseline** を選択します。UI が更新され、ベースラインの評価が比較バーの左端に表示され、ID の横に `Baseline` が表示されます。
+
+   <Frame>
+     <img src="/weave/guides/evaluation/img/comparison-evals-baseline-set.png" alt="選択したベースライン評価が比較バーの左端に表示されている Compare evaluations ビュー。" />
+   </Frame>
+
+<div id="change-the-comparison-order">
+  ### 比較順序を変更する
+</div>
+
+比較バーで評価をドラッグして並べ替えます。これにより、比較表内の対応する列の順序も並べ替えられます。
+
+比較順序を変更するには、次の手順を実行します。
+
+1. 比較バーで、並べ替えたい ID にポインタを合わせます。
+2. ID の左側にある 6 つのドットをクリックしたまま、必要に応じて左右にドラッグします。
+3. ID を目的の位置に配置します。比較データが更新され、新しい比較順で表示されます。
+
+<div id="remove-from-comparison">
+  ### 比較から削除
+</div>
+
+このオプションは、3 つ以上の評価を比較している場合にのみ利用できます。
+
+比較から評価を削除するには、次の手順に従います。
+
+1. 比較バーで、比較から削除する評価を見つけます。
+2. ID の右側にある **action (<Icon icon="ellipsis-vertical" iconType="solid" />)** メニューをクリックします。
+3. 一覧で **Remove from comparison** を選択します。UI が更新され、削除した評価を含まない表が表示されます。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/guides/integrations.mdx b/ja/weave/guides/integrations.mdx
index d7739d7391..02b0589e6e 100644
--- a/ja/weave/guides/integrations.mdx
+++ b/ja/weave/guides/integrations.mdx
@@ -15,7 +15,7 @@ Weave では、AI スタックと統合する方法が 2 つあります。
   ## エージェントをトレースする
 </div>
 
-マルチターンのエージェント アプリケーションを構築していて、セッション、ターン、ツールコールを Weave の **Agents** ビューに表示したい場合は、これらのインテグレーションを使用してください。**Agents** ビューに表示されるエージェント SDK、ハーネス、カスタム インストルメンテーションについては、[エージェントのトレース向けインテグレーション](/ja/weave/guides/tracking/trace-agent-integrations)を参照してください。
+マルチターンのエージェント アプリケーションを構築していて、セッション、ターン、ツールコールを Weave の **Agents** ビューに表示したい場合は、これらのインテグレーションを使用してください。**Agents** ビューに表示されるエージェント SDK、ハーネス、カスタム インストルメンテーションについては、[エージェントのインテグレーションを選択する](/ja/weave/agent-integration-quickstart)を参照してください。
 
 <div id="trace-llm-applications">
   ## LLM アプリケーションをトレースする
diff --git a/ja/weave/guides/tracking/agents-byob-references.mdx b/ja/weave/guides/tracking/agents-byob-references.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..9bb245978a
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/guides/tracking/agents-byob-references.mdx
@@ -0,0 +1,80 @@
+---
+title: "エージェント スパンを使用して独自のバケット（BYOB）内のメディアを参照する"
+sidebarTitle: "独自のバケット内のメディアを参照する"
+description: "Weave にバイトをインポートすることなく、エージェントのツール スパンからその URI を返すことで、独自のクラウド バケット内の画像や動画を Weave の Agents ビューに表示します。"
+keywords: ["BYOB", "reference bucket", "agent spans", "tool result", "media", "Agents view"]
+---
+
+import ByobReferenceSetup from "/snippets/ja/_includes/byob-reference-setup.mdx";
+
+<ByobReferenceSetup />
+
+<div id="log-a-media-reference-using-agent-spans">
+  ## エージェント スパンを使用してメディア参照をログする
+</div>
+
+エージェント ツールの結果としてバケット URI を返すと、Weave はその URI を、生成元の tool call の **Agents** ビューにインライン表示します。次の例では、会話、ターン、ツール スパンを開始し、ツールの結果としてバケット URI を設定します。[YOUR-TEAM]、[YOUR-PROJECT]、[YOUR-BUCKET] はご自身の値に置き換えてください。
+
+<Tabs>
+  <Tab title="Python">
+    ```python lines
+    import weave
+
+    weave.init("[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]")
+
+    # すでに自分のバケット内にあるオブジェクトを返すツール。
+    def get_frame(frame_id: int) -> str:
+        return f"s3://[YOUR-BUCKET]/frames/{frame_id:06d}.png"
+
+    with weave.start_conversation(agent_name="frame-labeler") as conversation:
+        with weave.start_turn(user_message="Show me frame 123", model="gpt-4o-mini"):
+            with weave.start_tool(
+                name="get_frame",
+                arguments='{"frame_id": 123}',
+                tool_call_id="call_1",
+            ) as tool:
+                # 結果はバケット URI 文字列で、Agents ビューにインライン表示されます。
+                tool.result = get_frame(123)
+    ```
+  </Tab>
+
+  <Tab title="TypeScript">
+    ```typescript lines
+    import * as weave from 'weave';
+
+    await weave.init('[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]');
+
+    // すでに自分のバケット内にあるオブジェクトを返すツール。
+    function getFrame(frameId: number): string {
+      return `s3://[YOUR-BUCKET]/frames/${String(frameId).padStart(6, '0')}.png`;
+    }
+
+    const conversation = weave.startConversation({agentName: 'frame-labeler'});
+    const turn = weave.startTurn({model: 'gpt-4o-mini'});
+    const tool = weave.startTool({
+      name: 'getFrame',
+      args: JSON.stringify({frameId: 123}),
+      toolCallId: 'call_1',
+    });
+    // 結果はバケット URI 文字列で、Agents ビューにインライン表示されます。
+    tool.result = getFrame(123);
+    tool.end();
+    turn.end();
+    conversation.end();
+    ```
+  </Tab>
+</Tabs>
+
+<Note>
+  この例では Weave のエージェント スパンを使用しています。LLM calls や完全なエージェント ループを含むマルチターンのセットアップ全体については、[カスタム エージェントのクイックスタート](/ja/weave/custom-agents-quickstart)を参照してください。
+</Note>
+
+<div id="view-the-reference-in-weave-agents">
+  ## Weave Agents で参照を表示する
+</div>
+
+`weave.init()` が出力するリンクから会話を開きます。参照先の画像または動画は、URI を返した tool call の **Agents** ビュー内にインラインで表示されます。Weave が URI を解決できない場合 (たとえば、オブジェクト が存在しない、または バケット が登録されていない場合) 、URI 文字列がそのまま表示されます。
+
+<Frame>
+  ![独自のクラウド バケット 内の オブジェクト を指す バケット URI から解決され、Weave Agents ビューの tool call にインライン表示された参照画像。](/weave/guides/tracking/imgs/agents-byob.png)
+</Frame>
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/guides/tracking/byob-references.mdx b/ja/weave/guides/tracking/byob-references.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..b7e4454803
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/guides/tracking/byob-references.mdx
@@ -0,0 +1,65 @@
+---
+title: "Weave Op を使用して自身のバケット（BYOB）内のメディアを参照する"
+sidebarTitle: "自身のバケット内のメディアを参照する"
+description: "バイトデータを Weave にインポートすることなく URI をログするだけで、自身のクラウドバケット内にある画像や動画を Weave トレースで表示できます。"
+keywords: ["BYOB", "参照バケット", "S3", "署名付き URL", "メディア", "外部ストレージ"]
+---
+
+import ByobReferenceSetup from "/snippets/ja/_includes/byob-reference-setup.mdx";
+
+<ByobReferenceSetup />
+
+<div id="log-a-media-reference-using-weave-op-function-tracing">
+  ## Weave Op 関数のトレースでメディア参照をログする
+</div>
+
+URI をトレース内の string 値としてログします。値がバケット URI の string フィールドはすべて表示されます。バイトデータはお使いのバケットに保持されたままなので、No Content アノテーションは不要です。次の例の Op は、すでにバケット内にある画像にキャプションを付け、各 URI をそのキャプションとともにログします。`[YOUR-TEAM]`、`[YOUR-PROJECT]`、`[YOUR-BUCKET]` はご自身の値に置き換えてください。
+
+<Tip>
+  agentic アプリケーションに参照メディアを追加する場合は、代わりに [エージェント スパン内の参照メディア](/ja/weave/guides/tracking/agents-byob-references) を参照してください。
+</Tip>
+
+<Tabs>
+  <Tab title="Python">
+    ```python lines
+    import weave
+
+    weave.init("[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]")
+
+    @weave.op
+    def caption_image(image_uri: str) -> dict:
+        caption = my_captioner(image_uri)  # ご自身のモデルまたは API 呼び出し。
+        # image_uri はその値に基づいてインライン表示されます。フィールド名は任意で、
+        # 拡張子（ここでは .png）によって画像か動画かが決まります。
+        return {"image": image_uri, "caption": caption}
+
+    caption_image("s3://[YOUR-BUCKET]/photos/cat.png")
+    ```
+  </Tab>
+
+  <Tab title="TypeScript">
+    ```typescript lines
+    import * as weave from 'weave';
+
+    await weave.init('[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]');
+
+    const captionImage = weave.op(async function captionImage(imageUri: string) {
+      const caption = await myCaptioner(imageUri); // ご自身のモデルまたは API 呼び出し。
+      // imageUri はその値に基づいてインライン表示されます。フィールド名は任意です。
+      return {image: imageUri, caption};
+    });
+
+    await captionImage('s3://[YOUR-BUCKET]/photos/cat.png');
+    ```
+  </Tab>
+</Tabs>
+
+<div id="view-the-reference-in-weave-traces">
+  ## Weave トレースで参照を表示する
+</div>
+
+`weave.init()` が出力するリンクからトレースを開きます。参照先の画像または動画は、**Traces** ビュー内にインライン表示されます。たとえば、object が見つからない、または バケット が登録されていないために Weave が URI を解決できない場合は、URI 文字列がそのまま表示されます。
+
+<Frame>
+  ![独自のクラウド バケット 内の object を指す バケット URI から解決された参照先の画像が、Weave トレースビュー内にインライン表示されている様子。](/weave/guides/tracking/imgs/traces-byob.png)
+</Frame>
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/guides/tracking/otel.mdx b/ja/weave/guides/tracking/otel.mdx
index cf2e1300e3..354d7e6cdb 100644
--- a/ja/weave/guides/tracking/otel.mdx
+++ b/ja/weave/guides/tracking/otel.mdx
@@ -8,6 +8,10 @@ Weave は、専用のエンドポイントを通じた OpenTelemetry 互換の
 
 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。
 
+<Note>
+  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。
+</Note>
+
 <div id="endpoint-details">
   ## エンドポイント の詳細
 </div>
@@ -1310,63 +1314,69 @@ Weave は、以下のオブザーバビリティフレームワークおよび S
 * **Traceloop**: OpenLLMetry のインストルメンテーション (`traceloop.entity.*`, `traceloop.span.kind`)。
 * **Google Vertex AI**: Vertex AI のエージェント属性 (`gcp.vertex.agent.*`)。
 * **OpenLit**: OpenLit のオブザーバビリティ属性 (`gen_ai.content.completion`)。
+* **Logfire / Pydantic AI**: Logfire の Pydantic AI 向けインストルメンテーション (`gen_ai.input.messages`, `gen_ai.output.messages`, `pydantic_ai.all_messages`, `final_result`)。
 * **Langfuse**: Langfuse のトレース属性 (`langfuse.startTime`, `langfuse.endTime`)。
 
 <div id="attribute-reference">
   ### 属性のリファレンス
 </div>
 
-| 属性フィールド名                          | W&amp;B マッピング                 | 説明                        | タイプ                        | 例                                              |
-| :-------------------------------- | :---------------------------- | :------------------------ | :------------------------- | :--------------------------------------------- |
-| `ai.prompt`                       | `inputs`                      | ユーザーのプロンプトのテキストまたはメッセージ。  | 文字列、list、dict              | `"夏について短い俳句を書いて。"`                             |
-| `gen_ai.prompt`                   | `inputs`                      | AIモデルへのプロンプト、またはメッセージの配列。 | list、dict、文字列              | `[{"role":"user","content":"abc"}]`            |
-| `input.value`                     | `inputs`                      | モデル呼び出し時の入力値。             | 文字列、list、dict              | `{"text":"ジョークを言って"}`                          |
-| `mlflow.spanInputs`               | `inputs`                      | スパンの入力データ。                | 文字列、list、dict              | `["プロンプトテキスト"]`                                |
-| `traceloop.entity.input`          | `inputs`                      | entityの入力データ。             | String、list、dict           | `"これをフランス語に翻訳して"`                              |
-| `gcp.vertex.agent.tool_call_args` | `inputs`                      | ツールcallの引数。               | dict                       | `{"args":{"query":"weather in SF"}}`           |
-| `gcp.vertex.agent.llm_request`    | `inputs`                      | LLMリクエストのペイロード。           | Dict                       | `{"contents":[{"role":"user","parts":[...]}]}` |
-| `input`                           | `inputs`                      | 汎用的な入力値。                  | String, list, dict         | `"このテキストを要約して"`                                |
-| `inputs`                          | `inputs`                      | 汎用的な入力配列。                 | List, dict, string         | `["このテキストを要約してください"]`                          |
-| `ai.response`                     | `outputs`                     | モデルの応答テキストまたはデータ。         | String、list、dict           | `"俳句をどうぞ..."`                                  |
-| `gen_ai.completion`               | `outputs`                     | AIの補完結果。                  | String、list、dict           | `"補完テキスト"`                                     |
-| `output.value`                    | `outputs`                     | モデルの出力値。                  | String、list、dict           | `{"text":"回答テキスト"}`                            |
-| `mlflow.spanOutputs`              | `outputs`                     | スパンの出力データ。                | String、list、dict           | `["answer"]`                                   |
-| `gen_ai.content.completion`       | `outputs`                     | コンテンツ補完の結果。               | String                     | `"回答テキスト"`                                     |
-| `traceloop.entity.output`         | `outputs`                     | entityの出力データ。             | String、list、dict           | `"回答テキスト"`                                     |
-| `gcp.vertex.agent.tool_response`  | `outputs`                     | ツール実行のレスポンス。              | dict、文字列                   | `{"toolResponse":"ok"}`                        |
-| `gcp.vertex.agent.llm_response`   | `outputs`                     | LLMのレスポンスペイロード。           | dict、文字列                   | `{"candidates":[...]}`                         |
-| `output`                          | `outputs`                     | 汎用的な出力値。                  | 文字列、list、dict              | `"回答テキスト"`                                     |
-| `outputs`                         | `outputs`                     | 汎用的な出力配列。                 | list、dict、string           | `["回答テキスト"]`                                   |
-| `gen_ai.usage.input_tokens`       | `usage.input_tokens`          | 消費された入力トークン数。             | Int                        | `42`                                           |
-| `gen_ai.usage.prompt_tokens`      | `usage.prompt_tokens`         | 消費されたプロンプトトークン数。          | Int                        | `30`                                           |
-| `llm.token_count.prompt`          | `usage.prompt_tokens`         | プロンプトのトークン数。              | Int                        | `30`                                           |
-| `ai.usage.promptTokens`           | `usage.prompt_tokens`         | 消費されたプロンプトトークン数。          | Int                        | `30`                                           |
-| `gen_ai.usage.completion_tokens`  | `usage.completion_tokens`     | 生成された補完トークン数。             | Int                        | `40`                                           |
-| `llm.token_count.completion`      | `usage.completion_tokens`     | 補完トークン数。                  | Int                        | `40`                                           |
-| `ai.usage.completionTokens`       | `usage.completion_tokens`     | 生成された補完トークン数。             | Int                        | `40`                                           |
-| `llm.usage.total_tokens`          | `usage.total_tokens`          | リクエストで使用されたトークンの合計数。      | Int                        | `70`                                           |
-| `llm.token_count.total`           | `usage.total_tokens`          | トークンの総数。                  | Int                        | `70`                                           |
-| `gen_ai.system`                   | `attributes.system`           | system prompt または指示。      | String                     | `"あなたは役に立つアシスタントです。"`                          |
-| `llm.system`                      | `attributes.system`           | system prompt または指示。      | String                     | `"あなたは役立つアシスタントです。"`                           |
-| `weave.span.kind`                 | `attributes.kind`             | Span のタイプまたはカテゴリ。         | String                     | `"llm"`                                        |
-| `traceloop.span.kind`             | `attributes.kind`             | スパンのタイプまたはカテゴリ。           | 文字列                        | `"llm"`                                        |
-| `openinference.span.kind`         | `attributes.kind`             | スパンのタイプまたはカテゴリ。           | 文字列                        | `"llm"`                                        |
-| `gen_ai.response.model`           | `attributes.model`            | モデル識別子。                   | 文字列                        | `"gpt-4o"`                                     |
-| `llm.model_name`                  | `attributes.model`            | モデル識別子。                   | 文字列                        | `"gpt-4o-mini"`                                |
-| `ai.model.id`                     | `attributes.model`            | モデル識別子。                   | 文字列                        | `"gpt-4o"`                                     |
-| `llm.provider`                    | `attributes.provider`         | モデルプロバイダ名。                | 文字列                        | `"openai"`                                     |
-| `ai.model.provider`               | `attributes.provider`         | モデルプロバイダ名。                | 文字列                        | `"openai"`                                     |
-| `gen_ai.request`                  | `attributes.model_parameters` | モデル生成のパラメーター。             | dict                       | `{"temperature":0.7,"max_tokens":256}`         |
-| `llm.invocation_parameters`       | `attributes.model_parameters` | モデル呼び出し時のパラメーター。          | dict                       | `{"temperature":0.2}`                          |
-| `wandb.display_name`              | `display_name`                | UI 用のカスタム表示名。             | 文字列                        | `"ユーザーメッセージ"`                                  |
-| `gcp.vertex.agent.session_id`     | `thread_id`                   | セッションまたはスレッドの識別子。         | 文字列                        | `"thread_123"`                                 |
-| `wandb.thread_id`                 | `thread_id`                   | 会話のスレッド識別子。               | 文字列                        | `"thread_123"`                                 |
-| `wb_run_id`                       | `wb_run_id`                   | 関連する W&amp;B run の識別子。    | 文字列                        | `"abc123"`                                     |
-| `wandb.wb_run_id`                 | `wb_run_id`                   | 関連付けられた W&amp;B run の識別子。 | 文字列                        | `"abc123"`                                     |
-| `gcp.vertex.agent.session_id`     | `is_turn`                     | スパンが会話のターンであることを示します。     | ブール値                       | `true`                                         |
-| `wandb.is_turn`                   | `is_turn`                     | スパンが会話のターンであることを示します。     | 真偽値                        | `true`                                         |
-| `langfuse.startTime`              | `start_time` (上書き)            | スパンの開始タイムスタンプを上書きします。     | タイムスタンプ (ISO8601/Unix ns)  | `"2024-01-01T12:00:00Z"`                       |
-| `langfuse.endTime`                | `end_time` (上書き)              | スパンの終了タイムスタンプを上書きします。     | タイムスタンプ (ISO8601/Unix ns)  | `"2024-01-01T12:00:01Z"`                       |
+| 属性フィールド名                          | W&amp;B マッピング                 | 説明                                      | タイプ                       | 例                                              |
+| :-------------------------------- | :---------------------------- | :-------------------------------------- | :------------------------ | :--------------------------------------------- |
+| `ai.prompt`                       | `inputs`                      | ユーザーのプロンプトのテキストまたはメッセージ。                | 文字列、list、dict             | `"夏について短い俳句を書いて。"`                             |
+| `gen_ai.prompt`                   | `inputs`                      | AIモデルへのプロンプト、またはメッセージの配列。               | list、dict、文字列             | `[{"role":"user","content":"abc"}]`            |
+| `input.value`                     | `inputs`                      | モデル呼び出し時の入力値。                           | 文字列、list、dict             | `{"text":"ジョークを言って"}`                          |
+| `mlflow.spanInputs`               | `inputs`                      | スパンの入力データ。                              | 文字列、list、dict             | `["プロンプトテキスト"]`                                |
+| `gen_ai.input.messages`           | `inputs`                      | Logfire によって出力された入力メッセージ。               | List, dict, string        | `[{"role":"user","parts":[...]}]`              |
+| `pydantic_ai.all_messages`        | `inputs`                      | Pydantic AI エージェントの run に含まれるすべてのメッセージ。 | List                      | `[{"role":"user","content":"abc"}]`            |
+| `traceloop.entity.input`          | `inputs`                      | entityの入力データ。                           | String、list、dict          | `"これをフランス語に翻訳して"`                              |
+| `gcp.vertex.agent.tool_call_args` | `inputs`                      | ツールcallの引数。                             | dict                      | `{"args":{"query":"weather in SF"}}`           |
+| `gcp.vertex.agent.llm_request`    | `inputs`                      | LLMリクエストのペイロード。                         | Dict                      | `{"contents":[{"role":"user","parts":[...]}]}` |
+| `input`                           | `inputs`                      | 汎用的な入力値。                                | String, list, dict        | `"このテキストを要約して"`                                |
+| `inputs`                          | `inputs`                      | 汎用的な入力配列。                               | List, dict, string        | `["このテキストを要約してください"]`                          |
+| `ai.response`                     | `outputs`                     | モデルの応答テキストまたはデータ。                       | String、list、dict          | `"俳句をどうぞ..."`                                  |
+| `gen_ai.completion`               | `outputs`                     | AIの補完結果。                                | String、list、dict          | `"補完テキスト"`                                     |
+| `output.value`                    | `outputs`                     | モデルの出力値。                                | String、list、dict          | `{"text":"回答テキスト"}`                            |
+| `gen_ai.output.messages`          | `outputs`                     | Logfire によって出力された出力メッセージ。               | List, dict, string        | `[{"role":"assistant","parts":[...]}]`         |
+| `mlflow.spanOutputs`              | `outputs`                     | スパンの出力データ。                              | String、list、dict          | `["answer"]`                                   |
+| `final_result`                    | `outputs`                     | Pydantic AI エージェントの run の最終出力。          | String, dict              | `"Answer text"`                                |
+| `gen_ai.content.completion`       | `outputs`                     | コンテンツ補完の結果。                             | String                    | `"回答テキスト"`                                     |
+| `traceloop.entity.output`         | `outputs`                     | entityの出力データ。                           | String、list、dict          | `"回答テキスト"`                                     |
+| `gcp.vertex.agent.tool_response`  | `outputs`                     | ツール実行のレスポンス。                            | dict、文字列                  | `{"toolResponse":"ok"}`                        |
+| `gcp.vertex.agent.llm_response`   | `outputs`                     | LLMのレスポンスペイロード。                         | dict、文字列                  | `{"candidates":[...]}`                         |
+| `output`                          | `outputs`                     | 汎用的な出力値。                                | 文字列、list、dict             | `"回答テキスト"`                                     |
+| `outputs`                         | `outputs`                     | 汎用的な出力配列。                               | list、dict、string          | `["回答テキスト"]`                                   |
+| `gen_ai.usage.input_tokens`       | `usage.input_tokens`          | 消費された入力トークン数。                           | Int                       | `42`                                           |
+| `gen_ai.usage.prompt_tokens`      | `usage.prompt_tokens`         | 消費されたプロンプトトークン数。                        | Int                       | `30`                                           |
+| `llm.token_count.prompt`          | `usage.prompt_tokens`         | プロンプトのトークン数。                            | Int                       | `30`                                           |
+| `ai.usage.promptTokens`           | `usage.prompt_tokens`         | 消費されたプロンプトトークン数。                        | Int                       | `30`                                           |
+| `gen_ai.usage.completion_tokens`  | `usage.completion_tokens`     | 生成された補完トークン数。                           | Int                       | `40`                                           |
+| `llm.token_count.completion`      | `usage.completion_tokens`     | 補完トークン数。                                | Int                       | `40`                                           |
+| `ai.usage.completionTokens`       | `usage.completion_tokens`     | 生成された補完トークン数。                           | Int                       | `40`                                           |
+| `llm.usage.total_tokens`          | `usage.total_tokens`          | リクエストで使用されたトークンの合計数。                    | Int                       | `70`                                           |
+| `llm.token_count.total`           | `usage.total_tokens`          | トークンの総数。                                | Int                       | `70`                                           |
+| `gen_ai.system`                   | `attributes.system`           | system prompt または指示。                    | String                    | `"あなたは役に立つアシスタントです。"`                          |
+| `llm.system`                      | `attributes.system`           | system prompt または指示。                    | String                    | `"あなたは役立つアシスタントです。"`                           |
+| `gen_ai.system_instructions`      | `attributes.system`           | system prompt または指示。                    | String                    | `"あなたは役に立つアシスタントです。"`                          |
+| `weave.span.kind`                 | `attributes.kind`             | Span のタイプまたはカテゴリ。                       | String                    | `"llm"`                                        |
+| `traceloop.span.kind`             | `attributes.kind`             | スパンのタイプまたはカテゴリ。                         | 文字列                       | `"llm"`                                        |
+| `openinference.span.kind`         | `attributes.kind`             | スパンのタイプまたはカテゴリ。                         | 文字列                       | `"llm"`                                        |
+| `gen_ai.response.model`           | `attributes.model`            | モデル識別子。                                 | 文字列                       | `"gpt-4o"`                                     |
+| `llm.model_name`                  | `attributes.model`            | モデル識別子。                                 | 文字列                       | `"gpt-4o-mini"`                                |
+| `ai.model.id`                     | `attributes.model`            | モデル識別子。                                 | 文字列                       | `"gpt-4o"`                                     |
+| `llm.provider`                    | `attributes.provider`         | モデルプロバイダ名。                              | 文字列                       | `"openai"`                                     |
+| `ai.model.provider`               | `attributes.provider`         | モデルプロバイダ名。                              | 文字列                       | `"openai"`                                     |
+| `gen_ai.request`                  | `attributes.model_parameters` | モデル生成のパラメーター。                           | dict                      | `{"temperature":0.7,"max_tokens":256}`         |
+| `llm.invocation_parameters`       | `attributes.model_parameters` | モデル呼び出し時のパラメーター。                        | dict                      | `{"temperature":0.2}`                          |
+| `wandb.display_name`              | `display_name`                | UI 用のカスタム表示名。                           | 文字列                       | `"ユーザーメッセージ"`                                  |
+| `gcp.vertex.agent.session_id`     | `thread_id`                   | セッションまたはスレッドの識別子。                       | 文字列                       | `"thread_123"`                                 |
+| `wandb.thread_id`                 | `thread_id`                   | 会話のスレッド識別子。                             | 文字列                       | `"thread_123"`                                 |
+| `wb_run_id`                       | `wb_run_id`                   | 関連する W&amp;B run の識別子。                  | 文字列                       | `"abc123"`                                     |
+| `wandb.wb_run_id`                 | `wb_run_id`                   | 関連付けられた W&amp;B run の識別子。               | 文字列                       | `"abc123"`                                     |
+| `gcp.vertex.agent.session_id`     | `is_turn`                     | スパンが会話のターンであることを示します。                   | ブール値                      | `true`                                         |
+| `wandb.is_turn`                   | `is_turn`                     | スパンが会話のターンであることを示します。                   | 真偽値                       | `true`                                         |
+| `langfuse.startTime`              | `start_time` (上書き)            | スパンの開始タイムスタンプを上書きします。                   | タイムスタンプ (ISO8601/Unix ns) | `"2024-01-01T12:00:00Z"`                       |
+| `langfuse.endTime`                | `end_time` (上書き)              | スパンの終了タイムスタンプを上書きします。                   | タイムスタンプ (ISO8601/Unix ns) | `"2024-01-01T12:00:01Z"`                       |
 
 <div id="limitations">
   ## 制限事項
diff --git a/ja/weave/guides/tracking/trace-agent-integrations.mdx b/ja/weave/guides/tracking/trace-agent-integrations.mdx
deleted file mode 100644
index 3a41c3b4ab..0000000000
--- a/ja/weave/guides/tracking/trace-agent-integrations.mdx
+++ /dev/null
@@ -1,11 +0,0 @@
----
-title: エージェント向けトレース インテグレーション
-description: W&B Weave をエージェント SDK、エージェント ハーネス、カスタム エージェントに接続して、会話が Agents ビューに表示されるようにします。
-keywords: ["エージェント ハーネス", "autopatch", "OpenTelemetry", "GenAI semconv", "マルチエージェント"]
----
-
-import AgentIntegrationPaths from '/snippets/ja/_includes/agent-integration-paths.mdx';
-
-W&amp;B Weave は、各ターンを手動でインストルメンテーションしなくても、マルチターンのエージェント型アプリケーションをトレースできます。サポートされているエージェント SDK とハーネスでは、`weave.init()` を呼び出すと、Weave がフレームワークに自動的にパッチを適用します。Weave はセッション、ターン、LLM Call、ツール呼び出しを取得し、**Agents** ビューに表示します。このページでは、3 つのカテゴリ (エージェント ハーネス、エージェント SDK、カスタム エージェント (OpenTelemetry スパンを出力するものを含む) ) のインテグレーション ガイドへのリンクを掲載しています。
-
-<AgentIntegrationPaths />
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/guides/tracking/trace-agents-otel.mdx b/ja/weave/guides/tracking/trace-agents-otel.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..9ca06ab940
--- /dev/null
+++ b/ja/weave/guides/tracking/trace-agents-otel.mdx
@@ -0,0 +1,215 @@
+---
+title: "OpenTelemetry スパンを Agents ビューに送信する"
+description: "任意の OpenTelemetry パイプラインから OTLP トレースデータを Weave agents エンドポイント に送信できます。Weave SDK は不要です。"
+keywords: ["OTLP", "OpenTelemetry", "GenAI semantic conventions", "agents endpoint", "no SDK"]
+---
+
+W&amp;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。
+
+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。
+
+<div id="authentication">
+  ## 認証
+</div>
+
+スパンは次のエンドポイントに送信できます。
+
+* **Path**: `/agents/otel/v1/traces`
+* **Method**: `POST`
+* **Content-Type**: `application/x-protobuf`
+* **Base URL**: Multi-tenant Cloud の場合は `https://trace.wandb.ai`
+
+このエンドポイントは、OTLP protobuf ペイロードのみを受け付けます。`opentelemetry-exporter-otlp-proto-http` (Python) や `@opentelemetry/exporter-trace-otlp-proto` (TypeScript) などの protobuf HTTP exporter を使用してください。また、このエンドポイントはコンテンツエンコーディングとして `gzip` と `deflate` も受け付けます。
+
+エンドポイントで認証するには、次のいずれかの値を使用して、`OTLPSpanExporter` の設定に [W&amp;B APIキー](https://wandb.ai/settings) を指定します。
+
+* `wandb-api-key`: 値に W&amp;B APIキーを指定します。
+* `Authorization`: ユーザー名に `api`、パスワードに W&amp;B APIキーを使用する HTTP Basic 認証です。この形式は、exporter または collector が標準の Authorization ヘッダーしかサポートしていない場合に便利です。
+
+<div id="project-routing">
+  ## project のルーティング
+</div>
+
+Weave は、OTel のリソース属性またはリクエストヘッダーを使用して、スパンを project にルーティングします。
+
+* **リソース属性** (推奨) : `TracerProvider` のリソースで、`wandb.entity` にご利用の W&amp;B チーム名またはユーザー名を、`wandb.project` にプロジェクト名を設定します。
+* **`project_id` ヘッダー**: 値に `[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]` を設定します。
+
+両方が存在する場合は、リソース属性が優先されます。entity と project が指定されていないスパンは破棄されます。
+
+<div id="shape-spans-for-the-agents-view">
+  ## Agents ビュー向けにスパンを整形する
+</div>
+
+Weave は任意の OTel スパンを受け入れ、すべての属性を保存しますが、Agents ビューで表示されるのは [OTel GenAI semantic conventions](https://opentelemetry.io/docs/specs/semconv/gen-ai/gen-ai-agent-spans/) に従ったスパンです。各スパンが何を表すかを Weave に伝えるには、各スパンで `gen_ai.operation.name` を設定します。
+
+| `gen_ai.operation.name` | 表すもの                      | 表示形式                 |
+| ----------------------- | ------------------------- | -------------------- |
+| `invoke_agent`          | ユーザーとエージェントの 1 回の完全なやり取り。 | 1 つのターン。             |
+| `chat`                  | 言語モデル API への 1 回のリクエスト。   | ターン内の 1 つの LLM Call。 |
+| `execute_tool`          | 1 回のツール実行。                | 1 つのツール呼び出し。         |
+
+グループ化を制御する属性が、ほかに 2 つあります。
+
+* `gen_ai.conversation.id`: ターンを 1 つの会話にグループ化します。会話の存続期間を通じて安定した ID を使用してください。
+* `gen_ai.agent.name`: Agents タブで、会話を名前付きエージェントの下にグループ化します。
+
+`gen_ai.request.model`、`gen_ai.usage.input_tokens`、`gen_ai.usage.output_tokens` など、ほかの GenAI semantic-convention 属性を指定すると、モデル名やトークン数が表示に追加されますが、これらは省略可能です。これらのスパンがマッピングされるエージェントのデータモデルについては、[Trace your agents](/ja/weave/guides/tracking/trace-agents#the-agent-data-model) を参照してください。
+
+<div id="configure-with-environment-variables-only">
+  ## 環境変数のみで設定する
+</div>
+
+お使いのアプリケーションまたは collector が標準の OTel exporter 用環境変数を読み取る場合は、コードを一切変更せずに、次の環境変数を設定するだけでスパンを Weave に送信できます。
+
+```bash lines
+export OTEL_EXPORTER_OTLP_TRACES_ENDPOINT="https://trace.wandb.ai/agents/otel/v1/traces"
+export OTEL_EXPORTER_OTLP_TRACES_HEADERS="wandb-api-key=$WANDB_API_KEY"
+export OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTES="wandb.entity=[YOUR-TEAM],wandb.project=[YOUR-PROJECT]"
+```
+
+<div id="example-emit-agent-spans-without-the-weave-sdk">
+  ## 例: Weave SDK を使わずにエージェント スパンを送信する
+</div>
+
+次の例では、OTel パッケージのみを使用して、最小限のエージェント ターンをインストルメントします。ターンに対して `invoke_agent` スパン、LLM Call に対して `chat` スパン、ツール呼び出し に対して `execute_tool` スパンを送信し、その後それらを Weave Agents エンドポイントにエクスポートします。
+
+まず、必要な依存関係をインストールします。
+
+<CodeGroup>
+  ```bash Python
+  pip install opentelemetry-sdk opentelemetry-exporter-otlp-proto-http
+  ```
+
+  ```bash TypeScript
+  npm install @opentelemetry/api @opentelemetry/sdk-trace-node @opentelemetry/sdk-trace-base @opentelemetry/resources @opentelemetry/exporter-trace-otlp-proto
+  ```
+</CodeGroup>
+
+次に、以下のコードで `WANDB_API_KEY`、`ENTITY`、`PROJECT` の値を設定してから実行します。
+
+<CodeGroup>
+  ```python Python lines highlight="8,9,14"
+  import os
+  from opentelemetry import trace
+  from opentelemetry.exporter.otlp.proto.http.trace_exporter import OTLPSpanExporter
+  from opentelemetry.sdk import trace as trace_sdk
+  from opentelemetry.sdk.resources import Resource
+  from opentelemetry.sdk.trace.export import BatchSpanProcessor
+
+  ENTITY = "[YOUR-TEAM]"
+  PROJECT = "[YOUR-PROJECT]"
+
+  WEAVE_AGENTS_OTLP_ENDPOINT = "https://trace.wandb.ai/agents/otel/v1/traces"
+
+  # https://wandb.ai/settings でAPIキーを作成してください
+  WANDB_API_KEY = [YOUR-WANDB-API-KEY]
+
+  exporter = OTLPSpanExporter(
+      endpoint=WEAVE_AGENTS_OTLP_ENDPOINT,
+      headers={"wandb-api-key": WANDB_API_KEY},
+  )
+
+  tracer_provider = trace_sdk.TracerProvider(resource=Resource({
+      "wandb.entity": ENTITY,
+      "wandb.project": PROJECT,
+  }))
+  tracer_provider.add_span_processor(BatchSpanProcessor(exporter))
+  trace.set_tracer_provider(tracer_provider)
+
+  tracer = trace.get_tracer("my-agent")
+
+  CONVERSATION_ID = "conversation-001"
+
+  # 1ターン: ユーザーが質問し、エージェントがツールを呼び出して回答します。
+  with tracer.start_as_current_span("invoke_agent my-agent") as turn:
+      turn.set_attribute("gen_ai.operation.name", "invoke_agent")
+      turn.set_attribute("gen_ai.agent.name", "my-agent")
+      turn.set_attribute("gen_ai.conversation.id", CONVERSATION_ID)
+
+      with tracer.start_as_current_span("chat gpt-4o") as llm:
+          llm.set_attribute("gen_ai.operation.name", "chat")
+          llm.set_attribute("gen_ai.conversation.id", CONVERSATION_ID)
+          llm.set_attribute("gen_ai.request.model", "gpt-4o")
+          # 実際のLLM Callに置き換え、トークン使用量を記録してください。
+          llm.set_attribute("gen_ai.usage.input_tokens", 100)
+          llm.set_attribute("gen_ai.usage.output_tokens", 20)
+
+          with tracer.start_as_current_span("execute_tool get_weather") as tool:
+              tool.set_attribute("gen_ai.operation.name", "execute_tool")
+              tool.set_attribute("gen_ai.conversation.id", CONVERSATION_ID)
+              tool.set_attribute("gen_ai.tool.name", "get_weather")
+              # 実際のツール実行に置き換えてください。
+
+  tracer_provider.shutdown()  # 終了前に保留中のスパンをすべてFlushします。
+  ```
+
+  ```typescript TypeScript lines highlight="7,8,13"
+  import { trace } from "@opentelemetry/api";
+  import { NodeTracerProvider } from "@opentelemetry/sdk-trace-node";
+  import { BatchSpanProcessor } from "@opentelemetry/sdk-trace-base";
+  import { OTLPTraceExporter } from "@opentelemetry/exporter-trace-otlp-proto";
+  import { Resource } from "@opentelemetry/resources";
+
+  const ENTITY = "[YOUR-TEAM]";
+  const PROJECT = "[YOUR-PROJECT]";
+
+  const WEAVE_AGENTS_OTLP_ENDPOINT = "https://trace.wandb.ai/agents/otel/v1/traces";
+
+  // https://wandb.ai/settings でAPIキーを作成してください
+  const WANDB_API_KEY = [YOUR-WANDB-API-KEY]!;
+
+  const exporter = new OTLPTraceExporter({
+    url: WEAVE_AGENTS_OTLP_ENDPOINT,
+    headers: { "wandb-api-key": WANDB_API_KEY },
+  });
+
+  const provider = new NodeTracerProvider({
+    resource: new Resource({
+      "wandb.entity": ENTITY,
+      "wandb.project": PROJECT,
+    }),
+    spanProcessors: [new BatchSpanProcessor(exporter)],
+  });
+
+  provider.register();
+
+  const tracer = trace.getTracer("my-agent");
+
+  const CONVERSATION_ID = "conversation-001";
+
+  // 1ターン: ユーザーが質問し、エージェントがツールを呼び出して回答します。
+  tracer.startActiveSpan("invoke_agent my-agent", (turn) => {
+    turn.setAttribute("gen_ai.operation.name", "invoke_agent");
+    turn.setAttribute("gen_ai.agent.name", "my-agent");
+    turn.setAttribute("gen_ai.conversation.id", CONVERSATION_ID);
+
+    tracer.startActiveSpan("chat gpt-4o", (llm) => {
+      llm.setAttribute("gen_ai.operation.name", "chat");
+      llm.setAttribute("gen_ai.conversation.id", CONVERSATION_ID);
+      llm.setAttribute("gen_ai.request.model", "gpt-4o");
+      // 実際のLLM Callに置き換え、トークン使用量を記録してください。
+      llm.setAttribute("gen_ai.usage.input_tokens", 100);
+      llm.setAttribute("gen_ai.usage.output_tokens", 20);
+
+      tracer.startActiveSpan("execute_tool get_weather", (tool) => {
+        tool.setAttribute("gen_ai.operation.name", "execute_tool");
+        tool.setAttribute("gen_ai.conversation.id", CONVERSATION_ID);
+        tool.setAttribute("gen_ai.tool.name", "get_weather");
+        // 実際のツール実行に置き換えてください。
+        tool.end();
+      });
+
+      llm.end();
+    });
+
+    turn.end();
+  });
+
+  await provider.shutdown(); // 終了前に保留中のスパンをすべてフラッシュします。
+  ```
+</CodeGroup>
+
+同じ会話にさらにターンを追加するには、同じ `gen_ai.conversation.id` を持つ `invoke_agent` スパンを追加で生成します。各ターンはそれぞれ独立したトレースのルートスパンであるため、ターン間で親スパンを共有する必要はありません。
+
+アプリケーションがスパンをエクスポートしたら、Weave projectの **Agents** タブを開きます。
\ No newline at end of file
diff --git a/ja/weave/guides/tracking/trace-agents.mdx b/ja/weave/guides/tracking/trace-agents.mdx
index 1fc25fc21c..f40a754b97 100644
--- a/ja/weave/guides/tracking/trace-agents.mdx
+++ b/ja/weave/guides/tracking/trace-agents.mdx
@@ -59,14 +59,14 @@ Weave は、分散トレースのオープン標準である [OpenTelemetry (OTe
 
 Weave では、エージェントの動作を 1 対多の関係からなる階層としてモデル化します。各エージェントは複数の会話を持つことができ、各会話は複数のターンを持つことができ、各ターンは複数の LLM Call を持つことができ、各 LLM Call は複数のツール呼び出しをトリガーできます。
 
-| 概念           | Weave SDK クラス  | OTel スパン タイプ                                                     | 説明                                                  | 参照ページ                                                                                                                              |
-| ------------ | -------------- | ----------------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| エージェント       | *(no class)*   | *(no スパン, grouped by the `agent_name` 属性)*                | Agents タブ内のエージェント型アプリケーション。1 つ以上の会話を含みます            |                                                                                                                                    |
+| 概念           | Weave SDK クラス  | OTel スパン タイプ                                              | 説明                                                  | 参照ページ                                                                                                                                    |
+| ------------ | -------------- | --------------------------------------------------------- | --------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| エージェント       | *(no class)*   | *(no スパン, grouped by the `agent_name` 属性)*                | Agents タブ内のエージェント型アプリケーション。1 つ以上の会話を含みます            |                                                                                                                                          |
 | 会話           | `Conversation` | *(no スパン, turns are grouped by the `conversation_id` 属性)* | 1 つ以上のターンを含む会話または run                               | [Python](/ja/weave/reference/python-sdk#class-conversation) <br /> [TypeScript](/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/conversation) |
-| ターン          | `Turn`         | `invoke_agent`                                                    | 1 つのユーザーメッセージと、それに対するエージェントの完全な応答                   | [Python](/ja/weave/reference/python-sdk#class-turn) <br /> [TypeScript](/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/turn)                 |
-| LLM Call     | `LLM`          | `chat`                                                            | 言語モデル API への 1 回の Call                              | [Python](/ja/weave/reference/python-sdk#class-llm) <br /> [TypeScript](/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/llm)                   |
-| ツール呼び出し      | `Tool`         | `execute_tool`                                                    | LLM の応答によってトリガーされる 1 回のツール呼び出し                      | [Python](/ja/weave/reference/python-sdk#class-tool) <br /> [TypeScript](/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/tool)                 |
-| サブエージェント呼び出し | `SubAgent`     | `invoke_agent`                                                    | ネストされたエージェント呼び出し。通常は、あるエージェントが別のエージェントに委譲する場合に発生します | [Python](/ja/weave/reference/python-sdk#class-subagent) <br /> [TypeScript](/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/subagent)         |
+| ターン          | `Turn`         | `invoke_agent`                                            | 1 つのユーザーメッセージと、それに対するエージェントの完全な応答                   | [Python](/ja/weave/reference/python-sdk#class-turn) <br /> [TypeScript](/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/turn)                 |
+| LLM Call     | `LLM`          | `chat`                                                    | 言語モデル API への 1 回の Call                              | [Python](/ja/weave/reference/python-sdk#class-llm) <br /> [TypeScript](/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/llm)                   |
+| ツール呼び出し      | `Tool`         | `execute_tool`                                            | LLM の応答によってトリガーされる 1 回のツール呼び出し                      | [Python](/ja/weave/reference/python-sdk#class-tool) <br /> [TypeScript](/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/tool)                 |
+| サブエージェント呼び出し | `SubAgent`     | `invoke_agent`                                            | ネストされたエージェント呼び出し。通常は、あるエージェントが別のエージェントに委譲する場合に発生します | [Python](/ja/weave/reference/python-sdk#class-subagent) <br /> [TypeScript](/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/subagent)         |
 
 次の図は、1 つのエージェントに複数の会話が含まれ、1 つの会話に複数のターンが含まれ、その後も同様に続くことを示しています。
 
@@ -108,7 +108,7 @@ flowchart TB
 会話は、親 スパン ではなく、共有された `conversation_id` 属性によって ターン をグループ化します。そのため、各 ターン はそれぞれ独立した OTel トレースを開始します。この設計は、分散トレースと並列実行をサポートします。クライアントは、サーバー側での集約を行わずに、スパン を OTel collector に直接送信します。
 
 <Tip>
-  Claude Agent SDK や Codex などの SDK やハーネスに Weave を統合するには、[Trace agent integrations](/ja/weave/guides/tracking/trace-agent-integrations) を参照してください。Weave は、エージェント構築 SDK やエージェントハーネスのいくつかに自動でパッチを適用するため、すばやく統合できます。
+  Claude Agent SDK や Codex などの SDK やハーネスに Weave を統合するには、[エージェント インテグレーションを選択](/ja/weave/agent-integration-quickstart) を参照してください。Weave は、エージェント構築 SDK やエージェントハーネスのいくつかに自動でパッチを適用するため、すばやく統合できます。
 </Tip>
 
 <div id="agent-tracing-apis">
diff --git a/ja/weave/quickstart.mdx b/ja/weave/quickstart.mdx
index 651cb9e6ad..8b0043a8ae 100644
--- a/ja/weave/quickstart.mdx
+++ b/ja/weave/quickstart.mdx
@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-title: "クイックスタート: LLM の入力と出力をトラッキングする"
+title: "クイックスタート: 関数をインストルメントしてトレースする"
 description: "LLM アプリケーションにトレースを追加してモデルのやり取りをデバッグ・監視しながら、W&B Weave の利用を始めましょう。"
 mode: "wide"
 keywords: ["トレース", "LLM 可観測性", "weave.op", "OpenAI トレース", "トレース クイックスタート"]
@@ -15,7 +15,7 @@ import WeaveQuickstartPrereqs from "/snippets/ja/_includes/weave-quickstart-prer
   <GitHubLink url="https://github.com/wandb/docs/blob/main/weave/cookbooks/source/traces-quickstart.ipynb" />
 </div>
 
-コードにトレースを追加して、Weave で LLM call をトラッキングする方法を学びます。このクイックスタートでは、OpenAI へのリクエストをトレースし、その結果を Weave UI で確認する手順を紹介します。これは、Weave を初めて使い、デバッグやモニタリングのために LLM アプリケーションを計装したい開発者向けです。
+コードにトレースを追加して、Weave で LLM call をトラッキングする方法を学びます。このクイックスタートでは、OpenAI へのリクエストをトレースし、その結果を Weave UI で確認する手順を紹介します。これは、Weave を初めて使い、デバッグやモニタリングのために LLM アプリケーションをインストルメントしたい開発者向けです。
 
 <div id="what-youll-learn">
   ## このガイドで学べること
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk.mdx
index 4175c869d8..83252c422c 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "weave"
 description: "TypeScript SDK リファレンス"
 ---
 
-weave
-
 <div id="table-of-contents">
   ## 目次
 </div>
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/conversation.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/conversation.mdx
index a4c31a6926..6db6bbec3a 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/conversation.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/conversation.mdx
@@ -3,9 +3,7 @@ title: "Conversation"
 description: "TypeScript SDK リファレンス"
 ---
 
-[weave](../) / Conversation
-
-Conversation は、単一の `gen_ai.conversation.id` の下にターンをまとめるクラスです。これ自体は OTel span ではなく、子 span が自身の span に conversation id を付与します。
+Conversation は、単一の `gen_ai.conversation.id` の下にTurnをまとめるクラスです。これ自体は OTel span ではなく、子 span が自身の span に conversation id を付与します。
 
 <div id="table-of-contents">
   ## 目次
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/dataset.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/dataset.mdx
index c9d2193b48..ec7b9666c9 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/dataset.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/dataset.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "Dataset<R>"
 description: "TypeScript SDK リファレンス"
 ---
 
-[weave](../) / Dataset
-
 簡単に保存でき、自動でバージョン管理される Dataset オブジェクト
 
 `例`
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/evaluation.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/evaluation.mdx
index 600d655939..27e9853443 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/evaluation.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/evaluation.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "評価<R, E, M>"
 description: "TypeScript SDK リファレンス"
 ---
 
-[weave](../) / 評価
-
 一連の scorer とデータセットを含む評価を設定します。
 
 evaluation.evaluate(model) を呼び出すと、データセットの各行がモデルに渡されます。このとき、
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/evaluationlogger.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/evaluationlogger.mdx
index 2eab36ee63..9a02d24570 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/evaluationlogger.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/evaluationlogger.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "EvaluationLogger"
 description: "TypeScript SDK リファレンス"
 ---
 
-[weave](../) / EvaluationLogger
-
 EvaluationLogger を使うと、予測とスコアを段階的にログできます。
 
 事前にデータセットを用意してバッチ処理を行う必要がある従来の Evaluation クラスとは異なり、
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/llm.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/llm.mdx
index a0e26a2404..81a51951df 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/llm.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/llm.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "LLM"
 description: "TypeScript SDK リファレンス"
 ---
 
-[weave](../) / LLM
-
 LLM Call です。`gen_ai.*` 属性を持つ `chat` span を生成します。
 
 `weave.startLLM()` (または `turn.startLLM()`) で作成され、
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/messagesprompt.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/messagesprompt.mdx
index 1fa448baaa..f83868580a 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/messagesprompt.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/messagesprompt.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "MessagesPrompt"
 description: "TypeScript SDK リファレンス"
 ---
 
-[weave](../) / MessagesPrompt
-
 <div id="hierarchy">
   ## 階層
 </div>
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/objectref.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/objectref.mdx
index ca01eb9837..0168268cc3 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/objectref.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/objectref.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "ObjectRef"
 description: "TypeScript SDK リファレンス"
 ---
 
-[weave](../) / ObjectRef
-
 保存された Weave オブジェクトへの参照を表します。
 
 通常、エンドユーザーがこのクラスを直接扱う必要はありません。
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/scorelogger.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/scorelogger.mdx
index 42f3a5427e..e3bcd8249e 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/scorelogger.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/scorelogger.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "ScoreLogger"
 description: "TypeScript SDK リファレンス"
 ---
 
-[weave](../) / ScoreLogger
-
 ScoreLogger は単一の予測のスコアリングを管理します。
 EvaluationLogger.logPrediction() によって返されます。
 
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/stringprompt.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/stringprompt.mdx
index f0e6f6ae66..892551a3c1 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/stringprompt.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/stringprompt.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "StringPrompt"
 description: "TypeScript SDK リファレンス"
 ---
 
-[weave](../) / StringPrompt
-
 <div id="hierarchy">
   ## 階層
 </div>
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/subagent.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/subagent.mdx
index 85668893cd..9ad20ad666 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/subagent.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/subagent.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "SubAgent"
 description: "TypeScript SDK リファレンス"
 ---
 
-[weave](../) / SubAgent
-
 <div id="hierarchy">
   ## 階層
 </div>
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/tool.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/tool.mdx
index 44fd477558..1b6996b7ff 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/tool.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/tool.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "Tool"
 description: "TypeScript SDK リファレンス"
 ---
 
-[weave](../) / Tool
-
 ツール呼び出しを表します。ツール名、
 JSON エンコードされた引数、ツール呼び出し ID、および結果を含む
 `execute_tool` span を生成します。
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/turn.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/turn.mdx
index 161a79c6da..a293ca9659 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/turn.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/turn.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "Turn"
 description: "TypeScript SDK リファレンス"
 ---
 
-[weave](../) / Turn
-
 <div id="hierarchy">
   ## 階層
 </div>
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveadkplugin.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveadkplugin.mdx
index a73ae8ee33..39aa1e04c0 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveadkplugin.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveadkplugin.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "WeaveAdkPlugin"
 description: "TypeScript SDK リファレンス"
 ---
 
-[weave](../) / WeaveAdkPlugin
-
 Weave の agents パイプラインで、ランナーの invocation、エージェントの run、モデルの Call、ツールの実行を GenAI-semconv OTel スパンとして出力する ADK プラグインです。
 
 構造的に `BasePlugin` の完全なサーフェスを実装しています。ADK の PluginManager はすべてのコールバックを呼び出すため、no-op のコールバックであっても、すべて定義されています。ADK は `undefined` 以外の戻り値をショートサーキットとして扱うため、各コールバックは自身のエラーを捕捉して `undefined` を返します。
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveclient.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveclient.mdx
index 04cc3f7f78..e43e4bdb3b 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveclient.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveclient.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "WeaveClient"
 description: "TypeScript SDK リファレンス"
 ---
 
-[weave](../) / WeaveClient
-
 <div id="table-of-contents">
   ## 目次
 </div>
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveobject.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveobject.mdx
index c453971cc1..5f8ae6af79 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveobject.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveobject.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "WeaveObject"
 description: "TypeScript SDK リファレンス"
 ---
 
-[weave](../) / WeaveObject
-
 <div id="hierarchy">
   ## 階層
 </div>
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/callschema.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/callschema.mdx
index 310fa777e8..77f0cc0502 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/callschema.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/callschema.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "CallSchema"
 description: "TypeScript SDK リファレンス"
 ---
 
-[weave](../) / CallSchema
-
 CallSchema
 
 <div id="table-of-contents">
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/callsfilter.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/callsfilter.mdx
index c2860d1ce2..4422b15e05 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/callsfilter.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/callsfilter.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "CallsFilter"
 description: "TypeScript SDK リファレンス"
 ---
 
-[weave](../) / CallsFilter
-
 CallsFilter
 
 <div id="table-of-contents">
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/conversationinit.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/conversationinit.mdx
index d953a87905..272a32c881 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/conversationinit.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/conversationinit.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "ConversationInit"
 description: "TypeScript SDK リファレンス"
 ---
 
-[weave](../) / ConversationInit
-
 <div id="table-of-contents">
   ## 目次
 </div>
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentsoptions.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentsoptions.mdx
index 7688a5d2a6..0740fbf882 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentsoptions.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentsoptions.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "GetAgentsOptions"
 description: "TypeScript SDK リファレンス"
 ---
 
-[weave](../) / GetAgentsOptions
-
 [WeaveClient.getAgents](../classes/weaveclient#getagents) のオプション。
 
 <div id="table-of-contents">
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentspansoptions.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentspansoptions.mdx
index 87ae4b0ea6..fe6828e78f 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentspansoptions.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentspansoptions.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "GetAgentSpansOptions"
 description: "TypeScript SDK リファレンス"
 ---
 
-[weave](../) / GetAgentSpansOptions
-
 [WeaveClient.getAgentSpans](../classes/weaveclient#getagentspans) のオプションです。
 
 <div id="table-of-contents">
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentturnoptions.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentturnoptions.mdx
index ecab86eb8c..c09c0ae86b 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentturnoptions.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentturnoptions.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "GetAgentTurnOptions"
 description: "TypeScript SDK リファレンス"
 ---
 
-[weave](../) / GetAgentTurnOptions
-
 [WeaveClient.getAgentTurn](../classes/weaveclient#getagentturn) のオプション
 
 <div id="table-of-contents">
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentturnsoptions.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentturnsoptions.mdx
index 8bcd434ea6..7c7bc0d9eb 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentturnsoptions.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentturnsoptions.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "GetAgentTurnsOptions"
 description: "TypeScript SDK リファレンス"
 ---
 
-[weave](../) / GetAgentTurnsOptions
-
 [WeaveClient.getAgentTurns](../classes/weaveclient#getagentturns) で使用するオプション。
 
 <div id="table-of-contents">
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentversionsoptions.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentversionsoptions.mdx
index 0099275437..579db6e338 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentversionsoptions.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentversionsoptions.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "GetAgentVersionsOptions"
 description: "TypeScript SDK リファレンス"
 ---
 
-[weave](../) / GetAgentVersionsOptions
-
 [WeaveClient.getAgentVersions](../classes/weaveclient#getagentversions) のオプション。
 
 <div id="table-of-contents">
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getcallsoptions.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getcallsoptions.mdx
index 405986e454..0feaf3e197 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getcallsoptions.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getcallsoptions.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "GetCallsOptions"
 description: "TypeScript SDK リファレンス"
 ---
 
-[weave](../) / GetCallsOptions
-
 <div id="table-of-contents">
   ## 目次
 </div>
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/httpresponse.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/httpresponse.mdx
index 73d8c0fbed..7a7f99af88 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/httpresponse.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/httpresponse.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "HttpResponse<D, E>"
 description: "TypeScript SDK リファレンス"
 ---
 
-[weave](../) / HttpResponse
-
 <div id="type-parameters">
   ## 型パラメーター
 </div>
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/httpvalidationerror.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/httpvalidationerror.mdx
index 6262cc7aa9..f54303244d 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/httpvalidationerror.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/httpvalidationerror.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "HTTPValidationError"
 description: "TypeScript SDK リファレンス"
 ---
 
-[weave](../) / HTTPValidationError
-
 HTTPValidationError
 
 <div id="table-of-contents">
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/llminit.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/llminit.mdx
index 96cafe1159..83213863fa 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/llminit.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/llminit.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "LLMInit"
 description: "TypeScript SDK リファレンス"
 ---
 
-[weave](../) / LLMInit
-
 <div id="hierarchy">
   ## 継承階層
 </div>
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/message.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/message.mdx
index bc93bd8d31..0c6bbe7740 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/message.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/message.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "Message"
 description: "TypeScript SDK リファレンス"
 ---
 
-[weave](../) / Message
-
 <div id="table-of-contents">
   ## 目次
 </div>
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/query.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/query.mdx
index 6409b4b8eb..3a71eb66b2 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/query.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/query.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "Query"
 description: "TypeScript SDK リファレンス"
 ---
 
-[Weave](../) / Query
-
 Query
 
 <div id="table-of-contents">
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/reasoning.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/reasoning.mdx
index be90c356c0..64d32cc63a 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/reasoning.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/reasoning.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "推論"
 description: "TypeScript SDK リファレンス"
 ---
 
-[weave](../) / 推論
-
 <div id="table-of-contents">
   ## 目次
 </div>
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/sortby.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/sortby.mdx
index d3ef7145cd..5619e2ef89 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/sortby.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/sortby.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "SortBy"
 description: "TypeScript SDK リファレンス"
 ---
 
-[weave](../) / SortBy
-
 SortBy
 
 <div id="table-of-contents">
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/subagentinit.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/subagentinit.mdx
index 1cefec46ae..05ed68a211 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/subagentinit.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/subagentinit.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "SubAgentInit"
 description: "TypeScript SDK リファレンス"
 ---
 
-[weave](../) / SubAgentInit
-
 <div id="hierarchy">
   ## 階層
 </div>
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/toolinit.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/toolinit.mdx
index 2e6d08d333..4cd637a39d 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/toolinit.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/toolinit.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "ToolInit"
 description: "TypeScript SDK リファレンス"
 ---
 
-[weave](../) / ToolInit
-
 <div id="hierarchy">
   ## 継承階層
 </div>
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/turninit.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/turninit.mdx
index 626144af62..1234f8cf7d 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/turninit.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/turninit.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "TurnInit"
 description: "TypeScript SDK リファレンス"
 ---
 
-[weave](../) / TurnInit
-
 <div id="hierarchy">
   ## 階層
 </div>
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/usage.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/usage.mdx
index bc695e3e42..641787588e 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/usage.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/usage.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "使用法"
 description: "TypeScript SDK リファレンス"
 ---
 
-[weave](../) / 使用法
-
 <div id="table-of-contents">
   ## 目次
 </div>
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/weaveaudio.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/weaveaudio.mdx
index 20f15c4cc8..10e83655bb 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/weaveaudio.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/weaveaudio.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "WeaveAudio"
 description: "TypeScript SDKのリファレンス"
 ---
 
-[weave](../) / WeaveAudio
-
 <div id="hierarchy">
   ## 階層
 </div>
diff --git a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/weaveimage.mdx b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/weaveimage.mdx
index 55f4261cc1..c9844ea2ea 100644
--- a/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/weaveimage.mdx
+++ b/ja/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/weaveimage.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "WeaveImage"
 description: "TypeScript SDK のリファレンス"
 ---
 
-[weave](../) / WeaveImage
-
 <div id="hierarchy">
   ## 継承階層
 </div>
diff --git a/ko/hivemind.mdx b/ko/hivemind.mdx
index f5a5eba884..31c3af4f9c 100644
--- a/ko/hivemind.mdx
+++ b/ko/hivemind.mdx
@@ -68,16 +68,17 @@ HiveMind 서비스가 팀의 정보를 받기 시작하면 [HiveMind 대시보
 HiveMind 대시보드에서 팀은 다음을 수행할 수 있습니다.
 
 * **여러 에이전트의 세션 보기**: 하나의 데몬이 지원되는 모든 에이전트의 세션을 캡처하므로, 에이전트별 설정이 필요하지 않습니다.
-* **지출 및 사용량 추적**: 시간에 따른 예상 비용, 모델 및 팀별 비용, 토큰 사용량, 병합된 pull request당 비용을 확인할 수 있습니다. 비용 수치는 공개된 모델 가격과 세션 토큰 수를 기반으로 한 추정치이며, AI 벤더가 실제로 청구한 금액은 아닙니다.
+* **지출 및 사용 추적**: 시간에 따른 예상 비용, 모델 및 팀별 비용, 토큰 사용량, 병합된 pull request당 비용을 확인할 수 있습니다. 비용 수치는 공개된 모델 가격과 세션 토큰 수를 기반으로 한 추정치이며, AI 벤더가 실제로 청구한 금액은 아닙니다.
 * **성과 측정**: 에이전트 활동을 pull request, 병합률, 그리고 에이전트가 작성한 코드가 얼마나 유지되는지와 연결할 수 있습니다.
+* **스킬 및 슬래시 명령 추적**: 팀이 어떤 스킬과 슬래시 명령을 호출하는지, 그리고 얼마나 널리 사용되는지 확인할 수 있습니다.
 * **과거 작업 재사용**: Claude Code, Codex 또는 Cursor에서 `@hivemind`를 사용해 팀의 세션 이력을 검색하고, 관련 컨텍스트를 현재 세션으로 가져올 수 있습니다.
 * **이력에서 학습**: Claude Code 또는 Cursor 같은 로컬 도구에서 기존 세션을 임포트하여 이전 AI 사용에서 새로운 인사이트를 얻을 수 있습니다.
 
-다음 스크린샷은 HiveMind 대시보드의 예시 페이지인 사용 보고서, 리더보드, 그리고 세션의 상세 보기를 보여줍니다. 자세히 보려면 스크린샷을 클릭하세요.
+다음 스크린샷은 HiveMind 대시보드의 예시 페이지인 도입 리더보드, 사용량 및 비용 보고서, 그리고 세션의 상세 보기를 보여줍니다. 자세히 보려면 스크린샷을 클릭하세요.
 
 <Columns cols={2}>
-  <Frame>![차트가 포함된 HiveMind 사용 대시보드](/images/hivemind/hivemind-dashboard-pr-outcomes.png)</Frame>
-  <Frame>![상위 15명의 사용자를 보여주는 HiveMind 리더보드](/images/hivemind/hivemind-dashboard-leaderboard.png)</Frame>
+  <Frame>![상위 사용자를 보여주는 HiveMind 도입 리더보드](/images/hivemind/hivemind-dashboard-leaderboard.png)</Frame>
+  <Frame>![차트가 포함된 HiveMind 사용 대시보드](/images/hivemind/hivemind-dashboard-usage.png)</Frame>
 </Columns>
 
 <Columns cols={1}>
diff --git a/ko/inference/lifecycle.mdx b/ko/inference/lifecycle.mdx
index 53037d3ab1..4fc99fd787 100644
--- a/ko/inference/lifecycle.mdx
+++ b/ko/inference/lifecycle.mdx
@@ -44,11 +44,11 @@ W&amp;B가 일반적으로 사용 가능한 모델을 사용 중단할 때 해
 
 | 사용 중단 날짜   | 서비스 종료 날짜  | 모델 ID                                | 권장 대체 모델                                            |
 | ---------- | ---------- | ------------------------------------ | --------------------------------------------------- |
-| 2026-06-30 | 2026-07-20 | `microsoft/Phi-4-mini-instruct`      | `JetBrains/Mellum2-12B-A2.5B-Instruct`              |
-| 2026-06-30 | 2026-07-20 | `nvidia/Kimi-K2.5-NVFP4`             | `moonshotai/Kimi-K2.6`, `moonshotai/Kimi-K2.7-Code` |
-| 2026-06-30 | 2026-07-20 | `Qwen/Qwen3.5-27B`                   | `Qwen/Qwen3.6-27B`                                  |
-| 2026-06-30 | 2026-07-20 | `Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507` | `Qwen/Qwen3.6-27B`                                  |
-| 2026-06-30 | 2026-07-20 | `Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507` | `Qwen/Qwen3.6-27B`                                  |
+| 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`                                  |
 
 <div id="retired-models">
   ## 서비스 종료된 모델
diff --git a/ko/inference/models.mdx b/ko/inference/models.mdx
index 602ff4e9e4..d91c2641f6 100644
--- a/ko/inference/models.mdx
+++ b/ko/inference/models.mdx
@@ -27,6 +27,7 @@ Serverless Inference는 여러 오픈 소스 파운데이션 모델에 대한 
 | 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.                |
diff --git a/ko/inference/response-settings/prefix-caching.mdx b/ko/inference/response-settings/prefix-caching.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..a10cb689d9
--- /dev/null
+++ b/ko/inference/response-settings/prefix-caching.mdx
@@ -0,0 +1,118 @@
+---
+title: "접두사 캐싱"
+description: "접두사 캐싱으로 반복되는 프롬프트의 지연 시간을 줄이고, 필요할 때 `cache_salt`로 캐시 재사용을 격리하세요."
+---
+
+W&amp;B Inference는 지원되는 호스팅 모델에서 접두사 캐싱을 사용해 동일한 프롬프트 접두사를 가진 반복 요청을 더 빠르게 처리합니다.
+
+요청이 동일한 백엔드의 이전 요청과 같은 프롬프트 접두사를 공유하면, 모델은 전체 접두사를 다시 계산하는 대신 이전에 계산한 키-값(KV) 캐시를 재사용합니다. 이를 통해 반복되는 프롬프트, 긴 system 프롬프트, 그리고 안정적으로 공유되는 접두사가 있는 워크로드의 지연 시간을 줄일 수 있습니다.
+
+지원되는 모델에서는 접두사 캐싱이 자동으로 적용되므로 요청에서 별도로 활성화할 필요가 없습니다. 이 페이지에서는 접두사 캐싱이 가장 효과적인 경우와 `cache_salt`를 사용해 캐시 격리를 제어하는 방법을 설명합니다.
+
+<div id="when-prefix-caching-helps">
+  ## 접두사 캐싱이 도움이 되는 경우
+</div>
+
+접두사 캐싱은 긴 공통 접두사를 공유하는 요청을 반복해서 보낼 때 가장 유용합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
+
+* 여러 요청에서 재사용되는 큰 system 프롬프트
+* 긴 공통 문서 뒤에 서로 다른 사용자 질문이 이어지는 경우
+* 요청별로 작은 변경만 있는 반복적인 평가 프롬프트
+* 대화 이력의 많은 부분이 동일하게 유지되는 multi-turn 워크로드
+
+<div id="cache-isolation">
+  ## 캐시 격리
+</div>
+
+일부 환경에서는 서로 다른 사용자나 애플리케이션 간에 캐시가 재사용되지 않도록 해야 할 수 있습니다. `cache_salt` 파라미터를 사용하면 이를 제어할 수 있습니다.
+
+기본적으로 동일한 프롬프트 접두사를 가진 요청은 백엔드가 허용하는 경우 공유 인프라에서 캐시를 재사용할 수 있습니다.
+
+캐시 재사용을 특정 신뢰 경계로 제한하려면 `cache_salt` 요청 파라미터를 설정하세요. 요청은 프롬프트 접두사와 `cache_salt`가 모두 일치할 때만 접두사 캐시를 재사용합니다.
+
+단일 사용자, 테넌트, 세션 또는 애플리케이션 경계 내에서는 캐시를 재사용하되, 다른 호출자 간에는 재사용되지 않게 하려면 `cache_salt`를 사용하세요.
+
+<div id="how-it-works">
+  ### 작동 방식
+</div>
+
+`cache_salt`의 사용 여부와 값은 캐시 재사용에 다음과 같이 영향을 줍니다:
+
+* 동일한 프롬프트 접두사이고 `cache_salt`가 없으면: 일치하는 요청 간에 캐시가 재사용될 수 있습니다.
+* 동일한 프롬프트 접두사이고 `cache_salt`도 같으면: 캐시를 재사용할 수 있습니다.
+* 동일한 프롬프트 접두사이지만 `cache_salt`가 다르면: 캐시는 격리되며 서로 다른 salt 간에는 재사용되지 않습니다.
+
+<Note>
+  `cache_salt`는 지정하는 경우 비어 있지 않은 string이어야 합니다.
+</Note>
+
+<div id="examples">
+  ## 예시
+</div>
+
+다음 예시에서는 `cache_salt`를 사용해 캐시 재사용이 서로 격리되도록 chat completion 요청을 보내는 방법을 보여줍니다.
+
+<Tabs>
+  <Tab title="Python">
+    ```python
+    import openai
+
+    client = openai.OpenAI(
+        base_url="https://api.inference.wandb.ai/v1",
+        api_key="<your-api-key>",
+    )
+
+    response = client.chat.completions.create(
+        model="moonshotai/Kimi-K2.5",
+        messages=[
+            {
+                "role": "system",
+                "content": "You are a careful assistant that answers concisely."
+            },
+            {
+                "role": "user",
+                "content": "Summarize this document in one sentence: <long shared prefix here>"
+            },
+        ],
+        extra_body={
+            "cache_salt": "tenant-a-user-123-secret",
+        },
+    )
+
+    print(response.choices[0].message.content)
+    ```
+  </Tab>
+
+  <Tab title="Bash">
+    ```bash
+    curl https://api.inference.wandb.ai/v1/chat/completions \
+      -H "Content-Type: application/json" \
+      -H "Authorization: Bearer <your-api-key>" \
+      -d '{
+        "model": "moonshotai/Kimi-K2.5",
+        "messages": [
+          { "role": "system", "content": "You are a careful assistant that answers concisely." },
+          { "role": "user", "content": "Summarize this document in one sentence: <long shared prefix here>" }
+        ],
+        "cache_salt": "tenant-a-user-123-secret"
+      }'
+    ```
+  </Tab>
+</Tabs>
+
+<div id="response-behavior">
+  ## 응답 동작
+</div>
+
+요청에서 접두사 캐싱이 활성화되었는지 확인하려면 응답 사용 세부 정보를 확인하세요. 일부 모델에서는 접두사 캐시가 재사용되면 사용 세부 정보에 `usage.prompt_tokens_details.cached_tokens`의 캐시된 토큰 수가 포함될 수 있습니다. 이 필드의 제공 여부는 모델과 백엔드에 따라 다릅니다.
+
+<div id="related-pages">
+  ## 관련 페이지
+</div>
+
+다음 페이지에서 관련 주제를 다룹니다.
+
+* [Chat Completions](/ko/inference/api-reference/chat-completions)
+* [스트리밍 responses 활성화](/ko/inference/response-settings/streaming)
+* [구조화된 출력](/ko/inference/response-settings/structured-output)
+* [JSON 모드](/ko/inference/response-settings/json-mode)
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/inference/response-settings/reasoning.mdx b/ko/inference/response-settings/reasoning.mdx
index bb46990e44..f0a81b4dbc 100644
--- a/ko/inference/response-settings/reasoning.mdx
+++ b/ko/inference/response-settings/reasoning.mdx
@@ -14,30 +14,35 @@ keywords: ["사고 사슬", "생각 모드", "추론 필드", "추론 활성화"
   ## 추론이 지원되는 모델
 </div>
 
-다음 표에는 추론 출력이 반환되는 Serverless Inference 모델이 나와 있습니다. 지원되는 각 모델은 추론을 항상 포함하거나, 기본적으로 추론이 비활성화되거나 활성화됩니다:
+다음 표에는 추론 출력을 반환할 수 있는 Serverless Inference 모델과 각 모델의 동작 방식이 나와 있습니다:
+
+* **항상 켜짐:** 모델이 항상 추론 출력을 반환합니다. 비활성화할 수 없습니다.
+* **기본적으로 활성화됨** / **기본적으로 비활성화됨:** 추론 출력을 켜거나 끌 수 있습니다. 표에는 설정을 지정하지 않았을 때 적용되는 기본값이 표시됩니다.
+* **적응형; 기본적으로 모델이 선택:** 모델이 각 요청마다 추론 출력을 반환할지 여부를 결정합니다. 이 설정은 재정의할 수 있습니다.
 
 {/* 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 |
-| `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  |
+| 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        |
+| `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         |
 
 <div id="models-with-always-on-reasoning">
   ### `항상 켜짐` 추론이 포함된 모델
diff --git a/ko/models/app/features/panels.mdx b/ko/models/app/features/panels.mdx
index 2646187f52..ab41063d97 100644
--- a/ko/models/app/features/panels.mdx
+++ b/ko/models/app/features/panels.mdx
@@ -1,6 +1,6 @@
 ---
 title: 패널
-sidebartitle: Overview
+sidebarTitle: Overview
 description: 로깅된 데이터를 시각화하려면 워크스페이스 패널을 사용하고 사용자 지정하세요
 keywords: ["워크스페이스 패널", "Quick add", "전체 화면 모드", "패널 섹션", "패널 임베드"]
 ---
diff --git a/ko/models/app/features/panels/line-plot.mdx b/ko/models/app/features/panels/line-plot.mdx
index 16baa66ffa..f2981906d1 100644
--- a/ko/models/app/features/panels/line-plot.mdx
+++ b/ko/models/app/features/panels/line-plot.mdx
@@ -44,11 +44,9 @@ import LinePlotCaptureGroups from "/snippets/ko/_includes/line-plot-capture-grou
   </Tab>
 
   <Tab title="여러 메트릭 선형 플롯">
-    <Note>
-      이 기능은 프리뷰 상태이며 초대를 받은 경우에만 사용할 수 있습니다. 등록을 요청하려면 [support](mailto:support@wandb.com) 또는 AISE에 문의하세요.
-    </Note>
+    [automatic workspace](/ko/models/app/features/panels#workspace-modes)에서 W&amp;B는 로깅된 각 메트릭에 대해 단일 메트릭 선형 플롯을 자동으로 생성합니다.
 
-    [automatic workspace](/ko/models/app/features/panels#workspace-modes)에서 W&amp;B는 로깅된 각 메트릭에 대해 단일 메트릭 선형 플롯을 자동으로 생성합니다. 이 섹션에서는 JavaScript 정규 표현식으로 정의한 여러 메트릭을 함께 표시하는 단일 선형 플롯을 만드는 방법을 설명합니다. 필요에 따라 여러 단일 메트릭 플롯을 하나의 다중 메트릭 플롯으로 통합할 수도 있습니다. 이렇게 하면 로깅된 메트릭이 많은 workspace의 성능을 개선할 수 있고, Runs 결과를 분석하는 데도 도움이 됩니다.
+    이 섹션에서는 JavaScript 정규 표현식으로 선택한 여러 메트릭을 표시하는 선형 플롯을 만드는 방법을 설명합니다. 다중 메트릭 선형 플롯을 사용하면 관련 메트릭을 여러 패널에 걸쳐 검토하는 대신 하나의 패널에서 비교할 수 있습니다.
 
     1. workspace로 이동합니다.
     2. 선형 플롯을 전체에 추가하려면 패널 검색 필드 근처의 컨트롤 바에서 **Add panels**를 클릭합니다.
diff --git a/ko/models/app/features/panels/media.mdx b/ko/models/app/features/panels/media.mdx
index ada84e6ff5..287fb4dd30 100644
--- a/ko/models/app/features/panels/media.mdx
+++ b/ko/models/app/features/panels/media.mdx
@@ -85,10 +85,24 @@ Quick Add(기본 설정 적용)를 사용해 미디어 패널을 추가하거나
   * **Gallery**(기본값): 열 수와 그리드에 run당 단일 항목(기본값), step 또는 인덱스를 표시할지 지정합니다.
   * **Grid**: 열 수, x축(기본값은 **Log Step**), y축(기본값은 **Run**)을 지정합니다.
   * **Compare**: 최대 네 개의 미디어 항목을 나란히 비교하고, 필요에 따라 step 또는 인덱스별로 펼쳐서 볼 수 있습니다. 자세한 내용은 [Compare mode](#compare-mode)를 참조하세요.
-* **Use original size**: 꺼져 있으면(기본값) W&amp;B가 패널의 이미지와 비디오 크기가 같아 보이도록 조정합니다. **Compare** 모드에서는 적용되지 않습니다.
-* 미디어 맞춤 및 크기 조정 동작을 구성합니다:
-  * **이미지**: **Original image**, **Original size**, **Fit to available space** 중 하나를 선택합니다. 마지막 옵션을 사용하면 W&amp;B가 패널의 이미지가 가능한 한 많은 공간을 차지하도록 크기를 조정합니다. **Gallery** 모드에서는 각 이미지가 패널 너비를 채웁니다. **Grid** 모드에서는 각 이미지가 그리드 너비를 채웁니다. **Compare** 모드에서는 적용되지 않습니다.
-  * **비디오**: **Use original size**를 표시/숨기기하여 미디어가 같은 크기로 보이도록 크기를 조정할지 제어합니다. 비활성화되어 있으면(기본값) W&amp;B가 패널의 비디오가 가능한 한 많은 공간을 차지하도록 크기를 조정합니다. **Gallery** 모드에서는 각 비디오가 패널 너비를 채웁니다. **Grid** 모드에서는 각 비디오가 그리드 너비를 채웁니다. **Compare** 모드에서는 적용되지 않습니다.
+* W&amp;B가 미디어 항목을 맞추고 크기를 조정하는 방식을 구성합니다. 이러한 설정은 [**Compare** mode](#compare-mode)에서는 적용되지 않습니다.
+  * **이미지**: W&amp;B가 이미지를 표시하는 방식을 제어하려면 **Image fit and resolution**을 설정합니다. 사용 가능한 옵션은 deployment type에 따라 다릅니다.
+
+    W&amp;B Multi-tenant Cloud에서는 다음 옵션을 사용할 수 있습니다:
+
+    * **Thumbnails**(기본값): 로딩 속도를 최적화하기 위해 썸네일을 사용합니다.
+    * **Original image**: 자세히 확인할 수 있도록 전체 해상도 이미지를 로드합니다.
+    * **Fit to available space**: 전체 해상도 이미지의 크기를 패널에 맞게 조정합니다.
+    * **Original size**: 전체 해상도 이미지를 원래 크기로 로드합니다.
+
+    W&amp;B Dedicated Cloud 또는 W&amp;B Self-Managed에서는 다음 옵션을 사용할 수 있습니다:
+
+    * **Default**(기본값): Panel mode의 기본 이미지 크기를 사용합니다.
+    * **Fit to available space**: 전체 해상도 이미지의 크기를 패널에 맞게 조정합니다.
+    * **Original size**: 전체 해상도 이미지를 원래 크기로 로드합니다.
+
+    Multi-tenant Cloud에서는 이 설정과 관계없이 W&amp;B가 전체 화면 뷰에서 항상 전체 해상도 이미지를 로드합니다.
+  * **비디오**: **Gallery** 모드에서는 **Use original size**를 켜면 비디오를 원래 크기로 표시합니다. 꺼져 있으면(기본값) W&amp;B가 이미지의 종횡비를 유지하면서 비디오가 가능한 한 많은 패널 공간을 채우도록 크기를 조정합니다. **Grid** 모드에서는 각 비디오가 그리드 너비를 채웁니다.
 * **오른손 좌표계**: 켜져 있으면 point cloud는 기본 왼손 좌표계 대신 오른손 좌표계를 사용해 점을 플로팅합니다.
 
 <div id="all-media-panels-in-a-section">
diff --git a/ko/models/app/keyboard-shortcuts.mdx b/ko/models/app/keyboard-shortcuts.mdx
index 7ed8102b3d..7859dafdcb 100644
--- a/ko/models/app/keyboard-shortcuts.mdx
+++ b/ko/models/app/keyboard-shortcuts.mdx
@@ -46,7 +46,7 @@ W&amp;B는 키보드 단축키를 지원하여 Experiments, Workspace, 데이터
   </Tab>
 
   <Tab title="LEET">
-    이 키보드 단축키는 W&amp;B LEET (Lightweight Experiment Exploration Tool) 터미널 UI에서 작동합니다. LEET를 시작하려면 터미널에서 `wandb beta leet`를 실행하세요.
+    이 키보드 단축키는 W&amp;B LEET (Lightweight Experiment Exploration Tool) 터미널 UI에서 작동합니다. LEET를 시작하려면 터미널에서 `wandb leet`를 실행하세요.
 
     LEET에서 `h` 또는 `?`를 눌러 현재 뷰의 앱 내 도움말 오버레이를 여세요. 제품 개요와 실행 방법은 [LEET 터미널 UI](/ko/models/app/leet-tui)를 참조하세요.
 
diff --git a/ko/models/artifacts/create-a-new-artifact-version.mdx b/ko/models/artifacts/create-a-new-artifact-version.mdx
index 6767cafb82..14fe211c82 100644
--- a/ko/models/artifacts/create-a-new-artifact-version.mdx
+++ b/ko/models/artifacts/create-a-new-artifact-version.mdx
@@ -238,7 +238,7 @@ with wandb.init(project=project, group=distributed_id) as run:
     logged.wait()
 ```
 
-<Tip title="Draft와 Upsert">
+<Tip title="초안와 Upsert">
   커밋된 아티팩트 버전을 수정할 때는 `Artifact.new_draft()`를 사용하세요.
 
   최종 확정되기 전에 여러 Runs가 하나의 아티팩트 버전에서 함께 작업해야 하는 경우에는 `Artifact.upsert_artifact()`와 `Artifact.finish_artifact()`를 사용하세요.
diff --git a/ko/models/automations/api.mdx b/ko/models/automations/api.mdx
index a922ed801b..bbacb9a82a 100644
--- a/ko/models/automations/api.mdx
+++ b/ko/models/automations/api.mdx
@@ -19,6 +19,5 @@ W&amp;B App 대신 자동화 워크플로를 스크립팅하는 경우 `wandb` P
 * [자동화 개요](/ko/models/automations)
 * [자동화 생성하기](/ko/models/automations/create-automations) (W&amp;B App)
 * [자동화 이벤트 및 스코프](/ko/models/automations/automation-events)
-* [자동화 API 레퍼런스](/ko/models/ref/python/public-api/automations) (Python 유형 및 `Api` 메서드)
 
 {/* Python SDK 회귀 문제가 수정되면 git 이력에서 list/get/create/update/delete 예시를 복원하세요 (WB-34263). 이전 리비전에서는 Automations 튜토리얼 노트북도 링크했습니다 (wandb/examples PR 618). */}
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/evaltables.mdx b/ko/models/evaltables.mdx
index 0079996a6f..24bb1ba47c 100644
--- a/ko/models/evaltables.mdx
+++ b/ko/models/evaltables.mdx
@@ -25,7 +25,7 @@ Eval Table을 사용하면 여러 Runs에 걸쳐 집계 점수와 예시 수준
 
 [W&amp;B Python SDK의 `EvalTable` 클래스를 사용해 Eval Table 만들기](/ko/models/evaltables/create-an-evaluation-table).
 
-기존 [W&amp;B Tables](/ko/models/tables)도 ARIA를 사용해 Eval Table로 변환할 수 있습니다. 자세한 내용은 [W&amp;B Table을 Eval Table로 변환하기](/ko/models/evaltables/create-an-evaluation-table#convert-a-w\&b-table-to-an-eval-table)를 참조하세요.
+기존 [W&amp;B Tables](/ko/models/tables)도 ARIA를 사용해 Eval Table로 변환할 수 있습니다. 자세한 내용은 [W&amp;B Table을 Eval Table로 변환하기](/ko/models/evaltables/create-an-evaluation-table#convert-a-wb-table-to-an-eval-table)를 참조하세요.
 
 <Tip>
   기존 W&amp;B Tables를 Eval Table로 변환하면 렌더링 성능을 개선하고 추가 비교 기능에 액세스할 수 있습니다.
diff --git a/ko/models/models_quickstart.mdx b/ko/models/models_quickstart.mdx
index a57ebcb94a..851e874201 100644
--- a/ko/models/models_quickstart.mdx
+++ b/ko/models/models_quickstart.mdx
@@ -49,51 +49,51 @@ PROJECT = "my-awesome-project"
 트레이닝 중 W&amp;B와 상호작용하려면 W&amp;B Python SDK(`wandb.sdk`)를 사용하세요. [`wandb.Run.log()`](/ko/models/ref/python/experiments/run/#method-runlog)로 loss를 로깅한 다음, [`wandb.Artifact`](/ko/models/ref/python/experiments/artifact)로 트레이닝한 모델을 아티팩트로 저장하고, 마지막으로 [`Artifact.add_file`](/ko/models/ref/python/experiments/artifact#add_file)로 모델 파일을 추가합니다.
 
 ```python
-import random # 데이터 시뮬레이션용
+import random # For simulating data
 
 def model(training_data: int) -> int:
     """Model simulation for demonstration purposes."""
     return training_data * 2 + random.randint(-1, 1)  
 
-# 가중치 및 노이즈 시뮬레이션
-weights = random.random() # 랜덤 가중치 초기화
-noise = random.random() / 5  # 노이즈 시뮬레이션을 위한 소규모 랜덤 노이즈
+# Simulate weights and noise
+weights = random.random() # Initialize random weights
+noise = random.random() / 5  # Small random noise to simulate noise
 
-# 하이퍼파라미터 및 설정
+# Hyperparameters and configuration
 config = {
-    "epochs": 10,  # 트레이닝할 에포크 수
-    "learning_rate": 0.01,  # 옵티마이저의 학습률
+    "epochs": 10,  # Number of epochs to train
+    "learning_rate": 0.01,  # Learning rate for the optimizer
 }
 
 # 컨텍스트 매니저를 사용하여 W&B runs 초기화 및 종료
-with wandb.init(project=PROJECT, entity=TEAM_ENTITY, config=config) as run:    
-    # 트레이닝 루프 시뮬레이션
+with wandb.init(entity=TEAM_ENTITY, project=PROJECT, config=config) as run:    
+    # Simulate training loop
     for epoch in range(config["epochs"]):
-        xb = weights + noise  # 시뮬레이션된 입력 트레이닝 데이터
-        yb = weights + noise * 2  # 시뮬레이션된 목표 출력 (입력 노이즈의 두 배)
+        xb = weights + noise  # Simulated input training data
+        yb = weights + noise * 2  # Simulated target output (double the input noise)
         
-        y_pred = model(xb)  # 모델 예측
-        loss = (yb - y_pred) ** 2  # 평균 제곱 오차 loss
+        y_pred = model(xb)  # Model prediction
+        loss = (yb - y_pred) ** 2  # Mean Squared Error loss
 
         print(f"epoch={epoch}, loss={loss}")
-        # 에포크 및 loss를 W&B에 로깅
+        # Log epoch and loss to W&B
         run.log({
             "epoch": epoch,
             "loss": loss,
         })
 
-    # 모델 아티팩트의 고유 이름
+    # Unique name for the model artifact,
     model_artifact_name = f"model-demo"  
 
-    # 시뮬레이션된 모델 파일을 저장할 로컬 경로
+    # Local path to save the simulated model file
     PATH = "model.txt" 
 
-    # 모델을 로컬에 저장
+    # Save model locally
     with open(PATH, "w") as f:
-        f.write(str(weights)) # 모델 가중치를 파일에 저장
+        f.write(str(weights)) # Saving model weights to a file
 
-    # 아티팩트 객체 생성
-    # 로컬에 저장된 모델을 아티팩트 객체에 추가
+    # Create an artifact object
+    # Add locally saved model to artifact object
     artifact = wandb.Artifact(name=model_artifact_name, type="model", description="My trained model")
     artifact.add_file(local_path=PATH)
     artifact.save()
@@ -104,7 +104,7 @@ with wandb.init(project=PROJECT, entity=TEAM_ENTITY, config=config) as run:
 * 트레이닝 중에 메트릭을 로깅하려면 `wandb.Run.log()`를 사용합니다.
 * 모델(데이터셋 등)을 W&amp;B 프로젝트에 아티팩트로 저장하려면 `wandb.Artifact`를 사용합니다.
 
-이제 모델을 트레이닝하고 아티팩트로 저장했으므로, W&amp;B의 레지스트리에 게시할 수 있습니다. 프로젝트에서 아티팩트를 조회하고 Model 레지스트리에 게시할 준비를 하려면 [`wandb.Run.use_artifact()`](/ko/models/ref/python/experiments/run/#method-runuse_artifact)를 사용합니다. `wandb.Run.use_artifact()`는 두 가지 핵심 용도로 사용됩니다.
+이제 모델을 트레이닝하고 아티팩트로 저장했으므로, W&amp;B의 레지스트리에 게시할 수 있습니다. 프로젝트에서 아티팩트를 조회하고 모델 레지스트리에 게시할 준비를 하려면 [`wandb.Run.use_artifact()`](/ko/models/ref/python/experiments/run/#method-runuse_artifact)를 사용합니다. `wandb.Run.use_artifact()`는 두 가지 핵심 용도로 사용됩니다.
 
 * 프로젝트에서 아티팩트 객체를 조회합니다.
 * 아티팩트를 run의 입력으로 표시해 재현성과 추적 가능성을 보장합니다. 자세한 내용은 [Create and view Lineage 맵](/ko/models/registry/lineage)을 참조하세요.
@@ -173,11 +173,13 @@ with wandb.init(entity=TEAM_ENTITY, project=PROJECT) as run:
 
 사용 중인 머신 러닝 프레임워크에 따라 가중치를 로드하기 전에 모델 아키텍처를 다시 생성해야 할 수 있습니다. 이는 사용하는 프레임워크와 모델에 따라 달라지므로, 여기서는 독자가 직접 수행하는 것으로 남겨 둡니다.
 
-<div id="share-your-finds-with-a-report">
+<div id="share-your-findings-with-a-report">
   ## 발견한 내용을 리포트로 공유하기
 </div>
 
-<Note>W&amp;B Report and Workspace API는 공개 프리뷰 상태입니다.</Note>
+<Note>
+  W&amp;B Report and Workspace API는 공개 프리뷰 상태입니다.
+</Note>
 
 작업을 요약한 [리포트](/ko/models/reports)를 만들어 공유하세요. 프로그래밍 방식으로 리포트를 만들려면 [W&amp;B Report and Workspace API](/ko/models/ref/wandb_workspaces/reports)를 사용하세요.
 
@@ -199,8 +201,8 @@ dataset_info = """The dataset used for training consists of synthetic data gener
 model_info = """The model is a simple linear regression model that predicts output based on input data with some noise."""
 
 report = wr.Report(
-    project=PROJECT,
     entity=TEAM_ENTITY,
+    project=PROJECT,
     title="My Awesome Model Training Report",
     description=experiment_summary,
     blocks= [
diff --git a/ko/models/quickstart.mdx b/ko/models/quickstart.mdx
index e95e7195c3..6c8264579b 100644
--- a/ko/models/quickstart.mdx
+++ b/ko/models/quickstart.mdx
@@ -48,23 +48,34 @@ import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
   </Tab>
 
   <Tab title="Python">
-    ```bash
-    pip install wandb
-    ```
+    1. `pip`를 사용해 W&amp;B Python SDK를 설치합니다:
 
-    ```python
-    import wandb
+       ```bash
+       pip install wandb
+       ```
+
+    2. W&amp;B Python SDK를 임포트한 다음, Python 스크립트에서 `wandb.login()`으로 W&amp;B에 로그인합니다:
 
-    wandb.login()
-    ```
+       ```python
+       import wandb
+
+       wandb.login()
+       ```
   </Tab>
 
   <Tab title="Python notebook">
-    ```notebook
-    !pip install wandb
-    import wandb
-    wandb.login()
-    ```
+    1. 셸 이스케이프(`!`)를 사용해 W&amp;B Python SDK를 설치합니다:
+
+       ```notebook
+       !pip install wandb
+       ```
+
+    2. W&amp;B Python SDK를 임포트한 다음, Python notebook에서 `wandb.login()`으로 W&amp;B에 로그인합니다
+
+       ```notebook
+       import wandb
+       wandb.login()
+       ```
   </Tab>
 </Tabs>
 
@@ -142,12 +153,16 @@ with wandb.init(project=project, config=config) as run:
   ## 다음 단계
 </div>
 
-W&amp;B 생태계의 더 많은 기능을 살펴보세요:
+W&amp;B 생태계의 다양한 기능을 더 살펴보세요:
+
+1. [run](/ko/models/runs)에 대해 알아보고 첫 번째 run을 만들어 보세요.
+2. [W&amp;B Artifacts](/ko/models/artifacts)로 모델, 데이터셋, 기타 파일을 추적하세요.
+3. [W&amp;B Sweeps](/ko/models/sweeps)로 하이퍼파라미터 검색을 자동화하고 모델을 최적화하세요.
+4. [W&amp;B Registry](/ko/models/registry)로 모델, 프롬프트, 데이터셋을 공유하세요.
+5. 프로젝트의 [대시보드](/ko/models/track/workspaces)에서 Runs를 분석하고, 모델 예측을 시각화하고, 아티팩트를 확인하세요.
+6. [W&amp;B Reports](/ko/models/reports)로 결과를 요약하고 협업자와 업데이트를 공유하세요.
+7. [W&amp;B Weave](/ko/weave/quickstart)로 LLM 애플리케이션을 트레이스하고 평가하세요.
+
+{/* 이 내용이 아직도 유효한가요? */}
 
-1. PyTorch 같은 프레임워크, Hugging Face 같은 라이브러리, SageMaker 같은 서비스와 W&amp;B를 결합하는 [W&amp;B Integration 튜토리얼](/ko/models/integrations)을 살펴보세요.
-2. [W&amp;B Reports](/ko/models/reports)를 사용해 run을 정리하고, 시각화를 자동화하고, 결과를 요약하고, 협업자와 업데이트를 공유하세요.
-3. 머신 러닝 파이프라인 전반에서 데이터셋, 모델, 의존성, 결과를 추적할 수 있도록 [W&amp;B 아티팩트](/ko/models/artifacts)를 만드세요.
-4. [W&amp;B Sweeps](/ko/models/sweeps)로 하이퍼파라미터 검색을 자동화하고 모델을 최적화하세요.
-5. [중앙 대시보드](/ko/models/tables)에서 run을 분석하고, 모델 예측을 시각화하고, 인사이트를 공유하세요.
-6. 실습형 과정을 통해 LLM, MLOps, W&amp;B Models를 배울 수 있는 [W&amp;B AI Academy](https://wandb.ai/site/courses/)를 방문하세요.
-7. Weave를 사용해 LLM 기반 애플리케이션을 추적하고, 실험하고, 평가하고, 배포하고, 개선하는 방법을 알아보려면 [weave-docs.wandb.ai](/ko/weave)를 방문하세요.
\ No newline at end of file
+{/* 6. 실습형 과정을 통해 LLM, MLOps, W&B Models를 배워보려면 [W&B AI Academy](https://wandb.ai/site/courses/)를 방문하세요. */}
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/cli/wandb-agent.mdx b/ko/models/ref/cli/wandb-agent.mdx
index 173b88b142..5960db2874 100644
--- a/ko/models/ref/cli/wandb-agent.mdx
+++ b/ko/models/ref/cli/wandb-agent.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb 에이전트
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L2011" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L2118" />
 
 <div id="usage">
   ## 사용
diff --git a/ko/models/ref/cli/wandb-artifact.mdx b/ko/models/ref/cli/wandb-artifact.mdx
index 6152aec8b5..b5f45a893c 100644
--- a/ko/models/ref/cli/wandb-artifact.mdx
+++ b/ko/models/ref/cli/wandb-artifact.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb artifact
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L2826" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L2937" />
 
 <div id="usage">
   ## 사용
diff --git a/ko/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-cache.mdx b/ko/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-cache.mdx
index ac8c0a0fef..97d3f63ef4 100644
--- a/ko/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-cache.mdx
+++ b/ko/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-cache.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb 아티팩트 캐시
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L3073" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L3184" />
 
 <div id="usage">
   ## 사용
diff --git a/ko/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-cache/wandb-artifact-cache-cleanup.mdx b/ko/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-cache/wandb-artifact-cache-cleanup.mdx
index 37796e92fd..09d21a047d 100644
--- a/ko/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-cache/wandb-artifact-cache-cleanup.mdx
+++ b/ko/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-cache/wandb-artifact-cache-cleanup.mdx
@@ -1,10 +1,10 @@
 ---
-title: wandb artifact cache cleanup
+title: wandb 아티팩트 캐시 cleanup
 ---
 
 import { GitHubLink } from "/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx"
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L3085" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L3196" />
 
 <div id="usage">
   ## 사용
diff --git a/ko/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-get.mdx b/ko/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-get.mdx
index 34d425b771..1af424461f 100644
--- a/ko/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-get.mdx
+++ b/ko/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-get.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb 아티팩트 조회
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L2963" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L3074" />
 
 <div id="usage">
   ## 사용
diff --git a/ko/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-ls.mdx b/ko/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-ls.mdx
index 3e4bb5a04e..ff6b7e93bc 100644
--- a/ko/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-ls.mdx
+++ b/ko/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-ls.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb artifact ls
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L3025" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L3136" />
 
 <div id="usage">
   ## 사용
diff --git a/ko/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-put.mdx b/ko/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-put.mdx
index 32f67cedbb..e3fde60327 100644
--- a/ko/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-put.mdx
+++ b/ko/models/ref/cli/wandb-artifact/wandb-artifact-put.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb artifact put
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L2831" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L2942" />
 
 <div id="usage">
   ## 사용
diff --git a/ko/models/ref/cli/wandb-beta.mdx b/ko/models/ref/cli/wandb-beta.mdx
index 4e957f23c8..6f4617b7a0 100644
--- a/ko/models/ref/cli/wandb-beta.mdx
+++ b/ko/models/ref/cli/wandb-beta.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb beta
 
 import { GitHubLink } from "/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx"
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/beta.py#L19" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/beta.py#L19" />
 
 <div id="usage">
   ## 사용
diff --git a/ko/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-core.mdx b/ko/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-core.mdx
index 167d91e400..2bdc4d1825 100644
--- a/ko/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-core.mdx
+++ b/ko/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-core.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb beta core
 
 import { GitHubLink } from "/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx"
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/beta.py#L177" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/beta.py#L193" />
 
 <div id="usage">
   ## 사용
diff --git a/ko/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-core/wandb-beta-core-start.mdx b/ko/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-core/wandb-beta-core-start.mdx
index 847565ab19..50f7115455 100644
--- a/ko/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-core/wandb-beta-core-start.mdx
+++ b/ko/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-core/wandb-beta-core-start.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb beta core start
 
 import { GitHubLink } from "/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx"
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/beta.py#L215" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/beta.py#L231" />
 
 <div id="usage">
   ## 사용
diff --git a/ko/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-core/wandb-beta-core-stop.mdx b/ko/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-core/wandb-beta-core-stop.mdx
index 1a8798afc1..3ac90d2da7 100644
--- a/ko/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-core/wandb-beta-core-stop.mdx
+++ b/ko/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-core/wandb-beta-core-stop.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb beta core stop
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/beta.py#L234" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/beta.py#L250" />
 
 <div id="usage">
   ## 사용
diff --git a/ko/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-leet.mdx b/ko/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-leet.mdx
index 61d9fc6581..6c36b26fab 100644
--- a/ko/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-leet.mdx
+++ b/ko/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-leet.mdx
@@ -2,9 +2,9 @@
 title: wandb beta leet
 ---
 
-import { GitHubLink } from "/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx"
+import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/leet.py#L52" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/leet.py#L52" />
 
 <div id="usage">
   ## 사용
diff --git a/ko/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-leet/wandb-beta-leet-config.mdx b/ko/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-leet/wandb-beta-leet-config.mdx
index 9ac20ce56f..28056155d2 100644
--- a/ko/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-leet/wandb-beta-leet-config.mdx
+++ b/ko/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-leet/wandb-beta-leet-config.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb beta leet 설정
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/leet.py#L112" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/leet.py#L112" />
 
 <div id="usage">
   ## 사용
diff --git a/ko/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-leet/wandb-beta-leet-run.mdx b/ko/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-leet/wandb-beta-leet-run.mdx
index 9e8ed913a1..5a1f0fe01b 100644
--- a/ko/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-leet/wandb-beta-leet-run.mdx
+++ b/ko/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-leet/wandb-beta-leet-run.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb beta leet run
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/leet.py#L72" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/leet.py#L72" />
 
 <div id="usage">
   ## 사용
diff --git a/ko/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-leet/wandb-beta-leet-symon.mdx b/ko/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-leet/wandb-beta-leet-symon.mdx
index 76f51bfd11..90913e4980 100644
--- a/ko/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-leet/wandb-beta-leet-symon.mdx
+++ b/ko/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-leet/wandb-beta-leet-symon.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb beta leet symon
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/leet.py#L93" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/leet.py#L93" />
 
 <div id="usage">
   ## 사용
diff --git a/ko/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-sync.mdx b/ko/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-sync.mdx
index f93622439d..1938f1be81 100644
--- a/ko/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-sync.mdx
+++ b/ko/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-sync.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb beta sync
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/beta.py#L51" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/beta.py#L51" />
 
 <div id="usage">
   ## 사용
@@ -20,8 +20,8 @@ sync [OPTIONS] [PATHS]...
 
 PATHS에 지정된 .wandb 파일을 업로드합니다.
 
-이 기능은 `wandb sync`의 베타 단계 재구현입니다.
-아직 모든 기능을 제공하지 않으며, 동작이 보장되지 않고, wandb의 어떤 릴리스에서든 하위 호환성을 깨는 방식으로 변경될 수 있습니다.
+이 기능은 `wandb sync`를 개선한 버전으로, 추가 기능과 더 나은
+UX 및 성능을 제공합니다. 최종적으로는 `wandb sync`에 통합될 예정입니다.
 
 PATHS에는 .wandb 파일, .wandb 파일을 포함한 run 디렉터리,
 그리고 run 디렉터리를 포함한 &quot;wandb&quot; 디렉터리를 포함할 수 있습니다.
@@ -56,15 +56,17 @@ wandb beta sync ./wandb/run-20250813_124246-n67z9ude/run-n67z9ude.wandb
   ## 옵션
 </div>
 
-| Flag             | Type      | 설명                                                                                                                                                                     |
-| ---------------- | --------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| `--live`         | BOOL Flag | 아직 로깅 중인 run을 동기화합니다. run을 생성하는 프로세스가 비정상적으로 종료되면 응답이 없을 수 있습니다. **기본값**: False                                                                                       |
-| `-e, --entity`   | STR       | 동기화되는 모든 run에 사용할 entity Override입니다. **기본값**:                                                                                                                        |
-| `-p, --project`  | STR       | 동기화되는 모든 run에 사용할 프로젝트 Override입니다. **기본값**:                                                                                                                          |
+| Flag             | Type      | 설명                                                                                                                                                                 |
+| ---------------- | --------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
+| `--live`         | BOOL Flag | 아직 로깅 중인 run을 동기화합니다. run을 생성하는 프로세스가 비정상적으로 종료되면 응답이 없을 수 있습니다. **기본값**: False                                                                                    |
+| `-e, --entity`   | STR       | 동기화되는 모든 run에 사용할 entity Override입니다. **기본값**:                                                                                                                     |
+| `-p, --project`  | STR       | 동기화되는 모든 run에 사용할 프로젝트 Override입니다. **기본값**:                                                                                                                       |
 | `--id`           | STR       | 동기화되는 모든 run에 사용할 run ID Override입니다. 이 값을 설정하고 여러 파일을 동기화하는 경우(동일한 entity 및 프로젝트에서), 파일은 시작 시간 순서대로 동기화됩니다. 이는 동일한 run의 재개된 여러 조각을 동기화할 때 작동하도록 설계되었습니다. **기본값**: |
-| `--job-type`     | STR       | 동기화되는 모든 run에 적용할 작업 유형 Override입니다. **기본값**:                                                                                                                         |
-| `--replace-tags` | STR       | `'old1=new1,old2=new2'` 형식으로 tags 이름을 변경합니다. **기본값**:                                                                                                                  |
-| `--skip-synced`  | BOOL Flag | 이 command로 이미 동기화된 run은 건너뜁니다. **기본값**: True                                                                                                                          |
-| `--dry-run`      | BOOL Flag | 아무것도 업로드하지 않고 어떤 일이 일어날지 출력합니다. **기본값**: False                                                                                                                         |
-| `-v, --verbose`  | BOOL Flag | 더 많은 정보를 출력합니다. **기본값**: False                                                                                                                                         |
-| `-n`             | INT       | 한 번에 동기화할 최대 run 수입니다. 동일한 run의 일부인 여러 파일을 동기화할 때는 이 설정과 관계없이 파일이 시작 시간 순서대로 순차적으로 동기화됩니다. 이는 run을 재개했거나 `--id` Parameter를 사용할 때 발생합니다. **기본값**: 5                  |
\ No newline at end of file
+| `--job-type`     | STR       | 동기화되는 모든 run에 적용할 작업 유형 Override입니다. **기본값**:                                                                                                                      |
+| `--replace-tags` | STR       | `'old1=new1,old2=new2'` 형식으로 tags 이름을 변경합니다. **기본값**:                                                                                                              |
+| `--skip-synced`  | BOOL Flag | 이 command로 이미 동기화된 run은 건너뜁니다. **기본값**: True                                                                                                                       |
+| `--skip-online`  | BOOL Flag | 온라인 run은 건너뜁니다. **기본값**: True                                                                                                                                      |
+| `--dry-run`      | BOOL Flag | 아무것도 업로드하지 않고 어떤 일이 일어날지 출력합니다. **기본값**: False                                                                                                                     |
+| `--yes`          | BOOL Flag | 확인을 건너뜁니다. **기본값**: False                                                                                                                                          |
+| `-v, --verbose`  | BOOL Flag | 더 많은 정보를 출력합니다. **기본값**: False                                                                                                                                     |
+| `-n`             | INT       | 한 번에 동기화할 최대 run 수입니다. 동일한 run의 일부인 여러 파일을 동기화할 때는 이 설정과 관계없이 파일이 시작 시간 순서대로 순차적으로 동기화됩니다. 이는 run을 재개했거나 `--id` Parameter를 사용할 때 발생합니다. **기본값**: 5                 |
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/cli/wandb-controller.mdx b/ko/models/ref/cli/wandb-controller.mdx
index 20ac5426e5..0fa5587813 100644
--- a/ko/models/ref/cli/wandb-controller.mdx
+++ b/ko/models/ref/cli/wandb-controller.mdx
@@ -2,9 +2,9 @@
 title: wandb controller
 ---
 
-import { GitHubLink } from "/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx"
+import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L2400" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L2511" />
 
 <div id="usage">
   ## 사용
diff --git a/ko/models/ref/cli/wandb-disabled.mdx b/ko/models/ref/cli/wandb-disabled.mdx
index c8e1adc1b4..8c73d64a8f 100644
--- a/ko/models/ref/cli/wandb-disabled.mdx
+++ b/ko/models/ref/cli/wandb-disabled.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb disabled
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L3480" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L3573" />
 
 <div id="usage">
   ## 사용
diff --git a/ko/models/ref/cli/wandb-docker-run.mdx b/ko/models/ref/cli/wandb-docker-run.mdx
index 0e3bdcdd13..823f0aaa79 100644
--- a/ko/models/ref/cli/wandb-docker-run.mdx
+++ b/ko/models/ref/cli/wandb-docker-run.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb docker-run
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L2437" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L2548" />
 
 <div id="usage">
   ## 사용
diff --git a/ko/models/ref/cli/wandb-docker.mdx b/ko/models/ref/cli/wandb-docker.mdx
index 6c81d38d32..f421a2dea6 100644
--- a/ko/models/ref/cli/wandb-docker.mdx
+++ b/ko/models/ref/cli/wandb-docker.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb docker
 
 import { GitHubLink } from "/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx"
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L2487" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L2598" />
 
 <div id="usage">
   ## 사용
diff --git a/ko/models/ref/cli/wandb-enabled.mdx b/ko/models/ref/cli/wandb-enabled.mdx
index cde5fdfe41..c2b26c8000 100644
--- a/ko/models/ref/cli/wandb-enabled.mdx
+++ b/ko/models/ref/cli/wandb-enabled.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb enabled
 
 import { GitHubLink } from "/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx"
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L3518" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L3611" />
 
 <div id="usage">
   ## 사용
diff --git a/ko/models/ref/cli/wandb-init.mdx b/ko/models/ref/cli/wandb-init.mdx
index d9f46b1ba7..a941d07d51 100644
--- a/ko/models/ref/cli/wandb-init.mdx
+++ b/ko/models/ref/cli/wandb-init.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb init
 
 import { GitHubLink } from "/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx"
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L400" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L402" />
 
 <div id="usage">
   ## 사용
diff --git a/ko/models/ref/cli/wandb-job.mdx b/ko/models/ref/cli/wandb-job.mdx
index a5138be0ac..048ed059f9 100644
--- a/ko/models/ref/cli/wandb-job.mdx
+++ b/ko/models/ref/cli/wandb-job.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb 작업
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L2144" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L2255" />
 
 <div id="usage">
   ## 사용
diff --git a/ko/models/ref/cli/wandb-job/wandb-job-create.mdx b/ko/models/ref/cli/wandb-job/wandb-job-create.mdx
index 9319f9e478..8059c47cb6 100644
--- a/ko/models/ref/cli/wandb-job/wandb-job-create.mdx
+++ b/ko/models/ref/cli/wandb-job/wandb-job-create.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb job create
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L2210" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L2321" />
 
 <div id="usage">
   ## 사용
@@ -20,11 +20,11 @@ create [OPTIONS] {git|code|image} PATH
 
 wandb run 없이 소스에서 작업을 생성합니다.
 
-작업은 git, code, image의 세 가지 유형 중 하나일 수 있습니다.
+작업은 git, code, 이미지의 세 가지 유형 중 하나일 수 있습니다.
 
 git: git 소스로, 경로에 엔트리포인트가 있거나 기본 python 실행 파일을 가리키는 엔트리포인트를 명시적으로 제공해야 합니다.
 code: requirements.txt 파일을 포함하는 코드 경로입니다.
-image: 도커 image입니다.
+image: 도커 이미지입니다.
 
 <div id="arguments">
   ## 인수
diff --git a/ko/models/ref/cli/wandb-job/wandb-job-describe.mdx b/ko/models/ref/cli/wandb-job/wandb-job-describe.mdx
index 24624eb497..7e0cfee8da 100644
--- a/ko/models/ref/cli/wandb-job/wandb-job-describe.mdx
+++ b/ko/models/ref/cli/wandb-job/wandb-job-describe.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb job describe
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L2191" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L2302" />
 
 <div id="usage">
   ## 사용
diff --git a/ko/models/ref/cli/wandb-job/wandb-job-list.mdx b/ko/models/ref/cli/wandb-job/wandb-job-list.mdx
index 150bf2c116..6c81e21ad9 100644
--- a/ko/models/ref/cli/wandb-job/wandb-job-list.mdx
+++ b/ko/models/ref/cli/wandb-job/wandb-job-list.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb 작업 목록
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L2149" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L2260" />
 
 <div id="usage">
   ## 사용
diff --git a/ko/models/ref/cli/wandb-launch-agent.mdx b/ko/models/ref/cli/wandb-launch-agent.mdx
index eb52eef51c..6e2258d67f 100644
--- a/ko/models/ref/cli/wandb-launch-agent.mdx
+++ b/ko/models/ref/cli/wandb-launch-agent.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb launch-agent
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L1918" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L2025" />
 
 <div id="usage">
   ## 사용
diff --git a/ko/models/ref/cli/wandb-launch-sweep.mdx b/ko/models/ref/cli/wandb-launch-sweep.mdx
index 38b9ff0cc8..889c3378c1 100644
--- a/ko/models/ref/cli/wandb-launch-sweep.mdx
+++ b/ko/models/ref/cli/wandb-launch-sweep.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb launch-sweep
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L1266" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L1373" />
 
 <div id="usage">
   ## 사용
diff --git a/ko/models/ref/cli/wandb-launch.mdx b/ko/models/ref/cli/wandb-launch.mdx
index 0f24e421dd..11f37e16da 100644
--- a/ko/models/ref/cli/wandb-launch.mdx
+++ b/ko/models/ref/cli/wandb-launch.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb launch
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L1513" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L1620" />
 
 <div id="usage">
   ## 사용
diff --git a/ko/models/ref/cli/wandb-leet.mdx b/ko/models/ref/cli/wandb-leet.mdx
index d049e1add4..59b87d54ba 100644
--- a/ko/models/ref/cli/wandb-leet.mdx
+++ b/ko/models/ref/cli/wandb-leet.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb leet
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/leet.py#L52" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/leet.py#L52" />
 
 <div id="usage">
   ## 사용
diff --git a/ko/models/ref/cli/wandb-leet/wandb-leet-config.mdx b/ko/models/ref/cli/wandb-leet/wandb-leet-config.mdx
index b476f01494..eb832a7f80 100644
--- a/ko/models/ref/cli/wandb-leet/wandb-leet-config.mdx
+++ b/ko/models/ref/cli/wandb-leet/wandb-leet-config.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb leet config
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/leet.py#L112" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/leet.py#L112" />
 
 <div id="usage">
   ## 사용
diff --git a/ko/models/ref/cli/wandb-leet/wandb-leet-run.mdx b/ko/models/ref/cli/wandb-leet/wandb-leet-run.mdx
index beea23ca78..292de1e195 100644
--- a/ko/models/ref/cli/wandb-leet/wandb-leet-run.mdx
+++ b/ko/models/ref/cli/wandb-leet/wandb-leet-run.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb leet run
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/leet.py#L72" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/leet.py#L72" />
 
 <div id="usage">
   ## 사용
diff --git a/ko/models/ref/cli/wandb-leet/wandb-leet-symon.mdx b/ko/models/ref/cli/wandb-leet/wandb-leet-symon.mdx
index 7ede804356..7941ec0a7f 100644
--- a/ko/models/ref/cli/wandb-leet/wandb-leet-symon.mdx
+++ b/ko/models/ref/cli/wandb-leet/wandb-leet-symon.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb leet symon
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/leet.py#L93" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/leet.py#L93" />
 
 <div id="usage">
   ## 사용
diff --git a/ko/models/ref/cli/wandb-login.mdx b/ko/models/ref/cli/wandb-login.mdx
index a0905cec01..e422873920 100644
--- a/ko/models/ref/cli/wandb-login.mdx
+++ b/ko/models/ref/cli/wandb-login.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb login
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L282" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L284" />
 
 <div id="usage">
   ## 사용
@@ -74,16 +74,6 @@ wandb login --host https://my-wandb-server.example.com
 wandb login --relogin
 ```
 
-<div id="api-key-formats">
-  ## API 키 형식
-</div>
-
-W&amp;B는 `wandb_v1_` 형식(약 92자)의 API 키를 발급합니다. 이전 SDK 버전은 정확히 40자 길이만 허용하므로 새 형식은 `API key must be 40 characters long` 오류와 함께 거부됩니다. SDK를 업그레이드하고(`pip install -U wandb`) `wandb login --relogin`을 실행하세요.
-
-[wandb.ai/authorize](https://wandb.ai/authorize)에서 생성한 키는 생성 시 한 번만 표시됩니다. 즉시 복사하세요. 대화 상자를 닫으면 다시 확인할 수 없습니다.
-
-고정된 SDK 버전, 레거시 키 및 관련 오류에 대해서는 [내 API 키가 &#39;must be 40 characters long&#39; 오류와 함께 실패하는 이유는 무엇인가요?](/ko/support/models/articles/why-does-my-api-key-fail-with-must-be-40-characters)를 참조하세요.
-
 <div id="arguments">
   ## 인수
 </div>
diff --git a/ko/models/ref/cli/wandb-offline.mdx b/ko/models/ref/cli/wandb-offline.mdx
index 3c54cd9272..8b09f84442 100644
--- a/ko/models/ref/cli/wandb-offline.mdx
+++ b/ko/models/ref/cli/wandb-offline.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb offline
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L3411" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L3504" />
 
 <div id="usage">
   ## 사용
diff --git a/ko/models/ref/cli/wandb-online.mdx b/ko/models/ref/cli/wandb-online.mdx
index c493087a4b..c9ef3a5d31 100644
--- a/ko/models/ref/cli/wandb-online.mdx
+++ b/ko/models/ref/cli/wandb-online.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb online
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L3384" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L3477" />
 
 <div id="usage">
   ## 사용법
diff --git a/ko/models/ref/cli/wandb-pull.mdx b/ko/models/ref/cli/wandb-pull.mdx
index 2dc7b20533..f2bcf877e9 100644
--- a/ko/models/ref/cli/wandb-pull.mdx
+++ b/ko/models/ref/cli/wandb-pull.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb pull
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L3114" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L3225" />
 
 <div id="usage">
   ## 사용
@@ -28,7 +28,6 @@ run을 참조할 때는 run ID를 사용하고, run 인수에 포함되어 있
 entity를 지정하세요.
 
 예를 들어, &quot;foobar&quot; 프로젝트와 &quot;team-awesome&quot; entity에 있는 run ID &quot;abcd1234&quot;인 run에서 파일을 다운로드하려면
-다음을 사용하세요:
 
 ```bash
 wandb pull -p foobar -e team-awesome abcd1234
diff --git a/ko/models/ref/cli/wandb-purge-cache.mdx b/ko/models/ref/cli/wandb-purge-cache.mdx
index 930ca4b94f..1b603b3767 100644
--- a/ko/models/ref/cli/wandb-purge-cache.mdx
+++ b/ko/models/ref/cli/wandb-purge-cache.mdx
@@ -2,9 +2,9 @@
 title: wandb purge-cache
 ---
 
-import { GitHubLink } from "/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx"
+import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L3629" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L3722" />
 
 <div id="usage">
   ## 사용
diff --git a/ko/models/ref/cli/wandb-restore.mdx b/ko/models/ref/cli/wandb-restore.mdx
index 7a1982a220..0d126cceed 100644
--- a/ko/models/ref/cli/wandb-restore.mdx
+++ b/ko/models/ref/cli/wandb-restore.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb restore
 
 import { GitHubLink } from "/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx"
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L3174" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L3272" />
 
 <div id="usage">
   ## 사용
diff --git a/ko/models/ref/cli/wandb-scheduler.mdx b/ko/models/ref/cli/wandb-scheduler.mdx
index 1e1c1c9e68..843ed1b221 100644
--- a/ko/models/ref/cli/wandb-scheduler.mdx
+++ b/ko/models/ref/cli/wandb-scheduler.mdx
@@ -2,9 +2,9 @@
 title: wandb 스케줄러
 ---
 
-import { GitHubLink } from "/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx"
+import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L2099" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L2210" />
 
 <div id="usage">
   ## 사용
diff --git a/ko/models/ref/cli/wandb-server.mdx b/ko/models/ref/cli/wandb-server.mdx
index 9c1705d5a9..fed4a3182d 100644
--- a/ko/models/ref/cli/wandb-server.mdx
+++ b/ko/models/ref/cli/wandb-server.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: W&B 서버
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L2664" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L2775" />
 
 <div id="usage">
   ## 사용
diff --git a/ko/models/ref/cli/wandb-server/wandb-server-start.mdx b/ko/models/ref/cli/wandb-server/wandb-server-start.mdx
index a2c4532a88..592b7520ff 100644
--- a/ko/models/ref/cli/wandb-server/wandb-server-start.mdx
+++ b/ko/models/ref/cli/wandb-server/wandb-server-start.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb server start
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L2669" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L2780" />
 
 <div id="usage">
   ## 사용
@@ -32,8 +32,8 @@ wandb/local 도커 이미지를 pull하여 run합니다. 지정한 호스트
 
 이 command는 W&amp;B Models UI만 시작합니다. 로컬 테스트 용도로만
 제공됩니다. 프로덕션 환경에서는 W&amp;B Kubernetes Operator가 권장되는
-W&amp;B Serv[https://docs.wandb.ai/platform/hosting/self-managed/operator](https://docs.wandb.ai/platform/hosting/self-managed/operator)ged/operator 배포
-방법입니다.
+W&amp;B Server 배포 방법입니다. 자세한 내용은 다음을 참조하세요.
+[https://docs.wandb.ai/platform/hosting/self-managed/operator](https://docs.wandb.ai/platform/hosting/self-managed/operator).
 
 예를 들어, 기본 포트(8080)에서 로컬 W&amp;B 서버를 시작하려면 다음과 같이 하세요:
 
diff --git a/ko/models/ref/cli/wandb-server/wandb-server-stop.mdx b/ko/models/ref/cli/wandb-server/wandb-server-stop.mdx
index 2b2c32a93d..90771e5282 100644
--- a/ko/models/ref/cli/wandb-server/wandb-server-stop.mdx
+++ b/ko/models/ref/cli/wandb-server/wandb-server-stop.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb server stop
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L2811" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L2922" />
 
 <div id="usage">
   ## 사용
diff --git a/ko/models/ref/cli/wandb-status.mdx b/ko/models/ref/cli/wandb-status.mdx
index 23d6c8070a..ab1280ca0e 100644
--- a/ko/models/ref/cli/wandb-status.mdx
+++ b/ko/models/ref/cli/wandb-status.mdx
@@ -2,9 +2,9 @@
 title: wandb status
 ---
 
-import { GitHubLink } from "/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx"
+import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L3455" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L3548" />
 
 <div id="usage">
   ## 사용
diff --git a/ko/models/ref/cli/wandb-sweep.mdx b/ko/models/ref/cli/wandb-sweep.mdx
index e9d918238b..4ec1d2be11 100644
--- a/ko/models/ref/cli/wandb-sweep.mdx
+++ b/ko/models/ref/cli/wandb-sweep.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb 스윕
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L931" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L1038" />
 
 <div id="usage">
   ## 사용
@@ -39,7 +39,7 @@ W&amp;B가 생성하는 스윕의 고유 식별자입니다. 스윕 ID는 W&amp;
 wandb sweep sweep_config.yaml
 ```
 
-스윕을 생성하고 결과를 &quot;team-awesome&quot; 엔터티의
+스윕을 생성하고 결과를 &quot;team-awesome&quot; entity의
 &quot;foobar&quot; 프로젝트에 저장하려면:
 
 ```bash
@@ -54,7 +54,7 @@ sweep&#95;config.yaml의 새 설정을 사용해 스윕 abcd1234를 업데이트
 wandb sweep --update abcd1234 sweep_config.yaml
 ```
 
-&quot;team-awesome&quot; 엔터티와
+&quot;team-awesome&quot; entity와
 &quot;foobar&quot; 프로젝트 아래의 스윕 abcd1234를 중지하려면:
 
 ```bash
diff --git a/ko/models/ref/cli/wandb-sync.mdx b/ko/models/ref/cli/wandb-sync.mdx
index 0b8c8a2361..042ccd4bdd 100644
--- a/ko/models/ref/cli/wandb-sync.mdx
+++ b/ko/models/ref/cli/wandb-sync.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb sync
 
 import { GitHubLink } from "/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx"
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L561" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L563" />
 
 <div id="usage">
   ## 사용
@@ -20,6 +20,10 @@ sync [OPTIONS] [PATH]...
 
 기존 로컬 W&amp;B run 데이터를 클라우드에 업로드합니다.
 
+마이그레이션 참고: 이 명령어는 점진적으로
+`wandb beta sync`로 전환되고 있습니다. 일부 옵션은 레거시 모드에서만 사용할 수 있고, 다른 옵션은
+베타 모드에서만 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 옵션 설명을 참조하세요.
+
 로컬 `wandb` 디렉터리에 있는 오프라인 또는 미완료 Runs를
 W&amp;B 서버로 동기화합니다. PATH가 제공되면 해당 경로의 Runs를 동기화합니다. 경로가
 지정되지 않으면 ./wandb 디렉터리를 검색한 다음 wandb/
@@ -90,24 +94,26 @@ wandb sync --clean --clean-old-hours 48 --clean-force
   ## 옵션
 </div>
 
-| Flag                 | Type      | 설명                                                                                         |
-| -------------------- | --------- | ------------------------------------------------------------------------------------------ |
-| `--id`               | STR       | 기존 run ID에 업로드합니다. **기본값**: None                                                           |
-| `--project, -p`      | STR       | run을 업로드할 프로젝트를 설정합니다. **기본값**: None                                                       |
-| `--entity, -e`       | STR       | 프로젝트에 적용할 entity를 설정합니다. **기본값**: None                                                     |
-| `--job_type`         | STR       | 관련된 Runs를 그룹화할 작업 유형을 설정합니다. **기본값**: None                                                 |
-| `--sync-tensorboard` | BOOL Flag | TensorBoard tfevent 파일을 동기화합니다. 특정 경로에서는 기본적으로 활성화되며, --sync-all에서는 비활성화됩니다. **기본값**: None |
-| `--include-globs`    | STR       | 이 glob 패턴과 일치하는 Runs만 포함합니다(쉼표로 구분). **기본값**: None                                          |
-| `--exclude-globs`    | STR       | 이 glob 패턴과 일치하는 Runs은 제외합니다(쉼표로 구분). **기본값**: None                                          |
-| `--include-online`   | BOOL Flag | 온라인 모드에서 생성된 Runs를 포함합니다. **기본값**: None                                                     |
-| `--include-offline`  | BOOL Flag | 오프라인 모드에서 생성된 Runs를 포함합니다. **기본값**: None                                                    |
-| `--include-synced`   | BOOL Flag | 이미 동기화된 Runs를 포함합니다. **기본값**: None                                                          |
-| `--mark-synced`      | BOOL Flag | 업로드 후 Runs를 동기화된 것으로 표시합니다. **기본값**: True                                                   |
-| `--sync-all`         | BOOL Flag | 로컬 wandb 디렉터리에서 동기화되지 않은 모든 Runs를 동기화합니다. **기본값**: False                                    |
-| `--clean`            | BOOL Flag | 이미 동기화된 Runs의 로컬 데이터를 삭제합니다. **기본값**: False                                                 |
-| `--clean-old-hours`  | INT       | 지정한 시간보다 오래된 동기화된 Runs만 삭제합니다(`--clean`과 함께 사용). **기본값**: 24                                |
-| `--clean-force`      | BOOL Flag | `--clean`이 지정된 경우 확인 프롬프트를 건너뜁니다. **기본값**: False                                           |
-| `--show`             | INT       | 요약에 표시할 Runs 수를 설정합니다. **기본값**: 5                                                           |
-| `--append`           | BOOL Flag | 새 run을 만들지 않고 기존 run에 데이터를 추가합니다. **기본값**: False                                           |
-| `--skip-console`     | BOOL Flag | 콘솔 로그 업로드를 건너뜁니다. **기본값**: False                                                           |
-| `--replace-tags`     | STR       | 동기화 중에 tags 이름을 변경합니다. 쉼표로 구분된 &#39;old=new&#39; 쌍을 사용합니다. **기본값**: None                   |
\ No newline at end of file
+| Flag                                 | Type      | 설명                                                                                                    |
+| ------------------------------------ | --------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| `--yes`                              | BOOL Flag | (베타 전용) 확인을 요청하지 않습니다. **기본값**: False                                                                 |
+| `--id`                               | STR       | 기존 Run ID로 업로드합니다. **기본값**: None                                                                      |
+| `--project, -p`                      | STR       | run을 업로드할 프로젝트를 설정합니다. **기본값**: None                                                                  |
+| `--entity, -e`                       | STR       | 프로젝트의 범위를 지정할 엔터티를 설정합니다. **기본값**: None                                                               |
+| `--job_type`                         | STR       | 관련 Runs를 그룹화할 작업 유형을 설정합니다. **기본값**: None                                                             |
+| `--sync-tensorboard`                 | BOOL Flag | (레거시 전용) TensorBoard tfevent 파일을 동기화합니다. 특정 경로에서는 기본적으로 활성화되며, `--sync-all`에서는 비활성화됩니다. **기본값**: None |
+| `--include-globs`                    | STR       | (레거시 전용) 이 glob 패턴(쉼표로 구분)과 일치하는 Runs만 포함합니다. **기본값**: None                                           |
+| `--exclude-globs`                    | STR       | (레거시 전용) 이 glob 패턴(쉼표로 구분)과 일치하는 Runs를 제외합니다. **기본값**: None                                           |
+| `--include-online, --no-skip-online` | BOOL Flag | 온라인 모드에서 생성된 Runs를 포함합니다. **기본값**: None                                                               |
+| `--include-offline`                  | BOOL Flag | (레거시 전용) 오프라인 모드에서 생성된 Runs를 포함합니다. **기본값**: None                                                     |
+| `--include-synced, --no-skip-synced` | BOOL Flag | 이미 동기화된 Runs를 포함합니다. **기본값**: None                                                                    |
+| `--mark-synced`                      | BOOL Flag | (레거시 전용) 업로드 후 Runs를 동기화된 것으로 표시합니다. **기본값**: True                                                    |
+| `--sync-all`                         | BOOL Flag | (레거시 전용) 로컬 `wandb` 디렉터리에서 동기화되지 않은 모든 Runs를 동기화합니다. **기본값**: False                                   |
+| `--clean`                            | BOOL Flag | (레거시 전용) 이미 동기화된 Runs의 로컬 데이터를 삭제합니다. **기본값**: False                                                  |
+| `--clean-old-hours`                  | INT       | 지정한 시간보다 오래된 동기화된 Runs만 삭제합니다(`--clean`과 함께 사용). **기본값**: 24                                          |
+| `--clean-force`                      | BOOL Flag | `--clean`이 지정된 경우 확인 요청을 건너뜁니다. **기본값**: False                                                        |
+| `--show`                             | INT       | summary에 표시할 Runs 수를 설정합니다. **기본값**: 5                                                                |
+| `--append`                           | BOOL Flag | (레거시 전용) 새 run을 생성하는 대신 기존 run에 데이터를 추가합니다. **기본값**: False                                            |
+| `--skip-console`                     | BOOL Flag | (레거시 전용) 콘솔 로그 업로드를 건너뜁니다. **기본값**: False                                                             |
+| `--replace-tags`                     | STR       | 동기화 중 태그 이름을 변경합니다. 쉼표로 구분된 &#39;old=new&#39; 쌍을 사용하세요. **기본값**: None                                 |
+| `--legacy`                           | BOOL Flag | `wandb beta sync`로 전달하지 않고 레거시 동작을 강제합니다. **기본값**: False                                              |
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/cli/wandb-verify.mdx b/ko/models/ref/cli/wandb-verify.mdx
index 4e41e39785..4739ff8f46 100644
--- a/ko/models/ref/cli/wandb-verify.mdx
+++ b/ko/models/ref/cli/wandb-verify.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ title: wandb verify
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/v0.28.0/wandb/cli/cli.py#L3553" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/cli/cli.py#L3646" />
 
 <div id="usage">
   ## 사용
diff --git a/ko/models/ref/python.mdx b/ko/models/ref/python.mdx
index 8a2cac946e..84a1e15389 100644
--- a/ko/models/ref/python.mdx
+++ b/ko/models/ref/python.mdx
@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-title: Python SDK 0.28.0
+title: Python SDK 0.28.1
 description: "설치 지침, 클래스, 함수 문서를 포함한 W&B Python SDK API 레퍼런스를 살펴보세요."
 module:
 ---
diff --git a/ko/models/ref/python/automations/automation.mdx b/ko/models/ref/python/automations/automation.mdx
index 95fe585e66..4da5e5ed7a 100644
--- a/ko/models/ref/python/automations/automation.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/automations/automation.mdx
@@ -1,47 +1,41 @@
 ---
 title: Automation
-namespace: automations_namespace
-python_object_type: class
+kind: 클래스
+namespace: wandb.automations.automations
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/automations.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/automations.py#L19" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `Automation`
-
-편집할 수 있는 저장된 W&amp;B 자동화의 로컬 인스턴스입니다.
-
-### <kbd>메서드</kbd> `Automation.__init__`
+## <kbd>클래스</kbd> wandb.automations.Automation
 
 ```python
-__init__(
-    typename__: 'Literal['Trigger']' = 'Trigger',
-    id: 'str',
-    created_at: 'datetime',
-    updated_at: 'datetime.datetime | None' = None,
-    name: 'str',
-    description: 'str | None',
-    enabled: 'bool',
-    scope: 'wandb.automations.scopes._ArtifactSequenceScope | wandb.automations.scopes._ArtifactPortfolioScope | wandb.automations.scopes.ProjectScope',
-    event: 'SavedEvent',
-    action: 'wandb.automations.actions.SavedLaunchJobAction | wandb.automations.actions.SavedNotificationAction | wandb.automations.actions.SavedWebhookAction | wandb.automations.actions.SavedNoOpAction'
-) → None
+*,
+__typename: Literal['Trigger'] = 'Trigger',
+id: Annotated[str, Strict(strict=True)],
+createdAt: datetime.datetime,
+updatedAt: datetime.datetime | None = None,
+name: str,
+description: str | None,
+enabled: bool,
+scope: Annotated[Union[wandb.automations.scopes._ArtifactSequenceScope, wandb.automations.scopes._ArtifactPortfolioScope, wandb.automations.scopes.ProjectScope, Annotated[wandb.automations.scopes.TeamScope | wandb.automations.scopes.OrgScope, BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='entity_type', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)]], BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='typename__', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)],
+event: wandb.automations.events.SavedEvent,
+action: Annotated[wandb.automations.actions.SavedLaunchJobAction | wandb.automations.actions.SavedNotificationAction | wandb.automations.actions.SavedWebhookAction | wandb.automations.actions.SavedNoOpAction, BeforeValidator(func=<function parse_saved_action>, json_schema_input_type=PydanticUndefined)]
 ```
 
-**인수:**
-
-* `typename__` (Literal[&#39;Trigger&#39;]):
-* `id` (str):
-* `created_at` (datetime): 이 자동화가 생성된 날짜와 시간입니다.
-* `updated_at` (datetime.datetime | None): 해당하는 경우, 이 자동화가 마지막으로 업데이트된 날짜와 시간입니다.
-* `name` (str): 이 자동화의 이름입니다.
-* `description` (str | None): 이 자동화에 대한 선택 사항인 설명입니다.
-* `enabled` (bool): 이 자동화가 활성화되어 있는지 여부입니다. 활성화된 자동화만 트리거됩니다.
-* `scope` (wandb.automations.scopes.&#95;ArtifactSequenceScope | wandb.automations.scopes.&#95;ArtifactPortfolioScope | wandb.automations.scopes.ProjectScope): 트리거 이벤트가 발생해야 하는 범위입니다.
-* `event` (SavedEvent): 이 자동화를 트리거하는 이벤트입니다.
-* `action` (wandb.automations.actions.SavedLaunchJobAction | wandb.automations.actions.SavedNotificationAction | wandb.automations.actions.SavedWebhookAction | wandb.automations.actions.SavedNoOpAction): 이 자동화가 트리거될 때 실행되는 액션입니다.
-
-**반환값:**
-`Automation` 객체입니다.
\ No newline at end of file
+편집을 지원하는 저장된 W&amp;B 자동화의 로컬 인스턴스.
+
+<div id="args">
+  ## 인수
+</div>
+
+* `id`:
+* `createdAt`: 이 자동화가 생성된 날짜와 시간입니다.
+* `updatedAt`: 해당하는 경우, 이 자동화가 마지막으로 업데이트된 날짜와 시간입니다.
+* `name`: 이 자동화의 이름입니다.
+* `description`: 이 자동화에 대한 선택 사항인 설명입니다.
+* `enabled`: 이 자동화가 활성화되어 있는지 여부입니다. 활성화된 자동화만 트리거됩니다.
+* `scope`: 트리거 이벤트가 발생해야 하는 범위입니다.
+* `event`: 이 자동화를 트리거하는 이벤트입니다.
+* `action`: 이 자동화가 트리거될 때 실행되는 액션입니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/automations/donothing.mdx b/ko/models/ref/python/automations/donothing.mdx
index 237eaf46dc..f1d0ddbcab 100644
--- a/ko/models/ref/python/automations/donothing.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/automations/donothing.mdx
@@ -1,32 +1,28 @@
 ---
 title: DoNothing
-namespace: automations_namespace
-python_object_type: class
+kind: class
+namespace: wandb.automations.actions
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/actions.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/actions.py#L208" />
 
+## <kbd>클래스</kbd> wandb.automations.DoNothing
 
-## <kbd>클래스</kbd> `DoNothing`
+```python
+*,
+no_op: Annotated[bool, BeforeValidator(func=<function default_if_none>, json_schema_input_type=PydanticUndefined)] = True,
+action_type: Literal[NO_OP] = NO_OP
+```
 
 의도적으로 아무 작업도 수행하지 않는 자동화 액션을 정의합니다.
 
-### <kbd>방법</kbd> `DoNothing.__init__`
-
-```python
-__init__(
-    no_op: 'bool' = True,
-    action_type: 'Literal[NO_OP]' = NO_OP
-) → None
-```
+<div id="args">
+  ## 인수
+</div>
 
-**매개변수:**
+* `no_op`: 백엔드 스키마 requirements를 충족하기 위해서만 존재하는 플레이스홀더 필드입니다.
 
-* `no_op` (bool): 백엔드 스키마 requirements를 충족하기 위해서만 존재하는 플레이스홀더 필드입니다.
   값은 무시되므로 이 필드를 명시적으로 설정할 필요가 없습니다.
-* `action_type` (Literal[NO&#95;OP]):
-
-**반환값:**
-`DoNothing` 객체입니다.
+* `action_type`: 
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/automations/metricchangefilter.mdx b/ko/models/ref/python/automations/metricchangefilter.mdx
index e742557f78..eb4d1506cf 100644
--- a/ko/models/ref/python/automations/metricchangefilter.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/automations/metricchangefilter.mdx
@@ -1,47 +1,43 @@
 ---
 title: MetricChangeFilter
-namespace: automations_namespace
-python_object_type: class
+kind: 클래스
+namespace: wandb.automations._run_metric_filters
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/_filters/run_metrics.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/_run_metric_filters.py#L153" />
 
+## <kbd>클래스</kbd> wandb.automations.MetricChangeFilter
 
-## <kbd>class</kbd> `MetricChangeFilter`
+```python
+*,
+name: str,
+agg_op: wandb.automations._run_metric_filters.Agg | None = None,
+current_window_size: Annotated[int, Gt(gt=0)] = 1,
+cmp: NoneType = None,
+change_amount: Union[Annotated[int, Gt(gt=0)], Annotated[float, Gt(gt=0)]],
+prior_window_size: Annotated[int, Gt(gt=0)] = <factory>,
+change_type: wandb.automations._run_metric_filters.ChangeType,
+change_dir: wandb.automations._run_metric_filters.ChangeDir
+```
 
 메트릭 값의 **변화**를 사용자 정의 임곗값과 비교하는 필터입니다.
 
 변화는 &quot;텀블링&quot; 윈도우에서 계산됩니다. 즉, 현재 윈도우와
 겹치지 않는 직전 윈도우 간의 차이입니다.
 
-### <kbd>방법</kbd> `MetricChangeFilter.__init__`
-
-```python
-__init__(
-    name: 'str',
-    agg: 'wandb.automations._filters.run_metrics.Agg | None' = None,
-    window: 'int' = 1,
-    cmp: 'None' = None,
-    threshold: 'Annotated | Annotated',
-    prior_window: 'int' = None,
-    change_type: 'ChangeType',
-    change_dir: 'ChangeDir'
-) → None
-```
+<div id="args">
+  ## 인수
+</div>
 
-**매개변수:**
+* `name`:
+* `agg_op`:
+* `current_window_size`:
+* `cmp`: 무시됩니다.
+* `change_amount`:
+* `prior_window_size`: &quot;이전&quot; 메트릭 집계 윈도우의 크기(`agg`가 `None`이면 무시됨).
 
-* `name` (str):
-* `agg` (wandb.automations.&#95;filters.run&#95;metrics.Agg | None):
-* `window` (int):
-* `cmp` (None): 무시됩니다.
-* `threshold` (Union[Annotated, Annotated]):
-* `prior_window` (int): &quot;이전&quot; 메트릭 집계 윈도우의 크기(`agg`가 `None`이면 무시됨).
   생략하면 현재 윈도우 크기가 기본값으로 사용됩니다.
-* `change_type` (ChangeType):
-* `change_dir` (ChangeDir):
-
-**반환값:**
-`MetricChangeFilter` 객체.
\ No newline at end of file
+* `change_type`:
+* `change_dir`: 
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/automations/metricthresholdfilter.mdx b/ko/models/ref/python/automations/metricthresholdfilter.mdx
index 3633d49e77..f735406739 100644
--- a/ko/models/ref/python/automations/metricthresholdfilter.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/automations/metricthresholdfilter.mdx
@@ -1,39 +1,34 @@
 ---
 title: MetricThresholdFilter
-namespace: automations_namespace
-python_object_type: class
+kind: 클래스
+namespace: wandb.automations._run_metric_filters
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/_filters/run_metrics.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/_run_metric_filters.py#L126" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `MetricThresholdFilter`
-
-사용자가 정의한 임계값과 **절대값 기준** metric 값을 비교하는 필터입니다.
-
-이 값은 단일 값일 수도 있고, 여러 값에 대한 윈도우 구간에서 집계된 결과일 수도 있습니다.
-
-### <kbd>메서드</kbd> `MetricThresholdFilter.__init__`
+## <kbd>클래스</kbd> wandb.automations.MetricThresholdFilter
 
 ```python
-__init__(
-    name: 'str',
-    agg: 'wandb.automations._filters.run_metrics.Agg | None' = None,
-    window: 'int' = 1,
-    cmp: 'Literal['$gte', '$gt', '$lt', '$lte']',
-    threshold: 'Annotated | Annotated'
-) → None
+*,
+name: str,
+agg_op: wandb.automations._run_metric_filters.Agg | None = None,
+window_size: Annotated[int, Gt(gt=0)] = 1,
+cmp_op: Literal['$gte', '$gt', '$lt', '$lte'],
+threshold: Union[Annotated[int, Strict(strict=True)], Annotated[float, Strict(strict=True)]]
 ```
 
-**인수:**
+사용자가 정의한 임계값과 **절대값 기준** 메트릭 값을 비교하는 필터입니다.
+
+이 값은 단일 값일 수도 있고, 여러 값에 대한 윈도우 구간에서 집계된 결과일 수도 있습니다.
 
-* `name` (str):
-* `agg` (wandb.automations.&#95;filters.run&#95;metrics.Agg | None):
-* `window` (int):
-* `cmp` (Literal[&#39;$gte&#39;, &#39;$gt&#39;, &#39;$lt&#39;, &#39;$lte&#39;]): 메트릭 값(왼쪽)과 임계값(오른쪽)을 비교하는 연산자.
-* `threshold` (Union[Annotated, Annotated]):
+<div id="args">
+  ## 인수
+</div>
 
-**반환값:**
-`MetricThresholdFilter` 객체를 반환합니다.
\ No newline at end of file
+* `name`:
+* `agg_op`:
+* `window_size`:
+* `cmp_op`: 메트릭 값(왼쪽)과 임계값(오른쪽)을 비교하는 연산자.
+* `threshold`: 
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/automations/metriczscorefilter.mdx b/ko/models/ref/python/automations/metriczscorefilter.mdx
index 8365346693..320c585fe3 100644
--- a/ko/models/ref/python/automations/metriczscorefilter.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/automations/metriczscorefilter.mdx
@@ -1,35 +1,30 @@
 ---
 title: MetricZScoreFilter
-namespace: automations_namespace
-python_object_type: class
+kind: class
+namespace: wandb.automations._run_metric_filters
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/_filters/run_metrics.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/_run_metric_filters.py#L202" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `MetricZScoreFilter`
-
-메트릭의 z-score를 사용자 정의 임계값과 비교하는 필터입니다.
-
-### <kbd>방법</kbd> `MetricZScoreFilter.__init__`
+## <kbd>class</kbd> wandb.automations.MetricZScoreFilter
 
 ```python
-__init__(
-    name: 'str',
-    window: 'int' = 30,
-    threshold: 'Annotated | Annotated' = 3.0,
-    change_dir: 'ChangeDir' = ANY
-) → None
+*,
+name: str,
+window_size: Annotated[int, Gt(gt=0)] = 30,
+threshold: Union[Annotated[int, Gt(gt=0)], Annotated[float, Gt(gt=0)]] = 3.0,
+change_dir: wandb.automations._run_metric_filters.ChangeDir = ANY
 ```
 
-**매개변수:**
+메트릭의 z-score를 사용자 정의 임계값과 비교하는 필터입니다.
 
-* `name` (str): 관찰할 메트릭의 이름입니다.
-* `window` (int): 메트릭의 평균과 표준편차를 계산할 윈도우 크기입니다.
-* `threshold` (Union[Annotated, Annotated]): z-score의 임계값입니다.
-* `change_dir` (ChangeDir): 모니터링할 z-score 변화 방향입니다.
+<div id="args">
+  ## 인수
+</div>
 
-**반환값:**
-`MetricZScoreFilter` 객체입니다.
+* `name`: 관찰할 메트릭의 이름입니다.
+* `window_size`: 메트릭의 평균과 표준편차를 계산할 윈도우 크기입니다.
+* `threshold`: z-score의 임계값입니다.
+* `change_dir`: 모니터링할 z-score 변화 방향입니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/automations/newautomation.mdx b/ko/models/ref/python/automations/newautomation.mdx
index 1b115f3941..2d1c79fcd7 100644
--- a/ko/models/ref/python/automations/newautomation.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/automations/newautomation.mdx
@@ -1,45 +1,40 @@
 ---
 title: NewAutomation
-namespace: automations_namespace
-python_object_type: class
+kind: 클래스
+namespace: wandb.automations.automations
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/automations.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/automations.py#L51" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `NewAutomation`
-
-생성될 새 자동화입니다.
-
-### <kbd>방법</kbd> `NewAutomation.__init__`
+## <kbd>클래스</kbd> wandb.automations.NewAutomation
 
 ```python
-__init__(
-    name: 'str | None' = None,
-    description: 'str | None' = None,
-    enabled: 'bool | None' = None,
-    event: 'Annotated | None' = None,
-    action: 'Annotated | None' = None
-) → None
+*,
+name: str | None = None,
+description: str | None = None,
+enabled: bool | None = None,
+event: Optional[Annotated[wandb.automations.events.OnLinkArtifact | wandb.automations.events.OnAddArtifactAlias | wandb.automations.events.OnAddArtifactTag | wandb.automations.events.OnRemoveArtifactTag | wandb.automations.events.OnAddCollectionTag | wandb.automations.events.OnRemoveCollectionTag | wandb.automations.events.OnCreateArtifact | wandb.automations.events.OnUnlinkArtifact | wandb.automations.events.OnRunMetric | wandb.automations.events.OnRunState, FieldInfo(annotation=NoneType, required=True, discriminator='event_type')]] = None,
+action: Optional[Annotated[wandb.automations.actions.SendNotification | wandb.automations.actions.SendWebhook | wandb.automations.actions.DoNothing, BeforeValidator(func=<function parse_input_action>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), FieldInfo(annotation=NoneType, required=True, discriminator='action_type')]] = None
 ```
 
-**매개변수:**
-
-* `name` (str | None): 이 자동화의 이름입니다.
-* `description` (str | None): 이 자동화에 대한 선택 사항인 설명입니다.
-* `enabled` (bool | None): 이 자동화의 활성화 여부입니다. 활성화된 자동화만 트리거됩니다.
-* `event` (Optional[Annotated]): 이 자동화를 트리거하는 이벤트입니다.
-* `action` (Optional[Annotated]): 이 자동화가 트리거될 때 실행되는 action입니다.
+새로 생성할 자동화입니다.
 
-**반환값:**
-`NewAutomation` 객체입니다.
+<div id="args">
+  ## 매개변수
+</div>
 
-### <kbd>속성</kbd> `NewAutomation.scope`
+* `name`: 이 자동화의 이름입니다.
+* `description`: 이 자동화에 대한 선택 사항인 설명입니다.
+* `enabled`: 이 자동화의 활성화 여부입니다. 활성화된 자동화만 트리거됩니다.
+* `event`: 이 자동화를 트리거하는 이벤트입니다.
+* `action`: 이 자동화가 트리거될 때 실행되는 action입니다.
 
-트리거 이벤트가 발생하는 범위입니다.
+<div id="properties">
+  ## 속성
+</div>
 
-**반환값:**
+### <kbd>속성</kbd> 범위
 
-* `AutomationScope | None`: 범위 속성 값입니다.
\ No newline at end of file
+트리거 이벤트가 발생하는 범위입니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/automations/onaddartifactalias.mdx b/ko/models/ref/python/automations/onaddartifactalias.mdx
index 9c58e2f083..49ebc84091 100644
--- a/ko/models/ref/python/automations/onaddartifactalias.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/automations/onaddartifactalias.mdx
@@ -1,21 +1,38 @@
 ---
 title: OnAddArtifactAlias
-namespace: automations_namespace
-python_object_type: class
+kind: 클래스
+namespace: wandb.automations.events
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py#L268" />
 
+## <kbd>클래스</kbd> wandb.automations.OnAddArtifactAlias
 
-## <kbd>class</kbd> `OnAddArtifactAlias`
+```python
+*,
+event_type: Literal[ADD_ARTIFACT_ALIAS] = ADD_ARTIFACT_ALIAS,
+scope: Annotated[Union[wandb.automations.scopes._ArtifactSequenceScope, wandb.automations.scopes._ArtifactPortfolioScope, wandb.automations.scopes.ProjectScope, Annotated[wandb.automations.scopes.TeamScope | wandb.automations.scopes.OrgScope, BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='entity_type', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)]], BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='typename__', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)],
+filter: Annotated[wandb.automations._filters.operators.And | wandb.automations._filters.operators.Or | wandb.automations._filters.operators.Nor | wandb.automations._filters.operators.Not | wandb.automations._filters.operators.Lt | wandb.automations._filters.operators.Gt | wandb.automations._filters.operators.Lte | wandb.automations._filters.operators.Gte | wandb.automations._filters.operators.Eq | wandb.automations._filters.operators.Ne | wandb.automations._filters.operators.In | wandb.automations._filters.operators.NotIn | wandb.automations._filters.operators.Exists | wandb.automations._filters.operators.Regex | wandb.automations._filters.operators.Contains | wandb.automations._filters.operators.Size | wandb.automations._filters.operators.All | wandb.automations._filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any], Json, BeforeValidator(func=<function ensure_json>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), PlainSerializer(func=<function to_json>, return_type=PydanticUndefined, when_used='always'), AfterValidator(func=<function wrap_mutation_event_filter>)] = And(())
+```
+
+아티팩트에 새 별칭이 부여됩니다.
+
+<div id="args">
+  ## 인수
+</div>
 
-artifact에 새 alias가 지정됩니다.
+* `event_type`:
+* `scope`: 이벤트의 범위입니다.
+* `filter`: 있는 경우, 이 이벤트가 트리거되기 위해 필요한 추가 조건입니다.
+
+<div id="examples">
+  ## 예시
+</div>
 
-예시:
 collection &quot;my-collection&quot;의
-임의의 artifact에 alias &quot;prod&quot;가 지정될 때마다 트리거되는 이벤트를 정의합니다:
+임의의 아티팩트에 별칭 &quot;prod&quot;가 지정될 때마다 트리거되는 이벤트를 정의합니다:
 
 ```python
 from wandb import Api
@@ -28,24 +45,4 @@ event = OnAddArtifactAlias(
     scope=collection,
     filter=ArtifactEvent.alias.eq("prod"),
 )
-```
-
-
-### <kbd>방법</kbd> `OnAddArtifactAlias.__init__`
-
-```python
-__init__(
-    event_type: 'Literal[ADD_ARTIFACT_ALIAS]' = ADD_ARTIFACT_ALIAS,
-    scope: 'wandb.automations.scopes._ArtifactSequenceScope | wandb.automations.scopes._ArtifactPortfolioScope | wandb.automations.scopes.ProjectScope',
-    filter: 'wandb.automations._filters.operators.And | wandb.automations._filters.operators.Or | wandb.automations._filters.operators.Nor | wandb.automations._filters.operators.Not | wandb.automations._filters.operators.Lt | wandb.automations._filters.operators.Gt | wandb.automations._filters.operators.Lte | wandb.automations._filters.operators.Gte | wandb.automations._filters.operators.Eq | wandb.automations._filters.operators.Ne | wandb.automations._filters.operators.In | wandb.automations._filters.operators.NotIn | wandb.automations._filters.operators.Exists | wandb.automations._filters.operators.Regex | wandb.automations._filters.operators.Contains | wandb.automations._filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any]' = And(())
-) → None
-```
-
-**인수:**
-
-* `event_type` (Literal[ADD&#95;ARTIFACT&#95;ALIAS]):
-* `scope` (wandb.automations.scopes.&#95;ArtifactSequenceScope | wandb.automations.scopes.&#95;ArtifactPortfolioScope | wandb.automations.scopes.ProjectScope): 이벤트의 범위입니다.
-* `filter` (wandb.automations.&#95;filters.operators.And | wandb.automations.&#95;filters.operators.Or | wandb.automations.&#95;filters.operators.Nor | wandb.automations.&#95;filters.operators.Not | wandb.automations.&#95;filters.operators.Lt | wandb.automations.&#95;filters.operators.Gt | wandb.automations.&#95;filters.operators.Lte | wandb.automations.&#95;filters.operators.Gte | wandb.automations.&#95;filters.operators.Eq | wandb.automations.&#95;filters.operators.Ne | wandb.automations.&#95;filters.operators.In | wandb.automations.&#95;filters.operators.NotIn | wandb.automations.&#95;filters.operators.Exists | wandb.automations.&#95;filters.operators.Regex | wandb.automations.&#95;filters.operators.Contains | wandb.automations.&#95;filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any]): 있는 경우, 이 이벤트가 트리거되기 위해 필요한 추가 조건입니다.
-
-**반환값:**
-`OnAddArtifactAlias` 객체입니다.
\ No newline at end of file
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/automations/onaddartifacttag.mdx b/ko/models/ref/python/automations/onaddartifacttag.mdx
index 41d0e97ff4..1e76736ec2 100644
--- a/ko/models/ref/python/automations/onaddartifacttag.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/automations/onaddartifacttag.mdx
@@ -1,18 +1,36 @@
 ---
 title: OnAddArtifactTag
-namespace: automations_namespace
-python_object_type: 클래스
+kind: 클래스
+namespace: wandb.automations.events
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py#L292" />
 
-## <kbd>클래스</kbd> `OnAddArtifactTag`
+## <kbd>클래스</kbd> wandb.automations.OnAddArtifactTag
+
+```python
+*,
+event_type: Literal[ADD_ARTIFACT_TAG] = ADD_ARTIFACT_TAG,
+scope: Annotated[Union[wandb.automations.scopes._ArtifactSequenceScope, wandb.automations.scopes._ArtifactPortfolioScope, wandb.automations.scopes.ProjectScope, Annotated[wandb.automations.scopes.TeamScope | wandb.automations.scopes.OrgScope, BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='entity_type', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)]], BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='typename__', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)],
+filter: Annotated[wandb.automations._filters.operators.And | wandb.automations._filters.operators.Or | wandb.automations._filters.operators.Nor | wandb.automations._filters.operators.Not | wandb.automations._filters.operators.Lt | wandb.automations._filters.operators.Gt | wandb.automations._filters.operators.Lte | wandb.automations._filters.operators.Gte | wandb.automations._filters.operators.Eq | wandb.automations._filters.operators.Ne | wandb.automations._filters.operators.In | wandb.automations._filters.operators.NotIn | wandb.automations._filters.operators.Exists | wandb.automations._filters.operators.Regex | wandb.automations._filters.operators.Contains | wandb.automations._filters.operators.Size | wandb.automations._filters.operators.All | wandb.automations._filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any], Json, BeforeValidator(func=<function ensure_json>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), PlainSerializer(func=<function to_json>, return_type=PydanticUndefined, when_used='always'), AfterValidator(func=<function wrap_mutation_event_filter>)] = And(())
+```
 
 아티팩트 버전에 새 태그가 부여됩니다.
 
-예시:
+<div id="args">
+  ## 인수
+</div>
+
+* `event_type`:
+* `scope`: 이벤트의 범위입니다.
+* `filter`: 이 이벤트가 트리거되기 위해 필요한 추가 조건이 있다면 이를 지정합니다.
+
+<div id="examples">
+  ## 예시
+</div>
+
 컬렉션 &quot;my-collection&quot;의 아티팩트 버전에 태그 &quot;prod&quot;가 부여될 때마다 트리거되는 이벤트를 정의합니다:
 
 ```python
@@ -26,23 +44,4 @@ event = OnAddArtifactTag(
     scope=collection,
     filter=ArtifactEvent.tag.eq("prod"),
 )
-```
-
-### <kbd>방법</kbd> `OnAddArtifactTag.__init__`
-
-```python
-__init__(
-    event_type: 'Literal[ADD_ARTIFACT_TAG]' = ADD_ARTIFACT_TAG,
-    scope: 'wandb.automations.scopes._ArtifactSequenceScope | wandb.automations.scopes._ArtifactPortfolioScope | wandb.automations.scopes.ProjectScope',
-    filter: 'wandb.automations._filters.operators.And | wandb.automations._filters.operators.Or | wandb.automations._filters.operators.Nor | wandb.automations._filters.operators.Not | wandb.automations._filters.operators.Lt | wandb.automations._filters.operators.Gt | wandb.automations._filters.operators.Lte | wandb.automations._filters.operators.Gte | wandb.automations._filters.operators.Eq | wandb.automations._filters.operators.Ne | wandb.automations._filters.operators.In | wandb.automations._filters.operators.NotIn | wandb.automations._filters.operators.Exists | wandb.automations._filters.operators.Regex | wandb.automations._filters.operators.Contains | wandb.automations._filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any]' = And(())
-) → None
-```
-
-**인수:**
-
-* `event_type` (Literal[ADD&#95;ARTIFACT&#95;TAG]):
-* `scope` (wandb.automations.scopes.&#95;ArtifactSequenceScope | wandb.automations.scopes.&#95;ArtifactPortfolioScope | wandb.automations.scopes.ProjectScope): 이벤트의 범위입니다.
-* `filter` (wandb.automations.&#95;filters.operators.And | wandb.automations.&#95;filters.operators.Or | wandb.automations.&#95;filters.operators.Nor | wandb.automations.&#95;filters.operators.Not | wandb.automations.&#95;filters.operators.Lt | wandb.automations.&#95;filters.operators.Gt | wandb.automations.&#95;filters.operators.Lte | wandb.automations.&#95;filters.operators.Gte | wandb.automations.&#95;filters.operators.Eq | wandb.automations.&#95;filters.operators.Ne | wandb.automations.&#95;filters.operators.In | wandb.automations.&#95;filters.operators.NotIn | wandb.automations.&#95;filters.operators.Exists | wandb.automations.&#95;filters.operators.Regex | wandb.automations.&#95;filters.operators.Contains | wandb.automations.&#95;filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any]): 이 이벤트가 트리거되기 위해 필요한 추가 조건이 있다면 이를 지정합니다.
-
-**반환값:**
-`OnAddArtifactTag` 객체입니다.
\ No newline at end of file
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/automations/onaddcollectiontag.mdx b/ko/models/ref/python/automations/onaddcollectiontag.mdx
index 779156b533..e1e06e6485 100644
--- a/ko/models/ref/python/automations/onaddcollectiontag.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/automations/onaddcollectiontag.mdx
@@ -1,32 +1,28 @@
 ---
 title: OnAddCollectionTag
-namespace: automations_namespace
-python_object_type: 클래스
+kind: 클래스
+namespace: wandb.automations.events
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py#L322" />
 
-## <kbd>클래스</kbd> `OnAddCollectionTag`
-
-아티팩트 컬렉션에 새 태그가 부여됩니다.
-
-### <kbd>방법</kbd> `OnAddCollectionTag.__init__`
+## <kbd>클래스</kbd> wandb.automations.OnAddCollectionTag
 
 ```python
-__init__(
-    event_type: 'Literal[ADD_COLLECTION_TAG]' = ADD_COLLECTION_TAG,
-    scope: 'wandb.automations.scopes._ArtifactSequenceScope | wandb.automations.scopes._ArtifactPortfolioScope | wandb.automations.scopes.ProjectScope',
-    filter: 'wandb.automations._filters.operators.And | wandb.automations._filters.operators.Or | wandb.automations._filters.operators.Nor | wandb.automations._filters.operators.Not | wandb.automations._filters.operators.Lt | wandb.automations._filters.operators.Gt | wandb.automations._filters.operators.Lte | wandb.automations._filters.operators.Gte | wandb.automations._filters.operators.Eq | wandb.automations._filters.operators.Ne | wandb.automations._filters.operators.In | wandb.automations._filters.operators.NotIn | wandb.automations._filters.operators.Exists | wandb.automations._filters.operators.Regex | wandb.automations._filters.operators.Contains | wandb.automations._filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any]' = And(())
-) → None
+*,
+event_type: Literal[ADD_COLLECTION_TAG] = ADD_COLLECTION_TAG,
+scope: Annotated[Union[wandb.automations.scopes._ArtifactSequenceScope, wandb.automations.scopes._ArtifactPortfolioScope, wandb.automations.scopes.ProjectScope, Annotated[wandb.automations.scopes.TeamScope | wandb.automations.scopes.OrgScope, BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='entity_type', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)]], BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='typename__', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)],
+filter: Annotated[wandb.automations._filters.operators.And | wandb.automations._filters.operators.Or | wandb.automations._filters.operators.Nor | wandb.automations._filters.operators.Not | wandb.automations._filters.operators.Lt | wandb.automations._filters.operators.Gt | wandb.automations._filters.operators.Lte | wandb.automations._filters.operators.Gte | wandb.automations._filters.operators.Eq | wandb.automations._filters.operators.Ne | wandb.automations._filters.operators.In | wandb.automations._filters.operators.NotIn | wandb.automations._filters.operators.Exists | wandb.automations._filters.operators.Regex | wandb.automations._filters.operators.Contains | wandb.automations._filters.operators.Size | wandb.automations._filters.operators.All | wandb.automations._filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any], Json, BeforeValidator(func=<function ensure_json>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), PlainSerializer(func=<function to_json>, return_type=PydanticUndefined, when_used='always'), AfterValidator(func=<function wrap_mutation_event_filter>)] = And(())
 ```
 
-**인수:**
+아티팩트 컬렉션에 새 태그가 부여됩니다.
 
-* `event_type` (Literal[ADD&#95;COLLECTION&#95;TAG]):
-* `scope` (wandb.automations.scopes.&#95;ArtifactSequenceScope | wandb.automations.scopes.&#95;ArtifactPortfolioScope | wandb.automations.scopes.ProjectScope): 이벤트의 범위입니다.
-* `filter` (wandb.automations.&#95;filters.operators.And | wandb.automations.&#95;filters.operators.Or | wandb.automations.&#95;filters.operators.Nor | wandb.automations.&#95;filters.operators.Not | wandb.automations.&#95;filters.operators.Lt | wandb.automations.&#95;filters.operators.Gt | wandb.automations.&#95;filters.operators.Lte | wandb.automations.&#95;filters.operators.Gte | wandb.automations.&#95;filters.operators.Eq | wandb.automations.&#95;filters.operators.Ne | wandb.automations.&#95;filters.operators.In | wandb.automations.&#95;filters.operators.NotIn | wandb.automations.&#95;filters.operators.Exists | wandb.automations.&#95;filters.operators.Regex | wandb.automations.&#95;filters.operators.Contains | wandb.automations.&#95;filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any]): 이 이벤트가 트리거되기 위해 필요한 추가 조건이 있으면 지정합니다.
+<div id="args">
+  ## 인수
+</div>
 
-**반환값:**
-`OnAddCollectionTag` 객체입니다.
\ No newline at end of file
+* `event_type`:
+* `scope`: 이벤트의 범위입니다.
+* `filter`: 이 이벤트가 트리거되기 위해 필요한 추가 조건이 있으면 지정합니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/automations/oncreateartifact.mdx b/ko/models/ref/python/automations/oncreateartifact.mdx
index 0459333b37..bd2871012b 100644
--- a/ko/models/ref/python/automations/oncreateartifact.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/automations/oncreateartifact.mdx
@@ -1,20 +1,37 @@
 ---
 title: OnCreateArtifact
-namespace: automations_namespace
-python_object_type: class
+kind: 클래스
+namespace: wandb.automations.events
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py#L336" />
 
+## <kbd>클래스</kbd> wandb.automations.OnCreateArtifact
 
-## <kbd>class</kbd> `OnCreateArtifact`
+```python
+*,
+event_type: Literal[CREATE_ARTIFACT] = CREATE_ARTIFACT,
+scope: Annotated[wandb.automations.scopes._ArtifactSequenceScope | wandb.automations.scopes._ArtifactPortfolioScope, BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='typename__', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)],
+filter: Annotated[wandb.automations._filters.operators.And | wandb.automations._filters.operators.Or | wandb.automations._filters.operators.Nor | wandb.automations._filters.operators.Not | wandb.automations._filters.operators.Lt | wandb.automations._filters.operators.Gt | wandb.automations._filters.operators.Lte | wandb.automations._filters.operators.Gte | wandb.automations._filters.operators.Eq | wandb.automations._filters.operators.Ne | wandb.automations._filters.operators.In | wandb.automations._filters.operators.NotIn | wandb.automations._filters.operators.Exists | wandb.automations._filters.operators.Regex | wandb.automations._filters.operators.Contains | wandb.automations._filters.operators.Size | wandb.automations._filters.operators.All | wandb.automations._filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any], Json, BeforeValidator(func=<function ensure_json>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), PlainSerializer(func=<function to_json>, return_type=PydanticUndefined, when_used='always'), AfterValidator(func=<function wrap_mutation_event_filter>)] = And(())
+```
+
+새 아티팩트가 생성됩니다.
+
+<div id="args">
+  ## 인수
+</div>
 
-새 artifact가 생성될 때입니다.
+* `event_type`:
+* `scope`: 이벤트의 범위입니다. 아티팩트 컬렉션이어야 합니다.
+* `filter`: 이 이벤트가 트리거되기 위해 필요한 추가 조건이 있는 경우 이를 지정합니다.
 
-예시:
-컬렉션 &quot;my-collection&quot;에서 새 artifact가 생성될 때
+<div id="examples">
+  ## 예시
+</div>
+
+컬렉션 &quot;my-collection&quot;에서 새 아티팩트가 생성될 때
 트리거되는 이벤트를 정의합니다:
 
 ```python
@@ -25,24 +42,4 @@ api = Api()
 collection = api.artifact_collection(name="my-collection", type_name="model")
 
 event = OnCreateArtifact(scope=collection)
-```
-
-
-### <kbd>메서드</kbd> `OnCreateArtifact.__init__`
-
-```python
-__init__(
-    event_type: 'Literal[CREATE_ARTIFACT]' = CREATE_ARTIFACT,
-    scope: 'wandb.automations.scopes._ArtifactSequenceScope | wandb.automations.scopes._ArtifactPortfolioScope',
-    filter: 'wandb.automations._filters.operators.And | wandb.automations._filters.operators.Or | wandb.automations._filters.operators.Nor | wandb.automations._filters.operators.Not | wandb.automations._filters.operators.Lt | wandb.automations._filters.operators.Gt | wandb.automations._filters.operators.Lte | wandb.automations._filters.operators.Gte | wandb.automations._filters.operators.Eq | wandb.automations._filters.operators.Ne | wandb.automations._filters.operators.In | wandb.automations._filters.operators.NotIn | wandb.automations._filters.operators.Exists | wandb.automations._filters.operators.Regex | wandb.automations._filters.operators.Contains | wandb.automations._filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any]' = And(())
-) → None
-```
-
-**인수:**
-
-* `event_type` (Literal[CREATE&#95;ARTIFACT]):
-* `scope` (wandb.automations.scopes.&#95;ArtifactSequenceScope | wandb.automations.scopes.&#95;ArtifactPortfolioScope): 이벤트의 범위입니다. 아티팩트 컬렉션이어야 합니다.
-* `filter` (wandb.automations.&#95;filters.operators.And | wandb.automations.&#95;filters.operators.Or | wandb.automations.&#95;filters.operators.Nor | wandb.automations.&#95;filters.operators.Not | wandb.automations.&#95;filters.operators.Lt | wandb.automations.&#95;filters.operators.Gt | wandb.automations.&#95;filters.operators.Lte | wandb.automations.&#95;filters.operators.Gte | wandb.automations.&#95;filters.operators.Eq | wandb.automations.&#95;filters.operators.Ne | wandb.automations.&#95;filters.operators.In | wandb.automations.&#95;filters.operators.NotIn | wandb.automations.&#95;filters.operators.Exists | wandb.automations.&#95;filters.operators.Regex | wandb.automations.&#95;filters.operators.Contains | wandb.automations.&#95;filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any]): 이 이벤트가 트리거되기 위해 필요한 추가 조건이 있는 경우 이를 지정합니다.
-
-**반환값:**
-`OnCreateArtifact` 객체입니다.
\ No newline at end of file
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/automations/onlinkartifact.mdx b/ko/models/ref/python/automations/onlinkartifact.mdx
index c78acf91a3..c2a299795e 100644
--- a/ko/models/ref/python/automations/onlinkartifact.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/automations/onlinkartifact.mdx
@@ -1,21 +1,38 @@
 ---
 title: OnLinkArtifact
-namespace: automations_namespace
-python_object_type: class
+kind: 클래스
+namespace: wandb.automations.events
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py#L238" />
 
+## <kbd>클래스</kbd> wandb.automations.OnLinkArtifact
 
-## <kbd>class</kbd> `OnLinkArtifact`
+```python
+*,
+event_type: Literal[LINK_ARTIFACT] = LINK_ARTIFACT,
+scope: Annotated[Union[wandb.automations.scopes._ArtifactSequenceScope, wandb.automations.scopes._ArtifactPortfolioScope, wandb.automations.scopes.ProjectScope, Annotated[wandb.automations.scopes.TeamScope | wandb.automations.scopes.OrgScope, BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='entity_type', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)]], BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='typename__', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)],
+filter: Annotated[wandb.automations._filters.operators.And | wandb.automations._filters.operators.Or | wandb.automations._filters.operators.Nor | wandb.automations._filters.operators.Not | wandb.automations._filters.operators.Lt | wandb.automations._filters.operators.Gt | wandb.automations._filters.operators.Lte | wandb.automations._filters.operators.Gte | wandb.automations._filters.operators.Eq | wandb.automations._filters.operators.Ne | wandb.automations._filters.operators.In | wandb.automations._filters.operators.NotIn | wandb.automations._filters.operators.Exists | wandb.automations._filters.operators.Regex | wandb.automations._filters.operators.Contains | wandb.automations._filters.operators.Size | wandb.automations._filters.operators.All | wandb.automations._filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any], Json, BeforeValidator(func=<function ensure_json>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), PlainSerializer(func=<function to_json>, return_type=PydanticUndefined, when_used='always'), AfterValidator(func=<function wrap_mutation_event_filter>)] = And(())
+```
+
+새 아티팩트가 컬렉션에 연결됩니다.
+
+<div id="args">
+  ## 인수
+</div>
 
-새 artifact가 collection에 연결됩니다.
+* `event_type`:
+* `scope`: 이벤트가 적용되는 범위입니다.
+* `filter`: 이 이벤트가 트리거되기 위해 필요한 추가 조건이 있으면 지정합니다.
+
+<div id="examples">
+  ## 예시
+</div>
 
-예시:
 alias &quot;prod&quot;와 함께
-artifact가 collection &quot;my-collection&quot;에 연결될 때 트리거되는 이벤트를 정의합니다:
+아티팩트가 컬렉션 &quot;my-collection&quot;에 연결될 때 트리거되는 이벤트를 정의합니다:
 
 ```python
 from wandb import Api
@@ -28,24 +45,4 @@ event = OnLinkArtifact(
     scope=collection,
     filter=ArtifactEvent.alias.eq("prod"),
 )
-```
-
-
-### <kbd>방법</kbd> `OnLinkArtifact.__init__`
-
-```python
-__init__(
-    event_type: 'Literal[LINK_ARTIFACT]' = LINK_ARTIFACT,
-    scope: 'wandb.automations.scopes._ArtifactSequenceScope | wandb.automations.scopes._ArtifactPortfolioScope | wandb.automations.scopes.ProjectScope',
-    filter: 'wandb.automations._filters.operators.And | wandb.automations._filters.operators.Or | wandb.automations._filters.operators.Nor | wandb.automations._filters.operators.Not | wandb.automations._filters.operators.Lt | wandb.automations._filters.operators.Gt | wandb.automations._filters.operators.Lte | wandb.automations._filters.operators.Gte | wandb.automations._filters.operators.Eq | wandb.automations._filters.operators.Ne | wandb.automations._filters.operators.In | wandb.automations._filters.operators.NotIn | wandb.automations._filters.operators.Exists | wandb.automations._filters.operators.Regex | wandb.automations._filters.operators.Contains | wandb.automations._filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any]' = And(())
-) → None
-```
-
-**인수:**
-
-* `event_type` (Literal[LINK&#95;ARTIFACT]):
-* `scope` (wandb.automations.scopes.&#95;ArtifactSequenceScope | wandb.automations.scopes.&#95;ArtifactPortfolioScope | wandb.automations.scopes.ProjectScope): 이벤트가 적용되는 범위입니다.
-* `filter` (wandb.automations.&#95;filters.operators.And | wandb.automations.&#95;filters.operators.Or | wandb.automations.&#95;filters.operators.Nor | wandb.automations.&#95;filters.operators.Not | wandb.automations.&#95;filters.operators.Lt | wandb.automations.&#95;filters.operators.Gt | wandb.automations.&#95;filters.operators.Lte | wandb.automations.&#95;filters.operators.Gte | wandb.automations.&#95;filters.operators.Eq | wandb.automations.&#95;filters.operators.Ne | wandb.automations.&#95;filters.operators.In | wandb.automations.&#95;filters.operators.NotIn | wandb.automations.&#95;filters.operators.Exists | wandb.automations.&#95;filters.operators.Regex | wandb.automations.&#95;filters.operators.Contains | wandb.automations.&#95;filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any]): 이 이벤트가 트리거되기 위해 필요한 추가 조건이 있으면 지정합니다.
-
-**반환값:**
-`OnLinkArtifact` 객체입니다.
\ No newline at end of file
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/automations/onremoveartifacttag.mdx b/ko/models/ref/python/automations/onremoveartifacttag.mdx
index 150a482aed..f7a97100ac 100644
--- a/ko/models/ref/python/automations/onremoveartifacttag.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/automations/onremoveartifacttag.mdx
@@ -1,32 +1,28 @@
 ---
 title: OnRemoveArtifactTag
-namespace: automations_namespace
-python_object_type: 클래스
+kind: 클래스
+namespace: wandb.automations.events
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py#L316" />
 
-## <kbd>클래스</kbd> `OnRemoveArtifactTag`
-
-아티팩트 버전에서 태그가 제거됩니다.
-
-### <kbd>방법</kbd> `OnRemoveArtifactTag.__init__`
+## <kbd>클래스</kbd> wandb.automations.OnRemoveArtifactTag
 
 ```python
-__init__(
-    event_type: 'Literal[REMOVE_ARTIFACT_TAG]' = REMOVE_ARTIFACT_TAG,
-    scope: 'wandb.automations.scopes._ArtifactSequenceScope | wandb.automations.scopes._ArtifactPortfolioScope | wandb.automations.scopes.ProjectScope',
-    filter: 'wandb.automations._filters.operators.And | wandb.automations._filters.operators.Or | wandb.automations._filters.operators.Nor | wandb.automations._filters.operators.Not | wandb.automations._filters.operators.Lt | wandb.automations._filters.operators.Gt | wandb.automations._filters.operators.Lte | wandb.automations._filters.operators.Gte | wandb.automations._filters.operators.Eq | wandb.automations._filters.operators.Ne | wandb.automations._filters.operators.In | wandb.automations._filters.operators.NotIn | wandb.automations._filters.operators.Exists | wandb.automations._filters.operators.Regex | wandb.automations._filters.operators.Contains | wandb.automations._filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any]' = And(())
-) → None
+*,
+event_type: Literal[REMOVE_ARTIFACT_TAG] = REMOVE_ARTIFACT_TAG,
+scope: Annotated[Union[wandb.automations.scopes._ArtifactSequenceScope, wandb.automations.scopes._ArtifactPortfolioScope, wandb.automations.scopes.ProjectScope, Annotated[wandb.automations.scopes.TeamScope | wandb.automations.scopes.OrgScope, BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='entity_type', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)]], BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='typename__', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)],
+filter: Annotated[wandb.automations._filters.operators.And | wandb.automations._filters.operators.Or | wandb.automations._filters.operators.Nor | wandb.automations._filters.operators.Not | wandb.automations._filters.operators.Lt | wandb.automations._filters.operators.Gt | wandb.automations._filters.operators.Lte | wandb.automations._filters.operators.Gte | wandb.automations._filters.operators.Eq | wandb.automations._filters.operators.Ne | wandb.automations._filters.operators.In | wandb.automations._filters.operators.NotIn | wandb.automations._filters.operators.Exists | wandb.automations._filters.operators.Regex | wandb.automations._filters.operators.Contains | wandb.automations._filters.operators.Size | wandb.automations._filters.operators.All | wandb.automations._filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any], Json, BeforeValidator(func=<function ensure_json>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), PlainSerializer(func=<function to_json>, return_type=PydanticUndefined, when_used='always'), AfterValidator(func=<function wrap_mutation_event_filter>)] = And(())
 ```
 
-**인수:**
+아티팩트 버전에서 태그가 제거됩니다.
 
-* `event_type` (Literal[REMOVE&#95;ARTIFACT&#95;TAG]):
-* `scope` (wandb.automations.scopes.&#95;ArtifactSequenceScope | wandb.automations.scopes.&#95;ArtifactPortfolioScope | wandb.automations.scopes.ProjectScope): 이벤트의 범위입니다.
-* `filter` (wandb.automations.&#95;filters.operators.And | wandb.automations.&#95;filters.operators.Or | wandb.automations.&#95;filters.operators.Nor | wandb.automations.&#95;filters.operators.Not | wandb.automations.&#95;filters.operators.Lt | wandb.automations.&#95;filters.operators.Gt | wandb.automations.&#95;filters.operators.Lte | wandb.automations.&#95;filters.operators.Gte | wandb.automations.&#95;filters.operators.Eq | wandb.automations.&#95;filters.operators.Ne | wandb.automations.&#95;filters.operators.In | wandb.automations.&#95;filters.operators.NotIn | wandb.automations.&#95;filters.operators.Exists | wandb.automations.&#95;filters.operators.Regex | wandb.automations.&#95;filters.operators.Contains | wandb.automations.&#95;filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any]): 있는 경우, 이 이벤트가 트리거되기 위해 필요한 추가 조건입니다.
+<div id="args">
+  ## 인수
+</div>
 
-**반환값:**
-`OnRemoveArtifactTag` 객체입니다.
\ No newline at end of file
+* `event_type`:
+* `scope`: 이벤트의 범위입니다.
+* `filter`: 있는 경우, 이 이벤트가 트리거되기 위해 필요한 추가 조건입니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/automations/onremovecollectiontag.mdx b/ko/models/ref/python/automations/onremovecollectiontag.mdx
index a08856f865..00ef771c8d 100644
--- a/ko/models/ref/python/automations/onremovecollectiontag.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/automations/onremovecollectiontag.mdx
@@ -1,32 +1,28 @@
 ---
 title: OnRemoveCollectionTag
-namespace: automations_namespace
-python_object_type: 클래스
+kind: 클래스
+namespace: wandb.automations.events
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py#L328" />
 
-## <kbd>클래스</kbd> `OnRemoveCollectionTag`
-
-아티팩트 컬렉션에서 태그가 제거될 때의 이벤트입니다.
-
-### <kbd>방법</kbd> `OnRemoveCollectionTag.__init__`
+## <kbd>클래스</kbd> wandb.automations.OnRemoveCollectionTag
 
 ```python
-__init__(
-    event_type: 'Literal[REMOVE_COLLECTION_TAG]' = REMOVE_COLLECTION_TAG,
-    scope: 'wandb.automations.scopes._ArtifactSequenceScope | wandb.automations.scopes._ArtifactPortfolioScope | wandb.automations.scopes.ProjectScope',
-    filter: 'wandb.automations._filters.operators.And | wandb.automations._filters.operators.Or | wandb.automations._filters.operators.Nor | wandb.automations._filters.operators.Not | wandb.automations._filters.operators.Lt | wandb.automations._filters.operators.Gt | wandb.automations._filters.operators.Lte | wandb.automations._filters.operators.Gte | wandb.automations._filters.operators.Eq | wandb.automations._filters.operators.Ne | wandb.automations._filters.operators.In | wandb.automations._filters.operators.NotIn | wandb.automations._filters.operators.Exists | wandb.automations._filters.operators.Regex | wandb.automations._filters.operators.Contains | wandb.automations._filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any]' = And(())
-) → None
+*,
+event_type: Literal[REMOVE_COLLECTION_TAG] = REMOVE_COLLECTION_TAG,
+scope: Annotated[Union[wandb.automations.scopes._ArtifactSequenceScope, wandb.automations.scopes._ArtifactPortfolioScope, wandb.automations.scopes.ProjectScope, Annotated[wandb.automations.scopes.TeamScope | wandb.automations.scopes.OrgScope, BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='entity_type', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)]], BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='typename__', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)],
+filter: Annotated[wandb.automations._filters.operators.And | wandb.automations._filters.operators.Or | wandb.automations._filters.operators.Nor | wandb.automations._filters.operators.Not | wandb.automations._filters.operators.Lt | wandb.automations._filters.operators.Gt | wandb.automations._filters.operators.Lte | wandb.automations._filters.operators.Gte | wandb.automations._filters.operators.Eq | wandb.automations._filters.operators.Ne | wandb.automations._filters.operators.In | wandb.automations._filters.operators.NotIn | wandb.automations._filters.operators.Exists | wandb.automations._filters.operators.Regex | wandb.automations._filters.operators.Contains | wandb.automations._filters.operators.Size | wandb.automations._filters.operators.All | wandb.automations._filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any], Json, BeforeValidator(func=<function ensure_json>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), PlainSerializer(func=<function to_json>, return_type=PydanticUndefined, when_used='always'), AfterValidator(func=<function wrap_mutation_event_filter>)] = And(())
 ```
 
-**인수:**
+아티팩트 컬렉션에서 태그가 제거될 때입니다.
 
-* `event_type` (Literal[REMOVE&#95;COLLECTION&#95;TAG]):
-* `scope` (wandb.automations.scopes.&#95;ArtifactSequenceScope | wandb.automations.scopes.&#95;ArtifactPortfolioScope | wandb.automations.scopes.ProjectScope): 이벤트의 범위입니다.
-* `filter` (wandb.automations.&#95;filters.operators.And | wandb.automations.&#95;filters.operators.Or | wandb.automations.&#95;filters.operators.Nor | wandb.automations.&#95;filters.operators.Not | wandb.automations.&#95;filters.operators.Lt | wandb.automations.&#95;filters.operators.Gt | wandb.automations.&#95;filters.operators.Lte | wandb.automations.&#95;filters.operators.Gte | wandb.automations.&#95;filters.operators.Eq | wandb.automations.&#95;filters.operators.Ne | wandb.automations.&#95;filters.operators.In | wandb.automations.&#95;filters.operators.NotIn | wandb.automations.&#95;filters.operators.Exists | wandb.automations.&#95;filters.operators.Regex | wandb.automations.&#95;filters.operators.Contains | wandb.automations.&#95;filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any]): 있는 경우, 이 이벤트가 트리거되기 위해 필요한 추가 조건입니다.
+<div id="args">
+  ## 인수
+</div>
 
-**반환값:**
-`OnRemoveCollectionTag` 객체입니다.
\ No newline at end of file
+* `event_type`:
+* `scope`: 이벤트의 범위입니다.
+* `filter`: 있는 경우, 이 이벤트가 트리거되기 위해 필요한 추가 조건입니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/automations/onrunmetric.mdx b/ko/models/ref/python/automations/onrunmetric.mdx
index 7466bd433a..7918fcde4d 100644
--- a/ko/models/ref/python/automations/onrunmetric.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/automations/onrunmetric.mdx
@@ -1,19 +1,36 @@
 ---
 title: OnRunMetric
-namespace: automations_namespace
-python_object_type: class
+kind: class
+namespace: wandb.automations.events
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py#L371" />
 
+## <kbd>클래스</kbd> wandb.automations.OnRunMetric
 
-## <kbd>class</kbd> `OnRunMetric`
+```python
+*,
+event_type: Literal[RUN_METRIC_THRESHOLD, RUN_METRIC_CHANGE, RUN_METRIC_ZSCORE],
+scope: Annotated[Union[wandb.automations.scopes.ProjectScope, Annotated[wandb.automations.scopes.TeamScope | wandb.automations.scopes.OrgScope, BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='entity_type', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)]], BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='typename__', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)],
+filter: Annotated[wandb.automations.events.RunMetricFilter, Json, BeforeValidator(func=<function ensure_json>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), PlainSerializer(func=<function to_json>, return_type=PydanticUndefined, when_used='always')]
+```
+
+run 메트릭이 사용자가 정의한 조건을 만족합니다.
+
+<div id="args">
+  ## 인수
+</div>
 
-사용자 정의 조건을 충족하는 run 메트릭입니다.
+* `event_type`:
+* `scope`: 이벤트 범위입니다. 프로젝트 또는 팀/org entity여야 합니다.
+* `filter`: 이 이벤트가 트리거되기 위해 충족되어야 하는 run 및/또는 메트릭 조건입니다.
+
+<div id="examples">
+  ## 예시
+</div>
 
-예시:
 메트릭 &quot;my-metric&quot;의 최근 5개 값 평균이 123.45를 초과할 때
 프로젝트 &quot;my-project&quot;의 모든 run에 대해 트리거되는 이벤트를 정의합니다:
 
@@ -28,24 +45,4 @@ event = OnRunMetric(
     scope=project,
     filter=RunEvent.metric("my-metric").avg(5).gt(123.45),
 )
-```
-
-
-### <kbd>방법</kbd> `OnRunMetric.__init__`
-
-```python
-__init__(
-    event_type: 'Literal[RUN_METRIC_THRESHOLD, RUN_METRIC_CHANGE, RUN_METRIC_ZSCORE]',
-    scope: 'ProjectScope',
-    filter: 'RunMetricFilter'
-) → None
-```
-
-**매개변수:**
-
-* `event_type` (Literal[RUN&#95;METRIC&#95;THRESHOLD, RUN&#95;METRIC&#95;CHANGE, RUN&#95;METRIC&#95;ZSCORE]):
-* `scope` (ProjectScope): 이벤트 범위입니다. 프로젝트여야 합니다.
-* `filter` (RunMetricFilter): 이 이벤트가 트리거되기 위해 충족되어야 하는 run 및/또는 메트릭 조건입니다.
-
-**반환값:**
-`OnRunMetric` 객체입니다.
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/automations/onrunstate.mdx b/ko/models/ref/python/automations/onrunstate.mdx
index 1bceae8ccd..7668dba3c8 100644
--- a/ko/models/ref/python/automations/onrunstate.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/automations/onrunstate.mdx
@@ -1,19 +1,36 @@
 ---
 title: OnRunState
-namespace: automations_namespace
-python_object_type: class
+kind: 클래스
+namespace: wandb.automations.events
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py#L418" />
 
+## <kbd>클래스</kbd> wandb.automations.OnRunState
 
-## <kbd>class</kbd> `OnRunState`
+```python
+*,
+event_type: Literal[RUN_STATE] = RUN_STATE,
+scope: Annotated[Union[wandb.automations.scopes.ProjectScope, Annotated[wandb.automations.scopes.TeamScope | wandb.automations.scopes.OrgScope, BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='entity_type', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)]], BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='typename__', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)],
+filter: Annotated[wandb.automations.events.RunStateFilter, Json, BeforeValidator(func=<function ensure_json>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), PlainSerializer(func=<function to_json>, return_type=PydanticUndefined, when_used='always')]
+```
+
+run의 상태가 변경됩니다.
+
+<div id="args">
+  ## 인수
+</div>
 
-run 상태가 변경될 때입니다.
+* `event_type`:
+* `scope`: 이벤트의 범위로, 프로젝트 또는 팀/조직 entity여야 합니다.
+* `filter`: 이 이벤트가 트리거되려면 충족해야 하는 run 상태 조건입니다.
+
+<div id="examples">
+  ## 예시
+</div>
 
-예시:
 프로젝트 &quot;my-project&quot;의 모든 run에서 상태가 &quot;finished&quot;(즉, 성공) 또는 &quot;failed&quot;로 변경될 때 트리거되는 이벤트를 정의합니다:
 
 ```python
@@ -27,24 +44,4 @@ event = OnRunState(
     scope=project,
     filter=RunEvent.state.in_(["finished", "failed"]),
 )
-```
-
-
-### <kbd>방법</kbd> `OnRunState.__init__`
-
-```python
-__init__(
-    event_type: 'Literal[RUN_STATE]' = RUN_STATE,
-    scope: 'ProjectScope',
-    filter: 'RunStateFilter'
-) → None
-```
-
-**매개변수:**
-
-* `event_type` (Literal[RUN&#95;STATE]):
-* `scope` (ProjectScope): 이벤트의 범위로, 프로젝트여야 합니다.
-* `filter` (RunStateFilter): 이 이벤트가 트리거되려면 충족해야 하는 run 상태 조건입니다.
-
-**반환값:**
-`OnRunState` 객체입니다.
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/automations/onunlinkartifact.mdx b/ko/models/ref/python/automations/onunlinkartifact.mdx
index 195461c4ce..c9a1bfcaec 100644
--- a/ko/models/ref/python/automations/onunlinkartifact.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/automations/onunlinkartifact.mdx
@@ -1,32 +1,28 @@
 ---
 title: OnUnlinkArtifact
-namespace: automations_namespace
-python_object_type: 클래스
+kind: 클래스
+namespace: wandb.automations.events
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py#L262" />
 
-## <kbd>클래스</kbd> `OnUnlinkArtifact`
-
-컬렉션에서 아티팩트 버전의 연결이 해제됩니다.
-
-### <kbd>메서드</kbd> `OnUnlinkArtifact.__init__`
+## <kbd>클래스</kbd> wandb.automations.OnUnlinkArtifact
 
 ```python
-__init__(
-    event_type: 'Literal[UNLINK_ARTIFACT]' = UNLINK_ARTIFACT,
-    scope: 'wandb.automations.scopes._ArtifactSequenceScope | wandb.automations.scopes._ArtifactPortfolioScope | wandb.automations.scopes.ProjectScope',
-    filter: 'wandb.automations._filters.operators.And | wandb.automations._filters.operators.Or | wandb.automations._filters.operators.Nor | wandb.automations._filters.operators.Not | wandb.automations._filters.operators.Lt | wandb.automations._filters.operators.Gt | wandb.automations._filters.operators.Lte | wandb.automations._filters.operators.Gte | wandb.automations._filters.operators.Eq | wandb.automations._filters.operators.Ne | wandb.automations._filters.operators.In | wandb.automations._filters.operators.NotIn | wandb.automations._filters.operators.Exists | wandb.automations._filters.operators.Regex | wandb.automations._filters.operators.Contains | wandb.automations._filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any]' = And(())
-) → None
+*,
+event_type: Literal[UNLINK_ARTIFACT] = UNLINK_ARTIFACT,
+scope: Annotated[Union[wandb.automations.scopes._ArtifactSequenceScope, wandb.automations.scopes._ArtifactPortfolioScope, wandb.automations.scopes.ProjectScope, Annotated[wandb.automations.scopes.TeamScope | wandb.automations.scopes.OrgScope, BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='entity_type', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)]], BeforeValidator(func=<function parse_scope>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), Discriminator(discriminator='typename__', custom_error_type=None, custom_error_message=None, custom_error_context=None)],
+filter: Annotated[wandb.automations._filters.operators.And | wandb.automations._filters.operators.Or | wandb.automations._filters.operators.Nor | wandb.automations._filters.operators.Not | wandb.automations._filters.operators.Lt | wandb.automations._filters.operators.Gt | wandb.automations._filters.operators.Lte | wandb.automations._filters.operators.Gte | wandb.automations._filters.operators.Eq | wandb.automations._filters.operators.Ne | wandb.automations._filters.operators.In | wandb.automations._filters.operators.NotIn | wandb.automations._filters.operators.Exists | wandb.automations._filters.operators.Regex | wandb.automations._filters.operators.Contains | wandb.automations._filters.operators.Size | wandb.automations._filters.operators.All | wandb.automations._filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any], Json, BeforeValidator(func=<function ensure_json>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), PlainSerializer(func=<function to_json>, return_type=PydanticUndefined, when_used='always'), AfterValidator(func=<function wrap_mutation_event_filter>)] = And(())
 ```
 
-**인수:**
+아티팩트 버전이 컬렉션에서 연결이 해제됩니다.
 
-* `event_type` (Literal[UNLINK&#95;ARTIFACT]):
-* `scope` (wandb.automations.scopes.&#95;ArtifactSequenceScope | wandb.automations.scopes.&#95;ArtifactPortfolioScope | wandb.automations.scopes.ProjectScope): 이벤트의 범위입니다.
-* `filter` (wandb.automations.&#95;filters.operators.And | wandb.automations.&#95;filters.operators.Or | wandb.automations.&#95;filters.operators.Nor | wandb.automations.&#95;filters.operators.Not | wandb.automations.&#95;filters.operators.Lt | wandb.automations.&#95;filters.operators.Gt | wandb.automations.&#95;filters.operators.Lte | wandb.automations.&#95;filters.operators.Gte | wandb.automations.&#95;filters.operators.Eq | wandb.automations.&#95;filters.operators.Ne | wandb.automations.&#95;filters.operators.In | wandb.automations.&#95;filters.operators.NotIn | wandb.automations.&#95;filters.operators.Exists | wandb.automations.&#95;filters.operators.Regex | wandb.automations.&#95;filters.operators.Contains | wandb.automations.&#95;filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any]): 이 이벤트가 트리거되기 위해 필요한 추가 조건이 있으면 이를 지정합니다.
+<div id="args">
+  ## 인수
+</div>
 
-**반환값:**
-`OnUnlinkArtifact` 객체입니다.
\ No newline at end of file
+* `event_type`:
+* `scope`: 이벤트의 범위입니다.
+* `filter`: 이 이벤트가 트리거되기 위해 필요한 추가 조건이 있으면 이를 지정합니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/automations/runstatefilter.mdx b/ko/models/ref/python/automations/runstatefilter.mdx
index 12100e1527..1c6260fb92 100644
--- a/ko/models/ref/python/automations/runstatefilter.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/automations/runstatefilter.mdx
@@ -1,31 +1,26 @@
 ---
 title: RunStateFilter
-namespace: automations_namespace
-python_object_type: class
+kind: 클래스
+namespace: wandb.automations.events
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/events.py#L164" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `RunStateFilter`
-
-run 상태 변화에 따라 이벤트를 트리거하는 필터를 나타냅니다.
-
-### <kbd>방법</kbd> `RunStateFilter.__init__`
+## <kbd>클래스</kbd> wandb.automations.RunStateFilter
 
 ```python
-__init__(
-    run: 'wandb.automations._filters.operators.And | wandb.automations._filters.operators.Or | wandb.automations._filters.operators.Nor | wandb.automations._filters.operators.Not | wandb.automations._filters.operators.Lt | wandb.automations._filters.operators.Gt | wandb.automations._filters.operators.Lte | wandb.automations._filters.operators.Gte | wandb.automations._filters.operators.Eq | wandb.automations._filters.operators.Ne | wandb.automations._filters.operators.In | wandb.automations._filters.operators.NotIn | wandb.automations._filters.operators.Exists | wandb.automations._filters.operators.Regex | wandb.automations._filters.operators.Contains | wandb.automations._filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any]' = And(()),
-    state: 'StateFilter'
-) → None
+*,
+run_filter: Annotated[wandb.automations._filters.operators.And | wandb.automations._filters.operators.Or | wandb.automations._filters.operators.Nor | wandb.automations._filters.operators.Not | wandb.automations._filters.operators.Lt | wandb.automations._filters.operators.Gt | wandb.automations._filters.operators.Lte | wandb.automations._filters.operators.Gte | wandb.automations._filters.operators.Eq | wandb.automations._filters.operators.Ne | wandb.automations._filters.operators.In | wandb.automations._filters.operators.NotIn | wandb.automations._filters.operators.Exists | wandb.automations._filters.operators.Regex | wandb.automations._filters.operators.Contains | wandb.automations._filters.operators.Size | wandb.automations._filters.operators.All | wandb.automations._filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any], Json, BeforeValidator(func=<function ensure_json>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), PlainSerializer(func=<function to_json>, return_type=PydanticUndefined, when_used='always'), AfterValidator(func=<function wrap_run_filter>)] = And(()),
+run_state_filter: wandb.automations._run_state_filters.StateFilter
 ```
 
-**인수:**
+run 상태 변경에 따라 이벤트를 트리거하는 필터를 나타냅니다.
 
-* `run` (wandb.automations.&#95;filters.operators.And | wandb.automations.&#95;filters.operators.Or | wandb.automations.&#95;filters.operators.Nor | wandb.automations.&#95;filters.operators.Not | wandb.automations.&#95;filters.operators.Lt | wandb.automations.&#95;filters.operators.Gt | wandb.automations.&#95;filters.operators.Lte | wandb.automations.&#95;filters.operators.Gte | wandb.automations.&#95;filters.operators.Eq | wandb.automations.&#95;filters.operators.Ne | wandb.automations.&#95;filters.operators.In | wandb.automations.&#95;filters.operators.NotIn | wandb.automations.&#95;filters.operators.Exists | wandb.automations.&#95;filters.operators.Regex | wandb.automations.&#95;filters.operators.Contains | wandb.automations.&#95;filters.expressions.FilterExpr | dict[str, Any]): 이 이벤트를 트리거하는 모든 Runs와 일치해야 하는 필터입니다.
-* `state` (StateFilter): 이 이벤트가 트리거되기 위해 충족되어야 하는 run 상태 조건입니다.
+<div id="args">
+  ## 인수
+</div>
 
-**반환값:**
-`RunStateFilter` 객체입니다.
\ No newline at end of file
+* `run_filter`: 이 이벤트를 트리거하는 모든 Runs와 일치해야 하는 필터입니다.
+* `run_state_filter`: 이 이벤트가 트리거되기 위해 충족되어야 하는 run 상태 조건입니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/automations/sendnotification.mdx b/ko/models/ref/python/automations/sendnotification.mdx
index 3f77c23a59..c7965d9308 100644
--- a/ko/models/ref/python/automations/sendnotification.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/automations/sendnotification.mdx
@@ -1,51 +1,56 @@
 ---
 title: SendNotification
-namespace: automations_namespace
-python_object_type: class
+kind: 클래스
+namespace: wandb.automations.actions
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/actions.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/actions.py#L141" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `SendNotification`
-
-(Slack) 알림을 보내는 자동화 액션을 정의합니다.
-
-### <kbd>방법</kbd> `SendNotification.__init__`
+## <kbd>클래스</kbd> wandb.automations.SendNotification
 
 ```python
-__init__(
-    integration_id: 'str',
-    message: 'str' = '',
-    severity: 'AlertSeverity' = <AlertSeverity.INFO: 'INFO'>,
-    title: 'str' = '',
-    action_type: 'Literal[NOTIFICATION]' = NOTIFICATION
-) → None
+*,
+integration_id: Annotated[str, Strict(strict=True)],
+text: Annotated[str, BeforeValidator(func=<function default_if_none>, json_schema_input_type=PydanticUndefined)] = '',
+level: Annotated[wandb.automations._generated.enums.AlertSeverity, BeforeValidator(func=<function default_if_none>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), BeforeValidator(func=<function upper_if_str>, json_schema_input_type=PydanticUndefined)] = <AlertSeverity.INFO: 'INFO'>,
+title: Annotated[str, BeforeValidator(func=<function default_if_none>, json_schema_input_type=PydanticUndefined)] = '',
+action_type: Literal[NOTIFICATION] = NOTIFICATION
 ```
 
-**매개변수:**
+(Slack) 알림을 전송하는 자동화 액션을 정의합니다.
 
-* `integration_id` (str): 알림 전송에 사용할 Slack 인테그레이션의 ID입니다.
-* `message` (str): 전송되는 알림의 메시지 본문입니다.
-* `severity` (AlertSeverity): 전송되는 알림의 심각도(`INFO`, `WARN`, `ERROR`)입니다.
-* `title` (str): 전송되는 알림의 제목입니다.
-* `action_type` (Literal[NOTIFICATION]):
+<div id="args">
+  ## 매개변수
+</div>
 
-**반환값:**
-`SendNotification` 객체입니다.
+* `integration_id`: 알림 전송에 사용할 Slack 인테그레이션의 ID입니다.
+* `text`: 전송된 알림의 메시지 본문입니다.
+* `level`: 전송된 알림의 심각도(`INFO`, `WARN`, `ERROR`)입니다.
+* `title`: 전송된 알림의 제목입니다.
+* `action_type`: 
 
+<div id="methods">
+  ## 메서드
+</div>
 
-### <kbd>클래스 메서드</kbd> `SendNotification.from_integration`
+### <kbd>방법</kbd> SendNotification.from_integration()
 
 ```python
-from_integration(
-    integration: 'SlackIntegration',
-    title: 'str' = '',
-    text: 'str' = '',
-    level: 'AlertSeverity' = <AlertSeverity.INFO: 'INFO'>
-) → Self
+integration: 'SlackIntegration', *,
+title: 'str' = '',
+text: 'str' = '',
+level: 'AlertSeverity' = <AlertSeverity.INFO: 'INFO'>
 ```
 
 지정된 (Slack) 인테그레이션으로 전송할 알림 액션을 정의합니다.
+
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
+
+* `integration`:
+* `title`:
+* `text`:
+* `level`: 
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/automations/sendwebhook.mdx b/ko/models/ref/python/automations/sendwebhook.mdx
index 686b121b55..cffe9f3b00 100644
--- a/ko/models/ref/python/automations/sendwebhook.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/automations/sendwebhook.mdx
@@ -1,45 +1,48 @@
 ---
 title: SendWebhook
-namespace: automations_namespace
-python_object_type: class
+kind: 클래스
+namespace: wandb.automations.actions
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/actions.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/automations/actions.py#L183" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `SendWebhook`
-
-웹훅 요청을 보내는 자동화 액션을 정의합니다.
-
-### <kbd>방법</kbd> `SendWebhook.__init__`
+## <kbd>클래스</kbd> wandb.automations.SendWebhook
 
 ```python
-__init__(
-    integration_id: 'str',
-    request_payload: 'Annotated | None' = None,
-    action_type: 'Literal[GENERIC_WEBHOOK]' = GENERIC_WEBHOOK
-) → None
+*,
+integration_id: Annotated[str, Strict(strict=True)],
+requestPayload: Optional[Annotated[dict[str, Any], Json, BeforeValidator(func=<function ensure_json>, json_schema_input_type=PydanticUndefined), PlainSerializer(func=<function to_json>, return_type=PydanticUndefined, when_used='always')]] = None,
+action_type: Literal[GENERIC_WEBHOOK] = GENERIC_WEBHOOK
 ```
 
-**매개변수:**
+웹훅 요청을 전송하는 자동화 액션을 정의합니다.
 
-* `integration_id` (str): 요청을 보내는 데 사용할 웹훅 인테그레이션의 ID입니다.
-* `request_payload` (Optional[Annotated]): 웹훅 요청으로 보낼 페이로드이며, 템플릿 변수를 포함할 수 있습니다.
-* `action_type` (Literal[GENERIC&#95;WEBHOOK]):
+<div id="args">
+  ## 매개변수
+</div>
 
-**반환값:**
-`SendWebhook` 객체입니다.
+* `integration_id`: 요청을 보내는 데 사용할 웹훅 인테그레이션의 ID입니다.
+* `requestPayload`: 웹훅 요청으로 보낼 페이로드이며, 템플릿 변수를 포함할 수 있습니다.
+* `action_type`: 
 
+<div id="methods">
+  ## 메서드
+</div>
 
-### <kbd>classmethod</kbd> `SendWebhook.from_integration`
+### <kbd>방법</kbd> SendWebhook.from_integration()
 
 ```python
-from_integration(
-    integration: 'WebhookIntegration',
-    payload: 'JsonEncoded[dict[str, Any]] | None' = None
-) → Self
+integration: 'WebhookIntegration', *,
+payload: 'JsonEncoded[dict[str, Any]] | None' = None
 ```
 
-지정된 (웹훅) 인테그레이션으로 전송하는 웹훅 액션을 정의합니다.
\ No newline at end of file
+지정된 (웹훅) 인테그레이션으로 전송하는 웹훅 액션을 정의합니다.
+
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
+
+* `integration`:
+* `payload`: 
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/custom-charts/bar.mdx b/ko/models/ref/python/custom-charts/bar.mdx
index c051010fa4..21d72d8b1b 100644
--- a/ko/models/ref/python/custom-charts/bar.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/custom-charts/bar.mdx
@@ -1,41 +1,44 @@
 ---
 title: bar()
-namespace: python_sdk_custom_charts
-python_object_type: 함수
+kind: 함수
+namespace: wandb.plot.bar
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/plot/bar.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/plot/bar.py#L12" />
 
-
-### <kbd>함수</kbd> `bar`
+## <kbd>함수</kbd> wandb.plot.bar
 
 ```python
-bar(
-    table: 'wandb.Table',
-    label: 'str',
-    value: 'str',
-    title: 'str' = '',
-    split_table: 'bool' = False
-) → CustomChart
+table: 'wandb.Table',
+label: 'str',
+value: 'str',
+title: 'str' = '',
+split_table: 'bool' = False
 ```
 
 `wandb.Table` 데이터로 막대 차트를 생성합니다.
 
-**매개변수:**
+<div id="args">
+  ## 인수
+</div>
 
-* `table`:  막대 차트용 데이터가 포함된 테이블입니다.
-* `label`:  각 막대의 레이블에 사용할 열 이름입니다.
-* `value`:  각 막대의 값에 사용할 열 이름입니다.
-* `title`:  막대 차트의 제목입니다.
-* `split_table`:  테이블을 W&amp;B UI의 별도 섹션으로 분리할지 여부입니다. `True`이면 테이블이 &quot;맞춤형 차트 테이블&quot;이라는 이름의 섹션에 표시됩니다. 기본값은 `False`입니다.
+* `table`: 막대 차트용 데이터가 포함된 테이블입니다.
+* `label`: 각 막대의 레이블에 사용할 열 이름입니다.
+* `value`: 각 막대의 값에 사용할 열 이름입니다.
+* `title`: 막대 차트의 제목입니다.
+* `split_table`: 테이블을 W&amp;B UI의 별도 섹션으로 분리할지 여부입니다. `True`이면 테이블이 &quot;맞춤형 차트 테이블&quot;이라는 이름의 섹션에 표시됩니다. 기본값은 `False`입니다.
 
-**반환값:**
+<div id="returns">
+  ## 반환값
+</div>
 
-* `CustomChart`:  W&amp;B에 로깅할 수 있는 맞춤형 차트 객체입니다. 차트를 로깅하려면 `wandb.log()`에 전달하세요.
+`CustomChart`: W&amp;B에 로깅할 수 있는 맞춤형 차트 객체입니다. 차트를 로깅하려면 `wandb.log()`에 전달하세요.
 
-**예시:**
+<div id="examples">
+  ## 예시
+</div>
 
 ```python
 import random
@@ -52,16 +55,16 @@ data = [
 # 데이터로 테이블 생성
 table = wandb.Table(data=data, columns=["class", "accuracy"])
 
-# W&B run 초기화 및 막대 그래프 로깅
+# W&B run을 초기화하고 막대 그래프 로그
 with wandb.init(project="bar_chart") as run:
     # 테이블에서 막대 그래프 생성
     bar_plot = wandb.plot.bar(
-         table=table,
-         label="class",
-         value="accuracy",
-         title="Object Classification Accuracy",
+        table=table,
+        label="class",
+        value="accuracy",
+        title="Object Classification Accuracy",
     )
 
-    # W&B에 막대 차트 로깅
+    # W&B에 막대 차트 로그
     run.log({"bar_plot": bar_plot})
-```
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/custom-charts/confusion_matrix.mdx b/ko/models/ref/python/custom-charts/confusion_matrix.mdx
index d5faf8771a..60db71b131 100644
--- a/ko/models/ref/python/custom-charts/confusion_matrix.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/custom-charts/confusion_matrix.mdx
@@ -1,49 +1,55 @@
 ---
 title: confusion_matrix()
-namespace: python_sdk_custom_charts
-python_object_type: 함수
+kind: 함수
+namespace: wandb.plot.confusion_matrix
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/plot/confusion_matrix.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/plot/confusion_matrix.py#L16" />
 
-
-### <kbd>함수</kbd> `confusion_matrix`
+## <kbd>함수</kbd> wandb.plot.confusion_matrix
 
 ```python
-confusion_matrix(
-    probs: 'Sequence[Sequence[float]] | None' = None,
-    y_true: 'Sequence[T] | None' = None,
-    preds: 'Sequence[T] | None' = None,
-    class_names: 'Sequence[str] | None' = None,
-    title: 'str' = 'Confusion Matrix Curve',
-    split_table: 'bool' = False
-) → CustomChart
+probs: 'Sequence[Sequence[float]] | None' = None,
+y_true: 'Sequence[T] | None' = None,
+preds: 'Sequence[T] | None' = None,
+class_names: 'Sequence[str] | None' = None,
+title: 'str' = 'Confusion Matrix Curve',
+split_table: 'bool' = False
 ```
 
 확률 또는 예측값 시퀀스로 혼동 행렬을 생성합니다.
 
-**매개변수:**
+<div id="args">
+  ## 인수
+</div>
+
+* `probs`: 각 클래스에 대한 예측 확률 시퀀스입니다. 시퀀스의 형태는 (N, K)여야 하며, 여기서 N은 샘플 수이고 K는 클래스 수입니다. `probs`를 제공한 경우 `preds`는 제공하면 안 됩니다.
+* `y_true`: 실제 레이블 시퀀스입니다.
+* `preds`: 예측된 클래스 레이블 시퀀스입니다. `preds`를 제공한 경우 `probs`는 제공하면 안 됩니다.
+* `class_names`: 클래스 이름 시퀀스입니다. 제공하지 않으면 클래스 이름은 &quot;Class&#95;1&quot;, &quot;Class&#95;2&quot; 등으로 지정됩니다.
+* `title`: 혼동 행렬 차트의 제목입니다.
+* `split_table`: 테이블을 W&amp;B UI의 별도 섹션으로 분리할지 여부입니다. `True`이면 테이블이 &quot;Custom Chart Tables&quot;라는 이름의 섹션에 표시됩니다. 기본값은 `False`입니다.
 
-* `probs`:  각 클래스에 대한 예측 확률 시퀀스입니다. 시퀀스의 형태는 (N, K)여야 하며, 여기서 N은 샘플 수이고 K는 클래스 수입니다. `probs`를 제공한 경우 `preds`는 제공하면 안 됩니다.
-* `y_true`:  실제 레이블 시퀀스입니다.
-* `preds`:  예측된 클래스 레이블 시퀀스입니다. `preds`를 제공한 경우 `probs`는 제공하면 안 됩니다.
-* `class_names`:  클래스 이름 시퀀스입니다. 제공하지 않으면 클래스 이름은 &quot;Class&#95;1&quot;, &quot;Class&#95;2&quot; 등으로 지정됩니다.
-* `title`:  혼동 행렬 차트의 제목입니다.
-* `split_table`:  테이블을 W&amp;B UI의 별도 섹션으로 분리할지 여부입니다. `True`이면 테이블이 &quot;Custom Chart Tables&quot;라는 이름의 섹션에 표시됩니다. 기본값은 `False`입니다.
+<div id="returns">
+  ## 반환값
+</div>
 
-**반환값:**
+`CustomChart`: W&amp;B에 로깅할 수 있는 맞춤형 차트 객체입니다. 차트를 로깅하려면 `wandb.log()`에 전달하세요.
 
-* `CustomChart`:  W&amp;B에 로깅할 수 있는 맞춤형 차트 객체입니다. 차트를 로깅하려면 `wandb.log()`에 전달하세요.
+<div id="raises">
+  ## 예외
+</div>
 
-**예외:**
+* `ValueError`: `probs`와 `preds`가 모두 제공되었거나, 예측값 수와 실제 레이블 수가 서로 다를 경우 발생합니다. 고유한 예측 클래스 수가 클래스 이름 수를 초과하거나, 고유한 실제 레이블 수가 클래스 이름 수를 초과하는 경우에도 발생합니다.
+* `wandb.Error`: numpy가 설치되어 있지 않으면 발생합니다.
 
-* `ValueError`:  `probs`와 `preds`가 모두 제공되었거나, 예측값 수와 실제 레이블 수가 서로 다를 경우 발생합니다. 고유한 예측 클래스 수가 클래스 이름 수를 초과하거나, 고유한 실제 레이블 수가 클래스 이름 수를 초과하는 경우에도 발생합니다.
-* `wandb.Error`:  numpy가 설치되어 있지 않으면 발생합니다.
+<div id="examples">
+  ## 예시
+</div>
 
-**예시:**
-야생동물 분류를 위한 무작위 확률로 혼동 행렬 로깅하기:
+야생동물 분류에 대한 무작위 확률로 혼동 행렬을 로깅하는 예시:
 
 ```python
 import numpy as np
@@ -66,17 +72,19 @@ wildlife_probs = np.exp(wildlife_probs) / np.sum(
 # W&B run 초기화 및 혼동 행렬 로깅
 with wandb.init(project="wildlife_classification") as run:
     confusion_matrix = wandb.plot.confusion_matrix(
-         probs=wildlife_probs,
-         y_true=wildlife_y_true,
-         class_names=wildlife_class_names,
-         title="Wildlife Classification Confusion Matrix",
+        probs=wildlife_probs,
+        y_true=wildlife_y_true,
+        class_names=wildlife_class_names,
+        title="Wildlife Classification Confusion Matrix",
     )
     run.log({"wildlife_confusion_matrix": confusion_matrix})
 ```
 
-이 예제에서는 무작위 확률을 사용해 혼동 행렬을 생성합니다.
+이 예제에서는 무작위 확률을 사용해 혼동
+행렬을 생성합니다.
 
-시뮬레이션한 모델 예측과 85% 정확도로 혼동 행렬 로깅:
+시뮬레이션된 모델 예측과 정확도 85%로
+혼동 행렬을 로깅하는 예시:
 
 ```python
 import numpy as np
@@ -103,12 +111,12 @@ wildlife_preds = [
 # W&B run 초기화 및 혼동 행렬 로깅
 with wandb.init(project="wildlife_classification") as run:
     confusion_matrix = wandb.plot.confusion_matrix(
-         preds=wildlife_preds,
-         y_true=wildlife_y_true,
-         class_names=wildlife_class_names,
-         title="Simulated Wildlife Classification Confusion Matrix",
+        preds=wildlife_preds,
+        y_true=wildlife_y_true,
+        class_names=wildlife_class_names,
+        title="Simulated Wildlife Classification Confusion Matrix",
     )
     run.log({"wildlife_confusion_matrix": confusion_matrix})
 ```
 
-이 예제에서는 혼동 행렬을 생성하기 위해 정확도 85%로 예측을 시뮬레이션합니다.
+이 예제에서는 정확도 85%의 예측을 시뮬레이션하여 혼동 행렬을 생성합니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/custom-charts/histogram.mdx b/ko/models/ref/python/custom-charts/histogram.mdx
index 23f68b3de6..05bd3aa4ba 100644
--- a/ko/models/ref/python/custom-charts/histogram.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/custom-charts/histogram.mdx
@@ -1,39 +1,42 @@
 ---
-title: histogram
-namespace: python_sdk_custom_charts
-python_object_type: 함수
+title: histogram()
+kind: 함수
+namespace: wandb.plot.histogram
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/plot/histogram.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/plot/histogram.py#L12" />
 
-
-### <kbd>함수</kbd> `histogram`
+## <kbd>함수</kbd> wandb.plot.histogram
 
 ```python
-histogram(
-    table: 'wandb.Table',
-    value: 'str',
-    title: 'str' = '',
-    split_table: 'bool' = False
-) → CustomChart
+table: 'wandb.Table',
+value: 'str',
+title: 'str' = '',
+split_table: 'bool' = False
 ```
 
 W&amp;B Table에서 히스토그램 차트를 생성합니다.
 
-**매개변수:**
+<div id="args">
+  ## 인수
+</div>
 
-* `table`:  히스토그램용 데이터가 들어 있는 W&amp;B Table입니다.
-* `value`:  bin 축(x-axis)의 레이블입니다.
-* `title`:  히스토그램 차트의 제목입니다.
-* `split_table`:  테이블을 W&amp;B UI의 별도 section으로 분리할지 여부입니다. `True`이면 테이블이 &quot;Custom Chart Tables&quot;라는 이름의 section에 표시됩니다. 기본값은 `False`입니다.
+* `table`: 히스토그램용 데이터가 들어 있는 W&amp;B Table입니다.
+* `value`: bin 축(x-axis)의 레이블입니다.
+* `title`: 히스토그램 차트의 제목입니다.
+* `split_table`: 테이블을 W&amp;B UI의 별도 section으로 분리할지 여부입니다. `True`이면 테이블이 &quot;Custom Chart Tables&quot;라는 이름의 section에 표시됩니다. 기본값은 `False`입니다.
 
-**반환값:**
+<div id="returns">
+  ## 반환값
+</div>
 
-* `CustomChart`:  W&amp;B에 로깅할 수 있는 맞춤형 차트 객체입니다. 차트를 로깅하려면 `wandb.log()`에 전달하세요.
+`CustomChart`: W&amp;B에 로깅할 수 있는 맞춤형 차트 객체입니다. 차트를 로깅하려면 `wandb.log()`에 전달하세요.
 
-**예시:**
+<div id="examples">
+  ## 예시
+</div>
 
 ```python
 import math
@@ -59,4 +62,4 @@ histogram = wandb.plot.histogram(
 # W&B에 히스토그램 플롯 로깅
 with wandb.init(...) as run:
     run.log({"histogram-plot1": histogram})
-```
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/custom-charts/line.mdx b/ko/models/ref/python/custom-charts/line.mdx
index 4a57d1d5e6..b27b3b012a 100644
--- a/ko/models/ref/python/custom-charts/line.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/custom-charts/line.mdx
@@ -1,70 +1,73 @@
 ---
 title: line()
-namespace: python_sdk_custom_charts
-python_object_type: 함수
+kind: 함수
+namespace: wandb.plot.line
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/plot/line.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/plot/line.py#L12" />
 
-
-### <kbd>함수</kbd> `line`
+## <kbd>함수</kbd> wandb.plot.line
 
 ```python
-line(
-    table: 'wandb.Table',
-    x: 'str',
-    y: 'str',
-    stroke: 'str | None' = None,
-    title: 'str' = '',
-    split_table: 'bool' = False
-) → CustomChart
+table: 'wandb.Table',
+x: 'str',
+y: 'str',
+stroke: 'str | None' = None,
+title: 'str' = '',
+split_table: 'bool' = False
 ```
 
 맞춤형 선 차트를 생성합니다.
 
-**매개변수:**
+<div id="args">
+  ## 인수
+</div>
 
-* `table`:   차트 데이터가 포함된 테이블입니다.
-* `x`:  x축 값의 열 이름입니다.
-* `y`:  y축 값의 열 이름입니다.
-* `stroke`:  선을 구분하기 위한 열 이름입니다(예: 선 그룹화).
-* `title`:  차트 제목입니다.
-* `split_table`:  테이블을 W&amp;B UI의 별도 섹션으로 분리할지 여부입니다. `True`이면 테이블이 &quot;Custom Chart Tables&quot;라는 이름의 섹션에 표시됩니다. 기본값은 `False`입니다.
+* `table`: 차트 데이터가 포함된 테이블입니다.
+* `x`: x축 값의 열 이름입니다.
+* `y`: y축 값의 열 이름입니다.
+* `stroke`: 선을 구분하기 위한 열 이름입니다(예: 선 그룹화).
+* `title`: 차트 제목입니다.
+* `split_table`: 테이블을 W&amp;B UI의 별도 섹션으로 분리할지 여부입니다. `True`이면 테이블이 &quot;Custom Chart Tables&quot;라는 이름의 섹션에 표시됩니다. 기본값은 `False`입니다.
 
-**반환값:**
+<div id="returns">
+  ## 반환값
+</div>
 
-* `CustomChart`:  W&amp;B에 로깅할 수 있는 맞춤형 차트 객체입니다. 차트를 로깅하려면 `wandb.log()`에 전달하세요.
+`CustomChart`: W&amp;B에 로깅할 수 있는 맞춤형 차트 객체입니다. 차트를 로깅하려면 `wandb.log()`에 전달하세요.
 
-**예시:**
+<div id="examples">
+  ## 예시
+</div>
 
 ```python
 import math
 import random
 import wandb
 
-# 다양한 패턴을 가진 여러 시리즈 데이터 생성
+# 다양한 패턴으로 여러 시리즈의 데이터 생성
 data = []
 for i in range(100):
-     # 시리즈 1: 랜덤 노이즈가 포함된 사인파 패턴
-     data.append([i, math.sin(i / 10) + random.uniform(-0.1, 0.1), "series_1"])
-     # 시리즈 2: 랜덤 노이즈가 포함된 코사인 패턴
-     data.append([i, math.cos(i / 10) + random.uniform(-0.1, 0.1), "series_2"])
-     # 시리즈 3: 랜덤 노이즈가 포함된 선형 증가
-     data.append([i, i / 10 + random.uniform(-0.5, 0.5), "series_3"])
+    # 시리즈 1: 무작위 노이즈가 포함된 사인파 패턴
+    data.append([i, math.sin(i / 10) + random.uniform(-0.1, 0.1), "series_1"])
+    # 시리즈 2: 무작위 노이즈가 포함된 코사인 패턴
+    data.append([i, math.cos(i / 10) + random.uniform(-0.1, 0.1), "series_2"])
+    # 시리즈 3: 무작위 노이즈가 포함된 선형 증가
+    data.append([i, i / 10 + random.uniform(-0.5, 0.5), "series_3"])
 
-# 테이블의 column 정의
+# 테이블의 열 정의
 table = wandb.Table(data=data, columns=["step", "value", "series"])
 
-# wandb run 초기화 및 선형 차트 log
+# wandb run 초기화 및 선 차트 로깅
 with wandb.init(project="line_chart_example") as run:
-     line_chart = wandb.plot.line(
-         table=table,
-         x="step",
-         y="value",
-         stroke="series",  # "series" column 기준으로 그룹화
-         title="Multi-Series Line Plot",
-     )
-     run.log({"line-chart": line_chart})
-```
+    line_chart = wandb.plot.line(
+        table=table,
+        x="step",
+        y="value",
+        stroke="series",  # "series" 열을 기준으로 그룹화
+        title="Multi-Series Line Plot",
+    )
+    run.log({"line-chart": line_chart})
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/custom-charts/line_series.mdx b/ko/models/ref/python/custom-charts/line_series.mdx
index 6d81c38083..a8a98b6d01 100644
--- a/ko/models/ref/python/custom-charts/line_series.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/custom-charts/line_series.mdx
@@ -1,129 +1,138 @@
 ---
 title: line_series()
-namespace: python_sdk_custom_charts
-python_object_type: function
+kind: function
+namespace: wandb.plot.line_series
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/plot/line_series.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/plot/line_series.py#L13" />
 
-
-### <kbd>function</kbd> `line_series`
+## <kbd>함수</kbd> wandb.plot.line_series
 
 ```python
-line_series(
-    xs: 'Iterable[Iterable[Any]] | Iterable[Any]',
-    ys: 'Iterable[Iterable[Any]]',
-    keys: 'Iterable[str] | None' = None,
-    title: 'str' = '',
-    xname: 'str' = 'x',
-    split_table: 'bool' = False
-) → CustomChart
+xs: 'Iterable[Iterable[Any]] | Iterable[Any]',
+ys: 'Iterable[Iterable[Any]]',
+keys: 'Iterable[str] | None' = None,
+title: 'str' = '',
+xname: 'str' = 'x',
+split_table: 'bool' = False
 ```
 
 선 시리즈 차트를 생성합니다.
 
-**Args:**
+<div id="args">
+  ## 인수
+</div>
+
+* `xs`: x 값의 시퀀스입니다. 하나의 배열만 전달하면 모든 y 값이 해당 x 배열을 기준으로 그려집니다. 배열의 배열을 전달하면 각 y 값이 이에 대응하는 x 배열을 기준으로 그려집니다.
+* `ys`: y 값의 시퀀스입니다. 각 이터러블은 별도의 선 시리즈를 나타냅니다.
+* `keys`: 각 선 시리즈에 레이블을 지정하기 위한 키의 시퀀스입니다. 제공되지 않으면 키는 &quot;line&#95;1&quot;, &quot;line&#95;2&quot; 등으로 자동 생성됩니다.
+* `title`: 차트의 제목입니다.
+* `xname`: x축의 레이블입니다.
+* `split_table`: 테이블을 W&amp;B UI에서 별도의 섹션으로 분리할지 여부입니다. `True`이면 테이블은 &quot;Custom Chart Tables&quot;라는 섹션에 표시됩니다. 기본값은 `False`입니다.
 
-* `xs`:  x 값의 시퀀스입니다. 하나의 배열만 전달하면 모든 y 값이 해당 x 배열을 기준으로 그려집니다. 배열의 배열을 전달하면 각 y 값이 이에 대응하는 x 배열을 기준으로 그려집니다.
-* `ys`:  y 값의 시퀀스입니다. 각 이터러블은 별도의 선 시리즈를 나타냅니다.
-* `keys`:  각 선 시리즈에 레이블을 지정하기 위한 키의 시퀀스입니다. 제공되지 않으면 키는 &quot;line&#95;1&quot;, &quot;line&#95;2&quot; 등으로 자동 생성됩니다.
-* `title`:  차트의 제목입니다.
-* `xname`:  x축의 레이블입니다.
-* `split_table`:  테이블을 W&amp;B UI에서 별도의 섹션으로 분리할지 여부입니다. `True`이면 테이블은 &quot;Custom Chart Tables&quot;라는 섹션에 표시됩니다. 기본값은 `False`입니다.
+<div id="returns">
+  ## 반환값
+</div>
 
-**Returns:**
+`CustomChart`: W&amp;B에 로깅할 수 있는 커스텀 차트 객체입니다. 차트를 로깅하려면 `wandb.log()`에 전달하면 됩니다.
 
-* `CustomChart`:  W&amp;B에 로깅할 수 있는 커스텀 차트 객체입니다. 차트를 로깅하려면 `wandb.log()`에 전달하면 됩니다.
+<div id="examples">
+  ## 예시
+</div>
 
-**Examples:**
-모든 y 시리즈를 동일한 x 값에 대해 그리는 단일 x 배열을 로깅하기:
+모든 y 계열이 동일한 x 값을 기준으로 플로팅되는 단일 x 배열을 로깅하는 예시:
 
 ```python
 import wandb
 
-# W&B 실행 초기화
+# W&B run 초기화
 with wandb.init(project="line_series_example") as run:
     # 모든 y 시리즈에서 공유되는 x 값
     xs = list(range(10))
 
     # 플롯할 여러 y 시리즈
     ys = [
-         [i for i in range(10)],  # y = x
-         [i**2 for i in range(10)],  # y = x^2
-         [i**3 for i in range(10)],  # y = x^3
+        [i for i in range(10)],  # y = x
+        [i**2 for i in range(10)],  # y = x^2
+        [i**3 for i in range(10)],  # y = x^3
     ]
 
-    # 라인 시리즈 차트 생성 및 로깅
+    # 선 시리즈 차트 생성 및 로깅
     line_series_chart = wandb.plot.line_series(
-         xs,
-         ys,
-         title="title",
-         xname="step",
+        xs,
+        ys,
+        title="title",
+        xname="step",
     )
     run.log({"line-series-single-x": line_series_chart})
 ```
 
-이 예제에서는 모든 `ys` 시리즈에 대해 하나의 `xs` 시리즈(공유 x 값)를 사용합니다. 이렇게 하면 각 y 시리즈가 동일한 x 값(0-9)에 대해 그려집니다.
+이 예제에서는 모든 `ys` 시리즈에 하나의 `xs` 시리즈(공유 x값)를
+사용합니다. 그 결과 각 y 시리즈는 동일한
+x값(0-9)을 기준으로 플로팅됩니다.
 
-각 y 시리즈가 자신의 x 배열에 대해 플로팅되도록 여러 x 배열을 로깅하기:
+각 y 시리즈가 해당 x 배열을 기준으로 플로팅되도록 여러 x 배열을 로깅하는 방법:
 
 ```python
 import wandb
 
-# W&B 실행 초기화
+# W&B run 초기화
 with wandb.init(project="line_series_example") as run:
-    # 각 y 시리즈에 대한 별도의 x 값
+    # 각 y 시리즈별 개별 x 값
     xs = [
-         [i for i in range(10)],  # 첫 번째 시리즈의 x
-         [2 * i for i in range(10)],  # 두 번째 시리즈의 x (늘어남)
-         [3 * i for i in range(10)],  # 세 번째 시리즈의 x (더 늘어남)
+        [i for i in range(10)],  # 첫 번째 시리즈의 x
+        [2 * i for i in range(10)],  # 두 번째 시리즈의 x (확장됨)
+        [3 * i for i in range(10)],  # 세 번째 시리즈의 x (더 확장됨)
     ]
 
     # 대응하는 y 시리즈
     ys = [
-         [i for i in range(10)],  # y = x
-         [i**2 for i in range(10)],  # y = x^2
-         [i**3 for i in range(10)],  # y = x^3
+        [i for i in range(10)],  # y = x
+        [i**2 for i in range(10)],  # y = x^2
+        [i**3 for i in range(10)],  # y = x^3
     ]
 
-    # 라인 시리즈 차트 생성 및 기록
+    # 선 시리즈 차트 생성 및 로깅
     line_series_chart = wandb.plot.line_series(
-         xs, ys, title="Multiple X Arrays Example", xname="Step"
+        xs, ys, title="Multiple X Arrays Example", xname="Step"
     )
     run.log({"line-series-multiple-x": line_series_chart})
 ```
 
-이 예제에서는 각 y 시리즈가 고유한 x 시리즈에 대해 플롯됩니다. 이를 통해 데이터 시리즈마다 x 값이 다를 때 더 유연하게 대응할 수 있습니다.
-
-`keys`를 사용하여 선 레이블 사용자 지정하기:
+이 예제에서는 각 y 시리즈를 서로 고유한 x 시리즈에 대해 플로팅합니다.
+이 방식은 데이터 시리즈마다 x 값이 일정하지 않을 때 더 유연하게
+표현할 수 있게 해줍니다.
 
+`keys`를 사용해 선 레이블 맞춤 설정:
 
 ```python
 import wandb
 
-# W&B 실행 초기화
+# W&B run 초기화
 with wandb.init(project="line_series_example") as run:
     xs = list(range(10))  # 단일 x 배열
     ys = [
-         [i for i in range(10)],  # y = x
-         [i**2 for i in range(10)],  # y = x^2
-         [i**3 for i in range(10)],  # y = x^3
+        [i for i in range(10)],  # y = x
+        [i**2 for i in range(10)],  # y = x^2
+        [i**3 for i in range(10)],  # y = x^3
     ]
 
-    # 각 선에 대한 사용자 정의 레이블
+    # 각 선에 대한 맞춤형 레이블
     keys = ["Linear", "Quadratic", "Cubic"]
 
     # 선 시리즈 차트 생성 및 로깅
     line_series_chart = wandb.plot.line_series(
-         xs,
-         ys,
-         keys=keys,  # 사용자 정의 키 (선 레이블)
-         title="Custom Line Labels Example",
-         xname="Step",
+        xs,
+        ys,
+        keys=keys,  # 맞춤형 키 (선 레이블)
+        title="Custom Line Labels Example",
+        xname="Step",
     )
     run.log({"line-series-custom-keys": line_series_chart})
 ```
 
-이 예제는 `keys` 인자를 사용해 각 선에 사용자 지정 레이블을 지정하는 방법을 보여줍니다. 키는 범례에 &quot;Linear&quot;, &quot;Quadratic&quot;, &quot;Cubic&quot;으로 표시됩니다.
+이 예제는 `keys` 인수를 사용해 선에 대한 맞춤형 레이블을
+지정하는 방법을 보여줍니다. 키는 범례에 &quot;Linear&quot;,
+&quot;Quadratic&quot;, &quot;Cubic&quot;으로 표시됩니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/custom-charts/plot_table.mdx b/ko/models/ref/python/custom-charts/plot_table.mdx
index 0be768fd25..6102a7fb9c 100644
--- a/ko/models/ref/python/custom-charts/plot_table.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/custom-charts/plot_table.mdx
@@ -1,50 +1,55 @@
 ---
 title: plot_table()
-namespace: python_sdk_custom_charts
-python_object_type: 함수
+kind: 함수
+namespace: wandb.plot.custom_chart
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/plot/custom_chart.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/plot/custom_chart.py#L76" />
 
-
-### <kbd>함수</kbd> `plot_table`
+## <kbd>함수</kbd> wandb.plot.plot_table
 
 ```python
-plot_table(
-    vega_spec_name: 'str',
-    data_table: 'wandb.Table',
-    fields: 'dict[str, Any]',
-    string_fields: 'dict[str, Any] | None' = None,
-    split_table: 'bool' = False
-) → CustomChart
+vega_spec_name: 'str',
+data_table: 'wandb.Table',
+fields: 'dict[str, Any]',
+string_fields: 'dict[str, Any] | None' = None,
+split_table: 'bool' = False
 ```
 
 Vega-Lite 사양과 `wandb.Table`을 사용해 맞춤형 차트를 생성합니다.
 
 이 함수는 Vega-Lite 사양과 `wandb.Table` 객체로 표현된 데이터 테이블을 바탕으로 맞춤형 차트를 생성합니다. 이 사양은 미리 정의되어 W&amp;B 백엔드에 저장되어 있어야 합니다. 이 함수는 `wandb.Run.log()`를 사용해 W&amp;B에 로깅할 수 있는 맞춤형 차트 객체를 반환합니다.
 
-**매개변수:**
+<div id="args">
+  ## 인수
+</div>
 
-* `vega_spec_name`:  시각화 구조를 정의하는 Vega-Lite 사양의 이름 또는 식별자입니다.
-* `data_table`:  시각화할 데이터를 포함하는 `wandb.Table` 객체입니다.
-* `fields`:  Vega-Lite 사양의 필드와 시각화할 데이터 테이블의 해당 열 사이의 매핑입니다.
-* `string_fields`:  맞춤형 시각화에 필요한 문자열 상수 값을 제공하기 위한 사전입니다.
-* `split_table`:  테이블을 W&amp;B UI의 별도 섹션으로 분리할지 여부입니다. `True`이면 테이블이 &quot;Custom Chart Tables&quot;라는 이름의 섹션에 표시됩니다. 기본값은 `False`입니다.
+* `vega_spec_name`: 시각화 구조를 정의하는 Vega-Lite 사양의 이름 또는 식별자입니다.
+* `data_table`: 시각화할 데이터를 포함하는 `wandb.Table` 객체입니다.
+* `fields`: Vega-Lite 사양의 필드와 시각화할 데이터 테이블의 해당 열 사이의 매핑입니다.
+* `string_fields`: 맞춤형 시각화에 필요한 문자열 상수 값을 제공하기 위한 사전입니다.
+* `split_table`: 테이블을 W&amp;B UI의 별도 섹션으로 분리할지 여부입니다. `True`이면 테이블이 &quot;Custom Chart Tables&quot;라는 이름의 섹션에 표시됩니다. 기본값은 `False`입니다.
 
-**반환값:**
+<div id="returns">
+  ## 반환값
+</div>
 
-* `CustomChart`:  W&amp;B에 로깅할 수 있는 맞춤형 차트 객체입니다. 차트를 로깅하려면 차트 객체를 `wandb.Run.log()`의 매개변수로 전달하세요.
+`CustomChart`: W&amp;B에 로깅할 수 있는 맞춤형 차트 객체입니다. 차트를 로깅하려면 차트 객체를 `wandb.Run.log()`의 인수로 전달하세요.
 
-**예외:**
+<div id="raises">
+  ## 예외
+</div>
 
-* `wandb.Error`:  `data_table`이 `wandb.Table` 객체가 아닌 경우입니다.
+* `wandb.Error`: `data_table`이 `wandb.Table` 객체가 아닌 경우입니다.
 
-**예시:**
+<div id="examples">
+  ## 예시
+</div>
 
 ```python
-# Vega-Lite 사양과 데이터 테이블을 사용하여 맞춤형 차트를 만듭니다.
+# Vega-Lite 사양과 데이터 테이블을 사용하여 맞춤형 차트를 생성합니다.
 import wandb
 
 data = [[1, 1], [2, 2], [3, 3], [4, 4], [5, 5]]
@@ -52,15 +57,15 @@ table = wandb.Table(data=data, columns=["x", "y"])
 fields = {"x": "x", "y": "y", "title": "MY TITLE"}
 
 with wandb.init() as run:
-    # 트레이닝 코드를 여기에 작성합니다.
+    # 트레이닝 코드를 여기에 작성하세요
 
-    # `string_fields`를 사용하여 맞춤형 제목을 만듭니다.
+    # `string_fields`를 사용하여 맞춤형 제목을 생성합니다.
     my_custom_chart = wandb.plot_table(
-         vega_spec_name="wandb/line/v0",
-         data_table=table,
-         fields=fields,
-         string_fields={"title": "Title"},
+        vega_spec_name="wandb/line/v0",
+        data_table=table,
+        fields=fields,
+        string_fields={"title": "Title"},
     )
 
     run.log({"custom_chart": my_custom_chart})
-```
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/custom-charts/pr_curve.mdx b/ko/models/ref/python/custom-charts/pr_curve.mdx
index 1d20c002a0..0a628bc53b 100644
--- a/ko/models/ref/python/custom-charts/pr_curve.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/custom-charts/pr_curve.mdx
@@ -1,51 +1,56 @@
 ---
 title: pr_curve()
-namespace: python_sdk_custom_charts
-python_object_type: 함수
+kind: 함수
+namespace: wandb.plot.pr_curve
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/plot/pr_curve.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/plot/pr_curve.py#L19" />
 
-
-### <kbd>함수</kbd> `pr_curve`
+## <kbd>함수</kbd> wandb.plot.pr_curve
 
 ```python
-pr_curve(
-    y_true: 'Iterable[T] | None' = None,
-    y_probas: 'Iterable[numbers.Number] | None' = None,
-    labels: 'list[str] | None' = None,
-    classes_to_plot: 'list[T] | None' = None,
-    interp_size: 'int' = 21,
-    title: 'str' = 'Precision-Recall Curve',
-    split_table: 'bool' = False
-) → CustomChart
+y_true: 'Iterable[T] | None' = None,
+y_probas: 'Iterable[numbers.Number] | None' = None,
+labels: 'list[str] | None' = None,
+classes_to_plot: 'list[T] | None' = None,
+interp_size: 'int' = 21,
+title: 'str' = 'Precision-Recall Curve',
+split_table: 'bool' = False
 ```
 
 정밀도-재현율(PR) 곡선을 생성합니다.
 
 정밀도-재현율 곡선은 특히 불균형 데이터셋에서 분류기를 평가할 때 유용합니다. PR 곡선 아래 면적이 크다는 것은 높은 정밀도(낮은 거짓 양성 비율)와 높은 재현율(낮은 거짓 음성 비율)을 모두 의미합니다. 이 곡선은 다양한 임곗값 수준에서 거짓 양성과 거짓 음성 간의 균형을 파악할 수 있게 해 주어 모델 성능 평가에 도움이 됩니다.
 
-**Args:**
+<div id="args">
+  ## 인수
+</div>
 
-* `y_true`:  실제 이진 레이블입니다. shape는 (`num_samples`,)이어야 합니다.
-* `y_probas`:  각 클래스에 대한 예측 점수 또는 확률입니다. 확률 추정치, 신뢰도 점수 또는 임곗값이 적용되지 않은 결정값일 수 있습니다. shape는 (`num_samples`, `num_classes`)이어야 합니다.
-* `labels`:  플롯을 더 쉽게 해석할 수 있도록 `y_true`의 숫자 값을 대체할 클래스 이름의 선택 목록입니다. 예를 들어 `labels = ['dog', 'cat', 'owl']`이면 플롯에서 0은 &#39;dog&#39;로, 1은 &#39;cat&#39;으로, 2는 &#39;owl&#39;로 대체됩니다. 제공하지 않으면 `y_true`의 숫자 값이 사용됩니다.
-* `classes_to_plot`:  플롯에 포함할 y&#95;true의 고유 클래스 값 선택 목록입니다. 지정하지 않으면 y&#95;true의 모든 고유 클래스가 플롯에 표시됩니다.
-* `interp_size`:  재현율 값을 보간할 점의 개수입니다. 재현율 값은 [0, 1] 범위에 균등하게 분포된 `interp_size`개의 점으로 고정되며, 정밀도는 이에 맞춰 보간됩니다.
-* `title`:  플롯 제목입니다. 기본값은 &quot;Precision-Recall Curve&quot;입니다.
-* `split_table`:  W&amp;B UI에서 table을 별도 section으로 분리할지 여부입니다. `True`이면 table은 &quot;Custom Chart Tables&quot;라는 이름의 section에 표시됩니다. 기본값은 `False`입니다.
+* `y_true`: 실제 이진 레이블입니다. shape는 (`num_samples`,)이어야 합니다.
+* `y_probas`: 각 클래스에 대한 예측 점수 또는 확률입니다. 확률 추정치, 신뢰도 점수 또는 임곗값이 적용되지 않은 결정값일 수 있습니다. shape는 (`num_samples`, `num_classes`)이어야 합니다.
+* `labels`: 플롯을 더 쉽게 해석할 수 있도록 `y_true`의 숫자 값을 대체할 클래스 이름의 선택 목록입니다. 예를 들어 `labels = ['dog', 'cat', 'owl']`이면 플롯에서 0은 &#39;dog&#39;로, 1은 &#39;cat&#39;으로, 2는 &#39;owl&#39;로 대체됩니다. 제공하지 않으면 `y_true`의 숫자 값이 사용됩니다.
+* `classes_to_plot`: 플롯에 포함할 y&#95;true의 고유 클래스 값 선택 목록입니다. 지정하지 않으면 y&#95;true의 모든 고유 클래스가 플롯에 표시됩니다.
+* `interp_size`: 재현율 값을 보간할 점의 개수입니다. 재현율 값은 [0, 1] 범위에 균등하게 분포된 `interp_size`개의 점으로 고정되며, 정밀도는 이에 맞춰 보간됩니다.
+* `title`: 플롯 제목입니다. 기본값은 &quot;Precision-Recall Curve&quot;입니다.
+* `split_table`: W&amp;B UI에서 table을 별도 section으로 분리할지 여부입니다. `True`이면 table은 &quot;Custom Chart Tables&quot;라는 이름의 section에 표시됩니다. 기본값은 `False`입니다.
 
-**Returns:**
+<div id="returns">
+  ## 반환값
+</div>
 
-* `CustomChart`:  W&amp;B에 로깅할 수 있는 맞춤형 차트 객체입니다. 차트를 로깅하려면 `wandb.log()`에 전달하세요.
+`CustomChart`: W&amp;B에 로깅할 수 있는 맞춤형 차트 객체입니다. 차트를 로깅하려면 `wandb.log()`에 전달하세요.
 
-**Raises:**
+<div id="raises">
+  ## 예외
+</div>
 
 * `wandb.Error`:  NumPy, pandas 또는 scikit-learn이 설치되어 있지 않은 경우 예외가 발생합니다.
 
-**Example:**
+<div id="examples">
+  ## 예시
+</div>
 
 ```python
 import wandb
@@ -64,10 +69,10 @@ labels = ["not spam", "spam"]  # 가독성을 위한 선택적 클래스 이름
 
 with wandb.init(project="spam-detection") as run:
     pr_curve = wandb.plot.pr_curve(
-         y_true=y_true,
-         y_probas=y_probas,
-         labels=labels,
-         title="Precision-Recall Curve for Spam Detection",
+        y_true=y_true,
+        y_probas=y_probas,
+        labels=labels,
+        title="Precision-Recall Curve for Spam Detection",
     )
     run.log({"pr-curve": pr_curve})
-```
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/custom-charts/roc_curve.mdx b/ko/models/ref/python/custom-charts/roc_curve.mdx
index 5600f3caea..e1601253fa 100644
--- a/ko/models/ref/python/custom-charts/roc_curve.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/custom-charts/roc_curve.mdx
@@ -1,47 +1,52 @@
 ---
 title: roc_curve()
-namespace: python_sdk_custom_charts
-python_object_type: 함수
+kind: 함수
+namespace: wandb.plot.roc_curve
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/plot/roc_curve.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/plot/roc_curve.py#L16" />
 
-
-### <kbd>함수</kbd> `roc_curve`
+## <kbd>함수</kbd> wandb.plot.roc_curve
 
 ```python
-roc_curve(
-    y_true: 'Sequence[numbers.Number]',
-    y_probas: 'Sequence[Sequence[float]] | None' = None,
-    labels: 'list[str] | None' = None,
-    classes_to_plot: 'list[numbers.Number] | None' = None,
-    title: 'str' = 'ROC Curve',
-    split_table: 'bool' = False
-) → CustomChart
+y_true: 'Sequence[numbers.Number]',
+y_probas: 'Sequence[Sequence[float]] | None' = None,
+labels: 'list[str] | None' = None,
+classes_to_plot: 'list[numbers.Number] | None' = None,
+title: 'str' = 'ROC Curve',
+split_table: 'bool' = False
 ```
 
 Receiver Operating Characteristic (ROC) 곡선 chart를 생성합니다.
 
-**매개변수:**
+<div id="args">
+  ## 매개변수
+</div>
 
-* `y_true`:  대상 변수의 실제 클래스 레이블(ground truth)입니다. shape는 (num&#95;samples,)이어야 합니다.
-* `y_probas`:  각 클래스의 예측 확률 또는 결정 점수입니다. shape는 (num&#95;samples, num&#95;classes)여야 합니다.
-* `labels`:  `y_true`의 클래스 인덱스에 대응하는 사람이 읽기 쉬운 레이블입니다. 예를 들어 `labels=['dog', 'cat']`이면 plot에서 클래스 0은 &#39;dog&#39;, 클래스 1은 &#39;cat&#39;으로 표시됩니다. None이면 `y_true`의 원래 클래스 인덱스를 사용합니다. 기본값은 None입니다.
-* `classes_to_plot`:  ROC 곡선에 포함할 고유 클래스 레이블의 하위 집합입니다. None이면 `y_true`의 모든 클래스가 plot됩니다. 기본값은 None입니다.
-* `title`:  ROC 곡선 plot의 제목입니다. 기본값은 &quot;ROC Curve&quot;입니다.
-* `split_table`:  테이블을 W&amp;B UI의 별도 섹션으로 분리할지 여부입니다. `True`이면 테이블이 &quot;Custom Chart Tables&quot;라는 이름의 섹션에 표시됩니다. 기본값은 `False`입니다.
+* `y_true`: 대상 변수의 실제 클래스 레이블(ground truth)입니다. shape는 (num&#95;samples,)이어야 합니다.
+* `y_probas`: 각 클래스의 예측 확률 또는 결정 점수입니다. shape는 (num&#95;samples, num&#95;classes)여야 합니다.
+* `labels`: `y_true`의 클래스 인덱스에 대응하는 사람이 읽기 쉬운 레이블입니다. 예를 들어 `labels=['dog', 'cat']`이면 플롯에서 클래스 0은 &#39;dog&#39;, 클래스 1은 &#39;cat&#39;으로 표시됩니다. None이면 `y_true`의 원래 클래스 인덱스를 사용합니다. 기본값은 None입니다.
+* `classes_to_plot`: ROC 곡선에 포함할 고유 클래스 레이블의 하위 집합입니다. None이면 `y_true`의 모든 클래스가 플롯됩니다. 기본값은 None입니다.
+* `title`: ROC 곡선 플롯의 제목입니다. 기본값은 &quot;ROC Curve&quot;입니다.
+* `split_table`: 테이블을 W&amp;B UI의 별도 섹션으로 분리할지 여부입니다. `True`이면 테이블이 &quot;Custom Chart Tables&quot;라는 이름의 섹션에 표시됩니다. 기본값은 `False`입니다.
 
-**반환값:**
+<div id="returns">
+  ## 반환값
+</div>
 
-* `CustomChart`:  W&amp;B에 로깅할 수 있는 맞춤형 chart 객체입니다. chart를 로깅하려면 `wandb.log()`에 전달하세요.
+`CustomChart`: W&amp;B에 로깅할 수 있는 맞춤형 chart 객체입니다. chart를 로깅하려면 `wandb.log()`에 전달하세요.
 
-**예외:**
+<div id="raises">
+  ## 예외
+</div>
 
-* `wandb.Error`:  numpy, pandas 또는 scikit-learn을 찾을 수 없는 경우입니다.
+* `wandb.Error`: numpy, pandas 또는 scikit-learn을 찾을 수 없는 경우입니다.
 
-**예시:**
+<div id="examples">
+  ## 예시
+</div>
 
 ```python
 import numpy as np
@@ -51,7 +56,7 @@ import wandb
 n_samples = 200
 n_classes = 3
 
-# 실제 레이블: 각 샘플에 "Diabetes", "Hypertension", 또는 "Heart Disease" 할당
+# 실제 레이블: 각 샘플에 "Diabetes", "Hypertension", 또는 "Heart Disease" 부여
 disease_labels = ["Diabetes", "Hypertension", "Heart Disease"]
 # 0: Diabetes, 1: Hypertension, 2: Heart Disease
 y_true = np.random.choice([0, 1, 2], size=n_samples)
@@ -62,14 +67,14 @@ y_probas = np.random.dirichlet(np.ones(n_classes), size=n_samples)
 # 플롯할 클래스 지정 (세 가지 질병 모두 플롯)
 classes_to_plot = [0, 1, 2]
 
-# W&B run을 초기화하고 질병 분류에 대한 ROC 커브 플롯 로깅
+# W&B run을 초기화하고 질병 분류에 대한 ROC 곡선 플롯 기록
 with wandb.init(project="medical_diagnosis") as run:
     roc_plot = wandb.plot.roc_curve(
-         y_true=y_true,
-         y_probas=y_probas,
-         labels=disease_labels,
-         classes_to_plot=classes_to_plot,
-         title="ROC Curve for Disease Classification",
+        y_true=y_true,
+        y_probas=y_probas,
+        labels=disease_labels,
+        classes_to_plot=classes_to_plot,
+        title="ROC Curve for Disease Classification",
     )
     run.log({"roc-curve": roc_plot})
-```
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/custom-charts/scatter.mdx b/ko/models/ref/python/custom-charts/scatter.mdx
index 865c91a9da..b38e1de188 100644
--- a/ko/models/ref/python/custom-charts/scatter.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/custom-charts/scatter.mdx
@@ -1,41 +1,44 @@
 ---
 title: scatter()
-namespace: python_sdk_custom_charts
-python_object_type: 함수
+kind: 함수
+namespace: wandb.plot.scatter
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/plot/scatter.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/plot/scatter.py#L12" />
 
-
-### <kbd>함수</kbd> `scatter`
+## <kbd>함수</kbd> wandb.plot.scatter
 
 ```python
-scatter(
-    table: 'wandb.Table',
-    x: 'str',
-    y: 'str',
-    title: 'str' = '',
-    split_table: 'bool' = False
-) → CustomChart
+table: 'wandb.Table',
+x: 'str',
+y: 'str',
+title: 'str' = '',
+split_table: 'bool' = False
 ```
 
 `wandb.Table`의 데이터로 산점도를 만듭니다.
 
-**매개변수:**
+<div id="args">
+  ## 매개변수
+</div>
 
-* `table`:  시각화할 데이터가 들어 있는 W&amp;B Table입니다.
-* `x`:  x축에 사용할 열 이름입니다.
-* `y`:  y축에 사용할 열 이름입니다.
-* `title`:  산점도 차트의 제목입니다.
-* `split_table`:  테이블을 W&amp;B UI의 별도 섹션으로 분리할지 여부입니다. `True`이면 테이블이 &quot;Custom Chart Tables&quot;라는 이름의 섹션에 표시됩니다. 기본값은 `False`입니다.
+* `table`: 시각화할 데이터가 들어 있는 W&amp;B Table입니다.
+* `x`: x축에 사용할 열 이름입니다.
+* `y`: y축에 사용할 열 이름입니다.
+* `title`: 산점도 차트의 제목입니다.
+* `split_table`: 테이블을 W&amp;B UI의 별도 섹션으로 분리할지 여부입니다. `True`이면 테이블이 &quot;Custom Chart Tables&quot;라는 이름의 섹션에 표시됩니다. 기본값은 `False`입니다.
 
-**반환값:**
+<div id="returns">
+  ## 반환값
+</div>
 
-* `CustomChart`:  W&amp;B에 로깅할 수 있는 맞춤형 차트 객체입니다. 차트를 로깅하려면 `wandb.log()`에 전달합니다.
+`CustomChart`: W&amp;B에 로깅할 수 있는 맞춤형 차트 객체입니다. 차트를 로깅하려면 `wandb.log()`에 전달합니다.
 
-**예시:**
+<div id="examples">
+  ## 예시
+</div>
 
 ```python
 import math
@@ -48,17 +51,17 @@ data = [
     for i in range(300)
 ]
 
-# 고도(m) 및 온도(°C) 열이 포함된 W&B 테이블 생성
+# 고도(m) 및 온도(°C) 열이 포함된 W&B table 생성
 table = wandb.Table(data=data, columns=["altitude (m)", "temperature (°C)"])
 
-# W&B run 초기화 및 산점도 로깅
+# W&B run 초기화 및 scatter plot 로깅
 with wandb.init(project="temperature-altitude-scatter") as run:
-    # 산점도 생성 및 로깅
+    # scatter plot 생성 및 로깅
     scatter_plot = wandb.plot.scatter(
-         table=table,
-         x="altitude (m)",
-         y="temperature (°C)",
-         title="Altitude vs Temperature",
+        table=table,
+        x="altitude (m)",
+        y="temperature (°C)",
+        title="Altitude vs Temperature",
     )
     run.log({"altitude-temperature-scatter": scatter_plot})
-```
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/data-types/audio.mdx b/ko/models/ref/python/data-types/audio.mdx
index 1ab9065aaf..29ffa72aa0 100644
--- a/ko/models/ref/python/data-types/audio.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/data-types/audio.mdx
@@ -1,56 +1,59 @@
 ---
-title: Audio
-namespace: python_sdk_data_type
-python_object_type: class
+title: 오디오
+kind: 클래스
+namespace: wandb.sdk.data_types.audio
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/audio.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/audio.py#L19" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `Audio`
-
-오디오 클립을 위한 W&amp;B 클래스. 
-
-### <kbd>방법</kbd> `Audio.__init__`
+## <kbd>클래스</kbd> wandb.Audio
 
 ```python
-__init__(
-    data_or_path: 'str | pathlib.Path | list | np.ndarray',
-    sample_rate: 'int | None' = None,
-    caption: 'str | None' = None
-)
+(data_or_path: 'str | pathlib.Path | list | np.ndarray',
+sample_rate: 'int | None' = None,
+caption: 'str | None' = None)
 ```
 
-오디오 파일 경로 또는 오디오 데이터가 담긴 NumPy 배열을 받습니다.
+오디오 클립용 W&amp;B 클래스입니다.
 
-**매개변수:**
+<div id="args">
+  ## 매개변수
+</div>
 
 * `data_or_path`:  오디오 파일 경로 또는 오디오 데이터가 담긴 NumPy 배열입니다.
 * `sample_rate`:  샘플 레이트입니다. 원시 NumPy 오디오 데이터 배열을 전달할 때 필수입니다.
 * `caption`:  오디오와 함께 표시할 캡션입니다.
 
-***
+<div id="methods">
+  ## 메서드
+</div>
 
-
-### <kbd>클래스 메서드</kbd> `Audio.durations`
+### <kbd>메서드</kbd> Audio.durations()
 
 ```python
-durations(audio_list)
+(audio_list)
 ```
 
 오디오 파일의 길이를 계산합니다.
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
+* `audio_list`: 
 
-### <kbd>클래스 메서드</kbd> `Audio.sample_rates`
+### <kbd>메서드</kbd> Audio.sample_rates()
 
 ```python
-sample_rates(audio_list)
+(audio_list)
 ```
 
 오디오 파일의 샘플 레이트를 조회합니다.
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
+
+* `audio_list`: 
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/data-types/box3d.mdx b/ko/models/ref/python/data-types/box3d.mdx
deleted file mode 100644
index beeaca3bfe..0000000000
--- a/ko/models/ref/python/data-types/box3d.mdx
+++ /dev/null
@@ -1,97 +0,0 @@
----
-title: box3d()
-namespace: python_sdk_data_type
-python_object_type: 함수
----
-
-import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
-
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/object_3d.py" />
-
-
-### <kbd>함수</kbd> `box3d`
-
-```python
-box3d(
-    center: 'npt.ArrayLike',
-    size: 'npt.ArrayLike',
-    orientation: 'npt.ArrayLike',
-    color: 'RGBColor',
-    label: 'str | None' = None,
-    score: 'numeric | None' = None
-) → Box3D
-```
-
-3D 바운딩 박스입니다. 이 박스는 중심, 크기, 방향으로 지정됩니다.
-
-**매개변수:**
-
-* `center`: 길이 3의 ndarray로 표현된 박스의 중심점입니다.
-* `size`: 길이 3의 ndarray로 표현된 박스의 X, Y, Z 크기입니다.
-* `orientation`: 전역 XYZ 좌표를 박스의 로컬 XYZ 좌표로 변환하는 회전입니다. 0이 아닌 쿼터니언 `r + xi + yj + zk`에 해당하는 길이 4의 ndarray `[r, x, y, z]`로 제공됩니다.
-* `color`: `0 <= r,g,b <= 1`인 `(r, g, b)` 튜플로 표현된 박스의 색상입니다.
-* `label`: 박스의 선택적 레이블입니다.
-* `score`: 박스의 선택적 점수입니다. 일반적으로 탐지의 신뢰도를 나타내는 데 사용됩니다.
-
-**반환값:**
-Box3D 객체입니다.
-
-**예시:**
-다음 예제에서는 X, Y, Z축을 중심으로 회전하는 60개의 박스가 있는 포인트 클라우드를 생성합니다.
-
-```python
-import wandb
-
-import math
-import numpy as np
-from scipy.spatial.transform import Rotation
-
-
-with wandb.init() as run:
-    run.log(
-         {
-             "points": wandb.Object3D.from_point_cloud(
-                 points=np.random.uniform(-5, 5, size=(100, 3)),
-                 boxes=[
-                     wandb.box3d(
-                         center=(0.3 * t - 3, 0, 0),
-                         size=(0.1, 0.1, 0.1),
-                         orientation=Rotation.from_euler(
-                             "xyz", [t * math.pi / 10, 0, 0]
-                         ).as_quat(),
-                         color=(0.5 + t / 40, 0.5, 0.5),
-                         label=f"box {t}",
-                         score=0.9,
-                     )
-                     for t in range(20)
-                 ]
-                 + [
-                     wandb.box3d(
-                         center=(0, 0.3 * t - 3, 0.3),
-                         size=(0.1, 0.1, 0.1),
-                         orientation=Rotation.from_euler(
-                             "xyz", [0, t * math.pi / 10, 0]
-                         ).as_quat(),
-                         color=(0.5, 0.5 + t / 40, 0.5),
-                         label=f"box {t}",
-                         score=0.9,
-                     )
-                     for t in range(20)
-                 ]
-                 + [
-                     wandb.box3d(
-                         center=(0.3, 0.3, 0.3 * t - 3),
-                         size=(0.1, 0.1, 0.1),
-                         orientation=Rotation.from_euler(
-                             "xyz", [0, 0, t * math.pi / 10]
-                         ).as_quat(),
-                         color=(0.5, 0.5, 0.5 + t / 40),
-                         label=f"box {t}",
-                         score=0.9,
-                     )
-                     for t in range(20)
-                 ],
-             ),
-         }
-    )
-```
diff --git a/ko/models/ref/python/data-types/evaltable.mdx b/ko/models/ref/python/data-types/evaltable.mdx
deleted file mode 100644
index 2c428822c4..0000000000
--- a/ko/models/ref/python/data-types/evaltable.mdx
+++ /dev/null
@@ -1,9 +0,0 @@
----
-title: EvalTable
-namespace: python_sdk_data_type
-python_object_type: 클래스
----
-
-import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
-
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/eval_table.py" />
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/data-types/histogram.mdx b/ko/models/ref/python/data-types/histogram.mdx
index b60fe3acbf..ea8f944efe 100644
--- a/ko/models/ref/python/data-types/histogram.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/data-types/histogram.mdx
@@ -1,57 +1,37 @@
 ---
 title: Histogram
-namespace: python_sdk_data_type
-python_object_type: class
+kind: 클래스
+namespace: wandb.sdk.data_types.histogram
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/histogram.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/histogram.py#L21" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `Histogram`
-
-히스토그램용 W&amp;B 클래스입니다.
-
-이 객체는 numpy의 histogram 함수와 동일한 방식으로 동작합니다 [https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.histogram.html](https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.histogram.html)
-
-**속성:**
-
-* `bins` ([float]):  각 bins의 경계
-* `histogram` ([int]):  각 bin에 속하는 요소 수. 
-
-### <kbd>방법</kbd> `Histogram.__init__`
+## <kbd>클래스</kbd> wandb.Histogram
 
 ```python
-__init__(
-    sequence: 'Sequence | None' = None,
-    np_histogram: 'NumpyHistogram | None' = None,
-    num_bins: 'int' = 64
-) → None
+sequence: 'Sequence | None' = None,
+np_histogram: 'NumpyHistogram | None' = None,
+num_bins: 'int' = 64
 ```
 
-Histogram 객체를 초기화합니다.
-
-**매개변수:**
-sequence: 히스토그램의 입력 데이터입니다. np&#95;histogram: 미리 계산된 히스토그램을 대체 입력으로 사용합니다. num&#95;bins: 히스토그램의 bins 수입니다. 기본 bins 수는 64입니다. 최대 bins 수는 512입니다.
-
-**예제:**
-시퀀스에서 히스토그램을 생성합니다.
+히스토그램용 W&amp;B 클래스입니다.
 
-```python
-import wandb
+이 객체는 numpy의 histogram 함수와 동일한 방식으로 동작합니다
+[https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.histogram.html](https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/generated/numpy.histogram.html)
 
-wandb.Histogram([1, 2, 3])
-```
+<div id="args">
+  ## 인수
+</div>
 
-`np.histogram` 결과로부터 효율적으로 초기화합니다.
+* `sequence`: 히스토그램의 입력 데이터입니다.
+* `np_histogram`: 미리 계산된 히스토그램을 대체 입력으로 사용합니다.
+* `num_bins`: 히스토그램의 bins 수입니다. 기본 bins 수는 64입니다. 최대 bins 수는 512입니다.
 
-```python
-import numpy as np
-import wandb
-
-hist = np.histogram(data)
-wandb.Histogram(np_histogram=hist)
-```
+<div id="attributes">
+  ## 속성
+</div>
 
-***
+* `bins` (`[float]`): 각 bins의 경계
+* `histogram` (`[int]`): 각 bin에 속하는 요소 수.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/data-types/html.mdx b/ko/models/ref/python/data-types/html.mdx
index 1208fd27d9..94299921a3 100644
--- a/ko/models/ref/python/data-types/html.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/data-types/html.mdx
@@ -1,49 +1,27 @@
 ---
 title: Html
-namespace: python_sdk_data_type
-python_object_type: class
+kind: 클래스
+namespace: wandb.sdk.data_types.html
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/html.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/html.py#L22" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `Html`
-
-W&amp;B에서 HTML 콘텐츠를 로깅하기 위한 클래스입니다. 
-
-### <kbd>방법</kbd> `Html.__init__`
-
-```python
-__init__(
-    data: 'str | pathlib.Path | TextIO',
-    inject: 'bool' = True,
-    data_is_not_path: 'bool' = False
-) → None
-```
-
-W&amp;B HTML 객체를 생성합니다.
-
-**매개변수:**
-data:  확장자가 &quot;.html&quot;인 파일 경로를 나타내는 문자열이거나, 리터럴 HTML이 들어 있는 문자열 또는 IO 객체입니다.
-
-* `inject`:  HTML 객체에 스타일시트를 추가합니다. False로 설정하면 HTML이 변경 없이 그대로 전달됩니다.
-* `data_is_not_path`:  False로 설정하면 `data`를 파일 경로로 처리합니다.
-
-**예제:**
-파일 경로를 지정해 초기화할 수 있습니다:
+## <kbd>클래스</kbd> wandb.Html
 
 ```python
-with wandb.init() as run:
-    run.log({"html": wandb.Html("./index.html")})
+data: 'str | pathlib.Path | TextIO',
+inject: 'bool' = True,
+data_is_not_path: 'bool' = False
 ```
 
-또는 문자열이나 IO 객체 형태의 리터럴 HTML을 전달해 초기화할 수도 있습니다:
+W&amp;B에 HTML 콘텐츠를 로깅하기 위한 W&amp;B 클래스입니다.
 
-```python
-with wandb.init() as run:
-    run.log({"html": wandb.Html("<h1>Hello, world!</h1>")})
-```
+<div id="args">
+  ## 인수
+</div>
 
-***
+* `data`: 확장자가 &quot;.html&quot;인 파일 경로를 나타내는 문자열이거나, 리터럴 HTML이 들어 있는 문자열 또는 IO 객체입니다.
+* `inject`: HTML 객체에 스타일시트를 추가합니다. False로 설정하면 HTML이 변경 없이 그대로 전달됩니다.
+* `data_is_not_path`: False로 설정하면 `data`를 파일 경로로 처리합니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/data-types/image.mdx b/ko/models/ref/python/data-types/image.mdx
index a81bd2c4c4..c013621b9b 100644
--- a/ko/models/ref/python/data-types/image.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/data-types/image.mdx
@@ -1,113 +1,53 @@
 ---
 title: Image
-namespace: python_sdk_data_type
-python_object_type: class
+kind: 클래스
+namespace: wandb.sdk.data_types.image
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/image.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/image.py#L132" />
 
-
-## <kbd>클래스</kbd> `Image`
-
-W&amp;B에 이미지를 로깅하는 클래스입니다. 
-
-### <kbd>방법</kbd> `Image.__init__`
+## <kbd>클래스</kbd> wandb.Image
 
 ```python
-__init__(
-    data_or_path: 'ImageDataOrPathType',
-    mode: 'str | None' = None,
-    caption: 'str | None' = None,
-    grouping: 'int | None' = None,
-    classes: 'Classes | Sequence[dict] | None' = None,
-    boxes: 'dict[str, BoundingBoxes2D] | dict[str, dict] | None' = None,
-    masks: 'dict[str, ImageMask] | dict[str, dict] | None' = None,
-    file_type: 'str | None' = None,
-    normalize: 'bool' = True
-) → None
+data_or_path: 'ImageDataOrPathType',
+mode: 'str | None' = None,
+caption: 'str | None' = None,
+grouping: 'int | None' = None,
+classes: 'Classes | Sequence[dict] | None' = None,
+boxes: 'dict[str, BoundingBoxes2D] | dict[str, dict] | None' = None,
+masks: 'dict[str, ImageMask] | dict[str, dict] | None' = None,
+file_type: 'str | None' = None,
+normalize: 'bool' = True
 ```
 
-`wandb.Image` 객체를 초기화합니다.
+W&amp;B에 이미지를 로깅하는 클래스입니다.
 
-이 클래스는 다양한 이미지 데이터 형식을 처리하며, 필요할 때 픽셀 값을 자동으로 [0, 255] 범위로 정규화해 W&amp;B 백엔드와의 호환성을 보장합니다.
+<div id="args">
+  ## 인수
+</div>
 
-* [0, 1] 범위의 데이터는 255를 곱한 후 uint8로 변환됩니다 &#95; [-1, 1] 범위의 데이터는
-  -1을 0으로, 1을 255로 매핑해 [-1, 1]에서 [0, 255]로 재조정한 후 uint8로 변환됩니다 &#95; [-1, 1] 범위를 벗어나지만 [0, 255] 범위에는 속하지 않는 데이터는 [0, 255]로 클리핑한 후 uint8로 변환됩니다([0, 255] 범위를 벗어난 값이 있으면 경고가 표시됨) * 이미 [0, 255] 범위에 있는 데이터는 수정 없이 uint8로 변환됩니다
-
-**매개변수:**
-
-* `data_or_path`: 이미지 데이터의 NumPy 배열/pytorch 텐서, PIL 이미지 객체 또는 이미지 파일 경로를 받습니다. NumPy 배열 또는 pytorch 텐서가 제공되면 이미지 데이터는 지정한 파일 유형으로 저장됩니다. 값이 [0, 255] 범위에 없거나 모든 값이 [0, 1] 범위에 있으면 `normalize`가 `False`로 설정되지 않은 한 이미지 픽셀 값은 [0, 255] 범위로 정규화됩니다.
+* `data_or_path`: 이미지 데이터의 NumPy 배열/pytorch 텐서,
+  PIL 이미지 객체 또는 이미지 파일 경로를 받습니다. NumPy
+  배열 또는 pytorch 텐서가 제공되면
+  이미지 데이터는 지정한 파일 유형으로 저장됩니다.
+  값이 [0, 255] 범위에 없거나 모든 값이 [0, 1] 범위에 있으면
+  `normalize`가 `False`로 설정되지 않은 한 이미지 픽셀 값은 [0, 255]
+  범위로 정규화됩니다.
   * pytorch 텐서는 (channel, height, width) 형식이어야 합니다
   * NumPy 배열은 (height, width, channel) 형식이어야 합니다
-* `mode`: 이미지의 PIL 모드입니다. 가장 일반적인 값은 &quot;L&quot;, &quot;RGB&quot;, &quot;RGBA&quot;입니다.
-* `Full Pillow docs for more information https`: //pillow.readthedocs.io/en/stable/handbook/concepts.html#modes
+* `mode`: 이미지의 PIL 모드입니다. 가장 일반적인 값은 &quot;L&quot;, &quot;RGB&quot;, &quot;RGBA&quot;입니다. 자세한 내용은 전체 Pillow 문서를 참조하세요 [https://pillow.readthedocs.io/en/stable/handbook/concepts.html#modes](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/handbook/concepts.html#modes)
 * `caption`: 이미지 표시에 사용할 레이블입니다.
 * `grouping`: 이미지의 그룹 번호입니다.
 * `classes`: 이미지의 클래스 정보 목록으로, 바운딩 박스와 이미지 마스크의 레이블 지정에 사용됩니다.
-* `boxes`: 이미지의 바운딩 박스 정보가 들어 있는 딕셔너리입니다.
-* `see https`: //docs.wandb.ai/models/ref/python/data-types/boundingboxes2d
-* `masks`: 이미지의 마스크 정보가 들어 있는 딕셔너리입니다.
-* `see https`: //docs.wandb.ai/models/ref/python/data-types/imagemask
+* `boxes`: 이미지의 바운딩 박스 정보가 들어 있는 딕셔너리입니다. 참조 [https://docs.wandb.ai/models/ref/python/data-types/boundingboxes2d](https://docs.wandb.ai/models/ref/python/data-types/boundingboxes2d)
+* `masks`: 이미지의 마스크 정보가 들어 있는 딕셔너리입니다. 참조 [https://docs.wandb.ai/models/ref/python/data-types/imagemask](https://docs.wandb.ai/models/ref/python/data-types/imagemask)
 * `file_type`: 이미지를 저장할 파일 유형입니다. `data_or_path`가 이미지 파일 경로인 경우 이 매개변수는 적용되지 않습니다.
 * `normalize`: `True`이면 이미지 픽셀 값을 [0, 255] 범위로 정규화합니다. 정규화는 `data_or_path`가 numpy 배열 또는 pytorch 텐서인 경우에만 적용됩니다.
 
-**예제:**
-numpy 배열에서 wandb.Image 만들기
-
-```python
-import numpy as np
-import wandb
-
-with wandb.init() as run:
-    examples = []
-    for i in range(3):
-         pixels = np.random.randint(low=0, high=256, size=(100, 100, 3))
-         image = wandb.Image(pixels, caption=f"random field {i}")
-         examples.append(image)
-    run.log({"examples": examples})
-```
-
-PILImage로부터 wandb.Image를 생성합니다
-
-```python
-import numpy as np
-from PIL import Image as PILImage
-import wandb
-
-with wandb.init() as run:
-    examples = []
-    for i in range(3):
-         pixels = np.random.randint(
-             low=0, high=256, size=(100, 100, 3), dtype=np.uint8
-         )
-         pil_image = PILImage.fromarray(pixels, mode="RGB")
-         image = wandb.Image(pil_image, caption=f"random field {i}")
-         examples.append(image)
-    run.log({"examples": examples})
-```
-
-기본값(.png) 대신 .jpg로 로깅
-
-```python
-import numpy as np
-import wandb
-
-with wandb.init() as run:
-    examples = []
-    for i in range(3):
-         pixels = np.random.randint(low=0, high=256, size=(100, 100, 3))
-         image = wandb.Image(
-             pixels, caption=f"random field {i}", file_type="jpg"
-         )
-         examples.append(image)
-    run.log({"examples": examples})
-```
-
-***
-
-
-### <kbd>속성</kbd> Image.image
+<div id="properties">
+  ## 속성
+</div>
 
-***
\ No newline at end of file
+### <kbd>속성</kbd> image
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/data-types/molecule.mdx b/ko/models/ref/python/data-types/molecule.mdx
index fc7910660d..de86c8e2f5 100644
--- a/ko/models/ref/python/data-types/molecule.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/data-types/molecule.mdx
@@ -1,33 +1,70 @@
 ---
 title: Molecule
-namespace: python_sdk_data_type
-python_object_type: class
+kind: 클래스
+namespace: wandb.sdk.data_types.molecule
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/molecule.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/molecule.py#L28" />
 
+## <kbd>클래스</kbd> wandb.Molecule
 
-## <kbd>클래스</kbd> `Molecule`
+```python
+data_or_path: 'str | pathlib.Path | TextIO',
+caption: 'str | None' = None, **kwargs: 'str'
+```
+
+3D 분자 데이터를 위한 W&amp;B 클래스입니다.
 
-3D 분자 데이터용 W&amp;B 클래스입니다. 
+<div id="args">
+  ## 인수
+</div>
 
-### <kbd>메서드</kbd> `Molecule.__init__`
+* `data_or_path`: 파일 이름 또는 io 객체를 사용해 Molecule을 초기화할 수 있습니다.
+* `caption`: 표시용으로 분자에 연결된 캡션입니다.
+* `kwargs`: 
+
+<div id="methods">
+  ## 메서드
+</div>
+
+### <kbd>방법</kbd> Molecule.from_rdkit()
 
 ```python
-__init__(
-    data_or_path: 'str | pathlib.Path | TextIO',
-    caption: 'str | None' = None,
-    **kwargs: 'str'
-) → None
+data_or_path: 'RDKitDataType',
+caption: 'str | None' = None,
+convert_to_3d_and_optimize: 'bool' = True,
+mmff_optimize_molecule_max_iterations: 'int' = 200
 ```
 
-Molecule 객체를 초기화합니다.
+RDKit에서 지원되는 파일/객체 유형을 wandb.Molecule로 변환합니다.
+
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
+
+* `data_or_path`: (`string`, rdkit.Chem.rdchem.Mol) 파일 이름 또는 rdkit.Chem.rdchem.Mol 객체로부터 Molecule을 초기화할 수 있습니다.
+* `caption`: (`string`) 표시용으로 분자에 연결된 캡션입니다.
+* `convert_to_3d_and_optimize`: (bool) 3D 좌표가 있는 rdkit.Chem.rdchem.Mol로 변환합니다. 비용이 큰 오퍼레이션이므로 복잡한 분자의 경우 시간이 오래 걸릴 수 있습니다.
+
+### <kbd>방법</kbd> Molecule.from_smiles()
+
+```python
+data: 'str',
+caption: 'str | None' = None,
+sanitize: 'bool' = True,
+convert_to_3d_and_optimize: 'bool' = True,
+mmff_optimize_molecule_max_iterations: 'int' = 200
+```
 
-**매개변수:**
+SMILES 문자열을 wandb.Molecule로 변환합니다.
 
-* `data_or_path`:  파일 이름 또는 io 객체를 사용해 Molecule을 초기화할 수 있습니다.
-* `caption`:  표시용으로 분자에 연결된 캡션입니다.
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-***
+* `data`: SMILES 문자열입니다.
+* `caption`: 분자를 표시할 때 함께 사용할 캡션입니다.
+* `sanitize`: RDKit의 정의에 따라 분자가 화학적으로 타당한지 확인합니다.
+* `convert_to_3d_and_optimize`: 3D 좌표가 포함된 `rdkit.Chem.rdchem.Mol`로 변환합니다. 이는 계산 비용이 큰 오퍼레이션이므로 복잡한 분자의 경우 시간이 오래 걸릴 수 있습니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/data-types/object3d.mdx b/ko/models/ref/python/data-types/object3d.mdx
index bd8167e431..5080cf1861 100644
--- a/ko/models/ref/python/data-types/object3d.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/data-types/object3d.mdx
@@ -1,42 +1,72 @@
 ---
 title: Object3D
-namespace: python_sdk_data_type
-python_object_type: class
+kind: 클래스
+namespace: wandb.sdk.data_types.object_3d
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/object_3d.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/object_3d.py#L245" />
 
+## <kbd>클래스</kbd> wandb.Object3D
 
-## <kbd>class</kbd> `Object3D`
+```python
+data_or_path: 'np.ndarray | str | pathlib.Path | TextIO | dict',
+caption: 'str | None' = None, **kwargs: 'str | FileFormat3D | None'
+```
+
+3D 포인트 클라우드용 W&amp;B 클래스입니다.
+
+<div id="args">
+  ## 인수
+</div>
 
-3D 포인트 클라우드를 위한 W&amp;B 클래스입니다. 
+* `data_or_path`: Object3D는 파일 또는 numpy 배열로 초기화할 수 있습니다.
+* `caption`: 객체를 표시할 때 함께 표시되는 캡션입니다.
+* `kwargs`: 
 
-### <kbd>메서드</kbd> `Object3D.__init__`
+<div id="methods">
+  ## 메서드
+</div>
+
+### <kbd>방법</kbd> Object3D.from_file()
 
 ```python
-__init__(
-    data_or_path: 'np.ndarray | str | pathlib.Path | TextIO | dict',
-    caption: 'str | None' = None,
-    **kwargs: 'str | FileFormat3D | None'
-) → None
+data_or_path: 'TextIO | str',
+file_type: 'FileFormat3D | None' = None
 ```
 
-W&amp;B Object3D 객체를 생성합니다.
+파일 또는 스트림을 사용해 Object3D를 초기화합니다.
 
-**매개변수:**
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-* `data_or_path`:  Object3D는 파일 또는 numpy 배열로 초기화할 수 있습니다.
-* `caption`:  객체를 표시할 때 함께 표시되는 캡션입니다.
+* `data_or_path`: 파일 경로 또는 `TextIO` 스트림입니다.
 
-**예제:**
-numpy 배열의 shape은 반드시 다음 중 하나여야 합니다
+### <kbd>방법</kbd> Object3D.from_numpy()
 
-```text
-[[x y z],       ...] nx3
-[[x y z c],     ...] nx4 where c is a category with supported range [1, 14]
-[[x y z r g b], ...] nx6 where is rgb is color
+```python
+data: 'np.ndarray'
 ```
 
-***
+NumPy 배열에서 Object3D를 초기화합니다.
+
+### <kbd>방법</kbd> Object3D.from_point_cloud()
+
+```python
+points: 'Sequence[Point]',
+boxes: 'Sequence[Box3D]',
+vectors: 'Sequence[Vector3D] | None' = None,
+point_cloud_type: 'PointCloudType' = 'lidar/beta'
+```
+
+Python 객체로부터 Object3D를 초기화합니다.
+
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
+
+* `points`: 포인트 클라우드의 점입니다.
+* `boxes`: 포인트 클라우드에 레이블을 지정하기 위한 3D 바운딩 박스입니다. 박스는 포인트 클라우드 시각화에 표시됩니다.
+* `vectors`: 각 벡터는 포인트 클라우드 시각화에 표시됩니다. 바운딩 박스의 방향을 나타내는 데 사용할 수 있습니다. 기본값은 None입니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/data-types/plotly.mdx b/ko/models/ref/python/data-types/plotly.mdx
index a4adda798b..26a913d235 100644
--- a/ko/models/ref/python/data-types/plotly.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/data-types/plotly.mdx
@@ -1,28 +1,23 @@
 ---
 title: Plotly
-namespace: python_sdk_data_type
-python_object_type: class
+kind: 클래스
+namespace: wandb.sdk.data_types.plotly
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/plotly.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/plotly.py#L36" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `Plotly`
-
-Plotly 플롯을 위한 W&amp;B 클래스. 
-
-### <kbd>방법</kbd> `Plotly.__init__`
+## <kbd>클래스</kbd> wandb.Plotly
 
 ```python
-__init__(val: 'plotly.Figure | matplotlib.artist.Artist')
+(val: 'plotly.Figure | matplotlib.artist.Artist')
 ```
 
-Plotly 객체를 초기화합니다.
-
-**매개변수:**
+Plotly 플롯용 W&amp;B 클래스입니다.
 
-* `val`: Matplotlib 또는 Plotly figure 객체.
+<div id="args">
+  ## 인수
+</div>
 
-***
+* `val`: Matplotlib 또는 Plotly figure 객체.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/data-types/table.mdx b/ko/models/ref/python/data-types/table.mdx
index 53160edc9e..5fea537576 100644
--- a/ko/models/ref/python/data-types/table.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/data-types/table.mdx
@@ -1,172 +1,203 @@
 ---
 title: Table
-namespace: python_sdk_data_type
-python_object_type: class
+kind: 클래스
+namespace: wandb.sdk.data_types.table
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/table.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/table.py#L211" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `Table`
-
-표 형식 데이터를 표시하고 분석하는 데 사용되는 Table 클래스입니다.
-
-기존 스프레드시트와 달리 Tables는 스칼라 값, 문자열, numpy 배열, 그리고 `wandb.data_types.Media`의 대부분의 하위 클래스를 비롯한 다양한 데이터 유형을 지원합니다. 즉, 다른 기존 스칼라 값과 함께 `Images`, `Video`, `Audio` 및 기타 다양한 리치 미디어와 주석이 포함된 미디어를 Tables에 직접 임베드할 수 있습니다.
-
-이 클래스는 W&amp;B Tables [https://docs.wandb.ai/models/tables](https://docs.wandb.ai/models/tables)를 생성하는 데 사용하는 기본 클래스입니다. 
-
-### <kbd>방법</kbd> `Table.__init__`
+## <kbd>클래스</kbd> wandb.Table
 
 ```python
-__init__(
-    columns=None,
-    data=None,
-    rows=None,
-    dataframe=None,
-    dtype=None,
-    optional=True,
-    allow_mixed_types=False,
-    log_mode: "Literal['IMMUTABLE', 'MUTABLE', 'INCREMENTAL'] | None" = 'IMMUTABLE'
-)
+columns: 'list[ColumnKey] | None' = None,
+data: 'list[InputRow] | np.ndarray | pd.DataFrame | None' = None,
+rows: 'list[InputRow] | None' = None,
+dataframe: 'pd.DataFrame | None' = None,
+dtype: 'Any' = None,
+optional: 'bool | list[bool]' = True,
+allow_mixed_types: 'bool' = False,
+log_mode: 'LogMode | None' = 'IMMUTABLE'
 ```
 
-Table 객체를 초기화합니다.
-
-`rows`는 이전 버전과의 호환성을 위해 제공되며 사용하지 않아야 합니다. Table 클래스는 Pandas API와 유사하게 동작하도록 `data`를 사용합니다.
-
-**매개변수:**
+표 형식 데이터를 표시하고 분석하는 데 사용되는 Table 클래스입니다.
 
-* `columns`:  (List[str]) 테이블의 열 이름입니다. 기본값은 [&quot;Input&quot;, &quot;Output&quot;, &quot;Expected&quot;]입니다.
-* `data`:  (List[List[any]]) 값으로 이루어진 2차원 행 기준 배열입니다.
-* `dataframe`:  (pandas.DataFrame) 테이블을 생성하는 데 사용하는 데이터프레임 객체입니다. 이 값이 설정되면 `data` 및 `columns` 매개변수는 무시됩니다.
-* `rows`:  (List[List[any]]) 값으로 이루어진 2차원 행 기준 배열입니다.
-* `optional`:  (Union[bool,List[bool]]) `None` 값 허용 여부입니다. 기본값은 True입니다.
+기존 스프레드시트와 달리 Tables는 다양한 데이터 유형을 지원합니다:
+스칼라 값, 문자열, numpy 배열, 그리고 `wandb.data_types.Media`의 대부분의 하위 클래스입니다.
+즉, 다른 기존 스칼라 값과 함께 `Images`, `Video`, `Audio` 및 기타 다양한 리치 미디어와 주석이 포함된 미디어를
+Tables에 직접 임베드할 수 있습니다.
+
+이 클래스는 W&amp;B Tables를 생성하는 데 사용하는 기본 클래스입니다.
+[https://docs.wandb.ai/models/tables](https://docs.wandb.ai/models/tables)
+
+<div id="args">
+  ## 인수
+</div>
+
+* `columns`: 테이블의 열 이름입니다. 기본값은 [&quot;Input&quot;, &quot;Output&quot;, &quot;Expected&quot;]입니다.
+* `data`: 값으로 이루어진 2차원 행 기준 배열, NumPy 배열 또는 pandas DataFrame입니다.
+* `rows`: 값으로 이루어진 2차원 행 기준 배열입니다.
+* `dataframe`: 테이블을 생성하는 데 사용하는 pandas DataFrame 객체입니다. 이 값이 설정되면 `data` 및 `columns` 인수는 무시됩니다.
+* `dtype`: 열 값의 예상 유형으로, 데이터를 검증하는 데 사용됩니다. 설정하지 않으면 데이터에서 유형을 추론합니다. 다음 중 하나일 수 있습니다:
+  * 단일 유형
+    * `int`, `str`, `bool`, list, dict 또는 datetime과 같은 Python 내장 유형
+    * wandb.data&#95;types 아래에 선언된 `wandb.Image`와 같은 W&amp;B Media 유형
+    * 상수 값
+  * 각 열에 서로 다른 유형을 부여하기 위한 위 항목들의 목록
+    (`columns`와 길이가 같아야 함)
+* `optional`: `None` 값 허용 여부입니다. 기본값은 True입니다.
   * 단일 bool 값이면 생성 시 지정된 모든 열에 선택 여부가 강제 적용됩니다.
   * bool 값의 목록이면 각 열에 선택 여부가 적용되며, `columns`와 길이가 같아야 합니다.
-* `allow_mixed_types`:  (bool) 열에 혼합 유형을 허용할지 여부입니다  (유형 검증 비활성화). 기본값은 False입니다.
-* `log_mode`:  Optional[str] 변경이 발생할 때 Table이 로깅되는 방식을 제어합니다.  옵션:
-  * &quot;IMMUTABLE&quot; (기본값): Table은 한 번만 로깅할 수 있으며, 테이블이 변경된 후 다시 로깅을 시도해도 아무 작업도 수행되지 않습니다.
-  * &quot;MUTABLE&quot;: 변경 후에도 Table을 다시 로깅할 수 있으며, 로깅할 때마다 새 artifact 버전이 생성됩니다.
-  * &quot;INCREMENTAL&quot;: Table 데이터가 증분 방식으로 로깅되며, 각 로그는 마지막 로그 이후의 새 데이터를 포함하는 새 artifact 항목을 생성합니다.
-
-***
-
-
-### <kbd>방법</kbd> `Table.add_column`
+* `allow_mixed_types`: 열에 혼합 유형을 허용할지 여부입니다 (유형 검증 비활성화). 기본값은 False입니다.
+* `log_mode`: 변경이 발생할 때 Table이 로깅되는 방식을 제어합니다.
+  옵션:
+  * &quot;IMMUTABLE&quot; (기본값): Table은 한 번만 로깅할 수 있으며, 이후
+    테이블이 변경된 후 다시 로깅을 시도해도 아무 작업도 수행되지 않습니다.
+  * &quot;MUTABLE&quot;: 변경 후에도 Table을 다시 로깅할 수 있으며,
+    로깅할 때마다 새 아티팩트 버전이 생성됩니다.
+  * &quot;INCREMENTAL&quot;: Table 데이터가 증분 방식으로 로깅되며, 각 로그는
+    마지막 로그 이후의 새 데이터를 포함하는 새 아티팩트 항목을 생성합니다.
+
+<div id="methods">
+  ## 메서드
+</div>
+
+### <kbd>방법</kbd> Table.add_column()
 
 ```python
-add_column(name, data, optional=False)
+self,
+name: 'str',
+data: 'list[Any] | np.ndarray',
+optional: 'bool' = False
 ```
 
 테이블에 데이터 열을 추가합니다.
 
-**매개변수:**
-
-* `name`:  (str) - 열의 고유한 이름
-* `data`:  (list | np.array) - 동일한 타입의 데이터로 구성된 열
-* `optional`:  (bool) - null과 같은 값의 허용 여부
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-***
+* `name`: 열의 고유한 이름
+* `data`: 동일한 타입의 데이터로 구성된 열
+* `optional`: null과 같은 값의 허용 여부
 
-
-### <kbd>방법</kbd> `Table.add_computed_columns`
+### <kbd>방법</kbd> Table.add_computed_columns()
 
 ```python
-add_computed_columns(fn)
+self,
+fn: 'Callable[[int, dict[ColumnKey, Any]], dict[str, Any]]'
 ```
 
 기존 데이터를 바탕으로 계산된 열을 하나 이상 추가합니다.
 
-**매개변수:**
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-* `fn`: 하나 또는 두 개의 매개변수인 `ndx`(int)와 `row`(dict)를 받는 함수입니다. 이 함수는 해당 행의 새 열을 나타내는 dict를 반환해야 하며, 키는 새 열 이름입니다.
-  * `ndx`는 행의 인덱스를 나타내는 정수입니다. `include_ndx`가 `True`로 설정된 경우에만 포함됩니다.
-  * `row`는 기존 열을 키로 하는 딕셔너리입니다.
+* `fn`: 인덱스와 행 dict를 받아 해당 행의 새 열을 나타내는 dict를 반환하는 함수이며, 키는 새 열 이름입니다.
 
-***
+<div id="examples">
+  ##### 예시
+</div>
 
+callback에서는:
 
-### <kbd>방법</kbd> `Table.add_data`
+* `ndx`는 행의 인덱스를 나타내는 정수입니다.
+* `row`는 기존 열을 키로 갖는 딕셔너리입니다.
 
 ```python
-add_data(*data)
+import wandb
+
+table = wandb.Table(columns=["x", "y"], data=[[3, 1], [4, 6]])
+table.add_computed_columns(lambda ndx, row: {"diff": row["x"] - row["y"]})
+```
+
+### <kbd>방법</kbd> Table.add_data()
+
+```python
+self, *data: 'Any'
 ```
 
 테이블에 새 데이터 행을 추가합니다.
 
-테이블의 최대 행 수는 `wandb.Table.MAX_ARTIFACT_ROWS`로 결정됩니다.
+테이블의 최대 행 수는
+`wandb.Table.MAX_ARTIFACT_ROWS`로 결정됩니다.
 
 데이터 길이는 테이블 열의 길이와 일치해야 합니다.
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
+* `data`: 
 
-### <kbd>방법</kbd> `Table.add_row`
+### <kbd>방법</kbd> Table.add_row()
 
 ```python
-add_row(*row)
+self, *row: 'Any'
 ```
 
 사용 중단되었습니다. 대신 `Table.add_data` 방법을 사용하세요.
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
+* `row`: 
 
-### <kbd>방법</kbd> `Table.cast`
+### <kbd>방법</kbd> Table.cast()
 
 ```python
-cast(col_name, dtype, optional=False)
+self,
+col_name: 'ColumnKey',
+dtype: 'Any',
+optional: 'bool' = False
 ```
 
 열을 특정 데이터 유형으로 캐스팅합니다.
 
-일반적인 Python 클래스, 내부 W&amp;B 유형, 또는 wandb.Image나 wandb.Classes의 인스턴스 같은 예시 객체 중 하나를 사용할 수 있습니다.
-
-**매개변수:**
+일반적인 Python 클래스, 내부 W&amp;B 유형,
+또는 wandb.Image나
+wandb.Classes의 인스턴스 같은 예시 객체 중 하나를 사용할 수 있습니다.
 
-* `col_name` (str):  캐스팅할 열의 이름입니다.
-* `dtype` (class, wandb.wandb&#95;sdk.interface.&#95;dtypes.Type, any):  대상 dtype입니다.
-* `optional` (bool):  열에서 None을 허용할지 여부입니다.
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-***
+* `col_name`: 캐스팅할 열의 이름입니다.
+* `dtype`: 대상 dtype입니다.
+* `optional`: 열에서 None을 허용할지 여부입니다.
 
-
-### <kbd>방법</kbd> `Table.get_column`
+### <kbd>방법</kbd> Table.get_column()
 
 ```python
-get_column(name, convert_to=None)
+self,
+name: 'ColumnKey',
+convert_to: "Literal['numpy'] | None" = None
 ```
 
 테이블에서 열을 조회하고, 필요에 따라 이를 NumPy 객체로 변환합니다.
 
-**매개변수:**
-
-* `name`:  (str) - 열 이름
-* `convert_to`:  (str, 선택)
-  * &quot;numpy&quot;: 기본 데이터를 numpy 객체로 변환합니다
-
-***
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
+* `name`: 열 이름입니다.
+* `convert_to`: &quot;numpy&quot;는 기본 데이터를 NumPy 객체로 변환합니다.
 
-### <kbd>방법</kbd> `Table.get_dataframe`
+### <kbd>방법</kbd> Table.get_dataframe()
 
 ```python
-get_dataframe()
+self
 ```
 
 테이블을 `pandas.DataFrame`으로 반환합니다.
 
-***
-
-
-### <kbd>방법</kbd> `Table.get_index`
+### <kbd>방법</kbd> Table.get_index()
 
 ```python
-get_index()
+(self)
 ```
 
-다른 테이블에서 링크를 생성할 때 사용할 행 인덱스 배열을 반환합니다.
-
-***
+다른 테이블에서 링크를 생성할 때 사용할 행 인덱스 배열을 반환합니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/data-types/video.mdx b/ko/models/ref/python/data-types/video.mdx
index 3e7d47a53e..56def696f4 100644
--- a/ko/models/ref/python/data-types/video.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/data-types/video.mdx
@@ -1,51 +1,29 @@
 ---
 title: 비디오
-namespace: python_sdk_data_type
-python_object_type: class
+kind: 클래스
+namespace: wandb.sdk.data_types.video
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/video.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/video.py#L75" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `Video`
-
-W&amp;B에 비디오를 로깅하는 클래스입니다. 
-
-### <kbd>방법</kbd> `Video.__init__`
+## <kbd>클래스</kbd> wandb.Video
 
 ```python
-__init__(
-    data_or_path: 'str | pathlib.Path | np.ndarray | TextIO | BytesIO',
-    caption: 'str | None' = None,
-    fps: 'int | None' = None,
-    format: "Literal['gif', 'mp4', 'webm', 'ogg'] | None" = None
-)
+(data_or_path: 'str | pathlib.Path | np.ndarray | TextIO | BytesIO',
+caption: 'str | None' = None,
+fps: 'int | None' = None,
+format: "Literal['gif', 'mp4', 'webm', 'ogg'] | None" = None)
 ```
 
-W&amp;B 비디오 객체를 초기화합니다.
-
-**매개변수:**
-
-* `data_or_path`:  `Video`는 파일 경로 또는 io 객체로 초기화할 수 있습니다. `Video`는 numpy 텐서로도 초기화할 수 있습니다. numpy 텐서는 반드시 4차원 또는 5차원이어야 합니다. 차원은 (프레임 수, 채널, 높이, 너비) 또는 (배치, 프레임 수, 채널, 높이, 너비)여야 합니다. numpy 배열이나 io 객체로 초기화할 때는 `format` 인자로 형식을 지정해야 합니다.
-* `caption`:  비디오와 함께 표시할 캡션입니다.
-* `fps`:  원시 비디오 프레임을 인코딩할 때 사용할 프레임 속도입니다. 기본값은 4입니다. 이 매개변수는 data&#95;or&#95;path가 문자열이나 bytes인 경우에는 영향을 주지 않습니다.
-* `format`:  비디오 형식으로, numpy 배열이나 io 객체로 초기화하는 경우 필요합니다. 이 매개변수는 비디오 데이터를 인코딩할 때 사용할 형식을 결정하는 데 사용됩니다. 허용되는 값은 &quot;gif&quot;, &quot;mp4&quot;, &quot;webm&quot;, 또는 &quot;ogg&quot;입니다. 값을 지정하지 않으면 기본 형식은 &quot;gif&quot;입니다.
+W&amp;B에 비디오를 로깅하는 클래스입니다.
 
-**예시:**
-numpy 배열을 비디오로 로깅
-
-```python
-import numpy as np
-import wandb
-
-with wandb.init() as run:
-    # 축 순서: (프레임 수, 채널, 높이, 너비)
-    frames = np.random.randint(
-         low=0, high=256, size=(10, 3, 100, 100), dtype=np.uint8
-    )
-    run.log({"video": wandb.Video(frames, format="mp4", fps=4)})
-```
+<div id="args">
+  ## 인수
+</div>
 
-***
+* `data_or_path`: `Video`는 파일 경로 또는 io 객체로 초기화할 수 있습니다. `Video`는 numpy 텐서로도 초기화할 수 있습니다. numpy 텐서는 반드시 4차원 또는 5차원이어야 합니다. 차원은 (프레임 수, 채널, 높이, 너비) 또는 (배치, 프레임 수, 채널, 높이, 너비)여야 합니다. numpy 배열이나 io 객체로 초기화할 때는 `format` 인자로 형식을 지정해야 합니다.
+* `caption`: 비디오와 함께 표시할 캡션입니다.
+* `fps`: 원시 비디오 프레임을 인코딩할 때 사용할 프레임 속도입니다. 기본값은 4입니다. 이 매개변수는 data&#95;or&#95;path가 문자열이나 bytes인 경우에는 영향을 주지 않습니다.
+* `format`: 비디오 형식으로, numpy 배열이나 io 객체로 초기화하는 경우 필요합니다. 이 매개변수는 비디오 데이터를 인코딩할 때 사용할 형식을 결정하는 데 사용됩니다. 허용되는 값은 &quot;gif&quot;, &quot;mp4&quot;, &quot;webm&quot;, 또는 &quot;ogg&quot;입니다. 값을 지정하지 않으면 기본 형식은 &quot;gif&quot;입니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/experiments/artifact.mdx b/ko/models/ref/python/experiments/artifact.mdx
index 74ba181cdd..fdc4cb59e6 100644
--- a/ko/models/ref/python/experiments/artifact.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/experiments/artifact.mdx
@@ -1,187 +1,111 @@
 ---
 title: Artifact
-namespace: python_sdk_actions
-python_object_type: class
+kind: 클래스
+namespace: wandb.sdk.artifacts.artifact
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/artifacts/artifact.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/artifacts/artifact.py#L112" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `Artifact`
-
-데이터셋과 모델 버전 관리를 위한 유연하고 가벼운 구성 요소입니다.
-
-빈 W&amp;B Artifact를 생성합니다. `add`로 시작하는 메서드로 artifact의 콘텐츠를 채우세요. artifact에 원하는 파일이 모두 추가되면 `run.log_artifact()`를 호출해 기록할 수 있습니다.
-
-### <kbd>방법</kbd> `Artifact.__init__`
+## <kbd>class</kbd> wandb.Artifact
 
 ```python
-__init__(
-    name: 'str',
-    type: 'str',
-    description: 'str | None' = None,
-    metadata: 'dict[str, Any] | None' = None,
-    incremental: 'bool' = False,
-    use_as: 'str | None' = None,
-    storage_region: 'str | None' = None
-) → None
+name: 'str',
+type: 'str',
+description: 'str | None' = None,
+metadata: 'dict[str, Any] | None' = None,
+incremental: 'bool' = False,
+use_as: 'str | None' = None,
+storage_region: 'str | None' = None
 ```
 
-**매개변수:**
+데이터셋과 모델 버전 관리를 위한 유연하고 가벼운 구성 요소입니다.
 
-* `name` (str):  artifact의 사람이 읽을 수 있는 이름입니다. 이 이름을 사용해 W&amp;B App UI에서 또는 프로그래밍 방식으로 특정 artifact를 파악할 수 있습니다. `use_artifact` Public API를 사용하면 대화형으로 artifact를 참조할 수 있습니다. 이름에는 문자, 숫자, 밑줄, 하이픈, 점을 포함할 수 있습니다. 이름은 프로젝트 전체에서 고유해야 합니다.
-* `type` (str):  artifact의 유형입니다. artifact의 유형을 사용해 artifact를 정리하고 서로 구분할 수 있습니다. 문자, 숫자, 밑줄, 하이픈, 점을 포함하는 문자열이라면 어떤 것이든 사용할 수 있습니다. 일반적인 유형으로는 `dataset` 또는 `model`이 있습니다. artifact를 W&amp;B Model 레지스트리와 연결하려면 유형 문자열에 `model`을 포함하세요. 일부 유형은 내부용으로 예약되어 있어 사용자가 설정할 수 없습니다. 여기에는 `job` 및 `wandb-`로 시작하는 유형이 포함됩니다.
-* `description (str | None) = None`:  artifact에 대한 설명입니다. Model 또는 Dataset Artifacts의 경우, 표준화된 팀 모델 카드 또는 데이터셋 카드에 대한 문서를 추가하세요. `Artifact.description` 속성을 사용하거나 W&amp;B App UI에서 artifact 설명을 조회할 수 있습니다. W&amp;B는 W&amp;B App에서 설명을 Markdown으로 렌더링합니다.
-* `metadata (dict[str, Any] | None) = None`:  artifact에 대한 추가 정보입니다. 메타데이터는 키-값 쌍의 사전으로 지정하세요. 전체 키는 최대 100개까지만 지정할 수 있습니다.
-* `incremental`:  기존 artifact를 수정하려면 대신 `Artifact.new_draft()` 방법을 사용하세요.
-* `use_as`:  사용 중단되었습니다.
+빈 W&amp;B Artifact를 생성합니다. `add`로 시작하는 메서드로 artifact의 콘텐츠를 채우세요. artifact에 원하는 파일이 모두 추가되면 `run.log_artifact()`를 호출해 기록할 수 있습니다.
 
-**반환값:**
-`Artifact` 객체입니다.
+<div id="args">
+  ## 매개변수
+</div>
 
-***
+* `name`: artifact의 사람이 읽을 수 있는 이름입니다. 이 이름을 사용해 W&amp;B App UI에서 또는 프로그래밍 방식으로 특정 artifact를 파악할 수 있습니다. `use_artifact` Public API를 사용하면 대화형으로 artifact를 참조할 수 있습니다. 이름에는 문자, 숫자, 밑줄, 하이픈, 점을 포함할 수 있습니다. 이름은 프로젝트 전체에서 고유해야 합니다.
+* `type`: artifact의 유형입니다. artifact의 유형을 사용해 artifact를 정리하고 서로 구분할 수 있습니다. 문자, 숫자, 밑줄, 하이픈, 점을 포함하는 문자열이라면 어떤 것이든 사용할 수 있습니다. 일반적인 유형으로는 `dataset` 또는 `model`이 있습니다. artifact를 W&amp;B Model 레지스트리와 연결하려면 유형 문자열에 `model`을 포함하세요. 일부 유형은 내부용으로 예약되어 있어 사용자가 설정할 수 없습니다. 여기에는 `job` 및 `wandb-`로 시작하는 유형이 포함됩니다.
+* `description`: artifact에 대한 설명입니다. Model 또는 Dataset Artifacts의 경우, 표준화된 팀 모델 카드 또는 데이터셋 카드에 대한 문서를 추가하세요. `Artifact.description` 속성을 사용하거나 W&amp;B App UI에서 artifact 설명을 조회할 수 있습니다. W&amp;B는 W&amp;B App에서 설명을 Markdown으로 렌더링합니다.
+* `metadata`: artifact에 대한 추가 정보입니다. 메타데이터는 키-값 쌍의 사전으로 지정하세요. 전체 키는 최대 100개까지만 지정할 수 있습니다.
+* `incremental`: 기존 artifact를 수정하려면 대신 `Artifact.new_draft()` 방법을 사용하세요.
+* `use_as`: 사용 중단되었습니다.
+* `storage_region`: 
 
+<div id="properties">
+  ## 속성
+</div>
 
-### <kbd>속성</kbd> Artifact.aliases
+### <kbd>속성</kbd> aliases
 
 아티팩트 버전에 할당된, 의미를 쉽게 알 수 있는 하나 이상의 레퍼런스 또는
 
 식별용 &quot;별칭&quot; 목록입니다.
 
-별칭은 프로그래밍 방식으로 참조할 수 있는 변경 가능한 레퍼런스입니다. W&amp;B App UI에서 또는 프로그래밍 방식으로 아티팩트의 별칭을 변경할 수 있습니다. 자세한 내용은 [새 아티팩트 버전 만들기](https://docs.wandb.ai/models/artifacts/create-a-new-artifact-version)를 참조하세요.
-
-**반환값:**
+별칭은 프로그래밍 방식으로 참조할 수 있는 변경 가능한 레퍼런스입니다.
+W&amp;B App UI에서 또는 프로그래밍 방식으로 아티팩트의 별칭을 변경할 수 있습니다.
+자세한 내용은 [새 아티팩트 버전 만들기](https://docs.wandb.ai/models/artifacts/create-a-new-artifact-version)를 참조하세요.
 
-* `list[str]`: aliases 속성 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Artifact.collection
+### <kbd>속성</kbd> collection
 
 이 artifact를 조회한 컬렉션입니다.
 
-컬렉션은 순서가 있는 artifact 버전의 그룹입니다. 이 artifact가 연결된 컬렉션에서 조회된 경우 해당 컬렉션을 반환합니다. 그렇지 않으면 artifact 버전이 비롯된 컬렉션을 반환합니다.
-
-artifact가 비롯된 컬렉션을 source sequence라고 합니다.
+컬렉션은 순서가 있는 artifact 버전의 그룹입니다.
+이 artifact가 연결된 컬렉션에서 조회된 경우
+해당 컬렉션을 반환합니다. 그렇지 않으면 artifact 버전이
+비롯된 컬렉션을 반환합니다.
 
-**반환값:**
+artifact가 비롯된 컬렉션을
+source sequence라고 합니다.
 
-* `ArtifactCollection`: 컬렉션 속성 값.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Artifact.commit_hash
+### <kbd>속성</kbd> commit_hash
 
 이 Artifact가 커밋될 때 반환되는 해시입니다.
 
-**반환값:**
-
-* `str`: commit&#95;hash 속성 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Artifact.created_at
+### <kbd>속성</kbd> created_at
 
 artifact가 생성된 시각을 나타내는 Timestamp입니다.
 
-**반환값:**
-
-* `str`: `created_at` 속성 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Artifact.description
+### <kbd>속성</kbd> 설명
 
 artifact에 대한 설명입니다.
 
-**반환값:**
-
-* `str | None`: 설명 속성의 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Artifact.digest
+### <kbd>속성</kbd> digest
 
 아티팩트의 논리적 다이제스트입니다.
 
 다이제스트는 아티팩트 내용의 체크섬입니다. 아티팩트의 다이제스트가 현재 `latest` 버전과 같으면 `log_artifact`는 아무 작업도 수행하지 않습니다.
 
-**반환값:**
-
-* `str`: 다이제스트 속성 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Artifact.entity
+### <kbd>속성</kbd> entity
 
 artifact collection이 속한 entity의 이름입니다.
 
 artifact가 link인 경우, entity는 연결된 artifact의 entity입니다.
 
-**반환값:**
-
-* `str`: entity 속성 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Artifact.file_count
+### <kbd>속성</kbd> file_count
 
 레퍼런스를 포함한 파일 수입니다.
 
-**반환값:**
-
-* `int`: file&#95;count 속성 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Artifact.history_step
+### <kbd>속성</kbd> history_step
 
 이 artifact의 source run에서 이력 메트릭이 로깅된 가장 가까운 step입니다.
 
-**예시:**
-
-```python
-run = artifact.logged_by()
-if run and (artifact.history_step is not None):
-     history = run.sample_history(
-         min_step=artifact.history_step,
-         max_step=artifact.history_step + 1,
-         keys=["my_metric"],
-     )
-```
-
-**반환값:**
+### <kbd>속성</kbd> id
 
-* `int | None`: history&#95;step 속성 값입니다.
+아티팩트의 ID입니다.
 
-***
-
-
-### <kbd>속성</kbd> Artifact.id
-
-Artifact의 ID입니다.
-
-**반환값:**
-
-* `str | None`: id 속성 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Artifact.is_link
+### <kbd>속성</kbd> is_link
 
 artifact가 link artifact인지 여부를 나타내는 불리언 플래그입니다.
 
-True: artifact는 source artifact를 가리키는 link artifact입니다. False: artifact는 source artifact입니다.
-
-**반환값:**
-
-* `bool`: is&#95;link 속성 값
+True: artifact는 source artifact를 가리키는 link artifact입니다.
+False: artifact는 source artifact입니다.
 
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Artifact.linked_artifacts
+### <kbd>속성</kbd> linked_artifacts
 
 source artifact에 연결된 모든 artifact의 목록을 반환합니다.
 
@@ -189,358 +113,215 @@ source artifact에 연결된 모든 artifact의 목록을 반환합니다.
 
 결과는 최대 500개로 제한됩니다.
 
-**반환값:**
-
-* `list[Artifact]`: `linked_artifacts` 속성 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Artifact.manifest
+### <kbd>속성</kbd> manifest
 
 Artifact의 manifest입니다.
 
 manifest에는 모든 콘텐츠가 나열되며, Artifact가 로깅된 후에는 변경할 수 없습니다.
 
-**반환값:**
-
-* `ArtifactManifest`: manifest 속성 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Artifact.metadata
+### <kbd>속성</kbd> 메타데이터
 
 사용자가 정의한 artifact 메타데이터입니다.
 
 artifact에 연결된 구조화된 데이터입니다.
 
-**반환값:**
-
-* `dict`: 메타데이터 속성 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Artifact.name
+### <kbd>속성</kbd> name
 
 아티팩트의 이름과 버전입니다.
 
 `{collection}:{alias}` 형식의 문자열입니다. 아티팩트가 로깅되거나 저장되기 전에 조회하면 이름에 alias가 포함되지 않습니다. 아티팩트가 링크인 경우 이름은 연결된 아티팩트의 이름입니다.
 
-**반환값:**
-
-* `str`: `name` 속성 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Artifact.project
+### <kbd>속성</kbd> project
 
 아티팩트 컬렉션이 속한 프로젝트의 이름입니다.
 
 아티팩트가 링크인 경우, 프로젝트는 연결된 아티팩트의 프로젝트가 됩니다.
 
-**반환값:**
-
-* `str`: 프로젝트 속성 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Artifact.qualified_name
+### <kbd>속성</kbd> qualified_name
 
 아티팩트의 entity/프로젝트/이름입니다.
 
 아티팩트가 링크인 경우, `qualified_name`은 연결된 아티팩트 경로의 qualified name이 됩니다.
 
-**반환값:**
-
-* `str`: `qualified_name` 속성 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Artifact.size
+### <kbd>속성</kbd> size
 
 artifact의 전체 크기(바이트 단위)입니다.
 
 이 artifact가 추적하는 모든 레퍼런스도 포함됩니다.
 
-**반환값:**
-
-* `int`: size 속성의 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Artifact.source_artifact
+### <kbd>속성</kbd> source_artifact
 
 원래 로깅된 artifact인 source artifact를 반환합니다.
 
-이 artifact가 source artifact인 경우(`artifact.is_link == False`), 자기 자신을 반환합니다.
-
-**반환값:**
-
-* `Artifact`: source&#95;artifact 속성 값.
-
-***
+이 artifact가 source artifact인 경우(`artifact.is_link == False`),
+자기 자신을 반환합니다.
 
-### <kbd>속성</kbd> Artifact.source_collection
+### <kbd>속성</kbd> source_collection
 
 Artifact의 소스 컬렉션입니다.
 
 소스 컬렉션은 Artifact가 로깅된 컬렉션입니다.
 
-**반환값:**
-
-* `ArtifactCollection`: source&#95;collection 속성 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Artifact.source_entity
+### <kbd>속성</kbd> source_entity
 
 원본 artifact의 entity 이름입니다.
 
-**반환값:**
-
-* `str`: `source_entity`의 속성 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Artifact.source_name
+### <kbd>속성</kbd> source_name
 
 원본 artifact의 이름과 버전입니다.
 
 형식이 `{source_collection}:{alias}`인 문자열입니다. artifact가 저장되기 전에는 버전이 아직 알려지지 않았으므로 이름만 포함합니다.
 
-**반환값:**
-
-* `str`: source&#95;name 속성 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Artifact.source_project
+### <kbd>속성</kbd> source_project
 
 원본 artifact가 속한 프로젝트의 이름입니다.
 
-**반환값:**
-
-* `str`: `source_project` 속성 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Artifact.source_qualified_name
+### <kbd>속성</kbd> source_qualified_name
 
 원본 artifact의 source&#95;entity/source&#95;project/source&#95;name입니다.
 
-**반환값:**
-
-* `str`: source&#95;qualified&#95;name 속성 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Artifact.source_version
+### <kbd>속성</kbd> source_version
 
 원본 artifact의 버전입니다.
 
 `v{number}` 형식의 문자열입니다.
 
-**반환값:**
-
-* `str`: source&#95;version 속성의 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Artifact.state
+### <kbd>속성</kbd> state
 
 Artifact의 상태입니다. &quot;PENDING&quot;, &quot;COMMITTED&quot;, 또는 &quot;DELETED&quot; 중 하나입니다.
 
-**반환값:**
-
-* `str`: state 속성 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Artifact.tags
+### <kbd>속성</kbd> tags
 
 이 artifact 버전에 할당된 tags가 하나 이상 포함된 목록입니다.
 
-**반환값:**
-
-* `list[str]`: tags 속성 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Artifact.ttl
+### <kbd>속성</kbd> ttl
 
 artifact의 TTL(time-to-live) 정책입니다.
 
-TTL 정책 기간이 지나면 Artifacts는 곧 삭제됩니다. `None`으로 설정하면 artifact의 TTL 정책이 비활성화되며, 팀 기본 TTL이 있더라도 삭제 예약되지 않습니다. 팀 관리자가 기본 TTL을 정의했고 artifact에 맞춤형 정책이 설정되어 있지 않으면, artifact는 팀 기본 TTL 정책을 상속받습니다.
-
-**예외:**
-
-* `ArtifactNotLoggedError`:  artifact가 로깅되거나 저장되지 않은 경우 상속된 TTL을 가져올 수 없습니다.
-
-**반환값:**
-
-* `timedelta | None`: ttl 속성 값입니다.
-
-***
+TTL 정책 기간이 지나면 Artifacts는 곧 삭제됩니다.
+`None`으로 설정하면 artifact의 TTL 정책이 비활성화되며, 팀 기본 TTL이 있더라도 삭제 예약되지 않습니다.
+팀 관리자가 기본
+TTL을 정의했고 artifact에 맞춤형 정책이 설정되어 있지 않으면, artifact는
+팀 기본 TTL 정책을 상속받습니다.
 
-### <kbd>속성</kbd> Artifact.type
+### <kbd>속성</kbd> type
 
 Artifact의 유형입니다. 일반적인 유형으로는 `dataset` 또는 `model`이 있습니다.
 
-**반환값:**
-
-* `str`: 유형 속성의 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Artifact.updated_at
+### <kbd>속성</kbd> updated_at
 
 Artifact가 마지막으로 업데이트된 시각입니다.
 
-**반환값:**
-
-* `str`: `updated_at` 속성 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Artifact.url
+### <kbd>속성</kbd> url
 
 Artifact의 URL을 생성합니다.
 
-**반환값:**
-
-* `str`: Artifact의 URL입니다.
-
-**반환값:**
-
-* `str`: url 속성 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Artifact.use_as
+### <kbd>속성</kbd> use_as
 
 사용 중단.
 
-**반환값:**
-
-* `str | None`: use&#95;as 속성의 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Artifact.version
+### <kbd>속성</kbd> version
 
 Artifact의 버전입니다.
 
-`v{number}` 형식의 문자열입니다. link artifact인 경우 버전은 연결된 collection의 버전이 됩니다.
-
-**반환값:**
-
-* `str`: version 속성 값.
+`v{number}` 형식의 문자열입니다.
+link artifact인 경우 버전은 연결된 collection의 버전이 됩니다.
 
-***
+<div id="methods">
+  ## 메서드
+</div>
 
-### <kbd>방법</kbd> `Artifact.add`
+### <kbd>방법</kbd> Artifact.add()
 
 ```python
-add(
-    obj: 'WBValue',
-    name: 'StrPath',
-    overwrite: 'bool' = False
-) → ArtifactManifestEntry
+self,
+obj: 'WBValue',
+name: 'StrPath',
+overwrite: 'bool' = False
 ```
 
 wandb.WBValue `obj`를 artifact에 추가합니다.
 
-**매개변수:**
-
-* `obj`:  추가할 객체입니다. 현재 Bokeh, JoinedTable, PartitionedTable, Table, Classes, ImageMask, BoundingBoxes2D, Audio, Image, Video, Html, Object3D 중 하나를 지원합니다.
-* `name`:  객체를 추가할 artifact 내부 경로입니다.
-* `overwrite`:  True인 경우, 해당하면 동일한 파일 경로를 가진 기존 객체를 덮어씁니다.
+##### 인수
 
-**반환값:**
-추가된 매니페스트 항목입니다.
+* `obj`: 추가할 객체입니다. 현재 Bokeh, JoinedTable, PartitionedTable, Table, Classes, ImageMask, BoundingBoxes2D, Audio, Image, Video, Html, Object3D 중 하나를 지원합니다.
+* `name`: 객체를 추가할 artifact 내부 경로입니다.
+* `overwrite`: True인 경우, 해당하면 동일한 파일 경로를 가진 기존 객체를 덮어씁니다.
 
-**예외:**
+<div id="raises">
+  ##### 예외
+</div>
 
 * `ArtifactFinalizedError`:  현재 artifact 버전은 이미 확정되어 변경할 수 없습니다. 대신 새 artifact 버전을 로그하세요.
 
-***
-
-
-### <kbd>방법</kbd> `Artifact.add_dir`
+### <kbd>방법</kbd> Artifact.add_dir()
 
 ```python
-add_dir(
-    local_path: 'str',
-    name: 'str | None' = None,
-    skip_cache: 'bool | None' = False,
-    policy: "Literal['mutable', 'immutable'] | None" = 'mutable',
-    merge: 'bool' = False
-) → None
+self,
+local_path: 'str',
+name: 'str | None' = None,
+skip_cache: 'bool | None' = False,
+policy: "Literal['mutable', 'immutable'] | None" = 'mutable',
+merge: 'bool' = False
 ```
 
 로컬 디렉터리를 artifact에 추가합니다.
 
-**매개변수:**
+##### 인수
 
-* `local_path`:  로컬 디렉터리 경로입니다.
-* `name`:  artifact 내 하위 디렉터리 이름입니다. 지정한 이름은 W&amp;B App UI에서 artifact의 `type` 아래에 중첩되어 표시됩니다. 기본값은 artifact의 루트입니다.
-* `skip_cache`:  `True`로 설정하면 W&amp;B는 업로드 중 파일을 캐시로 복사하거나 이동하지 않습니다.
-* `policy`:  기본값은 &quot;mutable&quot;입니다.
+* `local_path`: 로컬 디렉터리 경로입니다.
+* `name`: artifact 내 하위 디렉터리 이름입니다. 지정한 이름은 W&amp;B App UI에서 artifact의 `type` 아래에 중첩되어 표시됩니다. 기본값은 artifact의 루트입니다.
+* `skip_cache`: `True`로 설정하면 W&amp;B는 업로드 중 파일을 캐시로 복사하거나 이동하지 않습니다.
+* `policy`: 기본값은 &quot;mutable&quot;입니다.
   * mutable: 업로드 중 손상을 방지하기 위해 파일의 임시 복사본을 생성합니다.
   * immutable: 보호를 비활성화하고, 사용자가 파일을 삭제하거나 변경하지 않는다고 가정합니다.
-* `merge`:  `False`(기본값)인 경우, 이전 `add_dir` call에서 이미 추가된 파일의 내용이 변경되었으면 ValueError를 발생시킵니다. `True`인 경우, 내용이 변경된 기존 파일을 덮어씁니다. 새 파일은 항상 추가하고 파일은 제거하지 않습니다. 전체 디렉터리를 교체하려면 디렉터리를 추가할 때 `add_dir(local_path, name=my_prefix)`로 이름을 전달하고, `remove(my_prefix)`를 호출해 디렉터리를 제거한 뒤 다시 추가하세요.
-
-**예외:**
+* `merge`: `False`(기본값)인 경우, 이전 `add_dir` call에서 이미 추가된 파일의 내용이 변경되었으면 ValueError를 발생시킵니다. `True`인 경우, 내용이 변경된 기존 파일을 덮어씁니다. 새 파일은 항상 추가하고 파일은 제거하지 않습니다. 전체 디렉터리를 교체하려면 디렉터리를 추가할 때 `add_dir(local_path, name=my_prefix)`로 이름을 전달하고, `remove(my_prefix)`를 호출해 디렉터리를 제거한 뒤 다시 추가하세요.
 
-* `ArtifactFinalizedError`:  현재 artifact 버전은 finalized 상태이므로 변경할 수 없습니다. 대신 새 artifact 버전을 기록하세요.
-* `ValueError`:  Policy는 &quot;mutable&quot; 또는 &quot;immutable&quot;이어야 합니다.
+<div id="raises">
+  ##### 예외
+</div>
 
-***
+* `ArtifactFinalizedError`: 현재 artifact 버전은 finalized 상태이므로 변경할 수 없습니다. 대신 새 artifact 버전을 log하세요.
+* `ValueError`: Policy는 &quot;mutable&quot; 또는 &quot;immutable&quot;이어야 합니다.
 
-
-### <kbd>방법</kbd> `Artifact.add_file`
+### <kbd>방법</kbd> Artifact.add_file()
 
 ```python
-add_file(
-    local_path: 'str',
-    name: 'str | None' = None,
-    is_tmp: 'bool | None' = False,
-    skip_cache: 'bool | None' = False,
-    policy: "Literal['mutable', 'immutable'] | None" = 'mutable',
-    overwrite: 'bool' = False
-) → ArtifactManifestEntry
+self,
+local_path: 'str',
+name: 'str | None' = None,
+is_tmp: 'bool | None' = False,
+skip_cache: 'bool | None' = False,
+policy: "Literal['mutable', 'immutable'] | None" = 'mutable',
+overwrite: 'bool' = False
 ```
 
 로컬 파일을 artifact에 추가합니다.
 
-**매개변수:**
-
-* `local_path`:  추가할 파일의 경로입니다.
-* `name`:  추가할 파일에 사용할 artifact 내부 경로입니다. 기본값은 파일의 기본 이름입니다.
-* `is_tmp`:  `true`이면 충돌을 방지하기 위해 파일 이름을 결정적으로 변경합니다.
-* `skip_cache`:  `True`이면 업로드한 후 파일을 캐시에 복사하지 않습니다.
-* `policy`:  기본값은 &quot;mutable&quot;입니다. &quot;mutable&quot;로 설정하면 업로드 중 손상을 방지하기 위해 파일의 임시 복사본을 생성합니다. &quot;immutable&quot;로 설정하면 보호를 비활성화하고, 사용자가 파일을 삭제하거나 변경하지 않는다고 가정합니다.
-* `overwrite`:  `True`이면 파일이 이미 존재할 경우 덮어씁니다.
-
-**반환값:**
-추가된 매니페스트 항목입니다.
+##### 인수
 
-**예외:**
+* `local_path`: 추가할 파일의 경로입니다.
+* `name`: 추가할 파일에 사용할 artifact 내부 경로입니다. 기본값은 파일의 기본 이름입니다.
+* `is_tmp`: `true`이면 충돌을 방지하기 위해 파일 이름을 결정적으로 변경합니다.
+* `skip_cache`: `True`이면 업로드한 후 파일을 캐시에 복사하지 않습니다.
+* `policy`: 기본값은 &quot;mutable&quot;입니다. &quot;mutable&quot;로 설정하면 업로드 중 손상을 방지하기 위해 파일의 임시 복사본을 생성합니다. &quot;immutable&quot;로 설정하면 보호를 비활성화하고, 사용자가 파일을 삭제하거나 변경하지 않는다고 가정합니다.
+* `overwrite`: `True`이면 파일이 이미 존재할 경우 덮어씁니다.
 
-* `ArtifactFinalizedError`:  현재 artifact 버전은 finalized 상태이므로 변경할 수 없습니다. 대신 새 artifact 버전을 log하세요.
-* `ValueError`:  Policy는 &quot;mutable&quot; 또는 &quot;immutable&quot;이어야 합니다.
+<div id="raises">
+  ##### 예외
+</div>
 
-***
+* `ArtifactFinalizedError`: 현재 artifact 버전은 finalized 상태이므로 변경할 수 없습니다. 대신 새 artifact 버전을 log하세요.
+* `ValueError`: Policy는 &quot;mutable&quot; 또는 &quot;immutable&quot;이어야 합니다.
 
-
-### <kbd>방법</kbd> `Artifact.add_reference`
+### <kbd>방법</kbd> Artifact.add_reference()
 
 ```python
-add_reference(
-    uri: 'ArtifactManifestEntry | str',
-    name: 'StrPath | None' = None,
-    checksum: 'bool' = True,
-    max_objects: 'int | None' = None
-) → Sequence[ArtifactManifestEntry]
+self,
+uri: 'ArtifactManifestEntry | str',
+name: 'StrPath | None' = None,
+checksum: 'bool' = True,
+max_objects: 'int | None' = None
 ```
 
 URI로 지정된 레퍼런스를 아티팩트에 추가합니다.
@@ -558,50 +339,45 @@ URI로 지정된 레퍼런스를 아티팩트에 추가합니다.
 
 그 밖의 스키마에서는 다이제스트가 단순히 URI의 해시가 되며, 크기는 비워 둡니다.
 
-**매개변수:**
+##### 인수
 
 * `uri`: 추가할 레퍼런스의 URI 경로입니다. URI 경로는 다른 아티팩트 항목에 대한 레퍼런스를 저장하기 위해 `Artifact.get_entry`에서 반환된 객체일 수도 있습니다.
 * `name`: 이 레퍼런스의 내용을 배치할 아티팩트 내 경로입니다.
 * `checksum`: 레퍼런스 URI에 있는 리소스의 체크섬을 계산할지 여부입니다. 체크섬 계산은 자동 무결성 검증을 가능하게 하므로 강력히 권장됩니다. 체크섬 계산을 비활성화하면 아티팩트 생성 속도는 빨라지지만, 레퍼런스 디렉터리를 순회하지 않으므로 디렉터리 안의 객체는 아티팩트에 저장되지 않습니다. 레퍼런스 객체를 추가할 때는 `checksum=False`로 설정하는 것을 권장하며, 이 경우 레퍼런스 URI가 변경될 때만 새 버전이 생성됩니다.
 * `max_objects`: 디렉터리 또는 bucket 저장소 prefix를 가리키는 레퍼런스를 추가할 때 고려할 최대 객체 수입니다. 기본적으로 Amazon S3, GCS, Azure 및 로컬 파일에서 허용되는 최대 객체 수는 10,000,000입니다. 다른 URI 스키마에는 최대값이 없습니다.
 
-**반환값:**
-추가된 매니페스트 항목입니다.
-
-**예외:**
-
-* `ArtifactFinalizedError`: 현재 아티팩트 버전은 finalized 상태이므로 변경할 수 없습니다. 대신 새 아티팩트 버전을 기록하세요.
+<div id="raises">
+  ##### 예외
+</div>
 
-***
+* `ArtifactFinalizedError`:  현재 artifact 버전은 이미 확정되어 변경할 수 없습니다. 대신 새 artifact 버전을 로그하세요.
 
-### <kbd>방법</kbd> `Artifact.checkout`
+### <kbd>방법</kbd> Artifact.checkout()
 
 ```python
-checkout(root: 'str | None' = None) → str
+self,
+root: 'str | None' = None
 ```
 
 지정한 루트 디렉터리를 artifact의 내용으로 대체합니다.
 
 WARNING: artifact에 포함되지 않은 `root`의 모든 파일이 삭제됩니다.
 
-**매개변수:**
+##### 인수
 
 * `root`: 이 artifact의 파일로 대체할 디렉터리입니다.
 
-**반환값:**
-체크아웃된 내용의 경로입니다.
-
-**예외:**
+<div id="raises">
+  ##### 예외
+</div>
 
-* `ArtifactNotLoggedError`: artifact가 로깅되지 않은 경우입니다.
+* `ArtifactNotLoggedError`: 아티팩트가 로깅되지 않은 경우입니다.
 
-***
-
-
-### <kbd>방법</kbd> `Artifact.delete`
+### <kbd>방법</kbd> Artifact.delete()
 
 ```python
-delete(delete_aliases: 'bool' = False) → None
+self,
+delete_aliases: 'bool' = False
 ```
 
 아티팩트와 해당 파일을 삭제합니다.
@@ -610,412 +386,353 @@ delete(delete_aliases: 'bool' = False) → None
 
 원본 아티팩트와 컬렉션 간의 링크를 제거하려면 `Artifact.delete()` 대신 `Artifact.unlink()`를 사용하세요.
 
-**매개변수:**
-
-* `delete_aliases`:  `True`로 설정하면 아티팩트와 연결된 모든 alias를 삭제합니다. `False`이면 아티팩트에 기존 alias가 있을 경우 예외를 발생시킵니다. 아티팩트를 연결된 컬렉션에서 조회한 경우 이 매개변수는 무시됩니다.
+<div id="arguments">
+  ##### 매개변수
+</div>
 
-**예외:**
+* `delete_aliases`: `True`로 설정하면 아티팩트와 연결된 모든 alias를 삭제합니다. `False`이면 아티팩트에 기존 alias가 있을 경우 예외를 발생시킵니다. 아티팩트를 연결된 컬렉션에서 조회한 경우 이 매개변수는 무시됩니다.
 
-* `ArtifactNotLoggedError`:  아티팩트가 로깅되지 않은 경우.
+<div id="raises">
+  ##### 예외
+</div>
 
-***
+* `ArtifactNotLoggedError`: 아티팩트가 로깅되지 않은 경우입니다.
 
-
-### <kbd>방법</kbd> `Artifact.download`
+### <kbd>방법</kbd> Artifact.download()
 
 ```python
-download(
-    root: 'StrPath | None' = None,
-    allow_missing_references: 'bool' = False,
-    skip_cache: 'bool | None' = None,
-    path_prefix: 'StrPath | None' = None,
-    multipart: 'bool | None' = None
-) → FilePathStr
+self,
+root: 'StrPath | None' = None,
+allow_missing_references: 'bool' = False,
+skip_cache: 'bool | None' = None,
+path_prefix: 'StrPath | None' = None,
+multipart: 'bool | None' = None
 ```
 
 artifact의 내용을 지정된 루트 디렉터리로 다운로드합니다.
 
 `root` 내의 기존 파일은 수정되지 않습니다. `root`의 내용이 artifact와 정확히 일치하도록 하려면 `download`를 호출하기 전에 `root`를 명시적으로 삭제하세요.
 
-**매개변수:**
-
-* `root`:  W&amp;B가 artifact 파일을 저장하는 디렉터리입니다.
-* `allow_missing_references`:  `True`로 설정하면 레퍼런스된 파일을 다운로드하는 동안 유효하지 않은 레퍼런스 경로를 모두 무시합니다.
-* `skip_cache`:  `True`로 설정하면 다운로드 시 artifact 캐시를 건너뛰며, W&amp;B는 각 파일을 기본 루트 또는 지정한 다운로드 디렉터리로 다운로드합니다.
-* `path_prefix`:  지정하면 경로가 주어진 접두사로 시작하는 파일만 다운로드합니다. Unix 형식(슬래시 `/`)을 사용합니다.
-* `multipart`:  `None`(기본값)으로 설정하면 개별 파일 크기가 2GB보다 큰 경우 multipart 다운로드를 사용해 artifact를 병렬로 다운로드합니다. `True` 또는 `False`로 설정하면 파일 크기와 관계없이 artifact를 각각 병렬 또는 직렬로 다운로드합니다.
-
-**반환값:**
-다운로드된 내용의 경로입니다.
+##### 인수
 
-**예외:**
+* `root`: W&amp;B가 artifact 파일을 저장하는 디렉터리입니다.
+* `allow_missing_references`: `True`로 설정하면 레퍼런스된 파일을 다운로드하는 동안 유효하지 않은 레퍼런스 경로를 모두 무시합니다.
+* `skip_cache`: `True`로 설정하면 다운로드 시 artifact 캐시를 건너뛰며, W&amp;B는 각 파일을 기본 루트 또는 지정한 다운로드 디렉터리로 다운로드합니다.
+* `path_prefix`: 지정하면 경로가 주어진 접두사로 시작하는 파일만 다운로드합니다. Unix 형식(슬래시 `/`)을 사용합니다.
+* `multipart`: `None`(기본값)으로 설정하면 개별 파일 크기가 2GB보다 큰 경우 multipart 다운로드를 사용해 artifact를 병렬로 다운로드합니다. `True` 또는 `False`로 설정하면 파일 크기와 관계없이 artifact를 각각 병렬 또는 직렬로 다운로드합니다.
 
-* `ArtifactNotLoggedError`:  artifact가 로깅되지 않은 경우입니다.
+<div id="raises">
+  ##### 예외
+</div>
 
-***
+* `ArtifactNotLoggedError`: 아티팩트가 로깅되지 않은 경우.
 
-
-### <kbd>방법</kbd> `Artifact.file`
+### <kbd>방법</kbd> Artifact.file()
 
 ```python
-file(root: 'str | None' = None) → StrPath
+self,
+root: 'str | None' = None
 ```
 
 `root`로 지정한 디렉터리로 단일 파일 artifact를 다운로드합니다.
 
-**매개변수:**
-
-* `root`:  파일을 저장할 루트 디렉터리입니다. 기본값은 `./artifacts/self.name/`입니다.
-
-**반환값:**
-다운로드한 파일의 전체 경로입니다.
+##### 인수
 
-**예외:**
+* `root`: 파일을 저장할 루트 디렉터리입니다. 기본값은 `./artifacts/self.name/`입니다.
 
-* `ArtifactNotLoggedError`:  artifact가 로깅되지 않은 경우.
-* `ValueError`:  artifact에 파일이 두 개 이상 포함된 경우.
-
-***
+<div id="raises">
+  ##### 예외
+</div>
 
+* `ArtifactNotLoggedError`: artifact가 로깅되지 않은 경우.
+* `ValueError`: artifact에 파일이 두 개 이상 포함된 경우.
 
-### <kbd>방법</kbd> `Artifact.files`
+### <kbd>방법</kbd> Artifact.files()
 
 ```python
-files(
-    names: 'list[str] | None' = None,
-    per_page: 'int' = 50,
-    start: 'str | None' = None
-) → ArtifactFiles
+self,
+names: 'list[str] | None' = None,
+per_page: 'int' = 50,
+start: 'str | None' = None
 ```
 
 이 아티팩트에 저장된 모든 파일을 순회합니다.
 
-**매개변수:**
+##### 인수
 
-* `names`:  나열할 아티팩트 루트를 기준으로 한 파일 경로입니다.
-* `per_page`:  요청당 반환할 파일 수입니다.
-* `start`:  이전 paginator의 `.cursor` 속성에서 캡처한, 이전 쿼리를 이어서 수행하기 위한 페이지네이션 커서입니다.
+* `names`: 나열할 아티팩트 루트를 기준으로 한 파일 경로입니다.
+* `per_page`: 요청당 반환할 파일 수입니다.
+* `start`: 이전 paginator의 `.cursor` 속성에서 캡처한, 이전 쿼리를 이어서 수행하기 위한 페이지네이션 커서입니다.
 
-**반환값:**
-`File` 객체를 포함하는 이터레이터입니다.
+<div id="raises">
+  ##### 예외
+</div>
 
-**예외:**
+* `ArtifactNotLoggedError`: 아티팩트가 로깅되지 않은 경우.
 
-* `ArtifactNotLoggedError`:  아티팩트가 로깅되지 않은 경우입니다.
-
-***
-
-### <kbd>방법</kbd> `Artifact.finalize`
+### <kbd>방법</kbd> Artifact.finalize()
 
 ```python
-finalize() → None
+self
 ```
 
 artifact 버전을 최종 확정합니다.
 
 artifact는 특정 버전으로 로깅되므로, 최종 확정된 후에는 해당 artifact 버전을 수정할 수 없습니다. artifact에 데이터를 더 로깅하려면 새 artifact 버전을 만드세요. `log_artifact`로 artifact를 로깅하면 artifact는 자동으로 최종 확정됩니다.
 
-***
-
-
-### <kbd>방법</kbd> `Artifact.get`
+### <kbd>방법</kbd> Artifact.get()
 
 ```python
-get(name: 'str') → WBValue | None
+self,
+name: 'str'
 ```
 
 artifact를 기준으로 상대 `name`에 있는 WBValue 객체를 조회합니다.
 
-**매개변수:**
-
-* `name`:  조회할 artifact 기준 상대 name입니다.
-
-**반환값:**
-`run.log()`로 로깅하고 W&amp;B UI에서 시각화할 수 있는 W&amp;B 객체입니다.
+##### 인수
 
-**예외:**
+* `name`: 조회할 artifact 기준 상대 name입니다.
 
-* `ArtifactNotLoggedError`:  artifact가 로깅되지 않았거나 run이 오프라인인 경우.
+<div id="raises">
+  ##### 예외
+</div>
 
-***
+* `ArtifactNotLoggedError`: artifact가 로깅되지 않았거나 run이 오프라인인 경우.
 
-
-### <kbd>방법</kbd> `Artifact.get_added_local_path_name`
+### <kbd>방법</kbd> Artifact.get_added_local_path_name()
 
 ```python
-get_added_local_path_name(local_path: 'str') → str | None
+self,
+local_path: 'str'
 ```
 
 로컬 파일 시스템 경로로 추가한 파일의 artifact 상대 이름을 조회합니다.
 
-**매개변수:**
+##### 인수
 
 * `local_path`: artifact 상대 이름으로 확인할 로컬 경로입니다.
 
-**반환값:**
-artifact 상대 이름입니다.
-
-***
-
-
-### <kbd>방법</kbd> `Artifact.get_entry`
+### <kbd>방법</kbd> Artifact.get_entry()
 
 ```python
-get_entry(name: 'StrPath') → ArtifactManifestEntry
+self,
+name: 'StrPath'
 ```
 
 지정한 이름의 entry를 조회합니다.
 
-**매개변수:**
-
-* `name`:  조회할 artifact의 상대 이름
-
-**반환값:**
-`W&B` 객체입니다.
+##### 인수
 
-**예외:**
+* `name`: 조회할 artifact의 상대 이름
 
-* `ArtifactNotLoggedError`:  artifact가 로깅되지 않았거나 run이 오프라인인 경우
-* `KeyError`:  artifact에 지정한 이름의 entry가 없는 경우
+<div id="raises">
+  ##### 예외
+</div>
 
-***
+* `ArtifactNotLoggedError`: artifact가 로깅되지 않았거나 run이 오프라인인 경우
+* `KeyError`: artifact에 지정한 이름의 entry가 없는 경우
 
-
-### <kbd>방법</kbd> `Artifact.get_path`
+### <kbd>방법</kbd> Artifact.get_path()
 
 ```python
-get_path(name: 'StrPath') → ArtifactManifestEntry
+self,
+name: 'StrPath'
 ```
 
 사용 중단되었습니다. `get_entry(name)`을 사용하세요.
 
-***
+##### 인수
 
+* `name`: 
 
-### <kbd>방법</kbd> `Artifact.is_draft`
+### <kbd>방법</kbd> Artifact.is_draft()
 
 ```python
-is_draft() → bool
+self
 ```
 
 artifact가 저장되지 않은 상태인지 확인합니다.
 
-**반환값:**
-불리언입니다. artifact가 저장된 경우 `False`를 반환합니다. artifact가 저장되지 않은 경우 `True`를 반환합니다.
-
-***
-
-
-### <kbd>방법</kbd> `Artifact.json_encode`
+### <kbd>방법</kbd> Artifact.json_encode()
 
 ```python
-json_encode() → dict[str, Any]
+self
 ```
 
 JSON 형식으로 인코딩된 artifact를 반환합니다.
 
-**반환값:**
-artifact의 속성을 나타내는 `string` 키를 사용하는 `dict`입니다.
-
-***
-
-
-### <kbd>방법</kbd> `Artifact.link`
+### <kbd>방법</kbd> Artifact.link()
 
 ```python
-link(target_path: 'str', aliases: 'Iterable[str] | None' = None) → Artifact
+self,
+target_path: 'str',
+aliases: 'Iterable[str] | None' = None
 ```
 
 이 artifact를 컬렉션에 연결합니다.
 
-**매개변수:**
+##### 인수
 
 * `target_path`:  컬렉션의 경로입니다. 경로는 접두사 &quot;wandb-registry-&quot;, 레지스트리 이름, 컬렉션 이름으로 구성되며 형식은 `wandb-registry-{REGISTRY_NAME}/{COLLECTION_NAME}`입니다.
 * `aliases`:  연결할 artifact에 하나 이상의 alias를 추가합니다. &quot;latest&quot; alias는 연결한 가장 최근 artifact에 자동으로 적용됩니다.
 
-**예외:**
-
-* `ArtifactNotLoggedError`:  artifact가 로깅되지 않은 경우입니다.
-
-**반환값:**
-연결된 artifact입니다.
+<div id="raises">
+  ##### 예외
+</div>
 
-***
+* `ArtifactNotLoggedError`: 아티팩트가 로깅되지 않은 경우.
 
-
-### <kbd>방법</kbd> `Artifact.logged_by`
+### <kbd>방법</kbd> Artifact.logged_by()
 
 ```python
-logged_by() → Run | None
+self
 ```
 
 원래 artifact를 로깅한 W&amp;B run을 조회합니다.
 
-**반환값:**
-원래 artifact를 로깅한 W&amp;B run의 이름입니다.
-
-**예외:**
+<div id="raises">
+  ##### 예외
+</div>
 
-* `ArtifactNotLoggedError`: artifact가 로깅되지 않은 경우
+* `ArtifactNotLoggedError`: 아티팩트가 로깅되지 않은 경우.
 
-***
-
-
-### <kbd>방법</kbd> `Artifact.new_draft`
+### <kbd>방법</kbd> Artifact.new_draft()
 
 ```python
-new_draft() → Artifact
+self
 ```
 
 이 커밋된 artifact와 동일한 내용을 가진 새 초안 artifact를 생성합니다.
 
 기존 artifact를 수정하면 &quot;증분 artifact&quot;라고 하는 새 artifact 버전이 생성됩니다. 반환된 artifact는 확장하거나 수정한 후 새 버전으로 로깅할 수 있습니다.
 
-**반환값:**
-`Artifact` 객체입니다.
-
-**예외:**
-
-* `ArtifactNotLoggedError`: artifact가 로깅되지 않은 경우.
-
-***
+<div id="raises">
+  ##### 예외
+</div>
 
+* `ArtifactNotLoggedError`: 아티팩트가 로깅되지 않은 경우.
 
-### <kbd>방법</kbd> `Artifact.new_file`
+### <kbd>방법</kbd> Artifact.new_file()
 
 ```python
-new_file(
-    name: 'str',
-    mode: 'str' = 'x',
-    encoding: 'str | None' = None
-) → Generator[IO]
+self,
+name: 'str',
+mode: 'str' = 'x',
+encoding: 'str | None' = None
 ```
 
 새 임시 파일을 열어 아티팩트에 추가합니다.
 
-**매개변수:**
+##### 인수
 
-* `name`:  아티팩트에 추가할 새 파일의 이름입니다.
-* `mode`:  새 파일을 열 때 사용할 파일 액세스 모드입니다.
-* `encoding`:  새 파일을 열 때 사용할 인코딩입니다.
+* `name`: 아티팩트에 추가할 새 파일의 이름입니다.
+* `mode`: 새 파일을 열 때 사용할 파일 액세스 모드입니다.
+* `encoding`: 새 파일을 열 때 사용할 인코딩입니다.
 
-**반환값:**
-쓸 수 있는 새 파일 객체입니다. 파일을 닫으면 자동으로 아티팩트에 추가됩니다.
+<div id="raises">
+  ##### 예외
+</div>
 
-**예외:**
+* `ArtifactFinalizedError`: 현재 artifact 버전은 이미 확정되어 변경할 수 없습니다. 대신 새 artifact 버전을 로그하세요.
 
-* `ArtifactFinalizedError`:  현재 아티팩트 버전은 이미 확정되었으므로 변경할 수 없습니다. 대신 새 아티팩트 버전을 log하세요.
-
-***
-
-### <kbd>방법</kbd> `Artifact.remove`
+### <kbd>방법</kbd> Artifact.remove()
 
 ```python
-remove(item: 'StrPath | ArtifactManifestEntry') → None
+self,
+item: 'StrPath | ArtifactManifestEntry'
 ```
 
 artifact에서 항목을 제거합니다.
 
-**매개변수:**
-
-* `item`:  제거할 항목입니다. 특정 manifest 항목이거나 artifact 기준 상대 경로 이름일 수 있습니다. `item`이 디렉터리와 일치하면 해당 디렉터리의 모든 항목이 제거됩니다.
+##### 인수
 
-**예외:**
+* `item`: 제거할 항목입니다. 특정 manifest 항목이거나 artifact 기준 상대 경로 이름일 수 있습니다. `item`이 디렉터리와 일치하면 해당 디렉터리의 모든 항목이 제거됩니다.
 
-* `ArtifactFinalizedError`:  현재 artifact 버전이 finalized 상태이므로 변경할 수 없습니다. 대신 새 artifact 버전을 log하세요.
-* `FileNotFoundError`:  artifact에서 해당 항목을 찾을 수 없는 경우입니다.
+<div id="raises">
+  ##### 예외
+</div>
 
-***
+* `ArtifactFinalizedError`: 현재 artifact 버전이 finalized 상태이므로 변경할 수 없습니다. 대신 새 artifact 버전을 log하세요.
+* `FileNotFoundError`: artifact에서 해당 항목을 찾을 수 없는 경우입니다.
 
-
-### <kbd>방법</kbd> `Artifact.save`
+### <kbd>방법</kbd> Artifact.save()
 
 ```python
-save(
-    project: 'str | None' = None,
-    settings: 'wandb.Settings | None' = None
-) → None
+self,
+project: 'str | None' = None,
+settings: 'wandb.Settings | None' = None
 ```
 
 artifact에 적용한 변경 사항을 저장합니다.
 
-현재 run 컨텍스트에 있으면 해당 run에 이 artifact가 기록됩니다. 현재 run 컨텍스트에 없으면 이 artifact를 추적하기 위해 유형이 &quot;auto&quot;인 run이 생성됩니다.
-
-**매개변수:**
-
-* `project`:  아직 run 컨텍스트에 없는 경우 artifact에 사용할 프로젝트입니다.
-* `settings`:  자동 run을 초기화할 때 사용할 설정 객체입니다. 주로 테스트 하니스에서 사용합니다.
+현재 run 컨텍스트에 있으면 해당 run에 이 artifact가 기록됩니다. 현재 run 컨텍스트에 없으면 이
+artifact를 추적하기 위해 유형이 &quot;auto&quot;인 run이 생성됩니다.
 
-***
+##### 인수
 
+* `project`: 아직 run 컨텍스트에 없는 경우 artifact에 사용할 프로젝트입니다.
+* `settings`: 자동 run을 초기화할 때 사용할 설정 객체입니다. 주로 테스트 하니스에서 사용합니다.
 
-### <kbd>방법</kbd> `Artifact.unlink`
+### <kbd>방법</kbd> Artifact.unlink()
 
 ```python
-unlink() → None
+self
 ```
 
 이 artifact가 artifact collection에 연결된 멤버인 경우 연결을 해제합니다.
 
-**예외:**
-
-* `ArtifactNotLoggedError`:  artifact가 로깅되지 않은 경우.
-* `ValueError`:  artifact가 어떤 collection에도 연결되어 있지 않은 경우.
-
-***
+<div id="raises">
+  ##### 예외
+</div>
 
+* `ArtifactNotLoggedError`: artifact가 로깅되지 않은 경우.
+* `ValueError`: artifact가 어떤 collection에도 연결되어 있지 않은 경우.
 
-### <kbd>방법</kbd> `Artifact.used_by`
+### <kbd>방법</kbd> Artifact.used_by()
 
 ```python
-used_by() → list[Run]
+self
 ```
 
 이 artifact와 여기에 연결된 artifact를 사용한 run의 목록을 조회합니다.
 
-**반환값:**
-`Run` 객체 목록입니다.
-
-**예외:**
-
-* `ArtifactNotLoggedError`: artifact가 로깅되지 않은 경우.
+<div id="raises">
+  ##### 예외
+</div>
 
-***
+* `ArtifactNotLoggedError`: 아티팩트가 로깅되지 않은 경우.
 
-
-### <kbd>방법</kbd> `Artifact.verify`
+### <kbd>방법</kbd> Artifact.verify()
 
 ```python
-verify(root: 'str | None' = None) → None
+self,
+root: 'str | None' = None
 ```
 
 artifact의 내용이 매니페스트와 일치하는지 확인합니다.
 
 디렉터리의 모든 파일에 대해 체크섬을 계산한 다음, 해당 체크섬을 artifact의 매니페스트와 대조합니다. 레퍼런스는 확인하지 않습니다.
 
-**매개변수:**
-
-* `root`:  확인할 디렉터리입니다. None이면 artifact를 `./artifacts/self.name/`에 다운로드합니다.
-
-**예외:**
+##### 인수
 
-* `ArtifactNotLoggedError`:  artifact가 로깅되지 않은 경우입니다.
-* `ValueError`:  확인에 실패한 경우입니다.
+* `root`: 확인할 디렉터리입니다. None이면 artifact를 `./artifacts/self.name/`에 다운로드합니다.
 
-***
+<div id="raises">
+  ##### 예외
+</div>
 
+* `ArtifactNotLoggedError`: artifact가 로깅되지 않은 경우입니다.
+* `ValueError`: 확인에 실패한 경우입니다.
 
-### <kbd>방법</kbd> `Artifact.wait`
+### <kbd>방법</kbd> Artifact.wait()
 
 ```python
-wait(timeout: 'int | None' = None) → Artifact
+self,
+timeout: 'int | None' = None
 ```
 
 필요한 경우 이 artifact의 logging이 완료될 때까지 기다립니다.
 
-**매개변수:**
-
-* `timeout`: 기다릴 시간(초)입니다.
+##### 인수
 
-**반환값:**
-`Artifact` 객체입니다.
+* `timeout`: 기다릴 시간(초)입니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/experiments/run.mdx b/ko/models/ref/python/experiments/run.mdx
index 5048f65af5..03d7e90bae 100644
--- a/ko/models/ref/python/experiments/run.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/experiments/run.mdx
@@ -1,15 +1,14 @@
 ---
 title: Run
-namespace: python_sdk_actions
-python_object_type: class
+kind: class
+namespace: wandb.sdk.wandb_run
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/wandb_run.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/wandb_run.py#L407" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `Run`
+## <kbd>class</kbd> wandb.Run
 
 W&amp;B에 로깅되는 계산 단위입니다. 일반적으로는 ML 실험을 의미합니다.
 
@@ -21,12 +20,14 @@ W&amp;B에 로깅되는 계산 단위입니다. 일반적으로는 ML 실험을
 
 [`wandb.apis.public`](https://docs.wandb.ai/models/ref/python/public-api/api) 네임스페이스에는 또 다른 `Run` 객체가 있습니다. 이 객체는 이미 생성된 run과 상호작용하는 데 사용됩니다.
 
-**속성:**
+<div id="attributes">
+  ## 속성
+</div>
+
+* `summary`: (Summary) run의 요약으로, 딕셔너리와 유사한 객체입니다. 자세한 내용은 [Log summary metrics](https://docs.wandb.ai/models/track/log/log-summary)를 참조하세요.
 
-* `summary`: (Summary) run의 요약으로, 딕셔너리와 유사한 객체입니다. 자세한 내용은
-* `[Log summary metrics](https`: //docs.wandb.ai/models/track/log/log-summary).
+## 예시
 
-**예시:**
 `wandb.init()`으로 run 생성:
 
 ```python
@@ -36,61 +37,35 @@ import wandb
 # run이 자동으로 종료되도록 컨텍스트 관리자(`with` 문)를 사용합니다
 with wandb.init(entity="entity", project="project") as run:
     run.log({"accuracy": acc, "loss": loss})
-``` 
-
-### <kbd>속성</kbd> Run.config
-
-이 run에 연결된 설정 객체입니다.
+```
 
-**반환값:**
+<div id="attributes">
+  ## 속성
+</div>
 
-* `wandb_config.Config`: `config` 속성 값입니다.
+### <kbd>속성</kbd> config
 
-***
+이 run에 연결된 설정 객체입니다.
 
-### <kbd>속성</kbd> Run.config_static
+### <kbd>속성</kbd> config_static
 
 이 run에 연결된 정적 설정 객체입니다.
 
-**반환값:**
-
-* `wandb_config.ConfigStatic`: config&#95;static 속성 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Run.dir
+### <kbd>속성</kbd> dir
 
 run에 연결된 파일이 저장되는 디렉터리입니다.
 
-**반환값:**
-
-* `str`: `dir` 속성 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Run.disabled
+### <kbd>속성</kbd> disabled
 
 run이 비활성화된 경우 True, 그렇지 않으면 False입니다.
 
-**반환값:**
-
-* `bool`: 비활성화 여부를 나타내는 속성 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Run.entity
+### <kbd>속성</kbd> entity
 
 run과 연결된 W&amp;B entity의 이름입니다.
 
 entity는 사용자 이름, 팀 이름 또는 조직 이름일 수 있습니다.
 
-**반환값:**
-
-* `str`: entity 속성 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Run.group
+### <kbd>속성</kbd> group
 
 이 run에 연결된 그룹의 이름을 반환합니다.
 
@@ -98,23 +73,11 @@ run을 함께 그룹화하면 관련 실험을 W&amp;B UI에서 한데 모아 
 
 모든 프로세스가 동일한 run 객체를 공유하는 공유 모드에서는 run이 하나뿐이라 그룹화가 필요 없으므로, 일반적으로 그룹을 설정할 필요가 없습니다.
 
-**반환값:**
-
-* `str`: 그룹 속성 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Run.id
+### <kbd>속성</kbd> id
 
 이 run의 식별자입니다.
 
-**반환값:**
-
-* `str`: id 속성 값.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Run.job_type
+### <kbd>속성</kbd> job_type
 
 run과 연결된 작업 유형의 이름입니다.
 
@@ -122,236 +85,152 @@ W&amp;B App의 run Overview 페이지에서 run의 작업 유형을 확인할 
 
 이를 사용하면 &quot;트레이닝&quot;, &quot;evaluation&quot;, &quot;Inference&quot;와 같은 작업 유형별로 run을 분류할 수 있습니다. 이는 W&amp;B UI에서 run을 정리하고 필터링하는 데 유용하며, 특히 같은 프로젝트에 서로 다른 작업 유형의 run이 여러 개 있을 때 더욱 유용합니다. 자세한 내용은 [run 정리하기](https://docs.wandb.ai/models/runs#organize-runs)를 참조하세요.
 
-**반환값:**
-
-* `str`: `job_type` 속성 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Run.name
+### <kbd>속성</kbd> name
 
 run의 표시 이름입니다.
 
 표시 이름은 고유하지 않을 수 있으며, 설명적인 이름일 수 있습니다. 기본적으로는 무작위로 생성됩니다.
 
-**반환값:**
-
-* `str | None`: name 속성 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Run.notes
+### <kbd>속성</kbd> notes
 
 run에 연결된 메모가 있는 경우 해당 메모입니다.
 
 메모는 여러 줄 문자열일 수 있으며, `$x + 3$`처럼 `$$` 안에 Markdown과 LaTeX 수식을 사용할 수도 있습니다.
 
-**반환값:**
-
-* `str | None`: notes 속성의 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Run.offline
+### <kbd>속성</kbd> offline
 
 run이 오프라인 상태이면 True, 아니면 False입니다.
 
-**반환값:**
-
-* `bool`: offline 속성 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Run.path
+### <kbd>속성</kbd> path
 
 run의 경로입니다.
 
-run 경로에는 entity, 프로젝트, run ID가 포함되며, 형식은 `entity/project/run_id`입니다.
-
-**반환값:**
+run 경로에는 entity, 프로젝트, run ID가 포함되며, 형식은
+`entity/project/run_id`입니다.
 
-* `str`: 경로 속성 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Run.project
+### <kbd>속성</kbd> project
 
 run에 연결된 W&amp;B 프로젝트의 이름입니다.
 
-**반환값:**
-
-* `str`: 프로젝트 속성 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Run.project_url
+### <kbd>속성</kbd> project_url
 
 해당 run에 연결된 W&amp;B 프로젝트의 URL입니다(있는 경우).
 
 오프라인 run에는 프로젝트 URL이 없습니다.
 
-**반환값:**
-
-* `str | None`: `project_url` 속성 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Run.resumed
+### <kbd>속성</kbd> resumed
 
 run이 재개되었으면 True, 그렇지 않으면 False입니다.
 
-**반환값:**
-
-* `bool`: resumed 속성의 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Run.settings
+### <kbd>속성</kbd> settings
 
 run의 Settings 객체를 불변으로 복사한 사본입니다.
 
-**반환값:**
-
-* `Settings`: settings 속성 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Run.start_time
+### <kbd>속성</kbd> start_time
 
 run이 시작된 시점의 Unix 타임스탬프(초 단위)입니다.
 
-**반환값:**
-
-* `float`: start&#95;time 속성 값.
+### <kbd>속성</kbd> step
 
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Run.step
-
-다음 `log()` 호출에 사용될 W&amp;B step입니다.
+다음 `log()` Call에 사용될 W&amp;B step입니다.
 
 `mode="shared"` run에서는 예외가 발생합니다.
 
-**반환값:**
-
-* `int`: step 속성 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Run.sweep_id
+### <kbd>속성</kbd> sweep_id
 
 run에 연결된 sweep의 식별자입니다(있는 경우).
 
-**반환값:**
-
-* `str | None`: `sweep_id` 속성 값.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Run.sweep_url
+### <kbd>속성</kbd> sweep_url
 
 run에 연결된 sweep의 URL입니다(있는 경우).
 
 오프라인 run에는 sweep URL이 없습니다.
 
-**반환값:**
-
-* `str | None`: sweep&#95;url 속성 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Run.tags
+### <kbd>속성</kbd> tags
 
 run에 연결된 태그가 있으면 해당 태그입니다.
 
-**반환값:**
-
-* `tuple | None`: tags 속성의 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Run.url
+### <kbd>속성</kbd> url
 
 W&amp;B run에 URL이 있으면 해당 URL입니다.
 
 오프라인 run에는 URL이 없습니다.
 
-**반환값:**
-
-* `str | None`: url 속성 값입니다.
-
-***
+<div id="methods">
+  ## 메서드
+</div>
 
-### <kbd>방법</kbd> `Run.alert`
+### <kbd>방법</kbd> Run.alert()
 
 ```python
-alert(
-    title: 'str',
-    text: 'str',
-    level: 'str | AlertLevel | None' = None,
-    wait_duration: 'int | float | timedelta | None' = None
-) → None
+self,
+title: 'str',
+text: 'str',
+level: 'str | AlertLevel | None' = None,
+wait_duration: 'int | float | timedelta | None' = None
 ```
 
 주어진 제목과 텍스트로 Alert를 생성합니다.
 
-**매개변수:**
-
-* `title`:  Alert의 제목입니다. 64자 미만이어야 합니다.
-* `text`:  Alert의 본문입니다.
-* `level`:  사용할 Alert 수준입니다. `INFO`, `WARN`, `ERROR` 중 하나여야 합니다.
-* `wait_duration`:  같은 제목의 Alert를 다시 보내기 전에 대기할 시간(초)입니다.
-
-***
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
+* `title`: Alert의 제목입니다. 64자 미만이어야 합니다.
+* `text`: Alert의 본문입니다.
+* `level`: 사용할 Alert 수준입니다. `INFO`, `WARN`, `ERROR` 중 하나여야 합니다.
+* `wait_duration`: 같은 제목의 Alert를 다시 보내기 전에 대기할 시간(초)입니다.
 
-### <kbd>방법</kbd> `Run.define_metric`
+### <kbd>방법</kbd> Run.define_metric()
 
 ```python
-define_metric(
-    name: 'str',
-    step_metric: 'str | wandb_metric.Metric | None' = None,
-    step_sync: 'bool | None' = None,
-    hidden: 'bool | None' = None,
-    summary: 'str | None' = None,
-    goal: 'str | None' = None,
-    overwrite: 'bool | None' = None
-) → wandb_metric.Metric
+self,
+name: 'str',
+step_metric: 'str | wandb_metric.Metric | None' = None,
+step_sync: 'bool | None' = None,
+hidden: 'bool | None' = None,
+summary: 'str | None' = None,
+goal: 'str | None' = None,
+overwrite: 'bool | None' = None
 ```
 
 `wandb.Run.log()`로 로깅되는 메트릭을 사용자 지정합니다.
 
-**매개변수:**
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-* `name`:  사용자 지정할 메트릭의 이름입니다.
-* `step_metric`:  자동 생성된 차트에서 이 메트릭의 X축으로 사용할 다른 메트릭의 이름입니다.
-* `step_sync`:  명시적으로 제공되지 않으면 `wandb.Run.log()`에 step&#95;metric의 마지막 값을 자동으로 삽입합니다. step&#95;metric이 지정된 경우 기본값은 True입니다.
-* `hidden`:  자동 플롯에서 이 메트릭을 숨깁니다.
-* `summary`:  summary에 추가할 집계 메트릭을 지정합니다. 지원되는 집계에는 &quot;min&quot;, &quot;max&quot;, &quot;mean&quot;, &quot;last&quot;, &quot;first&quot;, &quot;best&quot;, &quot;copy&quot;, &quot;none&quot;이 포함됩니다. &quot;none&quot;을 지정하면 summary가 생성되지 않습니다. &quot;best&quot;는 goal 매개변수와 함께 사용하지만, 현재는 사용 중단되었으므로 사용하지 않는 것이 좋으며 대신 &quot;min&quot; 또는 &quot;max&quot;를 사용하세요. &quot;copy&quot;도 사용 중단되었으므로 사용하지 않는 것이 좋습니다.
-* `goal`:  &quot;best&quot; summary 유형을 해석하는 방식을 지정합니다. 지원되는 옵션은 &quot;minimize&quot;와 &quot;maximize&quot;입니다. &quot;goal&quot;은 사용 중단되었으므로 사용하지 않는 것이 좋으며, 대신 &quot;min&quot; 또는 &quot;max&quot;를 사용하세요.
-* `overwrite`:  false이면 이 call은 동일한 메트릭에 대한 이전 `define_metric` call과 병합되며, 지정되지 않은 매개변수에는 이전 call의 값이 사용됩니다. true이면 지정되지 않은 매개변수가 이전 call에서 지정된 값을 덮어씁니다.
+* `name`: 사용자 지정할 메트릭의 이름입니다.
+* `step_metric`: 자동 생성된 차트에서 이 메트릭의 X축으로 사용할 다른 메트릭의 이름입니다.
+* `step_sync`: 명시적으로 제공되지 않으면 `wandb.Run.log()`에 step&#95;metric의 마지막 값을 자동으로 삽입합니다. step&#95;metric이 지정된 경우 기본값은 True입니다.
+* `hidden`: 자동 플롯에서 이 메트릭을 숨깁니다.
+* `summary`: summary에 추가할 집계 메트릭을 지정합니다. 지원되는 집계에는 &quot;min&quot;, &quot;max&quot;, &quot;mean&quot;, &quot;last&quot;, &quot;first&quot;, &quot;best&quot;, &quot;copy&quot;, &quot;none&quot;이 포함됩니다. &quot;none&quot;을 지정하면 summary가 생성되지 않습니다. &quot;best&quot;는 goal 매개변수와 함께 사용하지만, 현재는 사용 중단되었으므로 사용하지 않는 것이 좋으며 대신 &quot;min&quot; 또는 &quot;max&quot;를 사용하세요. &quot;copy&quot;도 사용 중단되었으므로 사용하지 않는 것이 좋습니다.
+* `goal`: &quot;best&quot; summary 유형을 해석하는 방식을 지정합니다. 지원되는 옵션은 &quot;minimize&quot;와 &quot;maximize&quot;입니다. &quot;goal&quot;은 사용 중단되었으므로 사용하지 않는 것이 좋으며, 대신 &quot;min&quot; 또는 &quot;max&quot;를 사용하세요.
+* `overwrite`: false이면 이 call은 동일한 메트릭에 대한 이전 `define_metric` call과 병합되며, 지정되지 않은 매개변수에는 이전 call의 값이 사용됩니다. true이면 지정되지 않은 매개변수가 이전 call에서 지정된 값을 덮어씁니다.
 
-**반환값:**
-이 call을 나타내는 객체이며, 그 외에는 버려도 됩니다.
-
-***
-
-
-### <kbd>방법</kbd> `Run.display`
+### <kbd>방법</kbd> Run.display()
 
 ```python
-display(height: 'int' = 420, hidden: 'bool' = False) → bool
+self,
+height: 'int' = 420,
+hidden: 'bool' = False
 ```
 
 Jupyter에 이 run을 표시합니다.
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
+* `height`:
+* `hidden`: 
 
-### <kbd>방법</kbd> `Run.finish`
+### <kbd>방법</kbd> Run.finish()
 
 ```python
-finish(exit_code: 'int | None' = None, quiet: 'bool | None' = None) → None
+self,
+exit_code: 'int | None' = None,
+quiet: 'bool | None' = None
 ```
 
 run을 종료하고 남아 있는 데이터를 모두 업로드합니다.
@@ -366,58 +245,55 @@ Run 상태:
 * Failed: 오류와 함께 완료된 run입니다(`exit_code!=0`).
 * Killed: 완료되기 전에 강제로 중지된 run입니다.
 
-**매개변수:**
-
-* `exit_code`:  run의 종료 상태를 나타내는 정수입니다. 성공 시 0을 사용하며, 다른 값이면 run이 실패로 표시됩니다.
-* `quiet`:  사용 중단. `wandb.Settings(quiet=...)`를 사용해 logging 상세 수준을 설정하세요.
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-***
+* `exit_code`: run의 종료 상태를 나타내는 정수입니다. 성공 시 0을 사용하며, 다른 값이면 run이 실패로 표시됩니다.
+* `quiet`: 사용 중단. `wandb.Settings(quiet=...)`를 사용해 logging 상세 수준을 설정하세요.
 
-
-### <kbd>방법</kbd> `Run.finish_artifact`
+### <kbd>방법</kbd> Run.finish_artifact()
 
 ```python
-finish_artifact(
-    artifact_or_path: 'Artifact | str',
-    name: 'str | None' = None,
-    type: 'str | None' = None,
-    aliases: 'list[str] | None' = None,
-    distributed_id: 'str | None' = None
-) → Artifact
+self,
+artifact_or_path: 'Artifact | str',
+name: 'str | None' = None,
+type: 'str | None' = None,
+aliases: 'list[str] | None' = None,
+distributed_id: 'str | None' = None
 ```
 
 최종화되지 않은 artifact를 run의 출력으로 완료 처리합니다.
 
 이후 동일한 distributed ID로 `"upsert"`를 수행하면 새 버전이 생성됩니다.
 
-**매개변수:**
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-* `artifact_or_path`:  이 artifact의 콘텐츠 경로입니다. 다음 형식을 사용할 수 있습니다:
+* `artifact_or_path`: 이 artifact의 콘텐츠 경로입니다.
+  다음 형식을 사용할 수 있습니다:
   * `/local/directory`
   * `/local/directory/file.txt`
-  * `s3://bucket/path`  또는 `wandb.Artifact`를 호출해 생성한 Artifact 객체를 전달할 수도 있습니다.
-* `name`:  artifact 이름입니다. entity/프로젝트 접두사를 붙일 수 있습니다. 유효한 이름은 다음 형식일 수 있습니다:
+  * `s3://bucket/path`
+    또는 `wandb.Artifact`를 호출해 생성한 Artifact 객체를 전달할 수도 있습니다.
+* `name`: artifact 이름입니다. entity/프로젝트 접두사를 붙일 수 있습니다.
+  유효한 이름은 다음 형식일 수 있습니다:
   * name:version
   * name:alias
-  * digest  지정하지 않으면 현재 run id가 앞에 붙은 경로의 basename이 기본값으로 사용됩니다.
-* `type`:  로깅할 artifact의 유형입니다. 예로는 `dataset`, `model`이 있습니다
-* `aliases`:  이 artifact에 적용할 alias입니다. 기본값은 `["latest"]`입니다
-* `distributed_id`:  모든 분산 작업이 공유하는 고유 문자열입니다. None이면 run의 group name이 기본값으로 사용됩니다.
-
-**반환값:**
-`Artifact` 객체입니다.
-
-***
-
+  * digest
+    지정하지 않으면 현재 run id가 앞에 붙은 경로의 basename이 기본값으로 사용됩니다.
+* `type`: 로깅할 artifact의 유형입니다. 예로는 `dataset`, `model`이 있습니다
+* `aliases`: 이 artifact에 적용할 alias입니다. 기본값은 `["latest"]`입니다
+* `distributed_id`: 모든 분산 작업이 공유하는 고유 문자열입니다. None이면 run의 group name이 기본값으로 사용됩니다.
 
-### <kbd>방법</kbd> `Run.link_artifact`
+### <kbd>방법</kbd> Run.link_artifact()
 
 ```python
-link_artifact(
-    artifact: 'Artifact',
-    target_path: 'str',
-    aliases: 'list[str] | None' = None
-) → Artifact
+self,
+artifact: 'Artifact',
+target_path: 'str',
+aliases: 'list[str] | None' = None
 ```
 
 artifact를 collection에 연결합니다.
@@ -426,27 +302,22 @@ artifact를 collection에 연결합니다.
 
 지정한 collection에 연결된 artifact는 레지스트리 UI에서 확인할 수 있습니다.
 
-**매개변수:**
-
-* `artifact`:  collection에 연결할 artifact 객체입니다.
-* `target_path`:  collection의 경로입니다. 경로는 접두사 &quot;wandb-registry-&quot;와 레지스트리 이름, collection 이름으로 구성되며 형식은 `wandb-registry-{REGISTRY_NAME}/{COLLECTION_NAME}`입니다.
-* `aliases`:  연결된 artifact에 하나 이상의 alias를 추가합니다. `latest` alias는 가장 최근에 연결한 artifact에 자동으로 적용됩니다.
-
-**반환값:**
-연결된 artifact입니다.
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-***
+* `artifact`: collection에 연결할 artifact 객체입니다.
+* `target_path`: collection의 경로입니다. 경로는 접두사 &quot;wandb-registry-&quot;와 레지스트리 이름, collection 이름으로 구성되며 형식은 `wandb-registry-{REGISTRY_NAME}/{COLLECTION_NAME}`입니다.
+* `aliases`: 연결된 artifact에 하나 이상의 alias를 추가합니다. &quot;latest&quot; alias는 가장 최근에 연결한 artifact에 자동으로 적용됩니다.
 
-
-### <kbd>방법</kbd> `Run.link_model`
+### <kbd>방법</kbd> Run.link_model()
 
 ```python
-link_model(
-    path: 'StrPath',
-    registered_model_name: 'str',
-    name: 'str | None' = None,
-    aliases: 'list[str] | None' = None
-) → Artifact | None
+self,
+path: 'StrPath',
+registered_model_name: 'str',
+name: 'str | None' = None,
+aliases: 'list[str] | None' = None
 ```
 
 모델 artifact 버전을 로깅하고 모델 레지스트리의 등록된 모델에 연결합니다.
@@ -460,35 +331,32 @@ link_model(
 * 모델 artifact &#39;name&#39;의 버전을 등록된 모델 &#39;registered&#95;model&#95;name&#39;에 연결합니다.
 * &#39;aliases&#39; 목록의 alias를 새로 연결된 모델 artifact 버전에 추가합니다.
 
-**매개변수:**
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-* `path`:  (str) 이 모델의 콘텐츠 경로입니다. 다음 형식 중 하나를 사용할 수 있습니다.
+* `path`: (str) 이 모델의 콘텐츠 경로입니다. 다음 형식 중 하나를 사용할 수 있습니다.
   * `/local/directory`
   * `/local/directory/file.txt`
   * `s3://bucket/path`
-* `registered_model_name`:  모델을 연결할 등록된 모델의 이름입니다. 등록된 모델은 모델 레지스트리에 연결된 모델 버전의 collection이며, 일반적으로 팀의 특정 ML 작업을 나타냅니다. 이 등록된 모델이 속한 entity는 run에서 파생됩니다.
-* `name`:  &#39;path&#39;의 파일이 로깅될 모델 artifact의 이름입니다. 지정하지 않으면 경로의 basename 앞에 current run id를 붙인 값이 기본값으로 사용됩니다.
-* `aliases`:  등록된 모델 내에서 이 연결된 artifact에만 적용되는 alias입니다. alias &quot;latest&quot;는 연결된 artifact의 최신 버전에 항상 적용됩니다.
-
-**예외:**
+* `registered_model_name`: 모델을 연결할 등록된 모델의 이름입니다. 등록된 모델은 모델 레지스트리에 연결된 모델 버전의 collection이며, 일반적으로 팀의 특정 ML 작업을 나타냅니다. 이 등록된 모델이 속한 entity는 run에서 파생됩니다.
+* `name`: &#39;path&#39;의 파일이 로깅될 모델 artifact의 이름입니다. 지정하지 않으면 경로의 basename 앞에 current run id를 붙인 값이 기본값으로 사용됩니다.
+* `aliases`: 등록된 모델 내에서 이 연결된 artifact에만 적용되는 alias입니다. alias &quot;latest&quot;는 연결된 artifact의 최신 버전에 항상 적용됩니다.
 
-* `AssertionError`:  registered&#95;model&#95;name이 경로이거나 모델 artifact &#39;name&#39;의 유형에 부분 문자열 &#39;model&#39;이 포함되어 있지 않은 경우.
-* `ValueError`:  name에 유효하지 않은 특수 문자가 포함된 경우.
+<div id="raises">
+  ##### 예외
+</div>
 
-**반환값:**
-연결에 성공한 경우 연결된 artifact를 반환하고, 그렇지 않으면 `None`을 반환합니다.
+* `AssertionError`: registered&#95;model&#95;name이 경로이거나 모델 artifact &#39;name&#39;의 유형에 부분 문자열 &#39;model&#39;이 포함되어 있지 않은 경우.
+* `ValueError`: name에 유효하지 않은 특수 문자가 포함된 경우.
 
-***
-
-
-### <kbd>방법</kbd> `Run.log`
+### <kbd>방법</kbd> Run.log()
 
 ```python
-log(
-    data: 'dict[str, Any]',
-    step: 'int | None' = None,
-    commit: 'bool | None' = None
-) → None
+self,
+data: 'dict[str, Any]',
+step: 'int | None' = None,
+commit: 'bool | None' = None
 ```
 
 run 데이터를 업로드합니다.
@@ -501,75 +369,106 @@ run 데이터를 업로드합니다.
 import wandb
 
 with wandb.init() as run:
-     run.log({"train-loss": 0.5, "accuracy": 0.9})
+    run.log({"train-loss": 0.5, "accuracy": 0.9})
 ```
 
-이전 코드 스니펫은 loss와 정확도를 run의 이력에 저장하고, 이러한 메트릭의 summary 값을 업데이트합니다.
+이전 코드 스니펫은 loss와 정확도를 run의
+이력에 저장하고, 이러한 메트릭의 summary 값을 업데이트합니다.
 
-[wandb.ai](https://wandb.ai)의 Workspace에서 로깅된 데이터를 시각화하거나, W&amp;B app의 [self-hosted instance](https://docs.wandb.ai/platform/hosting)에서 로컬로 시각화할 수 있습니다. 또는 [Public API](https://docs.wandb.ai/models/track/public-api-guide)를 사용해 데이터를 내보내 Jupyter notebook과 같은 환경에서 로컬로 시각화하고 탐색할 수도 있습니다.
+[wandb.ai](https://wandb.ai)의 Workspace에서 로깅된 데이터를 시각화하거나,
+W&amp;B app의 [self-hosted instance](https://docs.wandb.ai/platform/hosting)에서 로컬로 시각화할 수 있습니다.
+또는 [Public API](https://docs.wandb.ai/models/track/public-api-guide)를 사용해 데이터를 내보내
+Jupyter notebook과 같은 환경에서 로컬로 시각화하고 탐색할 수도 있습니다.
 
-로깅된 값은 반드시 스칼라일 필요가 없습니다. 이미지, 오디오, 비디오 등 [W&amp;B에서 지원하는 데이터 유형](https://docs.wandb.ai/models/ref/python/data-types)은 무엇이든 로깅할 수 있습니다. 예를 들어, 구조화된 데이터를 로깅하려면 `wandb.Table`을 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 [테이블 로깅, 데이터 시각화 및 쿼리](https://docs.wandb.ai/models/tables/tables-walkthrough) 튜토리얼을 참조하세요.
+로깅된 값은 반드시 스칼라일 필요가 없습니다. 이미지, 오디오, 비디오 등
+[W&amp;B에서 지원하는 데이터 유형](https://docs.wandb.ai/models/ref/python/data-types)은 무엇이든 로깅할 수 있습니다.
+예를 들어, 구조화된 데이터를 로깅하려면
+`wandb.Table`을 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은
+[테이블 로깅, 데이터 시각화 및 쿼리](https://docs.wandb.ai/models/tables/tables-walkthrough)
+튜토리얼을 참조하세요.
 
-W&amp;B는 이름에 슬래시(`/`)가 포함된 메트릭을, 마지막 슬래시 앞의 텍스트를 기준으로 이름이 지정된 섹션으로 구성합니다. 예를 들어, 다음은 &quot;train&quot;과 &quot;validate&quot;라는 두 개의 섹션을 생성합니다:
+W&amp;B는 이름에 슬래시(`/`)가 포함된 메트릭을,
+마지막 슬래시 앞의 텍스트를 기준으로 이름이 지정된 섹션으로 구성합니다. 예를 들어,
+다음은 &quot;train&quot;과 &quot;validate&quot;라는 두 개의 섹션을 생성합니다:
 
 ```python
 with wandb.init() as run:
-     # "train" 섹션에 메트릭을 기록합니다.
-     run.log(
-         {
-             "train/accuracy": 0.9,
-             "train/loss": 30,
-             "validate/accuracy": 0.8,
-             "validate/loss": 20,
-         }
-     )
+    # "train" 섹션에 메트릭을 기록합니다.
+    run.log(
+        {
+            "train/accuracy": 0.9,
+            "train/loss": 30,
+            "validate/accuracy": 0.8,
+            "validate/loss": 20,
+        }
+    )
 ```
 
-중첩은 한 단계만 지원됩니다. `run.log({"a/b/c": 1})`를 사용하면 &quot;a&quot;라는 이름의 섹션이 생성됩니다.
+중첩은 한 단계만 지원됩니다. `run.log({"a/b/c": 1})`를 사용하면
+&quot;a&quot;라는 이름의 섹션이 생성됩니다.
 
-`run.log()`는 초당 몇 번 이상 호출하는 용도로 설계되지 않았습니다. 최적의 성능을 위해 N번의 반복마다 한 번만 로깅하거나, 여러 반복에 걸쳐 데이터를 모은 뒤 한 단계에서 로깅하세요.
+`run.log()`는 초당 몇 번 이상 Call하는 용도로 설계되지 않았습니다.
+최적의 성능을 위해 N번의 반복마다 한 번만 로깅하거나,
+여러 반복에 걸쳐 데이터를 모은 뒤 한 단계에서 로깅하세요.
 
-기본적으로 `log`를 호출할 때마다 새로운 &quot;step&quot;이 생성됩니다. step은 항상 증가해야 하며, 이전 step에는 로깅할 수 없습니다. 차트의 X축에는 어떤 metric이든 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 [맞춤형 log 축](https://docs.wandb.ai/models/track/log/customize-logging-axes)을 참조하세요.
+기본적으로 `log`를 Call할 때마다 새로운 &quot;step&quot;이 생성됩니다.
+step은 항상 증가해야 하며, 이전 step에는 로깅할 수 없습니다.
+차트의 X축에는 어떤 metric이든 사용할 수 있습니다.
+자세한 내용은 [맞춤형 log 축](https://docs.wandb.ai/models/track/log/customize-logging-axes)을 참조하세요.
 
-많은 경우 W&amp;B step은 트레이닝 step이라기보다 타임스탬프처럼 다루는 것이 더 적절합니다.
+많은 경우 W&amp;B step은
+트레이닝 step이라기보다 타임스탬프처럼 다루는 것이 더 적절합니다.
 
 ```python
 with wandb.init() as run:
-     # 예시: X축으로 사용할 "epoch" 메트릭을 기록합니다.
-     run.log({"epoch": 40, "train-loss": 0.5})
+    # 예시: X축으로 사용할 "epoch" 메트릭을 기록합니다.
+    run.log({"epoch": 40, "train-loss": 0.5})
 ```
 
-`step` 및 `commit` 매개변수를 사용하면 여러 번의 `wandb.Run.log()` 호출로 동일한 step에 log할 수 있습니다. 다음은 모두 동일합니다:
+`step` 및 `commit` 매개변수를 사용하면 여러 번의 `wandb.Run.log()` 호출로 동일한 step에 log할 수 있습니다.
+다음은 모두 동일합니다:
 
 ```python
 with wandb.init() as run:
-     # 일반 사용법:
-     run.log({"train-loss": 0.5, "accuracy": 0.8})
-     run.log({"train-loss": 0.4, "accuracy": 0.9})
-
-     # 자동 증가 없는 암묵적 step:
-     run.log({"train-loss": 0.5}, commit=False)
-     run.log({"accuracy": 0.8})
-     run.log({"train-loss": 0.4}, commit=False)
-     run.log({"accuracy": 0.9})
-
-     # 명시적 step:
-     run.log({"train-loss": 0.5}, step=current_step)
-     run.log({"accuracy": 0.8}, step=current_step)
-     current_step += 1
-     run.log({"train-loss": 0.4}, step=current_step)
-     run.log({"accuracy": 0.9}, step=current_step, commit=True)
+    # 일반 사용법:
+    run.log({"train-loss": 0.5, "accuracy": 0.8})
+    run.log({"train-loss": 0.4, "accuracy": 0.9})
+
+    # 자동 증가 없는 암묵적 step:
+    run.log({"train-loss": 0.5}, commit=False)
+    run.log({"accuracy": 0.8})
+    run.log({"train-loss": 0.4}, commit=False)
+    run.log({"accuracy": 0.9})
+
+    # 명시적 step:
+    run.log({"train-loss": 0.5}, step=current_step)
+    run.log({"accuracy": 0.8}, step=current_step)
+    current_step += 1
+    run.log({"train-loss": 0.4}, step=current_step)
+    run.log({"accuracy": 0.9}, step=current_step, commit=True)
 ```
 
-**인수:**
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-* `data`: `str` 키와 직렬화할 수 있는 값을 갖는 `dict`
-* `Python objects including`: `int`, `float`, `string`, `wandb.data_types`의 모든 유형, 직렬화할 수 있는 Python 객체의 목록, 튜플 및 NumPy 배열, 그리고 이 구조의 다른 `dict`를 포함합니다.
+* `data`: `str` 키와 직렬화할 수 있는 Python 객체 값을 갖는 `dict`입니다. 여기에는 `int`, `float`, `string`, `wandb.data_types`의 모든 유형, 직렬화할 수 있는 Python 객체의 목록, 튜플 및 NumPy 배열, 그리고 이 구조의 다른 `dict`가 포함됩니다.
 * `step`: 로깅할 step 번호입니다. `None`이면 암묵적으로 자동 증가하는 step이 사용됩니다. 설명의 참고 사항을 참조하세요.
 * `commit`: true이면 step을 완료하고 업로드합니다. false이면 step에 대한 데이터를 누적합니다. 설명의 참고 사항을 참조하세요. `step`이 `None`이면 기본값은 `commit=True`이고, 그렇지 않으면 기본값은 `commit=False`입니다.
 
-**예시:**
-더 많고 자세한 예시는 [로깅 가이드](https://docs.wandb.ai/models/track/log)를 참조하세요.
+<div id="raises">
+  ##### 예외
+</div>
+
+* `wandb.Error`: `wandb.init()` 전에 호출한 경우.
+* `ValueError`: 유효하지 않은 데이터를 전달한 경우.
+
+<div id="examples">
+  ##### 예시
+</div>
+
+더 많고 자세한 예시는
+[로깅 가이드](https://docs.wandb.ai/models/track/log)를 참조하세요.
 
 기본 사용법
 
@@ -612,9 +511,9 @@ import wandb
 with wandb.init() as run:
     examples = []
     for i in range(3):
-         pixels = np.random.randint(low=0, high=256, size=(100, 100, 3))
-         image = wandb.Image(pixels, caption=f"random field {i}")
-         examples.append(image)
+        pixels = np.random.randint(low=0, high=256, size=(100, 100, 3))
+        image = wandb.Image(pixels, caption=f"random field {i}")
+        examples.append(image)
     run.log({"examples": examples})
 ```
 
@@ -628,15 +527,15 @@ import wandb
 with wandb.init() as run:
     examples = []
     for i in range(3):
-         pixels = np.random.randint(
-             low=0,
-             high=256,
-             size=(100, 100, 3),
-             dtype=np.uint8,
-         )
-         pil_image = PILImage.fromarray(pixels, mode="RGB")
-         image = wandb.Image(pil_image, caption=f"random field {i}")
-         examples.append(image)
+        pixels = np.random.randint(
+            low=0,
+            high=256,
+            size=(100, 100, 3),
+            dtype=np.uint8,
+        )
+        pil_image = PILImage.fromarray(pixels, mode="RGB")
+        image = wandb.Image(pil_image, caption=f"random field {i}")
+        examples.append(image)
     run.log({"examples": examples})
 ```
 
@@ -649,10 +548,10 @@ import wandb
 with wandb.init() as run:
     # 축 순서: (시간, 채널, 높이, 너비)
     frames = np.random.randint(
-         low=0,
-         high=256,
-         size=(10, 3, 100, 100),
-         dtype=np.uint8,
+        low=0,
+        high=256,
+        size=(10, 3, 100, 100),
+        dtype=np.uint8,
     )
     run.log({"video": wandb.Video(frames, fps=4)})
 ```
@@ -688,81 +587,75 @@ import wandb
 
 with wandb.init() as run:
     run.log(
-         {
-             "generated_samples": [
-                 wandb.Object3D(open("sample.obj")),
-                 wandb.Object3D(open("sample.gltf")),
-                 wandb.Object3D(open("sample.glb")),
-             ]
-         }
+        {
+            "generated_samples": [
+                wandb.Object3D(open("sample.obj")),
+                wandb.Object3D(open("sample.gltf")),
+                wandb.Object3D(open("sample.glb")),
+            ]
+        }
     )
 ```
 
-**예외:**
-
-* `wandb.Error`: `wandb.init()` 전에 호출한 경우.
-* `ValueError`: 유효하지 않은 데이터를 전달한 경우.
-
-***
-
-### <kbd>방법</kbd> `Run.log_artifact`
+### <kbd>방법</kbd> Run.log_artifact()
 
 ```python
-log_artifact(
-    artifact_or_path: 'Artifact | StrPath',
-    name: 'str | None' = None,
-    type: 'str | None' = None,
-    aliases: 'list[str] | None' = None,
-    tags: 'list[str] | None' = None
-) → Artifact
+self,
+artifact_or_path: 'Artifact | StrPath',
+name: 'str | None' = None,
+type: 'str | None' = None,
+aliases: 'list[str] | None' = None,
+tags: 'list[str] | None' = None
 ```
 
 artifact를 run의 출력으로 선언합니다.
 
-**매개변수:**
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-* `artifact_or_path`:  (str 또는 Artifact) 이 artifact의 콘텐츠 경로입니다. 다음 형식 중 하나일 수 있습니다:
+* `artifact_or_path`: (str 또는 Artifact) 이 artifact의 콘텐츠 경로입니다.
+  다음 형식 중 하나일 수 있습니다:
   * `/local/directory`
   * `/local/directory/file.txt`
-  * `s3://bucket/path`  `wandb.Artifact`를 호출하여 생성한 Artifact 객체를 전달할 수도 있습니다.
-* `name`:  (str, 선택) artifact 이름입니다. 유효한 이름은 다음 형식 중 하나일 수 있습니다:
+  * `s3://bucket/path`
+    `wandb.Artifact`를 호출하여 생성한 Artifact 객체를 전달할 수도 있습니다.
+* `name`: (str, 선택) artifact 이름입니다. 유효한 이름은 다음 형식 중 하나일 수 있습니다:
   * name:version
   * name:alias
-  * digest  지정하지 않으면 현재 run ID가 앞에 붙은 경로의 basename이 기본값으로 사용됩니다.
-* `type`:  (str) 로그할 artifact의 유형입니다. 예를 들어 `dataset`, `model`이 있습니다.
-* `aliases`:  (목록, 선택) 이 artifact에 적용할 alias입니다. 기본값은 `["latest"]`입니다.
-* `tags`:  (목록, 선택) 이 artifact에 적용할 태그입니다(있는 경우).
-
-**반환값:**
-`Artifact` 객체.
-
-***
-
+  * digest
+    지정하지 않으면 현재 run ID가 앞에 붙은 경로의 basename이 기본값으로 사용됩니다.
+* `type`: (str) 로그할 artifact의 유형입니다. 예를 들어 `dataset`, `model`이 있습니다.
+* `aliases`: (목록, 선택) 이 artifact에 적용할 alias입니다. 기본값은 `["latest"]`입니다.
+* `tags`: (목록, 선택) 이 artifact에 적용할 태그입니다(있는 경우).
 
-### <kbd>방법</kbd> `Run.log_code`
+### <kbd>방법</kbd> Run.log_code()
 
 ```python
-log_code(
-    root: 'str | None' = '.',
-    name: 'str | None' = None,
-    include_fn: 'Callable[[str, str], bool] | Callable[[str], bool]' = <function _is_py_requirements_or_dockerfile at 0x10b40f1a0>,
-    exclude_fn: 'Callable[[str, str], bool] | Callable[[str], bool]' = <function exclude_wandb_fn at 0x10cea8360>
-) → Artifact | None
+self,
+root: 'str | None' = '.',
+name: 'str | None' = None,
+include_fn: 'Callable[[str, str], bool] | Callable[[str], bool]' = _is_py_requirements_or_dockerfile,
+exclude_fn: 'Callable[[str, str], bool] | Callable[[str], bool]' = exclude_wandb_fn
 ```
 
 현재 코드 상태를 W&amp;B Artifact에 저장합니다.
 
 기본적으로 현재 디렉터리를 순회하면서 `.py`로 끝나는 모든 파일을 로깅합니다.
 
-**인수:**
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
+
+* `root`: 코드를 재귀적으로 찾을 상대 경로(`os.getcwd()` 기준) 또는 절대 경로입니다.
+* `name`: (str, 선택) 코드 artifact의 이름입니다. 기본적으로 artifact 이름은 `source-$PROJECT_ID-$ENTRYPOINT_RELPATH`로 지정됩니다. 여러 run이 동일한 artifact를 공유해야 하는 경우가 있을 수 있습니다. `name`을 지정하면 그렇게 할 수 있습니다.
+* `include_fn`: 파일 경로와 (선택적으로) 루트 경로를 받아, 포함해야 하면 True를 반환하고 그렇지 않으면 False를 반환하는 callable입니다. 기본값은 `lambda path, root: path.endswith(".py")`입니다.
+* `exclude_fn`: 파일 경로와 (선택적으로) 루트 경로를 받아, 제외해야 하면 `True`를 반환하고 그렇지 않으면 `False`를 반환하는 callable입니다. 기본값은 `<root>/.wandb/` 및 `<root>/wandb/` 디렉터리 내의 모든 파일을 제외하는 함수입니다.
 
-* `root`:  코드를 재귀적으로 찾을 상대 경로(`os.getcwd()` 기준) 또는 절대 경로입니다.
-* `name`:  (str, 선택) 코드 artifact의 이름입니다. 기본적으로 artifact 이름은 `source-$PROJECT_ID-$ENTRYPOINT_RELPATH`로 지정됩니다. 여러 run이 동일한 artifact를 공유해야 하는 경우가 있을 수 있습니다. `name`을 지정하면 그렇게 할 수 있습니다.
-* `include_fn`:  파일 경로와 (선택적으로) 루트 경로를 받아, 포함해야 하면 True를 반환하고 그렇지 않으면 False를 반환하는 callable입니다. 기본값은
-* `defaults to `lambda path, root`:  path.endswith(".py")`.
-* `exclude_fn`:  파일 경로와 (선택적으로) 루트 경로를 받아, 제외해야 하면 `True`를 반환하고 그렇지 않으면 `False`를 반환하는 callable입니다. 기본값은 `<root>/.wandb/` 및 `<root>/wandb/` 디렉터리 내의 모든 파일을 제외하는 함수입니다.
+<div id="examples">
+  ##### 예시
+</div>
 
-**예시:**
 기본 사용법
 
 ```python
@@ -779,122 +672,111 @@ import wandb
 
 with wandb.init() as run:
     run.log_code(
-         root="../",
-         include_fn=lambda path: path.endswith(".py") or path.endswith(".ipynb"),
-         exclude_fn=lambda path, root: os.path.relpath(path, root).startswith(
-             "cache/"
-         ),
+        root="../",
+        include_fn=lambda path: path.endswith(".py") or path.endswith(".ipynb"),
+        exclude_fn=lambda path, root: os.path.relpath(path, root).startswith(
+            "cache/"
+        ),
     )
 ```
 
-**반환값:**
-코드가 로깅된 경우 `Artifact` 객체
-
-***
-
-### <kbd>방법</kbd> `Run.log_model`
+### <kbd>방법</kbd> Run.log_model()
 
 ```python
-log_model(
-    path: 'StrPath',
-    name: 'str | None' = None,
-    aliases: 'list[str] | None' = None
-) → None
+self,
+path: 'StrPath',
+name: 'str | None' = None,
+aliases: 'list[str] | None' = None
 ```
 
 `path` 내의 내용을 포함하는 모델 artifact를 run에 로깅하고, 이를 이 run의 출력으로 표시합니다.
 
 모델 artifact의 이름에는 영숫자, 언더스코어, 하이픈만 사용할 수 있습니다.
 
-**매개변수:**
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-* `path`:  (str) 이 모델의 내용이 있는 경로로, 다음 형식 중 하나일 수 있습니다:
+* `path`: (str) 이 모델의 내용이 있는 경로로,
+  다음 형식 중 하나일 수 있습니다:
   * `/local/directory`
   * `/local/directory/file.txt`
   * `s3://bucket/path`
-* `name`:  파일 내용이 추가될 모델 artifact에 할당할 이름입니다. 지정하지 않으면 경로의 basename 앞에 현재 run ID를 붙인 값이 기본값으로 사용됩니다.
-* `aliases`:  생성된 모델 artifact에 적용할 alias이며, 기본값은 `["latest"]`입니다.
-
-**예외:**
-
-* `ValueError`:  name에 유효하지 않은 특수 문자가 포함된 경우
+* `name`: 파일 내용이 추가될 모델 artifact에 할당할 이름입니다. 지정하지 않으면 경로의 basename 앞에 현재 run ID를 붙인 값이 기본값으로 사용됩니다.
+* `aliases`: 생성된 모델 artifact에 적용할 alias이며, 기본값은 `["latest"]`입니다.
 
-**반환값:**
-None
+<div id="raises">
+  ##### 예외
+</div>
 
-***
+* `ValueError`: name에 유효하지 않은 특수 문자가 포함된 경우.
 
-
-### <kbd>방법</kbd> `Run.mark_preempting`
+### <kbd>방법</kbd> Run.mark_preempting()
 
 ```python
-mark_preempting() → None
+self
 ```
 
 이 run을 선점 예정으로 표시합니다.
 
 또한 내부 프로세스에 이 사실을 서버에 즉시 보고하도록 알립니다.
 
-***
-
-
-### <kbd>방법</kbd> `Run.pin_config_keys`
+### <kbd>방법</kbd> Run.pin_config_keys()
 
 ```python
-pin_config_keys(keys: 'Sequence[str]' = ()) → None
+self,
+keys: 'Sequence[str]' = ()
 ```
 
 Run Overview의 References 섹션에 표시할 설정 키를 고정합니다.
 
 고정된 키는 Run Overview 페이지에서 Notes 위에 강조되어 표시됩니다. 문자열 값은 Markdown으로 렌더링되고, 문자열이 아닌 값은 일반 텍스트로 렌더링됩니다. 이 메서드를 다시 호출하면 이전에 고정한 목록이 대체됩니다.
 
-**인수:**
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
 * `keys`: 고정할 설정 키 이름으로, `run.config`를 통해 설정된 키와 일치해야 합니다. 점과 슬래시는 경로 구분자가 아니라 문자 그대로 처리되는 정확한 키 문자열입니다. 순서는 유지되며, 표시 순서도 이에 따라 결정됩니다.
 
-***
-
-### <kbd>방법</kbd> `Run.restore`
+### <kbd>방법</kbd> Run.restore()
 
 ```python
-restore(
-    name: 'str',
-    run_path: 'str | None' = None,
-    replace: 'bool' = False,
-    root: 'str | None' = None
-) → None | TextIO
+self,
+name: 'str',
+run_path: 'str | None' = None,
+replace: 'bool' = False,
+root: 'str | None' = None
 ```
 
 클라우드 저장소에서 지정한 파일을 다운로드합니다.
 
-파일은 현재 디렉터리 또는 run 디렉터리에 저장됩니다. 기본적으로는 파일이 아직 존재하지 않을 때만 다운로드합니다.
-
-**매개변수:**
+파일은 현재 디렉터리 또는 run 디렉터리에 저장됩니다.
+기본적으로는 파일이 아직 존재하지 않을 때만 다운로드합니다.
 
-* `name`:  파일 이름입니다.
-* `run_path`:  파일을 가져올 run의 경로(선택 사항)입니다. 예: `username/project_name/run_id`  `wandb.init`가 호출되지 않은 경우에는 필수입니다.
-* `replace`:  파일이 로컬에 이미 있더라도 다운로드할지 여부입니다.
-* `root`:  파일을 다운로드할 디렉터리입니다. 기본값은 현재 디렉터리이며, `wandb.init`가 호출된 경우에는 run 디렉터리입니다.
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-**반환값:**
-파일을 찾지 못하면 None을 반환하고, 찾으면 읽기용으로 열린 파일 객체를 반환합니다.
+* `name`: 파일 이름입니다.
+* `run_path`: 파일을 가져올 run의 경로(선택 사항)입니다. 예: `username/project_name/run_id` `wandb.init`가 호출되지 않은 경우에는 필수입니다.
+* `replace`: 파일이 로컬에 이미 있더라도 다운로드할지 여부입니다.
+* `root`: 파일을 다운로드할 디렉터리입니다. 기본값은 현재 디렉터리이며, `wandb.init`가 호출된 경우에는 run 디렉터리입니다.
 
-**예외:**
+<div id="raises">
+  ##### 예외
+</div>
 
-* `CommError`:  W&amp;B가 W&amp;B 백엔드에 연결할 수 없는 경우입니다.
-* `ValueError`:  파일을 찾을 수 없거나 `run_path`를 찾을 수 없는 경우입니다.
+* `CommError`: W&amp;B가 W&amp;B 백엔드에 연결할 수 없는 경우입니다.
+* `ValueError`: 파일을 찾을 수 없거나 `run_path`를 찾을 수 없는 경우입니다.
 
-***
-
-
-### <kbd>방법</kbd> `Run.save`
+### <kbd>방법</kbd> Run.save()
 
 ```python
-save(
-    glob_str: 'str | os.PathLike',
-    base_path: 'str | os.PathLike | None' = None,
-    policy: 'PolicyName' = 'live'
-) → bool | list[str]
+self,
+glob_str: 'str | os.PathLike',
+base_path: 'str | os.PathLike | None' = None,
+policy: 'PolicyName' = 'live',
+glob: 'bool' = True
 ```
 
 하나 이상의 파일을 W&amp;B에 동기화합니다.
@@ -903,13 +785,19 @@ save(
 
 &quot;myfiles/*&quot;와 같은 Unix glob은 `policy`와 관계없이 `save`가 호출되는 시점에 확장됩니다. 특히 새 파일은 자동으로 감지되지 않습니다.
 
+`glob_str`은 Python의 `glob` 모듈을 사용해 확장됩니다. 정확한 구문과 동작은
+[https://docs.python.org/3/library/glob.html](https://docs.python.org/3/library/glob.html)에서 확인하세요.
+특히 `*`, `?`, `[]` 문자는 실제 파일 이름에 포함되어 있더라도 glob 메타문자로 처리되며 리터럴 문자가 아닙니다(예: &quot;myfile[1].txt&quot;). 파일 이름에 이러한 문자 중 하나라도 포함되어 있고 패턴이 아니라 리터럴로 일치시키려면 `save`를 호출하기 전에 `glob.escape()`로 직접 이스케이프하거나, `glob=False`를 전달하여 패턴 확장을 완전히 비활성화하고 `glob_str`을 리터럴 경로로 처리하세요.
+
 업로드되는 파일의 디렉터리 구조를 제어하기 위해 `base_path`를 제공할 수 있습니다. 이는 `glob_str`의 접두사여야 하며, 그 아래의 디렉터리 구조는 유지됩니다.
 
 절대 경로나 glob이 주어지고 `base_path`가 없으면 위 예시와 같이 디렉터리 한 단계가 유지됩니다.
 
 파일은 자동으로 중복 제거됩니다. 같은 파일을 수정하지 않은 채 `save()`를 여러 번 호출해도 다시 업로드되지 않습니다.
 
-**인수:**
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
 * `glob_str`: 상대 경로, 절대 경로 또는 Unix glob입니다.
 * `base_path`: 디렉터리 구조를 추론하는 데 사용할 경로입니다. 예시를 참조하세요.
@@ -917,130 +805,97 @@ save(
   * live: 파일이 변경될 때마다 업로드하며 이전 버전을 덮어씁니다
   * now: 파일을 즉시 한 번 업로드합니다
   * end: run이 종료될 때 파일을 업로드합니다
+* `glob`: `glob_str`를 glob 패턴으로 처리할지 여부입니다. 이전 버전과의 호환성을 위해 기본값은 `True`입니다. 이름에 `[`, `]`, `*`, `?`와 같은 glob 메타문자가 포함되어 있고 이를 패턴으로 해석하지 않으려는 경우 `False`로 설정하면 `glob_str`를 리터럴 경로로 처리합니다.
 
-**반환값:**
-일치하는 파일에 대해 생성된 심볼릭 링크 경로입니다.
-
-과거 호환성 때문에 레거시 코드에서는 불리언을 반환할 수도 있습니다.
+### <kbd>방법</kbd> Run.status()
 
 ```python
-import wandb
-
-run = wandb.init()
-
-run.save("these/are/myfiles/*")
-# => run의 "these/are/myfiles/" 폴더에 파일을 저장합니다.
-
-run.save("these/are/myfiles/*", base_path="these")
-# => run의 "are/myfiles/" 폴더에 파일을 저장합니다.
-
-run.save("/Users/username/Documents/run123/*.txt")
-# => run의 "run123/" 폴더에 파일을 저장합니다. 아래 참고 사항을 확인하세요.
-
-run.save("/Users/username/Documents/run123/*.txt", base_path="/Users")
-# => run의 "username/Documents/run123/" 폴더에 파일을 저장합니다.
-
-run.save("files/*/saveme.txt")
-# => "files/"의 적절한 하위 디렉터리에 각 "saveme.txt" 파일을 저장합니다.
-
-# 컨텍스트 매니저를 사용하지 않으므로 run을 명시적으로 종료합니다.
-run.finish()
-```
-
-***
-
-### <kbd>방법</kbd> `Run.status`
-
-```python
-status() → RunStatus
+self
 ```
 
 현재 run의 동기화 상태에 대한 정보를 내부 백엔드에서 조회합니다.
 
-***
-
-
-### <kbd>방법</kbd> `Run.unwatch`
+### <kbd>방법</kbd> Run.unwatch()
 
 ```python
-unwatch(
-    models: 'torch.nn.Module | Sequence[torch.nn.Module] | None' = None
-) → None
+self,
+models: 'torch.nn.Module | Sequence[torch.nn.Module] | None' = None
 ```
 
 PyTorch 모델 토폴로지, 그라디언트 및 파라미터 훅을 제거합니다.
 
-**매개변수:**
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
 * `models`: `watch`가 호출된 PyTorch 모델의 선택 사항인 목록입니다.
 
-***
-
-
-### <kbd>방법</kbd> `Run.upsert_artifact`
+### <kbd>방법</kbd> Run.upsert_artifact()
 
 ```python
-upsert_artifact(
-    artifact_or_path: 'Artifact | str',
-    name: 'str | None' = None,
-    type: 'str | None' = None,
-    aliases: 'list[str] | None' = None,
-    distributed_id: 'str | None' = None
-) → Artifact
+self,
+artifact_or_path: 'Artifact | str',
+name: 'str | None' = None,
+type: 'str | None' = None,
+aliases: 'list[str] | None' = None,
+distributed_id: 'str | None' = None
 ```
 
 최종 확정되지 않은 artifact를 run의 출력으로 선언하거나 여기에 추가합니다.
 
-artifact를 최종 확정하려면 `run.finish_artifact()`를 호출해야 합니다. 분산 작업이 모두 동일한 artifact에 기여해야 하는 경우에 유용합니다.
+artifact를 최종 확정하려면 run.finish&#95;artifact()를 호출해야 합니다.
+분산 작업이 모두 동일한 artifact에 기여해야 하는 경우에 유용합니다.
 
-**매개변수:**
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-* `artifact_or_path`:  이 artifact의 콘텐츠 경로입니다. 다음 형식을 사용할 수 있습니다:
+* `artifact_or_path`: 이 artifact의 콘텐츠 경로입니다.
+  다음 형식을 사용할 수 있습니다:
   * `/local/directory`
   * `/local/directory/file.txt`
   * `s3://bucket/path`
-* `name`:  artifact 이름입니다. &quot;entity/프로젝트&quot; 접두사를 붙일 수 있습니다. 지정하지 않으면 현재 run ID를 경로의 basename 앞에 붙인 값이 기본값으로 사용됩니다. 유효한 이름은 다음 형식일 수 있습니다:
+* `name`: artifact 이름입니다. &quot;entity/프로젝트&quot; 접두사를 붙일 수 있습니다. 지정하지 않으면
+  현재 run ID를 경로의 basename 앞에 붙인 값이 기본값으로 사용됩니다.
+  유효한 이름은 다음 형식일 수 있습니다:
   * name:version
   * name:alias
   * digest
-* `type`:  로깅할 artifact의 유형입니다. 일반적인 예로는 `dataset`, `model`이 있습니다.
-* `aliases`:  이 artifact에 적용할 alias이며, 기본값은 `["latest"]`입니다.
-* `distributed_id`:  모든 분산 작업이 공유하는 고유한 문자열입니다. None이면 run의 그룹 이름이 기본값으로 사용됩니다.
+* `type`: 로깅할 artifact의 유형입니다. 일반적인 예로는 `dataset`, `model`이 있습니다.
+* `aliases`: 이 artifact에 적용할 alias이며, 기본값은 `["latest"]`입니다.
+* `distributed_id`: 모든 분산 작업이 공유하는 고유한 문자열입니다. None이면 run의 그룹 이름이 기본값으로 사용됩니다.
 
-**반환값:**
-`Artifact` 객체
-
-***
-
-
-### <kbd>방법</kbd> `Run.use_artifact`
+### <kbd>방법</kbd> Run.use_artifact()
 
 ```python
-use_artifact(
-    artifact_or_name: 'str | Artifact',
-    type: 'str | None' = None,
-    aliases: 'list[str] | None' = None,
-    use_as: 'str | None' = None
-) → Artifact
+self,
+artifact_or_name: 'str | Artifact',
+type: 'str | None' = None,
+aliases: 'list[str] | None' = None,
+use_as: 'str | None' = None
 ```
 
 artifact를 run의 입력으로 선언합니다.
 
 반환된 객체에서 `download` 또는 `file`을 호출해 콘텐츠를 로컬로 가져옵니다.
 
-**인수:**
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-* `artifact_or_name`: 사용할 artifact의 이름입니다. artifact가 로깅된 프로젝트 이름(&quot;entity&quot; 또는 &quot;entity/project&quot;)을 앞에 붙일 수 있습니다. 이름에 entity가 지정되지 않으면 Run 또는 API 설정의 entity가 사용됩니다. 유효한 이름 형식은 다음과 같습니다.
+* `artifact_or_name`: 사용할 artifact의 이름입니다. artifact가 로깅된 프로젝트 이름
+  (&quot;entity&quot; 또는 &quot;entity/project&quot;)을 앞에 붙일 수 있습니다. 이름에
+  entity가 지정되지 않으면 Run 또는 API 설정의 entity가 사용됩니다.
+  유효한 이름 형식은 다음과 같습니다.
   * name:version
   * name:alias
 * `type`: 사용할 artifact의 유형입니다.
 * `aliases`: 이 artifact에 적용할 alias입니다.
 * `use_as`: 이 매개변수는 사용 중단되었으며 아무 작업도 하지 않습니다.
 
-**반환값:**
-`Artifact` 객체입니다.
-
-**예시:**
+<div id="examples">
+  ##### 예시
+</div>
 
 ```python
 import wandb
@@ -1067,76 +922,77 @@ artifact_d = run.use_artifact(
 run.finish()
 ```
 
-***
-
-### <kbd>방법</kbd> `Run.use_model`
+### <kbd>방법</kbd> Run.use_model()
 
 ```python
-use_model(name: 'str') → FilePathStr
+self,
+name: 'str'
 ```
 
-모델 artifact `name`에 로깅된 파일을 다운로드합니다.
+모델 artifact &#39;name&#39;에 로깅된 파일을 다운로드합니다.
 
-**매개변수:**
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
 * `name`: 모델 artifact 이름입니다. `name`은 기존에 로깅된 모델 artifact의 이름과 일치해야 합니다. `entity/project/` 접두사를 붙일 수 있습니다. 유효한 이름 형식은 다음과 같습니다.
   * model&#95;artifact&#95;name:version
   * model&#95;artifact&#95;name:alias
 
-**반환값:**
-
-* `path` (str): 다운로드된 모델 artifact 파일의 경로입니다.
-
-**예외:**
+<div id="raises">
+  ##### 예외
+</div>
 
 * `AssertionError`: 모델 artifact `name`의 유형에 `'model'` 부분 문자열이 포함되지 않은 경우 발생합니다.
 
-***
-
-
-### <kbd>방법</kbd> `Run.watch`
+### <kbd>방법</kbd> Run.watch()
 
 ```python
-watch(
-    models: 'torch.nn.Module | Sequence[torch.nn.Module]',
-    criterion: 'torch.F | None' = None,
-    log: "Literal['gradients', 'parameters', 'all'] | None" = 'gradients',
-    log_freq: 'int' = 1000,
-    idx: 'int | None' = None,
-    log_graph: 'bool' = False
-) → None
+self,
+models: 'torch.nn.Module | Sequence[torch.nn.Module]',
+criterion: 'torch.F | None' = None,
+log: "Literal['gradients', 'parameters', 'all'] | None" = 'gradients',
+log_freq: 'int' = 1000,
+idx: 'int | None' = None,
+log_graph: 'bool' = False
 ```
 
 주어진 PyTorch 모델에 훅을 걸어 그라디언트와 모델의 계산 그래프를 모니터링합니다.
 
 이 함수는 트레이닝 중에 파라미터, 그라디언트 또는 둘 다 추적할 수 있습니다.
 
-**파라미터:**
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-* `models`:  모니터링할 단일 모델 또는 모델 시퀀스입니다.
-* `criterion`:  최적화 중인 loss 함수입니다(선택).
-* `log`:  `"gradients"`, `"parameters"`, 또는 `"all"` 중 무엇을 로깅할지 지정합니다. 로깅을 비활성화하려면 None으로 설정합니다. (기본값=`"gradients"`).
-* `log_freq`:  그라디언트와 파라미터를 로깅하는 빈도(배치 단위)입니다. (기본값=1000)
-* `idx`:  `wandb.watch`로 여러 모델을 추적할 때 사용하는 인덱스입니다. (기본값=None)
-* `log_graph`:  모델의 계산 그래프를 로깅할지 여부입니다. (기본값=False)
+* `models`: 모니터링할 단일 모델 또는 모델 시퀀스입니다.
+* `criterion`: 최적화 중인 loss 함수입니다(선택).
+* `log`: `"gradients"`, `"parameters"`, 또는 `"all"` 중 무엇을 로깅할지 지정합니다. 로깅을 비활성화하려면 None으로 설정합니다. (기본값=`"gradients"`).
+* `log_freq`: 그라디언트와 파라미터를 로깅하는 빈도(배치 단위)입니다. (기본값=1000)
+* `idx`: `wandb.watch`로 여러 모델을 추적할 때 사용하는 인덱스입니다. (기본값=None)
+* `log_graph`: 모델의 계산 그래프를 로깅할지 여부입니다. (기본값=False)
 
-**예외:**
-ValueError:  `wandb.init()`이 호출되지 않았거나, 모델 중 하나라도 `torch.nn.Module`의 인스턴스가 아닌 경우입니다.
+<div id="raises">
+  ##### 예외
+</div>
 
-***
+* `ValueError`: `wandb.init()`이 호출되지 않았거나, 모델 중 하나라도 `torch.nn.Module`의 인스턴스가 아닌 경우입니다.
 
-### <kbd>방법</kbd> `Run.write_logs`
+### <kbd>방법</kbd> Run.write_logs()
 
 ```python
-write_logs(text: 'str') → None
+self,
+text: 'str'
 ```
 
 run의 Logs 탭에 텍스트를 작성합니다.
 
-자동 stdout/stderr 캡처에 의존하지 않고 `write_logs`를 사용해 Logs 탭에 직접 텍스트를 작성하세요. run이 완료된 뒤에 호출하면 조용히 무시됩니다.
+자동 stdout/stderr 캡처에 의존하지 않고 `write_logs`를 사용해 Logs 탭에 직접 텍스트를 작성하세요. run이 완료된 뒤에 Call하면 조용히 무시됩니다.
 
 Python의 `logging` 모듈과 통합되는 `capture_loggers` 설정을 사용하는 것도 고려해 보세요.
 
-**인수:**
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-* `text`:  작성할 텍스트입니다. 끝에 개행 문자가 없으면 자동으로 추가됩니다. 
\ No newline at end of file
+* `text`: 작성할 텍스트입니다. 끝에 개행 문자가 없으면 자동으로 추가됩니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/experiments/settings.mdx b/ko/models/ref/python/experiments/settings.mdx
index 0a43e53813..fe2108cc74 100644
--- a/ko/models/ref/python/experiments/settings.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/experiments/settings.mdx
@@ -1,14 +1,172 @@
 ---
 title: Settings
-namespace: python_sdk_actions
-python_object_type: class
+kind: class
+namespace: wandb.sdk.wandb_settings
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/wandb_settings.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/wandb_settings.py#L60" />
 
-## <kbd>class</kbd> `Settings`
+## <kbd>class</kbd> wandb.Settings
+
+```python
+*,
+allow_media_symlink: bool = False,
+allow_offline_artifacts: bool = True,
+allow_val_change: bool = False,
+anonymous: object = object(),
+api_key: str | None = None,
+azure_account_url_to_access_key: dict[str, str] | None = None,
+app_url_override: str | None = None,
+base_url: str = 'https://api.wandb.ai',
+code_dir: str | None = None,
+config_paths: collections.abc.Sequence[str] | None = None,
+console: Literal['auto', 'off', 'wrap', 'redirect', 'wrap_raw', 'wrap_emu'] = 'auto',
+console_multipart: bool = False,
+console_chunk_max_bytes: int = 0,
+console_chunk_max_seconds: int = 0,
+capture_loggers: dict[str, str] | None = None,
+credentials_file: str = <factory>,
+disable_code: bool = False,
+disable_git: bool = False,
+disable_git_fork_point: bool = True,
+disable_job_creation: bool = True,
+docker: str | None = None,
+email: str | None = None,
+entity: str | None = None,
+organization: str | None = None,
+force: bool = False,
+fork_from: wandb.sdk.lib.run_moment.RunMoment | None = None,
+git_commit: str | None = None,
+git_remote: str = 'origin',
+git_remote_url: str | None = None,
+git_root: str | None = None,
+heartbeat_seconds: int = 30,
+host: str | None = None,
+http_proxy: str | None = None,
+https_proxy: str | None = None,
+identity_token_file: str | None = None,
+ignore_globs: collections.abc.Sequence[str] = (),
+init_timeout: float = 90.0,
+finish_timeout: float = 0.0,
+finish_timeout_raises: bool = False,
+insecure_disable_ssl: bool = False,
+job_name: str | None = None,
+job_source: Optional[Literal['repo', 'artifact', 'image']] = None,
+label_disable: bool = False,
+launch: bool = False,
+launch_config_path: str | None = None,
+login_timeout: float | None = None,
+mode: Literal['online', 'offline', 'shared', 'disabled', 'dryrun', 'run'] = 'online',
+notebook_name: str | None = None,
+program: str | None = None,
+program_abspath: str | None = None,
+program_relpath: str | None = None,
+project: str | None = None,
+quiet: bool = False,
+reinit: Union[Literal['default', 'return_previous', 'finish_previous', 'create_new'], bool] = 'default',
+relogin: bool = False,
+resume: Optional[Literal['allow', 'must', 'never', 'auto']] = None,
+resume_from: wandb.sdk.lib.run_moment.RunMoment | None = None,
+resumed: bool = False,
+root_dir: str = <factory>,
+run_group: str | None = None,
+run_id: str | None = None,
+run_job_type: str | None = None,
+run_name: str | None = None,
+run_notes: str | None = None,
+run_tags: tuple[str, ...] | None = None,
+sagemaker_disable: bool = False,
+save_code: bool | None = None,
+settings_system: str | None = None,
+stop_fn: collections.abc.Callable[[], None] | None = None,
+max_end_of_run_history_metrics: int = 10,
+max_end_of_run_summary_metrics: int = 10,
+show_colors: bool | None = None,
+show_emoji: bool | None = None,
+show_errors: bool = True,
+show_info: bool = True,
+show_warnings: bool = True,
+silent: bool = False,
+start_method: str | None = None,
+stop_on_fatal_error: bool = False,
+strict: bool | None = None,
+summary_timeout: int = 60,
+summary_warnings: int = 5,
+sweep_id: str | None = None,
+sweep_param_path: str | None = None,
+symlink: bool = <factory>,
+sync_tensorboard: bool | None = None,
+table_raise_on_max_row_limit_exceeded: bool = False,
+use_dot_wandb: bool | None = None,
+username: str | None = None,
+x_cli_only_mode: bool = False,
+x_disable_meta: bool = False,
+x_disable_stats: bool = False,
+x_disable_viewer: bool = False,
+x_disable_machine_info: bool = False,
+x_executable: str | None = None,
+x_extra_http_headers: dict[str, str] | None = None,
+x_file_stream_max_bytes: int | None = None,
+x_file_stream_max_line_bytes: int | None = None,
+x_file_stream_transmit_interval: float | None = None,
+x_file_stream_retry_max: int | None = None,
+x_file_stream_retry_wait_min_seconds: float | None = None,
+x_file_stream_retry_wait_max_seconds: float | None = None,
+x_file_stream_timeout_seconds: float | None = None,
+x_file_transfer_retry_max: int | None = None,
+x_file_transfer_retry_wait_min_seconds: float | None = None,
+x_file_transfer_retry_wait_max_seconds: float | None = None,
+x_file_transfer_timeout_seconds: float | None = None,
+x_files_dir: str | None = None,
+x_flow_control_custom: bool | None = None,
+x_flow_control_disabled: bool | None = None,
+x_graphql_retry_max: int | None = None,
+x_graphql_retry_wait_min_seconds: float | None = None,
+x_graphql_retry_wait_max_seconds: float | None = None,
+x_graphql_timeout_seconds: float | None = None,
+x_internal_check_process: float = 8.0,
+x_jupyter_name: str | None = None,
+x_jupyter_path: str | None = None,
+x_jupyter_root: str | None = None,
+x_label: str | None = None,
+x_live_policy_rate_limit: int | None = None,
+x_live_policy_wait_time: int | None = None,
+x_log_level: int = 20,
+x_network_buffer: int | None = None,
+x_primary: bool = True,
+x_proxies: dict[str, str] | None = None,
+x_runqueue_item_id: str | None = None,
+x_save_requirements: bool = True,
+x_server_side_derived_summary: bool = False,
+x_server_side_expand_glob_metrics: bool = True,
+x_service_transport: str | None = None,
+x_service_wait: float = 30.0,
+x_skip_transaction_log: bool = False,
+x_start_time: float | None = None,
+x_stats_pid: int = 3570,
+x_stats_sampling_interval: float = 15.0,
+x_stats_neuron_monitor_config_path: str | None = None,
+x_stats_dcgm_exporter: str | None = None,
+x_stats_open_metrics_endpoints: dict[str, str] | None = None,
+x_stats_open_metrics_filters: dict[str, dict[str, str]] | collections.abc.Sequence[str] | None = None,
+x_stats_open_metrics_http_headers: dict[str, str] | None = None,
+x_stats_disk_paths: collections.abc.Sequence[str] | None = ('/',),
+x_stats_cpu_count: int | None = None,
+x_stats_cpu_logical_count: int | None = None,
+x_stats_gpu_count: int | None = None,
+x_stats_gpu_type: str | None = None,
+x_stats_gpu_device_ids: collections.abc.Sequence[int] | None = None,
+x_stats_buffer_size: int = 0,
+x_stats_coreweave_metadata_base_url: str = 'http://169.254.169.254',
+x_stats_coreweave_metadata_endpoint: str = '/api/v2/cloud-init/meta-data',
+x_stats_track_process_tree: bool = False,
+x_stats_no_cgroup: bool = False,
+x_sync: bool = False,
+x_sync_dir_suffix: str = '',
+x_update_finish_state: bool = True
+```
 
 W&amp;B SDK용 설정입니다.
 
@@ -28,706 +186,457 @@ W&amp;B SDK용 설정입니다.
 3. 계산된 설정: 다른 설정이나
    환경에서 자동으로 파생되는 읽기 전용 설정입니다.
 
-### <kbd>메서드</kbd> `Settings.__init__`
+설정은 여러 소스에서 로드됩니다. 동일한 설정이 둘 이상의 소스에서
+제공되면, 나중에 나열된 소스가 우선합니다. 우선순위가 낮은 것부터 높은 것까지
+다음과 같습니다.
+
+1. 이 `Settings` 모델에 정의된 기본값.
+2. 설정 파일(`~/.config/wandb/settings` 또는
+   `WANDB_CONFIG_DIR` 환경 변수가 지정한 디렉터리의 `settings`
+   파일).
+3. 환경 변수(`WANDB_` 접두사가 붙은 변수, 예: `WANDB_MODE`).
+4. 호스트 이름, 실행 중인 프로그램/스크립트 경로,
+   Python 실행 파일, 도커 이미지, Jupyter
+   노트북 세부 정보 등 런타임 환경에서 감지된 값.
+5. Amazon SageMaker 환경에서 실행 중인 경우의 SageMaker 설정.
+6. `wandb.setup()`의 `settings` 매개변수.
+7. `wandb.init()`의 `settings` 매개변수.
+8. 특정 `wandb.init()` 매개변수(예: `mode=`는
+   `mode` 설정을 재정의함).
+
+<div id="args">
+  ## 인수
+</div>
+
+* `allow_media_symlink`: 미디어 파일을 run 디렉터리에 심볼릭 링크할지 여부입니다.
+
+  true이면 미디어 파일을 복사하는 대신
+  run 디렉터리에 심볼릭 링크 또는 하드 링크합니다. 이렇게 하면 로깅 속도가 빨라지고
+  디스크 사용량도 줄어들 수 있습니다. 하지만 W&amp;B 서버에 업로드하기 전에
+  원본 파일을 삭제하거나 수정하면
+  그 변경 사항이 업로드된 데이터에 반영됩니다.
+* `allow_offline_artifacts`: 오프라인 모드에서 테이블 아티팩트를 동기화할 수 있도록 하는 플래그입니다.
 
-```python
-__init__(
-    allow_media_symlink: 'bool' = False,
-    allow_offline_artifacts: 'bool' = True,
-    allow_val_change: 'bool' = False,
-    anonymous: 'object' = <object object at 0x109b16dd0>,
-    api_key: 'str | None' = None,
-    azure_account_url_to_access_key: 'dict[str, str] | None' = None,
-    app_url_override: 'str | None' = None,
-    base_url: 'str' = 'https://api.wandb.ai',
-    code_dir: 'str | None' = None,
-    config_paths: 'collections.abc.Sequence[str] | None' = None,
-    console: 'Literal['auto', 'off', 'wrap', 'redirect', 'wrap_raw', 'wrap_emu']' = 'auto',
-    console_multipart: 'bool' = False,
-    console_chunk_max_bytes: 'int' = 0,
-    console_chunk_max_seconds: 'int' = 0,
-    capture_loggers: 'dict[str, str] | None' = None,
-    credentials_file: 'str' = None,
-    disable_code: 'bool' = False,
-    disable_git: 'bool' = False,
-    disable_git_fork_point: 'bool' = True,
-    disable_job_creation: 'bool' = True,
-    docker: 'str | None' = None,
-    email: 'str | None' = None,
-    entity: 'str | None' = None,
-    organization: 'str | None' = None,
-    force: 'bool' = False,
-    fork_from: 'wandb.sdk.lib.run_moment.RunMoment | None' = None,
-    git_commit: 'str | None' = None,
-    git_remote: 'str' = 'origin',
-    git_remote_url: 'str | None' = None,
-    git_root: 'str | None' = None,
-    heartbeat_seconds: 'int' = 30,
-    host: 'str | None' = None,
-    http_proxy: 'str | None' = None,
-    https_proxy: 'str | None' = None,
-    identity_token_file: 'str | None' = None,
-    ignore_globs: 'Sequence' = (),
-    init_timeout: 'float' = 90.0,
-    finish_timeout: 'float' = 0.0,
-    finish_timeout_raises: 'bool' = False,
-    insecure_disable_ssl: 'bool' = False,
-    job_name: 'str | None' = None,
-    job_source: 'Literal['repo', 'artifact', 'image'] | None' = None,
-    label_disable: 'bool' = False,
-    launch: 'bool' = False,
-    launch_config_path: 'str | None' = None,
-    login_timeout: 'float | None' = None,
-    mode: 'Literal['online', 'offline', 'shared', 'disabled', 'dryrun', 'run']' = 'online',
-    notebook_name: 'str | None' = None,
-    program: 'str | None' = None,
-    program_abspath: 'str | None' = None,
-    program_relpath: 'str | None' = None,
-    project: 'str | None' = None,
-    quiet: 'bool' = False,
-    reinit: 'Literal['default', 'return_previous', 'finish_previous', 'create_new'] | bool' = 'default',
-    relogin: 'bool' = False,
-    resume: 'Literal['allow', 'must', 'never', 'auto'] | None' = None,
-    resume_from: 'wandb.sdk.lib.run_moment.RunMoment | None' = None,
-    resumed: 'bool' = False,
-    root_dir: 'str' = None,
-    run_group: 'str | None' = None,
-    run_id: 'str | None' = None,
-    run_job_type: 'str | None' = None,
-    run_name: 'str | None' = None,
-    run_notes: 'str | None' = None,
-    run_tags: 'tuple[str, ...] | None' = None,
-    sagemaker_disable: 'bool' = False,
-    save_code: 'bool | None' = None,
-    settings_system: 'str | None' = None,
-    stop_fn: 'collections.abc.Callable[[], None] | None' = None,
-    max_end_of_run_history_metrics: 'int' = 10,
-    max_end_of_run_summary_metrics: 'int' = 10,
-    show_colors: 'bool | None' = None,
-    show_emoji: 'bool | None' = None,
-    show_errors: 'bool' = True,
-    show_info: 'bool' = True,
-    show_warnings: 'bool' = True,
-    silent: 'bool' = False,
-    start_method: 'str | None' = None,
-    stop_on_fatal_error: 'bool' = False,
-    strict: 'bool | None' = None,
-    summary_timeout: 'int' = 60,
-    summary_warnings: 'int' = 5,
-    sweep_id: 'str | None' = None,
-    sweep_param_path: 'str | None' = None,
-    symlink: 'bool' = None,
-    sync_tensorboard: 'bool | None' = None,
-    table_raise_on_max_row_limit_exceeded: 'bool' = False,
-    use_dot_wandb: 'bool | None' = None,
-    username: 'str | None' = None,
-    x_cli_only_mode: 'bool' = False,
-    x_disable_meta: 'bool' = False,
-    x_disable_stats: 'bool' = False,
-    x_disable_viewer: 'bool' = False,
-    x_disable_machine_info: 'bool' = False,
-    x_executable: 'str | None' = None,
-    x_extra_http_headers: 'dict[str, str] | None' = None,
-    x_file_stream_max_bytes: 'int | None' = None,
-    x_file_stream_max_line_bytes: 'int | None' = None,
-    x_file_stream_transmit_interval: 'float | None' = None,
-    x_file_stream_retry_max: 'int | None' = None,
-    x_file_stream_retry_wait_min_seconds: 'float | None' = None,
-    x_file_stream_retry_wait_max_seconds: 'float | None' = None,
-    x_file_stream_timeout_seconds: 'float | None' = None,
-    x_file_transfer_retry_max: 'int | None' = None,
-    x_file_transfer_retry_wait_min_seconds: 'float | None' = None,
-    x_file_transfer_retry_wait_max_seconds: 'float | None' = None,
-    x_file_transfer_timeout_seconds: 'float | None' = None,
-    x_files_dir: 'str | None' = None,
-    x_flow_control_custom: 'bool | None' = None,
-    x_flow_control_disabled: 'bool | None' = None,
-    x_graphql_retry_max: 'int | None' = None,
-    x_graphql_retry_wait_min_seconds: 'float | None' = None,
-    x_graphql_retry_wait_max_seconds: 'float | None' = None,
-    x_graphql_timeout_seconds: 'float | None' = None,
-    x_internal_check_process: 'float' = 8.0,
-    x_jupyter_name: 'str | None' = None,
-    x_jupyter_path: 'str | None' = None,
-    x_jupyter_root: 'str | None' = None,
-    x_label: 'str | None' = None,
-    x_live_policy_rate_limit: 'int | None' = None,
-    x_live_policy_wait_time: 'int | None' = None,
-    x_log_level: 'int' = 20,
-    x_network_buffer: 'int | None' = None,
-    x_primary: 'bool' = True,
-    x_proxies: 'dict[str, str] | None' = None,
-    x_runqueue_item_id: 'str | None' = None,
-    x_save_requirements: 'bool' = True,
-    x_server_side_derived_summary: 'bool' = False,
-    x_server_side_expand_glob_metrics: 'bool' = True,
-    x_service_transport: 'str | None' = None,
-    x_service_wait: 'float' = 30.0,
-    x_skip_transaction_log: 'bool' = False,
-    x_start_time: 'float | None' = None,
-    x_stats_pid: 'int' = 28097,
-    x_stats_sampling_interval: 'float' = 15.0,
-    x_stats_neuron_monitor_config_path: 'str | None' = None,
-    x_stats_dcgm_exporter: 'str | None' = None,
-    x_stats_open_metrics_endpoints: 'dict[str, str] | None' = None,
-    x_stats_open_metrics_filters: 'dict[str, dict[str, str]] | collections.abc.Sequence[str] | None' = None,
-    x_stats_open_metrics_http_headers: 'dict[str, str] | None' = None,
-    x_stats_disk_paths: 'collections.abc.Sequence[str] | None' = ('/',),
-    x_stats_cpu_count: 'int | None' = None,
-    x_stats_cpu_logical_count: 'int | None' = None,
-    x_stats_gpu_count: 'int | None' = None,
-    x_stats_gpu_type: 'str | None' = None,
-    x_stats_gpu_device_ids: 'collections.abc.Sequence[int] | None' = None,
-    x_stats_buffer_size: 'int' = 0,
-    x_stats_coreweave_metadata_base_url: 'str' = 'http://169.254.169.254',
-    x_stats_coreweave_metadata_endpoint: 'str' = '/api/v2/cloud-init/meta-data',
-    x_stats_track_process_tree: 'bool' = False,
-    x_stats_no_cgroup: 'bool' = False,
-    x_sync: 'bool' = False,
-    x_sync_dir_suffix: 'str' = '',
-    x_update_finish_state: 'bool' = True
-) → None
-```
-
-**인수:**
-
-* `allow_media_symlink` (bool): 미디어 파일을 run 디렉터리에 심볼릭 링크할지 여부입니다.
-  true이면 미디어 파일은 복사되는 대신
-  run 디렉터리에 심볼릭 링크되거나 하드 링크됩니다. 이렇게 하면 더 빠르게
-  로깅할 수 있고 디스크 사용량도 줄일 수 있습니다. 하지만 업로드 전에 원본 파일을 삭제하거나 수정하면
-  그 변경 사항이 W&amp;B 서버에 업로드된 데이터에도
-  반영됩니다.
-
-* `allow_offline_artifacts` (bool): 오프라인 모드에서 테이블 아티팩트를 동기화할 수 있게 하는 플래그입니다.
   이전 동작으로 되돌리려면 이 값을 False로 설정하세요.
+* `allow_val_change`: `Config` 값을 설정한 후에도 수정할 수 있도록 하는 플래그입니다.
+* `anonymous`: 사용 중단되었으며 제거될 예정입니다.
+* `api_key`: W&amp;B API 키입니다.
+* `azure_account_url_to_access_key`: Azure 인테그레이션을 위해 Azure 계정 URL을 해당 액세스 키에 매핑한 값입니다.
+* `app_url_override`: W&amp;B UI의 `app` URL을 재정의하는 설정입니다.
 
-* `allow_val_change` (bool): 설정된 후에도 `Config` 값을 수정할 수 있게 하는 플래그입니다.
-
-* `anonymous` (객체): 사용 중단되었으며 곧 제거될 예정입니다.
+  `app_url`은 일반적으로 `base_url`을 기준으로 계산되지만, 이 값을 사용해
+  명시적으로 설정할 수 있습니다.
 
-* `api_key` (str | None): W&amp;B API 키입니다.
+  WANDB&#95;APP&#95;URL이 해당 환경 변수입니다.
+* `base_url`: 데이터 동기화를 위한 W&amp;B 백엔드 URL입니다.
+* `code_dir`: W&amp;B에서 추적할 코드가 들어 있는 디렉터리입니다.
+* `config_paths`: `Config` 객체로 로드할 설정이 들어 있는 파일 경로입니다.
+* `console`: 적용할 콘솔 캡처 유형입니다.
 
-* `azure_account_url_to_access_key` (dict[str, str] | None): Azure 인테그레이션을 위한 Azure 계정 URL과 해당 액세스 키의 매핑입니다.
-
-* `app_url_override` (str | None): W&amp;B UI의 &#39;app&#39; URL을 재정의하는 값입니다.
-  The `app_url` is normally computed based on `base_url`, but this can be
-  used to set it explicitly.
-  WANDB&#95;APP&#95;URL is the corresponding environment variable.
-
-* `base_url` (str): 데이터 동기화에 사용되는 W&amp;B 백엔드 URL입니다.
-
-* `code_dir` (str | None): W&amp;B가 추적할 코드가 포함된 디렉터리입니다.
-
-* `config_paths` (collections.abc.Sequence[str] | None): `Config` 객체에 설정을 로드할 파일 경로.
-
-* `console` (Literal[&#39;auto&#39;, &#39;off&#39;, &#39;wrap&#39;, &#39;redirect&#39;, &#39;wrap&#95;raw&#39;, &#39;wrap&#95;emu&#39;]): 적용할 콘솔 캡처 유형입니다.
   가능한 값은 다음과 같습니다:
-  * &quot;auto&quot; - 시스템 환경 및 설정에 따라 콘솔 캡처 방법을 자동으로 선택합니다.
+
+  * &quot;auto&quot; - 시스템 환경과 설정에 따라 콘솔 캡처 방식을 자동으로 선택합니다.
   * &quot;off&quot; - 콘솔 캡처를 비활성화합니다.
   * &quot;redirect&quot; - 출력을 캡처하기 위해 저수준 파일 디스크립터를 리디렉션합니다.
   * &quot;wrap&quot; - sys.stdout/sys.stderr의 write 메서드를 재정의합니다. 시스템 상태에 따라
-    &quot;wrap&#95;raw&quot; 또는 &quot;wrap&#95;emu&quot;에 매핑됩니다.
-  * &quot;wrap&#95;raw&quot; - &quot;wrap&quot;과 같지만 에뮬레이터를 거치지 않고 원시 출력을 직접
-    캡처합니다. `wrap` 설정에서 파생되므로 수동으로 설정해서는 안 됩니다.
+    &quot;wrap&#95;raw&quot; 또는 &quot;wrap&#95;emu&quot;로 매핑됩니다.
+  * &quot;wrap&#95;raw&quot; - &quot;wrap&quot;과 같지만 에뮬레이터를 거치지 않고 원시 출력을 직접 캡처합니다.
+    `wrap` 설정에서 파생되며 수동으로 설정해서는 안 됩니다.
   * &quot;wrap&#95;emu&quot; - &quot;wrap&quot;과 같지만 에뮬레이터를 통해 출력을 캡처합니다.
-    `wrap` 설정에서 파생되므로 수동으로 설정해서는 안 됩니다.
+    `wrap` 설정에서 파생되며 수동으로 설정해서는 안 됩니다.
+* `console_multipart`: 멀티파트 콘솔 로깅을 활성화합니다.
 
-* `console_multipart` (bool): 멀티파트 콘솔 로깅을 활성화합니다.
-  When True, SDK는 콘솔 출력을 단일 `output.log` 대신
+  `True`이면 SDK는 콘솔 출력을 단일 `output.log` 파일 대신
   `logs/` 디렉터리 아래의 타임스탬프가 포함된 파일에 기록합니다.
-  각 파트는 닫히는 즉시 업로드되므로 run이 활성 상태인 동안
-  Users가 로그에 실시간으로 액세스할 수 있습니다. 롤오버 주기는
-  `console_chunk_max_bytes` 및/또는 `console_chunk_max_seconds`로
-  제어됩니다.
-  두 limits가 모두 `0`이면 모든 logs는 run 종료 시 한 번에 업로드됩니다.
-  참고: 업로드된 chunk는 immutable이므로, 이전 줄을 수정하는
-  터미널 제어 시퀀스(예: 캐리지 리턴을 사용하는 진행률 표시줄)는
-  현재 chunk에만 영향을 줍니다.
-
-* `console_chunk_max_bytes` (int): 멀티파트 콘솔 로그의 크기 기준 롤오버 임계값(바이트)입니다.
-  현재 파트가 이 크기에 도달하면 새 콘솔 로그 파일을
-  시작합니다. `console_multipart`가 `True`일 때만
-  적용됩니다.
-  `console_chunk_max_seconds`와 함께 사용할 수 있으며, 먼저
-  도달한 제한이 롤오버를 트리거합니다. 값이 `0`이면
-  크기 기준 제한이 비활성화됩니다.
-
-* `console_chunk_max_seconds` (int): 멀티파트 콘솔 로그의 시간 기반 롤오버 임계값(초)입니다.
-  현재 파트가 시작된 이후
-  지정된 초 수가 지나면 새 콘솔 로그 파일을 시작합니다.
-  `console_multipart`가
-  `True`여야 합니다. `console_chunk_max_bytes`와 함께 사용할 수 있으며, 먼저
-  도달한 제한값에 따라 해당 파트가 닫힙니다. 값이 `0`이면 시간 기반
-  제한이 비활성화됩니다.
-
-* `capture_loggers` (dict[str, str] | None): run의 Logs 탭에 캡처할 Python 로거 이름입니다.
-  로거 이름을 최소 로그 수준에 매핑한 값입니다. 이 값을 설정하면 wandb는
-  logging.Handler를 이름이 지정된 각 로거에 설치하고 run이 종료되면 이를 제거합니다.
-  이들 로거에서 발생한 로그 레코드는
-  stdout/stderr 캡처와 비슷하게 run의 콘솔 출력으로 게시됩니다.
-  로그 레코드는 `logging.basicConfig()`와 동일한 형식으로 포맷되며, 예를 들면
-  `INFO:my_module:Some message.`와 같습니다. 현재는 이를 맞춤형으로 설정할 수 없습니다.
-  모든 로그를 캡처하려면 루트 로거의 이름인 &#39;root&#39;를 전달하세요.
-  이는 `console` 설정과는 별개이므로 둘 다
-  동시에 활성화될 수 있습니다.
-  예시:
-  ```python
-  wandb.init(
-  settings=wandb.Settings(
-  console="off",
-  capture_loggers={
-  "my_app": "INFO",
-  "my_app.training": "ERROR",
-  },
-  ),
-  )
-  ```
 
-* `credentials_file` (str): 임시 액세스 토큰을 저장할 파일 경로입니다.
-
-* `disable_code` (bool): 코드 캡처를 비활성화할지 여부입니다.
-
-* `disable_git` (bool): Git 상태 캡처를 비활성화할지 여부입니다.
-
-* `disable_git_fork_point` (bool): 원격 브랜치에서 포크 지점을 추론하지 않도록 비활성화할지 여부입니다.
-  True로 설정하면 업스트림 브랜치가 설정되어 있는 경우 SDK는 해당 브랜치의 최신 커밋을 사용합니다.
-  그렇지 않으면 diff 패치 생성을 건너뜁니다.
-  False로 설정하면 업스트림 브랜치가 설정되어 있는 경우 SDK는 해당 브랜치의 최신 커밋을 사용하려고 시도합니다.
-  그렇지 않으면 모든 원격 브랜치에서 가장 가까운 커밋을 찾습니다.
-  업스트림 브랜치가 많은 리포지토리에서는 성능에 영향을 줄 수 있습니다.
-
-* `disable_job_creation` (bool): W&amp;B Launch용 작업 아티팩트 생성을 비활성화할지 여부입니다.
+  각 파트는 닫히는 즉시 업로드되므로 사용자는 run이 활성 상태인 동안
+  로그에 실시간으로 액세스할 수 있습니다. 롤오버 주기는
+  `console_chunk_max_bytes` 및/또는 `console_chunk_max_seconds`로
+  제어됩니다. 두 제한값이 모두 `0`이면 모든 로그는 run이 종료될 때 한 번에 업로드됩니다.
 
-* `docker` (str | None): 스크립트를 실행하는 데 사용되는 도커 이미지입니다.
+  참고: 업로드된 청크는 변경할 수 없습니다. 따라서 이전 줄을 수정하는
+  터미널 제어 시퀀스(예: 캐리지 리턴을 사용하는 진행률 표시줄)는
+  현재 청크에만 영향을 줍니다.
+* `console_chunk_max_bytes`: 바이트 단위의 멀티파트 콘솔 로그용 크기 기반 롤오버 임계값입니다.
 
-* `email` (str | None): 사용자의 이메일 주소입니다.
+  현재 파트가 이 크기에 도달하면 새 콘솔 로그 파일을 시작합니다.
+  `console_multipart`가 `True`일 때만 적용됩니다.
+  `console_chunk_max_seconds`와 함께 사용할 수 있으며, 두 제한값 중
+  먼저 도달한 값이 롤오버를 트리거합니다. 값이 `0`이면
+  크기 기반 제한이 비활성화됩니다.
+* `console_chunk_max_seconds`: 초 단위의 멀티파트 콘솔 로그용 시간 기반 롤오버 임계값입니다.
 
-* `entity` (str | None): 사용자 또는 팀과 같은 W&amp;B entity(예: 사용자 또는 팀)입니다.
+  현재 파트가 시작된 후 이 시간(초)이 지나면 새 콘솔 로그 파일을 시작합니다.
+  `console_multipart`가 `True`여야 합니다. `console_chunk_max_bytes`와
+  함께 사용할 수 있으며, 먼저 도달한 제한값이 해당 파트를 닫습니다.
+  값이 `0`이면 시간 기반 제한이 비활성화됩니다.
+* `capture_loggers`: run의 Logs 탭에 캡처할 Python 로거의 이름입니다.
 
-* `organization` (str | None): W&amp;B 조직입니다.
+  로거 이름별 최소 로그 수준을 지정하는 매핑입니다. 설정하면 wandb가 각 지정된
+  로거에 `logging.Handler`를 설치하고 run이 종료되면 이를 제거합니다.
+  해당 로거에서 출력된 로그 레코드는 콘솔 출력으로 run에 게시되며,
+  `stdout`/`stderr` 캡처와 유사합니다.
 
-* `force` (bool): `wandb.login()`에 `force` 플래그를 전달할지 여부입니다.
+  로그 레코드는 `logging.basicConfig()`와 동일한 형식으로 지정됩니다. 예:
+  `INFO:my_module:Some message.` 현재는 이 형식을 사용자 지정할 수 없습니다.
 
-* `fork_from` (wandb.sdk.lib.run&#95;moment.RunMoment | None): 이전 run 실행의 한 시점에서 포크할 지점을 지정합니다.
-  이 지점은 run ID, 메트릭, 그리고 해당 값으로 정의됩니다.
-  현재는 메트릭 &#39;&#95;step&#39;만 지원됩니다.
+  모든 로그를 캡처하려면 &#39;root&#39;인 루트 로거 이름을 전달하세요.
 
-* `git_commit` (str | None): run과 연결할 git 커밋 해시입니다.
+  이는 `console` 설정과는 별개입니다. 두 설정을 동시에 활성화할 수 있습니다.
 
-* `git_remote` (str): run에 연결할 git 리모트입니다.
+  예시:
 
-* `git_remote_url` (str | None): Git 원격 저장소의 URL입니다.
+  ```python
+  wandb.init(
+      settings=wandb.Settings(
+          console="off",
+          capture_loggers={
+              "my_app": "INFO",
+              "my_app.training": "ERROR",
+          },
+      ),
+  )
+  ```
+* `credentials_file`: 임시 액세스 토큰을 기록할 파일 경로입니다.
+* `disable_code`: 코드 캡처를 비활성화할지 여부입니다.
+* `disable_git`: git 상태 캡처를 비활성화할지 여부입니다.
+* `disable_git_fork_point`: 원격 브랜치에서 fork 지점을 추론하지 않도록 비활성화할지 여부입니다.
 
-* `git_root` (str | None): git 저장소의 루트 디렉터리입니다.
+  True로 설정하면 upstream 브랜치가 설정되어 있는 경우 SDK는 해당 브랜치의 최신 커밋을 사용합니다. 그렇지 않으면 diff patch 생성을 건너뜁니다.
 
-* `host` (str | None): 스크립트를 실행 중인 머신의 호스트 이름.
+  False로 설정하면 upstream 브랜치가 설정되어 있는 경우 SDK는 해당 브랜치의 최신 커밋을 사용하려고 시도합니다.
+  그렇지 않으면 모든 원격 브랜치에서 가장 가까운 커밋을 찾습니다.
+  이로 인해 upstream 브랜치가 많은 저장소에서는 성능에 영향을 받을 수 있습니다.
+* `disable_job_creation`: W&amp;B Launch용 작업 아티팩트 생성을 비활성화할지 여부입니다.
+* `docker`: 스크립트 실행에 사용되는 도커 이미지입니다.
+* `email`: 사용자의 이메일 주소입니다.
+* `entity`: 사용자 또는 팀과 같은 W&amp;B entity입니다.
+* `organization`: W&amp;B 조직입니다.
+* `force`: `wandb.login()`에 `force` 플래그를 전달할지 여부입니다.
+* `fork_from`: 이전 run 실행에서 fork할 지점을 지정합니다.
+
+  이 지점은 Run ID, metric 및 해당 값으로 정의됩니다.
+  현재는 metric &#39;&#95;step&#39;만 지원됩니다.
+* `git_commit`: run에 연결할 git 커밋 해시입니다.
+* `git_remote`: run에 연결할 git remote입니다.
+* `git_remote_url`: git 원격 저장소의 URL입니다.
+* `git_root`: git 저장소의 루트 디렉터리입니다.
+* `host`: 스크립트를 실행 중인 머신의 호스트 이름입니다.
+* `http_proxy`: W&amp;B로 보내는 http 요청에 사용할 맞춤형 프록시 서버입니다.
+* `https_proxy`: W&amp;B로 보내는 https 요청에 사용할 맞춤형 프록시 서버입니다.
+* `identity_token_file`: 인증에 사용할 ID 토큰(JWT)이 들어 있는 파일 경로입니다.
+* `ignore_globs`: 업로드에서 제외할 파일을 지정하는 `files_dir` 기준의 Unix glob 패턴입니다.
+* `init_timeout`: 시간 초과 처리되기 전까지 `wandb.init` 호출이 완료되기를 기다리는 시간(초)입니다.
+* `finish_timeout`: run 종료 시 데이터 업로드를 기다리는 시간(초)입니다.
 
-* `http_proxy` (str | None): W&amp;B로 보내는 http 요청에 사용할 맞춤형 프록시 서버입니다.
+  이 값을 설정하면 run 종료 시 W&amp;B로의 느린 업로드로 인해 발생하는 비용을 제한할 수 있지만, 그 대신 run이 crashed로 표시되고 일부 데이터가 누락될 수 있습니다. 기본값에서는 `run.finish()`가 모든 데이터 업로드가 완료될 때까지 블로킹됩니다.
 
-* `https_proxy` (str | None): W&amp;B에 대한 https 요청에 사용할 맞춤형 프록시 서버입니다.
+  이 값을 0보다 큰 숫자로 설정하면 W&amp;B는 run 종료 시 지정된 시간(초)이 지나면 해당 run의 데이터 업로드를 포기하고 스크립트의 블로킹을 해제합니다. 이후 시간이 지나면 해당 run은 UI에서 Crashed 또는 Failed 상태가 됩니다. 업로드되지 않은 데이터는 여전히 디스크에 저장되며 `wandb
+    sync`로 업로드할 수 있습니다.
 
-* `identity_token_file` (str | None): 인증에 사용할 ID 토큰(JWT)이 들어 있는 파일의 경로입니다.
+  경고 메시지를 출력하는 것과 함께 오류도 발생시키려면 `finish_timeout_raises` 설정을 사용하세요.
 
-* `ignore_globs` (Sequence): 업로드에서 제외할 파일을 지정하는 `files_dir` 기준의 Unix glob 패턴입니다.
+  `wandb.teardown()`으로 종료되는 run(`atexit` 훅에서 스크립트 종료 시 자동으로 실행됨)에도 이 설정이 적용됩니다.
+* `finish_timeout_raises`: finish&#95;timeout이 만료되면 TimeoutError를 발생시킬지 여부입니다.
 
-* `init_timeout` (float): 시간 초과되기 전에 `wandb.init` 호출이 완료될 때까지 기다리는 시간(초)입니다。
+  이 값을 `finish_timeout` 설정과 함께 사용하면 `run.finish()`는 메시지를 출력하는 것과 함께 시간 초과 후 TimeoutError도 발생시킵니다.
 
-* `finish_timeout` (float): run 종료 시 데이터 업로드를 기다릴 시간(초)입니다.
-  이 값을 설정하면 run 종료 시 W&amp;B로의 느린 업로드로 인해 발생하는 비용을 제한할 수
-  있지만, 그 대신 run이 crashed로 표시될 수 있고 일부 데이터가
-  누락될 수 있습니다. 기본적으로 `run.finish()`는 모든
-  데이터 업로드가 완료될 때까지 대기합니다.
-  이 값이 0보다 큰 숫자로 설정되면, W&amp;B는 run 종료 시
-  지정된 초 수가 지나면 run 데이터 업로드를 포기하고 스크립트의
-  대기를 해제합니다. 얼마 후 해당 run은 UI에서 Crashed 또는 Failed 상태가 됩니다. 업로드되지 않은
-  데이터는 여전히 디스크에 저장되며 `wandb
-  sync`로 업로드할 수 있습니다.
-  경고 메시지를 출력하는 것에 더해 오류를 발생시키려면
-  `finish_timeout_raises` 설정을 사용하세요.
-  `wandb.teardown()`으로 종료되는 Runs(atexit hook에서 스크립트 종료 시 자동으로
-  실행됨)도 이 설정을 따릅니다.
+  Run을 컨텍스트 관리자로 사용할 때는 `run.finish()`가 암시적으로 호출된다는 점에 유의하세요:
 
-* `finish_timeout_raises` (bool): `finish&#95;timeout`이 만료되었을 때 TimeoutError를 발생시킬지 여부입니다.
-  이 값을 `finish_timeout` 설정과 함께 사용하면 메시지를 출력하는 것에 더해
-  시간 초과 후 `run.finish()`
-  에서 TimeoutError가 발생합니다.
-  Run을 컨텍스트 매니저로 사용할 경우 `run.finish()`가 암시적으로 호출된다는 점에
-  유의하세요:
   with wandb.init() as run:
   ...  # `with` 블록 끝에서 run.finish()가 실행됩니다
-  이 설정으로 인해 `wandb.teardown()`에서 오류가 발생하지는 않습니다(어차피 스크립트
-  끝에서 실행되기 때문입니다).
-
-* `insecure_disable_ssl` (bool): SSL 검증을 안전하지 않게 비활성화할지 여부입니다.
-
-* `job_name` (str | None): 스크립트를 실행하는 Launch 작업의 이름.
-
-* `job_source` (Optional[Literal[&#39;repo&#39;, &#39;artifact&#39;, &#39;image&#39;]]): Launch의 소스 유형입니다.
-
-* `label_disable` (bool): 자동 라벨 지정 특성을 비활성화할지 여부를 지정합니다.
-
-* `launch_config_path` (str | None): Launch 설정 파일 경로입니다.
 
-* `login_timeout` (float | None): 시간 초과되기 전에 로그인 작업이 완료될 때까지 기다리는 시간(초)입니다.
+  이로 인해 `wandb.teardown()`에서 오류가 발생하지는 않습니다(어차피 스크립트 끝에서 실행되기 때문입니다).
+* `insecure_disable_ssl`: 안전하지 않은 방식으로 SSL 검증을 비활성화할지 여부입니다.
+* `job_name`: 스크립트를 실행하는 Launch 작업의 이름입니다.
+* `job_source`: Launch의 소스 유형입니다.
+* `label_disable`: 자동 레이블 지정 특성을 비활성화할지 여부입니다.
+* `launch_config_path`: Launch 설정 파일의 경로입니다.
+* `login_timeout`: 로그인 작업이 시간 초과되기 전에 대기할 시간(초)입니다.
+* `mode`: W&amp;B 로깅 및 동기화의 동작 모드입니다.
+* `notebook_name`: Jupyter와 유사한 환경에서 실행 중인 경우의 노트북 이름입니다.
+* `program`: 사용 가능한 경우, run을 생성한 스크립트의 경로입니다.
+* `program_abspath`: 루트 저장소 디렉터리에서
+  run을 생성한 스크립트까지의 절대 경로입니다.
+
+  루트 저장소 디렉터리는 .git 디렉터리가 있는 경우 해당
+  디렉터리를 포함하는 디렉터리로 정의됩니다. 그렇지 않으면 현재 작업 디렉터리입니다.
+* `program_relpath`: run을 생성한 스크립트의 상대 경로입니다.
+* `project`: W&amp;B 프로젝트 ID입니다.
+* `quiet`: 중요하지 않은 출력을 숨기는 플래그입니다.
+* `reinit`: 활성화된 run이 있는 상태에서 `wandb.init()`를 호출했을 때의 동작.
 
-* `mode` (Literal[&#39;online&#39;, &#39;offline&#39;, &#39;shared&#39;, &#39;disabled&#39;, &#39;dryrun&#39;, &#39;run&#39;]): W&amp;B 로깅 및 동기화에 사용되는 작동 모드입니다。
-
-* `notebook_name` (str | None): Jupyter와 유사한 환경에서 실행 중인 경우의 노트북 이름입니다.
-
-* `program` (str | None): 사용 가능한 경우 run을 생성한 스크립트의 경로입니다.
-
-* `program_abspath` (str | None): 루트 저장소 디렉터리에서 run을
-  생성한 스크립트까지의 절대 경로입니다.
-  루트 저장소 디렉터리는 .git 디렉터리가 있으면 해당 디렉터리를 포함하는
-  디렉터리로 정의됩니다. 그렇지 않으면 현재 작업 디렉터리입니다.
-
-* `program_relpath` (str | None): `run`을 생성한 스크립트의 상대 경로입니다。
-
-* `project` (str | None): W&amp;B 프로젝트 ID입니다.
-
-* `quiet` (bool): 필수가 아닌 출력을 숨기는 플래그입니다.
-
-* `reinit` (Union[Literal[&#39;default&#39;, &#39;return&#95;previous&#39;, &#39;finish&#95;previous&#39;, &#39;create&#95;new&#39;], bool]): 활성 상태인 run이 있을 때 `wandb.init()`가 호출되면 어떻게 처리할지 지정합니다.
   옵션:
+
   * &quot;default&quot;: 노트북에서는 &quot;finish&#95;previous&quot;를 사용하고, 그 외의 경우에는
     &quot;return&#95;previous&quot;를 사용합니다.
-  * &quot;return&#95;previous&quot;: 아직 종료되지 않은 가장 최근에 생성된 run을
-    반환합니다. 이 옵션은 `wandb.run`을 업데이트하지 않습니다. &quot;create&#95;new&quot;
+  * &quot;return&#95;previous&quot;: 아직 종료되지 않은 run 중 가장 최근에 생성된 run을 반환합니다.
+    이 옵션은 `wandb.run`을 업데이트하지 않습니다. &quot;create&#95;new&quot;
     옵션을 참조하세요.
   * &quot;finish&#95;previous&quot;: 활성 상태인 모든 run을 종료한 다음, 새 run을 반환합니다.
-  * &quot;create&#95;new&quot;: 다른 활성 run을 변경하지 않고 새 run을 생성합니다.
-    `wandb.run`과 `wandb.log` 같은 최상위 함수도 업데이트하지 않습니다.
+  * &quot;create&#95;new&quot;: 다른 활성 run은 변경하지 않고 새 run을 생성합니다.
+    `wandb.run`과 `wandb.log` 같은 최상위 함수를 업데이트하지 않습니다.
     따라서 전역 run에 의존하는 일부 오래된 인테그레이션은
     작동하지 않습니다.
-    불리언 값으로도 지정할 수 있지만, 이는 사용 중단되었습니다. False는
-    &quot;return&#95;previous&quot;와 같고, True는 &quot;finish&#95;previous&quot;와 같습니다.
 
-* `relogin` (bool): 새로 로그인을 시도하도록 강제하는 플래그입니다.
+  불리언 값일 수도 있지만, 이는 사용 중단되었습니다. False는
+  &quot;return&#95;previous&quot;와 동일하고, True는 &quot;finish&#95;previous&quot;와 동일합니다.
+* `relogin`: 새로 로그인을 시도하도록 강제하는 플래그입니다.
+* `resume`: run을 재개하는 방식을 지정합니다.
 
-* `resume` (Optional[Literal[&#39;allow&#39;, &#39;must&#39;, &#39;never&#39;, &#39;auto&#39;]]): run 재개 방식을 지정합니다.
   옵션:
-  * &quot;must&quot;: 동일한 ID를 가진 기존 run을 재개합니다. 해당 run이 없으면
+
+  * &quot;must&quot;: 동일한 ID를 가진 기존 run이 있으면 해당 run에서 재개합니다. 해당 run이 없으면
     실패합니다.
-  * &quot;allow&quot;: 동일한 ID를 가진 기존 run의 재개를 시도합니다. 찾지 못하면
-    새 run이 생성됩니다.
+  * &quot;allow&quot;: 동일한 ID를 가진 기존 run에서 재개를 시도합니다. 해당 run을 찾지
+    못하면 새 run을 생성합니다.
   * &quot;never&quot;: 항상 새 run을 시작합니다. 동일한 ID를 가진 run이 이미 있으면
     실패합니다.
   * &quot;auto&quot;: 동일한 머신에서 가장 최근에 실패한 run을 자동으로
     재개합니다.
+* `resume_from`: 이전 run 실행의 어느 지점부터 재개할지 지정합니다.
 
-* `resume_from` (wandb.sdk.lib.run&#95;moment.RunMoment | None): 이전 run 실행의 특정 시점부터 재개할 지점을 지정합니다.
-  이 지점은 run ID, metric, 그리고 해당 값으로 정의됩니다.
-  현재는 metric &#39;&#95;step&#39;만 지원됩니다.
+  이 지점은 run ID, 메트릭, 그리고 해당 값으로 정의됩니다.
+  현재는 메트릭 &#39;&#95;step&#39;만 지원됩니다.
+* `root_dir`: 모든 run 관련 경로의 기준으로 사용할 루트 디렉터리입니다.
 
-* `root_dir` (str): 모든 run 관련 경로의 기준이 되는 루트 디렉터리입니다.
-  특히 wandb 디렉터리와 run 디렉터리의 경로를 결정하는 데 사용됩니다.
+  특히 wandb 디렉터리와 run 디렉터리를 결정하는 데 사용됩니다.
+* `run_group`: 관련된 Runs의 그룹 식별자입니다.
 
-* `run_group` (str | None): 연관된 Runs의 그룹 식별자입니다.
   UI에서 Runs를 그룹화하는 데 사용됩니다.
+* `run_id`: run의 ID입니다.
+* `run_job_type`: 실행 중인 작업의 유형입니다(예: 트레이닝, 평가).
+* `run_name`: 사람이 읽기 쉬운 run 이름입니다.
+* `run_notes`: run에 대한 추가 메모 또는 설명입니다.
+* `run_tags`: 정리 및 필터링을 위해 run에 연결할 태그입니다.
+* `sagemaker_disable`: SageMaker 관련 기능을 비활성화하는 플래그입니다.
+* `save_code`: run에 연결된 코드를 저장할지 여부입니다.
+* `settings_system`: 시스템 전체 설정 파일의 경로입니다.
+* `stop_fn`: run을 중지할 때 실행할 callback입니다.
+
+  run은 웹 UI를 통해 중지할 수도 있고, 치명적 오류가 발생한 뒤
+  (설정된 경우) 중지할 수도 있습니다.
+
+  기본적으로 W&amp;B는 run을 중지하기 위해 메인 스레드에 SIGINT를 보냅니다.
+  다른 시그널을 사용하거나 인터럽트 전에 다른 액션을 수행하는 등
+  이 동작을 재정의하려면 이 callback을 설정하세요.
+
+  이 callback은 별도의 스레드에서 실행됩니다. 중지 요청 직후
+  실행되지만, 즉시 실행되지는 않습니다.
+* `max_end_of_run_history_metrics`: run 종료 시 표시할 이력 스파크라인의 최대 개수입니다.
+* `max_end_of_run_summary_metrics`: run 종료 시 표시할 summary 메트릭의 최대 개수입니다.
+* `show_errors`: 오류 메시지를 표시할지 여부입니다.
+* `show_info`: 정보 메시지를 표시할지 여부입니다.
+* `show_warnings`: 경고 메시지를 표시할지 여부입니다.
+* `silent`: 모든 출력을 숨기는 플래그입니다.
+* `stop_on_fatal_error`: 치명적 오류 발생 후 run을 중지할지 여부입니다.
+
+  W&amp;B가 데이터 업로드 중 복구할 수 없는 오류를 만나면 메시지를 출력하고
+  업로드를 중지하지만, 추가 데이터 로깅은 계속 허용합니다.
+  이는 일반적으로 바람직합니다. 트레이닝 메트릭은 디스크에 저장되며,
+  업로드되지 않았더라도 `wandb sync`를 사용해 복구할 수 있습니다.
 
-* `run_id` (str | None): run ID입니다.
-
-* `run_job_type` (str | None): 실행 중인 작업의 유형(예: 트레이닝, 평가)입니다.
-
-* `run_name` (str | None): run을 사람이 읽을 수 있는 이름입니다.
-
-* `run_notes` (str | None): run에 대한 추가 메모나 설명입니다.
-
-* `run_tags` (tuple[str, ...] | None): 조직 및 필터링을 위해 run에 연결할 Tags입니다.
-
-* `sagemaker_disable` (bool): SageMaker 관련 기능을 비활성화하는 플래그입니다.
-
-* `save_code` (bool | None): run에 연결된 코드를 저장할지 여부입니다.
-
-* `settings_system` (str | None): 시스템 전체에서 사용하는 설정 파일의 경로입니다.
-
-* `stop_fn` (collections.abc.Callable[[], None] | None): run을 중지할 때 실행할 콜백입니다.
-  run은 웹 UI를 통해 중지할 수 있으며, 치명적 오류가 발생한 후에도
-  (설정에서 그렇게 구성한 경우) 중지될 수 있습니다.
-  기본적으로 run을 중지하기 위해 W&amp;B는 메인 스레드에 SIGINT를 보냅니다.
-  다른 시그널을 사용하거나 인터럽트하기 전에 다른 액션을 수행하는 등,
-  이 동작을 재정의하려면 이 콜백을 설정하세요.
-  콜백은 별도의 스레드에서 실행됩니다. 중지 요청이 있은 직후 실행되지만,
-  즉시 실행되지는 않습니다.
-
-* `max_end_of_run_history_metrics` (int): run 종료 시 표시할 이력 스파크라인의 최대 개수입니다.
-
-* `max_end_of_run_summary_metrics` (int): run 종료 시 표시할 summary 메트릭의 최대 개수입니다.
-
-* `show_errors` (bool): 오류 메시지를 표시할지 여부입니다.
-
-* `show_info` (bool): 정보 메시지를 표시할지 여부입니다.
-
-* `show_warnings` (bool): 경고 메시지 표시 여부입니다.
-
-* `silent` (bool): 모든 출력을 표시하지 않도록 하는 플래그입니다.
-
-* `stop_on_fatal_error` (bool): 치명적 오류가 발생한 후 run을 중지할지 여부입니다.
-  W&amp;B가 데이터를 업로드하는 중 복구할 수 없는 오류가 발생하면 메시지를 출력하고
-  업로드를 중단하지만, 추가 데이터를 계속 로깅할 수는 있습니다.
-  일반적으로는 이것이 바람직합니다. 업로드되지 않았더라도 트레이닝 메트릭은 디스크에 저장되며
-  `wandb sync`를 사용해 복구할 수 있기 때문입니다.
   하지만 트레이닝 후 파일이 삭제되는 경우에는 이것이 유용하지 않습니다.
-  이 경우 이 값을 True로 설정하면 치명적 오류가 발생한 후
-  웹 UI에서 중지 버튼을 누른 것처럼 run이 중지됩니다.
-
-* `strict` (bool | None): 검증 및 오류 검사를 위해 strict 모드를 사용할지 여부입니다.
-
-* `summary_timeout` (int): 시간 초과 전에 summary 오퍼레이션을 기다릴 최대 시간(초)입니다.
-
-* `sweep_id` (str | None): 이 run이 속해 있는 스윕의 식별자입니다.
-
-* `sweep_param_path` (str | None): 스윕 파라미터 설정 경로입니다.
-
-* `symlink` (bool): 심볼릭 링크를 사용할지 여부입니다(Windows를 제외하면 기본값은 True입니다).
-
-* `sync_tensorboard` (bool | None): TensorBoard 로그를 W&amp;B와 동기화할지 여부입니다.
-
-* `table_raise_on_max_row_limit_exceeded` (bool): 테이블 행 수 제한을 초과했을 때 예외를 발생시킬지 여부입니다.
+  그런 경우 이를 True로 설정하면 웹 UI에서 중지 버튼을 누른 것처럼
+  치명적 오류 발생 후 run이 중지됩니다.
+* `strict`: 검증 및 오류 검사를 위해 strict 모드를 활성화할지 여부입니다.
+* `summary_timeout`: 시간 초과 처리되기 전에 summary 오퍼레이션을 기다리는 시간(초)입니다.
+* `sweep_id`: 이 run이 속한 스윕의 식별자입니다.
+* `sweep_param_path`: 스윕 파라미터 설정 경로입니다.
+* `symlink`: 심볼릭 링크를 사용할지 여부입니다(Windows를 제외하면 기본값은 True).
+* `sync_tensorboard`: TensorBoard 로그를 W&amp;B와 동기화할지 여부입니다.
+* `table_raise_on_max_row_limit_exceeded`: table 행 제한을 초과했을 때 예외를 발생시킬지 여부입니다.
+* `use_dot_wandb`: run 데이터에 숨김 `.wandb` 디렉터리를 사용할지, 표시되는 `wandb` 디렉터리를 사용할지 여부입니다.
 
-* `use_dot_wandb` (bool | None): run 데이터에 숨겨진 `.wandb` 디렉터리를 사용할지, 보이는 `wandb` 디렉터리를 사용할지 여부입니다.
   True이면 SDK는 `.wandb`를 사용합니다. False이면 `wandb`를 사용합니다.
-  설정하지 않으면 이미 존재하는 경우 `.wandb`가 기본값이며, 그렇지 않으면 `wandb`가 기본값입니다.
+  설정하지 않으면, `.wandb`가 이미 존재하는 경우 기본값은 `.wandb`이고, 그렇지 않으면 `wandb`입니다.
+* `username`: 사용자 이름입니다.
+* `x_disable_meta`: 시스템 메타데이터 수집을 비활성화하는 플래그입니다.
+* `x_disable_stats`: 시스템 메트릭 수집을 비활성화하는 플래그입니다.
+* `x_extra_http_headers`: 모든 송신 HTTP 요청에 추가할 헤더입니다.
+* `x_label`: run에 대해 수집되는 시스템 메트릭과 콘솔 로그에 부여할 레이블입니다.
 
-* `username` (str | None): 사용자 이름.
+  프런트엔드에서 데이터를 기준으로 그룹화하는 데 사용되며, 분산 트레이닝 작업에서
+  서로 다른 프로세스의 데이터를 구분하는 데 사용할 수 있습니다.
+* `x_primary`: 내부 wandb 파일과 메타데이터를 저장할지 여부를 확인합니다.
 
-* `x_disable_meta` (bool): 시스템 메타데이터 수집을 비활성화하는 플래그입니다.
-
-* `x_disable_stats` (bool): 시스템 메트릭 컬렉션을 사용 중지하는 플래그입니다.
-
-* `x_extra_http_headers` (dict[str, str] | None): 모든 발신 HTTP 요청에 추가할 헤더입니다.
-
-* `x_label` (str | None): run에 대해 수집된 시스템 메트릭과 콘솔 로그에 부여할 레이블입니다.
-  프런트엔드에서 이 레이블을 기준으로 데이터를 그룹화하는 데 사용되며,
-  분산 트레이닝 작업의 서로 다른 프로세스에서 수집된 데이터를 구분하는 데도 사용할 수 있습니다.
-
-* `x_primary` (bool): 내부 wandb 파일과 메타데이터를 저장할지 여부를 지정합니다.
   분산 환경에서는 기본 프로세스가 주 로깅을 처리하므로,
   시스템 메트릭과 로그만 필요할 때 보조 프로세스에서 파일이 덮어써지는 것을
   방지하는 데 유용합니다.
+* `x_save_requirements`: requirements 파일을 저장하는 플래그입니다.
+* `x_server_side_derived_summary`: server가 history에서 summary를 자동으로 계산하도록 위임하는 플래그입니다.
 
-* `x_save_requirements` (bool): requirements 파일을 저장할지 여부를 나타내는 플래그입니다.
+  이 설정은 사용자가 제공한 summary 업데이트를 비활성화하지 않습니다.
+* `x_service_wait`: wandb-core 내부 서비스가 시작될 때까지 대기할 시간(초)입니다.
+* `x_skip_transaction_log`: run 이벤트를 transaction log에 저장하지 않고 건너뛸지 여부입니다.
 
-* `x_server_side_derived_summary` (bool): 이력에서 summary를 자동으로 계산하도록 서버에 위임하는 플래그입니다.
-  이 설정을 사용해도 사용자가 제공하는 summary 업데이트는 비활성화되지 않습니다.
-
-* `x_service_wait` (float): wandb-core 내부 서비스가 시작될 때까지 기다리는 시간(초)입니다.
-
-* `x_skip_transaction_log` (bool): run 이벤트를 트랜잭션 로그에 저장하지 않도록 건너뛸지 여부입니다.
   이는 온라인 run에만 해당합니다. 디스크에 기록되는
   데이터 양을 줄이는 데 사용할 수 있습니다.
+
   복구 가능성에 대한 보장이 없어지므로
   주의해서 사용해야 합니다.
+* `x_stats_sampling_interval`: system monitor의 샘플링 간격(초)입니다.
+* `x_stats_open_metrics_endpoints`: 시스템 메트릭 모니터링 대상 OpenMetrics `/metrics` endpoints입니다.
+* `x_stats_open_metrics_filters`: OpenMetrics `/metrics` 엔드포인트에서 수집한 메트릭에 적용할 필터입니다.
 
-* `x_stats_sampling_interval` (float): 시스템 모니터의 샘플링 간격(초)입니다.
-
-* `x_stats_dcgm_exporter` (str | None): NVIDIA DCGM 메트릭을 추출할 엔드포인트입니다.
-  옵션:
-  * Prometheus `/api/v1/query` 엔드포인트에 대한 쿼리에서 DCGM 관련 메트릭을 추출합니다.
-    Prometheus를 사용해 클러스터의 여러 노드에서 실행 중인 DCGM Exporter 인스턴스가 보고한 메트릭을 집계하는 것은 일반적인 방식입니다.
-  * TODO: DCGM Exporter의 `/metrics` 엔드포인트에서 메트릭을 직접 파싱합니다.
-    예시:
-  * `http://localhost:9400/api/v1/query?query=DCGM_FI_DEV_GPU_TEMP{node="l1337", cluster="globular"}`.
-
-* `x_stats_open_metrics_endpoints` (dict[str, str] | None): 시스템 메트릭 모니터링을 위한 OpenMetrics `/metrics` 엔드포인트입니다。
-
-* `x_stats_open_metrics_filters` (dict[str, dict[str, str]] | collections.abc.Sequence[str] | None): OpenMetrics `/metrics` 엔드포인트에서 수집되는 메트릭에 적용할 필터입니다.
   두 가지 형식을 지원합니다:
-  * `{"엔드포인트 이름을 접두사로 포함한 metric 정규식 패턴": {"label": "label 값 정규식 패턴"}}`
-  * `("metric 정규식 패턴 1", "metric 정규식 패턴 2", ...)`
-
-* `x_stats_open_metrics_http_headers` (dict[str, str] | None): OpenMetrics 요청에 추가할 HTTP 헤더입니다.
-
-* `x_stats_disk_paths` (collections.abc.Sequence[str] | None): 디스크 사용량을 모니터링할 시스템 경로입니다.
 
-* `x_stats_cpu_count` (int | None): 시스템 CPU 수입니다.
-  설정하면 run 메타데이터의 자동 감지 값을 재정의합니다.
+  * `{"엔드포인트 이름을 접두사로 포함하는 메트릭 정규식 패턴": {"label": "label 값 정규식 패턴"}}`
+  * `("메트릭 정규식 패턴 1", "메트릭 정규식 패턴 2", ...)`
+* `x_stats_open_metrics_http_headers`: OpenMetrics 요청에 추가할 HTTP 헤더입니다.
+* `x_stats_disk_paths`: 디스크 사용량을 모니터링할 시스템 경로입니다.
+* `x_stats_cpu_count`: 시스템 CPU 개수입니다.
 
-* `x_stats_cpu_logical_count` (int | None): 논리 CPU 수입니다.
-  설정하면 run 메타데이터의 자동 감지 값을 재정의합니다.
+  설정하면 run 메타데이터에서 자동 감지된 값을 재정의합니다.
+* `x_stats_cpu_logical_count`: 논리 CPU 개수입니다.
 
-* `x_stats_gpu_count` (int | None): GPU 장치 수입니다.
   설정하면 run 메타데이터에서 자동 감지된 값을 재정의합니다.
+* `x_stats_gpu_count`: GPU 디바이스 개수입니다.
 
-* `x_stats_gpu_type` (str | None): GPU 장치 유형입니다.
-  설정하면 run 메타데이터의 자동 감지 값을 재정의합니다.
+  설정하면 run 메타데이터에서 자동 감지된 값을 재정의합니다.
+* `x_stats_gpu_type`: GPU 디바이스 유형입니다.
 
-* `x_stats_gpu_device_ids` (collections.abc.Sequence[int] | None): 모니터링할 GPU 디바이스 인덱스입니다.
-  설정하지 않으면 시스템 모니터가 모든 GPU의 메트릭을 캡처합니다.
-  CUDA/ROCm 디바이스 열거와 일치하는 0 기반 인덱싱을 가정합니다.
+  설정하면 run 메타데이터에서 자동 감지된 값을 재정의합니다.
+* `x_stats_gpu_device_ids`: 모니터링할 GPU 디바이스 인덱스입니다.
 
-* `x_stats_track_process_tree` (bool): `x_stats_pid`부터 시작해 전체 프로세스 트리의 리소스 사용량을 모니터링합니다.
-  When `True`, the system monitor aggregates the RSS, CPU%, and thread count
-  from the process with PID `x_stats_pid` and all of its descendants.
-  This can have a performance overhead and is disabled by default.
+  설정하지 않으면 system monitor가 모든 GPU의 메트릭을 캡처합니다.
+  CUDA/ROCm 디바이스 열거와 일치하는 0부터 시작하는 인덱싱을 가정합니다.
+* `x_stats_track_process_tree`: `x_stats_pid`부터 시작해 전체 프로세스 트리의 리소스 사용량을 모니터링합니다.
 
-* `x_stats_no_cgroup` (bool): 시스템 메트릭 백분율 계산에서 cgroup v2 CPU 및 메모리 제한을 비활성화합니다.
+  `True`이면 system monitor가 PID `x_stats_pid`인 프로세스와 그 모든 하위 프로세스의 RSS, CPU%, 스레드 수를 집계합니다.
+  이로 인해 성능 오버헤드가 발생할 수 있으며, 기본적으로 비활성화되어 있습니다.
+* `x_stats_no_cgroup`: 시스템 메트릭 백분율에 대해 cgroup v2 CPU 및 메모리 한도를 비활성화합니다.
+* `x_sync_dir_suffix`: run&#39;s 디렉터리 이름(sync&#95;dir)에 추가할 접미사입니다.
 
-* `x_sync_dir_suffix` (str): run 디렉터리 이름(`sync&#95;dir`)에 추가할 접미사입니다.
-  이 값은 이름 충돌을 방지하기 위해 wandb.init()에서 설정합니다.
-  설정하면 기본 이름에 대시를 붙여 연결합니다.
+  이름 충돌을 방지하기 위해 wandb.init()에서 설정합니다.
+  설정하면 기본 이름 뒤에 대시와 함께 붙습니다.
+* `x_update_finish_state`: 이 프로세스가 서버에서 run&#39;s 최종 상태를 업데이트할 수 있는지 나타내는 플래그입니다.
 
-* `x_update_finish_state` (bool): 이 프로세스가 서버에서 run의 최종 상태를 업데이트할 수 있는지 여부를 나타내는 플래그입니다.
-  분산 트레이닝에서 최종 상태를 메인 프로세스만 확인해야 하는 경우 False로 설정하세요.
+  분산 트레이닝에서는 메인 프로세스만 최종 상태를 결정해야 할 때 `False`로 설정합니다.
 
-**반환값:**
-`Settings` 객체입니다.
+<div id="properties">
+  ## 속성
+</div>
 
-### <kbd>속성</kbd> `Settings.app_url`
+### <kbd>속성</kbd> app_url
 
 W&amp;B UI의 URL로, 일반적으로 [https://wandb.ai](https://wandb.ai)입니다.
 
 이는 `base_url`(예: [https://api.wandb.ai](https://api.wandb.ai))과 다르며,
 `base_url`은 코드에서 W&amp;B API에 액세스하는 데 사용됩니다.
 
-**반환값:**
-
-* `str`: app&#95;url 속성 값입니다.
-
-### <kbd>속성</kbd> `Settings.colab_url`
+### <kbd>속성</kbd> colab_url
 
 Colab에서 실행 중인 경우 Colab 노트북의 URL입니다.
 
-**반환값:**
-
-* `str | None`: colab&#95;url 속성 값입니다.
+### <kbd>속성</kbd> deployment
 
-### <kbd>속성</kbd> `Settings.deployment`
-
-### <kbd>속성</kbd> `Settings.files_dir`
+### <kbd>속성</kbd> files_dir
 
 run 파일이 저장되는 로컬 디렉터리의 절대 경로입니다.
 
-**반환값:**
-
-* `str`: `files_dir` 속성 값입니다.
+### <kbd>속성</kbd> is_local
 
-### <kbd>속성</kbd> `Settings.is_local`
-
-### <kbd>속성</kbd> `Settings.log_dir`
+### <kbd>속성</kbd> log_dir
 
 로그 파일을 저장할 디렉터리입니다.
 
-**반환값:**
-
-* `str`: `log_dir` 속성 값.
-
-### <kbd>속성</kbd> `Settings.log_internal`
+### <kbd>속성</kbd> log_internal
 
 내부 로그에 사용할 파일 경로입니다.
 
-**반환값:**
-
-* `str`: `log_internal` 속성 값입니다.
-
-### <kbd>속성</kbd> `Settings.log_symlink_internal`
+### <kbd>속성</kbd> log_symlink_internal
 
 가장 최근 run의 내부 로그 파일을 가리키는 심볼릭 링크의 경로입니다.
 
-**반환값:**
-
-* `str`: `log_symlink_internal` 속성 값입니다.
-
-### <kbd>속성</kbd> `Settings.log_symlink_user`
+### <kbd>속성</kbd> log_symlink_user
 
 가장 최근 run의 사용자 프로세스 로그 파일을 가리키는 심볼릭 링크의 경로입니다.
 
-**반환값:**
-
-* `str`: `log_symlink_user` 속성 값입니다.
-
-### <kbd>속성</kbd> `Settings.log_user`
+### <kbd>속성</kbd> log_user
 
 사용자 프로세스 로그를 기록할 파일의 경로입니다.
 
-**반환값:**
-
-* `str`: `log_user` 속성 값입니다.
-
-### <kbd>속성</kbd> `Settings.project_url`
+### <kbd>속성</kbd> project_url
 
 프로젝트를 확인할 수 있는 W&amp;B URL입니다.
 
-**반환값:**
-
-* `str`: `project_url` 속성 값입니다.
-
-### <kbd>속성</kbd> `Settings.resume_fname`
+### <kbd>속성</kbd> resume_fname
 
 재개 파일의 경로입니다.
 
-**반환값:**
-
-* `str`: `resume_fname` 속성의 값입니다.
-
-### <kbd>속성</kbd> `Settings.run_mode`
+### <kbd>속성</kbd> run_mode
 
 run의 모드입니다. `"run"` 또는 `"offline-run"` 중 하나일 수 있습니다.
 
-**반환값:**
-
-* `Literal['run', 'offline-run']`: `run_mode` 속성 값입니다.
-
-### <kbd>속성</kbd> `Settings.run_url`
+### <kbd>속성</kbd> run_url
 
 run을 확인할 수 있는 W&amp;B URL입니다.
 
-**반환값:**
-
-* `str`: `run_url` 속성의 값입니다.
-
-### <kbd>속성</kbd> `Settings.settings_workspace`
+### <kbd>속성</kbd> settings_workspace
 
 Workspace 설정 파일 경로입니다.
 
-**반환값:**
-
-* `str`: `settings_workspace` 속성 값입니다.
-
-### <kbd>속성</kbd> `Settings.sweep_url`
+### <kbd>속성</kbd> sweep_url
 
 스윕을 확인할 수 있는 W&amp;B URL입니다.
 
-**반환값:**
+### <kbd>속성</kbd> sync_dir
 
-* `str`: `sweep_url` 속성 값입니다.
+run 파일을 저장하는 디렉터리입니다.
 
-### <kbd>속성</kbd> `Settings.sync_dir`
+### <kbd>속성</kbd> sync_file
 
-run 파일을 저장하는 디렉터리입니다.
+append-only 바이너리 트랜잭션 로그 파일의 경로입니다.
 
-**반환값:**
+### <kbd>속성</kbd> sync_symlink_latest
 
-* `str`: `sync_dir` 속성 값입니다.
+가장 최근 run의 트랜잭션 로그 파일을 가리키는 심볼릭 링크의 경로입니다.
 
-### <kbd>속성</kbd> `Settings.sync_file`
+### <kbd>속성</kbd> timespec
 
-append-only 바이너리 트랜잭션 로그 파일의 경로입니다.
+run의 시간 지정 형식입니다.
 
-**반환값:**
+### <kbd>속성</kbd> wandb_dir
 
-* `str`: `sync_file` 속성 값입니다.
+wandb 디렉터리의 전체 경로입니다.
 
-### <kbd>속성</kbd> `Settings.sync_symlink_latest`
+<div id="methods">
+  ## 메서드
+</div>
 
-가장 최근 run의 트랜잭션 로그 파일을 가리키는 심볼릭 링크의 경로입니다.
+### <kbd>메서드</kbd> Settings.validate_anonymous()
 
-**반환값:**
+```python
+value: 'object'
+```
 
-* `str`: `sync_symlink_latest` 속성 값입니다.
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-### <kbd>속성</kbd> `Settings.timespec`
+* `value`: 
 
-run의 시간 지정 형식입니다.
+### <kbd>메서드</kbd> Settings.validate_x_extra_http_headers()
+
+```python
+(value)
+```
 
-**반환값:**
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-* `str`: timespec 속성 값입니다.
+* `value`: 
 
-### <kbd>속성</kbd> `Settings.wandb_dir`
+### <kbd>메서드</kbd> Settings.validate_x_stats_coreweave_metadata_base_url()
 
-wandb 디렉터리의 전체 경로입니다.
+```python
+(value)
+```
 
-**반환값:**
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-* `str`: `wandb_dir` 속성의 값입니다.
\ No newline at end of file
+* `value`: 
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/functions/agent.mdx b/ko/models/ref/python/functions/agent.mdx
index 36b425082c..4f53a5ea97 100644
--- a/ko/models/ref/python/functions/agent.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/functions/agent.mdx
@@ -1,36 +1,41 @@
 ---
 title: agent()
-namespace: python_sdk_actions
-python_object_type: 함수
+kind: 함수
+namespace: wandb.wandb_agent
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/wandb_agent.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/wandb_agent.py#L740" />
 
-
-### <kbd>함수</kbd> `agent`
+## <kbd>함수</kbd> wandb.agent
 
 ```python
-agent(
-    sweep_id: 'str',
-    function: 'Callable | None' = None,
-    entity: 'str | None' = None,
-    project: 'str | None' = None,
-    count: 'int | None' = None,
-    forward_signals: 'bool' = False
-) → None
+sweep_id: 'str',
+function: 'Callable | None' = None,
+entity: 'str | None' = None,
+project: 'str | None' = None,
+count: 'int | None' = None,
+forward_signals: 'bool' = False
 ```
 
 하나 이상의 sweep agent를 시작합니다.
 
 sweep agent는 `sweep_id`를 사용해 자신이 어떤 sweep에 속하는지, 어떤 함수를 실행할지, 그리고 (선택적으로) 몇 개의 agent를 실행할지를 결정합니다.
 
-**매개변수:**
+<div id="args">
+  ## 인수
+</div>
+
+* `sweep_id`: sweep의 고유 식별자입니다. sweep ID는 W&amp;B CLI 또는 Python SDK에서 생성됩니다.
+* `function`: sweep 설정에 지정된 &quot;program&quot; 대신 call할 함수입니다.
+* `entity`: sweep이 생성한 W&amp;B run을 보낼 사용자 이름 또는 팀 이름입니다. 지정한 entity가 이미 존재하는지 확인하세요. entity를 지정하지 않으면 run은 기본 entity(일반적으로 사용자 이름)로 전송됩니다.
+* `project`: sweep에서 생성된 W&amp;B run이 전송될 프로젝트 이름입니다. 프로젝트를 지정하지 않으면 run은 &quot;Uncategorized&quot;로 표시된 프로젝트로 전송됩니다.
+* `count`: 시도할 sweep 설정 trial 수입니다.
+* `forward_signals`: agent가 수신한 signal을 하위 프로세스에 전달할지 여부입니다. CLI agent에서만 지원됩니다.
+
+<div id="returns">
+  ## 반환값
+</div>
 
-* `sweep_id`:  sweep의 고유 식별자입니다. sweep ID는 W&amp;B CLI 또는 Python SDK에서 생성됩니다.
-* `function`:  sweep 설정에 지정된 &quot;program&quot; 대신 call할 함수입니다.
-* `entity`:  sweep이 생성한 W&amp;B run을 보낼 사용자 이름 또는 팀 이름입니다. 지정한 entity가 이미 존재하는지 확인하세요. entity를 지정하지 않으면 run은 기본 entity(일반적으로 사용자 이름)로 전송됩니다.
-* `project`:  sweep에서 생성된 W&amp;B run이 전송될 프로젝트 이름입니다. 프로젝트를 지정하지 않으면 run은 &quot;Uncategorized&quot;로 표시된 프로젝트로 전송됩니다.
-* `count`:  시도할 sweep 설정 trial 수입니다.
-* `forward_signals`:  agent가 수신한 signal을 하위 프로세스에 전달할지 여부입니다. CLI agent에서만 지원됩니다.
+None
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/functions/box3d.mdx b/ko/models/ref/python/functions/box3d.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..9d3265af9a
--- /dev/null
+++ b/ko/models/ref/python/functions/box3d.mdx
@@ -0,0 +1,103 @@
+---
+title: box3d()
+kind: 함수
+namespace: wandb.sdk.data_types.object_3d
+---
+
+import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
+
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/data_types/object_3d.py#L122" />
+
+## <kbd>함수</kbd> wandb.box3d
+
+```python
+*,
+center: 'npt.ArrayLike',
+size: 'npt.ArrayLike',
+orientation: 'npt.ArrayLike',
+color: 'RGBColor',
+label: 'str | None' = None,
+score: 'numeric | None' = None
+```
+
+3D 바운딩 박스입니다. 박스는 중심점, 크기, 방향으로 정의됩니다.
+
+<div id="args">
+  ## 인수
+</div>
+
+* `center`: 길이 3의 ndarray로 나타낸 박스의 중심점입니다.
+* `size`: 길이 3의 ndarray로 나타낸 박스의 X, Y, Z 크기입니다.
+* `orientation`: 전역 XYZ 좌표를 박스의 로컬 XYZ 좌표로 변환하는 회전으로, 0이 아닌 사원수 `r + xi + yj + zk`에 대응하는 길이 4의 ndarray `[r, x, y, z]`로 제공됩니다.
+* `color`: `0 <= r,g,b <= 1`인 `(r, g, b)` 튜플로 나타낸 박스의 색상입니다.
+* `label`: 박스의 선택적 레이블입니다.
+* `score`: 박스의 선택적 점수입니다. 일반적으로 탐지의 신뢰도를 나타내는 데 사용됩니다.
+
+<div id="returns">
+  ## 반환값
+</div>
+
+Box3D 객체입니다.
+
+<div id="examples">
+  ## 예시
+</div>
+
+다음 예시는 X축, Y축, Z축을 중심으로 회전하는 60개의 박스로 구성된 포인트 클라우드를 생성합니다.
+
+```python
+import wandb
+
+import math
+import numpy as np
+from scipy.spatial.transform import Rotation
+
+
+with wandb.init() as run:
+    run.log(
+        {
+            "points": wandb.Object3D.from_point_cloud(
+                points=np.random.uniform(-5, 5, size=(100, 3)),
+                boxes=[
+                    wandb.box3d(
+                        center=(0.3 * t - 3, 0, 0),
+                        size=(0.1, 0.1, 0.1),
+                        orientation=Rotation.from_euler(
+                            "xyz", [t * math.pi / 10, 0, 0]
+                        ).as_quat(),
+                        color=(0.5 + t / 40, 0.5, 0.5),
+                        label=f"box {t}",
+                        score=0.9,
+                    )
+                    for t in range(20)
+                ]
+                + [
+                    wandb.box3d(
+                        center=(0, 0.3 * t - 3, 0.3),
+                        size=(0.1, 0.1, 0.1),
+                        orientation=Rotation.from_euler(
+                            "xyz", [0, t * math.pi / 10, 0]
+                        ).as_quat(),
+                        color=(0.5, 0.5 + t / 40, 0.5),
+                        label=f"box {t}",
+                        score=0.9,
+                    )
+                    for t in range(20)
+                ]
+                + [
+                    wandb.box3d(
+                        center=(0.3, 0.3, 0.3 * t - 3),
+                        size=(0.1, 0.1, 0.1),
+                        orientation=Rotation.from_euler(
+                            "xyz", [0, 0, t * math.pi / 10]
+                        ).as_quat(),
+                        color=(0.5, 0.5, 0.5 + t / 40),
+                        label=f"box {t}",
+                        score=0.9,
+                    )
+                    for t in range(20)
+                ],
+            ),
+        }
+    )
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/functions/controller.mdx b/ko/models/ref/python/functions/controller.mdx
index 5fbd042b2e..c8cecdad2f 100644
--- a/ko/models/ref/python/functions/controller.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/functions/controller.mdx
@@ -1,27 +1,34 @@
 ---
 title: controller()
-namespace: python_sdk_actions
-python_object_type: function
+kind: 함수
+namespace: wandb.sdk.wandb_sweep
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/wandb_sweep.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/wandb_sweep.py#L100" />
 
-
-### <kbd>function</kbd> `controller`
+## <kbd>함수</kbd> wandb.controller
 
 ```python
-controller(
-    sweep_id_or_config: 'str | dict | None' = None,
-    entity: 'str | None' = None,
-    project: 'str | None' = None
-) → _WandbController
+sweep_id_or_config: 'str | dict | None' = None,
+entity: 'str | None' = None,
+project: 'str | None' = None
 ```
 
 공개 스윕 컨트롤러 생성자입니다.
 
-**예시:**
+<div id="args">
+  ## 인수
+</div>
+
+* `sweep_id_or_config`:
+* `entity`:
+* `project`: 
+
+<div id="examples">
+  ## 예시
+</div>
 
 ```python
 import wandb
@@ -31,4 +38,4 @@ print(tuner.sweep_config)
 print(tuner.sweep_id)
 tuner.configure_search(...)
 tuner.configure_stopping(...)
-```
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/functions/finish.mdx b/ko/models/ref/python/functions/finish.mdx
index 3a8d28ea91..566c0e8087 100644
--- a/ko/models/ref/python/functions/finish.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/functions/finish.mdx
@@ -1,18 +1,18 @@
 ---
 title: finish()
-namespace: python_sdk_actions
-python_object_type: 함수
+kind: 함수
+namespace: wandb.sdk.wandb_run
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/wandb_run.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/wandb_run.py#L4190" />
 
-
-### <kbd>함수</kbd> `finish`
+## <kbd>함수</kbd> wandb.finish
 
 ```python
-finish(exit_code: 'int | None' = None, quiet: 'bool | None' = None) → None
+exit_code: 'int | None' = None,
+quiet: 'bool | None' = None
 ```
 
 run을 종료하고 남아 있는 데이터를 모두 업로드합니다.
@@ -26,7 +26,15 @@ run 상태:
 * Finished: 모든 데이터가 동기화된 상태에서 성공적으로 완료된 run입니다 (`exit_code=0`).
 * Failed: 오류와 함께 완료된 run입니다 (`exit_code!=0`).
 
-**매개변수:**
+<div id="args">
+  ## 인수
+</div>
+
+* `exit_code`: run의 종료 상태를 나타내는 정수입니다. 성공이면 0을 사용하고, 그 외의 값은 run을 실패로 표시합니다.
+* `quiet`: 사용 중단. `wandb.Settings(quiet=...)`를 사용해 기록 상세 수준을 설정하세요.
+
+<div id="returns">
+  ## 반환값
+</div>
 
-* `exit_code`:  run의 종료 상태를 나타내는 정수입니다. 성공이면 0을 사용하고, 그 외의 값은 run을 실패로 표시합니다.
-* `quiet`:  사용 중단. `wandb.Settings(quiet=...)`를 사용해 기록 상세 수준을 설정하세요.
+None
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/functions/init.mdx b/ko/models/ref/python/functions/init.mdx
index e01adfb920..90fab811ea 100644
--- a/ko/models/ref/python/functions/init.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/functions/init.mdx
@@ -1,62 +1,67 @@
 ---
 title: init()
-namespace: python_sdk_actions
-python_object_type: 함수
+kind: 함수
+namespace: wandb.sdk.wandb_init
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/wandb_init.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/wandb_init.py#L1182" />
 
-
-### <kbd>함수</kbd> `init`
+## <kbd>함수</kbd> wandb.init
 
 ```python
-init(
-    entity: 'str | None' = None,
-    project: 'str | None' = None,
-    dir: 'StrPath | None' = None,
-    id: 'str | None' = None,
-    name: 'str | None' = None,
-    notes: 'str | None' = None,
-    tags: 'Sequence[str] | None' = None,
-    config: 'dict[str, Any] | str | None' = None,
-    config_exclude_keys: 'list[str] | None' = None,
-    config_include_keys: 'list[str] | None' = None,
-    allow_val_change: 'bool | None' = None,
-    group: 'str | None' = None,
-    job_type: 'str | None' = None,
-    mode: "Literal['online', 'offline', 'disabled', 'shared'] | None" = None,
-    force: 'bool | None' = None,
-    reinit: "bool | Literal[None, 'default', 'return_previous', 'finish_previous', 'create_new']" = None,
-    resume: "bool | Literal['allow', 'never', 'must', 'auto'] | None" = None,
-    resume_from: 'str | None' = None,
-    fork_from: 'str | None' = None,
-    save_code: 'bool | None' = None,
-    tensorboard: 'bool | None' = None,
-    sync_tensorboard: 'bool | None' = None,
-    monitor_gym: 'bool | None' = None,
-    settings: 'Settings | dict[str, Any] | None' = None,
-    anonymous: 'DoNotSet' = <object object at 0x109b16dd0>
-) → Run
+entity: 'str | None' = None,
+project: 'str | None' = None,
+dir: 'StrPath | None' = None,
+id: 'str | None' = None,
+name: 'str | None' = None,
+notes: 'str | None' = None,
+tags: 'Sequence[str] | None' = None,
+config: 'dict[str, Any] | str | None' = None,
+config_exclude_keys: 'list[str] | None' = None,
+config_include_keys: 'list[str] | None' = None,
+allow_val_change: 'bool | None' = None,
+group: 'str | None' = None,
+job_type: 'str | None' = None,
+mode: "Literal['online', 'offline', 'disabled', 'shared'] | None" = None,
+force: 'bool | None' = None,
+reinit: "bool | Literal[None, 'default', 'return_previous', 'finish_previous', 'create_new']" = None,
+resume: "bool | Literal['allow', 'never', 'must', 'auto'] | None" = None,
+resume_from: 'str | None' = None,
+fork_from: 'str | None' = None,
+save_code: 'bool | None' = None,
+tensorboard: 'bool | None' = None,
+sync_tensorboard: 'bool | None' = None,
+monitor_gym: 'bool | None' = None,
+settings: 'Settings | dict[str, Any] | None' = None,
+anonymous: 'DoNotSet' = DoNotSet
 ```
 
 W&amp;B에 추적 및 로깅할 새 run을 시작합니다.
 
-ML 트레이닝 파이프라인에서는 트레이닝 스크립트와 평가 스크립트의 시작 부분에 `wandb.init()`를 추가할 수 있으며, 각각은 W&amp;B에서 run으로 추적됩니다.
+ML 트레이닝 파이프라인에서는 트레이닝 스크립트와 평가 스크립트의 시작 부분에
+`wandb.init()`를 추가할 수 있으며, 각각은
+W&amp;B에서 run으로 추적됩니다.
 
-`wandb.init()`는 run에 데이터를 로깅하기 위한 새 백그라운드 프로세스를 생성하고, 기본적으로 데이터를 [https://wandb.ai](https://wandb.ai)에 동기화하므로 결과를 실시간으로 확인할 수 있습니다. 데이터 로깅이 끝나면 `run.finish()`를 호출해 run을 종료하거나, run을 컨텍스트 매니저로 사용해 자동으로 호출되도록 하세요:
+`wandb.init()`는 run에 데이터를 로깅하기 위한 새 백그라운드 프로세스를 생성하고,
+기본적으로 데이터를 [https://wandb.ai](https://wandb.ai)에 동기화하므로 결과를
+실시간으로 확인할 수 있습니다. 데이터 로깅이 끝나면 `run.finish()`를 호출해
+run을 종료하거나, run을 컨텍스트 매니저로 사용해 자동으로 호출되도록 하세요:
 
-with wandb.init() as run:  ...  # 블록 끝에서 run.finish()가 실행됩니다
+with wandb.init() as run:
+...  # 블록 끝에서 run.finish()가 실행됩니다
 
 `run.finish()`를 호출하지 않으면 스크립트가 종료될 때 run도 함께 종료됩니다.
 
 run ID에는 다음 특수 문자를 포함할 수 없습니다: `/ \ # ? % :`
 
-**매개변수:**
+<div id="args">
+  ## 인수
+</div>
 
 * `entity`:  run을 로깅할 사용자 이름 또는 팀 이름입니다. entity는 이미 존재해야 하므로 run 로깅을 시작하기 전에 UI에서 계정이나 팀을 만들어야 합니다. 지정하지 않으면 run은 기본 entity를 사용합니다. 기본 entity를 변경하려면 Settings로 이동해 &quot;Default team&quot; 아래의 &quot;Default location to create new projects&quot;를 업데이트하세요.
-* `project`:  이 run이 로깅될 프로젝트 이름입니다. 지정하지 않으면 git 루트나 현재 프로그램 파일을 확인하는 등 시스템 정보를 바탕으로 프로젝트 이름을 추론하는 휴리스틱을 사용합니다. 프로젝트 이름을 추론할 수 없으면 기본값으로 `&quot;uncategorized&quot;``가 사용됩니다.
+* `project`:  이 run이 로깅될 프로젝트 이름입니다. 지정하지 않으면 git 루트나 현재 프로그램 파일을 확인하는 등 시스템 정보를 바탕으로 프로젝트 이름을 추론하는 휴리스틱을 사용합니다. 프로젝트 이름을 추론할 수 없으면 기본값으로 &#96;&quot;uncategorized&quot;&#96;&#96;가 사용됩니다.
 * `dir`:  실험 로그와 메타데이터 파일이 저장되는 디렉터리의 절대 경로입니다. 지정하지 않으면 기본적으로 `./wandb` 디렉터리를 사용합니다. `download()`를 호출할 때 Artifacts가 저장되는 위치에는 영향을 주지 않습니다.
 * `id`:  재개할 때 사용하는 이 run의 고유 식별자입니다. 프로젝트 내에서 고유해야 하며, run이 삭제된 후에는 다시 사용할 수 없습니다. 짧고 설명적인 이름에는 `name` 필드를 사용하고, run 간 비교를 위해 하이퍼파라미터를 저장하려면 `config`를 사용하세요.
 * `name`: 이 run의 짧은 표시 이름으로, UI에 표시되어 사용자가 이 run을 쉽게 파악할 수 있도록 도와줍니다. 기본적으로는 무작위 두 단어 이름을 생성하므로 표와 차트에서 run을 쉽게 교차 참조할 수 있습니다. run 이름을 짧게 유지하면 차트 범례와 표에서 가독성이 높아집니다. 하이퍼파라미터를 저장하려면 `config` 필드를 사용하는 것을 권장합니다.
@@ -68,41 +73,53 @@ run ID에는 다음 특수 문자를 포함할 수 없습니다: `/ \ # ? % :`
 * `allow_val_change`:  초기 설정 이후에 설정 값의 변경을 허용할지 여부를 제어합니다. 기본적으로 설정 값을 덮어쓰면 예외가 발생합니다. 학습률처럼 트레이닝 중에 변경되는 변수를 추적하려면 대신 `wandb.log()`를 사용하는 것이 좋습니다. 기본적으로 스크립트에서는 `False`이고 Notebook 환경에서는 `True`입니다.
 * `group`:  더 큰 실험의 일부로 개별 run을 구성할 수 있도록 그룹 이름을 지정합니다. 교차 검증처럼 서로 다른 테스트 세트에서 모델을 트레이닝하고 평가하는 여러 작업을 실행하는 경우에 유용합니다. 그룹화하면 UI에서 관련 run을 함께 관리할 수 있으므로, 결과를 하나의 통합된 실험으로 쉽게 표시/숨기기하고 검토할 수 있습니다.
 * `job_type`:  run의 유형을 지정합니다. 특히 더 큰 실험의 일부로 그룹 내 run들을 정리할 때 유용합니다. 예를 들어 그룹에서 run에 &quot;train&quot; 및 &quot;eval&quot;과 같은 작업 유형 레이블을 지정할 수 있습니다. 작업 유형을 정의하면 UI에서 유사한 run을 쉽게 필터링하고 그룹화할 수 있으므로, 직접 비교가 쉬워집니다.
-* `mode`:  다음 옵션 중 하나로 run 데이터 관리 방식을 지정합니다:
+* `mode`: 다음 옵션 중 하나로 run 데이터 관리 방식을 지정합니다:
   * `"online"` (기본값): 네트워크 연결이 가능할 때 W&amp;B와 실시간 동기화를 활성화하며, 시각화가 실시간으로 업데이트됩니다.
   * `"offline"`: air-gapped 또는 오프라인 환경에 적합합니다. 데이터는 로컬에 저장되며 나중에 동기화할 수 있습니다. 이후 동기화할 수 있도록 run 폴더를 보존해야 합니다.
   * `"disabled"`: 모든 W&amp;B 기능을 비활성화하여 run의 메서드가 no-op가 되게 합니다. 일반적으로 테스트에서 W&amp;B 오퍼레이션을 우회할 때 사용됩니다.
   * `"shared"`: (실험적 기능입니다). 서로 다른 머신에서 실행될 수도 있는 여러 프로세스가 동일한 run에 동시에 log할 수 있도록 합니다. 이 방식에서는 기본 노드와 하나 이상의 워커 노드를 사용해 동일한 run에 데이터를 log합니다. 기본 노드에서 run을 초기화합니다. 각 워커 노드에서는 기본 노드가 사용한 run ID로 run을 초기화합니다.
 * `force`: 스크립트를 실행할 때 W&amp;B 로그인이 필요한지 확인합니다. `True`이면 사용자는 W&amp;B에 로그인되어 있어야 하며, 그렇지 않으면 스크립트가 실행되지 않습니다. `False`(기본값)이면 로그인 없이도 스크립트를 실행할 수 있으며, 사용자가 로그인하지 않은 경우 오프라인 모드로 전환됩니다.
 * `reinit`:  &quot;reinit&quot; 설정의 줄임말입니다. run이 활성 상태일 때 `wandb.init()`의 동작을 확인합니다.
-* `resume`:  지정한 `id`로 run을 재개할 때의 동작을 제어합니다.  사용 가능한 옵션은 다음과 같습니다:
+* `resume`:  지정한 `id`로 run을 재개할 때의 동작을 제어합니다.
+  사용 가능한 옵션은 다음과 같습니다:
   * `"allow"`: 지정한 `id`의 run이 있으면 마지막 step부터 재개하고, 없으면 새 run을 생성합니다.
   * `"never"`: 지정한 `id`의 run이 있으면 오류가 발생합니다. 해당 run이 없으면 새 run을 생성합니다.
   * `"must"`: 지정한 `id`의 run이 있으면 마지막 step부터 재개합니다. 해당 run이 없으면 오류가 발생합니다.
   * `"auto"`: 이 머신에서 이전 run이 비정상 종료된 경우 자동으로 재개하고, 그렇지 않으면 새 run을 시작합니다.
   * `True`: 사용 중단되었습니다. 대신 `"auto"`를 사용하세요.
-  * `False`: 사용 중단되었습니다. 항상 새 run을 시작하려면 기본 동작(`resume`을 설정하지 않음)을 사용하세요. `resume`이 설정되면 `fork_from`과 `resume_from`은 사용할 수 없습니다. `resume`이 설정되지 않으면 시스템은 항상 새 run을 시작합니다.
+  * `False`: 사용 중단되었습니다. 항상 새 run을 시작하려면 기본 동작(`resume`을 설정하지 않음)을 사용하세요.
+    `resume`이 설정되면 `fork_from`과 `resume_from`은 사용할 수 없습니다. `resume`이 설정되지 않으면 시스템은 항상 새 run을 시작합니다.
 * `resume_from`:  `{run_id}?_step={step}` 형식을 사용해 이전 run의 특정 시점부터 run을 재개할 위치를 지정합니다. 이를 통해 사용자는 중간 step에서 run에 로깅된 이력을 잘라내고, 해당 step부터 다시 로깅을 재개할 수 있습니다. 대상 run은 동일한 프로젝트에 있어야 합니다.  `id` 인수도 함께 제공되면 `resume_from` 인수가 우선 적용됩니다.  `resume`, `resume_from`, `fork_from`은 함께 사용할 수 없으며, 한 번에 하나만 사용할 수 있습니다.  이 기능은 베타 버전이므로 향후 변경될 수 있습니다.
 * `fork_from`:  `{id}?_step={step}` 형식을 사용해 이전 run의 특정 지점에서 새 run을 포크하도록 지정합니다. 이렇게 하면 대상 run의 이력에서 지정한 step부터 로깅을 재개하는 새 run이 생성됩니다.  대상 run은 현재 프로젝트에 속해 있어야 합니다.  `id` 인수도 함께 제공하는 경우 `fork_from` 인수와 달라야 하며, 둘이 같으면 오류가 발생합니다.  `resume`, `resume_from`, `fork_from`은 함께 사용할 수 없으며 한 번에 하나만 사용할 수 있습니다.  이 기능은 베타 버전이므로 향후 변경될 수 있습니다.
 * `save_code`:  기본 스크립트나 노트북을 W&amp;B에 저장해 실험 재현성을 높이고 UI에서 여러 run 간 코드를 비교할 수 있게 합니다. 기본적으로는 비활성화되어 있지만, Settings 페이지에서 기본값을 변경해 활성화할 수 있습니다.
 * `tensorboard`:  사용이 중단되었습니다. 대신 `sync_tensorboard`를 사용하세요.
 * `sync_tensorboard`:  TensorBoard 또는 TensorBoardX의 W&amp;B 로그를 자동으로 동기화하고, W&amp;B UI에서 확인할 수 있도록 관련 이벤트 파일을 저장합니다.
 * `monitor_gym`:  OpenAI Gym 사용 시 환경 비디오를 자동으로 로깅하도록 합니다.
-* `settings`:  run의 고급 설정을 담은 딕셔너리 또는 `wandb.Settings` 객체를 지정합니다. 
+* `settings`:  run의 고급 설정을 담은 딕셔너리 또는 `wandb.Settings` 객체를 지정합니다.
+* `anonymous`: 
+
+<div id="returns">
+  ## 반환값
+</div>
 
-**반환값:**
 `Run` 객체입니다.
 
-**예외:**
+<div id="raises">
+  ## 예외
+</div>
+
+* `Error`: run 초기화 중 알 수 없거나 내부 오류가 발생한 경우입니다.
+* `AuthenticationError`: 사용자가 유효한 자격 증명을 제공하지 못한 경우입니다.
+* `CommError`: WandB 서버와 통신하는 중 문제가 발생한 경우입니다.
+* `UsageError`: 사용자가 잘못된 인수를 제공한 경우입니다.
+* `KeyboardInterrupt`: 사용자가 run을 중단한 경우입니다.
 
-* `Error`:  run 초기화 중 알 수 없거나 내부 오류가 발생한 경우입니다.
-* `AuthenticationError`:  사용자가 유효한 자격 증명을 제공하지 못한 경우입니다.
-* `CommError`:  WandB 서버와 통신하는 중 문제가 발생한 경우입니다.
-* `UsageError`:  사용자가 잘못된 인수를 제공한 경우입니다.
-* `KeyboardInterrupt`:  사용자가 run을 중단한 경우입니다.
+<div id="examples">
+  ## 예시
+</div>
 
-**예제:**
-`wandb.init()`은 `Run` 객체를 반환합니다. run 객체를 사용해 데이터를 로깅하고, artifact를 저장하고, run 수명 주기를 관리할 수 있습니다.
+`wandb.init()`은 `Run` 객체를 반환합니다. run 객체를 사용해 데이터를 로깅하고,
+artifact를 저장하고, run 수명 주기를 관리할 수 있습니다.
 
 ```python
 import wandb
@@ -113,4 +130,4 @@ with wandb.init(config=config) as run:
     acc = 0.95  # 정확도 예시
     loss = 0.05  # loss 예시
     run.log({"accuracy": acc, "loss": loss})
-``` 
\ No newline at end of file
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/functions/login.mdx b/ko/models/ref/python/functions/login.mdx
index ce464d1190..5c668b7eac 100644
--- a/ko/models/ref/python/functions/login.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/functions/login.mdx
@@ -1,27 +1,24 @@
 ---
 title: login()
-namespace: python_sdk_actions
-python_object_type: 함수
+kind: 함수
+namespace: wandb.sdk.wandb_login
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/wandb_login.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/wandb_login.py#L21" />
 
-
-### <kbd>함수</kbd> `login`
+## <kbd>함수</kbd> wandb.login
 
 ```python
-login(
-    key: 'str | None' = None,
-    relogin: 'bool | None' = None,
-    host: 'str | None' = None,
-    force: 'bool | None' = None,
-    timeout: 'int | None' = None,
-    verify: 'bool' = False,
-    referrer: 'str | None' = None,
-    anonymous: 'DoNotSet' = <object object at 0x109b16dd0>
-) → bool
+key: 'str | None' = None,
+relogin: 'bool | None' = None,
+host: 'str | None' = None,
+force: 'bool | None' = None,
+timeout: 'int | None' = None,
+verify: 'bool' = False,
+referrer: 'str | None' = None,
+anonymous: 'DoNotSet' = DoNotSet
 ```
 
 W&amp;B에 로그인합니다.
@@ -41,7 +38,9 @@ WANDB&#95;IDENTITY&#95;TOKEN&#95;FILE 환경 변수 등을 통해 identity&#95;t
 * .netrc 파일(~/.netrc, ~/&#95;netrc 또는 NETRC 환경 변수로 지정된 경로)
 * 대화형 프롬프트(사용 가능한 경우)
 
-**매개변수:**
+<div id="args">
+  ## 인수
+</div>
 
 * `key`: 사용할 API 키입니다.
 * `relogin`: true이면 .netrc, 환경 변수 등을 읽지 않고 대화형 프롬프트에서 API 키를 가져옵니다.
@@ -50,12 +49,17 @@ WANDB&#95;IDENTITY&#95;TOKEN&#95;FILE 환경 변수 등을 통해 identity&#95;t
 * `timeout`: 대화형 프롬프트에서 사용자 입력을 기다리는 시간(초)입니다. 비대화형 환경에서 대화형 프롬프트가 잘못 표시되는 경우를 대비한 안전장치로 사용할 수 있습니다.
 * `verify`: W&amp;B 서버로 자격 증명을 확인하고, 실패하면 AuthenticationError를 발생시킵니다.
 * `referrer`: 분석을 위해 URL 로그인 요청에 사용할 referrer입니다.
+* `anonymous`: 
 
-**반환값:**
+<div id="returns">
+  ## 반환값
+</div>
 
-* `bool`: `key`가 설정된 경우입니다.
+`bool`: `key`가 설정된 경우입니다.
 
-**예외:**
+<div id="raises">
+  ## 예외
+</div>
 
 * `AuthenticationError`: `api_key`가 서버 검증에 실패한 경우.
-* `UsageError`: `api_key`를 설정할 수 없고 tty도 없는 경우. 
\ No newline at end of file
+* `UsageError`: `api_key`를 설정할 수 없고 tty도 없는 경우.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/functions/restore.mdx b/ko/models/ref/python/functions/restore.mdx
index 9cdcee0e0e..722cd4c8e7 100644
--- a/ko/models/ref/python/functions/restore.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/functions/restore.mdx
@@ -1,40 +1,45 @@
 ---
 title: restore()
-namespace: python_sdk_actions
-python_object_type: 함수
+kind: 함수
+namespace: wandb.sdk.wandb_run
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/wandb_run.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/wandb_run.py#L4126" />
 
-
-### <kbd>함수</kbd> `restore`
+## <kbd>함수</kbd> wandb.restore
 
 ```python
-restore(
-    name: 'str',
-    run_path: 'str | None' = None,
-    replace: 'bool' = False,
-    root: 'str | None' = None
-) → None | TextIO
+name: 'str',
+run_path: 'str | None' = None,
+replace: 'bool' = False,
+root: 'str | None' = None
 ```
 
 지정한 파일을 클라우드 저장소에서 다운로드합니다.
 
-파일은 현재 디렉터리 또는 run 디렉터리에 저장됩니다. 기본적으로는 파일이 아직 존재하지 않을 때만 다운로드합니다.
+파일은 현재 디렉터리 또는 run 디렉터리에 저장됩니다.
+기본적으로는 파일이 아직 존재하지 않을 때만 다운로드합니다.
+
+<div id="args">
+  ## 매개변수
+</div>
 
-**매개변수:**
+* `name`: 파일 이름입니다.
+* `run_path`: 파일을 가져올 run의 경로(선택 사항)입니다. 예: `username/project_name/run_id`  wandb.init를 호출하지 않은 경우 이 값은 필수입니다.
+* `replace`: 로컬에 파일이 이미 있어도 다운로드할지 여부입니다.
+* `root`: 파일을 다운로드할 디렉터리입니다.  기본값은 현재 디렉터리이며, wandb.init를 호출한 경우에는 run 디렉터리입니다.
 
-* `name`:  파일 이름입니다.
-* `run_path`:  파일을 가져올 run의 경로(선택 사항)입니다. 예: `username/project_name/run_id`  wandb.init를 호출하지 않은 경우 이 값은 필수입니다.
-* `replace`:  로컬에 파일이 이미 있어도 다운로드할지 여부입니다.
-* `root`:  파일을 다운로드할 디렉터리입니다.  기본값은 현재 디렉터리이며, wandb.init를 호출한 경우에는 run 디렉터리입니다.
+<div id="returns">
+  ## 반환값
+</div>
 
-**반환값:**
 파일을 찾지 못하면 None을 반환하고, 찾으면 읽기용으로 열린 파일 객체를 반환합니다.
 
-**예외:**
+<div id="raises">
+  ## 예외
+</div>
 
-* `CommError`:  W&amp;B가 W&amp;B 백엔드에 연결할 수 없는 경우입니다.
-* `ValueError`:  파일을 찾을 수 없거나 run&#95;path를 찾을 수 없는 경우입니다.
+* `CommError`: W&amp;B가 W&amp;B 백엔드에 연결할 수 없는 경우입니다.
+* `ValueError`: 파일을 찾을 수 없거나 run&#95;path를 찾을 수 없는 경우입니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/functions/setup.mdx b/ko/models/ref/python/functions/setup.mdx
index 0bd38facb9..e1b3569d10 100644
--- a/ko/models/ref/python/functions/setup.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/functions/setup.mdx
@@ -1,18 +1,17 @@
 ---
 title: setup()
-namespace: python_sdk_actions
-python_object_type: function
+kind: 함수
+namespace: wandb.sdk.wandb_setup
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/wandb_setup.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/wandb_setup.py#L515" />
 
-
-### <kbd>함수</kbd> `setup`
+## <kbd>함수</kbd> wandb.setup
 
 ```python
-setup(settings: 'Settings | None' = None) → _WandbSetup
+settings: 'Settings | None' = None
 ```
 
 현재 프로세스와 그 자식 프로세스에서 사용할 수 있도록 W&amp;B를 준비합니다.
@@ -25,11 +24,15 @@ setup(settings: 'Settings | None' = None) → _WandbSetup
 
 `wandb.teardown()`도 참조하세요.
 
-**매개변수:**
+<div id="args">
+  ## 인수
+</div>
 
-* `settings`:  전역으로 적용할 설정입니다. 이후 `wandb.init()` 호출에서 재정의할 수 있습니다.
+* `settings`: 전역으로 적용할 설정입니다. 이후 `wandb.init()` 호출에서 재정의할 수 있습니다.
 
-**예시:**
+<div id="examples">
+  ## 예시
+</div>
 
 ```python
 import multiprocessing
@@ -39,31 +42,31 @@ import wandb
 
 def run_experiment(params):
     with wandb.init(config=params):
-         # 실험 실행
-         pass
+        # 실험 실행
+        pass
 
 
 if __name__ == "__main__":
     # 백엔드 시작 및 전역 설정 구성
     wandb.setup(settings={"project": "my_project"})
 
-    # 실험 매개변수 정의
+    # 실험 파라미터 정의
     experiment_params = [
-         {"learning_rate": 0.01, "epochs": 10},
-         {"learning_rate": 0.001, "epochs": 20},
+        {"learning_rate": 0.01, "epochs": 10},
+        {"learning_rate": 0.001, "epochs": 20},
     ]
 
-    # 여러 프로세스 시작 (각각 별도의 실험 실행)
+    # 여러 프로세스를 시작하여 각각 별도의 실험 실행
     processes = []
     for params in experiment_params:
-         p = multiprocessing.Process(target=run_experiment, args=(params,))
-         p.start()
-         processes.append(p)
+        p = multiprocessing.Process(target=run_experiment, args=(params,))
+        p.start()
+        processes.append(p)
 
-    # 모든 프로세스 완료 대기
+    # 모든 프로세스가 완료될 때까지 대기
     for p in processes:
-         p.join()
+        p.join()
 
-    # 선택 사항: 백엔드 명시적 종료
+    # 선택 사항: 백엔드를 명시적으로 종료
     wandb.teardown()
-```
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/functions/sweep.mdx b/ko/models/ref/python/functions/sweep.mdx
index 5a26363e59..b023bc8cd6 100644
--- a/ko/models/ref/python/functions/sweep.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/functions/sweep.mdx
@@ -1,40 +1,42 @@
 ---
 title: sweep()
-namespace: python_sdk_actions
-python_object_type: 함수
+kind: 함수
+namespace: wandb.sdk.wandb_sweep
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/wandb_sweep.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/sdk/wandb_sweep.py#L35" />
 
-
-### <kbd>함수</kbd> `sweep`
+## <kbd>함수</kbd> wandb.sweep
 
 ```python
-sweep(
-    sweep: 'dict | Callable',
-    entity: 'str | None' = None,
-    project: 'str | None' = None,
-    prior_runs: 'list[str] | None' = None
-) → str
+sweep: 'dict | Callable',
+entity: 'str | None' = None,
+project: 'str | None' = None,
+prior_runs: 'list[str] | None' = None
 ```
 
-하이퍼파라미터 sweep를 초기화합니다.
+하이퍼파라미터 스윕를 초기화합니다.
 
 다양한 조합을 테스트하여 머신 러닝 모델의 비용 함수를 최적화하는 하이퍼파라미터를 검색합니다.
 
-반환되는 고유 식별자 `sweep_id`를 기록해 두세요. 나중 단계에서 이 `sweep_id`를 sweep agent에 제공합니다.
+반환되는 고유 식별자 `sweep_id`를 기록해 두세요.
+나중 단계에서 이 `sweep_id`를 스윕 agent에 제공합니다.
 
-sweep를 정의하는 방법에 대한 자세한 내용은 [Sweep configuration structure](https://docs.wandb.ai/models/sweeps/define-sweep-configuration)를 참조하세요.
+스윕를 정의하는 방법에 대한 자세한 내용은 [Sweep configuration structure](https://docs.wandb.ai/models/sweeps/define-sweep-configuration)를 참조하세요.
 
-**매개변수:**
+<div id="args">
+  ## 인수
+</div>
 
-* `sweep`:  하이퍼파라미터 검색의 설정입니다.  (또는 설정 generator).  callable을 제공하는 경우, 해당 callable이 인수를 받지 않고 W&amp;B sweep config 사양을 준수하는 dictionary를 반환하도록 하세요.
-* `entity`:  sweep에서 생성된 W&amp;B  run을 보낼 사용자 이름 또는 팀 이름입니다.  지정한 entity가 이미 존재하는지 확인하세요. entity를 지정하지 않으면  run은 기본 entity로 전송되며,  일반적으로 사용자 이름이 사용됩니다.
-* `project`:  sweep에서 생성된 W&amp;B run이 전송되는 프로젝트 이름입니다. 프로젝트를 지정하지 않으면  run은 &#39;Uncategorized&#39;라는 이름의 프로젝트로 전송됩니다.
-* `prior_runs`:  이 sweep에 추가할 기존 run ID입니다.
+* `sweep`:  하이퍼파라미터 검색의 설정입니다.  (또는 설정 generator).  callable을 제공하는 경우, 해당 callable이 인수를 받지 않고 W&amp;B 스윕 config 사양을 준수하는 dictionary를 반환하도록 하세요.
+* `entity`:  스윕에서 생성된 W&amp;B  run을 보낼 사용자 이름 또는 팀 이름입니다.  지정한 entity가 이미 존재하는지 확인하세요. entity를 지정하지 않으면  run은 기본 entity로 전송되며,  일반적으로 사용자 이름이 사용됩니다.
+* `project`:  스윕에서 생성된 W&amp;B run이 전송되는 프로젝트 이름입니다. 프로젝트를 지정하지 않으면  run은 &#39;Uncategorized&#39;라는 이름의 프로젝트로 전송됩니다.
+* `prior_runs`:  이 스윕에 추가할 기존 run ID입니다.
 
-**반환값:**
+<div id="returns">
+  ## 반환값
+</div>
 
-* `str`:  sweep의 고유 식별자입니다. 
\ No newline at end of file
+`str`: 스윕의 고유 식별자입니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/functions/teardown.mdx b/ko/models/ref/python/functions/teardown.mdx
index 791e7c2eb9..074eb69328 100644
--- a/ko/models/ref/python/functions/teardown.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/functions/teardown.mdx
@@ -1,18 +1,17 @@
 ---
 title: teardown()
-namespace: python_sdk_actions
-python_object_type: 함수
+kind: 함수
+namespace: wandb.sdk.wandb_setup
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main//Users/noahluna/.pyenv/versions/3.13.0/lib/python3.13/contextlib.py#L574" />
 
-
-### <kbd>함수</kbd> `teardown`
+## <kbd>함수</kbd> wandb.teardown
 
 ```python
-teardown(exit_code: 'int | None' = None) → None
+exit_code: 'int | None' = None
 ```
 
 W&amp;B가 작업을 마칠 때까지 기다린 다음 리소스를 해제합니다.
@@ -20,3 +19,15 @@ W&amp;B가 작업을 마칠 때까지 기다린 다음 리소스를 해제합니
 `run.finish()`를 사용해 명시적으로 종료되지 않은 모든 run을 종료하고, 모든 데이터 업로드가 완료될 때까지 기다립니다.
 
 `wandb.setup()`를 사용한 세션의 마지막에 이를 호출하는 것이 좋습니다. 이 함수는 `atexit` 훅에서 자동으로 호출되지만, Python의 `multiprocessing` 모듈을 사용하는 경우처럼 일부 설정에서는 안정적으로 동작하지 않을 수 있습니다.
+
+<div id="args">
+  ## 인수
+</div>
+
+* `exit_code`: 
+
+<div id="returns">
+  ## 반환값
+</div>
+
+None
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/public-api/agentruns.mdx b/ko/models/ref/python/public-api/agentruns.mdx
deleted file mode 100644
index d20ccb514d..0000000000
--- a/ko/models/ref/python/public-api/agentruns.mdx
+++ /dev/null
@@ -1,9 +0,0 @@
----
-title: AgentRuns
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: 클래스
----
-
-import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
-
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/runs.py" />
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/public-api/api.mdx b/ko/models/ref/python/public-api/api.mdx
index d05fe9c153..19540519b9 100644
--- a/ko/models/ref/python/public-api/api.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/public-api/api.mdx
@@ -1,19 +1,32 @@
 ---
 title: Api
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: 클래스
+namespace: wandb.apis.public.api
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/api.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/api.py#L105" />
 
+## <kbd>클래스</kbd> wandb.Api
 
-## <kbd>class</kbd> `Api`
+```python
+overrides: 'dict[str, Any] | None' = None,
+timeout: 'int | None' = None,
+api_key: 'str | None' = None
+```
 
 W&amp;B 서버를 쿼리할 때 사용됩니다.
 
-**예시:**
+<div id="args">
+  ## 인수
+</div>
+
+* `overrides`: `https://api.wandb.ai`가 아닌 다른 W&amp;B 서버를 사용하는 경우 `base_url`을 설정할 수 있습니다. `entity`, `프로젝트`, `run`의 기본값도 설정할 수 있습니다.
+* `timeout`: API 요청의 HTTP 타임아웃(초)입니다. 지정하지 않으면 기본 타임아웃이 사용됩니다.
+* `api_key`: 인증에 사용할 API 키입니다. 제공하지 않으면 현재 환경 또는 설정의 API 키를 사용합니다. API 키가 제공되지 않았고 환경에도 설정되어 있지 않으면 API 키 입력을 요청합니다.
+
+## 예시
 
 ```python
 import wandb
@@ -21,129 +34,98 @@ import wandb
 wandb.Api()
 ```
 
+<div id="properties">
+  ## 속성
+</div>
 
-### <kbd>방법</kbd> `Api.__init__`
-
-```python
-__init__(
-    overrides: 'dict[str, Any] | None' = None,
-    timeout: 'int | None' = None,
-    api_key: 'str | None' = None
-) → None
-```
-
-API를 초기화합니다.
-
-**매개변수:**
-
-* `overrides`:  `base_url`을 설정할 수 있습니다.
-* `https`: //api.wandb.ai`가 아닌 다른 W&B 서버를 `using`하는 경우입니다. `entity`, `프로젝트`, `run`의 기본값도 설정할 수 있습니다.
-* `timeout`:  API 요청의 HTTP 타임아웃(초)입니다. 지정하지 않으면 기본 타임아웃이 사용됩니다.
-* `api_key`:  인증에 사용할 API 키입니다. 제공하지 않으면 현재 환경 또는 설정의 API 키를 사용합니다. 제공되었거나 환경에 설정된 API 키가 없으면 API 키 입력을 요청합니다.
-
-***
-
-
-### <kbd>속성</kbd> Api.default_entity
+### <kbd>속성</kbd> default_entity
 
 기본 W&amp;B entity를 반환합니다.
 
-**반환값:**
-
-* `str | None`: default&#95;entity 속성의 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Api.user_agent
+### <kbd>속성</kbd> user_agent
 
 W&amp;B의 공개 사용자 에이전트를 반환합니다.
 
-**반환값:**
-
-* `str`: `user_agent` 속성 값.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Api.viewer
+### <kbd>속성</kbd> viewer
 
 viewer 객체를 반환합니다.
 
-**예외:**
-
-* `ValueError`:  W&amp;B에서 viewer 데이터를 가져올 수 없는 경우.
-* `WandbApiFailedError`:  GraphQL 요청 중 오류가 발생한 경우.
-
-**반환값:**
-
-* `User`: viewer 속성 값.
-
-***
+<div id="methods">
+  ## 메서드
+</div>
 
-### <kbd>방법</kbd> `Api.artifact`
+### <kbd>방법</kbd> Api.artifact()
 
 ```python
-artifact(name: 'str', type: 'str | None' = None)
+(self,
+name: 'str',
+type: 'str | None' = None)
 ```
 
-단일 artifact를 반환합니다.
+단일 아티팩트를 반환합니다.
 
-**인수:**
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-* `name`:  artifact의 이름입니다. artifact 이름은 최소한 artifact가 로깅된 프로젝트 이름, artifact 이름, 그리고 artifact의 버전 또는 alias로 구성된 filepath와 유사합니다. 선택적으로 artifact를 로깅한 entity를 접두사로 추가한 뒤 슬래시(`/`)를 붙일 수 있습니다. 이름에 entity를 지정하지 않으면 Run 또는 API 설정의 entity가 사용됩니다.
-* `type`:  가져올 artifact의 유형입니다.
+* `name`: 아티팩트의 이름입니다. 아티팩트 이름은 최소한 아티팩트가 로깅된 프로젝트 이름, 아티팩트 이름, 그리고 아티팩트의 버전 또는 alias로 구성된 filepath와 유사합니다. 선택적으로 아티팩트를 로깅한 entity를 접두사로 추가한 뒤 슬래시(`/`)를 붙일 수 있습니다. 이름에 entity를 지정하지 않으면 Run 또는 API 설정의 entity가 사용됩니다.
+* `type`: 가져올 아티팩트의 유형입니다.
 
-**반환값:**
-`Artifact` 객체입니다.
+<div id="raises">
+  ##### 예외
+</div>
 
-**예외:**
+* `ValueError`: 아티팩트 이름이 지정되지 않은 경우.
+* `ValueError`: 아티팩트 유형이 지정되었지만 가져온 아티팩트의 유형과 일치하지 않는 경우.
 
-* `ValueError`:  artifact 이름이 지정되지 않은 경우.
-* `ValueError`:  artifact 유형이 지정되었지만 가져온 artifact의 유형과 일치하지 않는 경우.
+<div id="examples">
+  ##### 예시
+</div>
 
-**예시:**
-다음 코드 스니펫에서 &quot;entity&quot;, &quot;project&quot;, &quot;artifact&quot;, &quot;version&quot;, 및 &quot;alias&quot;는 각각 W&amp;B entity, artifact가 속한 프로젝트 이름, artifact 이름, 그리고 artifact의 버전을 나타내는 플레이스홀더입니다.
+다음 코드 스니펫에서 &quot;entity&quot;, &quot;project&quot;, &quot;artifact&quot;,
+&quot;version&quot;, 및 &quot;alias&quot;는 각각 W&amp;B entity, 아티팩트가 속한 프로젝트 이름,
+아티팩트 이름, 그리고 아티팩트의 버전을 나타내는 플레이스홀더입니다.
 
 ```python
 import wandb
 
-# 프로젝트, artifact 이름, artifact의 alias를 지정합니다
+# 프로젝트, 아티팩트 이름, 아티팩트의 alias를 지정합니다
 wandb.Api().artifact(name="project/artifact:alias")
 
-# 프로젝트, artifact 이름, 특정 artifact 버전을 지정합니다
+# 프로젝트, 아티팩트 이름, 특정 아티팩트 버전을 지정합니다
 wandb.Api().artifact(name="project/artifact:version")
 
-# entity, 프로젝트, artifact 이름, artifact의 alias를 지정합니다
+# entity, 프로젝트, 아티팩트 이름, 아티팩트의 alias를 지정합니다
 wandb.Api().artifact(name="entity/project/artifact:alias")
 
-# entity, 프로젝트, artifact 이름, 특정 artifact 버전을 지정합니다
+# entity, 프로젝트, 아티팩트 이름, 특정 아티팩트 버전을 지정합니다
 wandb.Api().artifact(name="entity/project/artifact:version")
 ```
 
-**참고:**
-
-> 이 메서드는 외부에서만 사용하도록 되어 있습니다. wandb 저장소 코드 내부에서 `api.artifact()`를 호출하지 마세요.
-
-***
-
-### <kbd>방법</kbd> `Api.artifact_collection`
+### <kbd>방법</kbd> Api.artifact_collection()
 
 ```python
-artifact_collection(type_name: 'str', name: 'str') → ArtifactCollection
+self,
+type_name: 'str',
+name: 'str'
 ```
 
 유형별 단일 아티팩트 컬렉션을 반환합니다.
 
-반환된 `ArtifactCollection` 객체를 사용해 해당 컬렉션의 특정 아티팩트에 대한 정보를 조회하는 등 추가 작업을 수행할 수 있습니다.
+반환된 `ArtifactCollection` 객체를 사용해 해당 컬렉션의 특정 아티팩트에 대한 정보를 조회하는 등
+추가 작업을 수행할 수 있습니다.
 
-**인수:**
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
 * `type_name`: 가져올 아티팩트 컬렉션의 유형입니다.
 * `name`: 아티팩트 컬렉션 이름입니다. 필요에 따라 아티팩트를 로깅한 entity를 접두사로 추가한 뒤 슬래시(`/`)를 붙일 수 있습니다.
 
-**반환값:**
-`ArtifactCollection` 객체입니다.
+<div id="examples">
+  ##### 예시
+</div>
 
-**예시:**
 이어서 나오는 코드 스니펫에서 &quot;type&quot;, &quot;entity&quot;, &quot;project&quot;, &quot;artifact&#95;name&quot;는 각각 컬렉션 유형, 사용자의 W&amp;B entity, 아티팩트가 속한 프로젝트 이름, 아티팩트 이름을 나타내는 플레이스홀더입니다.
 
 ```python
@@ -160,25 +142,27 @@ artifact_example = collections.artifacts()[0]
 artifact_example.download()
 ```
 
-***
-
-### <kbd>방법</kbd> `Api.artifact_collection_exists`
+### <kbd>방법</kbd> Api.artifact_collection_exists()
 
 ```python
-artifact_collection_exists(name: 'str', type: 'str') → bool
+self,
+name: 'str',
+type: 'str'
 ```
 
 지정된 프로젝트와 entity 내에 아티팩트 컬렉션이 존재하는지 여부입니다.
 
-**인수:**
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-* `name`:  아티팩트 컬렉션 이름입니다. 선택적으로 아티팩트를 로깅한 entity를 접두사로 붙인 다음 슬래시(`/`)를 추가할 수 있습니다. entity 또는 프로젝트를 지정하지 않으면 override 매개변수가 있는 경우 이를 바탕으로 컬렉션을 추론합니다. 그렇지 않으면 entity는 User Settings에서 가져오고 프로젝트는 기본적으로 &quot;uncategorized&quot;로 설정됩니다.
-* `type`:  아티팩트 컬렉션의 유형입니다.
+* `name`: 아티팩트 컬렉션 이름입니다. 선택적으로 아티팩트를 로깅한 entity를 접두사로 붙인 다음 슬래시(`/`)를 추가할 수 있습니다. entity 또는 프로젝트를 지정하지 않으면 override 매개변수가 있는 경우 이를 바탕으로 컬렉션을 추론합니다. 그렇지 않으면 entity는 사용자 설정에서 가져오고 프로젝트는 기본적으로 &quot;uncategorized&quot;로 설정됩니다.
+* `type`: 아티팩트 컬렉션의 유형입니다.
 
-**반환값:**
-아티팩트 컬렉션이 존재하면 True, 그렇지 않으면 False를 반환합니다.
+<div id="examples">
+  ##### 예시
+</div>
 
-**예시:**
 이어지는 코드 스니펫에서 &quot;type&quot;과 &quot;collection&#95;name&quot;은 각각 아티팩트 컬렉션의 유형과 컬렉션의 이름을 의미합니다.
 
 ```python
@@ -187,53 +171,53 @@ import wandb
 wandb.Api.artifact_collection_exists(type="type", name="collection_name")
 ```
 
-***
-
-### <kbd>방법</kbd> `Api.artifact_collections`
+### <kbd>방법</kbd> Api.artifact_collections()
 
 ```python
-artifact_collections(
-    project_name: 'str',
-    type_name: 'str',
-    order: 'str | None' = None,
-    per_page: 'int' = 50,
-    start: 'str | None' = None
-) → ArtifactCollections
+self,
+project_name: 'str',
+type_name: 'str',
+order: 'str | None' = None,
+per_page: 'int' = 50,
+start: 'str | None' = None
 ```
 
 조건에 맞는 아티팩트 컬렉션 목록을 반환합니다.
 
-**인수:**
-
-* `project_name`:  필터링할 프로젝트 이름입니다.
-* `type_name`:  필터링할 아티팩트 유형 이름입니다.
-* `order`:  결과 순서를 지정하는 선택 string입니다.  접두사로 &#39;+&#39;를 붙이면 오름차순으로 정렬됩니다(기본값).  접두사로 &#39;-&#39;를 붙이면 내림차순으로 정렬됩니다.
-* `per_page`:  쿼리 페이지네이션의 페이지 크기를 설정합니다.  일반적으로 이 값을 변경할 이유는 없습니다.
-* `start`:  이전 paginator의 `.cursor` 속성에서 캡처한 값을 사용해 이전 쿼리를 다시 이어가기 위한 페이지네이션 커서입니다.
-
-**반환값:**
-반복 가능한 `ArtifactCollections` 객체입니다.
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-***
+* `project_name`: 필터링할 프로젝트 이름입니다.
+* `type_name`: 필터링할 아티팩트 유형 이름입니다.
+* `order`: 결과 순서를 지정하는 선택 string입니다. 접두사로 &#39;+&#39;를 붙이면 오름차순으로 정렬됩니다(기본값). 접두사로 &#39;-&#39;를 붙이면 내림차순으로 정렬됩니다.
+* `per_page`: 쿼리 페이지네이션의 페이지 크기를 설정합니다. 일반적으로 이 값을 변경할 이유는 없습니다.
+* `start`: 이전 paginator의 `.cursor` 속성에서 캡처한 값을 사용해 이전 쿼리를 다시 이어가기 위한 페이지네이션 커서입니다.
 
-### <kbd>방법</kbd> `Api.artifact_exists`
+### <kbd>방법</kbd> Api.artifact_exists()
 
 ```python
-artifact_exists(name: 'str', type: 'str | None' = None) → bool
+self,
+name: 'str',
+type: 'str | None' = None
 ```
 
 지정된 프로젝트와 entity 내에 아티팩트 버전이 존재하는지 여부입니다.
 
-**인수:**
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-* `name`:  아티팩트의 이름입니다. 아티팩트의 entity와 프로젝트를 접두사로 추가합니다. 아티팩트의 버전 또는 alias를 콜론(:)과 함께 뒤에 붙입니다. entity 또는 프로젝트를 지정하지 않으면, 값이 설정되어 있는 경우 W&amp;B가 override 매개변수를 사용합니다. 그렇지 않으면 entity는 User Settings에서 가져오고 프로젝트는 &quot;Uncategorized&quot;로 설정됩니다.
-* `type`:  아티팩트의 유형입니다.
+* `name`: 아티팩트의 이름입니다. 아티팩트의 entity와 프로젝트를 접두사로 추가합니다. 아티팩트의 버전 또는 alias를 콜론(:)과 함께 뒤에 붙입니다. entity 또는 프로젝트를 지정하지 않으면, 값이 설정되어 있는 경우 W&amp;B가 override 매개변수를 사용합니다. 그렇지 않으면 entity는 사용자 설정에서 가져오고 프로젝트는 &quot;Uncategorized&quot;로 설정됩니다.
+* `type`: 아티팩트의 유형입니다.
 
-**반환값:**
-아티팩트 버전이 존재하면 True, 그렇지 않으면 False입니다.
+<div id="examples">
+  ##### 예시
+</div>
 
-**예시:**
-앞서 나온 코드 스니펫에서 &quot;entity&quot;, &quot;project&quot;, &quot;artifact&quot;, &quot;version&quot;, &quot;alias&quot;는 각각 W&amp;B entity, 아티팩트가 속한 프로젝트 이름, 아티팩트 이름, 그리고 아티팩트 버전을 나타내는 플레이스홀더입니다.
+앞서 나온 코드 스니펫에서 &quot;entity&quot;, &quot;project&quot;, &quot;artifact&quot;,
+&quot;version&quot;, &quot;alias&quot;는 각각 W&amp;B entity, 아티팩트가 속한 프로젝트 이름, 아티팩트 이름, 그리고
+아티팩트 버전을 나타내는 플레이스홀더입니다.
 
 ```python
 import wandb
@@ -242,75 +226,73 @@ wandb.Api().artifact_exists("entity/project/artifact:version")
 wandb.Api().artifact_exists("entity/project/artifact:alias")
 ```
 
-***
-
-### <kbd>방법</kbd> `Api.artifact_type`
+### <kbd>방법</kbd> Api.artifact_type()
 
 ```python
-artifact_type(type_name: 'str', project: 'str | None' = None) → ArtifactType
+self,
+type_name: 'str',
+project: 'str | None' = None
 ```
 
 일치하는 `ArtifactType`을 반환합니다.
 
-**매개변수:**
-
-* `type_name`:  조회할 artifact 유형의 이름입니다.
-* `project`:  지정한 경우, 필터링할 프로젝트 이름 또는 경로입니다.
-
-**반환값:**
-`ArtifactType` 객체입니다.
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-***
+* `type_name`: 조회할 아티팩트 유형의 이름입니다.
+* `project`: 지정한 경우, 필터링할 프로젝트 이름 또는 경로입니다.
 
-
-### <kbd>방법</kbd> `Api.artifact_types`
+### <kbd>방법</kbd> Api.artifact_types()
 
 ```python
-artifact_types(
-    project: 'str | None' = None,
-    start: 'str | None' = None
-) → ArtifactTypes
+self,
+project: 'str | None' = None,
+start: 'str | None' = None
 ```
 
 일치하는 artifact 유형 모음을 반환합니다.
 
-**매개변수:**
-
-* `project`:  필터링할 프로젝트 이름 또는 경로입니다.
-* `start`:  이전 paginator의 `.cursor` 속성에서 캡처한 값으로, 이전 쿼리를 이어서 실행하기 위한 페이지네이션 커서입니다.
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-**반환값:**
-반복 가능한 `ArtifactTypes` 객체입니다.
+* `project`: 필터링할 프로젝트 이름 또는 경로입니다.
+* `start`: 이전 paginator의 `.cursor` 속성에서 캡처한 값으로, 이전 쿼리를 이어서 실행하기 위한 페이지네이션 커서입니다.
 
-***
-
-### <kbd>방법</kbd> `Api.artifact_versions`
+### <kbd>방법</kbd> Api.artifact_versions()
 
 ```python
-artifact_versions(type_name, name, per_page=50)
+(self, type_name, name, per_page=50)
 ```
 
 사용 중단되었습니다. 대신 `Api.artifacts(type_name, name)` 방법을 사용하세요.
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
+* `type_name`:
+* `name`:
+* `per_page`: 
 
-### <kbd>방법</kbd> `Api.artifacts`
+### <kbd>방법</kbd> Api.artifacts()
 
 ```python
-artifacts(
-    type_name: 'str',
-    name: 'str',
-    order: 'str | None' = None,
-    per_page: 'int' = 50,
-    tags: 'list[str] | None' = None,
-    start: 'str | None' = None
-) → Artifacts
+self,
+type_name: 'str',
+name: 'str',
+order: 'str | None' = None,
+per_page: 'int' = 50,
+tags: 'list[str] | None' = None,
+start: 'str | None' = None
 ```
 
 `Artifacts` 컬렉션을 반환합니다.
 
-**인수:**
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
 * `type_name`: 가져올 아티팩트의 유형입니다.
 * `name`: 아티팩트의 컬렉션 이름입니다. 선택적으로 아티팩트를 로깅한 entity를 접두사로 추가하고 그 뒤에 슬래시를 붙일 수 있습니다.
@@ -319,10 +301,10 @@ artifacts(
 * `tags`: 지정한 tags를 모두 가진 아티팩트만 반환합니다.
 * `start`: 이전 paginator의 `.cursor` 속성에서 캡처한 값으로, 이전 쿼리를 다시 이어서 실행하기 위한 페이지네이션 커서입니다.
 
-**반환값:**
-반복 가능한 `Artifacts` 객체입니다.
+<div id="examples">
+  ##### 예시
+</div>
 
-**예시:**
 이어지는 코드 스니펫에서 &quot;type&quot;, &quot;entity&quot;, &quot;project&quot;, &quot;artifact&#95;name&quot;은 각각 아티팩트 유형, W&amp;B entity, 아티팩트가 로깅된 프로젝트 이름, 아티팩트 이름을 나타내는 플레이스홀더입니다.
 
 ```python
@@ -331,7 +313,8 @@ import wandb
 wandb.Api().artifacts(type_name="type", name="entity/project/artifact_name")
 ```
 
-paginator의 `.cursor`를 저장해 두고 이를 `start=`로 전달하면, 반복을 일시 중지한 뒤 나중에 같은 위치에서 재개할 수 있습니다:
+paginator의 `.cursor`를 저장해 두고 이를 `start=`로 전달하면,
+반복을 일시 중지한 뒤 나중에 같은 위치에서 재개할 수 있습니다:
 
 ```python
 from itertools import islice
@@ -360,26 +343,33 @@ remaining_artifacts = api.artifacts(
 )
 ```
 
-***
-
-### <kbd>방법</kbd> `Api.automation`
+### <kbd>방법</kbd> Api.automation()
 
 ```python
-automation(name: 'str', entity: 'str | None' = None) → Automation
+self,
+name: 'str', *,
+entity: 'str | None' = None
 ```
 
 매개변수와 일치하는 유일한 Automation을 반환합니다.
 
-**매개변수:**
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-* `name`:  조회할 Automation의 이름입니다.
-* `entity`:  해당 Automation을 조회할 entity입니다.
+* `name`: 조회할 Automation의 이름입니다.
+* `entity`: 해당 Automation을 조회할 entity입니다.
 
-**예외:**
+<div id="raises">
+  ##### 예외
+</div>
 
-* `ValueError`:  검색 조건과 일치하는 Automation이 없거나 여러 개인 경우.
+* `ValueError`: 검색 조건과 일치하는 Automation이 없거나 여러 개인 경우.
+
+<div id="examples">
+  ##### 예시
+</div>
 
-**예시:**
 &quot;my-automation&quot;이라는 이름의 기존 Automation 조회:
 
 ```python
@@ -395,35 +385,34 @@ entity &quot;my-team&quot;에서 &quot;other-automation&quot;이라는 이름의
 automation = api.automation(name="other-automation", entity="my-team")
 ```
 
-***
-
-
-### <kbd>방법</kbd> `Api.automations`
+### <kbd>방법</kbd> Api.automations()
 
 ```python
-automations(
-    entity: 'str | None' = None,
-    name: 'str | None' = None,
-    per_page: 'int' = 50,
-    start: 'str | None' = None
-) → Iterator[Automation]
+self,
+entity: 'str | None' = None, *,
+name: 'str | None' = None,
+per_page: 'int' = 50,
+start: 'str | None' = None
 ```
 
 지정된 매개변수와 일치하는 모든 Automations에 대한 이터레이터를 반환합니다.
 
-매개변수가 제공되지 않으면 반환된 이터레이터에는 사용자가 접근할 수 있는 모든 Automations가 포함됩니다.
+매개변수가 제공되지 않으면 반환된 이터레이터에는 사용자가 접근할 수 있는 모든
+Automations가 포함됩니다.
 
-**매개변수:**
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-* `entity`:  Automations를 가져올 entity입니다.
-* `name`:  가져올 automation의 이름입니다.
-* `per_page`:  페이지당 가져올 automations의 수입니다.  기본값은 50입니다.  일반적으로 이 값을 변경할 필요는 없습니다.
-* `start`:  이전 paginator의 `.cursor` 속성에서 캡처한, 이전 쿼리를 다시 이어서 진행하기 위한 페이지네이션 커서입니다.
+* `entity`: Automations를 가져올 entity입니다.
+* `name`: 가져올 automation의 이름입니다.
+* `per_page`: 페이지당 가져올 automations의 수입니다.  기본값은 50입니다.  일반적으로 이 값을 변경할 필요는 없습니다.
+* `start`: 이전 paginator의 `.cursor` 속성에서 캡처한, 이전 쿼리를 다시 이어서 진행하기 위한 페이지네이션 커서입니다.
 
-**반환값:**
-automations의 목록입니다.
+<div id="examples">
+  ##### 예시
+</div>
 
-**예시:**
 entity &quot;my-team&quot;의 기존 automations를 모두 가져옵니다:
 
 ```python
@@ -433,34 +422,28 @@ api = wandb.Api()
 automations = api.automations(entity="my-team")
 ```
 
-***
-
-### <kbd>방법</kbd> `Api.create_automation`
+### <kbd>방법</kbd> Api.create_automation()
 
 ```python
-create_automation(
-    obj: 'NewAutomation',
-    fetch_existing: 'bool' = False,
-    **kwargs: 'Unpack[WriteAutomationsKwargs]'
-) → Automation
+self,
+obj: 'NewAutomation', *,
+fetch_existing: 'bool' = False, **kwargs: 'Unpack[WriteAutomationsKwargs]'
 ```
 
 새 Automation을 생성합니다.
 
-**인수:**
-obj:  생성할 automation입니다.  fetch&#95;existing:  True이고 충돌하는 automation이 이미 존재하는 경우, 오류를 발생시키는 대신 기존 automation을 가져오도록 시도합니다.  **kwargs:  생성 전에 automation에 부여할 추가 값입니다.  제공되면 automation에 이미 설정되어 있을 수 있는 값을 재정의합니다:
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-* `name`: automation의 이름입니다.
-  * `description`: automation의 설명입니다.
-  * `enabled`: automation의 활성화 여부입니다.
-  * `scope`: automation의 범위입니다.
-  * `event`: automation을 트리거하는 이벤트입니다.
-  * `action`: automation에 의해 트리거되는 액션입니다.
+* `obj`: 생성할 automation입니다.
+* `fetch_existing`: True이고 충돌하는 automation이 이미 존재하는 경우, 오류를 발생시키는 대신 기존 automation을 가져오도록 시도합니다.
+* `kwargs`: 
 
-**반환값:**
-저장된 Automation입니다.
+<div id="examples">
+  ##### 예시
+</div>
 
-**예시:**
 특정 프로젝트 내의 run이 맞춤형 임계값을 초과하는 metric을 기록할 때 Slack 알림을 보내는 &quot;my-automation&quot;이라는 새 automation을 생성합니다:
 
 ```python
@@ -475,55 +458,55 @@ project = api.project("my-project", entity="my-team")
 slack_hook = next(api.slack_integrations(entity="my-team"))
 
 event = OnRunMetric(
-     scope=project,
-     filter=RunEvent.metric("custom-metric") > 10,
+    scope=project,
+    filter=RunEvent.metric("custom-metric") > 10,
 )
 action = SendNotification.from_integration(slack_hook)
 
 automation = api.create_automation(
-     event >> action,
-     name="my-automation",
-     description="Send a Slack message whenever 'custom-metric' exceeds 10.",
+    event >> action,
+    name="my-automation",
+    description="Send a Slack message whenever 'custom-metric' exceeds 10.",
 )
 ```
 
-***
-
-### <kbd>방법</kbd> `Api.create_custom_chart`
+### <kbd>방법</kbd> Api.create_custom_chart()
 
 ```python
-create_custom_chart(
-    entity: 'str',
-    name: 'str',
-    display_name: 'str',
-    spec_type: "Literal['vega2']",
-    access: "Literal['private', 'public']",
-    spec: 'str | dict'
-) → str
+self,
+entity: 'str',
+name: 'str',
+display_name: 'str',
+spec_type: "Literal['vega2']",
+access: "Literal['private', 'public']",
+spec: 'str | dict'
 ```
 
 맞춤형 차트 프리셋을 만들고 해당 ID를 반환합니다.
 
-**인수:**
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-* `entity`:  차트를 소유한 entity(사용자 또는 팀)
-* `name`:  차트 프리셋의 고유 식별자
-* `display_name`:  UI에 표시되는 사람이 읽기 쉬운 이름
-* `spec_type`:  사양의 유형입니다. Vega-Lite v2 사양의 경우 반드시 &quot;vega2&quot;여야 합니다.
-* `access`:  차트의 액세스 수준:
+* `entity`: 차트를 소유한 entity(사용자 또는 팀)
+* `name`: 차트 프리셋의 고유 식별자
+* `display_name`: UI에 표시되는 사람이 읽기 쉬운 이름
+* `spec_type`: 사양의 유형입니다. Vega-Lite v2 사양의 경우 반드시 &quot;vega2&quot;여야 합니다.
+* `access`: 차트의 액세스 수준:
   * &quot;private&quot;: 차트를 만든 entity만 차트에 액세스할 수 있습니다
   * &quot;public&quot;: 누구나 차트에 액세스할 수 있습니다
-* `spec`:  딕셔너리 또는 JSON 문자열 형식의 Vega/Vega-Lite 사양
-
-**반환값:**
-생성된 차트 프리셋의 ID입니다. 형식은 &quot;entity/name&quot;입니다.
+* `spec`: 딕셔너리 또는 JSON 문자열 형식의 Vega/Vega-Lite 사양
 
-**예외:**
+<div id="raises">
+  ##### 예외
+</div>
 
-* `wandb.Error`:  차트 생성에 실패한 경우
-* `UnsupportedError`:  서버가 맞춤형 차트를 지원하지 않는 경우
+* `wandb.Error`: 차트 생성에 실패한 경우
+* `UnsupportedError`: 서버가 맞춤형 차트를 지원하지 않는 경우
 
-**예시:**
+<div id="examples">
+  ##### 예시
+</div>
 
 ```python
     import wandb
@@ -532,80 +515,76 @@ create_custom_chart(
 
     # 단순한 막대 차트 사양 정의
     vega_spec = {
-         "$schema": "https://vega.github.io/schema/vega-lite/v6.json",
-         "mark": "bar",
-         "data": {"name": "wandb"},
-         "encoding": {
-             "x": {"field": "${field:x}", "type": "ordinal"},
-             "y": {"field": "${field:y}", "type": "quantitative"},
-         },
+        "$schema": "https://vega.github.io/schema/vega-lite/v6.json",
+        "mark": "bar",
+        "data": {"name": "wandb"},
+        "encoding": {
+            "x": {"field": "${field:x}", "type": "ordinal"},
+            "y": {"field": "${field:y}", "type": "quantitative"},
+        },
     }
 
     # 맞춤형 차트 생성
     chart_id = api.create_custom_chart(
-         entity="my-team",
-         name="my-bar-chart",
-         display_name="My Custom Bar Chart",
-         spec_type="vega2",
-         access="private",
-         spec=vega_spec,
+        entity="my-team",
+        name="my-bar-chart",
+        display_name="My Custom Bar Chart",
+        spec_type="vega2",
+        access="private",
+        spec=vega_spec,
     )
 
     # wandb.plot_table()과 함께 사용
     chart = wandb.plot_table(
-         vega_spec_name=chart_id,
-         data_table=my_table,
-         fields={"x": "category", "y": "value"},
+        vega_spec_name=chart_id,
+        data_table=my_table,
+        fields={"x": "category", "y": "value"},
     )
 ```
 
-***
-
-### <kbd>방법</kbd> `Api.create_project`
+### <kbd>방법</kbd> Api.create_project()
 
 ```python
-create_project(name: 'str', entity: 'str') → None
+self,
+name: 'str',
+entity: 'str'
 ```
 
 새 프로젝트를 생성합니다.
 
-**매개변수:**
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-* `name`:  새 프로젝트의 이름입니다.
-* `entity`:  새 프로젝트가 속한 entity입니다.
+* `name`: 새 프로젝트의 이름입니다.
+* `entity`: 새 프로젝트가 속한 entity입니다.
 
-***
-
-
-### <kbd>방법</kbd> `Api.create_registry`
+### <kbd>방법</kbd> Api.create_registry()
 
 ```python
-create_registry(
-    name: 'str',
-    visibility: "Literal['organization', 'restricted']",
-    organization: 'str | None' = None,
-    description: 'str | None' = None,
-    artifact_types: 'list[str] | None' = None
-) → Registry
+self,
+name: 'str',
+visibility: "Literal['organization', 'restricted']",
+organization: 'str | None' = None,
+description: 'str | None' = None,
+artifact_types: 'list[str] | None' = None
 ```
 
 새 레지스트리를 생성합니다.
 
-**매개변수:**
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-* `name`:  레지스트리 이름입니다. 이름은 조직 내에서 고유해야 합니다.
-* `visibility`:  레지스트리의 공개 범위입니다.
-* `organization`:  조직의 모든 사용자가 이 레지스트리를 볼 수 있습니다. 각 사용자의 역할은 나중에 UI의 Settings에서 수정할 수 있습니다.
-* `restricted`:  UI를 통해 초대된 멤버만 이 레지스트리에 액세스할 수 있습니다. 공개 공유는 비활성화됩니다.
-* `organization`:  레지스트리가 속한 조직입니다. Settings에 조직이 설정되어 있지 않으면, entity가 하나의 조직에만 속한 경우 해당 조직을 entity에서 가져옵니다.
-* `description`:  레지스트리 설명입니다.
-* `artifact_types`:  레지스트리에서 허용하는 artifact 유형입니다. 유형은
-* `128자를 초과할 수 없고 `/` 또는 ``:`를 포함할 수 없습니다. 지정하지 않으면 모든 유형이 허용됩니다. 레지스트리에 추가된 허용 유형은 나중에 제거할 수 없습니다.
+* `name`: 레지스트리 이름입니다. 이름은 조직 내에서 고유해야 합니다.
+* `visibility`: 레지스트리의 공개 범위입니다. `organization`: 조직의 모든 사용자가 이 레지스트리를 볼 수 있습니다. 각 사용자의 역할은 나중에 UI의 Settings에서 수정할 수 있습니다. `restricted`: UI를 통해 초대된 멤버만 이 레지스트리에 액세스할 수 있습니다. 공개 공유는 비활성화됩니다.
+* `organization`: 레지스트리가 속한 조직입니다. Settings에 조직이 설정되어 있지 않으면, entity가 하나의 조직에만 속한 경우 해당 조직을 entity에서 가져옵니다.
+* `description`: 레지스트리 설명입니다.
+* `artifact_types`: 레지스트리에서 허용하는 아티팩트 유형입니다. 유형은 128자를 초과할 수 없고 `/` 또는 `:`를 포함할 수 없습니다. 지정하지 않으면 모든 유형이 허용됩니다. 레지스트리에 추가된 허용 유형은 나중에 제거할 수 없습니다.
 
-**반환값:**
-레지스트리 객체입니다.
-
-**예시:**
+<div id="examples">
+  ##### 예시
+</div>
 
 ```python
 import wandb
@@ -620,154 +599,133 @@ registry = api.create_registry(
 )
 ```
 
-***
-
-
-### <kbd>방법</kbd> `Api.create_run`
+### <kbd>방법</kbd> Api.create_run()
 
 ```python
-create_run(
-    run_id: 'str | None' = None,
-    project: 'str | None' = None,
-    entity: 'str | None' = None
-) → public.Run
+self, *,
+run_id: 'str | None' = None,
+project: 'str | None' = None,
+entity: 'str | None' = None
 ```
 
 새 run을 생성합니다.
 
-**매개변수:**
-
-* `run_id`:  run에 할당할 ID입니다. 지정하지 않으면 W&amp;B가 임의의 ID를 생성합니다.
-* `project`:  run을 기록할 프로젝트입니다. 프로젝트를 지정하지 않으면 &quot;Uncategorized&quot;라는 프로젝트에 run을 기록합니다.
-* `entity`:  프로젝트를 소유한 entity입니다. entity를 지정하지 않으면 기본 entity에 run을 기록합니다.
-
-**반환값:**
-새로 생성된 `Run`입니다.
-
-***
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
+* `run_id`: run에 할당할 ID입니다. 지정하지 않으면 W&amp;B가 임의의 ID를 생성합니다.
+* `project`: run을 기록할 프로젝트입니다. 프로젝트를 지정하지 않으면 &quot;Uncategorized&quot;라는 프로젝트에 run을 기록합니다.
+* `entity`: 프로젝트를 소유한 entity입니다. entity를 지정하지 않으면 기본 entity에 run을 기록합니다.
 
-### <kbd>방법</kbd> `Api.create_run_queue`
+### <kbd>방법</kbd> Api.create_run_queue()
 
 ```python
-create_run_queue(
-    name: 'str',
-    type: 'public.RunQueueResourceType',
-    entity: 'str | None' = None,
-    prioritization_mode: 'public.RunQueuePrioritizationMode | None' = None,
-    config: 'dict | None' = None,
-    template_variables: 'dict | None' = None
-) → public.RunQueue
+self,
+name: 'str',
+type: 'public.RunQueueResourceType',
+entity: 'str | None' = None,
+prioritization_mode: 'public.RunQueuePrioritizationMode | None' = None,
+config: 'dict | None' = None,
+template_variables: 'dict | None' = None
 ```
 
 W&amp;B Launch에서 새 run 큐를 생성합니다.
 
-**매개변수:**
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-* `name`:  생성할 큐의 이름
-* `type`:  큐에 사용할 리소스 유형입니다. &quot;local-container&quot;, &quot;local-process&quot;, &quot;kubernetes&quot;, &quot;sagemaker&quot;, 또는 &quot;gcp-vertex&quot; 중 하나입니다.
-* `entity`:  큐를 생성할 entity의 이름입니다. `None`이면 설정된 entity 또는 기본 entity를 사용합니다.
-* `prioritization_mode`:  사용할 우선순위 지정 버전입니다. &quot;V0&quot; 또는 `None`입니다.
-* `config`:  큐에 사용할 기본 리소스 설정입니다. 템플릿 변수를 지정하려면 handlebars(예: `{{var}}`)를 사용하세요.
-* `template_variables`:  config와 함께 사용할 템플릿 변수 스키마의 사전입니다.
+* `name`: 생성할 큐의 이름
+* `type`: 큐에 사용할 리소스 유형입니다. &quot;local-container&quot;, &quot;local-process&quot;, &quot;kubernetes&quot;,&quot;sagemaker&quot;, 또는 &quot;gcp-vertex&quot; 중 하나입니다.
+* `entity`: 큐를 생성할 entity의 이름입니다. `None`이면 설정된 entity 또는 기본 entity를 사용합니다.
+* `prioritization_mode`: 사용할 우선순위 지정 버전입니다. &quot;V0&quot; 또는 `None`입니다.
+* `config`: 큐에 사용할 기본 리소스 설정입니다. 템플릿 변수를 지정하려면 handlebars(예: `{{var}}`)를 사용하세요.
+* `template_variables`: `config`와 함께 사용할 템플릿 변수 스키마의 딕셔너리입니다.
 
-**반환값:**
-새로 생성된 `RunQueue`.
-
-**예외:**
-매개변수 중 하나라도 유효하지 않으면 `ValueError`, wandb API 오류가 발생하면 `wandb.Error`
-
-***
-
-
-### <kbd>방법</kbd> `Api.create_team`
+### <kbd>방법</kbd> Api.create_team()
 
 ```python
-create_team(team: 'str', admin_username: 'str | None' = None) → Team
+self,
+team: 'str',
+admin_username: 'str | None' = None
 ```
 
-새 Team을 생성합니다.
+새 팀을 생성하세요.
 
-**매개변수:**
+W&amp;B Multi-tenant Cloud 사용자라면 `create_team()`을 호출하기 전에
+W&amp;B UI의 사용자 설정에서 Default API organization을 설정하세요.
+이 설정은 새 팀이 속할 조직을 결정합니다.
 
-* `team`:  팀 이름
-* `admin_username`:  Team의 관리자 사용자 이름입니다. 기본값은 현재 사용자입니다.
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-**반환값:**
-`Team` 객체입니다.
+* `team`: 팀 이름
+* `admin_username`: Team의 관리자 사용자 이름입니다. 기본값은 현재 사용자입니다.
 
-***
-
-
-### <kbd>방법</kbd> `Api.create_user`
+### <kbd>방법</kbd> Api.create_user()
 
 ```python
-create_user(email: 'str', admin: 'bool | None' = False) → User
+self,
+email: 'str',
+admin: 'bool | None' = False
 ```
 
 새 사용자를 생성합니다.
 
-**매개변수:**
-
-* `email`:  사용자의 이메일 주소입니다.
-* `admin`:  사용자를 인스턴스 전체 관리자으로 설정합니다.
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-**반환값:**
-`User` 객체입니다.
+* `email`: 사용자의 이메일 주소입니다.
+* `admin`: 사용자를 인스턴스 전체 관리자으로 설정합니다.
 
-***
-
-
-### <kbd>방법</kbd> `Api.delete_automation`
+### <kbd>방법</kbd> Api.delete_automation()
 
 ```python
-delete_automation(obj: 'Automation | str') → Literal[True]
+self,
+obj: 'Automation | str'
 ```
 
 자동화를 삭제합니다.
 
-**매개변수:**
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
 * `obj`: 삭제할 자동화 또는 그 ID입니다.
 
-**반환값:**
-자동화가 성공적으로 삭제되면 True를 반환합니다.
-
-***
-
-
-### <kbd>방법</kbd> `Api.flush`
+### <kbd>방법</kbd> Api.flush()
 
 ```python
-flush()
+(self)
 ```
 
 로컬 캐시를 초기화합니다.
 
-api 객체는 run의 로컬 캐시를 유지하므로, 스크립트 실행 중 run 상태가 변경될 수 있다면 run에 연결된 최신 값을 가져오기 위해 `api.flush()`로 로컬 캐시를 초기화해야 합니다.
-
-***
+api 객체는 Runs의 로컬 캐시를 유지하므로, 스크립트 실행 중 run 상태가
+변경될 수 있다면 run에 연결된 최신 값을 가져오기 위해 `api.flush()`로 로컬 캐시를 초기화해야 합니다.
 
-
-### <kbd>방법</kbd> `Api.from_path`
+### <kbd>방법</kbd> Api.from_path()
 
 ```python
-from_path(path: 'str')
+(self,
+path: 'str')
 ```
 
 경로로부터 run, 스윕, 프로젝트 또는 리포트를 반환합니다.
 
-**매개변수:**
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
 * `path`: 프로젝트, run, 스윕 또는 리포트의 경로
 
-**반환값:**
-`Project`, `Run`, `Sweep` 또는 `BetaReport` 인스턴스입니다.
-
-**예외:**
-경로가 잘못되었거나 객체가 존재하지 않으면 `wandb.Error` 예외가 발생합니다.
+<div id="examples">
+  ##### 예시
+</div>
 
-**예시:**
 앞의 코드 스니펫에서 &quot;project&quot;, &quot;team&quot;, &quot;run&#95;id&quot;, &quot;sweep&#95;id&quot;, &quot;report&#95;name&quot;은 각각 프로젝트, 팀, run ID, 스윕 ID, 특정 리포트 이름을 나타내는 플레이스홀더입니다.
 
 ```python
@@ -782,155 +740,163 @@ sweep = api.from_path("team/project/sweeps/sweep_id")
 report = api.from_path("team/project/reports/report_name")
 ```
 
-***
-
-### <kbd>방법</kbd> `Api.integrations`
+### <kbd>방법</kbd> Api.integrations()
 
 ```python
-integrations(
-    entity: 'str | None' = None,
-    per_page: 'int' = 50,
-    start: 'str | None' = None
-) → Iterator[Integration]
+self,
+entity: 'str | None' = None, *,
+per_page: 'int' = 50,
+start: 'str | None' = None
 ```
 
 entity에 대한 모든 인테그레이션의 이터레이터를 반환합니다.
 
-**매개변수:**
-
-* `entity`:  인테그레이션을 가져올 대상 entity입니다(예: 팀 이름). 제공하지 않으면 사용자의 기본 entity를 사용합니다.
-* `per_page`:  페이지별로 가져올 인테그레이션 수입니다. 기본값은 50입니다. 일반적으로 이 값을 변경할 필요는 없습니다.
-
-**Yields:**
-
-* `Iterator[SlackIntegration | WebhookIntegration]`:  지원되는 인테그레이션의 이터레이터입니다.
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-***
+* `entity`: 인테그레이션을 가져올 대상 entity입니다(예: 팀 이름). 제공하지 않으면 사용자의 기본 entity를 사용합니다.
+* `per_page`: 페이지별로 가져올 인테그레이션 수입니다. 기본값은 50입니다. 일반적으로 이 값을 변경할 필요는 없습니다.
+* `start`: 
 
-### <kbd>방법</kbd> `Api.job`
+### <kbd>방법</kbd> Api.job()
 
 ```python
-job(name: 'str | None', path: 'str | None' = None) → public.Job
+self,
+name: 'str | None',
+path: 'str | None' = None
 ```
 
 `Job` 객체를 반환합니다.
 
-**매개변수:**
-
-* `name`:  작업 이름입니다.
-* `path`:  작업 artifact를 다운로드할 루트 경로입니다.
-
-**반환값:**
-`Job` 객체입니다.
-
-***
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
+* `name`: 작업 이름입니다.
+* `path`: 작업 artifact를 다운로드할 루트 경로입니다.
 
-### <kbd>방법</kbd> `Api.list_jobs`
+### <kbd>방법</kbd> Api.list_jobs()
 
 ```python
-list_jobs(entity: 'str', project: 'str') → list[dict[str, Any]]
+self,
+entity: 'str',
+project: 'str'
 ```
 
 주어진 entity와 프로젝트에 대해, 해당하는 작업이 있으면 작업 목록을 반환합니다.
 
-**매개변수:**
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-* `entity`:  작업을 조회할 entity입니다.
-* `project`:  작업을 조회할 프로젝트입니다.
+* `entity`: 작업을 조회할 entity입니다.
+* `project`: 작업을 조회할 프로젝트입니다.
 
-**반환값:**
-조건에 일치하는 작업 목록입니다.
+### <kbd>방법</kbd> Api.organization()
 
-***
+```python
+self,
+name: 'str | None' = None
+```
+
+일치하는 `Organization`을 반환합니다.
+
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
+* `name`: 조직의 이름입니다. 생략하면 이 메서드는 현재 기본 조직을 추론해 반환합니다.
 
-### <kbd>방법</kbd> `Api.project`
+### <kbd>방법</kbd> Api.project()
 
 ```python
-project(name: 'str', entity: 'str | None' = None) → public.Project
+self,
+name: 'str',
+entity: 'str | None' = None
 ```
 
 주어진 이름의 `Project`를 반환합니다(`entity`가 지정된 경우 해당 `entity`에서 반환).
 
-**매개변수:**
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-* `name`:  프로젝트 이름입니다.
-* `entity`:  요청한 entity의 이름입니다. `None`이면 `Api`에 전달된 기본 entity를 사용합니다. 기본 entity가 없으면 `ValueError`를 발생시킵니다.
+* `name`: 프로젝트 이름입니다.
+* `entity`: 요청한 entity의 이름입니다. `None`이면 `Api`에 전달된 기본 entity를 사용합니다. 기본 entity가 없으면 `ValueError`를 발생시킵니다.
 
-**반환값:**
-`Project` 객체입니다.
-
-***
-
-
-### <kbd>방법</kbd> `Api.projects`
+### <kbd>방법</kbd> Api.projects()
 
 ```python
-projects(entity: 'str | None' = None, per_page: 'int' = 200) → public.Projects
+self,
+entity: 'str | None' = None,
+per_page: 'int' = 200
 ```
 
 주어진 entity의 Projects를 조회합니다.
 
-**매개변수:**
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
 * `entity`: 요청할 entity의 이름입니다. `None`이면 `Api`에 전달된 기본 entity를 사용합니다. 기본 entity도 없으면 `ValueError`가 발생합니다.
 * `per_page`: 쿼리 페이지네이션의 페이지 크기를 설정합니다. 일반적으로는 이 값을 변경할 필요가 없습니다.
 
-**반환값:**
-반복 가능한 컬렉션인 `Projects` 객체를 반환합니다. 이 객체의 각 항목은 `Project` 객체입니다.
-
-***
-
-
-### <kbd>방법</kbd> `Api.queued_run`
+### <kbd>방법</kbd> Api.queued_run()
 
 ```python
-queued_run(
-    entity: 'str',
-    project: 'str',
-    queue_name: 'str',
-    run_queue_item_id: 'str',
-    project_queue=None,
-    priority=None
-)
+(self,
+entity: 'str',
+project: 'str',
+queue_name: 'str',
+run_queue_item_id: 'str', project_queue=None, priority=None)
 ```
 
 경로를 기준으로 큐에 대기 중인 단일 run을 반환합니다.
 
 `entity/project/queue_id/run_queue_item_id` 형식의 경로를 파싱합니다.
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
+* `entity`:
+* `project`:
+* `queue_name`:
+* `run_queue_item_id`:
+* `project_queue`:
+* `priority`: 
 
-### <kbd>방법</kbd> `Api.registries`
+### <kbd>방법</kbd> Api.registries()
 
 ```python
-registries(
-    organization: 'str | None' = None,
-    filter: 'dict[str, Any] | None' = None,
-    order: 'str | None' = None,
-    per_page: 'int' = 100,
-    start: 'str | None' = None
-) → Registries
+self,
+organization: 'str | None' = None,
+filter: 'dict[str, Any] | None' = None,
+order: 'str | None' = None,
+per_page: 'int' = 100,
+start: 'str | None' = None
 ```
 
 `Registry` 객체의 lazy 이터레이터를 반환합니다.
 
-이 이터레이터를 사용하면 조직의 레지스트리 전체에서 레지스트리, 컬렉션 또는 아티팩트 버전을 검색하고 필터링할 수 있습니다.
+이 이터레이터를 사용하면 조직의 레지스트리 전체에서 레지스트리, 컬렉션,
+또는 아티팩트 버전을 검색하고 필터링할 수 있습니다.
 
-**매개변수:**
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-* `organization`:  가져올 레지스트리의 조직입니다. 지정하지 않으면 사용자 설정에 지정된 조직을 사용합니다.
-* `filter`:  lazy 레지스트리 이터레이터의 각 객체에 적용할 MongoDB 스타일 필터입니다. 레지스트리에 대해 필터링할 수 있는 필드는 `name`, `description`, `created_at`, `updated_at`입니다. 컬렉션에 대해 필터링할 수 있는 필드는 `name`, `tag`, `description`, `created_at`, `updated_at`입니다. 버전에 대해 필터링할 수 있는 필드는 `tag`, `alias`, `created_at`, `updated_at`, `metadata`입니다.
-* `order`:  결과 순서를 지정하는 선택 사항인 string입니다. `+` 접두사가 있으면 오름차순으로 정렬합니다(기본값). `-` 접두사가 있으면 내림차순으로 정렬합니다.
-* `per_page`:  쿼리 페이지네이션의 페이지 크기를 설정합니다.
-* `start`:  이전 paginator의 `.cursor` 속성에서 캡처한 값으로 이전 쿼리를 이어서 수행하기 위한 페이지네이션 커서입니다.
+* `organization`: 가져올 레지스트리의 조직입니다. 지정하지 않으면 사용자 설정에 지정된 조직을 사용합니다.
+* `filter`: lazy 레지스트리 이터레이터의 각 객체에 적용할 MongoDB 스타일 필터입니다. 레지스트리에 대해 필터링할 수 있는 필드는 `name`, `description`, `created_at`, `updated_at`입니다. 컬렉션에 대해 필터링할 수 있는 필드는 `name`, `tag`, `description`, `created_at`, `updated_at`입니다. 버전에 대해 필터링할 수 있는 필드는 `tag`, `alias`, `created_at`, `updated_at`, `metadata`입니다.
+* `order`: 결과 순서를 지정하는 선택 사항인 string입니다. `+` 접두사가 있으면 오름차순으로 정렬합니다(기본값). `-` 접두사가 있으면 내림차순으로 정렬합니다.
+* `per_page`: 쿼리 페이지네이션의 페이지 크기를 설정합니다.
+* `start`: 이전 paginator의 `.cursor` 속성에서 캡처한 값으로 이전 쿼리를 이어서 수행하기 위한 페이지네이션 커서입니다.
 
-**반환값:**
-`Registry` 객체의 lazy 이터레이터입니다.
+<div id="examples">
+  ##### 예시
+</div>
 
-**예시:**
 이름에 &quot;model&quot;이 포함된 모든 레지스트리 찾기
 
 ```python
@@ -962,7 +928,8 @@ api.registries(filter={"name": {"$regex": "model"}}).versions(
 )
 ```
 
-페이지네이터의 `.cursor`를 저장하고 이를 `start=`로 전달해 반복을 일시 중지한 뒤, 나중에 같은 위치에서 재개하세요:
+페이지네이터의 `.cursor`를 저장하고 이를 `start=`로 전달해
+반복을 일시 중지한 뒤, 나중에 같은 위치에서 재개하세요:
 
 ```python
 from itertools import islice
@@ -982,25 +949,27 @@ saved_cursor = registries.cursor
 remaining_registries = api.registries(per_page=page_size, start=saved_cursor)
 ```
 
-***
-
-### <kbd>방법</kbd> `Api.registry`
+### <kbd>방법</kbd> Api.registry()
 
 ```python
-registry(name: 'str', organization: 'str | None' = None) → Registry
+self,
+name: 'str',
+organization: 'str | None' = None
 ```
 
 레지스트리 이름으로 해당 레지스트리를 반환합니다.
 
-**매개변수:**
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-* `name`:  레지스트리 이름입니다. `wandb-registry-` 접두사는 포함하지 않습니다.
-* `organization`:  레지스트리의 조직입니다. 설정에 조직이 지정되어 있지 않으면, entity가 하나의 조직에만 속한 경우 해당 조직을 entity에서 가져옵니다.
+* `name`: 레지스트리 이름입니다. `wandb-registry-` 접두사는 포함하지 않습니다.
+* `organization`: 레지스트리의 조직입니다. 설정에 조직이 지정되어 있지 않으면, entity가 하나의 조직에만 속한 경우 해당 조직을 entity에서 가져옵니다.
 
-**반환값:**
-레지스트리 객체입니다.
+<div id="examples">
+  ##### 예시
+</div>
 
-**예시:**
 레지스트리 가져오기 및 업데이트
 
 ```python
@@ -1012,33 +981,30 @@ registry.description = "This is an updated description"
 registry.save()
 ```
 
-***
-
-
-### <kbd>방법</kbd> `Api.reports`
+### <kbd>방법</kbd> Api.reports()
 
 ```python
-reports(
-    path: 'str' = '',
-    name: 'str | None' = None,
-    per_page: 'int' = 50
-) → public.Reports
+self,
+path: 'str' = '',
+name: 'str | None' = None,
+per_page: 'int' = 50
 ```
 
 주어진 프로젝트 경로의 리포트를 조회합니다.
 
 참고: `wandb.Api.reports()` API는 베타 버전이며, 향후 릴리스에서 변경될 수 있습니다.
 
-**매개변수:**
-
-* `path`:  리포트가 있는 프로젝트의 경로입니다. 프로젝트를 만든 entity를 접두사로 지정한 뒤 슬래시(`/`)를 붙이세요.
-* `name`:  요청한 리포트의 이름입니다.
-* `per_page`:  쿼리 페이지네이션의 페이지 크기를 설정합니다. 일반적으로는 이를 변경할 이유가 없습니다.
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-**반환값:**
-반복 가능한 `BetaReport` 객체 모음인 `Reports` 객체입니다.
+* `path`: 리포트가 있는 프로젝트의 경로입니다. 프로젝트를 만든 entity를 접두사로 지정한 뒤 슬래시(`/`)를 붙이세요.
+* `name`: 요청한 리포트의 이름입니다.
+* `per_page`: 쿼리 페이지네이션의 페이지 크기를 설정합니다. 일반적으로는 이를 변경할 이유가 없습니다.
 
-**예시:**
+<div id="examples">
+  ##### 예시
+</div>
 
 ```python
 import wandb
@@ -1046,51 +1012,55 @@ import wandb
 wandb.Api.reports("entity/project")
 ```
 
-***
-
-
-### <kbd>방법</kbd> `Api.run`
+### <kbd>방법</kbd> Api.run()
 
 ```python
-run(path='')
+(self, path='')
 ```
 
 `entity/project/run_id` 형식의 경로를 해석해 단일 run을 반환합니다.
 
-**매개변수:**
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
 * `path`: `entity/project/run_id` 형식의 run 경로입니다. `api.entity`가 설정되어 있으면 `project/run_id` 형식도 사용할 수 있으며, `api.project`가 설정되어 있으면 run&#95;id만 지정하면 됩니다.
 
-**반환값:**
-`Run` 객체입니다.
+<div id="raises">
+  ##### 예외
+</div>
 
-***
+* `RunNotFoundError`: run을 찾을 수 없거나 run 데이터를 로드할 수 없는 경우.
 
-
-### <kbd>방법</kbd> `Api.run_queue`
+### <kbd>방법</kbd> Api.run_queue()
 
 ```python
-run_queue(entity: 'str', name: 'str')
+(self,
+entity: 'str',
+name: 'str')
 ```
 
 entity의 지정된 `RunQueue`를 반환합니다.
 
 run 큐를 생성하는 방법에 대한 자세한 내용은 `Api.create_run_queue`를 참조하세요.
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
+* `entity`:
+* `name`: 
 
-### <kbd>방법</kbd> `Api.runs`
+### <kbd>방법</kbd> Api.runs()
 
 ```python
-runs(
-    path: 'str | None' = None,
-    filters: 'dict[str, Any] | None' = None,
-    order: 'str' = '+created_at',
-    per_page: 'int' = 50,
-    include_sweeps: 'bool' = False,
-    lazy: 'bool' = True
-)
+(self,
+path: 'str | None' = None,
+filters: 'dict[str, Any] | None' = None,
+order: 'str' = '+created_at',
+per_page: 'int' = 50,
+include_sweeps: 'bool' = False,
+lazy: 'bool' = True)
 ```
 
 `Run` 객체를 lazy 방식으로 순회하는 `Runs` 객체를 반환합니다.
@@ -1100,7 +1070,7 @@ runs(
 * `createdAt`: run이 생성된 Timestamp입니다. (ISO 8601 형식, 예: &quot;2023-01-01T12:00:00Z&quot;)
 * `displayName`: 사람이 읽기 쉬운 run의 Display name입니다. (예: &quot;eager-fox-1&quot;)
 * `duration`: run의 총 실행 시간(초)입니다.
-* `group`: 관련 run들을 함께 구성하는 데 사용하는 그룹 이름입니다.
+* `group`: 관련 Runs들을 함께 구성하는 데 사용하는 그룹 이름입니다.
 * `host`: run이 실행된 호스트 이름입니다.
 * `jobType`: run의 작업 유형 또는 목적입니다.
 * `name`: run의 고유 식별자입니다. (예: &quot;a1b2cdef&quot;)
@@ -1108,9 +1078,12 @@ runs(
 * `tags`: run에 연결된 tags입니다.
 * `username`: run을 시작한 사용자의 사용자 이름입니다
 
-또한 run 설정이나 summary 메트릭의 항목으로도 필터링할 수 있습니다. 예를 들어 `config.experiment_name`, `summary_metrics.loss` 등이 있습니다.
+또한 run 설정이나 summary 메트릭의 항목으로도 필터링할 수 있습니다.
+예를 들어 `config.experiment_name`, `summary_metrics.loss` 등이 있습니다.
 
-더 복잡한 필터링이 필요하면 MongoDB 쿼리 Operator를 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 [https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/query](https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/query) 를 참조하세요. 지원되는 오퍼레이션은 다음과 같습니다:
+더 복잡한 필터링이 필요하면 MongoDB 쿼리 Operator를 사용할 수 있습니다.
+자세한 내용은 [https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/query](https://docs.mongodb.com/manual/reference/operator/query) 를 참조하세요.
+지원되는 오퍼레이션은 다음과 같습니다:
 
 * `$and`
 * `$or`
@@ -1126,20 +1099,20 @@ runs(
 * `$exists`
 * `$regex`
 
-**매개변수:**
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
 * `path`: (str) 프로젝트 경로로, &quot;entity/project&quot; 형식이어야 합니다.
-* `filters`: (dict) MongoDB 쿼리 언어를 사용해 특정 run을 쿼리합니다. `config.key`, `summary_metrics.key`, `state`, `entity`, `createdAt` 등의 run 속성으로 필터링할 수 있습니다.
-* `For example`: `{"config.experiment_name": "foo"}` 는 실험 이름이 &quot;foo&quot;로 설정된 설정 항목이 있는 run을 찾습니다
+* `filters`: (dict) MongoDB 쿼리 언어를 사용해 특정 Runs를 쿼리합니다. `config.key`, `summary_metrics.key`, `state`, `entity`, `createdAt` 등의 run 속성으로 필터링할 수 있습니다. 예를 들어 `{"config.experiment_name": "foo"}` 는 실험 이름이 &quot;foo&quot;로 설정된 설정 항목이 있는 Runs를 찾습니다
 * `order`: (str) 정렬 기준으로 `created_at`, `heartbeat_at`, `config.*.value`, 또는 `summary_metrics.*`를 사용할 수 있습니다. 앞에 +를 붙이면 오름차순(기본값)입니다. 앞에 -를 붙이면 내림차순입니다. 기본 정렬은 가장 오래된 것부터 최신순까지의 run.created&#95;at입니다.
 * `per_page`: (int) 쿼리 페이지네이션의 페이지 크기를 설정합니다.
-* `include_sweeps`: (bool) 각 run 결과에서 sweep 객체를 eager 방식으로 가져올지 여부입니다.
+* `include_sweeps`: (bool) 각 run 결과에서 스윕 객체를 eager 방식으로 가져올지 여부입니다.
 * `lazy`: (bool) 더 빠른 성능을 위해 lazy 로딩을 사용할지 여부입니다. True(기본값)인 경우 처음에는 필수 run 메타데이터만 로드됩니다. config, summaryMetrics, systemMetrics 같은 큰 필드는 접근 시 필요에 따라 로드됩니다. 전체 데이터를 처음부터 로드하려면 False로 설정하세요.
 
-**반환값:**
-`Run` 객체를 순회할 수 있는 컬렉션인 `Runs` 객체입니다.
-
-**예시:**
+<div id="examples">
+  ##### 예시
+</div>
 
 ```python
 import wandb
@@ -1154,26 +1127,27 @@ Api.runs(path="my_entity/project", filters={"config.experiment_name": "foo"})
 Api.runs(
     path="my_entity/project",
     filters={
-         "$or": [
-             {"config.experiment_name": "foo"},
-             {"config.experiment_name": "bar"},
-         ]
+        "$or": [
+            {"config.experiment_name": "foo"},
+            {"config.experiment_name": "bar"},
+        ]
     },
 )
 ```
 
 ```python
 # 프로젝트에서 config.experiment_name이 정규식과 일치하는 run 찾기
-# (앵커는 지원되지 않음)
 Api.runs(
     path="my_entity/project",
     filters={"config.experiment_name": {"$regex": "b.*"}},
 )
 ```
 
+참고:
+정규 표현식은 Google의 RE2 synt[https://github.com/google/re2/wiki/Syntax](https://github.com/google/re2/wiki/Syntax)i/Syntax를 따릅니다
+
 ```python
 # 프로젝트에서 run 이름이 정규식과 일치하는 run 찾기
-# (앵커는 지원되지 않음)
 Api.runs(
     path="my_entity/project", filters={"display_name": {"$regex": "^foo.*"}}
 )
@@ -1184,30 +1158,29 @@ Api.runs(
 Api.runs(path="my_entity/project", order="+summary_metrics.loss")
 ```
 
-***
-
-### <kbd>방법</kbd> `Api.slack_integrations`
+### <kbd>방법</kbd> Api.slack_integrations()
 
 ```python
-slack_integrations(
-    entity: 'str | None' = None,
-    per_page: 'int' = 50,
-    start: 'str | None' = None
-) → Iterator[SlackIntegration]
+self, *,
+entity: 'str | None' = None,
+per_page: 'int' = 50,
+start: 'str | None' = None
 ```
 
 entity에 대한 Slack 인테그레이션 이터레이터를 반환합니다.
 
-**매개변수:**
-
-* `entity`:  인테그레이션을 조회할 대상 entity(예: 팀 이름)입니다.  지정하지 않으면 사용자의 기본 entity가 사용됩니다.
-* `per_page`:  페이지당 조회할 인테그레이션 수입니다.  기본값은 50입니다.  일반적으로 이 값을 변경할 필요는 없습니다.
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-**Yields:**
+* `entity`: 인테그레이션을 조회할 대상 entity(예: 팀 이름)입니다.  지정하지 않으면 사용자의 기본 entity가 사용됩니다.
+* `per_page`: 페이지당 조회할 인테그레이션 수입니다.  기본값은 50입니다.  일반적으로 이 값을 변경할 필요는 없습니다.
+* `start`: 
 
-* `Iterator[SlackIntegration]`:  Slack 인테그레이션 이터레이터입니다.
+<div id="examples">
+  ##### 예시
+</div>
 
-**예제:**
 팀 &quot;my-team&quot;에 등록된 모든 Slack 인테그레이션을 조회합니다:
 
 ```python
@@ -1228,81 +1201,74 @@ team_alert_integrations = [
 ]
 ```
 
-***
-
-### <kbd>방법</kbd> `Api.sweep`
+### <kbd>방법</kbd> Api.sweep()
 
 ```python
-sweep(path='')
+(self, path='')
 ```
 
 `entity/project/sweep_id` 형식의 경로를 파싱해 스윕을 반환합니다.
 
-**매개변수:**
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
 * `path`: entity/project/sweep&#95;id 형식의 스윕 경로입니다. `api.entity`가 설정되어 있으면 project/sweep&#95;id 형식을 사용할 수 있고, `api.project`가 설정되어 있으면 sweep&#95;id만 사용하면 됩니다.
 
-**반환값:**
-`Sweep` 객체입니다.
-
-***
-
-
-### <kbd>방법</kbd> `Api.sync_tensorboard`
+### <kbd>방법</kbd> Api.sync_tensorboard()
 
 ```python
-sync_tensorboard(root_dir, run_id=None, project=None, entity=None)
+(self, root_dir, run_id=None, project=None, entity=None)
 ```
 
 tfevent 파일이 포함된 로컬 디렉터리를 wandb로 동기화합니다.
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
+* `root_dir`:
+* `run_id`:
+* `project`:
+* `entity`: 
 
-### <kbd>방법</kbd> `Api.team`
+### <kbd>방법</kbd> Api.team()
 
 ```python
-team(team: 'str') → Team
+self,
+team: 'str'
 ```
 
 지정한 이름과 일치하는 `Team`을 반환합니다.
 
-**매개변수:**
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
 * `team`:  Team 이름입니다.
 
-**반환값:**
-`Team` 객체입니다.
-
-***
-
-
-### <kbd>방법</kbd> `Api.update_automation`
+### <kbd>방법</kbd> Api.update_automation()
 
 ```python
-update_automation(
-    obj: 'Automation',
-    create_missing: 'bool' = False,
-    **kwargs: 'Unpack[WriteAutomationsKwargs]'
-) → Automation
+self,
+obj: 'Automation', *,
+create_missing: 'bool' = False, **kwargs: 'Unpack[WriteAutomationsKwargs]'
 ```
 
 기존 자동화를 업데이트합니다.
 
-**매개변수:**
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-* `obj`:  업데이트할 자동화입니다. 기존에 존재하는 자동화여야 합니다. create&#95;missing (bool):  True이고 자동화가 존재하지 않으면 생성합니다. **kwargs:  업데이트하기 전에 자동화에 할당할 추가 값입니다. 지정하면 자동화에 이미 설정된 값을 덮어씁니다:
-  * `name`: 자동화의 이름입니다.
-  * `description`: 자동화의 설명입니다.
-  * `enabled`: 자동화의 활성화 여부입니다.
-  * `scope`: 자동화의 범위입니다.
-  * `event`: 자동화를 트리거하는 이벤트입니다.
-  * `action`: 자동화에 의해 트리거되는 작업입니다.
+* `obj`: 업데이트할 자동화입니다. 기존에 존재하는 자동화여야 합니다.
+* `create_missing`: True이며 자동화가 존재하지 않으면 생성합니다.
+* `kwargs`: 
 
-**반환값:**
-업데이트된 자동화입니다.
+<div id="examples">
+  ##### 예시
+</div>
 
-**예시:**
 기존 자동화(&quot;my-automation&quot;)를 비활성화하고 설명을 수정합니다:
 
 ```python
@@ -1312,7 +1278,7 @@ api = wandb.Api()
 
 automation = api.automation(name="my-automation")
 automation.enabled = False
-automation.description = "레퍼런스용으로 보관하지만 더 이상 사용하지 않습니다."
+automation.description = "Kept for reference, but no longer used."
 
 updated_automation = api.update_automation(automation)
 ```
@@ -1333,106 +1299,90 @@ updated_automation = api.update_automation(
 )
 ```
 
-***
-
-
-### <kbd>방법</kbd> `Api.upsert_run_queue`
+### <kbd>방법</kbd> Api.upsert_run_queue()
 
 ```python
-upsert_run_queue(
-    name: 'str',
-    resource_config: 'dict',
-    resource_type: 'public.RunQueueResourceType',
-    entity: 'str | None' = None,
-    template_variables: 'dict | None' = None,
-    external_links: 'dict | None' = None,
-    prioritization_mode: 'public.RunQueuePrioritizationMode | None' = None
-)
+(self,
+name: 'str',
+resource_config: 'dict',
+resource_type: 'public.RunQueueResourceType',
+entity: 'str | None' = None,
+template_variables: 'dict | None' = None,
+external_links: 'dict | None' = None,
+prioritization_mode: 'public.RunQueuePrioritizationMode | None' = None)
 ```
 
 W&amp;B Launch에서 run 큐를 생성하거나 업데이트합니다.
 
-**매개변수:**
-
-* `name`:  생성할 큐의 이름
-* `entity`:  큐를 생성할 entity의 이름(선택 사항)입니다. `None`이면 설정된 entity 또는 기본 entity를 사용합니다.
-* `resource_config`:  큐에 사용할 기본 리소스 설정(선택 사항)입니다. 템플릿 변수를 지정하려면 handlebars(예: `{{var}}`)를 사용합니다.
-* `resource_type`:  큐에 사용할 리소스의 유형입니다. &quot;local-container&quot;, &quot;local-process&quot;, &quot;kubernetes&quot;, &quot;sagemaker&quot;, 또는 &quot;gcp-vertex&quot; 중 하나입니다.
-* `template_variables`:  설정과 함께 사용할 템플릿 변수 스키마의 사전입니다.
-* `external_links`:  큐와 함께 사용할 외부 링크의 사전(선택 사항)입니다.
-* `prioritization_mode`:  사용할 우선순위 지정 버전(선택 사항)입니다. &quot;V0&quot; 또는 None입니다.
-
-**반환값:**
-생성되거나 업데이트된 `RunQueue`.
-
-**예외:**
-매개변수 중 하나라도 올바르지 않으면 ValueError가 발생합니다. wandb API 오류가 발생하면 wandb.Error가 발생합니다.
-
-***
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
+* `name`: 생성할 큐의 이름
+* `resource_config`: 큐에 사용할 기본 리소스 설정(선택 사항)입니다. 템플릿 변수를 지정하려면 handlebars(예: `{{var}}`)를 사용합니다.
+* `resource_type`: 큐에 사용할 리소스의 유형입니다. &quot;local-container&quot;, &quot;local-process&quot;, &quot;kubernetes&quot;, &quot;sagemaker&quot;, 또는 &quot;gcp-vertex&quot; 중 하나입니다.
+* `entity`: 큐를 생성할 entity의 이름(선택 사항)입니다. `None`이면 설정된 entity 또는 기본 entity를 사용합니다.
+* `template_variables`: 설정과 함께 사용할 템플릿 변수 스키마의 사전입니다.
+* `external_links`: 큐와 함께 사용할 외부 링크의 사전(선택 사항)입니다.
+* `prioritization_mode`: 사용할 우선순위 지정 버전(선택 사항)입니다. &quot;V0&quot; 또는 None입니다.
 
-### <kbd>방법</kbd> `Api.user`
+### <kbd>방법</kbd> Api.user()
 
 ```python
-user(username_or_email: 'str') → User | None
+self,
+username_or_email: 'str'
 ```
 
 사용자 이름 또는 이메일 주소로 사용자를 조회합니다.
 
 이 함수는 로컬 관리자만 사용할 수 있습니다. 자신의 사용자 객체를 가져오려면 `api.viewer`를 사용하세요.
 
-**매개변수:**
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-* `username_or_email`:  사용자의 사용자 이름 또는 이메일 주소입니다.
+* `username_or_email`: 사용자의 사용자 이름 또는 이메일 주소입니다.
 
-**반환값:**
-사용자를 찾으면 `User` 객체를, 찾지 못하면 None을 반환합니다.
-
-***
-
-
-### <kbd>방법</kbd> `Api.users`
+### <kbd>방법</kbd> Api.users()
 
 ```python
-users(username_or_email: 'str') → list[User]
+self,
+username_or_email: 'str'
 ```
 
 사용자 이름 또는 이메일 주소의 일부를 쿼리해 일치하는 모든 사용자를 반환합니다.
 
 이 함수는 로컬 관리자만 사용할 수 있습니다. 자신의 사용자 객체를 가져오려면 `api.viewer`를 사용하세요.
 
-**매개변수:**
-
-* `username_or_email`:  찾으려는 사용자의 접두사 또는 접미사입니다.
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-**반환값:**
-`User` 객체 배열입니다.
+* `username_or_email`: 찾으려는 사용자의 접두사 또는 접미사입니다.
 
-***
-
-
-### <kbd>방법</kbd> `Api.webhook_integrations`
+### <kbd>방법</kbd> Api.webhook_integrations()
 
 ```python
-webhook_integrations(
-    entity: 'str | None' = None,
-    per_page: 'int' = 50,
-    start: 'str | None' = None
-) → Iterator[WebhookIntegration]
+self,
+entity: 'str | None' = None, *,
+per_page: 'int' = 50,
+start: 'str | None' = None
 ```
 
 entity에 대한 웹훅 인테그레이션 이터레이터를 반환합니다.
 
-**매개변수:**
-
-* `entity`:  인테그레이션을 가져올 대상 entity(예: 팀 이름)입니다.  지정하지 않으면 사용자의 기본 entity가 사용됩니다.
-* `per_page`:  페이지당 가져올 인테그레이션 수입니다.  기본값은 50입니다.  일반적으로 이 값을 변경할 이유는 없습니다.
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-**Yields:**
+* `entity`: 인테그레이션을 가져올 대상 entity입니다(예: 팀 이름). 제공하지 않으면 사용자의 기본 entity를 사용합니다.
+* `per_page`: 페이지별로 가져올 인테그레이션 수입니다. 기본값은 50입니다. 일반적으로 이 값을 변경할 필요는 없습니다.
+* `start`: 
 
-* `Iterator[WebhookIntegration]`:  웹훅 인테그레이션 이터레이터입니다.
+<div id="examples">
+  ##### 예시
+</div>
 
-**예제:**
 팀 &quot;my-team&quot;에 등록된 모든 웹훅 인테그레이션을 조회합니다:
 
 ```python
@@ -1451,4 +1401,4 @@ my_webhooks = [
     for ig in webhook_integrations
     if ig.url_endpoint.startswith("https://my-fake-url.com")
 ]
-``` 
\ No newline at end of file
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/public-api/artifactcollection.mdx b/ko/models/ref/python/public-api/artifactcollection.mdx
index 75c6db8b5d..9308d3dae5 100644
--- a/ko/models/ref/python/public-api/artifactcollection.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/public-api/artifactcollection.mdx
@@ -1,176 +1,117 @@
 ---
 title: ArtifactCollection
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: class
+namespace: wandb.apis.public.artifacts
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/artifacts.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/artifacts.py#L476" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `ArtifactCollection`
+## <kbd>class</kbd> wandb.apis.public.ArtifactCollection
 
 관련된 아티팩트를 그룹으로 나타내는 아티팩트 컬렉션입니다.
 
-**인수:**
-
-* `service_api`:  이 컬렉션에 대한 W&amp;B API 호출을 수행하는 wandb-core 서비스의 인터페이스입니다.
-* `entity`:  프로젝트를 소유한 entity(사용자 또는 팀)입니다.
-* `project`:  아티팩트 컬렉션을 쿼리할 프로젝트 이름입니다.
-* `name`:  아티팩트 컬렉션의 이름입니다.
-* `type`:  아티팩트 컬렉션의 유형입니다(예: &quot;dataset&quot;, &quot;model&quot;).
-* `organization`:  해당하는 경우 조직 이름(선택 사항)입니다.
-* `attrs`:  아티팩트 컬렉션을 초기화하는 속성 매핑(선택 사항)입니다. 제공하지 않으면 초기화 시 객체가 W&amp;B에서 해당 속성을 로드합니다. 
+<div id="properties">
+  ## 속성
+</div>
 
-### <kbd>속성</kbd> ArtifactCollection.aliases
+### <kbd>속성</kbd> aliases
 
 이 컬렉션에 포함된 모든 artifact 버전의 별칭입니다.
 
-**반환값:**
-
-* `list[str]`: aliases 속성 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> ArtifactCollection.created_at
+### <kbd>속성</kbd> created_at
 
 아티팩트 컬렉션이 생성된 날짜입니다.
 
-**반환값:**
-
-* `str`: `created_at` 속성 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> ArtifactCollection.description
-
-artifact collection의 설명입니다.
+### <kbd>속성</kbd> 설명
 
-**반환값:**
+아티팩트 컬렉션의 설명입니다.
 
-* `str | None`: 설명 속성 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>property</kbd> ArtifactCollection.entity
+### <kbd>속성</kbd> entity
 
 프로젝트를 소유하는 entity(사용자 또는 팀)입니다.
 
-**반환값:**
-
-* `str`: entity의 속성 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> ArtifactCollection.id
-
-artifact collection의 고유 식별자입니다.
-
-**반환값:**
-
-* `str`: id 속성 값입니다.
+### <kbd>속성</kbd> id
 
-***
+아티팩트 컬렉션의 고유 식별자입니다.
 
-### <kbd>속성</kbd> ArtifactCollection.name
+### <kbd>속성</kbd> 이름
 
 아티팩트 컬렉션의 이름입니다.
 
-**반환값:**
+### <kbd>속성</kbd> 프로젝트
 
-* `str`: 이름 속성의 값입니다.
+아티팩트 컬렉션이 포함된 프로젝트입니다.
 
-***
+### <kbd>속성</kbd> tags
 
-### <kbd>속성</kbd> ArtifactCollection.project
+아티팩트 컬렉션에 연결된 tags입니다.
 
-artifact collection이 포함된 프로젝트입니다.
-
-**반환값:**
-
-* `str`: 프로젝트의 속성 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> ArtifactCollection.tags
-
-artifact collection에 연결된 tags입니다.
-
-**반환값:**
-
-* `list[str]`: tags 속성 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> ArtifactCollection.type
+### <kbd>속성</kbd> type
 
 아티팩트 컬렉션의 유형입니다.
 
-***
+### <kbd>속성</kbd> updated_at
 
-### <kbd>속성</kbd> ArtifactCollection.updated_at
+아티팩트 컬렉션이 마지막으로 업데이트된 날짜입니다.
 
-artifact collection이 마지막으로 업데이트된 날짜입니다.
+<div id="methods">
+  ## 메서드
+</div>
 
-**반환값:**
-
-* `str | None`: updated&#95;at 속성 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>방법</kbd> `ArtifactCollection.artifacts`
+### <kbd>방법</kbd> ArtifactCollection.artifacts()
 
 ```python
-artifacts(per_page: 'int' = 50, start: 'str | None' = None) → Artifacts
+self,
+per_page: 'int' = 50,
+start: 'str | None' = None
 ```
 
 컬렉션에 있는 모든 아티팩트를 조회합니다.
 
-**인수:**
-
-* `per_page`:  페이지당 가져올 아티팩트 수입니다.
-* `start`:  이전 paginator의 `.cursor` 속성에서 가져온, 이전 쿼리를 다시 시작하기 위한 페이지네이션 커서입니다.
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-***
+* `per_page`: 페이지당 가져올 아티팩트 수입니다.
+* `start`: 이전 paginator의 `.cursor` 속성에서 가져온, 이전 쿼리를 다시 시작하기 위한 페이지네이션 커서입니다.
 
-### <kbd>방법</kbd> `ArtifactCollection.change_type`
+### <kbd>방법</kbd> ArtifactCollection.change_type()
 
 ```python
-change_type(new_type: 'str') → None
+self,
+new_type: 'str'
 ```
 
 사용 중단되었습니다. 대신 `save`로 유형을 직접 변경하세요.
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
+* `new_type`: 
 
-### <kbd>방법</kbd> `ArtifactCollection.delete`
+### <kbd>방법</kbd> ArtifactCollection.delete()
 
 ```python
-delete() → None
+self
 ```
 
-artifact collection 전체를 삭제합니다.
+아티팩트 컬렉션 전체를 삭제합니다.
 
-***
-
-
-### <kbd>방법</kbd> `ArtifactCollection.is_sequence`
+### <kbd>방법</kbd> ArtifactCollection.is_sequence()
 
 ```python
-is_sequence() → bool
+self
 ```
 
-artifact collection이 시퀀스인지 반환합니다.
-
-***
-
+아티팩트 컬렉션이 시퀀스인지 반환합니다.
 
-### <kbd>방법</kbd> `ArtifactCollection.save`
+### <kbd>방법</kbd> ArtifactCollection.save()
 
 ```python
-save() → None
+self
 ```
 
-artifact collection의 변경 사항을 저장합니다.
+아티팩트 컬렉션의 변경 사항을 저장합니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/public-api/artifactcollections.mdx b/ko/models/ref/python/public-api/artifactcollections.mdx
index af6cf6a5e4..eb40660377 100644
--- a/ko/models/ref/python/public-api/artifactcollections.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/public-api/artifactcollections.mdx
@@ -1,38 +1,41 @@
 ---
 title: ArtifactCollections
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: 클래스
+namespace: wandb.apis.public.artifacts
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/artifacts.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/artifacts.py#L283" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `ArtifactCollections`
+## <kbd>클래스</kbd> wandb.apis.public.ArtifactCollections
 
 프로젝트의 특정 유형에 속한 artifact collection입니다.
 
-**매개변수:**
+<div id="methods">
+  ## 메서드
+</div>
+
+### <kbd>방법</kbd> RelayPaginator.convert_objects()
 
-* `service_api`:  이 컬렉션에 대해 W&amp;B API 호출을 수행하는 wandb-core 서비스의 인터페이스입니다.
-* `entity`:  프로젝트를 소유한 entity(사용자 또는 팀)입니다.
-* `project`:  artifact collection을 쿼리할 프로젝트 이름입니다.
-* `type_name`:  collection을 가져올 artifact 유형의 이름입니다.
-* `filters`:  쿼리에 적용할 필터의 선택적 매핑입니다.
-* `order`:  결과 순서를 지정하는 선택적 문자열입니다. `'+'` 접두사가 있으면 오름차순(기본값)으로 정렬하고, `'-'` 접두사가 있으면 내림차순으로 정렬합니다.
-* `per_page`:  페이지당 가져올 artifact collection 수입니다. 기본값은 50입니다. 
+```python
+self
+```
 
-### <kbd>속성</kbd> ArtifactCollections.cursor
+마지막으로 가져온 응답 데이터를 순회되는 객체로 변환합니다.
 
-다음에 가져올 페이지의 시작 지점을 나타내는 불투명한 커서입니다.
+### <kbd>방법</kbd> Paginator.**next**()
 
-이 값은 저장해 두었다가, 이후 페이지 매김된 쿼리에서 `start=`로 전달하여 이 페이지네이터가 멈춘 지점부터 반복을 재개할 수 있습니다.
+```python
+self
+```
 
-**반환값:**
+이터레이터의 다음 항목을 반환합니다. 더 이상 항목이 없으면 StopIteration 예외를 발생시킵니다.
 
-* `str | None`: 커서 속성 값입니다.
+### <kbd>방법</kbd> Paginator.update_variables()
 
-***
+```python
+self
+```
 
-### <kbd>속성</kbd> ArtifactCollections.more
\ No newline at end of file
+다음 페이지를 가져오기 위한 쿼리 변수를 업데이트합니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/public-api/artifactfiles.mdx b/ko/models/ref/python/public-api/artifactfiles.mdx
index c00d77a7b4..c64aa0f10c 100644
--- a/ko/models/ref/python/public-api/artifactfiles.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/public-api/artifactfiles.mdx
@@ -1,38 +1,49 @@
 ---
 title: ArtifactFiles
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: 클래스
+namespace: wandb.apis.public.artifacts
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/artifacts.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/artifacts.py#L1021" />
 
+## <kbd>클래스</kbd> wandb.apis.public.ArtifactFiles
 
-## <kbd>class</kbd> `ArtifactFiles`
+아티팩트 내 파일을 위한 페이지네이터입니다.
 
-아티팩트 내 파일을 위한 페이지네이터입니다. 
+<div id="properties">
+  ## 속성
+</div>
 
-### <kbd>속성</kbd> ArtifactFiles.cursor
+### <kbd>속성</kbd> path
 
-다음에 가져올 페이지의 시작 위치를 나타내는 불투명한 커서입니다.
+아티팩트의 경로를 반환합니다.
 
-이 값은 저장해 두었다가 나중에 페이지가 매겨진 쿼리에서 `start=`로 전달하여, 이 페이지네이터가 멈춘 지점부터 반복을 재개할 수 있습니다.
+<div id="methods">
+  ## 메서드
+</div>
 
-**반환값:**
+### <kbd>방법</kbd> RelayPaginator.convert_objects()
 
-* `str | None`: 커서 속성 값입니다.
+```python
+self
+```
 
-***
+마지막으로 가져온 응답 데이터를 순회할 객체로 변환합니다.
 
-### <kbd>속성</kbd> ArtifactFiles.more
+### <kbd>방법</kbd> Paginator.**next**()
 
-***
+```python
+self
+```
 
-### <kbd>속성</kbd> ArtifactFiles.path
+이터레이터의 다음 항목을 반환합니다. 더 이상 항목이 없으면 StopIteration 예외를 발생시킵니다.
 
-아티팩트의 경로를 반환합니다.
+### <kbd>방법</kbd> Paginator.update_variables()
 
-**반환값:**
+```python
+self
+```
 
-* `list[str]`: 경로 속성 값입니다.
\ No newline at end of file
+다음 페이지를 가져오기 위한 쿼리 변수를 업데이트합니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/public-api/artifacts.mdx b/ko/models/ref/python/public-api/artifacts.mdx
index 349b4c25a1..242962be08 100644
--- a/ko/models/ref/python/public-api/artifacts.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/public-api/artifacts.mdx
@@ -1,44 +1,35 @@
 ---
 title: Artifacts
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: class
+namespace: wandb.apis.public.artifacts
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/artifacts.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/artifacts.py#L844" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `Artifacts`
+## <kbd>class</kbd> wandb.apis.public.Artifacts
 
 프로젝트와 연결된 아티팩트 버전들의 반복 가능한 컬렉션입니다.
 
 선택적으로 필터를 전달하여 특정 기준에 따라 결과를 좁힐 수 있습니다.
 
-**인자(Args):**
-
-* `service_api`: 이러한 아티팩트 버전에 대해 W&amp;B API Call을 수행하는 wandb-core 서비스 인터페이스.
-* `entity`: 프로젝트를 소유한 엔터티(사용자 또는 팀).
-* `project`: 아티팩트를 쿼리할 프로젝트의 이름.
-* `collection_name`: 쿼리할 아티팩트 컬렉션의 이름.
-* `type`: 쿼리할 아티팩트의 유형. 일반적인 예로는 &quot;dataset&quot; 또는 &quot;model&quot;이 있습니다.
-* `filters`: 쿼리에 적용할 선택적 필터 매핑.
-* `order`: 결과 정렬 순서를 지정하는 선택적 문자열. `+` 접두사가 있으면 오름차순(기본값)으로 정렬합니다. `-` 접두사가 있으면 내림차순으로 정렬합니다.
-* `per_page`: 페이지당 가져올 아티팩트 버전 개수. 기본값은 50.
-* `tags`: 태그로 아티팩트를 필터링하기 위한 선택적 문자열 또는 문자열 목록. 
-
-### <kbd>속성</kbd> Artifacts.cursor
-
-다음에 가져올 페이지의 시작 지점을 나타내는 불투명한 커서입니다.
+<div id="methods">
+  ## 메서드
+</div>
 
-이 값은 저장해 두었다가 나중에 페이지가 매겨진 쿼리에서 `start=`로 전달하여, 이 페이지네이터가 멈춘 지점부터 반복을 재개하는 데 사용할 수 있습니다.
+### <kbd>방법</kbd> Paginator.**next**()
 
-**반환값:**
+```python
+self
+```
 
-* `str | None`: 커서 속성 값입니다.
+이터레이터의 다음 항목을 반환합니다. 더 이상 항목이 없으면 StopIteration을 발생시킵니다
 
-***
+### <kbd>방법</kbd> Paginator.update_variables()
 
-### <kbd>property</kbd> Artifacts.more
+```python
+self
+```
 
----
\ No newline at end of file
+다음 페이지를 가져오기 위한 쿼리 변수를 업데이트합니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/public-api/artifacttype.mdx b/ko/models/ref/python/public-api/artifacttype.mdx
index 9a4342d3bf..a198df9c17 100644
--- a/ko/models/ref/python/public-api/artifacttype.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/public-api/artifacttype.mdx
@@ -1,79 +1,65 @@
 ---
 title: ArtifactType
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: class
+namespace: wandb.apis.public.artifacts
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/artifacts.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/artifacts.py#L166" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `ArtifactType`
+## <kbd>클래스</kbd> wandb.apis.public.ArtifactType
 
 지정된 유형에 따라 쿼리 조건을 만족하는 artifact 객체입니다.
 
-**매개변수:**
-
-* `service_api`:  이 artifact 유형에 대해 W&amp;B API 호출을 수행하는 wandb-core 서비스의 인터페이스입니다.
-* `entity`:  프로젝트를 소유한 entity(사용자 또는 팀)입니다.
-* `project`:  artifact 유형을 쿼리할 프로젝트 이름입니다.
-* `type_name`:  artifact 유형의 이름입니다.
-* `attrs`:  ArtifactType을 초기화하는 데 사용할 선택 속성입니다.  생략하면 객체는 초기화 시 W&amp;B에서 속성을 로드합니다. 
+<div id="properties">
+  ## 속성
+</div>
 
-### <kbd>속성</kbd> ArtifactType.id
+### <kbd>속성</kbd> id
 
 artifact 유형의 고유 식별자입니다.
 
-**반환값:**
-
-* `str`: id 속성 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> ArtifactType.name
+### <kbd>속성</kbd> name
 
 artifact 유형의 이름입니다.
 
-**반환값:**
+<div id="methods">
+  ## 메서드
+</div>
 
-* `str`: `name` 속성의 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>방법</kbd> `ArtifactType.collection`
+### <kbd>방법</kbd> ArtifactType.collection()
 
 ```python
-collection(name: 'str') → ArtifactCollection
+self,
+name: 'str'
 ```
 
 이름으로 특정 artifact collection을 조회합니다.
 
-**매개변수:**
-
-* `name` (str): 조회할 artifact collection의 이름입니다.
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-***
+* `name`: 조회할 artifact collection의 이름입니다.
 
-
-### <kbd>방법</kbd> `ArtifactType.collections`
+### <kbd>방법</kbd> ArtifactType.collections()
 
 ```python
-collections(
-    filters: 'Mapping[str, Any] | None' = None,
-    order: 'str | None' = None,
-    per_page: 'int' = 50,
-    start: 'str | None' = None
-) → ArtifactCollections
+self,
+filters: 'Mapping[str, Any] | None' = None,
+order: 'str | None' = None,
+per_page: 'int' = 50,
+start: 'str | None' = None
 ```
 
 이 artifact 유형에 연결된 모든 artifact collection을 조회합니다.
 
-**매개변수:**
-
-* `filters` (dict):  쿼리에 적용할 필터의 선택 사항인 매핑입니다.
-* `order` (str):  결과 순서를 지정하는 선택 사항인 문자열입니다.  `order` 앞에 `+`를 붙이면 오름차순(기본값)입니다.  `order` 앞에 `-`를 붙이면 내림차순입니다.  기본 순서는 collection ID의 내림차순입니다.
-* `per_page` (int):  페이지당 가져올 artifact collection 수입니다.  기본값은 50입니다.
-* `start`:  이전 paginator의 `.cursor` 속성에서 캡처한, 이전 쿼리를 이어서 실행하기 위한 페이지네이션 커서입니다.
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-***
\ No newline at end of file
+* `filters`: 쿼리에 적용할 필터의 선택 사항인 매핑입니다.
+* `order`: 결과 순서를 지정하는 선택 사항인 문자열입니다. `order` 앞에 `+`를 붙이면 오름차순(기본값)입니다. `order` 앞에 `-`를 붙이면 내림차순입니다. 기본 순서는 collection ID의 내림차순입니다.
+* `per_page`: 페이지당 가져올 artifact collection 수입니다. 기본값은 50입니다.
+* `start`: 이전 paginator의 `.cursor` 속성에서 캡처한, 이전 쿼리를 이어서 실행하기 위한 페이지네이션 커서입니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/public-api/artifacttypes.mdx b/ko/models/ref/python/public-api/artifacttypes.mdx
index 9273904fa2..8f0939308a 100644
--- a/ko/models/ref/python/public-api/artifacttypes.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/public-api/artifacttypes.mdx
@@ -1,28 +1,41 @@
 ---
 title: ArtifactTypes
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: class
+namespace: wandb.apis.public.artifacts
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/artifacts.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/artifacts.py#L113" />
 
+## <kbd>class</kbd> wandb.apis.public.ArtifactTypes
 
-## <kbd>class</kbd> `ArtifactTypes`
+특정 프로젝트의 `ArtifactType` 객체를 순회하는 lazy 이터레이터입니다.
 
-특정 프로젝트의 `ArtifactType` 객체를 순회하는 lazy 이터레이터입니다. 
+<div id="methods">
+  ## 메서드
+</div>
 
-### <kbd>속성</kbd> ArtifactTypes.cursor
+### <kbd>방법</kbd> RelayPaginator.convert_objects()
 
-다음에 가져올 페이지의 시작 위치를 가리키는 불투명한 커서입니다.
+```python
+self
+```
 
-이 값은 저장해 두었다가 나중에 페이지네이션된 쿼리에 `start=`로 전달하여, 이 paginator가 멈춘 지점부터 반복을 재개할 수 있습니다.
+마지막으로 가져온 응답 데이터를 순회되는 객체로 변환합니다.
 
-**반환값:**
+### <kbd>방법</kbd> Paginator.**next**()
 
-* `str | None`: cursor 속성 값입니다.
+```python
+self
+```
 
-***
+이터레이터의 다음 항목을 반환합니다. 더 이상 항목이 없으면 StopIteration 예외를 발생시킵니다
 
-### <kbd>속성</kbd> ArtifactTypes.more
\ No newline at end of file
+### <kbd>방법</kbd> Paginator.update_variables()
+
+```python
+self
+```
+
+다음 페이지를 가져오기 위한 쿼리 변수를 업데이트합니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/public-api/automations.mdx b/ko/models/ref/python/public-api/automations.mdx
deleted file mode 100644
index 8661ed6cc5..0000000000
--- a/ko/models/ref/python/public-api/automations.mdx
+++ /dev/null
@@ -1,9 +0,0 @@
----
-title: Automations
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
----
-
-import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
-
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/automations.py" />
diff --git a/ko/models/ref/python/public-api/betareport.mdx b/ko/models/ref/python/public-api/betareport.mdx
index a7615a5582..c43a2a5b74 100644
--- a/ko/models/ref/python/public-api/betareport.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/public-api/betareport.mdx
@@ -1,106 +1,111 @@
 ---
 title: BetaReport
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: 클래스
+namespace: wandb.apis.public.reports
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/reports.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/reports.py#L170" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `BetaReport`
-
-BetaReport는 W&B에서 생성된 리포트와 연관된 클래스입니다. 
-
-리포트의 속성(이름, 설명, 사용자, 스펙, 타임스탬프)에 접근할 수 있게 해주며, 연관된 실행과 섹션을 조회하고 리포트를 HTML로 렌더링하는 메서드를 제공합니다. 
-
-**Attributes:**
-
-- `id` (string):  리포트의 고유 식별자. 
- - `display_name` (string):  사람이 읽기 쉬운 형태의 리포트 표시 이름. 
- - `name` (string):  리포트의 이름. 더 사용자 친화적인 이름에는 `display_name`을 사용하세요. 
- - `description` (string):  리포트에 대한 설명. 
- - `user` (User):  리포트를 생성한 사용자의 정보(username, email)를 담고 있는 딕셔너리. 
- - `spec` (dict):  리포트의 스펙. 
- - `url` (string):  리포트의 URL. 
- - `updated_at` (string):  마지막으로 업데이트된 시각의 타임스탬프. 
- - `created_at` (string):  리포트가 생성된 시각의 타임스탬프. 
-
-### <kbd>방법</kbd> `BetaReport.__init__`
+## <kbd>클래스</kbd> wandb.apis.public.BetaReport
 
 ```python
-__init__(
-    service_api: 'ServiceApi',
-    attrs: 'dict',
-    entity: 'str | None' = None,
-    project: 'str | None' = None
-)
+(service_api: 'ServiceApi',
+attrs: 'dict',
+entity: 'str | None' = None,
+project: 'str | None' = None)
 ```
 
-***
+BetaReport는 W&amp;B에서 생성된 리포트와 연관된 클래스입니다.
 
-### <kbd>속성</kbd> BetaReport.created_at
+리포트의 속성(이름, 설명, 사용자, 스펙, 타임스탬프)에 접근할 수 있게 해주며, 연관된 실행과 섹션을 조회하고 리포트를 HTML로 렌더링하는 메서드를 제공합니다.
 
----
+<div id="args">
+  ## 인수
+</div>
 
-### <kbd>property</kbd> BetaReport.description
+* `service_api`:
+* `attrs`:
+* `entity`:
+* `project`: 
 
----
+<div id="attributes">
+  ## 속성
+</div>
 
-### <kbd>property</kbd> BetaReport.display_name
+* `id` (`string`): 리포트의 고유 식별자입니다.
+* `display_name` (`string`): 리포트의 사람이 읽기 쉬운 표시 이름입니다.
+* `name` (`string`): 리포트의 이름입니다. 사용자에게 더 친숙한 이름을 사용하려면 `display_name`을 사용하세요.
+* `description` (`string`): 리포트의 설명입니다.
+* `user` (`User`): 리포트를 생성한 사용자의 정보(사용자 이름, 이메일)가 포함된 딕셔너리입니다.
+* `spec` (`dict`): 리포트의 spec입니다.
+* `url` (`string`): 리포트의 URL입니다.
+* `updated_at` (`string`): 마지막으로 업데이트된 Timestamp입니다.
+* `created_at` (`string`): 리포트가 생성된 시점의 Timestamp입니다.
 
----
+<div id="attributes">
+  ## 속성
+</div>
 
-### <kbd>property</kbd> BetaReport.id
+### <kbd>속성</kbd> created_at
 
----
+### <kbd>속성</kbd> 설명
 
-### <kbd>속성</kbd> BetaReport.name
+### <kbd>속성</kbd> display_name
 
----
+### <kbd>속성</kbd> id
 
-### <kbd>property</kbd> BetaReport.sections
+### <kbd>속성</kbd> 이름
 
-보고서의 패널 섹션(그룹)을 가져옵니다. 
+### <kbd>속성</kbd> sections
 
----
-
-### <kbd>property</kbd> BetaReport.spec
-
----
-
-### <kbd>property</kbd> BetaReport.updated_at
+리포트의 패널 섹션(그룹)을 가져옵니다.
 
----
+### <kbd>속성</kbd> 사양
 
-### <kbd>property</kbd> BetaReport.url
+### <kbd>속성</kbd> updated_at
 
----
+### <kbd>속성</kbd> url
 
-### <kbd>property</kbd> BetaReport.user
+### <kbd>속성</kbd> user
 
----
+<div id="methods">
+  ## 메서드
+</div>
 
-### <kbd>method</kbd> `BetaReport.runs`
+### <kbd>방법</kbd> BetaReport.runs()
 
 ```python
-runs(
-    section: 'dict[str, Any]',
-    per_page: 'int' = 50,
-    only_selected: 'bool' = True
-) → public.Runs
+self,
+section: 'dict[str, Any]',
+per_page: 'int' = 50,
+only_selected: 'bool' = True
 ```
 
 리포트의 특정 섹션에 연관된 실행을 가져옵니다.
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
+* `section`:
+* `per_page`:
+* `only_selected`: 
 
-### <kbd>메서드</kbd> `BetaReport.to_html`
+### <kbd>방법</kbd> BetaReport.to_html()
 
 ```python
-to_html(height: 'int' = 1024, hidden: 'bool' = False) → str
+self,
+height: 'int' = 1024,
+hidden: 'bool' = False
 ```
 
 이 리포트를 표시하는 iframe을 포함한 HTML을 생성합니다.
+
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
+
+* `height`:
+* `hidden`: 
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/public-api/downloadhistoryresult.mdx b/ko/models/ref/python/public-api/downloadhistoryresult.mdx
index 9f73f160e3..cb76deaa52 100644
--- a/ko/models/ref/python/public-api/downloadhistoryresult.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/public-api/downloadhistoryresult.mdx
@@ -1,30 +1,35 @@
 ---
 title: DownloadHistoryResult
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: 클래스
+namespace: wandb.apis.public.runhistory.downloads
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/runhistory/downloads.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/runhistory/downloads.py#L26" />
 
+## <kbd>클래스</kbd> wandb.apis.public.DownloadHistoryResult
 
-## <kbd>class</kbd> `DownloadHistoryResult`
+```python
+paths: 'list[pathlib.Path]',
+contains_live_data: 'bool',
+errors: 'dict[pathlib.Path, str] | None' = None
+```
 
-run의 이력 내보내기 다운로드 결과입니다.
+run 이력 내보내기를 다운로드한 결과입니다.
 
-**속성:**
+<div id="args">
+  ## 인수
+</div>
 
-* `paths`:  다운로드된 이력 파일의 경로입니다.
-* `errors`:  다운로드에 실패한 파일의 경로를 오류 메시지에 매핑한 사전입니다. 모든 다운로드가 성공한 경우에는 None입니다.
-* `contains_live_data`:  run에 아직 parquet 파일로 내보내지 않은 라이브 데이터가 포함되어 있는지 여부입니다. 
+* `paths`:
+* `contains_live_data`:
+* `errors`: 
 
-### <kbd>메서드</kbd> `DownloadHistoryResult.__init__`
+<div id="attributes">
+  ## 속성
+</div>
 
-```python
-__init__(
-    paths: 'list[pathlib.Path]',
-    contains_live_data: 'bool',
-    errors: 'dict[pathlib.Path, str] | None' = None
-) → None
-```
+* `paths`: 다운로드된 이력 파일의 경로입니다.
+* `errors`: 다운로드에 실패한 파일의 경로를 오류 메시지에 매핑한 사전입니다. 모든 다운로드가 성공한 경우에는 None입니다.
+* `contains_live_data`: run에 아직 parquet 파일로 내보내지 않은 라이브 데이터가 포함되어 있는지 여부입니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/public-api/file.mdx b/ko/models/ref/python/public-api/file.mdx
index 61a7ae6077..6eff8cafed 100644
--- a/ko/models/ref/python/public-api/file.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/public-api/file.mdx
@@ -1,15 +1,14 @@
 ---
 title: File
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: class
+namespace: wandb.apis.public.files
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/files.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/files.py#L245" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `File`
+## <kbd>class</kbd> wandb.apis.public.File
 
 W&amp;B에 저장된 파일입니다.
 
@@ -27,66 +26,47 @@ W&amp;B에 저장된 단일 파일을 나타냅니다. 파일 메타데이터에
 * updated&#95;at (str): 마지막 업데이트의 타임스탬프
 * path&#95;uri (str): 버킷 내 파일 경로이며, 현재 S3 객체 및 레퍼런스 파일에만 사용할 수 있습니다.
 
-**매개변수:**
-
-* `service_api`:  W&amp;B를 쿼리하는 데 사용할 서비스 API 인스턴스
-* `attrs` (dict):  파일을 정의하는 속성 딕셔너리
-* `run`:  파일이 포함된 run 객체 
+<div id="properties">
+  ## 속성
+</div>
 
-### <kbd>속성</kbd> File.path_uri
+### <kbd>속성</kbd> path_uri
 
 저장소 버킷에 있는 파일의 URI 경로를 반환합니다.
 
-**반환값:**
-
-* `str`: 파일이 S3에 저장되어 있으면 S3 URI(예: &#39;s3://bucket/path/to/file&#39;), 레퍼런스 파일이면 직접 URL, 사용할 수 없으면 빈 문자열입니다.
-
-**반환값:**
-
-* `str`: path&#95;uri 속성 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> File.size
+### <kbd>속성</kbd> size
 
 파일 크기를 바이트 단위로 반환합니다.
 
-**반환값:**
-
-* `int`: 크기 속성의 값입니다.
-
-***
+<div id="methods">
+  ## 메서드
+</div>
 
-### <kbd>방법</kbd> `File.delete`
+### <kbd>방법</kbd> File.delete()
 
 ```python
-delete() → None
+self
 ```
 
 W&amp;B 서버에서 파일을 삭제합니다.
 
-***
-
-
-### <kbd>방법</kbd> `File.download`
+### <kbd>방법</kbd> File.download()
 
 ```python
-download(
-    root: 'str' = '.',
-    replace: 'bool' = False,
-    exist_ok: 'bool' = False,
-    api: 'Api | None' = None
-) → io.TextIOWrapper
+self,
+root: 'str' = '.',
+replace: 'bool' = False,
+exist_ok: 'bool' = False,
+api: 'Api | None' = None
 ```
 
 wandb 서버에서 run이 이전에 저장한 파일을 다운로드합니다.
 
-**매개변수:**
-
-* `root`:  파일을 저장할 로컬 디렉터리입니다. 기본값은 현재 작업 디렉터리(&quot;.&quot;)입니다.
-* `replace`:  `True`이면 로컬 파일이 이미 존재할 경우 다운로드한 파일로 덮어씁니다. 기본값은 `False`입니다.
-* `exist_ok`:  `True`이면 파일이 이미 존재해도 ValueError를 발생시키지 않으며, `replace=True`가 아닌 한 다시 다운로드하지 않습니다. 기본값은 `False`입니다.
-* `api`:  지정한 경우, 파일을 다운로드하는 데 사용할 `Api` 인스턴스입니다.
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-**예외:**
-파일이 이미 존재하고 `replace=False`이며 `exist_ok=False`이면 `ValueError`를 발생시킵니다.
+* `root`: 파일을 저장할 로컬 디렉터리입니다. 기본값은 현재 작업 디렉터리(&quot;.&quot;)입니다.
+* `replace`: `True`이면 로컬 파일이 이미 존재할 경우 다운로드한 파일로 덮어씁니다. 기본값은 `False`입니다.
+* `exist_ok`: `True`이면 파일이 이미 존재해도 ValueError를 발생시키지 않으며, `replace=True`가 아닌 한 다시 다운로드하지 않습니다. 기본값은 `False`입니다.
+* `api`: 지정한 경우, 파일을 다운로드하는 데 사용할 `Api` 인스턴스입니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/public-api/files.mdx b/ko/models/ref/python/public-api/files.mdx
index 6813153b1a..762587b195 100644
--- a/ko/models/ref/python/public-api/files.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/public-api/files.mdx
@@ -1,20 +1,42 @@
 ---
 title: Files
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: class
+namespace: wandb.apis.public.files
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/files.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/files.py#L78" />
 
-## <kbd>class</kbd> `Files`
+## <kbd>class</kbd> wandb.apis.public.Files
+
+```python
+(service_api: 'ServiceApi',
+run: 'Run',
+names: 'list[str] | None' = None,
+per_page: 'int' = 50,
+upload: 'bool' = False,
+pattern: 'str | None' = None)
+```
 
 `File` 객체 컬렉션에 대한 lazy 이터레이터입니다.
 
 run 중에 W&amp;B에 업로드된 파일에 접근하고 관리합니다. 많은 파일 컬렉션을 순회할 때 페이지네이션을 자동으로 처리합니다.
 
-**예시:**
+<div id="args">
+  ## 인수
+</div>
+
+* `service_api`: W&amp;B를 쿼리하는 데 사용할 서비스 API 인스턴스
+* `run`: 파일이 포함된 run 객체
+* `names`: 파일을 필터링할 파일 이름 목록
+* `per_page`: 페이지당 가져올 파일 수
+* `upload`: `True`이면 각 파일의 upload URL을 가져옵니다
+* `pattern`: W&amp;B에서 파일을 반환할 때 매칭할 패턴입니다. 이 패턴은 mySQL의 LIKE 구문을 사용하므로, .json으로 끝나는 모든 파일과 매칭하려면 &quot;%.json&quot;을 사용합니다. names와 pattern이 모두 지정되면 ValueError가 발생합니다.
+
+<div id="examples">
+  ## 예시
+</div>
 
 ```python
 from wandb.apis.public.files import Files
@@ -28,42 +50,22 @@ files = run.files()
 
 # 파일 순회
 for file in files:
-     print(file.name)
-     print(file.url)
-     print(file.size)
-
-     # 파일 다운로드
-     file.download(root="download_directory", replace=True)
-``` 
-
-### <kbd>방법</kbd> `Files.__init__`
+    print(file.name)
+    print(file.url)
+    print(file.size)
 
-```python
-__init__(
-    service_api: 'ServiceApi',
-    run: 'Run',
-    names: 'list[str] | None' = None,
-    per_page: 'int' = 50,
-    upload: 'bool' = False,
-    pattern: 'str | None' = None
-)
+    # 파일 다운로드
+    file.download(root="download_directory", replace=True)
 ```
 
-`File` 객체 컬렉션에 대한 lazy 이터레이터를 초기화합니다.
-
-파일은 필요할 때 W&amp;B 서버에서 페이지 단위로 조회됩니다.
-
-**매개변수:**
+<div id="methods">
+  ## 메서드
+</div>
 
-* `service_api`:  W&amp;B를 쿼리하는 데 사용할 서비스 API 인스턴스
-* `run`:  파일이 포함된 run 객체
-* `names` (목록, 선택):  파일을 필터링할 파일 이름 목록
-* `per_page` (int, 선택):  페이지당 가져올 파일 수
-* `upload` (bool, 선택):  `True`이면 각 파일의 upload URL을 가져옵니다
-* `pattern` (str, 선택):  W&amp;B에서 파일을 반환할 때 매칭할 패턴입니다. 이 패턴은 mySQL의 LIKE 구문을 사용하므로, .json으로 끝나는 모든 파일과 매칭하려면 &quot;%.json&quot;을 사용합니다. names와 pattern이 모두 지정되면 ValueError가 발생합니다.
+### <kbd>방법</kbd> Paginator.**next**()
 
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Files.length
+```python
+self
+```
 
-***
\ No newline at end of file
+이터레이터의 다음 항목을 반환합니다. 더 이상 반환할 항목이 없으면 StopIteration을 발생시킵니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/public-api/incompleterunhistoryerror.mdx b/ko/models/ref/python/public-api/incompleterunhistoryerror.mdx
index 555d1f8400..5415d18bfd 100644
--- a/ko/models/ref/python/public-api/incompleterunhistoryerror.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/public-api/incompleterunhistoryerror.mdx
@@ -1,16 +1,49 @@
 ---
 title: IncompleteRunHistoryError
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: 클래스
+namespace: wandb.apis.public.runhistory.downloads
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/runhistory/downloads.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/runhistory/downloads.py#L18" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `IncompleteRunHistoryError`
+## <kbd>클래스</kbd> wandb.apis.public.IncompleteRunHistoryError
 
 run 이력에 누락된 내용이 있을 때 발생합니다.
 
-불완전한 이력은 일부 데이터가 아직 parquet 파일로 내보내지지 않은 경우에 발생하며, 일반적으로 run이 아직 진행 중이기 때문입니다. 
\ No newline at end of file
+불완전한 이력은 일부 데이터가 아직 parquet 파일로 내보내지지 않은 경우에 발생하며, 일반적으로 run이 아직 진행 중이기 때문입니다.
+
+<div id="methods">
+  ## 메서드
+</div>
+
+### <kbd>방법</kbd> BaseException.add_note()
+
+```python
+(self, object, /)
+```
+
+Exception.add&#95;note(note) --
+예외에 메모를 추가합니다
+
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
+
+* `object`: 
+
+### <kbd>방법</kbd> BaseException.with_traceback()
+
+```python
+(self, object, /)
+```
+
+Exception.with&#95;traceback(tb) --
+self의 **traceback**를 tb로 설정한 후 self를 반환합니다.
+
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
+
+* `object`: 
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/public-api/member.mdx b/ko/models/ref/python/public-api/member.mdx
index 95938f8dde..eda78800c7 100644
--- a/ko/models/ref/python/public-api/member.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/public-api/member.mdx
@@ -1,39 +1,39 @@
 ---
 title: Member
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: 클래스
+namespace: wandb.apis.public.teams
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/teams.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/teams.py#L24" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `Member`
-
-팀 구성원입니다.
-
-### <kbd>방법</kbd> `Member.__init__`
+## <kbd>클래스</kbd> wandb.apis.public.Member
 
 ```python
-__init__(service_api: 'ServiceApi', team: 'str', attrs: 'Mapping[str, Any]')
+(service_api: 'ServiceApi',
+team: 'str',
+attrs: 'Mapping[str, Any]')
 ```
 
-**매개변수:**
+팀에 속한 구성원입니다.
 
-* `service_api`:  W&amp;B를 쿼리하는 데 사용할 서비스 API 인스턴스
-* `team` (str):  이 구성원이 속한 팀 이름
-* `attrs` (dict):  구성원의 속성
+<div id="args">
+  ## 인수
+</div>
 
-***
+* `service_api`: W&amp;B를 쿼리하는 데 사용할 서비스 API 인스턴스
+* `team`: 이 구성원이 속한 팀 이름
+* `attrs`: 구성원의 속성
 
-### <kbd>방법</kbd> `Member.delete`
+<div id="methods">
+  ## 메서드
+</div>
+
+### <kbd>방법</kbd> Member.delete()
 
 ```python
-delete()
+(self)
 ```
 
-팀에서 구성원을 제거합니다.
-
-**반환값:**
-성공 여부를 나타내는 불리언 값
+팀에서 구성원을 제거합니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/public-api/organization.mdx b/ko/models/ref/python/public-api/organization.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..964715e99a
--- /dev/null
+++ b/ko/models/ref/python/public-api/organization.mdx
@@ -0,0 +1,32 @@
+---
+title: 조직
+kind: 클래스
+namespace: wandb.apis.public.organizations
+---
+
+import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
+
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/organizations.py#LNone" />
+
+## <kbd>클래스</kbd> wandb.apis.public.Organization
+
+```python
+service_api: 'InitVar[ServiceApi]', *,
+id: 'GQLId',
+name: 'str',
+org_entity: '_OrgEntity'
+```
+
+W&amp;B 조직의 읽기 전용 표현입니다.
+
+사용자가 이 클래스를 직접 인스턴스화할 필요는 없습니다. 기존 조직을 가져오려면
+`wandb.Api().organization()`을 사용하세요.
+
+<div id="args">
+  ## 인수
+</div>
+
+* `service_api`:
+* `id`:
+* `name`:
+* `org_entity`: 
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/public-api/project.mdx b/ko/models/ref/python/public-api/project.mdx
index 473af70ce1..ff7034fb19 100644
--- a/ko/models/ref/python/public-api/project.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/public-api/project.mdx
@@ -1,129 +1,104 @@
 ---
 title: 프로젝트
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: 클래스
+namespace: wandb.apis.public.projects
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/projects.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/projects.py#L142" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `Project`
-
-프로젝트는 run의 네임스페이스입니다.
-
-### <kbd>방법</kbd> `Project.__init__`
+## <kbd>클래스</kbd> wandb.apis.public.Project
 
 ```python
-__init__(
-    service_api: 'ServiceApi',
-    entity: 'str',
-    project: 'str',
-    attrs: 'Mapping[str, Any]'
-) → Project
+service_api: 'ServiceApi',
+entity: 'str',
+project: 'str',
+attrs: 'Mapping[str, Any]'
 ```
 
-**매개변수:**
-
-* `service_api`:  이 프로젝트에 대해 W&amp;B API Call을 수행하는 wandb-core 서비스의 인터페이스입니다.
-* `name` (str):  프로젝트 이름입니다.
-* `entity` (str):  프로젝트를 소유한 entity의 이름입니다.
-
-entity에 속한 단일 프로젝트입니다.
+프로젝트는 Runs의 네임스페이스입니다.
 
-**매개변수:**
+<div id="args">
+  ## 매개변수
+</div>
 
-* `service_api`:  W&amp;B를 쿼리하는 데 사용하는 서비스 API입니다.
-* `entity`:  프로젝트를 소유한 entity입니다.
-* `project`:  쿼리할 프로젝트의 이름입니다.
-* `attrs`:  프로젝트의 속성입니다.
+* `service_api`: W&amp;B를 쿼리하는 데 사용하는 서비스 API입니다.
+* `entity`: 프로젝트를 소유한 entity입니다.
+* `project`: 쿼리할 프로젝트의 이름입니다.
+* `attrs`: 프로젝트의 속성입니다.
 
-***
+<div id="properties">
+  ## 속성
+</div>
 
-### <kbd>속성</kbd> Project.id
+### <kbd>속성</kbd> id
 
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Project.owner
+### <kbd>속성</kbd> owner
 
 프로젝트 소유자를 User 객체로 반환합니다.
 
-**예외:**
-
-* `ValueError`: 프로젝트의 사용자 정보를 찾을 수 없는 경우.
-
-**반환값:**
-
-* `public.User`: 소유자 속성 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Project.path
+### <kbd>속성</kbd> path
 
 프로젝트의 경로를 반환합니다. 경로는 entity와 프로젝트 이름을 포함하는 목록입니다.
 
-**반환값:**
-
-* `list[str]`: 경로 속성 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Project.url
+### <kbd>속성</kbd> url
 
 프로젝트의 URL을 반환합니다.
 
-**반환값:**
-
-* `str`: URL 속성 값입니다.
+<div id="methods">
+  ## 메서드
+</div>
 
-***
-
-### <kbd>방법</kbd> `Project.artifacts_types`
+### <kbd>방법</kbd> Project.artifacts_types()
 
 ```python
-artifacts_types(per_page: 'int' = 50) → public.ArtifactTypes
+self,
+per_page: 'int' = 50
 ```
 
 이 프로젝트에 연결된 모든 artifact 유형을 반환합니다.
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
+* `per_page`: 
 
-### <kbd>방법</kbd> `Project.collections`
+### <kbd>방법</kbd> Project.collections()
 
 ```python
-collections(
-    filters: 'Mapping[str, Any] | None' = None,
-    order: 'str | None' = None,
-    per_page: 'int' = 50
-) → public.ProjectArtifactCollections
+self,
+filters: 'Mapping[str, Any] | None' = None,
+order: 'str | None' = None,
+per_page: 'int' = 50
 ```
 
 이 프로젝트와 연결된 모든 artifact collection을 반환합니다.
 
-**매개변수:**
-
-* `filters`:  쿼리에 적용할 필터의 선택적 매핑입니다.
-* `order`:  결과 순서를 지정하는 선택적 문자열입니다.  `order` 앞에 `+`를 붙이면 오름차순(기본값)이고, `-`를 붙이면 내림차순입니다.
-* `per_page`:  페이지당 가져올 artifact collection의 수입니다.  기본값은 50입니다.
-
-***
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
+* `filters`: 쿼리에 적용할 필터의 선택적 매핑입니다.
+* `order`: 결과 순서를 지정하는 선택적 문자열입니다. `order` 앞에 `+`를 붙이면 오름차순(기본값)이고, `-`를 붙이면 내림차순입니다.
+* `per_page`: 페이지당 가져올 artifact collection의 수입니다. 기본값은 50입니다.
 
-### <kbd>방법</kbd> `Project.sweeps`
+### <kbd>방법</kbd> Project.sweeps()
 
 ```python
-sweeps(per_page: 'int' = 50) → Sweeps
+self,
+per_page: 'int' = 50,
+filters: 'dict[str, Any] | None' = None,
+order: 'str | None' = None
 ```
 
 이 프로젝트의 Sweeps를 페이지로 나누어 반환합니다.
 
-**매개변수:**
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
 * `per_page`: API 요청당 가져올 sweep 수입니다.
-
-**반환값:**
-반복 가능한 `Sweep` 객체 모음인 `Sweeps` 객체입니다.
-
-***
+* `filters`: (dict) Runs 필터를 사용해 특정 sweep을 조회하기 위한 쿼리입니다. 자세한 내용은 wandb/apis/public/api.py:runs를 참조하세요.
+* `order`: 
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/public-api/projectartifactcollections.mdx b/ko/models/ref/python/public-api/projectartifactcollections.mdx
index 48320c199a..a1a661c627 100644
--- a/ko/models/ref/python/public-api/projectartifactcollections.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/public-api/projectartifactcollections.mdx
@@ -1,36 +1,41 @@
 ---
 title: ProjectArtifactCollections
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: 클래스
+namespace: wandb.apis.public.artifacts
 ---
 
 import { GitHubLink } from "/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx"
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/artifacts.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/artifacts.py#L381" />
 
-## <kbd>class</kbd> `ProjectArtifactCollections`
+## <kbd>클래스</kbd> wandb.apis.public.ProjectArtifactCollections
 
 프로젝트에 속한 artifact collection입니다.
 
-**매개변수:**
+<div id="methods">
+  ## 메서드
+</div>
 
-* `service_api`:  이 컬렉션에 대해 W&amp;B API Call을 수행하는 wandb-core 서비스의 인터페이스입니다.
-* `entity`:  프로젝트를 소유한 entity(사용자 또는 팀)입니다.
-* `project`:  artifact collection을 쿼리할 프로젝트 이름입니다.
-* `filters`:  쿼리에 적용할 필터의 매핑입니다(선택 사항).
-* `order`:  결과 순서를 지정하는 문자열입니다(선택 사항). `+` 접두사가 있으면 오름차순(기본값)으로 정렬되고, `-` 접두사가 있으면 내림차순으로 정렬됩니다.
-* `per_page`:  페이지당 가져올 artifact collection 수입니다. 기본값은 50입니다. 
+### <kbd>방법</kbd> RelayPaginator.convert_objects()
 
-### <kbd>속성</kbd> ProjectArtifactCollections.cursor
+```python
+self
+```
 
-다음에 가져올 페이지의 시작 위치를 나타내는 불투명 커서입니다.
+마지막으로 가져온 응답 데이터를 순회할 객체로 변환합니다.
 
-이 값은 저장해 두었다가 나중에 페이지가 매겨진 쿼리의 `start=`에 전달하면, 이 paginator가 멈춘 지점부터 반복을 재개할 수 있습니다.
+### <kbd>방법</kbd> Paginator.**next**()
 
-**반환값:**
+```python
+self
+```
 
-* `str | None`: 커서 속성 값입니다.
+이터레이터의 다음 항목을 반환합니다. 더 이상 항목이 없으면 StopIteration 예외를 발생시킵니다.
 
-***
+### <kbd>방법</kbd> Paginator.update_variables()
 
-### <kbd>속성</kbd> ProjectArtifactCollections.more
\ No newline at end of file
+```python
+self
+```
+
+다음 페이지를 가져올 때 사용할 쿼리 변수를 업데이트합니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/public-api/projects.mdx b/ko/models/ref/python/public-api/projects.mdx
index cf966fc477..f0828bb100 100644
--- a/ko/models/ref/python/public-api/projects.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/public-api/projects.mdx
@@ -1,37 +1,36 @@
 ---
 title: Projects
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: class
+namespace: wandb.apis.public.projects
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/projects.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/projects.py#L56" />
 
+## <kbd>class</kbd> wandb.apis.public.Projects
 
-## <kbd>class</kbd> `Projects`
+```python
+service_api: 'ServiceApi',
+entity: 'str',
+per_page: 'int' = 50
+```
 
-`Project` 객체들을 순회하는 지연(lazy) 이터레이터입니다. 
+`Project` 객체들을 순회하는 지연(lazy) 이터레이터입니다.
 
 엔터티가 생성하고 저장한 프로젝트들에 접근하기 위한 이터러블 인터페이스입니다.
 
-### <kbd>메서드</kbd> `Projects.__init__`
-
-```python
-__init__(
-    service_api: 'ServiceApi',
-    entity: 'str',
-    per_page: 'int' = 50
-) → Projects
-```
-
-**인수:**
+<div id="args">
+  ## 인수
+</div>
 
-* `service_api`:  이 컬렉션에 대해 W&amp;B API 호출을 수행하는 wandb-core 서비스 인터페이스입니다.
-* `entity` (str):  프로젝트를 가져올 엔터티 이름(사용자 이름 또는 팀)입니다.
-* `per_page` (int):  요청당 가져올 프로젝트 수입니다(기본값은 50).
+* `service_api`:  이 컬렉션에 대해 W&amp;B API 호출을 수행하는 wandb-core 서비스의 인터페이스입니다.
+* `entity`:  프로젝트를 소유한 엔터티입니다.
+* `per_page`:  API에 대한 각 요청마다 가져올 프로젝트 수입니다.
 
-**예제:**
+<div id="examples">
+  ## 예시
+</div>
 
 ```python
 from wandb.apis.public.api import Api
@@ -47,26 +46,30 @@ for project in projects:
     print(f"- Is benchmark: {project.is_benchmark}")
 ```
 
-`Project` 객체의 이터러블한 컬렉션입니다.
+<div id="methods">
+  ## 메서드
+</div>
 
-**인수:**
+### <kbd>방법</kbd> RelayPaginator.convert_objects()
 
-* `service_api`:  이 컬렉션에 대해 W&amp;B API 호출을 수행하는 wandb-core 서비스의 인터페이스입니다.
-* `entity`:  프로젝트를 소유한 엔터티입니다.
-* `per_page`:  API에 대한 각 요청마다 가져올 프로젝트 수입니다.
-
-***
+```python
+self
+```
 
-### <kbd>속성</kbd> Projects.cursor
+마지막으로 가져온 응답 데이터를 반복 처리되는 객체로 변환합니다.
 
-다음에 가져올 페이지의 시작 위치를 나타내는 불투명한 커서입니다.
+### <kbd>방법</kbd> Paginator.**next**()
 
-이 값은 저장해 두었다가 이후 페이지네이션된 쿼리에서 `start=`로 전달해, 이 페이지네이터가 멈춘 지점부터 반복을 재개할 수 있습니다.
+```python
+self
+```
 
-**반환값:**
+이터레이터의 다음 항목을 반환합니다. 더 이상 항목이 없으면 StopIteration 예외를 발생시킵니다.
 
-* `str | None`: 커서 속성 값입니다.
+### <kbd>방법</kbd> Paginator.update_variables()
 
-***
+```python
+self
+```
 
-### <kbd>속성</kbd> Projects.more
\ No newline at end of file
+다음 페이지를 가져오기 위한 쿼리 변수를 업데이트합니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/public-api/registry.mdx b/ko/models/ref/python/public-api/registry.mdx
index 251c768c9b..5b3f95bba3 100644
--- a/ko/models/ref/python/public-api/registry.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/public-api/registry.mdx
@@ -1,206 +1,128 @@
 ---
 title: 레지스트리
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: 클래스
+namespace: wandb.apis.public.registries.registry
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/registries/registry.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/registries/registry.py#L38" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `Registry`
-
-레지스트리의 개별 레지스트리입니다. 
-
-### <kbd>방법</kbd> `Registry.__init__`
+## <kbd>클래스</kbd> wandb.apis.public.Registry
 
 ```python
-__init__(
-    service_api: 'ServiceApi',
-    organization: 'str',
-    entity: 'str',
-    name: 'str',
-    attrs: 'RegistryFragment | None' = None
-)
+(service_api: 'ServiceApi',
+organization: 'str',
+entity: 'str',
+name: 'str',
+attrs: 'RegistryFragment | None' = None)
 ```
 
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Registry.allow_all_artifact_types
-
-레지스트리에서 모든 artifact 유형을 허용하는지 여부를 반환합니다.
-
-`True`이면 모든 유형의 artifact를 추가할 수 있습니다. `False`이면 `artifact_types`에 나열된 유형의 artifact만 허용됩니다.
+레지스트리 내 개별 레지스트리입니다.
 
-**반환값:**
-
-* `bool`: `allow_all_artifact_types` 속성 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Registry.artifact_types
-
-레지스트리에서 허용되는 artifact 유형을 반환합니다.
-
-`allow_all_artifact_types`가 `True`이면 `artifact_types`는 이전에 저장되었거나 현재 레지스트리에서 사용 중인 유형을 반영합니다. `allow_all_artifact_types`가 `False`이면 artifact는 `artifact_types`에 있는 유형으로 제한됩니다.
+<div id="args">
+  ## 인수
+</div>
 
-**참고:**
+* `service_api`:
+* `organization`:
+* `entity`:
+* `name`:
+* `attrs`: 
 
-> 이전에 저장된 artifact 유형은 제거할 수 없습니다.
+<div id="properties">
+  ## 속성
+</div>
 
-**예시:**
+### <kbd>속성</kbd> allow_all_artifact_types
 
-```python
-import wandb
+레지스트리에서 모든 아티팩트 유형을 허용하는지 여부를 반환합니다.
 
-registry = wandb.Api().create_registry()
-registry.artifact_types.append("model")
-registry.save()  # 저장 후에는 artifact 유형 `model`을 제거할 수 없습니다
-registry.artifact_types.append("accidentally_added")
-registry.artifact_types.remove(
-     "accidentally_added"
-)  # 유형은 저장되기 전에만 제거할 수 있습니다
-```
+`True`이면 모든 유형의 아티팩트를 추가할 수 있습니다. `False`이면 `artifact_types`에 나열된 유형의 아티팩트만 허용됩니다.
 
-**반환값:**
+### <kbd>속성</kbd> artifact_types
 
-* `AddOnlyArtifactTypesList`: artifact&#95;types 속성 값입니다.
+레지스트리에서 허용되는 아티팩트 유형을 반환합니다.
 
-***
+`allow_all_artifact_types`가 `True`이면 `artifact_types`는 이전에 저장되었거나 현재 레지스트리에서 사용 중인 유형을 반영합니다.
+`allow_all_artifact_types`가 `False`이면 아티팩트는 `artifact_types`에 있는 유형으로 제한됩니다.
 
+참고:
+이전에 저장된 아티팩트 유형은 제거할 수 없습니다.
 
-### <kbd>속성</kbd> Registry.created_at
+### <kbd>속성</kbd> created_at
 
 레지스트리가 생성된 시점을 나타내는 타임스탬프입니다.
 
-**반환값:**
-
-* `str`: `created_at` 속성 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Registry.description
+### <kbd>속성</kbd> 설명
 
 레지스트리에 대한 설명입니다.
 
-**반환값:**
-
-* `str | None`: 설명 속성의 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Registry.entity
+### <kbd>속성</kbd> entity
 
 레지스트리의 조직 entity입니다.
 
-**반환값:**
-
-* `str`: entity 속성 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Registry.full_name
+### <kbd>속성</kbd> full_name
 
 `wandb-registry-` 접두사를 포함한 레지스트리의 전체 이름입니다.
 
-**반환값:**
-
-* `str`: `full_name` 속성 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Registry.id
+### <kbd>속성</kbd> id
 
 이 레지스트리의 고유 ID입니다.
 
-**반환값:**
-
-* `str`: `id` 속성 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Registry.name
+### <kbd>속성</kbd> name
 
 `wandb-registry-` 접두사를 제외한 레지스트리 이름입니다.
 
-**반환값:**
-
-* `str`: `name` 속성 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Registry.organization
+### <kbd>속성</kbd> 조직
 
 레지스트리의 조직 이름입니다.
 
-**반환값:**
-
-* `str`: 조직 속성의 값입니다.
-
-***
+### <kbd>속성</kbd> path
 
-### <kbd>속성</kbd> Registry.path
+### <kbd>속성</kbd> updated_at
 
-***
+레지스트리가 마지막으로 업데이트된 타임스탬프입니다.
 
-### <kbd>속성</kbd> Registry.updated_at
-
-레지스트리가 마지막으로 업데이트된 Timestamp입니다.
-
-**반환값:**
-
-* `str`: updated&#95;at 속성 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Registry.visibility
+### <kbd>속성</kbd> visibility
 
 레지스트리의 공개 범위입니다.
 
-**반환값:**
-
-* `Literal["organization", "restricted"]`: 공개 범위 수준입니다.
-  * &quot;organization&quot;: 조직의 누구나 이 레지스트리를 볼 수 있습니다. 역할은 나중에 UI의 Settings에서 변경할 수 있습니다.
-  * &quot;restricted&quot;: UI를 통해 초대된 멤버만 이 레지스트리에 액세스할 수 있습니다. 공개 공유는 사용할 수 없습니다.
-
-**반환값:**
-
-* `Literal['organization', 'restricted']`: 공개 범위 속성 값입니다.
-
-***
+<div id="methods">
+  ## 메서드
+</div>
 
-### <kbd>방법</kbd> `Registry.add_members`
+### <kbd>방법</kbd> Registry.add_members()
 
 ```python
-add_members(*members: 'User | UserMember | Team | TeamMember | str') → Self
+self, *members: 'User | UserMember | Team | TeamMember | str'
 ```
 
 이 레지스트리에 사용자 또는 Teams를 추가합니다.
 
-**매개변수:**
-
-* `members`:  레지스트리에 추가할 사용자 또는 Teams입니다. `User` 객체, `Team` 객체 또는 해당 문자열 ID를 받을 수 있습니다.
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-**반환값:**
-필요한 경우 추가 메서드 체이닝에 사용할 수 있는 이 레지스트리입니다.
+* `members`: 레지스트리에 추가할 사용자 또는 Teams입니다. `User` 객체, `Team` 객체 또는 해당 문자열 ID를 받을 수 있습니다.
 
-**예외:**
+<div id="raises">
+  ##### 예외
+</div>
 
-* `TypeError`:  인수로 전달된 멤버가 없는 경우
-* `ValueError`:  사용자 또는 팀 ID를 추론하거나 파싱할 수 없는 경우
+* `TypeError`: 인수로 전달된 멤버가 없으면 발생합니다.
+* `ValueError`: 사용자 또는 팀 ID를 추론하거나 파싱할 수 없으면 발생합니다.
 
-**예시:**
+<div id="examples">
+  ##### 예시
+</div>
 
 ```python
 import wandb
 
 api = wandb.Api()
 
-<div id="fetch-an-existing-registry">
-  # 기존 레지스트리 가져오기
-</div>
-
+# 기존 레지스트리 가져오기
 registry = api.registry(name="my-registry", organization="my-org")
 
 user1 = api.user(username="some-user")
@@ -211,49 +133,46 @@ my_team = api.team(name="my-team")
 registry.add_members(my_team)
 ```
 
-***
-
-
-### <kbd>방법</kbd> `Registry.collections`
+### <kbd>방법</kbd> Registry.collections()
 
 ```python
-collections(
-    filter: 'dict[str, Any] | None' = None,
-    order: 'str | None' = None,
-    per_page: 'PositiveInt' = 100,
-    start: 'str | None' = None
-) → Collections
+self,
+filter: 'dict[str, Any] | None' = None,
+order: 'str | None' = None,
+per_page: 'PositiveInt' = 100,
+start: 'str | None' = None
 ```
 
 이 레지스트리에 속한 컬렉션을 반환합니다.
 
-**인수:**
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
 * `filter`:  컬렉션 쿼리에 적용할 필터를 지정하는 선택 사항인 매핑입니다.
 * `order`:  결과의 정렬 순서를 지정하는 선택 사항인 string입니다. `+` 접두사가 있으면 오름차순으로 정렬되며(기본값), `-` 접두사가 있으면 내림차순으로 정렬됩니다.
 * `per_page`:  페이지당 가져올 결과의 숫자입니다. 일반적으로 이 값을 변경할 이유는 없습니다.
 * `start`:  이전 `paginator`의 `.cursor` 속성에서 캡처한 값으로, 이전 쿼리를 이어서 실행하기 위한 페이지 매김 커서입니다.
 
-***
-
-### <kbd>클래스 메서드</kbd> `Registry.create`
+### <kbd>방법</kbd> Registry.create()
 
 ```python
-create(
-    api: 'Api',
-    organization: 'str',
-    name: 'str',
-    visibility: "Literal['organization', 'restricted']",
-    description: 'str | None' = None,
-    artifact_types: 'list[str] | None' = None
-) → Self
+api: 'Api',
+organization: 'str',
+name: 'str',
+visibility: "Literal['organization', 'restricted']",
+description: 'str | None' = None,
+artifact_types: 'list[str] | None' = None
 ```
 
 새 레지스트리를 생성합니다.
 
-레지스트리 이름은 조직 내에서 고유해야 합니다. 이 함수는 `api.create_registry()`를 사용해 호출해야 합니다.
+레지스트리 이름은 조직 내에서 고유해야 합니다.
+이 함수는 `api.create_registry()`를 사용해 호출해야 합니다.
 
-**매개변수:**
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
 * `api`:  W&amp;B API 인스턴스입니다.
 * `organization`:  조직 이름입니다.
@@ -262,80 +181,67 @@ create(
 * `description`:  레지스트리에 대한 선택 설명입니다.
 * `artifact_types`:  허용되는 아티팩트 유형의 선택 목록입니다.
 
-**반환값:**
-
-* `Registry`:  새로 생성된 레지스트리 객체입니다.
-
-**예외:**
-
-* `ValueError`:  조직 내에 같은 이름의 레지스트리가 이미 있거나 생성에 실패한 경우입니다.
+<div id="raises">
+  ##### 예외
+</div>
 
-***
+* `ValueError`: 조직 내에 같은 이름의 레지스트리가 이미 있거나 생성에 실패한 경우입니다.
 
-### <kbd>방법</kbd> `Registry.delete`
+### <kbd>방법</kbd> Registry.delete()
 
 ```python
-delete() → None
+self
 ```
 
 레지스트리를 삭제합니다. 이 작업은 되돌릴 수 없습니다.
 
-***
-
-
-### <kbd>방법</kbd> `Registry.load`
+### <kbd>방법</kbd> Registry.load()
 
 ```python
-load() → None
+self
 ```
 
 백엔드에서 레지스트리 속성을 불러옵니다.
 
-***
-
-
-### <kbd>방법</kbd> `Registry.members`
+### <kbd>방법</kbd> Registry.members()
 
 ```python
-members() → list[UserMember | TeamMember]
+self
 ```
 
 이 레지스트리의 현재 멤버(Users 및 Teams)를 반환합니다.
 
-***
-
-
-### <kbd>방법</kbd> `Registry.remove_members`
+### <kbd>방법</kbd> Registry.remove_members()
 
 ```python
-remove_members(*members: 'User | UserMember | Team | TeamMember | str') → Self
+self, *members: 'User | UserMember | Team | TeamMember | str'
 ```
 
 이 레지스트리에서 Users 또는 Teams를 제거합니다.
 
-**매개변수:**
-
-* `members`:  레지스트리에서 제거할 Users 또는 Teams입니다. `User` 객체, `Team` 객체 또는 해당 문자열 ID를 받습니다.
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-**반환값:**
-필요한 경우 후속 메서드 체이닝에 사용할 수 있도록 이 레지스트리 자체를 반환합니다.
+* `members`: 레지스트리에서 제거할 Users 또는 Teams입니다. `User` 객체, `Team` 객체 또는 해당 문자열 ID를 받습니다.
 
-**예외:**
+<div id="raises">
+  ##### 예외
+</div>
 
-* `TypeError`:  인수로 전달된 멤버가 없으면 발생합니다.
-* `ValueError`:  사용자 또는 팀 ID를 추론하거나 파싱할 수 없으면 발생합니다.
+* `TypeError`: 인수로 전달된 멤버가 없으면 발생합니다.
+* `ValueError`: 사용자 또는 팀 ID를 추론하거나 파싱할 수 없으면 발생합니다.
 
-**예제:**
+<div id="examples">
+  ##### 예시
+</div>
 
 ```python
 import wandb
 
 api = wandb.Api()
 
-<div id="fetch-an-existing-registry">
-  # 기존 레지스트리 가져오기
-</div>
-
+# 기존 레지스트리 가져오기
 registry = api.registry(name="my-registry", organization="my-org")
 
 user1 = api.user(username="some-user")
@@ -346,43 +252,35 @@ old_team = api.team(name="old-team")
 registry.remove_members(old_team)
 ```
 
-***
-
-
-### <kbd>방법</kbd> `Registry.save`
+### <kbd>방법</kbd> Registry.save()
 
 ```python
-save() → None
+self
 ```
 
 레지스트리 속성을 백엔드에 저장합니다.
 
-***
-
-
-### <kbd>방법</kbd> `Registry.team_members`
+### <kbd>방법</kbd> Registry.team_members()
 
 ```python
-team_members() → list[TeamMember]
+self
 ```
 
 이 레지스트리에 현재 멤버로 등록된 Teams를 반환합니다.
 
-***
-
-
-### <kbd>방법</kbd> `Registry.update_member`
+### <kbd>방법</kbd> Registry.update_member()
 
 ```python
-update_member(
-    member: 'User | UserMember | Team | TeamMember | str',
-    role: 'MemberRole | str'
-) → Self
+self,
+member: 'User | UserMember | Team | TeamMember | str',
+role: 'MemberRole | str'
 ```
 
 이 레지스트리에서 멤버(사용자 또는 팀)의 역할을 업데이트합니다.
 
-**매개변수:**
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
 * `member`: 역할을 업데이트할 사용자 또는 팀입니다. `User` 객체, `Team` 객체 또는 해당 문자열 ID를 받을 수 있습니다.
 * `role`: 멤버에게 할당할 새 역할입니다. 다음 중 하나일 수 있습니다:
@@ -391,56 +289,53 @@ update_member(
   * &quot;viewer&quot;
   * &quot;restricted&#95;viewer&quot; (W&amp;B 서버에서 지원하는 경우)
 
-**반환값:**
-필요한 경우 후속 메서드 체이닝에 사용할 수 있도록 이 레지스트리를 반환합니다.
-
-**예외:**
+<div id="raises">
+  ##### 예외
+</div>
 
 * `ValueError`: 사용자 또는 팀 ID를 식별할 수 없는 경우 발생합니다.
 
-**예제:**
-레지스트리의 모든 사용자를 관리자로 설정하기 ```python
-import wandb
-
-api = wandb.Api()
-
-<div id="fetch-an-existing-registry">
-  # 기존 레지스트리 가져오기
+<div id="examples">
+  ##### 예시
 </div>
 
-registry = api.registry(name=&quot;my-registry&quot;, organization=&quot;my-org&quot;)
+레지스트리의 모든 사용자를 Admin으로 지정하세요
 
-for member in registry.user&#95;members():
-registry.update&#95;member(member.user, role=&quot;admin&quot;)
+```python
+import wandb
 
-````
+api = wandb.Api()
 
----
+# 기존 레지스트리 가져오기
+registry = api.registry(name="my-registry", organization="my-org")
+
+for member in registry.user_members():
+    registry.update_member(member.user, role="admin")
+```
 
-### <kbd>방법</kbd> `Registry.user_members`
+### <kbd>방법</kbd> Registry.user_members()
 
 ```python
-user_members() → list[UserMember]
-````
+self
+```
 
 이 레지스트리의 현재 멤버인 Users를 반환합니다.
 
-***
-
-### <kbd>방법</kbd> `Registry.versions`
+### <kbd>방법</kbd> Registry.versions()
 
 ```python
-versions(
-    filter: 'dict[str, Any] | None' = None,
-    per_page: 'PositiveInt' = 100,
-    start: 'str | None' = None
-) → Versions
+self,
+filter: 'dict[str, Any] | None' = None,
+per_page: 'PositiveInt' = 100,
+start: 'str | None' = None
 ```
 
 이 레지스트리에 속한 아티팩트 버전들을 반환합니다.
 
-**인수:**
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-* `filter`:  아티팩트 버전 쿼리에 적용할 필터의 선택 사항인 매핑입니다.
-* `per_page`:  페이지당 가져올 결과 수입니다.  일반적으로는 이를 변경할 이유가 없습니다.
-* `start`:  이전 paginator의 `.cursor` 속성에서 캡처한, 이전 쿼리를 이어서 실행하기 위한 페이지 매김 커서입니다. 
\ No newline at end of file
+* `filter`: 아티팩트 버전 쿼리에 적용할 필터의 선택 사항인 매핑입니다.
+* `per_page`: 페이지당 가져올 결과 수입니다. 일반적으로는 이를 변경할 이유가 없습니다.
+* `start`: 이전 paginator의 `.cursor` 속성에서 캡처한, 이전 쿼리를 이어서 실행하기 위한 페이지 매김 커서입니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/public-api/reports.mdx b/ko/models/ref/python/public-api/reports.mdx
index de431cf018..b011915e60 100644
--- a/ko/models/ref/python/public-api/reports.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/public-api/reports.mdx
@@ -1,59 +1,59 @@
 ---
 title: Reports
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: 클래스
+namespace: wandb.apis.public.reports
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/reports.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/reports.py#L27" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `Reports`
-
-Reports는 `BetaReport` 객체를 순회하는 lazy 이터레이터입니다.
-
-### <kbd>방법</kbd> `Reports.__init__`
+## <kbd>클래스</kbd> wandb.apis.public.Reports
 
 ```python
-__init__(
-    service_api: 'ServiceApi',
-    project: 'Project',
-    name: 'str | None' = None,
-    entity: 'str | None' = None,
-    per_page: 'int' = 50
-)
+(service_api: 'ServiceApi',
+project: 'Project',
+name: 'str | None' = None,
+entity: 'str | None' = None,
+per_page: 'int' = 50)
 ```
 
-**매개변수:**
-
-* `service_api`:  이 컬렉션에 대해 W&amp;B API Call을 수행하는 wandb-core 서비스 인터페이스입니다.
-* `project` (`wandb.sdk.internal.Project`):  Reports를 가져올 프로젝트입니다.
-* `name` (str, 선택):  필터링할 Reports의 이름입니다. `None`이면 모든 Reports를 가져옵니다.
-* `entity` (str, 선택):  프로젝트의 entity 이름입니다. 기본값은 프로젝트의 entity입니다.
-* `per_page` (int):  페이지당 가져올 Reports 수입니다(기본값: 50).
+Reports는 `BetaReport` 객체에 대한 지연 이터레이터입니다.
 
-***
+<div id="args">
+  ## 매개변수
+</div>
 
-### <kbd>속성</kbd> Reports.length
+* `service_api`: 이 컬렉션에 대해 W&amp;B API Call을 수행하는 wandb-core 서비스 인터페이스입니다.
+* `project`: Reports를 가져올 프로젝트입니다.
+* `name`: 필터링할 Reports의 이름입니다. `None`이면 모든 Reports를 가져옵니다.
+* `entity`: 프로젝트의 entity 이름입니다. 기본값은 프로젝트의 entity입니다.
+* `per_page`: 페이지당 가져올 Reports 수입니다(기본값: 50).
 
-***
+<div id="methods">
+  ## 메서드
+</div>
 
-### <kbd>방법</kbd> `Reports.convert_objects`
+### <kbd>방법</kbd> Reports.convert_objects()
 
 ```python
-convert_objects() → list[BetaReport]
+self
 ```
 
 GraphQL의 edge를 File 객체로 변환합니다.
 
-***
+### <kbd>방법</kbd> Paginator.**next**()
+
+```python
+self
+```
 
+이터레이터의 다음 항목을 반환합니다. 더 이상 항목이 없으면 StopIteration 예외를 발생시킵니다.
 
-### <kbd>방법</kbd> `Reports.update_variables`
+### <kbd>방법</kbd> Reports.update_variables()
 
 ```python
-update_variables() → None
+self
 ```
 
-페이지네이션용 GraphQL 쿼리 변수를 업데이트합니다.
+페이지네이션용 GraphQL 쿼리 변수를 업데이트합니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/public-api/run.mdx b/ko/models/ref/python/public-api/run.mdx
index 0c363a6120..057d122dc3 100644
--- a/ko/models/ref/python/public-api/run.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/public-api/run.mdx
@@ -1,268 +1,185 @@
 ---
 title: Run
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: 클래스
+namespace: wandb.apis.public.runs
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/runs.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/runs.py#L598" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `Run`
-
-엔티티 및 프로젝트와 연관된 단일 run입니다.
-
-### <kbd>방법</kbd> `Run.__init__`
+## <kbd>클래스</kbd> wandb.apis.public.Run
 
 ```python
-__init__(
-    service_api: 'ServiceApi',
-    entity: 'str',
-    project: 'str',
-    run_id: 'str',
-    attrs: 'Mapping | None' = None,
-    include_sweeps: 'bool' = False,
-    lazy: 'bool' = True,
-    api_key: 'str | None' = None
-)
+(service_api: 'ServiceApi',
+entity: 'str',
+project: 'str',
+run_id: 'str',
+attrs: 'Mapping | None' = None,
+include_sweeps: 'bool' = False,
+lazy: 'bool' = True,
+api_key: 'str | None' = None)
 ```
 
-**인수:**
-
-* `service_api`:  이 run에 대해 W&amp;B API 호출을 수행하는 wandb-core 서비스 인터페이스입니다.
-* `entity`:  run과 연결된 entity.
-* `project`:  run과 연결된 프로젝트.
-* `run_id`:  run의 고유 식별자.
-* `attrs`:  run의 속성.
-* `include_sweeps`:  run에 스윕을 포함할지 여부.
-
-**속성:**
-
-* `tags` ([str]):  run과 연결된 태그 목록
-* `url` (str):  이 run의 URL
-* `id` (str):  run의 고유 식별자(기본값은 8자)
-* `name` (str):  run의 이름
-* `state` (str):  running, finished, crashed, killed, preempting, preempted 중 하나
-* `config` (dict):  run과 연결된 하이퍼파라미터 딕셔너리
-* `created_at` (str):  run이 시작된 시점의 ISO 타임스탬프
-* `system_metrics` (dict):  run에 대해 기록된 최신 시스템 메트릭
-* `summary` (dict):  현재 요약 정보를 보관하는 변경 가능한 dict 유사 속성입니다. update를 호출하면 모든 변경 사항이 영구 저장됩니다.
-* `project` (str):  run과 연결된 프로젝트
-* `entity` (str):  run과 연결된 entity의 이름
-* `project_internal_id` (int):  프로젝트의 내부 ID
-* `user` (str):  run을 생성한 사용자의 이름
-* `path` (str):  고유 식별자 [entity]/[project]/[run&#95;id]
-* `notes` (str):  run에 대한 메모
-* `read_only` (boolean):  run이 편집 가능한지 여부
-* `history_keys` (str):  `wandb.Run.log({"key": "value"})`로 로깅된 이력 메트릭 키
-* `metadata` (str):  wandb-metadata.json에서 가져온 run의 메타데이터
-
-Run 객체를 초기화합니다.
-
-Run은 항상 wandb.Api 인스턴스인 api에서 api.runs()를 호출하여 초기화됩니다.
-
-***
-
-### <kbd>property</kbd> Run.config
-
-run 구성(config)을 가져옵니다. lazy 모드일 때 전체 데이터를 자동으로 불러옵니다. 
-
-**반환값:**
-
-- `dict[str, Any]`: config 프로퍼티 값입니다.
----
-
-### <kbd>property</kbd> Run.entity
-
-run과 연관된 entity입니다. 
-
-**반환값:**
-
-- `str`: entity 속성 값입니다.
-
----
-
-### <kbd>property</kbd> Run.id
-
-run의 고유 식별자입니다. 
-
-**반환값:**
-
-- `str`: id 속성 값입니다.
-
----
-
-### <kbd>property</kbd> Run.lastHistoryStep
-
-run history에 기록된 마지막 step을 반환합니다. 
-
-**반환값:**
+entity 및 프로젝트와 연결된 하나의 run.
 
-- `int`: lastHistoryStep 속성 값입니다.
+<div id="args">
+  ## 인수
+</div>
 
----
-
-### <kbd>property</kbd> Run.metadata
+* `service_api`: 이 run에 대해 W&amp;B API 호출을 수행하는 wandb-core 서비스 인터페이스입니다.
+* `entity`: run과 연결된 entity.
+* `project`: run과 연결된 프로젝트.
+* `run_id`: run의 고유 식별자.
+* `attrs`: run의 속성.
+* `include_sweeps`: run에 스윕을 포함할지 여부.
+* `lazy`:
+* `api_key`: 
 
-wandb-metadata.json에서 가져온 run에 대한 메타데이터입니다. 
+<div id="attributes">
+  ## 속성
+</div>
 
-메타데이터에는 run의 설명, 태그, 시작 시간, 메모리 사용량 등 다양한 정보가 포함됩니다. 
+* `tags` (`[str]`): run에 연결된 태그 목록
+* `url` (`str`): 이 run의 URL
+* `id` (`str`): run의 고유 식별자(기본적으로 8자)
+* `name` (`str`): run의 이름
+* `state` (`str`): 다음 중 하나: running, finished, crashed, killed, preempting, preempted
+* `config` (`dict`): run에 연결된 하이퍼파라미터 `dict`
+* `created_at` (`str`): run이 시작된 시점의 ISO 타임스탬프
+* `system_metrics` (`dict`): run에 대해 기록된 최신 시스템 메트릭
+* `summary` (`dict`): 현재 summary를 담고 있는 변경 가능한 dict 유사 속성입니다. `update`를 호출하면 변경 사항이 저장됩니다.
+* `project` (`str`): run에 연결된 프로젝트
+* `entity` (`str`): run에 연결된 entity의 이름
+* `project_internal_id` (`int`): 프로젝트의 내부 ID
+* `user` (`str`): run을 생성한 사용자의 이름
+* `path` (`str`): 고유 식별자 [entity]/[project]/[run&#95;id]
+* `notes` (`str`): run에 대한 메모
+* `read_only` (`boolean`): run을 편집할 수 있는지 여부
+* `history_keys` (`str`): `wandb.Run.log({"key": "value"})`로 로깅된 이력 메트릭 키
+* `metadata` (`str`): wandb-metadata.json에 있는 run 관련 메타데이터
 
-**반환값:**
+<div id="attributes">
+  ## 속성
+</div>
 
-- `dict[str, Any] | None`: metadata 프로퍼티 값입니다.
+### <kbd>속성</kbd> config
 
----
+run 구성(config)을 가져옵니다. lazy 모드일 때 전체 데이터를 자동으로 불러옵니다.
 
-### <kbd>property</kbd> Run.name
+### <kbd>속성</kbd> entity
 
-run의 이름입니다. 
+run과 연관된 entity입니다.
 
-**반환값:**
+### <kbd>속성</kbd> id
 
-- `str | None`: name 속성의 값입니다.
+run의 고유 식별자입니다.
 
----
+### <kbd>속성</kbd> lastHistoryStep
 
-### <kbd>property</kbd> Run.path
+run 이력에 기록된 마지막 step을 반환합니다.
 
-run의 경로를 나타냅니다. 이 경로는 entity, 프로젝트, run_id로 구성된 리스트입니다. 
+### <kbd>속성</kbd> metadata
 
-**반환 값:**
+wandb-metadata.json에서 가져온 run에 대한 메타데이터입니다.
 
-- `list[str]`: path 프로퍼티 값입니다.
+메타데이터에는 run의 설명, 태그, 시작 시간, 메모리
+사용량 등 다양한 정보가 포함됩니다.
 
----
+### <kbd>속성</kbd> name
 
-### <kbd>property</kbd> Run.rawconfig
+run의 이름입니다.
 
-내부 키를 포함하는 원시 run config를 반환합니다. lazy 모드인 경우 전체 데이터를 자동으로 로드합니다. 
+### <kbd>속성</kbd> path
 
-**반환값:**
+run의 경로를 나타냅니다. 이 경로는 entity, 프로젝트, run&#95;id로 구성된 리스트입니다.
 
-- `dict[str, Any]`: rawconfig 프로퍼티 값입니다.
+### <kbd>속성</kbd> rawconfig
 
----
+내부 키를 포함하는 원시 run config를 반환합니다. lazy 모드인 경우 전체 데이터를 자동으로 로드합니다.
 
-### <kbd>속성</kbd> Run.state
+### <kbd>속성</kbd> state
 
 run의 상태입니다.
 
 다음 표에서는 run이 가질 수 있는 상태를 설명합니다.
 
-| 상태    | 설명 | | -------- | ----------- | | Crashed  | 내부 process에서 run의 하트비트 전송이 중지된 상태입니다. 머신이 충돌한 경우 이런 일이 발생할 수 있습니다. | | Failed   | run이 0이 아닌 종료 상태 코드로 종료되었습니다. | | Finished | run이 종료되었고 데이터 동기화가 완전히 완료되었거나, `wandb.Run.finish()`가 호출되었습니다. | | Killed   | run이 완료되기 전에 강제로 중지되었습니다. | | Running  | run이 아직 실행 중이며 최근에 하트비트를 전송했습니다. | | Pending  | run이 예약되었지만 아직 시작되지 않았습니다(스윕 및 Launch 작업에서 일반적임). |
-
-**반환값:**
-
-* `str`: 상태 속성 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>property</kbd> Run.storage_id
-
-run의 고유 스토리지 식별자입니다. 
-
-**반환값:**
-
-- `str`: storage_id 속성 값입니다.
-
----
-
-### <kbd>property</kbd> Run.summary
-
-run의 요약 메트릭을 가져옵니다. lazy 모드인 경우 전체 데이터를 자동으로 로드합니다. 
+| 상태       | 설명                                                                 |
+| -------- | ------------------------------------------------------------------ |
+| Crashed  | 내부 process에서 run의 하트비트 전송이 중지된 상태입니다. 머신이 충돌한 경우 이런 일이 발생할 수 있습니다. |
+| Failed   | run이 0이 아닌 종료 상태 코드로 종료되었습니다.                                      |
+| Finished | run이 종료되었고 데이터 동기화가 완전히 완료되었거나, `wandb.Run.finish()`가 호출되었습니다.     |
+| Killed   | run이 완료되기 전에 강제로 중지되었습니다.                                          |
+| Running  | run이 아직 실행 중이며 최근에 하트비트를 전송했습니다.                                   |
+| Pending  | run이 예약되었지만 아직 시작되지 않았습니다(스윕 및 Launch 작업에서 일반적임).                  |
 
-**반환값:**
-
-- `HTTPSummary`: summary 프로퍼티의 값.
----
+### <kbd>속성</kbd> storage_id
 
-### <kbd>property</kbd> Run.summary_metrics
+run의 고유 스토리지 식별자입니다.
 
-run의 요약 메트릭을 가져옵니다. lazy 모드일 경우 전체 데이터를 자동으로 로드합니다. 
+### <kbd>속성</kbd> summary
 
-**반환값:**
+run의 요약 메트릭을 가져옵니다. lazy 모드인 경우 전체 데이터를 자동으로 로드합니다.
 
-- `dict[str, Any]`: summary_metrics 속성 값입니다.
+### <kbd>속성</kbd> summary_metrics
 
----
+run의 요약 메트릭을 가져옵니다. lazy 모드일 경우 전체 데이터를 자동으로 로드합니다.
 
-### <kbd>속성</kbd> Run.sweep
+### <kbd>속성</kbd> sweep
 
 이 run에 연결된 스윕입니다. include&#95;sweeps가 False로 설정된 경우 스윕 데이터를 로드합니다.
 
-**반환값:**
-
-* `public.Sweep | None`: 스윕 속성의 값입니다.
+### <kbd>속성</kbd> sweep_name
 
-***
+스윕 이름을 가져옵니다. `sweepName`은 lightweight fragment에 포함되어 있기 때문에 항상 사용할 수 있습니다.
 
-### <kbd>property</kbd> Run.sweep_name
+### <kbd>속성</kbd> system_metrics
 
-스윕 이름을 가져옵니다. `sweepName`은 lightweight fragment에 포함되어 있기 때문에 항상 사용할 수 있습니다. 
+run의 시스템 메트릭을 가져옵니다. lazy 모드인 경우 전체 데이터를 자동으로 로드합니다.
 
-**반환값:**
-
-- `str | None`: `sweep_name` 속성 값.
----
+### <kbd>속성</kbd> url
 
-### <kbd>property</kbd> Run.system_metrics
+run의 URL입니다.
 
-run의 시스템 메트릭을 가져옵니다. lazy 모드인 경우 전체 데이터를 자동으로 로드합니다. 
+run URL은 entity, 프로젝트, 그리고 run&#95;id로부터 생성됩니다. SaaS 사용자의 경우 `https://wandb.ai/entity/project/run_id` 형식입니다.
 
-**반환값:**
+### <kbd>속성</kbd> username
 
-- `dict[str, Any]`: system_metrics 프로퍼티 값입니다.
+이 API는 더 이상 사용되지 않습니다. 대신 `entity`를 사용하세요.
 
----
-
-### <kbd>property</kbd> Run.url
-
-run의 URL입니다. 
-
-run URL은 entity, 프로젝트, 그리고 run_id로부터 생성됩니다. SaaS 사용자의 경우 `https://wandb.ai/entity/project/run_id` 형식입니다. 
-
-**반환값:**
-
-- `str`: URL 속성 값입니다.
- 
----
+<div id="methods">
+  ## 메서드
+</div>
 
-### <kbd>property</kbd> Run.username
-
-이 API는 더 이상 사용되지 않습니다. 대신 `entity`를 사용하세요. 
-
-**반환값:**
-
-- `str`: username 속성 값입니다.
-
----
-
-### <kbd>방법</kbd> `Run.beta_scan_history`
+### <kbd>방법</kbd> Run.beta_scan_history()
 
 ```python
-beta_scan_history(
-    keys: 'list[str] | None' = None,
-    page_size: 'int' = 1000,
-    min_step: 'int' = 0,
-    max_step: 'int | None' = None,
-    use_cache: 'bool' = True
-) → public.HistoryScan
+self,
+keys: 'list[str] | None' = None,
+page_size: 'int' = 1000,
+min_step: 'int' = 0,
+max_step: 'int | None' = None,
+use_cache: 'bool' = True
 ```
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-### <kbd>classmethod</kbd> `Run.create`
+* `keys`:
+* `page_size`:
+* `min_step`:
+* `max_step`:
+* `use_cache`: 
+
+### <kbd>방법</kbd> Run.create()
 
 ```python
-create(
-    api: 'public.Api',
-    run_id: 'str | None' = None,
-    project: 'str | None' = None,
-    entity: 'str | None' = None,
-    state: "Literal['running', 'pending']" = 'running'
-) → Self
+api: 'public.Api',
+run_id: 'str | None' = None,
+project: 'str | None' = None,
+entity: 'str | None' = None,
+state: "Literal['running', 'pending']" = 'running'
 ```
 
 지정된 프로젝트에 대한 run을 생성합니다.
@@ -271,18 +188,20 @@ create(
 
 이 메서드로 생성된 run은 기능이 제한적입니다. 이렇게 생성된 run에서 `update()`를 호출하면 예상과 다르게 동작할 수 있습니다.
 
-**Args:**
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-* `api`:  W&amp;B API 인스턴스.
-* `run_id`:  선택적 run ID. 제공하지 않으면 무작위 ID가 생성됩니다.
-* `project`:  선택적 프로젝트 이름. API 설정의 프로젝트 또는 &quot;uncategorized&quot;가 기본값입니다.
-* `entity`:  선택적 엔티티(사용자 또는 팀) 이름.
-* `state`:  run의 초기 상태. 나중에 재개할 run에는 &quot;pending&quot;을, 즉시 실행할 run에는 &quot;running&quot;을 사용하십시오.
+* `api`: W&amp;B API 인스턴스.
+* `run_id`: 선택적 run ID. 제공하지 않으면 무작위 ID가 생성됩니다.
+* `project`: 선택적 프로젝트 이름. API 설정의 프로젝트 또는 &quot;uncategorized&quot;가 기본값입니다.
+* `entity`: 선택적 entity(사용자 또는 팀) 이름.
+* `state`: run의 초기 상태. 나중에 재개할 run에는 &quot;pending&quot;을, 즉시 실행할 run에는 &quot;running&quot;을 사용하십시오.
 
-**Returns:**
-생성된 run을 나타내는 Run 객체.
+<div id="examples">
+  ##### 예시
+</div>
 
-**Example:**
 나중에 실행하기 위한 pending run 생성
 
 ```python
@@ -301,200 +220,185 @@ run = Run.create(
 )
 ```
 
-***
-
-
-### <kbd>메서드</kbd> `Run.delete`
+### <kbd>방법</kbd> Run.delete()
 
 ```python
-delete(delete_artifacts: 'bool' = False) → None
+self,
+delete_artifacts: 'bool' = False
 ```
 
 wandb 백엔드에서 지정된 run을 삭제합니다.
 
-**인수:**
-
-* `delete_artifacts` (bool, optional): run과 연결된 아티팩트를 삭제할지 여부입니다.
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-***
+* `delete_artifacts`: run과 연결된 아티팩트를 삭제할지 여부입니다.
 
-
-### <kbd>메서드</kbd> `Run.download_history_exports`
+### <kbd>방법</kbd> Run.download_history_exports()
 
 ```python
-download_history_exports(
-    download_dir: 'pathlib.Path | str',
-    require_complete_history: 'bool' = True
-) → runhistory.DownloadHistoryResult
+self,
+download_dir: 'pathlib.Path | str',
+require_complete_history: 'bool' = True
 ```
 
-run에 대한 모든 parquet 형식의 히스토리 파일을 지정한 디렉터리로 다운로드합니다.
-
-**Args:**
+run에 대한 모든 parquet 형식의 이력 파일을 지정한 디렉터리로 다운로드합니다.
 
-* `download_dir`:  히스토리 파일을 다운로드할 디렉터리입니다.
-* `require_complete_history`:  전체 히스토리가 모두 다운로드되어야 하는지 여부입니다. true인 경우, run에 아직 parquet 파일로 내보내지 않은 데이터가 포함되어 있으면 IncompleteRunHistoryError가 발생합니다.
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-**Returns:**
-DownloadHistoryResult를 반환합니다.
+* `download_dir`: 이력 파일을 다운로드할 디렉터리입니다.
+* `require_complete_history`: 전체 이력이 모두 다운로드되어야 하는지 여부입니다. true인 경우, run에 아직 parquet 파일로 내보내지 않은 데이터가 포함되어 있으면 IncompleteRunHistoryError가 발생합니다.
 
-**Raises:**
+<div id="raises">
+  ##### 예외
+</div>
 
 * `IncompleteRunHistoryError`:  `require_complete_history`가 True이고 run에 아직 parquet 파일로 내보내지 않은 데이터가 포함되어 있는 경우 발생합니다.
-* `WandbApiFailedError`:  히스토리가 완전하지 않은 경우 이외의 이유로 API 요청이 실패한 경우 발생합니다.
+* `WandbApiFailedError`:  이력이 완전하지 않은 경우 이외의 이유로 API 요청이 실패한 경우 발생합니다.
 
-***
-
-
-### <kbd>메서드</kbd> `Run.file`
+### <kbd>방법</kbd> Run.file()
 
 ```python
-file(name: 'str') → public.File
+self,
+name: 'str'
 ```
 
 아티팩트에서 지정한 이름을 가진 파일의 경로를 반환합니다.
 
-**Args:**
-
-* `name` (str): 요청한 파일의 이름입니다.
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-**Returns:**
-`name` 인자와 이름이 일치하는 `File`입니다.
+* `name`: 요청한 파일의 이름입니다.
 
-***
-
-
-### <kbd>메서드</kbd> `Run.files`
+### <kbd>방법</kbd> Run.files()
 
 ```python
-files(
-    names: 'list[str] | None' = None,
-    pattern: 'str | None' = None,
-    per_page: 'int' = 50
-) → public.Files
+self,
+names: 'list[str] | None' = None,
+pattern: 'str | None' = None,
+per_page: 'int' = 50
 ```
 
 지정된 조건과 일치하는 run 내 모든 파일에 대한 `Files` 객체를 반환합니다.
 
-정확히 일치시킬 파일 이름 목록을 지정하거나, 매칭에 사용할 패턴을 지정할 수 있습니다. 둘 다 제공된 경우 패턴은 무시됩니다.
-
-**인자(Args):**
-
-* `names` (list):  요청된 파일의 이름 목록입니다. 비어 있으면 모든 파일을 반환합니다.
-* `pattern` (str, optional):  W&amp;B에서 파일을 반환할 때 사용할 패턴입니다. 이 패턴은 mySQL의 LIKE 구문을 사용하므로, .json으로 끝나는 모든 파일을 매칭하려면 &quot;%.json&quot;을 사용합니다. `names`와 `pattern`이 모두 제공되면 ValueError가 발생합니다.
-* `per_page` (int):  페이지당 결과 개수입니다.
+정확히 일치시킬 파일 이름 목록을 지정하거나, 매칭에 사용할 패턴을 지정할 수 있습니다.
+둘 다 제공된 경우 패턴은 무시됩니다.
 
-**반환값(Returns):**
-`File` 객체들에 대한 이터레이터인 `Files` 객체를 반환합니다.
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-***
+* `names`: 요청된 파일의 이름 목록입니다. 비어 있으면 모든 파일을 반환합니다.
+* `pattern`: W&amp;B에서 파일을 반환할 때 사용할 패턴입니다. 이 패턴은 mySQL의 LIKE 구문을 사용하므로, .json으로 끝나는 모든 파일을 매칭하려면 &quot;%.json&quot;을 사용합니다. `names`와 `pattern`이 모두 제공되면 ValueError가 발생합니다.
+* `per_page`: 페이지당 결과 개수입니다.
 
-
-### <kbd>메서드</kbd> `Run.history`
+### <kbd>방법</kbd> Run.history()
 
 ```python
-history(
-    samples: 'int' = 500,
-    keys: 'list[str] | None' = None,
-    x_axis: 'str' = '_step',
-    pandas: 'bool' = True,
-    stream: "Literal['default', 'system']" = 'default'
-) → list[dict[str, Any]] | pd.DataFrame
+self,
+samples: 'int' = 500,
+keys: 'list[str] | None' = None,
+x_axis: 'str' = '_step',
+pandas: 'bool' = True,
+stream: "Literal['default', 'system']" = 'default'
 ```
 
-run에 대해 샘플링된 히스토리 메트릭을 반환합니다.
-
-히스토리 레코드가 샘플링되는 것이 괜찮다면, 이 방식이 더 단순하고 빠릅니다.
-
-**Args:**
-
-* `samples `:  (int, optional) 반환할 샘플 개수
-* `pandas `:  (bool, optional) pandas DataFrame을 반환할지 여부
-* `keys `:  (list, optional) 지정한 키에 대한 메트릭만 반환
-* `x_axis `:  (str, optional) 이 메트릭을 x축으로 사용합니다. 기본값은 &#95;step입니다.
-* `stream `:  (str, optional) 메트릭의 경우 &quot;default&quot;, 머신 메트릭의 경우 &quot;system&quot;
+run에 대해 샘플링된 이력 메트릭을 반환합니다.
 
-**Returns:**
+이력 레코드가 샘플링되는 것이 괜찮다면, 이 방식이 더 단순하고 빠릅니다.
 
-* `pandas.DataFrame`:  pandas=True이면 히스토리 메트릭의 `pandas.DataFrame`을 반환합니다.
-* `list of dicts`:  pandas=False이면 히스토리 메트릭의 dict 목록(list)을 반환합니다.
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-***
+* `samples`: (int, optional) 반환할 샘플 개수
+* `keys`: (list, optional) 지정한 키에 대한 메트릭만 반환
+* `x_axis`: (str, optional) 이 메트릭을 x축으로 사용합니다. 기본값은 &#95;step입니다.
+* `pandas`: (bool, optional) pandas DataFrame을 반환할지 여부
+* `stream`: (str, optional) 메트릭의 경우 &quot;default&quot;, 머신 메트릭의 경우 &quot;system&quot;
 
-
-### <kbd>메서드</kbd> `Run.load`
+### <kbd>방법</kbd> Run.load()
 
 ```python
-load(force: 'bool' = False) → dict[str, Any]
+self,
+force: 'bool' = False
 ```
 
 lazy 모드 설정에 따라 적절한 프래그먼트를 사용해 run 데이터를 로드합니다.
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
+
+* `force`: True로 설정하면 이미 로드되어 있더라도 서버에서 run 데이터를 다시 가져옵니다.
 
+<div id="raises">
+  ##### 예외
+</div>
 
-### <kbd>method</kbd> `Run.load_full_data`
+* `RunNotFoundError`: run을 찾을 수 없거나 run 데이터를 로드할 수 없는 경우 발생합니다.
+
+### <kbd>방법</kbd> Run.load_full_data()
 
 ```python
-load_full_data(force: 'bool' = False) → dict[str, Any]
+self,
+force: 'bool' = False
 ```
 
 config, systemMetrics, summaryMetrics 같은 대용량 필드를 포함해 전체 run 데이터를 로드합니다.
 
-이 메서드는 처음에 run 목록을 조회할 때 `lazy=True`를 사용했지만, 특정 run에 대해 전체 데이터에 접근해야 하는 경우에 유용합니다.
-
-**인자:**
+이 메서드는 처음에 run 목록을 조회할 때 `lazy=True`를 사용했지만,
+특정 run에 대해 전체 데이터에 접근해야 하는 경우에 유용합니다.
 
-* `force`:  데이터가 이미 로드된 경우에도 강제로 다시 로드할지 여부
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-**반환값:**
-로드된 run 속성
+* `force`: 데이터가 이미 로드된 경우에도 강제로 다시 로드할지 여부
 
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `Run.log_artifact`
+### <kbd>방법</kbd> Run.log_artifact()
 
 ```python
-log_artifact(
-    artifact: 'wandb.Artifact',
-    aliases: 'Collection[str] | None' = None,
-    tags: 'Collection[str] | None' = None
-) → wandb.Artifact
+self,
+artifact: 'wandb.Artifact',
+aliases: 'Collection[str] | None' = None,
+tags: 'Collection[str] | None' = None
 ```
 
 run의 출력으로 사용할 아티팩트를 선언합니다.
 
-**Args:**
-
-* `artifact` (`Artifact`):  `wandb.Api().artifact(name)`에서 반환된 아티팩트입니다.
-* `aliases` (list, optional):  이 아티팩트에 적용할 별칭 목록입니다.
-* `tags`:  (list, optional) 이 아티팩트에 적용할 태그 목록입니다(있는 경우).
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-**Returns:**
-`Artifact` 객체입니다.
+* `artifact`: `wandb.Api().artifact(name)`에서 반환된 아티팩트입니다.
+* `aliases`: 이 아티팩트에 적용할 별칭 목록입니다.
+* `tags`: (list, optional) 이 아티팩트에 적용할 태그 목록입니다(있는 경우).
 
-***
-
-
-### <kbd>메서드</kbd> `Run.logged_artifacts`
+### <kbd>방법</kbd> Run.logged_artifacts()
 
 ```python
-logged_artifacts(per_page: 'int' = 100) → public.RunArtifacts
+self,
+per_page: 'int' = 100
 ```
 
 이 run에서 로깅된 모든 아티팩트를 가져옵니다.
 
 run 동안 출력으로 로깅된 모든 아티팩트를 가져옵니다. 페이지네이션된 결과를 반환하며, 이 결과는 순회하거나 하나의 리스트로 모을 수 있습니다.
 
-**Args:**
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-* `per_page`:  API 요청당 가져올 아티팩트 개수.
+* `per_page`: API 요청당 가져올 아티팩트 개수입니다.
 
-**Returns:**
-이 run 동안 출력으로 로깅된 모든 Artifact 객체에 대한 이터러블 컬렉션.
-
-**Example:**
+<div id="examples">
+  ##### 예시
+</div>
 
 ```python
 import wandb
@@ -517,158 +421,177 @@ for logged_artifact in finished_run.logged_artifacts():
     print(logged_artifact.name)
 ```
 
-***
+### <kbd>방법</kbd> Run.save()
+
+```python
+self
+```
 
+run 객체의 변경 내용을 W&amp;B 백엔드에 반영합니다.
 
-### <kbd>메서드</kbd> `Run.save`
+### <kbd>방법</kbd> Run.scan_history()
 
 ```python
-save() → None
+self,
+keys: 'list[str] | None' = None,
+page_size: 'int' = 1000,
+min_step: 'int' = 0,
+max_step: 'int | None' = None,
+use_cache: 'bool' = True
 ```
 
-run 객체의 변경 내용을 W&amp;B 백엔드에 반영합니다.
+run의 모든 이력 레코드를 담은 이터러블 컬렉션을 반환합니다.
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
+* `keys`: run의 이력에서 읽을 메트릭 목록입니다. keys를 지정하지 않으면 모든 메트릭이 반환됩니다.
+* `page_size`: 한 번에 읽을 이력 레코드 수입니다.
+* `min_step`: 이력을 읽기 시작할 최소 step(포함)입니다.
+* `max_step`: 이력을 읽을 최대 step(미포함)입니다.
+* `use_cache`: True로 설정하면 WANDB&#95;CACHE&#95;DIR에서 run 이력을 확인합니다. 캐시에서 run 이력을 찾을 수 없으면 서버에서 다운로드합니다. False로 설정하면 매번 run 이력을 서버에서 다운로드합니다.
 
-### <kbd>방법</kbd> `Run.scan_history`
+### <kbd>방법</kbd> Run.stop()
 
 ```python
-scan_history(
-    keys: 'list[str] | None' = None,
-    page_size: 'int' = 1000,
-    min_step: 'int' = 0,
-    max_step: 'int | None' = None,
-    use_cache: 'bool' = True
-) → public.HistoryScan
+self
 ```
 
-run의 모든 이력 레코드를 담은 이터러블 컬렉션을 반환합니다.
+이 run이 정상적으로 중지되도록 요청합니다.
 
-**인수:**
+그러면 W&amp;B 백엔드에서 이 run의 중지 플래그가 설정되며, 이는 W&amp;B App UI의 &quot;Stop run&quot; 버튼을 눌렀을 때 전송되는 신호와 동일합니다. run을 실행 중인 프로세스는 주기적인 하트비트를 통해 이 플래그를 감지하고 run을 정상적으로 종료하므로, 원격 run(예: Kubernetes 파드에서 실행 중인 run)을 종료할 때도 안전합니다.
 
-* `keys`:  run의 이력에서 읽을 메트릭 목록입니다.  keys를 지정하지 않으면 모든 메트릭이 반환됩니다.
-* `page_size`:  한 번에 읽을 이력 레코드 수입니다.
-* `min_step`:  이력을 읽기 시작할 최소 step(포함)입니다.
-* `max_step`:  이력을 읽을 최대 step(미포함)입니다.
-* `use_cache`:  True로 설정하면 WANDB&#95;CACHE&#95;DIR에서 run 이력을 확인합니다.  캐시에서 run 이력을 찾을 수 없으면 서버에서 다운로드합니다.  False로 설정하면 매번 run 이력을 서버에서 다운로드합니다.
+중지는 비동기적으로 이루어집니다. 즉, 이 메서드는 백엔드가 run에 플래그를 설정하면 반환되며, run이 실제로 종료될 때까지 기다리지는 않습니다. 이를 다시 호출하거나 더 이상 실행 중이 아닌 run에 대해 호출해도 아무런 영향이 없습니다.
 
-**반환값:**
-HistoryScan object로, 이터레이터로 사용하여 이력 레코드를 가져올 수 있습니다.
+<div id="raises">
+  ##### 예외
+</div>
 
-***
+* `wandb.Error`: 요청이 실패하면 발생합니다.
 
-### <kbd>method</kbd> `Run.to_html`
+<div id="examples">
+  ##### 예시
+</div>
 
 ```python
-to_html(height: 'int' = 420, hidden: 'bool' = False) → str
+import wandb
+
+run = wandb.Api().run("entity/project/run_id")
+run.stop()
+```
+
+### <kbd>방법</kbd> Run.to_html()
+
+```python
+self,
+height: 'int' = 420,
+hidden: 'bool' = False
 ```
 
 이 run을 표시하는 iframe이 포함된 HTML을 생성합니다.
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
+* `height`:
+* `hidden`: 
 
-### <kbd>메서드</kbd> `Run.update`
+### <kbd>방법</kbd> Run.update()
 
 ```python
-update() → None
+self
 ```
 
 run 객체의 변경 내용을 wandb 백엔드에 저장합니다.
 
-***
-
-
-### <kbd>방법</kbd> `Run.update_state`
+### <kbd>방법</kbd> Run.update_state()
 
 ```python
-update_state(state: 'str') → bool
+self,
+state: 'str'
 ```
 
 run의 상태를 업데이트합니다.
 
 지원되는 전환:
 
-* `running`, `failed`, `crashed` 또는 `preempted`에서 `pending`으로  (예: 종료되었거나 진행 중인 run을 다시 큐에 넣기 위해)
-  * `pending` 또는 `running`에서 `failed`로  (예: 선점되었거나 손실된 run을 failed로 표시하기 위해)
+* `running`, `failed`, `crashed` 또는 `preempted`에서 `pending`으로
+  (예: 종료되었거나 진행 중인 run을 다시 큐에 넣기 위해)
+  * `pending` 또는 `running`에서 `failed`로
+    (예: 선점되었거나 손실된 run을 failed로 표시하기 위해)
 
 스윕 Runs는 상태를 업데이트할 수 없습니다.
 
 가능한 run 상태 목록은 `Run.state`를 참조하세요.
 
-**인수:**
-
-* `state`:  대상 run 상태입니다. `"pending"` 또는 `"failed"` 중 하나입니다.
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-**반환값:**
-상태가 성공적으로 업데이트되면 `True`를 반환합니다.
+* `state`: 대상 run 상태입니다. `"pending"` 또는 `"failed"` 중 하나입니다.
 
-**Raises:**
+<div id="raises">
+  ##### 예외
+</div>
 
-* `wandb.Error`:  요청한 상태 전환이 허용되지 않거나, 서버가 이 작업을 지원하지 않는 경우 발생합니다.
+* `wandb.Error`: 요청한 상태 전환이 허용되지 않거나, 서버가 이 작업을 지원하지 않는 경우 발생합니다.
 
-***
-
-### <kbd>메서드</kbd> `Run.upload_file`
+### <kbd>방법</kbd> Run.upload_file()
 
 ```python
-upload_file(path: 'str', root: 'str' = '.') → public.File
+self,
+path: 'str',
+root: 'str' = '.'
 ```
 
 로컬 파일을 현재 run과 연결하여 W&amp;B에 업로드합니다.
 
-**Args:**
-
-* `path` (str):  업로드할 파일의 경로입니다. 절대 경로나 상대 경로 모두 사용할 수 있습니다.
-* `root` (str):  파일을 저장할 때 기준이 되는 루트 경로입니다. 예를 들어, run 내에서 파일이 &quot;my&#95;dir/file.txt&quot;로 저장되기를 원하고 현재 디렉터리가 &quot;my&#95;dir&quot;이라면, root를 &quot;../&quot;로 설정하면 됩니다. 기본값은 현재 디렉터리(&quot;.&quot;)입니다.
-
-**Returns:**
-업로드된 파일을 나타내는 `File` 객체입니다.
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-***
+* `path`: 업로드할 파일의 경로입니다. 절대 경로나 상대 경로 모두 사용할 수 있습니다.
+* `root`: 파일을 저장할 때 기준이 되는 루트 경로입니다. 예를 들어, run 내에서 파일이 &quot;my&#95;dir/file.txt&quot;로 저장되기를 원하고 현재 디렉터리가 &quot;my&#95;dir&quot;이라면, root를 &quot;../&quot;로 설정하면 됩니다. 기본값은 현재 디렉터리(&quot;.&quot;)입니다.
 
-
-### <kbd>method</kbd> `Run.use_artifact`
+### <kbd>방법</kbd> Run.use_artifact()
 
 ```python
-use_artifact(
-    artifact: 'wandb.Artifact',
-    use_as: 'str | None' = None
-) → wandb.Artifact
+self,
+artifact: 'wandb.Artifact',
+use_as: 'str | None' = None
 ```
 
 run의 입력으로 사용할 아티팩트를 선언합니다.
 
-**인자:**
-
-* `artifact` (`Artifact`): `wandb.Api().artifact(name)`에서 반환된 아티팩트
-* `use_as` (string, 선택 사항): 스크립트에서 아티팩트를 어떻게 사용하는지 식별하는 문자열입니다. 베타 기능인 wandb Launch의 아티팩트 스와핑 기능을 사용할 때 run에서 사용된 아티팩트를 쉽게 구분하는 데 사용됩니다.
-
-**반환값:**
-`Artifact` 객체.
-
-***
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
+* `artifact`: `wandb.Api().artifact(name)`에서 반환된 아티팩트
+* `use_as`: 스크립트에서 아티팩트를 어떻게 사용하는지 식별하는 문자열입니다. 베타 기능인 wandb Launch의 아티팩트 스와핑 기능을 사용할 때 run에서 사용된 아티팩트를 쉽게 구분하는 데 사용됩니다.
 
-### <kbd>메서드</kbd> `Run.used_artifacts`
+### <kbd>방법</kbd> Run.used_artifacts()
 
 ```python
-used_artifacts(per_page: 'int' = 100) → public.RunArtifacts
+self,
+per_page: 'int' = 100
 ```
 
 이 run에서 명시적으로 사용된 아티팩트를 가져옵니다.
 
 일반적으로 `run.use_artifact()`을 통해 run 동안 사용되었다고 명시적으로 선언된 입력 아티팩트만을 가져옵니다. 반복(iteration)하거나 단일 리스트로 수집할 수 있는 페이징된 결과를 반환합니다.
 
-**Args:**
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-* `per_page`:  API 요청당 가져올 아티팩트 개수입니다.
+* `per_page`: API 요청당 가져올 아티팩트 개수입니다.
 
-**Returns:**
-이 run에서 명시적으로 입력으로 사용된 Artifact 객체로 구성된 이터러블 컬렉션입니다.
-
-**Example:**
+<div id="examples">
+  ##### 예시
+</div>
 
 ```python
 import wandb
@@ -684,13 +607,10 @@ for used_artifact in finished_run.used_artifacts():
 test_artifact
 ```
 
-***
-
-
-### <kbd>method</kbd> `Run.wait_until_finished`
+### <kbd>방법</kbd> Run.wait_until_finished()
 
 ```python
-wait_until_finished() → None
+self
 ```
 
-run이 완료될 때까지 해당 run의 상태를 확인합니다.
+run이 완료될 때까지 해당 run의 상태를 확인합니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/public-api/runartifacts.mdx b/ko/models/ref/python/public-api/runartifacts.mdx
index 3125de24c4..e6f9815e39 100644
--- a/ko/models/ref/python/public-api/runartifacts.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/public-api/runartifacts.mdx
@@ -1,28 +1,41 @@
 ---
 title: RunArtifacts
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: 클래스
+namespace: wandb.apis.public.artifacts
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/artifacts.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/artifacts.py#L964" />
 
+## <kbd>클래스</kbd> wandb.apis.public.RunArtifacts
 
-## <kbd>class</kbd> `RunArtifacts`
+특정 run과 연결된 artifact로 이루어진 순회 가능한 collection입니다.
 
-특정 run과 연결된 artifact로 이루어진 순회 가능한 collection입니다. 
+<div id="methods">
+  ## 메서드
+</div>
 
-### <kbd>속성</kbd> RunArtifacts.cursor
+### <kbd>방법</kbd> RelayPaginator.convert_objects()
 
-다음에 가져올 페이지의 시작 위치를 나타내는 불투명한 커서입니다.
+```python
+self
+```
 
-이 값은 저장해 두었다가 이후의 페이지네이션된 쿼리에서 `start=`로 전달하면, 이 paginator가 멈춘 지점부터 반복을 재개할 수 있습니다.
+마지막으로 가져온 Response 데이터를 반복 처리할 객체로 변환합니다.
 
-**반환값:**
+### <kbd>방법</kbd> Paginator.**next**()
 
-* `str | None`: 커서 속성 값입니다.
+```python
+self
+```
 
-***
+이터레이터의 다음 항목을 반환합니다. 더 이상 항목이 없으면 StopIteration 예외를 발생시킵니다
 
-### <kbd>속성</kbd> RunArtifacts.more
\ No newline at end of file
+### <kbd>방법</kbd> Paginator.update_variables()
+
+```python
+self
+```
+
+다음 페이지를 가져오기 위한 쿼리 변수를 업데이트합니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/public-api/runs.mdx b/ko/models/ref/python/public-api/runs.mdx
index c51d80958c..5bed0860dd 100644
--- a/ko/models/ref/python/public-api/runs.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/public-api/runs.mdx
@@ -1,91 +1,98 @@
 ---
 title: Runs
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: class
+namespace: wandb.apis.public.runs
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/runs.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/runs.py#L188" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `Runs`
-
-프로젝트 및 선택 필터와 연결된 `Run` 객체의 lazy 이터레이터입니다.
-
-필요할 때 W&amp;B Server에서 페이지 단위로 Runs를 조회합니다.
-
-일반적으로 `Api.runs` 네임스페이스를 통해 간접적으로 사용됩니다.
-
-### <kbd>방법</kbd> `Runs.__init__`
+## <kbd>클래스</kbd> wandb.apis.public.Runs
 
 ```python
-__init__(
-    service_api: 'ServiceApi',
-    entity: 'str',
-    project: 'str',
-    filters: 'dict[str, Any] | None' = None,
-    order: 'str' = '+created_at',
-    per_page: 'int' = 50,
-    include_sweeps: 'bool' = False,
-    lazy: 'bool' = True,
-    api_key: 'str | None' = None
-)
+(service_api: 'ServiceApi',
+entity: 'str',
+project: 'str',
+filters: 'dict[str, Any] | None' = None,
+order: 'str' = '+created_at',
+per_page: 'int' = 50,
+include_sweeps: 'bool' = False,
+lazy: 'bool' = True,
+api_key: 'str | None' = None)
 ```
 
-**매개변수:**
+프로젝트 및 선택적 필터와 연결된 `Run` 객체의 지연 이터레이터입니다.
+
+필요에 따라 W&amp;B server에서 페이지 단위로 Runs를 가져옵니다.
 
-* `service_api`:  요청에 사용할 서비스 API입니다.
-* `entity`:  프로젝트를 소유한 entity(사용자 이름 또는 팀)입니다.
-* `project`:  run을 가져올 프로젝트 이름입니다.
-* `filters`:  run 쿼리에 적용할 필터입니다.
-* `order`:  `created_at`, `heartbeat_at`, `config.*.value`, 또는 `summary_metrics.*`를 사용할 수 있습니다. 앞에 `+`를 붙이면 오름차순(기본값)이고, `-`를 붙이면 내림차순입니다. 기본 정렬 순서는 가장 오래된 항목부터 최신 항목까지의 `run.created&#95;at`입니다.
-* `per_page`:  요청당 가져올 run 수입니다(기본값: 50).
-* `include_sweeps`:  run에 sweep 정보를 포함할지 여부입니다. 기본값은 True입니다.
+일반적으로 `Api.runs` 네임스페이스를 통해 간접적으로 사용됩니다.
 
-***
+<div id="args">
+  ## 인수
+</div>
 
-### <kbd>속성</kbd> Runs.length
+* `service_api`: 요청에 사용할 서비스 API입니다.
+* `entity`: 프로젝트를 소유한 entity(사용자 이름 또는 팀)입니다.
+* `project`: run을 가져올 프로젝트 이름입니다.
+* `filters`: run 쿼리에 적용할 필터입니다.
+* `order`: `created_at`, `heartbeat_at`, `config.*.value`, 또는 `summary_metrics.*`를 사용할 수 있습니다. 앞에 `+`를 붙이면 오름차순(기본값)이고, `-`를 붙이면 내림차순입니다. 기본 정렬 순서는 가장 오래된 항목부터 최신 항목까지의 `run.created_at`입니다.
+* `per_page`: 요청당 가져올 run 수입니다(기본값: 50).
+* `include_sweeps`: run에 sweep 정보를 포함할지 여부입니다. 기본값은 True입니다.
+* `lazy`: 액세스할 때까지 무거운 필드(`config`, `summaryMetrics`, `systemMetrics`)의 로드를 지연할지 여부입니다. 기본값은 True입니다.
+* `api_key`: 
 
-***
+<div id="methods">
+  ## 메서드
+</div>
 
-### <kbd>방법</kbd> `Runs.histories`
+### <kbd>방법</kbd> Runs.histories()
 
 ```python
-histories(
-    samples: 'int' = 500,
-    keys: 'list[str] | None' = None,
-    x_axis: 'str' = '_step',
-    format: "Literal['default', 'pandas', 'polars']" = 'default',
-    stream: "Literal['default', 'system']" = 'default'
-) → list[dict[str, Any]] | pd.DataFrame | pl.DataFrame
+self,
+samples: 'int' = 500,
+keys: 'list[str] | None' = None,
+x_axis: 'str' = '_step',
+format: "Literal['default', 'pandas', 'polars']" = 'default',
+stream: "Literal['default', 'system']" = 'default'
 ```
 
 필터 조건에 맞는 모든 run의 샘플링된 이력 메트릭을 반환합니다.
 
-**매개변수:**
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
+
+* `samples`: 각 run별로 반환할 샘플 수
+* `keys`: 특정 키에 대한 메트릭만 반환합니다
+* `x_axis`: 이 메트릭을 xAxis로 사용하며, 기본값은 &#95;step입니다
+* `format`: 데이터를 반환할 형식입니다. 옵션은 &quot;default&quot;, &quot;pandas&quot;, &quot;polars&quot;입니다
+* `stream`: 메트릭에는 &quot;default&quot;, 시스템 메트릭에는 &quot;system&quot;을 사용합니다
 
-* `samples`:  각 run별로 반환할 샘플 수
-* `keys`:  특정 키에 대한 메트릭만 반환합니다
-* `x_axis`:  이 메트릭을 xAxis로 사용하며, 기본값은 &#95;step입니다
-* `format`:  데이터를 반환할 형식입니다. 옵션은 &quot;default&quot;, &quot;pandas&quot;, &quot;polars&quot;입니다
-* `stream`:  메트릭에는 &quot;default&quot;, 시스템 메트릭에는 &quot;system&quot;을 사용합니다
+### <kbd>방법</kbd> Paginator.**next**()
 
-**반환값:**
+```python
+self
+```
 
-* `pandas.DataFrame`:  `format="pandas"`인 경우, 이력 메트릭이 담긴 `pandas.DataFrame`을 반환합니다.
-* `polars.DataFrame`:  `format="polars"`인 경우, 이력 메트릭이 담긴 `polars.DataFrame`을 반환합니다.
-* `list of dicts`:  `format="default"`인 경우, `run_id` 키를 포함한 이력 메트릭이 담긴 `dict` 목록을 반환합니다.
+이터레이터의 다음 항목을 반환합니다. 더 이상 항목이 없으면 `StopIteration` 예외를 발생시킵니다.
 
-***
+### <kbd>방법</kbd> Paginator.update_variables()
+
+```python
+self
+```
 
+다음 페이지를 가져오기 위한 쿼리 변수를 업데이트합니다.
 
-### <kbd>방법</kbd> `Runs.upgrade_to_full`
+### <kbd>방법</kbd> Runs.upgrade_to_full()
 
 ```python
-upgrade_to_full() → None
+self
 ```
 
 이 Runs collection을 lazy 모드에서 전체 모드로 업그레이드합니다.
 
-그러면 전체 run 데이터를 가져오도록 전환되며, 이미 로드된 모든 Run 객체도 전체 데이터를 포함하도록 업그레이드됩니다. 여러 run을 업그레이드할 때 성능을 높이기 위해 병렬 로딩을 사용합니다.
+그러면 전체 run 데이터를 가져오도록 전환되며,
+이미 로드된 모든 Run 객체도 전체 데이터를 포함하도록 업그레이드됩니다.
+여러 run을 업그레이드할 때 성능을 높이기 위해 병렬 로딩을 사용합니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/public-api/sweep.mdx b/ko/models/ref/python/public-api/sweep.mdx
index a39e52486b..cab05c5f23 100644
--- a/ko/models/ref/python/public-api/sweep.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/public-api/sweep.mdx
@@ -1,176 +1,171 @@
 ---
 title: Sweep
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: 클래스
+namespace: wandb.apis.public.sweeps
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/sweeps.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/sweeps.py#L272" />
 
-
-## <kbd>class</kbd> `Sweep`
-
-sweep에 연결된 run 집합입니다.
-
-**속성:**
-
-* `runs` (Runs):  run 목록
-* `id` (str):  Sweep ID
-* `project` (str):  sweep가 속한 프로젝트 이름
-* `config` (dict):  sweep 설정이 포함된 사전
-* `state` (str):  sweep의 상태입니다. &quot;Finished&quot;, &quot;Failed&quot;, &quot;Crashed&quot; 또는 &quot;Running&quot;일 수 있습니다.
-* `expected_run_count` (int):  sweep의 예상 run 수 
-
-### <kbd>방법</kbd> `Sweep.__init__`
+## <kbd>클래스</kbd> wandb.apis.public.Sweep
 
 ```python
-__init__(
-    service_api: 'ServiceApi',
-    entity: 'str',
-    project: 'str',
-    sweep_id: 'str',
-    attrs: 'Mapping[str, Any] | None' = None
-)
+(service_api: 'ServiceApi',
+entity: 'str',
+project: 'str',
+sweep_id: 'str',
+attrs: 'Mapping[str, Any] | None' = None)
 ```
 
-***
+스윕에 연결된 Runs 집합입니다.
 
-### <kbd>속성</kbd> Sweep.config
+<div id="args">
+  ## 인수
+</div>
 
-해당 sweep에 사용되는 설정입니다.
+* `service_api`:
+* `entity`:
+* `project`:
+* `sweep_id`:
+* `attrs`: 
 
-***
+<div id="attributes">
+  ## 속성
+</div>
 
-### <kbd>속성</kbd> Sweep.entity
+* `runs` (`Runs`): Runs 목록
+* `id` (`str`): 스윕 ID
+* `project` (`str`): 스윕가 속한 프로젝트 이름
+* `config` (`dict`): 스윕 설정이 포함된 사전
+* `state` (`str`): 스윕의 상태입니다. &quot;Finished&quot;, &quot;Failed&quot;, &quot;Crashed&quot; 또는 &quot;Running&quot;일 수 있습니다.
+* `expected_run_count` (`int`): 스윕의 예상 Runs 수
 
-sweep에 연결된 entity입니다.
+<div id="attributes">
+  ## 속성
+</div>
 
-**반환값:**
+### <kbd>속성</kbd> config
 
-* `str`: entity 속성 값.
+해당 스윕에 사용되는 설정입니다.
 
-***
+### <kbd>속성</kbd> entity
 
-### <kbd>속성</kbd> Sweep.expected_run_count
+스윕에 연결된 entity입니다.
 
-Sweep의 예상 run 수를 반환합니다. run 수가 무한한 경우 `None`을 반환합니다.
+### <kbd>속성</kbd> expected_run_count
 
-**반환값:**
+스윕의 예상 run 수를 반환합니다. run 수가 무한한 경우 `None`을 반환합니다.
 
-* `int | None`: expected&#95;run&#95;count 속성 값입니다.
+### <kbd>속성</kbd> name
 
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Sweep.name
-
-sweep의 이름입니다.
+스윕의 이름입니다.
 
 다음 우선순위에 따라 가장 먼저 존재하는 이름을 반환합니다:
 
-1. 사용자가 수정한 표시 이름 2. 생성 시 설정한 이름 3. Sweep ID
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Sweep.order
+1. 사용자가 수정한 표시 이름
+2. 생성 시 설정한 이름
+3. 스윕 ID
 
-Sweep의 순서 키를 반환합니다.
+### <kbd>속성</kbd> order
 
-***
+스윕의 순서 키를 반환합니다.
 
-### <kbd>속성</kbd> Sweep.path
+### <kbd>속성</kbd> path
 
 프로젝트 경로를 반환합니다.
 
-이 경로는 entity, 프로젝트 이름, sweep ID로 구성된 목록입니다.
+이 경로는 entity, 프로젝트 이름, 스윕 ID로 구성된 목록입니다.
 
-***
+### <kbd>속성</kbd> url
 
-### <kbd>속성</kbd> Sweep.url
+스윕의 URL입니다.
 
-sweep의 URL입니다.
+스윕 URL은 entity, 프로젝트, &quot;sweeps&quot;라는 문자열, 그리고 스윕 ID.run&#95;id를 조합해 생성됩니다. SaaS 사용자의 경우 `https://wandb.ai/entity/project/sweeps/sweeps_ID` 형식을 사용합니다.
 
-sweep URL은 entity, 프로젝트, &quot;sweeps&quot;라는 문자열, 그리고 sweep ID.run&#95;id를 조합해 생성됩니다. SaaS 사용자의 경우 `https://wandb.ai/entity/project/sweeps/sweeps_ID` 형식을 사용합니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> Sweep.username
+### <kbd>속성</kbd> username
 
 사용 중단되었습니다. 대신 `Sweep.entity`를 사용하세요.
 
-**반환값:**
-
-* `str`: `username` 속성 값입니다.
+<div id="methods">
+  ## 메서드
+</div>
 
-***
-
-### <kbd>방법</kbd> `Sweep.agent`
+### <kbd>방법</kbd> Sweep.agent()
 
 ```python
-agent(agent_id: 'str') → Agent
+self,
+agent_id: 'str'
 ```
 
 이 스윕에서 ID로 에이전트를 쿼리합니다.
 
-**인수:**
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
 * `agent_id`: 조회할 에이전트의 ID입니다.
 
-***
-
-### <kbd>방법</kbd> `Sweep.agents`
+### <kbd>방법</kbd> Sweep.agents()
 
 ```python
-agents() → list[Agent]
+self
 ```
 
 이 스윕의 모든 에이전트 목록을 쿼리합니다.
 
-***
-
-### <kbd>방법</kbd> `Sweep.best_run`
+### <kbd>방법</kbd> Sweep.best_run()
 
 ```python
-best_run(order=None)
+(self, order=None)
 ```
 
 설정에 정의된 메트릭 또는 전달된 순서를 기준으로 정렬된 최상의 run을 반환합니다.
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
+* `order`: 
 
-### <kbd>클래스 메서드</kbd> `Sweep.get`
+### <kbd>방법</kbd> Sweep.get()
 
 ```python
-get(
-    api: 'Api',
-    entity: 'str | None' = None,
-    project: 'str | None' = None,
-    sid: 'str | None' = None,
-    order: 'str | None' = None,
-    query: 'str | None' = None,
-    **kwargs
-)
+(api: 'Api',
+entity: 'str | None' = None,
+project: 'str | None' = None,
+sid: 'str | None' = None,
+order: 'str | None' = None,
+query: 'str | None' = None, **kwargs)
 ```
 
 클라우드 백엔드에 쿼리를 실행합니다.
 
-**인수:**
-
-* `api`:  W&amp;B API 인스턴스입니다.
-* `entity`:  프로젝트를 소유한 entity(사용자 이름 또는 팀)입니다.
-* `project`:  스윕를 가져올 프로젝트 이름입니다.
-* `sid`:  쿼리할 스윕 ID입니다.
-* `order`:  스윕의 run이 반환되는 순서입니다.
-* `query`:  쿼리 실행에 사용할 쿼리입니다.
-* `**kwargs`:  쿼리에 전달할 추가 키워드 매개변수입니다.
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-***
+* `api`: W&amp;B API 인스턴스입니다.
+* `entity`: 프로젝트를 소유한 entity(사용자 이름 또는 팀)입니다.
+* `project`: 스윕를 가져올 프로젝트 이름입니다.
+* `sid`: 쿼리할 스윕 ID입니다.
+* `order`: 스윕의 Runs가 반환되는 순서입니다.
+* `query`: 쿼리 실행에 사용할 쿼리입니다.
+* `kwargs`: 
 
-### <kbd>방법</kbd> `Sweep.to_html`
+### <kbd>방법</kbd> Sweep.to_html()
 
 ```python
-to_html(height: 'int' = 420, hidden: 'bool' = False) → str
+self,
+height: 'int' = 420,
+hidden: 'bool' = False
 ```
 
-이 sweep을 표시하는 iframe이 포함된 HTML을 생성합니다.
+이 스윕을 표시하는 iframe이 포함된 HTML을 생성합니다.
+
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
+
+* `height`:
+* `hidden`: 
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/public-api/sweeps.mdx b/ko/models/ref/python/public-api/sweeps.mdx
index 3274d4b410..83c73dd58e 100644
--- a/ko/models/ref/python/public-api/sweeps.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/public-api/sweeps.mdx
@@ -1,19 +1,38 @@
 ---
 title: Sweeps
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: 클래스
+namespace: wandb.apis.public.sweeps
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/sweeps.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/sweeps.py#L59" />
 
+## <kbd>클래스</kbd> wandb.apis.public.Sweeps
 
-## <kbd>class</kbd> `Sweeps`
+```python
+service_api: 'ServiceApi',
+entity: 'str',
+project: 'str',
+per_page: 'int' = 50,
+filters: 'dict[str, Any] | None' = None
+```
+
+`Sweep` 객체 컬렉션을 지연 방식으로 순회하는 이터레이터입니다.
 
-`Sweep` 객체 컬렉션을 순회하는 lazy 이터레이터입니다.
+<div id="args">
+  ## 인수
+</div>
 
-**예시:**
+* `service_api`: W&amp;B를 쿼리하는 데 사용되는 서비스 API입니다.
+* `entity`: 스윕을 소유한 entity입니다.
+* `project`: 스윕이 포함된 프로젝트입니다.
+* `per_page`: API에 대한 각 요청마다 가져올 스윕 수입니다.
+* `filters`: (dict) Runs 필터를 사용해 특정 스윕을 쿼리합니다. 자세한 내용은 wandb/apis/public/api.py:runs를 참조하세요.
+
+<div id="examples">
+  ## 예시
+</div>
 
 ```python
 from wandb.apis.public import Api
@@ -22,34 +41,28 @@ sweeps = Api().project(name="project_name", entity="entity").sweeps()
 
 # 스윕을 순회하며 세부 정보 출력
 for sweep in sweeps:
-     print(f"Sweep name: {sweep.name}")
-     print(f"Sweep ID: {sweep.id}")
-     print(f"Sweep URL: {sweep.url}")
-     print("----------")
-``` 
+    print(f"Sweep name: {sweep.name}")
+    print(f"Sweep ID: {sweep.id}")
+    print(f"Sweep URL: {sweep.url}")
+    print("----------")
+```
 
-### <kbd>방법</kbd> `Sweeps.__init__`
+<div id="methods">
+  ## 메서드
+</div>
+
+### <kbd>방법</kbd> Paginator.**next**()
 
 ```python
-__init__(
-    service_api: 'ServiceApi',
-    entity: 'str',
-    project: 'str',
-    per_page: 'int' = 50
-) → Sweeps
+self
 ```
 
-반복 가능한 `Sweep` 객체 컬렉션입니다.
-
-**매개변수:**
-
-* `service_api`:  W&amp;B를 쿼리하는 데 사용되는 서비스 API입니다.
-* `entity`:  스윕을 소유한 entity입니다.
-* `project`:  스윕이 포함된 프로젝트입니다.
-* `per_page`:  API에 대한 각 요청마다 가져올 스윕 수입니다.
+이터레이터의 다음 항목을 반환합니다. 더 이상 항목이 없으면 StopIteration 예외를 발생시킵니다.
 
-***
+### <kbd>방법</kbd> Paginator.update_variables()
 
-### <kbd>속성</kbd> Sweeps.length
+```python
+self
+```
 
-***
\ No newline at end of file
+다음 페이지를 가져올 때 사용할 쿼리 변수를 업데이트합니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/public-api/team.mdx b/ko/models/ref/python/public-api/team.mdx
index 2bf1fd849d..257b93000f 100644
--- a/ko/models/ref/python/public-api/team.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/public-api/team.mdx
@@ -1,93 +1,107 @@
 ---
 title: Team
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: 클래스
+namespace: wandb.apis.public.teams
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/teams.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/teams.py#L61" />
 
+## <kbd>클래스</kbd> wandb.apis.public.Team
 
-## <kbd>class</kbd> `Team`
+```python
+(service_api: 'ServiceApi',
+name: 'str',
+attrs: 'Mapping[str, Any] | None' = None)
+```
+
+W&amp;B 팀을 나타내는 클래스입니다.
+
+이 클래스는 팀 생성, 구성원 초대, 서비스 계정 관리 등을 포함해 W&amp;B 팀을 관리하기 위한 메서드를 제공합니다. 팀 속성 관리를 위해 Attrs를 상속합니다.
 
-W&B 팀을 나타내는 클래스입니다. 
+<div id="args">
+  ## 인수
+</div>
 
-이 클래스는 팀 생성, 구성원 초대, 서비스 계정 관리 등을 포함해 W&B 팀을 관리하기 위한 메서드를 제공합니다. 팀 속성 관리를 위해 Attrs를 상속합니다.
+* `service_api`: W&amp;B를 쿼리하는 데 사용할 서비스 API 인스턴스
+* `name`: 팀 이름
+* `attrs`: 선택적인 팀 속성 딕셔너리
 
-### <kbd>메서드</kbd> `Team.__init__`
+<div id="examples">
+  ## 예시
+</div>
+
+팀을 찾아보고 구성원을 초대하세요.
 
 ```python
-__init__(
-    service_api: 'ServiceApi',
-    name: 'str',
-    attrs: 'Mapping[str, Any] | None' = None
-)
-```
+import wandb
 
-**인수:**
+api = wandb.Api()
+team = api.team("my-team")
+team.invite("user@example.com")
+```
 
-* `service_api`:  W&amp;B를 쿼리하는 데 사용할 서비스 API 인스턴스
-* `name` (str):  팀 이름
-* `attrs` (dict):  선택적인 팀 속성 딕셔너리
+팀을 만들고 서비스 계정을 추가하세요.
 
-**참고:**
+```python
+import wandb
 
-> 팀 관리를 위해서는 적절한 권한이 필요합니다.
+api = wandb.Api()
+team = api.create_team("my-team")
+team.create_service_account("CI service account")
+```
 
-***
+<div id="methods">
+  ## 메서드
+</div>
 
-### <kbd>클래스 메서드</kbd> `Team.create`
+### <kbd>메서드</kbd> Team.create()
 
 ```python
-create(api: 'Api', team: 'str', admin_username: 'str | None' = None) → Team
+api: 'Api',
+team: 'str',
+admin_username: 'str | None' = None
 ```
 
 새 팀을 생성합니다.
 
-**인수:**
-
-* `api`:  (`Api`) 사용할 API 인스턴스
-* `team`:  (str) 팀 이름
-* `admin_username`:  (str) 선택 사항. 팀 관리자 사용자 이름으로, 기본값은 현재 사용자입니다.
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-**반환값:**
-`Team` 객체
+* `api`: (`Api`) 사용할 API 인스턴스
+* `team`: (str) 팀 이름
+* `admin_username`: (str) 선택 사항. 팀 관리자 사용자 이름으로, 기본값은 현재 사용자입니다.
 
-***
-
-### <kbd>메서드</kbd> `Team.create_service_account`
+### <kbd>메서드</kbd> Team.create_service_account()
 
 ```python
-create_service_account(description: 'str') → Member | None
+self,
+description: 'str'
 ```
 
 팀용 서비스 계정을 생성합니다.
 
-**Args:**
-
-* `description`:  (str) 이 서비스 계정에 대한 설명
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-**Returns:**
-서비스 계정 `Member` 객체 또는 실패 시 None
+* `description`: (str) 이 서비스 계정에 대한 설명
 
-***
-
-
-### <kbd>메서드</kbd> `Team.invite`
+### <kbd>메서드</kbd> Team.invite()
 
 ```python
-invite(username_or_email: 'str', admin: 'bool' = False) → bool
+self,
+username_or_email: 'str',
+admin: 'bool' = False
 ```
 
 팀에 사용자를 초대합니다.
 
-**매개변수:**
-
-* `username_or_email`:  (str) 초대할 사용자의 사용자 이름 또는 이메일 주소.
-* `admin`:  (bool) 이 사용자를 팀 관리자(admin)로 지정할지 여부. 기본값은 `False`입니다.
-
-**반환값:**
-성공 시 `True`, 사용자가 이미 초대되었거나 존재하지 않는 경우 `False`를 반환합니다.
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-***
+* `username_or_email`: (str) 초대할 사용자의 사용자 이름 또는 이메일 주소.
+* `admin`: (bool) 이 사용자를 팀 관리자(admin)로 지정할지 여부. 기본값은 `False`입니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/ref/python/public-api/user.mdx b/ko/models/ref/python/public-api/user.mdx
index 6f4a28af71..9e2cfc3151 100644
--- a/ko/models/ref/python/public-api/user.mdx
+++ b/ko/models/ref/python/public-api/user.mdx
@@ -1,26 +1,24 @@
 ---
 title: User
-namespace: public_apis_namespace
-python_object_type: class
+kind: class
+namespace: wandb.apis.public.users
 ---
 
 import { GitHubLink } from '/snippets/ko/_includes/github-source-link.mdx';
 
-<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/users.py" />
+<GitHubLink url="https://github.com/wandb/wandb/blob/main/wandb/apis/public/users.py#L26" />
 
-
-## <kbd>클래스</kbd> `User`
+## <kbd>클래스</kbd> wandb.apis.public.User
 
 W&amp;B 인스턴스의 사용자입니다.
 
 이 클래스를 사용하면 사용자의 API 키를 관리하고 팀 멤버십 등의 정보에 액세스할 수 있습니다. 새 사용자를 만들 때는 `create` 클래스 방법을 사용할 수 있습니다.
 
-**매개변수:**
-
-* `service_api`:  W&amp;B를 쿼리하는 데 사용할 서비스 API 인스턴스입니다.
-* `attrs`:  GraphQL 스키마에 정의된 User 유형의 일부입니다. 
+<div id="properties">
+  ## 속성
+</div>
 
-### <kbd>속성</kbd> User.api_keys
+### <kbd>속성</kbd> api_keys
 
 사용자의 API 키 이름입니다.
 
@@ -28,65 +26,69 @@ W&amp;B 인스턴스의 사용자입니다.
 
 사용자에게 API 키가 없거나 API 키를 아직 불러오지 않은 경우 목록은 비어 있습니다.
 
-**반환값:**
-
-* `list[str]`: api&#95;keys 속성 값입니다.
-
-***
-
-### <kbd>속성</kbd> User.teams
+### <kbd>속성</kbd> teams
 
 사용자가 속한 팀의 이름 목록입니다.
 
 사용자가 어떤 팀에도 속해 있지 않거나 팀 데이터를 로드하지 않은 경우 빈 목록입니다.
 
-**반환값:**
+### <kbd>속성</kbd> user_api
 
-* `list[str]`: 팀 속성 값입니다.
+사용자의 자격 증명을 사용하는 `wandb.Api` 인스턴스입니다.
 
-***
+<div id="methods">
+  ## 메서드
+</div>
 
-### <kbd>속성</kbd> User.user_api
+### <kbd>방법</kbd> User.create()
 
-사용자의 자격 증명을 사용하는 `wandb.Api` 인스턴스입니다.
+```python
+api: 'Api',
+email: 'str',
+admin: 'bool | None' = False
+```
 
-**반환값:**
+새 사용자를 생성합니다.
 
-* `Api | None`: user&#95;api 속성 값입니다.
+이 방법은 내부용 방법입니다. 대신
+`wandb.Api`의 `create_user()` 방법을 사용하세요.
 
-***
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-### <kbd>방법</kbd> `User.delete_api_key`
+* `api`: 사용자 생성에 사용할 API 인스턴스입니다.
+* `email`: 사용자의 이메일입니다.
+* `admin`: 이 사용자를 전역 인스턴스 관리자로 지정할지 여부입니다.
+
+### <kbd>방법</kbd> User.delete_api_key()
 
 ```python
-delete_api_key(api_key: 'str') → bool
+self,
+api_key: 'str'
 ```
 
 사용자의 API 키를 삭제합니다.
 
 키 소유자 또는 관리자만 삭제할 수 있습니다.
 
-**매개변수:**
-
-* `api_key`:  삭제할 API 키의 이름입니다. `api_keys` 속성에서 반환된 이름 중 하나를 사용합니다.
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-**반환값:**
-성공 시 True, 실패 시 false입니다.
+* `api_key`: 삭제할 API 키의 이름입니다. `api_keys` 속성에서 반환된 이름 중 하나를 사용합니다.
 
-***
-
-
-### <kbd>방법</kbd> `User.generate_api_key`
+### <kbd>방법</kbd> User.generate_api_key()
 
 ```python
-generate_api_key(description: 'str | None' = None) → str | None
+self,
+description: 'str | None' = None
 ```
 
 새 API 키를 생성합니다.
 
-**매개변수:**
-
-* `description`: 새 API 키에 대한 설명입니다. API 키의 용도를 파악하는 데 사용할 수 있습니다.
+<div id="arguments">
+  ##### 인수
+</div>
 
-**반환값:**
-생성된 API 키(이름만이 아니라 전체 시크릿) 또는 실패 시 None입니다.
+* `description`: 새 API 키에 대한 설명입니다. API 키의 용도를 파악하는 데 사용할 수 있습니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/registry/link_prompt.mdx b/ko/models/registry/link_prompt.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..509af06496
--- /dev/null
+++ b/ko/models/registry/link_prompt.mdx
@@ -0,0 +1,115 @@
+---
+title: Weave 프롬프트를 컬렉션에 연결
+---
+
+Weave 프롬프트 객체를 컬렉션에 연결하여 W&amp;B Registry에서 AI 프롬프트를 추적하고 버전을 관리할 수 있습니다. 프롬프트 객체를 [컬렉션](/ko/models/registry/create_collection)에 *연결*하면 프롬프트 버전이 [비공개 프로젝트 수준 범위에서 공유 조직 수준 범위로](/ko/models/registry/create_registry#visibility-types) 이동합니다.
+
+<Note>
+  시작하기 전에 다음 사항을 확인하세요:
+
+  * 컬렉션에서 허용하는 객체 유형. 컬렉션 유형에 대한 자세한 내용은 [컬렉션 만들기](./create_collection)의 &quot;Collection types&quot;를 참조하세요.
+  * 컬렉션이 속한 레지스트리가 이미 존재하는지 여부. 레지스트리가 존재하는지 확인하려면 [Registry App으로 이동하여](/ko/models/registry/search_registry) 레지스트리 이름을 검색하세요.
+</Note>
+
+AI 프롬프트를 추적하고 관리하려면 Weave Python SDK를 사용하세요. Weave Python SDK를 사용하면 프롬프트 객체를 생성하고 게시한 뒤, 레지스트리의 컬렉션에 연결할 수 있습니다.
+
+다음 단계에서는 레지스트리의 컬렉션에 프롬프트를 연결하는 방법을 설명합니다:
+
+1. `weave.init()`로 Weave 클라이언트를 초기화합니다.
+2. [`weave.StringPrompt()`](/ko/weave/reference/python-sdk#class-stringprompt)와 같은 기본 제공 프롬프트 클래스를 사용해 Weave 프롬프트 객체를 생성합니다.
+   <Tip>
+     `weave.StringPrompt`는 system 프롬프트, 사용자 프롬프트 또는 재사용 가능한 텍스트 템플릿과 같은 single-string 프롬프트용 기본 제공 프롬프트 클래스입니다. Weave에서 프롬프트 객체를 만드는 방법과 지원되는 프롬프트 유형에 대한 자세한 내용은 [프롬프트 객체 만들기](/ko/weave/guides/core-types/prompts)를 참조하세요.
+   </Tip>
+3. [`weave.publish()`](/ko/weave/reference/python-sdk#method-publish)를 사용해 프롬프트를 Weave에 게시합니다.
+4. [`weave_client.link_prompt_to_registry()`](/ko/weave/reference/python-sdk/trace/weave_client#method-link_prompt_to_registry)를 사용해 게시된 프롬프트 버전을 레지스트리의 컬렉션에 연결합니다. 대상 컬렉션 경로를 `target_path` 매개변수에 전달하세요. 경로는 `wandb-registry-` 접두사, 레지스트리 이름, 컬렉션 이름으로 구성됩니다:
+   ```text
+   wandb-registry-{REGISTRY_NAME}/{COLLECTION_NAME}
+   ```
+
+다음 코드 스니펫을 Python 스크립트에 복사해 붙여넣고, `<>`로 둘러싸인 자리 표시자 값을 사용자 환경에 맞게 바꾸세요:
+
+```python
+import weave
+
+# Weave 클라이언트 초기화
+weave_client = weave.init(project="<project>")
+
+prompt = "<You are a helpful assistant...>"
+
+# Weave에 프롬프트 객체 게시
+weave_prompt_ref = weave.publish(
+    obj=weave.StringPrompt(prompt),
+    name="<prompt_name>",
+)
+
+# 프롬프트 버전을 연결할 컬렉션 및 레지스트리 지정
+REGISTRY_NAME = "<registry_name>"
+COLLECTION_NAME = "<collection_name>"
+registry_target = f"wandb-registry-{REGISTRY_NAME}/{COLLECTION_NAME}"
+
+# 게시된 프롬프트 버전을 지정된 레지스트리의 컬렉션에 연결
+weave_client.link_prompt_to_registry(
+    prompt=weave_prompt_ref,
+    target_path=registry_target,
+)
+```
+
+<div id="view-linked-prompts-in-a-registry">
+  ## 레지스트리에서 연결된 프롬프트 보기
+</div>
+
+1. W&amp;B Registry로 이동합니다.
+2. 프롬프트를 연결한 레지스트리의 이름을 선택합니다.
+3. 컬렉션 이름을 선택합니다.
+4. 프롬프트 버전 목록에서 액세스하려는 버전을 선택합니다. 버전 번호는 연결된 각 프롬프트 버전에 `v0`부터 시작해 순차적으로 부여됩니다.
+5. 프롬프트 버전의 세부 정보를 보려면 해당 버전을 클릭합니다. 이 페이지의 탭에서 해당 버전의 Overview, prompt, use를 볼 수 있습니다.
+
+<div id="use-a-prompt-linked-to-a-registry">
+  ## 레지스트리에 연결된 프롬프트 사용
+</div>
+
+`weave.get()` 메서드를 사용해 레지스트리에 연결된 프롬프트 객체를 조회할 수 있습니다. 프롬프트는 별칭 또는 버전 숫자로 가져올 수 있습니다. 다음 코드 스니펫은 별칭과 버전 숫자를 사용해 프롬프트를 가져오는 방법을 보여줍니다.
+
+별칭으로 프롬프트 객체를 가져오려면 다음 URI 경로를 사용하세요:
+
+```text
+registry:///{ORG}/{REGISTRY_NAME}/{COLLECTION_NAME}:{VERSION-OR-ALIAS}
+```
+
+`<>`로 묶인 플레이스홀더 값을 사용자 환경에 맞는 값으로 바꾸세요:
+
+<Tabs>
+  <Tab title="별칭으로 가져오기">
+    ```python
+    # 별칭으로 가져오기
+    URI_path = f"registry:///{ORG}/{REGISTRY_NAME}/{COLLECTION_NAME}:{ALIAS}"
+
+    # 별칭으로 가져오기
+    prompt = weave.get(URI_path)
+
+    # 프롬프트 사용
+    print(prompt.content)
+    ```
+  </Tab>
+
+  <Tab title="버전으로 가져오기">
+    ```python
+    # 버전으로 가져오기
+    URI_path = f"registry:///{ORG}/{REGISTRY_NAME}/{COLLECTION_NAME}:{VERSION}"
+
+    # 버전으로 가져오기
+    prompt = weave.get(URI_path)
+
+    # 프롬프트 사용
+    print(prompt.content)
+    ```
+  </Tab>
+</Tabs>
+
+W&amp;B는 프롬프트 객체를 가져오는 URI 경로와 샘플 코드를 자동으로 생성합니다. 샘플 코드를 보려면 다음 단계를 따르세요.
+
+1. W&amp;B Registry로 이동합니다.
+2. 프롬프트를 연결한 레지스트리의 이름을 선택합니다.
+3. 컬렉션 이름을 선택합니다.
+4. 프롬프트 버전 목록에서 액세스하려는 버전을 선택합니다.
+5. **Use** 탭을 선택해 별칭 또는 버전 번호로 프롬프트를 가져오는 샘플 코드를 확인합니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/registry/link_version.mdx b/ko/models/registry/link_version.mdx
index 94d609591c..66bfd9fabb 100644
--- a/ko/models/registry/link_version.mdx
+++ b/ko/models/registry/link_version.mdx
@@ -148,7 +148,7 @@ run 중에 아티팩트를 생성할지, run 없이 생성할지, 또는 기존
     7. **Artifact** 드롭다운에서 아티팩트 이름을 선택합니다.
     8. **Version** 드롭다운에서 컬렉션에 연결할 아티팩트 버전을 선택합니다.
 
-    {/* TODO: gif 삽입 */}
+    {/* TO DO gif 삽입 */}
   </Tab>
 
   <Tab title="아티팩트 브라우저">
@@ -156,7 +156,7 @@ run 중에 아티팩트를 생성할지, run 없이 생성할지, 또는 기존
     2. 프로젝트 사이드바에서 Artifacts 아이콘을 선택하세요.
     3. 레지스트리에 연결할 아티팩트 버전을 클릭하세요.
     4. **Version overview** 섹션에서 **Link to registry** 버튼을 클릭하세요.
-    5. 화면 오른쪽에 나타나는 모달에서 **Select a register model** 드롭다운 메뉴에서 아티팩트를 선택하세요.
+    5. 화면 오른쪽에 나타나는 모달에서 **Select a registered model** 드롭다운 메뉴에서 아티팩트를 선택하세요.
     6. **Next step**을 클릭하세요.
     7. (선택 사항) **Aliases** 드롭다운에서 별칭을 선택하세요.
     8. **Link to registry**를 클릭하세요.
@@ -170,28 +170,28 @@ run 중에 아티팩트를 생성할지, run 없이 생성할지, 또는 기존
   * 링크된 버전: 레지스트리에 게시되는 아티팩트 버전입니다. 이는 소스 아티팩트를 가리키는 포인터이며, 정확히 동일한 아티팩트 버전을 레지스트리 범위에서도 사용할 수 있게 한 것입니다.
   </Note> */}
 
-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.
+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.
 
 <div id="view-linked-artifacts-in-a-registry">
-  ## 레지스트리에서 연결된 artifact 보기
+  ## 레지스트리에서 연결된 아티팩트 보기
 </div>
 
-W&amp;B 레지스트리에서 메타데이터, 리니지, 사용 정보 등 연결된 artifact에 대한 정보를 확인합니다.
+W&amp;B 레지스트리에서 메타데이터, 리니지, 사용 정보 등 연결된 아티팩트에 대한 정보를 확인합니다.
 
 1. W&amp;B 레지스트리로 이동합니다.
-2. artifact를 연결한 레지스트리의 이름을 선택합니다.
-3. collection 이름을 선택합니다.
-4. collection의 artifact가 메트릭을 로깅하는 경우 **메트릭 표시**를 클릭해 버전 간 메트릭을 비교합니다.
-5. artifact 버전 목록에서 액세스하려는 버전을 선택합니다. 버전 번호는 `v0`부터 시작해 연결된 각 artifact 버전에 순차적으로 할당됩니다.
-6. artifact 버전의 세부 정보를 보려면 해당 버전을 클릭합니다. 이 페이지의 탭에서 해당 버전의 메타데이터(로깅된 메트릭 포함), 리니지, 사용 정보를 확인할 수 있습니다.
+2. 아티팩트를 연결한 레지스트리의 이름을 선택합니다.
+3. 컬렉션 이름을 선택합니다.
+4. 컬렉션의 아티팩트가 메트릭을 로깅하는 경우 **메트릭 표시**를 클릭해 버전 간 메트릭을 비교합니다.
+5. 아티팩트 버전 목록에서 액세스하려는 버전을 선택합니다. 버전 번호는 `v0`부터 시작해 연결된 각 아티팩트 버전에 순차적으로 할당됩니다.
+6. 아티팩트 버전의 세부 정보를 보려면 해당 버전을 클릭합니다. 이 페이지의 탭에서 해당 버전의 메타데이터(로깅된 메트릭 포함), 리니지, 사용 정보를 확인할 수 있습니다.
 
-**Version** 탭의 **Full Name** 필드를 확인하세요. 연결된 artifact의 전체 이름은 레지스트리, collection 이름, 그리고 artifact 버전의 alias 또는 인덱스로 구성됩니다.
+**Version** 탭의 **Full Name** 필드를 확인하세요. 연결된 아티팩트의 전체 이름은 레지스트리, 컬렉션 이름, 그리고 아티팩트 버전의 alias 또는 인덱스로 구성됩니다.
 
 ```text title="Full name of a linked artifact"
 wandb-registry-{REGISTRY_NAME}/{COLLECTION_NAME}:v{INTEGER}
 ```
 
-코드로 artifact 버전에 액세스하려면 연결된 artifact의 전체 이름이 필요합니다.
+코드로 아티팩트 버전에 액세스하려면 연결된 아티팩트의 전체 이름이 필요합니다.
 
 <div id="troubleshooting">
   ## 문제 해결
diff --git a/ko/models/registry/registry_cards.mdx b/ko/models/registry/registry_cards.mdx
index a64269bb11..4fa50081e9 100644
--- a/ko/models/registry/registry_cards.mdx
+++ b/ko/models/registry/registry_cards.mdx
@@ -3,15 +3,19 @@ title: 컬렉션 설명 작성
 description: "사용자가 목적과 내용을 이해할 수 있도록 W&B Registry 컬렉션에 설명과 문서를 추가합니다."
 ---
 
-사용자가 컬렉션의 목적과 포함된 artifact를 이해할 수 있도록 컬렉션에 사람이 읽기 쉬운 설명을 추가하세요.
+사용자가 컬렉션의 목적과 포함된 아티팩트를 이해할 수 있도록 컬렉션에 사람이 읽기 쉬운 설명을 추가하세요.
+
+<Frame>
+  <img src="/images/registry/registry_card.gif" alt="컬렉션 Card" />
+</Frame>
 
 컬렉션에 따라 트레이닝 데이터, 모델 아키텍처, 작업, 라이선스, 레퍼런스, 배포에 대한 정보를 포함할 수 있습니다. 다음은 컬렉션에 문서화해 두면 좋은 몇 가지 주제입니다:
 
 W&amp;B는 최소한 다음 세부 정보를 포함할 것을 권장합니다:
 
 * **Summary**: 컬렉션의 목적과 머신 러닝 실험에 사용된 머신 러닝 프레임워크입니다.
-* **License**: 머신 러닝 모델 사용과 관련된 법적 조건 및 권한입니다. 이를 통해 모델 사용자는 해당 모델을 어떤 법적 체계에서 활용할 수 있는지 이해할 수 있습니다. 일반적인 라이선스로는 Apache 2.0, MIT, GPL이 있습니다.
-* **References**: 관련 연구 논문, Datasets, 또는 외부 리소스에 대한 인용이나 참조입니다.
+* **라이선스**: 머신 러닝 모델 사용과 관련된 법적 조건 및 권한입니다. 이를 통해 모델 사용자는 해당 모델을 어떤 법적 체계에서 활용할 수 있는지 이해할 수 있습니다. 일반적인 라이선스로는 Apache 2.0, MIT, GPL이 있습니다.
+* **레퍼런스**: 관련 연구 논문, Datasets, 또는 외부 리소스에 대한 인용이나 참조입니다.
 
 컬렉션에 트레이닝 데이터가 포함되어 있다면, 다음과 같은 추가 세부 정보도 포함하는 것을 고려하세요:
 
@@ -25,6 +29,7 @@ W&amp;B는 최소한 다음 세부 정보를 포함할 것을 권장합니다:
 * **Task**: 컬렉션의 모델이 수행하도록 설계된 작업 또는 문제의 구체적인 유형입니다. 즉, 모델이 의도한 기능을 분류한 것입니다.
 * **Deserialize the model**: 팀원이 모델을 메모리에 로드하는 방법에 대한 정보입니다.
 * **Deployment**: 모델이 어떻게, 어디에 배포되는지에 대한 세부 정보와 워크플로 오케스트레이션 플랫폼 같은 다른 엔터프라이즈 시스템에 모델을 어떻게 통합하는지에 대한 안내입니다.
+* **Compare metrics**: 컬렉션에 연결된 아티팩트의 서로 다른 아티팩트 버전 간 메트릭을 비교합니다. 이를 통해 사용자는 모델이 시간에 따라 어떻게 발전했는지, 그리고 서로 다른 버전이 특정 작업에서 어떤 성능을 보이는지 이해할 수 있습니다.
 
 <div id="add-a-description-to-a-collection">
   ## 컬렉션에 설명 추가하기
@@ -37,7 +42,13 @@ W&amp;B Registry UI 또는 Python SDK를 사용해 대화형으로 또는 프로
     1. [W&amp;B Registry](https://wandb.ai/registry/)로 이동합니다.
     2. 컬렉션을 클릭합니다.
     3. 컬렉션 이름 옆의 **View details**를 선택합니다.
-    4. **설명** 필드에 컬렉션에 대한 정보를 입력합니다. 입력한 텍스트는 [Markdown 마크업 언어](https://www.markdownguide.org/)로 서식을 지정할 수 있습니다.
+    4. **컬렉션 Card** 탭을 선택합니다.
+    5. **Edit card** 버튼을 클릭합니다.
+    6. 컬렉션 Card 편집기에서 컬렉션에 설명을 추가합니다. Markdown 서식을 사용해 텍스트에 스타일을 적용할 수 있습니다.
+
+    <Tip>
+      [Markdown 마크업 언어](https://www.markdownguide.org/)를 사용해 텍스트 서식을 지정합니다. 사용 가능한 Markdown 서식 옵션의 드롭다운 목록을 보려면 슬래시(`/`)를 사용합니다.
+    </Tip>
   </Tab>
 
   <Tab title="Python SDK">
@@ -66,4 +77,19 @@ W&amp;B Registry UI 또는 Python SDK를 사용해 대화형으로 또는 프로
     collection.save()  
     ```
   </Tab>
-</Tabs>
\ No newline at end of file
+</Tabs>
+
+<div id="compare-metrics-across-artifact-versions">
+  ## 아티팩트 버전 간 메트릭 비교
+</div>
+
+컬렉션 Card 편집기에서 컬렉션에 연결된 여러 아티팩트 버전의 메트릭을 비교할 수 있습니다.
+
+1. 컬렉션 Card 편집기에서 슬래시(`/`)를 입력해 사용 가능한 Markdown 서식 옵션의 드롭다운 목록을 여세요.
+2. **Compare metrics**를 선택해 컬렉션 Card에 메트릭 비교 테이블을 추가하세요.
+
+다음 이미지는 `transaction-risk-model` 컬렉션에 연결된 5개의 서로 다른 아티팩트 버전에서 `val/loss`를 보여줍니다.
+
+<Frame>
+  <img src="/images/registry/compare_linked_artifact_versions.png" alt="컬렉션 Card에서 아티팩트 버전 간 메트릭 비교 및 보기" />
+</Frame>
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/reports.mdx b/ko/models/reports.mdx
index 0b164316ce..af1ad0eb88 100644
--- a/ko/models/reports.mdx
+++ b/ko/models/reports.mdx
@@ -1,10 +1,11 @@
 ---
 description: 머신 러닝 프로젝트를 위한 관리 및 협업 도구
-title: Reports Overview
+title: 리포트 Overview
 ---
 
 import { ColabLink } from '/snippets/ko/_includes/colab-link.mdx';
 import { TryProductLink } from '/snippets/ko/_includes/try-product-link.mdx';
+import { WandbReport } from '/snippets/WandbReport.jsx';
 
 <CardGroup cols={4}>
   <ColabLink url="https://colab.research.google.com/github/wandb/examples/blob/master/colabs/intro/Report_API_Quickstart.ipynb" />
@@ -12,7 +13,7 @@ import { TryProductLink } from '/snippets/ko/_includes/try-product-link.mdx';
   <TryProductLink url="https://wandb.ai/stacey/deep-drive/reports/The-View-from-the-Driver-s-Seat--Vmlldzo1MTg5NQ?utm_source=fully_connected&utm_medium=blog&utm_campaign=view+from+the+drivers+seat" />
 </CardGroup>
 
-W&amp;B Reports를 사용하면 다음을 할 수 있습니다:
+W&amp;B 리포트를 사용하면 다음을 할 수 있습니다:
 
 * Runs를 정리합니다.
 * 시각화를 임베드하고 자동화합니다.
@@ -21,13 +22,9 @@ W&amp;B Reports를 사용하면 다음을 할 수 있습니다:
 
 {/* {% embed url="https://www.youtube.com/watch?v=2xeJIv_K_eI" %} */}
 
-다음 이미지는 트레이닝하는 동안 W&amp;B에 로깅된 메트릭으로 생성한 리포트의 한 섹션을 보여줍니다.
+아래 리포트는 트레이닝하는 동안 W&amp;B에 로깅된 메트릭으로 생성되었습니다. 리포트 안에서 스크롤하여 벤치마크 Runs, 패널, 설명을 살펴보거나, W&amp;B 앱에서 [전체 리포트 열기](https://wandb.ai/stacey/saferlife/reports/SafeLife-Benchmark-Experiments--Vmlldzo0NjE4MzM)를 선택하세요.
 
-<Frame>
-  <img src="/images/reports/safe-lite-benchmark-with-comments.png" alt="벤치마크 결과가 포함된 W&B 리포트" max-width="90%" />
-</Frame>
-
-위 이미지가 포함된 리포트는 [여기](https://wandb.ai/stacey/saferlife/reports/SafeLife-Benchmark-Experiments--Vmlldzo0NjE4MzM)에서 확인할 수 있습니다.
+<WandbReport src="https://wandb.ai/stacey/saferlife/reports/SafeLife-Benchmark-Experiments--Vmlldzo0NjE4MzM" title="SafeLife 벤치마크 실험 리포트" height={720} />
 
 <div id="how-it-works">
   ## 작동 방식
diff --git a/ko/models/reports/edit-a-report.mdx b/ko/models/reports/edit-a-report.mdx
index 95cad85165..8745e6a02b 100644
--- a/ko/models/reports/edit-a-report.mdx
+++ b/ko/models/reports/edit-a-report.mdx
@@ -621,6 +621,10 @@ runset = wr.Runset(
 
 헤딩과 목록 같은 HTML 요소를 추가해 리포트를 구조화할 수 있습니다. App UI를 사용해 대화형으로 추가하거나 W&amp;B SDK를 사용해 프로그래밍 방식으로 추가할 수 있습니다.
 
+<Note>
+  `wandb.Image`로 이미지를 로깅하면 W&amp;B는 원본 파일 이름 대신 `media/images/[key]_[step]_[hash].png`와 같이 콘텐츠 해시가 포함된 생성된 이름으로 파일을 저장합니다. 따라서 원본 파일 이름을 참조하는 `<img>` 태그나 마크다운 이미지는 올바르게 표시되지 않습니다. 리포트에 로깅된 이미지를 삽입하려면 먼저 이미지를 로깅한 다음, 생성된 파일 경로를 이미지의 `src` 값으로 사용하세요.
+</Note>
+
 <Tabs>
   <Tab title="App UI">
     리포트에서 슬래시(`/`)를 입력하면 드롭다운 메뉴가 표시됩니다. 드롭다운에서 텍스트 블록 유형을 선택합니다. 예를 들어 H2 헤딩 블록을 만들려면 `Heading 2` 옵션을 선택합니다.
diff --git a/ko/models/reports/embed-reports.mdx b/ko/models/reports/embed-reports.mdx
index 70d6da5c08..00e639b291 100644
--- a/ko/models/reports/embed-reports.mdx
+++ b/ko/models/reports/embed-reports.mdx
@@ -15,7 +15,7 @@ keywords: ["iframe", "Confluence", "Notion", "Gradio", "Hugging Face Spaces"]
 리포트 오른쪽 상단에서 **Share** 버튼을 선택하여 대화 상자를 연 다음, **Copy embed code**를 선택합니다. 복사된 스니펫은 맞춤형 HTML을 허용하는 모든 페이지에 붙여넣을 수 있는 `iframe` HTML 요소입니다.
 
 <Note>
-  임베드하면 *public* Reports만 볼 수 있습니다.
+  *public* 프로젝트의 리포트 또는 [view-only links](/ko/models/reports/cross-project-reports#view-only-report-links)를 사용해 공유한 리포트만 임베드하고 렌더링할 수 있습니다(링크의 액세스 토큰은 URL의 일부입니다).
 </Note>
 
 <Frame>
diff --git a/ko/models/runs/filter-runs.mdx b/ko/models/runs/filter-runs.mdx
index 37e55d2a7b..6a1b3d0868 100644
--- a/ko/models/runs/filter-runs.mdx
+++ b/ko/models/runs/filter-runs.mdx
@@ -40,6 +40,14 @@ title: run 필터링
   <img src="/images/data_vis/filter.png" alt="잘못된 예측 필터" />
 </Frame>
 
+필터 표현식과 일치하는 run의 수는 필터 버튼 아래, Runs 테이블 위에 표시됩니다.
+
+예를 들어, 다음 이미지는 `6 of 18 listed`를 보여주며, 이는 목록에 표시된 18개의 run 중 6개가 필터 표현식과 일치해 현재 표시되고 있음을 의미합니다. 개수는 노란색 박스로 강조 표시됩니다.
+
+<Frame>
+  <img src="/images/runs/filter_count.png" alt="필터 표현식과 일치하는 run 수" />
+</Frame>
+
 다음 섹션에서는 Runs 테이블에서 run을 필터링하는 몇 가지 예를 보여줍니다.
 
 <div id="example-filter-runs-with-tags">
diff --git a/ko/models/runs/forking.mdx b/ko/models/runs/forking.mdx
index adc9071c96..ec5b61512b 100644
--- a/ko/models/runs/forking.mdx
+++ b/ko/models/runs/forking.mdx
@@ -4,7 +4,9 @@ title: run 포크하기
 ---
 
 <Note>
-  run 포크 기능은 현재 활발히 개발 중입니다. Multi-tenant Cloud 및 Dedicated Cloud에서는 프리뷰로 제공되며, Self-Managed에서는 아직 사용할 수 없습니다.
+  Run 포크는 Multi-tenant Cloud 및 Dedicated Cloud에서 공개 프리뷰로 제공됩니다. 현재 Self-Managed 배포에서는 사용할 수 없습니다.
+
+  공개 프리뷰 기능은 프로덕션 평가용으로 사용할 수 있지만, 기능, API 및 동작은 현재 활발히 개발 중이며 정식 출시 전에 변경될 수 있습니다.
 </Note>
 
 원본 run에 영향을 주지 않고 실험의 특정 지점에서 다양한 하이퍼파라미터나 모델을 탐색할 수 있습니다. 이렇게 하려면 기존 W&amp;B run에서 포크하세요.
@@ -20,7 +22,7 @@ run에서 포크하면 W&amp;B는 소스 run의 [고유 ID](/ko/models/runs/run-
   * run 포크를 사용하려면 step이 단조 증가해야 합니다. [`define_metric()`](/ko/models/ref/python/experiments/run#define_metric)로 정의된 비단조 step을 사용하는 run에서는 포크할 수 없습니다. 비단조 step은 run 이력과 시스템 메트릭의 시간순 순서를 깨뜨립니다.
 </Note>
 
-포크된 run을 시작할 소스 run의 고유한 `run ID`와 `step`을 [`wandb.init()`](/ko/models/ref/python/functions/init)의 `fork_from` 인자로 지정하세요.
+포크된 run을 시작할 소스 run의 고유한 `run ID`와 `step`을 [`wandb.init()`](/ko/models/ref/python/functions/init)의 `fork_from` 인수로 지정하세요.
 
 <div id="fork-from-a-previously-logged-run">
   ## 이전에 로깅된 run에서 포크하기
diff --git a/ko/models/runs/tags.mdx b/ko/models/runs/tags.mdx
index 8792e8276a..1dd2621608 100644
--- a/ko/models/runs/tags.mdx
+++ b/ko/models/runs/tags.mdx
@@ -1,23 +1,23 @@
 ---
 title: 태그로 run에 레이블 추가
-description: "Python SDK, Public API 또는 조직용 W&B App UI를 사용해 W&B run의 태그를 추가, 업데이트, 제거하세요."
+description: "Python SDK, Public API 또는 W&B App UI를 사용해 W&B run에 태그를 추가, 업데이트, 제거하여 정리할 수 있습니다."
 ---
 
-로깅된 메트릭이나 아티팩트 데이터만으로는 바로 드러나지 않을 수 있는 특정 특성으로 run에 레이블을 지정하려면 태그를 추가하세요.
+로깅된 메트릭이나 artifact 데이터만으로는 드러나지 않을 수 있는 특정 특성으로 run에 레이블을 지정하려면 태그를 추가하세요.
 
-예를 들어, run의 모델이 `in_production` 상태이거나, 해당 run이 `preemptible`이거나, 이 run이 `baseline`임을 나타내도록 run에 태그를 추가할 수 있습니다.
+예를 들어, run의 모델이 `in_production` 상태인지, 해당 run이 `preemptible`인지, 또는 이 run이 `baseline`을 나타내는지 등을 나타내는 태그를 run에 추가할 수 있습니다.
 
 <div id="add-tags-to-one-or-more-runs">
   ## 하나 이상의 run에 태그 추가
 </div>
 
-프로그래밍 방식 또는 대화형으로 run에 태그를 추가할 수 있습니다.
+프로그래밍 방식 또는 대화형으로 run에 태그를 추가하세요.
 
-사용 사례에 따라 필요에 가장 적합한 아래 탭을 선택하세요:
+사용 사례에 따라 아래에서 가장 적합한 탭을 선택하세요:
 
 <Tabs>
   <Tab title="W&B Python SDK">
-    run을 초기화할 때 `wandb.init()`를 사용해 태그를 추가하세요. run에 태그를 추가하려면 `wandb.init()`의 `tags` 파라미터에 문자열 목록을 전달하세요. 예를 들면 다음과 같습니다:
+    run을 초기화할 때 `wandb.init()`를 사용해 태그를 추가하세요. run에 태그를 추가하려면 `wandb.init()`의 `tags` 파라미터에 문자열 목록을 전달합니다. 예를 들면 다음과 같습니다:
 
     ```python
     import wandb
@@ -27,51 +27,51 @@ description: "Python SDK, Public API 또는 조직용 W&B App UI를 사용해 W&
       project="<project>",
       tags=["<tag1>", "<tag2>"]
     ) as run:
-        # 여기에 트레이닝 코드를 작성합니다
+        # 여기에 트레이닝 코드를 작성하세요
     ```
 
-    활성 상태의 run에서 기존 태그를 추가하거나 업데이트하려면 run 객체의 `tags` 속성(`wandb.Run.tags`)을 업데이트할 수도 있습니다. `tags` 속성은 문자열 튜플을 받습니다. run을 초기화한 후 새 태그를 추가하려면 기존 run의 태그 속성에 하나 이상의 태그를 이어 붙이세요:
+    활성 run 중에도 run 객체의 `tags` 속성(`wandb.Run.tags`)을 업데이트해 기존 태그를 추가하거나 수정할 수 있습니다. `tags` 속성은 문자열 튜플을 받습니다. run을 초기화한 후 새 태그를 추가하려면 기존 run 태그 속성에 하나 이상의 태그를 이어 붙이세요.
 
     ```python
     import wandb
 
     with wandb.init(entity="<entity>", project="<project>", tags=["<tag1>"]) as run:
-      # 여기에 트레이닝 루프 로직을 작성합니다
+      # 여기에 트레이닝 루프 로직을 작성하세요
 
-      # run 객체에 새 태그를 추가합니다
+      # run 객체에 새 태그 추가
       run.tags += ("<new_tag>",)
     ```
   </Tab>
 
   <Tab title="Public API">
-    이전에 저장한 run에 태그를 추가하거나 업데이트하려면 [W&amp;B Public API](/ko/models/ref/python/public-api)를 사용하세요.
+    [W&amp;B Public API](/ko/models/ref/python/public-api)를 사용해 이전에 저장된 run에 태그를 추가하거나 업데이트하세요.
 
-    기존 run의 태그를 업데이트하려면 `wandb.Run.tags` 속성에 액세스하세요. `wandb.Run.tags` 속성은 문자열 목록으로 이루어져 있습니다. 새 태그 하나 또는 여러 개를 기존 태그에 이어 붙인 다음 `wandb.Run.update()`를 호출해 새 태그로 run을 업데이트하세요. 예를 들면 다음과 같습니다:
+    기존 run의 태그를 업데이트하려면 `wandb.Run.tags` 속성에 접근하세요. `wandb.Run.tags` 속성은 문자열 목록으로 구성됩니다. 새 태그를 기존 태그에 이어 붙인 다음 `wandb.Run.update()`를 호출해 새 태그로 run을 업데이트하세요. 예를 들면 다음과 같습니다:
 
     ```python
-    with wandb.Api().run("{entity}/{project}/{run-id}") as run:
-      run.tags.append("<tag1>")
-      run.update()
+    run = wandb.Api().run("{entity}/{project}/{run-id}")
+    run.tags.append("tag1")  # 여기에서 run 데이터를 기반으로 태그를 선택할 수 있습니다
+    run.update()
     ```
   </Tab>
 
-  <Tab title="프로젝트 페이지">
-    이 방법은 많은 수의 run에 동일한 태그 하나 또는 여러 개를 지정할 때 가장 적합합니다.
+  <Tab title="Project page">
+    이 방법은 동일한 태그를 많은 수의 run에 태깅할 때 가장 적합합니다.
 
-    1. 프로젝트 Workspace로 이동하세요.
-    2. 프로젝트 사이드바에서 **Runs**를 선택하세요.
-    3. 테이블에서 하나 이상의 run을 선택하세요.
-    4. 하나 이상의 run을 선택한 후 테이블 위의 **Tag** 버튼을 선택하세요.
-    5. 추가할 태그를 입력한 다음 **Create new tag** 체크박스를 선택해 태그를 추가하세요.
+    1. 프로젝트 workspace로 이동합니다.
+    2. 프로젝트 사이드바에서 **Runs**를 선택합니다.
+    3. 테이블에서 하나 이상의 run을 선택합니다.
+    4. 하나 이상의 run을 선택한 후 테이블 위의 **Tag** 버튼을 선택합니다.
+    5. 추가하려는 태그를 입력하고 **Create new tag** 체크박스를 선택해 태그를 추가합니다.
   </Tab>
 
-  <Tab title="Run 페이지">
-    이 방법은 단일 run에 태그 하나 또는 여러 개를 수동으로 적용할 때 가장 적합합니다.
+  <Tab title="Run page">
+    이 방법은 단일 run에 수동으로 태그를 적용할 때 가장 적합합니다.
 
-    1. 프로젝트 Workspace로 이동하세요.
-    2. run을 클릭해 여세요. run 페이지가 열리면 기본적으로 **Overview** 탭이 표시됩니다.
-    3. **Tags** 옆의 회색 더하기 아이콘(**+**) 버튼을 선택하세요.
-    4. 추가할 태그를 입력한 다음 텍스트 상자 아래의 **Add**를 선택해 새 태그를 추가하세요.
+    1. 프로젝트 workspace로 이동합니다.
+    2. run을 클릭해 엽니다. run 페이지가 열리면 기본적으로 **Overview** 탭이 표시됩니다.
+    3. **Tags** 옆의 회색 더하기 아이콘(**+**) 버튼을 선택합니다.
+    4. 추가하려는 태그를 입력한 다음 텍스트 상자 아래의 **Add**를 선택해 새 태그를 추가합니다.
   </Tab>
 </Tabs>
 
@@ -79,22 +79,22 @@ description: "Python SDK, Public API 또는 조직용 W&B App UI를 사용해 W&
   ## 하나 이상의 run에서 태그 제거
 </div>
 
-W&amp;B App에서 run의 태그를 제거하려면 다음 단계를 따르세요.
+다음 step에 따라 W&amp;B App에서 run의 태그를 제거합니다.
 
 <Tabs>
-  <Tab title="프로젝트 페이지">
+  <Tab title="Project page">
     이 방법은 많은 수의 run에서 태그를 제거할 때 가장 적합합니다.
 
-    1. 프로젝트의 Run 사이드바에서 오른쪽 상단의 테이블 아이콘을 선택하세요. 그러면 사이드바가 전체 Runs 테이블로 확장됩니다.
-    2. 테이블에서 run 위에 마우스를 올리면 왼쪽에 체크박스가 표시됩니다. 모든 run을 선택하려면 헤더 행의 체크박스를 사용하세요.
-    3. 체크박스를 선택하여 일괄 액션을 사용 설정하세요.
-    4. 태그를 제거할 run을 선택하세요.
-    5. run 행 위에 있는 **Tag** 버튼을 선택하세요.
-    6. 태그 옆의 체크박스를 선택하여 run에서 해당 태그를 제거하세요.
+    1. 프로젝트의 Run 사이드바에서 오른쪽 상단의 table 아이콘을 선택합니다. 그러면 사이드바가 전체 runs table로 확장됩니다.
+    2. table에서 run 위에 마우스를 올리면 왼쪽에 체크박스가 표시됩니다. 또는 모든 run을 선택하려면 헤더 행의 체크박스를 찾습니다.
+    3. 체크박스를 선택해 일괄 action을 활성화합니다.
+    4. 태그를 제거할 run을 선택합니다.
+    5. run 행 위의 **Tag** 버튼을 선택합니다.
+    6. 태그 옆의 체크박스를 선택해 run에서 해당 태그를 제거합니다.
   </Tab>
 
   <Tab title="Run 페이지">
-    1. Run 페이지의 왼쪽 사이드바에서 맨 위의 **Overview** 탭을 선택하세요. 여기에서 run의 태그를 확인할 수 있습니다.
-    2. 태그 위에 마우스를 올린 다음 &quot;x&quot;를 선택하여 run에서 제거하세요.
+    1. Run 페이지의 left sidebar에서 맨 위의 **Overview** 탭을 선택합니다. 여기에서 run의 태그를 확인할 수 있습니다.
+    2. 태그 위에 마우스를 올린 다음 &quot;x&quot;를 선택해 run에서 해당 태그를 제거합니다.
   </Tab>
 </Tabs>
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/runs/view-logged-runs.mdx b/ko/models/runs/view-logged-runs.mdx
index 331f15c6fd..625336f44e 100644
--- a/ko/models/runs/view-logged-runs.mdx
+++ b/ko/models/runs/view-logged-runs.mdx
@@ -3,10 +3,10 @@ title: 프로젝트에서 특정 run 보기
 description: W&B App 또는 LEET 터미널 UI를 사용해 특정 로깅된 run과 해당 속성을 보는 방법을 알아보세요.
 ---
 
-현재 상태, Artifacts, 메트릭 등 특정 run에 대한 정보를 확인할 수 있습니다. W&amp;B App 또는 `wandb beta leet` 터미널 UI를 사용해 run을 확인하고 모니터링할 수 있습니다.
+현재 상태, Artifacts, 메트릭 등 특정 run에 대한 정보를 확인할 수 있습니다. W&amp;B App 또는 `wandb leet` 터미널 UI를 사용해 run을 확인하고 모니터링할 수 있습니다.
 
 <Tabs>
-  <Tab title="WA&B App">
+  <Tab title="W&B App">
     W&amp;B App에서 특정 run을 보려면 다음 단계를 따르세요.
 
     1. [W&amp;B App](https://wandb.ai/home)으로 이동합니다.
@@ -26,22 +26,22 @@ description: W&B App 또는 LEET 터미널 UI를 사용해 특정 로깅된 run
   </Tab>
 
   <Tab title="LEET">
-    `wandb beta leet` 터미널 UI를 사용해 터미널에서 로컬 run을 보려면 다음 단계를 따르세요.
+    `wandb leet` 터미널 UI를 사용해 터미널에서 로컬 run을 보려면 다음 단계를 따르세요.
 
     1. 스크립트에서 run을 로컬로 시작했다면 코드를 실행한 디렉터리로 이동합니다. 이 디렉터리에는 run별 하위 디렉터리와 `latest-run/` 심볼릭 링크가 있는 `wandb/` 디렉터리가 들어 있습니다. 각 run 디렉터리에는 `run-<run-ID>.wandb` 형식의 이름을 가진 트랜잭션 로그가 들어 있습니다.
 
        run을 로컬에서 시작하지 않고 `.wandb` 트랜잭션 로그 파일만 다운로드한 경우에는 해당 파일의 위치를 기록해 두세요.
-    2. 다음 명령 중 하나로 `wandb beta leet`를 시작합니다.
+    2. 다음 명령 중 하나로 `wandb leet`를 시작합니다.
 
        ```bash
        # ./wandb/latest-run/에 저장된 최신 run 보기
-       wandb beta leet
+       wandb leet
 
        # run 디렉터리 지정
-       wandb beta leet ./wandb/run-20250813_124246-n67z9ude
+       wandb leet ./wandb/run-20250813_124246-n67z9ude
 
        # .wandb 파일 지정
-       wandb beta leet ./wandb/run-20250813_124246-n67z9ude/run-n67z9ude.wandb
+       wandb leet ./wandb/run-20250813_124246-n67z9ude/run-n67z9ude.wandb
        ```
 
     LEET는 3개 패널로 구성된 인터페이스를 표시합니다.
@@ -58,7 +58,7 @@ description: W&B App 또는 LEET 터미널 UI를 사용해 특정 로깅된 run
     * `n` / `N` - 메트릭 페이지 간 이동
     * `q` / `CMD+C` - 종료
 
-    전체 가이드는 [LEET 터미널 UI](/ko/models/app/leet-tui)를, 단축키와 설정에 대한 자세한 내용은 [`wandb beta leet`](/ko/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-leet) CLI 레퍼런스를 참조하세요.
+    전체 가이드는 [LEET 터미널 UI](/ko/models/app/leet-tui)를, 단축키와 설정에 대한 자세한 내용은 [`wandb leet`](/ko/models/ref/cli/wandb-beta/wandb-beta-leet) CLI 레퍼런스를 참조하세요.
   </Tab>
 </Tabs>
 
@@ -101,7 +101,7 @@ Config 및 Summary 섹션 위의 search box를 사용해 특정 parameter를 필
   W&amp;B는 중첩된 config 또는 summary parameter는 검색하지 않습니다. 예를 들어 `wandb.Run.config.update({"model": {"learning_rate": 0.01}})`로 중첩된 config parameter를 로깅한 경우, search box에서 `learning_rate`를 검색해도 W&amp;B는 `learning_rate` parameter를 반환하지 않습니다. `learning_rate` parameter는 `model`을 검색해야만 찾을 수 있습니다.
 </Note>
 
-예시 프로젝트 Overview는 [여기](https://wandb.ai/stacey/deep-drive/overview)에서 확인할 수 있습니다.
+예시 프로젝트 Overview는 [여기](https://wandb.ai/stacey/deep-drive/overview)에서 확인할 수 있습니다. 
 
 <div id="logs">
   ## 로그
diff --git a/ko/models/track.mdx b/ko/models/track.mdx
index 1e42e25efc..cdf9dee683 100644
--- a/ko/models/track.mdx
+++ b/ko/models/track.mdx
@@ -33,25 +33,28 @@ import { TryProductLink } from '/snippets/ko/_includes/try-product-link.mdx';
 3. 정확도와 손실 같은 메트릭을 트레이닝 루프에서 시간의 흐름에 따라 로깅합니다([`wandb.Run.log()`](/ko/models/track/log/)).
 4. 모델 가중치나 예측 테이블 같은 run 출력물을 저장합니다.
 
-다음 코드는 일반적인 W&amp;B 실험 추적 워크플로를 보여줍니다:
+다음 코드는 일반적인 W&amp;B 실험 추적 워크플로를 보여줍니다. `my-team`은 W&amp;B 팀 엔터티로, `my-project-name`은 프로젝트 이름으로 바꾸세요.
 
 ```python
-# run을 시작합니다.
-#
-# 이 블록이 종료되면, 로깅된 데이터 업로드가 완료될 때까지 기다립니다.
-# 예외가 발생하면 run은 실패로 표시됩니다.
-with wandb.init(entity="", project="my-project-name") as run:
-  # 모드 입력값과 하이퍼파라미터를 저장합니다.
+import wandb
+
+entity = "<my-team>"  # Set entity to your W&B team name
+project = "my-project-name"  # Set project to your W&B project name
+
+# When this block exits, it waits for logged data to finish uploading.
+# If an exception is raised, the run is marked failed.
+with wandb.init(entity=entity, project="my-project-name") as run:
+  # 모델 입력과 하이퍼파라미터를 저장합니다.
   run.config.learning_rate = 0.01
 
-  # 실험 코드를 실행합니다.
+  # Run your experiment code.
   for epoch in range(num_epochs):
-    # 트레이닝을 수행합니다...
+    # Do some training...
 
-    # 모델 성능 시각화를 위해 시간 경과에 따른 메트릭을 로깅합니다.
+    # Log metrics over time to visualize model performance.
     run.log({"loss": loss})
 
-  # 모델 출력을 아티팩트로 업로드합니다.
+  # Upload model outputs as artifacts.
   run.log_artifact(model)
 ```
 
@@ -61,12 +64,13 @@ with wandb.init(entity="", project="my-project-name") as run:
 
 사용 사례에 따라 W&amp;B Experiments를 시작할 때 다음 리소스를 참고하세요:
 
-* 데이터셋 artifact를 생성, 추적, 사용하는 데 활용할 수 있는 W&amp;B Python SDK command를 단계별로 설명한 [W&amp;B 퀵스타트](/ko/models/quickstart/)를 읽어보세요.
+* W&amp;B를 설정하고 첫 번째 실험을 추적하는 방법을 알아보려면 [W&amp;B 퀵스타트](/ko/models/quickstart/)를 읽어보세요.
+* 머신 러닝 워크플로에서 W&amp;B를 사용해 모델 아티팩트를 추적, 공유, 관리하는 방법을 알아보려면 [Get Started with W&amp;B Models](/ko/models/models_quickstart/)를 사용해 보세요.
 * 이 장에서 다음 방법을 알아보세요:
-  * 실험 생성
-  * Experiments 설정
-  * Experiments의 데이터 로깅
-  * Experiments 결과 보기
+  * [실험 생성](/ko/models/track/create-an-experiment)
+  * [Experiments 설정](/ko/models/track/config/)
+  * [Experiments의 데이터 로깅](/ko/models/track/log/)
+  * [Experiments 결과 보기](/ko/models/track/workspaces)
 * [W&amp;B API 레퍼런스 가이드](/ko/models/ref/python/)의 [W&amp;B Python Library](/ko/models/ref/python/)를 살펴보세요.
 
 <div id="best-practices-and-tips">
diff --git a/ko/models/track/config.mdx b/ko/models/track/config.mdx
index 5308bf2903..548ed75839 100644
--- a/ko/models/track/config.mdx
+++ b/ko/models/track/config.mdx
@@ -142,7 +142,7 @@ if __name__ == "__main__":
         "-e", "--epochs", type=int, default=50, help="Number of training epochs"
     )
     parser.add_argument(
-        "-lr", "--learning_rate", type=int, default=0.001, help="Learning rate"
+        "-lr", "--learning_rate", type=float, default=0.001, help="Learning rate"
     )
 
     args = parser.parse_args()
@@ -153,7 +153,9 @@ if __name__ == "__main__":
   ### 스크립트 전체에서 설정하기
 </div>
 
-스크립트 전체에 걸쳐 설정 객체에 파라미터를 더 추가할 수 있습니다. 다음 코드 스니펫는 설정 객체에 새 키-값 쌍을 추가하는 방법을 보여줍니다.
+스크립트 전체에 걸쳐 설정 객체에 파라미터를 더 추가할 수 있습니다.
+
+다음 코드 스니펫은 기존 설정 객체에 새 키-값 쌍을 추가하는 방법을 보여줍니다:
 
 ```python
 import wandb
@@ -171,17 +173,31 @@ config = {
 # W&B를 초기화할 때 설정 딕셔너리 전달
 with wandb.init(project="config_example", config=config) as run:
     # W&B 초기화 후 설정 업데이트
-    run.config["dropout"] = 0.2
-    run.config.epochs = 4
+    run.config["epochs"] = 4
     run.config["batch_size"] = 32
 ```
 
-한 번에 여러 값을 업데이트할 수 있습니다:
+한 번에 여러 값을 추가할 수 있습니다. 다음 코드 스니펫은 기존 설정 객체에서 여러 키-값 쌍을 업데이트하는 방법을 보여줍니다:
 
 ```python
-run.config.update({"lr": 0.1, "channels": 16})
+# 설정 딕셔너리 객체 정의
+config = {
+    "channels": 24,
+    "lr": 1.0,
+}
+
+with wandb.init(project="config_example", config=config) as run:
+    run.config.update(
+        {
+            "lr": 0.1,
+            "channels": 16,
+        },
+        allow_val_change=True,
+    )
 ```
 
+기존 키의 값을 업데이트하려면 `allow_val_change=True`를 설정해야 합니다. 이 파라미터를 설정하지 않으면 기존 키의 값을 업데이트하려고 할 때 W&amp;B에서 오류가 발생합니다.
+
 <div id="set-the-configuration-after-your-run-finishes">
   ### run이 종료된 후 설정하기
 </div>
diff --git a/ko/models/track/create-an-experiment.mdx b/ko/models/track/create-an-experiment.mdx
index bbde9e0802..0681d43a74 100644
--- a/ko/models/track/create-an-experiment.mdx
+++ b/ko/models/track/create-an-experiment.mdx
@@ -16,7 +16,7 @@ W&amp;B Python SDK를 사용해 머신 러닝 실험을 추적하세요. 그런
 1. [W&amp;B run 초기화](#initialize-a-wb-run)
 2. [하이퍼파라미터 딕셔너리 캡처](#capture-a-dictionary-of-hyperparameters)
 3. [트레이닝 루프 안에서 메트릭 기록](#log-metrics-inside-your-training-loop)
-4. [artifact를 W&amp;B에 기록](#log-an-artifact-to-wb)
+4. [W&amp;B에 아티팩트 로깅하기](/ko/models/track/create-an-experiment#log-an-artifact-to-w%26b)
 
 <div id="initialize-a-wb-run">
   ### W&amp;B run 초기화
@@ -68,13 +68,13 @@ accuracy, loss와 같은 각 트레이닝 step의 메트릭을 로깅하려면 [
 ```python
 model, dataloader = get_model(), get_data()
 
-for epoch in range(run.config.epochs):
+for epoch in range(run.config["epochs"]):
     for batch in dataloader:
         loss, accuracy = model.training_step()
         run.log({"accuracy": accuracy, "loss": loss})
 ```
 
-W&amp;B에 로깅할 수 있는 다양한 데이터 유형에 대한 자세한 내용은 [Experiments 중 데이터 로깅하기](/ko/models/track/log/)를 참조하세요.
+W&amp;B에 로깅할 수 있는 다양한 데이터 유형에 대한 자세한 내용은 [객체 및 미디어 로깅하기](/ko/models/track/log/)를 참조하세요.
 
 <div id="log-an-artifact-to-wb">
   ### W&amp;B에 Artifact 로깅하기
@@ -125,37 +125,37 @@ with wandb.init(
   ## 다음 단계: 실험 시각화
 </div>
 
-W&amp;B 대시보드를 머신 러닝 모델의 결과를 정리하고 시각화하는 중앙 공간으로 활용하세요. 몇 번만 클릭하면 [병렬 좌표 플롯](/ko/models/app/features/panels/parallel-coordinates/), [파라미터 중요도 분석](/ko/models/app/features/panels/parameter-importance/), [기타 차트 유형](/ko/models/app/features/panels/)과 같은 풍부한 대화형 차트를 만들 수 있습니다.
+프로젝트의 Workspace를 머신 러닝 모델의 결과를 정리하고 시각화하는 공간으로 활용하세요. [병렬 좌표 플롯](/ko/models/app/features/panels/parallel-coordinates/), [파라미터 중요도 분석](/ko/models/app/features/panels/parameter-importance/), [기타 차트 유형](/ko/models/app/features/panels/)과 같은 대화형 차트를 만들 수 있습니다.
 
 <Frame>
-  <img src="/images/sweeps/quickstart_dashboard_example.png" alt="퀵스타트 Sweeps 대시보드 예시" />
+  <img src="/images/sweeps/quickstart_dashboard_example.png" alt="퀵스타트 Sweeps Workspace 예시" />
 </Frame>
 
-실험과 특정 run을 확인하는 방법에 대한 자세한 내용은 [실험 결과 시각화](/ko/models/track/workspaces/)를 참조하세요.
+실험과 특정 run을 확인하는 방법에 대한 자세한 내용은 [실험 결과 보기](/ko/models/track/workspaces/)를 참조하세요.
 
 <div id="best-practices">
   ## 모범 사례
 </div>
 
-다음은 Experiments를 만들 때 고려할 만한 몇 가지 권장 사항입니다:
+다음은 실험을 만들 때 고려할 수 있는 몇 가지 권장 지침입니다.
 
-1. **run 완료하기**: `wandb.init()`를 `with` 문에서 사용하면 코드 실행이 끝나거나 예외가 발생했을 때 run이 자동으로 완료된 것으로 표시됩니다.
-   * Jupyter notebook에서는 Run 객체를 직접 관리하는 편이 더 편리할 수 있습니다. 이 경우 Run 객체에서 `finish()`를 명시적으로 호출해 완료된 것으로 표시할 수 있습니다:
+* **컨텍스트 관리자로 Runs 관리**: `with` 문에서 `wandb.init()`를 사용하면 코드 실행이 끝나거나 예외가 발생했을 때 run이 자동으로 종료됩니다.
+  * Jupyter notebook에서는 run object를 직접 관리하는 편이 더 나을 수 있습니다. 이 경우 `finish()`를 호출해 완료로 표시하세요.
 
-     ```python
-     # notebook cell에서:
-     run = wandb.init()
+    ```python
+    # notebook cell에서:
+    run = wandb.init()
 
-     # 다른 cell에서:
-     run.finish()
-     ```
-2. **설정**: 하이퍼파라미터, 아키텍처, 데이터셋, 그리고 모델을 재현하는 데 필요한 기타 정보를 Track하세요. 이 정보는 column에 표시되며, 앱에서 설정 column을 사용해 run을 동적으로 그룹화, 정렬, Filter할 수 있습니다.
-3. **프로젝트**: 프로젝트는 함께 비교할 수 있는 실험의 집합입니다. 각 프로젝트에는 전용 대시보드 페이지가 제공되며, 서로 다른 모델 버전을 비교할 수 있도록 여러 run 그룹을 쉽게 켜고 끌 수 있습니다.
-4. **Notes**: 스크립트에서 바로 간단한 커밋 메시지를 설정하세요. W&amp;B App의 run에 있는 Overview section에서 notes를 편집하고 확인할 수 있습니다.
-5. **Tags**: 기준 run과 중요 run을 파악하세요. tags를 사용해 run을 Filter할 수 있습니다. W&amp;B App의 프로젝트 대시보드에 있는 Overview section에서 나중에 tags를 편집할 수도 있습니다.
-6. **실험 비교를 위해 여러 run 세트 만들기**: 실험을 비교할 때는 메트릭을 더 쉽게 비교할 수 있도록 여러 run 세트를 만드세요. 동일한 차트 또는 차트 그룹에서 run 세트를 켜거나 끌 수 있습니다.
+    # 다른 cell에서:
+    run.finish()
+    ```
+* **Config**: 모델을 재현하는 데 필요한 하이퍼파라미터, 모델 아키텍처, 데이터셋 정보 및 기타 값을 추적하세요. 자세한 내용은 [View the config in the Overview section of a run in the W&amp;B App](/ko/models/track/config#view-config-values-in-the-w\&b-app)을 참고하세요.
+* **Project**: [projects](/ko/models/track/project-page)를 사용해 실험을 한곳에서 구성하세요. 여기에서 결과를 시각화하고, Runs를 비교하고, 아티팩트를 보고 다운로드하고, 자동화를 만들 수 있습니다.
+* **Notes**: `baseline model` 또는 `tuned hyperparameters`처럼 run의 목적을 설명하는 notes를 추가하세요. 나중에 W&amp;B App의 run 개요에서 notes를 편집할 수 있습니다.
+* **Job types**: 작업(`train`, `test`, `inference` 등)별로 Runs를 구성하고 필터링할 수 있도록 [Runs에 job type 추가](/ko/models/runs/grouping#organize-runs-by-job-type)하세요.
+* **Tags**: 로깅된 메트릭이나 아티팩트만으로는 분명하지 않을 수 있는 특성이나 속성으로 Runs에 레이블을 지정하려면 [Runs에 tags 추가](/ko/models/runs/tags)하세요.
 
-다음 코드 스니펫은 위에 나열한 모범 사례에 따라 W&amp;B 실험을 정의하는 방법을 보여줍니다:
+다음 예시에서는 이러한 모범 사례를 사용해 W&amp;B run을 초기화하는 방법을 보여줍니다.
 
 ```python
 import wandb
@@ -176,4 +176,4 @@ with wandb.init(
     ...
 ```
 
-W&amp;B 실험을 정의할 때 사용 가능한 매개변수에 대한 자세한 내용은 [API 레퍼런스 가이드](/ko/models/ref/python/)의 [`wandb.init()`](/ko/models/ref/python/functions/init) API 문서를 참조하세요.
+사용 가능한 Parameter에 대한 자세한 내용은 [Python SDK 레퍼런스 가이드](/ko/models/ref/python/)의 [`wandb.init()`](/ko/models/ref/python/functions/init)을 참조하세요.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/models/track/log/media.mdx b/ko/models/track/log/media.mdx
index 7789746fc1..100f9602db 100644
--- a/ko/models/track/log/media.mdx
+++ b/ko/models/track/log/media.mdx
@@ -4,17 +4,18 @@ title: 미디어 및 객체 로깅
 ---
 
 import { ColabLink } from '/snippets/ko/_includes/colab-link.mdx';
+import { WandbReport } from '/snippets/WandbReport.jsx';
 
 <ColabLink url="https://colab.research.google.com/github/wandb/examples/blob/master/colabs/wandb-log/Log_(Almost)_Anything_with_W%26B_Media.ipynb" />
 
-이미지, 비디오, 오디오 등 다양한 형식을 지원합니다. 리치 미디어를 로그해 결과를 탐색하고 run, 모델, 데이터셋을 시각적으로 비교해 보세요. 아래에서 예제와 사용 방법 가이드를 확인하세요.
+이미지, 비디오, 오디오 등 다양한 형식을 지원합니다. 리치 미디어를 로깅해 결과를 탐색하고 run, 모델, 데이터셋을 시각적으로 비교해 보세요. 아래에서 예제와 사용 방법 가이드를 확인하세요.
 
 <Note>
   자세한 내용은 [데이터 유형 레퍼런스](/ko/models/ref/python/data-types/)를 참조하세요.
 </Note>
 
 <Note>
-  더 자세한 내용은 [모델 예측을 시각화하는 데모 리포트](https://wandb.ai/lavanyashukla/visualize-predictions/reports/Visualize-Model-Predictions--Vmlldzo1NjM4OA)를 확인하거나 [비디오 워크스루](https://www.youtube.com/watch?v=96MxRvx15Ts)를 시청하세요.
+  더 자세한 내용은 [모델 예측 시각화 데모 리포트](https://wandb.ai/lavanyashukla/visualize-predictions/reports/Visualize-Model-Predictions--Vmlldzo1NjM4OA)를 확인하거나 [비디오 워크스루](https://www.youtube.com/watch?v=96MxRvx15Ts)를 시청하세요.
 </Note>
 
 <div id="pre-requisites">
@@ -332,6 +333,10 @@ pip install wandb[media]
 
 바운딩 박스가 포함된 3D 포인트 클라우드와 LiDAR 장면을 로깅합니다. 렌더링할 포인트의 좌표와 색상이 포함된 NumPy 배열을 전달하세요.
 
+로깅된 포인트 클라우드는 W&amp;B 앱에서 완전히 대화형으로 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 아래에 임베드된 [LIDAR Point Clouds of Driving Scenes report](https://wandb.ai/stacey/lyft/reports/LIDAR-Point-Clouds-of-Driving-Scenes--Vmlldzo2MzA5Mg)는 3D 바운딩 박스가 포함된 Lyft 데이터셋의 장면을 보여줍니다. 뷰어에서 드래그하여 회전하거나 확대/축소하세요.
+
+<WandbReport src="https://wandb.ai/stacey/lyft/reports/LIDAR-Point-Clouds-of-Driving-Scenes--Vmlldzo2MzA5Mg" title="LIDAR point clouds of driving scenes report" height={720} />
+
 ```python
 point_cloud = np.array([[0, 0, 0, COLOR]])
 
diff --git a/ko/models/track/project-page.mdx b/ko/models/track/project-page.mdx
index d60dcfefad..cc1fcb8b16 100644
--- a/ko/models/track/project-page.mdx
+++ b/ko/models/track/project-page.mdx
@@ -15,10 +15,10 @@ import ProjectVisibilitySettings from "/snippets/ko/_includes/project-visibility
 각 프로젝트에는 다음 탭이 있습니다.
 
 * [Overview](/ko/models/track/project-page/#overview-tab): 프로젝트의 스냅샷
-* [Workspace](/ko/models/track/project-page/#workspace-tab): 개인용 시각화 샌드박스
+* [워크스페이스](/ko/models/track/project-page/#workspace-tab): 개인용 시각화 샌드박스
 * [Runs](#runs-tab): 프로젝트의 모든 run을 나열한 테이블
 * [Automations](#automations-tab): 프로젝트에 구성된 Automations
-* [Sweeps](/ko/models/sweeps): 자동 탐색 및 최적화
+* [Sweeps](#sweeps-tab): 자동 탐색 및 최적화
 * [Reports](/ko/models/track/project-page/#reports-tab): notes, run, 그래프의 저장된 스냅샷
 * [Artifacts](#artifacts-tab): 모든 run과 해당 run에 연결된 아티팩트를 포함합니다
 
@@ -74,16 +74,16 @@ W&amp;B는 프로젝트 필드에 지정한 이름으로 run을 초기화하면
 
 **Runs sidebar**: 프로젝트의 모든 run 목록입니다.
 
-* **액션 (<Icon icon="ellipsis-vertical" iconType="solid" />)** 메뉴: 사이드바에서 행 위에 마우스를 올리면 왼쪽에 메뉴가 나타납니다. 이 메뉴를 사용해 run 이름을 바꾸거나, run을 삭제하거나, 활성 상태인 run을 중지할 수 있습니다.
+* **액션 (<Icon icon="ellipsis" iconType="solid" />)** 메뉴: 사이드바에서 행 위에 마우스를 올리면 왼쪽에 메뉴가 나타납니다. 이 메뉴를 사용해 run 이름을 바꾸거나, run을 삭제하거나, 활성 상태인 run을 중지할 수 있습니다.
 * **Visibility icon**: 눈 아이콘을 클릭해 그래프에서 run 표시를 켜거나 끕니다
 * **Color**: run 색상을 미리 설정된 다른 색상이나 맞춤형 색상으로 변경합니다
-* **Search**: 이름으로 run을 검색합니다. 그러면 플롯에 표시되는 run도 함께 필터링됩니다.
+* **검색**: 이름으로 run을 검색합니다. 그러면 플롯에 표시되는 run도 함께 필터링됩니다.
 * **Filter**: 사이드바 필터를 사용해 표시되는 run 범위를 좁힙니다
 * **Group**: 설정 열을 선택해 run을 동적으로 그룹화합니다. 예를 들어 아키텍처별로 그룹화할 수 있습니다. 그룹화하면 플롯에 평균값을 따라가는 선과 그래프 점들의 분산을 나타내는 음영 영역이 표시됩니다.
 * **Sort**: 값을 선택해 run을 정렬합니다. 예를 들어 loss가 가장 낮거나 accuracy가 가장 높은 run을 기준으로 정렬할 수 있습니다. 정렬은 그래프에 어떤 run이 표시되는지에 영향을 줍니다.
 * **Expand button**: 사이드바를 전체 table로 확장합니다
 * **Minimize**: **Cmd+.** (macOS) 또는 **Ctrl+.** (Windows/Linux)를 눌러 Runs 선택기를 접거나 다시 펼칩니다. 자세한 내용은 [Keyboard shortcuts](/ko/models/app/keyboard-shortcuts)를 참조하세요.
-* **Run count**: 상단 괄호 안의 숫자는 프로젝트의 전체 run 수입니다. (N visualized) 숫자는 눈 아이콘이 켜져 있어 각 플롯에서 시각화할 수 있는 run 수를 뜻합니다. 아래 예시에서는 그래프가 183개 run 중 처음 10개만 표시합니다. 그래프를 편집해 표시되는 최대 run 수를 늘리세요.
+* **Run count**: 상단 괄호 안의 숫자는 프로젝트의 전체 run 수입니다. (N selected) 숫자는 눈 아이콘이 켜져 있어 각 플롯에서 시각화할 수 있는 run 수를 뜻합니다. 아래 예시에서는 그래프가 183개 run 중 처음 10개만 표시합니다. 그래프를 편집해 표시되는 최대 run 수를 늘리세요.
 
 [Runs tab](#runs-tab)에서 열을 고정하거나 숨기거나 순서를 바꾸면 Runs sidebar에도 이러한 맞춤 설정이 반영됩니다.
 
@@ -134,12 +134,20 @@ W&amp;B는 프로젝트 필드에 지정한 이름으로 run을 초기화하면
   ### 메트릭 검색
 </div>
 
-워크스페이스의 검색 상자를 사용해 패널을 필터링합니다. 이 검색은 패널 제목을 기준으로 일치하며, 패널 제목은 기본적으로 시각화된 메트릭 이름입니다.
+워크스페이스의 검색창을 사용하여 제목을 기준으로 패널을 필터링합니다.
+
+<Note>
+  기본적으로 W&amp;B는 메트릭 이름을 패널 제목으로 사용합니다. 제목을 변경하려면 패널 오른쪽 상단에 있는 **톱니바퀴** (<Icon icon="gear" iconType="solid" />) 아이콘을 클릭한 다음 **차트 제목** 필드에 제목을 입력합니다.
+</Note>
 
 <Frame>
   <img src="/images/app_ui/search_in_the_workspace.png" alt="워크스페이스 검색" />
 </Frame>
 
+검색 결과에서 패널을 제외하려면 검색창 옆의 **패널 숨기기** (<Icon icon="sliders" iconType="solid" />)를 클릭한 다음 정규 표현식을 입력합니다. W&amp;B는 필터를 즉시 적용하며, 필터는 제거할 때까지 활성 상태로 유지됩니다.
+
+필터를 제거하려면 **패널 숨기기** (<Icon icon="sliders" iconType="solid" />)를 다시 클릭하고 정규 표현식을 지웁니다.
+
 <div id="runs-tab">
   ## Runs 탭
 </div>
@@ -351,10 +359,13 @@ W&amp;B App에서 프로젝트를 만들거나, `wandb.init()` 호출 시 프로
     프로그래밍 방식으로 프로젝트를 만들려면 `wandb.init()`를 호출할 때 `project`를 지정합니다. 프로젝트가 아직 없으면 자동으로 생성되며, 지정한 entity가 소유하게 됩니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
 
     ```python
-    import wandb with wandb.init(entity="<entity>", project="<project_name>") as run: run.log({"accuracy": .95})
+    import wandb
+
+    with wandb.init(entity="<entity>", project="<project_name>") as run: 
+        run.log({"accuracy": .95})
     ```
 
-    [`wandb.init()` API 레퍼런스](/ko/models/ref/python/functions/init/#examples)를 참고하세요.
+    [`wandb.init()` 레퍼런스](/ko/models/ref/python/functions/init/#examples)를 참고하세요.
   </Tab>
 </Tabs>
 
diff --git a/ko/models/track/public-api-guide.mdx b/ko/models/track/public-api-guide.mdx
index ef4e204595..ef8eafba95 100644
--- a/ko/models/track/public-api-guide.mdx
+++ b/ko/models/track/public-api-guide.mdx
@@ -1,155 +1,11 @@
 ---
-description: MLFlow에서 데이터를 임포트하고, W&B에 저장한 데이터를 내보내거나
-  업데이트합니다
-title: 데이터 임포트 및 내보내기
+description: W&B에 저장한 데이터를 내보내거나 업데이트합니다
+title: 데이터 내보내기 및 업데이트
 ---
 
 import ApiKeyCreate from "/snippets/ko/_includes/api-key-create.mdx";
 import ApiKeySecurity from "/snippets/ko/_includes/api-key-security.mdx";
 
-W&amp;B Public API를 사용해 데이터를 내보내거나 임포트하세요.
-
-<Note>
-  이 기능을 사용하려면 python&gt;=3.8이 필요합니다.
-</Note>
-
-<div id="import-data-from-mlflow">
-  ## MLFlow에서 데이터 임포트하기
-</div>
-
-W&amp;B는 MLFlow에서 Experiments, Runs, 아티팩트, 메트릭 및 기타 메타데이터를 임포트하는 기능을 지원합니다.
-
-의존성을 설치하세요:
-
-```shell
-# 참고: py38 이상이 필요합니다
-pip install wandb[importers]
-```
-
-W&amp;B에 로그인하세요. 처음 로그인하는 경우 안내에 따라 진행하세요.
-
-```shell
-wandb login
-```
-
-기존 MLFlow 서버의 모든 Runs를 임포트하세요:
-
-```py
-from wandb.apis.importers.mlflow import MlflowImporter
-
-importer = MlflowImporter(mlflow_tracking_uri="...")
-
-runs = importer.collect_runs()
-importer.import_runs(runs)
-```
-
-기본적으로 `importer.collect_runs()`는 MLFlow 서버의 모든 run을 수집합니다. 특정 하위 집합만 업로드하려면 직접 runs iterable을 구성해 importer에 전달할 수 있습니다.
-
-```py
-import mlflow
-from wandb.apis.importers.mlflow import MlflowRun
-
-client = mlflow.tracking.MlflowClient(mlflow_tracking_uri)
-
-runs: Iterable[MlflowRun] = []
-for run in mlflow_client.search_runs(...):
-    runs.append(MlflowRun(run, client))
-
-importer.import_runs(runs)
-```
-
-<Note>
-  Databricks MLflow에서 임포트하는 경우 먼저 [Databricks CLI를 구성해야 할 수 있습니다](https://docs.databricks.com/dev-tools/cli/index.html).
-
-  이전 단계에서 `mlflow-tracking-uri="databricks"`를 설정하세요.
-</Note>
-
-아티팩트를 임포트하지 않으려면 `artifacts=False`를 전달할 수 있습니다:
-
-```py
-importer.import_runs(runs, artifacts=False)
-```
-
-특정 W&amp;B entity와 프로젝트로 임포트하려면 `Namespace`를 전달하면 됩니다:
-
-```py
-from wandb.apis.importers import Namespace
-
-importer.import_runs(runs, namespace=Namespace(entity, project))
-```
-
-{/* DOCS-1043에 따라, 이 정보는 수정될 때까지 숨깁니다 
-
-  ## 다른 W&B 인스턴스에서 데이터 임포트
-
-  <Note>
-  이 기능은 베타 버전이며, W&B 퍼블릭 클라우드에서의 임포트만 지원합니다.
-  </Note>
-
-  의존성을 설치하세요:
-
-  ```sh
-  # 참고: py38+가 필요합니다
-  pip install wandb[importers]
-  ```
-
-  소스 W&B 서버에 로그인하세요. 이전에 로그인한 적이 없다면 안내에 따라 진행하세요.
-
-  ```sh
-  wandb login
-  ```
-
-  소스 W&B 인스턴스의 모든 run 및 아티팩트를 대상 W&B 인스턴스로 임포트합니다. run 및 아티팩트는 대상 인스턴스의 해당 네임스페이스로 각각 임포트됩니다.
-
-  ```py
-  from wandb.apis.importers.wandb import WandbImporter
-  from wandb.apis.importers import Namespace
-
-  importer = WandbImporter(
-    src_base_url="https://api.wandb.ai",
-    src_api_key="your-api-key-here",
-    dst_base_url="https://example-target.wandb.io",
-    dst_api_key="target-environment-api-key-here",
-  )
-
-  # 모든 run, 아티팩트, Reports를 임포트합니다
-  # src의 "entity/project"에서 dst의 "entity/project"로
-  importer.import_all(namespaces=[
-    Namespace(entity, project),
-    # ... 여기에 네임스페이스를 더 추가하세요
-  ])
-  ```
-
-  대상 네임스페이스를 변경하려면 `remapping: dict[Namespace, Namespace]`를 지정할 수 있습니다.
-
-  ```py
-  importer.import_all(
-    namespaces=[Namespace(entity, project)],
-    remapping={
-        Namespace(entity, project): Namespace(new_entity, new_project),
-    }
-  )
-  ```
-
-  기본적으로 임포트는 증분 방식으로 수행됩니다. 이후 임포트에서는 이전 작업을 검증하고, 성공/실패를 추적하는 `.jsonl` 파일에 기록을 남기려고 시도합니다. 임포트가 성공하면 이후 검증은 건너뜁니다. 임포트가 실패하면 다시 시도합니다. 이 동작을 끄려면 `incremental=False`로 설정하세요.
-
-  ```py
-  importer.import_all(
-    namespaces=[Namespace(entity, project)],
-    incremental=False,
-  )
-  ```
-
-  ### 알려진 문제 및 제한 사항
-
-  - 대상 네임스페이스가 없으면 W&B가 자동으로 생성합니다.
-  - 대상 네임스페이스에 동일한 ID를 가진 run 또는 아티팩트가 있으면 W&B는 이를 증분 임포트로 처리합니다. 대상 run/아티팩트는 검증되며, 이전 임포트에서 실패한 경우 다시 시도됩니다.
-  - 소스 시스템의 데이터는 절대 삭제되지 않습니다.
-
-  1. 대량으로 임포트할 때(특히 큰 아티팩트의 경우) S3 요청 속도 제한에 걸릴 수 있습니다. `botocore.exceptions.ClientError: An error occurred (SlowDown) when calling the PutObject operation`가 표시되면, 한 번에 몇 개의 네임스페이스만 옮기면서 임포트 간격을 벌려 보세요.
-  2. 임포트된 run 테이블이 Workspace에서 비어 있는 것처럼 보일 수 있지만, Artifacts 탭으로 이동해 해당 run 테이블 아티팩트를 클릭하면 테이블이 정상적으로 표시됩니다.
-  3. 시스템 메트릭과 맞춤형 차트(`run.log()`로 명시적으로 로깅하지 않은 경우)는 임포트되지 않습니다 */}
-
 <div id="export-data">
   ## 데이터 내보내기
 </div>
@@ -177,7 +33,7 @@ API 키는 머신을 W&amp;B에 인증하는 데 사용됩니다.
   ### run 경로 찾기
 </div>
 
-Public API를 사용하려면 `<entity>/<project>/<run_id>` 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.
+Public API를 사용하려면 `<entity>/<project>/<run_id>` 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.
 
 <div id="export-run-data">
   ### run 데이터 내보내기
@@ -206,7 +62,7 @@ run 객체에서 가장 자주 사용되는 속성은 다음과 같습니다.
   ### run의 다양한 속성 이해하기
 </div>
 
-다음 코드 예제에서는 run을 생성하고, 데이터를 기록한 뒤 run의 속성에 접근하는 방법을 보여줍니다:
+다음 코드 예제에서는 run을 생성하고, 데이터를 로깅한 뒤 run의 속성에 접근하는 방법을 보여줍니다:
 
 ```python
 import wandb
@@ -222,10 +78,10 @@ with wandb.init(project="public-api-example") as run:
         )
 ```
 
-다음 섹션에서는 위 run 객체 속성별로 생성되는 다양한 출력을 설명합니다
+다음 섹션에서는 위 run 객체 속성별로 생성되는 다양한 출력을 설명합니다.
 
 <div id="runconfig">
-  ##### `run.config`
+  #### `run.config`
 </div>
 
 ```python
@@ -250,7 +106,7 @@ with wandb.init(project="public-api-example") as run:
   ### 샘플링
 </div>
 
-기본 이력 방법에서는 메트릭을 고정된 개수의 샘플로 샘플링합니다(기본값은 500이며, `samples` &#95;&#95; 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.
+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.
 
 <div id="querying-multiple-runs">
   ### 여러 run 쿼리하기
@@ -493,10 +349,9 @@ run.update()
 ```python
 import wandb
 
-with wandb.Api().run("<entity>/<project>/<run_id>") as run:
-
-    system_metrics = run.history(stream="events")
-    system_metrics.to_csv("sys_metrics.csv")
+run = wandb.Api().run("<entity>/<project>/<run_id>")
+system_metrics = run.history(stream="events")
+system_metrics.to_csv("sys_metrics.csv")
 ```
 
 <div id="get-unsampled-metric-data">
diff --git a/ko/platform/app/settings-page/user-settings.mdx b/ko/platform/app/settings-page/user-settings.mdx
index 4744b0b536..70951e026e 100644
--- a/ko/platform/app/settings-page/user-settings.mdx
+++ b/ko/platform/app/settings-page/user-settings.mdx
@@ -163,12 +163,18 @@ run이 비정상 종료되거나 완료될 때 알림을 받거나, [`wandb.Run.
   ## 계정 삭제
 </div>
 
-계정을 삭제하려면 **계정 삭제** 버튼을 선택하세요.
+계정을 삭제하려면 **Delete 계정** 버튼을 선택하세요.
 
 <Warning>
   계정 삭제는 되돌릴 수 없습니다.
 </Warning>
 
+<Note>
+  구성원이 두 명 이상인 조직의 **청구 관리자**인 사용자 계정은 삭제할 수 없습니다. 이러한 계정을 삭제하기 전에 [Billing settings](/ko/platform/app/settings-page/billing-settings#billing-admin) 페이지에서 청구 관리자 역할을 다른 사용자에게 이전하세요. 해당 조직의 유일한 구성원인 경우 계정을 삭제하면 조직도 함께 삭제됩니다.
+</Note>
+
+사용자 계정이 아니라 조직 계정 전체를 삭제하려면 [조직 계정을 삭제하려면 어떻게 해야 하나요?](/ko/support/models/articles/how-do-i-delete-my-organization-account)를 참조하세요.
+
 <div id="storage">
   ## 저장소
 </div>
diff --git a/ko/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization.mdx b/ko/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization.mdx
index cd7ea4b3e7..8f43c969c1 100644
--- a/ko/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization.mdx
+++ b/ko/platform/hosting/iam/access-management/manage-organization.mdx
@@ -1,7 +1,7 @@
 ---
 title: 조직 관리
 description: "조직 관리자로서 W&B 조직 내 사용자, 팀, 역할, 시트 및 결제를 관리합니다."
-keywords: ["사용자 초대", "조직 관리자", "팀 구성원 추가", "사용자 시트"]
+keywords: ["사용자 초대", "조직 관리자", "팀 구성원 추가", "사용자 시트", "JIT 프로비저닝", "적시 프로비저닝", "자동 프로비저닝"]
 ---
 
 이 페이지에서는 사용자 초대, 팀 관리, 역할 및 시트 부여, 결제 설정 방법을 포함해 W&amp;B 조직을 관리하는 방법을 설명합니다. 다음 절차를 사용하여 조직의 구성원, 액세스, 팀 구조를 회사의 W&amp;B 사용 방식에 맞게 유지하세요.
@@ -16,7 +16,7 @@ keywords: ["사용자 초대", "조직 관리자", "팀 구성원 추가", "사
 
 조직의 사용자 관리를 간소화하려면 [사용자 및 팀 관리 자동화](../automate_iam)를 참조하세요.
 
-{/* W&B는 기본적으로 조직의 새 사용자에게 Admin 역할을 부여합니다. */}
+{{/* W&B는 기본적으로 조직의 새 사용자에게 Admin 역할을 부여합니다. */}}
 
 <div id="change-the-name-of-your-organization">
   ## 조직 이름 변경하기
@@ -94,7 +94,7 @@ keywords: ["사용자 초대", "조직 관리자", "팀 구성원 추가", "사
   ### 사용자 자동 프로비저닝
 </div>
 
-자동 프로비저닝을 사용하면 사용자가 SSO를 통해 조직에 자동으로 가입할 수 있어 온보딩이 간소화되며, 관리자가 개별 초대를 보낼 필요가 없습니다.
+자동 프로비저닝을 사용하면 사용자가 SSO를 통해 조직에 자동으로 가입할 수 있어 온보딩이 간소화되며, 관리자가 개별 초대를 보낼 필요가 없습니다. 이는 W&amp;B의 JIT(Just-in-Time) 프로비저닝에 해당하는 기능으로, 이메일 도메인이 일치하는 사용자가 SSO를 통해 처음 로그인할 때 계정이 생성됩니다.
 
 SSO를 구성했고 SSO 공급자가 이를 허용하는 경우, 이메일 도메인이 일치하는 W&amp;B 사용자는 Single Sign-On(SSO)을 사용해 W&amp;B 조직에 로그인할 수 있습니다. SSO는 모든 엔터프라이즈 라이선스에서 사용 가능합니다.
 
@@ -196,12 +196,103 @@ SSO를 사용한 사용자 자동 프로비저닝은 Dedicated Cloud 인스턴
 
 조직 내 사용자는 다음 역할 중 하나를 가질 수 있습니다.
 
-| 역할                                     | 설명                                                                                                                                                                                                                            |
-| -------------------------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| Admin                                  | 조직에 사용자를 추가하거나 제거하고, 사용자 역할을 변경하고, 커스텀 역할을 관리하고, 팀을 추가하는 등의 작업을 수행할 수 있는 조직 관리자입니다. W&amp;B에서는 현재 관리자를 사용할 수 없는 상황에 대비해 관리자를 두 명 이상 두는 것을 권장합니다.                                                                              |
-| Member                                 | 조직 관리자가 초대한 조직의 일반 사용자입니다. 조직의 Member는 다른 사용자를 초대하거나 조직의 기존 사용자를 관리할 수 없습니다.                                                                                                                                                  |
-| Viewer (Enterprise-only feature)       | 조직 관리자가 초대한 조직의 조회 전용 사용자입니다. Viewer는 조직과 자신이 멤버로 속한 팀에 대해서만 조회 액세스를 가집니다.                                                                                                                                                    |
-| 커스텀 역할 (Enterprise-only feature) | 커스텀 역할을 사용하면 조직 관리자가 앞선 **Viewer** 또는 **Member** 조직 역할을 상속하고 추가 권한을 더해 새로운 역할을 구성함으로써 세분화된 액세스 제어를 구현할 수 있습니다. 이후 팀 관리자는 각자의 팀에 속한 사용자에게 이러한 커스텀 역할을 부여할 수 있습니다. [커스텀 역할 추가 및 관리](#add-and-manage-custom-roles)도 참조하세요. |
+| 역할                                | 설명                                                                                                                                                                                                                                                                                 |
+| --------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| Admin                             | 조직에 사용자를 추가하거나 제거하고, 사용자 역할을 변경하고, 커스텀 역할을 관리하고, 팀을 추가하는 등의 작업을 수행할 수 있는 조직 관리자입니다. W&amp;B에서는 현재 관리자를 사용할 수 없는 상황에 대비해 관리자를 두 명 이상 두는 것을 권장합니다.                                                                                                                                   |
+| Member                            | 조직 관리자가 초대한 조직의 일반 사용자입니다. 조직의 Member는 다른 사용자를 초대하거나 조직의 기존 사용자를 관리할 수 없습니다.                                                                                                                                                                                                       |
+| Viewer (Enterprise-only feature)  | 조직 관리자가 초대한 조직의 조회 전용 사용자입니다. Viewer는 조직과 자신이 멤버로 속한 팀에 대해서만 조회 액세스를 가집니다.                                                                                                                                                                                                         |
+| Billing only (Multi-tenant Cloud) | Multi-tenant Cloud 조직을 위한 청구 전용 역할입니다. 이 역할은 조직의 청구 담당 사용자에게만 부여할 수 있습니다. Billing-only 사용자는 구독, 청구서, 결제 수단과 같은 billing 워크플로를 관리할 수 있지만, 사용자를 초대하거나, 팀을 관리하거나, billing 이외의 관리자 작업을 수행할 수는 없습니다. 또한 Billing-only 사용자는 모든 조직 팀에서 제거되며 Models와 Weave 모두에 대해 항상 **No access** 권한을 가집니다. |
+| 커스텀 역할 (Enterprise-only feature)  | 커스텀 역할을 사용하면 조직 관리자가 앞선 **Viewer** 또는 **Member** 조직 역할을 상속하고 추가 권한을 더해 새로운 역할을 구성함으로써 세분화된 액세스 제어를 구현할 수 있습니다. 이후 팀 관리자는 각자의 팀에 속한 사용자에게 이러한 커스텀 역할을 부여할 수 있습니다. [커스텀 역할 추가 및 관리](#add-and-manage-custom-roles)도 참조하세요.                                                            |
+
+<div id="organization-role-permissions">
+  ### 조직 역할 권한
+</div>
+
+조직 역할은 조직 범위에서의 관리 작업을 제어합니다. 이러한 역할은 다음과 같은 다른 역할 집합과는 별개입니다.
+
+* [팀 역할](#assign-or-update-a-team-members-role)은 특정 팀 내에서 사용자가 수행할 수 있는 작업을 제어합니다.
+* [레지스트리 역할](https://docs.wandb.ai/models/registry/configure_registry#details-about-registry-roles)은 특정 레지스트리에서 사용자가 수행할 수 있는 작업을 제어합니다.
+* [Models 시트 및 Weave 액세스](#assign-or-update-a-users-access)는 제품 액세스를 제어합니다.
+
+다음 표는 조직 수준에서 **Member** 및 **Admin** 사용자가 수행할 수 있는 작업을 요약한 것입니다. Runs 로깅이나 Reports 편집과 같은 팀 범위 작업에 대해서는 [팀 역할 및 권한](/ko/platform/app/settings-page/teams#team-roles-and-permissions)을 참조하세요. 레지스트리 범위 작업에 대해서는 [레지스트리 역할 권한](/ko/models/registry/configure_registry#role-permissions)을 참조하세요.
+
+<Note>
+  **Viewer** 및 커스텀 역할은 Enterprise에서만 사용할 수 있는 기능입니다. **Viewer**는 자신이 속한 팀에 대해 읽기 전용 액세스 권한을 가지며, 조직 수준이나 팀 수준에서 쓰기 작업을 수행할 수 없습니다. 커스텀 역할은 **Viewer** 또는 **Member**를 상속받아 팀 수준 권한을 추가합니다. 자세한 내용은 [커스텀 역할 추가 및 관리](#add-and-manage-custom-roles)를 참조하세요.
+</Note>
+
+<div id="user-management">
+  #### 사용자 관리
+</div>
+
+| 권한                                   | 권한 그룹 | Member | Admin |
+| ------------------------------------ | ----- | :----: | :---: |
+| 조직 사용자 목록 조회                         | 조회    |    X   |   X   |
+| 조직에 사용자 초대                           | 관리    |        |   X   |
+| 조직에서 사용자 제거                          | 관리    |        |   X   |
+| 사용자의 조직 역할 부여 또는 변경                  | 관리    |        |   X   |
+| 사용자의 Models 시트 또는 Weave 액세스 부여 또는 변경 | 관리    |        |   X   |
+| 조직 사용자 목록을 CSV로 내보내기                 | 관리    |        |   X   |
+| 조직 활동 및 사용 추세 조회                     | 조회    |    X   |   X   |
+
+**Enforce team visibility restrictions**가 활성화되면, 관리자가 아닌 구성원은 본인 또는 같은 팀에 속한 사용자의 프로필만 볼 수 있습니다. 조직 관리자는 모든 구성원의 프로필을 볼 수 있습니다. 자세한 내용은 [개인정보 보호 설정](/ko/platform/hosting/privacy-settings#enforce-privacy-settings-for-all-teams)을 참조하세요.
+
+<div id="teams">
+  #### Teams
+</div>
+
+| 권한                          | 권한 그룹 | Member | Admin |
+| --------------------------- | ----- | :----: | :---: |
+| 조직에서 팀 생성                   | Admin |        |   X   |
+| 초대를 받았거나 도메인 캡처를 통해 팀에 참여   | 조회    |    X   |   X   |
+| 사용자가 속한 Teams의 팀 구성원 보기     | 조회    |    X   |   X   |
+| 사용자가 속하지 않은 Teams의 팀 구성원 보기 | 조회    |        |   X   |
+| 해당 팀의 구성원이 아니어도 팀에 사용자를 초대  | Admin |        |   X   |
+| 자신을 팀에 추가                   | Admin |        |   X   |
+
+<Note>
+  Self-Managed 배포에서는 인스턴스 관리자가 관리자가 아닌 사용자의 팀 생성을 선택적으로 활성화할 수 있습니다. 이 옵션은 조직 설정이 아니라 인스턴스 수준에서 관리됩니다. 인스턴스에서 이 옵션이 활성화되어 있는지 모르겠다면 인스턴스 관리자 또는 W&amp;B 지원팀에 문의하세요.
+</Note>
+
+조직 관리자는 조직 수준에서 표시되는 [레지스트리](/ko/models/registry/configure_registry#role-permissions)에서 **Admin** 역할이 부여됩니다.
+
+<div id="organization-settings">
+  #### 조직 설정
+</div>
+
+| 권한                                                                                                   | 권한 그룹 |  멤버 | Admin |
+| ---------------------------------------------------------------------------------------------------- | ----- | :-: | :-: |
+| 조직 이름 변경 (Multi-tenant Cloud)                                                                        | Admin   |     |  X  |
+| 도메인 캡처 및 SSO 자동 프로비저닝 설정                                                                             | Admin   |     |  X  |
+| 조직 전체에 [개인정보 보호 설정](/ko/platform/hosting/privacy-settings#enforce-privacy-settings-for-all-teams) 강제 적용 | Admin   |     |  X  |
+| 커스텀 역할 생성, 편집 및 삭제 (Enterprise)                                                                      | Admin   |     |  X  |
+| 조직 수준에서 외부 저장소 버킷 연결 (Enterprise)                                                                    | Admin   |     |  X  |
+
+<div id="billing">
+  #### 청구
+</div>
+
+| 권한                          | 권한 그룹 | Member | Admin |
+| --------------------------- | ----- | :----: | :-: |
+| 청구 관리자를 지정합니다               | Admin   |        |  X  |
+| 구독, 결제 수단 및 플랜 업그레이드를 관리합니다 | 청구    |        |  X  |
+| 구독을 취소합니다                   | 청구    |        |  X  |
+| 사용량 알림을 설정합니다               | 청구    |        |  X  |
+
+**billing admins**로 지정된 Users는 조직 역할이 **Member**이더라도 사용량 알림 설정을 포함한 청구 관련 작업을 수행할 수 있습니다. 단, 조직 관리자이기도 한 경우가 아니라면 사용자 초대나 Teams 생성과 같은 다른 조직 관리자 작업은 수행할 수 없습니다.
+
+Multi-tenant Cloud에서는 필요에 따라 청구 관리자에게 **Billing only** 조직 역할을 부여할 수 있습니다. 이 역할은 청구 사용자에게만 제한되며, 팀 멤버십을 제거하고 청구 관리 기능은 유지하면서 Models와 Weave 모두에 **No access**를 강제 적용합니다.
+
+<div id="security-and-automation">
+  #### 보안 및 자동화
+</div>
+
+| 권한                                         | 권한 그룹 | Member | Admin |
+| ------------------------------------------ | ----- | :----: | :---: |
+| [SCIM API](/ko/platform/hosting/iam/scim)에 인증 | Admin |        |   X   |
+| 조직 범위 서비스 계정 생성 및 관리                       | Admin |        |   X   |
+| 조직의 모든 API 키 보기 및 관리                       | Admin |        |   X   |
+
+SCIM 자동화에 사용되는 조직 범위 서비스 계정은 SCIM 오퍼레이션에 대해 관리자와 동등한 액세스 권한을 가집니다.
 
 사용자 역할을 변경하려면 다음과 같이 하세요.
 
diff --git a/ko/platform/hosting/iam/scim.mdx b/ko/platform/hosting/iam/scim.mdx
index 77c5e3a0bf..6c8b15eebe 100644
--- a/ko/platform/hosting/iam/scim.mdx
+++ b/ko/platform/hosting/iam/scim.mdx
@@ -388,13 +388,13 @@ GET /scim/Users?filter=emails.value eq "john@example.com"
   #### 매개변수
 </div>
 
-| 매개변수             | 유형     | 필수  | 설명                                                                                                                                                                                                          |
-| ---------------- | ------ | --- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| `emails`         | 배열     | 예   | 이메일 객체 배열입니다. 기본 이메일이 포함되어야 합니다.                                                                                                                                                                            |
-| `userName`       | string | 예   | 새로 생성할 사용자의 사용자 이름입니다.                                                                                                                                                                                      |
-| `modelsSeat`     | string | 아니요 | Models 시트 수준입니다. `full`, `viewer`, `none` 중 하나입니다. 기본값은 `full`입니다.                                                                                                                                          |
-| `weaveRole`      | string | 아니요 | Weave 역할 수준입니다. `full`, `viewer`, `none` 중 하나입니다. 기본값은 `full`입니다.                                                                                                                                           |
-| `registryAccess` | string | 아니요 | 레지스트리 권한입니다. `enabled` 또는 `none` 중 하나입니다. 생략하면 실제 액세스 권한은 조회 시 `modelsSeat` 및 `weaveRole`을 기준으로 결정됩니다. **Multi-tenant Cloud**에서 사용할 수 있습니다{/* and in **Dedicated Cloud** and **Self-Managed** v0.83.0+ */}. |
+| 매개변수             | 유형     | 필수  | 설명                                                                                                                                                                                           |
+| ---------------- | ------ | --- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| `emails`         | 배열     | 예   | 이메일 객체 배열입니다. 기본 이메일이 포함되어야 합니다.                                                                                                                                                             |
+| `userName`       | string | 예   | 새로 생성할 사용자의 사용자 이름입니다.                                                                                                                                                                       |
+| `modelsSeat`     | string | 아니요 | Models 시트 수준입니다. `full`, `viewer`, `none` 중 하나입니다. 기본값은 `full`입니다.                                                                                                                           |
+| `weaveRole`      | string | 아니요 | Weave 역할 수준입니다. `full`, `viewer`, `none` 중 하나입니다. 기본값은 `full`입니다.                                                                                                                            |
+| `registryAccess` | string | 아니요 | 레지스트리 권한입니다. `enabled` 또는 `none` 중 하나입니다. 생략하면 실제 액세스 권한은 조회 시 `modelsSeat` 및 `weaveRole`을 기준으로 결정됩니다. **Multi-tenant Cloud** 및 **Dedicated Cloud**와 **Self-Managed** v0.83.0+에서 사용할 수 있습니다. |
 
 <div id="examples">
   #### 예시
@@ -1266,9 +1266,9 @@ GET /scim/Users?filter=emails.value eq "john@example.com"
 사용자의 Models 시트를 업데이트합니다.
 
 <Note>
-  **Multi-tenant Cloud**{/* and on **Dedicated Cloud** and **Self-Managed** v0.83.0+ */}에서는 레지스트리 액세스가 Models 시트와 분리되어 있습니다. `modelsSeat`를 `none`으로 설정해도 사용자의 `weaveRole`이 `none`이 아니면 레지스트리 액세스가 더 이상 철회되지 않습니다. 이러한 배포 환경에서 레지스트리 액세스를 철회하려면 [레지스트리 액세스 업데이트](#update-registry-access)를 사용하고 `registryAccess`를 `none`으로 설정하세요.
+  **Multi-tenant Cloud** 및 **Dedicated Cloud**와 **Self-Managed** v0.83.0+에서는 레지스트리 액세스가 Models 시트와 분리되어 있습니다. `modelsSeat`를 `none`으로 설정해도 사용자의 `weaveRole`이 `none`이 아니면 레지스트리 액세스가 더 이상 철회되지 않습니다. 이러한 배포 환경에서 레지스트리 액세스를 철회하려면 [레지스트리 액세스 업데이트](#update-registry-access)를 사용하고 `registryAccess`를 `none`으로 설정하세요.
 
-  **Dedicated Cloud** 및 **Self-Managed**에서는 {/* v0.82.0 and older */} 레지스트리 액세스가 여전히 `modelsSeat`에 연결되어 있습니다. 해당 릴리스에서 레지스트리 액세스를 철회하려면 `modelsSeat`를 `none`으로 설정하세요.
+  **Dedicated Cloud** 및 **Self-Managed** v0.82.0 이하에서는 레지스트리 액세스가 여전히 `modelsSeat`에 연결되어 있습니다. 해당 릴리스에서 레지스트리 액세스를 철회하려면 `modelsSeat`를 `none`으로 설정하세요.
 </Note>
 
 #### 엔드포인트
@@ -1431,9 +1431,9 @@ GET /scim/Users?filter=emails.value eq "john@example.com"
 
 사용자에게 조직 수준의 레지스트리 액세스를 부여하거나 취소합니다. 이 권한은 [레지스트리 역할](#add-to-registry) (`registryRoles`)과는 별개이며, 레지스트리 역할은 사용자가 권한을 부여받은 후 각 레지스트리별 권한을 제어합니다.
 
-**Multi-tenant Cloud**에서는 {/* and on **Dedicated Cloud** and **Self-Managed** v0.83.0+ */} `modelsSeat` 또는 `weaveRole`이 `none`이 아닌 사용자는 기본적으로 레지스트리 사용 권한이 부여됩니다. Models 시트나 Weave 역할을 변경하지 않고 레지스트리 액세스를 취소하려면 `registryAccess`를 `none`으로 설정하세요.
+**Multi-tenant Cloud** 및 **Dedicated Cloud**와 **Self-Managed** v0.83.0+에서는 `modelsSeat` 또는 `weaveRole`이 `none`이 아닌 사용자는 기본적으로 레지스트리 사용 권한이 부여됩니다. Models 시트나 Weave 역할을 변경하지 않고 레지스트리 액세스를 취소하려면 `registryAccess`를 `none`으로 설정하세요.
 
-**Dedicated Cloud** 및 **Self-Managed**에서는 {/* v0.82.0 and older */} [Models 시트 업데이트](#update-models-seat)를 사용하고 `modelsSeat`를 `none`으로 설정해 레지스트리 액세스를 취소하세요. 해당 릴리스에서는 `registryAccess` 속성을 사용할 수 없습니다.
+**Dedicated Cloud** 및 **Self-Managed**의 v0.82.0 이하에서는 [Models 시트 업데이트](#update-models-seat)를 사용하고 `modelsSeat`를 `none`으로 설정해 레지스트리 액세스를 취소하세요. 해당 릴리스에서는 `registryAccess` 속성을 사용할 수 없습니다.
 
 생성 시 `registryAccess`를 생략하면 API는 사용자를 조회할 때 사용자의 `modelsSeat`와 `weaveRole`을 기반으로 실제 액세스를 결정합니다. 명시적으로 설정한 `registryAccess` 값은 이 결정 결과를 재정의합니다. 조직 역할이 billing-only인 사용자는 이 방식으로 레지스트리 액세스를 부여받지 않습니다.
 
@@ -2958,11 +2958,9 @@ W&amp;B는 별도의 SCIM API 구현 두 가지를 유지 관리하며, 지원
 | 사용자당 여러 이메일                           | ✓                  | -                                |
 | 생성/업데이트 시 `modelsSeat` 설정             | ✓                  | ✓                                |
 | 생성/업데이트 시 `weaveRole` 설정              | ✓                  | ✓                                |
-| 생성/업데이트 시 `registryAccess` 설정         | ✓                  | -                                |
+| 생성/업데이트 시 `registryAccess` 설정         | ✓                  | ✓                                |
 | `modelsSeat: none`으로 레지스트리 액세스 취소     | -                  | ✓                                |
-| `registryAccess: none`으로 레지스트리 액세스 취소 | ✓                  | -                                |
-
-{/* 0.83+에서 수정됨 */}
+| `registryAccess: none`으로 레지스트리 액세스 취소 | ✓                  | ✓                                |
 
 <div id="limitations">
   ## 제한 사항
diff --git a/ko/platform/hosting/monitoring-usage/mobile-app.mdx b/ko/platform/hosting/monitoring-usage/mobile-app.mdx
index 117e3bc7cc..906fc8f8a0 100644
--- a/ko/platform/hosting/monitoring-usage/mobile-app.mdx
+++ b/ko/platform/hosting/monitoring-usage/mobile-app.mdx
@@ -54,10 +54,11 @@ iOS용 W&amp;B 모바일 앱을 사용하면 어디서든 W&amp;B Models 프로
   * **메트릭에 별표 표시**: 중요한 메트릭을 상세 보기에서 보고 있을 때 별표 아이콘을 클릭해 별표를 표시하세요.
   * **패널 검색**: run 또는 프로젝트를 보고 있을 때 화면 하단의 **panel search** 필드를 사용해 각 차트에 표시되는 run을 필터링하세요. [JavaScript 정규 표현식](https://www.w3schools.com/js/js_regexp.asp)을 사용해 run 이름의 패턴을 검색할 수 있습니다.
   * **차트 툴팁**: 선형 차트에서는 툴팁에 메트릭 값이 소수점 넷째 자리까지 표시되므로 작은 변화도 정확하게 확인할 수 있습니다.
+  * **메트릭 필터링**: 메트릭 필터 컨트롤을 사용해 표시할 메트릭을 좁혀 중요한 메트릭에 집중하세요.
   * **run 중지**: 진행 중인 run을 보고 있을 때 **액션 (<Icon icon="ellipsis" iconType="solid" />)** 메뉴를 클릭한 다음 **Stop run**을 클릭하세요.
   * **콘솔 로그 보기**: 활성 상태이거나 완료된 run의 [콘솔 로그](/ko/models/runs/view-logged-runs#logs)를 확인하거나, 완료된 run의 로그를 다운로드할 수 있습니다. 앱은 활성 run에서 새 로그 줄이 있는지 5초마다 확인합니다. 기본적으로 가장 최근 10,000줄이 표시되며, 위로 스크롤해 이전 로그를 볼 수 있습니다. 출력이 큰 경우에도 로그 검색은 빠르게 응답합니다.
-* **Teams 전환**: **팀 선택기**를 사용해 Teams를 전환하세요.
-* **최신 정보 확인**: 알림을 사용하면 노트북을 열지 않고도 실험 업데이트를 확인할 수 있습니다. 더 이상 필요하지 않은 알림은 **Notifications** 탭에서 스와이프해 제거하세요.
+* **팀 전환**: **팀 선택기**를 사용해 팀을 전환하세요.
+* **최신 정보 확인**: 알림을 사용하면 노트북을 열지 않고도 실험 업데이트를 확인할 수 있습니다. 더 이상 필요하지 않은 알림은 **알림** 탭에서 스와이프해 제거하세요.
 * **ARIA와 채팅**: 모바일 앱에서 ARIA를 사용해 휴대폰에서 벗어나지 않고 질문하고, run을 분석하고, 액션을 수행하세요.
 
 <div id="chat-with-aria">
@@ -68,7 +69,7 @@ ARIA(AI Research &amp; Iteration Agent)는 W&amp;B에서 실험을 분석 및 
 
 ARIA와 채팅하려면 하단 내비게이션에서 <img className="inline dark:hidden" alt="ARIA icon" src="/images/agent/aria-logo.svg" style={{ height: "0.95em", width: "0.95em", verticalAlign: "-0.1em", margin: 0 }} /><img className="hidden dark:inline" alt="ARIA icon" src="/images/agent/aria-logo-dark.svg" style={{ height: "0.95em", width: "0.95em", verticalAlign: "-0.1em", margin: 0 }} /> 아이콘을 클릭하세요.
 
-모바일 앱에서 ARIA는 멀티턴 채팅 전반에 걸쳐 컨텍스트를 유지하고, 작업 중에 추론 및 액션 세부 정보를 표시합니다. ARIA가 패널 생성, Runs 필터링, Python 스크립트 생성 및 실행 등의 액션을 수행하면 Shell step이 표시됩니다. 채팅 이력은 동기화되므로 웹 앱과 모바일 앱 사이를 매끄럽게 오갈 수 있습니다.
+모바일 앱에서 ARIA는 멀티턴 채팅 전반에 걸쳐 컨텍스트를 유지하고, 작업 중에 추론 및 액션 세부 정보를 표시합니다. ARIA가 질문하면 해당 질문은 대화 내에 바로 대화형 뷰로 표시됩니다. ARIA가 패널 생성, Runs 필터링, Python 스크립트 생성 및 실행 등의 액션을 수행하면 Shell step이 표시됩니다. 채팅 이력에서 채팅을 길게 눌러 미리 보고, 이름을 바꾸거나, 삭제할 수 있습니다. 채팅 이력은 동기화되므로 웹 앱과 모바일 앱 사이를 매끄럽게 오갈 수 있습니다.
 
 <Frame>
   ![W\&B iOS 앱의 ARIA 탭 및 채팅 인터페이스](/images/mobile-app/aria-chat.png)
diff --git a/ko/release-notes/server-releases-archived.mdx b/ko/release-notes/server-releases-archived.mdx
index f69eb31d76..3c8bcf5102 100644
--- a/ko/release-notes/server-releases-archived.mdx
+++ b/ko/release-notes/server-releases-archived.mdx
@@ -14,14 +14,77 @@ import EolReminder from '/snippets/ko/_includes/release-notes-support-eol-remind
 
 <EolReminder />
 
-{{/* 릴리스를 보관하려면 해당 <Update> 항목(패치 포함)을
-      server-releases.mdx에서 바로 아래로 이동하세요 */}}
+{/* 릴리스를 보관하려면 해당 <Update> 항목(패치 포함)을
+    server-releases.mdx에서 바로 아래로 이동하세요 */}
+
+<Update label="v0.71.0" description="2025년 7월 29일">
+  W&amp;B Server 0.71부터 모든 조직에서 Registry가 기본적으로 활성화됩니다. 단계적 Registry 롤아웃에 대한 자세한 내용은 Features의 관련 참고 사항을 확인하세요. 이번 릴리스에는 Workspaces 관련 여러 개선 사항과 수정 사항이 포함되었습니다. 공통 step 슬라이더를 사용해 미디어 패널을 동기화하고, 전체 화면 패널을 더 효율적으로 이동하며, Run Overview 페이지에서 run의 총 소요 시간과 실제 실행 시간에 대한 자세한 정보를 확인할 수 있습니다. Automations도 개선되어 이제 아티팩트 버전의 tags를 기준으로 자동화를 트리거할 수 있습니다. {/* more */}
+
+  ## 지원 및 지원 종료(EOL)
+
+  * W&amp;B Server v0.57은 지원이 종료되었습니다.
+
+  ## 예정된 변경 사항
+
+  * 패널이 많은 워크스페이스의 로딩 속도를 높이고, 워크스페이스 내 패널의 드래그 앤 드롭을 더 정확하고 원활하게 수행할 수 있도록 렌더링 방식을 최적화하고 있습니다. **이 작업의 일환으로 다음 릴리스(0.72)에서 워크스페이스 섹션의 “Custom grid” 레이아웃을 제거할 예정입니다.** Custom grid는 Reports에서 계속 사용할 수 있습니다. 질문이나 우려 사항이 있으면 W&amp;B 팀 또는 [지원팀](mailto:support@wandb.ai)에 문의하세요.
+  * 향후 릴리스에서 다중 run 및 단일 run 워크스페이스 뷰를 일관되게 맞출 예정입니다. 따라서 단일 run을 자세히 살펴보면 맞춤형 차트, 레이아웃, 설정을 포함해 다중 run 뷰에서 구성한 것과 동일한 패널 레이아웃과 설정이 표시됩니다. 이를 통해 작업 맥락을 유지하고 뷰 설정을 다시 구성하는 수고를 줄이는 것이 목표입니다. 다만 이 변경으로 인해 워크스페이스의 나머지 부분과 분리된 고유한 단일 run 뷰를 사용자 지정하는 기능은 제거됩니다. 마이그레이션에 관한 질문이 있으면 W&amp;B 팀 또는 [지원팀](mailto:support@wandb.ai)에 문의하세요.
+  * 향후 여러 릴리스에 걸쳐 기존 팀 수준의 모델 레지스트리를 W&amp;B 레지스트리로 계속 마이그레이션할 예정입니다. 자세한 내용과 일정 알림은 아래의 [W&amp;B 레지스트리 GA 발표](#registry_ga_announcement)를 참조하세요.
+
+  ## 특성
+
+  * <a id="registry_ga_announcement" aria-label="W&B Registry 정식 출시 공지" /> 향후 몇 차례의 릴리스에 걸쳐 기존 팀 수준 모델 레지스트리를 W&amp;B Registry로 단계적으로 마이그레이션합니다. **사용자가 수행할 작업은 없습니다. W&amp;B에서 각 팀의 모델 레지스트리 자산을 해당 팀에 대해 자동 생성된 비공개 레지스트리로 자동 복사합니다.**  기존 팀 수준 모델 레지스트리의 모델 컬렉션에 대한 레퍼런스는 계속 작동합니다.
+
+    1. Server v0.71(이번 릴리스)부터 모든 조직에서 Registry가 기본적으로 활성화됩니다.
+    2. Server v0.73(8월)에는 업그레이드 중 이 마이그레이션을 자동으로 실행하지 않도록 설정하는 환경 변수가 포함됩니다. 대부분의 조직에서 마이그레이션은 5~30분이 소요됩니다. 마이그레이션 중에는 이전 팀의 Model Registry 또는 새 Registry에 아티팩트를 연결하면 오류가 발생합니다. **아티팩트 로깅 및 검색에는 영향이 없습니다**.
+    3. Server v0.74(9월)에서는 이 플래그가 제거되며, 업그레이드 중에 마이그레이션이 수행됩니다.
+
+    강력한 새 환경으로 원활하게 전환하면서 불편을 최소화할 수 있도록 최적화하고 있습니다. 마이그레이션 관련 문의 사항은 W&amp;B에 문의하세요.
+  * 이제 아티팩트에 태그를 추가하여 자동화를 트리거할 수 있습니다. [Artifact events](/ko/models/automations/automation-events/#artifact-events)를 참조하세요.
+  * 패널을 전체 화면으로 볼 때 **Previous** 및 **Next** 버튼이나 왼쪽 및 오른쪽 화살표 키를 사용해 섹션의 이전 또는 다음 패널을 볼 수 있습니다.
+  * 미디어 패널을 전체 화면으로 볼 때 macOS에서는 **CMD + 왼쪽 또는 오른쪽 화살표** 키를, Windows/Linux에서는 **Ctrl + 왼쪽 또는 오른쪽 화살표** 키를 사용해 step 슬라이더를 이동할 수 있습니다.
+  * 이제 동일한 step 슬라이더 키를 사용하는 미디어 패널을 동기화할 수 있습니다. 한 미디어 패널에서 step 슬라이더를 이동하면 다른 패널의 step 슬라이더도 함께 이동합니다. 워크스페이스 또는 섹션 설정을 열고 **Media**로 이동한 다음 **Sync** 탭을 클릭하고 **Sync slider by key (Step)**를 켜세요.
+  * run 비교기에 command, Python 버전, GPU 유형 등 run의 메타데이터를 보여 주는 새로운 **Meta** 섹션이 추가되었습니다.
+
+  ### Weave
+
+  * **트레이스 플롯** 도구를 사용하면 맞춤형 대화형 차트로 시간에 따른 지연 시간, 비용, 토큰 등의 트레이스 수준 메트릭을 탐색, 시각화, 디버깅할 수 있습니다. [자세히 알아보기](/ko/weave/guides/tracking/trace-plots).
+  * **온라인 평가**: 수신 트레이스에 Monitor를 연결하여 Dedicated Cloud에서 트레이스를 모니터링하세요. Monitor는 LLM 평가자로 백그라운드에서 실행되며, 지정한 Call의 일부를 평가합니다. Monitor를 사용해 프로덕션 동작을 추적하고, 회귀를 감지하며, 실제 프로덕션 데이터를 수집하는 등의 작업을 수행하세요. [자세히 알아보기](/ko/weave/guides/tracking/trace-plots).
+  * [AutoGen](/ko/weave/guides/integrations/autogen) 및 [LlamaIndex](/ko/weave/guides/integrations/llamaindex) 인테그레이션을 추가했습니다. *AutoGen*은 대화형 AI, 핵심 멀티 에이전트 기능, 외부 서비스와의 인테그레이션을 위한 컴포넌트와 노코드 에이전트 프로토타이핑 도구를 제공하는 Microsoft의 AI 에이전트 및 애플리케이션 구축 프레임워크입니다. *LlamaIndex*는 RAG 시스템, 챗봇, 에이전트와 같은 LLM 기반 애플리케이션을 구축하기 위한 강력한 프레임워크입니다.
+  * OpenAI, LangChain, ChromaDB, Verdict 인테그레이션 개선 사항:
+    * LangChain 및 ChromaDB용 문서 뷰.
+    * LangChain용 chat 뷰 렌더링.
+    * OpenAI용 새로운 내보내기 형식.
+  * TypeScript SDK에서 프롬프트를 생성하고 게시하는 기능을 지원합니다. [자세히 알아보기](/ko/weave/guides/core-types/prompts).
+  * 새 `Content` 클래스를 사용하면 모든 MIME 유형의 데이터를 안전하게 업로드할 수 있으며, Base64 자동 인코딩, 메타데이터 자동 추출 등의 기능을 제공합니다.
+
+  ## 수정 사항
+
+  * 이제 run의 **개요** 페이지에 run의 가동 시간과 추적 시간이 표시됩니다. run의 *가동 시간*은 시작부터 종료까지의 총 지속 시간을 의미하며, run의 *추적 시간*은 run이 실험 또는 계산을 활발히 실행한 시간을 의미합니다.
+  * 선형 플롯을 확대한 후 전체 화면 모드로 열면, 전체 화면 플롯에서도 동일한 확대 뷰가 올바르게 유지됩니다.
+  * 플롯에 표시되는 그룹 수를 변경해도 플롯이 업데이트되지 않던 버그를 수정했습니다.
+  * 선형 플롯에서 **원본 표시**를 선택하면 원본 비평활화 선이 평활화 선보다 더 흐리게 표시됩니다.
+  * 이제 고충실도 선형 플롯에 플롯의 run 수가 표시됩니다.
+  * run당 값이 하나만 있는 경우, 명시적으로 선형 플롯으로 설정한 플롯이 예기치 않게 막대 플롯으로 변환될 수 있던 버그를 수정했습니다.
+  * 이제 X축 표현식에서 중첩된 설정 필드를 지원합니다.
+  * **Artifacts** 페이지의 사이드바에서 **Registry** 링크가 제거되었습니다. Registry에 액세스하려면 **Home**을 클릭한 다음 **Registry**를 클릭하세요.
+  * Workspace 또는 섹션의 선형 플롯에서 포인트에 마우스를 올릴 때 툴팁에 bin 범위를 선택적으로 표시할 수 있습니다. Workspace 또는 섹션 설정을 열고 **Line plots**를 클릭한 다음 **표시 기본 설정** 탭으로 이동하여 **툴팁에 bin 범위 표시**를 켜세요.
+  * **Registry** 아티팩트 리니지 페이지에서 링크를 클릭하면 브라우저의 URL과 매개변수는 업데이트되지만 페이지 콘텐츠는 업데이트되지 않던 버그를 수정했습니다. 이제 URL이 변경되면 UI도 업데이트됩니다.
+  * **Registry**에서 컬렉션 테이블이 부동 소수점 숫자가 아닌 string으로 정렬되던 버그를 수정했습니다.
+  * **Registry**에서 다른 버전을 선택해도 리니지 정보 드로어에 선택한 아티팩트의 최신 버전이 항상 표시되던 버그를 수정했습니다.
+  * 패널 검색창이 표시되지 않던 모바일 표시 버그를 수정했습니다.
+  * 키별 색상 지정을 켠 상태에서 run 선택기를 속성별로 정렬하면, 이제 플롯의 상위 run이 올바른 색상으로 표시됩니다.
+  * 그룹화된 run을 사용할 때 병렬 좌표 플롯에 그룹 이름이 올바르게 표시됩니다.
+  * 이제 Sweeps 테이블에 **State**가 기본적으로 올바르게 표시됩니다.
+  * 이제 맞춤형 표시 이름으로 그룹화해도 Sweeps가 올바르게 표시됩니다.
+  * Sweeps 및 Reports에서 긴 이름이 올바르게 줄바꿈되도록 수정했습니다.
+  * 콘솔 로그의 복사 및 붙여넣기 동작을 개선했습니다. 더 이상 줄 번호가 복사되지 않으며, 이제 타임스탬프가 새 줄이 아닌 같은 줄에 표시됩니다.
+</Update>
 
 <Update label="v0.70.1" description="2025년 7월 9일">
   ## 수정 사항
 
-  * 업그레이드 후 crashed Runs의 status가 **Crashed**로 업데이트되지 않던 버그를 수정했습니다.
-  * **Sweeps** Runs table에서 **State** column이 누락되던 버그를 수정했습니다.
+  * 업그레이드 후 크래시 Runs의 status가 **Crashed**로 업데이트되지 않던 버그를 수정했습니다.
+  * **Sweeps** Runs table에서 **상태** column이 누락되던 버그를 수정했습니다.
   * 아티팩트 매니페스트 파일의 캐시된 경로가 아티팩트의 버전 인덱스에만 의존하기 때문에, 레지스트리 컬렉션의 브라우저에 올바르지 않은 버전의 파일이 표시될 수 있던 Weave 버그를 수정했습니다.
   * 유효한 구문을 가진 JSON이 올바르게 파싱되지 않을 수 있던 Weave 버그를 수정했습니다.
 
diff --git a/ko/release-notes/server-releases.mdx b/ko/release-notes/server-releases.mdx
index 54f0308af8..ef4be1acc0 100644
--- a/ko/release-notes/server-releases.mdx
+++ b/ko/release-notes/server-releases.mdx
@@ -15,10 +15,104 @@ import SelfManagedClickhouseUpgradeNote from '/snippets/ko/_includes/self-manage
 
 <EolReminder />
 
+<Update label="v0.83.0" description="2026년 7월 22일">
+  W&amp;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.
+
+  ## 지원 및 지원 종료(EOL)
+
+  * W&amp;B Server v0.71의 지원이 종료되었습니다.
+
+  ## 특성
+
+  * 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.
+    <Frame>
+      ![정규식 패턴을 사용해 검색 결과에서 패널 제외](/images/release-notes/v0-83-0/exclude-panels-by-regex.png)
+    </Frame>
+  * 중첩된 [run 그룹](/ko/models/runs/grouping#organize-runs-into-groups)을 사용할 경우, 이제 상위 그룹 아래의 모든 하위 그룹에 한 번에 색상을 지정할 수 있습니다. 상위 run 그룹 이름 옆의 아이콘을 클릭하면 계층 구조의 모든 run에 색상이 적용됩니다. 상위 그룹을 한눈에 구분할 수 있으며, 서로 다른 색상이 모든 하위 그룹으로 이어집니다.
+    <Frame>
+      ![한 번의 클릭으로 중첩된 run 그룹 계층 구조의 모든 run에 색상 지정](/images/release-notes/v0-83-0/color-nested-run-groups.gif)
+    </Frame>
+    * **Use grouping from the runs table in charts**를 끄면 색상이 개별 선에도 적용되므로 상위 group의 색 구성표를 유지하면서 각 run을 확인할 수 있습니다.
+    * 기본 색상으로 되돌리려면 **Reset group colors**를 클릭하세요.
+  * 이제 Workspace에서 작업 메뉴(<Icon icon="ellipsis" iconType="solid" />)를 먼저 열지 않고도 **사이드바 숨기기** 컨트롤(<Icon icon="angle-double-right" iconType="solid" />)을 클릭해 페이지에서 바로 사이드바를 숨길 수 있습니다.
+  * 대용량 [로그 파일](/ko/models/app/console-logs)을 볼 때 **Top**을 클릭하거나 **Cmd+Home**을 눌러 가장 오래된 로그로 이동하고, **Current**를 클릭하거나 **Cmd+End**를 눌러 가장 최신 로그로 이동합니다.
+  * 조직 구성원 테이블, 팀 프로젝트 테이블, 스윕 테이블의 응답성을 개선했습니다.
+  * 메트릭 패널 편집기의 응답성과 사용성을 개선했습니다.
+  * 포크 이력 재계산을 위한 베이스라인 메트릭을 추가했습니다.
+  * 이제 가상 버전 별칭으로 아티팩트를 필터링하고 검색할 수 있습니다. 퍼지 매칭은 아직 지원되지 않습니다.
+  * 조직별 레지스트리 및 아티팩트 수를 추가했습니다.
+
+  ### Automations
+
+  이러한 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.
+
+  * 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.
+  * [아티팩트 컬렉션](/ko/models/registry/create_collection) 개요 편집 및 버전 그리드 선택 기능이 개선되었습니다. 더 많은 컨텍스트를 위해 동적 아티팩트 패널이 포함된 풍부한 컬렉션 Card를 자동 생성할 수 있습니다.
+
+  ### Weave
+
+  * **New agent** 시그널 드로어에 미리 구성된 시그널 메뉴를 추가했습니다.
+  * 이제 UI에 토큰 비용이 표시됩니다.
+  * 이제 에이전트 반응(좋아요/싫어요)은 이모지 반응 대신 태그로 저장되므로 Scorer 태그와 함께 표시되며, 에이전트별로 필터링하고 차트로 볼 수 있습니다.
+  * 이제 시그널과 Playground 에이전트는 기본적으로 숨겨집니다.
+  * 데이터셋 조작 기능을 [**Evaluations** 페이지](/ko/weave/guides/core-types/evaluations)로 옮기고 데이터 포인트 생성 경험을 개선했습니다.
+  * 에이전트 대화에 [오디오](/ko/weave/cookbooks/audio_with_weave#audio-with-weave) 플레이어를 추가했으며, 각 파일을 순서대로 재생하는 새로운 **모두 재생** 컨트롤도 제공합니다.
+  * [**Agents**](/ko/weave/custom-agents-quickstart) 탭을 개선했습니다.
+  * 에이전트 대화에 턴에 연결된 피드백 데이터가 포함된 **Spans** 미니맵을 추가했습니다.
+  * 사용자 메시지에 포함된 JSON에 복사 컨트롤을 추가했습니다.
+  * 태그를 기본 에이전트 시그널 유형으로 복원했습니다.
+  * 이제 점수화 워커 span에 entity, 프로젝트, Scorer, monitor 세부 정보가 주석으로 추가됩니다.
+  * 이제 **Agents** 뷰에서 대화 내 개별 span에 연결할 수 있습니다.
+
+  ## 성능 개선
+
+  * 패널 호버 및 강조 표시 상호작용의 성능과 효율성을 개선했습니다.
+  * Workspace 이력 키 집계 효율성을 개선했습니다.
+  * **Artifacts** 사이드바에서 많은 아티팩트를 로드할 때의 성능을 개선했습니다.
+  * Weave 점수화 소비자 루프의 처리량을 개선했습니다.
+  * Weave에서 많은 워커 judge-call span을 일괄 삽입할 때의 성능과 스레드 풀 사이징을 개선했습니다.
+
+  ## 보안
+
+  **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.
+
+  **팀 및 조직 공개 범위**
+
+  * **팀 가시성 제한 강제 적용**이 활성화된 경우:
+    * 팀 구성원의 사용자 프로필을 보려고 하면 뷰어가 해당 팀의 구성원이거나 조직 또는 인스턴스 관리자가 아닌 한 HTTP `404` 응답이 반환됩니다.
+    * **Organization dashboard**의 **Users** 및 **Teams** 탭은 이제 조직 관리자만 액세스할 수 있습니다.
+  * 이제 서비스 계정의 가시성이 팀 및 조직 역할에 따라 제한됩니다:
+    * 조직 서비스 계정은 조직 관리자에게만 표시됩니다. 팀 서비스 계정은 팀 구성원과 조직 관리자에게만 표시됩니다.
+    * 이제 팀 구성원 수에 서비스 계정은 포함되지 않습니다.
+
+  **액세스 제어 및 보안 강화**
+
+  * 이제 시작 설정 로그에서 민감한 라이선스 세부 정보와 객체 저장소 자격 증명이 마스킹됩니다.
+
+  ## 수정 사항
+
+  * 보고서 목록의 필터가 모든 보고서에 적용되지 않고 각 페이지에 개별적으로 적용되던 버그를 수정했습니다.
+  * 숨겨진 run이 병렬 좌표 플롯에 표시될 수 있던 버그를 수정했습니다.
+  * entity 범위의 자동화에 run 자동화 옵션이 표시될 수 있던 버그를 수정했습니다.
+  * API를 통해 완료된 run에 업로드한 파일이 run 페이지에 표시되지 않을 수 있던 버그를 수정했습니다. W&amp;B SDK v0.28.1 이상이 필요합니다.
+</Update>
+
 <Update label="v0.82.2" description="2026년 7월 7일">
   ## 수정 사항
 
-  * v0.82.1의 회귀 문제로 인해 새 W&amp;B 배포가 초기 설정을 완료하지 못하던 문제를 수정했습니다. v0.82.1로 업그레이드하기 전에 이미 첫 번째 사용자를 생성한 인스턴스는 영향을 받지 않습니다.
+  * v0.82.1에서 새 W&amp;B 배포의 초기 설정을 완료하지 못하게 하던 회귀 문제를 수정했습니다. v0.82.1로 업그레이드하기 전에 이미 첫 번째 사용자를 생성한 인스턴스는 영향을 받지 않습니다.
 </Update>
 
 <Update label="v0.82.1" description="2026년 7월 1일">
@@ -27,19 +121,19 @@ import SelfManagedClickhouseUpgradeNote from '/snippets/ko/_includes/self-manage
   <SelfManagedClickhouseUpgradeNote />
 
   <Warning>
-    W&amp;B Server v0.82.1의 회귀 문제로 인해 새 W&amp;B 배포가 초기 설정을 완료하지 못합니다. W&amp;B는 새 배포에는 v0.82.1을 사용하지 않을 것을 권장합니다. v0.82.1로 업그레이드하기 전에 이미 첫 번째 사용자를 생성한 인스턴스는 영향을 받지 않습니다.
+    W&amp;B Server v0.82.1의 회귀 문제로 인해 새 W&amp;B 배포에서 초기 설정을 완료할 수 없습니다. W&amp;B는 새 배포에 v0.82.1을 사용하지 않는 것을 권장합니다. v0.82.1로 업그레이드하기 전에 이미 첫 번째 사용자를 생성한 인스턴스는 영향을 받지 않습니다.
   </Warning>
 
   ## 성능 개선
 
-  * 로깅된 메트릭 수가 많은 프로젝트에서 차트와 워크스페이스 로딩을 개선했으며, 더 빠른 미디어 패널 로딩과 더 효율적인 이력 키 쿼리가 포함됩니다.
+  * 로깅된 메트릭이 많은 프로젝트에서 차트와 워크스페이스 로딩을 개선했습니다. 여기에는 더 빠른 미디어 패널 로딩과 더 효율적인 이력 키 쿼리가 포함됩니다.
 
   ## 수정 사항
 
-  * 로깅된 메트릭 수가 많은 프로젝트에서 커스텀 Vega 차트에 이력 키를 추가할 때 워크스페이스 로딩이 멈출 수 있던 버그를 수정했습니다.
-  * 비로그 축 분할이 있는 선형 플롯을 렌더링할 때 발생할 수 있던 무한 루프를 수정했습니다.
-  * smoothing이 비활성화된 선형 플롯에서 **Show original**을 전환하면 음영 처리된 최소/최대 밴드가 변경될 수 있던 버그를 수정했습니다.
-  * Models 및 Weave 프로젝트에서 **Assets**를 열면 범주별 asset 선택기 대신 전체 asset 목록이 표시되던 버그를 수정했습니다.
+  * 로깅된 메트릭이 많은 프로젝트에서 워크스페이스를 로드할 때 사용자 지정 Vega 차트에 이력 키를 추가하면 멈출 수 있던 버그를 수정했습니다.
+  * 로그 스케일이 아닌 축 분할이 있는 선형 플롯을 렌더링할 때 발생할 수 있던 무한 루프를 수정했습니다.
+  * 스무딩이 비활성화된 선형 플롯에서 **Show original**을 전환하면 음영 처리된 최소/최대 밴드가 변경될 수 있던 버그를 수정했습니다.
+  * Models 및 Weave 프로젝트에서 **Assets**를 열면 분류된 asset 선택기 대신 전체 asset 목록이 표시되던 버그를 수정했습니다.
 </Update>
 
 <Update label="v0.82.0" description="2026년 6월 23일">
@@ -115,7 +209,7 @@ import SelfManagedClickhouseUpgradeNote from '/snippets/ko/_includes/self-manage
   * 사용자가 현재 접근할 수 있는 컨텍스트를 벗어나 권한 검사가 수행되면서, 아티팩트가 여러 레지스트리에 연결된 경우 아티팩트 다운로드가 실패할 수 있던 버그를 수정했습니다.
   * 이미 연결된 아티팩트를 다시 연결할 때 아티팩트 연결 자동화가 예기치 않게 트리거될 수 있던 버그를 수정했습니다.
   * 프로젝트 이름을 변경한 후 `project [storage_key] not found` 오류와 함께 저장소 엔진 조회가 실패할 수 있던 버그를 수정했습니다.
-  * 지원되지 않는 응답 형식으로 인해 OpenAI 오디오 지원 모델에서 Weave 스코어링 호출이 실패할 수 있던 버그를 수정했습니다.
+  * 지원되지 않는 응답 형식으로 인해 OpenAI 오디오 지원 모델에서 Weave 점수화 호출이 실패할 수 있던 버그를 수정했습니다.
 </Update>
 
 <Update label="v0.81.0" description="2026년 6월 2일">
@@ -947,73 +1041,4 @@ import SelfManagedClickhouseUpgradeNote from '/snippets/ko/_includes/self-manage
   * 미디어 패널에서 바운딩 박스가 미디어 위에 오버레이되지 않고 미디어 바깥에 렌더링될 수 있던 버그를 수정했습니다.
   * Google Agent Development Kit 인테그레이션이 Weave Threads를 지원하지 않던 버그를 수정했습니다.
   * OpenTelemetry를 통해 제출된 Weave 트레이스에서 **Attributes** 컬럼이 누락되던 버그를 수정했습니다.
-</Update>
-
-<Update label="v0.71.0" description="2025년 7월 29일">
-  W&amp;B Server 0.71부터 레지스트리가 모든 조직에서 기본적으로 활성화됩니다. 단계적 레지스트리 롤아웃에 대한 자세한 내용은 특성의 관련 참고 사항을 참조하십시오. 이번 릴리스에는 워크스페이스에 대한 여러 개선 사항과 수정 사항이 포함되어 있습니다. 공통 step 슬라이더를 사용하는 미디어 패널을 동기화 상태로 유지하고, 전체 화면 패널을 더욱 효율적으로 탐색하며, Run Overview 페이지에서 run의 총 실행 시간 및 활성 실행 시간에 대한 자세한 정보를 확인할 수 있습니다. Automations 기능이 개선되어 이제 아티팩트 버전의 태그를 기반으로 자동화를 트리거할 수 있습니다. {/* more */}
-
-  ## 지원 및 서비스 종료
-
-  * W&amp;B Server v0.57은 지원이 종료되었습니다.
-
-  ## 예정된 변경 사항
-
-  * 워크스페이스에서 패널이 많은 경우에도 더 빠르게 로드되고, 워크스페이스에서 패널을 드래그 앤 드롭할 때 더 민첩하고 정확하게 동작하도록 렌더링 동작을 최적화하고 있습니다. **이에 따라 다음 (0.72) 릴리스에서 워크스페이스 섹션의 “맞춤형 그리드” 레이아웃을 제거할 예정입니다.** 맞춤형 그리드는 Reports에서 계속 사용할 수 있습니다. 질문이나 우려 사항이 있으면 W&amp;B 팀 또는 [지원팀](mailto:support@wandb.ai)에 문의하세요.
-  * 예정된 릴리스에서는 multi-run과 single-run workspace 뷰를 일치시키므로, 단일 run으로 들어가면 맞춤형 차트, 레이아웃, 설정을 포함해 multi-run 뷰에서 구성한 것과 동일한 패널 레이아웃과 설정이 표시됩니다. 이는 사용자가 작업 맥락을 유지하고 뷰 설정을 다시 하는 수고를 줄일 수 있도록 하기 위한 것입니다. 하지만 이 변경으로 인해 나머지 workspace와 분리된 고유한 single-run 뷰를 사용자 지정하는 기능은 없어집니다. 마이그레이션과 관련해 궁금한 점이 있으면 W&amp;B 팀 또는 [지원팀](mailto:support@wandb.ai)에 문의하세요.
-  * 앞으로 몇 차례의 릴리스에 걸쳐 기존 팀 수준의 모델 레지스트리를 W&amp;B 레지스트리로 계속 이전해 나갈 예정입니다. 자세한 내용과 일정에 대한 안내는 아래의 [W&amp;B 레지스트리 GA 발표](#registry_ga_announcement)를 참조하세요.
-
-  ## 특성
-
-  * <a id="registry_ga_announcement" aria-label="W&B Registry GA 발표" /> 향후 몇 차례의 릴리스에 걸쳐 기존 팀 수준 Model Registry를 단계적으로 W&amp;B Registry로 이전합니다. **별도로
-    조치하실 필요는 없습니다. W&amp;B가 각 팀의 Model Registry 자산을 각 팀에 대해 자동으로 생성된 해당 팀 수준의 비공개 레지스트리로 자동 복사합니다.**  이전 팀 수준 Model Registry의 모델
-    컬렉션에 대한 기존 레퍼런스도 계속 작동합니다. 1. Server v0.71(이번 릴리스)부터는 모든 조직에서 레지스트리가 기본적으로 활성화됩니다. 2. Server v0.73(8월)에는
-    업그레이드 중 이 마이그레이션을 자동으로 실행하는 옵트아웃 환경 변수가 포함될 예정입니다. 대부분의 조직에서는 마이그레이션에 5~30분이 소요됩니다. 마이그레이션 중에는 artifact를 이전 팀의 Model Registry 또는 새 레지스트리에
-    연결하려고 하면 오류가 발생하며 실패합니다. **Artifact logging 및 가져오기에는 영향이 없습니다**. 3. Server v0.74(9월)에서는 이 플래그가 제거되며,
-    마이그레이션은 업그레이드 중에 수행됩니다.
-
-    강력한 새로운 환경으로 원활하게, 불편을 최소화해 업그레이드할 수 있도록 최적화하고 있습니다. 마이그레이션에 대해 궁금한 점이 있으면 담당 W&amp;B 팀에 문의하세요.
-
-  * 이제 artifact에 태그를 추가하면 automation을 트리거할 수 있습니다. [Artifact 이벤트](/ko/models/automations/automation-events/#artifact-events)를 참조하세요.
-
-  * 패널을 전체 화면으로 보고 있을 때 **이전** 및 **다음** 버튼이나 왼쪽/오른쪽 화살표 키를 사용해 섹션의 이전 또는 다음 패널로 이동할 수 있습니다.
-
-  * 미디어 패널을 전체 화면으로 보고 있을 때는 **CMD + 왼쪽 또는 오른쪽 화살표** 키(macOS) 또는 **Ctrl + 왼쪽 또는 오른쪽 화살표** 키(Windows / Linux)로 step 슬라이더를 이동할 수 있습니다.
-
-  * 이제 동일한 step slider 키를 기준으로 미디어 패널을 동기화할 수 있으므로, 한 미디어 패널에서 step slider를 앞으로 이동하면 다른 패널의 step slider도 함께 앞으로 이동합니다. Workspace 또는 섹션 설정을 열고 **Media**로 이동한 다음 **Sync** 탭을 클릭한 후 **Sync slider by key (Step)**를 켜세요.
-
-  * Run Comparer에는 명령, Python 버전, GPU 유형 등 run에 관한 메타데이터를 포함한 새로운 **Meta** 섹션이 추가되었습니다.
-
-  ### Weave
-
-  * **트레이스 플롯** 도구를 사용하면 맞춤형 대화형 차트로 시간 경과에 따른 지연 시간, 비용, 토큰 같은 트레이스 수준의 메트릭을 탐색하고 시각화하며 디버깅할 수 있습니다. [자세히 알아보기](/ko/weave/guides/tracking/trace-plots).
-  * **온라인 평가**: 유입되는 트레이스에 Monitors를 연결해 Dedicated Cloud에서 트레이스를 모니터링하세요. Monitors는 백그라운드에서 LLM 기반 평가자로 실행되며, 사용자가 지정한 call 일부에 점수를 매깁니다. Monitors를 사용해 프로덕션 동작을 추적하고, 회귀를 감지하고, 실제 프로덕션 데이터를 수집하는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. [자세히 알아보기](/ko/weave/guides/tracking/trace-plots).
-  * [AutoGen](/ko/weave/guides/integrations/autogen) 및 [LlamaIndex](/ko/weave/guides/integrations/llamaindex) 인테그레이션이 추가되었습니다. *AutoGen*은 AI 에이전트와 애플리케이션을 구축하기 위한 Microsoft의 프레임워크로, 대화형 AI를 위한 컴포넌트, 핵심 멀티 에이전트 기능, 외부 서비스 인테그레이션, 그리고 노코드 에이전트 프로토타이핑 도구를 제공합니다. *LlamaIndex*는 RAG 시스템, 챗봇, 에이전트와 같은 LLM 기반 애플리케이션을 구축하기 위한 강력한 프레임워크입니다.
-  * OpenAI, LangChain, ChromaDB, Verdict 인테그레이션이 다음과 같이 개선되었습니다:
-    * Langchain 및 ChromaDB용 문서 뷰.
-    * LangChain용 채팅 뷰 렌더링.
-    * OpenAI용 새 내보내기 형식.
-  * TypeScript SDK에 프롬프트를 생성하고 게시하는 기능이 추가되었습니다. [자세히 알아보기](/ko/weave/guides/core-types/prompts).
-  * 새로운 `Content` 클래스는 Base-64 자동 인코딩, 메타데이터 자동 추출 등을 지원하여 모든 MIME 유형의 데이터를 안전하게 업로드할 수 있게 해줍니다.
-
-  ## Fixes
-
-  * 이제 run의 **Overview** 페이지에 run의 가동 시간과 추적 시간이 표시됩니다. run의 &#95;가동 시간&#95;은 시작부터 종료까지의 전체 실행 시간을 의미하며, run의 &#95;추적 시간&#95;은 run이 실험이나 계산을 실제로 수행한 시간을 의미합니다.
-  * 선형 플롯을 확대한 뒤 전체 화면 모드로 열면, 이제 전체 화면 플롯에서도 같은 확대 뷰가 올바르게 유지됩니다.
-  * 플롯에 표시되는 그룹 수를 변경해도 플롯이 업데이트되지 않던 버그를 수정했습니다.
-  * 선형 플롯에서 **원본 표시**를 선택하면 이제 스무딩되지 않은 원본 선이 스무딩된 선보다 더 흐리게 표시됩니다.
-  * full fidelity 선형 플롯에 이제 플롯에 포함된 run 수가 표시됩니다.
-  * run마다 값이 하나만 있을 경우, 명시적으로 선형 플롯으로 설정한 플롯이 예기치 않게 막대 플롯으로 바뀔 수 있던 버그를 수정했습니다.
-  * 이제 X축 표현식은 중첩된 설정 필드를 지원합니다.
-  * **Artifacts** 페이지 사이드바에서 **레지스트리** 링크가 제거되었습니다. **레지스트리**에 액세스하려면 **Home**을 클릭한 다음 **레지스트리**를 클릭하세요.
-  * 워크스페이스나 섹션의 선형 플롯에서는 점에 마우스를 올리면 툴팁에 bin 범위를 표시하도록 설정할 수 있습니다. 워크스페이스 또는 섹션 설정을 열고 **Line plots**를 클릭한 다음 **Display preferences** 탭에서 **Show bin range in tooltip**을 켜세요.
-  * **레지스트리** artifact 리니지 페이지에서 링크를 클릭했을 때 브라우저의 URL과 파라미터는 업데이트되지만 페이지 내용은 업데이트되지 않던 버그를 수정했습니다. 이제 URL이 변경되면 UI도 함께 업데이트됩니다.
-  * **레지스트리**에서 컬렉션 테이블이 float가 아니라 문자열 기준으로 정렬되던 버그를 수정했습니다.
-  * **레지스트리**에서 선택한 artifact의 리니지 정보 drawer가, 다른 버전을 선택해도 항상 최신 버전을 표시하던 버그를 수정했습니다.
-  * 모바일에서 패널 검색창이 표시되지 않던 버그를 수정했습니다.
-  * 키별 색상 지정을 켠 상태에서 run selector를 속성으로 정렬하면, 이제 plot 상단의 run에 색상이 올바르게 적용됩니다.
-  * 그룹화된 run을 사용할 때 이제 평행 좌표 플롯에 그룹 이름이 올바르게 표시됩니다.
-  * **State**는 이제 Sweeps 테이블에 기본적으로 올바르게 표시됩니다.
-  * 이제 맞춤형 표시 이름으로 그룹화하면 Sweeps가 올바르게 표시됩니다.
-  * Sweeps 및 Reports의 긴 이름 줄바꿈 문제를 수정했습니다.
-  * 콘솔 로그의 복사 및 붙여넣기 동작이 개선되었습니다. 이제 줄 번호는 더 이상 복사되지 않으며, Timestamp는 새 줄이 아니라 같은 줄에 표시됩니다.
 </Update>
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/sandboxes.mdx b/ko/sandboxes.mdx
index 9382a67673..8061f9e6ef 100644
--- a/ko/sandboxes.mdx
+++ b/ko/sandboxes.mdx
@@ -68,4 +68,12 @@ Serverless Sandboxes는 CoreWeave Sandbox 라이브러리를 기반으로 합니
 더 자세한 예시는 다음을 참조하세요.
 
 * [Serverless Sandbox에서 에이전트 호출하기 튜토리얼](/ko/sandboxes/invoke-agent-sandbox-tutorial)
-* [Serverless Sandbox에서 PyTorch 모델 학습하기 튜토리얼](/ko/sandboxes/mltrain-in-sandbox-tutorial)
\ No newline at end of file
+* [Serverless Sandbox에서 PyTorch 모델 학습하기 튜토리얼](/ko/sandboxes/mltrain-in-sandbox-tutorial)
+
+<div id="integrations">
+  ## Integrations
+</div>
+
+다음 타사 프레임워크는 샌드박스 공급자로 Serverless Sandboxes를 지원합니다.
+
+* [Harbor](https://github.com/harbor-framework/harbor)
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/serverless-training.mdx b/ko/serverless-training.mdx
index bd61b75d7b..d22ff4087c 100644
--- a/ko/serverless-training.mdx
+++ b/ko/serverless-training.mdx
@@ -21,6 +21,12 @@ Serverless Training은 특정 작업에 맞게 모델을 특화할 수 있도록
 
 시작하려면 ART [퀵스타트](https://art.openpipe.ai/getting-started/quick-start) 또는 [Google Colab 노트북](https://colab.research.google.com/github/openpipe/art-notebooks/blob/main/examples/2048/2048.ipynb)을 참조하세요.
 
+다음 내용을 보여주는 [공개 데모 Workspace](https://wandb.ai/wandb/demo-project-qwen-email-agent-with-art-weave-models/workspace)를 살펴보세요:
+
+* OpenPipe RULER와 [Weave Scorers](/ko/weave/guides/evaluation/scorers#create-your-own-scorers)를 사용해 Qwen 모델을 트레이닝하세요.
+* 트레이닝 진행 상황을 추적하고 W&amp;B Models에서 [맞춤형 플롯을 생성](/ko/models/app/features/custom-charts)하세요.
+* [Weave leaderboard](/ko/weave/cookbooks/leaderboard_quickstart#leaderboard-quickstart)에서 최종 결과를 평가하세요.
+
 <div id="why-serverless-training">
   ## 왜 Serverless Training인가요?
 </div>
diff --git a/ko/support/models/articles/how-can-i-overwrite-the-logs-from-previo.mdx b/ko/support/models/articles/how-can-i-overwrite-the-logs-from-previo.mdx
index 322fddc6c1..4a145e9a04 100644
--- a/ko/support/models/articles/how-can-i-overwrite-the-logs-from-previo.mdx
+++ b/ko/support/models/articles/how-can-i-overwrite-the-logs-from-previo.mdx
@@ -6,7 +6,9 @@ keywords: ["로그", "메트릭"]
 이전 step의 로그를 덮어쓰려면 [forking](/ko/models/runs/forking)과 [rewind](/ko/models/runs/rewind)를 사용하세요.
 
 <Note>
-  run을 fork하거나 rewind하는 기능은 현재 활발히 개발 중입니다. Multi-tenant Cloud와 Dedicated Cloud에서는 프리뷰로 제공되며, Self-Managed에서는 아직 사용하실 수 없습니다.
+  Run 포크는 Multi-tenant Cloud와 Dedicated Cloud에서 공개 프리뷰로 제공됩니다. 현재 Self-Managed 배포에서는 사용하실 수 없습니다.
+
+  공개 프리뷰 기능은 프로덕션 평가 용도로 사용할 수 있지만, 기능, API 및 동작은 현재 활발히 개발 중이며 정식 출시 전에 변경될 수 있습니다.
 </Note>
 
 ***
diff --git a/ko/support/models/tags/logs.mdx b/ko/support/models/tags/logs.mdx
index 56200e83ba..c6eacdd58d 100644
--- a/ko/support/models/tags/logs.mdx
+++ b/ko/support/models/tags/logs.mdx
@@ -10,7 +10,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
 </Card>
 
 <Card title="이전 step의 로그를 어떻게 덮어쓰나요?" href="/ko/support/models/articles/how-can-i-overwrite-the-logs-from-previo" arrow="true" horizontal>
-  이전 step의 로그를 덮어쓰려면 forking과 rewind를 사용하세요. run을 fork하거나 rewind하는 기능은 현재 활발히 개발 중입니 ...
+  이전 step의 로그를 덮어쓰려면 forking과 rewind를 사용하세요. Run 포크는 Multi-tenant Cloud에서 공개 프리뷰로 제공되며 a ...
 </Card>
 
 <Card title="run에서 콘솔 로그 파일을 어떻게 다운로드하나요?" href="/ko/support/models/articles/how-do-i-download-the-console-log-file-from-a-run" arrow="true" horizontal>
diff --git a/ko/support/models/tags/metrics.mdx b/ko/support/models/tags/metrics.mdx
index 4df337108a..61e4ed4a72 100644
--- a/ko/support/models/tags/metrics.mdx
+++ b/ko/support/models/tags/metrics.mdx
@@ -18,7 +18,7 @@ template: "docengine-site/templates/support_tag.mdx.j2"
 </Card>
 
 <Card title="이전 step의 로그를 덮어쓰려면 어떻게 하나요?" href="/ko/support/models/articles/how-can-i-overwrite-the-logs-from-previo" arrow="true" horizontal>
-  이전 step의 로그를 덮어쓰려면 forking과 rewind를 사용하세요. run을 fork하거나 rewind하는 기능은 현재 활발히 개발 중입 ...
+  이전 step의 로그를 덮어쓰려면 forking과 rewind를 사용하세요. Run 포크는 Multi-tenant Cloud에서 공개 프리뷰로 제공되며 ...
 </Card>
 
 <Card title="메트릭 로깅 시 `Rate limit exceeded` 오류는 어떻게 해결하나요?" href="/ko/support/models/articles/rate-limit-exceeded-on-metric-logging" arrow="true" horizontal>
diff --git a/ko/weave.mdx b/ko/weave.mdx
index 3472559949..bc7949506d 100644
--- a/ko/weave.mdx
+++ b/ko/weave.mdx
@@ -6,29 +6,49 @@ mode: wide
 
 W&amp;B Weave는 에이전트와 LLM 애플리케이션을 추적하고, 평가하고, 개선할 수 있게 해주는 관측성 및 평가 플랫폼입니다. Weave로 다음 작업을 수행할 수 있습니다.
 
-* [널리 사용되는 SDK와 하니스로 구축한 에이전트의 트레이스를 추적하고 메트릭을 수집](/ko/weave/agent-integration-quickstart)
-* [맞춤형으로 구축한 에이전트를 수동으로 계측해 트레이스와 메트릭을 수집](/ko/weave/custom-agents-quickstart)
-* [평가](/ko/weave/tutorial-eval)로 LLM 기반 평가자와 맞춤형 scorer를 사용해 애플리케이션의 응답을 평가할 수 있습니다
+* [에이전트의 트레이스를 추적하고 메트릭을 수집](/ko/weave/agent-integration-quickstart) Weave OTel 호환 SDK를 사용해 널리 사용되는 SDK와 하니스로 구축한 에이전트에서
+* [애플리케이션의 LLM Call과 임의의 함수를 수동으로 계측](/ko/weave/quickstart)하여 애플리케이션을 트레이스하고, 버전을 관리하고, 애플리케이션에 대한 피드백을 수집
+* [평가](/ko/weave/tutorial-eval)로 LLM 기반 평가자와 맞춤형 scorer를 사용해 에이전트 또는 애플리케이션의 응답을 평가할 수 있습니다
 
 <div id="get-started">
   ## 시작하기
 </div>
 
-다음 문서에서는 Weave에서 제공하는 도구의 기본 사용법을 안내합니다.
+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.
 
-<CardGroup cols={3}>
-  <Card title="에이전트에 Weave 통합하기" icon="plug" href="/ko/weave/agent-integration-quickstart">
-    에이전트 SDK 또는 하니스에 맞는 기본 제공 인테그레이션을 선택한 다음 Agents view에서 세션, 턴, LLM Call, 도구 Call 트레이싱을 시작하세요.
-  </Card>
+<Tabs>
+  <Tab title="에이전트 트레이싱하기">
+    <CardGroup cols={3}>
+      <Card title="에이전트에 Weave 통합하기" icon="plug" href="/ko/weave/agent-integration-quickstart">
+        에이전트 SDK 또는 하니스에 맞는 기본 제공 인테그레이션을 선택한 다음 Agents view에서 세션, 턴, LLM Call, 도구 Call 트레이싱을 시작하세요.
+      </Card>
+
+      <Card title="맞춤형 에이전트 관측성 설정하기" icon="code" href="/ko/weave/custom-agents-quickstart">
+        Weave SDK로 맞춤형 multi-turn 에이전트를 트레이싱하여 세션, LLM Call, 도구 Call을 OpenTelemetry span으로 캡처하세요.
+      </Card>
+
+      <Card title="Weave UI에서 에이전트 메트릭 보기" icon="chart-line" href="/ko/weave/guides/tracking/view-agent-activity">
+        기본 LLM Call을 트레이싱하고 W&amp;B 계정에서 입력, 출력, 코드를 검토하세요.
+      </Card>
+    </CardGroup>
+  </Tab>
 
-  <Card title="맞춤형 에이전트 관측성 설정하기" icon="code" href="/ko/weave/custom-agents-quickstart">
-    Weave SDK로 맞춤형 multi-turn 에이전트를 트레이싱하여 세션, LLM Call, 도구 Call을 OpenTelemetry span으로 캡처하세요.
-  </Card>
+  <Tab title="Ops와 Calls로 함수 트레이싱하기">
+    <CardGroup cols={3}>
+      <Card title="퀵스타트: 함수 계측 및 트레이싱" icon="chart-line" href="/ko/weave/quickstart">
+        기본 LLM Call을 트레이싱하고 W&amp;B 계정에서 데이터를 검토하는 것부터 시작하세요.
+      </Card>
 
-  <Card title="Weave UI에서 에이전트 메트릭 보기" icon="chart-line" href="/ko/weave/guides/tracking/view-agent-activity">
-    기본 LLM Call을 트레이싱하고 W&amp;B 계정에서 입력, 출력, 코드를 검토하세요.
-  </Card>
-</CardGroup>
+      <Card title="앱 평가 시작하기" icon="clipboard-check" href="/ko/weave/tutorial-eval">
+        Weave Scorer를 사용하여 애플리케이션의 성능을 테스트하고 추적하는 평가 파이프라인을 구축하는 방법을 알아보세요.
+      </Card>
+
+      <Card title="RAG 애플리케이션 평가하기" icon="search" href="/ko/weave/tutorial-rag">
+        검색 품질을 측정하기 위해 평가자와 함께 Weave를 사용하여 RAG 애플리케이션을 구축하고 평가하세요.
+      </Card>
+    </CardGroup>
+  </Tab>
+</Tabs>
 
 <div id="install-weave">
   ## Weave 설치
@@ -45,7 +65,7 @@ W&amp;B Weave는 Python 및 TypeScript 라이브러리를 제공합니다. Weave
 
   <Tab title="TypeScript">
     ```bash
-    pnpm install weave
+    npm install weave
     ```
   </Tab>
 </Tabs>
diff --git a/ko/weave/concepts/what-is-weave.mdx b/ko/weave/concepts/what-is-weave.mdx
index 46b1c44fd8..04d1a1e0ca 100644
--- a/ko/weave/concepts/what-is-weave.mdx
+++ b/ko/weave/concepts/what-is-weave.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ description: "W&B Weave와 이를 사용해 LLM 애플리케이션을 구축, 
 keywords: ["LLM 관측성", "에이전트 트레이싱", "프롬프트 버전 관리", "Weave Ops"]
 ---
 
-W&amp;B Weave는 신뢰할 수 있는 LLM 애플리케이션을 구축하기 위한 관측성 및 평가 플랫폼입니다. Weave를 사용하면 AI 애플리케이션이 실제로 무엇을 하고 있는지 파악하고, 성능을 측정하며, 시간이 지남에 따라 체계적으로 개선할 수 있습니다.
+W&amp;B Weave는 신뢰할 수 있는 에이전트 및 LLM 애플리케이션을 구축하기 위한 관측성 및 평가 플랫폼입니다. Weave를 사용하면 AI 애플리케이션이 실제로 무엇을 하고 있는지 파악하고, 성능을 측정하며, 시간이 지남에 따라 체계적으로 개선할 수 있습니다.
 
 LLM 애플리케이션을 구축하는 일은 기존 소프트웨어 개발과 근본적으로 다릅니다. LLM의 출력은 비결정적이어서 디버깅이 더 어렵습니다. 품질은 주관적이며 맥락에 따라 달라집니다. 프롬프트를 조금만 바꿔도 예상치 못한 동작 변화가 발생할 수 있습니다. 기존의 테스트 방식만으로는 한계가 있습니다.
 
@@ -21,21 +21,32 @@ Weave는 다음과 같은 핵심 기능을 제공합니다:
 * 사람의 판단과 어노테이션을 수집하기 위한 **피드백 수집**.
 * LLM의 안전성과 품질을 위해 프로덕션 환경에서 가드레일과 Scorer를 사용하는 **모니터링**.
 
-<div id="agentic-tracing">
+<div id="choose-a-workflow">
+  ## 워크플로 선택하기
+</div>
+
+Weave는 이 기능을 두 가지 서로 다른 워크플로를 통해 제공합니다:
+
+* 자동 에이전트 트레이싱
+* 애플리케이션의 임의의 LLM Call 및 함수를 계측하여 입력, 출력, 코드를 트레이스
+
+<div id="trace-an-agent">
   ### 에이전트 트레이싱
 </div>
 
-Weave는 세션, LLM Call, 도구 실행을 포함한 에이전트 대화의 전체 라이프사이클 전반에 대한 관측성을 제공합니다.
+Weave는 세션, LLM Call, 도구 실행을 포함한 에이전트 대화의 전체 라이프사이클 전반에 대한 에이전트 관측성을 제공합니다.
+
+에이전트 트레이싱은 [OpenTelemetry (OTel)](https://opentelemetry.io/docs/concepts/) 및 [GenAI semantic conventions](https://opentelemetry.io/docs/specs/semconv/gen-ai/)를 기반으로 구축됩니다. 에이전트가 이미 OTel로 계측되어 있다면 코드를 다시 계측하지 않고도 기존 span을 Weave로 보낼 수 있습니다. Weave는 모든 OTel span을 받아 속성을 저장하므로 이를 쿼리할 수 있습니다. `invoke_agent` 및 `execute_tool`처럼 GenAI 에이전트 규약을 따르는 span은 **Agents** 뷰에서 대화, 턴, 도구 Call로 렌더링됩니다. 직접 만든 에이전트에서 이러한 span을 내보내는 방법을 알아보려면 [맞춤형 에이전트 퀵스타트](/ko/weave/custom-agents-quickstart)를 확인하세요.
 
 에이전트를 개발 중이라면 기본 제공 인테그레이션을 선택할 수 있는 [에이전트 인테그레이션 퀵스타트](/ko/weave/agent-integration-quickstart)부터 시작하거나, 직접 만든 에이전트를 수동으로 계측하려면 [맞춤형 에이전트 퀵스타트](/ko/weave/custom-agents-quickstart)를 따라 하세요. Weave SDK가 에이전트를 어떻게 모델링하는지 알아보려면 [에이전트를 트레이스하는 방법](/ko/weave/guides/tracking/trace-agents)을 확인하세요.
 
 Claude Code 또는 OpenAI Agent SDK와 같이 지원되는 타사 에이전트 하니스를 사용 중이라면, Weave가 별도의 코드 추가 없이 자동으로 계측합니다. 지원되는 모든 프레임워크는 [Integrations](/ko/weave/guides/integrations)에서 확인하세요.
 
-<div id="application-tracing">
-  ### 애플리케이션 트레이싱
+<div id="instrument-and-trace-functions">
+  ### 함수 계측 및 트레이싱
 </div>
 
-개별 함수 Call, 애플리케이션 코드 또는 맞춤형 로직을 트레이스하려면 Weave Ops와 Call를 사용하세요. 함수에 한 줄만 추가하면 입력, 출력, 비용, 토큰 수, 지연 시간을 추적할 수 있습니다.
+개별 함수 Call, 애플리케이션 코드 또는 맞춤형 로직을 트레이스하려면 Weave Ops와 Call를 사용하세요. 함수에 한 줄만 추가하면 입력, 출력, 비용, 토큰 수, 지연 시간을 추적할 수 있습니다. 또한 다음도 가능합니다:
 
 * 데이터가 LLM 애플리케이션 전반에서 어떻게 흐르는지 엔드 투 엔드로 추적하세요.
 * LLM 피드백을 생성하는 데 사용된 원본 문서를 확인하세요.
@@ -43,13 +54,27 @@ Claude Code 또는 OpenAI Agent SDK와 같이 지원되는 타사 에이전트 
 
 개별 함수를 트레이스하려면 Weave [Op 트레이싱 퀵스타트](/ko/weave/quickstart)를 따르거나 Weave [Ops and Call](/ko/weave/guides/tracking/tracing) 사용법을 알아보세요.
 
-Claude Code와 같은 지원되는 타사 에이전트 프레임워크를 사용 중이라면, Weave가 추가 코드 없이 자동으로 계측합니다. 지원되는 모든 프레임워크는 [Integrations](/ko/weave/guides/integrations)에서 확인하세요.
+Weave SDK는 다양한 프레임워크와 LLM 공급자에 대해 자동 패치도 지원하며, 이를 통해 코드의 LLM Call에서 트레이스를 자동으로 캡처합니다. 지원되는 모든 공급자와 프레임워크는 [Integrations](/ko/weave/guides/integrations)에서 확인하세요.
+
+<div id="when-to-use-agent-tracing-and-when-to-use-application-instrumentation">
+  ### 에이전트 트레이싱과 애플리케이션 계측을 언제 사용해야 하는지
+</div>
+
+관찰하려는 대상에 따라 사용할 워크플로를 선택하세요:
+
+* **에이전트를 구축하거나 실행하는 경우에는 에이전트 트레이싱을 사용하세요.** 지원되는 에이전트 하니스나 에이전트 SDK를 사용하거나, 직접 계측할 수 있는 맞춤형 에이전트를 구축한 경우에 적합합니다.
+
+* **애플리케이션 코드를 트레이싱하는 경우에는 애플리케이션 계측을 사용하세요.** RAG 파이프라인, 요약 엔드포인트, 맞춤형 비즈니스 로직처럼 대화보다는 개별 Call을 중심으로 구성된 애플리케이션에 적합합니다.
+
+각 방식은 UI의 서로 다른 위치에 트레이스를 기록합니다. 에이전트 트레이스는 **Agents** 페이지에 표시되고, `weave.op` Call은 **Traces** 페이지에 표시됩니다. 같은 Weave 프로젝트에서 두 방식을 모두 사용할 수 있지만, 각각 별도의 트레이스를 생성합니다.
+
+어디서 시작해야 할지 잘 모르겠고 시스템에 에이전트가 포함되어 있다면 [에이전트 인테그레이션 퀵스타트](/ko/weave/agent-integration-quickstart)로 에이전트 트레이싱부터 시작하세요. 그렇지 않다면 [Op 트레이싱 퀵스타트](/ko/weave/quickstart)로 시작하세요.
 
 <div id="evaluations">
-  ### 평가
+  ## 평가
 </div>
 
-평가를 통해 LLM 애플리케이션의 성능을 벤치마크하고 모니터링하여 품질과 안정성을 반복적으로 개선할 수 있습니다.
+평가를 통해 에이전트 또는 LLM 애플리케이션의 성능을 벤치마크하고 모니터링하여 품질과 안정성을 반복적으로 개선할 수 있습니다.
 
 * 어떤 모델 및 프롬프트 버전이 어떤 성능으로 이어졌는지 추적할 수 있습니다.
 * 하나 이상의 scoring function을 사용해 응답을 평가하는 메트릭을 정의합니다.
@@ -58,7 +83,7 @@ Claude Code와 같은 지원되는 타사 에이전트 프레임워크를 사용
 [평가 파이프라인 구축하기](/ko/weave/tutorial-eval)
 
 <div id="version-everything">
-  ### 모든 요소를 버전 관리하세요
+  ## 모든 요소를 버전 관리하세요
 </div>
 
 Weave는 프롬프트, 데이터셋, 모델 설정의 버전을 추적합니다. 문제가 생기면 정확히 무엇이 바뀌었는지 확인할 수 있습니다. 잘 작동했다면 그대로 재현할 수 있습니다.
@@ -66,7 +91,7 @@ Weave는 프롬프트, 데이터셋, 모델 설정의 버전을 추적합니다.
 [버전 관리에 대해 알아보기](/ko/weave/guides/tracking/objects)
 
 <div id="experiment-with-prompts-and-models">
-  ### 프롬프트와 모델 실험하기
+  ## 프롬프트와 모델 실험하기
 </div>
 
 API 키를 준비하고 플레이그라운드에서 프롬프트를 테스트하며 서로 다른 상용 모델의 응답을 비교해 보세요.
diff --git a/ko/weave/cookbooks/Models_and_Weave_Integration_Demo.mdx b/ko/weave/cookbooks/Models_and_Weave_Integration_Demo.mdx
index e3b1ec9ec2..90077a0803 100644
--- a/ko/weave/cookbooks/Models_and_Weave_Integration_Demo.mdx
+++ b/ko/weave/cookbooks/Models_and_Weave_Integration_Demo.mdx
@@ -4,7 +4,7 @@ description: "W&B Models에서 Experiments를 추적하고 Weave에서 LLM 트
 keywords: [RAG, 파인튜닝, 레지스트리, Llama, unsloth]
 ---
 
-이 노트북에서는 W&amp;B Models와 Weave를 결합해 Retrieval-Augmented Generation(RAG) 애플리케이션을 구축, 평가, 게시하는 엔드 투 엔드 워크플로를 안내합니다. W&amp;B Models 레지스트리에서 파인튜닝된 채팅 모델을 가져와 Weave에서 추적되는 기존 `RagModel`에 교체하고, `weave.Evaluation`으로 업데이트된 애플리케이션을 평가한 다음, 새 RAG 모델을 다시 레지스트리에 게시합니다. 이 워크플로는 W&amp;B Models로 모델을 학습하고 파인튜닝한 뒤, 이를 Weave로 추적 및 평가되는 LLM 애플리케이션에 통합하려는 팀를 위한 것입니다.
+이 노트북에서는 W&amp;B Models와 Weave를 결합해 Retrieval-Augmented Generation(RAG) 애플리케이션을 구축, 평가, 게시하는 엔드 투 엔드 워크플로를 안내합니다. W&amp;B 레지스트리에서 파인튜닝된 채팅 모델을 가져와 Weave에서 추적되는 기존 `RagModel`에 교체하고, `weave.Evaluation`으로 업데이트된 애플리케이션을 평가한 다음, 새 RAG 모델을 다시 레지스트리에 게시합니다. 이 워크플로는 W&amp;B Models로 모델을 학습하고 파인튜닝한 뒤, 이를 Weave로 추적 및 평가되는 LLM 애플리케이션에 통합하려는 팀를 위한 것입니다.
 
 <Note>
   이 문서는 대화형 노트북입니다. 로컬에서 실행하거나 다음 링크를 사용할 수 있습니다:
@@ -63,11 +63,11 @@ ENTITY = "wandb-smle"
 weave.init(ENTITY + "/" + PROJECT)
 ```
 
-<div id="download-chatmodel-from-models-registry-and-implement-unslothlorachatmodel">
-  ## Models 레지스트리에서 `ChatModel`을 다운로드하고 `UnslothLoRAChatModel` 구현하기
+<div id="download-chatmodel-from-wb-registry-and-implement-unslothlorachatmodel">
+  ## W&amp;B 레지스트리에서 `ChatModel`을 다운로드하고 `UnslothLoRAChatModel` 구현하기
 </div>
 
-이 시나리오에서는 Model 팀이 성능 최적화를 위해 이미 `unsloth` 라이브러리로 Llama-3.2 모델을 파인튜닝했으며, 이 모델은 W&amp;B Models 레지스트리에서 사용할 수 있습니다. 이 step에서는 레지스트리에서 파인튜닝된 [`ChatModel`](https://wandb.ai/wandb-smle/weave-cookboook-demo/weave/object-versions?filter=%7B%22objectName%22%3A%22RagModel%22%7D\&peekPath=%2Fwandb-smle%2Fweave-rag-experiments%2Fobjects%2FChatModelRag%2Fversions%2F2mhdPb667uoFlXStXtZ0MuYoxPaiAXj3KyLS1kYRi84%3F%26)을 조회해 [`RagModel`](https://wandb.ai/wandb-smle/weave-cookboook-demo/weave/object-versions?filter=%7B%22objectName%22%3A%22RagModel%22%7D\&peekPath=%2Fwandb-smle%2Fweave-cookboook-demo%2Fobjects%2FRagModel%2Fversions%2FcqRaGKcxutBWXyM0fCGTR1Yk2mISLsNari4wlGTwERo%3F%26)과 호환되도록 `weave.Model`로 변환합니다.
+이 시나리오에서는 Model 팀이 성능 최적화를 위해 이미 `unsloth` 라이브러리로 Llama-3.2 모델을 파인튜닝했으며, 이 모델은 W&amp;B 레지스트리에서 사용할 수 있습니다. 이 step에서는 레지스트리에서 파인튜닝된 [`ChatModel`](https://wandb.ai/wandb-smle/weave-cookboook-demo/weave/object-versions?filter=%7B%22objectName%22%3A%22RagModel%22%7D\&peekPath=%2Fwandb-smle%2Fweave-rag-experiments%2Fobjects%2FChatModelRag%2Fversions%2F2mhdPb667uoFlXStXtZ0MuYoxPaiAXj3KyLS1kYRi84%3F%26)을 조회해 [`RagModel`](https://wandb.ai/wandb-smle/weave-cookboook-demo/weave/object-versions?filter=%7B%22objectName%22%3A%22RagModel%22%7D\&peekPath=%2Fwandb-smle%2Fweave-cookboook-demo%2Fobjects%2FRagModel%2Fversions%2FcqRaGKcxutBWXyM0fCGTR1Yk2mISLsNari4wlGTwERo%3F%26)과 호환되도록 `weave.Model`로 변환합니다.
 
 <Note>
   다음 코드에서 참조하는 `RagModel`은 완전한 RAG 애플리케이션으로 볼 수 있는 최상위 `weave.Model`입니다. 여기에는 `ChatModel`, 벡터 데이터베이스, 프롬프트가 포함됩니다. `ChatModel` 역시 `weave.Model`이며, W&amp;B 레지스트리에서 아티팩트를 다운로드하는 코드를 포함합니다. `ChatModel`은 `RagModel`의 일부로서 다른 유형의 LLM 채팅 모델도 지원할 수 있도록 모듈식으로 변경할 수 있습니다. 자세한 내용은 [Weave에서 모델 보기](https://wandb.ai/wandb-smle/weave-cookboook-demo/weave/evaluations?peekPath=%2Fwandb-smle%2Fweave-cookboook-demo%2Fobjects%2FRagModel%2Fversions%2Fx7MzcgHDrGXYHHDQ9BA8N89qDwcGkdSdpxH30ubm8ZM%3F%26)를 참고하세요.
@@ -75,7 +75,7 @@ weave.init(ENTITY + "/" + PROJECT)
 
 `ChatModel`을 로드하려면 앱에 효율적으로 인테그레이션할 수 있도록 어댑터가 포함된 `unsloth.FastLanguageModel` 또는 `peft.AutoPeftModelForCausalLM`을 사용하세요. 레지스트리에서 모델을 다운로드한 후에는 `model_post_init` 방법으로 초기화 및 예측 로직을 설정하세요. 이 step에 필요한 코드는 레지스트리의 **Use** 탭에서 확인할 수 있으며, 구현에 직접 복사할 수 있습니다.
 
-다음 코드는 W&amp;B Models 레지스트리에서 조회한 파인튜닝된 Llama-3.2 모델을 관리, 초기화, 사용하기 위한 `UnslothLoRAChatModel` 클래스를 정의합니다. `UnslothLoRAChatModel`은 최적화된 추론를 위해 `unsloth.FastLanguageModel`을 사용합니다. `model_post_init` 방법은 모델을 다운로드하고 설정하며, `predict` 방법은 사용자 쿼리를 처리해 응답을 생성합니다. 사용 사례에 맞게 코드를 조정하려면 `MODEL_REG_URL`을 파인튜닝된 모델의 올바른 레지스트리 경로로 업데이트하고, 하드웨어나 requirements에 따라 `max_seq_length` 또는 `dtype` 같은 parameter를 조정하세요.
+다음 코드는 W&amp;B 레지스트리에서 조회한 파인튜닝된 Llama-3.2 모델을 관리, 초기화, 사용하기 위한 `UnslothLoRAChatModel` 클래스를 정의합니다. `UnslothLoRAChatModel`은 최적화된 추론를 위해 `unsloth.FastLanguageModel`을 사용합니다. `model_post_init` 방법은 모델을 다운로드하고 설정하며, `predict` 방법은 사용자 쿼리를 처리해 응답을 생성합니다. 사용 사례에 맞게 코드를 조정하려면 `MODEL_REG_URL`을 파인튜닝된 모델의 올바른 레지스트리 경로로 업데이트하고, 하드웨어나 requirements에 따라 `max_seq_length` 또는 `dtype` 같은 parameter를 조정하세요.
 
 ```python lines
 from typing import Any
@@ -231,13 +231,13 @@ wandb.run.finish()
   ## 새 RAG 모델을 레지스트리에 저장
 </div>
 
-업데이트된 `RagModel`을 평가했으므로, 마지막 단계는 이를 다시 W&amp;B Models 레지스트리에 게시하여 다른 팀이 찾아 재사용할 수 있도록 하는 것입니다. 업데이트된 `RagModel`을 앞으로 Models 팀과 Apps 팀 모두가 사용할 수 있도록 W&amp;B Models 레지스트리에 레퍼런스 아티팩트로 푸시합니다.
+업데이트된 `RagModel`을 평가했으므로, 마지막 단계는 이를 다시 W&amp;B 레지스트리에 게시하여 다른 팀이 찾아 재사용할 수 있도록 하는 것입니다. 업데이트된 `RagModel`을 앞으로 Models 팀과 Apps 팀 모두가 사용할 수 있도록 W&amp;B 레지스트리에 레퍼런스 아티팩트로 푸시합니다.
 
 다음 코드는 업데이트된 `RagModel`의 `weave` 객체 버전과 이름을 조회한 다음, 이를 사용해 레퍼런스 링크를 생성합니다. 이어서 모델의 Weave URL이 포함된 메타데이터와 함께 새 아티팩트를 W&amp;B에 생성합니다. 이 아티팩트는 W&amp;B 레지스트리에 로깅되고 지정된 레지스트리 경로에 연결됩니다.
 
 코드를 실행하기 전에 `ENTITY` 및 `PROJECT` 변수가 W&amp;B 설정과 일치하는지 확인하고, 올바른 대상 레지스트리 경로를 지정하세요. 이 과정은 새 `RagModel`을 W&amp;B 생태계에 게시해 협업과 재사용을 위해 워크플로를 마무리합니다.
 
-이 섹션의 코드를 실행하면 업데이트된 `RagModel`이 참조 아티팩트로 W&amp;B Models 레지스트리에서 사용 가능하며, W&amp;B Models와 Weave 사이의 왕복 과정이 완료됩니다.
+이 섹션의 코드를 실행하면 업데이트된 `RagModel`이 참조 아티팩트로 W&amp;B 레지스트리에서 사용 가능하며, W&amp;B Models와 Weave 사이의 왕복 과정이 완료됩니다.
 
 ```python lines
 MODELS_OBJECT_VERSION = PUB_REFERENCE.digest  # weave 객체 버전
diff --git a/ko/weave/custom-agents-quickstart.mdx b/ko/weave/custom-agents-quickstart.mdx
index 0c7e3f2568..0175557620 100644
--- a/ko/weave/custom-agents-quickstart.mdx
+++ b/ko/weave/custom-agents-quickstart.mdx
@@ -8,7 +8,7 @@ keywords: ["OpenTelemetry", "OTel spans", "멀티턴 에이전트", "도구 Call
 
 Weave SDK를 사용하면 널리 사용되는 SDK나 맞춤형 하니스로 구축한 에이전트를 트레이스할 수 있습니다. 이 퀵스타트에서는 OpenTelemetry span을 생성하고 캡처할 수 있도록 맞춤형으로 구축한 멀티턴 에이전트에 Weave를 수동으로 통합하는 방법을 보여드립니다. 에이전트용 Weave를 개념적으로 이해하려면 [에이전트 트레이싱](/ko/weave/guides/tracking/trace-agents)을 참조하세요.
 
-Claude Agent SDK 또는 Codex와 같은 SDK나 하니스와 Weave를 통합하려는 경우 [에이전트 인테그레이션 트레이싱](/ko/weave/guides/tracking/trace-agent-integrations)을 참조하세요. Weave는 빠르게 통합할 수 있도록 여러 에이전트 구축 SDK와 에이전트 하니스에 자동 패치됩니다.
+Claude Agent SDK 또는 Codex와 같은 SDK나 하니스와 Weave를 통합하려는 경우 [에이전트 인테그레이션 선택](/ko/weave/agent-integration-quickstart)을 참조하세요. Weave는 빠르게 통합할 수 있도록 여러 에이전트 구축 SDK와 에이전트 하니스에 자동 패치됩니다.
 
 <div id="what-youll-learn">
   ## 배울 내용
@@ -24,6 +24,7 @@ Claude Agent SDK 또는 Codex와 같은 SDK나 하니스와 Weave를 통합하
 * `start_conversation` / `startConversation` 및 `start_turn` / `startTurn`으로 대화와 턴을 시작합니다.
 * `start_llm` / `startLLM`으로 LLM Call을 래핑하고 사용량을 기록합니다.
 * `start_tool` / `startTool`로 도구 실행을 래핑하고 결과를 기록합니다.
+* 토큰 수와 비용이 표시되도록 전체 토큰 사용량과 과금 가능한 모델을 기록합니다.
 * 결과로 생성된 대화, 턴, 도구 Call을 Agents 뷰에서 확인합니다.
 
 <div id="how-the-weave-sdk-works-with-agents">
@@ -183,7 +184,8 @@ Python에서는 네 함수 모두 컨텍스트 관리자(`with weave.start_*(...
 3. 두 번째 `chat` span을 열어 최종 답변을 생성합니다.
 
 <CodeGroup>
-  ```python lines highlight="9,11,17,29,42,46,53" Python
+  ```python lines highlight="10,12,19,38,51,55,69" Python
+  import weave
   from openai import OpenAI
 
   openai_client = OpenAI()
@@ -200,13 +202,21 @@ Python에서는 네 함수 모두 컨텍스트 관리자(`with weave.start_*(...
               )
               msg = resp.choices[0].message
               llm.output(msg.content or "")
-              llm.usage = weave.Usage(
-                  input_tokens=resp.usage.prompt_tokens,
-                  output_tokens=resp.usage.completion_tokens,
+              # record()는 사용량, 과금 모델, 응답 ID를 한 번의 호출로 설정합니다.
+              llm.record(
+                  usage=weave.Usage(
+                      input_tokens=resp.usage.prompt_tokens,
+                      output_tokens=resp.usage.completion_tokens,
+                      cache_read_input_tokens=getattr(
+                          resp.usage.prompt_tokens_details, "cached_tokens", 0
+                      ),
+                  ),
+                  response_id=resp.id,
+                  response_model=resp.model,
               )
               history.append(msg.model_dump(exclude_none=True))
 
-          # 도구가 요청되지 않은 경우, 첫 번째 LLM 응답이 최종 답변입니다.
+          # 도구 요청이 없으면 첫 번째 LLM 응답이 최종 답변입니다.
           if not msg.tool_calls:
               return msg.content
 
@@ -229,9 +239,16 @@ Python에서는 네 함수 모두 컨텍스트 관리자(`with weave.start_*(...
               resp = openai_client.chat.completions.create(model=MODEL, messages=history)
               msg = resp.choices[0].message
               llm.output(msg.content)
-              llm.usage = weave.Usage(
-                  input_tokens=resp.usage.prompt_tokens,
-                  output_tokens=resp.usage.completion_tokens,
+              llm.record(
+                  usage=weave.Usage(
+                      input_tokens=resp.usage.prompt_tokens,
+                      output_tokens=resp.usage.completion_tokens,
+                      cache_read_input_tokens=getattr(
+                          resp.usage.prompt_tokens_details, "cached_tokens", 0
+                      ),
+                  ),
+                  response_id=resp.id,
+                  response_model=resp.model,
               )
               history.append({"role": "assistant", "content": msg.content})
               return msg.content
@@ -247,20 +264,21 @@ Python에서는 네 함수 모두 컨텍스트 관리자(`with weave.start_*(...
           print(f"AGENT: {run_turn(history, question)}\n")
   ```
 
-  ```typescript lines highlight="10,13,40,55,77" TypeScript twoslash
+  ```typescript lines highlight="11,14,25,47,62,70,89"
   // @noErrors
+  import * as weave from 'weave';
   import OpenAI from 'openai';
 
   const openaiClient = new OpenAI();
   const MODEL = 'gpt-4o-mini';
 
-  // history는 OpenAI 채팅 메시지의 목록입니다. 간결성을 위해 유형을 느슨하게 지정했습니다.
+  // history는 OpenAI 채팅 메시지의 목록입니다. 간결성을 위해 타입을 느슨하게 지정했습니다.
   async function runTurn(history: any[], userMessage: string): Promise<string | null> {
     history.push({ role: 'user', content: userMessage });
 
     const turn = weave.startTurn({ model: MODEL });
     try {
-      // LLM Call 1: 모델이 도구 사용을 결정할 수 있습니다.
+      // LLM Call 1: 모델이 도구를 사용하기로 결정할 수 있습니다.
       const llm1 = weave.startLLM({ model: MODEL, providerName: 'openai' });
       let msg;
       try {
@@ -271,10 +289,16 @@ Python에서는 네 함수 모두 컨텍스트 관리자(`with weave.start_*(...
         });
         msg = resp.choices[0].message;
         llm1.output(msg.content ?? '');
-        llm1.usage = {
-          inputTokens: resp.usage?.prompt_tokens,
-          outputTokens: resp.usage?.completion_tokens,
-        };
+        // record()는 사용량, 과금 모델, 응답 ID를 한 번의 호출로 설정합니다.
+        llm1.record({
+          usage: {
+            inputTokens: resp.usage?.prompt_tokens,
+            outputTokens: resp.usage?.completion_tokens,
+            cacheReadInputTokens: resp.usage?.prompt_tokens_details?.cached_tokens,
+          },
+          responseId: resp.id,
+          responseModel: resp.model,
+        });
         history.push(msg);
       } finally {
         llm1.end();
@@ -311,10 +335,15 @@ Python에서는 네 함수 모두 컨텍스트 관리자(`with weave.start_*(...
         });
         const msg2 = resp.choices[0].message;
         llm2.output(msg2.content ?? '');
-        llm2.usage = {
-          inputTokens: resp.usage?.prompt_tokens,
-          outputTokens: resp.usage?.completion_tokens,
-        };
+        llm2.record({
+          usage: {
+            inputTokens: resp.usage?.prompt_tokens,
+            outputTokens: resp.usage?.completion_tokens,
+            cacheReadInputTokens: resp.usage?.prompt_tokens_details?.cached_tokens,
+          },
+          responseId: resp.id,
+          responseModel: resp.model,
+        });
         history.push({ role: 'assistant', content: msg2.content });
         return msg2.content ?? null;
       } finally {
@@ -342,6 +371,58 @@ Python에서는 네 함수 모두 컨텍스트 관리자(`with weave.start_*(...
   ```
 </CodeGroup>
 
+<div id="record-token-usage-and-cost">
+  ## 토큰 사용량 및 비용 기록
+</div>
+
+각 `chat` span에는 토큰 사용량과 모델 ID가 포함됩니다. Weave는 사용량을 바탕으로 토큰 수를 표시하고, 사용량과 모델 ID를 바탕으로 비용을 계산합니다. 따라서 값이 불완전하거나 가격을 계산할 수 없으면 나머지 트레이스가 올바르게 보여도 `0 in / 0 out` 토큰 또는 `Cost -`로 표시됩니다. `record(...)`를 사용하면 이러한 필드(`output_messages`, `response_id`, `reasoning` 등 포함)를 한 번에 설정할 수 있습니다. 전달한 필드만 적용됩니다.
+
+비용이 표시되려면 다음 두 가지가 모두 정확해야 합니다.
+
+* **완전한 사용량.** `input_tokens`는 캐시된 토큰을 포함한 *전체* 입력입니다. Weave는 캐시 읽기와 캐시 쓰기에 각각 별도의 요율을 적용하고 이를 입력 총계에서 차감하므로, `cache_read_input_tokens`와 `cache_creation_input_tokens`는 이를 포함한 전체 `input_tokens`와 *함께* 보고해야 합니다. 프롬프트 캐싱을 지원하는 공급자(예: Anthropic)의 경우 캐시된 토큰이 입력의 대부분을 차지하는 일이 흔하므로, 이를 누락하면 사용량과 비용이 거의 0으로 표시됩니다.
+* **가격 계산이 가능한 모델 ID.** 비용은 모델을 조회해 계산됩니다. Weave는 `response_model`(공급자가 실제로 서빙한 정확한 모델)을 우선 사용하고, 없으면 `start_llm`에 전달한 `model`을 사용합니다. `opus`나 `sonnet` 같은 별칭은 가격 계산이 불가능하므로 `Cost -`로 표시됩니다. 따라서 응답이 반환한 구체적인 ID(`resp.model`)를 `response_model`로 전달하세요.
+
+OpenAI는 캐시된 토큰을 `prompt_tokens`에 포함해 계산하므로 위 예시는 그대로 매핑됩니다. Anthropic은 캐시된 토큰을 `input_tokens`와 *별도로* 보고하므로, Weave가 가격을 계산하는 총계에 다시 더해야 합니다.
+
+<CodeGroup>
+  ```python lines Python
+  with weave.start_llm(model=MODEL, provider_name="anthropic") as llm:
+      resp = anthropic_client.messages.create(
+          model=MODEL, max_tokens=1024, messages=history,
+      )
+      u = resp.usage
+      llm.output(resp.content[0].text)
+      llm.record(
+          usage=weave.Usage(
+              input_tokens=u.input_tokens
+              + u.cache_read_input_tokens
+              + u.cache_creation_input_tokens,
+              output_tokens=u.output_tokens,
+              cache_read_input_tokens=u.cache_read_input_tokens,
+              cache_creation_input_tokens=u.cache_creation_input_tokens,
+          ),
+          response_id=resp.id,
+          response_model=resp.model,
+      )
+  ```
+
+  ```typescript lines TypeScript twoslash
+  // @noErrors
+  const u = resp.usage;
+  llm.record({
+    usage: {
+      inputTokens:
+        u.input_tokens + u.cache_read_input_tokens + u.cache_creation_input_tokens,
+      outputTokens: u.output_tokens,
+      cacheReadInputTokens: u.cache_read_input_tokens,
+      cacheCreationInputTokens: u.cache_creation_input_tokens,
+    },
+    responseId: resp.id,
+    responseModel: resp.model,
+  });
+  ```
+</CodeGroup>
+
 <div id="see-your-agent-traces-in-the-agents-view">
   ## Agents 뷰에서 에이전트 트레이스 확인하기
 </div>
@@ -355,9 +436,34 @@ Python에서는 네 함수 모두 컨텍스트 관리자(`with weave.start_*(...
 
 아무 턴이나 클릭하여 입력, 출력, 도구 인수, 도구 결과를 확인하세요.
 
+<div id="link-to-a-conversation-from-your-app">
+  ## 앱에서 대화로 연결하기
+</div>
+
+자체 UI에서 Weave Agents 뷰의 대화로 딥링크하려면 entity, 프로젝트, 대화 id를 사용해 URL을 구축하세요. `weave.init()`는 `entity`와 `project`를 포함하는 클라이언트를 반환하고, `start_conversation`은 `conversation_id`를 제공합니다.
+
+<CodeGroup>
+  ```python lines Python
+  from weave.trace.urls import agent_conversation_path
+
+  client = weave.init(f"{TEAM}/{PROJECT}")
+
+  with weave.start_conversation(agent_name="research-bot") as conversation:
+      # ... 턴 실행 ...
+      url = agent_conversation_path(
+          client.entity, client.project, conversation.conversation_id
+      )
+      print(f"View this conversation at {url}")
+  ```
+
+  ```plaintext TypeScript lines
+  이 기능은 TypeScript에서 사용할 수 없습니다.
+  ```
+</CodeGroup>
+
 <div id="next-steps">
   ## 다음 단계
 </div>
 
 * [Weave로 에이전트 트레이싱](/ko/weave/guides/tracking/trace-agents)하는 방법과 Weave SDK에서 사용할 수 있는 특성 및 옵션을 알아보세요.
-* 에이전트에 Weave를 통합하는 추가 옵션은 [에이전트 인테그레이션 트레이싱](/ko/weave/guides/tracking/trace-agent-integrations)을 참조하세요.
\ No newline at end of file
+* 에이전트에 Weave를 통합하는 추가 옵션은 [에이전트 인테그레이션 선택](/ko/weave/agent-integration-quickstart)을 참조하세요.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/guides/core-types/media.mdx b/ko/weave/guides/core-types/media.mdx
index 3a9c4da0bc..a7ce733ade 100644
--- a/ko/weave/guides/core-types/media.mdx
+++ b/ko/weave/guides/core-types/media.mdx
@@ -36,6 +36,10 @@ W&amp;B Weave는 다양한 콘텐츠 유형의 로깅과 표시를 지원하며,
 
 다음 섹션에서는 각 미디어 유형을 로깅하는 예제를 제공합니다. 각 섹션은 최소 예제로 시작한 다음 더 고급 시나리오로 확장됩니다.
 
+<Note>
+  Weave에 바이트를 업로드하지 않고 자체 클라우드 버킷에 이미 있는 미디어를 렌더링하려면 [자체 버킷의 미디어 참조(BYOB)](/ko/weave/guides/tracking/byob-references)를 참조하세요.
+</Note>
+
 <div id="log-images">
   ## 이미지 로깅
 </div>
diff --git a/ko/weave/guides/core-types/prompts.mdx b/ko/weave/guides/core-types/prompts.mdx
index 933cf59cd7..ede668e864 100644
--- a/ko/weave/guides/core-types/prompts.mdx
+++ b/ko/weave/guides/core-types/prompts.mdx
@@ -10,6 +10,10 @@ W&amp;B Weave를 사용하면 프롬프트를 만들고, 게시하고, 시간이
 
 이 페이지는 Weave에서 재사용 가능한 프롬프트 객체를 만들고 게시하여 애플리케이션 코드에서 참조할 수 있게 하려는 AI 엔지니어를 위한 내용입니다. 이 가이드를 따르면 단일 문자열 프롬프트와 멀티턴 프롬프트를 만들고, 런타임 값으로 매개변수화하고, Weave 프로젝트에 게시하는 방법을 배울 수 있습니다. 게시된 프롬프트 버전을 참조하고, 가져오고, 관리하는 방법은 [프롬프트 버전 저장 및 추적](/ko/weave/guides/core-types/prompts-version.mdx)을 참조하세요.
 
+<Info>
+  프롬프트 객체를 [레지스트리](/ko/models/registry)의 [컬렉션](/ko/models/registry/create_collection)에 연결하는 방법은 [프롬프트를 컬렉션에 연결하기](/ko/models/registry/link_prompt)를 참조하세요.
+</Info>
+
 프롬프트 요구 사항이 단순하다면 기본 제공 `weave.StringPrompt` 또는 `weave.MessagesPrompt` 클래스를 사용할 수 있습니다. 요구 사항이 더 복잡하다면 이러한 클래스나 기본 클래스인 `weave.Prompt`를 서브클래싱하고 `format` 방법을 재정의할 수 있습니다.
 
 `weave.publish`로 프롬프트를 게시하면 Weave 프로젝트의 [Prompts 페이지](/ko/weave/guides/core-types/prompts-version.mdx#view-prompts)에 표시되며, 여기서 본인과 공동 작업자가 이를 찾아보고 재사용할 수 있습니다.
diff --git a/ko/weave/guides/evaluation/compare_evals.mdx b/ko/weave/guides/evaluation/compare_evals.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..d067cef1ed
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/guides/evaluation/compare_evals.mdx
@@ -0,0 +1,128 @@
+---
+title: 'Compare evaluations'
+description: '두 개 이상의 평가를 시각적으로 비교하여 run 전반에서 회귀, 개선, 점수 차이를 파악합니다'
+keywords: [평가, 비교, 베이스라인, 회귀, Scorer, 메트릭]
+---
+
+W&amp;B Weave의 **Compare evaluations** 뷰에서는 로깅된 평가 두 개 이상을 나란히 비교해 살펴볼 수 있습니다. 프롬프트, 모델 또는 Scorer를 변경할 때 run 간에 메트릭이 어떻게 달라지는지 확인하고, 결과를 바탕으로 결론을 내리기 전에 데이터셋이나 Scorer의 불일치를 포착하는 데 활용하세요.
+
+이 가이드는 Weave UI에서 로깅된 평가를 비교하려는 Weave 사용자를 위한 문서입니다. **Compare evaluations** 뷰를 여는 방법, 요약 차트와 결과 테이블에 표시되는 내용, 그리고 베이스라인 설정, 평가 순서 변경, 비교에서 평가 제거를 포함해 비교를 원하는 방식으로 조정할 때 수행할 수 있는 작업을 다룹니다.
+
+<div id="access-the-compare-evaluations-view">
+  ## Compare 평가 뷰에 액세스하기
+</div>
+
+Compare 평가 뷰를 열려면 다음 단계를 따르세요.
+
+1. Weave 프로젝트 사이드바에서 **Evals**를 선택합니다.
+2. 평가 테이블에서 비교하려는 평가 두 개 이상에 대한 체크박스를 선택합니다.
+3. 평가 테이블 툴바에서 **Compare**를 선택합니다.
+
+<Frame>
+  <img src="/weave/guides/evaluation/img/eval-compare-select.png" alt="세 개의 평가가 선택된 평가 테이블입니다. 평가 테이블 툴바에서 Compare 액션이 강조 표시되어 있습니다." />
+</Frame>
+
+**Compare 평가** 뷰가 열리면 선택한 각 평가가 페이지 상단의 *비교 막대*에 토큰으로 표시됩니다. 기본적으로 가장 왼쪽의 평가가 베이스라인이 되며, 다른 각 평가는 이를 기준으로 비교됩니다.
+
+<div id="review-the-comparison">
+  ## 비교 결과 검토
+</div>
+
+Compare 평가 뷰에는 두 개의 탭이 있습니다:
+
+* **Summary**: 비교 중인 평가의 각 메트릭에 대한 집계 차트가 표시되고, 그 아래에 속성 및 메트릭 테이블이 이어집니다.
+* **Dataset results**: 출력을 행별로 비교할 수 있는 예시별 결과 테이블과, 두 평가를 비교할 때 차이를 파악할 수 있는 산점도가 제공됩니다.
+
+<Frame>
+  <img src="/weave/guides/evaluation/img/eval-compare.png" alt="세 개의 평가를 비교하는 Compare 평가 뷰입니다. Summary 탭에는 상단에 집계 차트가 표시되고 하단에 속성 및 메트릭 테이블이 표시됩니다." />
+</Frame>
+
+<div id="summary-tab">
+  ### Summary 탭
+</div>
+
+**Summary** 탭은 기본적으로 열립니다. 이 탭에는 두 개의 영역이 있습니다.
+
+* **Charts**: 비교된 평가 전반의 모든 메트릭 값을 표시하는 레이더 차트와, 이어서 메트릭별 차트(숫자 메트릭의 경우 막대 차트, 통과/실패 메트릭의 경우 커버리지 차트)가 표시됩니다.
+* **Properties and metrics table**: 차트 아래에 있는 표로, 각 평가의 설정과 집계 점수를 나열합니다.
+
+속성 및 메트릭 표에는 비교된 각 평가에 대해 다음 정보가 표시됩니다.
+
+* **Evaluation**: 평가 ID입니다.
+* **Model**: 평가에서 점수화한 모델 버전입니다.
+* **Dataset**: 평가를 실행하는 데 사용된 데이터셋 버전입니다.
+* **Properties**: 평가에 기록된 추가 속성입니다.
+* **Metrics**: 평가의 Scorer가 생성한 각 메트릭의 집계 값입니다.
+
+숫자 메트릭의 경우, 베이스라인과의 차이가 값 옆에 색상 배지로 표시됩니다. 색상은 해당 메트릭에서 변화가 유리한 방향인지 불리한 방향인지를 나타냅니다. 기본적으로 값이 높을수록 더 좋은 것으로 간주되므로 녹색 배지는 증가를, 빨간색 배지는 감소를 나타냅니다. 낮을수록 더 좋도록 설정된 메트릭의 경우에는 색상이 반대로 표시됩니다.
+
+비교된 모든 평가에서 동일한 속성과 메트릭을 숨기려면 **Diff only**를 켜세요.
+
+Weave는 비교를 해석하는 방식에 영향을 줄 수 있는 차이를 감지하면 표에 인라인 경고를 표시합니다.
+
+* **Dataset inconsistency detected**: 비교된 평가 간에 데이터셋이 다릅니다. 집계 메트릭은 직접 비교할 수 없을 수 있으며, Dataset results 탭은 데이터셋 교집합에 포함된 예시로 제한됩니다.
+* **Scoring inconsistency detected**: 비교된 평가 간에 Scorer가 다릅니다. 평가마다 점수화 로직이 다르므로 결과를 주의해서 비교하세요.
+
+Weave는 요약을 간결하게 유지하기 위해 비교된 모든 평가에 공통으로 존재하지 않는 점수 필드도 숨깁니다. 필드가 숨겨진 경우, 뷰 상단의 정보 배너에 그 개수가 표시됩니다. 어떤 필드를 표시할지 선택하려면 **Manage fields**를 선택하세요.
+
+<div id="dataset-results-tab">
+  ### Dataset results 탭
+</div>
+
+선택한 평가들에서 개별 데이터셋 예시를 비교하려면 **Dataset results**를 선택하세요. 각 행은 하나의 데이터셋 예시에 해당하며, 데이터셋 입력과 함께 각 평가의 출력 및 Scorer 메트릭을 표시하므로 특정 예시에서 어디서 차이가 나는지 확인할 수 있습니다. 행을 선택하면 나란히 비교하는 상세 뷰가 열립니다.
+
+정확히 두 개의 평가를 비교하면 이 탭은 표 위에 두 개의 산점도를 표시합니다. 각 플롯에서 점 하나는 데이터셋 예시 하나를 나타내며, 두 평가에서의 메트릭 값에 따라 위치가 정해지므로 평가 간 차이가 나는 예시가 눈에 띄게 표시됩니다. 점들이 있는 영역을 선택(brush)하여 표에 표시되는 예시를 필터링하고, 각 플롯의 **Dimension** 메뉴를 사용해 어떤 메트릭을 표시할지 선택하세요.
+
+Dataset results 탭을 사용하려면 비교하는 평가들이 데이터셋 행을 공유해야 합니다. 해당 데이터셋들에 공통 행이 없으면 결과 표가 표시되지 않습니다.
+
+<div id="customize-the-compare-evaluations-view">
+  ## Compare evaluations 뷰 사용자 지정
+</div>
+
+Compare evaluations 뷰에서는 평가의 정렬 순서와 비교에 포함할 평가를 조정할 수 있습니다. 다음 섹션에서는 사용 가능한 작업을 설명합니다.
+
+<div id="set-a-baseline">
+  ### 베이스라인 설정
+</div>
+
+기본적으로 비교 막대에서 가장 왼쪽에 있는 평가가 베이스라인이며, 다른 모든 평가는 이를 기준으로 비교됩니다. 모든 비교의 기준점으로 특정 평가를 사용하려면 다른 평가를 베이스라인으로 지정할 수 있습니다.
+
+평가를 베이스라인으로 설정하려면 다음 단계를 따르세요.
+
+1. 비교 막대에서 베이스라인으로 설정하려는 평가 위에 포인터를 올리세요.
+
+2. ID 오른쪽에 있는 **액션 (<Icon icon="ellipsis-vertical" iconType="solid" />)** 메뉴를 클릭합니다.
+
+   <Frame>
+     <img src="/weave/guides/evaluation/img/comparison-evals-baseline.png" alt="비교 막대에서 선택한 평가의 Make baseline 옵션을 보여주는 Compare evaluations 뷰." />
+   </Frame>
+
+3. 목록에서 **Make baseline**을 선택합니다. UI가 새로고침되면 비교 막대의 가장 왼쪽에 베이스라인 평가가 표시되고, ID 옆에 `Baseline`이 표시됩니다.
+
+   <Frame>
+     <img src="/weave/guides/evaluation/img/comparison-evals-baseline-set.png" alt="비교 막대의 가장 왼쪽에 선택한 베이스라인 평가가 표시된 Compare evaluations 뷰." />
+   </Frame>
+
+<div id="change-the-comparison-order">
+  ### 비교 순서 변경
+</div>
+
+비교 막대에서 평가를 끌어 순서를 변경하세요. 그러면 비교 테이블의 해당 열 순서도 함께 바뀝니다.
+
+비교 순서를 변경하려면 다음과 같이 하세요.
+
+1. 비교 막대에서 순서를 변경하려는 ID 위에 포인터를 올리세요.
+2. ID 왼쪽의 점 6개를 클릭한 채 필요에 따라 왼쪽이나 오른쪽으로 드래그하세요.
+3. 원하는 순서에 ID를 놓으세요. 업데이트된 비교 순서에 맞춰 비교 데이터가 새로 고쳐집니다.
+
+<div id="remove-from-comparison">
+  ### 비교에서 제거
+</div>
+
+이 옵션은 세 개 이상의 평가를 비교할 때만 사용할 수 있습니다.
+
+비교에서 평가를 제거하려면 다음을 수행하세요.
+
+1. 비교 막대에서 제거하려는 평가를 찾습니다.
+2. ID 오른쪽에 있는 **액션 (<Icon icon="ellipsis-vertical" iconType="solid" />)** 메뉴를 클릭합니다.
+3. 목록에서 **비교에서 제거**를 선택합니다. 제거한 평가가 더 이상 포함되지 않은 업데이트된 테이블로 UI가 새로 고쳐집니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/guides/integrations.mdx b/ko/weave/guides/integrations.mdx
index ead90969d0..a87f602958 100644
--- a/ko/weave/guides/integrations.mdx
+++ b/ko/weave/guides/integrations.mdx
@@ -15,7 +15,7 @@ Weave는 AI 스택과 통합하는 두 가지 방법을 제공합니다:
   ## 에이전트 트레이싱
 </div>
 
-멀티턴 에이전트형 애플리케이션을 구축하면서 세션, 턴, 도구 Call이 Weave **Agents** 뷰에 표시되도록 하려면 이러한 인테그레이션을 사용하세요. **Agents** 뷰에 표시되는 에이전트 SDK, 하니스 및 맞춤형 계측에 대해서는 [에이전트 트레이싱 인테그레이션](/ko/weave/guides/tracking/trace-agent-integrations)을 참조하세요.
+멀티턴 에이전트형 애플리케이션을 구축하면서 세션, 턴, 도구 Call이 Weave **Agents** 뷰에 표시되도록 하려면 이러한 인테그레이션을 사용하세요. 에이전트 SDK, 하니스 및 맞춤형 계측에 대해서는 [에이전트 인테그레이션 선택](/ko/weave/agent-integration-quickstart)을 참조하세요.
 
 <div id="trace-llm-applications">
   ## LLM 애플리케이션 트레이싱
diff --git a/ko/weave/guides/integrations/vercel_ai_sdk.mdx b/ko/weave/guides/integrations/vercel_ai_sdk.mdx
index ddad324bad..4c30eb65b5 100644
--- a/ko/weave/guides/integrations/vercel_ai_sdk.mdx
+++ b/ko/weave/guides/integrations/vercel_ai_sdk.mdx
@@ -122,13 +122,13 @@ import { generateText } from "ai";
 
 const WANDB_API_KEY = process.env.WANDB_API_KEY!;
 
-// W&B Weave 엔드포인트를 사용하도록 OTel 익스포터를 설정합니다.
+// Configure OTel exporter to use W&B Weave endpoint.
 const exporter = new OTLPTraceExporter({
   url: "https://trace.wandb.ai/otel/v1/traces",
   headers: { "wandb-api-key": WANDB_API_KEY },
 });
 
-// W&B 자격 증명을 설정합니다.
+// Configure your W&B credentials.
 const provider = new NodeTracerProvider({
   resource: resourceFromAttributes({
     "wandb.entity": "[YOUR-TEAM-NAME]",
diff --git a/ko/weave/guides/tracking/agents-byob-references.mdx b/ko/weave/guides/tracking/agents-byob-references.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..87a7365bed
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/guides/tracking/agents-byob-references.mdx
@@ -0,0 +1,80 @@
+---
+title: "agent spans를 사용해 자체 버킷(BYOB)의 미디어 참조하기"
+sidebarTitle: "자체 버킷의 미디어 참조하기"
+description: "바이트를 Weave로 임포트하지 않고, agent 도구 spans에서 해당 URI를 반환하여 자체 클라우드 버킷에 있는 이미지와 비디오를 Weave Agents 뷰에서 렌더링합니다."
+keywords: ["BYOB", "reference bucket", "agent spans", "tool result", "media", "Agents view"]
+---
+
+import ByobReferenceSetup from "/snippets/ko/_includes/byob-reference-setup.mdx";
+
+<ByobReferenceSetup />
+
+<div id="log-a-media-reference-using-agent-spans">
+  ## agent spans를 사용해 미디어 참조 로깅하기
+</div>
+
+버킷 URI를 에이전트 도구 결과로 반환하면, Weave가 이를 해당 결과를 생성한 도구 Call의 **Agents** 뷰에 인라인으로 표시합니다. 다음 예시에서는 conversation, turn, 도구 span을 시작하고 도구의 결과로 버킷 URI를 설정합니다. `[YOUR-TEAM]`, `[YOUR-PROJECT]`, `[YOUR-BUCKET]`를 자신의 값으로 바꾸세요.
+
+<Tabs>
+  <Tab title="Python">
+    ```python lines
+    import weave
+
+    weave.init("[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]")
+
+    # 버킷에 이미 있는 객체를 반환하는 도구입니다.
+    def get_frame(frame_id: int) -> str:
+        return f"s3://[YOUR-BUCKET]/frames/{frame_id:06d}.png"
+
+    with weave.start_conversation(agent_name="frame-labeler") as conversation:
+        with weave.start_turn(user_message="Show me frame 123", model="gpt-4o-mini"):
+            with weave.start_tool(
+                name="get_frame",
+                arguments='{"frame_id": 123}',
+                tool_call_id="call_1",
+            ) as tool:
+                # 결과는 버킷 URI string이며 Agents 뷰에 인라인으로 표시됩니다.
+                tool.result = get_frame(123)
+    ```
+  </Tab>
+
+  <Tab title="TypeScript">
+    ```typescript lines
+    import * as weave from 'weave';
+
+    await weave.init('[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]');
+
+    // 버킷에 이미 있는 객체를 반환하는 도구입니다.
+    function getFrame(frameId: number): string {
+      return `s3://[YOUR-BUCKET]/frames/${String(frameId).padStart(6, '0')}.png`;
+    }
+
+    const conversation = weave.startConversation({agentName: 'frame-labeler'});
+    const turn = weave.startTurn({model: 'gpt-4o-mini'});
+    const tool = weave.startTool({
+      name: 'getFrame',
+      args: JSON.stringify({frameId: 123}),
+      toolCallId: 'call_1',
+    });
+    // 결과는 버킷 URI string이며 Agents 뷰에 인라인으로 표시됩니다.
+    tool.result = getFrame(123);
+    tool.end();
+    turn.end();
+    conversation.end();
+    ```
+  </Tab>
+</Tabs>
+
+<Note>
+  이 예제는 Weave agent spans를 사용합니다. LLM calls와 전체 에이전트 루프를 포함한 완전한 multi-turn 설정은 [맞춤형 에이전트 퀵스타트](/ko/weave/custom-agents-quickstart) 를 참고하세요.
+</Note>
+
+<div id="view-the-reference-in-weave-agents">
+  ## Weave Agents에서 레퍼런스 보기
+</div>
+
+`weave.init()`가 출력하는 링크를 열어 대화를 확인하세요. 참조된 이미지나 비디오는 URI를 반환한 도구 Call의 **Agents** 뷰에서 인라인으로 렌더링됩니다. 예를 들어 object가 없거나 버킷이 등록되지 않아 Weave가 URI를 확인할 수 없는 경우에는 일반 텍스트 URI string이 표시됩니다.
+
+<Frame>
+  ![사용자 자신의 클라우드 버킷에 있는 object를 가리키는 버킷 URI에서 확인된 참조 이미지가 Weave Agents 뷰의 도구 Call에 인라인으로 렌더링되는 모습입니다.](/weave/guides/tracking/imgs/agents-byob.png)
+</Frame>
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/guides/tracking/byob-references.mdx b/ko/weave/guides/tracking/byob-references.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..299bc596d8
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/guides/tracking/byob-references.mdx
@@ -0,0 +1,65 @@
+---
+title: "Weave Op을 사용해 자체 버킷(BYOB)의 미디어 레퍼런스하기"
+sidebarTitle: "자체 버킷의 미디어 레퍼런스하기"
+description: "바이트를 Weave로 임포트하지 않고 URI만 로깅해, 자체 클라우드 버킷에 저장된 이미지와 비디오를 Weave 트레이스에서 렌더링합니다."
+keywords: ["BYOB", "레퍼런스 버킷", "S3", "사전 서명된 URL", "미디어", "외부 저장소"]
+---
+
+import ByobReferenceSetup from "/snippets/ko/_includes/byob-reference-setup.mdx";
+
+<ByobReferenceSetup />
+
+<div id="log-a-media-reference-using-weave-op-function-tracing">
+  ## Weave Op 함수 Tracing으로 미디어 레퍼런스 로깅하기
+</div>
+
+트레이스에 URI를 string 값으로 로깅하세요. 값이 버킷 URI인 모든 string 필드는 렌더링됩니다. 바이트는 버킷에 그대로 유지되므로 콘텐츠 annotation은 필요하지 않습니다. 다음 예시 Op는 이미 버킷에 있는 이미지에 캡션을 생성하고, 각 URI를 해당 캡션과 함께 로깅합니다. `[YOUR-TEAM]`, `[YOUR-PROJECT]`, `[YOUR-BUCKET]`를 사용자 환경에 맞는 값으로 바꾸세요.
+
+<Tip>
+  에이전트형 애플리케이션에 레퍼런스 미디어를 추가하는 경우에는 [agent spans의 레퍼런스 미디어](/ko/weave/guides/tracking/agents-byob-references)를 대신 참조하세요.
+</Tip>
+
+<Tabs>
+  <Tab title="Python">
+    ```python lines
+    import weave
+
+    weave.init("[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]")
+
+    @weave.op
+    def caption_image(image_uri: str) -> dict:
+        caption = my_captioner(image_uri)  # 사용자 모델 또는 API call.
+        # image_uri는 값에 따라 인라인으로 렌더링되며, 필드 이름은 임의입니다.
+        # 또한 확장자(여기서는 .png)가 이미지인지 비디오인지 결정합니다.
+        return {"image": image_uri, "caption": caption}
+
+    caption_image("s3://[YOUR-BUCKET]/photos/cat.png")
+    ```
+  </Tab>
+
+  <Tab title="TypeScript">
+    ```typescript lines
+    import * as weave from 'weave';
+
+    await weave.init('[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]');
+
+    const captionImage = weave.op(async function captionImage(imageUri: string) {
+      const caption = await myCaptioner(imageUri); // 사용자 모델 또는 API call.
+      // imageUri는 값에 따라 인라인으로 렌더링되며, 필드 이름은 임의입니다.
+      return {image: imageUri, caption};
+    });
+
+    await captionImage('s3://[YOUR-BUCKET]/photos/cat.png');
+    ```
+  </Tab>
+</Tabs>
+
+<div id="view-the-reference-in-weave-traces">
+  ## Weave Traces에서 레퍼런스 보기
+</div>
+
+`weave.init()`가 출력하는 링크에서 트레이스를 여세요. 레퍼런스된 이미지나 비디오는 **Traces** 뷰에 인라인으로 렌더링됩니다. 예를 들어 객체가 없거나 버킷이 등록되지 않아 Weave가 URI를 확인할 수 없으면 일반 URI string을 표시합니다.
+
+<Frame>
+  ![사용자 고유의 클라우드 버킷에 있는 객체를 가리키는 버킷 URI에서 확인되어 Weave Traces 뷰에 인라인으로 렌더링되는 레퍼런스 이미지입니다.](/weave/guides/tracking/imgs/traces-byob.png)
+</Frame>
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/guides/tracking/otel.mdx b/ko/weave/guides/tracking/otel.mdx
index 12f36e6e91..f764f5951c 100644
--- a/ko/weave/guides/tracking/otel.mdx
+++ b/ko/weave/guides/tracking/otel.mdx
@@ -8,6 +8,10 @@ Weave는 전용 엔드포인트를 통해 OpenTelemetry 호환 트레이스 데
 
 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.
 
+<Note>
+  이 엔드포인트는 **Traces** 및 **Threads** 뷰에 데이터를 제공합니다. 멀티턴 에이전트에서 **Agents** 뷰로 OTel span을 전송하려면 대신 agents 엔드포인트를 사용하세요. [OpenTelemetry spans를 Agents view로 전송](/ko/weave/guides/tracking/trace-agents-otel)을 참조하세요.
+</Note>
+
 <div id="endpoint-details">
   ## 엔드포인트 세부 정보
 </div>
@@ -1310,63 +1314,69 @@ Weave는 다음 관측성 프레임워크 및 SDK의 속성 규약을 지원합
 * **Traceloop**: OpenLLMetry 계측 속성 (`traceloop.entity.*`, `traceloop.span.kind`).
 * **Google Vertex AI**: Vertex AI agent 속성 (`gcp.vertex.agent.*`).
 * **OpenLit**: OpenLit 관측성 속성 (`gen_ai.content.completion`).
+* **Logfire / Pydantic AI**: Logfire의 Pydantic AI 계측 (`gen_ai.input.messages`, `gen_ai.output.messages`, `pydantic_ai.all_messages`, `final_result`).
 * **Langfuse**: Langfuse 트레이싱 속성 (`langfuse.startTime`, `langfuse.endTime`).
 
 <div id="attribute-reference">
   ### 속성 레퍼런스
 </div>
 
-| 속성 필드명                            | W&amp;B 매핑                    | 설명                       | 유형                      | 예시                                             |
-| :-------------------------------- | :---------------------------- | :----------------------- | :---------------------- | :--------------------------------------------- |
-| `ai.prompt`                       | `inputs`                      | 사용자 프롬프트 텍스트 또는 메시지.     | 문자열, 목록, dict           | `"여름에 관한 짧은 하이쿠를 써줘."`                         |
-| `gen_ai.prompt`                   | `inputs`                      | AI 모델 프롬프트 또는 메시지 배열입니다. | 목록, dict, 문자열           | `[{"role":"user","content":"abc"}]`            |
-| `input.value`                     | `inputs`                      | 모델 호출을 위한 입력 값입니다.       | 문자열, 목록, dict           | `{"text":"농담 하나 해줘"}`                          |
-| `mlflow.spanInputs`               | `inputs`                      | Span 입력 데이터입니다.          | 문자열, 목록, dict           | `["프롬프트 텍스트"]`                                 |
-| `traceloop.entity.input`          | `inputs`                      | entity 입력 데이터.           | 문자열, 목록, dict           | `"이것을 프랑스어로 번역하세요"`                            |
-| `gcp.vertex.agent.tool_call_args` | `inputs`                      | 도구 call 인수.              | Dict                    | `{"args":{"query":"weather in SF"}}`           |
-| `gcp.vertex.agent.llm_request`    | `inputs`                      | LLM 요청 페이로드.             | Dict                    | `{"contents":[{"role":"user","parts":[...]}]}` |
-| `input`                           | `inputs`                      | 범용 입력값.                  | 문자열, 목록, dict           | `"이 텍스트를 요약해 줘"`                               |
-| `inputs`                          | `inputs`                      | 범용 입력 배열.                | 목록, dict, 문자열           | `["이 텍스트를 요약해 줘"]`                             |
-| `ai.response`                     | `outputs`                     | 모델 응답 텍스트 또는 데이터.        | 문자열, 목록, dict           | `"하이쿠를 하나 들려드릴게요..."`                          |
-| `gen_ai.completion`               | `outputs`                     | AI completion 결과.        | 문자열, 목록, dict           | `"생성된 텍스트"`                                    |
-| `output.value`                    | `outputs`                     | 모델의 출력값.                 | 문자열, 목록, dict           | `{"text":"답변 텍스트"}`                            |
-| `mlflow.spanOutputs`              | `outputs`                     | 스팬 출력 데이터.               | String, 목록, dict        | `["answer"]`                                   |
-| `gen_ai.content.completion`       | `outputs`                     | 콘텐츠 완성 결과.               | String                  | `"답변 텍스트"`                                     |
-| `traceloop.entity.output`         | `outputs`                     | entity 출력 데이터.           | String, 목록, dict        | `"답변 텍스트"`                                     |
-| `gcp.vertex.agent.tool_response`  | `outputs`                     | 도구 실행 응답.                | 딕셔너리, 문자열               | `{"toolResponse":"ok"}`                        |
-| `gcp.vertex.agent.llm_response`   | `outputs`                     | LLM 응답 페이로드.             | 딕셔너리, 문자열               | `{"candidates":[...]}`                         |
-| `output`                          | `outputs`                     | 일반 출력 값.                 | 문자열, 목록, 딕셔너리           | `"답변 텍스트"`                                     |
-| `outputs`                         | `outputs`                     | 일반 출력 배열.                | 목록, dict, 문자열           | `["답변 텍스트"]`                                   |
-| `gen_ai.usage.input_tokens`       | `usage.input_tokens`          | 사용된 입력 토큰 수.             | Int                     | `42`                                           |
-| `gen_ai.usage.prompt_tokens`      | `usage.prompt_tokens`         | 사용된 프롬프트 토큰 수.           | Int                     | `30`                                           |
-| `llm.token_count.prompt`          | `usage.prompt_tokens`         | 프롬프트 토큰 수.               | Int                     | `30`                                           |
-| `ai.usage.promptTokens`           | `usage.prompt_tokens`         | 사용된 프롬프트 토큰 수.           | Int                     | `30`                                           |
-| `gen_ai.usage.completion_tokens`  | `usage.completion_tokens`     | 생성된 완료 토큰 수.             | Int                     | `40`                                           |
-| `llm.token_count.completion`      | `usage.completion_tokens`     | 완료 토큰 수.                 | Int                     | `40`                                           |
-| `ai.usage.completionTokens`       | `usage.completion_tokens`     | 생성된 completion token 수.  | Int                     | `40`                                           |
-| `llm.usage.total_tokens`          | `usage.total_tokens`          | Request에 사용된 총 token 수.  | Int                     | `70`                                           |
-| `llm.token_count.total`           | `usage.total_tokens`          | 총 token 수.               | 정수                      | `70`                                           |
-| `gen_ai.system`                   | `attributes.system`           | 시스템 프롬프트 또는 지침.          | 문자열                     | `"당신은 유용한 도우미입니다."`                            |
-| `llm.system`                      | `attributes.system`           | 시스템 프롬프트 또는 지침.          | 문자열                     | `"당신은 도움이 되는 어시스턴트입니다."`                       |
-| `weave.span.kind`                 | `attributes.kind`             | 스팬 유형 또는 카테고리.           | 문자열                     | `"llm"`                                        |
-| `traceloop.span.kind`             | `attributes.kind`             | Span 유형 또는 범주.           | 문자열                     | `"llm"`                                        |
-| `openinference.span.kind`         | `attributes.kind`             | Span 유형 또는 범주.           | 문자열                     | `"llm"`                                        |
-| `gen_ai.response.model`           | `attributes.model`            | 모델 식별자.                  | 문자열                     | `"gpt-4o"`                                     |
-| `llm.model_name`                  | `attributes.model`            | 모델 식별자.                  | 문자열                     | `"gpt-4o-mini"`                                |
-| `ai.model.id`                     | `attributes.model`            | 모델 식별자.                  | 문자열                     | `"gpt-4o"`                                     |
-| `llm.provider`                    | `attributes.provider`         | 모델 제공업체 이름.              | 문자열                     | `"openai"`                                     |
-| `ai.model.provider`               | `attributes.provider`         | 모델 제공업체 이름.              | String                  | `"openai"`                                     |
-| `gen_ai.request`                  | `attributes.model_parameters` | 모델 생성 파라미터.              | Dict                    | `{"temperature":0.7,"max_tokens":256}`         |
-| `llm.invocation_parameters`       | `attributes.model_parameters` | 모델 호출 파라미터.              | Dict                    | `{"temperature":0.2}`                          |
-| `wandb.display_name`              | `display_name`                | UI에 표시할 맞춤형 표시 이름.       | 문자열                     | `"사용자 메시지"`                                    |
-| `gcp.vertex.agent.session_id`     | `thread_id`                   | 세션 또는 스레드 식별자입니다.        | 문자열                     | `"thread_123"`                                 |
-| `wandb.thread_id`                 | `thread_id`                   | 대화의 스레드 식별자입니다.          | 문자열                     | `"thread_123"`                                 |
-| `wb_run_id`                       | `wb_run_id`                   | 연관된 W&amp;B run 식별자입니다.  | 문자열                     | `"abc123"`                                     |
-| `wandb.wb_run_id`                 | `wb_run_id`                   | 연결된 W&amp;B run 식별자입니다.  | 문자열                     | `"abc123"`                                     |
-| `gcp.vertex.agent.session_id`     | `is_turn`                     | span을 대화 턴으로 표시합니다.      | 불리언                     | `true`                                         |
-| `wandb.is_turn`                   | `is_turn`                     | span을 대화 턴으로 표시합니다.      | 불리언                     | `true`                                         |
-| `langfuse.startTime`              | `start_time` (재정의)            | span 시작 타임스탬프를 재정의합니다.   | 타임스탬프 (ISO8601/unix ns) | `"2024-01-01T12:00:00Z"`                       |
-| `langfuse.endTime`                | `end_time` (재정의)              | span 종료 타임스탬프를 재정의합니다.   | 타임스탬프 (ISO8601/unix ns) | `"2024-01-01T12:00:01Z"`                       |
+| 속성 필드명                            | W&amp;B 매핑                    | 설명                               | 유형                      | 예시                                             |
+| :-------------------------------- | :---------------------------- | :------------------------------- | :---------------------- | :--------------------------------------------- |
+| `ai.prompt`                       | `inputs`                      | 사용자 프롬프트 텍스트 또는 메시지.             | 문자열, 목록, dict           | `"여름에 관한 짧은 하이쿠를 써줘."`                         |
+| `gen_ai.prompt`                   | `inputs`                      | AI 모델 프롬프트 또는 메시지 배열입니다.         | 목록, dict, 문자열           | `[{"role":"user","content":"abc"}]`            |
+| `input.value`                     | `inputs`                      | 모델 호출을 위한 입력 값입니다.               | 문자열, 목록, dict           | `{"text":"농담 하나 해줘"}`                          |
+| `mlflow.spanInputs`               | `inputs`                      | Span 입력 데이터입니다.                  | 문자열, 목록, dict           | `["프롬프트 텍스트"]`                                 |
+| `gen_ai.input.messages`           | `inputs`                      | Logfire에서 생성된 입력 메시지입니다.         | 목록, dict, 문자열           | `[{"role":"user","parts":[...]}]`              |
+| `pydantic_ai.all_messages`        | `inputs`                      | Pydantic AI 에이전트 run의 모든 메시지입니다. | 목록                      | `[{"role":"user","content":"abc"}]`            |
+| `traceloop.entity.input`          | `inputs`                      | entity 입력 데이터.                   | 문자열, 목록, dict           | `"이것을 프랑스어로 번역하세요"`                            |
+| `gcp.vertex.agent.tool_call_args` | `inputs`                      | 도구 call 인수.                      | Dict                    | `{"args":{"query":"weather in SF"}}`           |
+| `gcp.vertex.agent.llm_request`    | `inputs`                      | LLM 요청 페이로드.                     | Dict                    | `{"contents":[{"role":"user","parts":[...]}]}` |
+| `input`                           | `inputs`                      | 범용 입력값.                          | 문자열, 목록, dict           | `"이 텍스트를 요약해 줘"`                               |
+| `inputs`                          | `inputs`                      | 범용 입력 배열.                        | 목록, dict, 문자열           | `["이 텍스트를 요약해 줘"]`                             |
+| `ai.response`                     | `outputs`                     | 모델 응답 텍스트 또는 데이터.                | 문자열, 목록, dict           | `"하이쿠를 하나 들려드릴게요..."`                          |
+| `gen_ai.completion`               | `outputs`                     | AI completion 결과.                | 문자열, 목록, dict           | `"생성된 텍스트"`                                    |
+| `output.value`                    | `outputs`                     | 모델의 출력값.                         | 문자열, 목록, dict           | `{"text":"답변 텍스트"}`                            |
+| `gen_ai.output.messages`          | `outputs`                     | Logfire에서 생성된 출력 메시지입니다.         | 목록, dict, 문자열           | `[{"role":"assistant","parts":[...]}]`         |
+| `mlflow.spanOutputs`              | `outputs`                     | 스팬 출력 데이터.                       | String, 목록, dict        | `["answer"]`                                   |
+| `final_result`                    | `outputs`                     | Pydantic AI 에이전트 run의 최종 출력입니다.  | String, dict            | `"Answer text"`                                |
+| `gen_ai.content.completion`       | `outputs`                     | 콘텐츠 완성 결과.                       | String                  | `"답변 텍스트"`                                     |
+| `traceloop.entity.output`         | `outputs`                     | entity 출력 데이터.                   | String, 목록, dict        | `"답변 텍스트"`                                     |
+| `gcp.vertex.agent.tool_response`  | `outputs`                     | 도구 실행 응답.                        | 딕셔너리, 문자열               | `{"toolResponse":"ok"}`                        |
+| `gcp.vertex.agent.llm_response`   | `outputs`                     | LLM 응답 페이로드.                     | 딕셔너리, 문자열               | `{"candidates":[...]}`                         |
+| `output`                          | `outputs`                     | 일반 출력 값.                         | 문자열, 목록, 딕셔너리           | `"답변 텍스트"`                                     |
+| `outputs`                         | `outputs`                     | 일반 출력 배열.                        | 목록, dict, 문자열           | `["답변 텍스트"]`                                   |
+| `gen_ai.usage.input_tokens`       | `usage.input_tokens`          | 사용된 입력 토큰 수.                     | Int                     | `42`                                           |
+| `gen_ai.usage.prompt_tokens`      | `usage.prompt_tokens`         | 사용된 프롬프트 토큰 수.                   | Int                     | `30`                                           |
+| `llm.token_count.prompt`          | `usage.prompt_tokens`         | 프롬프트 토큰 수.                       | Int                     | `30`                                           |
+| `ai.usage.promptTokens`           | `usage.prompt_tokens`         | 사용된 프롬프트 토큰 수.                   | Int                     | `30`                                           |
+| `gen_ai.usage.completion_tokens`  | `usage.completion_tokens`     | 생성된 완료 토큰 수.                     | Int                     | `40`                                           |
+| `llm.token_count.completion`      | `usage.completion_tokens`     | 완료 토큰 수.                         | Int                     | `40`                                           |
+| `ai.usage.completionTokens`       | `usage.completion_tokens`     | 생성된 completion token 수.          | Int                     | `40`                                           |
+| `llm.usage.total_tokens`          | `usage.total_tokens`          | Request에 사용된 총 token 수.          | Int                     | `70`                                           |
+| `llm.token_count.total`           | `usage.total_tokens`          | 총 token 수.                       | 정수                      | `70`                                           |
+| `gen_ai.system`                   | `attributes.system`           | 시스템 프롬프트 또는 지침.                  | 문자열                     | `"당신은 유용한 도우미입니다."`                            |
+| `llm.system`                      | `attributes.system`           | 시스템 프롬프트 또는 지침.                  | 문자열                     | `"당신은 도움이 되는 어시스턴트입니다."`                       |
+| `gen_ai.system_instructions`      | `attributes.system`           | 시스템 프롬프트 또는 지침.                  | 문자열                     | `"당신은 유용한 도우미입니다."`                            |
+| `weave.span.kind`                 | `attributes.kind`             | 스팬 유형 또는 카테고리.                   | 문자열                     | `"llm"`                                        |
+| `traceloop.span.kind`             | `attributes.kind`             | Span 유형 또는 범주.                   | 문자열                     | `"llm"`                                        |
+| `openinference.span.kind`         | `attributes.kind`             | Span 유형 또는 범주.                   | 문자열                     | `"llm"`                                        |
+| `gen_ai.response.model`           | `attributes.model`            | 모델 식별자.                          | 문자열                     | `"gpt-4o"`                                     |
+| `llm.model_name`                  | `attributes.model`            | 모델 식별자.                          | 문자열                     | `"gpt-4o-mini"`                                |
+| `ai.model.id`                     | `attributes.model`            | 모델 식별자.                          | 문자열                     | `"gpt-4o"`                                     |
+| `llm.provider`                    | `attributes.provider`         | 모델 제공업체 이름.                      | 문자열                     | `"openai"`                                     |
+| `ai.model.provider`               | `attributes.provider`         | 모델 제공업체 이름.                      | String                  | `"openai"`                                     |
+| `gen_ai.request`                  | `attributes.model_parameters` | 모델 생성 파라미터.                      | Dict                    | `{"temperature":0.7,"max_tokens":256}`         |
+| `llm.invocation_parameters`       | `attributes.model_parameters` | 모델 호출 파라미터.                      | Dict                    | `{"temperature":0.2}`                          |
+| `wandb.display_name`              | `display_name`                | UI에 표시할 맞춤형 표시 이름.               | 문자열                     | `"사용자 메시지"`                                    |
+| `gcp.vertex.agent.session_id`     | `thread_id`                   | 세션 또는 스레드 식별자입니다.                | 문자열                     | `"thread_123"`                                 |
+| `wandb.thread_id`                 | `thread_id`                   | 대화의 스레드 식별자입니다.                  | 문자열                     | `"thread_123"`                                 |
+| `wb_run_id`                       | `wb_run_id`                   | 연관된 W&amp;B run 식별자입니다.          | 문자열                     | `"abc123"`                                     |
+| `wandb.wb_run_id`                 | `wb_run_id`                   | 연결된 W&amp;B run 식별자입니다.          | 문자열                     | `"abc123"`                                     |
+| `gcp.vertex.agent.session_id`     | `is_turn`                     | span을 대화 턴으로 표시합니다.              | 불리언                     | `true`                                         |
+| `wandb.is_turn`                   | `is_turn`                     | span을 대화 턴으로 표시합니다.              | 불리언                     | `true`                                         |
+| `langfuse.startTime`              | `start_time` (재정의)            | span 시작 타임스탬프를 재정의합니다.           | 타임스탬프 (ISO8601/unix ns) | `"2024-01-01T12:00:00Z"`                       |
+| `langfuse.endTime`                | `end_time` (재정의)              | span 종료 타임스탬프를 재정의합니다.           | 타임스탬프 (ISO8601/unix ns) | `"2024-01-01T12:00:01Z"`                       |
 
 <div id="limitations">
   ## 제한 사항
diff --git a/ko/weave/guides/tracking/trace-agent-integrations.mdx b/ko/weave/guides/tracking/trace-agent-integrations.mdx
deleted file mode 100644
index a8baeb87f5..0000000000
--- a/ko/weave/guides/tracking/trace-agent-integrations.mdx
+++ /dev/null
@@ -1,11 +0,0 @@
----
-title: 에이전트 인테그레이션 트레이스
-description: W&B Weave를 에이전트 SDK, 에이전트 하니스, 맞춤형 에이전트에 연결하여 대화가 Agents 뷰에 표시되도록 하세요.
-keywords: ["에이전트 하니스", "autopatch", "OpenTelemetry", "GenAI semconv", "멀티 에이전트"]
----
-
-import AgentIntegrationPaths from '/snippets/ko/_includes/agent-integration-paths.mdx';
-
-W&amp;B Weave는 각 턴을 일일이 계측하지 않아도 멀티턴 에이전트 애플리케이션을 트레이스할 수 있습니다. 지원되는 에이전트 SDK와 하니스에서는 `weave.init()`을 호출하면 Weave가 프레임워크를 자동 패치합니다. Weave는 세션, 턴, LLM Call, 도구 Call을 캡처한 다음 **Agents** 뷰에 렌더링합니다. 이 페이지는 세 가지 범주(에이전트 하니스, 에이전트 SDK, 맞춤형 에이전트(OpenTelemetry span을 내보내는 에이전트 포함))의 인테그레이션 가이드로 연결됩니다.
-
-<AgentIntegrationPaths />
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/guides/tracking/trace-agents-otel.mdx b/ko/weave/guides/tracking/trace-agents-otel.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..e6edbf1d4c
--- /dev/null
+++ b/ko/weave/guides/tracking/trace-agents-otel.mdx
@@ -0,0 +1,215 @@
+---
+title: "OpenTelemetry spans를 Agents 뷰로 보내기"
+description: "Weave SDK 없이도 모든 OpenTelemetry 파이프라인에서 Weave agents 엔드포인트로 OTLP 트레이스 데이터를 보낼 수 있습니다."
+keywords: ["OTLP", "OpenTelemetry", "GenAI semantic conventions", "agents endpoint", "no SDK"]
+---
+
+W&amp;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.
+
+이 페이지에서는 엔드포인트에 인증하고 span을 보내는 방법을 설명합니다.
+
+<div id="authentication">
+  ## 인증
+</div>
+
+다음 엔드포인트로 spans를 전송할 수 있습니다:
+
+* **경로**: `/agents/otel/v1/traces`
+* **방법**: `POST`
+* **콘텐츠 유형**: `application/x-protobuf`
+* **기본 URL**: Multi-tenant Cloud의 경우 `https://trace.wandb.ai`
+
+이 엔드포인트는 OTLP protobuf payload만 허용합니다. `opentelemetry-exporter-otlp-proto-http` (Python) 또는 `@opentelemetry/exporter-trace-otlp-proto` (TypeScript)와 같은 protobuf HTTP 익스포터를 사용하세요. 이 엔드포인트는 `gzip` 및 `deflate` 콘텐츠 인코딩도 허용합니다.
+
+엔드포인트에 인증하려면 다음 값 중 하나를 사용해 `OTLPSpanExporter` 설정에 [W&amp;B API 키](https://wandb.ai/settings)를 설정하세요:
+
+* `wandb-api-key`: 값으로 W&amp;B API 키를 지정합니다.
+* `Authorization`: 사용자 이름으로 `api`를, 비밀번호로 W&amp;B API 키를 사용하는 HTTP Basic 인증입니다. 이 형식은 익스포터 또는 collector가 표준 authorization 헤더만 지원하는 경우에 유용합니다.
+
+<div id="project-routing">
+  ## 프로젝트 라우팅
+</div>
+
+Weave는 OTel 리소스 속성 또는 요청 헤더를 사용해 span을 프로젝트로 라우팅합니다.
+
+* **리소스 속성**(권장): `TracerProvider` 리소스에서 `wandb.entity`는 담당 W&amp;B 팀 또는 사용자 이름으로, `wandb.project`는 프로젝트 이름으로 설정하세요.
+* **`project_id` 헤더**: 값을 `[YOUR-TEAM]/[YOUR-PROJECT]`로 설정하세요.
+
+둘 다 있으면 리소스 속성이 우선합니다. entity와 프로젝트 없이 들어오는 span은 무시됩니다.
+
+<div id="shape-spans-for-the-agents-view">
+  ## Agents 뷰용 span 구성하기
+</div>
+
+Weave는 모든 OTel span을 허용하고 해당 span의 모든 속성을 저장하지만, Agents 뷰에서는 [OTel GenAI semantic conventions](https://opentelemetry.io/docs/specs/semconv/gen-ai/gen-ai-agent-spans/)을 따르는 span을 렌더링합니다. 각 span에 `gen_ai.operation.name`을 설정하여 Weave에 해당 span이 무엇을 나타내는지 알려 주세요.
+
+| `gen_ai.operation.name` | 나타내는 항목               | 렌더링 형식        |
+| ----------------------- | --------------------- | ------------- |
+| `invoke_agent`          | 하나의 완전한 사용자-에이전트 상호작용 | 하나의 턴         |
+| `chat`                  | 언어 모델 API에 대한 한 번의 호출 | 턴 내의 LLM Call |
+| `execute_tool`          | 하나의 도구 실행             | 도구 Call       |
+
+그룹화는 다음 두 속성으로 제어됩니다.
+
+* `gen_ai.conversation.id`: 여러 턴을 하나의 대화로 그룹화합니다. 대화가 유지되는 동안에는 안정적인 ID를 사용하세요.
+* `gen_ai.agent.name`: Agents 탭에서 대화를 이름 있는 에이전트 아래로 그룹화합니다.
+
+`gen_ai.request.model`, `gen_ai.usage.input_tokens`, `gen_ai.usage.output_tokens`와 같은 다른 GenAI semantic-convention 속성은 모델 이름과 token 수를 표시해 렌더링 정보를 더 풍부하게 해 주지만, 선택 사항입니다. 이러한 span이 매핑되는 에이전트 데이터 모델은 [Trace your agents](/ko/weave/guides/tracking/trace-agents#the-agent-data-model)에서 확인하세요.
+
+<div id="configure-with-environment-variables-only">
+  ## 환경 변수만 사용해 구성하기
+</div>
+
+애플리케이션 또는 collector가 표준 OTel 익스포터 환경 변수를 읽는 경우, 코드를 전혀 변경하지 않고도 다음 변수를 설정해 spans를 Weave로 라우팅할 수 있습니다:
+
+```bash lines
+export OTEL_EXPORTER_OTLP_TRACES_ENDPOINT="https://trace.wandb.ai/agents/otel/v1/traces"
+export OTEL_EXPORTER_OTLP_TRACES_HEADERS="wandb-api-key=$WANDB_API_KEY"
+export OTEL_RESOURCE_ATTRIBUTES="wandb.entity=[YOUR-TEAM],wandb.project=[YOUR-PROJECT]"
+```
+
+<div id="example-emit-agent-spans-without-the-weave-sdk">
+  ## 예시: Weave SDK 없이 에이전트 spans 내보내기
+</div>
+
+다음 예시는 OTel 패키지만 사용해 최소한의 에이전트 턴을 계측합니다. 턴용 `invoke_agent` span, LLM Call용 `chat` span, 도구 Call용 `execute_tool` span을 내보낸 다음, 이를 Weave Agents 엔드포인트로 익스포트합니다.
+
+먼저, 필요한 의존성을 설치하세요:
+
+<CodeGroup>
+  ```bash Python
+  pip install opentelemetry-sdk opentelemetry-exporter-otlp-proto-http
+  ```
+
+  ```bash TypeScript
+  npm install @opentelemetry/api @opentelemetry/sdk-trace-node @opentelemetry/sdk-trace-base @opentelemetry/resources @opentelemetry/exporter-trace-otlp-proto
+  ```
+</CodeGroup>
+
+그런 다음 아래 코드에서 `WANDB_API_KEY`, `ENTITY`, `PROJECT` 값을 설정한 후 실행하세요:
+
+<CodeGroup>
+  ```python Python lines highlight="8,9,14"
+  import os
+  from opentelemetry import trace
+  from opentelemetry.exporter.otlp.proto.http.trace_exporter import OTLPSpanExporter
+  from opentelemetry.sdk import trace as trace_sdk
+  from opentelemetry.sdk.resources import Resource
+  from opentelemetry.sdk.trace.export import BatchSpanProcessor
+
+  ENTITY = "[YOUR-TEAM]"
+  PROJECT = "[YOUR-PROJECT]"
+
+  WEAVE_AGENTS_OTLP_ENDPOINT = "https://trace.wandb.ai/agents/otel/v1/traces"
+
+  # https://wandb.ai/settings 에서 API 키를 생성하세요.
+  WANDB_API_KEY = [YOUR-WANDB-API-KEY]
+
+  exporter = OTLPSpanExporter(
+      endpoint=WEAVE_AGENTS_OTLP_ENDPOINT,
+      headers={"wandb-api-key": WANDB_API_KEY},
+  )
+
+  tracer_provider = trace_sdk.TracerProvider(resource=Resource({
+      "wandb.entity": ENTITY,
+      "wandb.project": PROJECT,
+  }))
+  tracer_provider.add_span_processor(BatchSpanProcessor(exporter))
+  trace.set_tracer_provider(tracer_provider)
+
+  tracer = trace.get_tracer("my-agent")
+
+  CONVERSATION_ID = "conversation-001"
+
+  # 한 번의 턴: 사용자가 질문하면 에이전트가 도구를 호출한 후 답변합니다.
+  with tracer.start_as_current_span("invoke_agent my-agent") as turn:
+      turn.set_attribute("gen_ai.operation.name", "invoke_agent")
+      turn.set_attribute("gen_ai.agent.name", "my-agent")
+      turn.set_attribute("gen_ai.conversation.id", CONVERSATION_ID)
+
+      with tracer.start_as_current_span("chat gpt-4o") as llm:
+          llm.set_attribute("gen_ai.operation.name", "chat")
+          llm.set_attribute("gen_ai.conversation.id", CONVERSATION_ID)
+          llm.set_attribute("gen_ai.request.model", "gpt-4o")
+          # 실제 LLM Call로 교체하고 토큰 사용량을 기록하세요.
+          llm.set_attribute("gen_ai.usage.input_tokens", 100)
+          llm.set_attribute("gen_ai.usage.output_tokens", 20)
+
+          with tracer.start_as_current_span("execute_tool get_weather") as tool:
+              tool.set_attribute("gen_ai.operation.name", "execute_tool")
+              tool.set_attribute("gen_ai.conversation.id", CONVERSATION_ID)
+              tool.set_attribute("gen_ai.tool.name", "get_weather")
+              # 실제 도구 실행으로 교체하세요.
+
+  tracer_provider.shutdown()  # 종료 전 대기 중인 모든 span을 플러시합니다.
+  ```
+
+  ```typescript TypeScript lines highlight="7,8,13"
+  import { trace } from "@opentelemetry/api";
+  import { NodeTracerProvider } from "@opentelemetry/sdk-trace-node";
+  import { BatchSpanProcessor } from "@opentelemetry/sdk-trace-base";
+  import { OTLPTraceExporter } from "@opentelemetry/exporter-trace-otlp-proto";
+  import { Resource } from "@opentelemetry/resources";
+
+  const ENTITY = "[YOUR-TEAM]";
+  const PROJECT = "[YOUR-PROJECT]";
+
+  const WEAVE_AGENTS_OTLP_ENDPOINT = "https://trace.wandb.ai/agents/otel/v1/traces";
+
+  // https://wandb.ai/settings 에서 API 키를 생성하세요.
+  const WANDB_API_KEY = [YOUR-WANDB-API-KEY]!;
+
+  const exporter = new OTLPTraceExporter({
+    url: WEAVE_AGENTS_OTLP_ENDPOINT,
+    headers: { "wandb-api-key": WANDB_API_KEY },
+  });
+
+  const provider = new NodeTracerProvider({
+    resource: new Resource({
+      "wandb.entity": ENTITY,
+      "wandb.project": PROJECT,
+    }),
+    spanProcessors: [new BatchSpanProcessor(exporter)],
+  });
+
+  provider.register();
+
+  const tracer = trace.getTracer("my-agent");
+
+  const CONVERSATION_ID = "conversation-001";
+
+  // 한 번의 turn: 사용자가 질문하면 에이전트가 도구를 호출한 후 답변합니다.
+  tracer.startActiveSpan("invoke_agent my-agent", (turn) => {
+    turn.setAttribute("gen_ai.operation.name", "invoke_agent");
+    turn.setAttribute("gen_ai.agent.name", "my-agent");
+    turn.setAttribute("gen_ai.conversation.id", CONVERSATION_ID);
+
+    tracer.startActiveSpan("chat gpt-4o", (llm) => {
+      llm.setAttribute("gen_ai.operation.name", "chat");
+      llm.setAttribute("gen_ai.conversation.id", CONVERSATION_ID);
+      llm.setAttribute("gen_ai.request.model", "gpt-4o");
+      // 실제 LLM Call로 교체하고 토큰 사용량을 기록하세요.
+      llm.setAttribute("gen_ai.usage.input_tokens", 100);
+      llm.setAttribute("gen_ai.usage.output_tokens", 20);
+
+      tracer.startActiveSpan("execute_tool get_weather", (tool) => {
+        tool.setAttribute("gen_ai.operation.name", "execute_tool");
+        tool.setAttribute("gen_ai.conversation.id", CONVERSATION_ID);
+        tool.setAttribute("gen_ai.tool.name", "get_weather");
+        // 실제 도구 실행으로 교체하세요.
+        tool.end();
+      });
+
+      llm.end();
+    });
+
+    turn.end();
+  });
+
+  await provider.shutdown(); // 종료 전에 대기 중인 모든 span을 플러시합니다.
+  ```
+</CodeGroup>
+
+같은 대화에 턴을 더 추가하려면 동일한 `gen_ai.conversation.id`를 사용해 `invoke_agent` span을 더 emit하세요. 각 턴은 자체 트레이스의 루트 span이므로 턴끼리 부모 span을 공유할 필요가 없습니다.
+
+애플리케이션이 span을 내보낸 후 Weave 프로젝트의 **Agents** 탭을 여세요.
\ No newline at end of file
diff --git a/ko/weave/guides/tracking/trace-agents.mdx b/ko/weave/guides/tracking/trace-agents.mdx
index 80ee4b96a3..43c240e658 100644
--- a/ko/weave/guides/tracking/trace-agents.mdx
+++ b/ko/weave/guides/tracking/trace-agents.mdx
@@ -59,10 +59,10 @@ Weave는 분산 트레이싱을 위한 개방형 표준인 [OpenTelemetry (OTel)
 
 Weave는 에이전트 동작을 일대다 관계의 계층 구조로 모델링합니다. 각 에이전트는 여러 대화를 가질 수 있고, 각 대화는 여러 턴을 가질 수 있으며, 각 턴은 여러 LLM Call을 가질 수 있고, 각 LLM Call은 여러 도구 Call을 트리거할 수 있습니다.
 
-| 개념           | Weave SDK 클래스  | OTel span 유형                                | 설명                                                    | 레퍼런스 페이지                                                                                                                           |
-| ------------ | -------------- | ------------------------------------------- | ----------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
-| 에이전트         | *(클래스 없음)*     | *(span 없음, `agent_name` 속성으로 그룹화됨)*         | Agents 탭의 에이전트형 애플리케이션으로, 하나 이상의 대화를 포함합니다  |                                                                                                                                    |
-| 대화 | `Conversation` | *(span 없음, 턴은 `conversation_id` 속성으로 그룹화됨)* | 하나 이상의 턴을 포함하는 대화 또는 run입니다.                          | [Python](/ko/weave/reference/python-sdk#class-conversation) <br /> [TypeScript](/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/conversation) |
+| 개념           | Weave SDK 클래스  | OTel span 유형                                | 설명                                                    | 레퍼런스 페이지                                                                                                                                 |
+| ------------ | -------------- | ------------------------------------------- | ----------------------------------------------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| 에이전트         | *(클래스 없음)*     | *(span 없음, `agent_name` 속성으로 그룹화됨)*         | Agents 탭의 에이전트형 애플리케이션으로, 하나 이상의 대화를 포함합니다            |                                                                                                                                          |
+| 대화           | `Conversation` | *(span 없음, 턴은 `conversation_id` 속성으로 그룹화됨)* | 하나 이상의 턴을 포함하는 대화 또는 run입니다.                          | [Python](/ko/weave/reference/python-sdk#class-conversation) <br /> [TypeScript](/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/conversation) |
 | 턴            | `Turn`         | `invoke_agent`                              | 사용자 메시지 1개와 에이전트의 전체 응답입니다.                           | [Python](/ko/weave/reference/python-sdk#class-turn) <br /> [TypeScript](/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/turn)                 |
 | LLM Call     | `LLM`          | `chat`                                      | 언어 모델 API에 대한 단일 LLM Call입니다.                         | [Python](/ko/weave/reference/python-sdk#class-llm) <br /> [TypeScript](/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/llm)                   |
 | 도구 Call      | `Tool`         | `execute_tool`                              | LLM 응답으로 트리거되는 단일 도구 Call입니다.                         | [Python](/ko/weave/reference/python-sdk#class-tool) <br /> [TypeScript](/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/tool)                 |
@@ -108,7 +108,7 @@ flowchart TB
 대화는 상위 span이 아니라 공통 `conversation_id` 속성을 기준으로 턴을 그룹화하므로, 각 턴이 자체 OTel 트레이스를 시작합니다. 이 설계는 분산 트레이싱과 병렬 실행을 지원합니다. 클라이언트는 서버 측 집계 없이 span을 OTel collector로 직접 전송합니다.
 
 <Tip>
-  Claude Agent SDK 또는 Codex와 같은 SDK나 하니스와 Weave를 통합하려면 [Trace agent integrations](/ko/weave/guides/tracking/trace-agent-integrations)를 참조하세요. Weave는 빠르게 통합할 수 있도록 여러 에이전트 구축 SDK와 에이전트 하니스에 자동 patch를 적용합니다.
+  Claude Agent SDK 또는 Codex와 같은 SDK나 하니스와 Weave를 통합하려면 [에이전트 인테그레이션 선택하기](/ko/weave/agent-integration-quickstart)를 참조하세요. Weave는 빠르게 통합할 수 있도록 여러 에이전트 구축 SDK와 에이전트 하니스에 자동 patch를 적용합니다.
 </Tip>
 
 <div id="agent-tracing-apis">
diff --git a/ko/weave/quickstart.mdx b/ko/weave/quickstart.mdx
index 0ece2eb6ca..f36fb4b8d4 100644
--- a/ko/weave/quickstart.mdx
+++ b/ko/weave/quickstart.mdx
@@ -1,5 +1,5 @@
 ---
-title: "퀵스타트: LLM 입력 및 출력 추적"
+title: "퀵스타트: 함수 계측 및 트레이싱"
 description: "LLM 애플리케이션에 트레이싱을 추가해 모델 상호작용을 디버그하고 모니터링하며 W&B Weave를 시작해 보세요."
 mode: "wide"
 keywords: ["tracing", "LLM observability", "weave.op", "OpenAI tracing", "trace quickstart"]
@@ -15,7 +15,7 @@ import WeaveQuickstartPrereqs from "/snippets/ko/_includes/weave-quickstart-prer
   <GitHubLink url="https://github.com/wandb/docs/blob/main/weave/cookbooks/source/traces-quickstart.ipynb" />
 </div>
 
-코드에 트레이싱을 추가해 Weave로 LLM call을 추적하는 방법을 알아보세요. 이 퀵스타트에서는 OpenAI로 보내는 요청을 트레이스하고 Weave UI에서 결과를 확인하는 방법을 안내합니다. Weave를 처음 사용하는 개발자가 디버깅과 모니터링을 위해 LLM 애플리케이션을 계측하려는 경우에 적합합니다.
+코드에 트레이싱을 추가해 Weave로 LLM Call을 추적하는 방법을 알아보세요. 이 퀵스타트에서는 OpenAI로 보내는 요청을 트레이스하고 Weave UI에서 결과를 확인하는 방법을 안내합니다. Weave를 처음 사용하는 개발자가 디버깅과 모니터링을 위해 LLM 애플리케이션을 계측하려는 경우에 적합합니다.&quot;
 
 <div id="what-youll-learn">
   ## 배울 내용
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk.mdx
index 0cfde3d5af..46b80f90f6 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "weave"
 description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
 ---
 
-weave
-
 <div id="table-of-contents">
   ## 목차
 </div>
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/conversation.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/conversation.mdx
index 2a40c789bc..69b5cf7212 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/conversation.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/conversation.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "Conversation"
 description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
 ---
 
-[weave](../) / Conversation
-
 Conversation은 여러 Turn을 단일 `gen_ai.conversation.id` 아래로 묶습니다. Conversation
 자체는 OTel span이 아니며, 하위 항목이 자신의 span에 conversation id를 기록합니다.
 
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/dataset.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/dataset.mdx
index 9968665c6c..55b31c824e 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/dataset.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/dataset.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "Dataset<R>"
 description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
 ---
 
-[weave](../) / Dataset
-
 간편하게 저장되고 자동으로 버전 관리되는 Dataset 객체
 
 `Example`
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/evaluation.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/evaluation.mdx
index cd42c1e9b8..b8a99fe3c1 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/evaluation.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/evaluation.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "Evaluation<R, E, M>"
 description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
 ---
 
-[weave](../) / Evaluation
-
 scorer 집합과 데이터셋을 포함하는 Evaluation을 설정합니다.
 
 `evaluation.evaluate(model)`을 호출하면 데이터셋의 각 행이 모델에 전달되며, 데이터셋의 column 이름이 `model.predict`의 argument 이름에 맞게 매핑됩니다.
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/evaluationlogger.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/evaluationlogger.mdx
index 42942b9e4a..c43d5e8210 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/evaluationlogger.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/evaluationlogger.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "EvaluationLogger"
 description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
 ---
 
-[weave](../) / EvaluationLogger
-
 EvaluationLogger를 사용하면 예측과 점수를 점진적으로 로깅할 수 있습니다.
 
 사전에 데이터셋을 준비하고 일괄 처리해야 하는 기존 Evaluation 클래스와 달리,
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/llm.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/llm.mdx
index 07dbc48c29..50e276470c 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/llm.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/llm.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "LLM"
 description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
 ---
 
-[weave](../) / LLM
-
 LLM Call입니다. `gen_ai.*` 속성이 포함된 `chat` span을 생성합니다.
 
 `weave.startLLM()`(또는 `turn.startLLM()`)로 생성하며,
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/messagesprompt.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/messagesprompt.mdx
index 2f75cd2150..cbefc0d9ae 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/messagesprompt.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/messagesprompt.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "MessagesPrompt"
 description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
 ---
 
-[weave](../) / MessagesPrompt
-
 <div id="hierarchy">
   ## 계층 구조
 </div>
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/objectref.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/objectref.mdx
index 4b47b81bb3..308e58b959 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/objectref.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/objectref.mdx
@@ -3,9 +3,7 @@ title: "ObjectRef"
 description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
 ---
 
-[weave](../) / ObjectRef
-
-저장된 Weave 객체에 대한 참조입니다.
+저장된 Weave 객체에 대한 레퍼런스입니다.
 
 일반적으로 최종 사용자는 이 클래스를 직접 다룰 필요가 없습니다.
 
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/scorelogger.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/scorelogger.mdx
index a1e4d854b2..e7ff91acfe 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/scorelogger.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/scorelogger.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "ScoreLogger"
 description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
 ---
 
-[weave](../) / ScoreLogger
-
 ScoreLogger는 단일 예측의 점수 산정을 관리합니다.
 EvaluationLogger.logPrediction()에서 반환되는 객체입니다.
 
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/stringprompt.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/stringprompt.mdx
index 148d9d7613..f1458812eb 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/stringprompt.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/stringprompt.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "StringPrompt"
 description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
 ---
 
-[weave](../) / StringPrompt
-
 <div id="hierarchy">
   ## 계층 구조
 </div>
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/subagent.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/subagent.mdx
index 00b81c30e5..1373c70212 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/subagent.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/subagent.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "SubAgent"
 description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
 ---
 
-[weave](../) / SubAgent
-
 <div id="hierarchy">
   ## 계층 구조
 </div>
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/tool.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/tool.mdx
index b93ab15cf6..dd8411e78d 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/tool.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/tool.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "Tool"
 description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
 ---
 
-[weave](../) / Tool
-
 도구 호출입니다. 도구 이름, JSON으로 인코딩된 인수, 도구 호출 ID, 결과를
 포함하는 `execute_tool` span을 생성합니다.
 
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/turn.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/turn.mdx
index 410d1d1c64..0be7ddd9c7 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/turn.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/turn.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "Turn"
 description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
 ---
 
-[weave](../) / Turn
-
 <div id="hierarchy">
   ## 계층 구조
 </div>
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveadkplugin.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveadkplugin.mdx
index 406717b959..326dd162b0 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveadkplugin.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveadkplugin.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "WeaveAdkPlugin"
 description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
 ---
 
-[weave](../) / WeaveAdkPlugin
-
 러너 호출 수, 에이전트 Runs, 모델 Call, 도구
 실행을 Weave의 에이전트 파이프라인에서 GenAI-semconv OTel span으로 내보내는 ADK
 플러그인입니다.
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveclient.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveclient.mdx
index 7fc04aedbe..43d9524cb1 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveclient.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveclient.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "WeaveClient"
 description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
 ---
 
-[weave](../) / WeaveClient
-
 <div id="table-of-contents">
   ## 목차
 </div>
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveobject.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveobject.mdx
index 26bf2d54c6..b481a5e68e 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveobject.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/classes/weaveobject.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "WeaveObject"
 description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
 ---
 
-[weave](../) / WeaveObject
-
 <div id="hierarchy">
   ## 계층
 </div>
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/callschema.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/callschema.mdx
index 9e278121f2..7f6aa95360 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/callschema.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/callschema.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "CallSchema"
 description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
 ---
 
-[weave](../) / CallSchema
-
 CallSchema
 
 <div id="table-of-contents">
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/callsfilter.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/callsfilter.mdx
index 3e089599f9..80d2e22f6c 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/callsfilter.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/callsfilter.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "CallsFilter"
 description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
 ---
 
-[weave](../) / CallsFilter
-
 CallsFilter
 
 <div id="table-of-contents">
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/conversationinit.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/conversationinit.mdx
index d94d44c3ef..5088231c37 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/conversationinit.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/conversationinit.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "ConversationInit"
 description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
 ---
 
-[weave](../) / ConversationInit
-
 <div id="table-of-contents">
   ## 목차
 </div>
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentsoptions.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentsoptions.mdx
index b48fd1fcd6..eb714b0694 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentsoptions.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentsoptions.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "GetAgentsOptions"
 description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
 ---
 
-[weave](../) / GetAgentsOptions
-
 [WeaveClient.getAgents](../classes/weaveclient#getagents)의 옵션입니다.
 
 <div id="table-of-contents">
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentspansoptions.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentspansoptions.mdx
index 25f644c258..ecbcdcd321 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentspansoptions.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentspansoptions.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "GetAgentSpansOptions"
 description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
 ---
 
-[weave](../) / GetAgentSpansOptions
-
 [WeaveClient.getAgentSpans](../classes/weaveclient#getagentspans)의 옵션입니다.
 
 <div id="table-of-contents">
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentturnoptions.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentturnoptions.mdx
index eebc23d521..149fad5eb4 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentturnoptions.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentturnoptions.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "GetAgentTurnOptions"
 description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
 ---
 
-[weave](../) / GetAgentTurnOptions
-
 [WeaveClient.getAgentTurn](../classes/weaveclient#getagentturn)의 옵션입니다.
 
 <div id="table-of-contents">
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentturnsoptions.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentturnsoptions.mdx
index c7a421af78..8c370d99f9 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentturnsoptions.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentturnsoptions.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "GetAgentTurnsOptions"
 description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
 ---
 
-[weave](../) / GetAgentTurnsOptions
-
 [WeaveClient.getAgentTurns](../classes/weaveclient#getagentturns)에 대한 옵션입니다.
 
 <div id="table-of-contents">
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentversionsoptions.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentversionsoptions.mdx
index 5dd5e3c7cd..eca912732a 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentversionsoptions.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getagentversionsoptions.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "GetAgentVersionsOptions"
 description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
 ---
 
-[Weave](../) / GetAgentVersionsOptions
-
 [WeaveClient.getAgentVersions](../classes/weaveclient#getagentversions)의 옵션입니다.
 
 <div id="table-of-contents">
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getcallsoptions.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getcallsoptions.mdx
index 7fb404eddc..33c185024e 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getcallsoptions.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/getcallsoptions.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "GetCallsOptions"
 description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
 ---
 
-[weave](../) / GetCallsOptions
-
 <div id="table-of-contents">
   ## 목차
 </div>
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/httpresponse.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/httpresponse.mdx
index 0b2d428541..0fc6410cd5 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/httpresponse.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/httpresponse.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "HttpResponse<D, E>"
 description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
 ---
 
-[weave](../) / HttpResponse
-
 <div id="type-parameters">
   ## 유형 매개변수
 </div>
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/httpvalidationerror.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/httpvalidationerror.mdx
index 35aa38a626..bbd9f968f1 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/httpvalidationerror.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/httpvalidationerror.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "HTTPValidationError"
 description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
 ---
 
-[weave](../) / HTTPValidationError
-
 HTTPValidationError
 
 <div id="table-of-contents">
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/llminit.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/llminit.mdx
index 0b5057d630..be38f1364e 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/llminit.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/llminit.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "LLMInit"
 description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
 ---
 
-[weave](../) / LLMInit
-
 <div id="hierarchy">
   ## 계층 구조
 </div>
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/message.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/message.mdx
index 4535d4dee8..1aa2a1214f 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/message.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/message.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "Message"
 description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
 ---
 
-[weave](../) / Message
-
 <div id="table-of-contents">
   ## 목차
 </div>
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/query.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/query.mdx
index 421168ada1..39d0697d86 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/query.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/query.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "쿼리"
 description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
 ---
 
-[weave](../) / 쿼리
-
 쿼리
 
 <div id="table-of-contents">
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/reasoning.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/reasoning.mdx
index 4f221aee80..2ed24a6b13 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/reasoning.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/reasoning.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "추론"
 description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
 ---
 
-[weave](../) / 추론
-
 <div id="table-of-contents">
   ## 목차
 </div>
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/sortby.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/sortby.mdx
index 8cf720f043..b5532a1e40 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/sortby.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/sortby.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "SortBy"
 description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
 ---
 
-[weave](../) / SortBy
-
 SortBy
 
 <div id="table-of-contents">
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/subagentinit.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/subagentinit.mdx
index 4ea175117c..011adbaa07 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/subagentinit.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/subagentinit.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "SubAgentInit"
 description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
 ---
 
-[weave](../) / SubAgentInit
-
 <div id="hierarchy">
   ## 계층 구조
 </div>
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/toolinit.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/toolinit.mdx
index 9e9108f56c..a7a2e99339 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/toolinit.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/toolinit.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "ToolInit"
 description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
 ---
 
-[weave](../) / ToolInit
-
 <div id="hierarchy">
   ## 계층 구조
 </div>
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/turninit.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/turninit.mdx
index ca790810fe..c0d129443d 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/turninit.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/turninit.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "TurnInit"
 description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
 ---
 
-[weave](../) / TurnInit
-
 <div id="hierarchy">
   ## 계층 구조
 </div>
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/usage.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/usage.mdx
index a97dabb817..1a9198e61a 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/usage.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/usage.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "사용"
 description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
 ---
 
-[weave](../) / 사용
-
 <div id="table-of-contents">
   ## 목차
 </div>
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/weaveaudio.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/weaveaudio.mdx
index ff0d4f1e2f..3a8e0e00ba 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/weaveaudio.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/weaveaudio.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "WeaveAudio"
 description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
 ---
 
-[weave](../) / WeaveAudio
-
 <div id="hierarchy">
   ## 계층 구조
 </div>
diff --git a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/weaveimage.mdx b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/weaveimage.mdx
index 33c1be15be..59f66939ea 100644
--- a/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/weaveimage.mdx
+++ b/ko/weave/reference/typescript-sdk/interfaces/weaveimage.mdx
@@ -3,8 +3,6 @@ title: "WeaveImage"
 description: "TypeScript SDK 레퍼런스"
 ---
 
-[weave](../) / WeaveImage
-
 <div id="hierarchy">
   ## 계층 구조
 </div>
diff --git a/snippets/fr/_includes/agent-integration-paths.mdx b/snippets/fr/_includes/agent-integration-paths.mdx
index 80b8fbaedf..54febb0dc0 100644
--- a/snippets/fr/_includes/agent-integration-paths.mdx
+++ b/snippets/fr/_includes/agent-integration-paths.mdx
@@ -30,4 +30,5 @@ Les SDK Agents sont des bibliothèques permettant de créer des agents et des fl
 Si votre agent n’est pas développé avec l’un des SDK ci-dessus, ou s’il émet déjà des spans OpenTelemetry, utilisez directement le SDK Weave. Weave accepte n’importe quel span OTel et applique un traitement spécifique aux [attributs de convention sémantique GenAI](https://opentelemetry.io/docs/specs/semconv/gen-ai/gen-ai-agent-spans/) afin que les spans s’affichent dans la vue **Agents** :
 
 * [Démarrage rapide : instrumenter manuellement un agent](/fr/weave/custom-agents-quickstart) — un guide pas à pas pour un petit agent sur plusieurs tours de conversation.
-* [Tracer vos agents](/fr/weave/guides/tracking/trace-agents) — la référence complète des fonctions utilitaires pour les agents et des concepts associés.
\ No newline at end of file
+* [Tracer vos agents](/fr/weave/guides/tracking/trace-agents) — la référence complète des fonctions utilitaires pour les agents et des concepts associés.
+* [Envoyer des spans OpenTelemetry vers la vue Agents](/fr/weave/guides/tracking/trace-agents-otel) — faites pointer un pipeline OTel existant vers le point de terminaison de Weave Agents, sans SDK Weave requis.
\ No newline at end of file
diff --git a/snippets/fr/_includes/byob-reference-setup.mdx b/snippets/fr/_includes/byob-reference-setup.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..a2ae71ed0d
--- /dev/null
+++ b/snippets/fr/_includes/byob-reference-setup.mdx
@@ -0,0 +1,147 @@
+---
+title: Configuration BYOB par référence
+---
+
+Utilisez cette technique lorsque le contenu multimédia que vous souhaitez voir dans Weave se trouve déjà dans votre propre bucket :
+
+* Des images issues d&#39;un pipeline vidéo.
+* Des captures d&#39;écran d&#39;un agent de navigateur.
+* Des images qu&#39;un modèle a enregistrées dans S3.
+
+Au lieu de téléverser à nouveau ces octets dans Weave, vous journalisez l&#39;URI de l&#39;objet sous forme de `string`, et Weave affiche l&#39;image ou la vidéo directement depuis votre bucket. Seule l&#39;URI est envoyée à Weave ; les octets restent dans votre bucket. Journaliser une vidéo de 2 Go coûte autant que journaliser son chemin.
+
+Cela diffère du journal de contenus multimédias avec la [Content API](/fr/weave/guides/core-types/media#contents-api), qui lit les octets et les stocke dans Weave.
+
+<Note>
+  Il s&#39;agit d&#39;une fonctionnalité de Weave, distincte de [BYOB de la plateforme (Secure Storage Connector)](/fr/platform/hosting/data-security/secure-storage-connector), qui prend en charge le stockage des artefacts W&amp;B et des runs. Les buckets de médias de référence sont configurés pour chaque équipe et nécessitent uniquement un accès en lecture.
+</Note>
+
+<div id="how-it-works">
+  ## Comment cela fonctionne
+</div>
+
+Le rendu des médias de référence fonctionne en trois étapes :
+
+1. Vous stockez un objet multimédia dans votre bucket, par exemple `s3://[YOUR-BUCKET]/frames/000123.png`.
+2. Vous journalisez cet URI sous forme de chaîne de caractères n’importe où dans une trace : en entrée ou en sortie d’une op, ou comme résultat d’un outil d’agent. Le nom du champ n’a pas d’importance.
+3. Lorsque vous ouvrez la trace, Weave résout l’URI en une [URL présignée](/fr/platform/hosting/data-security/presigned-urls) à durée de vie limitée et l’affiche directement dans la page. L’extension du fichier détermine le mode de rendu. Les formats d’image courants (tels que `.png`, `.jpg`, `.gif`) et les formats vidéo (tels que `.mp4`, `.mov`, `.webm`) s’affichent directement dans la page. Les autres formats s’affichent sous forme de lien de téléchargement.
+
+Weave résout uniquement les URI qui pointent vers un bucket enregistré pour votre équipe. Les schémas pris en charge sont `s3://` et `gs://`.
+
+<div id="prerequisites">
+  ## Prérequis
+</div>
+
+* Cette fonctionnalité est prise en charge uniquement dans le [Cloud mutualisé de W&amp;B](/fr/platform/hosting/hosting-options/multi_tenant_cloud).
+* Un compte W&amp;B et une [clé API](https://wandb.ai/authorize).
+* Un bucket de stockage cloud que vous contrôlez (S3 ou GCS), contenant au moins un objet.
+* Des autorisations d’administrateur de l’organisation. L’ajout d’un bucket de référence nécessite les mêmes autorisations que la création d’une équipe dans l’organisation.
+
+<div id="configure-your-bucket">
+  ## Configurez votre bucket
+</div>
+
+Accordez à W&amp;B un accès en lecture au bucket et autorisez le navigateur à récupérer les objets avec CORS.
+
+Lorsque vous affichez une trace, W&amp;B génère une URL de téléchargement pré-signée de courte durée pour chaque objet référencé. Accordez au principal de l’intégration W&amp;B un accès en lecture au bucket afin que la génération de ces URL pré-signées fonctionne. Il s’agit d’un accès en lecture seule pour l’affichage intégré.
+
+<Tabs>
+  <Tab title="AWS S3">
+    1. Appliquez une stratégie de bucket qui accorde `s3:GetObject` au principal de l’intégration W&amp;B. Enregistrez le contenu suivant dans `bucket-policy.json`, en remplaçant `[YOUR-BUCKET]` par le nom de votre bucket :
+
+       ```json lines
+       {
+         "Version": "2012-10-17",
+         "Id": "WandBAccess",
+         "Statement": [{
+           "Sid": "WandbAccess",
+           "Effect": "Allow",
+           "Principal": {"AWS": "arn:aws:iam::725579432336:role/WandbIntegration"},
+           "Action": "s3:GetObject",
+           "Resource": "arn:aws:s3:::[YOUR-BUCKET]/*"
+         }]
+       }
+       ```
+
+       Appliquez-la ensuite à votre bucket :
+
+       ```bash
+       aws s3api put-bucket-policy --bucket [YOUR-BUCKET] --policy file://bucket-policy.json
+       ```
+
+    2. Appliquez une configuration CORS afin que l’application puisse récupérer les objets dans le navigateur. Enregistrez le contenu suivant dans `cors.json` :
+
+       ```json lines
+       {
+         "CORSRules": [{
+           "AllowedHeaders": ["*"],
+           "AllowedMethods": ["GET", "HEAD"],
+           "AllowedOrigins": ["https://wandb.ai"],
+           "ExposeHeaders": ["ETag"],
+           "MaxAgeSeconds": 3000
+         }]
+       }
+       ```
+
+       Appliquez-la ensuite à votre bucket :
+
+       ```bash
+       aws s3api put-bucket-cors --bucket [YOUR-BUCKET] --cors-configuration file://cors.json
+       ```
+
+    <Note>
+      Si un objet est chiffré avec une clé KMS gérée par le client, la stratégie de cette clé doit également accorder `kms:Decrypt` à `arn:aws:iam::725579432336:role/WandbIntegration`. La stratégie de bucket seule ne suffit pas.
+    </Note>
+  </Tab>
+
+  <Tab title="Google Cloud Storage">
+    1. Accordez au compte de service de l’intégration W&amp;B le rôle `roles/storage.objectViewer` sur le bucket. Remplacez `[YOUR-BUCKET]` par le nom de votre bucket :
+
+       ```bash
+       gcloud storage buckets add-iam-policy-binding gs://[YOUR-BUCKET] \
+         --member="serviceAccount:wandb-integration@wandb-production.iam.gserviceaccount.com" \
+         --role="roles/storage.objectViewer"
+       ```
+
+    2. Appliquez une configuration CORS afin que l’application puisse récupérer les objets dans le navigateur. Enregistrez le contenu suivant dans `cors.json` :
+
+       ```json lines
+       [{
+         "origin": ["https://wandb.ai"],
+         "method": ["GET", "HEAD"],
+         "responseHeader": ["ETag"],
+         "maxAgeSeconds": 3000
+       }]
+       ```
+
+       Appliquez-la ensuite à votre bucket :
+
+       ```bash
+       gcloud storage buckets update gs://[YOUR-BUCKET] --cors-file=cors.json
+       ```
+  </Tab>
+</Tabs>
+
+À ce stade, W&amp;B peut lire les objets de votre bucket, et l’interface Weave peut les récupérer dans le navigateur.
+
+<div id="register-the-reference-bucket">
+  ## Enregistrer le bucket de référence
+</div>
+
+Enregistrez le bucket dans les paramètres de l’équipe afin que Weave puisse générer des URL présignées et afficher les URI référencées.
+
+1. Accédez à la page des paramètres de l’équipe (`https://wandb.ai/[YOUR-TEAM]/settings`).
+2. Dans la section **Reference buckets**, sélectionnez **Add bucket**.
+3. Sélectionnez votre fournisseur de cloud (**AWS** ou **Google Cloud**).
+4. Pour le nom du bucket, saisissez uniquement `[YOUR-BUCKET]` — sans le préfixe `s3://` ou `gs://`.
+5. Pour la clé de l’objet, saisissez la clé d’un objet existant dans le bucket, par exemple `photos/cat.png` (la clé de l’objet uniquement, pas une URL complète). W&amp;B lit cet objet pour confirmer qu’il dispose d’un accès en lecture et que CORS est correctement configuré. Cette vérification porte uniquement sur l’accès ; une fois celle-ci effectuée, la présignature fonctionne pour n’importe quel objet du bucket.
+6. Si vous le souhaitez, sélectionnez **Test connection** pour valider la configuration sans l’enregistrer.
+7. Sélectionnez **Add bucket** pour enregistrer.
+
+<Frame>
+  ![Boîte de dialogue Add reference bucket dans les paramètres de l’équipe, avec des champs pour le fournisseur de cloud, le nom du bucket et la clé d’un objet existant, ainsi que les boutons Test connection et Add bucket.](/weave/guides/tracking/imgs/add-ref-bucket.png)
+</Frame>
+
+<Warning>
+  Tant que le bucket n’est pas enregistré, les URI référencées ne s’affichent pas. C’est l’enregistrement qui permet à Weave de présigner et d’afficher l’objet.
+</Warning>
\ No newline at end of file
diff --git a/snippets/ja/_includes/agent-integration-paths.mdx b/snippets/ja/_includes/agent-integration-paths.mdx
index 846f383f00..fb6e2a0582 100644
--- a/snippets/ja/_includes/agent-integration-paths.mdx
+++ b/snippets/ja/_includes/agent-integration-paths.mdx
@@ -30,4 +30,5 @@ title: エージェントのインテグレーション パス
 エージェントが上記いずれかのSDKで構築されていない場合、またはすでにOpenTelemetryのスパンを出力している場合は、Weave SDKを直接使用してください。Weaveは任意のOTelスパンを受け入れ、[GenAI semantic-convention attributes](https://opentelemetry.io/docs/specs/semconv/gen-ai/gen-ai-agent-spans/) を特別に処理するため、スパンが **Agents** ビューに表示されます。
 
 * [クイックスタート: エージェントを手動でインストルメントする](/ja/weave/custom-agents-quickstart) — 小規模なマルチターンエージェントのウォークスルーです。
-* [エージェントをトレースする](/ja/weave/guides/tracking/trace-agents) — エージェント用ヘルパーと関連概念の完全なリファレンスです。
\ No newline at end of file
+* [エージェントをトレースする](/ja/weave/guides/tracking/trace-agents) — エージェント用ヘルパーと関連概念の完全なリファレンスです。
+* [OpenTelemetry スパンを Agents ビューに送信する](/ja/weave/guides/tracking/trace-agents-otel) — Weave SDKを使用せずに、既存のOTelパイプラインをWeaveのagentsエンドポイントに向けます。
\ No newline at end of file
diff --git a/snippets/ja/_includes/byob-reference-setup.mdx b/snippets/ja/_includes/byob-reference-setup.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..8bfc9931fd
--- /dev/null
+++ b/snippets/ja/_includes/byob-reference-setup.mdx
@@ -0,0 +1,147 @@
+---
+title: BYOB Reference の設定
+---
+
+Weave で表示したいメディアが、すでにご自身のバケットにある場合は、この方法を使用します。
+
+* 動画パイプラインのフレーム
+* ブラウザエージェントのスクリーンショット
+* モデルが S3 に書き込んだ画像
+
+それらのバイト列を Weave に再アップロードする代わりに、オブジェクトの URI を string としてログすると、Weave はその画像や動画をご自身のバケットからインライン表示します。Weave に送信されるのは URI のみで、バイト列はバケット内に保持されます。2 GB の動画をログするコストは、そのパスをログする場合と同じです。
+
+これは [Content API](/ja/weave/guides/core-types/media#contents-api) を使ってメディアをログする方法とは異なります。Content API ではバイト列を読み取って Weave に保存します。
+
+<Note>
+  これは Weave の機能であり、W&amp;B artifact と run のストレージを支える [platform BYOB (secure storage connector)](/ja/platform/hosting/data-security/secure-storage-connector) とは別のものです。参照メディア用のバケットはチームごとに設定され、必要なのは読み取りアクセスのみです。
+</Note>
+
+<div id="how-it-works">
+  ## 仕組み
+</div>
+
+参照メディアのレンダリングは、次の 3 つの手順で行われます。
+
+1. メディアオブジェクトをバケットに保存します。たとえば `s3://[YOUR-BUCKET]/frames/000123.png` です。
+2. その URI を、トレース内の任意の場所に string 値としてログします。たとえば、Op の input または output、あるいはエージェント tool の結果です。フィールド名は問いません。
+3. トレースを開くと、Weave は URI を有効期限の短い [事前署名付き URL](/ja/platform/hosting/data-security/presigned-urls) に解決し、インラインでレンダリングします。レンダリング方法はファイル拡張子によって決まります。一般的な画像形式 (`.png`、`.jpg`、`.gif` など) や動画形式 (`.mp4`、`.mov`、`.webm` など) はインラインでレンダリングされます。その他の形式はダウンロードリンクとしてレンダリングされます。
+
+Weave が解決するのは、チームに登録されたバケットを指す URI のみです。サポートされるスキームは `s3://` と `gs://` です。
+
+<div id="prerequisites">
+  ## 前提条件
+</div>
+
+* この機能は、[W&amp;B Multi-tenant Cloud](/ja/platform/hosting/hosting-options/multi_tenant_cloud) でのみサポートされます。
+* W&amp;Bアカウントと[APIキー](https://wandb.ai/authorize)。
+* ご自身で管理しているクラウドストレージバケット (S3 または GCS) 。少なくとも 1 つのオブジェクトが含まれている必要があります。
+* 組織管理者権限。参照バケットを追加するには、組織でチームを作成する場合と同じ権限が必要です。
+
+<div id="configure-your-bucket">
+  ## バケットを設定する
+</div>
+
+W&amp;B にバケットへの読み取りアクセスを付与し、ブラウザが CORS 経由でオブジェクトを取得できるようにします。
+
+トレースを表示すると、W&amp;B は参照先の各オブジェクトに対して、有効期限の短い署名付きダウンロード URL を生成します。署名付き URL を生成できるよう、W&amp;B インテグレーションのプリンシパルにバケットへの読み取りアクセスを付与してください。これはインライン表示のための読み取り専用アクセスです。
+
+<Tabs>
+  <Tab title="AWS S3">
+    1. W&amp;B インテグレーションのプリンシパルに `s3:GetObject` を付与するバケットポリシーを適用します。`[YOUR-BUCKET]` をバケット名に置き換え、以下を `bucket-policy.json` として保存します。
+
+       ```json lines
+       {
+         "Version": "2012-10-17",
+         "Id": "WandBAccess",
+         "Statement": [{
+           "Sid": "WandbAccess",
+           "Effect": "Allow",
+           "Principal": {"AWS": "arn:aws:iam::725579432336:role/WandbIntegration"},
+           "Action": "s3:GetObject",
+           "Resource": "arn:aws:s3:::[YOUR-BUCKET]/*"
+         }]
+       }
+       ```
+
+       次に、これをバケットに適用します。
+
+       ```bash
+       aws s3api put-bucket-policy --bucket [YOUR-BUCKET] --policy file://bucket-policy.json
+       ```
+
+    2. アプリがブラウザでオブジェクトを取得できるように、CORS 設定を適用します。以下を `cors.json` として保存します。
+
+       ```json lines
+       {
+         "CORSRules": [{
+           "AllowedHeaders": ["*"],
+           "AllowedMethods": ["GET", "HEAD"],
+           "AllowedOrigins": ["https://wandb.ai"],
+           "ExposeHeaders": ["ETag"],
+           "MaxAgeSeconds": 3000
+         }]
+       }
+       ```
+
+       次に、これをバケットに適用します。
+
+       ```bash
+       aws s3api put-bucket-cors --bucket [YOUR-BUCKET] --cors-configuration file://cors.json
+       ```
+
+    <Note>
+      オブジェクトが顧客管理の KMS キーで暗号化されている場合は、そのキーポリシーでも `arn:aws:iam::725579432336:role/WandbIntegration` に `kms:Decrypt` を付与する必要があります。バケットポリシーだけでは不十分です。
+    </Note>
+  </Tab>
+
+  <Tab title="Google Cloud Storage">
+    1. バケットに対して、W&amp;B インテグレーションのサービスアカウントに `roles/storage.objectViewer` を付与します。`[YOUR-BUCKET]` をバケット名に置き換えてください。
+
+       ```bash
+       gcloud storage buckets add-iam-policy-binding gs://[YOUR-BUCKET] \
+         --member="serviceAccount:wandb-integration@wandb-production.iam.gserviceaccount.com" \
+         --role="roles/storage.objectViewer"
+       ```
+
+    2. アプリがブラウザでオブジェクトを取得できるように、CORS 設定を適用します。以下を `cors.json` として保存します。
+
+       ```json lines
+       [{
+         "origin": ["https://wandb.ai"],
+         "method": ["GET", "HEAD"],
+         "responseHeader": ["ETag"],
+         "maxAgeSeconds": 3000
+       }]
+       ```
+
+       次に、これをバケットに適用します。
+
+       ```bash
+       gcloud storage buckets update gs://[YOUR-BUCKET] --cors-file=cors.json
+       ```
+  </Tab>
+</Tabs>
+
+これで、W&amp;B はバケット内のオブジェクトを読み取ることができ、Weave UI はブラウザでそれらを取得できます。
+
+<div id="register-the-reference-bucket">
+  ## 参照バケットを登録する
+</div>
+
+Weave が参照 URI に対して事前署名付き URL を生成して表示できるように、Team settings でバケットを登録します。
+
+1. Team settings ページ (`https://wandb.ai/[YOUR-TEAM]/settings`) に移動します。
+2. **Reference buckets** セクションで、**Add bucket** を選択します。
+3. クラウドプロバイダ (**AWS** または **Google Cloud**) を選択します。
+4. バケット名には `[YOUR-BUCKET]` のみを入力します。`s3://` または `gs://` の接頭辞は含めないでください。
+5. オブジェクトキーには、バケット内の既存オブジェクトのキーを入力します。たとえば `photos/cat.png` です (完全な URL ではなく、オブジェクトキーのみ) 。W&amp;B はこの 1 つのオブジェクトを読み取って、読み取りアクセス権があること、および CORS が正しく設定されていることを確認します。ここで確認するのはアクセス権のみです。検証が完了すると、バケット内の任意のオブジェクトで事前署名が機能するようになります。
+6. 必要に応じて、**Test connection** を選択し、保存せずに設定を検証します。
+7. **Add bucket** を選択して保存します。
+
+<Frame>
+  ![Team settings の Add reference bucket ダイアログ。クラウドプロバイダ、バケット名、既存のオブジェクトキーの各フィールドに加え、Test connection ボタンと Add bucket ボタンがあります。](/weave/guides/tracking/imgs/add-ref-bucket.png)
+</Frame>
+
+<Warning>
+  バケットが登録されるまで、参照 URI は表示されません。登録すると、Weave がそのオブジェクトに対して事前署名付き URL を生成し、表示できるようになります。
+</Warning>
\ No newline at end of file
diff --git a/snippets/ko/_includes/agent-integration-paths.mdx b/snippets/ko/_includes/agent-integration-paths.mdx
index a86ca8092a..ebfe796f7b 100644
--- a/snippets/ko/_includes/agent-integration-paths.mdx
+++ b/snippets/ko/_includes/agent-integration-paths.mdx
@@ -30,4 +30,6 @@ title: 에이전트 인테그레이션 경로
 에이전트가 위의 SDK 중 하나로 빌드되지 않았거나 이미 OpenTelemetry span을 내보내는 경우에는 Weave SDK를 직접 사용하세요. Weave는 모든 OTel span을 받아들이며, span이 **Agents** 뷰에 표시되도록 [GenAI semantic-convention attributes](https://opentelemetry.io/docs/specs/semconv/gen-ai/gen-ai-agent-spans/)를 특별히 처리합니다.
 
 * [퀵스타트: 에이전트를 수동으로 계측하기](/ko/weave/custom-agents-quickstart) — 작은 멀티턴 에이전트를 따라 해 보는 워크스루입니다.
-* [에이전트 트레이스하기](/ko/weave/guides/tracking/trace-agents) — 에이전트 헬퍼와 개념에 대한 전체 레퍼런스입니다.
\ No newline at end of file
+* [에이전트 트레이스하기](/ko/weave/guides/tracking/trace-agents) — 에이전트 헬퍼와 개념에 대한 전체 레퍼런스입니다.
+
+- [OpenTelemetry span을 Agents 뷰로 보내기](/ko/weave/guides/tracking/trace-agents-otel) — Weave SDK 없이 기존 OTel 파이프라인이 Weave agents endpoint를 가리키도록 설정하세요.
\ No newline at end of file
diff --git a/snippets/ko/_includes/byob-reference-setup.mdx b/snippets/ko/_includes/byob-reference-setup.mdx
new file mode 100644
index 0000000000..297f94f254
--- /dev/null
+++ b/snippets/ko/_includes/byob-reference-setup.mdx
@@ -0,0 +1,147 @@
+---
+title: BYOB 레퍼런스 설정
+---
+
+Weave에서 보려는 미디어가 이미 자체 버킷에 있는 경우 이 방식을 사용하세요:
+
+* 비디오 파이프라인의 프레임
+* 브라우저 에이전트의 스크린샷
+* 모델이 S3에 쓴 이미지
+
+이 바이트를 Weave에 다시 업로드하는 대신, 객체의 URI를 string으로 로깅하면 Weave가 해당 버킷의 이미지나 비디오를 인라인으로 렌더링합니다. Weave로 전송되는 것은 URI뿐이며 바이트는 버킷에 그대로 남아 있습니다. 2 GB 비디오를 로깅하는 비용은 해당 경로를 로깅하는 비용과 같습니다.
+
+이 방식은 [Content API](/ko/weave/guides/core-types/media#contents-api)로 미디어를 로깅하는 것과 다릅니다. Content API는 바이트를 읽어 Weave에 저장합니다.
+
+<Note>
+  이 기능은 Weave 기능이며, W&amp;B 아티팩트 및 run 저장소를 지원하는 [platform BYOB (secure storage connector)](/ko/platform/hosting/data-security/secure-storage-connector)와는 별개입니다. 레퍼런스 미디어 버킷은 팀별로 구성되며 조회 액세스만 있으면 됩니다.
+</Note>
+
+<div id="how-it-works">
+  ## 작동 방식
+</div>
+
+레퍼런스 미디어 렌더링은 다음 세 단계로 이루어집니다:
+
+1. 버킷에 미디어 객체를 저장합니다. 예를 들어 `s3://[YOUR-BUCKET]/frames/000123.png`와 같습니다.
+2. 해당 URI를 트레이스 내 어디에서나 `string` 값으로 기록합니다. Op 입력이나 출력 또는 에이전트 도구 결과여도 됩니다. 필드 이름은 중요하지 않습니다.
+3. 트레이스를 열면 Weave가 해당 URI를 수명이 짧은 [사전 서명된 URL](/ko/platform/hosting/data-security/presigned-urls)로 해석해 인라인으로 렌더링합니다. 렌더링 방식은 파일 확장자에 따라 결정됩니다. 일반적인 이미지 형식(예: `.png`, `.jpg`, `.gif`)과 비디오 형식(예: `.mp4`, `.mov`, `.webm`)은 인라인으로 렌더링됩니다. 그 외 형식은 다운로드 링크로 렌더링됩니다.
+
+Weave는 팀에 등록된 버킷을 가리키는 URI만 해석합니다. 지원되는 스킴은 `s3://` 및 `gs://`입니다.
+
+<div id="prerequisites">
+  ## 사전 요구 사항
+</div>
+
+* 이 기능은 [W&amp;B Multi-tenant Cloud](/ko/platform/hosting/hosting-options/multi_tenant_cloud)에서만 지원됩니다.
+* W&amp;B 계정 및 [API 키](https://wandb.ai/authorize).
+* 사용자가 직접 관리하는 클라우드 저장소 버킷(S3 또는 GCS)으로, 하나 이상의 객체가 포함되어 있어야 합니다.
+* 조직 관리자 권한. 레퍼런스 버킷을 추가하려면 조직에서 팀을 생성할 때와 동일한 권한이 필요합니다.
+
+<div id="configure-your-bucket">
+  ## 버킷 설정
+</div>
+
+W&amp;B에 버킷에 대한 조회 액세스를 부여하고, 브라우저가 CORS를 통해 객체를 가져올 수 있도록 허용하세요.
+
+트레이스를 볼 때 W&amp;B는 참조된 각 객체에 대해 짧은 수명의 사전 서명된 다운로드 URL을 생성합니다. 사전 서명이 성공하도록 버킷에서 W&amp;B integration principal에 조회 액세스를 부여하세요. 이는 인라인 렌더링을 위한 읽기 전용 액세스입니다.
+
+<Tabs>
+  <Tab title="AWS S3">
+    1. W&amp;B integration principal에 `s3:GetObject`를 부여하는 버킷 정책을 적용하세요. 다음 내용을 `bucket-policy.json`으로 저장하고 `[YOUR-BUCKET]`을 버킷 이름으로 바꾸세요.
+
+       ```json lines
+       {
+         "Version": "2012-10-17",
+         "Id": "WandBAccess",
+         "Statement": [{
+           "Sid": "WandbAccess",
+           "Effect": "Allow",
+           "Principal": {"AWS": "arn:aws:iam::725579432336:role/WandbIntegration"},
+           "Action": "s3:GetObject",
+           "Resource": "arn:aws:s3:::[YOUR-BUCKET]/*"
+         }]
+       }
+       ```
+
+       그런 다음 이를 버킷에 적용하세요.
+
+       ```bash
+       aws s3api put-bucket-policy --bucket [YOUR-BUCKET] --policy file://bucket-policy.json
+       ```
+
+    2. 앱이 브라우저에서 객체를 가져올 수 있도록 CORS 설정을 적용하세요. 다음 내용을 `cors.json`으로 저장하세요.
+
+       ```json lines
+       {
+         "CORSRules": [{
+           "AllowedHeaders": ["*"],
+           "AllowedMethods": ["GET", "HEAD"],
+           "AllowedOrigins": ["https://wandb.ai"],
+           "ExposeHeaders": ["ETag"],
+           "MaxAgeSeconds": 3000
+         }]
+       }
+       ```
+
+       그런 다음 이를 버킷에 적용하세요.
+
+       ```bash
+       aws s3api put-bucket-cors --bucket [YOUR-BUCKET] --cors-configuration file://cors.json
+       ```
+
+    <Note>
+      객체가 고객 관리형 KMS 키로 암호화된 경우 해당 키 정책에서도 `arn:aws:iam::725579432336:role/WandbIntegration`에 `kms:Decrypt`를 부여해야 합니다. 버킷 정책만으로는 충분하지 않습니다.
+    </Note>
+  </Tab>
+
+  <Tab title="Google Cloud Storage">
+    1. 버킷에서 W&amp;B integration service account에 `roles/storage.objectViewer`를 부여하세요. `[YOUR-BUCKET]`을 버킷 이름으로 바꾸세요.
+
+       ```bash
+       gcloud storage buckets add-iam-policy-binding gs://[YOUR-BUCKET] \
+         --member="serviceAccount:wandb-integration@wandb-production.iam.gserviceaccount.com" \
+         --role="roles/storage.objectViewer"
+       ```
+
+    2. 앱이 브라우저에서 객체를 가져올 수 있도록 CORS 설정을 적용하세요. 다음 내용을 `cors.json`으로 저장하세요.
+
+       ```json lines
+       [{
+         "origin": ["https://wandb.ai"],
+         "method": ["GET", "HEAD"],
+         "responseHeader": ["ETag"],
+         "maxAgeSeconds": 3000
+       }]
+       ```
+
+       그런 다음 이를 버킷에 적용하세요.
+
+       ```bash
+       gcloud storage buckets update gs://[YOUR-BUCKET] --cors-file=cors.json
+       ```
+  </Tab>
+</Tabs>
+
+이제 W&amp;B는 버킷에서 객체를 조회할 수 있고, Weave UI는 브라우저에서 이를 가져올 수 있습니다.
+
+<div id="register-the-reference-bucket">
+  ## 레퍼런스 버킷 등록
+</div>
+
+Weave가 참조 URI를 사전 서명하고 표시할 수 있도록 팀 settings에 버킷을 등록하세요.
+
+1. 팀 settings 페이지로 이동하세요 (`https://wandb.ai/[YOUR-TEAM]/settings`).
+2. **Reference buckets** 섹션에서 **Add bucket**을 선택하세요.
+3. 클라우드 제공업체(**AWS** 또는 **Google Cloud**)를 선택하세요.
+4. 버킷 이름에는 `[YOUR-BUCKET]`만 입력하세요. `s3://` 또는 `gs://` 접두사는 포함하지 마세요.
+5. 객체 키에는 버킷에 있는 기존 객체의 키를 입력하세요. 예를 들어 `photos/cat.png`입니다(전체 URL이 아니라 객체 키만 입력). W&amp;B는 이 객체 하나를 조회해 조회 액세스 권한이 있는지, 그리고 CORS가 올바르게 설정되어 있는지 확인합니다. 여기서는 액세스만 확인하며, 검증이 완료되면 버킷의 모든 객체에 대해 사전 서명이 작동합니다.
+6. 선택 사항으로, 저장하지 않고 설정을 검증하려면 **Test connection**을 선택하세요.
+7. 저장하려면 **Add bucket**을 선택하세요.
+
+<Frame>
+  ![팀 settings의 Add reference bucket 대화 상자입니다. 클라우드 제공업체, 버킷 이름, 기존 객체 키 필드와 Test connection 및 Add bucket 버튼이 있습니다.](/weave/guides/tracking/imgs/add-ref-bucket.png)
+</Frame>
+
+<Warning>
+  버킷이 등록되기 전에는 참조 URI가 렌더링되지 않습니다. 등록해야 Weave가 해당 객체를 사전 서명하고 표시할 수 있습니다.
+</Warning>
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