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title: "버전 관리"
slug: "clovastudio-skillsetversion"
updated: 2026-08-20T09:03:13Z
published: 2026-08-20T09:03:13Z
canonical: "guide-gov.ncloud-docs.com/clovastudio-skillsetversion"
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> ## Documentation Index
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# 버전 관리

Classic/VPC 환경에서 이용 가능합니다.

스킬셋을 학습하거나 정보를 변경하면 해당 내용을 반영한 버전이 생성됩니다. 버전 관리 메뉴에서 생성된 작업 버전을 확인할 수 있습니다.

## 버전 관리 화면

버전 관리 화면은 다음과 같이 구성되어 있습니다.

![clovastudio-skillsetversion_main_ko.png](https://cdn.document360.io/f2d93c92-8957-408f-94df-b9b370f76a32/Images/Documentation/clovastudio-skillsetversion_main_ko(1).png)

| 영역 | 설명 |
| --- | --- |
| ① 정렬 | 버전 정렬 방식 선택. 최신순, 오래된순 정렬 가능 |
| ② 검색 | 버전 목록 검색. 메모 검색 가능 |
| ③ 버전 목록 | 스킬셋 버전 목록이 노출되는 영역 - **버전**: 해당 스킬셋의 버전 - **버전 타입**: 버전이 변경된 사유(스킬 생성, 스킬 편집, 스킬 삭제, 스킬셋 학습) - **메모**: 스킬 정보를 변경 및 삭제하거나 학습 시작 시 작성한 메모 - **학습 상태**: 학습 관련된 버전에 노출되는 학습 진행 상태 - **서비스 여부**: 서비스 상태 표시. 서비스 앱 신청 중일 경우 **심사 중** 라벨, 서비스 앱 승인 후 **심사 완료** 라벨 표시 - **버전 정보** - **[코드 보기]** 버튼: 스킬셋 API 호출 정보를 확인할 수 있는 버튼 - **[자세히]** 버튼: 해당 버전의 스킬 및 학습 정보를 확인할 수 있는 버튼 - **버전 생성 일시**: 버전이 생성된 일자 및 시간 - ⋮: 버전을 삭제하는 버튼 |

## 스킬셋 버전 기준

스킬셋 버전이 생성되는 기준은 다음과 같습니다.

- 스킬셋에 신규 스킬 최초 생성 시 해당 스킬셋의 'v1' 생성
- 스킬셋에 새로운 스킬 추가 시
- 스킬셋 내 등록된 스킬 삭제 시
- 기존 스킬 편집 후 저장 시
- 데이터 수집 후 스킬셋 학습 완료 시

## 버전 메모 수정

각 버전의 메모에 간단한 작업 내역이나 변경 사항을 입력해 두면 쉽고 빠르게 원하는 버전을 찾을 수 있습니다.

버전의 메모를 수정하는 방법은 다음과 같습니다.

1. 네이버 클라우드 플랫폼 콘솔에서 **Menu** > **All Services** > **AI Services** > **CLOVA Studio** 메뉴를 차례대로 클릭해 주십시오.
2. **My Product** 메뉴에서 **[CLOVA Studio 바로가기]** 버튼을 클릭해 주십시오.
3. 화면 좌측에서 **스킬 트레이너** 메뉴를 클릭해 주십시오.
4. 스킬셋을 클릭해 주십시오.
5. **[버전 관리]** 탭을 클릭해 주십시오.
6. 메모를 수정할 버전의 **[자세히]** 버튼을 클릭해 주십시오.
7. 메모를 수정한 후 **[저장]** 버튼을 클릭해 주십시오.

## 버전 삭제

버전은 300개까지 생성됩니다. 작업을 효율적으로 관리할 수 있도록 더 이상 사용하지 않거나 필요하지 않은 버전은 삭제할 수 있습니다.

버전을 삭제하는 방법은 다음과 같습니다.

1. 네이버 클라우드 플랫폼 콘솔에서 **Menu** > **All Services** > **AI Services** > **CLOVA Studio** 메뉴를 차례대로 클릭해 주십시오.
2. **My Product** 메뉴에서 **[CLOVA Studio 바로가기]** 버튼을 클릭해 주십시오.
3. 화면 좌측에서 **스킬 트레이너** 메뉴를 클릭해 주십시오.
4. 스킬셋을 클릭해 주십시오.
5. **[버전 관리]** 탭을 클릭해 주십시오.
6. 삭제할 버전의 **[⋮]** > **삭제** 메뉴를 클릭해 주십시오.

              참고

              

동일한 학습 모델로 작업한 여러 버전 중 마지막으로 남은 버전을 삭제할 경우, 해당 학습 모델이 영구 삭제됩니다.