지속적 통합(CI)
지속적 통합(CI)은 변경 사항을 통합하고 자동으로 테스트하는 소프트웨어 개발의 핵심 요소입니다. CI를 통해 개발 과정에서 문제를 조기에 자주 발견하여 고품질 코드를 유지할 수 있습니다. Ultralytics는 다양한 CI 테스트를 사용하여 코드베이스의 품질과 무결성을 보장합니다.
CI 작업
Ultralytics의 CI 작업에 대한 간략한 설명입니다.
- CI: 단위 테스트 실행, 린팅 검사, 그리고 저장소에 따라 더 포괄적인 테스트를 포함하는 당사의 기본 CI 테스트입니다.
- Docker 배포: 이 테스트는 Docker를 사용하여 프로젝트의 배포를 확인하여 Dockerfile 및 관련 스크립트가 올바르게 작동하는지 확인합니다.
- 깨진 링크: 이 테스트는 코드베이스의 마크다운 또는 HTML 파일에서 깨지거나 죽은 링크를 스캔합니다.
- CodeQL: CodeQL은 코드에 대한 의미론적 분석을 수행하여 잠재적인 보안 취약점을 찾고 고품질 코드를 유지하도록 돕는 GitHub의 도구입니다.
- PyPI 게시: 이 테스트는 프로젝트가 오류 없이 PyPI에 패키징되고 게시될 수 있는지 확인합니다.
CI 결과
아래 표는 주요 저장소에 대한 CI 테스트 상태를 보여줍니다.
| 저장소 | CI | Docker 배포 | 깨진 링크 | CodeQL | PyPI 및 문서 게시 |
|---|---|---|---|---|---|
| yolov3 |  |  |  |  | |
| yolov5 |  |  |  |  | |
| ultralytics |  |  |  |  |   |
| yolo-ios-app (App Store) |  |  |  | ||
| yolo-flutter-app |  |  |  | ||
| hub |  |  | |||
| hub-sdk |  |  |  |  | |
| thop |  |  |  | ||
| actions |  |  |  | ||
| mkdocs |  |  |  | ||
| docs |  |   |  | ||
| handbook |  |  |  | ||
| stars |  |  | |||
| CLIP |  |
각 배지는 해당 저장소의 main 브랜치에서 실행된 마지막 CI 테스트의 상태를 보여줍니다. 테스트가 실패하면 배지는 "failing" 상태를 표시하고, 통과하면 "passing" 상태를 표시합니다.
테스트 실패가 발견되면 해당 저장소에 GitHub 이슈를 통해 알려주시면 큰 도움이 됩니다.
CI 테스트 성공이 모든 것이 완벽하다는 것을 의미하지는 않는다는 점을 기억하십시오. 배포 또는 변경 사항을 병합하기 전에 코드를 수동으로 검토하는 것을 항상 권장합니다.
코드 커버리지
코드 커버리지는 테스트 실행 시 코드베이스가 실행되는 비율을 나타내는 지표입니다. 이는 테스트가 코드를 얼마나 잘 실행하는지에 대한 통찰력을 제공하며, 테스트되지 않은 애플리케이션 부분을 식별하는 데 중요할 수 있습니다. 높은 코드 커버리지 비율은 종종 버그 발생 가능성이 낮다는 것을 의미합니다. 그러나 코드 커버리지가 결함이 없음을 보장하지 않는다는 점을 이해하는 것이 중요합니다. 이는 단지 테스트에 의해 실행된 코드 부분을 나타낼 뿐입니다.
codecov.io와의 통합
Ultralytics는 코드 커버리지를 측정하고 시각화하기 위한 인기 있는 온라인 플랫폼인 codecov.io와 저장소를 통합했습니다. Codecov는 자세한 통찰력, 커밋 간 커버리지 비교, 코드에 직접 표시되는 시각적 오버레이를 제공하여 어떤 라인이 커버되었는지 표시합니다.
Codecov와 통합함으로써 오류가 발생하기 쉽거나 추가 테스트가 필요한 영역에 집중하여 코드 품질을 유지하고 개선하는 것을 목표로 합니다.
커버리지 결과
ultralytics Python 패키지의 코드 커버리지 상태를 빠르게 파악할 수 있도록 ultralytics 커버리지 결과의 배지와 선버스트 차트를 포함했습니다. 이 이미지들은 테스트로 커버된 코드 비율을 보여주며 테스트 노력을 한눈에 보여주는 지표를 제공합니다. 전체 세부 정보는 Ultralytics Codecov 보고서를 방문하십시오.
| 저장소 | 코드 커버리지 |
|---|---|
| ultralytics |  |
아래 선버스트 그래픽에서 가장 안쪽 원은 전체 프로젝트이며, 중심에서 멀어질수록 폴더, 마지막으로 단일 파일이 나타납니다. 각 조각의 크기와 색상은 각각 구문 수와 커버리지를 나타냅니다.
FAQ
Ultralytics의 지속적 통합(CI)이란 무엇입니까?
Ultralytics의 지속적 통합(CI)은 고품질 표준을 보장하기 위해 코드 변경 사항을 자동으로 통합하고 테스트하는 과정을 포함합니다. 당사의 CI 설정에는 단위 테스트, 린팅 검사 및 포괄적인 테스트 실행이 포함됩니다. 또한, Docker 배포, 깨진 링크 확인, 보안 취약점 식별을 위한 CodeQL 분석, 소프트웨어 패키징 및 배포를 위한 PyPI 게시를 수행합니다.
Ultralytics는 문서와 코드에서 깨진 링크를 어떻게 확인합니까?
Ultralytics는 마크다운 및 HTML 파일 내의 깨진 링크를 확인하기 위해 특정 CI 작업을 사용합니다. 이는 데드 링크나 깨진 링크를 스캔하고 식별하여 문서의 무결성을 유지하고, 사용자가 항상 정확하고 실시간 자원에 액세스할 수 있도록 보장합니다.
Ultralytics 코드베이스에 CodeQL 분석이 중요한 이유는 무엇입니까?
CodeQL 분석은 잠재적인 보안 취약점을 찾고 고품질 표준을 유지하기 위해 의미론적 코드 분석을 수행하므로 Ultralytics에 중요합니다. CodeQL을 통해 코드의 위험을 선제적으로 식별하고 완화하여 강력하고 안전한 소프트웨어 솔루션을 제공할 수 있습니다.
Ultralytics는 배포를 위해 Docker를 어떻게 활용합니까?
Ultralytics는 전용 CI 작업을 통해 프로젝트 배포를 검증하기 위해 Docker를 사용합니다. 이 프로세스는 Dockerfile 및 관련 스크립트가 올바르게 작동하는지 확인하며, 확장 가능하고 신뢰할 수 있는 AI 솔루션에 중요한 일관되고 재현 가능한 배포 환경을 제공합니다.
Ultralytics에서 자동화된 PyPI 게시의 역할은 무엇입니까?
자동화된 PyPI 게시는 프로젝트가 오류 없이 패키징되고 게시될 수 있도록 보장합니다. 이 단계는 Ultralytics의 Python 패키지를 배포하는 데 필수적이며, 사용자가 Python Package Index (PyPI)를 통해 당사 도구를 쉽게 설치하고 사용할 수 있게 합니다.
Ultralytics는 코드 커버리지를 어떻게 측정하며 이것이 왜 중요합니까?
Ultralytics는 Codecov와 통합하여 테스트 중에 코드베이스가 얼마나 실행되는지에 대한 통찰력을 제공함으로써 코드 커버리지를 측정합니다. 높은 코드 커버리지는 잘 테스트된 코드를 나타낼 수 있으며, 버그가 발생하기 쉬운 테스트되지 않은 영역을 밝혀내는 데 도움이 됩니다. 자세한 코드 커버리지 지표는 당사의 주요 저장소에 표시된 배지나 Codecov에서 직접 확인할 수 있습니다.