ko/help/CI/

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ko/help/CI/

고품질 코드를 보장하기 위한 Ultralytics CI 작업, Docker 배포, 끊어진 링크 검사, CodeQL 분석 및 PyPI 게시에 대해 자세히 알아보세요.

https://docs.ultralytics.com/ko/help/CI/

[UltralyticsAssistant]

👋 안녕하세요, Ultralytics에 관심을 가져주셔서 감사합니다 🚀! 초보자이시라면 문서를 방문하는 것을 추천드립니다. 여기에는 Python과 CLI 사용 예제, 그리고 일반적인 질문에 대한 답이 포함되어 있습니다.

CI 및 작업에 대하여

Ultralytics CI 작업에 대한 더 많은 정보를 확인하려면 여기를 참조하세요. 고품질 유지와 자동화를 위한 다양한 체크 포인트를 확인하실 수 있습니다.

추가 정보 요청

• 만약 🐛 버그와 관련된 보고라면, 디버깅을 위해 최소 재현 가능한 예제(MRE)를 제공해 주세요.
• 만약 ❓ 사용자 정의 작업 또는 질문이라면, 데이터셋 이미지 예제, 학습 로그 등 가능한 많은 정보를 제공해 주세요. 또한 모델 학습 최적화 팁을 따르고 계신지 확인 부탁드립니다.

공동체 참여

아래 옵션 중 본인에게 맞는 방법으로 Ultralytics 공동체에 참여해 보세요:

• 실시간 채팅: Discord 🎧
• 심도 있는 논의: Discourse
• 지식 공유: Subreddit

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업그레이드

최신 ultralytics 패키지와 모든 필수 구성 요소를 설치하려면 아래 명령을 실행하세요 (Python>=3.8 환경 필요):

pip install -U ultralytics

실행 환경

YOLO는 아래와 같은 최신 환경에서 실행 가능합니다. 모든 종속성(CUDA/CUDNN, Python, PyTorch)이 사전 설치되어 있어야 합니다:

• Notebooks with free GPU:
  • 
  • 
  • 
• Google Cloud Deep Learning VM: GCP Quickstart Guide
• Amazon Deep Learning AMI: AWS Quickstart Guide
• Docker Image:
  • Docker Quickstart Guide
  • 

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상황 확인

현 CI 테스트 상태는 아래 배지를 통해 확인하실 수 있습니다:

위 배지가 녹색일 경우, 모든 Ultralytics CI 테스트가 현재 통과하였음을 의미합니다. CI 작업은 다양한 YOLO 모드들 및 작업들이 macOS, Windows, Ubuntu에서 올바르게 작동하는지 매일 24시간 단위 및 모든 커밋마다 검증합니다.

이것은 자동화된 응답이며, Ultralytics 엔지니어가 곧 해당 논의를 진행하며 도움을 드릴 예정입니다 😊