728x90 github actions2 [PYTHON] CI/CD 파이프라인에 Model Unit Test와 Integration Test를 포함시키는 3가지 방법과 자동화 해결 전략 1. MLOps의 핵심: 머신러닝 테스트 자동화의 필요성전통적인 소프트웨어 개발에서 Unit Test가 코드의 논리적 결함을 잡아낸다면, 머신러닝(ML) 환경에서의 테스트는 데이터, 모델, 코드라는 세 가지 축을 모두 검증해야 합니다. 모델의 가중치가 업데이트되거나 학습 스크립트가 수정될 때마다 수동으로 성능을 점검하는 것은 비효율적일 뿐만 아니라 운영 환경에서의 리스크를 증대시킵니다. 본 가이드에서는 파이썬(Python) 환경에서 Pytest와 GitHub Actions 또는 GitLab CI를 활용하여 모델의 유효성을 검증하는 유닛 테스트(Unit Test)와 전체 시스템 흐름을 확인하는 통합 테스트(Integration Test)를 CI/CD 파이프라인에 이식하는 구체적인 해결 방법을 제시합니다.2.. 2026. 4. 29. [PYTHON] GitHub Actions 기반 파이썬 CI/CD 최적화 방법 5가지와 빌드 속도 차이 해결 현대적인 소프트웨어 개발 프로세스에서 CI/CD(지속적 통합/지속적 배포)는 선택이 아닌 필수입니다. 특히 파이썬 생태계에서는 GitHub Actions가 압도적인 편의성과 통합성 덕분에 표준 도구로 자리 잡았습니다. 하지만 무분별하게 구성된 파이프라인은 불필요한 컴퓨팅 자원을 소모하고, 개발자의 대기 시간을 늘려 생산성을 저하시킵니다. 2026년 현재, 엔터프라이즈 급 프로젝트에서 요구되는 빌드 시간 단축과 리소스 최적화를 달성하기 위한 구체적인 방법과 성능 차이를 해결하는 전략을 상세히 공유합니다.1. 파이썬 CI/CD 파이프라인의 일반적인 병목 현상대부분의 파이썬 프로젝트에서 빌드 속도가 느려지는 이유는 크게 세 가지입니다. 첫째는 의존성 설치(pip install) 과정에서 발생하는 네트워크 및 .. 2026. 3. 6. 이전 1 다음 728x90
