리서치 코드의 지속적 통합(CI) 튜토리얼(상편)

이 글은 AI 리서치 조직의 코드 품질 문제를 해결하기 위한 자동화된 방법론으로 지속적 통합(CI)을 소개합니다. AI 모델의 상용화가 중요해지면서 연구 코드의 품질이 소프트웨어 엔지니어링 수준으로 향상될 필요성이 대두되었습니다.

소프트웨어 엔지니어와 AI 연구원 간의 코딩 역량 차이로 인해 발생하는 문제를 해결하기 위해, 본문에서는 CI 도입의 필요성과 그 효과를 설명합니다. 특히, AI 업계에서 AI와 소프트웨어 엔지니어링 역량을 모두 갖춘 인재의 중요성을 강조하며, CI를 통해 코드 품질을 높이고 AI 모델을 Production 수준으로 끌어올리는 기반을 마련하는 방법을 제시합니다.

이 글은 CI 튜토리얼의 상편으로, CI의 기본 개념과 AI 조직에서의 적용 방안을 다룹니다.