Machine Learning Platform Engineering 의 2장은 MLOps가 왜 루프여야만 하는지 다룬다.

기억하자. 모델은 조직의 최종 산출물이 아니라 수단이다.

1. 모델 만들기는 어려운 부분이 아니다

모델 아키텍처를 처음부터 연구하는 회사는 드물다. 대부분 기존 구조를 재사용하거나 공개 모델을 도메인에 적응시킨다. Hugging Face 같은 생태계가 이 과정을 더 간단하게 만들었다.

정말 어려운 것은 이제부터다.

• 모델을 어떻게 학습시킬 것인가
• 데이터는 모델까지 어떻게 도달하는가
• 모델은 다른 서비스와 어떻게 상호작용하는가
• 모델은 어디서 실행되는가
• 시간이 지나도 정확도를 어떻게 유지하는가

다섯 개 모두 모델링보다는 플랫폼의 문제다. 비즈니스 가치와 인프라 사이의 이 간극이 MLOps를 어렵게 만든다.