많이들 아는 사실이지만, 요즘엔 코드를 한줄도 쓰지 않고 머신러닝 모델을 학습시키고 서빙하는 것이 가능하다. 링크된 포스트에는 구글 클라우드의 AutoML을 포함한 8가지 추천 플랫폼이 리스트 돼 있다. "그래도 직접 만드는 것보다 별로겠지!"라고 생각할 수도 있는데, 오히려 이런 클라우드 기반 서비스는 안정적으로 서빙이 가능하고 추후에 유저가 많아져도 쉽게 스케일업 할 수 있다. 그리고 요즘 머신러닝에서 쓰이는 모델이 일률적인 편이라, 만일 보편적인 task (예를 들어, 이미지 분류) 라면, 웬만하면 직접 만드는 것보다 낫다고 생각한다. 여담이지만, 요즘엔 스타트업에서 웬만하면 모델학습을 위해 로컬 GPU 머신을 구비하느니, 그 비용으로 완전 클라우드에서 모든 걸 하는게 나은 것 같다. 한번 모델 학습하는데 몇만원 (또는 몇십만원) 든다고 생각하면 한번만 구비하면 되는 로컬 머신에 비해 좀 낭비하는 것 같고 비싸보이지만, 초기 및 유지비용을 제대로 고려하면 생각보다 합리적인 경우가 많다. 특히 나중에 유저가 많아져도 바로 맞춰 줄 수 있으니 너무 좋다. 요즘 클라우드가 너무 잘 돼 있다.