AI 모델 배포에서 가장 중요한 DevOps 자동화 단계는 서빙 이후 품질 모니터링 → 재학습 트리거로 이어지는 흐름이며, 이를 통해 지속적 개선과 운영 안정성을 동시에 확보할 수 있습니다.