요약

애플 실리콘 환경에서 복잡하고 고성능의 오디오 머신러닝 파이프라인을 네이티브로 구축할 때 개발자들이 겪는 어려움을 다루고 있습니다. 주요 문제점으로는 반복적인 기본 코드 작성, 의존성 관리의 복잡성(dependency hell), 그리고 플랫폼별 특성을 일일이 조정해야 하는 번거로움 등이 언급됩니다.

핵심 포인트

• 애플 실리콘 기반 오디오 ML 파이프라인 구축은 높은 난이도를 가집니다.
• 개발 과정에서 반복적인 기본 코드(boilerplate) 작성에 많은 시간이 소요됩니다.
• 다양한 의존성 관리 문제(dependency hell)를 해결해야 합니다.
• 플랫폼별 세부 사항을 네이티브하게 조정하는 작업이 필수적입니다.