FedTensor

1. 개요본 4단계 전략은 연합학습의 핵심 과제인 데이터 불균형(Data Heterogeneity, Non-IID) 문제를 단계적으로 해결하고, 최종적으로 개인화를 통해 각 기관에 최적화된 모델을 제공하는 로드맵입니다. 각 단계는 독립적인 과정이 아니라, 앞 단계의 결과 모델이 다음 단계의 초기 시작점이 되는 연속적인 진화 과정으로 설계되었습니다.1~2단계: 콜드 스타트(Cold Start) 문제 해결 및 데이터 프라이버시를 보장하는 베이스라인 구축.3~4단계: 기관별 데이터 분포 차이로 인한 성능 저하를 막고, 각 도메인에 특화된 모델 제공.2. 단계별 상세 실행 전략[1단계] 중앙집중 방식 학습"콜드 스타트 해결 및 초기 기준점 확보" 연합학습은 초기 모델의 성능에 따라 수렴 속도가 크게 달라집니다...

주요 오픈소스 도구들에 대한 기본 정보를 정리하여 비교할 수 있도록 하였습니다.Apache Airflow가장 널리 알려지고 강력한 생태계를 자랑하는 워크플로우 관리 도구입니다.​핵심 철학: Code-First주요 특징: Python 코드 기반: 모든 워크플로우(DAG)를 Python 코드로 정의하여 버전 관리, 테스트, 동적 파이프라인 생성이 매우 유연합니다.강력한 생태계: 거의 모든 데이터 시스템과 클라우드 서비스에 연결할 수 있는 방대한 플러그인(Provider)을 제공합니다.추천 대상: Python에 익숙한 개발자 중심 팀​제품 링크: https://airflow.apache.org/DolphinScheduler직관적인 UI를 통해 코딩 없이 워크플로우를 설계하고 관리하는 데 중점을 둔 도구입니다...

1. 개요본 문서는 연합학습(Federated Learning, FL) 환경에서 모델 학습을 구성하고, 관련 작업을 관리하며, 결과를 모니터링할 수 있는 웹 기반 UI 시스템의 구축 방안을 제안합니다. 연합학습의 복잡한 특성(분산된 클라이언트, 중앙 서버, 통신)을 추상화하고, 연구자와 관리자가 직관적인 인터페이스를 통해 FL 파이프라인을 효율적으로 운영하는 것을 목표로 합니다.2. 핵심 기능 정의2.1. 사용자 및 권한 관리인증: 로그인, 로그아웃, 사용자 등록 기능.역할 기반 접근 제어 (RBAC):Admin: 시스템 전체 관리, 사용자 초대, 정책 설정.Researcher/ML Engineer: 프로젝트 생성, 실험(학습) 구성 및 실행, 모델 관리.Data Owner/Client: (선택적) 참여..

1. 개요연합학습(FL)은 데이터가 생성되는 엣지 디바이스(클라이언트)에서 모델을 학습하고, 모델의 파라미터(또는 업데이트)만을 중앙 서버로 전송하여 집계하는 분산형 머신러닝 방식입니다. 이 방식은 데이터 프라이버시를 강력하게 보호할 수 있지만, 시스템이 분산되어 있고 데이터에 직접 접근할 수 없어 모니터링과 디버깅이 매우 까다롭습니다. 본 문서는 효과적인 연합학습 환경을 구축하고 안정적으로 운영하기 위해 필요한 모니터링 및 시각화 시스템의 구축 방안을 제시합니다.2. 연합학습 모니터링의 핵심 원칙프라이버시 우선 (Privacy-First): 모니터링 시스템은 클라이언트의 원시 데이터(raw data)에 절대 접근해서는 안 됩니다. 모든 정보는 집계된(aggregated) 통계 또는 모델 파라미터 자체에..

1. 개요1.1. 시스템 정의본 문서는 연합학습(Federated Learning, FL) 환경에서 사용되는 머신러닝 모델의 생명주기를 관리, 추적, 배포하기 위한 시스템 구축 방안을 제안합니다.1.2. 시스템의 필요성기존의 중앙화된 MLOps는 학습된 단일 모델을 서비스 엔드포인트에 배포하는 데 중점을 둡니다. 하지만 연합학습은 다음과 같은 고유한 특징을 가집니다.분산된 학습: 모델 학습이 다수의 분산된 클라이언트(Edge device, 모바일 등)에서 발생합니다.지속적인 순환: '배포 → 로컬 학습 → 업데이트 수집 → 집계 → 재배포'의 순환이 핵심 프로세스입니다.모델의 다양성: '글로벌 모델(Global Model)', '로컬 모델(Local Model)', '초기 모델' 등 다양한 버전의 모델이..

1. 서론연합학습(Federated Learning, FL)은 데이터를 중앙 서버로 이동시키지 않고, 분산된 클라이언트(기기 또는 사일로)에 존재하는 데이터를 활용하여 머신러닝 모델을 학습하는 기술입니다. 이 과정에서 중앙 서버는 학습 코드, 모델 구조, 설정 등을 클라이언트에 배포하고, 클라이언트는 로컬 학습 후 업데이트된 모델 가중치(또는 그래디언트)만을 서버로 전송합니다. 이때, 수천에서 수백만 개에 이를 수 있는 분산된 클라이언트에 학습 코드와 관련 종속성을 안정적이고, 안전하며, 효율적으로 배포하는 것이 큰 도전 과제입니다. 본 문서는 이러한 연합학습 환경의 특수성을 고려한 패키지 관리 시스템(Package Management System, PMS)의 구축 방안을 제안합니다.2. 핵심 구성 요소..

연합학습은 데이터를 중앙 서버로 전송하지 않고, 각 클라이언트(예: 모바일 기기, 병원, 공장)에서 로컬로 모델을 학습한 뒤, 학습된 모델의 일부(가중치 등)만을 중앙 서버로 보내 집계(aggregation)하는 분산형 머신러닝 방식입니다. 이러한 특성상, 연합학습의 '운영 용이성'은 기존의 중앙 집중식 MLOps(머신러닝 운영)와는 완전히 다른 차원의 복잡성을 가집니다. 운영 용이성은 단순히 "모델이 잘 돌아간다"를 넘어, "분산된 환경에서 시스템을 얼마나 안정적이고 효율적으로 유지보수할 수 있는가"의 문제입니다. 연합학습 도입 시 운영 용이성 측면에서 고려해야 할 주요 사항은 다음과 같습니다.1. 시스템 구축 및 배포 (Setup & Deployment)클라이언트 환경의 다양성: 연합학습은 수많은 이..

연합학습은 데이터를 중앙 서버로 이동시키지 않고, 데이터가 위치한 각 디바이스(또는 사일로)에서 로컬 모델을 학습시킨 후, 모델의 업데이트 값(예: 가중치, 그래디언트)만을 중앙 서버로 전송하여 글로벌 모델을 업데이트하는 분산형 머신러닝 방식입니다. 이러한 'Code-to-Data' 접근 방식은 데이터 프라이버시를 획기적으로 향상시키지만, 기존의 'Data-to-Code' 중앙 집중식 인프라와는 데이터가 아닌 학습 코드(모델)가 이동한다는 점에서 근본적으로 다릅니다. 따라서 연합학습을 성공적으로 도입하기 위해서는 기존 IT 인프라와의 호환성을 면밀히 검토하고 전략을 수립해야 합니다. 주요 고려사항은 다음과 같습니다.1. 데이터 인프라 (Data Infrastructure)데이터가 이동하지 않기 때문에, ..