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..