안녕하세요. 최근 개인적으로 Federated Learning 환경을 구축 할 일이 있었는데 그 중 CI/CD 부분에 대해 포스팅을 하려고 합니다.
Federated Learning이란 하나의 글로벌 서버가 있고 여러 클라이언트(웹, 모바일 등)가 자신의 데이터를 자신의 리소스를 사용하여 학습을 진행하고 학습된 모든 클라이언트의 가중치를 종합하여 글로벌 서버의 모델을 업데이트 하는 학습방법론 입니다.

Federated Learning은 의료 헬스케어, 금융, IoT 등 데이터가 외부로 노출되면 안되는 분야에서 사용될 수 있습니다.
예를 들어 어떤 병원에서 환자 데이터 활용해 AI모델을 개발한다고 가정해 보겠습니다. 데이터는 보안상 외부로 보낼 수 없기 때문에 모델을 학습하려면 그 병원 내의 데이터로만 학습해야 하기 때문에 성능을 높이는데 한계가 있습니다. 하지만 Federated Learning을 적용한다면 다른 병원의 데이터로 학습된 모델의 가중치를 활용할 수 있기 때문에 보안을 유지한 채 조금 더 모델의 성능을 끌어올릴 수 있습니다.

이런 Federated Learning 환경에서도 코드 변경이 일어날 수 있기 때문에 CI/CD 를 통해 글로벌 서버를 지속적으로 배포할 수 있어야 합니다. Cloud 환경에서도 CI/CD를 구축할 수 있지만 저는 서버가 준비되어 있기 때문에 On-Premise에서 구축하였고 그것에 대해 공유하려고 합니다.

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