Make mlops module independent of train and serving modules

Previously, MLOps orchestration was possible within a Lamber. Now with new dependencies, they are too big to fit in the lambda. The native dependencies and PyTorch explode the size of the total deployment signficantly

まず、MLOps、train、serving モジュール間の依存関係を追跡し、次に issue に記載されている Lambda パッケージサイズの問題を再現します。どのネイティブ依存関係と PyTorch が MLOps デプロイメントに取り込まれているかを特定します。MLOps オーケストレーションを、これらの不要な依存関係なしで独立してパッケージ化できれば完了です。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。