Какую архитектуру применял на проекте с использованием machine learning

Применял микросервисную архитектуру для ML-проектов, что обеспечило масштабируемость и гибкость. Основные компоненты:

1. API-сервис (FastAPI/Flask) для инференса моделей
2. Обучение моделей в отдельном сервисе (Airflow/Luigi для пайплайнов)
3. Хранение моделей в S3/MLflow с версионированием
4. Мониторинг через Prometheus/Grafana

Пример FastAPI эндпоинта:

@app.post("/predict")
async def predict(data: InputSchema):
    model = load_model("s3://models/v1.2.pkl")
    preprocessed = preprocess(data)
    prediction = model.predict(preprocessed)
    return {"prediction": prediction.tolist()}

Ключевые принципы:

• Разделение обучения и инференса
• Версионирование данных и моделей
• Контейнеризация (Docker)
• Автоматическое масштабирование под нагрузку

Для сложных пайплайнов использовали Kubeflow, для простых - Airflow.