Что делал для интеграции ML-моделей в инфраструктуру

Для интеграции ML-моделей использовал следующие подходы:

1. API-обертки (Flask/FastAPI) для инференса моделей:

from fastapi import FastAPI
import pickle

app = FastAPI()
model = pickle.load(open('model.pkl', 'rb'))

@app.post("/predict")
def predict(data: dict):
    return {"prediction": model.predict([data["features"]])[0]}

2. Docker для упаковки модели и зависимостей:

FROM python:3.9
COPY requirements.txt .
RUN pip install -r requirements.txt
COPY app.py model.pkl .
CMD ["uvicorn", "app:app", "--host", "0.0.0.0"]

3. Мониторинг через Prometheus/Grafana для трекинга метрик (latency, throughput)

4. CI/CD (GitHub Actions/Jenkins) для автоматического деплоя новых версий моделей

5. Кеширование предсказаний (Redis) для часто повторяющихся запросов

6. Логирование предсказаний и входных данных для последующего анализа