Что делал для интеграции ML-моделей в инфраструктуру
Python
Senior
Okko
Что делал для интеграции ML-моделей в инфраструктуру
Ответы
Для интеграции ML-моделей использовал следующие подходы:
- **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]}
```
- **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"]
```
- **Мониторинг** через Prometheus/Grafana для трекинга метрик (latency, throughput)
- **CI/CD** (GitHub Actions/Jenkins) для автоматического деплоя новых версий моделей
- **Кеширование** предсказаний (Redis) для часто повторяющихся запросов
- **Логирование** предсказаний и входных данных для последующего анализа