На прошлом месте работы я интегрировал модели машинного обучения в серверную часть через REST API. Модель обучалась отдельно, затем экспортировалась (например, в формате pickle или ONNX). На сервере создавался эндпоинт, который принимал входные данные, передавал их модели и возвращал предсказания.

Пример на Python с использованием Flask:

from flask import Flask, request, jsonify
import pickle

app = Flask(__name__)

# Загрузка модели
with open('model.pkl', 'rb') as f:
    model = pickle.load(f)

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict():
    data = request.json['data']
    prediction = model.predict([data])
    return jsonify({'prediction': prediction[0]})

if __name__ == '__main__':
    app.run()

Такой подход позволяет отделить обучение от сервиса и легко масштабировать приложение.

Расскажите, каким образом вы интегрировали модели машинного обучения в серверную часть приложения на вашем прошлом месте работы