從理論到生產：完整的 MLOps 架構與快取優化

這個機器學習專案的成果展現了一個堅實的技術堆疊，結合了高級快取與預測智能。在系統的核心，一層語義存儲利用向量資料庫Qdrant，智能地協調市場報告與績效指標。這種方法允許按代碼篩選，且刷新周期為24小時，顯著降低處理負擔。

技術架構與資料工程

專案基於一個先進的特徵提取基礎設施。分析師使用三個主要技術指標——RSI、MACD 和 OHLCV，這些數據由Yahoo Finance的即時流提供。這些原始資料用來訓練一個LSTM模型，以產生七天的股市預測。同時，轉移學習使系統能快速適應新的市場環境，而無需完全重新訓練。

監控與服務展現

持續監控透過MLflow進行，捕捉訓練指標與預測性能。FastAPI的端點結構化了兩個核心操作：啟動訓練與生成預測。Redis與Docker則完善整體架構，分別確保高效快取與容器化，方便在分散式環境中部署與擴展。

發布範圍與未來發展

源碼將迅速加入GitHub存檔，鞏固技術社群的資源。接下來的步驟包括發布一本記錄架構的電子書，並逐步遷移至AWS雲端基礎設施，以進行生產規模的擴展。