Das abschließende Update zum MLOps-Projekt hebt die erfolgreiche Integration von semantischem Caching unter Verwendung der Qdrant-Vektor-Datenbank hervor, wodurch die Speicherung von Marktberichten und Leistungsdaten mit einer 24-Stunden-TTL für tickerbasierte Filterung verbessert wird. Das Projekt, das als Machbarkeitsnachweis konzipiert wurde, umfasst wichtige Komponenten wie Feature Engineering mit RSI, MACD und OHLCV sowie die Nutzung der Yahoo Finance API für tägliche Börsendaten. Das Projekt beinhaltet außerdem ein trainiertes LSTM-Modell für 7-Tage-Aktienprognosen, Transferlernen zur Anpassung von Modellen und Monitoring mit MLflow. FastAPI-Endpunkte erleichtern das Training und die Vorhersage, während Redis und Docker für effizientes Caching und Deployment sorgen. Das Projekt wird auf GitHub veröffentlicht, mit Plänen für ein E-Book und eine weitere Bereitstellung auf AWS.