La actualización final del proyecto MLOps destaca la exitosa integración del almacenamiento en caché semántico utilizando Qdrant vector DB, mejorando el almacenamiento de informes de mercado y datos de rendimiento con un TTL de 24 horas para el filtrado basado en ticker. El proyecto, diseñado como una prueba de concepto, incluye componentes clave como la ingeniería de características con RSI, MACD y OHLCV, y el uso de la API de Yahoo Finance para datos diarios de acciones. El proyecto también cuenta con un modelo LSTM entrenado para predicciones de acciones a 7 días, aprendizaje por transferencia para adaptar modelos y monitoreo con MLflow. Los endpoints de FastAPI facilitan el entrenamiento y la predicción, mientras que Redis y Docker aseguran un almacenamiento en caché y despliegue eficientes. El proyecto será publicado en GitHub, con planes para un libro electrónico y un despliegue adicional en AWS.