La mise à jour finale du projet MLOps met en lumière l'intégration réussie du cache sémantique utilisant la base de données vectorielle Qdrant, améliorant le stockage des rapports de marché et des données de performance avec un TTL de 24 heures pour le filtrage basé sur les tickers. Le projet, conçu comme une preuve de concept, comprend des composants clés tels que l'ingénierie des caractéristiques avec RSI, MACD et OHLCV, ainsi que l'utilisation de l'API Yahoo Finance pour les données boursières quotidiennes. Le projet inclut également un modèle LSTM entraîné pour des prévisions boursières sur 7 jours, l'apprentissage par transfert pour l'adaptation des modèles, et la surveillance avec MLflow. Les points de terminaison FastAPI facilitent l'entraînement et la prédiction, tandis que Redis et Docker assurent un cache et un déploiement efficaces. Le projet sera publié sur GitHub, avec des plans pour un e-book et un déploiement ultérieur sur AWS.