MLOps 프로젝트의 최종 업데이트는 Qdrant 벡터 DB를 사용한 시맨틱 캐싱의 성공적인 통합을 강조하며, 티커 기반 필터링을 위한 24시간 TTL을 적용하여 시장 보고서와 성능 데이터 저장을 향상시켰습니다. 개념 증명으로 설계된 이 프로젝트는 RSI, MACD, OHLCV를 활용한 특징 엔지니어링과 일일 주식 데이터를 위한 Yahoo Finance API 사용과 같은 주요 구성 요소를 포함합니다. 또한 이 프로젝트는 7일 주식 예측을 위한 훈련된 LSTM 모델, 모델 적응을 위한 전이 학습, MLflow를 통한 모니터링 기능을 갖추고 있습니다. FastAPI 엔드포인트는 훈련과 예측을 용이하게 하며, Redis와 Docker는 효율적인 캐싱과 배포를 보장합니다. 이 프로젝트는 GitHub에 공개될 예정이며, 전자책 출판과 AWS로의 추가 배포 계획도 포함되어 있습니다.