MLOps projesine dair son güncelleme, Qdrant vektör veritabanı kullanılarak anlamsal önbelleklemenin başarılı entegrasyonunu vurguluyor; bu, piyasa raporları ve performans verilerinin saklanmasını, hisse senedi bazlı filtreleme için 24 saatlik TTL ile geliştiriyor. Kavram kanıtı olarak tasarlanan proje, RSI, MACD ve OHLCV ile özellik mühendisliği ve günlük hisse senedi verileri için Yahoo Finance API kullanımı gibi temel bileşenleri içeriyor. Proje ayrıca 7 günlük hisse senedi tahminleri için eğitilmiş bir LSTM modeli, modelleri uyarlamak için transfer öğrenimi ve MLflow ile izlemeyi içeriyor. FastAPI uç noktaları eğitim ve tahmini kolaylaştırırken, Redis ve Docker verimli önbellekleme ve dağıtımı sağlıyor. Proje GitHub'da yayımlanacak ve bir e-kitap ile AWS'ye daha fazla dağıtım planlanıyor.