モデルサービングパッケージ

学習コードと予測コードを小さなパッケージに整理します。学習関数はモデルファイルを保存し、予測関数は保存されたファイルを読み込んで新しいサンプルの予測を返します。 やること: train_and_save と load_and_predict を完成させてください。 Note: scikit-learn の LogisticRegression を使います。保存先パスは引数で受け取ります。

• •joblib で保存・ロードする。
• •予測関数は学習データを再度受け取らない。

• •モデル registry サーバー。
• •オンライン API サーバー。
• •実験追跡 UI。