На проекте по прогнозированию спроса я отвечал за интеграцию ML-модели в существующую ERP-систему на базе 1С. Моя задача заключалась в создании надежного сервиса, который бы получал данные из 1С, выполнял прогноз и возвращал результат обратно для планирования закупок.

Технический стек и реализация:

• Бэкенд-сервис: Я разработал REST API на FastAPI, который инкапсулировал всю логику предобработки и инференса модели.
• Взаимодействие с 1С: Для обмена данными использовался HTTP-протокол. Я написал адаптеры, которые преобразовывали входящие JSON-данные из 1С в формат, ожидаемый моделью, и обратно.
• Пример эндпоинта:

  
  from pydantic import BaseModel
  from fastapi import FastAPI
  import pickle

app = FastAPI() model = pickle.load(open('demand_model.pkl', 'rb'))

class PredictionRequest(BaseModel): item_id: int historical_sales: list[float] promo_flags: list[int]

@app.post("/api/v1/predict") def predict(request: PredictionRequest):

Препроцессинг входных данных

features = prepare_features(request)
# Прогноз
prediction = model.predict(features)
return {"item_id": request.item_id, "predicted_demand": prediction[0]}

**Решенные сложности:**
1.  **Производительность:** При пиковых нагрузках от 1С сервис мог не справляться. Я добавил кэширование повторяющихся запросов в Redis и асинхронную обработку с помощью `async/await` в FastAPI.
2.  **Надежность:** Чтобы обеспечить отказоустойчивость, настроил мониторинг (Prometheus + Grafana) для отслеживания latency и ошибок, а также реализовал механизм graceful degradation — если модель недоступна, сервис возвращает прогноз на основе простых эвристик.
3.  **Качество:** Для контроля дрифта данных и качества прогнозов в production был внедрен пайплайн, который периодически вычислял метрики (например, MAPE) на актуальных данных и логировал их в MLflow.