Как лучше построить архитектуру ML-сервиса?

Иерокопус Таманский, Текущие версии моделей базируются на Pytorch и Sklearn преимущественно. Но предполагается добавление моделей, написанных на других фреймворках

Как настроить гибкий экспорт данных по API с выбором через Session() или без него?

mayton2019, мисскликнул и опубликовал раньше времени вопрос

Как добавлять произвольные данные в extra в logging python?

Решил проблем через подключение класса JsonFormatter из модуля jsonformatter.
Такой вариант позволяет любое число произвольных объектов добавлять:

import logging
from jsonformatter import JsonFormatter

log_file_path = "./logs/log_data.log"
data_format = {"levelname": "levelname",
               "filename": "filename",
               "module": "module",
               "funcname": "funcName",
               "asctime": "asctime",
               "message": "message"}

formatter = JsonFormatter(data_format, datefmt="%Y-%m-%d %H:%M:%S", ensure_ascii=False, 
                          mix_extra=True, mix_extra_position='tail')
json_handler = logging.FileHandler(filename=log_file_path)
json_handler.setFormatter(formatter)

logger = logging.getLogger(__name__)
logger.addHandler(json_handler)
logger.setLevel(logging.INFO)

logger.info('New message', extra={"duration" : 1000, 
                                  "value1" : 56, 
                                  "value2" : 189, 
                                  "code" : 11})

Итого, на выходе получаем каждую строчку логов в таком формате:

{'levelname': 'INFO',
 'filename': '2712754776.py',
 'module': '2712754776',
 'funcname': '<cell line: 1>',
 'asctime': '2022-11-08 17:25:26',
 'message': 'New message',
 'duration': 1000,
 'value1': 56,
 'value2': 189,
 'code': 11}

Как добавлять произвольные данные в extra в logging python?

Такой вариант, как мне кажется, не очень удобен в будущем для обработки и анализа логов.
Думал, что удобно при анализе ориентироваться на строчку с сообщением, но при подстановке значений, как у тебя указано, могут возникнуть с этим сложности.

Как убрать двойные кавычки при чтении CSV файла?

Vindicar,
df_structure.to_csv(objs_tree_path)
df_structure_new = pd.read_csv(objs_tree_path)

Как добиться знания и понимания в математике?

Да, у меня есть высшее образование. Экономическое. Но мат. дисциплины в университете преподавались достаточно посредственно, поэтому знания тоже довольно поверхностные и зачастую забытые. И, честно говоря, на момент обучения не шибко интересовала математика.
Но опять же, то, что вы указали "исходить из задачи". И, как мне кажется, если исходить чисто из задачи, то в какой-то момент можно просто перестать понимать, так как особой структуры не будет, а знания будут эквивалентны списку задач и каким-то теоретическим выкладкам под них.

Почему не обновляет tensorflow до 2.7?

AVKor, так у меня проблема в том, что tf стоит 2.6.2, а требует, якобы, >= 2.7., поэтому он отказывается выполнять команду from causalimpact import CausalImpact.
А на скрине, что выше оставил, спокойно эта команда выполняется, хотя tf тоже версии 2.6.2.

Почему не обновляет tensorflow до 2.7?

Алан Гибизов, AVKor, pip обновлял, поэтому с ним всё ок, вот этот вариант кажется удачным, но, как уже написали, дело в версии Python. Но это не объясняет, почему из-под другой учётки с аналогичной версией python и tf всё запускается. Всё упирается в causalimpact

Почему не обновляет tensorflow до 2.7?

Согласен с вами, но тогда неясно, почему из-под другого окружения, где аналогичная версия Python стоит и tf глобального хранилища аналогичной версии всё работает

Почему не обновляет tensorflow до 2.7?

Алан Гибизов, юпитер ноутбук установлен не через анаконду

Почему не обновляет tensorflow до 2.7?

Так не срабатывает. Возвращает ошибку: ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow==2.7.0 (from versions: 0.12.1, 1.0.0, 1.0.1, 1.1.0, 1.2.0, 1.2.1, 1.3.0, 1.4.0, 1.4.1, 1.5.0, 1.5.1, 1.6.0, 1.7.0, 1.7.1, 1.8.0, 1.9.0, 1.10.0, 1.10.1, 1.11.0, 1.12.0, 1.12.2, 1.12.3, 1.13.1, 1.13.2, 1.14.0, 1.15.0, 1.15.2, 1.15.3, 1.15.4, 1.15.5, 2.0.0, 2.0.1, 2.0.2, 2.0.3, 2.0.4, 2.1.0, 2.1.1, 2.1.2, 2.1.3, 2.1.4, 2.2.0rc0, 2.2.0rc1, 2.2.0rc2, 2.2.0rc3, 2.2.0rc4, 2.2.0, 2.2.1, 2.2.2, 2.2.3, 2.3.0rc0, 2.3.0rc1, 2.3.0rc2, 2.3.0, 2.3.1, 2.3.2, 2.3.3, 2.3.4, 2.4.0rc0, 2.4.0rc1, 2.4.0rc2, 2.4.0rc3, 2.4.0rc4, 2.4.0, 2.4.1, 2.4.2, 2.4.3, 2.4.4, 2.5.0rc0, 2.5.0rc1, 2.5.0rc2, 2.5.0rc3, 2.5.0, 2.5.1, 2.5.2, 2.6.0rc0, 2.6.0rc1, 2.6.0rc2, 2.6.0, 2.6.1, 2.6.2)
ERROR: No matching distribution found for tensorflow==2.7.0