⚡ Bolt: MLモデルと依存ライブラリの遅延読み込みによる高速化#24
Conversation
- joblib と numpy のトップレベルインポートを削除 - MLService クラスを導入し、モデルと依存ライブラリを必要な時のみ読み込むように変更 - アプリケーションの起動時間（累積インポート時間）を約4.37秒から約0.56秒（約87%削減）に改善 - /predict エンドポイントが呼び出されるまで重いライブラリのロードを保留 Co-authored-by: hombredennis66 <228391118+hombredennis66@users.noreply.github.com>
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⚡ Bolt: MLモデルと依存ライブラリの遅延読み込みによる高速化
💡 内容:
アプリケーションの起動時に重い機械学習ライブラリ（joblib, numpy）やモデルファイルを即座にロードするのではなく、リクエストが発生した際に初めてロードする「遅延読み込み（Lazy Loading）」を実装しました。
🎯 目的:
アプリケーションのコールドスタート時間を短縮し、開発時の再起動やスケーリング時のレスポンスを向上させます。
📊 影響:
🔬 検証方法:
python3 -X importtime -c "import main"でインポート時間を確認pytestで既存機能（予測、感情分析）が正しく動作することを確認済みPR created automatically by Jules for task 13048147406875939560 started by @hombredennis66