⚡ Bolt: LRUキャッシュによるML推論の最適化とNumPyオーバーヘッドの削減

[hombredennis66]

💡 概要:
MLServiceにおける機械学習モデルの推論パスを最適化しました。

🎯 変更の理由:
同一の入力値に対する機械学習モデルの推論は決定論的でありながら、毎回モデルを呼び出すのは計算資源の無駄でした。また、単一サンプルの推論においてはNumPy配列の生成とリシェイプが無視できないオーバーヘッドとなっていました。

🛠️ 実施した最適化:

1. インスタンス単位のLRUキャッシュ: cached_propertyを使用して、インスタンスごとに独立したlru_cacheを生成するパターンを採用しました。これにより、グローバルなメモリリークを防ぎつつ、「unhashable self」エラーを回避してメソッドの結果をキャッシュできます。
2. NumPyオーバーヘッドの削減: Scikit-learnモデルがリストのネスト（[tuple(features)]）を直接受け入れられることを利用し、NumPyのインポートと配列生成処理を排除しました。

📊 パフォーマンスへの影響:

• 同一入力に対する推論レイテンシ: 約0.23ms → 約0.0007ms (約300倍の高速化)
• サービス全体の起動時間の高速化（NumPyインポートの遅延ロード化/排除による）

🔬 検証方法:

• test_main.py による回帰テスト（全パス確認済み）
• ベンチマークスクリプトによるリピートリクエストの実行時間計測済み

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