⚡ Bolt: MLServiceの予測キャッシングとホットパスの最適化

[hombredennis66]

💡 何をしたか:

• MLService.predict にインスタンスごとの lru_cache を導入し、重複するリクエストに対する予測を高速化しました。
• 予測のホットパスにおいて、単一サンプルに対する NumPy 配列の生成とリシェイプのオーバーヘッドを削減しました。
• scikit-learn のバージョン不一致警告を解消するため、モデルを現在の環境（1.9.0）で再学習しました。

🎯 なぜしたか:

• 重複する入力に対してモデルの推論を繰り返すのは非効率であり、キャッシングによってレイテンシを大幅に削減できます。
• NumPy の操作は単一サンプルの推論においては無視できないオーバーヘッドになるため、直接リスト/タプルを渡すことで効率化しました。

📊 インパクト:

• キャッシュされたリクエストのレイテンシ：約0.3ms -> 約0.7us（マイクロ秒）に短縮。
• キャッシュなしのリクエストも、NumPy のオーバーヘッド削減により約0.3ms -> 約0.2ms に改善。
• InconsistentVersionWarning の解消による信頼性の向上。

🔬 検証方法:

• pytest による全エンドポイントの動作確認。
• ベンチマークスクリプトによるレイテンシ測定。

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