Ключевой принцип: Создавайте абстракции вокруг ML-компонентов для изоляции бизнес-логики
// Абстракция для ML-сервиса
interface MLService {
suspend fun predict(data: T): PredictionResult
fun validateModelVersion(): Boolean
}
// Внедрение через DI
class ProductRecommendationService(
private val mlService: MLService
) {
suspend fun getRecommendations(userId: String): List {
val prediction = mlService.predict(UserBehaviorData(userId))
return mapToProducts(prediction)
}
}
// Пример использования Kotlin DL
import org.jetbrains.kotlinx.dl.api.core.Sequential
import org.jetbrains.kotlinx.dl.api.core.layers.Dense
val model = Sequential.of(
Dense(units = 128, activation = "relu"),
Dense(units = 64, activation = "relu"),
Dense(units = 10, activation = "softmax")
)Рекомендуемые библиотеки:
Стратегический совет: Фокусируйтесь на создании переиспользуемых ML-компонентов, а не разовых решений. Это окупится в долгосрочной перспективе.