Как использовать готовую ML модель на Python (sklearn), когда вся логика реализовывается на другом языке?

Для использования готовой ML-модели на Python (sklearn), когда вся логика реализуется на другом языке, можно предпринять следующие шаги:

1. Создать обёртку. yandex.ru Она позволит обеим сторонам (модели и бизнес-логике) обмениваться данными. yandex.ru Для решения подобных задач часто используют сетевые сокеты или надстройки над протоколом HTTP. yandex.ru Например, на стороне модели создаётся сервер, а затем описывается протокол взаимодействия между сторонами. yandex.ru В самом простом случае это может быть схема «запрос — ответ» с использованием формата JSON. yandex.ru
2. Реализовать отдельный скрипт с инференсом ML-модели. yandex.ru На него можно ссылаться в основной программе. yandex.ru
3. Использовать Java Native Interface (JNI). ru.stackoverflow.com Он позволяет вызывать функции кода на C++ и наоборот. ru.stackoverflow.com Например, в C++ можно написать функцию импорта библиотеки Python. ru.stackoverflow.com

Выбор решения зависит от конкретных условий и требований проекта.