Доступна возможность работы с ML-моделями. Реализованы сервисы, которые отвечают за превью и синхронизацию моделей с предсказаниями ML. Данные сервисы подключаются с помощью docker-compose.ml.yml и docker-compose.ml.prod.yml. Для инстансов Системы, на которых не нужно машинное обучение, данные сервисы подключать не рекомендуется, т.к. данные контейнеры потребляют существенные ресурсы.
Для прогнозирования используются ETL-блоки: «Прогнозирование временного ряда», «Классификация/регрессия с ML-моделью», «ML-модель в ручном режиме».
Существует возможность запуска ETL-блока «Прогнозирование временного ряда» без использования ML-инфраструктуры. Также есть возможность управления дискретностью генерации будущих точек – автоматическая генерация не всегда работает, в процессе синхронизации может выйти ошибка с предложением указать требуемое значение явно.
