Инициализировать репозиторий «Дейл»

Первый коммит: модульный монолит ядра (.NET 10) и gRPC-сервисы
ai/ml/telegram, фронтенд Vue 3/Vite/Tailwind, документация (ТЗ,
инструкция пользователя, техдокументация, код-стайл), бэклог,
скрипты развёртывания и архив прототипа LeadRadar.

archive/leadradar-legacy/mlservice/server.py

@@ -0,0 +1,70 @@
+"""HTTP-API автономного ML-сервиса LeadRadar.
+
+Запуск: uvicorn server:app --host 0.0.0.0 --port 8100
+(в compose сервис `ml`, наружу порт не публикуется).
+"""
+from __future__ import annotations
+
+from fastapi import FastAPI, HTTPException
+from pydantic import BaseModel
+
+import model as m
+
+app = FastAPI(title="LeadRadar ML", version="1.0.0")
+
+
+class LearnItem(BaseModel):
+    text: str
+    label: str
+    delta: float = 1.0
+
+
+class PredictBody(BaseModel):
+    text: str
+
+
+class BatchBody(BaseModel):
+    items: list[LearnItem]
+
+
+@app.get("/health")
+def health() -> dict:
+    return {"ok": True, "service": "leadradar-ml"}
+
+
+@app.get("/status")
+def status() -> dict:
+    return m.status()
+
+
+@app.post("/learn")
+def learn(body: LearnItem) -> dict:
+    if not body.text.strip() or not body.label.strip():
+        raise HTTPException(400, "text и label обязательны")
+    m.learn(body.label, body.text, body.delta)
+    return {"ok": True}
+
+
+@app.post("/learn-batch")
+def learn_batch(body: BatchBody) -> dict:
+    m.learn_batch([it.model_dump() for it in body.items])
+    return {"ok": True, "learned": len(body.items)}
+
+
+@app.post("/predict")
+def predict(body: PredictBody) -> dict:
+    if not body.text.strip():
+        raise HTTPException(400, "text обязателен")
+    return m.predict(body.text)
+
+
+@app.post("/reset")
+def reset() -> dict:
+    m.reset()
+    return {"ok": True}
+
+
+@app.on_event("startup")
+def _startup() -> None:
+    # прогреваем соединение с БД модели
+    m.status()