Corrección y optimización de modelo de aprendizaje

Estoy trabajando en un modelo de aprendizaje automático que predice la demanda de materiales y proyecta el stock durante los próximos tres meses. Además, determina si será necesario reabastecer algún material según las proyecciones.

Mi objetivo es transformar este código en una API, separando las siguientes funcionalidades:

Entrenamiento del modelo: Que se ejecute automáticamente cada mes, utilizando los datos más recientes de la base de datos para ajustar el modelo y reflejar las tendencias actuales.
Predicción: Que se realice bajo demanda, respondiendo a un endpoint al que el usuario pueda acceder para obtener las proyecciones de demanda y stock.
Necesito ayuda para:

Convertir este código en una API utilizando un framework como Flask o FastAPI.
Optimizar el modelo para que las predicciones sean más precisas y robustas, utilizando las mejores prácticas o mejoras en los hiperparámetros y algoritmos.
Implementar una estructura eficiente que permita separar las tareas de entrenamiento y predicción, manejando la carga computacional de manera adecuada.