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Integración ML API-first con SDKs listos para CI/CD

Integra capacidades ML en tus aplicaciones con una API REST limpia y un SDK de Python. Automatiza el entrenamiento de modelos, los despliegues y las predicciones en tus pipelines CI/CD existentes.

Los Desafíos

Complejidad de Integración ML

Conectar modelos ML al código de aplicación requiere gestionar formatos de serialización, infraestructura de servicio y gestión de versiones.

Inconsistencia de Entornos

Los modelos entrenados en notebooks se comportan de forma diferente en producción debido a incompatibilidades de dependencias y diferencias en los pipelines de datos.

Automatización de Despliegues

Los despliegues manuales de modelos rompen los flujos de trabajo CI/CD y ralentizan las entregas de funcionalidades que dependen de predicciones ML.

Cómo Ayuda CorePlexML

API & SDK

API REST y SDK de Python

Más de 320 endpoints de API y un SDK de Python tipado te permiten entrenar, desplegar y predecir con llamadas HTTP y patrones de código familiares.

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MLOps

MLOps Programático

Escribe scripts de despliegues, políticas de re-entrenamiento y alertas de monitoreo — todo a través del SDK con puntos de integración CI/CD.

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Dataset Builder

API de Dataset Builder

Automatiza pipelines de limpieza de datos e ingeniería de features a través de la API conversacional de Dataset Builder.

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Ejemplo del SDK

example.py
from coreplexml import CorePlexMLClient

client = CorePlexMLClient(
    base_url="https://api.coreplexml.io",
    api_key="sk_your_api_key"
)

# Full CI/CD workflow in one script
project = client.projects.create(name="churn-v2")

dataset = client.datasets.upload(
    project_id=project["id"],
    file_path="data/customers.csv"
)

experiment = client.experiments.create(
    project_id=project["id"],
    dataset_version_id=dataset["dataset_version_id"],
    target_column="churned",
    max_runtime_secs=300
)

deployment = client.deployments.create(
    project_id=project["id"],
    model_id=experiment["leader_model_id"],
    strategy="canary",
    traffic_percentage=10
)

# Predict in your app
result = client.deployments.predict(
    deployment_id=deployment["id"],
    features={"tenure": 24, "monthly_charges": 79.99}
)

Impacto Esperado

320+
Endpoints de API
6
Módulos del SDK
< 1 hora
Tiempo de Integración
100%
Automatización de Despliegues

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