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 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.
Saber másMLOps Programático
Escribe scripts de despliegues, políticas de re-entrenamiento y alertas de monitoreo — todo a través del SDK con puntos de integración CI/CD.
Saber másAPI de Dataset Builder
Automatiza pipelines de limpieza de datos e ingeniería de features a través de la API conversacional de Dataset Builder.
Saber másEjemplo del SDK
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
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