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Desenvolvedor

Integração ML API-first com SDKs prontos para CI/CD

Integre capacidades ML em suas aplicações com uma API REST limpa e um SDK de Python. Automatize o treinamento de modelos, os deploys e as predições nos seus pipelines CI/CD existentes.

Os Desafios

Complexidade de Integração ML

Conectar modelos ML ao código da aplicação requer gerenciar formatos de serialização, infraestrutura de serviço e gerenciamento de versões.

Inconsistência de Ambientes

Modelos treinados em notebooks se comportam de forma diferente em produção devido a incompatibilidades de dependências e diferenças nos pipelines de dados.

Automação de Deploys

Deploys manuais de modelos quebram os fluxos de trabalho CI/CD e atrasam as entregas de funcionalidades que dependem de predições ML.

Como o CorePlexML Ajuda

API & SDK

API REST e SDK de Python

Mais de 320 endpoints de API e um SDK de Python tipado permitem treinar, fazer deploy e prever com chamadas HTTP e padrões de código familiares.

Saiba mais
MLOps

MLOps Programático

Escreva scripts de deploys, políticas de retreinamento e alertas de monitoramento — tudo através do SDK com pontos de integração CI/CD.

Saiba mais
Dataset Builder

API do Dataset Builder

Automatize pipelines de limpeza de dados e engenharia de features através da API conversacional do Dataset Builder.

Saiba mais

Exemplo do 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 do SDK
< 1 hora
Tempo de Integração
100%
Automação de Deploys

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Experimente o CorePlexML gratuitamente — sem cartão de crédito. Treine seu primeiro modelo em menos de 10 minutos.

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