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Engenheiro de ML

Gerenciamento completo do ciclo de vida do modelo com MLOps de nível produtivo

Gerencie o ciclo de vida ML completo — desde o rastreamento de experimentos e o registro de modelos até os deploys canary, o monitoramento de drift e o retreinamento automatizado — tudo em uma única plataforma.

Os Desafios

Proliferação de Experimentos

Rastrear centenas de experimentos em notebooks, scripts e membros da equipe sem um registro central leva a trabalho duplicado.

Risco no Deploy

Lançar novos modelos em produção sem testes canary adequados ou capacidades de rollback arrisca servir predições incorretas.

Obsolescência de Modelos

Modelos em produção se degradam silenciosamente à medida que as distribuições de dados mudam, e os ciclos de retreinamento manuais não conseguem acompanhar.

Como o CorePlexML Ajuda

AutoML

Rastreamento de Experimentos e Registro

Cada experimento é registrado com hiperparâmetros, métricas e linhagem de artefatos. O registro de modelos rastreia o histórico de promoção.

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MLOps

Estratégias de Deploy

Deploys direct, canary, blue-green e shadow com divisão de tráfego, testes A/B e rollback automático.

Saiba mais
MLOps

Pipelines de Retreinamento Automático

Configure retreinamento acionado por drift, baseado em calendário ou em desempenho, com promoção automática quando a validação é bem-sucedida.

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"
)

# Train and compare models
experiment = client.experiments.create(
    project_id="proj_fraud",
    dataset_version_id="dsv_txns_v3",
    target_column="is_fraud",
    max_models=50,
    max_runtime_secs=1200
)

# Canary deploy the leader
deployment = client.deployments.create(
    project_id="proj_fraud",
    model_id=experiment["leader_model_id"],
    strategy="canary",
    traffic_percentage=5
)

# Set up auto-retraining on drift
client.retraining.create_policy(
    deployment_id=deployment["id"],
    trigger="drift",
    threshold=0.05
)

Impacto Esperado

4 tipos
Estratégias de Deploy
3 modos
Gatilhos de Retreinamento
< 30 s
Tempo de Rollback
Ilimitadas
Versões de Modelos Rastreadas

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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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