Serving y coste

servectl

Sirve un modelo por HTTP en un comando, con métricas.

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Instalación

pip install servectl

Si usas uv, también como CLI aislado:

uv tool install servectl

Qué hace

Tienes un modelo en disco y quieres probarlo tras un endpoint HTTP sin escribir una app cada vez. servectl carga el artefacto y lo sirve: un /predict tipado, un /health y métricas Prometheus listas para raspar.

En acción

Una sesión real grabada del CLI en ejecución.

Léelo como texto

name: model
n_features: 23
predict_proba: True

$ servectl info models/model.joblib
name: model
n_features: 23
predict_proba: True

Características

—Carga artefactos joblib/pickle estilo scikit-learn.
—/predict y /predict_proba con validación.
—/health y /metrics en formato Prometheus.
—Respuestas 400 limpias ante entrada inválida.

Ver el código en GitHub →

Otras herramientas

dsdiff

Diff estilo git entre dos datasets, con drift de distribución.

splitcheck

Detecta filas que se filtran entre train, validación y test.

pii-sweep

Escanea datasets en busca de PII antes de compartirlos.