vulpai 1.0.3

Sistema de Validação de Modelos de IA com integração Claude API

VulpAI Python Client

Cliente Python oficial para o sistema VulpAI de validação automatizada de modelos de IA

Instalação

pip install vulpai

Para instalar com suporte a frameworks específicos:

# Scikit-learn
pip install vulpai[sklearn]

# PyTorch
pip install vulpai[pytorch]

# TensorFlow
pip install vulpai[tensorflow]

# Todos os frameworks
pip install vulpai[all]

Início Rápido

from vulpai import VulpAIClient

# Criar cliente
client = VulpAIClient(api_token="seu-token-aqui")

# Upload de modelo
artifact = client.upload_model(
    model_path="modelo.pkl",
    name="Meu Modelo",
    description="Modelo de classificação",
    tags=["producao", "v1.0"]
)

# Iniciar validação
validation_id = client.start_validation(artifact_id=artifact.id)

# Verificar resultados
result = client.get_validation_result(validation_id)
print(f"Acurácia: {result.metrics['accuracy']}")

Funcionalidades Principais

💰 Gestão de Créditos

• Consultar saldo e uso de créditos
• Estimar custos antes do upload
• Histórico detalhado de consumo

📤 Upload de Artefatos

• Suporte para modelos e datasets
• Versionamento automático
• Validação local antes do envio
• Progress tracking para arquivos grandes

✅ Validação de Modelos

• Validação automatizada com Claude API
• Múltiplos níveis: Basic, Standard, Advanced
• Métricas customizáveis
• Geração de relatórios e visualizações

=à Frameworks Suportados

• Scikit-learn (.pkl, .joblib)
• PyTorch (.pt, .pth)
• TensorFlow/Keras (.h5, .pb)
• XGBoost (.xgb)
• ONNX (.onnx)
• Formatos customizados

Exemplos

Upload com Progresso

from vulpai.utils.progress import ConsoleProgress

progress = ConsoleProgress("Enviando modelo")
artifact = client.upload_model(
    model_path="modelo_grande.pkl",
    name="Modelo Grande",
    progress_callback=progress
)

Validação Avançada

from vulpai import ValidationConfig, ValidationLevel

config = ValidationConfig(
    validation_level=ValidationLevel.ADVANCED,
    cross_validation_folds=5,
    metrics=["accuracy", "precision", "recall", "f1", "roc_auc"],
    generate_visualizations=True
)

validation_id = client.start_validation(
    artifact_id=artifact.id,
    validation_config=config
)

Versionamento de Modelos

# Criar nova versão
new_version = client.create_model_version(
    original_artifact_id=artifact.id,
    model_path="modelo_v2.pkl",
    version_notes="Melhorias de performance"
)

# Listar versões
versions = client.get_artifact_versions(artifact.id)

Configuração

Variáveis de Ambiente

export VULPAI_API_TOKEN="seu-token"
export VULPAI_BASE_URL="https://api.vulpai.com"  # Opcional

Configuração Programática

from vulpai.config import VulpAIConfig

config = VulpAIConfig(
    api_token="seu-token",
    base_url="https://api.vulpai.com",
    timeout=300,
    max_retries=3
)

client = VulpAIClient.from_config(config)

Documentação Completa

Para documentação detalhada, visite: https://docs.vulpai.com

Contribuindo

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Licença

Este projeto está licenciado sob a licença MIT - veja o arquivo LICENSE para detalhes.