Listo en 3 pasos

Sin infraestructura previa. Sin boilerplate. Un solo comando.

pip install godml — funciona en cualquier entorno Python.

Especifica dataset, modelo, governance y métricas.

godml run -f godml.yml — entrena, evalúa y registra.

Características

¿Por qué godml?

Todo lo que necesitas para ML en producción, sin elegir entre velocidad y governance.

📄

Todo el pipeline en un solo YAML: dataset, modelo, compliance, métricas. Cero boilerplate.

🔐

PCI-DSS y detección de PII automática antes del entrenamiento.

☁️

Local o en AWS. Mismo YAML, diferente provider.

📊

Métricas, artefactos y modelos registrados en MLflow sin configuración.

🔗

Supply chain verificada con Sigstore. Cada release es trazable.

🤖

Selección automática de modelo y tuning de hiperparámetros con LLM.

Providers

Cambia el provider y godml se adapta — sin reescribir código.

🏠

Entrena localmente con MLflow tracking. Ideal para desarrollo, experimentos y equipos pequeños. Corre en cualquier máquina.

☁️

Pipeline multi-step en AWS: Preprocessing → Training → Evaluation → RegisterModel. Escala a millones de filas automáticamente.

Comparativa

Diseñado para equipos que necesitan velocidad Y control.

Característica	godml	MLflow solo	SageMaker SDK	sklearn
Pipeline declarativo en YAML	✅	❌	❌	❌
Compliance PCI-DSS automático	✅	❌	❌	❌
Tracking de experimentos	✅	✅	✅	❌
Multi-cloud (local + AWS)	✅	~	☁️	❌
Registro de modelos	✅	✅	✅	❌
CLI one-command	✅	❌	❌	❌
SLSA L3 Supply chain	✅	❌	❌	❌
AI Advisor integrado	✅	❌	❌	❌

godml es gratuito, open-source y listo para producción. Un YAML es todo lo que necesitas.