🤖 ModelForge-API

API REST profesional para entrenamiento y predicción de modelos de Machine Learning. Diseñada bajo una arquitectura DevSecOps que separa el desarrollo privado de la exhibición pública.

🛡️ Estrategia DevSecOps

Este repositorio implementa un flujo de trabajo profesional para portafolio:

1. GitLab (Source of Truth): Laboratorio privado completo. Contiene código fuente, tests unitarios, configuraciones de infraestructura y tuberías de CI/CD.
2. Sanitización Automática: Uso del script scripts/publish_public.ps1 para filtrar componentes sensibles.
3. GitHub (Public Portfolio): Versión sanitizada para exhibición pública. No contiene tests internos, CI/CD, ni configuraciones privadas.

Flujo de Sincronización

graph LR
    A[GitLab private-lab] --> B{Sanitization}
    B --> C[GitHub public-portfolio]
    subgraph "Private Environment"
    A
    B
    end
    subgraph "Public Environment"
    C
    end

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🚀 Características

• ✅ Problemas ML: Regresión, Clasificación, Clustering.
• ✅ Algoritmos: Linear Regression, Logistic Regression, Random Forest, K-Means.
• ✅ Métricas: Accuracy, Precision, Recall, F1-Score, RMSE, R².
• ✅ Validación: Pydantic para esquemas de datos.
• ✅ Documentación: Swagger UI y ReDoc integrados.
• ✅ Persistencia: Manejo de modelos en formato serializado.

📋 Requisitos

• Python 3.12+
• pip
• Git

🛠️ Instalación

# Sincronización (Solo desde GitLab)
git clone https://gitlab.com/group-data-ia-lab/ModelForge-API.git
cd ModelForge-API

# Crear entorno virtual
python -m venv venv

En Linux / macOS

# Activar entorno virtual
source venv/bin/activate

# Instalar dependencias de producción
pip install -r requirements.txt

# Instalar dependencias de desarrollo (Testing, Auditoría, Linting)
pip install -r requirements-dev.txt

En Windows

# Activar entorno virtual
.\venv\Scripts\Activate.ps1

# Instalar dependencias de producción
pip install -r requirements.txt

# Instalar dependencias de desarrollo (Testing, Auditoría, Linting)
pip install -r requirements-dev.txt

🏃 Ejecución

# Modo Desarrollo
uvicorn src.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000

# Modo Producción
uvicorn src.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --workers 4

🏗️ Arquitectura del Repositorio

• src/: Código fuente de la aplicación (FastAPI).
• tests/: Suite de pruebas (Exclusivo en GitLab).
• docs/: Documentación técnica relevante.
• diagrams/: Diagramas de arquitectura.
• configs/: Plantillas de configuración (.env.example).
• scripts/: Automatización y sanitización.
• data/: Almacenamiento local de modelos (ignorado por Git).

🔒 Seguridad por Diseño

• Validación Estricta: Esquemas Pydantic para prevenir inyecciones.
• CI/CD Security: Análisis estático con bandit y auditoría de dependencias con safety.
• Sanitización: Eliminación de artefactos sensibles antes de la publicación pública.

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Este proyecto es parte de un ecosistema de desarrollo ético y profesional.