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title: "Ejecutar endpoint de QuickML"
url: https://docs.catalyst.zoho.com/es/sdk/nodejs/v2/quickml/execute-quickml-endpoints/
description: "Esta página describe el método para ejecutar endpoints de QuickML en tu aplicación NodeJS con un fragmento de código de ejemplo."
last_updated: 2026-03-30T08:10:30Z
service: QuickML
type: general
related_links:
  - name: "QuickML"
    url: /es/quickml/
  - name: "QuickML Pipeline Endpoints"
    url: /es/quickml/help/pipeline-endpoints/
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# Catalyst QuickML

[Catalyst QuickML](https://docs.catalyst.zoho.com/es/quickml/) es un servicio de construcción de pipelines de machine learning sin código que te permite implementar una serie de algoritmos de ML preconstruidos, operaciones y técnicas de preprocesamiento de datos, y conectar con conjuntos de datos para construir y publicar modelos de ML. Después de publicar el pipeline de datos y el pipeline de ML, puedes acceder a los modelos que creas con endpoints autenticados. 

### Execute QuickML Endpoint

El fragmento de código proporcionado a continuación te permite pasar datos de entrada a un [endpoint de QuickML](https://docs.catalyst.zoho.com/es/quickml/help/pipeline-endpoints/) publicado, y predecir el resultado basándose en el procesamiento del modelo de ML. La salida devuelve la predicción de los valores de la columna objetivo que se define al crear el pipeline de ML.

> **Note:** 

1. Necesitarás tener el pipeline de ML y el endpoint del modelo configurados y publicados en tu proyecto usando la consola de Catalyst, antes de ejecutar este código para predecir el resultado con el fragmento de código a continuación.

2. QuickML actualmente no está disponible para los usuarios de Catalyst que acceden desde los centros de datos de JP, SA o CA.

La instancia del componente `quickml` se crea como se muestra a continuación, lo cual no disparará una llamada del lado del servidor. Puedes pasar los datos de entrada al endpoint del modelo como pares clave-valor. El `endpoint_key` mencionado a continuación es el ID único del endpoint publicado para el modelo de ML configurado en tu proyecto. La clave del endpoint y los datos de entrada se pasan al método `predict()` para su ejecución.

```javascript
// datos de entrada
const input_data = {
 	// Ingresa el nombre de columna y valor según tu conjunto de datos
 	"column_name1": "value1", 
 	"column_name2": "value2",
 	"column_name3": "value3"
}
// crear una instancia de quickml
const quickml = app.quickML();
// ejecutar método de predicción
const result = await quickml.predict("{endpoint_key}",input_data); 
 // Reemplaza {endpoint_key} con la clave de endpoint copiada de la consola de Catalyst
console.log(result);
```

La sintaxis de la salida recibida se muestra a continuación:

```javascript
{
'status': 'success', 
 'result': ["results....."]
}
```