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title: "Crear Endpoint"
url: https://docs.catalyst.zoho.com/es/tutorials/churn-prediction/create-endpoint/
description: "Churn prediction, Crea un poderoso pipeline de ML que puede usarse para predecir la deserción usando el servicio Catalyst QuickML."
last_updated: 2026-08-17T12:16:04Z
service: All Services
type: tutorial
related_links:
  - name: "Pipeline Endpoints"
    url: /es/quickml/help/pipeline-endpoints
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# Crear un endpoint

Ahora crearemos un endpoint para el modelo de predicción anterior para permitir que las aplicaciones externas interactúen con el modelo de forma fluida y obtengan predicciones.

1. Navega al componente **Endpoints** en el menú izquierdo y haz clic en `Create Endpoint`.
![endpoints](https://catalyst-docs-development.zohostratus.in/images/tutorials/churn-prediction/endpoints.webp)

2. Proporciona un nombre para el endpoint en el campo **Endpoint Name**; (lo nombraremos **Churn Prediction**), y selecciona el nombre del pipeline del modelo de los valores del menú desplegable del campo Choose Model. Luego haz clic en `Create Endpoint`.
![endpoint-name](https://catalyst-docs-development.zohostratus.in/images/tutorials/churn-prediction/endpoint-name.webp)

3. Una vez que se cree el endpoint, puedes ver la página de detalles del endpoint, como se muestra a continuación. Puedes probar el modelo proporcionando una solicitud de ejemplo en la columna Request y haciendo clic en el botón `Predict`. Esto generará el valor predicho en la columna Response.
![predict](https://catalyst-docs-development.zohostratus.in/images/tutorials/churn-prediction/predict.webp)

4. Haz clic en `Publish` y usa la URL del endpoint para integrar el modelo de ML con cualquier otra aplicación.
![publish](https://catalyst-docs-development.zohostratus.in/images/tutorials/churn-prediction/publish.webp)

> **Nota:** También puedes consultar [este documento](https://docs.catalyst.zoho.com/es/quickml/help/pipeline-endpoints/#external-oauth2-authentication) para implementar autenticación de pipeline. Esto asegura el acceso seguro a endpoints, los modelos de ML y los conjuntos de datos.