Fine-tuning y Modelos Propios
Tu conocimiento merece su propio modelo
Fine-tuning eficiente (LoRA/PEFT), destilación y despliegue on-premise: modelos más precisos en tu dominio, más baratos por consulta y que nunca sacan tus datos de casa.
Fine-tuning Eficiente (LoRA/PEFT)
Adaptamos modelos abiertos — Llama, Mistral, Granite — con tus datos usando técnicas de ajuste eficiente que no requieren granjas de GPUs. El modelo aprende tu formato, tu tono y tus reglas de negocio.
Destilación de Modelos
Entrenamos un modelo pequeño con las salidas del grande: latencia y costo por consulta drásticamente menores, con calidad comparable dentro de tu dominio. Ideal para alto volumen.
Datos de Entrenamiento y Datos Sintéticos
La mitad del éxito del fine-tuning está en los datos. Curamos tu histórico, lo limpiamos y generamos datos sintéticos de calidad para cubrir los casos raros que tu operación aún no documenta.
Despliegue On-Premise e Inferencia Optimizada
vLLM, cuantización y batching sobre OpenShift AI, o watsonx.ai con modelos Granite: el modelo corre en tu infraestructura, con costo por token bajo control.
🔗 Servicios relacionados: El Fine-tuning potencia a los Agentes de IA cuando el prompting llega a su límite, y la Evaluación de IA decide con evidencia si tu caso lo amerita. El Harness Engineering lo lleva a producción.
Proceso
Cómo Trabajamos
Escuchamos
Tu contexto y objetivos.
Diseñamos
Alcance y costos claros.
Ejecutamos
Sprints cortos, demos frecuentes.
Acompañamos
Soporte y evolución continua.
FAQ
Preguntas Frecuentes
¿Fine-tuning o RAG?
Son complementarios, no rivales. RAG le da al modelo conocimiento actualizado de tus documentos; el fine-tuning le enseña formato, tono y comportamiento. Nuestra Evaluación de IA decide con datos qué combinación conviene en tu caso.
¿Cuántos datos se necesitan?
Con técnicas modernas de ajuste eficiente, desde cientos o pocos miles de ejemplos de calidad. Te ayudamos a construir y limpiar ese conjunto, complementándolo con datos sintéticos cuando hace falta.
¿Qué costo tiene frente a usar una API?
El fine-tuning es una inversión inicial; después, el costo por consulta baja drásticamente — sobre todo con destilación y modelos pequeños servidos en tu propia infraestructura.
¿En qué infraestructura corre el modelo?
On-premise o nube privada: Ollama y vLLM sobre OpenShift AI para stacks abiertos, o watsonx.ai con modelos Granite para entornos enterprise gobernados.