Ajustaré finamente, cuantizaré y destilaré llms y vlms

Tu modelo de IA cuesta demasiado para ejecutar, o no se comporta de manera lo suficientemente consistente. El ajuste fino, la cuantización y la destilación solucionan ambos problemas tanto en modelos de lenguaje como en modelos de visión y lenguaje. Te diré honestamente cuál de esas opciones necesita tu problema.

Lo que obtienes:

• Solo ajuste fino donde sea la herramienta adecuada; si prompting o RAG lo resuelven más barato, te lo diré primero
• Ajuste fino LoRA/QLoRA en LLMs de peso abierto (Llama, Qwen, Mistral) y VLMs (Qwen-VL, LLaVA), la mayoría de los trabajos se ejecutan en una sola GPU por unos pocos dólares en cómputo
• Cuantización (4-bit/8-bit) para reducir el costo y la latencia de inferencia con pérdida mínima de calidad
• Destilación de conocimiento para entrenar un modelo más pequeño y barato que iguale las llamadas a tu modelo de frontera costoso a escala
• Evaluación incluida: métricas específicas de la tarea, no solo pérdida de entrenamiento

Contexto: ingeniería de ML en producción, esto es un problema de optimización de costo/calidad, no una casilla para marcar.

Envíame tu configuración actual y el punto de dolor en costos, y te diré qué realmente marca la diferencia.