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Ajustaré finamente LLM, entrenaré modelo de IA personalizado y evaluaré conjunto de datos
Construyo sistemas de IA que gestionan las operaciones de tu negocio
Construyo sistemas de AI que hacen funcionar tu negocio para que dejes de perder clientes potenciales, de repetir tareas manuales y de pagar por herramientas que se rompen en producción. Mi trabajo ab...
Nivel 2
Ha cumplido con los criterios de alto rendimiento y tiene un historial comprobado de cumplimiento de las expectativas de los clientes.
Acerca de este Servicio
Los modelos de IA genéricos dan respuestas genéricas. Un modelo ajustado finamente con tus datos habla tu idioma, sigue tu formato y cuesta una fracción de las llamadas a API constantes. Yo ajusto modelos LLM de código abierto con tus datos personalizados con evaluación completa, no con suposiciones.
Lo que entrego:
- Ajuste fino de modelos Llama, Mistral, Qwen, Gemma, Phi, DeepSeek y GPT
- LoRA y QLoRA para entrenamiento eficiente en tu tarea
- Preparación del conjunto de datos, limpieza, deduplicación, conversión de formato
- Ajuste de instrucciones, clasificación, adaptación a dominio, coincidencia de estilo
- Evaluación rigurosa: precisión, perplexidad, tasa de alucinaciones, benchmarks personalizados
- Comparación con el modelo base para que veas la mejora real
- Cuantización (GGUF, GPTQ) para despliegue más barato y rápido
- Guía de despliegue para vLLM, Ollama, Hugging Face Endpoints
- Seguimiento de experimentos con Weights and Biases o MLflow
Pila tecnológica: Python, PyTorch, Hugging Face Transformers, PEFT, TRL, LoRA, QLoRA, Unsloth, Axolotl, vLLM, Ollama, bitsandbytes.
Te diré desde el principio si el ajuste fino es incluso la mejor opción para tu caso o si la ingeniería de prompts o RAG te servirían mejor y más barato. Escopo honesto, sin sobreventas.
Envíame un mensaje con tu tarea y conjunto de datos.
Lenguaje de programación:
Python
•
keras
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Pytorch
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R
•
TensorFlow
Marcos y herramientas de modelos de IA:
TensorFlow
•
PyTorch
•
keras
Tipo de datos:
Texto
•
Imágenes
•
Multimodal
Mi porfolio
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FAQ
Traducción automática
¿Realmente necesito ajuste fino o basta con RAG?
Respuesta honesta: muchos casos de uso no requieren ajuste fino. Si quieres que el modelo conozca hechos de tus documentos, RAG suele ser mejor y más barato. El ajuste fino es adecuado cuando necesitas un formato de salida específico, un tono de dominio, una tarea de clasificación o reducir costos de inferencia a escala. Te diré cuál
¿Qué modelos puedes ajustar finamente?
Modelos de código abierto: Llama, Mistral, Qwen, Gemma, Phi, DeepSeek y otros en Hugging Face. También puedo ajustar modelos de OpenAI (GPT) mediante su API de ajuste fino. Recomendaré el mejor modelo base para tu tarea, presupuesto y objetivo de despliegue.
¿Cuánta data necesito para ajustar finamente?
Depende de la tarea. Coincidencia de estilo o formato puede funcionar con unos pocos cientos de ejemplos buenos. La adaptación a dominio o clasificación generalmente requiere entre 1,000 y 10,000+ ejemplos. La calidad importa más que la cantidad. Si no tienes suficiente data, puedo ayudarte a crear o ampliar un conjunto (disponible como extra).
¿El modelo ajustado será mejor que GPT-4?
No en inteligencia general. Un modelo pequeño ajustado gana en una tarea específica y limitada: tu formato, tu dominio, menor costo, mayor velocidad y total privacidad de datos ya que corre en tu hardware. Siempre comparo el modelo ajustado con el base y con un modelo API potente para que veas la diferencia.
¿Ofreces evaluación, no solo entrenamiento?
Sí, y esto es lo que diferencia un ajuste fino real de una suposición. La opción Standard y Premium incluyen evaluación: precisión, perplexidad, tasa de alucinaciones y comparación con el modelo base. Premium añade un benchmark personalizado basado en tus casos reales para que sepas que el modelo funciona antes de usarlo.
¿Quién paga los costos de GPU y cómputo?
El cómputo (alquiler de GPU en Colab, RunPod, Vast o en la nube) es aparte de mi tarifa, usualmente entre 5 y 50 dólares dependiendo del tamaño del modelo y conjunto de datos. Lo estimaré antes para evitar sorpresas. Para modelos pequeños, los costos son mínimos. Optimizamos el entrenamiento para mantener bajo el uso de cómputo.
¿Puedo correr el modelo ajustado yo mismo después?
Sí. Eres dueño de los pesos del modelo y del código. La versión Premium incluye una guía de despliegue para vLLM, Ollama o Hugging Face Endpoints, además de la cuantización (GGUF, GPTQ) para que funcione barato en hardware modesto. Nunca estás atado a mí para inferencia.
¿Qué necesitas de mí para empezar?
Tu conjunto de datos (o una descripción para que pueda ayudarte a construir uno), la tarea que quieres que el modelo realice y tu objetivo de despliegue (nube, local, edge). La documentación de API o ejemplos del resultado ideal ayudan mucho. Yo manejo el entrenamiento, evaluación y entrega.
