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Construiré modelos de machine learning y LLMs para tus datos
Desarrollador de IA, Desarrollador Full Stack, integraciones de IA, RAG, LLM, ML, AI Agent
Construyo sistemas de IA listos para producción y aplicaciones web escalables. Con más de 10 años liderando un equipo técnico, ayudo a las empresas a dejar atrás la fase de "chatbot" y a implementar p...
Acerca de este Servicio
Si GPT-4 no conoce tu industria, tu terminología o tus datos específicos, puede inventar cosas. La afinación fina corrige eso. Entreno y ajusto LLMs y modelos de ML en TUS datos para que piensen, respondan y clasifiquen exactamente como tu negocio requiere.
Desde análisis predictivos hasta clasificadores NLP personalizados y Llama ajustados, manejo todo el pipeline de ML: preparación de datos, entrenamiento, evaluación y despliegue.
POR QUÉ LOS CLIENTES ME ELIGEN:
Afino en TUS datos, no en plantillas genéricas
Pipeline completo: preparación de datos, entrenamiento, despliegue
Evaluación rigurosa con métricas reales antes de entregar
Posees completamente los pesos del modelo
LO QUE CONSTRUYO:
LLMs ajustados: Llama 3, Mistral, GPT (LoRA/QLoRA)
NLP personalizado: clasificación, NER, resumen
Análisis de sentimientos y pipelines de clasificación de texto
Análisis predictivo y modelos de pronóstico
Sistemas de recomendación
Visión por computadora: clasificación y detección de imágenes
Detección de anomalías para fraude y casos de uso empresarial
Pipeline de ML con reentrenamiento automatizado
ENTREGA COMPLETA DE ML
Preprocesamiento de datos y ingeniería de características
Entrenamiento del modelo en tu conjunto de datos (nube GPU)
Evaluación: precisión, F1, BLEU, ROUGE
Despliegue de API vía FastAPI o HuggingFace Spaces, monitoreo del modelo
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Qué datos necesito proporcionar para la afinación fina?
Para la afinación fina de LLM, necesitas un conjunto de datos de pares entrada-salida relevantes para tu tarea — por ejemplo, pares pregunta-respuesta, instrucciones-respuestas, o ejemplos de clasificación de texto. Recomendado mínimo: 500–1,000 ejemplos para una afinación básica, más de 5,000 para un rendimiento fuerte. Puedo ayudarte a estructurar
¿Qué es LoRA/QLoRA y por qué importa?
LoRA (Low-Rank Adaptation) y QLoRA (Quantized LoRA) son técnicas eficientes de afinación fina que adaptan un modelo preentrenado grande a tus datos usando una fracción del cómputo y costo de la afinación completa. QLoRA en particular permite ajustar modelos de 7B a 70B parámetros en GPUs de consumo o en la nube a bajo costo.
¿Qué modelo base debería elegir?
Llama 3 (8B o 70B) es la mejor opción de código abierto para la mayoría de tareas — rendimiento fuerte, pesos completamente abiertos, sin tarifas de licencia. Mistral 7B es excelente para presupuestos de cómputo más bajos. La afinación de GPT vía API de OpenAI está disponible para tareas de clasificación más simples. Recomendaré el modelo adecuado tras revisar
¿Poseo los pesos del modelo ajustado finamente?
Sí — al 100%. Entrego los pesos del modelo, scripts de entrenamiento y resultados de evaluación. El modelo es tuyo para desplegar, modificar o distribuir como prefieras.
¿Cómo evalúas si el modelo es bueno?
Antes de la entrega, realizo una evaluación rigurosa usando métricas estándar: precisión y F1 para clasificación, BLEU/ROUGE para tareas de generación, y benchmarks personalizados construidos con ejemplos retenidos de tus propios datos. Recibirás un informe completo de evaluación junto con la entrega.
¿Se puede actualizar el modelo con nuevos datos más adelante?
Sí — construyo el pipeline de entrenamiento para que puedas reentrenar o ajustar aún más el modelo a medida que crecen tus datos. La opción premium incluye configuración de reentrenamiento automatizado con monitoreo para detectar deriva del modelo.
