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Ajustaré tu llm con LoRA para tareas personalizadas
Ingeniero de IA, Especialista en Automatización en Salud
Soy ingeniero de IA especializado en automatización en salud — construyo sistemas que ayudan a pequeñas prácticas independientes a reducir rechazos de reclamaciones, automatizar flujos de trabajo de f...
Acerca de este Servicio
Los LLMs genéricos dan respuestas genéricas. Si necesitas un modelo que clasifique, extraiga o formatee TUS datos de manera confiable, el ajuste fino supera a la instrucción para tareas estrechas y repetibles.
Ajusto modelos open-source de LLMs (Qwen, Llama, Gemma, Mistral) usando LoRA/QLoRA, el método eficiente en parámetros que usan los equipos cuando no es posible un reentrenamiento completo. Mi portafolio incluye un estudio de caso documentado comparando un modelo ajustado con LoRA contra una API de pago en una tarea real de clasificación, con números verificados de precisión, latencia y costo, no solo una demo.
Lo que obtienes:
- Un modelo ajustado con TUS datos para TU tarea exacta
- Un informe honesto de evaluación de precisión, no solo sensaciones
- El adaptador entrenado, listo para desplegar
- Documentación clara, sin bloqueo
Por qué trabajar conmigo:
La mayoría de los vendedores muestran una demo. Yo muestro un estudio de caso real de ingeniería: conjunto de datos, benchmarks, análisis de trade-off (precisión vs. costo vs. latencia vs. privacidad), el pensamiento que importa una vez que esto llega a producción.
Ideal para: clasificación de texto, extracción estructurada, categorización, adaptación de tono/formato. No para enseñar hechos nuevos (eso es RAG). Te diré honestamente qué encaja.
Envíame tu tarea y una muestra de datos (incluso 20-30 ejemplos) y te asesoraré gratis primero.
Lenguaje de programación:
Python
Marcos y herramientas de modelos de IA:
Tipo de datos:
Texto
Motor de IA:
Llama
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Otros
FAQ
Traducción automática
¿Qué datos debo proporcionar?
Una hoja de cálculo o archivo JSON con ejemplos de entrada y salida para tu tarea. Incluso 20-30 muestras son suficientes para que pueda evaluar la viabilidad antes de que hagas el pedido. Más ejemplos (200-2000+) generalmente significan mejor precisión.
¿Qué modelos puedes ajustar?
Modelos open-source como Qwen, Llama, Gemma y Mistral, en tamaños que encajan en la computación GPU de nivel gratuito (aproximadamente hasta 7-8B de parámetros con QLoRA). Confirmaré el tamaño correcto del modelo para tu tarea y volumen de datos antes de comenzar.
¿Esto es ajuste fino o solo ingeniería de prompts?
Ajuste fino real: entreno adaptadores LoRA/QLoRA que actualizan los pesos reales del modelo con tus datos, no solo prompts diseñados. Recibes el archivo del adaptador entrenado, no solo una plantilla de prompt.
¿Seré dueño del modelo fine-tuned?
Sí. Recibes el adaptador entrenado y todos los derechos de uso. Es tuyo para desplegar, alojar o entregar a tu equipo.
¿Puedes comparar el ajuste fino con solo usar una API?
Sí, en los paquetes Estándar y Premium comparo tu modelo ajustado con un prompt a una API alojada en la misma tarea, cubriendo precisión, latencia y costo para que puedas ver qué enfoque encaja mejor.
¿Qué pasa si mi conjunto de datos es pequeño o desordenado?
Envíame primero una muestra. Te diré honestamente si tus datos son suficientes y te ayudaré a pensar qué recopilar si no lo son, antes de que hagas un pedido.
¿Proporcionas el código de entrenamiento?
Sí, todos los paquetes incluyen el script de entrenamiento y la documentación completa, para que no dependas de mí para futuros reentrenamientos.
¿Cuánto tarda la entrega?
Básico: 5 días. Estándar: 7 días. Premium: 10 días. El tiempo de entrega depende del tamaño del conjunto de datos y de cualquier ida y vuelta en los requisitos.
