Ajustaré, evaluaré y optimizaré modelos de llm o tts para tu caso de uso personalizado de IA

El prompting llega a un techo. Cuando necesitas un formato consistente, la voz de tu marca, un dominio específico, menor latencia o un modelo 10 veces más barato, el fine-tuning es la respuesta, y eso es lo que he estado haciendo desde 2021.

Me encargo de todo el proceso: diseño del conjunto de datos, entrenamiento, evaluación y despliegue, con números honestos sobre si el fine-tuning realmente supera a un mejor prompt en tu caso. A veces no lo hace, y te lo diré primero.

LO QUE HAGO

- Creación, limpieza, etiquetado y generación de datos sintéticos

- Fine-tune completo, LoRA y QLoRA en modelos abiertos

- Fine-tuning gestionado por OpenAI y Gemini

- Destilación de modelos para reducir costos de inferencia y latencia

- Modelos de clasificación, extracción, resumen y NLP de dominio

- Suites de evaluación con benchmarks reales, no solo sensaciones

- Cuantización y optimización de inferencia para un servicio económico

- Despliegue en tu nube, Hugging Face, Replicate o vLLM

- Pruebas de regresión para que la calidad no se desvíe tras las actualizaciones

MODELOS: Llama, Mistral, Qwen, Gemma, Phi, BERT, Whisper, GPT y Claude en fine-tuning

Comparte tu tarea, datos de muestra y casos de fallo actuales. Te diré honestamente si vale la pena el fine-tuning.