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Construiré, ajustaré y desplegaré llms personalizados para tu negocio
Arquitecto de soluciones de IA
Trabajo con empresas para entender sus necesidades de IA, definir la arquitectura de solución adecuada y llevar el proyecto desde el descubrimiento inicial hasta el desarrollo, optimización y desplieg...
Acerca de este Servicio
Los modelos genéricos dan respuestas genéricas. Ajustaré un LLM de código abierto con tus datos para que hable tu dominio, siga tu formato y cueste mucho menos que llamadas constantes a la API.
Por qué BluBridge: somos un equipo de investigación en IA de frontera, no un simple ejecutor de scripts. Construimos nuestro propio marco de entrenamiento (C++/CUDA), compilador de ML y pipeline de datos, todo publicado en arXiv. Somos miembros de NVIDIA Inception y socios de consultoría de AWS.
Lo que obtienes:
- Ajuste fino de Llama, Mistral, Qwen, Gemma, DeepSeek y más
- LoRA, QLoRA o ajuste completo, según tu presupuesto
- Limpieza, deduplicación y formateo de datasets
- Evaluación contra el modelo base en tu propio conjunto de prueba
- Modelos cuantizados (GGUF, AWQ) para inferencias más baratas
- Despliegue con vLLM o una API privada (Premium)
- Código fuente completo y documentación
Escala honesta: si RAG o ingeniería de prompts te sirven mejor que el ajuste fino, te lo diré antes de que gastes un dólar.
Modelos básicos y estándar cubren hasta 8B y datasets hasta 10k ejemplos.
Por favor, envíame un mensaje antes de ordenar para revisar tu tarea y datos y recomendarte el paquete adecuado. ¿Modelos más grandes o pipelines personalizados? Solicita una oferta personalizada.
Lenguaje de programación:
Python
•
C++
•
Pytorch
•
Otros
Marcos y herramientas de modelos de IA:
Tipo de datos:
Texto
Motor de IA:
GPT
•
DeepSeek
•
Bert
•
RoBERTa
•
Llama
•
PyTorch
•
Otros
FAQ
Traducción automática
¿Realmente necesito ajuste fino, o es suficiente RAG?
Si necesitas que el modelo conozca hechos de tus documentos, RAG suele ser más barato y fácil de actualizar. El ajuste fino es mejor para enseñar un estilo, formato, tarea o lenguaje de dominio. Envíame tu caso de uso y te recomendaré el mejor enfoque antes de que hagas tu pedido.
¿Qué modelos puedes ajustar?
Modelos abiertos incluyendo Llama, Mistral, Qwen, Gemma, Phi y DeepSeek, además de modelos codificadores como BERT y RoBERTa para clasificación. Modelos básicos y estándar cubren hasta 8B parámetros. Para modelos más grandes, solicita una oferta personalizada.
¿Cuánta data necesito?
Para tareas de estilo o formato, unos pocos cientos de ejemplos de alta calidad pueden funcionar. Para adaptación de dominio, unos pocos miles son mejores. La calidad importa más que la cantidad, y en los paquetes Standard y Premium limpiamos y estructuramos tus datos por ti.
¿Quién paga los costos de GPU y computación?
La computación está incluida en todos los pedidos dentro del alcance del paquete. Para modelos más grandes o entrenamientos largos, cotizamos la computación por separado en una oferta personalizada o entrenamos en tu propia cuenta en la nube.
¿Mi modelo ajustado superará a GPT-4 o ChatGPT?
En tareas específicas y estrechas, un modelo más pequeño bien ajustado puede igualar o superar a un modelo general, siendo mucho más barato y completamente privado. En conocimientos generales no será así. Estableceremos metas realistas contigo antes de comenzar el entrenamiento.
¿Cómo demuestras que el modelo realmente mejoró?
Cada paquete incluye una evaluación comparativa del modelo base y el ajustado en un conjunto de prueba reservado de tus datos, usando métricas adecuadas a tu tarea (precisión, F1, perplexidad o verificaciones personalizadas).
¿Quién es dueño del modelo y mis datos están seguros?
Tú eres dueño de los pesos ajustados y del código fuente. Tus datos solo se usan para tu proyecto y se eliminan a petición, y estamos dispuestos a trabajar bajo un NDA.
¿Puedo ejecutar el modelo yo mismo después?
Sí. Recibes los pesos del modelo (y versiones cuantizadas si están incluidas) junto con instrucciones para ejecutarlos localmente, con vLLM o Ollama, o en tu nube. El paquete Premium incluye despliegue para ti.
¿Qué necesitas de mí para empezar?
Tu dataset (o datos de muestra), una breve descripción de la tarea, ejemplos de buenas salidas y dónde planeas ejecutar el modelo. Cuanto más específico seas, mejor será el resultado.
