Ajustaré finamente el LLM en tus datos, GPT, Llama
CIENTÍFICO DE DATOS
Nivel 2
Ha cumplido con los criterios de alto rendimiento y tiene un historial comprobado de cumplimiento de las expectativas de los clientes.
Con alta capacidad de respuesta
Conocido por sus respuestas excepcionalmente rápidas
Acerca de este Servicio
Por qué elegirme
- Más de 160 pedidos completados en Fiverr + 5 años en Fiverr
- Amplia experiencia en Machine Learning, Data Science, NLP, Computer Vision, Generative AI, Deep Learning y sistemas RAG
- Experiencia práctica en Forecasting de series temporales, Agentes de IA, y Desarrollo de chatbots
Ofrezco ajuste fino de modelos de IA / ajuste fino de LLM para que coincidan con tus datos, estilo y formato de salida. Ajusto y alineo modelos y entrego un paquete de entrenamiento + inferencia reproducible.
Pila de ajuste fino (no limitada a):
- LangChain (flujos de trabajo listos para integración)
- Unsloth + Imagen Docker de Unsloth
- LoRA / QLoRA
- Lamini
- LlamaFactory (LLaMA-Factory)
- Fine-tuning de Stable Diffusion (flujos de trabajo estilo LoRA/DreamBooth)
- Ejecuta y ajusta DeepSeek-R1-0528
- Entrena tu propio modelo de razonamiento
- Entrena y ejecuta Mistral 3
Métodos de alineación
- SFT, DPO, GRPO, PPO (RLHF)
- Entrenamiento consciente de cuantificación (QAT)
Entregables (según el paquete):
- Formateo/preparación del conjunto de datos
- Código de entrenamiento/notebook + configuraciones
- Adaptadores ajustados finamente/checkpoints del modelo
- Resumen de evaluación + script de inferencia
- Guía de API + configuración para producción
Si quieres resultados confiables, no solo un modelo que funcione, envíame tu objetivo y datos de muestra, y me encargaré del entrenamiento, evaluación y una entrega limpia.
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
No tengo el hardware para ejecutar un modelo grande. ¿Qué podemos hacer?
No hay problema. En el paquete Enterprise, puedo desplegar tu modelo como una API (FastAPI) en un proveedor de hosting GPU o instancia en la nube. Obtendrás un endpoint funcional + guía de configuración. Los costos de hosting/GPU los pagas directamente al proveedor (así mantienes la propiedad y control de facturación).
Ajuste fino vs RAG - ¿cuál debería elegir?
El ajuste fino mejora el comportamiento (formato, tono, estilo de razonamiento). RAG mejora la precisión del conocimiento a partir de documentos y se mantiene actualizado. Muchos proyectos funcionan mejor como híbridos (RAG + ajuste fino ligero).
¿Cómo mides la mejora?
Realizo una comparación de línea base frente a ajuste fino usando tus ejemplos de prueba (y/o verificaciones personalizadas como precisión en formato, comportamiento de rechazo y coherencia en respuestas) y comparto un resumen breve de evaluación.
¿Usarás mis claves API / cuenta en la nube?
Si se necesita hosting o entrenamiento en OpenAI, proporcionas claves/acceso según los requisitos de Fiverr.

