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Ajustaré finamente el LLM, entrenaré un modelo de IA personalizado y evaluaré un conjunto de datos
Acerca de este Servicio
Los modelos de IA genéricos dan respuestas genéricas. Un modelo ajustado finamente con tus datos habla tu dominio, sigue tu formato y cuesta una fracción de las llamadas a API constantes. Ajusto finamente los LLM de código abierto con tus datos personalizados con evaluación completa, no con suposiciones.
Lo que entrego:
- Ajuste fino de modelos Llama, Mistral, Qwen, Gemma, Phi, DeepSeek y GPT
- Fine-tuning con LoRA y QLoRA para entrenamiento eficiente en tu tarea
- Preparación de conjuntos de datos, limpieza, deduplicación, conversión de formato
- Ajuste de instrucciones, clasificación, adaptación al dominio, coincidencia de estilo
- Evaluación rigurosa: precisión, perplexidad, tasa de alucinaciones, benchmarks personalizados
- Comparación con el modelo base para que puedas ver la mejora real
- Cuantización (GGUF, GPTQ) para despliegue más barato y rápido
- Guía de despliegue para vLLM, Ollama, Hugging Face Endpoints
- Seguimiento de experimentos con Weights and Biases o MLflow
Pila tecnológica: Python, PyTorch, Hugging Face Transformers, PEFT, TRL, LoRA, QLoRA, Unsloth, vLLM, Ollama.
Te diré desde el principio si el fine-tuning es la mejor opción para tu caso o si la ingeniería de prompts o RAG te servirían mejor y más barato. Evaluación honesta, sin vender de más.
Envíame un mensaje con tu tarea y conjunto de datos
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FAQ
Traducción automática
¿Realmente necesito ajuste fino o basta con RAG?
Respuesta honesta: muchos casos de uso no necesitan fine-tuning. Si quieres que el modelo conozca hechos de tus documentos, RAG suele ser mejor y más barato. El fine-tuning es adecuado cuando necesitas un formato de salida específico, un tono de dominio, una tarea de clasificación o reducir costos de inferencia a gran escala.
¿Qué modelos puedes ajustar finamente?
Modelos de código abierto: Llama, Mistral, Qwen, Gemma, Phi, DeepSeek y otros en Hugging Face. También puedo ajustar modelos de OpenAI (GPT) mediante su API de fine-tuning. Recomendaré el mejor modelo base para tu tarea, presupuesto y objetivo de despliegue.
¿Cuánta data necesito para ajustar finamente?
Depende de la tarea. Coincidencia de estilo o formato puede funcionar con unos pocos cientos de ejemplos buenos. La adaptación a dominio o clasificación generalmente requiere entre 1,000 y 10,000+ ejemplos. La calidad importa más que la cantidad. Si no tienes suficiente data, puedo ayudarte a crear o ampliar un conjunto (disponible como extra).
¿El modelo ajustado finamente será mejor que GPT?
No en inteligencia general. Un modelo pequeño ajustado finamente gana en tareas específicas y limitadas: tu formato, tu dominio, menor costo, mayor velocidad y total privacidad de datos ya que corre en tu hardware. Siempre comparo el modelo ajustado con el base y con un modelo API potente.
¿Ofreces evaluación, no solo entrenamiento?
Sí, y esto es lo que distingue un verdadero fine-tuning de una suposición. La opción estándar y premium incluye evaluación: precisión, perplexidad, tasa de alucinaciones y comparación con el modelo base.
¿Quién paga los costos de GPU y cómputo?
El cómputo (alquiler de GPU en Colab, RunPod, Vast o en la nube) es aparte de mi tarifa, usualmente entre 5 y 50 dólares dependiendo del tamaño del modelo y conjunto de datos. Lo estimaré antes para evitar sorpresas. Para modelos pequeños, los costos son mínimos. Optimizamos el entrenamiento para mantener bajo el uso de cómputo.
¿Puedo correr el modelo ajustado yo mismo después?
Sí. Eres dueño de los pesos del modelo y del código. La versión Premium incluye una guía de despliegue para vLLM, Ollama o Hugging Face Endpoints, además de la cuantización (GGUF, GPTQ) para que funcione barato en hardware modesto. Nunca estás atado a mí para inferencia.
¿Qué necesitas de mí para empezar?
Tu conjunto de datos (o una descripción para que pueda ayudarte a construir uno), la tarea que quieres que el modelo realice y tu objetivo de despliegue (nube, local, edge). La documentación de API o ejemplos del resultado ideal ayudan mucho. Yo manejo el entrenamiento, evaluación y entrega.
