Crearé un MVP personalizado de machine learning

Sí. Para prototipos, suelo comenzar con conjuntos de datos abiertos (Kaggle, HuggingFace, APIs públicas) que coincidan con tu caso de uso, así puedes validar el concepto antes de invertir en recopilación de datos. Cuando funcione, planificamos la estrategia de datos para la versión 2. Envíame un mensaje con el problema que estás resolviendo.

Este servicio crea un prototipo o MVP de ML desde cero — modelo, demo, API. El servicio de fine-tuning es específicamente para adaptar grandes LLMs de código abierto (Llama, Mistral) a tu dominio con LoRA/QLoRA. Si no estás seguro de cuál encaja, envíame tu caso de uso y te indicaré cuál es el adecuado.

Sí, ese es el objetivo. Construyo prototipos de la misma forma en que construyo sistemas de producción — código limpio, evaluación real, listo para Docker. La opción Premium ya es de nivel producción. Para Basic/Standard, escalar después significa añadir monitoreo, pipelines de reentrenamiento y manejo de carga, no reescribir.

No hay problema. Trabajo con ambos — XGBoost y scikit-learn cuando encajan, PyTorch y transformers de HuggingFace cuando no. Recomendaré el enfoque más simple que resuelva tu problema. Usar deep learning en todos los casos hace que los prototipos sean caros y lentos.

Sí, con gusto firmo uno antes de que compartas información sensible. Solo envíalo antes de comenzar. Para la mayoría de los prototipos, los términos estándar de Fiverr cubren la confidencialidad, pero un NDA personalizado está bien si tu equipo legal lo requiere.

Depende del problema. El ML clásico puede funcionar con unos pocos cientos de ejemplos limpios; el deep learning generalmente requiere miles. Si tienes menos, podemos usar transfer learning, aumento de datos o datos sintéticos. Dímelo y te diré honestamente si es suficiente.