Servicio
Fine-tuning
Un modelo entrenado con sus datos que razona como un empleado sénior, no como un chatbot genérico.
Descripción general
Los modelos genéricos dan respuestas genéricas. El fine-tuning entrena LLaMA, Mistral o GPT con los datos propios de su empresa — desde documentación interna y transcripciones de soporte hasta terminología específica del dominio — para que el modelo produzca resultados que cumplan sus estándares. Nos encargamos del pipeline completo: curación de datasets de entrenamiento de alta calidad con sus expertos de dominio, selección de la estrategia de entrenamiento adecuada para su presupuesto, benchmarking contra los modelos base en sus propios casos de uso y despliegue de un endpoint de inferencia optimizado listo para tráfico de producción.
Capacidades
Ingeniería de datasets
Datasets de entrenamiento construidos a partir de sus documentos, tickets de soporte, correos electrónicos y bases de conocimiento. Las muestras se limpian, se deduplican y se validan con sus expertos para asegurar que el modelo aprenda los patrones correctos.
Estrategia de entrenamiento
LoRA, QLoRA o fine-tuning completo, elegido según sus objetivos de rendimiento y presupuesto. Las búsquedas de hiperparámetros se ejecutan automáticamente para encontrar la configuración óptima, con entrenamiento acelerado en hardware rentable.
Evaluación y benchmarking
Benchmarks personalizados que miden precisión, tasa de alucinación, latencia y métricas específicas del dominio. Comparamos el modelo fine-tuned directamente contra el modelo base en su dataset de referencia, no en benchmarks genéricos de internet.
Inferencia optimizada
La cuantización y el servicio por lotes ofrecen un rendimiento de nivel productivo a costo controlado. Su modelo responde lo suficientemente rápido para uso en tiempo real mientras mantiene el gasto en infraestructura predecible.
Entregables
- Pesos del modelo fine-tuned con informe de entrenamiento
- Resultados de benchmark de evaluación y comparativa
- API de inferencia con infraestructura de auto-escalado
Tech Stack
¿Quiere explorar esto más?
Cuéntenos su caso de uso. Evaluaremos la viabilidad y le responderemos con un plan claro.
Iniciar una conversación