Modelos de IA personalizados
Ayudamos a equipos a decidir cuando prompting, RAG o fine-tuning alcanza, y cuando un modelo de IA personalizado es la inversion correcta.
Modelos de IA personalizados, hechos para ustedes y propiedad de ustedes
Estrategia de modelo honesta
Revisamos estructura de tarea, calidad de datos, labels, encaje con retrieval, latencia, limites de contexto y coste operativo antes de recomendar prompting, RAG, fine-tuning o entrenamiento completo.
De fine-tuning a entrenamiento desde cero
Si un modelo base con retrieval alcanza, lo decimos. Si el producto necesita comportamiento de dominio, menor coste de inferencia o pesos propios, entrenamos o ajustamos el modelo alrededor del caso real.
Artefactos que conservan
Pesos, tokenizer, pipeline de entrenamiento, eval setup, stack de inferencia y handoff de despliegue pertenecen a ustedes.
Lo que construimos
Empezar con discovery
Engagement pago de dos semanas. Recomendacion escrita, siguiente scope fijo y respuesta clara sobre si custom training vale la pena.
Reservar discoveryCuando encaja este servicio
Equipos que quieren reducir dependencia de APIs
Buscan menor coste de inferencia a largo plazo, mas control y menos limites de producto que los APIs black-box
Empresas con datos propietarios
Tienen datos de dominio, workflows o labels que los asistentes genericos no entienden lo suficiente
Productos que necesitan modelos pequenos especializados
Necesitan algo ajustado a tarea, latencia, memoria o infraestructura
Founders que quieren IP real
No quieren que el moat del producto sea solo prompts sobre inteligencia de otro proveedor
Operadores que quieren respuestas claras
Quieren saber si prompting, RAG, fine-tuning o custom training es realmente el camino correcto
Como funciona el engagement
Empezamos con datos, tarea y economia, no con teatro de IA.
Discovery
Revisamos tarea, datos, labels, criterios de eval e infraestructura. Reciben recomendacion, tradeoffs y siguiente scope.
Elegir el camino correcto
Decidimos entre prompting, retrieval, supervised fine-tuning, preference tuning o un modelo entrenado a medida.
Entrenar y empaquetar
Preparamos datasets, entrenamos o fine-tuneamos, definimos evals, comparamos checkpoints y construimos pipeline de inferencia.
Desplegar donde quieran
En su infraestructura, cloud elegido u otro entorno alineado con presupuesto, compliance, throughput y latencia.
Que cubre la entrega
Esto es trabajo de modelo, no solo interfaz: calidad de datos, metodo de entrenamiento, diseno de evals, economia de inferencia y despliegue.
Preparacion de datos
Revision de dataset, curacion, deduplicacion, formato, estrategia de labels y readiness checks
Adaptacion del modelo
Eleccion de arquitectura, fine-tuning eficiente, full fine-tuning y entrenamiento desde cero cuando aplica
Evals y ajuste de coste
Evals por tarea, analisis de fallos, comparacion de checkpoints, latencia y coste
Inferencia y handoff
Serving stack, quantization, pipeline de despliegue y notas operativas
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- equipo remoto de desarrollo
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Tienen curiosidad?
Empiecen con AI Model Discovery. Dos semanas, tarifa fija y recomendacion escrita.