IA Propia
Entrenamiento de Modelos de IA Propios
Entrenamos y hacemos fine-tuning de modelos de IA desde pesos abiertos (Llama, Mistral, Qwen) para casos de uso específicos de tu negocio. El resultado es un modelo propio, sin dependencia de APIs externas ni costos recurrentes por token.
Por Qué Elegir Esta Solución
Sin dependencia de APIs externas
Tu modelo corre en tu infraestructura o la que elijas, sin depender de la disponibilidad o pricing de un tercero.
Especializado en tu dominio
Fine-tuning sobre tus propios datos para que el modelo entienda tu terminología y casos de uso específicos.
Costos predecibles
Sin facturación por token: el costo es de infraestructura, no variable por uso.
Control total de datos
Ningún dato sensible sale hacia un proveedor externo durante el entrenamiento o la inferencia.
Modelos open weight de última generación
Trabajamos con Llama, Mistral, Qwen y otros modelos abiertos competitivos con las opciones propietarias.
Preguntas Frecuentes
¿Qué es el fine-tuning y en qué se diferencia de usar ChatGPT directamente?
+
Fine-tuning es re-entrenar un modelo base con tus propios datos para que se especialice en tu dominio. A diferencia de usar la API de ChatGPT, el modelo resultante es tuyo y no depende de un proveedor externo.
¿Necesito muchos datos para entrenar un modelo propio?
+
Depende de la tarea, pero en muchos casos cientos o pocos miles de ejemplos de calidad son suficientes para un fine-tuning efectivo sobre un modelo base ya entrenado.
¿Qué infraestructura se necesita para correr el modelo?
+
Depende del tamaño del modelo elegido. Te asesoramos para elegir el tamaño óptimo entre performance y costo de infraestructura (GPU propia o en la nube).
¿Por qué usar modelos open weight en vez de GPT-4 o Claude?
+
Cuando el volumen de uso es alto, el costo por token de APIs propietarias supera al de correr un modelo propio. También aplica cuando la confidencialidad de los datos es crítica.
¿Cuánto tiempo toma entrenar un modelo propio?
+
Un fine-tuning para un caso de uso acotado puede completarse en 3-6 semanas, incluyendo preparación de datos, entrenamiento y evaluación.
¿Qué pasa si el modelo entrenado no rinde como se esperaba?
+
Iteramos sobre el dataset y los hiperparámetros con evaluaciones objetivas hasta alcanzar el nivel de calidad acordado antes de la entrega final.
¿Pueden entrenar modelos multimodales (texto e imagen)?
+
Sí, trabajamos con modelos open-weight multimodales cuando el caso de uso lo requiere (por ejemplo, clasificación de imágenes de productos).
¿El modelo entrenado queda actualizado automáticamente?
+
No automáticamente; ofrecemos reentrenamiento periódico como servicio cuando el dominio de datos cambia con el tiempo.
Contact
Iniciá Tu Proyecto
Contanos qué necesitás. Respondemos en menos de 24 horas.