Fine-tuning y modelos propios
Modelos abiertos y pequeños, ajustados con evals y desplegados donde viven tus datos.
Los modelos generales impresionan y salen caros, y a veces no encajan: demasiado lentos, demasiado caros a volumen, sin poder ejecutarse en tu red o inconsistentes en una tarea concreta. Hacemos fine-tuning y destilación de modelos abiertos y pequeños (Llama, Mistral, Qwen y otros) con LoRA y QLoRA, demostramos la mejora con evals frente al modelo base y los desplegamos en privado. Y si la recuperación (RAG) lo haría mejor, te lo decimos primero.
01 / Qué resuelve
Formato, terminología y comportamiento coherentes en las tareas concretas que haces miles de veces al día.
En tu nube, en GPU propias o en hardware edge, para que los datos sensibles no salgan de tu entorno.
Un modelo pequeño ajustado puede sustituir a uno grande en la tarea adecuada, por una fracción del coste por petición.
Criterios de éxito y un conjunto de prueba reservado antes de entrenar; solo se lanza si gana.
02 / Stack
Estándar del sector, aburrida en el buen sentido: herramientas con futuro, que el próximo ingeniero también conocerá.
Modelos abiertos
Llama
La familia de modelos abiertos de Meta
Mistral
Modelos abiertos eficientes de Europa
Qwen
Modelos abiertos multilingües potentes
Gemma
Modelos abiertos ligeros de Google
Entrenamiento
LoRA / QLoRA
Fine-tuning eficiente en parámetros
Distillation
Enseñar a un modelo pequeño desde uno grande
Hugging Face
Hub de modelos y librerías de entrenamiento
PyTorch
Framework de deep learning
Servicio
vLLM
Servicio de modelos de alto rendimiento
Ollama
Ejecución local para equipos y edge
NVIDIA GPUs
Aceleración por GPU en la nube y en local
Quantisation
Modelos más pequeños y rápidos para hardware más barato
03 / Enfoque
Comprobamos si la carencia es de conocimiento, comportamiento o coste antes de recomendar entrenar.
Ejemplos seleccionados, sin duplicados y seguros para la privacidad pesan más que el tamaño del modelo; el conjunto lo creamos contigo.
Cada entrenamiento se compara con el modelo base y con un modelo alojado potente en tu conjunto de prueba.
Modelos cuantizados servidos en tu infraestructura con monitorización, versiones y vuelta atrás.
04 / Estándares
Seguimos estándares del sector y métodos probados en cada proyecto: son los que hacen que el presupuesto se mantenga.
05 / Infraestructura
Buenas preguntas
Respuestas directas a lo que preguntan los clientes antes de empezar.
A menudo no. Si lo que falta es conocimiento, la recuperación (RAG) suele ser más barata y fácil de mantener al día. El fine-tuning compensa cuando se necesita un formato o estilo consistente, una tarea concreta y repetitiva, menos latencia o coste con un modelo más pequeño, o ejecutar todo en vuestra propia infraestructura. WNC os dice cuál es vuestro caso antes de entrenar nada.
Trabajo relacionado
Proyectos y productos nuestros en los que intervino este servicio.
Start
Cuéntanos qué debe hacer el modelo y dónde debe ejecutarse. Un ingeniero sénior te responde con un alcance y un precio honestos.
Let’s manage Ver pipelines RAG
