Preguntas, respondidas.

Una plataforma para ajustar y ejecutar modelos de IA open-weight en tu propia infraestructura. Trae tus datos, elige un modelo, y lo convertimos en un especialista que posees - ejecutándose en tu hardware, no alquilado por token.

El ajuste fino le enseña a un modelo base cómo funciona realmente tu campo. Usamos métodos eficientes - adaptadores LoRA/QLoRA más SFT y RLVR - archivos pequeños que especializan un modelo sin reentrenarlo desde cero. Puedes conservar varios adaptadores e intercambiarlos cuando quieras.

Cualquier modelo open-weight - Qwen, Llama, Mistral, DeepSeek, Gemma y más. Eliges el que encaja con tu tarea, tu hardware y tu presupuesto - compacto para una sola GPU, grande para un clúster.

No. Para usar un modelo, solo lo ejecutas. Para ajustar uno, tú aportas los datos y el pipeline se encarga del resto - o, si lo prefieres, lo hacemos por ti (ver entrenamiento alojado más abajo).

A ningún sitio. El modelo se ejecuta en tu propia máquina o infraestructura, así que tus prompts, documentos y respuestas nunca salen de tu red.

Sí. El modelo ajustado y los adaptadores son simplemente archivos que posees. Consérvalos totalmente en local, o guárdalos en un repositorio privado con control de acceso para tu organización. Nada es público a menos que tú lo publiques.

Sí. Una vez que el modelo está en la máquina, todo funciona totalmente offline - útil para trabajo regulado, sitios remotos, o cualquier lugar donde los datos no pueden salir del edificio.

Depende del tamaño del modelo. Para ejecutar un modelo compacto, sirve una tarjeta convencional. Para ajustar, una tarjeta de 24 GB (RTX 3090/4090/5090 o Radeon RX 7900 XTX) cubre muchos modelos; los modelos más grandes quieren más memoria o un clúster. NVIDIA (CUDA) y AMD (ROCm) son ambos de primera clase. ¿Sin tarjeta adecuada? Usa el entrenamiento alojado.

Solo para los modelos más pequeños, y lentamente. Para algo serio se necesita una GPU para ejecutarlo bien - por eso existen opciones de entrenamiento alojado e inferencia alojada para quienes no tienen una.

Plano y transparente - gratis para explorar, una tarifa predecible para uso privado, y entrenamiento alojado con precio a partir de tu dataset. Nunca hay un contador por token o por asiento. Consulta la página de Precios para los detalles.

Automáticamente, a partir de tu dataset. Lo subes, te mostramos un presupuesto exacto antes de que nada se ejecute; lo apruebas, se entrena en nuestras GPU y aterriza en tu cuenta. Los datasets más grandes cuestan más en proporción al tiempo de GPU que necesitan.

Porque lo ejecutas tú mismo. No te alquilamos inteligencia por token - tú posees el modelo y hace el trabajo en tu hardware. Los modelos frontier disparan la factura con cada asiento y cada consulta; aquí, el trabajo diario funciona localmente y solo pagas a un modelo frontier por el raro ~1% de casos genuinamente difíciles.

Sí - de eso se trata. Parte de un modelo open-weight, ajusta con tu manual, tu código, tus tickets o registros, y mantén privado el modelo resultante. Los datos en bruto nunca salen de tu red para lograrlo.

Sí. Más allá del entrenamiento alojado automatizado, ofrecemos consultoría práctica - venimos, entendemos tu dominio, construimos un dataset coherente y entregamos un modelo funcional. Mucho más barato que contratar y retener a un especialista de ML.

Una biblioteca pública de modelos y datasets publicados está en camino. Por ahora, iniciamos tu proyecto desde una base open-weight sólida y construimos el modelo especializado junto a ti.

Solo para contribuir o gestionar trabajo privado. Explorar y descargar ejemplos públicos no requiere nada. Una cuenta es solo un email y una contraseña.