No alquilas inteligencia por token. Tomas un modelo open-weight, le enseñas tu trabajo con un pipeline de ajuste fino eficiente, y lo ejecutas en hardware que controlas. Así funciona.
Elige la base que te encaje - Qwen, Llama, Mistral, DeepSeek, Gemma y más. Ya sabe leer, razonar y escribir; esa es la parte pesada y cara, y está disponible libremente. Tú eliges el tamaño para tu hardware y presupuesto: un modelo compacto en una sola GPU, o uno grande en un clúster.
En lugar de reentrenar un modelo entero desde cero, usamos ajuste fino eficiente (adaptadores LoRA/QLoRA, más SFT y RLVR). Tus datos - manuales, código, tickets, registros - se convierten en un modelo especializado que responde como un experto en tu campo.
El pipeline es reproducible y auditable, no una caja negra - y los datos en bruto nunca salen de tu máquina para lograrlo.
Entrena varios adaptadores e intercámbialos cuando quieras. La base cara se queda en su sitio - solo cambias qué experto se sienta encima.
Combina y mezcla. ¿Necesitas ayuda legal hoy y notas médicas mañana? Intercambia las capas superiores. La base cara nunca se mueve.
Sin adaptador encima tienes un generalista inteligente. Añade los adecuados y se convierte en un especialista en exactamente tu trabajo - sin olvidar todo lo demás.
El reentrenamiento completo es como lo hacen los grandes laboratorios. Es la razón por la que su IA es algo que alquilas.
Todo el ciclo - y cada paso permanece en tu infraestructura.
Ejemplos de tu campo - documentos, código, tickets, registros. Te ayudamos a recopilarlos, limpiarlos y estructurarlos.
El pipeline (SFT/RLVR) convierte esos datos en un modelo especializado, en tu GPU o clúster. Nada sale de tu red.
Ejecútalo en tu propia infraestructura, offline si quieres. El modelo es tuyo para conservarlo y reutilizarlo.
Descubre qué hace falta para convertir tus datos en un modelo que posees - a cualquier escala.
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