Qué entregamos
Evaluación del caso de uso
Una decisión basada en datos sobre si gana el tuning, el RAG o el prompting para su tarea.
Curación de datasets
Recopilar, limpiar y etiquetar ejemplos representativos de su dominio.
Personalización del modelo
Fine-tuning sobre AWS (Amazon Bedrock) con pipelines reproducibles.
Evaluación y rollout
Suites de regresión, pruebas A/B y monitoreo de costo antes y después del lanzamiento.
Nuestra disciplina
- Empezar por prompting y RAG; ajustar solo cuando vale la pena
- Evaluar sobre casos reales de negocio, no benchmarks sintéticos
- Mantener datos y modelos dentro de su tenencia de AWS
- Versionar datasets y modelos para reproducibilidad
- Monitorear calidad y costo de forma continua después del rollout
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Preguntas frecuentes
¿Cuándo es correcto hacer fine-tuning?
Cuando el prompting y el RAG se estancan en su tarea específica — tono, formato, clasificación o precisión en un dominio acotado — y la mejora justifica el esfuerzo de datos y entrenamiento.
¿Cómo deciden entre prompting, RAG y fine-tuning?
Evaluamos los tres contra sus casos reales y métricas, y elegimos la combinación con mejor calidad, costo y mantenibilidad.
¿Qué datos necesitan?
Un conjunto de entradas representativas y salidas esperadas de su dominio. Le ayudamos a curar, limpiar y etiquetar, manteniéndolo dentro de su tenencia de AWS.
¿Cómo miden la mejora?
Con suites de evaluación que comparan el modelo ajustado contra líneas de base en corrección, formato, tono y costo — antes y después de cada entrenamiento.
¿Hacen fine-tuning sobre AWS?
Sí, usando la personalización de modelos de Amazon Bedrock e infraestructura AWS, para que datos y modelos queden bajo su control.
Descubra si el fine-tuning vale la pena para usted
Envíenos su tarea y ejemplos. Le diremos con honestidad si la mejor inversión es prompting, RAG o fine-tuning.
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