Tu Negocio,
Tu Cerebro
ChatGPT genérico no es suficiente. Entrenamos **LLMs a Medida** con tus datos propietarios, creando un modelo IA que habla tu idioma y conoce tus secretos—de forma segura.
domain-specific accuracy achieved
smaller models via fine-tuning vs general LLMs
average inference time
data privacy with on-premise deployment
Model Performance Benchmark
Fine-tuned models outperform general-purpose LLMs in domain-specific tasks
Accuracy
92%
Top domain fit
Latency
<200ms
Realtime responses
Model Size
-40%
Optimized footprint
Privacy
100%
On-prem deployment
GPT-4 General
Accuracy on domain-specific tasks
Latency
~480ms
Est. Monthly Cost
~€3,800
Privacy Control
Llama 3 Fine-tuned
Accuracy on domain-specific tasks
Latency
~190ms
Est. Monthly Cost
~€1,450
Privacy Control
Mistral Fine-tuned
Accuracy on domain-specific tasks
Latency
~160ms
Est. Monthly Cost
~€980
Privacy Control
¿Por qué Crear un LLM Personalizado?
Seguridad de Datos
Ejecuta modelos open-source (Llama 3, Mistral) en servidores privados.
Experto de Dominio
Modelos entrenados específicamente en tus documentos legales, médicos o técnicos.
Eficiencia de Costes
Modelos más pequeños y especializados a menudo superan a los gigantes y caros.
Deployment Options
Choose the infrastructure model that fits your security and budget requirements
On-Premise
Full control within your infrastructure
Advantages
- Complete data privacy
- No external API calls
- Custom hardware optimization
Considerations
- Higher upfront cost
- Requires IT maintenance
Private Cloud
Dedicated cloud environment
Advantages
- Scalable resources
- Managed infrastructure
- Quick deployment
Considerations
- Monthly operational cost
- Vendor dependency
Hybrid
Best of both worlds
Advantages
- Flexible scaling
- Sensitive data on-premise
- Cost optimized
Considerations
- Complex architecture
- Requires orchestration
Casos de Uso de LLM Personalizado
Modelos especializados que superan a la IA de propósito general en tu dominio.
Inteligencia Documental
Extrae, clasifica y resume contratos, facturas e informes — entrenado en tus formatos de documento específicos.
Base de Conocimiento Interna
Responde preguntas de empleados sobre documentos de empresa, SOPs y wikis. Respuestas precisas y fundamentadas con citas de fuentes.
IA de Atención al Cliente
Entrenado en tu conocimiento de producto, políticas e historial de soporte. Conoce tu negocio — no solo datos web generales.
Legal y Cumplimiento
Entrenado en jurisprudencia, regulaciones y políticas internas. Detecta riesgos en contratos y genera sugerencias de cláusulas automáticamente.
Médico y Clínico
Resumen de notas clínicas y asistencia de codificación compatible con GDPR, ejecutándose completamente on-premise sin llamadas a APIs externas.
Generación de Código
Fine-tuned en las convenciones de tu codebase, librerías internas y patrones de arquitectura. Genera código que se ajusta a tus estándares.
De los Datos al Modelo Desplegado
Modelos de IA privados construidos con tus datos, ejecutándose en tu infraestructura.
Definición del Caso de Uso
Definimos qué debe hacer el modelo, con qué datos entrenará y cómo se mide el éxito — objetivos de precisión, latencia y coste por consulta acordados desde el inicio.
Preparación de Datos
Limpiamos, estructuramos y formateamos tus datos de entrenamiento. Construimos conjuntos de instrucciones, pares de preferencia o corpus de dominio según el enfoque de fine-tuning.
Fine-Tuning y Evaluación
Entrenamos sobre Llama 3, Mistral u otros modelos base de código abierto. Evaluamos contra benchmarks y tus casos de prueba específicos antes de cualquier despliegue.
Despliegue Privado
Desplegamos en tu infraestructura usando vLLM u Ollama. Ningún dato sale jamás de tu entorno. Documentación completa y traspaso incluidos.
FAQ de Desarrollo de LLM Personalizado
¿Cuál es la diferencia entre fine-tuning y RAG?+
RAG recupera documentos relevantes en el momento de la consulta y los pasa a un modelo general. El fine-tuning cambia los pesos del modelo para que internalice el conocimiento del dominio. Generalmente recomendamos RAG para bases de conocimiento y fine-tuning para tareas de tono, formato y razonamiento especializado.
¿Con qué modelos base trabajáis?+
Principalmente Llama 3, Mistral y Qwen — modelos de código abierto que pueden desplegarse de forma privada. También trabajamos con Claude y GPT-4 para pipelines RAG donde el hosting en cloud es aceptable.
¿Cuántos datos necesito para el fine-tuning?+
Para fine-tuning de instrucciones, normalmente son suficientes 500–5.000 ejemplos de alta calidad. La calidad importa más que la cantidad. Te ayudamos a construir el dataset si no tienes uno listo.
¿Cómo se despliega el modelo?+
En tu infraestructura usando vLLM u Ollama según la escala. Nos encargamos de la configuración del servidor, los endpoints de API, la autenticación y el monitoreo. Obtienes propiedad completa y documentación.
¿Es compatible con GDPR?+
Sí. Todo el entrenamiento e inferencia ocurre dentro de tu entorno. Ningún dato se envía a APIs de IA de terceros durante la inferencia. Documentamos el linaje de datos y las políticas de retención en el scoping.
¿Listo para Construir tu IA Privada?
Reserva una llamada estratégica gratuita. Evaluaremos tu caso de uso, recomendaremos el enfoque adecuado y definiremos una implementación que se ajuste a tus datos y presupuesto.
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