Datos y modelos de IA

Ingeniería de modelos

La mayoría de los casos de uso corporativos se resuelven mejor con un modelo general solvente y una buena recuperación. Algunos no: dominios estrechos, gran volumen, latencia estricta o datos que no pueden salir de su perímetro. De esos nos ocupamos.

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El problema de negocio

Se recurre al ajuste fino demasiado pronto

Los equipos recurren al ajuste fino para arreglar problemas que eran de recuperación o de prompt, y acaban siendo dueños de un modelo que deben mantener, evaluar y reajustar cada vez que se mueve el modelo base. Ese coste es continuo y rara vez está presupuestado. Mientras tanto se pasan por alto los motivos reales para personalizar: coste a volumen, latencia, funcionamiento sin conexión y lenguaje de dominio que un modelo general maneja mal.

Qué hacemos

Comprobar si está justificado y después hacerlo bien

Empezamos comprobando si la recuperación, el prompt o un modelo base distinto resuelven el problema, porque suele salir más barato de construir y de mantener. Cuando la personalización está realmente justificada, construimos el conjunto de datos, ejecutamos el entrenamiento y evaluamos contra un conjunto reservado de sus propios casos. El servicio se diseña para su umbral de latencia y de coste, con versionado y retroceso, porque un modelo en producción es un artefacto del que hay que poder replegarse.

Ingeniería de modelos

Capacidades

Ajuste fino
Personalización de modelos
Incrustaciones
Optimización de modelos
Servicio de modelos
Modelos de código abierto

Casos de uso habituales

Reducir el coste de inferencia a volumen llevando la mayor parte del tráfico a un modelo especializado más pequeño.
Manejar un lenguaje de dominio que un modelo general falla de forma sistemática.
Funcionar íntegramente dentro de su perímetro allí donde los datos no pueden llegar a una API de terceros.
Cumplir un requisito de latencia que un modelo de frontera alojado no puede satisfacer.

Cómo trabajamos

Auditar

Establecer qué datos existen, quién es su responsable y en qué estado están realmente.
Canalizar

Construir la ingesta, la transformación y los controles de calidad de los que dependen los modelos.
Comparar

Contrastar enfoques con sus datos y no con una clasificación pública.
Servir

Desplegar tras una interfaz estable, con versionado, monitorización y una vía de retroceso.

Tecnología

Python
dbt
Apache Airflow
Snowflake
Databricks
PostgreSQL
pgvector
PyTorch
Hugging Face

Seguridad y gobernanza

La trazabilidad de los datos se registra de extremo a extremo, de modo que siempre se puede responder de dónde procede un valor y qué versión del modelo produjo una salida concreta. Los datos personales se minimizan, se clasifican y se conservan bajo una política explícita y no por defecto. Los conjuntos de entrenamiento y evaluación se versionan junto al código que los utiliza.

Modelos de colaboración

Proyecto de IA

Asumimos la responsabilidad de diseñar y entregar una solución de IA definida.

Equipo de IA dedicado

Capacidad de ingeniería dedicada a largo plazo, construida en torno a su tecnología y su modelo de entrega.

IA gestionada

Operamos, monitorizamos y mejoramos de forma continua los sistemas de IA en producción.

Por qué TeamExtension.ai

Normalmente le quitaremos la idea

La personalización está justificada menos veces de las que se propone, y preferimos decirlo antes que venderla. Cuando lo está, el trabajo no tiene nada de espectacular: construir el conjunto de datos, evaluar con honestidad y dejar una vía de servicio que usted pueda operar. Esa es la parte que decide si aguanta.

Clientes seleccionados

Preguntas frecuentes

¿Cuántos datos necesitamos para un ajuste fino?

Muchos menos de lo que se supone para estilo y formato, a menudo unos cientos de ejemplos bien escogidos. Enseñar conocimiento realmente nuevo es otro problema y suele resolverse mejor con recuperación.

¿Un modelo ajustado supera a un modelo de frontera?

En una tarea estrecha, a veces, y normalmente con mucho menos coste y latencia. En razonamiento general, no. El patrón realista es un modelo más pequeño que atiende el grueso, con escalada para los casos difíciles.

¿Qué pasa cuando se actualiza el modelo base?

Su ajuste fino no se mueve con él, así que hay que reevaluar y a menudo reentrenar. Ese coste recurrente forma parte de la decisión y lo hacemos explícito antes de que se comprometa.

¿Podemos ejecutar modelos de código abierto nosotros mismos?

Sí, y por residencia del dato o aislamiento suele ser la razón para hacerlo. Implica operar infraestructura de inferencia, que tiene un coste real, así que debería ser una decisión deliberada y no una opción por defecto.

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