depth pruning
eliminar capas completas
Especialización de modelos
Tu tarea no necesita un modelo de 100B parámetros.
Necesita uno diseñado para ella.
Partimos de un modelo abierto, eliminamos lo que tu caso de uso no utiliza y lo especializamos con tus datos. El resultado es un modelo más pequeño, más rápido y tuyo. Servido en infraestructura europea o desplegado en la tuya.
Analizamos tu caso y te decimos si compensa. También si no.
el problema
Pagas capacidad que no usas
La mayoría de las tareas que los equipos llevan a producción son estrechas: clasificar tickets, extraer campos de un documento, enrutar conversaciones, resumir expedientes. Un modelo generalista lleva dentro capacidad para miles de tareas distintas. La tuya usa una fracción, pero pagas el total en cada request: en coste, en latencia y en energía.
Un buen prompt reduce errores. No reduce el tamaño del modelo que se ejecuta debajo.
qué es (y qué no es)
Más que fine-tuning
El fine-tuning enseña tu tarea a un modelo. La especialización va un paso más allá: modifica la arquitectura del modelo para eliminar lo que tu tarea no utiliza.
Trabajamos con técnicas estructurales sobre modelos abiertos:
width pruning
reducir la dimensión interna de las capas GLU
destilación
de conocimiento
fine-tuning
con LoRA
Primero decidimos qué sobra usando tus datos como guía. Después recuperamos las capacidades generales que el recorte afecta. Al final, especializamos con tu tarea.
El ahorro en coste y latencia no viene del fine-tuning. Viene de la parte estructural: un modelo con menos parámetros ejecuta menos cálculo en cada token que genera.
Tampoco es una técnica experimental. Son las mismas familias de técnicas con las que Nvidia deriva su familia Minitron y Mistral su familia Ministral : modelos pequeños creados a partir de modelos grandes mediante pruning y destilación.
el proceso
Cómo lo hacemos
- 01
Análisis del caso de uso.
Empezamos con tus datos: ejemplos reales de la tarea y, si existe, tráfico actual. Definimos qué significa "funciona" con métricas concretas y calculamos el coste por tarea de tu solución de hoy. La salida es una respuesta honesta: compensa o no compensa.
- 02
Selección del modelo base.
Elegimos el modelo abierto de partida según la tarea, el idioma y la licencia. No siempre es el más grande ni el más nuevo: es el que mejor equilibra capacidad de partida y coste de recorte.
- 03
Rearquitectura guiada por datos.
Tus datos calibran qué partes del modelo trabajan en tu tarea y cuáles no. Con esa señal aplicamos depth pruning y width pruning. Ningún recorte se acepta sin medirse.
- 04
Recuperación y especialización.
El pruning daña capacidades generales del modelo. Las recuperamos con destilación y entrenamiento sobre un dataset amplio, y después especializamos con tus datos mediante LoRA. El orden importa: primero recuperar, después especializar.
- 05
Evaluación y entrega.
El benchmark es tu tarea, no un examen genérico. Comparamos calidad, latencia y coste por tarea contra el modelo base y contra tu solución actual, y te entregamos el informe con la metodología completa.
qué te llevas
El modelo es tuyo
El resultado del proyecto es un modelo, no una suscripción. Los pesos son tuyos y queda reflejado así en el contrato. Para servirlo tienes dos caminos, y puedes cambiar de uno a otro cuando quieras.
En nuestra infraestructura.
Lo servimos como endpoint OpenAI-compatible en la nube de Helmcode: infraestructura europea, zero logs, en plan flat-rate o instancia dedicada. Cambias la URL base y tu código sigue funcionando.
En la tuya.
Te entregamos los pesos y la guía de despliegue. Aquí la especialización cambia la ecuación: self-hostear un modelo de 70B es un proyecto de infraestructura; self-hostear tu modelo especializado cabe en una GPU que probablemente ya tienes.
Un modelo detrás de una API cerrada no te lo puedes llevar. Este sí.
datos y cumplimiento
Tus datos, tu jurisdicción
El entrenamiento y el servicio ocurren en infraestructura europea. Tus datos se tratan bajo DPA, no salen de la UE y no se reutilizan para nada que no sea tu modelo. En inferencia, zero logs: no almacenamos prompts ni respuestas.
siguiente paso
Empieza por el diagnóstico
Cuéntanos la tarea, el volumen aproximado y qué usas hoy para resolverla. Lo analizamos y te decimos si la especialización te compensa, con qué modelo base empezaríamos y qué mediríamos para demostrarlo. Si no te compensa, te lo decimos igual y te ahorras el proyecto.
Pedir diagnóstico// faq
Preguntas frecuentes.
Lo que preguntan los equipos antes de empezar un proyecto de especialización.
¿De quién son los pesos del modelo?
Tuyos. Queda reflejado en el contrato. Puedes servirlo con nosotros, llevártelo a tu infraestructura o cambiar de proveedor cuando quieras.
¿En qué se diferencia de un fine-tuning?
El fine-tuning es la última fase del proceso, no el proceso. Antes modificamos la arquitectura del modelo (pruning de capas y de anchura) para eliminar capacidad que tu tarea no usa. La reducción de coste y latencia viene de esa parte estructural.
¿Con qué modelos base trabajáis?
Con modelos abiertos: Llama, Qwen y Gemma, entre otros. La elección depende de la tarea, el idioma y la licencia, y forma parte del diagnóstico.
¿Qué datos necesitáis y qué pasa con ellos?
Ejemplos reales de tu tarea. El volumen necesario depende del caso y lo evaluamos en el diagnóstico. El tratamiento se hace en infraestructura europea, bajo DPA, y tus datos no se reutilizan para nada que no sea tu modelo.
¿Y si el mes que viene sale un modelo base mejor?
Se vuelve a ejecutar el pipeline sobre la nueva base. Lo que perdura es tu dataset y tu suite de evaluación: sirven igual con el siguiente modelo. Cambiar de base es un proyecto mucho menor que el primero.
¿Puedo servir el modelo fuera de Helmcode?
Sí. Te entregamos los pesos y una guía de despliegue. Si prefieres no operar infraestructura, lo servimos nosotros como endpoint OpenAI-compatible.
¿Sirve para cualquier tarea?
No. Funciona bien en tareas acotadas, con métricas claras y volumen suficiente para amortizar el proyecto. Si tu tarea cambia constantemente o no tienes datos representativos, probablemente no te compensa. El diagnóstico existe para responder esta pregunta sobre tu caso concreto.
// empezar
EMPIEZA A QUEMAR TOKENS
Olvídate de la infra de IA. Despliega hoy el primer endpoint de inferencia privada.
Tarifa plana. Datos en la UE. Compatible con la API de OpenAI.