La agencia Llama.Afinado en tu infra, tuyo del todo.
Llama es la familia de modelos open-weight de Meta, y todo el ecosistema ya corre sobre ella: los runtimes, el tooling, los builds comunitarios cuantizados. Una agencia Llama pone todo eso a trabajar para ti. Elegimos la variante correcta, la afinamos con tus datos, y la auto-hospedamos en tu propia infra, así que posees los pesos en vez de alquilar un endpoint.
★★★★★Reseñas verificadas en Trustpilot · Agencia de IA, automatización y growth
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Freepik SpacesUna agencia Llama te da un modelo afinado que posees, no solo una descarga.
Cualquiera puede sacar los pesos del hub. Elegir la variante correcta, afinarla con tus datos, servirla en la stack que el ecosistema ya espera y mantener el coste honesto es otro trabajo. Estas son las cuatro cosas que asumimos.
- Elección del modelo
La variante Llama correcta para tu tarea, no el número más grande
Llama no es un modelo, es una familia: varios tamaños, texto y multimodal, y ya un montón de fine-tunes comunitarios en el hub. La variante más grande rara vez es la que necesitas. Alineamos la variante y el número de parámetros con tu tarea y con las GPU que de verdad tienes, y luego probamos la lista corta con tus propios prompts antes de pasar nada a producción. Te ahorras precios de API frontier por un trabajo que un modelo open más pequeño resuelve igual de bien.
Ver cómo elegimos - Fine-tuning
Llama entrenado en tu dominio, en hardware que controlas
Un modelo base responde como un modelo base. Afinamos Llama con tus datos (LoRA o run completo según el caso) para que aprenda tu vocabulario, tus formatos, los casos límite que hacen tropezar a un genérico. Esa es la parte que el ecosistema open-weight de Meta hace viable y que la mayoría de equipos aún se salta. Bien hecho, un Llama pequeño afinado le gana a uno grande genérico en tu tarea, y corre en una máquina que posees, no tras la API de otro.
Ver el método - Self-host y propiedad
En tu infra, los pesos son tuyos del todo
Los pesos abiertos significan que el modelo vive donde tú lo pongas: on-prem, en tu VPC, aislado de la red si lo pide el equipo de cumplimiento. Los datos sensibles nunca salen, así que la residencia deja de ser una negociación. Montamos el stack de serving como toca (vLLM u Ollama, batching, cuantización, dimensionado de GPU) para que aguante la carga, no un notebook que se cae al primer pico. El modelo, los pesos y la máquina que lo ejecuta son tuyos para quedártelos.
Ver las integraciones - RAG, agentes y ops
Conectado a tu stack, monitorizado, con el coste presente
Un modelo solo no es un producto. Anclamos Llama en tus datos con RAG para que responda desde tus fuentes, construimos los agentes a su alrededor, y cableamos la monitorización, el escalado y el seguimiento de coste que lo mantienen estable en producción. Somos una agencia de automatización e IA primero, así que esto encaja en cómo ya trabaja tu negocio, y enrutamos a una API frontier para las llamadas donde sea honestamente la mejor opción.
Ver la capacitación IA
Desplegamos Llama como infra de producción, no un proyecto de laboratorio.
La mayoría de los intentos open-weight se atascan igual: un modelo descargado, un fine-tune que nadie midió, un notebook que se cae la primera vez que llega tráfico real. Así que lo tratamos como infraestructura: la variante correcta, afinada y probada, servida en los runtimes en torno a los que se construye el ecosistema Llama, con monitorización y control de coste cableados antes de que nadie lo llame en serio.
- Auditoría · mapeamos tus casos de uso, tus necesidades de residencia y dónde duele una factura de API frontier
- Elegir y afinar · la variante Llama correcta, entrenada con tus datos, probada con tus prompts
- Self-host · vLLM u Ollama en tu VPC u on-prem, dimensionado y estable bajo carga
- Operar · RAG, enrutado, monitorización y control de coste, para que siga fiable y propiedad tuya
Nosotros afinamos pesos abiertos en producción.
No vendemos un nivel de partner. Afinamos y corremos modelos open-weight en producción con MLOps real, así que configuramos Llama como sirve de verdad: una variante dimensionada a la tarea, un fine-tune que medimos, un stack de serving que aguanta, y seguimiento de coste en cada endpoint. Y te decimos cuándo una API frontier le gana al self-host, en vez de sobrevender los pesos abiertos para ganar el proyecto.
- Afinamos y servimos pesos abiertos en producción, no diapositivas. Llama se configura como corre de verdad, como espera el propio tooling del ecosistema, no como sugiere un notebook de demo.
- Propiedad por defecto: los pesos, el modelo y la infra son tuyos, así que los datos sensibles se quedan en tu entorno y nadie puede deprecar tu endpoint a tus espaldas.
- Somos honestos sobre cuándo una API frontier le gana al self-host. Para el razonamiento más duro o el volumen fino te decimos que enrutes allí en vez de sobrevender los pesos abiertos para ganar el proyecto.
- Ningún badge que agitar. Nos juzgan por si te quedas con un modelo afinado, fiable y más barato a tu escala, no por un nivel de proveedor.
Llama en el centro, tu stack de serving alrededor.
Configuramos las partes que convierten los pesos abiertos en un endpoint fiable y propio, y luego las conectamos a cómo ya trabaja tu negocio. Esto es lo que cubre un despliegue real.
- Setup
Elección de modelo y tamaño
Probamos las variantes de Llama y los recuentos de parámetros con tus prompts reales y las GPU que ya tienes, para que corras el modelo más pequeño que pase tu listón de calidad en vez de pagar por margen que nunca tocas.
- Setup
Fine-tuning con tus datos
Afinamos Llama con los datos de tu dominio (LoRA o run completo) para que aprenda tu terminología, tus formatos y tus casos límite. Ahí es donde el ecosistema open-weight se gana su sitio, y donde un modelo pequeño afinado le gana a uno grande genérico.
- Setup
Self-host (vLLM / Ollama / VPC)
Desplegamos Llama en tu infra con el stack de serving correcto: vLLM u Ollama, cuantización, batching y dimensionado de GPU, en tu VPC u on-prem para que los datos sensibles se queden y el endpoint aguante la carga.
- Setup
RAG y retrieval
Anclamos Llama en tus datos con retrieval para que responda desde tus fuentes, no desde su entrenamiento: chunking, embeddings, un vector store, y las evals para mantener el retrieval honesto cuando tu corpus crece.
- Setup
Enrutado de modelos (Llama + frontier)
Enrutamos las peticiones entre tu Llama auto-hospedado y una API frontier según la tarea y el coste, para que el modelo open lleve el grueso del volumen y las llamadas más duras o raras vayan donde son más baratas de acertar.
- Setup
MLOps (monitorización, escalado, coste)
Cableamos la capa de producción que los pesos abiertos necesitan: monitorización, autoescalado, logging de peticiones, arneses de evals y seguimiento de coste, para que el self-host siga siendo un activo y no una guardia a las 3 de la mañana que nadie pidió.
Mapeamos tus casos de uso y tu coste, te llevas un plan.
Antes de cotizar nada, dedicamos 60 minutos a mirar tus casos de uso, tus necesidades de residencia y dónde duele una factura de API. Te llevas una lectura honesta de qué arregla el auto-hospedaje de Llama, qué modelo empezar, y qué mantener en una API. Cero pitch, solo la mirada de un ingeniero sobre tu stack de IA.
- Una lectura honesta de dónde Llama le gana a una API para ti
- La variante y el fine-tune por los que empezar
- El stack de serving y el setup de residencia a cablear
- Una opinión franca sobre qué mantener en una API frontier
Cómo llevamos un despliegue de Llama.
Cinco pasos, en orden. No afinamos antes de saber que el self-host compensa, no enviamos un modelo sin set de evals, y lo posees al final. Cada paso tiene un entregable y validas antes de que avancemos.
- Paso 1 · Auditoría IA
Mapear los casos de uso, los datos y el coste real
Nos sentamos con tu equipo y miramos qué intentas correr de verdad sobre un LLM, qué datos toca, y dónde muerde una factura de API frontier o una restricción de residencia. Revisamos tu volumen, tus GPU y tus necesidades de cumplimiento. La mitad del valor aquí es decirte qué casos justifican un Llama auto-hospedado y cuáles es honestamente mejor dejar en una API, para que no montes MLOps que nunca vas a usar.
- Paso 2 · Elegir y afinar
Elegir el Llama correcto y entrenarlo con tus datos
Probamos las variantes y tamaños de Llama con tus prompts reales, y luego afinamos la que encaja con los datos de tu dominio para que aprenda tu terminología, tus formatos y tus casos límite. Medimos contra un baseline para que la mejora sea real, no una sensación. Sales con un modelo dimensionado para tu hardware que le gana a uno genérico en tu tarea, más el set de evals para probarlo antes de producción.
- Paso 3 · Self-host en tu infra
Desplegarlo donde tus datos se quedan
Desplegamos Llama en tu infra, on-prem o en tu VPC, con el stack de serving montado como toca: vLLM u Ollama, cuantización, batching y dimensionado de GPU para que el endpoint sea rápido y aguante la carga. Los datos sensibles nunca salen de tu entorno, que es todo el sentido de los pesos abiertos. Obtienes un endpoint compatible con OpenAI que tus apps pueden llamar, propiedad tuya, en hardware que controlas.
- Paso 4 · Anclar, enrutar y operar
RAG, enrutado y la capa de producción
Anclamos Llama en tus datos con RAG para que responda desde tus fuentes, construimos los agentes que lo usan, y montamos el enrutado entre tu modelo open y una API frontier según la tarea y el coste. Luego cableamos el MLOps que los pesos abiertos necesitan: monitorización, autoescalado, logging, arneses de evals y seguimiento de coste. Todo sale con su observabilidad desde el principio, no añadida tras el primer incidente.
- Paso 5 · Traspasar
Dejarte dueño del modelo y del stack
Te entregamos un modelo, pesos y un stack de serving que tu equipo puede correr sin nosotros, con los runbooks y las evals para mantenerlo sano. El setup vive en tu infra y tu repo, así que es tuyo. ¿Quieres ir más a fondo? Nuestro curso de IA cubre el fine-tuning y el serving de principio a fin. ¿Quieres tenernos disponibles para lo que escala después, o para las partes que prefieras enrutar a una API frontier? Lo resolvemos aparte.
Nos juzgan por el modelo que se entrega.
Ningún badge de partner que exhibir, así que lideramos con lo que importa: los comentarios de los equipos cuyo despliegue de Llama llevamos, y si siguieron poseyendo un modelo fiable y más barato tras irnos. Nuestras reseñas de Trustpilot vienen de esos equipos, no de un deck de marketing.
- El modelo, los pesos y el stack viven en tu infra, propiedad de tu equipo
- Fine-tunes medidos contra un baseline antes de producción
- Auto-hospedado en tu VPC u on-prem, residencia de datos intacta
- Las reseñas de Trustpilot vienen de los equipos para los que lo desplegamos
Las preguntas que nos hacen en bucle.
¿Qué hace exactamente una agencia Llama?
Una agencia Llama despliega los modelos open-weight de Meta para que poseas tu IA en vez de alquilar un endpoint. Elegimos la variante y el tamaño de Llama correctos para tu tarea, lo afinamos con tus datos, y lo auto-hospedamos en tu infra (on-prem o VPC) para que los datos sensibles no salgan. Luego lo anclamos con RAG, construimos los agentes que lo usan, y cableamos el MLOps que necesita: monitorización, escalado y control de coste. El objetivo es un modelo afinado y fiable que te quedas, más barato a tu escala, no un proyecto de laboratorio que muere tras la demo.¿Por qué elegir Llama frente a Mistral o DeepSeek?
Porque Llama está en el centro del mayor ecosistema open-weight. Los runtimes, los builds comunitarios cuantizados, el tooling de fine-tuning y el soporte cloud lo apuntan primero, así que hay menos fontanería a medida para llevarlo a producción. Mistral sigue siendo una opción europea sólida y DeepSeek es agresivo en coste bruto, y lo decimos claro. Pero para la mayoría de equipos lo que decide es cuánto funciona ya de fábrica con Llama, y hasta dónde puedes afinarlo en tu propio hardware. Probamos los candidatos reales con tu tarea antes de comprometernos.¿Cuánto cuesta un despliegue de Llama?
Depende del alcance: un solo modelo afinado en una GPU modesta no tiene nada que ver con un despliegue multi-modelo, respaldado por RAG, autoescalado y con enrutado. No soltamos un paquete cerrado. Empezamos con una auditoría gratis de 60 minutos para encontrar dónde el auto-hospedaje de Llama de verdad compensa frente a una API, y luego cotizamos un alcance fijo. Llama en sí es gratis de descargar bajo su licencia comunitaria; lo que pagas es la infra de GPU y la ingeniería para correrlo bien, y dimensionamos ambas para que la factura sea predecible.¿Por qué afinar Llama en vez de solo promptear un modelo más grande?
Porque un Llama más pequeño afinado puede ganarle a uno grande genérico en tu tarea concreta, mientras corre en hardware que controlas. El fine-tuning le enseña tu terminología, tus formatos y tus casos límite, así que obtienes output fiable sin pagar el tamaño de un modelo frontier en cada llamada. No siempre es la respuesta: para trabajo amplio y abierto, un modelo generalista más grande aún puede ganar. Probamos ambos con tus prompts y recomendamos el que pase tu listón de calidad más barato. El ecosistema open-weight hace el camino del fine-tuning mucho menos doloroso que antes.¿Podemos mantener nuestros datos en nuestra propia infraestructura?
Sí, es la razón principal para elegir Llama. Como los pesos son abiertos, podemos correrlo on-prem o en tu propio VPC, así que tus datos nunca salen de tu entorno, lo que importa para la residencia y el cumplimiento. Montamos el stack de serving (vLLM u Ollama), las fronteras de red y los controles de acceso para que el modelo sea privado por defecto. Nada se envía a una API de terceros salvo que enrutes explícitamente una petición allí, y aun así tú decides qué sale.¿Qué stack de serving usáis para correr Llama en producción?
Depende de la escala. Para producción de alto rendimiento usamos vLLM, que batchea las peticiones y sirve un endpoint compatible con OpenAI que tus apps pueden llamar directo. Para setups más pequeños o locales, Ollama es más simple de correr. Añadimos cuantización para encajar en tu presupuesto de GPU, dimensionamos el hardware a tu tráfico, y hacemos pruebas de carga antes del go-live. Llama es uno de los modelos mejor soportados en estos runtimes y en los proveedores cloud, así que no quedas atado a un único proveedor de infra.¿Un Llama auto-hospedado va a reemplazar del todo a una API frontier?
No siempre, y no vamos a fingir lo contrario. Un Llama afinado cubre el grueso de la mayoría de cargas a menor coste en tu propia infra, pero para el razonamiento más duro o el muy bajo volumen, una API frontier aún puede ser más simple y mejor. Por eso montamos enrutado: el modelo open lleva el volumen, y las llamadas raras o más duras van donde son más baratas de acertar. Optimizamos para tu resultado y tu coste, no para auto-hospedar todo por orgullo.¿Cuánto tarda un despliegue de Llama?
Para un despliegue acotado (un modelo afinado, auto-hospedado con monitorización básica), cuenta unas semanas: auditoría y elección del modelo primero, luego fine-tuning y stack de serving. Añadir RAG, enrutado, agentes y MLOps completo lleva más. Troceamos en lotes para que tengas un endpoint que funciona y que posees pronto, en vez de esperar a una gran plataforma antes de que nadie pueda llamar al modelo. Cada lote sale con sus evals y su observabilidad para que confíes en lo que está en producción.
Deja de alquilar tu IA. Poséela.
Una auditoría de 60 minutos, tus casos de uso y tu coste mapeados, un plan de despliegue con la residencia incorporada. Si tu equipo puede correrlo en casa tras el setup, te damos el playbook. Si encajamos, lo hacemos nosotros.