MACHINE LEARNING & AI

Implementación de Machine Learning

Convertimos datos en capacidades inteligentes. Desarrollamos, entrenamos e implementamos sistemas de inteligencia artificial que automatizan flujos de trabajo complejos y multiplican el valor de tu negocio.

Fine-Tuning e Integración de LLMs

Adaptamos modelos fundacionales (Llama, GPT, Mistral) a tus datos de negocio para asistentes, agentes autónomos e insights corporativos.

Modelos de Aprendizaje Supervisado

Desarrollamos algoritmos de clasificación, regresión y series temporales de alta precisión para predicción y toma de decisiones.

Sistemas de Recomendación Avanzados

Construimos motores de recomendación personalizados para maximizar el engagement de tus clientes y las conversiones de venta.

Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)

Extracción de información, análisis de sentimiento, clasificación de documentos y traducción automatizada mediante redes neuronales.

Tecnologías IA Avanzadas

Utilizamos las herramientas líderes del sector científico y tecnológico para dar robustez a nuestras soluciones de inteligencia artificial.

PyTorchDeep Learning

TensorFlowDeep Learning

HuggingFaceNLP / LLM

Scikit-LearnML Clásico

FastAPIAPIs Modelos

Pandas / NumPyData Prep

LangChain / LlamaIndexAgentes AI

MLflow / WandBMLOps

CICLO DE VIDA MLOPS

De Experimentos a Producción Robusta

Muchos modelos mueren en notebooks de Jupyter. En TechTriton construimos pipelines de ML automatizados (MLOps) con reentrenamiento programado, observabilidad de deriva de datos (data drift) y APIs de baja latencia con respaldo de GPU elástica.

Inferencia distribuida en FastAPI / Triton Inference Server
Tracking de experimentos con MLflow & DVC
RAG (Retrieval-Augmented Generation) con Vector Databases

mlops_pipeline.py

from langchain_community.vectorstores import Qdrant
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

# Cargar modelo cuantizado vLLM / TensorRT-LLM
model_id = "techtriton/fine-tuned-llama-3-8b"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id, 
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto"
)

# Inferencia acelerada con contexto RAG
def predict_agent_response(query: str, vector_db: Qdrant):
    docs = vector_db.similarity_search(query, k=3)
    context = "\n".join([d.page_content for d in docs])
    prompt = f"Context: {context}\nQuestion: {query}\nAnswer:"
    return model.generate(tokenizer(prompt, return_tensors="pt"))

¿Listo para integrar Inteligencia Artificial en tus operaciones?

Desde análisis predictivo simple hasta la automatización con agentes generativos, te ayudamos a construir el cerebro inteligente de tu organización.

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