La agencia Hugging Face.Modelos open en producción.
Hugging Face es el hub de la IA open-source, pero pesos open en un portátil no son un producto. Elegimos el modelo open correcto para tu tarea, lo afinamos con tus datos, lo desplegamos vía Inference Endpoints o self-hosted, y cableamos el MLOps que lo mantiene fiable.
★★★★★Reseñas verificadas en Trustpilot · Agencia de IA, automatización y growth
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Freepik SpacesUna agencia Hugging Face entrega modelos open, no solo notebooks.
Cualquiera puede clonar un modelo del Hub. Elegir el correcto, afinarlo con tus datos, desplegarlo de forma fiable, y correr el MLOps es otro trabajo. Estas son las cuatro cosas que asumimos.
- Elección de modelo
El modelo open correcto, elegido del Hub para tu tarea
El Hub de Hugging Face tiene cientos de miles de modelos open, y el correcto para tu tarea rara vez es el más grande ni el que empuja un vendedor. Leemos tu tarea, tu presupuesto de latencia y tu hardware, y luego elegimos del Hub en vez de tirar por defecto de una API frontier cara. A veces un modelo open pequeño afinado con tus datos gana a uno gigante genérico; a veces la API frontier es de verdad la mejor opción, y te decimos cuál.
Ver cómo elegimos - Fine-tuning
Un modelo open adaptado a tu dominio y tus datos
Un modelo open genérico es un punto de partida, no la respuesta. Lo afinamos con tus datos para que hable tu dominio, tus formatos y tus casos límite, y gane a un modelo genérico en tu tarea real. Preparamos el dataset, lanzamos el entrenamiento, evaluamos contra tu benchmark, y tus datos siguen siendo tuyos de principio a fin. El resultado es un modelo que posees y que hace tu trabajo, no un prompt envuelto en la API de otro.
Ver el método - Despliegue
Desplegado vía Inference Endpoints o self-hosted, y fiable
Pesos open en tu portátil no son un producto. Desplegamos el modelo donde toca: Inference Endpoints gestionado cuando quieres algo simple, self-hosted en tu nube cuando quieres control total y propiedad de los datos. En ambos casos traemos el MLOps que lo mantiene fiable, autoescalado, monitoreo, versionado, fallback, para que aguante bajo tráfico real en vez de caerse la primera tarde con carga.
Ver las integraciones - RAG, apps y ops
Anclado en tus datos, con coste y calidad bajo control
Un modelo desplegado es el comienzo. Lo anclamos en tus datos con RAG para que las respuestas sean precisas, construimos los Spaces, demos y apps que tu equipo usa de verdad, y cableamos el monitoreo para que veas el drift, el coste y la latencia antes que tus usuarios. Somos una agencia de automatización e IA primero, así que el modelo open encaja en tu stack y tus flujos, no un proyecto de ciencia aparte.
Ver la capacitación IA
Corremos los modelos open como sistemas de producción, no experimentos.
La mayoría de los proyectos de modelo open mueren igual: un modelo clonado del Hub, un notebook que funciona una vez, sin fine-tuning con datos reales, sin MLOps, y nunca llega a producción. Así que lo tratamos como infraestructura: el modelo correcto elegido con tu benchmark, afinado con tus datos, desplegado de forma fiable, y operado con monitoreo y seguimiento de coste desde el día 1.
- Auditoría · mapeamos tu tarea, tus datos, tu presupuesto de latencia y dónde un modelo open gana a una API
- Selección · shortlist del Hub y evaluamos a los finalistas con tus datos, no un leaderboard
- Fine-tune · adaptamos el modelo a tu dominio y demostramos que gana a un baseline genérico
- Despliegue · Inference Endpoints o self-hosted, con el MLOps que lo mantiene fiable
Nosotros corremos modelos open en producción con ops reales.
No vendemos un nivel de partner. Venimos de la automatización y la IA, así que tratamos un modelo open como un sistema de producción: elegido con tu benchmark, afinado con tus datos, desplegado de forma fiable, y monitoreado para drift y coste. Es exactamente lo que falta cuando un proyecto de modelo open se queda en un notebook que corrió una vez.
- Venimos de la automatización y la IA, así que ponemos los modelos open en producción con MLOps real, no solo abrir un notebook y darlo por hecho.
- Somos honestos con el trade-off: los modelos open te dan control, coste y propiedad de los datos, pero para algunas tareas una API frontier sigue siendo más simple, y lo diremos.
- Te quedas dueño del modelo: afinado con tus datos, desplegado en tus términos, con las ops documentadas para que tu equipo lo opere sin nosotros.
- Ningún badge que vender. Nos juzgan por si el modelo se entrega, sigue fiable, y cuesta menos que la API que reemplaza, no por un nivel.
Hugging Face en el centro, tu stack y tus ops alrededor.
Configuramos las partes que convierten un modelo open en rendimiento de producción fiable, y luego las conectamos a cómo tu equipo ya trabaja. Esto es lo que cubre un proyecto real.
- Setup
Elección de modelo del Hub
Hacemos una shortlist de modelos open del Hub de Hugging Face según tu tarea, tu presupuesto de latencia y tu hardware, evaluamos a los finalistas con tus datos, y elegimos el que gana, no el del nombre más grande.
- Setup
Fine-tuning con tus datos
Preparamos tu dataset, afinamos un modelo open para que gane a uno genérico en tu tarea, evaluamos contra un benchmark real, y tus datos siguen siendo tuyos durante todo el entrenamiento.
- Setup
Inference Endpoints / self-hosting
Desplegamos vía Inference Endpoints gestionado cuando quieres algo simple, o self-hosted en tu nube cuando quieres control y propiedad de los datos, con autoescalado y versionado en ambos casos.
- Setup
Spaces y demos
Construimos Hugging Face Spaces para alojar demos y apps internas para que los interesados prueben el modelo en un navegador, y tu equipo entregue una interfaz que funciona sin levantar infra primero.
- Setup
RAG y retrieval
Anclamos el modelo en tus documentos con retrieval para que responda desde tus datos en vez de adivinar, con los embeddings, el vector store y el chunking ajustados a tu corpus.
- Setup
MLOps (monitoreo, escalado, coste)
Cableamos las operaciones que mantienen fiable a un modelo open: monitoreo de drift y latencia, autoescalado para el tráfico, seguimiento de coste para que el self-hosting de verdad ahorre, y fallbacks para cuando no.
Mapeamos tu caso de uso, te llevas un plan.
Antes de cotizar nada, dedicamos 60 minutos a mirar tu tarea, tus datos, tu volumen y lo que pagas a una API hoy. Te llevas una lectura honesta de si un modelo open gana a tu setup actual, cuál elegir, y qué afinar primero. Cero pitch, solo la mirada de un ingeniero sobre tu caso de uso.
- Una lectura honesta de si un modelo open gana a tu API
- Qué modelo open del Hub encaja con tu tarea
- Qué afinar y con qué datos
- Una opinión franca sobre cuándo usar solo una API frontier
Cómo llevamos un proyecto Hugging Face.
Cinco pasos, en orden. No afinamos antes de haber probado que un modelo open es la opción correcta, no desplegamos sin el MLOps para correrlo, y tu equipo lo posee al final. Cada paso tiene un entregable y validas antes de que avancemos.
- Paso 1 · Auditoría del caso de uso
Mapear dónde un modelo open de verdad gana a una API
Nos sentamos contigo y miramos la tarea real: los datos que tienes, la latencia que necesitas, el volumen que corres, y lo que pagas a una API frontier hoy. Comprobamos si un modelo open del Hub gana en coste, control o propiedad de los datos, o si la API es honestamente la mejor opción. La mitad del valor es decirte cuándo no hacer self-hosting, para que no asumas el MLOps por un problema que una API resuelve más barato.
- Paso 2 · Elección de modelo
Elegir del Hub y evaluar con tus datos
Hacemos una shortlist de modelos open del Hub de Hugging Face que encajan con tu tarea, tu hardware y tu presupuesto, y luego evaluamos a los finalistas con tus datos en vez de fiarnos de un leaderboard público. El modelo que gana tu benchmark es con el que avanzamos. Ves los números, así que la elección es tuya para validar, no una caja negra que te entregamos.
- Paso 3 · Fine-tune
Adaptar el modelo a tu dominio y demostrarlo
Preparamos tu dataset, afinamos el modelo open para que hable tu dominio, tus formatos y tus casos límite, y lo evaluamos contra un baseline genérico para que veas que de verdad mejoró. Tus datos siguen siendo tuyos durante el entrenamiento. La salida es un modelo que posees y que hace tu tarea, no un genérico detrás de un prompt, y la evaluación te dice exactamente dónde es fuerte y dónde aún necesita ayuda.
- Paso 4 · Desplegar e integrar
Entregarlo vía Endpoints o self-hosted, y fiable
Desplegamos el modelo donde encaja: Inference Endpoints gestionado cuando quieres algo simple, self-hosted en tu nube cuando quieres control y propiedad de los datos. Luego cableamos el MLOps que lo mantiene en pie bajo tráfico real: autoescalado, monitoreo de drift y latencia, versionado, RAG sobre tus datos, y Spaces para las apps que tu equipo usa. Todo sale con su monitoreo y su seguimiento de coste desde el día 1.
- Paso 5 · Traspasar y operar
Documentar las ops, y luego quitarse de en medio
Documentamos cómo se afina, despliega y monitorea el modelo para que tu equipo lo opere sin nosotros. El setup vive en tu repo y tu nube, propiedad tuya. Si quieres ir más a fondo, nuestra formación IA cubre el fine-tuning y el despliegue de principio a fin. Si quieres tenernos disponibles para el siguiente modelo o el escalado, lo hablamos aparte, nunca como un lock-in.
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 modelo open pusimos en producción, y si siguió corriendo fiable y más barato que la API que reemplaza tras irnos. Nuestras reseñas de Trustpilot vienen de esos equipos, no de un deck de marketing.
- El modelo vive en tu nube y tu repo, propiedad de tu equipo
- Afinado con tus datos, con tus datos que siguen siendo tuyos
- Desplegado con monitoreo, escalado y seguimiento de coste desde el día 1
- Las reseñas de Trustpilot vienen de los equipos para los que lo entregamos
Las preguntas que nos hacen en bucle.
¿Qué hace exactamente una agencia Hugging Face?
Una agencia Hugging Face pone los modelos open-source en producción por ti en vez de dejarte un notebook que nunca se entrega. Elegimos el modelo open correcto del Hub para tu tarea y tu presupuesto, lo afinamos con tus datos para que gane a uno genérico, lo desplegamos vía Inference Endpoints o self-hosted, y cableamos el MLOps (monitoreo, autoescalado, seguimiento de coste) que lo mantiene fiable. El objetivo es un modelo open en producción que posees, no una demo que impresiona una vez y se rompe bajo tráfico real.¿Cuánto cuesta un proyecto Hugging Face?
Depende del alcance: elegir y desplegar un modelo open existente no tiene nada que ver con afinar con tus datos y hacer self-hosting con MLOps completo. No soltamos un paquete cerrado. Empezamos con una auditoría gratuita de 60 minutos para encontrar dónde un modelo open de verdad gana a tu API actual, y luego cotizamos un alcance fijo. El cómputo, ya sea Inference Endpoints gestionado o tu propia nube, lo pagas directamente; lo configuramos para que la factura sea predecible y, donde tenga sentido, más baja que la API que reemplaza.¿Deberíamos usar un modelo open o solo una API frontier?
Depende, y te lo diremos con honestidad. Los modelos open de Hugging Face te dan control, ahorro a volumen, y propiedad de los datos, lo que importa mucho para datos sensibles o una tarea de alto rendimiento. Pero necesitan MLOps real para correr de forma fiable, y para algunas tareas una API frontier es de verdad más simple y barata a bajo volumen. Auditamos tu tarea antes de recomendar nada, y si la API es la mejor opción, lo decimos en vez de venderte un proyecto de self-hosting que no necesitas.¿Podéis afinar un modelo open con nuestros datos?
Sí, ahí suele estar el valor. Un modelo open genérico es un punto de partida; afinado con tus datos aprende tu dominio, tus formatos y tus casos límite, y gana a un genérico en tu tarea real. Preparamos el dataset, lanzamos el entrenamiento, evaluamos contra un benchmark real para que veas la mejora, y tus datos siguen siendo tuyos de principio a fin. Acabas siendo dueño de un modelo que hace tu trabajo, no un prompt envuelto en la API de otro.¿Cómo desplegáis un modelo open en producción?
Dos vías principales. Inference Endpoints gestionado cuando quieres algo simple: Hugging Face aloja el modelo, llamas a una API, y nosotros cableamos el autoescalado, el monitoreo y el versionado. Self-hosted en tu propia nube cuando quieres control total y propiedad de los datos: montamos el serving, el escalado y el monitoreo en tu infraestructura. En ambos casos traemos el MLOps que lo mantiene fiable bajo tráfico real, más Spaces para demos y apps, y seguimiento de coste para que sepas lo que cuesta de verdad.¿Qué son los Hugging Face Spaces y los necesitamos?
Los Spaces te dejan alojar una demo o app para un modelo en el navegador, para que los interesados lo prueben sin que levantes infraestructura primero. Si los necesitas depende del trabajo. Para una prueba de concepto o una herramienta interna que usan unas pocas personas, un Space es la forma más rápida de entregar algo usable. Para un endpoint de producción de alto tráfico, querrás un despliegue como tal. Montamos lo que encaja, no lo que se ve impresionante en una demo.¿Hacer self-hosting de un modelo open es más barato que una API?
A menudo a volumen, no siempre a bajo volumen, y no vamos a fingir lo contrario. El self-hosting cambia una factura de API por llamada por cómputo fijo más el MLOps para correrlo, así que compensa cuando tu rendimiento es alto o tus datos no pueden salir de tu nube. A bajo volumen, una API frontier suele ser más barata una vez cuentas la ingeniería. Modelamos ambos antes de recomendar, y si la API gana en coste total para tu uso, te lo decimos en vez de vender un proyecto de self-hosting.¿Traspasáis o nos dejáis dependientes?
Traspasamos, y la documentación es parte del trabajo. Documentamos cómo se afina, despliega y monitorea el modelo para que tu equipo lo opere sin nosotros, y el setup vive en tu repo y tu nube. Si quieres ir más a fondo, impartimos formación IA que cubre el fine-tuning y el despliegue de principio a fin. Si quieres tenernos disponibles para el siguiente modelo o un escalado, lo hablamos aparte, nunca como un lock-in metido en el build.
Deja de dejar modelos en notebooks. Entrégalos bien.
Una auditoría de 60 minutos, tu caso de uso mapeado, un plan para elegir, afinar y desplegar un modelo open con el MLOps incorporado. Si tu equipo puede correrlo en casa tras el setup, te damos el playbook. Si encajamos, lo hacemos nosotros.