La agencia Llama.Tu IA, en tu infra.
Llama es la familia de modelos open-weight de Meta que puedes afinar y correr donde quieras, así que posees tu IA en vez de alquilarla. Elegimos la variante correcta, la afinamos con tus datos, la auto-hospedamos en tu VPC, y cableamos el RAG y el MLOps que la mantienen fiable.
★★★★★Reseñas verificadas en Trustpilot · Agencia de IA, automatización y growth
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Freepik SpacesUna agencia Llama te da la propiedad, no solo una descarga.
Cualquiera puede sacar los pesos del hub. Elegir la variante correcta, afinarla con tus datos, servirla en producción 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 una factura mayor
Llama viene en varios tamaños y en versiones de texto y multimodales, y la más grande no siempre es la respuesta. Elegimos la variante y el número de parámetros que encajan con tu tarea y tu hardware, para que no pagues precios de API frontier por un trabajo que un modelo open más pequeño hace bien. Probamos los candidatos con tus prompts reales antes de pasar nada a producción, en vez de adivinar desde un leaderboard.
Ver cómo elegimos - Fine-tuning
Llama adaptado a tu dominio, tus datos y tu tono
Un modelo genérico da respuestas genéricas. Afinamos Llama con tus datos para que un modelo open más pequeño le gane a uno grande genérico en tu tarea concreta: tu terminología, tus formatos, tus casos límite. Bien hecho, ahí es donde los pesos abiertos se ganan su sitio, obtienes un modelo que conoce tu dominio y corre en hardware que controlas, no una caja negra tras la API de otro.
Ver el método - Self-host y residencia
En tu infra, para que los datos sensibles no salgan
Los pesos abiertos significan que puedes correr Llama on-prem o en tu propio VPC, así que los datos sensibles nunca salen de tu entorno, lo que importa para la residencia y el cumplimiento. Montamos el stack de serving como toca (vLLM u Ollama, batching, cuantización, dimensionado de GPU) para que sea rápido y estable, no un notebook que se cae en cuanto hay carga. Posees el modelo, los pesos y la infra que lo ejecuta.
Ver las integraciones - RAG, agentes y ops
Anclado en tus datos, monitorizado, con el coste bajo control
Un modelo solo no es un producto. Anclamos Llama en tus datos con RAG para que responda desde tus fuentes, construimos los agentes que lo usan, y cableamos monitorización, escalado y control de coste para que siga fiable 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 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 un stack que aguanta la carga, 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
- Elegir y afinar · la variante Llama correcta, adaptada a 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, propiedad tuya
Nosotros corremos pesos abiertos en producción.
No vendemos un nivel de partner. 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.
- Corremos pesos abiertos en producción con MLOps real, así que configuramos Llama como sirve de verdad, no como sugiere un notebook de demo.
- Propiedad y residencia por defecto: el modelo, los pesos y la infra son tuyos, así que los datos sensibles se quedan en tu entorno.
- Somos honestos sobre cuándo una API frontier le gana al self-host, para las tareas más duras o el bajo volumen te decimos que enrutes allí en vez de sobrevender los pesos abiertos.
- Ningún badge que vender. Nos juzgan por si posees un modelo fiable y más barato a tu escala tras irnos, no por un nivel.
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 tu presupuesto de hardware, para que corras el modelo más pequeño que pase tu listón de calidad en vez de sobrepagar por margen que no usas.
- Setup
Fine-tuning con tus datos
Afinamos Llama con los datos de tu dominio (LoRA o completo según el caso) para que aprenda tu terminología, tus formatos y tus casos límite, y un modelo open más pequeño le gane a uno genérico en tu tarea.
- 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 no salgan 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 tus datos crecen.
- 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 no pediste.
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 duele una factura de API frontier o una restricción de residencia. Revisamos tu volumen, tu hardware y tus necesidades de cumplimiento. La mitad del valor es decirte qué casos justifican auto-hospedar Llama y cuáles es honestamente mejor dejar en una API, para que no montes MLOps que no necesitas.
- Paso 2 · Elegir y afinar
Elegir el Llama correcto y adaptarlo a 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. El entregable es un modelo dimensionado para tu hardware que le gana a uno genérico en tu tarea, con 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 lo posees. Si quieres ir más a fondo, nuestro curso de IA cubre el fine-tuning y el serving de principio a fin. Si quieres tenernos disponibles para lo que escala después, o para las partes que prefieras enrutar a una API frontier, lo hablamos 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 alquilarla. 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 en tus datos 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 fiable que posees, más barato a tu escala, no un proyecto de laboratorio que muere tras la demo.¿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.¿Auto-hospedar Llama es de verdad más barato que una API frontier?
Depende del volumen, y te decimos la verdad. A bajo volumen, una API frontier suele ser más simple y más barata porque pagas por llamada y te ahorras la infra. Cuando el uso escala, el coste por token de una API sigue subiendo mientras un modelo auto-hospedado amortiza la GPU que ya pagas, así que los pesos abiertos ganan en coste y en residencia de datos. Mapeamos tu volumen y tus casos de uso en la auditoría y solo recomendamos el self-host donde de verdad le gana a la API.¿Por qué afinar Llama en vez de solo promptear un modelo más grande?
Porque un modelo más pequeño afinado puede ganarle a uno grande genérico en tu tarea concreta, mientras corre en hardware que controlas. El fine-tuning le enseña a Llama 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.¿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 tiene amplio soporte en estos stacks 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.