El proceso de ajuste de modelos de lenguaje grandes y de código abierto ha presentado desafíos significativos al pasar de la experimentación a la producción. Uno de los principales obstáculos ha sido la necesidad de utilizar distintas herramientas para la configuración del entrenamiento, la gestión de artefactos y el despliegue escalable, lo que genera fricciones en la transición. Para solucionar