localllm-coach-4b

Coach de salud y nutrición en español de localllm — un proyecto de Substanze. Afinado (QLoRA 4-bit) sobre MedGemma 1.5 4B-it (Gemma 3 de Google) para interpretar los biomarcadores de cualquier wearable — reloj, anillo o banda (Apple Watch, Garmin, Samsung, Fitbit, Xiaomi, Oura, Whoop, Polar) — y actuar como coach: lectura de FC, FCV/HRV, sueño, SpO2, carga de entrenamiento y glucosa; recomendaciones de entrenamiento y nutrición; y derivación clara al profesional sanitario cuando los datos lo ameritan.

Responde en español claro con la estructura de la casa: Lectura → Contexto → Recomendaciones → Límites, unidades correctas (lpm, ms, %, mg/dL) y honestidad sobre la incertidumbre.

Uso

localllm (la app local de Substanze):

localllm pull adepadua/localllm-coach-4b

llama.cpp:

llama-server -m localllm-coach-4b-Q4_K_M.gguf --jinja

Ollama: importa el GGUF con un Modelfile (FROM ./localllm-coach-4b-Q4_K_M.gguf).

Detalles del entrenamiento

• Base: google/medgemma-1.5-4b-it (4-bit, QLoRA r=16)
• Dataset: semilla curada a mano (63 ejemplos) + rondas de auto-mejora (RSI): el propio modelo genera candidatos a escenarios sintéticos con datos plausibles, y pasan al dataset solo los que superan la verificación (reglas estructurales + rúbrica de un modelo profesor; el código de análisis de CSV se verifica ejecutándolo).
• Entrenado en local, en una sola RTX 4060 — cero nube, como manda la casa.

Aviso

localllm-coach-4b orientación de bienestar, no es un dispositivo médico ni sustituye la valoración de profesionales sanitarios: no diagnostica ni receta. Ante síntomas o alertas de tu wearable, consulta a tu médico.

Licencia

Uso bajo los términos Health AI Developer Foundations de Google (heredados del modelo base MedGemma), más las condiciones de Gemma. El ajuste es de Substanze; los términos de Google aplican al modelo derivado.