durrif/seedy-v11

🌱 Seedy v11 — NeoFarm AI (Qwen2.5-14B Fine-tuned)

Seedy es el asistente IA de NeoFarm, especializado en ganadería de precisión para porcino intensivo y vacuno extensivo.

Model Details

• Base model: Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct
• Fine-tuning: LoRA (r=64, alpha=128, all-linear modules)
• Training: 4,661 examples, 3 epochs, batch_size=8, lr=1e-5, cosine scheduler
• Platform: Together.ai SFT
• Version: v11 (2026-03-05)
• Author: David Durrif, CEO NeoFarm

Training Data

Dataset curado con 4,661 pares Q&A en español cubriendo:

• Nutrición & Formulación: dietas porcinas, aminoácidos, NRC, lonjas de precios
• Genética: razas porcinas (Duroc, Pietrain, Landrace, Large White, Ibérico), vacunas (Angus, Limusín, Charolés, Retinta), cruzamientos, índices genéticos (EPDs, EBVs)
• IoT & Sensores: PorciData, monitorización ambiental (temperatura, humedad, CO2, NH3)
• Digital Twins: gemelos digitales de explotaciones porcinas y vacunas
• Visión Artificial: detección de cojeras, BCS, comportamiento, YOLO, PigLife dataset
• Normativa & Bienestar: RD 306/2020 (SIGE), RD 1135/2002, EcoGAN, bienestar animal
• CDA (Common Data Architecture): esquemas FIWARE/NGSI-LD para datos agrícolas
• Datos externos: CEP/AgrospAI, AIFARMS, Lacuna Fund, Harvard GLW/GLPS

Intended Use

Asistente técnico para:

• Profesionales del sector ganadero porcino y vacuno
• Veterinarios y nutricionistas animales
• Ingenieros de IoT y automatización agrícola
• Consultores de normativa y bienestar animal

How to Use

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("durrif/seedy-v11")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("durrif/seedy-v11")

messages = [
    {"role": "system", "content": "Eres Seedy, el asistente IA de NeoFarm especializado en ganadería de precisión."},
    {"role": "user", "content": "¿Cuáles son los requerimientos de lisina para cerdos en fase de cebo?"}
]

text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

GGUF (Ollama)

Disponible en formato Q4_K_M GGUF para uso con Ollama:

ollama create seedy:v11 -f Modelfile

Limitations

• Optimizado para español (España), puede funcionar en otros dialectos pero con menor precisión
• Conocimiento enfocado en ganadería española/europea
• No sustituye el asesoramiento veterinario profesional

License

Apache 2.0

Citation

@misc{seedy-v11-2026,
  author = {Durrif, David},
  title = {Seedy v11: NeoFarm AI for Precision Livestock},
  year = {2026},
  publisher = {NeoFarm},
  url = {https://huggingface.co/durrif/seedy-v11}
}