بروكسي جمع بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي، IP سكني لجمع كميات كبيرة من مستندات الويب

لماذا تحتاج إلى بروكسي لجمع بيانات الذكاء الاصطناعي؟

يتطلب تعليم نماذج اللغة والبحث ملايين إلى عشرات الملايين من مستندات الويب. إرسال هذا العدد الكبير من الطلبات من عنوان IP أو اثنين سيقلل بشكل كبير من سرعة الجمع. بتوزيع الطلبات على العديد من عناوين IP السكنية، يتم توزيع الطلبات بشكل متساوٍ عبر المواقع، مما يحافظ على سرعة ثابتة حتى في عمليات الجمع الكبيرة.

إذا كنت بحاجة إلى بيانات متعددة اللغات، فإن الموقع الجغرافي مهم أيضًا. باختيار دولة للاتصال، يمكنك الحصول على صفحات بلغة تلك الدولة ومحتوى محلي بشكل طبيعي.

لا يوجد حد لعدد الاتصالات المتزامنة في بروكسي IPKite السكني الدوّار، لذا تزداد السعة مع زيادة خوادم الجمع والعمال. يمكن لجميع العمال استخدام معلومات اتصال واحدة معًا.

بروكسي IPKite المناسب لجمع بيانات الذكاء الاصطناعي

لجمع المستندات الكبيرة، نوصي باستخدام بروكسي سكني دوار. يستخدم IP جديد لكل طلب ولا يوجد حد لعدد الاتصالات المتزامنة، لذا يمكنك زيادة عدد خوادم الجمع مع استخدام نفس معلومات الاتصال. إذا كنت تجمع النصوص فقط، فإن حركة المرور لكل صفحة صغيرة، مما يجعلها فعالة من حيث التكلفة عند استخدامها مع حزم كبيرة.

لإرسال عدد كبير جداً من الطلبات من مواقع عامة، يُفضل استخدام بروكسي مراكز البيانات معاً. حيث أن حركة البيانات غير محدودة، مما يجعله مناسباً لجمع الملفات الكبيرة.

في نظام الجمع، يمكنك استخدام واجهة برمجة التطبيقات للمطورين للتحقق من الرصيد المتبقي وسجل الشراء. من الجيد التحقق من الرصيد بانتظام وإعادة الشحن مسبقاً لمنع توقف عمليات الجمع الكبيرة.

• بروكسي سكني دوار: جمع مستندات الويب بلغات ودول متعددة
• بروكسي مراكز البيانات: طلبات كبيرة لمواقع عامة، ملفات كبيرة
• واجهة برمجة التطبيقات: مراجعة الرصيد وسجل الشراء في نظام الجمع

إعدادات موصى بها لبروكسي جمع بيانات الذكاء الاصطناعي

بتحديد عدد الطلبات المتزامنة لكل موقع، تتوزع الطلبات بشكل متوازن دون تركيز على موقع واحد. يمكنك جمع المزيد من المستندات بنفس كمية البيانات عن طريق ضبط الإعدادات لاستقبال النصوص فقط.

مثال على إعداد جمع بيانات الذكاء الاصطناعي

المثال التالي يوضح كيفية استلام عدة مستندات في وقت واحد باستخدام طلبات Python غير المتزامنة. يتم تعيين IP جديد لكل طلب باستخدام نفس تفاصيل الاتصال.

import asyncio, aiohttp

PROXY = "http://USERNAME-cc-es:PASSWORD@gw.ipkite.com:7000"

async def fetch(session, url):
    async with session.get(url, proxy=PROXY, timeout=aiohttp.ClientTimeout(total=30)) as r:
        return url, r.status, len(await r.text())

async def main(urls):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        for result in await asyncio.gather(*(fetch(session, u) for u in urls)):
            print(result)

asyncio.run(main(["https://example.es/a", "https://example.es/b"]))

مثال على تكلفة جمع بيانات الذكاء الاصطناعي

الصفحات النصية تبلغ حوالي 50KB بناءً على HTML. لجمع 10 ملايين مستند، ستحتاج إلى حوالي 500GB، وبسعر $3.30 لكل GB، سيكون التكلفة $1,650.00. بالنسبة إلى 20 مليون مستند (حوالي 1,000GB)، ستكون التكلفة $3,300.00. بالنسبة إلى 200 مليون مستند (حوالي 10,000GB)، يتم تطبيق سعر $1.10 لكل GB، مما يجعل التكلفة $11,000.00. يمكن استخدام GB المشتراة بدون قيود زمنية، لذا يمكنك الاستمرار في استخدامها على مدار عدة أشهر.

تكوين حسب حجم جمع بيانات الذكاء الاصطناعي

يختلف التكوين المناسب حسب حجم الجمع. ابدأ باختبار خط أنابيب الجمع بحزم صغيرة، وعندما يكبر الحجم انتقل إلى حزم أكبر لتقليل السعر لكل 1GB.

شراء بروكسي لجمع بيانات الذكاء الاصطناعي

لشراء بروكسي لجمع بيانات الذكاء الاصطناعي، حدد عدد الجيجابايت المطلوبة بضرب عدد المستندات التي تريد جمعها في متوسط الحجم لكل صفحة. كلما كانت الحزمة أكبر، انخفض السعر لكل جيجابايت وبدون قيود زمنية، مما يسمح بجمع البيانات على مدار عدة أشهر في عملية شراء واحدة.

خطوات الشراء: شحن الرصيد، اختيار المنتج والكمية، استلام تفاصيل الاتصال. تظهر تفاصيل الاتصال مباشرة في شاشة العضو بعد الشراء.

• اختبار خط الأنابيب: 10 جيجابايت
• جمع منتظم: 100GB
• جمع كبير: 1,000 جيجابايت

أفضل ممارسات تشغيل جمع بيانات الذكاء الاصطناعي

كلما زاد حجم الجمع، زادت أهمية الطريقة المسؤولة للجمع.

• احترام robots.txt: جمع الصفحات المسموح بها فقط والإفصاح عن اسم الزاحف
• التحقق من الشروط وحقوق النشر: مراجعة شروط استخدام الموقع وشروط استخدام البيانات
• تصفية المعلومات الشخصية: إزالة البيانات الشخصية من المستندات المجمعة لاستخدامها في التعلم
• سرعة متساوية: ترك فترات بين الطلبات لكل موقع لجعل الردود مريحة للموقع المستهدف
• تقليل التكرار: عدم طلب العناوين التي تم استلامها بالفعل لتوفير حركة المرور