AI ট্রেনিং ডেটা সংগ্রহ প্রোক্সি, বড় ওয়েব ডকুমেন্টের জন্য রেসিডেনশিয়াল IP

AI ডেটা সংগ্রহের জন্য প্রোক্সি কেন প্রয়োজন

ভাষা মডেল এবং সার্চ মডেল প্রশিক্ষণের জন্য লক্ষাধিক ওয়েব ডকুমেন্ট প্রয়োজন। এত বেশি অনুরোধ এক বা দুটি আইপি থেকে পাঠালে সংগ্রহ গতি উল্লেখযোগ্যভাবে কমে যায়। অনুরোধগুলি অনেক রেসিডেনশিয়াল আইপিতে ভাগ করে দিলে প্রতিটি সাইটে সমানভাবে অনুরোধ যায় এবং বড় আকারের সংগ্রহও স্থির গতিতে চালিয়ে যাওয়া যায়।

একাধিক ভাষার ডেটা প্রয়োজন হলে অঞ্চলও গুরুত্বপূর্ণ। দেশ বেছে নিয়ে সংযোগ করলে সেই দেশের ভাষায় পৃষ্ঠা এবং স্থানীয় কন্টেন্ট স্বাভাবিকভাবে পাওয়া যায়।

IPKite রোটেটিং রেসিডেনশিয়াল প্রোক্সিতে একই সাথে সংযোগ সংখ্যার সীমা নেই, তাই সংগ্রহ সার্ভার এবং কর্মী বৃদ্ধির সাথে সাথে প্রক্রিয়াকরণ ক্ষমতাও বৃদ্ধি পায়। একটি সংযোগ তথ্য দিয়ে সকল কর্মী একসাথে ব্যবহার করে।

AI ডেটা সংগ্রহের জন্য উপযুক্ত IPKite প্রোক্সি

বৃহৎ ডকুমেন্ট সংগ্রহের জন্য রোটেটিং রেসিডেনশিয়াল প্রোক্সি সুপারিশ করা হয়। প্রতিটি রিকোয়েস্টে নতুন IP ব্যবহার করুন এবং একই সময়ে সংযোগের সংখ্যার কোনো সীমা নেই, তাই সংগ্রহ সার্ভার বাড়ালেও একই সংযোগ তথ্য ব্যবহার করতে পারবেন। শুধুমাত্র টেক্সট সংগ্রহ করলে পেজ প্রতি ট্রাফিক কম হয়, তাই বড় প্যাকেজের সাথে ব্যবহার করলে খরচ দক্ষতা ভালো হয়।

সাধারণ সাইটে অনেক বেশি রিকোয়েস্ট পাঠানোর সময় ডাটাসেন্টার প্রোক্সি একসাথে ব্যবহার করা ভালো। ট্রাফিক আনলিমিটেড হওয়ায় বড় ফাইল মিশ্রিত সংগ্রহেও ভালো কাজ করে।

সংগ্রহ সিস্টেমে ডেভেলপার API ব্যবহার করে অবশিষ্ট ব্যালেন্স এবং ক্রয় ইতিহাস চেক করতে পারবেন। নিয়মিত ব্যালেন্স চেক করে বড় সংগ্রহ কাজ মাঝখানে থামতে না পারে তা নিশ্চিত করুন।

• রোটেটিং রেসিডেনশিয়াল প্রোক্সি: বিভিন্ন দেশ ও ভাষার ওয়েব ডকুমেন্ট সংগ্রহ
• ডেটাসেন্টার প্রোক্সি: সাধারণ সাইটে বড় আকারের অনুরোধ, বড় ফাইল
• ডেভেলপার এপিআই: স্ক্র্যাপিং সিস্টেমে ব্যালেন্স এবং ক্রয় হিস্ট্রি চেক করা

AI ডেটা সংগ্রহ প্রোক্সি রিকমেন্ডেড সেটআপ

সাইট প্রতি কনকারেন্ট রিকোয়েস্ট লিমিট সেট করলে একটি সাইটে রিকোয়েস্ট জমা হয় না এবং সম্পূর্ণ স্ক্র্যাপিং সমানভাবে এগোয়। শুধু টেক্সট ডাউনলোড সেট করলে একই GB তে বেশি ডকুমেন্ট সংগ্রহ করা যায়।

AI ডেটা সংগ্রহ সেটআপ উদাহরণ

নিচে Python অ্যাসিঙ্ক্রোনাস রিকোয়েস্ট ব্যবহার করে একাধিক ডকুমেন্ট একসাথে গ্রহণের উদাহরণ। একই সংযোগ বিবরণ দিয়ে প্রতিটি রিকোয়েস্টে নতুন IP বরাদ্দ করা হয়।

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"]))

AI ডেটা সংগ্রহ খরচ উদাহরণ

HTML ভিত্তিক টেক্সট-ভারী পেজের আকার প্রায় 50KB। 1 কোটি পেজ স্ক্র্যাপ করতে প্রায় 500GB প্রয়োজন, 10GB+ প্যাকেজে (প্রতি GB $3.30) মোট $1,650.00 খরচ হবে। 2 কোটি পেজের জন্য প্রায় 1,000GB, প্রতি GB $3.30, মোট $3,300.00। 20 কোটি পেজ (প্রায় 10,000GB) থেকে প্রতি GB $1.10, মোট $11,000.00। কেনা GB-এর কোনো মেয়াদ শেষ হয় না, তাই মাসের পর মাস স্ক্র্যাপিংয়েও একই ব্যালেন্স ব্যবহার করতে পারবেন।

AI ডেটা সংগ্রহ স্কেল অনুযায়ী কনফিগারেশন

সংগ্রহের স্কেল অনুযায়ী উপযুক্ত কনফিগারেশন পরিবর্তিত হয়। শুরুতে ছোট ব্যাচে সংগ্রহ পাইপলাইন টেস্ট করুন, স্কেল বাড়লে বড় ব্যাচে স্যুইচ করে প্রতি জিবি খরচ কমিয়ে আনুন।

AI ডেটা সংগ্রহ প্রোক্সি কেনা

AI ডেটা সংগ্রহ প্রোক্সি কেনার জন্য প্রয়োজনীয় GB নির্ধারণ করতে সংগ্রহ করা ডকুমেন্ট সংখ্যাকে প্রতি পৃষ্ঠার গড় আকার দিয়ে গুণ করুন। বড় প্যাকেজে প্রতি GB দাম কম এবং সময় সীমাবদ্ধতা নেই, তাই কয়েক মাস ধরে সংগ্রহও এক কেনার মাধ্যমে করা যায়।

ক্রয়ের ক্রম হল ব্যালেন্স টপ-আপ, পণ্য এবং পরিমাণ নির্বাচন, সংযোগ তথ্য পাওয়া। সংযোগ তথ্য ক্রয়ের পরপরই সদস্য স্ক্রিনে প্রদর্শিত হয়।

• পাইপলাইন টেস্ট: 10GB
• নিয়মিত সংগ্রহ: 100GB
• বৃহৎ সংগ্রহ: 1,000GB

AI ডেটা সংগ্রহ ভালো অপারেশন পদ্ধতি

বৃহৎ সংগ্রহ যত বেশি হবে, দায়িত্বশীল সংগ্রহ পদ্ধতি তত গুরুত্বপূর্ণ।

• robots.txt সম্মান: শুধুমাত্র ক্রলিং-অনুমোদিত পেজ কালেক্ট করুন এবং ক্রলার নাম প্রকাশ করুন
• শর্তাবলী এবং কপিরাইট যাচাই: সাইটের ব্যবহারের শর্তাবলী এবং ডেটা ব্যবহারের শর্তাবলী যাচাই করুন
• ব্যক্তিগত তথ্য ফিল্টারিং: কালেক্ট করা ডকুমেন্ট থেকে ব্যক্তিগত তথ্য মুছে লার্নিংয়ে ব্যবহার করা
• সুষ্ঠু গতি: প্রতিটি সাইটে অনুরোধের মধ্যে ব্যবধান রাখুন যাতে টার্গেট সাইট আরামে প্রতিক্রিয়া দিতে পারে
• ডুপ্লিকেট কমানো: ইতিমধ্যে প্রাপ্ত ঠিকানা আবার অনুরোধ না করে ট্র্যাফিক সাশ্রয় করুন