Proxys für AI-Trainingsdatenerfassung, Residential IPs für große Webdokumente

Warum Proxys für AI-Datenerfassung benötigt werden

Für das Training von Sprach- und Suchmodellen werden Millionen bis Milliarden von Webdokumenten benötigt. Wenn Sie so viele Anfragen von nur ein oder zwei IPs senden, wird die Sammelgeschwindigkeit erheblich sinken. Durch die Verteilung der Anfragen auf viele Wohn-IPs werden die Anfragen gleichmäßig auf die Websites verteilt, sodass auch große Sammlungen mit konstanter Geschwindigkeit durchgeführt werden können.

Wenn Sie mehrsprachige Daten benötigen, ist die Region ebenfalls wichtig. Durch die Auswahl eines Landes können Sie Seiten in der Landessprache und lokale Inhalte natürlich empfangen.

IPKite Rotating Residential Proxys haben keine Begrenzung der gleichzeitigen Verbindungen, sodass die Verarbeitungskapazität mit der Anzahl der Scraping-Server und Arbeiter skaliert. Alle Arbeiter verwenden dieselben Verbindungsinformationen.

IPKite Proxys für AI-Datenerfassung

Für großvolumiges Sammeln empfehlen wir rotierende Residential Proxies. Bei jeder Anfrage wird eine neue IP verwendet, und es gibt keine Begrenzung der gleichzeitigen Verbindungen, sodass Sie dieselben Zugangsdaten auch bei mehreren Sammelservern verwenden können. Wenn nur Text empfangen wird, ist der Traffic pro Seite gering, was bei großen Mengen kosteneffizient ist.

Für Abschnitte, in denen sehr viele Anfragen an allgemeine Websites gesendet werden, ist die Verwendung von Rechenzentrumsproxys sinnvoll. Da der Traffic unbegrenzt ist, eignet er sich auch für das Sammeln großer Dateien.

Im Sammelsystem können Sie über die Entwickler-API den verbleibenden Kontostand und die Kaufhistorie überprüfen. Es ist ratsam, den Kontostand regelmäßig zu überprüfen und vorab aufzuladen, um Unterbrechungen bei großen Sammlungen zu vermeiden.

• Rotierende Residential Proxies: Sammeln von Webdokumenten aus verschiedenen Ländern und Sprachen
• Datencenter-Proxys: Massenanfragen an allgemeine Websites, große Dateien
• Entwickler-API: Überprüfen Sie Guthaben und Kaufhistorie im Sammelsystem

Empfohlene Einstellungen für AI-Datenerfassung

Wenn Sie die Anzahl der gleichzeitigen Anfragen pro Website festlegen, werden Anfragen gleichmäßig verteilt und das Sammeln insgesamt gleichmäßiger durchgeführt. Wenn Sie nur Text empfangen, können Sie mit derselben Datenmenge mehr Dokumente sammeln.

Beispieleinstellungen für AI-Datenerfassung

Python-Asynchron-Beispiel: Mehrere Dokumente gleichzeitig abrufen (neue IP pro Anfrage mit denselben Zugangsdaten).

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"]))

Beispielkosten für AI-Datenerfassung

Eine textlastige Seite besteht aus etwa 50KB HTML. Das Sammeln von 10.000.000 Dokumenten benötigt etwa 500GB, was $1.650,00 zum 10GB+ Bundle-Preis ($3,30 pro GB) kostet. Bei 20.000.000 Seiten sind es etwa 1.000GB zu $3,30 pro GB, $3.300,00. Ab 200.000.000 Seiten (etwa 10.000GB) gilt der Preis von $1,10 pro GB, was $11.000,00 entspricht. Gekaufte GB verfallen nie, sodass Sie sie für Sammlungen verwenden können, die sich über mehrere Monate erstrecken.

Konfiguration nach Umfang der AI-Datenerfassung

Die geeignete Konfiguration hängt vom Sammelumfang ab. Beginnen Sie mit kleinen Paketen, um die Sammelpipeline zu testen, und wechseln Sie bei größerem Umfang zu größeren Paketen, um den Preis pro GB zu senken.

Proxy-Kauf für AI-Datenerfassung

Der Kauf eines Proxys für die AI-Datenerfassung erfolgt durch Multiplikation der Anzahl der zu sammelnden Dokumente mit der durchschnittlichen Größe pro Seite, um den benötigten GB-Betrag zu bestimmen. Größere Pakete haben niedrigere Preise pro GB und keine Zeitbeschränkungen, sodass die Erfassung über mehrere Monate mit einem einzigen Kauf fortgesetzt werden kann.

Ablauf: Guthaben aufladen, Produkt/Menge wählen, Verbindungsdaten erhalten. Zugangsdaten erscheinen direkt nach Kauf in Ihrem Konto.

• Pipeline-Test: 10GB
• Regelmäßige Sammlung: 100GB
• Großvolumiges Sammeln: 1.000GB

Gute Praktiken für AI-Datenerfassung

Je größer das Sammelvolumen, desto wichtiger ist eine verantwortungsvolle Sammelmethode.

• Respektieren Sie robots.txt: Sammeln Sie nur Seiten, die das Crawlen erlauben, und geben Sie den Crawler-Namen an.
• AGB und Urheberrecht prüfen: Nutzungsbedingungen und Datenverwendungsrichtlinien der Website prüfen
• Herausfiltern persönlicher Informationen: Entfernen Sie persönliche Daten aus gesammelten Dokumenten und verwenden Sie sie für Schulungszwecke
• Gleichmäßige Geschwindigkeit: Setzen Sie zwischen den Anfragen an verschiedene Websites Intervalle, damit die Zielseiten bequem antworten können
• Redundanz vermeiden: Bereits erhaltene Adressen nicht erneut anfordern, um Datenvolumen zu sparen