Proxy para sa AI training data collection, residential IP para sa malalaking web document

Bakit kailangan ng proxy para sa AI data collection

Ang pagsasanay sa language model at search model ay nangangailangan ng milyon-milyong web document. Kung ipapadala ang napakaraming request gamit ang isa o dalawang IP, babagal nang husto ang collection speed. Kung ipapamahagi ang mga request sa maraming residential IP, pantay-pantay ang dating ng request sa bawat site, at mapananatili ang steady speed kahit sa large-scale collection.

Kung kailangan ng data sa maraming wika, mahalaga rin ang lokasyon. Sa pamamagitan ng pagpili ng bansa para sa koneksyon, maaaring makuha ang mga pahina at lokal na content sa wikang iyon nang natural.

Ang IPKite rotating residential proxy ay walang limitasyon sa bilang ng sabay-sabay na koneksyon, kaya tumataas ang throughput habang dinaragdagan ang mga server at worker para sa pangangalap. Lahat ng worker ay gumagamit ng parehong koneksyon impormasyon.

Ang IPKite proxy para sa AI data collection

Inirerekomenda ang rotating residential proxy para sa malakihang koleksyon ng dokumento. Gamit ang bagong IP sa bawat kahilingan at walang limitasyon sa bilang ng sabay na koneksyon, maaari mong dagdagan ang bilang ng mga server ng koleksyon habang ginagamit ang parehong impormasyon ng koneksyon. Kapaki-pakinabang para sa pagkuha ng teksto lamang dahil mas maliit ang trapiko bawat pahina, na nagbibigay ng mas mahusay na cost efficiency kapag ginamit sa malalaking bundle.

Para sa mga site na nagpapadala ng maraming request, maaaring gamitin ang datacenter proxy kasabay. Dahil walang limitasyon sa traffic, ito ay angkop para sa pag-collect ng malalaking file.

Sa collection system, maaari mong suriin ang natitirang balance at purchase history gamit ang developer API. Mainam na regular na tingnan ang balance at mag-top-up nang maaga para maiwasan ang paghinto ng malalaking koleksyon.

• Rotating residential proxy: Pag-collect ng web documents sa iba't ibang bansa at wika
• Data center proxy: Maraming request sa pangkalahatang website, malalaking file
• Developer API: suriin ang balance at purchase history sa collection system

Inirerekomendang setting para sa AI data collection

Sa pamamagitan ng pagtatakda ng bilang ng sabay-sabay na kahilingan para sa bawat site, maiiwasan ang pagdagsa ng mga kahilingan sa isang site at ang buong proseso ng pag-collect ay magiging pantay. Sa pamamagitan ng pagtatakda na tumanggap lamang ng text, maaari kang makakolekta ng mas maraming dokumento gamit ang parehong GB.

Halimbawa ng setting para sa AI data collection

Ang halimbawa sa ibaba ay nagpapakita ng Python asynchronous request na tumatanggap ng maraming dokumento nang sabay. Ang bawat request ay binibigyan ng bagong IP gamit ang parehong connection details.

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"]))

Halimbawa ng gastos sa AI data collection

Ang isang text-heavy page ay mga 50KB ng HTML. Ang pagkolekta ng 10,000,000 dokumento ay nangangailangan ng mga 500GB, na nagkakahalaga ng $1,650.00 sa 10GB+ bundle price ($3.30 per GB). Sa 20,000,000 pahina, ito ay mga 1,000GB sa $3.30 per GB, $3,300.00. Mula sa 200,000,000 pahina (mga 10,000GB), ang $1.10 per GB price ay nag-aapply, para sa $11,000.00. Ang biniling GB ay hindi nag-eexpire, kaya maaari mo itong gamitin para sa koleksyon na tumatagal ng ilang buwan.

Pag-setup ng AI data collection ayon sa sukat

Ang tamang setup ay nag-iiba depende sa sukat ng koleksyon. Magsimula sa maliliit na batch para subukan ang pipeline, at lumipat sa mas malalaking batch kapag lumaki ang scale para mabawasan ang presyo bawat GB.

Bumili ng proxy para sa AI data collection

Para bumili ng proxy para sa AI data collection, kalkulahin ang kinakailangang GB sa pamamagitan ng pag-multiply ng bilang ng mga dokumento sa average na laki bawat pahina. Ang mas malalaking bundle ay may mas mababang presyo bawat GB at walang limitasyon sa panahon, kaya ang koleksyon sa loob ng ilang buwan ay maaaring gawin sa isang pagbili lamang.

Ang proseso ng pagbili: mag-load ng balance, pumili ng produkto at dami, makuha ang connection details. Ang connection details ay lalabas agad sa iyong member page pagkatapos ng pagbili.

• Pipeline test: 10GB
• Regular collection: 100GB
• Malakihang koleksyon: 1,000GB

Mga magandang praktika sa AI data collection

Mas mahalaga ang responsableng paraan ng koleksyon sa mas malakihang koleksyon.

• Paggalang sa robots.txt: Kolektahin lamang ang mga pahinang pinapayagan, at ipahayag ang pangalan ng crawler
• Suriin ang mga Tuntunin at Karapatan: Tingnan ang terms of service ng site at mga kondisyon ng paggamit ng data
• Filter ng personal info: alisin ang personal data mula sa collected documents para sa training purposes
• Patas na bilis: Maglagay ng interval sa pagitan ng mga request para sa bawat site upang mas madaling tumugon ang target site
• Bawasan ang Duplicates: Huwag nang i-request ulit ang nakuha nang addresses para makatipid sa traffic.