AI ट्रेनिंग डेटा संग्रह प्रॉक्सी, बड़े पैमाने पर वेब दस्तावेज़ों के लिए रेजिडेंशियल IP
AI ट्रेनिंग डेटा संग्रह प्रॉक्सी कई देशों और भाषाओं में सार्वजनिक वेब दस्तावेज़ों को बड़े पैमाने पर संग्रहित करने के लिए अनुरोधों को व्यापक रूप से वितरित करके संग्रह को स्थिर रूप से जारी रखने में मदद करती है। IPKite रोटेटिंग रेजिडेंशियल प्रॉक्सी बड़े पैकेज में प्रति GB कीमत कम होने के कारण बड़े पैमाने पर संग्रह के लिए उपयुक्त है।
AI डेटा संग्रह के लिए प्रॉक्सी की आवश्यकता क्यों है?
भाषा मॉडल और सर्च मॉडल को ट्रेन करने के लिए लाखों से करोड़ों वेब डॉक्यूमेंट्स की आवश्यकता होती है। इतने सारे रिक्वेस्ट्स को एक या दो आईपी से भेजने पर स्क्रैपिंग स्पीड काफी कम हो जाती है। अगर रिक्वेस्ट्स को कई रेजिडेंशियल आईपी में बांट दिया जाए, तो हर साइट पर रिक्वेस्ट समान रूप से वितरित होती हैं और बड़े पैमाने पर स्क्रैपिंग एक स्थिर गति से की जा सकती है।
अगर आपको कई भाषाओं का डेटा चाहिए, तो लोकेशन भी महत्वपूर्ण है। देश चुनकर कनेक्ट करने पर आप उस देश की भाषा में पेज और स्थानीय सामग्री प्राप्त कर सकते हैं।
IPKite रोटेटिंग रेजिडेंशियल प्रॉक्सी में एक साथ कनेक्शन की संख्या पर कोई सीमा नहीं है, इसलिए स्क्रैपिंग सर्वर और कार्यकर्ताओं को बढ़ाने पर प्रसंस्करण क्षमता भी बढ़ती है। सभी कार्यकर्ता एक ही कनेक्शन जानकारी का उपयोग करते हैं।
AI डेटा संग्रह के लिए IPKite प्रॉक्सी
बड़े पैमाने पर दस्तावेज़ एकत्रित करने के लिए रोटेटिंग रेजिडेंशियल प्रॉक्सी की सिफारिश की जाती है। प्रत्येक अनुरोध पर नया IP उपयोग करें और एक साथ कई कनेक्शन की कोई सीमा नहीं है। टेक्स्ट प्राप्त करने पर पृष्ठ प्रति ट्रैफ़िक कम होता है, इसलिए बड़े बंडल के साथ उपयोग करने पर लागत प्रभावी होता है।
जनरल साइट्स पर बहुत ज्यादा रिक्वेस्ट भेजने वाले सेक्शन के लिए डेटासेंटर प्रॉक्सी को साथ में इस्तेमाल करना अच्छा होता है। अनलिमिटेड ट्रैफिक होने से बड़ी फाइल्स वाले स्क्रैपिंग में भी अच्छा काम करता है।
स्क्रैपिंग सिस्टम में डेवलपर API से बचत शेष और खरीद इतिहास चेक कर सकते हैं। बड़ी स्क्रैपिंग बीच में न रुके इसके लिए नियमित शेष जांचकर पहले से टॉप-अप कर लेना अच्छा होता है।
- रोटेटिंग रेजिडेंशियल प्रॉक्सी: विभिन्न देशों और भाषाओं के वेब दस्तावेज़ एकत्र करें
- डेटासेंटर प्रॉक्सी: सामान्य साइट्स बड़े अनुरोध, बड़ी फाइलें
- डेवलपर API: बैलेंस और खरीद इतिहास को सिस्टम में जांचें
AI डेटा संग्रह के लिए प्रॉक्सी अनुशंसित सेटअप
प्रत्येक साइट के लिए अलग-अलग कॉन्करेंट रिक्वेस्ट सेट करने पर एक साइट पर ज्यादा लोड नहीं होगा और स्क्रैपिंग समान रूप से चलेगी। सिर्फ टेक्स्ट लेने का सेटिंग करने पर समान GB में ज्यादा डॉक्युमेंट्स कलेक्ट कर सकते हैं।
| आइटम | सुझाया गया मान | कारण |
|---|---|---|
| IP विधि | रोटेशन | कई अनुरोधों को व्यापक रूप से विभाजित करें |
| देश | आवश्यक भाषा वाले देश | स्थानीय भाषा के दस्तावेज़ प्राप्त करें |
| प्राप्त करने योग्य | केवल HTML टेक्स्ट | प्रति पृष्ठ ट्रैफिक कम करें |
| एक साथ अनुरोध | साइट के अनुसार अलग-अलग कंट्रोल | एक साइट पर रिक्वेस्ट्स का जमावड़ा न होने दें |
| पैकेज | 10GB~10,000GB | प्रति GB कीमत का सबसे कम स्तर |
AI डेटा संग्रह सेटअप उदाहरण
नीचे दिया गया उदाहरण Python एसिंक्रोनस अनुरोध का उपयोग करके कई दस्तावेज़ों को एक साथ प्राप्त करने का है। एक ही कनेक्शन जानकारी के साथ प्रत्येक अनुरोध पर नया IP आवंटित किया जाता है।
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 डेटा संग्रह लागत उदाहरण
टेक्स्ट-आधारित पृष्ठ HTML में लगभग 50KB होते हैं। 1 करोड़ दस्तावेज़ एकत्र करने के लिए लगभग 500GB की आवश्यकता होती है, और 10GB से अधिक के बंडल (1GB पर $3.30) में $1,650.00 लगते हैं। 2 करोड़ दस्तावेज़ के पैमाने के लिए लगभग 1,000GB और 1GB पर $3.30, $3,300.00 लगते हैं। 20 करोड़ दस्तावेज़ (लगभग 10,000GB) के पैमाने से 1GB पर $1.10 लागू होता है और $11,000.00 लगते हैं। खरीदे गए GB का उपयोग समय सीमा के बिना किया जा सकता है, इसलिए इसे कई महीनों तक एकत्र करने के लिए जारी रखा जा सकता है।
| दस्तावेज़ संख्या | आवश्यक ट्रैफ़िक | खरीद उदाहरण | लागत |
|---|---|---|---|
| 20 लाख | लगभग 100GB | 100GB | $330.00 |
| 1 करोड़ | लगभग 500GB | 500GB | $1,650.00 |
| 2 करोड़ | लगभग 1,000GB | 1,000GB | $3,300.00 |
AI डेटा संग्रह के लिए स्केल-आधारित सेटअप
स्क्रैपिंग स्केल के अनुसार उचित कॉन्फिगरेशन बदलती है। शुरुआत में छोटे पैकेट से स्क्रैपिंग पाइपलाइन टेस्ट करें, स्केल बढ़ने पर बड़े पैकेट में शिफ्ट होकर प्रति GB कीमत कम कर सकते हैं।
| आकार | सुझाई गई कॉन्फिगरेशन | प्रति GB कीमत |
|---|---|---|
| परीक्षण संग्रह | रिजिडेंशियल 10GB | $3.30 |
| मध्यम आकार | रिजिडेंशियल 100GB | $3.30 |
| बड़े पैमाने पर | रिजिडेंशियल 500GB | $3.30 |
| अति बड़े पैमाने पर | रिजिडेंशियल 10,000GB+ | $1.10 |
| बड़ी फाइलों पर ध्यान दें | डेटासेंटर प्रॉक्सी IP बंडल | असीमित ट्रैफिक |
AI डेटा संग्रह के लिए प्रॉक्सी खरीदें
AI डेटा संग्रह के लिए प्रॉक्सी खरीदने के लिए, संग्रहित दस्तावेज़ों की संख्या को प्रति पृष्ठ औसत आकार से गुणा करें और आवश्यक GB निर्धारित करें। बड़े पैकेज में प्रति GB कीमत कम होती है और कोई समय सीमा नहीं होती है, जिससे कई महीनों तक संग्रह एक ही खरीद से जारी रखा जा सकता है।
खरीद प्रक्रिया में बैलेंस रिचार्ज, उत्पाद और मात्रा चयन, और कनेक्शन विवरण प्राप्त करना शामिल है। कनेक्शन विवरण खरीद के तुरंत बाद सदस्य स्क्रीन पर दिखाई देते हैं।
- पाइपलाइन परीक्षण: 10GB
- नियमित संग्रह: 100GB
- बड़े पैमाने पर एकत्रित करें: 1,000GB
AI डेटा संग्रह के लिए अच्छे अभ्यास
बड़े पैमाने पर एकत्रित करने पर जिम्मेदार एकत्रित करने का तरीका महत्वपूर्ण है।
- robots.txt का सम्मान करें: केवल अनुमति वाले पृष्ठों को इकट्ठा करें और क्रॉलर का नाम बताएं
- नियम और कॉपीराइट जांचें: साइट की उपयोग शर्तों और डेटा उपयोग की शर्तों की जांच करें
- निजी जानकारी को फ़िल्टर करें: एकत्रित दस्तावेज़ों से निजी जानकारी हटाकर शिक्षण में उपयोग करें
- समान गति: प्रत्येक साइट के लिए अनुरोधों के बीच अंतराल रखें ताकि लक्ष्य साइट आराम से प्रतिक्रिया दे सके
- डुप्लिकेट कम करें: पहले से प्राप्त पते को फिर से अनुरोध न करके ट्रैफ़िक बचाएं