พร็อกซีสำหรับรวบรวมข้อมูลฝึกอบรม AI, IP ที่อยู่อาศัยสำหรับเอกสารเว็บปริมาณมาก

เหตุผลที่ต้องใช้พร็อกซีสำหรับรวบรวมข้อมูล AI

การฝึกโมเดลภาษาและโมเดลค้นหาต้องใช้เอกสารเว็บหลายล้านถึงหลายสิบล้านหน้า การส่งคำขอจำนวนมากด้วย IP หนึ่งหรือสองตัวจะทำให้ความเร็วการรวบรวมข้อมูลลดลงอย่างมาก การกระจายคำขอไปยัง IP ที่อยู่อาศัยจำนวนมากจะทำให้คำขอเข้าสู่แต่ละเว็บไซต์อย่างสม่ำเสมอ ทำให้การรวบรวมข้อมูลขนาดใหญ่สามารถดำเนินการด้วยความเร็วคงที่

หากคุณต้องการข้อมูลหลายภาษา ภูมิภาคก็สำคัญ การเลือกประเทศเพื่อเชื่อมต่อจะช่วยให้คุณได้รับหน้าเว็บและเนื้อหาท้องถิ่นในภาษานั้น ๆ อย่างเป็นธรรมชาติ

IPKite residential rotating proxy ไม่มีข้อจำกัดในการเชื่อมต่อพร้อมกัน ดังนั้นปริมาณงานจะเพิ่มขึ้นตามการเพิ่มเซิร์ฟเวอร์และคนทำงาน ทุกคนทำงานใช้ข้อมูลการเชื่อมต่อเดียวกัน

พร็อกซี IPKite ที่เหมาะสำหรับการรวบรวมข้อมูล AI

แนะนำให้ใช้ residential proxy แบบ rotating สำหรับการรวบรวมเอกสารขนาดใหญ่ ใช้ IP ใหม่ทุกคำขอและไม่จำกัดจำนวนการเชื่อมต่อพร้อมกัน คุณสามารถเพิ่มเซิร์ฟเวอร์รวบรวมได้หลายเครื่องโดยใช้ข้อมูลการเชื่อมต่อเดิม รับเฉพาะข้อความเพื่อลดปริมาณการใช้งานต่อหน้าเว็บ ทำให้มีประสิทธิภาพด้านต้นทุนเมื่อใช้ร่วมกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่

สำหรับส่วนที่ส่งคำขอจำนวนมากไปยังเว็บไซต์ทั่วไป การใช้ Data Center Proxy ร่วมด้วยจะดี ปริมาณการใช้งานไม่จำกัดจึงเหมาะสำหรับการรวบรวมข้อมูลที่มีไฟล์ขนาดใหญ่ผสมอยู่

ในระบบการเก็บข้อมูล คุณสามารถตรวจสอบยอดคงเหลือและประวัติการซื้อผ่าน API สำหรับนักพัฒนา ควรตรวจสอบยอดคงเหลือเป็นระยะและเติมเงินล่วงหน้าเพื่อป้องกันไม่ให้การเก็บข้อมูลขนาดใหญ่หยุดกลางคัน

• พร็อกซี่ที่อยู่อาศัยแบบหมุนเวียน: รวบรวมเอกสารเว็บจากหลายประเทศและภาษา
• พร็อกซี่ Data Center: การร้องขอจำนวนมากสำหรับเว็บไซต์ทั่วไป ไฟล์ขนาดใหญ่
• Developer API: ตรวจสอบยอดคงเหลือและประวัติการซื้อในระบบรวบรวม

การตั้งค่าที่แนะนำสำหรับการรวบรวมข้อมูล AI

การกำหนดจำนวนการร้องขอพร้อมกันสำหรับแต่ละเว็บไซต์แยกกัน ช่วยให้การรวบรวมข้อมูลเป็นไปอย่างสมดุลและหลีกเลี่ยงการร้องขอไปยังเว็บไซต์เดียวมากเกินไป การตั้งค่าให้รับเฉพาะข้อความช่วยให้เก็บเอกสารได้มากขึ้นด้วย GB เท่าเดิม

ตัวอย่างการตั้งค่าการรวบรวมข้อมูล AI

ตัวอย่างด้านล่างแสดงการร้องขอแบบอะซิงโครนัสใน Python เพื่อรับหลายเอกสารพร้อมกัน โดยจะได้รับ IP ใหม่ทุกครั้งที่ร้องขอด้วยข้อมูลเชื่อมต่อเดียวกัน

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"]))

ตัวอย่างค่าใช้จ่ายการรวบรวมข้อมูล AI

หน้าเว็บที่เน้นข้อความมีขนาดประมาณ 50KB (HTML) การรวบรวมเอกสาร 10 ล้านหน้าต้องการพื้นที่ประมาณ 500GB ใช้แพ็คเกจ 10GB ขึ้นไป (ราคา $3.30/GB) รวม $1,650.00 สำหรับ 20 ล้านหน้าต้องการประมาณ 1,000GB ที่ $3.30/GB รวม $3,300.00 สำหรับ 200 ล้านหน้า (ประมาณ 10,000GB) ใช้ราคา $1.10/GB รวม $11,000.00 GB ที่ซื้อสามารถใช้ได้ไม่จำกัดระยะเวลา จึงใช้ต่อเนื่องได้แม้เก็บข้อมูลหลายเดือน

การตั้งค่าตามขนาดการรวบรวมข้อมูล AI

การตั้งค่าที่เหมาะสมจะแตกต่างกันไปตามขนาดการเก็บข้อมูล เริ่มต้นด้วยการทดสอบไปป์ไลน์การเก็บข้อมูลด้วยชุดเล็กก่อน แล้วขยายเป็นชุดใหญ่เพื่อลดราคาต่อ GB เมื่อขนาดเพิ่มขึ้น

ซื้อพร็อกซีสำหรับรวบรวมข้อมูล AI

การซื้อพร็อกซีสำหรับรวบรวมข้อมูล AI สามารถคำนวณ GB ที่ต้องการโดยคูณจำนวนเอกสารที่ต้องการรวบรวมด้วยขนาดเฉลี่ยต่อหน้า ยิ่งซื้อปริมาณมาก ราคาต่อ GB ยิ่งต่ำและไม่มีข้อจำกัดด้านเวลา ทำให้สามารถรวบรวมข้อมูลต่อเนื่องหลายเดือนด้วยการซื้อครั้งเดียว

ขั้นตอนการซื้อคือ เติมเงิน เลือกสินค้าและจำนวน รับข้อมูลการเชื่อมต่อ ข้อมูลการเชื่อมต่อจะแสดงทันทีในหน้าสมาชิกหลังการซื้อ

• ทดสอบ Pipeline: 10GB
• การรวบรวมข้อมูลประจำ: 100GB
• การรวบรวมขนาดใหญ่: 1,000GB

วิธีปฏิบัติที่ดีสำหรับการรวบรวมข้อมูล AI

ยิ่งรวบรวมข้อมูลขนาดใหญ่ ยิ่งต้องใช้วิธีการรวบรวมที่มีความรับผิดชอบ

• เคารพ robots.txt: รวบรวมเฉพาะหน้าที่อนุญาตการรวบรวมและเปิดเผยชื่อครอว์เลอร์
• ตรวจสอบข้อกำหนดและลิขสิทธิ์: ตรวจสอบข้อกำหนดการใช้งานของเว็บไซต์และเงื่อนไขการใช้ข้อมูล
• กรองข้อมูลส่วนบุคคล: ลบข้อมูลส่วนบุคคลจากเอกสารที่รวบรวมมาและใช้สำหรับการเรียนรู้
• ความเร็วที่เหมาะสม: เว้นช่วงระหว่างคำขอในแต่ละเว็บไซต์เพื่อให้เว็บไซต์ปลายทางตอบสนองได้สะดวก
• ลดการซ้ำซ้อน: ไม่ขอที่อยู่ที่ได้รับแล้วอีกเพื่อประหยัดปริมาณการใช้งาน