Recopile datos web de múltiples regiones para entrenamiento de LLM, pipelines RAG y conjuntos de datos especializados. Escale la recopilación en más de 195 países con más de 50 millones de proxies residenciales, de centros de datos y móviles para entrenamiento de IA, utilizando rotación flexible de IP para reducir límites de velocidad y solicitudes bloqueadas.
Conecta proxies directamente a tu stack de recopilación de datos para construir corpus de entrenamiento a gran escala. Integración API con Playwright, Puppeteer, Selenium, Scrapy y scripts de scraping personalizados.
Configure un proxy en pocos pasos sin gestionar infraestructura compleja. Controle la rotación y las sesiones persistentes desde el panel intuitivo a medida que crecen el tamaño de su dataset y la diversidad de fuentes.
Recopila datos multilingües en todos los continentes utilizando proxies con segmentación geográfica precisa a nivel de ciudad y código postal. Crea conjuntos de entrenamiento que reflejen la verdadera diversidad global.
Los proxies de CyberYozh incluyen opciones de cambio de huella digital del sistema operativo para alinear el perfil de tu dispositivo con cada IP. Verifica tu IP para detectar su puntuación de fraude antes de ejecutar flujos de trabajo para reducir los CAPTCHAs y las solicitudes bloqueadas.
Ejecuta agentes de IA a través de redes reales de operadores con tráfico móvil ilimitado y canales dedicados.
Reduzca las interrupciones del flujo de trabajo con soporte para resolución de CAPTCHA y herramientas de validación diseñadas para la automatización.
Administre proxies, activación de SMS, huellas digitales, verificaciones de fraude e integraciones desde un solo entorno.
La infraestructura de proxies de CyberYozh permite el scraping de datos de entrenamiento de IA a gran escala. La red combina más de 50 millones de IPs residenciales, proxies móviles LTE/5G y de datacenter con geo-targeting a nivel de ciudad y código postal, sesiones persistentes, cambio de huellas digitales del sistema operativo, verificaciones antifraude de IP y números virtuales para verificación fluida. Recopile corpus de preentrenamiento, construya conjuntos de ajuste fino específicos de dominio o reúna datos en diferentes regiones con menos CAPTCHAs y procesos estancados.
Accede a resultados de búsqueda localizados, mercados, datos públicos de la web y contenido regional en más de 195 países para agentes de IA, sistemas de scraping y flujos de trabajo autónomos.
CyberYozh combina la infraestructura que los equipos de IA necesitan para recopilar datos, automatizar flujos de trabajo, acceder a contenido regional y escalar entornos de ejecución. Desde proxies móviles LTE / 5G y residenciales hasta soporte para automatización de navegadores, fingerprinting, verificaciones antifraude y teléfonos Android en la nube, todo está diseñado para respaldar flujos de trabajo de IA desde una sola plataforma.
Rastreo web con IA
Automatización de navegador con IA
Recopilación de datos de IA
Ejecución de agente de IA
Flujos de trabajo de IA móvil
Acceso regional a la IA
Vea cómo funciona CyberYozh en la práctica a través de flujos de trabajo reales, características de la plataforma y ejemplos de infraestructura. Explore el panel de control, las integraciones, los entornos de ejecución y las herramientas disponibles para equipos de IA y proyectos de automatización.
Construir un corpus de entrenamiento a escala se topa casi siempre con el mismo obstáculo: la fuente no quiere ser scrapeada con tanta intensidad, tan rápido, desde una sola dirección.
Los sitios limitan o bloquean IPs que envían solicitudes de alto volumen: tu recopilación de datos se detiene mucho antes de alcanzar el tamaño objetivo, desperdiciando tiempo de ingeniería en desbloqueos.
Cloudflare y DataDome marcan patrones de solicitudes no humanas y fingerprints de dispositivos, enfrentándote a muros de CAPTCHA.
Recopilar desde una sola región: sin IPs locales, no puedes recopilar de manera confiable fuentes, idiomas y perspectivas específicas de otros mercados
Reddit, foros de nicho y otras fuentes de entrenamiento de alto valor requieren registro y verificación telefónica para acceder al contenido completo, añadiendo una segunda barrera más allá del bloqueo a nivel de IP.
Los proxies abordan los cuatro problemas distribuyendo solicitudes entre IPs que se leen como usuarios reales, en las ubicaciones correctas, al volumen que requieren los corpus de entrenamiento.
Reddit, Hacker News, Stack Exchange y comunidades de nicho son algunas de las fuentes más ricas para datos de entrenamiento conversacionales y específicos de dominio, pero también son las más agresivas con los límites de tasa. Los proxies móviles para datasets de IA funcionan mejor aquí, ya que las IPs reales de operadores móviles como Vodafone o T-Mobile pasan verificaciones que marcan el tráfico de datacenter al instante.
Consejo: Los muros de login y threads de carga diferida generalmente requieren Playwright o Puppeteer para renderizar y paginar el contenido antes de capturarlo.
GitHub, GitLab y registros de paquetes son en su mayoría abiertos y compatibles con API, por lo que los proxies de datacenter manejan esto bien: rápidos, económicos y con suficiente confianza para extracciones de alto volumen.
Publicaciones, revistas y archivos con licencia necesitan un enfoque más ligero. Los proxies residenciales o móviles ayudan aquí, combinados con un registro de lo que se accedió y cómo, ya que estas fuentes conllevan el mayor escrutinio legal en la recopilación de datos de entrenamiento de IA.
E-commerce: los listados de productos y reseñas se actualizan constantemente y se monitorean de cerca por actividad de scraping. Los proxies residenciales rotativos mantienen el volumen alto sin activar precios distorsionados o bloqueos que marcan el tráfico automatizado.
Construir un corpus que generalice entre idiomas y regiones significa recopilar directamente de fuentes locales, no solo la versión que tu servidor ve por casualidad. Los proxies residenciales con geo-targeting en más de 195 países extraen contenido auténtico nativo de la región en lugar de sesgarse hacia donde se origina el rastreo.
En lugar de construir una capa de scraping separada para cada tipo de fuente, Yozh Scraper ejecuta trabajos impulsados por Playwright a través de proxies móviles, residenciales o de datacenter desde el inicio. Una herramienta maneja la recopilación de datos de IA en plataformas sociales, sitios de e-commerce y fuentes de noticias por igual.
💡 Conclusión para operadores: La mayoría de los corpus de entrenamiento combinan varias de estas categorías. Mezclar tipos de proxy según la fuente en lugar de usar un solo tipo para todo mantiene bajos los costos en objetivos fáciles y altas las tasas de éxito en los difíciles.
Ajusta el proxy según la resistencia de la fuente.
Las IPs de operadores móviles generan más confianza que las IPs residenciales. Son ideales si deseas recopilar datos de entrenamiento de IA desde plataformas mobile-first: Instagram, TikTok, Reddit o cuentas de Facebook que requieren verificación por SMS antes de otorgar acceso completo.
Consejo: Completa el registro de cuenta sin problemas operativos usando el número virtual de CyberYozh para verificación por SMS en más de 195 países.
Las IPs residenciales están vinculadas a ISPs reales y parecen usuarios reales para las plataformas. Son más confiables para plataformas de redes sociales, foros, e-commerce y sitios de noticias, incluidos hilos de Reddit y reseñas de productos.
Las IPs de datacenter manejan extracciones de alto volumen donde la identidad residencial no es necesaria. Son ideales para repositorios de código, conjuntos de datos gubernamentales y archivos públicos, como GitHub, registros de paquetes y portales de datos abiertos.
La recopilación de datos de entrenamiento de IA está bajo creciente escrutinio legal, y la responsabilidad alcanza cada vez más a toda la cadena, no solo a la empresa que entrena el modelo. La obtención limpia y documentada es la diferencia entre un proceso de recopilación de datos defendible y uno que no resiste cuestionamientos.
Algunas prácticas reducen esa exposición y hacen que tu obtención sea defendible si alguna vez se cuestiona:
Respetar robots.txt y los límites de tasa publicados en lugar de eludirlos.
Mantener registros de scraping: marcas de tiempo, URLs de origen y métodos de acceso, para poder mostrar qué se recopiló y cómo.
Rastrear la procedencia de IP y datos de extremo a extremo, en lugar de confiar en la palabra de un intermediario sobre cómo se obtuvieron los datos.
Separar la recopilación de datos de IA de la redistribución y documentar cualquier uso posterior, restricciones de licencia o derechos de datos de terceros antes de compartir conjuntos de datos de entrenamiento.
CyberYozh combina todas las capas necesarias para la recopilación de datos de entrenamiento de IA en una sola plataforma: proxies, verificación y prevención de fraude. Así, los equipos no tienen que unir proveedores separados para cada parte del proceso.
Más de 50M de proxies residenciales con sesiones rotativas y fijas de hasta 24 horas, filtrado de IP, geolocalización gratuita y rotación controlada por API
Proxies móviles reales 5G/LTE con ancho de banda ilimitado para recopilación de alto volumen sin límites de datos que ralenticen la construcción del corpus
Geolocalización a nivel de ciudad y código postal en más de 195 países para datos regionales y multilingües auténticos
Verificación de puntuación de fraude de IP para prefiltrar salidas y mantener la recopilación limpia
Cambio de fingerprint del sistema operativo para reducir CAPTCHAs y solicitudes bloqueadas
Números SMS virtuales y tarjetas de pago para completar muros de registro y verificación sin exponer cuentas personales
Compatibilidad con API con Playwright, Puppeteer, Selenium, Postman, Scrapy y herramientas personalizadas.
Explorar proxies para tareas similares: proxies para agentes de búsqueda de IA, infraestructura de proxies para ChatGPTy proxies para recopilación de datos SERP.