Recopila los datasets de preentrenamiento, ajuste fino y RAG que tu LLM necesita en proxies móviles LTE/5G, residenciales y de centros de datos reales con segmentación a nivel de ciudad en más de 195 países. Construye pipelines de datos de entrenamiento a gran escala y multi-región sin alcanzar límites de velocidad ni perder sesiones por bloqueos.
Integra proxies con Playwright, Puppeteer, Selenium, Scrapy, Postman y scripts personalizados para potenciar la recopilación de datos a gran escala para LLM, la curación de conjuntos de datos y pipelines automatizados de datos de entrenamiento.
Implemente pipelines de datos para preentrenamiento y ajuste fino sin gestionar una infraestructura de proxy compleja: acceda a proxies residenciales, móviles y de centro de datos desde una única plataforma.
Recopila texto específico de cada región, resultados de búsqueda y contenido web público para conjuntos de datos de LLM equilibrados y menos sesgados hacia el inglés utilizando proxies residenciales y móviles, con segmentación precisa por país, ciudad y código postal.
Mantenga sesiones de recopilación confiables y de larga duración mediante fingerprinting del navegador, alineando el perfil de su dispositivo, la verificación de IP y las herramientas de detección de fraude para validar la calidad del proxy antes de que comience la construcción del conjunto de datos.
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.
CyberYozh proporciona la infraestructura de proxies que permite la recopilación de datos LLM a escala al combinar más de 50 millones de IPs residenciales, proxies móviles LTE/5G y de centro de datos con geolocalización a nivel de ciudad, sesiones sticky de hasta 24 horas para proxies residenciales rotativas, fingerprinting y herramientas de verificación. Ya sea que estés construyendo un corpus de preentrenamiento, creando un conjunto de fine-tuning específico de dominio, alimentando un pipeline RAG o recopilando datos multilingües, CyberYozh ayuda a mantener conexiones estables, mejorar la precisión de los datos y respaldar flujos de trabajo de recopilación de alto volumen en más de 195 países.
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.
Un LLM (large language model) es un sistema de IA entrenado con volúmenes masivos de texto para generar y comprender lenguaje humano. La recopilación de datos para LLM es el proceso de reunir texto, código y datos web estructurados utilizados para preentrenar, ajustar o fundamentar estos modelos, típicamente a una escala muy superior a lo que el aprovisionamiento manual o la licencia pueden proporcionar. Combina una herramienta de automatización de navegador o framework de scraping con proxies rotativos, de modo que la recopilación pueda ejecutarse a gran volumen sin ser bloqueada por IP a mitad de ejecución.
Nota: las ejecuciones de entrenamiento de LLM necesitan flujo de datos constante y a gran escala. Ejecutar esa recopilación desde una sola IP o máquina resulta en límites de tasa, CAPTCHA, sistemas antifraude, bloqueos y lagunas en el dataset resultante. Verifica tu dirección IP con la herramienta Fraud Score antes de construir un pipeline en torno a ella.
La mayoría de los large language models se construyen sobre datasets ensamblados mediante scraping de la web a escala, luego limpiando y estructurando esos datos en bruto. Sin datos scrapeados, los equipos tendrían que obtener manualmente o licenciar cada ejemplo, lo cual no escala a los volúmenes que requieren los modelos modernos.
Los diferentes tipos de LLM también necesitan datos diferentes: un modelo base/fundacional necesita texto amplio de preentrenamiento, un modelo ajustado por instrucciones o fine-tuned necesita ejemplos curados y específicos de tarea, y un modelo fundamentado en RAG necesita un corpus actualizado frecuentemente en lugar de uno estático.
Los flujos de trabajo típicos de recopilación de datos para LLM incluyen:
Recopilar texto web público a escala para corpus de preentrenamiento
Construir datasets de fine-tuning específicos de dominio (legal, médico, financiero y otros verticales)
Reunir contenido multilingüe y específico de región para que un modelo no se entrene completamente con datos de un solo mercado
Recopilación de datos en tiempo real para aplicaciones RAG
Obtener datos estructurados (precios, listados, reseñas) para modelos adaptados a dominios
Ensamblaje de datasets personalizados para modelos LLM de código abierto (Llama, Mistral y similares) donde los equipos no tienen acceso a los datos de entrenamiento propietarios de un proveedor cerrado
La capa de proxy se sitúa debajo de todo esto; es lo que mantiene las solicitudes distribuidas a través de suficientes IPs reales para que el sitio objetivo nunca vea a un solo actor bombardeándolo.
Herramienta | Mejor para | Integración de proxy |
Automatización completa del navegador, sitios con mucho JS | Configuración nativa de proxy en las opciones del driver | |
Recopilación rápida y moderna de datasets multi-navegador | Soporte de proxy integrado por contexto | |
Scraping headless de Chrome para corpus de texto/HTML | Configuración de proxy mediante argumentos de lanzamiento | |
Crawling a gran escala y alto rendimiento para corpus de nivel preentrenamiento | Soporte de proxy rotativo basado en middleware | |
Prueba y validación de endpoints de API antes de automatizar la recopilación masiva | Configuración manual de proxy por solicitud |
Los proxies de CyberYozh se integran en las cinco herramientas mediante configuración estándar de host/puerto/credenciales, con acceso completo a la API para automatizar la rotación directamente dentro de tu pipeline.
Residencial rotativo: la opción predeterminada para la mayoría de la recopilación de datos de LLM. Extrae de un pool de más de 50M de IPs en más de 195 países, rotando IPs automáticamente para evitar la detección.
Desde $2/GB obtén residencial rotativo →
Residencial ISP estático: una IP dedicada para todo el período de alquiler. Mejor cuando una sesión de recopilación necesita permanecer consistente en lugar de rotar, por ejemplo, crawls repetidos contra la misma fuente autenticada para datos de fine-tuning.
Desde $5.29/mes, obtén ISP estático →
LTE Mobile (4G/5G): IPs reales de operadores con la puntuación de confianza más alta, ideal para recopilar datos generados por usuarios o conversacionales de plataformas sociales con detección agresiva de bots.
Desde $1.70/día, obtén proxies móviles →
Datacenter: el más rápido y económico, pero con la puntuación de confianza más baja. Ideal para recopilación de alto volumen sin inicio de sesión de documentación pública, repositorios de código y datasets abiertos.
Recopilar datos a escala de entrenamiento de LLM no se trata de obtener una página; se trata de realizar miles de solicitudes que parezcan provenir de miles de usuarios reales diferentes. Eso es un problema de IP antes de ser un problema de código. CyberYozh tiene una calificación de 4.7+ Excelente en Trustpilot con cientos de reseñas, y los usuarios destacan constantemente conexiones estables y soporte receptivo.
Proxies residenciales rotativos, ISP estáticos, móviles y de datacenter, adaptados al nivel de sensibilidad de tu sitio objetivo
Acceso completo a la API para automatizar la generación y rotación de proxies directamente dentro de tu pipeline de datos
Compatibilidad nativa con Selenium, Playwright, Puppeteer, Scrapy y Postman, sin necesidad de trabajo de integración personalizado
Soporte para navegadores antidetect en sesiones que requieren aislamiento de fingerprint, no solo rotación de IP
Verificaciones integradas de Fraud Score para verificar el nivel de confianza de la IP antes de una ejecución de recopilación, no después de que falle
Soporte de protocolos: HTTP, HTTPS, SOCKS5, UDP
Verificación por SMS si tu proceso de recopilación requiere creación de cuentas a escala
Cobertura en más de 195 países para recopilación de conjuntos de datos multilingües y multimercado
Protege tus cuentas con CyberYozh SMS Verification →
Crea tu cuenta: toma aproximadamente dos minutos.
Elige tu tipo de proxy: residencial rotativo para la mayoría de recopilaciones de datos de LLM, ISP estático para sesiones persistentes, móvil para objetivos de alta confianza.
Obtén tus credenciales desde el panel: host, puerto, nombre de usuario, contraseña.
Conecta tu herramienta: Selenium, Playwright, Puppeteer y Scrapy aceptan configuración de proxy directamente; usa la documentación de la API para pipelines personalizados.
Valida antes de escalar: ejecuta las nuevas IPs a través de la herramienta Fraud Score para confirmar que están limpias antes de una ejecución completa.
Precios: Residencial desde $2/GB · Móvil desde $1.70/día · ISP estático desde $5.29/mes · Datacenter desde $1.90/mes. Sin contratos, cancela en cualquier momento.