Kumpulkan dataset pretraining, fine-tuning, dan RAG yang dibutuhkan LLM Anda pada proxy mobile LTE/5G, residensial, dan data center asli dengan penargetan tingkat kota di 195+ negara. Bangun pipeline data pelatihan berskala besar dan multi-wilayah tanpa melampaui batas rate atau kehilangan sesi akibat pemblokiran.
Integrasikan proxy dengan Playwright, Puppeteer, Selenium, Scrapy, Postman, dan skrip kustom untuk mendukung pengumpulan data LLM skala besar, kurasi dataset, dan pipeline data pelatihan otomatis.
Deploy pipeline data pretraining dan fine-tuning tanpa perlu mengelola infrastruktur proxy yang kompleks dengan mengakses proxy residential, mobile, dan datacenter dari satu platform.
Kumpulkan teks spesifik wilayah, hasil pencarian, dan konten web publik untuk dataset LLM yang seimbang dan tidak terlalu condong ke bahasa Inggris menggunakan proxy residensial dan mobile, dengan penargetan presisi berdasarkan negara, kota, dan kode pos.
Pertahankan sesi pengumpulan jangka panjang yang andal menggunakan browser fingerprinting, menyelaraskan profil perangkat, verifikasi IP, dan alat deteksi penipuan untuk memvalidasi kualitas proxy sebelum pembangunan dataset dimulai.
Jalankan agen AI melalui jaringan operator nyata dengan lalu lintas seluler tanpa batas dan saluran khusus.
Kurangi gangguan alur kerja dengan dukungan pemecahan CAPTCHA dan alat validasi yang dibuat untuk otomatisasi.
Kelola proxy, aktivasi SMS, fingerprinting, pemeriksaan penipuan, dan integrasi dari satu lingkungan.
CyberYozh menyediakan infrastruktur proxy yang memungkinkan pengumpulan data LLM dalam skala besar dengan menggabungkan 50 juta+ IP residensial, proxy mobile LTE/5G dan data center dengan penargetan geo tingkat kota, sesi sticky hingga 24 jam untuk proxy residensial rotasi, fingerprinting, dan alat verifikasi. Baik Anda sedang menyusun korpus pretraining, membangun set fine-tuning khusus domain, mengisi pipeline RAG, atau mengumpulkan data multibahasa, CyberYozh membantu menjaga koneksi stabil, meningkatkan akurasi data, dan mendukung alur kerja pengumpulan bervolume tinggi di lebih dari 195 negara.
Akses hasil pencarian yang dilokalkan, marketplace, data web publik, dan konten regional di lebih dari 195 negara untuk agen AI, sistem scraping, dan alur kerja otonom.
CyberYozh menggabungkan infrastruktur yang dibutuhkan tim AI untuk mengumpulkan data, mengotomatisasi alur kerja, mengakses konten regional, dan meningkatkan skala lingkungan eksekusi. Mulai dari proxy LTE / 5G seluler dan residensial hingga dukungan otomatisasi browser, fingerprinting, pemeriksaan penipuan, serta ponsel cloud Androidโsemuanya dirancang untuk mendukung alur kerja AI dari satu platform.
Pengambilan data web dengan AI
Otomatisasi browser AI
Pengumpulan data AI
Eksekusi agen AI
Alur kerja AI seluler
Akses AI regional
Lihat bagaimana CyberYozh bekerja dalam praktik melalui alur kerja nyata, fitur platform, dan contoh infrastruktur. Jelajahi dasbor, integrasi, lingkungan eksekusi, dan alat yang tersedia untuk tim AI serta proyek otomatisasi.
LLM (large language model) adalah sistem AI yang dilatih pada volume teks yang sangat besar untuk menghasilkan dan memahami bahasa manusia. Pengumpulan data LLM adalah proses mengumpulkan teks, kode, dan data web terstruktur yang digunakan untuk pretrain, fine-tune, atau ground model-model ini, biasanya pada skala yang jauh melampaui apa yang dapat disediakan oleh sourcing manual atau lisensi. Proses ini menggabungkan tool otomasi browser atau framework scraping dengan rotating proxies sehingga pengumpulan dapat berjalan dalam volume besar tanpa terkena IP-ban di tengah proses.
Catatan: Training run LLM membutuhkan aliran data yang konstan dan berskala besar. Menjalankan pengumpulan tersebut dari satu IP atau mesin menghasilkan rate limit, CAPTCHA, sistem anti-fraud, blokir, dan celah dalam dataset yang dihasilkan. Periksa alamat IP Anda dengan tool Fraud Score sebelum membangun pipeline di sekitarnya.
Sebagian besar large language model dibangun pada dataset yang dirakit dengan scraping web dalam skala besar, kemudian membersihkan dan menyusun data mentah tersebut. Tanpa data hasil scraping, tim harus melakukan sourcing atau lisensi setiap contoh secara manual, yang tidak dapat diskalakan ke volume yang dibutuhkan model modern.ย
Tipe LLM yang berbeda juga membutuhkan data yang berbeda: model base/foundation membutuhkan teks pretraining yang luas, model instruction-tuned atau fine-tuned membutuhkan contoh yang dikurasi dan spesifik tugas, dan model RAG-grounded membutuhkan korpus yang live dan sering diperbarui daripada yang statis.
Workflow pengumpulan data LLM yang umum meliputi:
Mengumpulkan teks web publik dalam skala besar untuk korpus pretraining
Membangun dataset fine-tuning yang spesifik domain (legal, medis, finansial, dan vertikal lainnya)
Mengumpulkan konten multibahasa dan spesifik wilayah sehingga model tidak dilatih sepenuhnya pada data satu pasar saja
Pengumpulan data real-time untuk aplikasi RAG
Sourcing data terstruktur (harga, listing, review) untuk model yang diadaptasi domain
Perakitan dataset kustom untuk model LLM open source (Llama, Mistral, dan sejenisnya) di mana tim tidak memiliki akses ke data training proprietary dari provider tertutup
Layer proxy berada di bawah semua itu; itulah yang menjaga request terdistribusi di seluruh IP real yang cukup sehingga situs target tidak pernah melihat satu aktor yang membombardir.
Alat | Terbaik untuk | Integrasi proxy |
Otomasi browser penuh, situs dengan banyak JS | Konfigurasi proxy native di opsi driver | |
Pengumpulan dataset multi-browser yang cepat dan modern | Dukungan proxy per-context bawaan | |
Scraping headless Chrome untuk korpus teks/HTML | Konfigurasi proxy melalui launch-arg | |
Crawling skala besar dan throughput tinggi untuk korpus skala pretraining | Dukungan rotating proxy berbasis middleware | |
Pengujian dan validasi endpoint API sebelum mengotomasi pengumpulan massal | Konfigurasi proxy manual per request |
Proxy CyberYozh terintegrasi dengan kelima alat tersebut melalui konfigurasi host/port/kredensial standar, dengan akses API penuh untuk mengotomasi rotasi langsung di dalam pipeline Anda.
Rotating residential: pilihan default untuk sebagian besar pengumpulan data LLM. Mengambil dari pool IP 50M+ di 195+ negara, merotasi IP secara otomatis untuk menghindari deteksi.ย
Mulai dari $2/GB dapatkan rotating residential โ
Static ISP residential: satu IP khusus untuk seluruh periode sewa. Lebih baik ketika sesi pengumpulan perlu tetap konsisten daripada berotasi, misalnya crawling berulang terhadap sumber terautentikasi yang sama untuk data fine-tuning.ย
Mulai dari $5.29/bulan, dapatkan static ISP โ
LTE Mobile (4G/5G): IP carrier asli dengan skor kepercayaan tertinggi, terbaik untuk mengumpulkan data yang dibuat pengguna atau data percakapan dari platform sosial dengan deteksi bot yang agresif.ย
Mulai dari $1.70/hari, dapatkan mobile proxies โ
Datacenter: tercepat dan termurah, tetapi skor kepercayaan terendah. Terbaik untuk pengumpulan volume tinggi tanpa login dari dokumentasi publik, repositori kode, dan dataset terbuka.ย
Mulai dari $1,90/bulan, dapatkan proxy datacenter โ
Mengumpulkan data dalam skala pelatihan LLM bukan tentang mengambil satu halaman; ini tentang membuat ribuan permintaan yang terlihat seperti ribuan pengguna nyata yang berbeda. Itu adalah masalah IP sebelum menjadi masalah kode. CyberYozh memiliki rating 4,7+ Excellent di Trustpilot dari ratusan ulasan, dengan pengguna secara konsisten menyebutkan koneksi yang stabil dan dukungan yang responsif.
Proxy rotating residential, static ISP, mobile, dan datacenter, disesuaikan dengan seberapa sensitif situs target Anda
Akses API penuh untuk mengotomatiskan pembuatan dan rotasi proxy langsung di dalam pipeline data Anda
Kompatibilitas native dengan Selenium, Playwright, Puppeteer, Scrapy, dan Postman, tanpa pekerjaan integrasi khusus
Dukungan antidetect browser untuk sesi yang memerlukan isolasi fingerprint, bukan hanya rotasi IP
Pemeriksaan Fraud Score bawaan untuk memverifikasi tingkat kepercayaan IP sebelum menjalankan pengumpulan, bukan setelah gagal
Dukungan protokol: HTTP, HTTPS, SOCKS5, UDP
Verifikasi SMS jika proses pengumpulan Anda memerlukan pembuatan akun dalam skala besar
Cakupan di 195+ negara untuk pengumpulan dataset multi-pasar dan multibahasa
Lindungi akun Anda dengan CyberYozh SMS Verification โ
Buat akun Anda: memakan waktu sekitar dua menit.
Pilih jenis proxy Anda: rotating residential untuk sebagian besar pengumpulan data LLM, static ISP untuk sesi persisten, mobile untuk target dengan kepercayaan tinggi.
Dapatkan kredensial Anda dari dashboard: host, port, username, password.
Hubungkan tool Anda: Selenium, Playwright, Puppeteer, dan Scrapy semuanya menerima konfigurasi proxy secara langsung; gunakan dokumentasi API untuk pipeline khusus.
Validasi sebelum Anda meningkatkan skala: jalankan IP baru melalui tool Fraud Score untuk mengonfirmasi bahwa IP tersebut bersih sebelum menjalankan secara penuh.
Harga: Residential mulai dari $2/GB ยท Mobile mulai dari $1,70/hari ยท Static ISP mulai dari $5,29/bulan ยท Datacenter mulai dari $1,90/bulan. Tanpa kontrak, batal kapan saja.