Збирайте датасети для попереднього навчання, файнтюнінгу та RAG, які потрібні вашій LLM, через справжні мобільні LTE/5G, резидентські та датацентрові проксі з таргетингом до міста у понад 195 країнах. Створюйте масштабні багаторегіональні пайплайни збору даних для навчання, не натрапляючи на ліміти запитів і не втрачаючи сесії через блокування.
Інтегруйте проксі з Playwright, Puppeteer, Selenium, Scrapy, Postman та власними скриптами, щоб забезпечити масштабний збір даних для LLM, курування датасетів та автоматизовані пайплайни для підготовки навчальних даних.
Розгортайте пайплайни даних для попереднього навчання та дотренування моделей без управління складною проксі-інфраструктурою — отримуйте доступ до резидентських, мобільних і проксі датацентру з єдиної платформи.
Збирайте регіонально специфічний текст, пошукову видачу та публічний веб-контент для збалансованих датасетів LLM з меншим креном у бік англійської мови — використовуйте резидентські та мобільні проксі з точним таргетингом за країнами, містами та поштовими індексами.
Підтримуйте стабільні тривалі сесії парсингу за допомогою фінгерпринтингу браузера, узгоджуючи профіль пристрою, перевірку IP та антифрод-інструменти, щоб перевірити якість проксі до початку збору даних.
Запускайте AI-агентів через реальні мережі операторів із необмеженим мобільним трафіком і виділеними каналами.
Скорочуйте перебої в роботі з підтримкою вирішення CAPTCHA та інструментами валідації, розробленими для автоматизації.
Керуйте проксі, SMS-активацією, фінгерпринтингом, перевірками на фрод та інтеграціями в єдиному середовищі.
CyberYozh надає проксі-інфраструктуру для масштабного збору даних LLM, поєднуючи понад 50 млн резидентських IP-адрес, мобільні LTE/5G і датацентрові проксі з геотаргетингом на рівні міст, sticky-сесіями до 24 годин для ротаційних резидентських проксі, інструментами фінгерпринтингу та верифікації. Чи збираєте ви корпус для попереднього навчання, формуєте датасет для файн-тюнінгу під конкретну предметну область, наповнюєте RAG-пайплайн або збираєте мультимовні дані — CyberYozh допомагає підтримувати стабільні підключення, підвищувати точність даних і забезпечувати високообсягові робочі процеси збору в понад 195 країнах.
Отримуйте доступ до локалізованих результатів пошуку, маркетплейсів, відкритих веб-даних і регіонального контенту в 195+ країнах для AI-агентів, систем скрапінгу та автономних процесів.
CyberYozh об'єднує інфраструктуру, необхідну AI-командам для збору даних, автоматизації робочих процесів, доступу до регіонального контенту та масштабування інфраструктури. Від мобільних LTE/5G і резидентських проксі до браузерної автоматизації, фінгерпринтингу, антифрод-перевірок і хмарних Android-смартфонів, усе створено для підтримки AI-процесів на єдиній платформі.
AI-скрапінг
Браузерна автоматизація для AI
Збір даних для AI
Запуск AI-агентів
Мобільні AI-процеси
Регіональний доступ для AI
Дізнайтеся, як CyberYozh працює на практиці: реальні сценарії, функції платформи та приклади інфраструктури. Вивчіть дашборд, інтеграції, середовища виконання та інструменти, доступні для AI-команд і проєктів автоматизації.
LLM (велика мовна модель) — це AI-система, натренована на величезних обсягах тексту для генерації та розуміння людської мови. Збір даних для LLM — це процес збирання тексту, коду та структурованих веб-даних, які використовуються для попереднього навчання, тонкого налаштування або обґрунтування цих моделей, зазвичай у масштабах, що значно перевищують можливості ручного пошуку чи ліцензування. Він поєднує інструмент автоматизації браузера або фреймворк для скрейпінгу з ротаційними проксі, щоб збір міг відбуватися у великих обсягах без блокування IP під час роботи.
Примітка: навчання LLM потребує постійного великомасштабного потоку даних. Збір з одного IP чи машини призводить до обмежень швидкості, капчі, антифрод-систем, блокувань та прогалин у результуючому наборі даних. Перевірте свою IP-адресу за допомогою інструменту Fraud Score перед тим, як будувати на ній процес збору.
Більшість великих мовних моделей побудовано на наборах даних, зібраних через скрейпінг вебу у великих масштабах з подальшим очищенням та структуруванням цих сирих даних. Без даних зі скрейпінгу командам довелося б вручну шукати або ліцензувати кожен приклад, що не масштабується до обсягів, які потребують сучасні моделі.
Різні типи LLM також потребують різних даних: базова модель потребує широкого тексту для попереднього навчання, модель з інструкційним або тонким налаштуванням потребує відібраних, специфічних для завдання прикладів, а модель на основі RAG потребує живого, часто оновлюваного корпусу, а не статичного.
Типові робочі процеси збору даних для LLM включають:
Збір публічного веб-тексту у великих масштабах для корпусів попереднього навчання
Створення доменно-специфічних наборів даних для тонкого налаштування (юридичні, медичні, фінансові та інші галузі)
Збір багатомовного, регіонально-специфічного контенту, щоб модель не навчалася виключно на даних одного ринку
Збір даних у реальному часі для RAG-застосунків
Пошук структурованих даних (ціни, оголошення, відгуки) для доменно-адаптованих моделей
Складання власних наборів даних для LLM-моделей з відкритим кодом (Llama, Mistral та подібні), де команди не мають доступу до пропрієтарних навчальних даних закритих провайдерів
Рівень проксі лежить в основі всього цього — саме він забезпечує розподіл запитів між достатньою кількістю реальних IP, щоб цільовий сайт ніколи не побачив, що один актор атакує його.
Інструмент | Найкраще для | Інтеграція проксі |
Повна автоматизація браузера, сайти з великою кількістю JS | Вбудована конфігурація проксі в параметрах драйвера | |
Швидкий, сучасний збір даних у кількох браузерах | Вбудована підтримка проксі для кожного контексту | |
Скрейпинг у headless Chrome для текстових/HTML-корпусів | Конфігурація проксі через аргументи запуску | |
Масштабний краулінг з високою пропускною здатністю для корпусів попереднього навчання | Підтримка ротаційних проксі через middleware | |
Тестування та валідація API-ендпоінтів перед автоматизацією масового збору | Ручна конфігурація проксі для кожного запиту |
Проксі CyberYozh підключаються до всіх п'яти через стандартну конфігурацію хост/порт/облікові дані, з повним доступом до API для автоматизації ротації безпосередньо у вашому процесі.
Ротаційні резидентські: стандартний вибір для більшості завдань зі збору даних LLM. Використовують пул понад 50 млн IP у 195+ країнах, автоматично ротуючи IP для уникнення виявлення.
Статичні ISP резидентські: одна виділена IP-адреса на весь період оренди. Краще, коли сесія збору має залишатися постійною, а не ротуватися, наприклад, повторні краули до того самого автентифікованого джерела для даних дотренування.
LTE Mobile (4G/5G): справжні IP операторів з найвищим рівнем довіри, найкраще для збору користувацького або розмовного контенту з соціальних платформ з агресивним виявленням ботів.
Датацентрові: найшвидші та найдешевші, але з найнижчим рівнем довіри. Найкраще для високообсягового збору публічної документації, репозиторіїв коду та відкритих датасетів без авторизації.
Збір даних у масштабах навчання LLM — це не завантаження однієї сторінки, а тисячі запитів, які виглядають як тисячі різних реальних користувачів. Це проблема IP ще до того, як це стає проблемою коду. CyberYozh має рейтинг 4,7+ Excellent на Trustpilot за сотнями відгуків, користувачі постійно відзначають стабільне з'єднання та оперативну підтримку.
Ротаційні резидентські, статичні ISP, мобільні та проксі датацентру — підібрані під рівень захисту вашого цільового сайту
Повний доступ до API для автоматизації генерації та ротації проксі безпосередньо в процесі обробки даних
Нативна сумісність із Selenium, Playwright, Puppeteer, Scrapy та Postman, без додаткової інтеграції
Підтримка антидетект-браузерів для сесій, які потребують ізоляції фінгерпринта, а не лише ротації IP
Вбудовані перевірки Fraud Score, щоб перевірити рівень довіри IP перед збором даних, а не після збою
Підтримка протоколів: HTTP, HTTPS, SOCKS5, UDP
SMS-верифікація, якщо ваш процес збору потребує масового створення акаунтів
Покриття 195+ країн для багаторинкового, багатомовного збору даних
Захистіть свої акаунти за допомогою CyberYozh SMS Verification →
Створіть акаунт: займає близько двох хвилин.
Оберіть тип проксі: ротаційні резидентські для більшості завдань збору даних LLM, статичні ISP для тривалих сесій, мобільні для платформ з високим рівнем довіри.
Отримайте облікові дані з панелі управління: хост, порт, ім'я користувача, пароль.
Підключіть свій інструмент: Selenium, Playwright, Puppeteer та Scrapy приймають конфігурацію проксі безпосередньо; використовуйте документацію API для власних процесів.
Перевірте перед масштабуванням: прогоніть нові IP через інструмент Fraud Score, щоб підтвердити їх чистоту перед повним запуском.
Ціни: Резидентські від $2/ГБ · Мобільні від $1,70/день · Статичні ISP від $5,29/місяць · Датацентрові від $1,90/місяць. Без контрактів, скасування в будь-який момент.