真实的移动LTE / 5G网络
通过真实运营商网络运行AI代理，享受无限移动流量和专用通道。
- 真实的LTE / 5G运营商网络
- 手动和API IP轮换
- 高信任环境
- 稳定的AI会话
将代理集成到您的AI训练数据管道中
将代理直接连接到您的数据采集堆栈，用于大规模构建训练语料库。API集成支持Playwright、Puppeteer、Selenium、Scrapy和自定义抓取脚本。
轻松设置代理以收集AI训练数据
只需几步即可设置代理，无需管理复杂的基础设施。随着数据集规模和来源多样性的增长，通过直观的仪表板控制轮换和粘性会话。
从195多个国家/地区收集AI训练数据
使用具有精确城市和邮政编码级别地理定位的代理，在各大洲收集多语言数据。构建反映真实全球多样性的训练数据集。
通过指纹识别支持减少封禁
CyberYozh 代理包含操作系统指纹切换选项，可使您的设备配置文件与每个 IP 保持一致。在运行工作流之前检查您的 IP 欺诈评分，以减少验证码和被阻止的请求。
CyberYozh 用于AI训练工作流程的功能
在执行前解决验证码
通过为自动化构建的 CAPTCHA 解决支持和验证工具，减少工作流程中断。
- 支持验证码破解
- 执行前验证
- 欺诈检查
- 会话质量控制
一个平台，替代多种工具
在一个环境中管理代理、短信激活、指纹识别、防欺诈检查和集成。
- 代理 + 短信激活
- 指纹识别
- 欺诈检查
- API 集成
CyberYozh 如何助力 AI 训练数据采集
CyberYozh 的代理基础设施支持大规模 AI 训练数据抓取。该网络整合了超过 5000 万个住宅 IP、移动 LTE/5G 和数据中心代理，具备城市和邮编级别的地理定位、粘性会话、操作系统指纹切换、IP 欺诈检测和虚拟号码，可实现无缝验证。收集预训练语料库、构建特定领域的微调数据集，或跨区域收集数据，同时减少验证码和管道停滞。
CyberYozh 的竞争优势
CyberYozh 集成了 AI 团队所需的基础设施，用于收集数据、自动化工作流程、访问区域内容以及扩展执行环境。从移动 LTE / 5G 和住宅代理，到浏览器自动化支持、指纹识别、防欺诈检测和安卓云手机，一切都旨在通过单一平台支持 AI 工作流。
AI网页爬取
AI浏览器自动化
人工智能数据收集
AI代理执行
移动AI工作流程
区域性人工智能访问
观看 CyberYozh AI 基础设施的实际应用
通过实际工作流程、平台功能和基础设施示例，了解 CyberYozh 的实际运作方式。探索仪表盘、集成、执行环境以及为 AI 团队和自动化项目提供的各种工具。
为什么需要代理来收集 AI 训练数据
大规模构建训练语料库几乎每次都会遇到同样的障碍:数据源不希望被如此频繁、如此快速地从单一地址抓取。
网站会限流或封禁 IP,当发送大量请求时——你的数据收集会在达到目标规模之前就停止,浪费工程时间来解封。
Cloudflare 和 DataDome 会标记非人类请求模式 和设备指纹,给你 验证码墙。
从单一地区收集—— 没有本地 IP,你无法可靠地收集特定于其他市场的来源、语言和视角
Reddit、小众论坛和其他高价值训练来源 需要注册和手机验证 才能访问完整内容,在 IP 级封禁之外增加了第二道障碍。
代理通过在多个 IP 之间分配请求来解决这四个问题,这些 IP 看起来像真实用户,位于正确的位置,并能满足训练语料库所需的数据量。
AI 团队收集的数据类型(以及各自适用的代理)
社交媒体和论坛
Reddit、Hacker News、Stack Exchange 和小众社区是对话式和领域特定训练数据最丰富的来源之一,但它们对速率限制也最为严格。移动代理最适合用于 AI 数据集,因为来自 Vodafone 或 T-Mobile 等移动运营商的真实 IP 能通过检查,而数据中心流量会被立即标记。
提示: 登录墙和延迟加载的线程通常需要 Playwright 或 Puppeteer 来渲染和分页内容,然后才能捕获。
代码仓库
GitHub、GitLab 和包注册表大多是开放且 API 友好的,因此数据中心代理能很好地处理这些:快速、便宜,并且对大量拉取有足够的信任度。
新闻和付费墙来源
出版物、期刊和授权档案需要更温和的处理方式。住宅或移动代理在这里有帮助,配合记录访问的内容和方式,因为这些来源在 AI 训练数据收集中受到最严格的法律审查。
电商和评论
电商 产品列表和评论不断更新,并受到密切监控以防抓取活动。轮换住宅代理能保持数据量,同时不会触发标记自动化流量的价格扭曲或封禁。
多语言网页文本
构建能够跨语言和地区泛化的语料库意味着直接从本地来源收集,而不仅仅是你的服务器碰巧看到的版本。 地理定向住宅代理 覆盖 195+ 个国家,提取真实的本地区域内容,而不是偏向爬虫起源地。
无需为每种来源类型构建单独的抓取层, Yozh Scraper 开箱即用地通过移动、住宅或数据中心代理运行 Playwright 驱动的任务。一个工具就能处理跨社交平台、电商网站和新闻来源的 AI 数据收集。
💡 运营要点: 大多数训练语料库会混合使用上述几种类别。 根据数据源混合使用代理类型,而不是对所有任务默认使用一种类型,这样可以在简单目标上降低成本,在困难目标上提高成功率。
AI 训练的住宅代理 vs 移动代理 vs 数据中心代理
根据数据源的防护强度选择代理类型。
移动代理 – 用于最难访问的目标和注册墙
移动运营商 IP 比住宅 IP 更受信任。如果你想从移动优先平台收集 AI 训练数据,它们是最佳选择:Instagram、TikTok、Reddit 或 Facebook 账户,这些平台在授予完全访问权限之前需要短信验证。
提示:使用 CyberYozh 虚拟号码进行短信验证,覆盖 195+ 个国家,无操作问题地完成账户注册。
住宅代理 – 用于受保护的真实用户门控数据源
住宅 IP 与真实 ISP 绑定,在平台看来就像真实用户。它们对于 社交媒体平台、论坛、电商和新闻网站更可靠,包括 Reddit 帖子和产品评论。
数据中心代理 – 用于从开放数据源批量采集
数据中心 IP 处理不需要住宅身份的大批量拉取。它们最适合代码仓库、政府数据集和公共档案,例如 GitHub、包注册表和开放数据门户。
AI 数据采集中的合规性和道德采购
AI 训练数据采集正面临越来越严格的法律审查,责任越来越多地追溯到整个流程,而不仅仅是训练模型的公司。干净、有记录的数据来源是可辩护的数据采集流程与经不起质疑的流程之间的区别。
以下几种做法可以减少这种风险,并使你的数据来源在受到质疑时站得住脚:
遵守 robots.txt 和公布的速率限制,而不是绕过它们。
保留 抓取 日志 – 时间戳、源 URL 和访问方法,以便你能展示采集了什么以及如何采集的。
端到端追踪 IP 和数据来源,而不是依赖中间商对数据获取方式的说辞。
将 AI 数据采集 与再分发分开,并在共享训练数据集之前记录任何下游使用、许可限制或第三方数据权利。
为什么选择 CyberYozh 完成你的 AI 训练数据任务
CyberYozh 在一个平台上整合了 AI 训练数据采集所需的所有层级 – 代理、验证和防欺诈。因此,团队无需为流程的每个部分拼凑不同的供应商。
5000万+住宅代理,支持轮换和长达24小时的粘性会话、IP过滤、免费地理定位和API控制的轮换
真实 5G/LTE移动代理,带宽不限,用于大规模数据采集,无需担心流量上限拖慢语料库构建
城市和邮编级别的地理定位,覆盖195+个国家,获取真实的区域性和多语言数据
IP欺诈评分检查,预先过滤出口节点,保持数据源清洁
操作系统指纹切换,减少验证码和请求拦截
虚拟短信号码和 虚拟支付卡,完成注册和验证流程,无需暴露个人账户
API兼容性,支持Playwright、Puppeteer、Selenium、Postman、Scrapy及自定义工具。
探索类似任务的代理: AI搜索代理、 ChatGPT代理基础设施以及 SERP数据采集代理。