Training großer Sprachmodelle auf benutzerdefinierten Daten: der LLM-Trainingsdaten-Proxy

Die verborgenen Wunder von Proxy-IP bei der Datenschulung

Diejenigen von Ihnen, die sich mit maschinellem Lernen beschäftigen, wissen, dass Daten wie eine Zutat in einem Rührbraten sind. Aber was viele nicht wissen, ist, dassZugang zu RohstoffenSie wirken sich direkt auf den Geschmack des fertigen Gerichts aus. Um einen realen Fall zu zitieren: Letztes Jahr wollte ein Team Kundendienst-Roboter zu trainieren, direkt packte ein Forum drei Jahre von Beiträgen, die Ergebnisse des Modells nur online wurde über diskriminierende Sprache beschwert - es stellte sich heraus, dass das Forum mit einer großen Anzahl von Konten gemischt ist.

Wenn Sie die dynamischen Wohnsitz-Proxys von ipipgo verwenden, ist die Situation ganz anders. Ihre echten Wohn-IPs können den Anti-Crawl-Mechanismus der Plattform umgehen, indem sie Anfrage-Intervalle wie diese einrichten:

importiert Anfragen
von itertools importieren Zyklus

proxy_pool = cycle(ipipgo.get_proxy_list()) Dynamische IP-Pools abrufen

for page in range(1, 100): proxy = next(proxy_pool): proxy = next(ipipgo.get_proxy_list)
    proxy = next(proxy_pool): proxy = next(proxy_pool)
    res = requests.get(f "https://example.com/page/{page}", proxies={"http_pool")
                      proxies={"http": proxy, "https": proxy})
     Verarbeitung der Datenlogik...

sorgfältig beobachtenDie Zyklusfunktion in Zeile 4Dies ist der Schlüssel zum Erreichen einer automatischen IP-Rotation. Die API von ipipgo unterstützt die automatische Umschaltung, was im Vergleich zur manuellen Verwaltung eine Menge Arbeit spart. Als ich meinem Freund das letzte Mal half, dies anzupassen, verdoppelte sich die Erfassungseffizienz direkt, ganz zu schweigen davon, dass die Wahrscheinlichkeit, versiegelt zu werden, von 30% auf weniger als 3% sank.

Die drei Fallstricke der Datenerhebung und der Weg, sie zu überwinden

Ich habe zu viele Menschen in diese drei Gruben fallen sehen:

Insbesondere die dritte Frage deutet darauf hin, dass der Code mit einem Zusatz versehen werden sollteMechanismus für fehlgeschlagene Wiederholungsversuche. Das letzte Mal, als ein Kunde einen Preisvergleich im E-Commerce durchführte, stieg die Datenintegritätsrate nach Anwendung dieser Methode von 72% auf 98%:

def safe_request(url): for _ in range(3): höchstens 3 Wiederholungsversuche
    for _ in range(3): höchstens 3 mal wiederholen
        try: proxy = ipipgo.get_random_proxy()
            proxy = ipipgo.get_random_proxy()
            return requests.get(url, proxies=proxy, timeout=10)
        except Exception as e.
            ipipgo.report_failed(proxy) IP als fehlgeschlagen markieren
    return Keine

Praktisch: Aufbau eines exklusiven Korpus

Nehmen wir einen realen Betriebsprozess. Ein KI-Startup möchte branchenfremde Modelle trainieren und kümmert sich um die Datenerfassung, indem es diesen Schritt befolgt:

1. Mit ipipgo.Standortagenten auf StadtebeneErfassen Sie lokale Foren (die Dialekte sind von Stadt zu Stadt sehr unterschiedlich)
2. Starten Sie 10 Docker-Container zum parallelen Sammeln, die jeweils an eine eigene IP gebunden sind.
3. Einrichtung einer zentralen Erfassung von 2-5 Uhr morgens (während der Leerlaufzeit der Ziel-Website)
4. Automatische wöchentliche Aktualisierung von 10% des Datenvolumens

Der Schlüssel istSimuliert den Rhythmus der menschlichen Tätigkeit. Es gibt einen trickreichen Weg, dies zu tun: Fügen Sie dem Abfrageintervall eine zufällige Wartezeit hinzu, etwa so:

zufällig importieren
Zeit importieren

def human_delay():
    base = 1.2 base Wartezeit
    variation = random.uniform(-0.3, 0.8) zufällige Schwankung
    time.sleep(max(0.5, base + variation)) nicht kleiner als 0.5 Sekunden

Häufig gestellte Fragen QA

F: Was soll ich tun, wenn ich beim Sammeln immer auf CAPTCHA stoße?
A: Eine Kombination aus drei Ansätzen: 1) Verringerung der Häufigkeit einzelner IP-Anfragen 2) Aktivierung der hochgradig anonymen Proxys von ipipgo 3) Einfügen manueller Vorgänge an wichtigen Knotenpunkten

F: Müssen die Trainingsdaten bereinigt werden?
A: Das muss es sein! Ich habe den übertriebensten Fall von Phishing-Site-Inhalten gesehen, die mit den Rohdaten vermischt wurden. Es wird empfohlen, mindestens drei Ebenen der Filterung vorzunehmen: sensible Wörter, semantische Integrität, Informationsdichte

F: Was sind die besonderen Vorteile von ipipgo?
A: Ihr ZuhauseDienstleistungen zur Anpassung von GeschäftsszenarienDas ist ein großartiges Geschäft. Als wir das letzte Mal ein Projekt hatten, für das eine bestimmte Träger-IP erforderlich war, und niemand anderes es machen konnte, haben sie den exklusiven Kanal in drei Tagen fertiggestellt.

Zum Schluss noch eine kleine Erkenntnis: Modelle, die mit Proxy-IPs trainiert wurden, schneiden besser ab, wenn es um geografische linguistische Merkmale geht. Da die geografische Verteilung der Datenquelle näher an der realen Benutzersituation ist, wird dieses Detail von vielen Teams übersehen. Bevor Sie das nächste Mal mit einer Trainingsaufgabe beginnen, sollten Sie prüfen, ob Ihre IP-Pool-Konfiguration sinnvoll ist.