Proxy IP dans la formation à l'IA : stratégie anti-backcrawl pour la collecte de données multi-sources
Dans le contexte actuel de développement rapide de la technologie de l'IA, la formation de modèles impose des exigences plus élevées en matière de qualité et de diversité des données. Cependant, le blocage IP et les restrictions géographiques fréquemment rencontrés lors de la collecte de données sont devenus des goulots d'étranglement qui limitent le développement de l'IA. Dans cet article, nous allons combiner les caractéristiques techniques d'ipipgo, un fournisseur mondial de services IP proxy, de ...
Technologie des pools d'adresses IP dynamiques d'IPIPGO : une solution pratique pour le blocage des adresses IP dans le cadre de la formation de grands modèles d'IA
Le piège mortel de l'acquisition de données pour la formation à l'IA : la vérité sur le taux de blocage des IP 97% Une entreprise d'IA formant un grand modèle de droit a vu 182 IP bloquées par Westlaw pendant trois jours consécutifs, ce qui a entraîné la suppression de 300 000 données critiques. Les caractéristiques des requêtes régulières des IP de la salle des serveurs traditionnelle (par exemple, les horodatages synchronisés, les accès à intervalles fixes) peuvent être utilisées par les systèmes anti-crawl...
Incontournable de la R&D en IA pour les entreprises : Guide de sélection de la propriété intellectuelle par procuration et comparaison des avantages de la technologie IPIPGO
Pourquoi la R&D en IA au niveau de l'entreprise ne peut-elle pas contourner les IP proxy ? Une grande entreprise d'IA s'est un jour heurtée à un blocage continu des IP en essayant de capturer des données de recherche scientifique publique en raison de l'insuffisance des données d'entraînement, ce qui a entraîné une indisponibilité de deux semaines pour une équipe d'algorithmes de 20 personnes et une perte directe de plus de 800 000 RMB. Ce cas réel met en évidence le problème fatal de la R&D en IA au niveau de l'entreprise - les données...
Optimisation des coûts de formation des grands modèles d'IA : comment la propriété intellectuelle peut-elle améliorer l'efficacité et le taux de réussite de l'exploration des données ?
Pourquoi l'efficacité de la saisie des données a-t-elle une incidence directe sur les coûts de formation à l'IA ? Les amis qui forment les grands modèles d'IA savent bien que la qualité des données détermine l'effet du modèle, mais beaucoup ignorent un point essentiel : le coût de l'acquisition des données peut absorber plus de 30% de l'ensemble du budget du projet. Pour citer un cas réel : une équipe de startup capture...
Acquisition de données de formation à l'IA : un guide pour la conception d'une architecture de pool de 10 millions d'agents
Lorsque vous constatez que 90% des données publiques pour l'entraînement des modèles d'IA proviennent d'utilisateurs de la même région, ou que chaque fois que vous collectez des données à grande échelle, l'IP est bloquée par le site web - cela signifie que l'architecture de votre pool de proxy doit être reconstruite. Cet article est basé sur des cas réels d'entreprises, révélant comment utiliser l'IP proxy résidentiel ipipgo pour construire un...
Un must pour la formation à l'IA distribuée : un examen approfondi des pratiques anti-crawler de l'IP proxy dans les itérations de modèles de grande taille
Quand la formation à l'IA rencontre l'anti-crawler : la valeur des IP proxy apparaît soudainement L'année dernière, alors qu'un laboratoire d'IA de premier plan formait un grand modèle multimodal, son système de collecte de données a été soudainement paralysé dans une grande zone - non pas en raison d'une puissance arithmétique insuffisante, ni d'une erreur dans le code, mais à cause du déclenchement du mécanisme anti-crawler du site web ciblé. Ce cas réel a mis en évidence...
[Guide 2025] Analyse technique et scénarios d'application : pourquoi la formation au Big Model AI a-t-elle besoin d'une IP Proxy ?
Pourquoi la formation aux grands modèles d'IA a-t-elle besoin d'un "canal de données réelles" ? Au cours des deux dernières années, la formation des modèles d'IA a connu un problème évident : l'équipe chargée de l'algorithme passe des mois à développer le modèle, mais l'effet est considérablement réduit parce que les données de formation ne sont pas suffisamment "ancrées". Le projet de service client intelligent d'une entreprise de commerce électronique a rencontré cette situation...
2025 AI Big Model Developers Must Read : Déploiement d'un nœud d'entraînement à travers le pays basé sur IPIPGO et pratiques de contrôle des risques
I. Principaux défis des nœuds de formation transnationaux et valeur de l'IP proxy Dans le cadre du développement des grands modèles d'IA en 2025, la collecte de données transnationales et la formation distribuée sont devenues une demande courante. Cependant, les développeurs sont souvent confrontés à deux défis majeurs : les interruptions de formation dues à l'instabilité des environnements réseau et les biais de données provoqués par le blocage fréquent des adresses IP. Exemple...
Proxy IP vs. consommation de puissance de calcul : un modèle d'optimisation des coûts d'acquisition de données pour l'entraînement de grands modèles d'IA
Quand l'IA rencontre la collecte de données : le trou noir caché du coût de la formation Une équipe d'IA a récemment rencontré quelque chose d'étrange : la grappe de GPU pour la formation de grands modèles tourne au ralenti pendant 8 heures par jour, et le personnel d'exploitation et de maintenance a découvert que la collecte de données est bloquée dans le lien CAPTCHA. Ce phénomène dans l'industrie n'est en aucun cas une exception, selon les enquêtes de l'industrie, 68% AI team in...
Pourquoi l'entraînement des modèles d'IA a besoin d'adresses IP mandataires ?
En 2025, la formation à l'IA du service client d'une plateforme de commerce électronique s'est heurtée à un goulet d'étranglement : le modèle identifiait toujours les demandes des utilisateurs mexicains concernant l'"assaisonnement pour tacos" comme des "ingrédients pour sushis japonais". Les ingénieurs ont cherché et découvert que les images d'aliments utilisées dans la formation 90% provenaient de sites web asiatiques. C'est comme demander à quelqu'un qui n'a jamais mangé que du sichuan...

