推荐系统大语言模型：LLM训练数据代理采集

当推荐系统遇上大模型，数据怎么薅才安全？

搞推荐系统的兄弟最近都头疼——大语言模型训练要的数据量像无底洞，直接去网站硬爬，分分钟被封IP。上个月有个朋友做电影推荐模型，刚爬了3000条评论就被网站拉黑，气得他差点摔键盘。

代理IP怎么就成了数据采集的救命稻草？

想象你是个超市采购员，要是每天穿同一件衣服去进货，保安肯定起疑。代理IP就是这个道理，每次采集数据换个”马甲”，网站就认不出是同一个”采购员”在干活。

这里有个要命的误区：很多人以为随便找个免费代理就能用。实际上那些公共代理早被各大网站记在小本本上了，用它们等于自投罗网。靠谱的商用代理服务像ipipgo这种，手里握着几十万独享IP池，每个IP都有真实用户的使用轨迹，这才是真能蒙混过关的”工作服”。

手把手教你用ipipgo搭采集管道

这里给个Python的实战案例（别怕看不懂代码，跟着做就行）：

import requests
from itertools import cycle

 ipipgo提供的代理列表（记得换成自己的账号）
proxy_list = [
    '12.34.56.78:8888',
    '98.76.54.32:8888',
     ...更多IP
]

proxy_pool = cycle(proxy_list)

for page in range(1, 101):
    try:
         每次随机选个代理
        current_proxy = next(proxy_pool)
        response = requests.get(
            f'https://example.com/reviews?page={page}',
            proxies={'http': current_proxy},
            timeout=10
        )
         这里处理采集到的数据...
    except Exception as e:
        print(f"第{page}页采集失败，换下一个IP试试")

关键点来了：记得设置请求间隔！就算换了IP，要是每秒发100个请求，傻子都知道是机器在操作。建议用随机延时，像这样：

import time
import random

 每次等待2-5秒随机时间
time.sleep(random.uniform(2, 5))

QA时间：新手最常踩的坑

Q：为什么用了代理还是被封？
A：八成是IP质量不行。市面有些代理商会把同一个IP卖给多人用，这种共享IP早进黑名单了。选ipipgo这种提供独享代理的，每个IP都只给你一个人用。

Q：需要自己维护IP池吗？
A：千万别！见过有人自己搭代理服务器，结果维护成本比买服务还贵。专业的事交给ipipgo这种服务商，他们有自动IP更换和存活检测机制。

采集实战中的骚操作

有个做电商推荐的客户，他们发现用固定User-Agent容易被识破。后来配合ipipgo的地域定向功能，把北京IP配安卓UA，上海IP配苹果UA，采集成功率直接翻倍。

还有个狠招：在采集脚本里加入真人操作模拟。比如先访问首页，随机点击几个商品，最后才跳转到目标页面。虽然要多写几行代码，但配合ipipgo的高速代理，网站根本分不清是真人还是机器。

为什么老鸟都选ipipgo？

说几个你们关心的硬指标：

• 存活率95%+：他们的IP有自动复活机制
• 毫秒级响应：比普通代理快3倍不止
• 全国覆盖：200+城市节点随便选

最关键的是售后服务，上次我们有个采集任务突然失败，ipipgo的技术小哥10分钟就给出了新调度方案，这种响应速度在业内确实少见。

最后说句大实话：搞数据采集就像打游击战，既要打得准又要藏得好。选对代理服务商，真的能让你少走三年弯路。