Proxy Lalu Lintas Tak Terbatas Mendukung Pelatihan LLM

Untuk melatih model bahasa besar (LLM) yang efektif, diperlukan dataset yang besar dan beragam. Solusi proxy lalu lintas tak terbatas kami memastikan akses cepat, stabil, dan skalabel ke data yang Anda butuhkan—efisien dari segi biaya dan siap untuk beban kerja berskala AI.

Bandwidth tak terbatas & konkurensi tinggi

Skalakan operasi data Anda tanpa batasan atau pelambatan.
Pool IP besar dan bersih

Hindari pemblokiran dan akses lebih banyak sumber dengan andal.
Dioptimalkan untuk pengumpulan data AI

Dibangun untuk kebutuhan scraping yang konsisten dan jangka panjang.

Mengapa Memilih Proxy Lalu Lintas Tak Terbatas dari NaProxy?

Cakupan data global

Dukungan untuk sumber daya di 200+ negara dan wilayah.
Pengumpulan data yang efisien

Puluhan ribu permintaan bersamaan untuk scraping konten yang cepat.
Solusi yang disesuaikan

Konfigurasi CPU dan bandwidth yang fleksibel sesuai kebutuhan Anda.
Jaminan kualitas data

Output data terstruktur dalam format JSON/CSV.
Jaminan kepatuhan

Kepatuhan ketat terhadap peraturan privasi data global.
Dukungan pelanggan responsif

Dukungan teknis 24/7 untuk menjawab pertanyaan Anda kapan saja.

Berbagai Skenario Aplikasi

Pengambilan Data Pelatihan

Kumpulkan dataset besar secara efisien untuk pelatihan, mencakup bidang seperti pemrosesan bahasa alami (NLP), visi komputer, dll.
Riset dan Analisis Pasar

Ambil data harga, informasi produk, dll. dari berbagai sumber untuk melatih sistem AI dalam peramalan dan analisis pasar.
Pemantauan Harga

Ekstrak data harga secara terus-menerus dari pasar e-commerce, dll., agar AI Anda dapat menghasilkan prediksi harga dan wawasan yang akurat.

Jelajahi Kompatibilitas Kami dengan Semua Alur Kerja LLM

NaProxy menyediakan solusi IP proxy lalu lintas tak terbatas untuk pengumpulan data pelatihan LLM! Mulailah menggali nilai data sekarang

Pilih paket yang paling sesuai untuk Anda

Integrasi Mulus Proxy Lalu Lintas Tak Terbatas

Proxy tak terbatas kami hadir dengan API terintegrasi yang ramah pengembang, dokumentasi, contoh kode, dan panduan untuk menyiapkan infrastruktur scraping yang sukses.