असीमित आवासीय प्रॉक्सी के साथ AI & LLM डेटा स्क्रैपिंग को बढ़ावा दें
बैंडविड्थ द्वारा बिलिंग, शून्य IP/ट्रैफ़िक सीमाएँ। आसानी से स्केल किए जाने वाले वेब स्क्रैपिंग ऑप्स के लिए समवर्ती और बैंडविड्थ को लचीले ढंग से समायोजित करें।
असीमित ट्रैफ़िक
IP की 99% से ज़्यादा उपलब्धता, उच्च गुमनामी
असीमित IP उपयोग
असीमित समवर्ती सत्र

डेटा संग्रहहमारे असीमित IP संसाधन पूल का उपयोग करके विभिन्न वैश्विक क्षेत्रों से कुशलतापूर्वक और सुरक्षित रूप से सार्वजनिक डेटा एकत्र करें।
निर्बाध एकीकरणसुचारू मॉडल प्रशिक्षण कार्यों को सुनिश्चित करने के लिए लोकप्रिय AI टूल और फ़्रेमवर्क के साथ आसानी से एकीकृत करें
उपयोगकर्ता-अनुकूल डैशबोर्डअपनी विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए प्रॉक्सी सेटिंग को कस्टमाइज़ करें, चाहे डेटा स्क्रैपिंग, विश्लेषण या सत्यापन के लिए।
बड़ी मात्रा में सटीक प्रशिक्षण डेटा बड़े भाषा मॉडल (LLM) और अन्य मशीन लर्निंग अनुप्रयोगों के लिए आवश्यक हैं। हमारा असीमित आवासीय प्रॉक्सी समाधान पर्याप्त IP संसाधन और बैंडविड्थ, असीमित ट्रैफ़िक उपयोग प्रदान करता है, और बड़े पैमाने पर LLM प्रशिक्षण डेटा संग्रह की लागत को बहुत बचाता है।
कम विलंबतामॉडल पुनरावृत्ति गति को तेज करने के लिए डेटा अधिग्रहण देरी को कम करें।
अनुकूलित प्रशिक्षणLLM प्रशिक्षण के लिए अनुकूलित सर्वोत्तम असीमित प्रॉक्सी सेवा का उपयोग करें, आप स्वतंत्र रूप से प्रशिक्षण ले सकते हैं।
हमारी असीमित प्रॉक्सी सेवा विभिन्न AI-संबंधित कार्यों के लिए आदर्श है:
असीमित समवर्तीताLLM मॉडल प्रशिक्षण को गति देने के लिए बिना किसी सीमा के एक साथ कई स्रोतों से डेटा एकत्र करें।
असीमित IP निष्कर्षणअपने बड़े भाषा मॉडल के लिए स्थानीयकृत, सटीक और अद्यतित डेटा एकत्र करने के लिए वैश्विक रूप से विविध वायरलेस संसाधन IP पूल तक पहुँचें।
बढ़ी हुई डेटा विविधताविभिन्न भौगोलिक और जनसांख्यिकीय स्रोतों से उच्च-गुणवत्ता वाला डेटा प्रदान करें, सटीक LLM निष्पादन सुनिश्चित करें।
स्केलेबल मॉडल विकासचाहे छोटे भाषा मॉडल या बड़े पैमाने के LLM को प्रशिक्षित करना हो, हमारी असीमित प्रॉक्सी सेवा आपकी आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए आसानी से स्केल कर सकती है।
911Proxy का असीमित आवासीय प्रॉक्सी IP विभिन्न LLM प्रशिक्षण फ़्रेमवर्क के साथ संगत है, जो उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा सेट को तेज़ी से बनाने में मदद करता है।



















