파운데이션 모델과 멀티모달 AI를 위한 무한한 비디오 데이터

속도 제한, 차단, yt-dlp 오류는 이제 그만. 안정적인 페타바이트 규모의 비디오, 오디오, 메타데이터 추출로 LLM, VLM, 월드 모델 학습에 바로 활용하세요.

선도적인 AI 연구소 75%와 20,000개 이상의 기업이 신뢰합니다

10B+
추출된 동영상 수(계속 증가 중)
10PB+
매일 선도적인 AI 팀에 제공되는 비디오 데이터
90PB
검색 및 과거 맥락 파악을 위한 웹 아카이브
195
현지화된 콘텐츠로 커버되는 국가 수
99.99%
가동 시간 및 24/7 전문가 지원

모든 멀티모달 사용 사례를 위한 단일 데이터 레이어

파운데이션 비디오 모델 사전 학습, VLM 미세 조정, 휴머노이드 로봇 정책 학습 등 어떤 목적이든 파이프라인은 동일합니다: 탐색, 추출, 전달.

1파운데이션 비디오 모델
시뮬레이션이 따라올 수 없는 시각적 다양성으로 Sora급 비디오 생성기와 월드 모델을 학습시키세요. 페타바이트 규모의 실세계 물리, 객체 역학, 인간 활동의 풍부한 영상을 제공합니다.
2비전-언어 모델
동기화된 비디오, 오디오, 캡션, 트랜스크립트로 VLM 및 멀티모달 LLM을 강화하세요. 수백 개 언어로 긴 맥락의 비디오 Q&A, 장면 이해, 지시 수행이 가능합니다.
3월드 모델 및 VLA
조작, 이동, 주행에 대한 웹 규모의 시연으로 원격 조작의 병목 현상을 해소하세요. VLA 파이프라인을 위한 비디오 피드에 대해 자세히 알아보기.

시나리오부터 학습 준비 완료 스트림까지 세 단계

멀티모달 학습 데이터에 최적화된 페타바이트 규모의 비디오 추출 파이프라인을 구축하세요.

1
정의
  • 모달리티, 언어, 도메인 및 형식
  • 메타데이터로 새로운 소스 발굴
  • 일회성 또는 지속적인 맞춤 피드
  • 선택적 어노테이션 및 레이블링
2
검색
  • 시나리오, 조명, 지역 및 시점별 필터링
  • 재생 시간, 날짜 및 품질별 필터링
  • 다운로드 전 장면 미리보기
  • 확장 전 샘플 검증
3추출
  • 안티봇 조치 및 CAPTCHA 우회
  • yt-dlp보다 비용 효율적으로 확장
  • 메타데이터가 포함된 사전 편집 MP4 클립
  • S3, GCS, Azure 또는 웹훅으로 전달

모델에 필요한 모든 모달리티를 하나의 피드에서

지정한 시간 범위로 사전 편집된 MP4 비디오 클립을 바로 수집할 수 있도록 전달합니다. 요청 시 다양한 해상도와 프레임 레이트를 제공합니다.

비디오 타임스탬프에 정렬된 m4a 형식의 분리된 오디오 트랙. ASR, 오디오-언어 모델 및 오디오 신호 보존이 필요한 멀티모달 학습에 적합합니다.

수백 개 언어로 제공되는 네이티브 캡션, 자동 생성 트랜스크립트, 자막. 토큰 효율적인 긴 맥락 학습을 위해 비디오와 시간 정렬됩니다.

채널, 언어, 재생 시간, 업로드 날짜, 지역 등 풍부한 구조화된 메타데이터와 썸네일 및 스토리보드. 모든 소스에 걸쳐 표준화된 스키마를 제공합니다.

웹 비디오는 모든 대안을 능가합니다

시뮬레이션에는 도메인 격차가 있습니다. 원격 조작은 확장이 불가능합니다. 카탈로그는 범위가 좁습니다. 웹 규모의 비디오는 모델에 일반화에 필요한 다양성을 제공합니다.

소스 다양성
합성 데이터와 큐레이션된 카탈로그가 대규모로 생성할 수 없는 언어, 지역, 조명, 형식, 엣지 케이스에 걸친 탁월한 커버리지.
콘텐츠 특화 수집
학습 작업에 맞는 고가치 콘텐츠에 집중. 일반 크롤링 대비 노이즈를 대폭 줄이고 토큰 예산을 유용한 신호에 집중시킵니다.
파이프라인 준비 완료 출력
구조화된 메타데이터, 표준화된 스키마, 정밀한 시간 범위와 함께 전달되는 사전 편집 클립. 전처리 없이 학습 프레임워크에 바로 적용하세요.

전체 비디오 학습 수명 주기를 위해 구축됨

파운데이션 모델, 멀티모달 LLM, 물리적 AI를 위한 핵심 비디오 데이터 기반을 사전 학습부터 미세 조정, 지속적 갱신까지 제공합니다.

모델에 맞게 최적화
모델 관련성과 정확성을 위해 큐레이션 및 클라이언트 특화 비디오를 혼합합니다.
다중 소스 집계
더 풍부한 멀티모달 학습을 위한 통합된 비디오, 오디오, 캡션 및 메타데이터.
AI 기반 아카이브 검색
과거 및 실시간 비디오를 발굴하여 모델의 맥락을 극대화합니다.
지속적 피드
게시되는 즉시 비디오를 클라우드로 스트리밍하여 학습 및 평가에 활용합니다.
사전 편집, 파이프라인 준비 완료
구조화된 메타데이터와 정밀한 시간 범위를 갖춘 MP4 클립.
멀티모달 학습 준비 완료
진정한 다목적 AI를 위해 비디오, 오디오, 트랜스크립트, 메타데이터를 결합합니다.
편향 및 드리프트 감소
공정성을 보장하기 위해 다양한 지역과 언어의 비디오에 액세스합니다.
100% 윤리적이고 규정 준수
완전한 GDPR, CCPA, AI 법 준수 및 모든 계정의 KYC 인증.
compliant
설계 단계부터 규정 준수 및 윤리 준수
2024년 Bright Data는 Meta와 X를 상대로 한 소송에서 승소하여 미국 법원에서 심사를 받고 두 번 모두 승소한 최초의 웹 스크래핑 회사가 되었습니다. 저희의 개인정보 보호 관행은 EU 규제 프레임워크, GDPR 및 캘리포니아 소비자 개인정보 보호법(CCPA)을 포함한 주요 데이터 보호법을 준수합니다. 비디오 데이터 액세스는 모든 프로젝트에서 윤리적이고 규정을 준수하는 소싱을 보장하기 위해 KYC 승인이 필요합니다.

FAQ

yt-dlp는 개별 비디오 다운로드를 위해 설계된 오픈소스 도구입니다. Bright Data의 Media 추출 API는 멀티모달 학습, VLM 및 VLA 파이프라인을 위해 특별히 구축되어, 컴플라이언스가 내장된 페타바이트 처리량으로 구조화된 메타데이터가 포함된 타깃 MP4 클립을 지속적으로 전달합니다.

네. Filter API를 사용하여 추출 전에 언어, 재생 시간, 업로드 날짜, 형식 등의 매개변수로 콘텐츠를 식별하고 필터링할 수 있습니다. 정확한 학습 데이터 기준에 맞는 타깃 목록을 구성한 후 Media 추출 API로 추출하세요.

비디오는 구조화된 메타데이터와 정밀한 시간 범위가 포함된 MP4 클립으로 전달됩니다. 오디오는 m4a로 전달됩니다. 데이터는 Amazon S3, Google Cloud Storage, Microsoft Azure Blob, Snowflake, SFTP, 웹훅 또는 직접 API 다운로드를 통해 전송할 수 있습니다.

Web Unlocker는 4억 개 이상의 월간 주소로 구성된 글로벌 IP 풀에 요청을 분산하여 HTTP 429 오류를 자동으로 해결합니다. 429 오류 시 실패하는 독립형 yt-dlp와 달리, 저희 API는 다른 IP 주소와 최적의 타이밍으로 자동 재시도합니다.

이 오류는 플랫폼이 자동화된 패턴을 감지할 때 발생합니다. Web Unlocker는 실제 사용자 행동을 모방하는 AI 기반 브라우저 핑거프린팅을 통해 감지를 방지합니다. 사람의 개입 없이 추출이 계속됩니다.

Bright Data는 공개적으로 이용 가능한 데이터만 수집하며 엄격한 컴플라이언스 정책 하에 운영됩니다. SOC 2 Type II, ISO 27001을 보유하고 있으며 완전히 GDPR 및 CCPA를 준수합니다. 2024년 미국 연방 법원에서 Meta와 X를 상대로 한 소송에서 승소하여 윤리적 웹 데이터 수집에 대한 법적 선례를 세웠습니다.

네. 대학교와 비영리 연구 기관을 위한 학술 라이선스 및 연구 가격을 제공합니다. 구체적인 요구 사항과 볼륨 요건을 논의하려면 문의해 주세요. 모든 데이터 유형의 샘플 파일은 무료로 제공됩니다.

데이터셋은 카테고리, 볼륨 및 전달 주기에 따라 가격이 책정됩니다. 일회성 스냅샷이 가장 저렴합니다. 반복 및 지속적 피드는 전달 건당 가격이 책정됩니다. 엔터프라이즈 플랜에는 볼륨 할인 및 맞춤형 SLA가 포함됩니다. 학습 실행에 맞는 견적을 위해 문의해 주세요.

비디오 추출은 공개적으로 이용 가능하지 않으며 다음이 필요합니다:

  1. 초기 상담: 구체적인 비디오 추출 요구 사항을 논의하기 위해 저희 팀에 문의하세요
  2. 사용 사례 평가: 적절한 비디오 추출 시나리오를 검토하고 승인합니다
  3. 맞춤 구성: 전문가들이 워크플로우에 맞는 최적화된 매개변수를 설정합니다
  4. 컴플라이언스 가이드: 추출 관행이 모든 요구 사항을 충족하도록 보장합니다
웹은 스스로 열리지 않습니다

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