لتسريع اكتشاف البيانات لكائنات Deepseek-R1 باستخدام بيانات تعريف Amazon S3 ، اتبع هذه الخطوات:
1. تمكين بيانات تعريف S3: تأكد من تمكين بيانات التعريف S3 للدلو للأغراض العامة. تلتقط هذه الميزة تلقائيًا البيانات الوصفية للكائنات الموجودة في هذه الدلاء ، بما في ذلك البيانات الوصفية المعرفة من قبل النظام مثل وقت الإنشاء وفئة التخزين ، والبيانات الوصفية المخصصة مثل العلامات ، وبيانات التعريف الأحداث مثل أحداث التحديث أو الحذف [1] [3].
2. تخزين كائنات Deepseek-R1 في S3: قم بتخزين ملفات طراز DeepSeek-R1 والبيانات ذات الصلة في دلو S3. يمكن أن يشمل ذلك الأوزان النموذجية أو بيانات التدريب أو أي ملفات أخرى ذات صلة. استخدم أوامر مثل "AWS S3 Sync" لتحميل ملفاتك إلى S3 ، باستثناء الدلائل غير الضرورية مثل ".git` [5].
3. تطبيق بيانات التعريف المخصصة: استخدم علامات الكائن لتطبيق بيانات التعريف المخصصة على كائنات DeepSeek-R1 الخاصة بك. يمكن أن يشمل ذلك معلومات مثل الإصدارات النموذجية أو مجموعات بيانات التدريب أو حالات الاستخدام المحددة. تتيح لك البيانات الوصفية المخصصة شرح الكائنات ذات التفاصيل الخاصة بالأعمال ، مما يجعلها أسهل في الاستعلام وإدارة [1] [10].
4. metadata الاستعلام مع طاولات S3: تم التقاط متاجر بيانات التعريف S3 في طاولات Apache Iceberg فقط ، والمعروفة باسم طاولات البيانات الوصفية. تم تحسين هذه الجداول للاستعلام ويمكن دمجها مع كتالوج بيانات AWS Glue. يتيح لك هذا التكامل الاستعلام عن بيانات التعريف الخاصة بك باستخدام خدمات مثل Amazon Athena أو Amazon EMR أو Amazon Quicksight [1] [7].
5. الاندماج مع خدمات AWS Analytics: استخدم خدمات AWS Analytics للاستعلام وتحليل البيانات الوصفية. على سبيل المثال ، يمكنك استخدام Amazon Athena لتشغيل استعلامات SQL على جداول البيانات الوصفية الخاصة بك ، مما يساعدك بسرعة على تحديد موقع إصدارات نموذجية Deepseek-R1 بسرعة أو مجموعات بيانات التدريب [1] [10].
6. مراقبة وتحديث البيانات الوصفية: أثناء تحديث أو إضافة كائنات DeepSeek-R1 جديدة إلى دلو S3 الخاص بك ، تقوم Metadata S3 تلقائيًا بتحديث جداول البيانات الوصفية لتعكس هذه التغييرات. هذا يضمن أن البيانات الوصفية لا تزال محدثة ودقيقة ، مما يسهل اكتشاف البيانات وإدارتها الفعالة [1] [9].
من خلال الاستفادة من بيانات التعريف S3 بهذه الطريقة ، يمكنك تبسيط عملية إدارة واكتشاف كائنات Deepseek-R1 في دلاء S3 الخاصة بك ، مما يعزز قدرتك على تحليل هذه الأصول واستخدامها بفعالية.
الاستشهادات:
[1] https://docs.aws.amazon.com/amazons3/latest/userguide/metadata-tables-overview.html
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-distilled-models-on-amazon-sagemaker-us-a-large-model-inference-container/
[3] https://repost.aws/questions/qug7thxs_ltqk-n4dfasm20w/few-records-in-s3-metadata
[4] https://www.youtube.com/watch؟v=pwekt7ic6ve
[5] https://community.aws/content/2sijqpapmtmnxlriqt5czpttzia/deploy-deek-r1-aws-bedrock؟lang=en
[6]
[7] https://finance.yahoo.com/news/amazon-s3-expands-capabability-managed-165200173.html
[8]
[9] https://press.aboutamazon.com/2024/12/amazon-s3-expands-capabilities-with-edabache-apache-iceberg tables-for-fata-lake-analytics- و automatic-metadata-generation-to-symplify-data-dicovery-endersting
[10] https://blocksandfiles.com/2025/01/31/amazon-web-services-makes-it-easier--fasters-tunderstand-s3-data-with-metadata-ofpering/
[11] https://aws.amazon.com/s3/features/metadata/