Chcete-li urychlit objev dat pro objekty DeepSeek-R1 pomocí metadat Amazon S3, postupujte podle těchto kroků:
1. Povolte metadata S3: Zajistěte, aby byla povolena metadata S3 pro vaše obecné kbelíky. Tato funkce automaticky zachycuje metadata pro objekty v těchto kbelících, včetně systémově definovaných metadat, jako je doba vytvoření a třída úložiště, vlastní metadata, jako jsou značky a metadata událostí, jako jsou aktualizační nebo deleční události [1] [3].
2. Uložte objekty DeepSeek-R1 v S3: Uložte modelové soubory DeepSeek-R1 a související data do kbelíku S3. To může zahrnovat modelové hmotnosti, tréninkové údaje nebo jiné relevantní soubory. Použijte příkazy jako `AWS S3 Sync` k nahrávání souborů do S3, s výjimkou zbytečných adresářů jako` .git` [5].
3. Použijte vlastní metadata: Pomocí značek objektů použijte vlastní metadata na vaše objekty DeepSeek-R1. To by mohlo zahrnovat informace, jako jsou verze modelu, datové sady školení nebo konkrétní případy použití. Vlastní metadata vám umožňují anotovat objekty pomocí podrobností specifických pro podnikání, což je usnadňuje dotazování a správu [1] [10].
4. Metadata dotazů s tabulkami S3: S3 metadata zachytily metadata v stolech Apache pouze pro čtení, známé jako tabulky metadat. Tyto tabulky jsou optimalizovány pro dotaz a lze je integrovat do katalogu dat Glue Glue AWS. Tato integrace vám umožňuje dotazovat vaše metadata pomocí služeb jako Amazon Athena, Amazon EMR nebo Amazon QuickSight [1] [7].
5. Integrujte se s AWS Analytics Services: Použijte AWS Analytics Services k dotazování a analýze svých metadat. Například můžete použít Amazon Athena ke spuštění dotazů SQL na vašich metadatových tabulkách a pomoci vám rychle najít specifické verze modelu DeepSeek-R1 nebo tréninkové datové sady [1] [10].
6. Monitorujte a aktualizujte metadata: Jak aktualizujete nebo přidáte nové objekty DeepSeek-R1 do kbelíku S3, metadata S3 automaticky osvěží tabulky metadat, aby tyto změny odrážely. Tím je zajištěno, že vaše metadata zůstávají aktuální a přesná a usnadňují efektivní objevování a správu údajů [1] [9].
Tímto způsobem využíváním metadat S3 můžete zefektivnit proces správy a objevování objektů DeepSeek-R1 v kbelících S3, což zvyšuje vaši schopnost efektivně analyzovat a využívat tyto aktiva.
Citace:
[1] https://docs.aws.amazon.com/amazons3/latest/userguide/metadata-tobles-overview.html
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-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-deepseek-r1-on-aws-bedrock?lang=en
[6] https://www.bigdatawire.com/2024/12/03/aws-unveils-hosted-apache-iceberg-s3-w-metadata-anagement-layer/
[7] https://finance.yahoo.com/news/amazon-s3-expands-capabities-aged-165200173.html
[8] https://www.tigrisdata.com/blog/houghts-deepseek-r1/
[9] https://press.abotamazon.com/2024/12/amazon-s3-expands-capabities-with-apache-iceberg-for-data-lake-analytics-and-metadata-greneration- to-deta-descovery-and-underscand
[10] https://blocksandfiles.com/2025/01/31/amazon-web-services-tit-it-Aeaier-and- arenstand-s3-data-with-metadata-ffering/-tfering/
[11] https://aws.amazon.com/s3/features/metadata/