Følg disse trin for at fremskynde dataopdagelse for DeepSeek-R1-objekter ved hjælp af Amazon S3-metadata:
1. Aktivér S3-metadata: Sørg for, at S3-metadata er aktiveret til dine generelle spande. Denne funktion fanger automatisk metadata til objekter i disse spande, herunder systemdefinerede metadata-lignende skabelsestid og opbevaringsklasse, brugerdefinerede metadata såsom tags og begivenhedsmetadata som opdaterings- eller deletionsbegivenheder [1] [3].
2. Butik DeepSeek-R1-objekter i S3: Opbevar dine DeepSeek-R1-modelfiler og relaterede data i en S3-spand. Dette kan omfatte modelvægte, træningsdata eller andre relevante filer. Brug kommandoer som `AWS S3 Sync` til at uploade dine filer til S3, eksklusive unødvendige mapper som` .git` [5].
3. Anvend brugerdefinerede metadata: Brug objektmærker til at anvende brugerdefinerede metadata på dine DeepSeek-R1-objekter. Dette kan omfatte information som modelversioner, træningsdatasæt eller specifikke brugssager. Brugerdefinerede metadata giver dig mulighed for at kommentere objekter med forretningsspecifikke detaljer, hvilket gør dem lettere at forespørge og administrere [1] [10].
4. forespørgselsmetadata med S3-tabeller: S3-metadata-butikker fanget metadata i skrivebeskyttet Apache Isberg-tabeller, kendt som metadataborde. Disse tabeller er optimeret til forespørgsel og kan integreres med AWS -limdatakatalog. Denne integration giver dig mulighed for at forespørge dine metadata ved hjælp af tjenester som Amazon Athena, Amazon Emr eller Amazon Quicksight [1] [7].
5. Integrer med AWS Analytics Services: Brug AWS Analytics Services til at forespørge og analysere dine metadata. For eksempel kan du bruge Amazon Athena til at køre SQL-forespørgsler på dine metadatatabeller, hvilket hjælper dig med hurtigt at finde specifikke Deepseek-R1-modelversioner eller træningsdatasæt [1] [10].
6. Monitor and Update Metadata: Når du opdaterer eller tilføjer nye DeepSeek-R1-objekter til din S3-spand, opdaterer S3-metadata automatisk metadatatabellerne for at afspejle disse ændringer. Dette sikrer, at dine metadata forbliver ajour og nøjagtige, hvilket letter effektiv dataopdagelse og styring [1] [9].
Ved at udnytte S3-metadata på denne måde kan du strømline processen med at styre og opdage dybseek-R1-objekter i dine S3-spande, hvilket forbedrer din evne til at analysere og bruge disse aktiver effektivt.
Citater:
[1] https://docs.aws.amazon.com/amazons3/latest/userguide/metadata-tables-overview.html
)
[3] https://repost.aws/questions/qug7thxs_ltqk-n4dfasm20w/few-records-in-s3-metadata
[4] https://www.youtube.com/watch?v=PWEKT7IC6VE
)
)
[7] https://finance.yahoo.com/news/amazon-s3-expands-capabilities-managed-165200173.html
[8] https://www.tigrisdata.com/blog/thoughts-depseek-r1/
[9] https://press.aboutamazon.com/2024/12/amazon-s3-expands-capabilities-with-managed-apache-isseberg-belter-for-hurtig-data-lake-analytics-and-automatic-metadata-Generation-to-Simplify-Dista-Discovery-Analytics-and-Automatic-Metadata-Generation-to-Simplify-Dista-Discovery-And-Cultlanding
[10] https://blocksandfiles.com/2025/01/31/amazon-web-services-makes-et-erier-and-hurtig-tilforståelse-s3-data-with-metadata-offering/
[11] https://aws.amazon.com/s3/features/metadata/