Volg deze stappen om de gegevensontdekking voor deepseek-R1-objecten te versnellen met behulp van Amazon S3 metadata:
1. Schakel S3 metadata in: zorg ervoor dat S3 metadata is ingeschakeld voor uw emmers voor algemene doeleinden. Deze functie legt automatisch metadata vast voor objecten in deze emmers, waaronder door systeem gedefinieerde metadata-achtige Creation Time and Storage Class, aangepaste metadata zoals tags en event-metadata zoals update- of verwijderingsgebeurtenissen [1] [3].
2. Sla deepseek-R1-objecten op in S3: Bewaar uw Deepseek-R1-modelbestanden en gerelateerde gegevens in een S3-bucket. Dit kan modelgewichten, trainingsgegevens of andere relevante bestanden omvatten. Gebruik opdrachten zoals `AWS S3 Sync` om uw bestanden naar S3 te uploaden, met uitzondering van onnodige mappen zoals` .git` [5].
3. Pas aangepaste metagegevens toe: gebruik objecttags om aangepaste metagegevens toe te passen op uw Deepseek-R1-objecten. Dit kan informatie bevatten zoals modelversies, trainingsdatasets of specifieke use cases. Met aangepaste metadata kunt u objecten annoteren met bedrijfsspecifieke details, waardoor ze gemakkelijker te vragen zijn en te beheren [1] [10].
4. Query Metadata met S3-tafels: S3 Metadata-winkels vastgelegd metadata in alleen-lezen Apache Iceberg-tabellen, bekend als metadatatabellen. Deze tabellen zijn geoptimaliseerd voor het zoeken naar en kunnen worden geïntegreerd met AWS -lijmgegevenscatalogus. Met deze integratie kunt u uw metagegevens opvragen met behulp van services zoals Amazon Athena, Amazon EMR of Amazon QuickSight [1] [7].
5. Integreren met AWS Analytics Services: gebruik AWS Analytics Services om uw metadata te vragen en te analyseren. U kunt bijvoorbeeld Amazon Athena gebruiken om SQL-query's uit te voeren op uw metadatatabellen, waardoor u snel specifieke Deepseek-R1-modelversies of trainingsdatasets kunt vinden [1] [10].
6. Monitor en update metadata: terwijl u nieuwe Deepseek-R1-objecten bijwerkt of toevoegt aan uw S3-bucket, vernieuwt S3-metadata automatisch de metadatatabellen om deze wijzigingen weer te geven. Dit zorgt ervoor dat uw metadata up-to-date en nauwkeurig blijft, waardoor efficiënte gegevensontdekking en -beheer worden vergemakkelijkt [1] [9].
Door op deze manier S3-metadata te benutten, kunt u het proces van het beheren en ontdekken van Deepseek-R1-objecten in uw S3-emmers stroomlijnen, waardoor uw vermogen om deze activa effectief te analyseren en te gebruiken te verbeteren.
Citaten:
[1] https://docs.aws.amazon.com/amazons3/latest/userguide/metadata-tables-overview.html
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/de-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inferentie-ontainer/
[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/2sijqpapmnxlriqt5czptzia/deploy-deepseek-r1-on-aws-bedrock?lang=en
[6] https://www.bigdatawire.com/2024/12/03/aws-unveils-hosted-apache-Iceberg-service-on-s3-new-metadata-management-layer/
[7] https://finance.yahoo.com/news/amazon-s3-expands-capabilities-Managed-165200173.html
[8] https://www.tigrisdata.com/blog/thoughts-deepseek-r1/
[9] https://press.aboutamazon.com/2024/12/amazon-s3-expands-capabilities-with-managed-Apache-IceBerg-Tables-for-Faster-Data-Lake-Analytics-and-automatic-metadata-Genation
[10] https://blocksandfiles.com/2025/01/31/amazon-web-services-makes-it-easier-and-faster-to-unders-s3-data-with-metadata-offering/
[11] https://aws.amazon.com/s3/features/metadata/