Befolgen Sie die folgenden Schritte, um die Datenerfassungen für Deepseek-R1-Objekte mithilfe von Amazon S3-Metadaten zu beschleunigen:
1. Aktivieren Sie S3-Metadaten: Stellen Sie sicher, dass S3-Metadaten für Ihre allgemeinen Eimer aktiviert sind. Diese Funktion erfasst Metadaten für Objekte in diesen Eimern automatisch, einschließlich systemdefinierter Metadaten wie Erstellungszeit und Speicherklasse, benutzerdefinierten Metadaten wie Tags und Ereignismetadaten wie Aktualisierung oder Löschereignis [1] [3].
2. Store Deepseek-R1-Objekte in S3: Speichern Sie Ihre Deepseek-R1-Modelldateien und verwandten Daten in einem S3-Bucket. Dies kann Modellgewichte, Trainingsdaten oder andere relevante Dateien umfassen. Verwenden Sie Befehle wie "AWS S3 Sync", um Ihre Dateien auf S3 hochzuladen, ohne unnötige Verzeichnisse wie ".git" [5].
3. Anwenden Sie benutzerdefinierte Metadaten an: Verwenden Sie Objekt-Tags, um benutzerdefinierte Metadaten auf Ihre Deepseek-R1-Objekte anzuwenden. Dies kann Informationen wie Modellversionen, Trainingsdatensätze oder bestimmte Anwendungsfälle umfassen. Mit benutzerdefinierten Metadaten können Sie Objekte mit geschäftsspezifischen Details kommentieren, wodurch sie einfacher zu befragen und zu verwalten [1] [10].
4. Query-Metadaten mit S3-Tabellen: S3-Metadaten-Stores erfassten Metadaten in schreibgeschützten Apache-Eisberg-Tabellen, die als Metadatentische bezeichnet werden. Diese Tabellen sind für die Abfrage optimiert und können in den AWS -Glue -Datenkatalog integriert werden. Mit dieser Integration können Sie Ihre Metadaten mit Diensten wie Amazon Athena, Amazon EMR oder Amazon QuickSight [1] [7] abfragen.
5. Integrieren in AWS Analytics Services: Verwenden Sie AWS Analytics Services, um Ihre Metadaten abzufragen und zu analysieren. Sie können beispielsweise Amazon Athena verwenden, um SQL-Abfragen in Ihren Metadata-Tabellen auszuführen und Ihnen dabei zu helfen, spezifische Deekseek-R1-Modellversionen oder Trainingsdatensätze zu finden [1] [10].
6. Metadaten überwachen und aktualisieren: Wenn Sie Ihrem S3-Bucket neue Objekte von Deepseek-R1 aktualisieren oder hinzufügen, aktualisieren S3-Metadaten die Metadaten-Tabellen automatisch, um diese Änderungen widerzuspiegeln. Dies stellt sicher, dass Ihre Metadaten auf dem neuesten Stand und der genauen und effizienten Datenerdeckung und -management erleichtert [1] [9].
Durch die Nutzung von S3-Metadaten auf diese Weise können Sie den Prozess der Verwaltung und Entdeckung von Deepseek-R1-Objekten in Ihren S3-Eimer rationalisieren und Ihre Fähigkeit zur effektiven Analyse und Nutzung dieser Vermögenswerte verbessern.
Zitate:
[1] https://docs.amazon.com/amazons3/latest/userguide/metadata-tables-overview.html
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-yepseek-r1-distillieren-models-on-amazon-sagemaker-using-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/2sijqpapmtmnxlriqt5czptzia/deploy-yepseek-r1-on-aws-bedrock?lang=en
[6] https://www.bigdatawire.com/2024/12/03/aws-unveils-hosted-apache-eice---Service-on-6-new-metadata-management-layer/
[7] https://finance.yahoo.com/news/amazon-s3-expands-capabilities-managed-165200173.html
[8] https://www.tigrisdata.com/blog/thoughts-neepseek-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-generation-to-simplify-data-discovery-and-understanding
[10] https://blocksandfiles.com/2025/01/31/amazon-web-services-makes-it-esier-and-t--VERSTAND-S3-DATA-WITH-METADATA-OFFERSFERTEN/
[11] https://aws.amazon.com/s3/features/metadata/