Per accelerare la scoperta dei dati per gli oggetti DeepSeek-R1 utilizzando i metadati Amazon S3, segui questi passaggi:
1. Abilita metadati S3: assicurarsi che i metadati S3 siano abilitati per i secchi per uso generale. Questa funzione cattura automaticamente metadati per oggetti in questi secchi, inclusi metadati definiti dal sistema come il tempo di creazione e la classe di archiviazione, metadati personalizzati come tag e metadati di eventi come eventi di aggiornamento o di eliminazione [1] [3].
2. Store di DeepSeek-R1 Oggetti in S3: memorizzare i file del modello DeepSeek-R1 e i dati correlati in un bucket S3. Ciò può includere pesi del modello, dati di allenamento o altri file pertinenti. Usa comandi come `AWS S3 Sync` per caricare i tuoi file su S3, esclusi directory non necessari come` .git` [5].
3. Applicare metadati personalizzati: utilizzare i tag oggetti per applicare i metadati personalizzati agli oggetti DeepSeek-R1. Ciò potrebbe includere informazioni come versioni del modello, set di dati di formazione o casi d'uso specifici. I metadati personalizzati consentono di annotare gli oggetti con dettagli specifici del business, rendendoli più facili da interrogare e gestire [1] [10].
4. Metadati di query con tabelle S3: i negozi di metadati S3 hanno catturato metadati in tavoli iceberg di Apache di sola lettura, noti come tabelle di metadati. Queste tabelle sono ottimizzate per le query e possono essere integrate con il catalogo dei dati di colla AWS. Questa integrazione ti consente di interrogare i tuoi metadati utilizzando servizi come Amazon Athena, Amazon EMR o Amazon Quicksight [1] [7].
5. Integra con i servizi di analisi AWS: utilizza i servizi AWS Analytics per interrogare e analizzare i metadati. Ad esempio, puoi utilizzare Amazon Athena per eseguire query SQL sui tavoli dei metadati, aiutandoti a individuare rapidamente versioni modello di modello DeepSeek-R1 specifiche o set di dati di allenamento [1] [10].
6. Monitorare e aggiornare i metadati: mentre si aggiorna o aggiungi nuovi oggetti DeepSeek-R1 al bucket S3, i metadati S3 aggiornano automaticamente le tabelle dei metadati per riflettere queste modifiche. Ciò garantisce che i metadati rimangono aggiornati e accurati, facilitando efficienti scoperte e gestione dei dati [1] [9].
Sfruttando i metadati S3 in questo modo, è possibile semplificare il processo di gestione e scoperta di oggetti DeepSeek-R1 nei secchi S3, migliorando la tua capacità di analizzare e utilizzare queste risorse in modo efficace.
Citazioni:
[1] https://docs.aws.amazon.com/amazons3/latest/userguide/metadata-tables-overview.html
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-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/2sijqpapmtmnxlriqt5czpttzia/deploy-deepseek-ra-aws-bedrock?lang=en
[6] https://www.bigdatawire.com/2024/12/03/aws-unveils-hosted-apache-iceberg-service-on--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-lake-analytics-and-automatic-metadata-gene-to-simplify-data-discovery-and-eventual
[1
[11] https://aws.amazon.com/s3/features/metadata/