Følg disse trinnene for å fremskynde dataoppdagelsen for DeepSeek-R1-objekter ved hjelp av Amazon S3-metadata:
1. Aktiver S3-metadata: Forsikre deg om at S3-metadata er aktivert for dine generelle bøtter. Denne funksjonen fanger automatisk metadata for objekter i disse bøttene, inkludert systemdefinerte metadata som opprettingstid og lagringsklasse, tilpassede metadata som tagger og metadata som oppdatering eller slettingshendelser [1] [3].
2. Lagre DeepSeek-R1-objekter i S3: Lagre dine DeepSeek-R1-modellfiler og relaterte data i en S3-bøtte. Dette kan omfatte modellvekter, treningsdata eller andre relevante filer. Bruk kommandoer som `AWS S3 Sync` for å laste opp filene dine til S3, unntatt unødvendige kataloger som`. Git` [5].
3. Bruk tilpassede metadata: Bruk objektmerker for å bruke tilpassede metadata på DeepSeek-R1-objektene dine. Dette kan omfatte informasjon som modellversjoner, treningsdatasett eller spesifikke brukssaker. Tilpasset metadata lar deg kommentere objekter med forretningsspesifikke detaljer, noe som gjør dem lettere å spørre og administrere [1] [10].
4. Spørringsmetadata med S3-tabeller: S3 metadata-lagre fanget metadata i skrivebeskyttet Apache Iceberg-tabeller, kjent som metadatabeller. Disse tabellene er optimalisert for spørring og kan integreres med AWS -limdatalog. Denne integrasjonen lar deg spørre metadataene dine ved å bruke tjenester som Amazon Athena, Amazon EMR eller Amazon QuickSight [1] [7].
5. Integrer med AWS Analytics Services: Bruk AWS Analytics -tjenester for å spørre og analysere metadataene dine. For eksempel kan du bruke Amazon Athena til å kjøre SQL-spørsmål på metadatatabellene dine, og hjelper deg raskt med å finne spesifikke DeepSeek-R1-modellversjoner eller treningsdatasett [1] [10].
6. Overvåke og oppdatere metadata: Når du oppdaterer eller legger til nye DeepSeek-R1-objekter i S3-bøtta, oppdaterer S3 metadata automatisk metadatabellene for å gjenspeile disse endringene. Dette sikrer at metadataene dine forblir oppdaterte og nøyaktige, og letter effektiv dataoppdagelse og styring [1] [9].
Ved å utnytte S3-metadata på denne måten, kan du effektivisere prosessen med å håndtere og oppdage DeepSeek-R1-objekter i S3-bøttene dine, og forbedre din evne til å analysere og bruke disse eiendelene effektivt.
Sitasjoner:
[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-azon-sagemaker-dings-a-a-large-model-inferens-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-edseek-r1-on-aw-bedrock?lang=en
[6] https://www.bigdatawire.com/2024/12/03/aws-unveils-hosted-apache-isberg-service-on-s3-new-metadata- management-kays/
[7] https://finance.yahoo.com/news/amazon-s3-expands-capabilities-leded-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-isberg-tables-for-faster-data-lake-analy-og-automatisk----metata-generasjon---til-en---di-----di------deg-dat-di----di---di---datisk-dat-di----di-di-di-di-di-di-di-di-di-di-di-di-di-dat-di-dat-di-autat-met-metata-data-data-data-data-lake-Analy-og-aut-di-
[10] https://blockandfiles.com/2025/01/31/amazon-web-services-makes-it-easier-and- og faster-to-standing-s3-data-with-metadata-offering/
[11] https://aws.amazon.com/s3/features/metadata/