Aby przyspieszyć odkrywanie danych dla obiektów DeepSeek-R1 za pomocą metadanych Amazon S3, wykonaj następujące kroki:
1. Włącz metadane S3: Upewnij się, że metadane S3 są włączone dla wiader ogólnego przeznaczenia. Ta funkcja automatycznie przechwytuje metadane dla obiektów w tych wiadrach, w tym metadane zdefiniowane przez system, takie jak czas tworzenia i klasa przechowywania, niestandardowe metadane, takie jak tagi i zdarzenia zdarzeń, takie jak zdarzenia aktualizacji lub delecji [1] [3].
2. Przechowuj obiekty DeepSeek-R1 w S3: Przechowuj pliki modelu DeepseEK-R1 i powiązane dane w wiadrze S3. Może to obejmować masy modelu, dane szkoleniowe lub inne odpowiednie pliki. Użyj poleceń takich jak „AWS S3 Sync`, aby przesyłać swoje pliki do S3, z wyłączeniem niepotrzebnych katalogów, takich jak` .git` [5].
3. Zastosuj niestandardowe metadane: Użyj znaczników obiektów, aby zastosować niestandardowe metadane do obiektów Deepseek-R1. Może to obejmować informacje takie jak wersje modeli, zestawy danych szkoleniowych lub określone przypadki użycia. Niestandardowe metadane umożliwiają adnotację obiektów ze szczegółami specyficznymi dla biznesu, ułatwiając je zapytanie i zarządzanie [1] [10].
4. Metadane zapytania z tabelami S3: Metadane S3 Stores przechwycały metadane w tabelach lodowych Apache tylko do odczytu, znanego jako tabele metadane. Tabele te są zoptymalizowane do zapytania i można je zintegrować z katalogiem danych kleju AWS. Ta integracja pozwala zapytać o metadane za pomocą usług takich jak Amazon Athena, Amazon EMR lub Amazon Quicksight [1] [7].
5. Zintegruj z AWS Analytics Services: Skorzystaj z usług AWS Analytics, aby zapytać i analizować metadane. Na przykład możesz użyć Amazon Athena do uruchamiania zapytań SQL na tabelach metadanych, pomagając szybko zlokalizować określone wersje modelu DeepSeek-R1 lub zestawy danych szkoleniowych [1] [10].
6. Monitoruj i aktualizuj metadane: Gdy aktualizujesz lub dodaje nowe obiekty DeepseEK-R1 do swojego wiadra S3, metadane S3 automatycznie odświeża tabele metadanych, aby odzwierciedlić te zmiany. Zapewnia to, że twoje metadane pozostają aktualne i dokładne, ułatwiając wydajne odkrywanie danych i zarządzanie [1] [9].
Wykorzystując w ten sposób metadane S3, możesz usprawnić proces zarządzania i odkrywania obiektów DeepSeek-R1 w wiadrach S3, zwiększając zdolność do skutecznego analizy i wykorzystywania tych zasobów.
Cytaty:
[1] https://docs.aws.amazon.com/amazons3/latest/usergoide/metadata-tables-overview.html
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-loarning/deploy-deepseek-r1-distilled-distilledels-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-n-on-aws-bedrock?lang=en
[6] https://www.bigdatawire.com/2024/12/03/aws-unveils-hosted-apache-iceberg-ervice-on-new-metadata-management-layer/
[7] https://finance.yahoo.com/news/amazon-s3-expands-capabilitości-165200173.html
[8] https://www.tigrisdata.com/blog/thoughts-deepseek-r1/
[9] https://press.aboutamazon.com/2024/12/amazon-s3-expands-capables-with-Manageda-Apache-iceberg-table-Faster-data-Lake-analytics-and-automatic-metadata-generaing-to-Simplify-Data-Discovery-idstanding
[10] https://blocksandfiles.com/2025/01/31/amazon-web-services-makes-it-easier-and-faster-to-understand-s3-data-with-metadata-offering/
[11] https://aws.amazon.com/s3/features/metadata/