Para acelerar a descoberta de dados para objetos Deepseek-R1 usando metadados do Amazon S3, siga estas etapas:
1. Ativar metadados S3: verifique se os metadados S3 estão ativados para seus baldes de uso geral. Esse recurso captura automaticamente os metadados para objetos nesses baldes, incluindo metadados definidos pelo sistema, como o tempo de criação e a aula de armazenamento, metadados personalizados, como tags e metadados de eventos como eventos de atualização ou exclusão [1] [3].
2. Armazene os objetos Deepseek-R1 em S3: Armazene seus arquivos de modelo Deepseek-R1 e dados relacionados em um balde S3. Isso pode incluir pesos do modelo, dados de treinamento ou quaisquer outros arquivos relevantes. Use comandos como `AWS S3 Sync` para fazer upload de seus arquivos para S3, excluindo diretórios desnecessários como` .git` [5].
3. Aplique metadados personalizados: use tags de objeto para aplicar metadados personalizados aos seus objetos Deepseek-R1. Isso pode incluir informações como versões modelo, conjuntos de dados de treinamento ou casos de uso específicos. Os metadados personalizados permitem anotar objetos com detalhes específicos de negócios, facilitando a consulta e o gerenciamento [1] [10].
4. Metadados de consulta com tabelas S3: as lojas de metadados S3 capturaram metadados em mesas de iceberg somente leitura, conhecidas como tabelas de metadados. Essas tabelas são otimizadas para consulta e podem ser integradas ao catálogo de dados da AWS Glue. Essa integração permite consultar seus metadados usando serviços como Amazon Athena, Amazon EMR ou Amazon Quicksight [1] [7].
5. Integre -se aos Serviços de Analytics da AWS: use os serviços de análise da AWS para consultar e analisar seus metadados. Por exemplo, você pode usar a Amazon Athena para executar consultas SQL em suas tabelas de metadados, ajudando você a localizar rapidamente versões de modelos Deepseek-R1 específicas ou conjuntos de dados de treinamento [1] [10].
6. Monitore e atualize os metadados: Ao atualizar ou adicionar novos objetos Deepseek-R1 ao seu balde S3, os metadados S3 atualizam automaticamente as tabelas de metadados para refletir essas alterações. Isso garante que seus metadados permaneçam atualizados e precisos, facilitando a descoberta e gerenciamento eficientes de dados [1] [9].
Ao aproveitar os metadados S3 dessa maneira, você pode otimizar o processo de gerenciamento e descobrir objetos Deepseek-R1 em seus baldes S3, aprimorando sua capacidade de analisar e utilizar esses ativos de maneira eficaz.
Citações:
[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--an-aws-bedrock?lang=en
[6] https://www.bigdatawire.com/2024/12/03/aws-unveilshosted-apache-iceberg-service-on-s3-new-metadata-management-layer/
[7] https://finance.yahoo.com/news/amazon-s3-expands-capabilities-managed-65200173.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-faster-data-lake-analytics-e-automatic-metadata-generação para simplify-data-diviscover-se-observar-se
[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/