Чтобы ускорить обнаружение данных для объектов DeepSeek-R1 с использованием метаданных Amazon S3, выполните следующие действия:
1. Включите метаданные S3: убедитесь, что метаданные S3 включены для ваших ведер общего назначения. Эта функция автоматически отражает метаданные для объектов в этих ведрах, включая системные метаданные, такие как время создания и класс хранения, пользовательские метаданные, такие как теги, и метаданные события, такие как обновление или события удаления [1] [3].
2. Храните объекты DeepSeek-R1 в S3: храните свои файлы модели DeepSeek-R1 и связанные с ними данные в ведре S3. Это может включать веса модели, учебные данные или любые другие соответствующие файлы. Используйте такие команды, как `aws s3 sync`, чтобы загрузить ваши файлы в S3, исключая ненужные каталоги, такие как` .git` [5].
3. Примените пользовательские метаданные: используйте теги объекта, чтобы применить пользовательские метаданные к вашим объектам DeepSeek-R1. Это может включать информацию, такую как модельные версии, наборы обучения или конкретные варианты использования. Пользовательские метаданные позволяют вам аннотировать объекты с помощью конкретных деталей бизнеса, облегчая их запрос и управление [1] [10].
4. Запрос метаданных с таблицами S3: S3 метаданные магазины захватывали метаданные в таблицах айсберга, только для чтения, известны как таблицы метаданных. Эти таблицы оптимизированы для запроса и могут быть интегрированы в каталог данных AWS. Эта интеграция позволяет вам запросить ваши метаданные, используя такие услуги, как Amazon Athena, Amazon EMR или Amazon QuickSight [1] [7].
5. Интегрировать с AWS Analytics Services: используйте AWS Analytics Services для запроса и анализа ваших метаданных. Например, вы можете использовать Amazon Athena для запуска запросов SQL на ваших таблицах метаданных, помогая быстро найти конкретные модельные версии DeepSeek-R1 или обучающие наборы [1] [10].
6. Мониторинг и обновление метаданных: Когда вы обновляете или добавляете новые объекты DeepSeek-R1 в свое ковш S3, метаданные S3 автоматически обновляют таблицы метаданных, чтобы отразить эти изменения. Это гарантирует, что ваши метаданные остаются актуальными и точными, способствуя эффективному обнаружению и управлению данными [1] [9].
Используя метаданные S3 таким образом, вы можете оптимизировать процесс управления и обнаружения объектов DeepSeek-R1 в ваших ведрах S3, улучшая вашу способность анализировать и эффективно использовать эти активы.
Цитаты:
[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-infere-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-r1-on-aws-bedrock?lang=en
[6] https://www.bigdatawire.com/2024/12/03/aws-unveils-hosted-apache-iceberg-service-on-s3-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-table-for-faster-data-lake-and-and-and-and-and-automatic-metadata-to-simplify-data-discovery-and-enderting
[10] https://blocksandfiles.com/2025/01/31/amazon-web-services-makes-it-easier-and-faster-to-onsterstand-s3-data-with-metadata-fering/
[11] https://aws.amazon.com/s3/features/metadata/