Para acelerar el descubrimiento de datos para los objetos Deepseek-R1 utilizando metadatos de Amazon S3, siga estos pasos:
1. Habilitar metadatos S3: asegúrese de que los metadatos S3 estén habilitados para sus cubos de uso general. Esta característica captura automáticamente metadatos para objetos en estos cubos, incluidos metadatos definidos por el sistema como el tiempo de creación y la clase de almacenamiento, metadatos personalizados como etiquetas y metadatos de eventos como actualizaciones o eventos de eliminación [1] [3].
2. Almacene los objetos Deepseek-R1 en S3: almacene sus archivos de modelo Deepseek-R1 y datos relacionados en un cubo S3. Esto puede incluir pesos de modelo, datos de capacitación o cualquier otro archivo relevante. Use comandos como 'AWS S3 Sync` para cargar sus archivos a S3, excluyendo directorios innecesarios como `.Git` [5].
3. Aplicar metadatos personalizados: use etiquetas de objeto para aplicar metadatos personalizados a sus objetos Deepseek-R1. Esto podría incluir información como versiones de modelo, conjuntos de datos de capacitación o casos de uso específicos. Los metadatos personalizados le permiten anotar objetos con detalles específicos del negocio, haciéndolos más fáciles de consultar y administrar [1] [10].
4. Metadatos de consulta con tablas S3: tiendas de metadatos S3 capturados en metadatos en tablas de iceberg de solo lectura, conocidas como tablas de metadatos. Estas tablas están optimizadas para la consulta y se pueden integrar con el catálogo de datos de pegamento AWS. Esta integración le permite consultar sus metadatos utilizando servicios como Amazon Athena, Amazon EMR o Amazon Quicksight [1] [7].
5. Integrar con los servicios de análisis de AWS: use los servicios de análisis de AWS para consultar y analizar sus metadatos. Por ejemplo, puede usar Amazon Athena para ejecutar consultas SQL en las tablas de sus metadatos, lo que le ayuda a ubicar rápidamente versiones de modelo de Deepseek-R1 específicas o conjuntos de datos de entrenamiento [1] [10].
6. Monitorear y actualizar metadatos: a medida que actualiza o agrega nuevos objetos Deepseek-R1 a su cubo S3, los metadatos S3 actualizan automáticamente las tablas de metadatos para reflejar estos cambios. Esto garantiza que sus metadatos permanezcan actualizados y precisos, facilitando el descubrimiento y la gestión de datos eficientes [1] [9].
Al aprovechar los metadatos S3 de esta manera, puede optimizar el proceso de administrar y descubrir objetos Deepseek-R1 en sus cubos S3, mejorando su capacidad para analizar y utilizar estos activos de manera efectiva.
Citas:
[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-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-capability-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-stables-for-faster-data-lake-analytics-and--outomatic-metadata-Genere-o-simplify-data-discostery-and-enderstandandingandandandanding
[10] https://blocksandfiles.com/2025/01/31/amazon-web-services-makes-it-easier-and-faster-to-indandand-s3-data-with-metadata-offering/
[11] https://aws.amazon.com/s3/features/metadata/