Untuk mempercepat penemuan data untuk objek Deepseek-R1 menggunakan Amazon S3 Metadata, ikuti langkah-langkah ini:
1. Aktifkan S3 Metadata: Pastikan metadata S3 diaktifkan untuk ember tujuan umum Anda. Fitur ini secara otomatis menangkap metadata untuk objek dalam ember ini, termasuk metadata seperti sistem waktu dan kelas penyimpanan yang ditentukan sistem, metadata khusus seperti tag, dan metadata acara seperti pembaruan atau acara penghapusan [1] [3].
2. Simpan objek Deepseek-R1 di S3: Simpan file model Deepseek-R1 Anda dan data terkait dalam ember S3. Ini dapat mencakup bobot model, data pelatihan, atau file lain yang relevan. Gunakan perintah seperti `AWS S3 Sync` untuk mengunggah file Anda ke S3, tidak termasuk direktori yang tidak perlu seperti` .git` [5].
3. Terapkan metadata khusus: Gunakan tag objek untuk menerapkan metadata khusus ke objek Deepseek-R1 Anda. Ini dapat mencakup informasi seperti versi model, kumpulan data pelatihan, atau kasus penggunaan khusus. Metadata khusus memungkinkan Anda untuk memberi anotasi objek dengan detail khusus bisnis, membuatnya lebih mudah untuk meminta dan mengelola [1] [10].
4. Metadata kueri dengan tabel S3: Toko metadata S3 menangkap metadata di meja es apache hanya baca, yang dikenal sebagai tabel metadata. Tabel ini dioptimalkan untuk kueri dan dapat diintegrasikan dengan katalog data lem AWS. Integrasi ini memungkinkan Anda untuk menanyakan metadata Anda menggunakan layanan seperti Amazon Athena, Amazon EMR, atau Amazon Quicksight [1] [7].
5. Integrasi dengan AWS Analytics Services: Gunakan layanan AWS Analytics untuk meminta dan menganalisis metadata Anda. Misalnya, Anda dapat menggunakan Amazon Athena untuk menjalankan kueri SQL di tabel metadata Anda, membantu Anda dengan cepat menemukan versi model Deepseek-R1 tertentu atau kumpulan data pelatihan [1] [10].
6. Monitor dan Perbarui Metadata: Saat Anda memperbarui atau menambahkan objek Deepseek-R1 baru ke S3 Bucket Anda, S3 Metadata secara otomatis menyegarkan tabel metadata untuk mencerminkan perubahan ini. Ini memastikan bahwa metadata Anda tetap terkini dan akurat, memfasilitasi penemuan dan manajemen data yang efisien [1] [9].
Dengan memanfaatkan metadata S3 dengan cara ini, Anda dapat merampingkan proses mengelola dan menemukan objek Deepseek-R1 di ember S3 Anda, meningkatkan kemampuan Anda untuk menganalisis dan memanfaatkan aset-aset ini secara efektif.
Kutipan:
[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-grarge-model-fontainer/
[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-uveils-hosted-apache-iceberg-service-on-s3-new-metadata-management-layer/
[7] https://finance.yahoo.com/news/amazon-s3-expands-capabilities-uraged-165200173.html
[8] https://www.tigrisdata.com/blog/thoughts-deepseek-r1/
[9] https://press.aboutamazon.com/2024/12/amazon-s3-expands-capabilities-with-anagaged-apache-iceberg-tables-for-for-faster-lake-analytics-dan-dan-dan-dan-dan-dan-dan-dan-dan-dan-dan-dan-dan-dan-dan-dan-dan-dan-dan-dan-dan-dan-dan-dan-dan-dan-dana
[10] https://blocksandfiles.com/2025/01/31/amazon-web-services-makes-it-easier-and-faster-to-understand-s3-data-with-metadata-ploring/
[11] https://aws.amazon.com/s3/features/metadata/