Lai paātrinātu datu atklāšanu objektiem DeepSEEK-R1, izmantojot Amazon S3 metadatus, izpildiet šīs darbības:
1. Iespējot S3 metadatus: pārliecinieties, ka jūsu vispārējās nozīmes spaiņiem ir iespējoti S3 metadati. Šī funkcija automātiski uztver metadatus objektiem šajos spaiņos, ieskaitot sistēmas definētus metadatus, piemēram, izveides laiku un glabāšanas klasi, pielāgotus metadatus, piemēram, tagus un notikumu metadatus, piemēram, atjaunināšanas vai dzēšanas notikumus [1] [3].
2. Uzglabājiet DeepSEEK-R1 objektus S3: SHE DEEPSEEK-R1 modeļa failus un saistītos datus saglabājiet S3 kausā. Tas var ietvert modeļa svaru, apmācības datus vai citus atbilstošus failus. Izmantojiet tādas komandas kā `AWS S3 sinhronizācija, lai augšupielādētu failus S3, izņemot nevajadzīgus direktorijus, piemēram,` .git` [5].
3. Pielietojiet pielāgotus metadatus: izmantojiet objektu tagus, lai piemērotu pielāgotus metadatus objektiem DeepSEEK-R1. Tas varētu ietvert tādu informāciju kā modeļa versijas, apmācības datu kopas vai konkrēti lietošanas gadījumi. Pielāgoti metadati ļauj anotēt objektus ar uzņēmējdarbībai specifisku informāciju, padarot tos vieglāk vaicājumus un pārvaldīt [1] [10].
4. Vaicājuma metadati ar S3 tabulām: S3 metadatu veikali notvēra metadatus tikai lasāmās Apache aisberga tabulās, kas pazīstamas kā metadatu tabulas. Šīs tabulas ir optimizētas vaicājumam, un tās var integrēt ar AWS līmes datu katalogu. Šī integrācija ļauj vaicāt metadatus, izmantojot tādus pakalpojumus kā Amazon Athena, Amazon EMR vai Amazon QuickSight [1] [7].
5. Integrēt ar AWS Analytics pakalpojumiem: izmantojiet AWS Analytics pakalpojumus, lai vaicātu un analizētu savus metadatus. Piemēram, jūs varat izmantot Amazon Athena, lai palaistu SQL vaicājumus uz jūsu metadatu tabulām, palīdzot ātri atrast konkrētas DeepSEEK-R1 modeļa versijas vai apmācības datu kopas [1] [10].
6. Monitorija un atjaunināšana metadatos: atjauninot vai pievienojot jaunus DeepSeEK-R1 objektus savam S3 kausam, S3 metadati automātiski atsvaidzina metadatu tabulas, lai atspoguļotu šīs izmaiņas. Tas nodrošina, ka jūsu metadati joprojām ir atjaunināti un precīzi, atvieglojot efektīvu datu atklāšanu un pārvaldību [1] [9].
Šādā veidā izmantojot S3 metadatus, jūs varat pilnveidot DeepSEEK-R1 objektu pārvaldības un atklāšanas procesu savos S3 spaiņos, uzlabojot spēju analizēt un efektīvi izmantot šos aktīvus.
Atsauces:
[1] https://docs.aws.amazon.com/amazons3/latest/userguide/metadata-tables-overview.html
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-depseek-r1-distille-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-ploofe-eepseek-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-depseek-r1/
.
.
[11] https://aws.amazon.com/s3/features/metadata/