Norėdami pagreitinti „Deepseeek-R1“ objektų duomenų atradimą, naudodami „Amazon S3“ metaduomenis, atlikite šiuos veiksmus:
1. Įgalinkite S3 metaduomenis: Įsitikinkite, kad jūsų bendrosios paskirties kaušams įjungta S3 metaduomenys. Ši funkcija automatiškai užfiksuoja šių kibirų objektų metaduomenis, įskaitant sistemos apibrėžtus metaduomenis, tokius kaip kūrimo laikas ir saugojimo klasė, pasirinktiniai metaduomenys, tokie kaip žymos, ir įvykių metaduomenys, pavyzdžiui, atnaujinimo ar delecijos įvykiai [1] [3].
2. Saugokite „Deepseek-R1“ objektus S3: Saugokite „Deepseeek-R1“ modelio failus ir susijusius duomenis S3 kibire. Tai gali apimti modelio svorius, mokymo duomenis ar kitus svarbius failus. Norėdami įkelti failus į S3, naudokite tokias komandas kaip „AWS S3 Sync“, išskyrus nereikalingus katalogus, tokius kaip „.git“ [5].
3. Taikykite pasirinktinius metaduomenis: naudokite objektų žymas, kad pritaikytumėte pasirinktinius metaduomenis savo „Deepseeek-R1“ objektams. Tai galėtų apimti tokią informaciją kaip modelio versijos, mokymo duomenų rinkiniai ar konkretūs naudojimo atvejai. Individualizuoti metaduomenys leidžia komentuoti objektus su konkrečiai verslo detalėmis, todėl juos lengviau užklausti ir valdyti [1] [10].
4. Užklausos metaduomenys su S3 lentelėmis: S3 metaduomenų parduotuvės užfiksavo metaduomenis tik skaitymo „Apache“ ledkalnio lentelėse, žinomose kaip metaduomenų lentelės. Šios lentelės yra optimizuotos užklausoms ir gali būti integruotos su AWS klijų duomenų katalogu. Ši integracija leidžia jums užklausti savo metaduomenis, naudojant tokias paslaugas kaip „Amazon Athena“, „Amazon EMR“ ar „Amazon Quickslight“ [1] [7].
5. Integruokite su „AWS Analytics“ paslaugomis: naudokite „AWS Analytics Services“, kad gautumėte užklausą ir išanalizuotumėte savo metaduomenis. Pvz., Galite naudoti „Amazon Athena“, norėdami paleisti SQL užklausas ant savo metaduomenų lentelių, padėdami greitai surasti konkrečias „Deepseek-R1“ modelio versijas ar mokymo duomenų rinkinius [1] [10].
6. Stebėkite ir atnaujinkite metaduomenis: Atnaujindami ar pridedant naujus „Deepseek-R1“ objektus prie savo S3 kibiro, S3 metaduomenys automatiškai atnaujina metaduomenų lenteles, kad atspindėtų šiuos pakeitimus. Tai užtikrina, kad jūsų metaduomenys išliks naujausios ir tikslios, palengvinančios efektyvų duomenų atradimą ir valdymą [1] [9].
Tokiu būdu pasinaudodami S3 metaduomenimis, galite supaprastinti „Deepseeek-R1“ objektų valdymo ir atradimo procesą savo S3 kaušuose, pagerindami jūsų sugebėjimą efektyviai analizuoti ir panaudoti šį turtą.
Citatos:
[1] https://docs.aws.amazon.com/amazons3/latest/userguide/metadata-leables-ovoview.html
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/depall-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/2Sijqpapmtmnxlriqt5czptzia/depall-deepsee-r1-on-aws-bedrock?lang=en
[6] https://www.bigdatawire.com/2024/12/03/aws-unveils-hosted-apache-iceberg-onervice-on-s3-new-metadata-methagement-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-capability-with-managed-apache-iceberg-lables-for greitavo-data-lake-analytics ir-automatinis-metadata-rate-simprify-data-discovery ir supratimas
[10] https://blocksandfiles.com/2025/01/31/amazon-web-services-makes-it-easier-and-faster-to-tommands-s3-data-with-metadata-ffering/
[11] https://aws.amazon.com/s3/features/metadata/