Ak chcete urýchliť zisťovanie údajov pre objekty Deepseek-R1 pomocou metadát Amazon S3, postupujte podľa týchto krokov:
1. Povoľte metadáta S3: Uistite sa, že pre vaše všeobecné vedrá sú povolené metadáta S3. Táto funkcia automaticky zachytáva metadáta pre objekty v týchto vedrách, vrátane systémových metadát, ako je čas tvorby a triedu úložiska, vlastné metadáta, ako sú značky a metadáta udalostí, ako sú udalosti aktualizácie alebo vymazania [1] [3].
2. Uložte objekty Deepseek-R1 do S3: Uložte svoje modelové súbory Deepseek-R1 a súvisiace údaje do vedra S3. To môže zahŕňať hmotnosti modelu, údaje o tréningu alebo akékoľvek iné relevantné súbory. Použite príkazy ako `aws S3 sync` na odovzdanie súborov do S3, s výnimkou zbytočných adresárov ako` .git` [5].
3. Aplikujte vlastné metadáta: Použite značky objektov, aby ste na svoje objekty Deepseek-R1 použili vlastné metadáta. To by mohlo zahŕňať informácie, ako sú modelové verzie, súpravy údajov o školeniach alebo konkrétne prípady použitia. Vlastné metadáta vám umožňujú anotovať objekty s podrobnosťami špecifickými pre podnikanie, čo uľahčuje ich dotazovanie a správu [1] [10].
4. Metadáta dotazov s tabuľkami S3: S3 Store metadát zachytené metadátami v ľadovcových tabuľkách Apache iba na čítanie, známe ako tabuľky metadát. Tieto tabuľky sú optimalizované na dotazovanie a môžu sa integrovať do katalógu údajov lepidla AWS. Táto integrácia vám umožňuje dotazovať svoje metadáta pomocou služieb ako Amazon Athena, Amazon EMR alebo Amazon QuickSight [1] [7].
5. Integrujte sa so službami AWS Analytics Services: Využite AWS Analytics Services na dotaz a analyzujte svoje metadáta. Napríklad môžete použiť Amazon Athena na spustenie dopytov SQL na tabuľkách metadát, čo vám pomôže rýchlo nájsť konkrétne verzie modelu DeepSeek-R1 alebo výcvikových súborov údajov [1] [10].
6. Monitorujte a aktualizujte metadáta: Pri aktualizácii alebo pridávaní nových objektov Deepseek-R1 do vedra S3, metadáta S3 automaticky obnovuje tabuľky metadát, aby odrážali tieto zmeny. To zaisťuje, že vaše metadáta zostávajú aktuálne a presné a uľahčujú efektívne objavovanie a správu údajov [1] [9].
Využitím metadáta S3 týmto spôsobom môžete zefektívniť proces riadenia a objavovania objektov Deepseek-R1 vo svojich vedrách S3, čím si vylepšíte svoju schopnosť efektívne analyzovať a využívať tieto aktíva.
Citácie:
[1] https://docs.aws.amazon.com/amazons3/latest/userguide/metadata-tables-preview.html
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distille-models-on-on-amazon-sagemaker-using-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-ws-bedrock?lang=en
[6] https://www.bigdatawire.com/2024/12/03/aws-unveils-hosted-apache-iceberg-service-on-s3-new-metadata-management-management-layer/
[7] https://finance.yahoo.com/news/amazon-s3-expands-capabilities-managed-165200173.html
[8] https://www.tigrisdata.com/blog/thoughts-deepseek-r1/
Https://press.aboutazon.com/2024/12/AMAZON-S3-EXPANDS-CABABILITKITY-MITH-MANADAGE-APACHEY-ICEBERG-TABLES-FOR-FASTER-DATA-LAKE-ANALYTICS
[10] https://blocksandfiles.com/2025/01/31/AMAZON-WEB-SERVIVES-MAKES-EASIER-FRASTE-FRASTERA --MENSTANDSAND-S3-DATA-WITH-METADATAA-OAFFERING/
[11] https://aws.amazon.com/s3/features/metadata/