Če želite pospešiti odkrivanje podatkov za predmete Deepseek-R1 z uporabo metapodatkov Amazon S3, sledite tem korakom:
1. Omogoči metapodatke S3: Zagotovite, da so metapodatki S3 omogočeni za vaša splošna vedra. Ta funkcija samodejno zajame metapodatke za predmete v teh vedrih, vključno s sistemsko določenimi metapodatki, kot so čas ustvarjanja in razred shranjevanja, metapodatki po meri, kot so oznake, in metapodatki dogodkov, kot so posodobitev ali izbrisni dogodki [1] [3].
2. Shranjujte predmete Deepseek-R1 v S3: shranite svoje datoteke z modelom Deepseek-R1 in z njimi povezane podatke v vedro S3. To lahko vključuje uteži modela, podatke o usposabljanju ali katere koli druge ustrezne datoteke. Uporabite ukaze, kot je `AWS S3 Sync`, da naložite datoteke na S3, razen nepotrebnih imenikov, kot je` .git` [5].
3. Uporabite metapodatke po meri: uporabite objektne oznake za uporabo metapodatkov po meri za svoje predmete Deepseek-R1. To lahko vključuje informacije, kot so različice modela, nabori podatkov o usposabljanju ali primeri posebne uporabe. Metapodatki po meri vam omogočajo, da objekte označite s podrobnostmi, specifičnimi za poslovanje, kar olajša poizvedbo in upravljanje [1] [10].
4. Metapodatki poizvedb s tabelami S3: S3 Store Metapodatke so zajele metapodatke v mizah za ledene gore, ki so samo za branje, znane kot tabele metapodatkov. Te tabele so optimizirane za poizvedovanje in jih je mogoče integrirati s katalogom podatkov o lepilu AWS. Ta integracija vam omogoča, da metapodatke poizvedujete s storitvami, kot so Amazon Athena, Amazon EMR ali Amazon Quicksight [1] [7].
5. Vključite se v AWS Analytics Services: Uporabite AWS Analytics Services za poizvedbo in analizo metapodatkov. Na primer, lahko uporabite Amazon Athena za izvajanje poizvedb SQL na vaših metapodatkovnih tabelah in vam pomagate hitro najti posebne različice modela Deepseek-R1 ali nabore za usposabljanje [1] [10].
6. Spremljajte in posodobite metapodatke: Ko posodobite ali dodate nove predmete Deepseek-R1 v svoje vedro S3, S3 Metapodatki samodejno osvežijo tabele metapodatkov, da odražajo te spremembe. To zagotavlja, da vaši metapodatki ostajajo posodobljeni in natančni, olajšajo učinkovito odkrivanje in upravljanje podatkov [1] [9].
Z uporabo metapodatkov S3 lahko na ta način racionalizirate postopek upravljanja in odkrivanja predmetov Deepseek-R1 v svojih vedrih S3 in tako izboljšate svojo sposobnost za učinkovito analizo in uporabo teh sredstev.
Navedbe:
[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-cainer/
[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-capabilnosti-managed-165200173.html
[8] https://www.tigrisdata.com/blog/thoughts-deepseek-r1/
[9] https://press.aboutamazon.com/2024/12/amazon-s3-expands-capabilnosti-dith-anaged-apache-iceberg-tables-za-faster-Data-lake-Analytics-and-automatic-Metadata-gensation-and-and-and-and-and-and-and-and-and-and-and-in-and-and-and-and-and-andycovery
[10] https://blocksandfiles.com/2025/01/31/amazon-web-sorvices-makes-it-aesier-and-to-razumevanje-s3-data-with-metadata-offering/
[11] https://aws.amazon.com/s3/features/metadata/