Az Amazon S3 metaadatokat használó mély-R1 objektumok adatfelfedezésének felgyorsításához kövesse ezeket a lépéseket:
1. Engedélyezze az S3 metaadatokat: Győződjön meg arról, hogy az S3 metaadatok engedélyezve vannak az általános célú vödröknél. Ez a szolgáltatás automatikusan rögzíti az objektumok metaadatait ezekben a vödrökben, beleértve a rendszer által meghatározott metaadatokat, például a létrehozási idő és a tárolási osztályt, az egyéni metaadatokat, például a címkéket és az esemény metaadatait, például a frissítési vagy törlési eseményeket [1] [3].
2. Tárolja a DeepSeek-R1 objektumokat az S3-ban: Tárolja a DeepSeek-R1 modellfájlokat és a kapcsolódó adatokat egy S3 vödörben. Ez magában foglalhatja a modell súlyát, a képzési adatokat vagy bármilyen más releváns fájlt. Használjon olyan parancsokat, mint az „AWS S3 SYNC” a fájlok feltöltéséhez az S3 -ra, kivéve a szükségtelen könyvtárakat, mint például a `.git '[5].
3. Az egyedi metaadatok alkalmazása: Az objektumcímkék segítségével alkalmazza az egyéni metaadatokat a DeepSeek-R1 objektumaira. Ez magában foglalhatja az olyan információkat, mint a modell verziók, képzési adatkészletek vagy speciális felhasználási esetek. Az egyéni metaadatok lehetővé teszik az objektumok kommentálását üzleti specifikus részletekkel, megkönnyítve őket a lekérdezéshez és a kezeléshez [1] [10].
4. lekérdezés metaadatok S3 táblázatokkal: Az S3 metaadat-áruházak rögzítették a metaadatokat, csak olvasható Apache Iceberg Table-ben, amelyet metaadat-tábláknak neveznek. Ezeket a táblázatokat a lekérdezésre optimalizálják, és integrálhatók az AWS ragasztási adatkatalógusba. Ez az integráció lehetővé teszi a metaadatok lekérdezését olyan szolgáltatásokkal, mint az Amazon Athena, az Amazon EMR vagy az Amazon Quicksight [1] [7].
5. Integráljon az AWS Analytics Services -hez: Az AWS Analytics Services használja a metaadatok lekérdezését és elemzéséhez. Például az Amazon Athena segítségével futtathatja az SQL lekérdezéseket a metaadat-táblákon, segítve a specifikus DeepSeek-R1 modell verziók vagy az edzési adatkészletek gyors megtalálásában [1] [10].
6. Figyelje és frissítse a metaadatokat: Ahogy új DeepSeek-R1 objektumokat frissít vagy ad hozzá az S3 vödörbe, az S3 metaadatok automatikusan frissítik a metaadat-táblákat, hogy tükrözzék ezeket a változásokat. Ez biztosítja, hogy a metaadatok naprakészek és pontosak, megkönnyítik a hatékony adatfelfedést és kezelést [1] [9].
Az S3 metaadatok ilyen módon történő kihasználásával ésszerűsítheti az S3 vödrök mély-R1 objektumainak kezelésének és felfedezésének folyamatát, javítva az eszközök hatékony elemzésének és felhasználásának képességét.
Idézetek:
[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-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/deploy-deepseek-r1-on-bedrock?lang=en?
[6] https://www.bigdatawire.com/2024/12/03/aws-utveils-hosted-apache-iceberg-service-on-s3-new-Metadata-management-layer/
[7] https://finance.yahoo.com/news/amazon-s3-expands-capabitices-anaged-165200173.html
[8] https://www.tigrisdata.com/blog/thoughts-deepseek-r1/
[9] https://press.aboutamazon.com/2024/12/amazon-s3-expands-capabilitivitások-with-manged-apache-ceberg-táblák--Faster-Data-Lake-analytics-anda-metadata-generation-to-simplify-data-discovery-and-sundristdinging-és-megértés
[10] https://blocksandfiles.com/2025/01/31/amazon-web-services-makes-it-easier-and-faster-to-sutstand-s3-data-with-metadata-offering/
[11] https://aws.amazon.com/s3/features/metadata/