เพื่อเร่งการค้นพบข้อมูลสำหรับวัตถุ DeepSeek-R1 โดยใช้ข้อมูลเมตาของ Amazon S3 ให้ทำตามขั้นตอนเหล่านี้:
1. เปิดใช้งาน Metadata S3: ตรวจสอบให้แน่ใจว่า Metadata S3 เปิดใช้งานสำหรับถังวัตถุประสงค์ทั่วไปของคุณ คุณลักษณะนี้จะรวบรวมข้อมูลเมตาสำหรับวัตถุในถังเหล่านี้โดยอัตโนมัติรวมถึงข้อมูลเมตาที่กำหนดระบบเช่นเวลาการสร้างและคลาสการจัดเก็บข้อมูลเมตาดาต้าที่กำหนดเองเช่นแท็กและเมตาดาต้าเหตุการณ์เช่นการอัปเดตหรือเหตุการณ์การลบ [1] [3]
2. เก็บวัตถุ DeepSeek-R1 ใน S3: เก็บไฟล์รุ่น DeepSeek-R1 ของคุณและข้อมูลที่เกี่ยวข้องในถัง S3 ซึ่งอาจรวมถึงน้ำหนักรุ่นข้อมูลการฝึกอบรมหรือไฟล์อื่น ๆ ที่เกี่ยวข้อง ใช้คำสั่งเช่น `AWS S3 sync` เพื่ออัปโหลดไฟล์ของคุณไปยัง S3 ไม่รวมไดเรกทอรีที่ไม่จำเป็นเช่น` .git` [5]
3. ใช้ข้อมูลเมตาที่กำหนดเอง: ใช้แท็กวัตถุเพื่อใช้ข้อมูลเมตาที่กำหนดเองกับวัตถุ DeepSeek-R1 ของคุณ ซึ่งอาจรวมถึงข้อมูลเช่นรุ่นรุ่นชุดข้อมูลการฝึกอบรมหรือกรณีการใช้งานเฉพาะ ข้อมูลเมตาที่กำหนดเองช่วยให้คุณสามารถใส่คำอธิบายประกอบวัตถุด้วยรายละเอียดเฉพาะทางธุรกิจทำให้ง่ายต่อการสอบถามและจัดการ [1] [10]
4. ข้อมูลเมตาแบบสอบถามพร้อมตาราง S3: S3 Metadata Stores จับข้อมูลเมตาในตาราง Apache Iceberg แบบอ่านอย่างเดียวที่รู้จักกันในชื่อตารางเมตาดาต้า ตารางเหล่านี้ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการสืบค้นและสามารถรวมเข้ากับแคตตาล็อกข้อมูลกาว AWS การรวมนี้ช่วยให้คุณสามารถสอบถามข้อมูลเมตาของคุณโดยใช้บริการเช่น Amazon Athena, Amazon EMR หรือ Amazon Quicksight [1] [7]
5. รวมเข้ากับบริการ AWS Analytics: ใช้บริการ AWS Analytics เพื่อสอบถามและวิเคราะห์ข้อมูลเมตาของคุณ ตัวอย่างเช่นคุณสามารถใช้ Amazon Athena เพื่อเรียกใช้ SQL Queries บนตารางข้อมูลเมตาของคุณช่วยให้คุณค้นหารุ่น DeepSeek-R1 เฉพาะหรือชุดข้อมูลการฝึกอบรมได้อย่างรวดเร็ว [1] [10]
6. การตรวจสอบและอัปเดตข้อมูลเมตา: ในขณะที่คุณอัปเดตหรือเพิ่มวัตถุ Deepseek-R1 ใหม่ลงในถัง S3 ของคุณ Metadata S3 จะรีเฟรชตารางข้อมูลเมตาของคุณโดยอัตโนมัติเพื่อสะท้อนการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลเมตาของคุณยังคงทันสมัยและถูกต้องและอำนวยความสะดวกในการค้นพบและจัดการข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ [1] [9]
ด้วยการใช้ประโยชน์จากข้อมูลเมตา S3 ด้วยวิธีนี้คุณสามารถปรับปรุงกระบวนการจัดการและค้นหาวัตถุ Deepseek-R1 ในถัง S3 ของคุณเพิ่มความสามารถในการวิเคราะห์และใช้สินทรัพย์เหล่านี้อย่างมีประสิทธิภาพ
การอ้างอิง:
[1] https://docs.aws.amazon.com/amazons3/latest/userguide/metadata-table-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/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-capabilities-Managed-165200173.html
[8] https://www.tigrisdata.com/blog/thoughts-deepseek-r1/
[9] https://press.aboutamazon.com/2024/12/amazon-s3-expands-capabilities-with-Managed-Apache-Iceberg-table-for-fuler-data-lake-analytics และ automatic-metadata-generation
[10] https://blocksandfiles.com/2025/01/31/amazon-web-services-makes-it-easier-and-faster-to-ederstand-s3-data-with-metadata-o-offering/
[11] https://aws.amazon.com/s3/features/metadata/