Amazon S3 meta verilerini kullanarak Deepseek-R1 nesneleri için veri keşfini hızlandırmak için şu adımları izleyin:
1. S3 Meta Verileri Etkinleştir: Genel amaçlı kovalarınız için S3 meta verilerinin etkin olduğundan emin olun. Bu özellik, oluşturma süresi ve depolama sınıfı gibi sistem tanımlı meta veriler, etiketler gibi özel meta veriler ve güncelleme veya silme olayları gibi olay meta verileri dahil olmak üzere bu kovalardaki nesneler için meta verileri otomatik olarak yakalar [1] [3].
2. Deepseek-R1 nesnelerini S3'te saklayın: Deepseek-R1 model dosyalarınızı ve ilgili verilerinizi bir S3 kovasında saklayın. Bu, model ağırlıklarını, eğitim verilerini veya diğer ilgili dosyaları içerebilir. `.Git` [5] gibi gereksiz dizinler hariç, dosyalarınızı S3'e yüklemek için` aws s3 senkronizasyon 'gibi komutları kullanın.
3. Özel meta verileri uygulayın: Deepseek-R1 nesnelerinize özel meta verileri uygulamak için nesne etiketlerini kullanın. Bu, model sürümleri, eğitim veri kümeleri veya belirli kullanım durumları gibi bilgileri içerebilir. Özel meta veriler, işlere özgü ayrıntılarla nesnelere ek açıklama yapmanızı sağlar, bu da onları sorgulamayı ve yönetmelerini kolaylaştırır [1] [10].
4. S3 tabloları ile sorgu meta verileri: S3 meta veri depoları, meta veri tabloları olarak bilinen salak buzdağı tablolarında meta verileri ele geçirir. Bu tablolar sorgulama için optimize edilmiştir ve AWS Glue Veri Kataloğu ile entegre edilebilir. Bu entegrasyon, Amazon Athena, Amazon EMR veya Amazon QuickSight [1] [7] gibi hizmetleri kullanarak meta verilerinizi sorgulamanızı sağlar.
5. AWS Analytics Hizmetleri ile Entegre: Meta verilerinizi sorgulamak ve analiz etmek için AWS Analytics hizmetlerini kullanın. Örneğin, meta veri tablolarınızda SQL sorgularını çalıştırmak için Amazon Athena'yı kullanabilir ve belirli Deepseek-R1 model sürümlerini veya eğitim veri kümelerini hızlı bir şekilde bulmanıza yardımcı olabilir [1] [10].
6. Meta verilerini izleyin ve güncelleyin: S3 kovanıza yeni Deepseek-R1 nesnelerini güncellerken veya eklerken, S3 meta verileri bu değişiklikleri yansıtacak şekilde meta veri tablolarını otomatik olarak yeniler. Bu, meta verilerinizin güncel ve doğru kalmasını sağlar, verimli veri keşfi ve yönetimini kolaylaştırır [1] [9].
S3 meta verilerini bu şekilde kullanarak, S3 kovalarınızdaki Deepseek-R1 nesnelerini yönetme ve keşfetme sürecini kolaylaştırarak bu varlıkları etkili bir şekilde analiz etme ve kullanma yeteneğinizi geliştirebilirsiniz.
Alıntılar:
[1] https://docs.aws.amazon.com/amazons3/latest/userguide/metadata tabloları-overview.html
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-disted-models-on-amazon-sagemaker-usinga--large-model-inence-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-ws-brock?lang=en
[6] https://www.bigdatawire.com/2024/12/03/aws-unveils-hosted-apache-uceberg-service-on-s3-new-mew-metadata-management-raYer/
[7] https://finance.yahoo.com/news/amazon-s3-expands-capability-manged-165200173.html
[8] https://www.tigrisdata.com/blog/thoughts-deepseek-r1/
[9] https://press.aboutamazon.com/2024/12/amazon-s3-exands-capableites-with--data-data-data-analtics ve- --Tomatic-metadata-
[10] https://blocksandfiles.com/2025/01/31/amazon-web-services-makes-it-easier ve faster-to-stelanstand-s3-data-with-metadata-offering/
[11] https://aws.amazon.com/s3/features/metadata/