Uvod

Destilirani modeli male veličine DeepSeek-R1 su fino podešeni korištenjem podataka lanca misli koje generira DeepSeek-R1, označenih sa...oznake, nasljeđujući mogućnosti zaključivanja R1. Ovi fino podešeni skupovi podataka eksplicitno uključuju procese zaključivanja kao što su dekompozicija problema i međuizvodi. Učenje pojačavanjem uskladilo je obrasce ponašanja destiliranog modela s koracima zaključivanja koje generira R1. Ovaj mehanizam destilacije omogućava malim modelima da održe računarsku efikasnost dok istovremeno postižu složene sposobnosti zaključivanja bliske onima većih modela, što je od značajne vrijednosti primjene u scenarijima s ograničenim resursima. Na primjer, verzija 14B postiže 92% dovršetka koda originalnog modela DeepSeek-R1. Ovaj članak predstavlja destilirani model DeepSeek-R1 i njegove osnovne primjene u industrijskom računarstvu na rubu mreže, sažete u sljedeća četiri smjera, zajedno sa specifičnim slučajevima implementacije:

Prediktivno održavanje opreme

Tehnička implementacija

Fuzija senzora:

Integrirajte podatke o vibracijama, temperaturi i struji iz PLC-a putem Modbus protokola (brzina uzorkovanja 1 kHz).

Ekstrakcija karakteristika:

Pokrenite Edge Impulse na Jetson Orin NX-u da biste izdvojili karakteristike 128-dimenzionalnih vremenskih serija.

Zaključivanje modela:

Implementirajte model DeepSeek-R1-Distill-14B, unoseći vektore karakteristika za generiranje vrijednosti vjerovatnoće kvara.

Dinamičko podešavanje:

Pokreni radne naloge za održavanje kada je pouzdanost > 85%, a pokreni proces sekundarne verifikacije kada je < 60%.

Relevantan slučaj

Schneider Electric je implementirao ovo rješenje na rudarskim mašinama, smanjujući stopu lažno pozitivnih rezultata za 63% i troškove održavanja za 41%.

Pokretanje destiliranog modela DeepSeek R1 na InHand AI Edge računarima

Poboljšani vizualni pregled

Izlazna arhitektura

Tipičan cjevovod implementacije:

kamera = GigE_Vision_Camera(500fps) # Gigabitna industrijska kamera
frame = camera.capture() # Snimanje slike
preprocessed = OpenCV.denoise(frame) # Prethodna obrada uklanjanja šuma
defekt_tip = DeepSeek_R1_7B.infer(predobrađeno) # Klasifikacija defekta
ako je tip_defekta != 'normalno':
PLC.trigger_reject() # Mehanizam sortiranja okidača

Metrike performansi

Kašnjenje obrade:

82 ms (Jetson AGX Orin)

Tačnost:

Detekcija grešaka kod brizganja dostiže 98,7%.

Implikacije DeepSeek R1: Pobjednici i gubitnici u generativnom lancu vrijednosti umjetne inteligencije

Optimizacija toka procesa

Ključne tehnologije

Interakcija s prirodnim jezikom:

Operateri opisuju anomalije opreme putem glasa (npr. "Fluktuacija pritiska ekstrudera ±0,3 MPa").

Multimodalno obrazloženje:

Model generira prijedloge za optimizaciju na osnovu historijskih podataka o opremi (npr. podešavanje brzine vijka za 2,5%).

Verifikacija digitalnog blizanca:

Validacija simulacije parametara na platformi EdgeX Foundry.

Učinak implementacije

BASF-ova hemijska fabrika usvojila je ovu shemu, postigavši smanjenje potrošnje energije za 17% i povećanje kvalitete proizvoda za 9%.

Edge AI i budućnost poslovanja: OpenAI o1 vs. DeepSeek R1 za zdravstvo, automobilsku industriju i IIoT

Trenutno preuzimanje baze znanja

Arhitektonski dizajn

Lokalna vektorska baza podataka:

Koristite ChromaDB za pohranjivanje priručnika za opremu i specifikacija procesa (dimenzija ugradnje 768).

Hibridno pronalaženje:

Kombinujte BM25 algoritam + kosinusno sličnost za upit.

Generisanje rezultata:

Model R1-7B sumira i precizira rezultate pretraživanja.

Tipičan slučaj

Siemensovi inženjeri rješavali su kvarove invertera putem upita na prirodnom jeziku, smanjujući prosječno vrijeme obrade za 58%.

Izazovi i rješenja implementacije

Ograničenja memorije:

Korištena je tehnologija kvantizacije KV keša, čime je smanjena upotreba memorije kod 14B modela sa 32 GB na 9 GB.

Osiguranje performansi u realnom vremenu:

Stabilizirana latencija pojedinačnog zaključivanja na ±15 ms putem CUDA Graph optimizacije.

Pomicanje modela:

Sedmična inkrementalna ažuriranja (prenose se samo 2% parametara).

Ekstremna okruženja:

Dizajniran za širok temperaturni raspon od -40°C do 85°C sa nivoom zaštite IP67.

Zaključak

Trenutni troškovi implementacije su sada smanjeni na 599 dolara po čvoru (Jetson Orin NX), a skalabilne aplikacije se formiraju u sektorima kao što su 3C proizvodnja, montaža automobila i energetska hemija. Očekuje se da će kontinuirana optimizacija MoE arhitekture i tehnologije kvantizacije omogućiti modelu 70B da radi na rubnim uređajima do kraja 2025. godine.

Pronađite ELV kabelsko rješenje

Kontrolni kablovi

Za BMS, BUS, industrijski, instrumentalni kabel.

Kliknite ovdje

Strukturirani kablovski sistem

Mreža i podaci, optički kabel, patch kabel, moduli, prednja ploča