Uvođenje

Destilirani modeli malih distilica Deepseek-R1 su fino podešeni koristeći lančane podatke koji generiraju Deepseek-R1, označeni sa...Oznake, nasljeđuju mogućnosti obrazloženja R1. Ove fino podešene skupove podataka izričito uključuju procese rezonovanja kao što su problematični raspadanje i posredni odbitci. Učenje ojačanja poravnalo je obrasce ponašanja destiliranog modela sa koracima obrazloženja koje generira R1. Ovaj mehanizam destilacije omogućava malim modelima da održavaju računalnu efikasnost, a pribavljaju složene rezonske sposobnosti u blizini onih većih modela, što je od značajne vrijednosti aplikacije u scenarijima ograničenim resursima. Na primjer, verzija 14B postiže 92% završetka koda originalnog Deepseek-R1 modela. Ovaj članak uvodi DeepSeek-R1 destilirani model i njegove temeljne aplikacije u industrijskom ivičnom računanju, sažeto u sljedećih četiri smjera, zajedno sa specifičnim slučajevima implementacije:

Prediktivno održavanje opreme

Tehnička primjena

Fusion senzora:

Integrirajte vibraciju, temperaturu i trenutne podatke iz PLC-a putem modbus protokola (brzina uzorkovanja 1 kHz).

Vađenje značajki:

Pokrenite ivice impuls na Jetsonu Orinu NX za izdvajanjem od 128 dimenzionalnih funkcija vremenskih serija.

Zaključak u modelu:

Igrajte model DEEPSEEK-R1-DISTILL-14B, vektore unosa za generiranje vrijednosti vjerojatnosti grešaka.

Dinamičko podešavanje:

Nalozi za održavanje okidača kada samo samopouzdanje> 85% i pokrenite sekundarni postupak verifikacije kada <60%.

Relevantan slučaj

Schneider Electric je ovo rješenje primijetio na rudarske strojeve, smanjujući lažne pozitivne stope za 63% i troškove održavanja za 41%.

Trčanje Deepseek R1 destilirani model na Ahnd Ai Edge Computers

Poboljšana vizualna inspekcija

Izlazna arhitektura

Tipičan cjevovod za implementaciju:

kamera = gige_vision_camera (500fps) # gigabit industrijska kamera
Frame = Camera.Capture () # Snimanje slike
unaprijed opecd = opencv.denoise (okvir) # označavajući pretproces
Defect_type = dubokoSeek_r1_7b.infer (preproced) # Klasifikacija oštećenja
Ako je defekt_type! = 'Normalno':
Plc.trigger_reject () # pokretački mehanizam za sortiranje

Metrike performansi

Kašnjenje obrade:

82 ms (Jetson AGX Orin)

Točnost:

Detekcija oštećenja ubrizgavanja dostiže 98,7%.

Deepseek R1 implikacije: pobjednici i gubitnici u generativnom lancu vrijednosti AI

Optimizacija protoka procesa

Ključne tehnologije

Interakcija prirodne jezike:

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

Multimodalno obrazloženje:

Model generira prijedloge za optimizaciju na temelju povijesnih podataka opreme (npr. Podešavanje brzine vijaka za 2,5%).

Digitalna verifikacija Twin:

Validacija simulacije parametara na livnoj platformi Edgexx.

Efekat implementacije

HEMIJSKA BASF-ova biljka usvojila je ovu shemu, postizanje 17% smanjenja potrošnje energije i porast brzine kvalitete proizvoda od 9%.

Edge AI i budućnost poslovanja: Openai O1 vs. Deepseek R1 za zdravstvo, Automotive i I IIOT

Trenutno pronalaženje baze znanja

Dizajn arhitekture

Lokalna vektorska baza:

Koristite Chromadb za pohranu priručnika za opremu i specifikacije procesa (ugrađivanje dimenzija 768).

Hibridni pretraživanje:

Kombinirajte BM25 algoritam + kosinus sličnost za upit.

Generacija rezultata:

R1-7B model sažima i rafinira rezultate za pregradnju.

Tipičan slučaj

Siemens inženjeri su riješili neuspehe pretvarača putem prirodnih jezičnih upita, smanjujući prosječno vrijeme obrade za 58%.

Izazovi i rješenja za implementaciju

Ograničenja memorije:

Koristite kvantizaciju KV keš memorije KV, smanjujući upotrebu memorije modela od 32 GB do 9GB.

Osiguravanje performansi u stvarnom vremenu:

Stabilizovano jednostruki zaključci kašnjenja na ± 15 ms kroz optimizaciju grafikona CUDA.

Model Drift:

Sedmična inkrementalna ažuriranja (prenose samo 2% parametara).

Ekstremna okruženja:

Dizajniran za široke temperaturne raspone od -40 ° C do 85 ° C sa nivoom zaštite IP67.

Zaključak

Trenutni troškovi implementacije sada su smanjeni na 599 USD / čvor (Jetson Orin NX), sa skalabilnim aplikacijama koje se formiraju u sektorima kao što su 3C proizvodnja, automobilska sklop i energetska hemija. Očekuje se da će kontinuirana optimizacija tehnologije arhitekture i kvantizacije Ministarstva MUP-a omogućiti 70B model da se pokrene na rubnim uređajima do kraja 2025. godine.

Pronađite rješenje kabla ELV

Kontrolni kablovi

Za BMS, autobus, industrijski, instrumentacijski kabel.

Kliknite ovdje

Strukturirani sistem kabliranja

Mreža i podaci, vlakno-optički kabl, patch kabel, moduli, prednji ploča