Uvod

Mali destilirani modeli DeepSeek-R1 fino su podešeni korištenjem podataka lanca misli koje generira DeepSeek-R1, označenih s...oznake, nasljeđujući mogućnosti zaključivanja R1. Ovi fino podešeni skupovi podataka eksplicitno uključuju procese zaključivanja kao što su dekompozicija problema i međuzaključci. Učenje s potkrepljenjem uskladilo je obrasce ponašanja destiliranog modela s koracima zaključivanja koje generira R1. Ovaj mehanizam destilacije omogućuje malim modelima da održe računalnu učinkovitost uz istovremeno postizanje složenih sposobnosti zaključivanja bliskih 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 ključne primjene u industrijskom rubnom računarstvu, 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 (frekvencija uzorkovanja 1 kHz).

Ekstrakcija značajki:

Pokrenite Edge Impulse na Jetson Orin NX-u za izdvajanje značajki 128-dimenzionalnih vremenskih serija.

Zaključivanje modela:

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

Dinamičko podešavanje:

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

Relevantan slučaj

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

Pokretanje destiliranog modela DeepSeek R1 na InHand AI Edge računalima

Poboljšani vizualni pregled

Izlazna arhitektura

Tipični cjevovod implementacije:

kamera = GigE_Vision_Camera(500fps) # Gigabitna industrijska kamera
frame = camera.capture() # Snimi sliku
preprocessed = OpenCV.denoise(frame) # Prethodna obrada uklanjanja šuma
defect_type = 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)

Točnost:

Detekcija nedostataka kod injekcijskog lijevanja doseže 98,7%.

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

Optimizacija tijeka procesa

Ključne tehnologije

Interakcija prirodnog jezika:

Operateri opisuju anomalije opreme glasom (npr. "Fluktuacija tlaka ekstrudera ±0,3 MPa").

Multimodalno obrazloženje:

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

Verifikacija digitalnog blizanca:

Validacija simulacije parametara na platformi EdgeX Foundry.

Učinak implementacije

BASF-ova kemijska tvornica usvojila je ovaj program, postigavši smanjenje potrošnje energije od 17% i povećanje kvalitete proizvoda od 9%.

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

Trenutačno dohvaćanje baze znanja

Arhitektonski dizajn

Lokalna vektorska baza podataka:

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

Hibridno pronalaženje:

Kombinirajte BM25 algoritam + kosinusno sličnost za upit.

Generiranje rezultata:

Model R1-7B sažima i poboljšava rezultate pretraživanja.

Tipičan slučaj

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

Izazovi i rješenja implementacije

Ograničenja memorije:

Korištena je tehnologija kvantizacije KV predmemorije, smanjujući potrošnju memorije 14B modela s 32 GB na 9 GB.

Osiguravanje performansi u stvarnom vremenu:

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

Pomak modela:

Tjedna inkrementalna ažuriranja (prijenos samo 2% parametara).

Ekstremna okruženja:

Dizajniran za široki temperaturni raspon od -40°C do 85°C s razinom zaštite IP67.

Zaključak

Trenutni troškovi implementacije sada su smanjeni na 599 USD/čvoru (Jetson Orin NX), a skalabilne aplikacije se formiraju u sektorima kao što su 3C proizvodnja, montaža automobila i energetska kemija. 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 kabeli

Za BMS, BUS, industrijski, instrumentalni kabel.

Kliknite ovdje

Strukturirani kabelski sustav

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