Uvod

Destilirani modeli deepseek-r1 male veličine fino su podešeni pomoću podataka o lancu-razmišljanju koje generira DeepSeek-R1, označeni...Oznake, nasljeđujući mogućnosti obrazloženja R1. Ovi fino podešeni skupovi podataka izričito uključuju procese rasuđivanja poput raspadanja problema i srednjih odbitaka. Učenje pojačanja uskladilo je obrasce ponašanja destiliranog modela s koracima obrazloženja koje generira R1. Ovaj mehanizam za destilaciju omogućuje malim modelima da održavaju računalnu učinkovitost uz dobivanje složenih sposobnosti rasuđivanja u blizini onih većih modela, što je značajne vrijednosti primjene u scenarijima ograničenim resursima. Na primjer, verzija 14B postiže 92% koda završetka originalnog modela DeepSeek-R1. Ovaj članak uvodi DeepSeek-R1 destilirani model i njegove temeljne aplikacije u industrijskom računarstvu, sažeto u sljedeća četiri smjera, zajedno sa specifičnim slučajevima implementacije:

Prediktivno održavanje opreme

Tehnička provedba

Fuzija senzora:

Integrirajte podatke vibracije, temperature i struje iz PLC -a putem Modbus protokola (brzina uzorkovanja 1 kHz).

Ekstrakcija značajki:

Pokrenite rubni impuls na Jetson Orin NX kako biste izvukli 128-dimenzionalne značajke vremenske serije.

Model zaključak:

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

Dinamično prilagođavanje:

Pokrenite naloge za održavanje kada je povjerenje> 85%i pokrenite postupak sekundarne provjere kada <60%.

Relevantni slučaj

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

Running DeepSeek R1 destilirani model na inhand ai rubnim računalima

Poboljšani vizualni pregled

Izlazna arhitektura

Tipični cjevovod za implementaciju:

kamera = gige_vision_camera (500fps) # Gigabit Industrial Camera
Frame = Camera.Capture () # Snimanje slike
unaprijed obrađeno = Opencv.Denoise (okvir) # denoising Preprocessing
Defect_Type = DeepSeek_R1_7b.infer (unaprijed obrađeno) # Klasifikacija oštećenja
Ako je defect_type! = 'Normal':
Plc.Trigger_Reject () # mehanizam za sortiranje okidača

Metrike performansi

Kašnjenje obrade:

82 ms (Jetson Agx Orin)

Točnost:

Otkrivanje oštećenja ubrizgavanja doseže 98,7%.

Posljedice Deepseeka R1: pobjednici i gubitnici u generativnom lancu vrijednosti AI

Optimizacija protoka procesa

Ključne tehnologije

Interakcija prirodnog jezika:

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

Multimodalno obrazloženje:

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

Digitalna provjera blizanaca:

Validacija simulacije parametara na platformi Ljevača Edgex.

Učinak provedbe

BASF -ova kemijska tvornica prihvatila je ovu shemu, postigavši 17% smanjenje potrošnje energije i 9% povećanje stope kvalitete proizvoda.

Edge AI i budućnost poslovanja: OpenAi O1 protiv Deepseeka R1 za zdravstvenu zaštitu, automobilsku i IIOT

Trenutno pronalaženje baze znanja

Dizajn arhitekture

Lokalna vektorska baza podataka:

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

Hibridno pretraživanje:

Kombinirajte algoritam BM25 + kosinus sličnost za upit.

Generacija rezultata:

R1-7b model sažima i usavršava rezultate pronalaska.

Tipičan slučaj

Siemensovi inženjeri riješili su kvarove pretvarača upitama prirodnog jezika, smanjujući prosječno vrijeme obrade za 58%.

Izazovi i rješenja za implementaciju

Ograničenja memorije:

Koristila tehnologija kvantizacije KV predmemorije, smanjujući uporabu memorije 14B modela s 32 GB na 9 GB.

Osiguravanje performansi u stvarnom vremenu:

Stabilizirana latencija s jednim zaključivanjem na ± 15 ms kroz optimizaciju grafikona CUDA.

Model Drift:

Tjedna inkrementalna ažuriranja (prijenos samo 2% parametara).

Ekstremno okruženje:

Dizajniran za široke temperaturne raspone od -40 ° C do 85 ° C s razinom zaštite IP67.

Zaključak

Trenutni troškovi implementacije sada su se smanjili na 599 USD/čvor (Jetson Orin NX), s skalabilnim aplikacijama koje se formiraju u sektorima kao što su 3C proizvodnja, automobilska montaža i kemija energije. Očekuje se da će kontinuirana optimizacija Moe arhitekture i tehnologije kvantizacije omogućiti 70B modelu da se pokrene na rubnim uređajima do kraja 2025. godine.

Pronađite ELV kabelsku otopinu

Kontrolni kabeli

Za BMS, autobus, industrijski, instrumentacijski kabel.

Kliknite ovdje

Strukturirani sustav kabliranja

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