Uvod

Majhni destilirani modeli DeepSeek-R1 so natančno uglašeni z uporabo podatkov verige misli, ki jih generira DeepSeek-R1, označenih z...oznake, ki podedujejo zmožnosti sklepanja R1. Ti natančno nastavljeni nabori podatkov eksplicitno vključujejo procese sklepanja, kot sta dekompozicija problema in vmesni sklepi. Učenje z okrepitvijo je uskladilo vzorce vedenja destiliranega modela s koraki sklepanja, ki jih generira R1. Ta mehanizem destilacije omogoča majhnim modelom, da ohranijo računsko učinkovitost, hkrati pa dosežejo kompleksne sposobnosti sklepanja, ki so blizu tistim pri večjih modelih, kar je pomembno uporabno vrednost v scenarijih z omejenimi viri. Na primer, različica 14B doseže 92 % dokončanja kode originalnega modela DeepSeek-R1. Ta članek predstavlja destilirani model DeepSeek-R1 in njegove ključne aplikacije v industrijskem robnem računalništvu, povzete v naslednjih štirih smereh, skupaj s specifičnimi primeri implementacije:

Prediktivno vzdrževanje opreme

Tehnična izvedba

Fuzija senzorjev:

Integrirajte podatke o vibracijah, temperaturi in toku iz PLC-jev prek protokola Modbus (frekvenca vzorčenja 1 kHz).

Izločanje značilnosti:

Za ekstrakcijo 128-dimenzionalnih časovnih vrst zaženite program Edge Impulse na programu Jetson Orin NX.

Sklepanje modela:

Uporabite model DeepSeek-R1-Distill-14B in vnesite vektorje značilnosti za generiranje vrednosti verjetnosti napak.

Dinamična prilagoditev:

Sproži vzdrževalne naloge, ko je zaupanje > 85 %, in sproži postopek sekundarnega preverjanja, ko je zaupanje < 60 %.

Relevantni primer

Schneider Electric je to rešitev uporabil v rudarskih strojih, s čimer je zmanjšal stopnjo lažno pozitivnih rezultatov za 63 % in stroške vzdrževanja za 41 %.

Izvajanje destiliranega modela DeepSeek R1 na robnih računalnikih InHand AI

Izboljšan vizualni pregled

Izhodna arhitektura

Tipičen cevovod uvajanja:

kamera = GigE_Vision_Camera(500fps) # Gigabitna industrijska kamera
okvir = kamera.zajem() # Zajem slike
preprocessed = OpenCV.denoise(frame) # Predobdelava odstranjevanja šuma
defect_type = DeepSeek_R1_7B.infer(predhodno obdelano) # Klasifikacija napak
če je tip_defekta != 'normalno':
PLC.trigger_reject() # Mehanizem razvrščanja sprožilcev

Metrike uspešnosti

Zakasnitev obdelave:

82 ms (Jetson AGX Orin)

Natančnost:

Zaznavanje napak pri brizganju doseže 98,7 %.

Posledice DeepSeek R1: Zmagovalci in poraženci v generativni vrednostni verigi umetne inteligence

Optimizacija poteka procesov

Ključne tehnologije

Interakcija z naravnim jezikom:

Operaterji opisujejo anomalije opreme z glasom (npr. "Nihanje tlaka ekstruderja ±0,3 MPa").

Multimodalno sklepanje:

Model generira predloge za optimizacijo na podlagi zgodovinskih podatkov o opremi (npr. prilagoditev hitrosti vijaka za 2,5 %).

Preverjanje digitalnega dvojčka:

Validacija simulacije parametrov na platformi EdgeX Foundry.

Učinek izvedbe

BASF-ova kemična tovarna je sprejela to shemo in dosegla 17-odstotno zmanjšanje porabe energije ter 9-odstotno izboljšanje kakovosti izdelkov.

Robna umetna inteligenca in prihodnost poslovanja: OpenAI o1 proti DeepSeek R1 za zdravstvo, avtomobilsko industrijo in IIoT

Takojšen dostop do baze znanja

Arhitekturno oblikovanje

Lokalna vektorska baza podatkov:

Za shranjevanje priročnikov za opremo in specifikacij procesov (vdelana dimenzija 768) uporabite ChromaDB.

Hibridno pridobivanje:

Združite algoritem BM25 in kosinusno podobnost za poizvedbo.

Generiranje rezultatov:

Model R1-7B povzema in izpopolnjuje rezultate iskanja.

Tipičen primer

Siemensovi inženirji so okvare inverterja odpravili s poizvedbami v naravnem jeziku, kar je skrajšalo povprečni čas obdelave za 58 %.

Izzivi in rešitve pri uvajanju

Omejitve pomnilnika:

Uporabljena tehnologija kvantizacije predpomnilnika KV, ki je zmanjšala porabo pomnilnika pri modelu 14B z 32 GB na 9 GB.

Zagotavljanje delovanja v realnem času:

Stabilizirana latenca enojnega sklepanja na ±15 ms z optimizacijo grafa CUDA.

Premik modela:

Tedenske inkrementalne posodobitve (prenos le 2 % parametrov).

Ekstremna okolja:

Zasnovan za širok temperaturni razpon od -40°C do 85°C s stopnjo zaščite IP67.

Zaključek

Trenutni stroški uvajanja so se znižali na 599 USD/vozlišče (Jetson Orin NX), pri čemer se v sektorjih, kot so proizvodnja 3C, avtomobilska montaža in energetska kemija, oblikujejo prilagodljive aplikacije. Pričakuje se, da bo nenehna optimizacija arhitekture MoE in tehnologije kvantizacije omogočila delovanje modela 70B na robnih napravah do konca leta 2025.

Poiščite rešitev za kable ELV

Krmilni kabli

Za BMS, BUS, industrijske, instrumentalne kable.

Kliknite tukaj

Strukturirani kabelski sistem

Omrežje in podatki, optični kabel, povezovalni kabel, moduli, prednja plošča