Uvod

Destilirani modeli z majhnimi velikostmi Deepseek-R1 so natančno prilagojeni z uporabo podatkov o premišljeni verigi, ki jih ustvari Deepseek-R1, označeni z...Oznake, podedovanje zmogljivosti sklepanja R1. Ti natančno prilagojeni nabori podatkov izrecno vključujejo postopke sklepanja, kot so razgradnjo problemov in vmesni odbitki. Okrepljeno učenje je uskladilo vzorce vedenja destiliranega modela s koraki sklepanja, ki jih je ustvaril R1. Ta mehanizem destilacije omogoča majhnim modelom, da ohranijo računsko učinkovitost, hkrati pa pridobijo zapletene sposobnosti sklepanja v bližini večjih modelov, ki je pomembna vrednost aplikacije v scenarijih, omejenih z viri. Na primer, različica 14B dosega 92% zaključka kode prvotnega modela Deepseek-R1. Ta članek predstavlja destilirani model Deepseek-R1 in njegove temeljne aplikacije v industrijskem računalniku, ki je povzeta v naslednjih štirih smeri, skupaj s posebnimi primeri izvajanja:

Napovedno vzdrževanje opreme

Tehnična izvedba

Senzor Fusion:

Vključite vibracije, temperaturo in trenutne podatke iz PLC -ja prek protokola ModBus (hitrost vzorčenja 1 kHz).

Ekstrakcija funkcij:

Run Edge Impulse na Jetson Orin NX, da izvleče 128-dimenzionalne funkcije časovne serije.

Model sklepa:

Namestite model DeepSeek-R1-DiStill-14b, pri čemer vnesete vektorje funkcij, da ustvarite vrednosti verjetnosti napak.

Dinamična prilagoditev:

Naročila za vzdrževanje sprožijo, kadar zaupanje> 85%, in sprožite sekundarni postopek preverjanja, ko je <60%.

Ustrezen primer

Schneider Electric je to rešitev uvedel na rudarske stroje, kar je znižalo lažne pozitivne stopnje za 63%, stroške vzdrževanja pa za 41%.

Tečenja destiliranega modela Deepseek R1 na računalnikih Inhind AI Edge

Izboljšan vizualni pregled

Izhodna arhitektura

Tipični cevovod:

kamera = gige_vision_camera (500fps) # Gigabit Industrial Camera
okvir = kamera.capture () # zajem slike
predprocesed = opencv.denoise (okvir) # označevanje predprocesiranja
defect_type = deepseek_r1_7b.infer (predproces) # Klasifikacija napak
Če je defect_type! = 'normalno':
Plc.trigger_reject () # mehanizem razvrščanja sprožilca

Meritve uspešnosti

Zamuda obdelave:

82 ms (Jetson agx orin)

Natančnost:

Zaznavanje napak v injiciranju doseže 98,7%.

Posledice Deepseek R1: Zmagovalci in poraženci v generativni AI vrednostni verigi

Optimizacija pretoka procesa

Ključne tehnologije

Interakcija naravnega jezika:

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

Multimodalno sklepanje:

Model ustvarja predloge za optimizacijo, ki temeljijo na zgodovinskih podatkih opreme (npr. Prilagajanje hitrosti vijaka za 2,5%).

Preverjanje digitalnega dvojčka:

Validacija simulacije parametrov na platformi Edgex Livarna.

Učinek izvajanja

Kemična rastlina BASF je sprejela to shemo in dosegla 17 -odstotno zmanjšanje porabe energije in 9 -odstotno povečanje kakovosti izdelka.

Edge AI in prihodnost poslovanja: OpenAI O1 proti Deepseeku R1 za Healthcare, Automotive in IIOT

Takojšnje iskanje baze znanja

Arhitekturno oblikovanje

Lokalna vektorska baza podatkov:

Uporabite ChromadB za shranjevanje priročnikov za opremo in specifikacije procesa (vdelava dimenzije 768).

Hibridno iskanje:

Združite algoritem BM25 + podobnost kosinusa za poizvedbo.

Generacija rezultatov:

Model R1-7B povzema in izpopolni rezultate iskanja.

Tipičen primer

Siemens Engineers so s poizvedbami naravnega jezika rešili okvare pretvornika in tako skrajšali povprečni čas obdelave za 58%.

Izzivi in rešitve uvajanja

Omejitve spomina:

Uporabljena tehnologija kvantizacije predpomnilnika KV in zmanjša porabo pomnilnika modela 14B s 32 GB na 9 GB.

Zagotavljanje uspešnosti v realnem času:

Stabilizirana zamuda z enim sklepom na ± 15 ms z optimizacijo grafov CUDA.

Model Drift:

Tedenske postopne posodobitve (prenos samo 2% parametrov).

Ekstremna okolja:

Zasnovan za široko temperaturno območje od -40 ° C do 85 ° C z zaščitno raven IP67.

Zaključek

Trenutni stroški uvajanja so se zdaj znižali na 599 dolarjev/vozlišče (Jetson Orin NX), pri čemer se v sektorjih tvorijo razširljive aplikacije, kot so 3C proizvodnja, avtomobilska montaža in energetska kemija. Nenehna optimizacija tehnologije arhitekture in kvantizacije MO naj bi do konca leta 2025 omogočila, da se model 70B izvaja na robnih napravah.

Poiščite raztopino kabla ELV

Kontrolni kabli

Za BMS, avtobus, industrijski, instrumentacijski kabel.

Kliknite tukaj

Strukturiran sistem kablov

Omrežje in podatki, optični kabel, optični kabel, popravka, moduli, nočna plošča