Úvod

Malé destilované modely DeepSeek-R1 sú doladené pomocou dát z myšlienkového reťazca generovaných DeepSeek-R1, označených...značky, ktoré zdedia možnosti uvažovania z R1. Tieto doladené súbory údajov explicitne zahŕňajú procesy uvažovania, ako je dekompozícia problémov a medziľahlé dedukcie. Posilňovacie učenie zosúladilo vzorce správania destilovaného modelu s krokmi uvažovania generovanými R1. Tento mechanizmus destilácie umožňuje malým modelom udržiavať výpočtovú efektivitu a zároveň dosahovať komplexné schopnosti uvažovania blízke schopnostiam väčších modelov, čo má významnú aplikačnú hodnotu v scenároch s obmedzenými zdrojmi. Napríklad verzia 14B dosahuje 92 % dokončenia kódu pôvodného modelu DeepSeek-R1. Tento článok predstavuje destilovaný model DeepSeek-R1 a jeho základné aplikácie v priemyselnom edge computingu, zhrnuté v nasledujúcich štyroch smeroch spolu s konkrétnymi prípadmi implementácie:

Prediktívna údržba zariadení

Technická implementácia

Fúzia senzorov:

Integrácia údajov o vibráciách, teplote a prúde z PLC prostredníctvom protokolu Modbus (vzorkovacia frekvencia 1 kHz).

Extrakcia prvkov:

Spustite Edge Impulse na Jetson Orin NX na extrakciu 128-rozmerných časových radov.

Inferencia modelu:

Nasaďte model DeepSeek-R1-Distill-14B a zadajte vektory charakteristík na generovanie hodnôt pravdepodobnosti porúch.

Dynamické nastavenie:

Spustiť príkazy na údržbu, keď je spoľahlivosť > 85 %, a spustiť proces sekundárneho overenia, keď je < 60 %.

Relevantný prípad

Spoločnosť Schneider Electric nasadila toto riešenie v banských strojoch, čím znížila mieru falošne pozitívnych výsledkov o 63 % a náklady na údržbu o 41 %.

Spustenie destilovaného modelu DeepSeek R1 na počítačoch InHand AI Edge

Vylepšená vizuálna kontrola

Architektúra výstupu

Typický postup nasadenia:

kamera = GigE_Vision_Camera(500fps) # Gigabitová priemyselná kamera
frame = camera.capture() # Zachytenie obrázka
preprocessed = OpenCV.denoise(frame) # Predspracovanie odšumovania
defect_type = DeepSeek_R1_7B.infer(predprocessed) # Klasifikácia defektu
ak typ_defektu != 'normálny':
PLC.trigger_reject() # Mechanizmus triedenia spúšťačov

Metriky výkonnosti

Oneskorenie spracovania:

82 ms (Jetson AGX Orin)

Presnosť:

Detekcia chýb vstrekovaných foriem dosahuje 98,7 %.

Dôsledky DeepSeek R1: Víťazi a porazení v generatívnom hodnotovom reťazci umelej inteligencie

Optimalizácia toku procesov

Kľúčové technológie

Interakcia s prirodzeným jazykom:

Operátori opisujú anomálie zariadenia hlasom (napr. „Kolísanie tlaku extrudéra ±0,3 MPa“).

Multimodálne uvažovanie:

Model generuje optimalizačné návrhy na základe historických údajov o zariadení (napr. úprava rýchlosti skrutky o 2,5 %).

Overenie digitálneho dvojníka:

Validácia simulácie parametrov na platforme EdgeX Foundry.

Implementačný efekt

Chemický závod spoločnosti BASF prijal túto schému, čím dosiahol 17 % zníženie spotreby energie a 9 % zvýšenie kvality výrobkov.

Edge AI a budúcnosť podnikania: OpenAI o1 vs. DeepSeek R1 pre zdravotníctvo, automobilový priemysel a IIoT

Okamžité načítanie vedomostnej bázy

Architektonický dizajn

Lokálna vektorová databáza:

Na ukladanie manuálov k zariadeniam a procesných špecifikácií (vložený rozmer 768) použite ChromaDB.

Hybridné vyhľadávanie:

Kombinácia algoritmu BM25 a kosínusovej podobnosti pre dotaz.

Generovanie výsledkov:

Model R1-7B sumarizuje a spresňuje výsledky vyhľadávania.

Typický prípad

Inžinieri spoločnosti Siemens riešili poruchy meničov pomocou dotazov v prirodzenom jazyku, čím sa priemerný čas spracovania skrátil o 58 %.

Problémy a riešenia nasadenia

Obmedzenia pamäte:

Využíva technológiu kvantizácie KV Cache, čím sa znižuje spotreba pamäte 14B modelu z 32 GB na 9 GB.

Zabezpečenie výkonu v reálnom čase:

Stabilizovaná latencia jednorazovej inferencie na ±15 ms vďaka optimalizácii grafu CUDA.

Drift modelu:

Týždenné prírastkové aktualizácie (prenášajú sa iba 2 % parametrov).

Extrémne prostredia:

Navrhnuté pre široký teplotný rozsah od -40 °C do 85 °C s úrovňou krytia IP67.

Záver

Súčasné náklady na nasadenie sa znížili na 599 USD/uzol (Jetson Orin NX), pričom škálovateľné aplikácie sa formujú v sektoroch, ako je výroba 3C, montáž automobilov a energetická chémia. Očakáva sa, že neustála optimalizácia architektúry MoE a technológie kvantizácie umožní modelu 70B bežať na okrajových zariadeniach do konca roka 2025.

Nájdite riešenie pre káble ELV

Ovládacie káble

Pre káble BMS, zbernice, priemyselné a prístrojové káble.

Kliknite sem

Štruktúrovaný kabelážny systém

Sieť a dáta, optický kábel, prepojovací kábel, moduly, čelný panel