Prezantim

Modelet e distiluara me madhësi të vogël të Deepseek-R1 janë rregulluar mirë duke përdorur të dhëna të mendimit të zinxhirit të gjeneruar nga Deepseek-R1, të shënuara me...Etiketat, duke trashëguar aftësitë e arsyetimit të R1. Këto të dhëna të rregulluara mirë përfshijnë në mënyrë të qartë proceset e arsyetimit siç janë dekompozimi i problemit dhe zbritjet e ndërmjetme. Mësimi i përforcimit ka përafruar modelet e sjelljes së modelit të distiluar me hapat e arsyetimit të krijuara nga R1. Ky mekanizëm distilimi lejon modele të vogla të ruajnë efikasitetin llogaritës ndërsa marrin aftësi komplekse të arsyetimit pranë atyre të modeleve më të mëdha, që ka një vlerë të konsiderueshme të aplikimit në skenarët e kufizuar nga burimet. Për shembull, versioni 14B arrin 92% të përfundimit të kodit të modelit origjinal Deepseek-R1. Ky artikull prezanton modelin e distiluar Deepseek-R1 dhe aplikimet e tij thelbësore në llogaritjen e Edge Industriale, të përmbledhura në katër drejtimet vijuese, së bashku me raste specifike të zbatimit:

Mirëmbajtja parashikuese e pajisjeve

Zbatimi teknik

Fusion i sensorit:

Integroni dridhjen, temperaturën dhe të dhënat aktuale nga PLC përmes protokollit MODBUS (shkalla e marrjes së mostrave 1 kHz).

Nxjerrja e veçorive:

Drejtoni impulsin e skajit në Jetson Orin NX për të nxjerrë tipare të serive kohore 128-dimensionale.

Konkluzioni i modelit:

Vendosni modelin Deepseek-R1-Distill-14B, duke futur vektorët e veçorive për të gjeneruar vlera të probabilitetit të gabimit.

Rregullimi dinamik:

Urdhri i punës për mirëmbajtjen e detyrave kur besimi> 85%, dhe iniconi një proces të verifikimit dytësor kur <60%.

Rasti përkatës

Schneider Electric e vendosi këtë zgjidhje në makineritë e minierave, duke zvogëluar normat e rreme pozitive me 63% dhe kostot e mirëmbajtjes me 41%.

Drejtimi i modelit të distiluar DeepSeek R1 në kompjuterët AI Edge

Inspektimi vizual i zgjeruar

Arkitektura e daljes

Tubacioni tipik i vendosjes:

kamera = gige_vision_camera (500fps) # kamera industriale gigabit
kornizë = kamera.capture () # imazh i kapjes
Parathënie = opencv.denoise (kornizë) # para -përpunimi i denoizimit
defect_type = deepseek_r1_7b.infer (e përpunuar) # Klasifikimi i defektit
Nëse defect_type! = 'Normal':
Plc.trigger_reject () # mekanizëm i klasifikimit të shkasave

Metrikë të performancës

Vonesa e përpunimit:

82 ms (Jetson Agx Orin)

Saktësia:

Zbulimi i defektit të formuar me injeksion arrin 98.7%.

Implikimet e Deepseek R1: Fituesit dhe humbësit në zinxhirin gjenerues të vlerës së AI

Optimizimi i rrjedhës së procesit

Teknologjitë kryesore

Ndërveprimi i gjuhës natyrore:

Operatorët përshkruajnë anomalitë e pajisjeve përmes zërit (p.sh., "luhatja e presionit ekstruder ± 0.3 MPa").

Arsyetimi multimodal:

Modeli gjeneron sugjerime optimizimi bazuar në të dhënat historike të pajisjeve (p.sh., rregullimi i shpejtësisë së vidhave me 2.5%).

Verifikimi dixhital i binjakëve:

Vlerësimi i simulimit të parametrave në platformën e Foundry Edgex.

Efekt zbatimi

Bima kimike e BASF miratoi këtë skemë, duke arritur një ulje prej 17% të konsumit të energjisë dhe një rritje prej 9% të shkallës së cilësisë së produktit.

Edge AI dhe Ardhmëria e Biznesit: Openai O1 vs Deepseek R1 për Shëndetësinë, Automotive dhe IIOT

Marrja e menjëhershme e bazës së njohurive

Dizajn arkitekture

Baza e të dhënave për vektorin lokal:

Përdorni ChromADB për të ruajtur manualet e pajisjeve dhe specifikimet e procesit (Dimensioni i ngulitjes 768).

Marrja hibride:

Kombinoni algoritmin BM25 + ngjashmëri kosina për pyetjen.

Gjenerimi i rezultatit:

Modeli R1-7B përmbledh dhe rafinon rezultatet e rikthimit.

Rast tipik

Inxhinierët e Siemens zgjidhën dështimet e inverterit përmes pyetjeve të gjuhës natyrore, duke zvogëluar kohën mesatare të përpunimit me 58%.

Sfidat dhe zgjidhjet e vendosjes

Kufizimet e kujtesës:

Shfrytëzoi teknologjinë e kuantizimit të cache KV, duke zvogëluar përdorimin e kujtesës së modelit 14B nga 32 GB në 9 GB.

Sigurimi i performancës në kohë reale:

Stabilizoi Latente të vetme të konkluzionit në ± 15 ms përmes optimizmit të grafikut CUDA.

Model Drift:

Përditësimet rritëse javore (duke transmetuar vetëm 2% të parametrave).

Mjedise ekstreme:

Projektuar për varg të gjerë të temperaturës prej -40 ° C deri 85 ° C me nivelin e mbrojtjes IP67.

Përfundim

Kostot aktuale të vendosjes tani janë ulur në 599 $/nyje (Jetson Orin NX), me aplikime të shkallëzueshme që formohen në sektorë të tillë si prodhimi 3C, montimi i automobilave dhe kimia e energjisë. Optimizimi i vazhdueshëm i arkitekturës dhe teknologjisë së kuantizimit të MOE pritet të mundësojë që modeli 70B të funksionojë në pajisjet e skajit deri në fund të vitit 2025.

Gjeni zgjidhjen e kabllit ELV

Kabllot e kontrollit

Për BMS, autobus, industriale, kabllo instrumentesh.

Kliko këtu

Sistemi i strukturuar i kabllove

Rrjeti dhe të dhënat, kablloja me fibra optike, kordoni patch, modulet, pllaka e fytyrës