Hyrje

Modelet e distiluara të vogla të DeepSeek-R1 janë të akorduara imët duke përdorur të dhëna zinxhir të mendimit të gjeneruara nga DeepSeek-R1, të shënuara me...etiketat, duke trashëguar aftësitë e arsyetimit të R1. Këto grupe të dhënash të përmirësuara përfshijnë në mënyrë të qartë procese arsyetimi siç janë dekompozimi i problemit dhe zbritjet e ndërmjetme. Mësimi përforcues ka përshtatur modelet e sjelljes së modelit të distiluar me hapat e arsyetimit të gjeneruar nga R1. Ky mekanizëm distilimi lejon që modelet e vogla të ruajnë efikasitetin llogaritës ndërsa fitojnë aftësi komplekse arsyetimi pranë atyre të modeleve më të mëdha, gjë që ka vlerë të konsiderueshme aplikimi në skenarë me burime të kufizuara. 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 kryesore në informatikën industriale të skajeve, të përmbledhura në katër drejtimet e mëposhtme, së bashku me raste specifike zbatimi:

Mirëmbajtja Parashikuese e Pajisjeve

Zbatimi Teknik

Bashkimi i sensorëve:

Integroni të dhënat e dridhjeve, temperaturës dhe rrymës nga PLC-të nëpërmjet protokollit Modbus (shpejtësia e marrjes së mostrave 1 kHz).

Nxjerrja e veçorive:

Ekzekutoni Edge Impulse në Jetson Orin NX për të nxjerrë karakteristika të serive kohore 128-dimensionale.

Përfundimi i modelit:

Vendosni modelin DeepSeek-R1-Distill-14B, duke futur vektorë të karakteristikave për të gjeneruar vlera të probabilitetit të defektit.

Rregullimi Dinamik:

Aktivizoni urdhrat e punës së mirëmbajtjes kur besimi > 85% dhe filloni një proces verifikimi dytësor kur < 60%.

Rast i rëndësishëm

Schneider Electric e zbatoi këtë zgjidhje në makineritë e minierave, duke ulur normat e pozitiviteteve të rreme me 63% dhe kostot e mirëmbajtjes me 41%.

Ekzekutimi i modelit të distiluar DeepSeek R1 në kompjuterët InHand AI Edge

Inspektim vizual i përmirësuar

Arkitektura e Daljes

Tubacioni tipik i vendosjes:

kamera = GigE_Vision_Camera(500fps) # Kamera industriale Gigabit
frame = camera.capture() # Kap imazhin
parapërpunuar = OpenCV.denoise(frame) # Parapërpunimi i Zhurmës
defekt_type = DeepSeek_R1_7B.infer(i parapërpunuar) # Klasifikimi i defektit
nëse lloji_i_defektit != 'normal':
PLC.trigger_reject() # Mekanizmi i renditjes së aktivizimit

Metrikat e Performancës

Vonesa e përpunimit:

82 ms (Jetson AGX Orin)

Saktësia:

Zbulimi i defekteve të derdhura me injeksion arrin 98.7%.

Implikimet e DeepSeek R1: Fituesit dhe humbësit në zinxhirin e vlerës gjeneruese të IA-së

Optimizimi i rrjedhës së procesit

Teknologjitë kryesore

Ndërveprimi i Gjuhës Natyrore:

Operatorët përshkruajnë anomalitë e pajisjeve me anë të zërit (p.sh., "Luhatja e presionit të ekstruderit ±0.3 MPa").

Arsyetimi Multimodal:

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

Verifikimi i Binjakëve Dixhitalë:

Validimi i simulimit të parametrave në platformën EdgeX Foundry.

Efekti i Zbatimit

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

AI Edge dhe e ardhmja e biznesit: OpenAI o1 kundrejt DeepSeek R1 për kujdesin shëndetësor, automobila dhe IIoT

Rikthim i menjëhershëm i Bazës së Njohurive

Dizajn Arkitekture

Baza e të dhënave lokale vektoriale:

Përdorni ChromaDB për të ruajtur manualet e pajisjeve dhe specifikimet e procesit (dimensioni i ngulitur 768).

Rikthim Hibrid:

Kombinoni algoritmin BM25 + ngjashmërinë e kosinusit për pyetjen.

Gjenerimi i rezultateve:

Modeli R1-7B përmbledh dhe përpunon rezultatet e rikuperimit.

Rast tipik

Inxhinierët e Siemens zgjidhën defektet e invertorëve përmes pyetjeve në gjuhën natyrore, duke zvogëluar kohën mesatare të përpunimit me 58%.

Sfidat dhe Zgjidhjet e Vendosjes

Kufizimet e kujtesës:

Përdoret teknologjia e kuantizimit KV Cache, duke zvogëluar përdorimin e memories së modelit 14B nga 32 GB në 9 GB.

Sigurimi i performancës në kohë reale:

Latencia e inferencës së vetme u stabilizua në ±15 ms përmes optimizimit të grafikut CUDA.

Lëvizja e modelit:

Përditësime javore shtesë (duke transmetuar vetëm 2% të parametrave).

Mjedise ekstreme:

I projektuar për diapazon të gjerë temperaturash nga -40°C deri në 85°C me nivel mbrojtjeje IP67.

Përfundim

Kostot aktuale të vendosjes tani kanë rënë në 599 dollarë/nyjë (Jetson Orin NX), me aplikacione të shkallëzueshme që po formohen në sektorë të tillë si prodhimi 3C, montimi i automobilave dhe kimia e energjisë. Optimizimi i vazhdueshëm i arkitekturës së MoE dhe teknologjisë së kuantizimit pritet të mundësojë që modeli 70B të funksionojë në pajisjet e skajit deri në fund të vitit 2025.

Gjeni Zgjidhje për Kabllo ELV

Kabllot e Kontrollit

Për BMS, BUS, Industriale, Kabllo Instrumentimi.

Kliko Këtu

Sistemi i Kabllimit të Strukturuar

Rrjet dhe të dhëna, kabllo me fibra optike, kordon patch, module, pllakë mbrojtëse