Увод

Мали дестиловани модели DeepSeek-R1 су фино подешени коришћењем података ланца мисли које је генерисао DeepSeek-R1, означених са...ознаке, наслеђујући могућности резоновања R1. Ови фино подешени скупови података експлицитно укључују процесе резоновања као што су декомпозиција проблема и међузакључци. Учење појачањем је ускладило обрасце понашања дестилованог модела са корацима резоновања које генерише R1. Овај механизам дестилације омогућава малим моделима да одрже рачунарску ефикасност док добијају сложене способности резоновања блиске онима код већих модела, што је од значајне вредности примене у сценаријима са ограниченим ресурсима. На пример, верзија 14B постиже 92% завршетка кода оригиналног модела DeepSeek-R1. Овај чланак представља дестиловани модел DeepSeek-R1 и његове основне примене у индустријском рачунарству на рубу мреже, сумиране у следећа четири правца, заједно са специфичним случајевима имплементације:

Предиктивно одржавање опреме

Техничка имплементација

Фузија сензора:

Интегришите податке о вибрацијама, температури и струји из ПЛЦ-ова путем Modbus протокола (брзина узорковања 1 kHz).

Издвајање карактеристика:

Покрените Edge Impulse на Jetson Orin NX-у да бисте извукли карактеристике 128-димензионалних временских серија.

Закључивање модела:

Примените модел DeepSeek-R1-Distill-14B, уносећи векторе карактеристика за генерисање вредности вероватноће грешке.

Динамичко подешавање:

Покрените радне налоге за одржавање када је поузданост > 85%, и покрените секундарни процес верификације када је < 60%.

Релевантни случај

Шнајдер Електрик је применио ово решење на рударским машинама, смањивши стопе лажно позитивних резултата за 63% и трошкове одржавања за 41%.

Покретање дестилованог модела DeepSeek R1 на InHand AI Edge рачунарима

Побољшани визуелни преглед

Излазна архитектура

Типичан цевовод за имплементацију:

камера = GigE_Vision_Camera(500fps) # Гигабитна индустријска камера
frame = camera.capture() # Снимање слике
препроцесирано = OpenCV.denoise(frame) # Претходна обрада за уклањање шума
defect_type = DeepSeek_R1_7B.infer(препроцесирано) # Класификација дефеката
ако је тип_дефекта != 'нормално':
PLC.trigger_reject() # Механизам сортирања окидача

Метрике учинка

Кашњење обраде:

82 мс (Џетсон АГX Орин)

Тачност:

Детекција дефеката код бризганог ливеног материјала достиже 98,7%.

Импликације DeepSeek R1: Победници и губитници у генеративном ланцу вредности вештачке интелигенције

Оптимизација тока процеса

Кључне технологије

Интеракција са природним језиком:

Оператори описују аномалије опреме гласом (нпр. „Флуктуација притиска екструдера ±0,3 MPa“).

Мултимодално резоновање:

Модел генерише предлоге за оптимизацију на основу историјских података опреме (нпр. подешавање брзине шрафа за 2,5%).

Верификација дигиталног близанца:

Валидација симулације параметара на платформи EdgeX Foundry.

Ефекат имплементације

Хемијска фабрика компаније BASF усвојила је ову шему, постигавши смањење потрошње енергије за 17% и повећање квалитета производа за 9%.

Edge AI и будућност пословања: OpenAI o1 наспрам DeepSeek R1 за здравство, аутомобилску индустрију и IIoT

Тренутно преузимање базе знања

Архитектонски дизајн

Локална векторска база података:

Користите ChromaDB за чување упутства за опрему и спецификација процеса (димензија уграђивања 768).

Хибридно преузимање:

Комбинујте BM25 алгоритам + косинусну сличност за упит.

Генерисање резултата:

Модел R1-7B сумира и прецизира резултате претраживања.

Типичан случај

Сименсови инжењери су решавали кварове инвертора помоћу упита на природном језику, смањујући просечно време обраде за 58%.

Изазови и решења примене

Ограничења меморије:

Коришћена је технологија квантизације KV кеша, смањујући потрошњу меморије код 14B модела са 32GB на 9GB.

Обезбеђивање перформанси у реалном времену:

Стабилизована латенција појединачне инференције на ±15 ms кроз CUDA Graph оптимизацију.

Дрифт модела:

Недељна инкрементална ажурирања (преносе се само 2% параметара).

Екстремна окружења:

Дизајниран за широк температурни опсег од -40°C до 85°C са нивоом заштите IP67.

Закључак

Тренутни трошкови имплементације су сада смањени на 599 долара по чвору (Jetson Orin NX), са скалабилним апликацијама које се формирају у секторима као што су 3C производња, склапање аутомобила и енергетска хемија. Очекује се да ће континуирана оптимизација MoE архитектуре и технологије квантизације омогућити да 70B модел ради на edge уређајима до краја 2025. године.

Пронађите решење за ELV каблове

Контролни каблови

За BMS, BUS, индустријски, инструментални кабл.

Кликните овде

Структурирани кабловски систем

Мрежа и подаци, оптички кабл, пач корд, модули, предња плоча