DeepSeek-R1, спалучаючы AI і Edge Computing для прамысловага IoT

Уводзіны

Маленькія памеры дыстыляваных мадэляў DeepSeek-R1 дапрацаваны з выкарыстаннем дадзеных, якія выступаюць у ланцужку, згенераваныя DeepSeek-R1, адзначанымі...Тэгі, у спадчыну магчымасці разваг R1. Гэтыя дапрацаваныя наборы дадзеных відавочна ўключаюць у сябе працэсы разваг, такіх як раскладанне праблем і прамежкавыя адлічэнні. Навучанне ўмацаванні выраўнавала мадэлі паводзін дыстыляванай мадэлі з этапамі разважанняў, якія ствараюцца R1. Гэты механізм дыстыляцыі дазваляе невялікім мадэлям падтрымліваць вылічальную эфектыўнасць пры атрыманні складаных здольнасцей разваг паблізу больш буйных мадэляў, што мае значную каштоўнасць прымянення ў абмежаваных рэсурсах сцэнарыяў. Напрыклад, версія 14b дасягае 92% ад завяршэння кода арыгінальнай мадэлі DeepSeek-R1. У гэтым артыкуле прадстаўлены дыстыляваную мадэль DeepSeek-R1 і яе асноўныя прыкладанні ў прамысловых вылічэннях краю, абагульненыя ў наступных чатырох кірунках, а таксама канкрэтныя выпадкі рэалізацыі:

DC3C637C5BEAD8B62ED51B6D83AC0B4

Прагнастычнае абслугоўванне абсталявання

Тэхнічная рэалізацыя

Sensor Fusion:

Інтэграцыя вібрацыі, тэмпературы і бягучых дадзеных з PLCS праз пратакол Modbus (хуткасць адбору пробаў 1 кГц).

Выдаленне функцый:

Запусціце імпульс Edge на Jetson Orin NX, каб здабываць 128-мерныя функцыі часовага шэрагу.

Выснова мадэлі:

Разгортвайце мадэль DeepSeek-R1-Distill-14B, уводзячы вектары функцый для стварэння значэнняў верагоднасці няспраўнасці.

Дынамічная рэгуляванне:

Заказы на тэхнічнае абслугоўванне, калі ўпэўненасць> 85%, і ініцыяваць працэс другаснай праверкі, калі <60%.

Адпаведны выпадак

Schneider Electric разгарнуў гэта рашэнне на здабычы машын, зніжаючы ілжывыя станоўчыя стаўкі на 63% і выдаткі на тэхнічнае абслугоўванне на 41%.

1

Запуск DeepSeek R1 Дыстыляваная мадэль на інганд AI Edge Computers

Палепшаная візуальны агляд

Выходная архітэктура

Тыповы трубаправод для разгортвання:

Камера = gige_vision_camera (500FPS) # GIGABIT Прамысловая камера
frame = camera.captor () # Захоп выявы
Preprocessed = opencv.denoise (кадр) # DeNovising Precrocessing
defect_type = deepseek_r1_7b.infer (папярэдняя апрацоўка) # Класіфікацыя дэфектаў
Калі defect_type! = 'нармальны':
Plc.trigger_reject () # механізм сартавання трыгера

Метрыкі выканання

Затрымка апрацоўкі:

82 мс (Jetson Agx Orin)

Дакладнасць:

Выяўленне дэфекту ўвядзення ін'екцый дасягае 98,7%.

2

Наступствы DeepSeek R1: Пераможцы і прайгралі ў генератыўнай ланцужку каштоўнасцей AI

Аптымізацыя патоку працэсу

Асноўныя тэхналогіі

Натуральнае ўзаемадзеянне:

Аператары апісваюць анамаліі абсталявання з дапамогай голасу (напрыклад, "ваганні ціску экстрадэра ± 0,3 МПа").

Мультымадальныя развагі:

Мадэль стварае прапановы па аптымізацыі на аснове гістарычных дадзеных абсталявання (напрыклад, наладжванне хуткасці шрубы на 2,5%).

Лічбавая праверка двайнят:

Праверка мадэлявання параметраў на ліцейнай платформе Edgex.

Эфект рэалізацыі

Хімічная завод BASF прыняў гэтую схему, дасягнуўшы на 17% зніжэнне спажывання энергіі і павелічэнне якасці якасці прадукцыі на 9%.

3

Edge AI і будучыня бізнесу: Openai O1 супраць Deepseek R1 для аховы здароўя, аўтамабіля і iiot

Імгненнае пошук базы ведаў

Дызайн архітэктуры

Лакальная база дадзеных вектараў:

Выкарыстоўвайце ChromADB для захоўвання інструкцый па абсталяванні і тэхнічных характарыстык (убудаваны памер 768).

Гібрыднае пошук:

Спалучайце алгарытм BM25 + падабенства косінуса для запыту.

Пакаленне вынікаў:

Мадэль R1-7B абагульняе і ўдакладняе вынікі пошуку.

Тыповы выпадак

Інжынеры Siemens вырашалі няспраўнасці інвертара праз запыты натуральнай мовы, скарачаючы сярэдні час апрацоўкі на 58%.

Праблемы і рашэнні разгортвання

Абмежаванні памяці:

Выкарыстоўваецца тэхналогія квантавання кэша KV, зніжаючы выкарыстанне памяці мадэлі 14b з 32 ГБ да 9 ГБ.

Забеспячэнне прадукцыйнасці ў рэжыме рэальнага часу:

Стабілізаваная затрымка адзінкавай высновы да ± 15 мс за кошт аптымізацыі графікаў CUDA.

Мадэль дрэйфу:

Штотыднёвыя дадатковыя абнаўленні (перадача толькі 2% параметраў).

Экстрэмальнае асяроддзе:

Прызначаны для шырокіх тэмпературных дыяпазонаў ад -40 ° С да 85 ° С з узроўнем абароны IP67.

5
微信图片 _20240614024031.jpg1

Выснова

Цяперашнія выдаткі на разгортванне цяпер знізіліся да $ 599/вузел (Jetson Orin NX), пры гэтым маштабаваныя прыкладанні, якія ўтвараюцца ў такіх сектарах, як вытворчасць 3C, аўтамабільная зборка і энергетычная хімія. Чакаецца, што пастаянная аптымізацыя архітэктуры MOE і тэхналогіі квантавання дазволіць мадэлі 70B працаваць на краёвых прыладах да канца 2025 года.

Знайдзіце раствор кабеля ELV

Кіраванне кабелямі

Для BMS, аўтобуса, прамысловага, інструментальнага кабеля.

Структураваная сістэма кабеляў

Сетка і дадзеныя, валаконна-аптычны кабель, патч-шнур, модулі, асабовая панэль

2024 Агляд выстаў і мерапрыемстваў

16 красавіка-18-га, 2024 г. сярэдняга ўсходняй энергіі ў Дубаі

16 красавіка-18-га, 2024 г. Секурыка ў Маскве

9 мая, 2024 г. Новыя прадукты і тэхналогіі запусціце мерапрыемства

22 кастрычніка-25, 2024 г. бяспека Кітай у Пекіне

19-20 лістапада, 2024 г. звязаны World KSA


Час паведамлення: люты-07-2025