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:

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%.

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%.

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%.

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.

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.

Націсніце тут

Структураваная сістэма кабеляў

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