Εισαγωγή

Τα μικρού μεγέθους αποσταγμένα μοντέλα του DeepSeek-R1 βελτιστοποιούνται χρησιμοποιώντας δεδομένα αλυσίδας σκέψης που παράγονται από το DeepSeek-R1, τα οποία σημειώνονται με...ετικέτες, κληρονομώντας τις δυνατότητες συλλογισμού του R1. Αυτά τα βελτιστοποιημένα σύνολα δεδομένων περιλαμβάνουν ρητά διαδικασίες συλλογισμού όπως η ανάλυση προβλημάτων και οι ενδιάμεσες συμπερασματολογικές παραδοχές. Η ενισχυτική μάθηση έχει ευθυγραμμίσει τα πρότυπα συμπεριφοράς του αποσταγμένου μοντέλου με τα βήματα συλλογισμού που παράγονται από το R1. Αυτός ο μηχανισμός απόσταξης επιτρέπει σε μικρά μοντέλα να διατηρούν υπολογιστική απόδοση, ενώ παράλληλα αποκτούν σύνθετες ικανότητες συλλογισμού κοντά σε εκείνες των μεγαλύτερων μοντέλων, κάτι που έχει σημαντική αξία εφαρμογής σε σενάρια περιορισμένων πόρων. Για παράδειγμα, η έκδοση 14B επιτυγχάνει το 92% της ολοκλήρωσης κώδικα του αρχικού μοντέλου DeepSeek-R1. Αυτό το άρθρο παρουσιάζει το αποσταγμένο μοντέλο DeepSeek-R1 και τις βασικές εφαρμογές του στον βιομηχανικό edge computing, που συνοψίζονται στις ακόλουθες τέσσερις κατευθύνσεις, μαζί με συγκεκριμένες περιπτώσεις υλοποίησης:

Προβλεπτική Συντήρηση Εξοπλισμού

Τεχνική Υλοποίηση

Σύντηξη αισθητήρων:

Ενσωματώστε δεδομένα κραδασμών, θερμοκρασίας και ρεύματος από PLC μέσω του πρωτοκόλλου Modbus (ρυθμός δειγματοληψίας 1 kHz).

Εξαγωγή χαρακτηριστικών:

Εκτελέστε το Edge Impulse στο Jetson Orin NX για να εξαγάγετε χαρακτηριστικά χρονοσειρών 128 διαστάσεων.

Συμπερασματολογία μοντέλου:

Αναπτύξτε το μοντέλο DeepSeek-R1-Distill-14B, εισάγοντας διανύσματα χαρακτηριστικών για να δημιουργήσετε τιμές πιθανότητας σφάλματος.

Δυναμική Ρύθμιση:

Ενεργοποιήστε εντολές εργασίας συντήρησης όταν η εμπιστοσύνη είναι > 85% και ξεκινήστε μια δευτερεύουσα διαδικασία επαλήθευσης όταν είναι < 60%.

Σχετική υπόθεση

Η Schneider Electric ανέπτυξε αυτήν τη λύση σε μηχανήματα εξόρυξης, μειώνοντας τα ποσοστά ψευδώς θετικών αποτελεσμάτων κατά 63% και το κόστος συντήρησης κατά 41%.

Εκτέλεση του μοντέλου DeepSeek R1 Distilled σε υπολογιστές InHand AI Edge

Βελτιωμένη οπτική επιθεώρηση

Αρχιτεκτονική εξόδου

Τυπικός αγωγός ανάπτυξης:

κάμερα = GigE_Vision_Camera(500fps) # Βιομηχανική κάμερα Gigabit
frame = camera.capture() # Λήψη εικόνας
προεπεξεργασμένο = OpenCV.denoise(frame) # Αποθόρυξη προεπεξεργασίας
defect_type = DeepSeek_R1_7B.infer(προεπεξεργασμένο) # Ταξινόμηση ελαττωμάτων
αν defect_type != 'κανονικό':
PLC.trigger_reject() # Μηχανισμός ταξινόμησης ενεργοποίησης

Μετρήσεις απόδοσης

Καθυστέρηση επεξεργασίας:

82 ms (Jetson AGX Orin)

Ακρίβεια:

Η ανίχνευση ελαττωμάτων με χύτευση με έγχυση φτάνει το 98,7%.

Οι επιπτώσεις του DeepSeek R1: Νικητές και ηττημένοι στην αλυσίδα αξίας της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης

Βελτιστοποίηση Ροής Διαδικασιών

Βασικές τεχνολογίες

Αλληλεπίδραση φυσικής γλώσσας:

Οι χειριστές περιγράφουν ανωμαλίες του εξοπλισμού μέσω φωνής (π.χ., "Διακύμανση πίεσης εξωθητήρα ±0,3 MPa").

Πολυτροπική Συλλογιστική:

Το μοντέλο δημιουργεί προτάσεις βελτιστοποίησης με βάση τα ιστορικά δεδομένα του εξοπλισμού (π.χ., ρύθμιση της ταχύτητας του κοχλία κατά 2,5%).

Επαλήθευση Ψηφιακών Διδύμων:

Επικύρωση προσομοίωσης παραμέτρων στην πλατφόρμα EdgeX Foundry.

Επίδραση στην εφαρμογή

Το χημικό εργοστάσιο της BASF υιοθέτησε αυτό το σχέδιο, επιτυγχάνοντας μείωση 17% στην κατανάλωση ενέργειας και αύξηση 9% στην ποιότητα του προϊόντος.

Edge AI και το μέλλον των επιχειρήσεων: OpenAI o1 vs. DeepSeek R1 για την υγειονομική περίθαλψη, την αυτοκινητοβιομηχανία και την τεχνολογία IIoT

Άμεση Ανάκτηση της Βάσης Γνώσεων

Αρχιτεκτονικός Σχεδιασμός

Τοπική διανυσματική βάση δεδομένων:

Χρησιμοποιήστε το ChromaDB για την αποθήκευση εγχειριδίων εξοπλισμού και προδιαγραφών διεργασίας (διάσταση ενσωμάτωσης 768).

Υβριδική Ανάκτηση:

Συνδυάστε τον αλγόριθμο BM25 + την ομοιότητα συνημιτόνου για το ερώτημα.

Δημιουργία αποτελεσμάτων:

Το μοντέλο R1-7B συνοψίζει και βελτιώνει τα αποτελέσματα ανάκτησης.

Τυπική περίπτωση

Οι μηχανικοί της Siemens επέλυσαν τις βλάβες των μετατροπέων μέσω ερωτημάτων σε φυσική γλώσσα, μειώνοντας τον μέσο χρόνο επεξεργασίας κατά 58%.

Προκλήσεις και λύσεις ανάπτυξης

Περιορισμοί μνήμης:

Χρησιμοποίησε την τεχνολογία κβαντισμού KV Cache, μειώνοντας τη χρήση μνήμης του μοντέλου 14B από 32GB σε 9GB.

Εξασφάλιση απόδοσης σε πραγματικό χρόνο:

Σταθεροποιημένη καθυστέρηση μονής συμπερασματολογίας σε ±15 ms μέσω βελτιστοποίησης γραφήματος CUDA.

Μετατόπιση μοντέλου:

Εβδομαδιαίες σταδιακές ενημερώσεις (μετάδοση μόνο του 2% των παραμέτρων).

Ακραία Περιβάλλοντα:

Σχεδιασμένο για ευρύ φάσμα θερμοκρασιών από -40°C έως 85°C με επίπεδο προστασίας IP67.

Σύναψη

Το τρέχον κόστος ανάπτυξης έχει μειωθεί στα 599 δολάρια/κόμβο (Jetson Orin NX), με επεκτάσιμες εφαρμογές να διαμορφώνονται σε τομείς όπως η κατασκευή 3C, η συναρμολόγηση αυτοκινήτων και η ενεργειακή χημεία. Η συνεχής βελτιστοποίηση της αρχιτεκτονικής MoE και της τεχνολογίας κβαντοποίησης αναμένεται να επιτρέψει στο μοντέλο 70B να λειτουργεί σε συσκευές edge μέχρι το τέλος του 2025.

Βρείτε λύση για καλώδια ELV

Καλώδια ελέγχου

Για BMS, BUS, βιομηχανικό, καλώδιο οργάνων.

Κάντε κλικ εδώ

Σύστημα Δομημένης Καλωδίωσης

Δίκτυο & Δεδομένα, Καλώδιο Οπτικών Ινών, Σκοινί Patch, Ενότητες, Πρόσοψη