Sissejuhatus

DeepSEEK-R1 väikese suurusega destilleeritud mudelid on peenhäälestatud, kasutades DeepSEEK-R1 genereeritud ahela ahela andmeid, mida tähistatakse...Sildid, R1 põhjendusvõimaluste pärimine. Need peenhäälestatud andmekogumid hõlmavad sõnaselgelt mõttekäiguprotsesse nagu probleemide lagunemine ja vahepealsed mahaarvamised. Tugevdamise õppimine on joondatud destilleeritud mudeli käitumisharjumused R1 genereeritud põhjendusetappidega. See destilleerimismehhanism võimaldab väikestel mudelitel säilitada arvutuslikku efektiivsust, saades samal ajal keerulised mõttekäigud suuremate mudelite läheduses, mis on ressurssidega piiratud stsenaariumi korral märkimisväärne rakenduslik väärtus. Näiteks 14B versioon saavutab 92% originaalse Deepseek-R1 mudeli koodi lõpuleviimisest. Selles artiklis tutvustatakse DeepSEEK-R1 destilleeritud mudelit ja selle põhirakendusi tööstusliku serva andmetöötluses, mis on kokku võetud järgmises neljas suunas koos konkreetsete rakendusjuhtumitega:

Seadmete ennustav hooldus

Tehniline rakendamine

Anduri sulandumine:

Integreerige PLC -de vibratsioon, temperatuur ja praegused andmed MODBUS -protokolli kaudu (proovivõtu kiirus 1 kHz).

Funktsiooni kaevandamine:

Käivitage serva impulss Jetson Orin NX-is, et ekstraheerida 128-mõõtmelisi aegridade funktsioone.

Mudeli järeldus:

Juurutage mudel DeepSEEK-R1-Distill-14B, sisestage funktsioonivektorid rikke tõenäosuse väärtuste genereerimiseks.

Dünaamiline kohandamine:

Käivitage hooldustööd, kui usaldus on> 85%, ja algatage sekundaarne kontrolliprotsess, kui <60%.

Asjakohane juhtum

Schneider Electric kasutas selle lahenduse kaevandusmasinate jaoks, vähendades valepositiivseid määra 63% ja hoolduskulusid 41%.

Deepseek R1 destilleeritud mudeli käitamine indhand AI Edge arvutitel

Täiustatud visuaalne kontroll

Väljundiarhitektuur

Tüüpiline juurutamise torujuhtme:

Kaamera = gige_vision_camera (500 kaadrit sekundis) # gigabiti tööstuskaamera
raam = kaamera.Capture () # jäädvustage pilt
eeltöötletud = opencv.denoise (raam) # eeltöötlus
Defect_Type = Deepseek_R1_7B.infer (eeltöödeldud) # defektide klassifikatsioon
Kui defect_type! = 'tavaline':
Plc.trigger_reject () # käivitada sortimismehhanism

Jõudlusmõõdikud

Töötlemise viivitus:

82 ms (Jetson AGX ORIN)

Täpsus:

Süstimisvormiga defektide tuvastamine ulatub 98,7%-ni.

Deepseek R1 tagajärjed: võitjad ja kaotajad generatiivses AI väärtusahelas

Protsessi voo optimeerimine

Põhitehnoloogiad

Loodusliku keele interaktsioon:

Operaatorid kirjeldavad seadmete anomaaliaid hääle kaudu (nt "Ekstruuderi rõhu kõikumine ± 0,3 MPa").

Multimodaalne mõttekäik:

Mudel genereerib optimeerimise soovitusi, mis põhinevad seadmetel ajaloolistel andmetel (nt korrigeerides kruvi kiirust 2,5%).

Digitaalne kaksikute kinnitamine:

Parameetri simulatsiooni valideerimine Edgex Foundry platvormil.

Rakendamisefekt

BASF -i keemiatehas võttis selle skeemi kasutusele, saavutades energiatarbimise vähenemise 17% ja suurenedes toote kvaliteedimäära 9%.

Edge AI ja äri tulevik: OpenAi O1 vs Deepseek R1 tervishoiule, autotööstusele ja iiotile

Teadmiste baasi kohene otsimine

Arhitektuuri kujundus

Kohalik vektorite andmebaas:

Kasutage ChromadB -d seadme käsiraamatute ja protsesside spetsifikatsioonide hoidmiseks (manustamine mõõde 768).

Hübriidne otsingu:

Kombineeri BM25 algoritm + koosinus sarnasus päringu korral.

Tulemuste genereerimine:

R1-7b mudel võtab kokku ja viimistleb otsimise tulemused.

Tüüpiline juhtum

Siemensi insenerid lahendasid muunduri tõrked looduslike keelepäringute kaudu, vähendades keskmist töötlemisaega 58%.

Juurutamise väljakutsed ja lahendused

Mälupiirangud:

Kasutas KV vahemälu kvantimise tehnoloogiat, vähendades 14B mudeli mälu kasutamist 32 GB -lt 9 GB -ni.

Reaalajas esinemise tagamine:

CUDA graafiku optimeerimise kaudu stabiliseeritud ühekordsete järelduste latentsus ± 15 ms.

Mudeli triiv:

Iganädalased täiendavad värskendused (edastades ainult 2% parameetritest).

Äärmuslik keskkond:

Kavandatud laia temperatuurivahemikus -40 ° C kuni 85 ° C koos IP67 kaitsetasemega.

Järeldus

Praegused juurutuskulud on nüüd vähenenud 599 dollarini sõlme kohta (Jetson Orin NX), skaleeritavad rakendused moodustuvad sektorites nagu 3C tootmine, autotööstus ja energiakeemia. Eeldatakse, et MOE arhitektuuri ja kvantifitseerimise tehnoloogia pidev optimeerimine võimaldab 70B mudelil servaseadmetel käivitada 2025. aasta lõpuks.

Leidke ELV kaablilahendus

Juhtimiskaablid

BMS, bussi, tööstusliku, mõõteriistakaabli jaoks.

Klõpsake siin

Struktureeritud kaabeldussüsteem

Võrk ja andmed, kiudoptiline kaabel, plaastri nööri, moodulid, esiplaat