Sissejuhatus

DeepSeek-R1 väikesemahulisi destilleeritud mudeleid peenhäälestatakse DeepSeek-R1 genereeritud mõtteahela andmete abil, mis on tähistatud tärniga...sildid, mis pärivad R1 arutlusvõime. Need peenhäälestatud andmekogumid sisaldavad selgesõnaliselt arutlusprotsesse, nagu probleemide lahtipakkimine ja vahepealsed deduktsioonid. Tugevdusõpe on destilleeritud mudeli käitumismustrid joondanud R1 genereeritud arutlussammudega. See destilleerimismehhanism võimaldab väikestel mudelitel säilitada arvutuslikku efektiivsust, saavutades samal ajal keerukaid arutlusvõimeid, mis on lähedane suuremate mudelite omadele, mis on ressursipiiranguga stsenaariumides olulise rakendusväärtusega. Näiteks saavutab 14B versioon 92% algse DeepSeek-R1 mudeli koodi lõpuleviimisest. See artikkel tutvustab DeepSeek-R1 destilleeritud mudelit ja selle põhirakendusi tööstuslikus servaarvutuses, mis on kokku võetud järgmistes neljas suunas koos konkreetsete rakendusjuhtudega:

Seadmete ennetav hooldus

Tehniline teostus

Andurite liitmine:

Integreerige vibratsiooni-, temperatuuri- ja vooluandmeid PLC-dest Modbusi protokolli kaudu (diskreetimissagedus 1 kHz).

Funktsioonide eraldamine:

Käivita Jetson Orin NX-il Edge Impulse, et eraldada 128-mõõtmelisi aegridade tunnuseid.

Mudeli järeldus:

Rakenda DeepSeek-R1-Distill-14B mudelit, sisestades tunnusvektoreid vea tõenäosuse väärtuste genereerimiseks.

Dünaamiline reguleerimine:

Käivitage hooldustööde tellimused, kui usaldusväärsus on > 85%, ja alustage teistkordset kinnitusprotsessi, kui see on < 60%.

Asjakohane juhtum

Schneider Electric võttis selle lahenduse kasutusele kaevandusmasinatel, vähendades valepositiivsete tulemuste määra 63% ja hoolduskulusid 41%.

DeepSeek R1 destilleeritud mudeli käitamine InHand AI Edge arvutites

Täiustatud visuaalne kontroll

Väljundarhitektuur

Tüüpiline juurutamisprotsess:

camera = GigE_Vision_Camera(500fps) # Gigabitise tööstuskaamera
kaader = kaamera.capture() # Jäädvusta pilt
eeltöötlus = OpenCV.denoise(kaader) # Müra eemaldamise eeltöötlus
defect_type = DeepSeek_R1_7B.infer(eeltöödeldud) # Defekti klassifikatsioon
kui defekti_tüüp != 'normaalne':
PLC.trigger_reject() # Päästiku sorteerimismehhanism

Toimivusnäitajad

Töötlemise viivitus:

82 ms (Jetson AGX Orin)

Täpsus:

Sissepritsevormimise defektide tuvastamine ulatub 98,7%-ni.

DeepSeek R1 mõju: võitjad ja kaotajad generatiivse tehisintellekti väärtusahelas

Protsessivoo optimeerimine

Peamised tehnoloogiad

Loomuliku keele interaktsioon:

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

Multimodaalne arutluskäik:

Mudel genereerib optimeerimissoovitusi seadmete ajalooliste andmete põhjal (nt kruvikiiruse reguleerimine 2,5% võrra).

Digitaalse kaksiku kontrollimine:

Parameetrite simulatsiooni valideerimine EdgeX Foundry platvormil.

Rakendamise mõju

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

Edge AI ja äri tulevik: OpenAI o1 vs. DeepSeek R1 tervishoiu, autotööstuse ja IIoT jaoks

Teadmusbaasi kohene hankimine

Arhitektuuriline disain

Kohalik vektorite andmebaas:

Seadmete käsiraamatute ja protsessispetsifikatsioonide salvestamiseks kasutage ChromaDB-d (manustamismõõde 768).

Hübriidne otsing:

Kombineeri päringu jaoks BM25 algoritm ja koosinuse sarnasus.

Tulemuste genereerimine:

R1-7B mudel võtab kokku ja täpsustab otsingutulemusi.

Tüüpiline juhtum

Siemensi insenerid lahendasid inverteri rikkeid loomuliku keele päringute abil, vähendades keskmist töötlemisaega 58%.

Juurutamise väljakutsed ja lahendused

Mälupiirangud:

Kasutas KV vahemälu kvantimistehnoloogiat, vähendades 14B mudeli mälukasutust 32 GB-lt 9 GB-le.

Reaalajas jõudluse tagamine:

CUDA Graphi optimeerimise abil stabiliseeriti üksikjärelduse latentsus ±15 ms-ni.

Mudeli triiv:

Iganädalased täiendavad uuendused (edastatakse ainult 2% parameetritest).

Äärmuslikud keskkonnad:

Mõeldud laiale temperatuurivahemikule -40 °C kuni 85 °C ja IP67 kaitsetasemele.

Kokkuvõte

Praegused juurutamiskulud on nüüdseks langenud 599 dollarini sõlme kohta (Jetson Orin NX) ning skaleeritavad rakendused on tekkimas sellistes sektorites nagu 3C tootmine, autode montaaž ja energiakeemia. MoE arhitektuuri ja kvantiseerimistehnoloogia pidev optimeerimine peaks võimaldama 70B mudelil töötada servaseadmetes 2025. aasta lõpuks.

Leidke ELV kaablilahendus

Juhtkaablid

BMS-i, bussi-, tööstus- ja instrumenteerimiskaabli jaoks.

Kliki siia

Struktureeritud kaabeldussüsteem

Võrk ja andmeside, kiudoptiline kaabel, ühenduskaabel, moodulid, esiplaat