Bevezetés

A DeepSeek-R1 kisméretű, desztillált modelljeit a DeepSeek-R1 által generált gondolatlánc-adatok segítségével finomhangolták, amelyeket a következő jelöléssel láttak el:...címkék, amelyek öröklik az R1 érvelési képességeit. Ezek a finomhangolt adatkészletek explicit módon tartalmaznak olyan érvelési folyamatokat, mint a problémafelbontás és a köztes dedukciók. A megerősítéses tanulás összehangolta a desztillált modell viselkedési mintáit az R1 által generált érvelési lépésekkel. Ez a desztillált mechanizmus lehetővé teszi a kis modellek számára, hogy fenntartsák a számítási hatékonyságot, miközben a nagyobb modellekéhez közeli komplex érvelési képességeket érnek el, ami jelentős alkalmazási értékkel bír az erőforrás-korlátozott forgatókönyvekben. Például a 14B verzió az eredeti DeepSeek-R1 modell kódkiegészítésének 92%-át éri el. Ez a cikk bemutatja a DeepSeek-R1 desztillált modellt és annak főbb alkalmazásait az ipari peremhálózati számítástechnikában, a következő négy irányban összefoglalva, konkrét megvalósítási esetekkel együtt:

Berendezések prediktív karbantartása

Műszaki megvalósítás

Szenzorfúzió:

Integrálja a PLC-k rezgés-, hőmérséklet- és áramerősség-adatait Modbus protokollon keresztül (1 kHz-es mintavételi frekvencia).

Jellemzők kinyerése:

Futtassa az Edge Impulse programot Jetson Orin NX rendszeren a 128 dimenziós idősoros jellemzők kinyeréséhez.

Modellkövetkeztetés:

Telepítse a DeepSeek-R1-Distill-14B modellt, és adja meg a jellemzővektorokat a hibavalószínűségi értékek generálásához.

Dinamikus beállítás:

Karbantartási munkarendelések indítása 85%-nál nagyobb megbízhatóság esetén, másodlagos ellenőrzési folyamat elindítása 60% alatt.

Releváns eset

A Schneider Electric ezt a megoldást bányászati gépeken alkalmazta, ami 63%-kal csökkentette a téves riasztások arányát és 41%-kal a karbantartási költségeket.

DeepSeek R1 desztillált modell futtatása InHand AI Edge számítógépeken

Fokozott vizuális ellenőrzés

Kimeneti architektúra

Tipikus telepítési folyamat:

camera = GigE_Vision_Camera(500fps) # Gigabites ipari kamera
frame = camera.capture() # Kép rögzítése
előfeldolgozás = OpenCV.denoise(frame) # Zajmentesítés előfeldolgozása
defect_type = DeepSeek_R1_7B.infer(előfeldolgozás) # Hibabesorolás
ha a hiba_típusa != 'normál':
PLC.trigger_reject() # Trigger rendezési mechanizmus

Teljesítménymutatók

Feldolgozási késleltetés:

82 ms (Jetson AGX Orin)

Pontosság:

A fröccsöntött termékek hibáinak észlelése eléri a 98,7%-ot.

A DeepSeek R1 következményei: Nyertesek és vesztesek a generatív mesterséges intelligencia értékláncában

Folyamatoptimalizálás

Kulcsfontosságú technológiák

Természetes nyelvi interakció:

A kezelők hanggal írják le a berendezés rendellenességeit (pl. „Extruder nyomásingadozás ±0,3 MPa”).

Multimodális érvelés:

A modell optimalizálási javaslatokat generál a berendezés korábbi adatai alapján (pl. a csigasebesség 2,5%-os módosítása).

Digitális ikertestvér-ellenőrzés:

Paraméter szimulációs validáció az EdgeX Foundry platformon.

Megvalósítási hatás

A BASF vegyi üzeme átvette ezt a rendszert, amivel 17%-os energiafogyasztás-csökkenést és 9%-os termékminőség-növekedést ért el.

Edge AI és az üzleti élet jövője: OpenAI o1 vs. DeepSeek R1 az egészségügy, az autóipar és az ipari dolgok internete számára

Tudásbázis azonnali lekérése

Építészeti tervezés

Helyi vektor adatbázis:

A ChromaDB használatával tárolhatja a berendezések kézikönyveit és a folyamatspecifikációkat (768-as dimenzió beágyazása).

Hibrid visszakeresés:

Kombinálja a BM25 algoritmust és a koszinusz hasonlóságot a lekérdezéshez.

Eredmény generálása:

Az R1-7B modell összefoglalja és finomítja a visszakeresési eredményeket.

Tipikus eset

A Siemens mérnökei természetes nyelvi lekérdezésekkel oldották meg az inverterek hibáit, amivel az átlagos feldolgozási idő 58%-kal csökkent.

Telepítési kihívások és megoldások

Memóriakorlátozások:

A KV gyorsítótár kvantálási technológiáját alkalmazva a 14B modell memóriahasználatát 32 GB-ról 9 GB-ra csökkentette.

Valós idejű teljesítmény biztosítása:

Stabilizált egyszeres következtetési késleltetés ±15 ms-ra a CUDA Graph optimalizálásnak köszönhetően.

Modell sodródása:

Heti inkrementális frissítések (a paraméterek csak 2%-ának átvitele).

Extrém környezetek:

Széles, -40°C és 85°C közötti hőmérsékleti tartományra tervezték, IP67-es védelemmel.

Következtetés

A jelenlegi telepítési költségek mára 599 dollárra/csomópontra csökkentek (Jetson Orin NX), és skálázható alkalmazások jelennek meg olyan szektorokban, mint a 3C gyártás, az autóipari összeszerelés és az energetikai kémia. A MoE architektúra és a kvantálási technológia folyamatos optimalizálása várhatóan lehetővé teszi a 70B modell futtatását peremhálózati eszközökön 2025 végére.

ELV kábelmegoldások keresése

Vezérlőkábelek

BMS, busz, ipari és műszerkábelekhez.

Kattintson ide

Strukturált kábelezési rendszer

Hálózat és adat, optikai kábel, patch kábel, modulok, előlap