Invoering

De kleine gedistilleerde modellen van DeepSeek-R1 worden verfijnd met behulp van keten-van-gedachte-data gegenereerd door DeepSeek-R1, gemarkeerd met...tags, die de redeneercapaciteiten van R1 overnemen. Deze verfijnde datasets bevatten expliciet redeneerprocessen zoals probleemdecompositie en tussenliggende deducties. Reinforcement learning heeft de gedragspatronen van het gedistilleerde model afgestemd op de redeneerstappen die door R1 zijn gegenereerd. Dit distillatiemechanisme stelt kleine modellen in staat om hun rekenefficiëntie te behouden en tegelijkertijd complexe redeneercapaciteiten te verkrijgen die dicht bij die van grotere modellen liggen, wat van aanzienlijke toepassingswaarde is in scenario's met beperkte middelen. De 14B-versie behaalt bijvoorbeeld 92% van de codevoltooiing van het originele DeepSeek-R1-model. Dit artikel introduceert het gedistilleerde DeepSeek-R1-model en de kerntoepassingen ervan in industriële edge computing, samengevat in de volgende vier richtingen, samen met specifieke implementatiecases:

Voorspellend onderhoud van apparatuur

Technische implementatie

Sensorfusie:

Integreer trillings-, temperatuur- en stroomgegevens van PLC's via het Modbus-protocol (bemonsteringsfrequentie 1 kHz).

Functie-extractie:

Voer Edge Impulse uit op Jetson Orin NX om 128-dimensionale tijdreekskenmerken te extraheren.

Modelinferentie:

Implementeer het DeepSeek-R1-Distill-14B-model en voer kenmerkvectoren in om waarden voor de waarschijnlijkheid van storingen te genereren.

Dynamische aanpassing:

Onderhoudswerkopdrachten activeren wanneer het vertrouwen > 85% is en een secundair verificatieproces starten wanneer het vertrouwen < 60% is.

Relevante zaak

Schneider Electric implementeerde deze oplossing op machines voor de mijnbouw, waardoor het aantal fout-positieve meldingen met 63% daalde en de onderhoudskosten met 41%.

DeepSeek R1 Distilled Model uitvoeren op InHand AI Edge-computers

Verbeterde visuele inspectie

Uitvoerarchitectuur

Typische implementatiepijplijn:

camera = GigE_Vision_Camera(500fps) # Gigabit industriële camera
frame = camera.capture() # Afbeelding vastleggen
preprocessed = OpenCV.denoise(frame) # Denoising preprocessing
defect_type = DeepSeek_R1_7B.infer(voorverwerkt) # Classificatie van defecten
als defect_type != 'normal':
PLC.trigger_reject() # Triggersorteermechanisme

Prestatiegegevens

Verwerkingsvertraging:

82 ms (Jetson AGX Orin)

Nauwkeurigheid:

De detectie van spuitgegoten defecten bedraagt 98,7%.

Implicaties van DeepSeek R1: winnaars en verliezers in de generatieve AI-waardeketen

Optimalisatie van processtromen

Sleuteltechnologieën

Natuurlijke taalinteractie:

Operators beschrijven afwijkingen aan de apparatuur met hun stem (bijvoorbeeld: "Extruder drukfluctuatie ±0,3 MPa").

Multimodaal redeneren:

Het model genereert optimalisatievoorstellen op basis van historische gegevens van de apparatuur (bijvoorbeeld het aanpassen van de schroefsnelheid met 2,5%).

Verificatie van digitale tweelingen:

Validatie van parametersimulatie op het EdgeX Foundry-platform.

Implementatie-effect

De chemische fabriek van BASF heeft dit plan overgenomen en realiseerde daarmee een reductie van 17% in het energieverbruik en een verbetering van de productkwaliteit met 9%.

Edge AI en de toekomst van het bedrijfsleven: OpenAI o1 versus DeepSeek R1 voor de gezondheidszorg, de automobielindustrie en IIoT

Onmiddellijk ophalen van kennisbank

Architectuurontwerp

Lokale vectordatabase:

Gebruik ChromaDB om apparatuurhandleidingen en processpecificaties op te slaan (inbeddingsdimensie 768).

Hybride ophalen:

Combineer BM25-algoritme + cosinus-similariteit voor query.

Resultaatgeneratie:

Het R1-7B-model vat de ophaalresultaten samen en verfijnt ze.

Typisch geval

Siemens-technici hebben storingen in omvormers opgelost met behulp van natuurlijke taalvragen, waardoor de gemiddelde verwerkingstijd met 58% werd teruggebracht.

Implementatie-uitdagingen en oplossingen

Geheugenbeperkingen:

Maakt gebruik van KV Cache-kwantiseringstechnologie, waardoor het geheugengebruik van het 14B-model van 32 GB naar 9 GB werd teruggebracht.

Realtime prestaties garanderen:

Stabilisatie van de enkelvoudige inferentielatentie tot ±15 ms via CUDA Graph-optimalisatie.

Model Drift:

Wekelijkse incrementele updates (waarbij slechts 2% van de parameters wordt verzonden).

Extreme omgevingen:

Ontworpen voor een breed temperatuurbereik van -40°C tot 85°C met beschermingsgraad IP67.

Conclusie

De huidige implementatiekosten zijn inmiddels gedaald tot $ 599 per node (Jetson Orin NX), met schaalbare applicaties in sectoren zoals 3C-productie, autoassemblage en energiechemie. Continue optimalisatie van de MoE-architectuur en kwantificeringstechnologie zal naar verwachting het 70B-model tegen eind 2025 op edge-apparaten laten draaien.

Vind ELV-kabeloplossing

Stuurkabels

Voor BMS-, BUS-, industriële en instrumentatiekabels.

Klik hier

Gestructureerd bekabelingssysteem

Netwerk & Data, Glasvezelkabel, Patchkabel, Modules, Frontplaat