Invoering

De kleine gedistilleerde modellen van Deepseek-R1 worden verfijnd met behulp van debitgegevens gegenereerd door Deepseek-R1, gemarkeerd met...Tags, het erven van de redeneermogelijkheden van R1. Deze verfijnde datasets omvatten expliciet redeneringsprocessen zoals probleemontleding en tussenliggende inhoudingen. Versterkingsonderwijs heeft de gedragspatronen van het gedestilleerde model afgestemd op de redeneerstappen die worden gegenereerd door R1. Dit destillatiemechanisme stelt kleine modellen in staat om de rekenefficiëntie te behouden en tegelijkertijd complexe redeneermogelijkheden te verkrijgen in de buurt van die van grotere modellen, wat van belangrijke toepassingswaarde is in scenario's met beperkte middelen. De 14B-versie bereikt bijvoorbeeld 92% van de code-voltooiing van het originele Deepseek-R1-model. Dit artikel introduceert het Deepseek-R1-gedistilleerde model en zijn kerntoepassingen in industrieel rand computing, samengevat in de volgende vier richtingen, samen met specifieke implementatiegeval::

Voorspellend onderhoud van apparatuur

Technische implementatie

Sensorfusie:

Integreer trillingen, temperatuur en huidige gegevens van PLC's via het ModBus -protocol (bemonsteringssnelheid 1 kHz).

Feature extractie:

Run randimpuls op Jetson Orin NX om 128-dimensionale tijdreeksfuncties te extraheren.

Model inferentie:

Implementeer het DeepSeek-R1-Distill-14b-model en voer kenmerkvectoren in om foutkanswaarden te genereren.

Dynamische aanpassing:

Trigger onderhoudswerkorders wanneer vertrouwen> 85%en een secundair verificatieproces initiëren wanneer <60%.

Relevant geval

Schneider Electric heeft deze oplossing ingezet op mijnbouwmachines, waardoor vals -positieve tarieven met 63% en onderhoudskosten met 41% worden verlaagd.

Het uitvoeren van Deepseek R1 Distilled Model op Inhand AI Edge Computers

Verbeterde visuele inspectie

Outputarchitectuur

Typische implementatiepijplijn:

camera = gige_vision_camera (500fps) # gigabit industriële camera
frame = camera.capture () # capture afbeelding vastleggen
PreProcessed = OpenCV.Denoise (frame) # Denoising PreProcessing Denoising
Defect_type = Deepseek_r1_7b.infer (PreProcessed) # Defect -classificatie
if defect_type! = 'normaal':
Plc.trigger_reject () # trigger sorteermechanisme

Prestatiestatistieken

Verwerkingsvertraging:

82 ms (Jetson Agx orin)

Nauwkeurigheid:

Spuitgegoten defectdetectie bereikt 98,7%.

De implicaties van Deepseek R1: winnaars en verliezers in de generatieve AI -waardeketen

Processtroomoptimalisatie

Belangrijke technologieën

Natuurlijke taalinteractie:

Operators beschrijven apparatuurafwijkingen via stem (bijv. "Extruderdrukfluctuatie ± 0,3 MPa").

Multimodaal redeneren:

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

Digitale tweelingverificatie:

Parameter simulatie -validatie op het Edgex Foundry -platform.

Implementatie -effect

De chemische fabriek van BASF heeft dit schema aangenomen, waardoor een vermindering van het energieverbruik met 17% en een toename van de productkwaliteit van 9% werd bereikt.

Edge AI en de toekomst van het bedrijfsleven: Openai O1 vs. Deepseek R1 voor gezondheidszorg, automotive en IIOT

Direct ophalen van kennisbasis

Architectuurontwerp

Lokale vectordatabase:

Gebruik ChromADB om apparatuurhandleidingen en processpecificaties op te slaan (dimensie insluiten 768).

Hybride ophalen:

Combineer BM25 -algoritme + cosinus gelijkenis voor query.

Resultaat genereren:

R1-7B-model vat de resultaten van het ophalen samen en verfijnt.

Typisch geval

Siemens -ingenieurs hebben invertersfouten opgelost door vragen van natuurlijke taal, waardoor de gemiddelde verwerkingstijd met 58%werd verkort.

Implementatie -uitdagingen en oplossingen

Geheugenbeperkingen:

Gebruikte KV -cache -kwantisatietechnologie, waardoor het geheugengebruik van het 14B -model van 32 GB tot 9 GB wordt verminderd.

Zorgen voor realtime prestaties:

Gestabiliseerde enkele inferentie latentie tot ± 15 ms door CUDA -grafiekoptimalisatie.

Modelafwijking:

Wekelijkse incrementele updates (verzenden slechts 2% van de parameters).

Extreme omgevingen:

Ontworpen voor brede temperatuurbereiken van -40 ° C tot 85 ° C met IP67 -beschermingsniveau.

Conclusie

De huidige implementatiekosten zijn nu gedaald tot $ 599/knooppunt (Jetson Orin NX), met schaalbare toepassingen die zich vormen in sectoren zoals 3C -productie, auto -assemblage en energiechemie. Verwacht wordt dat continue optimalisatie van de MOE -architectuur- en kwantisatietechnologie tegen het einde van 2025 het 70B -model in staat zal stellen om op edge -apparaten te draaien.

Vind ELV -kabeloplossing

Controlekabels

Voor BMS, bus, industriële, instrumentatiekabel.

Klik hier

Gestructureerd bekabelingssysteem

Netwerk en gegevens, vezeloptische kabel, patchkoord, modules, voorplaat