Johdanto

DeepSeek-R1:n pienikokoiset tislatut mallit hienosäädetään DeepSeek-R1:n tuottaman ajatusketjudatan avulla, ja ne on merkitty...tagit, jotka perivät R1:n päättelykyvyt. Nämä hienosäädetyt tietojoukot sisältävät eksplisiittisesti päättelyprosesseja, kuten ongelman hajotelmaa ja välivaiheen päättelyjä. Vahvistava oppiminen on yhdenmukaistanut tislatun mallin käyttäytymismallit R1:n luomien päättelyvaiheiden kanssa. Tämä tislausmekanismi mahdollistaa pienten mallien laskennallisen tehokkuuden ylläpitämisen samalla, kun ne saavuttavat monimutkaisia päättelykykyjä, jotka ovat lähellä suurempien mallien tasoa, mikä on merkittävää sovellusarvoa resurssirajoitteisissa tilanteissa. Esimerkiksi 14B-versio saavuttaa 92 % alkuperäisen DeepSeek-R1-mallin koodin valmistumisesta. Tässä artikkelissa esitellään DeepSeek-R1:n tislattu malli ja sen ydinsovellukset teollisessa reunalaskennassa, tiivistettynä seuraaviin neljään suuntaan sekä erityisiin toteutustapauksiin:

Laitteiden ennakoiva huolto

Tekninen toteutus

Anturifuusio:

Integroi värähtely-, lämpötila- ja virtatiedot PLC:istä Modbus-protokollan kautta (näytteenottotaajuus 1 kHz).

Ominaisuuksien erottaminen:

Suorita Edge Impulse Jetson Orin NX:ssä 128-ulotteisten aikasarjaominaisuuksien poimimiseksi.

Mallin päättely:

Ota käyttöön DeepSeek-R1-Distill-14B-malli ja syötä ominaisuusvektoreita vikatodennäköisyysarvojen luomiseksi.

Dynaaminen säätö:

Käynnistä huoltotyötilaukset, kun luotettavuus on > 85 %, ja käynnistä toinen vahvistusprosessi, kun se on < 60 %.

Asiaankuuluva tapaus

Schneider Electric otti tämän ratkaisun käyttöön kaivoskoneissa, mikä vähensi väärien positiivisten tulosten määrää 63 % ja ylläpitokustannuksia 41 %.

DeepSeek R1 -tislatun mallin suorittaminen InHand AI Edge -tietokoneissa

Tehostettu visuaalinen tarkastus

Lähtöarkkitehtuuri

Tyypillinen käyttöönottoprosessi:

kamera = GigE_Vision_Camera(500fps) # Gigabitin teollisuuskamera
frame = camera.capture() # Ota kuva
esikäsitelty = OpenCV.denoise(frame) # Kohinanpoistajan esikäsittely
defect_type = DeepSeek_R1_7B.infer(esikäsitelty) # Vian luokittelu
jos vikatyyppi != 'normaali':
PLC.trigger_reject() # Liipaisimen lajittelumekanismi

Suorituskykymittarit

Käsittelyviive:

82 ms (Jetson AGX Orin)

Tarkkuus:

Ruiskuvaletun järjestelmän virheiden havaitsemisaste on 98,7 %.

DeepSeek R1:n vaikutukset: Voittajat ja häviäjät generatiivisen tekoälyn arvoketjussa

Prosessivirran optimointi

Keskeiset teknologiat

Luonnollisen kielen vuorovaikutus:

Käyttäjät kuvailevat laitteiden poikkeavuuksia äänellä (esim. "Ekstruuderin paineenvaihtelu ±0,3 MPa").

Multimodaalinen päättely:

Malli luo optimointiehdotuksia laitteiston historiallisten tietojen perusteella (esim. ruuvin nopeuden säätäminen 2,5 %).

Digitaalisen kaksosen todentaminen:

Parametrisimulaation validointi EdgeX Foundry -alustalla.

Toteutuksen vaikutus

BASF:n kemiantehdas otti käyttöön tämän järjestelmän, ja energiankulutus laski 17 % ja tuotteiden laatu parani 9 %.

Edge AI ja liiketoiminnan tulevaisuus: OpenAI o1 vs. DeepSeek R1 terveydenhuollossa, autoteollisuudessa ja IIoT:ssä

Tietokannan välitön haku

Arkkitehtuurisuunnittelu

Paikallinen vektoritietokanta:

Käytä ChromaDB:tä laitekäsikirjojen ja prosessispesifikaatioiden tallentamiseen (upotusulottuvuus 768).

Hybridihaku:

Yhdistä BM25-algoritmi + kosinin samankaltaisuus kyselyä varten.

Tuloksen luominen:

R1-7B-malli tiivistää ja tarkentaa hakutuloksia.

Tyypillinen tapaus

Siemensin insinöörit ratkaisivat invertterin viat luonnollisen kielen kyselyillä, mikä lyhensi keskimääräistä käsittelyaikaa 58 %.

Käyttöönoton haasteet ja ratkaisut

Muistirajoitukset:

Hyödynsi KV-välimuistin kvantisointitekniikkaa, joka vähensi 14B-mallin muistin käyttöä 32 Gt:sta 9 Gt:iin.

Reaaliaikaisen suorituskyvyn varmistaminen:

Vakautettu yksittäisen päättelyn latenssi ±15 millisekuntiin CUDA Graph -optimoinnin avulla.

Mallin ajo:

Viikoittaiset inkrementaaliset päivitykset (lähetetään vain 2 % parametreista).

Äärimmäiset ympäristöt:

Suunniteltu laajalle lämpötila-alueelle -40 °C - 85 °C ja IP67-suojausluokituksella.

Johtopäätös

Nykyiset käyttöönottokustannukset ovat nyt laskeneet 599 dollariin solmua kohden (Jetson Orin NX), ja skaalautuvia sovelluksia on syntymässä esimerkiksi 3C-valmistuksessa, autoteollisuuden kokoonpanossa ja energiakemiassa. MoE-arkkitehtuurin ja kvantisointiteknologian jatkuvan optimoinnin odotetaan mahdollistavan 70B-mallin toiminnan reunakoneissa vuoden 2025 loppuun mennessä.

Etsi ELV-kaapeliratkaisu

Ohjauskaapelit

BMS-, BUS-, teollisuus- ja instrumentointikaapeleille.

Klikkaa tästä

Rakenteinen kaapelointijärjestelmä

Verkko ja data, valokuitukaapeli, kytkentäkaapeli, moduulit, etulevy