Introduksjon

De små destillerte modellene til DeepSeek-R1 er finjustert med tankeredata generert av DeepSeek-R1, merket med...Tagger, som arver resonnementskapasitetene til R1. Disse finjusterte datasettene inkluderer eksplisitt resonnementsprosesser som problem dekomponering og mellomfradrag. Forsterkningslæring har justert den destillerte modellens atferdsmønstre med resonnementstrinnene generert av R1. Denne destillasjonsmekanismen lar små modeller opprettholde beregningseffektivitet mens de oppnår komplekse resonneringsevner i nærheten av større modeller, som er av betydelig applikasjonsverdi i ressursbegrensede scenarier. For eksempel oppnår 14B-versjonen 92% av koden gjennomføringen av den originale DeepSeek-R1-modellen. Denne artikkelen introduserer den DeepSeek-R1 destillerte modellen og dens kjerneapplikasjoner i industriell kantdata, oppsummert i de følgende fire retningene, sammen med spesifikke implementeringssaker:

Forutsigbart vedlikehold av utstyr

Teknisk implementering

Sensorfusjon:

Integrer vibrasjoner, temperatur og gjeldende data fra PLS via MODBUS -protokollen (samplingshastighet 1 kHz).

Funksjonsutvinning:

Kjør kantimpuls på Jetson Orin NX for å trekke ut 128-dimensjonale tidsseriefunksjoner.

Modellinferanse:

Distribuer DeepSeek-R1-Distill-14B-modellen, og legger inn funksjonsvektorer for å generere feilsannsynlighetsverdier.

Dynamisk justering:

Utløs vedlikeholdsarbeidsordrer når tillit> 85%, og initier en sekundær verifiseringsprosess når <60%.

Relevant sak

Schneider Electric distribuerte denne løsningen på gruvemaskiner, noe som reduserte falske positive priser med 63% og vedlikeholdskostnader med 41%.

Kjører DeepSeek R1 Destillert modell på inhand Ai Edge Computers

Forbedret visuell inspeksjon

Utgangsarkitektur

Typisk distribusjonsrørledning:

kamera = gige_vision_camera (500 fps) # gigabit industrikamera
ramme = camera.captture () # fangstbilde
Forbehandlet = OpenCV.Denoise (ramme) # Denoising forbehandling
defekt_type = DeepSeek_r1_7b.infer (forbehandlet) # Defekt klassifisering
Hvis defekt_type! = 'Normal':
Plc.trigger_reject () # trigger sorteringsmekanisme

Ytelsesmålinger

Behandling av forsinkelse:

82 ms (Jetson Agx Orin)

Nøyaktighet:

Injeksjonsstøpt defektdeteksjon når 98,7%.

DeepSeek R1s implikasjoner: Vinnere og tapere i den generative AI -verdikjeden

Prosessstrømoptimalisering

Nøkkelteknologier

Naturlig språkinteraksjon:

Operatører beskriver anomalier for utstyr via stemme (f.eks. "Ekstrudertrykksvingninger ± 0,3 MPa").

Multimodal resonnement:

Modellen genererer optimaliseringsforslag basert på utstyrshistoriske data (f.eks. Justering av skruehastighet med 2,5%).

Digital tvillingbekreftelse:

Parameter simuleringsvalidering på Edgex Foundry -plattformen.

Implementeringseffekt

BASFs kjemiske anlegg vedtok denne ordningen, og oppnådde en reduksjon i energiforbruket på 17% og en økning på 9% i produktkvalitetsrate.

Edge AI and the Future of Business: Openai O1 vs. DeepSeek R1 for Healthcare, Automotive og IIoT

Øyeblikkelig gjenfinning av kunnskapsbase

Arkitekturdesign

Lokal vektordatabase:

Bruk ChromAdb til å lagre utstyrshåndbøker og prosesspesifikasjoner (innebygging av dimensjon 768).

Hybridinnhenting:

Kombiner BM25 -algoritme + kosinus likhet for spørring.

Resultatgenerering:

R1-7B-modell oppsummerer og foredler gjenvinningsresultater.

Typisk tilfelle

Siemens -ingeniører løste omformerfeil gjennom naturlige språk, og reduserte gjennomsnittlig behandlingstid med 58%.

Distribusjonsutfordringer og løsninger

Minnebegrensninger:

Benyttet KV -cache -kvantiseringsteknologi, og reduserte minnebruken av 14B -modellen fra 32 GB til 9 GB.

Sikre ytelse i sanntid:

Stabilisert enkelt inferens latens til ± 15 ms gjennom CUDA -grafoptimalisering.

Modelldrift:

Ukentlige trinnvise oppdateringer (overfører bare 2% av parametrene).

Ekstreme miljøer:

Designet for brede temperaturområder fra -40 ° C til 85 ° C med IP67 -beskyttelsesnivå.

Konklusjon

Gjeldende distribusjonskostnader har nå gått ned til $ 599/node (Jetson Orin NX), med skalerbare applikasjoner som dannes i sektorer som 3C -produksjon, bilmontering og energikjemi. Kontinuerlig optimalisering av MOE -arkitektur og kvantiseringsteknologi forventes å gjøre det mulig for 70B -modellen å kjøre på kant -enheter innen utgangen av 2025.

Finn ELV -kabelløsning

Kontrollkabler

For BMS, buss, industriell, instrumenteringskabel.

Klikk her

Strukturert kablingssystem

Nettverk og data, fiberoptisk kabel, lappledning, moduler, frontplate