Giriş

DeepSeek-R1-in kiçik ölçülü distillə edilmiş modelləri, DeepSeek-R1 tərəfindən yaradılan, ilə işarələnmiş düşüncə zənciri məlumatlarından istifadə edərək dəqiq tənzimlənir....R1-in düşünmə qabiliyyətini miras alan etiketlər. Bu dəqiq tənzimlənmiş məlumat dəstləri problemin parçalanması və aralıq ayırmalar kimi əsaslandırma proseslərini açıq şəkildə ehtiva edir. Gücləndirici öyrənmə distillə edilmiş modelin davranış nümunələrini R1 tərəfindən yaradılan əsaslandırma addımları ilə uyğunlaşdırdı. Bu distillə mexanizmi kiçik modellərə hesablama səmərəliliyini saxlamağa imkan verir, eyni zamanda daha böyük modellərə yaxın mürəkkəb düşünmə qabiliyyətləri əldə edir ki, bu da resurs məhdud ssenarilərdə əhəmiyyətli tətbiq dəyərinə malikdir. Məsələn, 14B versiyası orijinal DeepSeek-R1 modelinin kodu tamamlamasının 92%-nə nail olur. Bu məqalə DeepSeek-R1 distillə edilmiş modelini və onun sənaye kənar hesablamasındakı əsas tətbiqlərini, xüsusi tətbiq halları ilə birlikdə aşağıdakı dörd istiqamətdə ümumiləşdirilmiş şəkildə təqdim edir:

Avadanlığın proqnozlaşdırılan texniki xidməti

Texniki Tətbiq

Sensor Fusion:

Modbus protokolu (nümunə alma tezliyi 1 kHz) vasitəsilə PLC-lərdən vibrasiya, temperatur və cari məlumatları inteqrasiya edin.

Xüsusiyyətlərin çıxarılması:

128 ölçülü zaman seriyası xüsusiyyətlərini çıxarmaq üçün Jetson Orin NX-də Edge Impulse-u işə salın.

Model Nəticəsi:

DeepSeek-R1-Distill-14B modelini yerləşdirin, xəta ehtimalı dəyərlərini yaratmaq üçün xüsusiyyət vektorlarını daxil edin.

Dinamik Tənzimləmə:

Etibar > 85% olduqda texniki xidmət işi sifarişlərini işə salın və <60% olduqda ikincili yoxlama prosesini başlatın.

Müvafiq Dava

Schneider Electric bu həlli mədən maşınlarında tətbiq edərək, yalançı müsbət nisbətləri 63% və texniki xidmət xərclərini 41% azaltdı.

InHand AI Edge kompüterlərində DeepSeek R1 Distillə edilmiş Modeli işlədir

Təkmilləşdirilmiş Vizual Təftiş

Çıxış Memarlığı

Tipik yerləşdirmə boru kəməri:

kamera = GigE_Vision_Camera(500fps) # Gigabit sənaye kamerası
çərçivə = camera.capture() # Şəkil çəkin
əvvəlcədən işlənmiş = OpenCV.denoise(çərçivə) # Denoising preprocessing
qüsur_növü = DeepSeek_R1_7B.infer(əvvəlcədən işlənmiş) # Qüsur təsnifatı
əgər defect_type != 'normal':
PLC.trigger_reject() # Trigger çeşidləmə mexanizmi

Performans Metrikləri

Emal gecikməsi:

82 ms (Jetson AGX Orin)

Dəqiqlik:

Enjeksiyon qəlibində qüsurların aşkarlanması 98,7%-ə çatır.

DeepSeek R1-in təsirləri: generativ AI dəyər zəncirində qaliblər və uduzanlar

Proses axınının optimallaşdırılması

Əsas Texnologiyalar

Təbii dil qarşılıqlı əlaqəsi:

Operatorlar səs vasitəsilə avadanlıq anomaliyalarını təsvir edirlər (məsələn, "Ekstruder təzyiqinin dəyişməsi ±0,3 MPa").

Multimodal əsaslandırma:

Model avadanlığın tarixi məlumatlarına əsaslanaraq optimallaşdırma təklifləri yaradır (məsələn, vida sürətini 2,5% tənzimləmək).

Rəqəmsal Əkiz Doğrulama:

EdgeX Foundry platformasında parametrlərin simulyasiyasının yoxlanılması.

İcra Effekti

BASF-nin kimya zavodu bu sxemi qəbul edərək, enerji istehlakının 17% azaldılmasına və məhsulun keyfiyyət göstəricisinin 9% artmasına nail olub.

Edge AI və Biznesin Gələcəyi: Səhiyyə, Avtomobil və IIoT üçün OpenAI o1 və DeepSeek R1

Bilik Bazasının Dərhal Alınması

Memarlıq Dizaynı

Yerli vektor verilənlər bazası:

Avadanlıq təlimatlarını və proses spesifikasiyalarını saxlamaq üçün ChromaDB-dən istifadə edin (yerləşdirmə ölçüsü 768).

Hibrid Axtarış:

Sorğu üçün BM25 alqoritmini + kosinus oxşarlığını birləşdirin.

Nəticənin yaradılması:

R1-7B modeli axtarış nəticələrini ümumiləşdirir və dəqiqləşdirir.

Tipik Case

Siemens mühəndisləri inverter nasazlıqlarını təbii dil sorğuları vasitəsilə həll edərək, orta emal müddətini 58% azaldıb.

Yerləşdirmə problemləri və həll yolları

Yaddaş Məhdudiyyətləri:

14B modelinin yaddaş istifadəsini 32 GB-dan 9 GB-a endirən KV Cache kvantlaşdırma texnologiyasından istifadə edilmişdir.

Real vaxtda performansın təmin edilməsi:

CUDA Qrafik optimallaşdırılması vasitəsilə ±15 ms-ə qədər sabitləşdirilmiş tək nəticə gecikməsi.

Model Drift:

Həftəlik artımlı yeniləmələr (parametrlərin yalnız 2% -ni ötürmək).

Ekstremal mühitlər:

IP67 mühafizə səviyyəsi ilə -40°C ilə 85°C arasında geniş temperatur diapazonları üçün nəzərdə tutulmuşdur.

Nəticə

Cari yerləşdirmə xərcləri indi 3C istehsalı, avtomobil yığılması və enerji kimyası kimi sektorlarda genişlənə bilən tətbiqlərlə birlikdə 599 dollar/node (Jetson Orin NX) qədər azalıb. TN arxitekturasının və kvantlaşdırma texnologiyasının davamlı optimallaşdırılmasının 70B modelinin 2025-ci ilin sonuna qədər kənar cihazlarda işləməsinə imkan verəcəyi gözlənilir.

ELV Kabel Həllini tapın

İdarəetmə kabelləri

BMS, BUS, Sənaye, Ölçmə Kabelləri üçün.

Bura klikləyin

Strukturlaşdırılmış Kabel Sistemi

Şəbəkə və Məlumat, Fiber-Optik Kabel, Yamaq Şnur, Modullar, Faceplate