Giriş

DeepSeek-R1-nin kiçik ölçülü distillə edilmiş modelləri, DeepSeek-R1 tərəfindən yaradılan, DeepSeek-R1 tərəfindən yaradılan and içən məlumatlardan istifadə edərək gözəl tənzimlənir...R1-nin əsaslandırıcı imkanlarını miras alan etiketlər. Bu gözəl tənzimlənmiş verilənlər bazalarında problem parçalanması və aralıq ayırmaları kimi düşüncə proseslərini açıq şəkildə daxil edin. Gücləndirmə öyrənməsi R1 tərəfindən yaradılan əsaslandırıcı addımlarla distillə edilmiş modelin davranış nümunələrini uyğunlaşdırdı. Bu distillə mexanizmi, kiçik modellərə, resurs məhdud bir ssenarilərdə əhəmiyyətli bir tətbiq dəyəri olan daha böyük modellərin yaxınlığında mürəkkəb düşüncə qabiliyyətini əldə edərkən hesablama səmərəliliyini qorumağa imkan verir. Məsələn, 14B versiyası orijinal Deepseek-R1 modelinin kodunun 92% -ni əldə edir. Bu məqalə, Deepseek-R1 distillə edilmiş model və onun əsas tətbiqetmələrini təqdim edir, bu dörd istiqamətdə ümumiləşdirilmiş dörd istiqamətdə ümumiləşdirilmiş, xüsusi tətbiqetmə işləri ilə tanış olur:

Avadanlıqların proqnozlaşdırılması

Texniki tətbiqetmə

Sensor Fusion:

Modbus Protocol (Nümunə dərəcəsi 1 KHZ) vasitəsilə Titrəmə, Temperaturu və Cari məlumatları PLC-lərdən birləşdirin.

Xüsusiyyət hasilatı:

128 ölçülü vaxt seriyası xüsusiyyətlərini çıxarmaq üçün Jetson Orin NX-də Edge Expulse-də işləyin.

Model Inference:

Deepseek-R1 distillə-14B modelini, nöqsan ehtimal dəyərləri yaratmaq üçün xüsusiyyət vektorlarını daxil edin.

Dinamik tənzimləmə:

Tetikleme Baxım İşləri Güvənli olduqda Sifarişlər> 85%, <60% olduqda ikinci dərəcəli doğrulama prosesinə başlayın.

Müvafiq dava

Schneider Electric, bu həlli mədən maşınları üzərində, saxta müsbət nisbətləri 63% və təmir xərclərinin azaldılması 41% azaldı.

Deepseek R1 Distillə edilmiş Model, İnhand AI kənar kompüterlərdə

İnkişaf etmiş vizual yoxlama

Çıxış memarlığı

Tipik yerləşdirmə boru kəməri:

Kamera = Gige_vision_camera (500FPS) # Gigabit sənaye kamerası
Çərçivə = kamera.capture () # ələ keçirmək imic
əvvəlcədən işlənmiş = opencv.denoise (çərçivə) # Denoising preprocessing
Defect_type = DEPESEEK_R1_7B.Infer (əvvəlcədən işlənmiş) # qüsurlu təsnifatı
Əgər defekt_type! = 'normal':
Plc.trigger_reject () # tetikləmə mexanizmi

Performans ölçüləri

Emal gecikməsi:

82 ms (Jetson agx orin)

Dəqiqlik:

Enjeksiyon qəliblənmiş qüsur aşkarlanması 98,7% -ə çatır.

Deepseek R1-nin nəticələri: Generativ AI dəyər zəncirində qaliblər və itirənlər

Proses axını optimallaşdırılması

Əsas texnologiyalar

Təbii dil qarşılıqlılığı:

Operatorlar avadanlıq anomaliyalarını səs (məsələn, "ekstruder təzyiq dəyişikliyi ± 0.3 mpa) vasitəsilə təsvir edirlər.

Multimodal əsaslandırma:

Model, avadanlıq tarixi məlumatlarına əsaslanan optimallaşdırma təklifləri yaradır (məsələn, vida sürəti 2,5%).

Rəqəmsal əkiz yoxlama:

Edgex tökmə platformasında parametr simulyasiya təsdiqlənməsi.

Tətbiqi təsiri

BASF-in kimyəvi zavodu bu sxemi, enerji istehlakında 17% azaldılmasına və məhsulun keyfiyyət dərəcəsinin 9% artmasına nail olmuşdur.

EDGE AI və Business Gələcək: Openai O1 vs Deepseek R1 Səhiyyə, avtomobil və iiot üçün

Bilik bazasının dərhal alınması

Memarlıq dizaynı

Yerli vektor bazası:

Avadanlıq təlimatları və emal xüsusiyyətlərini saxlamaq üçün Chromadb istifadə edin (Ölçü 768).

Hibrid alınması:

BM25 alqoritmini birləşdirin + sorğu üçün kosine oxşarlıq.

Nəticə yaranması:

R1-7B modeli axtarış nəticələrini ümumiləşdirir və təmizləyir.

Tipik hal

Siemens mühəndisləri orta dil sorğuları ilə inverter uğursuzluqları həll etdi, orta emal vaxtını 58% azaldır.

Yerləşdirmə problemləri və həllər

Yaddaş məhdudiyyətləri:

32GB-dən 9GB-a qədər 14B modelin yaddaş istifadəsini azaltmaq üçün KV Cache kodlaşdırma texnologiyası istifadə etdi.

Real vaxt fəaliyyətini təmin etmək:

Cuda qrafikinin optimallaşdırılması vasitəsilə ± 15 ms-ə qədər olan tək bir inamsızlıq gecikməsi.

Model sürüşmə:

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

Ekstremal mühitlər:

IP67 qorunması səviyyəsi ilə geniş temperaturlu -40 ° C-dən 85 ° C-ə qədər olan geniş temperatur aralığı üçün hazırlanmışdır.

Rəy

Cari yerləşdirmə xərcləri indi 3C istehsal, avtomobil montajı və enerji kimya kimi sektorlarda formalaşan geniş tətbiq olunan 599 $ / node (Jetson Orin NX) azaldı. Moe memarlığının və kəmiyyət texnologiyasının davamlı optimallaşdırılması, 70B modelin 2025-ci ilin sonuna qədər kənar cihazlarda işləməsinə imkan verəcəyi gözlənilir.

Elv kabel həllini tapın

İdarəetmə kabelləri

BMS, avtobus, sənaye, alət kabeli üçün.

Buraya vurun

Strukturlaşdırılmış kabel sistemi

Şəbəkə və məlumatlar, fiber-optik kabel, yamaq şnuru, modullar, faceplate