Кіріспе

DeepSeek-R1 шағын өлшемді тазартылған үлгілері DeepSeek-R1 арқылы жасалған, таңбамен белгіленген ойлау тізбегі деректері арқылы дәл бапталған....R1-тің пайымдау мүмкіндіктерін мұраға алатын тегтер. Бұл нақты реттелген деректер жиындары мәселені декомпозициялау және аралық шегерімдер сияқты пайымдау процестерін нақты қамтиды. Оқытуды күшейту тазартылған модельдің мінез-құлық үлгілерін R1 арқылы жасалған пайымдау қадамдарымен сәйкестендірді. Бұл айдау механизмі шағын үлгілерге есептеу тиімділігін сақтауға мүмкіндік береді, сонымен бірге ресурс шектелген сценарийлерде маңызды қолданбалы мәнге ие үлкенірек модельдерге жақын күрделі ойлау қабілеттерін алуға мүмкіндік береді. Мысалы, 14B нұсқасы бастапқы DeepSeek-R1 үлгісінің кодының 92% аяқталуына жетеді. Бұл мақала DeepSeek-R1 тазартылған моделін және оның келесі төрт бағытта жинақталған өнеркәсіптік шеттік есептеулердегі негізгі қолданбаларын және нақты іске асыру жағдайларын ұсынады:

Құрал-жабдыққа болжамды техникалық қызмет көрсету

Техникалық іске асыру

Sensor Fusion:

Modbus протоколы арқылы PLC құрылғыларынан діріл, температура және ағымдағы деректерді біріктіріңіз (іріктеу жиілігі 1 кГц).

Мүмкіндіктерді шығару:

128 өлшемді уақыт сериясының мүмкіндіктерін шығару үшін Jetson Orin NX құрылғысында Edge Impulse іске қосыңыз.

Модельдік қорытынды:

DeepSeek-R1-Distill-14B үлгісін қате ықтималдық мәндерін жасау үшін мүмкіндік векторларын енгізіңіз.

Динамикалық реттеу:

Сенімділік > 85% болғанда техникалық қызмет көрсету жұмысына тапсырыстарды іске қосыңыз және <60% болғанда қайталама растау процесін бастаңыз.

Сәйкес іс

Schneider Electric бұл шешімді тау-кен машиналарында қолданып, жалған оң көрсеткіштерді 63%-ға және техникалық қызмет көрсету шығындарын 41%-ға төмендетті.

InHand AI Edge компьютерлерінде DeepSeek R1 тазартылған үлгісін іске қосу

Жетілдірілген визуалды тексеру

Шығару архитектурасы

Әдеттегі орналастыру құбыры:

камера = GigE_Vision_Camera(500fps) # Гигабиттік өнеркәсіптік камера
кадр = camera.capture() # Суретке түсіру
алдын ала өңделген = OpenCV.denoise(frame) # Denoising алдын ала өңдеу
ақау_түрі = DeepSeek_R1_7B.infer(алдын ала өңделген) # Ақаулық классификациясы
егер defect_type != 'қалыпты' болса:
PLC.trigger_reject() # Триггерді сұрыптау механизмі

Өнімділік көрсеткіштері

Өңдеу кідірісі:

82 мс (Jetson AGX Orin)

Дәлдігі:

Инъекциялық құймадағы ақауларды анықтау 98,7% жетеді.

DeepSeek R1 салдары: генеративті AI құн тізбегіндегі жеңімпаздар мен жеңілгендер

Процесс ағынын оңтайландыру

Негізгі технологиялар

Табиғи тілдің өзара әрекеттесуі:

Операторлар жабдықтың ауытқуларын дауыс арқылы сипаттайды (мысалы, «Экструдер қысымының ауытқуы ±0,3 МПа»).

Көпмодальды негіздеу:

Модель жабдықтың тарихи деректеріне негізделген оңтайландыру ұсыныстарын жасайды (мысалы, бұранда жылдамдығын 2,5%-ға реттеу).

Сандық егіз растау:

EdgeX Foundry платформасында параметрді модельдеу валидациясы.

Іске асыру әсері

BASF химиялық зауыты осы схеманы қабылдап, энергияны тұтынуды 17% қысқартуға және өнім сапасының көрсеткішін 9% арттыруға қол жеткізді.

Edge AI және бизнестің болашағы: денсаулық сақтау, автомобиль және IIoT үшін OpenAI o1 және DeepSeek R1

Білім қорын жылдам алу

Архитектуралық дизайн

Жергілікті векторлық деректер қоры:

Жабдық нұсқаулықтары мен технологиялық сипаттамаларды сақтау үшін ChromaDB пайдаланыңыз (енгізу өлшемі 768).

Гибридті іздеу:

Сұрау үшін BM25 алгоритмін + косинус ұқсастығын біріктіріңіз.

Нәтижені құру:

R1-7B үлгісі іздеу нәтижелерін қорытындылайды және нақтылайды.

Типтік жағдай

Siemens инженерлері инвертор ақауларын табиғи тілдегі сұраулар арқылы шешіп, орташа өңдеу уақытын 58%-ға қысқартты.

Орналастыру қиындықтары мен шешімдері

Жад шектеулері:

14B моделінің жадты пайдалануын 32 ГБ-тан 9 ГБ-қа дейін азайтатын KV Cache кванттау технологиясы қолданылды.

Нақты уақыттағы өнімділікті қамтамасыз ету:

CUDA Graph оңтайландыруы арқылы ±15 мс дейін бір реттік қорытынды кідіріс тұрақтанды.

Drift үлгісі:

Апта сайынғы қосымша жаңартулар (параметрлердің тек 2% ғана жібереді).

Экстремалды орталар:

IP67 қорғау деңгейімен -40°C пен 85°C кең температура диапазондарына арналған.

Қорытынды

Ағымдағы орналастыру шығындары қазір $599/түйінге (Jetson Orin NX) дейін төмендеді, масштабталатын қосымшалар 3C өндірісі, автомобиль құрастыру және энергетикалық химия сияқты салаларда қалыптасады. МО архитектурасын және кванттау технологиясын үздіксіз оңтайландыру 70B моделін 2025 жылдың соңына қарай шеткі құрылғыларда жұмыс істеуге мүмкіндік береді деп күтілуде.

ELV кабелінің шешімін табыңыз

Басқару кабельдері

BMS, BUS, өнеркәсіптік, аспаптық кабель үшін.

Мында басыңыз

Құрылымдық кабель жүйесі

Желі және деректер, талшықты-оптикалық кабель, патч-корд, модульдер, бет тақтасы