შესავალი

Deepseek-R1- ის მცირე ზომის გამოხდილი მოდელები კარგად არის მორგებული Deepseek-R1- ის მიერ წარმოქმნილი ჯაჭვის გააზრებული მონაცემების გამოყენებით, რომელიც აღინიშნება...წარწერები, R1- ის დასაბუთებული შესაძლებლობების მემკვიდრეობით. ეს კარგად მორგებული მონაცემთა ბაზა აშკარად მოიცავს მსჯელობის პროცესებს, როგორიცაა პრობლემის დაშლა და შუალედური გამოკლება. გამაძლიერებელმა სწავლებამ შეასრულა გამოხდილი მოდელის ქცევის ნიმუშები R1- ის მიერ წარმოქმნილი მსჯელობის ნაბიჯებით. ეს დისტილაციის მექანიზმი საშუალებას აძლევს მცირე მოდელებს შეინარჩუნონ გამოთვლითი ეფექტურობა, ხოლო უფრო დიდი მოდელების მახლობლად რთული დასაბუთების შესაძლებლობების მოპოვებისას, რაც მნიშვნელოვანი გამოყენების მნიშვნელობას წარმოადგენს რესურსების შეზღუდულ სცენარებში. მაგალითად, 14B ვერსია აღწევს DeepSeek-R1 მოდელის კოდის დასრულების 92% -ს. ამ სტატიაში მოცემულია Deepseek-R1 გამოხდილი მოდელი და მისი ძირითადი პროგრამები სამრეწველო ზღვარზე გამოთვლებში, რომელიც შეჯამებულია შემდეგი ოთხი მიმართულებით, ასევე განხორციელებული სპეციფიკური შემთხვევების შემთხვევაში:

აღჭურვილობის პროგნოზირებადი შენარჩუნება

ტექნიკური განხორციელება

სენსორის შერწყმა:

ინტეგრირება ვიბრაცია, ტემპერატურა და მიმდინარე მონაცემები PLC– ებიდან Modbus– ის პროტოკოლის საშუალებით (შერჩევის სიჩქარე 1 kHz).

მხატვრული მოპოვება:

Run Edge Impulse on Jetson Orin NX, რომ ამოიღოთ 128 განზომილებიანი დროის სერიის მახასიათებლები.

მოდელის დასკვნა:

განათავსეთ Deepseek-R1-Distill-14B მოდელი, შეყვანის მახასიათებლის ვექტორები, რათა წარმოქმნან შეცდომების ალბათობის მნიშვნელობები.

დინამიური კორექტირება:

Trigger Maintenance Work ბრძანებები, როდესაც ნდობა> 85%, და დაიწყეთ მეორადი გადამოწმების პროცესი, როდესაც <60%.

შესაბამისი შემთხვევა

Schneider Electric– მა განლაგდა ეს გადაწყვეტა სამთო აპარატებზე, ამცირებს ცრუ პოზიტიურ მაჩვენებლებს 63% -ით, ხოლო შენარჩუნების ხარჯები 41% -ით.

Deepseek R1 გამოხდილი მოდელი ინჰანდის AI Edge კომპიუტერებზე

გაძლიერებული ვიზუალური შემოწმება

გამომავალი არქიტექტურა

ტიპიური განლაგების მილსადენი:

კამერა = gige_vision_camera (500fps) # Gigabit სამრეწველო კამერა
ჩარჩო = კამერა. capture () # გადაღების სურათი
წინასწარ დამუშავებული = opencv.denoise (ჩარჩო) # დენოიზინგი წინასწარი დამუშავება
defect_type = deepseek_r1_7b.infer (წინასწარ დამუშავებული) # დეფექტების კლასიფიკაცია
თუ defect_type! = 'ნორმალური':
Plc.trigger_reject () # ტრიგერის დახარისხების მექანიზმი

შესრულების მეტრიკა

დამუშავების შეფერხება:

82 ms (Jetson Agx Orin)

სიზუსტე:

ინექციის ჩამოსხმის დეფექტების გამოვლენა 98,7%-ს აღწევს.

Deepseek R1– ის შედეგები: გამარჯვებულები და დამარცხებულები გენერაციული AI ღირებულების ჯაჭვში

პროცესის ნაკადის ოპტიმიზაცია

ძირითადი ტექნოლოგიები

ბუნებრივი ენის ურთიერთქმედება:

ოპერატორები აღწერენ აღჭურვილობის ანომალიებს ხმის საშუალებით (მაგ., "ექსტრუდერის წნევის ცვალებადობა ± 0.3 მპა").

მულტიმოდური მსჯელობა:

მოდელი წარმოქმნის ოპტიმიზაციის წინადადებებს აღჭურვილობის ისტორიული მონაცემების საფუძველზე (მაგ., ხრახნიანი სიჩქარის რეგულირება 2.5%-ით).

ციფრული ტყუპი გადამოწმება:

პარამეტრის სიმულაციის დადასტურება Edgex Foundry პლატფორმაზე.

განხორციელების ეფექტი

BASF– ის ქიმიურმა ქარხანამ მიიღო ეს სქემა, მიაღწია ენერგიის მოხმარების 17% შემცირებას და პროდუქტის ხარისხის სიჩქარის 9% –ით ზრდას.

Edge AI და ბიზნესის მომავალი: Openai O1 წინააღმდეგ Deepseek R1 ჯანდაცვის, საავტომობილო და IIOT

ცოდნის ბაზის მყისიერი მოძიება

არქიტექტურის დიზაინი

ადგილობრივი ვექტორული მონაცემთა ბაზა:

გამოიყენეთ Chromadb აღჭურვილობის სახელმძღვანელოების შესანახად და პროცესის სპეციფიკაციების შესანახად (ჩანერგვის განზომილება 768).

ჰიბრიდული მოძიება:

შეუთავსეთ BM25 ალგორითმი + კოსინუს მსგავსება შეკითხვისთვის.

შედეგის თაობა:

R1-7B მოდელი აჯამებს და დახვეწავს მოძიების შედეგებს.

ტიპიური შემთხვევა

Siemens– ის ინჟინრებმა გადაჭრას ინვერტორების წარუმატებლობა ბუნებრივი ენის მოთხოვნების საშუალებით, რაც შემცირდა საშუალო დამუშავების დრო 58%-ით.

განლაგების გამოწვევები და გადაწყვეტილებები

მეხსიერების შეზღუდვები:

გამოყენებული KV ქეშის რაოდენობრივი ტექნოლოგია, ამცირებს 14B მოდელის მეხსიერების გამოყენებას 32 GB- დან 9 GB- მდე.

რეალურ დროში შესრულების უზრუნველყოფა:

სტაბილიზებული ერთჯერადი დასკვნის ლატენტობა ± 15 ms– მდე CUDA გრაფიკის ოპტიმიზაციის გზით.

მოდელის დრიფტი:

ყოველკვირეული დამატებითი განახლებები (პარამეტრების მხოლოდ 2% -ს გადაცემა).

ექსტრემალური გარემო:

განკუთვნილია ფართო ტემპერატურის დიაპაზონისთვის -40 ° C- დან 85 ° C- მდე IP67 დაცვის დონით.

დასკვნა

განლაგების მიმდინარე ხარჯები ახლა შემცირდა 599 აშშ დოლარამდე/კვანძამდე (Jetson Orin NX), მასშტაბური პროგრამები წარმოიქმნება ისეთ სექტორებში, როგორიცაა 3C წარმოება, საავტომობილო ასამბლეა და ენერგიის ქიმია. MOE არქიტექტურისა და რაოდენობრივი ტექნოლოგიის უწყვეტი ოპტიმიზაცია, სავარაუდოდ, 70B მოდელს 2025 წლის ბოლოსთვის აწარმოებს ზღვარზე მოწყობილობებს.

იპოვნეთ ELV საკაბელო ხსნარი

საკონტროლო კაბელები

BMS, ავტობუსი, სამრეწველო, ინსტრუმენტული კაბელი.

დააჭირეთ აქ

სტრუქტურირებული საკაბელო სისტემა

ქსელი და მონაცემები, ბოჭკოვანი კაბელი, პაჩის კაბელი, მოდულები, სახის ფირფიტა