შესავალი

DeepSeek-R1-ის მცირე ზომის დისტილირებული მოდელები დახვეწილად იხვეწება DeepSeek-R1-ის მიერ გენერირებული ჯაჭვური მონაცემების გამოყენებით, რომლებიც აღნიშნულია......ტეგები, რომლებიც მემკვიდრეობით იღებენ R1-ის მსჯელობის შესაძლებლობებს. ეს დახვეწილი მონაცემთა ნაკრებები აშკარად მოიცავს მსჯელობის პროცესებს, როგორიცაა პრობლემის დაშლა და შუალედური დედუქციები. გაძლიერებულმა სწავლებამ გაათანაბრა გამოხდილი მოდელის ქცევის ნიმუშები R1-ის მიერ გენერირებულ მსჯელობის ნაბიჯებთან. ეს გამოხდილი მექანიზმი საშუალებას აძლევს მცირე მოდელებს შეინარჩუნონ გამოთვლითი ეფექტურობა და ამავდროულად მიიღონ რთული მსჯელობის შესაძლებლობები უფრო დიდი მოდელების მსგავს უნარებთან, რაც მნიშვნელოვანი გამოყენების ღირებულებაა რესურსებით შეზღუდული სცენარებში. მაგალითად, 14B ვერსია აღწევს ორიგინალური DeepSeek-R1 მოდელის კოდის დასრულების 92%-ს. ეს სტატია წარმოგიდგენთ DeepSeek-R1 გამოხდილ მოდელს და მის ძირითად გამოყენებას სამრეწველო კიდეების გამოთვლებში, შეჯამებული შემდეგ ოთხ მიმართულებაში, კონკრეტული განხორციელების შემთხვევებთან ერთად:

აღჭურვილობის პროგნოზირებადი მოვლა-პატრონობა

ტექნიკური განხორციელება

სენსორების შერწყმა:

PLC-ებიდან ვიბრაციის, ტემპერატურისა და დენის მონაცემების ინტეგრირება Modbus პროტოკოლის მეშვეობით (სემპლინგის სიხშირე 1 kHz).

მახასიათებლების ამოღება:

Jetson Orin NX-ზე Edge Impulse-ის გაშვებით 128-განზომილებიანი დროითი სერიების მახასიათებლების ამოსაღებად.

მოდელის დასკვნა:

განათავსეთ DeepSeek-R1-Distill-14B მოდელი, შეიყვანეთ მახასიათებლების ვექტორები ხარვეზის ალბათობის მნიშვნელობების გენერირებისთვის.

დინამიური რეგულირება:

ტექნიკური მომსახურების შეკვეთების გააქტიურება, როდესაც სანდოობა > 85% და მეორადი ვერიფიკაციის პროცესის დაწყება, როდესაც < 60%.

შესაბამისი საქმე

Schneider Electric-მა ეს გადაწყვეტა სამთო დანადგარებზე დანერგა, რამაც ცრუ დადებითი შედეგების მაჩვენებელი 63%-ით, ხოლო მოვლა-პატრონობის ხარჯები 41%-ით შეამცირა.

DeepSeek R1 დისტილირებული მოდელის გაშვება InHand AI Edge კომპიუტერებზე

გაძლიერებული ვიზუალური შემოწმება

გამომავალი არქიტექტურა

ტიპური განლაგების მილსადენი:

კამერა = GigE_Vision_Camera(500fps) # გიგაბიტიანი სამრეწველო კამერა
frame = camera.capture() # სურათის გადაღება
წინასწარ დამუშავებული = OpenCV.denoise(frame) # ხმაურის მოცილება წინასწარი დამუშავებით
defect_type = DeepSeek_R1_7B.infer(წინასწარ დამუშავებული) # დეფექტის კლასიფიკაცია
თუ დეფექტის_ტიპი != 'ნორმალური':
PLC.trigger_reject() # ტრიგერის დახარისხების მექანიზმი

შესრულების მაჩვენებლები

დამუშავების შეფერხება:

82 მილიწამი (Jetson AGX Orin)

სიზუსტე:

ინექციით ჩამოსხმული დეფექტის გამოვლენა 98.7%-ს აღწევს.

DeepSeek R1-ის შედეგები: გამარჯვებულები და დამარცხებულები გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის ღირებულებათა ჯაჭვში

პროცესის ნაკადის ოპტიმიზაცია

ძირითადი ტექნოლოგიები

ბუნებრივი ენის ურთიერთქმედება:

ოპერატორები აღჭურვილობის ანომალიებს ხმით აღწერენ (მაგ., „ექსტრუდერის წნევის რყევა ±0.3 მპა“).

მულტიმოდალური მსჯელობა:

მოდელი ოპტიმიზაციის შემოთავაზებებს აღჭურვილობის ისტორიულ მონაცემებზე დაყრდნობით (მაგ., ხრახნის ბრუნვის სიჩქარის 2.5%-ით რეგულირება) წარმოქმნის.

ციფრული ტყუპისცალის ვერიფიკაცია:

პარამეტრების სიმულაციის ვალიდაცია EdgeX Foundry პლატფორმაზე.

განხორციელების ეფექტი

BASF-ის ქიმიურმა ქარხანამ ეს სქემა აირჩია, რითაც ენერგიის მოხმარება 17%-ით შეამცირა და პროდუქტის ხარისხის მაჩვენებელი 9%-ით გაიზარდა.

Edge AI და ბიზნესის მომავალი: OpenAI o1 vs. DeepSeek R1 ჯანდაცვის, საავტომობილო და IIoT-სთვის

ცოდნის ბაზის მყისიერი აღდგენა

არქიტექტურული დიზაინი

ლოკალური ვექტორული მონაცემთა ბაზა:

გამოიყენეთ ChromaDB აღჭურვილობის სახელმძღვანელოებისა და პროცესის სპეციფიკაციების შესანახად (ჩაშენების ზომა 768).

ჰიბრიდული მოძიება:

შეკითხვისთვის გააერთიანეთ BM25 ალგორითმი + კოსინუსური მსგავსება.

შედეგების გენერირება:

R1-7B მოდელი აჯამებს და აზუსტებს მოძიების შედეგებს.

ტიპიური შემთხვევა

Siemens-ის ინჟინრებმა ინვერტორული გაუმართაობები ბუნებრივი ენის მოთხოვნების მეშვეობით მოაგვარეს, რამაც საშუალო დამუშავების დრო 58%-ით შეამცირა.

განლაგების გამოწვევები და გადაწყვეტილებები

მეხსიერების შეზღუდვები:

გამოყენებული იქნა KV Cache კვანტიზაციის ტექნოლოგია, რამაც 14B მოდელის მეხსიერების გამოყენება 32 GB-დან 9 GB-მდე შეამცირა.

რეალურ დროში მუშაობის უზრუნველყოფა:

CUDA გრაფიკის ოპტიმიზაციის მეშვეობით ერთჯერადი ინფერენციის შეყოვნება ±15 მილიწამამდე სტაბილიზირებულია.

მოდელის დრიფტი:

ყოველკვირეული ინკრემენტული განახლებები (პარამეტრების მხოლოდ 2%-ის გადაცემა).

ექსტრემალური გარემო:

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

დასკვნა

მიმდინარე განლაგების ხარჯები ამჟამად შემცირდა 599 აშშ დოლარამდე/კვანძზე (Jetson Orin NX), მასშტაბირებადი აპლიკაციები ყალიბდება ისეთ სექტორებში, როგორიცაა 3C წარმოება, ავტომობილების აწყობა და ენერგეტიკის ქიმია. მოსალოდნელია, რომ გარემოს დაცვის სამინისტროს არქიტექტურისა და კვანტიზაციის ტექნოლოგიის უწყვეტი ოპტიმიზაცია 70B მოდელის კიდისებრ მოწყობილობებზე მუშაობის საშუალებას 2025 წლის ბოლოსთვის მისცემს.

იპოვეთ ELV კაბელის გადაწყვეტა

საკონტროლო კაბელები

BMS, BUS, სამრეწველო, ინსტრუმენტული კაბელისთვის.

დააწკაპუნეთ აქ

სტრუქტურირებული საკაბელო სისტემა

ქსელი და მონაცემები, ბოჭკოვანი კაბელი, პაჩკორდი, მოდულები, წინა პანელი