Panimula

Ang mga small-sized distilled models ng DeepSeek-R1 ay pino-pino gamit ang chain-of-thought data na nabuo ng DeepSeek-R1, na minarkahan ng...tag, na minana ang mga kakayahan sa pangangatwiran ng R1. Ang mga fine-tune na dataset na ito ay tahasang kinabibilangan ng mga proseso ng pangangatwiran gaya ng problema sa decomposition at intermediate deduction. Inihanay ng reinforcement learning ang mga pattern ng gawi ng distilled model sa mga hakbang sa pangangatwiran na nabuo ng R1. Ang mekanismo ng distillation na ito ay nagbibigay-daan sa mga maliliit na modelo na mapanatili ang kahusayan sa pag-compute habang nakakakuha ng mga kumplikadong kakayahan sa pangangatwiran na malapit sa mga mas malalaking modelo, na may makabuluhang halaga ng aplikasyon sa mga sitwasyong pinaghihigpitan ng mapagkukunan. Halimbawa, ang 14B na bersyon ay nakakamit ng 92% ng pagkumpleto ng code ng orihinal na modelo ng DeepSeek-R1. Ipinakilala ng artikulong ito ang DeepSeek-R1 distilled model at ang mga pangunahing aplikasyon nito sa pang-industriyang edge computing, na ibinubuod sa sumusunod na apat na direksyon, kasama ang mga partikular na kaso ng pagpapatupad:

Predictive Maintenance ng Kagamitan

Teknikal na Pagpapatupad

Sensor Fusion:

Isama ang vibration, temperatura, at kasalukuyang data mula sa mga PLC sa pamamagitan ng Modbus protocol (sampling rate 1 kHz).

Pagkuha ng Tampok:

Patakbuhin ang Edge Impulse sa Jetson Orin NX para kunin ang 128-dimensional na mga feature ng time-series.

Hinuha ng Modelo:

I-deploy ang DeepSeek-R1-Distill-14B na modelo, ang pag-input ng mga feature vector upang makabuo ng mga value ng probability ng fault.

Dynamic na Pagsasaayos:

I-trigger ang mga order ng maintenance work kapag ang kumpiyansa ay > 85%, at magpasimula ng pangalawang proseso ng pag-verify kapag <60%.

Kaugnay na Kaso

Ipinakalat ng Schneider Electric ang solusyon na ito sa makinarya sa pagmimina, na binabawasan ang mga false positive rate ng 63% at mga gastos sa pagpapanatili ng 41%.

Nagpapatakbo ng DeepSeek R1 Distilled Model sa InHand AI Edge Computers

Pinahusay na Visual Inspection

Arkitektura ng Output

Karaniwang pipeline ng deployment:

camera = GigE_Vision_Camera(500fps) # Gigabit industrial camera
frame = camera.capture() # Kumuha ng larawan
preprocessed = OpenCV.denoise(frame) # Denoising preprocessing
defect_type = DeepSeek_R1_7B.infer(preprocessed) # Pag-uuri ng depekto
kung defect_type != 'normal':
PLC.trigger_reject() # Trigger sorting mechanism

Mga Sukatan sa Pagganap

Pagkaantala sa Pagproseso:

82 ms (Jetson AGX Orin)

Katumpakan:

Ang pagtuklas ng depekto ng iniksyon na hinulma ay umabot sa 98.7%.

Mga implikasyon ng DeepSeek R1: Mga nanalo at natalo sa generative AI value chain

Pag-optimize ng Daloy ng Proseso

Mga Pangunahing Teknolohiya

Natural na Pakikipag-ugnayan sa Wika:

Inilalarawan ng mga operator ang mga anomalya ng kagamitan sa pamamagitan ng boses (hal., "Pagbabago ng presyon ng extruder ±0.3 MPa").

Multimodal Reasoning:

Bumubuo ang modelo ng mga mungkahi sa pag-optimize batay sa makasaysayang data ng kagamitan (hal., pagsasaayos ng bilis ng turnilyo ng 2.5%).

Digital Twin Verification:

Parameter simulation validation sa EdgeX Foundry platform.

Epekto ng Pagpapatupad

Pinagtibay ng planta ng kemikal ng BASF ang pamamaraang ito, na nakamit ang 17% na pagbawas sa pagkonsumo ng enerhiya at isang 9% na pagtaas sa antas ng kalidad ng produkto.

Edge AI at ang Kinabukasan ng Negosyo: OpenAI o1 vs. DeepSeek R1 para sa Pangangalaga sa Kalusugan, Automotive, at IIoT

Instant Retrieval ng Knowledge Base

Disenyo ng Arkitektura

Lokal na Vector Database:

Gamitin ang ChromaDB upang mag-imbak ng mga manwal ng kagamitan at mga detalye ng proseso (pag-embed na dimensyon 768).

Hybrid Retrieval:

Pagsamahin ang BM25 algorithm + cosine similarity para sa query.

Pagbuo ng Resulta:

Ang modelong R1-7B ay nagbubuod at nagpino ng mga resulta ng pagkuha.

Karaniwang Kaso

Nalutas ng mga inhinyero ng Siemens ang mga pagkabigo ng inverter sa pamamagitan ng mga natural na query sa wika, na binabawasan ang average na oras ng pagproseso ng 58%.

Mga Hamon at Solusyon sa Deployment

Mga Limitasyon sa Memorya:

Gumamit ng KV Cache quantization technology, na binabawasan ang paggamit ng memory ng 14B na modelo mula 32GB hanggang 9GB.

Pagtiyak ng Real-Time na Pagganap:

Na-stabilize ang solong inference latency sa ±15 ms sa pamamagitan ng CUDA Graph optimization.

Model Drift:

Lingguhang incremental na mga update (nagpapadala lamang ng 2% ng mga parameter).

Extreme Environment:

Idinisenyo para sa malawak na hanay ng temperatura na -40°C hanggang 85°C na may antas ng proteksyon ng IP67.

Konklusyon

Ang mga kasalukuyang gastos sa pag-deploy ay bumaba na ngayon sa $599/node (Jetson Orin NX), na may mga scalable na application na nabubuo sa mga sektor gaya ng 3C manufacturing, automotive assembly, at energy chemistry. Ang patuloy na pag-optimize ng arkitektura ng MoE at teknolohiya ng quantization ay inaasahang magpapagana sa modelong 70B na tumakbo sa mga edge device sa pagtatapos ng 2025.

Maghanap ng ELV Cable Solution

Mga Kable ng Kontrol

Para sa BMS, BUS, Industrial, Instrumentation Cable.

Mag-click Dito

Structured Cabling System

Network at Data, Fiber-Optic Cable, Patch Cord, Mga Module, Faceplate