Pasiuna

Ang gagmay nga gidak-on nga distilled nga mga modelo sa DeepSeek-R1 gipahiangay gamit ang chain-of-thought data nga gihimo sa DeepSeek-R1, gimarkahan og...tag, pagpanunod sa mga kapabilidad sa pangatarungan sa R1. Kini nga mga maayong pagkahan-ay nga mga dataset dayag nga naglakip sa mga proseso sa pangatarungan sama sa pagkadunot sa problema ug mga intermediate deduction. Ang pagkat-on sa pagpalig-on nagpahiuyon sa mga sumbanan sa pamatasan sa distilled nga modelo sa mga lakang sa pangatarungan nga gihimo sa R1. Kini nga mekanismo sa distillation nagtugot sa gagmay nga mga modelo sa pagpadayon sa computational efficiency samtang nagkuha og komplikadong mga abilidad sa pangatarungan duol sa mas dagkong mga modelo, nga adunay mahinungdanong bili sa paggamit sa mga sitwasyon nga limitado sa kapanguhaan. Pananglitan, ang 14B nga bersyon nakab-ot ang 92% sa pagkompleto sa code sa orihinal nga modelo sa DeepSeek-R1. Kini nga artikulo nagpaila sa DeepSeek-R1 nga distilled nga modelo ug ang kinauyokan nga mga aplikasyon niini sa industriyal nga edge computing, nga gisumada sa mosunod nga upat ka direksyon, uban sa piho nga mga kaso sa pagpatuman:

Matagnaon nga Pagmentinar sa Kagamitan

Teknikal nga Pagpatuman

Pagsagol sa Sensor:

I-integrate ang vibration, temperature, ug current data gikan sa PLCs pinaagi sa Modbus protocol (sampling rate 1 kHz).

Pagkuha sa Feature:

Pagdalagan ang Edge Impulse sa Jetson Orin NX aron makuha ang 128-dimensional nga mga bahin sa serye sa oras.

Imperensya sa Modelo:

I-deploy ang DeepSeek-R1-Distill-14B nga modelo, pag-input sa mga feature vectors aron makamugna og fault probability values.

Dinamikong Pag-adjust:

Pag-trigger sa mga mando sa pagmentinar sa trabaho kung ang pagsalig> 85%, ug pagsugod sa usa ka sekondaryang proseso sa pag-verify kung <60%.

May kalabotan nga Kaso

Gipakatap sa Schneider Electric kini nga solusyon sa mga makinarya sa pagmina, nga nakunhuran ang sayup nga positibo nga rate sa 63% ug gasto sa pagmentinar sa 41%.

Pagpadagan sa DeepSeek R1 Distilled Model sa InHand AI Edge Computers

Gipalambo nga Visual Inspection

Arkitektura sa Output

Kasagaran nga deployment pipeline:

camera = GigE_Vision_Camera(500fps) # Gigabit industrial camera
frame = camera.capture() # Kuhaa ang hulagway
preprocessed = OpenCV.denoise(frame) # Denoising preprocessing
defect_type = DeepSeek_R1_7B.infer(preprocessed) # Klasipikasyon sa depekto
kung defect_type != 'normal':
PLC.trigger_reject() # Trigger sorting mechanism

Mga Sukatan sa Pagganap

Pagkalangan sa pagproseso:

82 ms (Jetson AGX Orin)

Katukma:

Ang pag-detect sa depekto nga gihulma sa injection moabot sa 98.7%.

Ang mga implikasyon sa DeepSeek R1: Mga mananaog ug mga napildi sa generative AI value chain

Pag-optimize sa Daloy sa Proseso

Panguna nga Teknolohiya

Natural nga Interaksyon sa Pinulongan:

Gihulagway sa mga operator ang mga anomaliya sa kagamitan pinaagi sa tingog (pananglitan, "Pagbag-o sa presyur sa extruder ±0.3 MPa").

Multimodal nga pangatarungan:

Ang modelo nagmugna og mga sugyot sa pag-optimize base sa mga datos sa kasaysayan sa kagamitan (pananglitan, pag-adjust sa gikusgon sa screw sa 2.5%).

Digital Twin Verification:

Parameter simulation validation sa EdgeX Foundry nga plataporma.

Epekto sa Pagpatuman

Gisagop sa planta sa kemikal sa BASF kini nga laraw, nga nakab-ot ang 17% nga pagkunhod sa konsumo sa enerhiya ug usa ka 9% nga pagtaas sa rate sa kalidad sa produkto.

Edge AI ug ang Kaugmaon sa Negosyo: OpenAI o1 vs. DeepSeek R1 alang sa Healthcare, Automotive, ug IIoT

Diha-diha nga Pagkuha sa Base sa Kahibalo

Disenyo sa Arkitektura

Lokal nga Vector Database:

Gamita ang ChromaDB sa pagtipig sa mga manwal sa kagamitan ug mga detalye sa proseso (pag-embed nga dimensyon 768).

Pagkuha sa Hybrid:

Paghiusa sa BM25 algorithm + cosine nga pagkaparehas para sa pangutana.

Pagmugna sa Resulta:

Ang R1-7B nga modelo nag-summarize ug nagdalisay sa mga resulta sa pagkuha.

Tipikal nga Kaso

Gisulbad sa mga inhinyero sa Siemens ang mga kapakyasan sa inverter pinaagi sa mga pangutana sa natural nga lengguwahe, nga nakunhuran ang kasagaran nga oras sa pagproseso sa 58%.

Mga Hagit ug Solusyon sa Deployment

Limitasyon sa Memorya:

Gigamit ang KV Cache quantization nga teknolohiya, nga nagpamenos sa paggamit sa memorya sa 14B nga modelo gikan sa 32GB ngadto sa 9GB.

Pagsiguro sa Tinuod nga Oras nga Pagganap:

Gipalig-on ang usa ka inference latency ngadto sa ±15 ms pinaagi sa CUDA Graph optimization.

Model Drift:

Senemana nga incremental updates (pagpadala lamang sa 2% sa mga parameter).

Grabe nga Kalibutan:

Gidisenyo alang sa halapad nga sakup sa temperatura nga -40 ° C hangtod 85 ° C nga adunay lebel sa proteksyon sa IP67.

Panapos

Ang mga gasto karon sa pag-deploy karon mikunhod ngadto sa $599/node (Jetson Orin NX), nga adunay mga scalable nga aplikasyon nga naporma sa mga sektor sama sa 3C manufacturing, automotive assembly, ug energy chemistry. Ang padayon nga pag-optimize sa arkitektura sa MoE ug teknolohiya sa quantization gilauman nga makahimo sa modelo nga 70B nga modagan sa mga aparato sa sulud sa katapusan sa 2025.

Pangitaa ang ELV Cable Solution

Mga Kable sa Pagkontrol

Para sa BMS, BUS, Industrial, Instrumentation Cable.

I-klik Dinhi

Structured nga Sistema sa Kable

Network ug Data, Fiber-Optic Cable, Patch Cord, Modules, Faceplate