Deepseek-R1, endüstriyel IoT için AI ve Kenar Hesaplamasını Birleştiren

giriiş

Deepseek-R1'in küçük boyutlu damıtılmış modelleri, Deepseek-R1 tarafından üretilen ve...R1'in akıl yürütme yeteneklerini devralan etiketler. Bu ince ayarlı veri kümeleri, sorun ayrışması ve ara kesintiler gibi akıl yürütme süreçlerini açıkça içerir. Takviye öğrenimi, damıtılmış modelin davranış kalıplarını R1 tarafından üretilen akıl yürütme adımlarıyla hizaladı. Bu damıtma mekanizması, küçük modellerin, kaynak kısıtlı senaryolarda önemli uygulama değeri olan daha büyük modellerin yakınında karmaşık akıl yürütme yetenekleri elde ederken hesaplama verimliliğini korumasını sağlar. Örneğin, 14B sürümü orijinal Deepseek-R1 modelinin kod tamamlanmasının% 92'sini elde eder. Bu makale, belirli uygulama durumlarıyla birlikte aşağıdaki dört yönde özetlenen Deepseek-R1 damıtılmış modelini ve endüstriyel kenar hesaplamasındaki temel uygulamalarını tanıtmaktadır:

dc3c637c5Bead8b62ed51b6d83ac0b4

Ekipmanın öngörücü bakımı

Teknik uygulama

Sensör füzyonu:

Modbus protokolü (örnekleme hızı 1 kHz) aracılığıyla PLC'lerden gelen titreşim, sıcaklık ve mevcut verileri entegre edin.

Özellik Çıkarma:

128 boyutlu zaman serisi özelliklerini çıkarmak için Jetson Orin NX üzerinde kenar dürtüsünü çalıştırın.

Model Çıkarım:

Arıza olasılık değerleri oluşturmak için özellik vektörlerini girerek Deepseek-R1-Distill-14B modelini dağıtın.

Dinamik ayar:

Tetik Bakım İşleri Siparişleri>%85 güven olduğunda ve <%60 olduğunda ikincil bir doğrulama işlemi başlatır.

Alakalı dava

Schneider Electric, bu çözümü madencilik makinelerine dağıttı, yanlış pozitif oranları% 63 ve bakım maliyetlerini% 41 oranında azalttı.

1

Insand Ai Edge bilgisayarlarda Deepseek R1 damıtılmış model çalıştırma

Geliştirilmiş görsel inceleme

Çıktı mimarisi

Tipik Dağıtım Boru Hattı:

Kamera = gige_vision_camera (500fps) # gigabit endüstriyel kamera
frame = camera.capture () # görüntüleme görüntüsü
önceden işlenmiş = opencv.denoise (çerçeve) # denoising ön işleme
defect_type = deepseek_r1_7b.infer (önceden işsiz) # kusur sınıflandırması
eğer defect_type! = 'normal':
Plc.trigger_reject () # tetikleme sıralama mekanizması

Performans metrikleri

İşleme gecikmesi:

82 ms (Jetson Agx Orin)

Kesinlik:

Enjeksiyon kalıplı kusur tespiti%98.7'ye ulaşır.

2

Deepseek R1'in sonuçları: üretken AI değer zincirinde kazananlar ve kaybedenler

Proses Akışı Optimizasyonu

Anahtar Teknolojiler

Doğal dil etkileşimi:

Operatörler ekipman anomalilerini ses yoluyla tanımlar (örn. "Ekstrüder basınç dalgalanması ± 0.3 MPa").

Çok modlu akıl yürütme:

Model, ekipman geçmiş verilerine dayalı optimizasyon önerileri üretir (örn. Vidalı hızın%2,5 oranında ayarlanması).

Dijital İkiz Doğrulama:

EGNEX Foundry platformunda parametre simülasyon doğrulaması.

Uygulama etkisi

BASF'nin kimyasal tesisi bu şemayı benimsedi, enerji tüketiminde% 17 azalma ve ürün kalitesi oranında% 9 artış sağladı.

3

Edge AI ve İşletmenin Geleceği: Openai O1 ve Sağlık, Otomotiv ve IIOT için Deepseek R1

Bilgi tabanının anında alınması

Mimarlık tasarımı

Yerel Vektör Veritabanı:

Ekipman kılavuzlarını ve proses özelliklerini saklamak için ChromAdb kullanın (gömme boyut 768).

Hibrit Alma:

Sorgu için BM25 algoritması + kosinüs benzerliğini birleştirin.

Sonuç Üretimi:

R1-7B modeli geri alma sonuçlarını özetler ve geliştirir.

Tipik durum

Siemens mühendisleri doğal dil sorguları yoluyla inverter arızalarını çözdü ve ortalama işlem süresini%58 oranında azalttı.

Dağıtım zorlukları ve çözümleri

Bellek Sınırlamaları:

14B modelinin bellek kullanımını 32GB'dan 9GB'a düşürerek KV önbellek nicemleme teknolojisini kullandı.

Gerçek Zamanlı Performansın Sağlanması:

CUDA grafik optimizasyonu yoluyla ± 15 ms'ye stabilize tek çıkarım gecikmesi.

Model Drift:

Haftalık artımlı güncellemeler (parametrelerin yalnızca% 2'sini aktarıyor).

Aşırı ortamlar:

IP67 koruma seviyesi ile -40 ° C ila 85 ° C geniş sıcaklık aralıkları için tasarlanmıştır.

5
微信图片 _20240614024031.jpg1

Çözüm

Mevcut dağıtım maliyetleri artık 3C üretim, otomotiv montajı ve enerji kimyası gibi sektörlerde ölçeklenebilir uygulamalar oluşan 599 $/düğüm (Jetson Orin NX) 'ye düştü. MOE mimarisinin ve nicemleme teknolojisinin sürekli optimizasyonunun, 70B modelinin 2025 sonuna kadar Edge cihazlarında çalışmasını sağlaması bekleniyor.

ELV Kablo Çözümünü Bulun

Kontrol Kabloları

BMS, otobüs, endüstriyel, enstrümantasyon kablosu için.

Yapılandırılmış kablolama sistemi

Ağ ve veri, fiber optik kablo, yama kablosu, modüller, yüz plakası

2024 Sergiler ve Etkinlikler İncelemesi

16 Nisan-18, 2024 Dubai'de Orta Doğu-Enerji

Moskova'da 16 Nisan 15, 2024 Securika

9 Mayıs 2024 Şangay'da Yeni Ürünler ve Teknolojiler Lansman Etkinliği

22 Ekim 25, 2024 Pekin'de Güvenlik Çin

19-20 Kasım, 2024 Bağlı Dünya KSA


Gönderme Zamanı: Şub-07-2025