Introduction

DeepSeek-R1дин чакан өлчөмдүү дистилденген моделдери DeepSeek-R1 тарабынан түзүлгөн ой чынжырчасынын маалыматтарын колдонуу менен такталган....R1дин ой жүгүртүү мүмкүнчүлүктөрүн мурастап алган тэгдер. Бул такталган берилиштер топтомдору көйгөйлөрдүн декомпозициясы жана аралык чегерүүлөр сыяктуу ой жүгүртүү процесстерин ачык камтыйт. Күчтүү окутуу дистилденген моделдин жүрүм-турум үлгүлөрүн R1 тарабынан түзүлгөн ой жүгүртүү кадамдары менен шайкеш келтирди. Бул дистилляция механизми кичинекей моделдерге эсептөө эффективдүүлүгүн сактоого мүмкүндүк берет, ошол эле учурда ресурстун чектелген сценарийлеринде колдонуунун маанилүү мааниси бар чоңураак моделдерге жакын татаал ой жүгүртүү жөндөмүн алуу. Мисалы, 14B версиясы баштапкы DeepSeek-R1 моделинин 92% кодду толтурууга жетишет. Бул макалада DeepSeek-R1 дистилденген модели жана анын өнөр жай четиндеги эсептөөлөрдөгү негизги колдонмолору, төмөнкү төрт багытта жалпыланган жана конкреттүү ишке ашыруу учурлары келтирилген:

Жабдууларды болжолдуу тейлөө

Техникалык ишке ашыруу

Sensor Fusion:

Modbus протоколу (үлгү алуу ылдамдыгы 1 кГц) аркылуу PLCлерден титирөөнү, температураны жана учурдагы маалыматтарды интеграциялаңыз.

Өзгөчөлүктөрдү чыгаруу:

128 өлчөмдүү убакыт сериясынын өзгөчөлүктөрүн алуу үчүн Jetson Orin NXде Edge Impulse иштетиңиз.

Моделдин корутундусу:

DeepSeek-R1-Distill-14B моделин орнотуп, мүчүлүштүктүн ыктымалдык маанилерин түзүү үчүн өзгөчөлүк векторлорун киргизиңиз.

Динамикалык тууралоо:

Ишеним > 85% болгондо техникалык тейлөө боюнча тапшырмаларды иштетиңиз жана <60% болгондо экинчи текшерүү процессин баштаңыз.

Тиешелүү Case

Schneider Electric бул чечимди тоо-кен машиналарына колдонуп, жалган оң көрсөткүчтөрдү 63% га жана техникалык тейлөөгө кеткен чыгымдарды 41% га кыскартты.

InHand AI Edge компьютерлеринде DeepSeek R1 дистилденген моделин иштетүү

Өркүндөтүлгөн визуалдык текшерүү

Output Architecture

Типтүү жайылтуу түтүк:

камера = GigE_Vision_Camera(500fps) # Гигабит өнөр жай камерасы
кадр = camera.capture() # Сүрөт тартуу
preprocessed = OpenCV.denoise(frame) # Denoising preprocessing
defect_type = DeepSeek_R1_7B.infer(алдын ала иштетилген) # Кемчиликтин классификациясы
if defect_type != 'нормалдуу':
PLC.trigger_reject() # Trigger сорттоо механизми

Performance Metrics

Иштетүү кечигүү:

82 мс (Jetson AGX Orin)

Тактыгы:

Инжекциялык формадагы кемчиликтерди аныктоо 98,7%га жетет.

DeepSeek R1дин кесепеттери: генеративдик AI нарк чынжырындагы жеңүүчүлөр жана утулгандар

Процесс агымын оптималдаштыруу

Негизги технологиялар

Табигый тилдин өз ара аракеттенүүсү:

Операторлор үн аркылуу жабдуулардын аномалияларын сүрөттөшөт (мисалы, "Экструдер басымынын өзгөрүшү ±0,3 МПа").

Көп модалдык ой жүгүртүү:

Модель жабдуулардын тарыхый маалыматтарынын негизинде оптималдаштыруу боюнча сунуштарды жаратат (мисалы, бурама ылдамдыгын 2,5%га тууралоо).

Санариптик эгиз текшерүү:

EdgeX Foundry платформасында параметр симуляциясын текшерүү.

Ишке ашыруу эффектиси

BASF химиялык заводу бул схеманы кабыл алып, энергияны керектөөнү 17% кыскартууга жана продукциянын сапатын 9% жогорулатууга жетишти.

Edge AI жана бизнестин келечеги: OpenAI o1 жана DeepSeek R1 саламаттыкты сактоо, унаа жана IIoT үчүн

Билим базасын тез арада алуу

Архитектура дизайн

Жергиликтүү вектордук маалымат базасы:

Жабдуу колдонмолорду жана процесстин спецификацияларын сактоо үчүн ChromaDB колдонуңуз (киргизүү өлчөмү 768).

Гибриддик издөө:

Суроо үчүн BM25 алгоритмин + косинус окшоштугун бириктириңиз.

Натыйжа түзүү:

R1-7B модели издөө натыйжаларын жалпылайт жана тактайт.

Типикалык Case

Siemens инженерлери инвертордун каталарын табигый тилдеги суроо-талаптар аркылуу чечип, орточо иштетүү убактысын 58% кыскартышкан.

Жайгаштыруу көйгөйлөрү жана чечимдери

Эстутум чектөөлөрү:

14B моделинин эстутумун колдонууну 32 ГБдан 9 ГБ чейин кыскартуу менен KV Cache кванттоо технологиясы колдонулду.

реалдуу убакыт аткарууну камсыз кылуу:

CUDA Графигин оптималдаштыруу аркылуу ±15 мс чейин стабилдештирилген бир жыйынтык күтүү.

Модель Drift:

Апталык кошумча жаңыртуулар (параметрлердин 2% гана өткөрөт).

Экстремалдуу чөйрөлөр:

IP67 коргоо деңгээли менен -40°Cден 85°Cге чейинки кеңири температура диапазондору үчүн иштелип чыккан.

Корутунду

Учурдагы жайгаштыруу чыгымдары азыр $599/түйүнгө (Jetson Orin NX) чейин төмөндөдү, масштабдуу тиркемелер 3C өндүрүшү, автомобиль чогултуу жана энергетикалык химия сыяктуу тармактарда пайда болду. Министрликтин архитектурасын жана квантташтыруу технологиясын үзгүлтүксүз оптималдаштыруу 70B моделин 2025-жылдын аягына чейин четтеги түзмөктөрдө иштетүүгө мүмкүндүк берет деп күтүлүүдө.

ELV кабелдик чечим табуу

Башкаруу кабелдери

BMS, BUS, өнөр жай, прибордук кабель үчүн.

Бул жерди басыңыз

Структураланган кабель системасы

Тармак жана берилиштер, була-оптикалык кабель, патч-корд, модулдар, фасеплейт