DeepSeek-R1 yn cyfuno AI ac Edge Cyfrifiadura ar gyfer IoT diwydiannol

Cyflwyniad

Mae'r modelau distyll maint bach o DeepSeek-R1 wedi'u tiwnio'n fân gan ddefnyddio data cadwyn meddwl a gynhyrchir gan DeepSeek-R1, wedi'i farcio â...tagiau, yn etifeddu galluoedd rhesymu R1. Mae'r setiau data tiwniedig hyn yn benodol yn cynnwys prosesau rhesymu fel dadelfennu problemau a didyniadau canolradd. Mae dysgu atgyfnerthu wedi alinio patrymau ymddygiad y model distyll gyda'r camau rhesymu a gynhyrchir gan R1. Mae'r mecanwaith distyllu hwn yn caniatáu i fodelau bach gynnal effeithlonrwydd cyfrifiadol wrth gael galluoedd rhesymu cymhleth ger rhai modelau mwy, sydd o werth cymhwysiad sylweddol mewn senarios â chyfyngiadau adnoddau. Er enghraifft, mae'r fersiwn 14B yn cyflawni 92% o gwblhau cod y model DeepSeek-R1 gwreiddiol. Mae'r erthygl hon yn cyflwyno'r model distylliad DeepSeek-R1 a'i gymwysiadau craidd mewn cyfrifiadura ymyl diwydiannol, wedi'u crynhoi i'r pedwar cyfeiriad canlynol, ynghyd ag achosion gweithredu penodol:

DC3C637C5BEAD8B62ED51B6D83AC0B4

Cynnal a chadw rhagfynegol o offer

Gweithredu Technegol

Ymasiad synhwyrydd:

Integreiddio dirgryniad, tymheredd a data cyfredol o PLCs trwy'r protocol Modbus (cyfradd samplu 1 kHz).

Echdynnu nodwedd:

Rhedeg Impulse Edge ar Jetson Orin NX i echdynnu nodweddion cyfres amser 128 dimensiwn.

Model Casgliad:

Defnyddiwch y model DeepSeek-R1-Distill-14B, gan fewnbynnu fectorau nodwedd i gynhyrchu gwerthoedd tebygolrwydd namau.

Addasiad deinamig:

Mae gwaith cynnal a chadw sbardun yn gorchymyn pan fydd hyder> 85%, ac yn cychwyn proses ddilysu eilaidd pan fydd <60%.

Achos perthnasol

Defnyddiodd Schneider Electric yr hydoddiant hwn ar beiriannau mwyngloddio, gan leihau cyfraddau positif ffug 63% a chostau cynnal a chadw 41%.

1

Rhedeg model distyll R1 Deepseek ar Gyfrifiaduron AI Edge Inhand

Archwiliad Gweledol Gwell

Pensaernïaeth Allbwn

Piblinell lleoli nodweddiadol:

Camera = GIGE_VISION_CAMERA (500FPS) # Camera Diwydiannol Gigabit
ffrâm = camera.capture () # dal delwedd
Profi = OpenCV.Denoise (Frame) # Denoising Preprocessing
DEFFECT_TYPE = Deepseek_R1_7b.infer (wedi'i ragbrosesu) # Dosbarthiad Diffyg
Os yw diffyg_type! = 'normal':
Plc.trigger_rject () # mecanwaith didoli sbardun

Metrigau perfformiad

Oedi prosesu:

82 MS (Jetson Agx Orin)

Cywirdeb:

Mae canfod nam wedi'u mowldio â chwistrelliad yn cyrraedd 98.7%.

2

Goblygiadau DeepSeek R1: enillwyr a chollwyr yn y gadwyn werth AI gynhyrchiol

Optimeiddio Llif Proses

Technolegau allweddol

Rhyngweithio Iaith Naturiol:

Mae gweithredwyr yn disgrifio anghysondebau offer trwy lais (ee, "amrywiad pwysau allwthiwr ± 0.3 MPa").

Rhesymu amlfodd:

Mae'r model yn cynhyrchu awgrymiadau optimeiddio yn seiliedig ar ddata hanesyddol offer (ee, addasu cyflymder sgriw 2.5%).

Gwirio gefell ddigidol:

Dilysu efelychiad paramedr ar blatfform Foundry Edgex.

Effaith Gweithredu

Mabwysiadodd planhigyn cemegol BASF y cynllun hwn, gan sicrhau gostyngiad o 17% yn y defnydd o ynni a chynnydd o 9% yn y gyfradd ansawdd cynnyrch.

3

Edge AI a Dyfodol Busnes: Openai O1 vs Deepseek R1 ar gyfer Gofal Iechyd, Modurol, a IIoT

Adfer sylfaen wybodaeth ar unwaith

Dyluniad Pensaernïaeth

Cronfa Ddata Fector Lleol:

Defnyddiwch ChromAdB i storio llawlyfrau offer a phrosesu manylebau (ymgorffori dimensiwn 768).

Adfer hybrid:

Cyfunwch algorithm BM25 + tebygrwydd cosin ar gyfer ymholiad.

Cynhyrchu Canlyniadau:

Mae model R1-7B yn crynhoi ac yn mireinio canlyniadau adfer.

Achos nodweddiadol

Datrysodd peirianwyr Siemens fethiannau gwrthdröydd trwy ymholiadau iaith naturiol, gan leihau amser prosesu cyfartalog 58%.

Heriau ac atebion lleoli

Cyfyngiadau cof:

Defnyddio technoleg meintioli storfa KV, gan leihau defnydd cof y model 14B o 32GB i 9GB.

Sicrhau perfformiad amser real:

Sefydlogi hwyrni casglu sengl i ± 15 ms trwy optimeiddio graff CUDA.

Drifft model:

Diweddariadau cynyddrannol wythnosol (yn trosglwyddo 2% yn unig o baramedrau).

Amgylcheddau eithafol:

Wedi'i gynllunio ar gyfer ystodau tymheredd eang o -40 ° C i 85 ° C gyda lefel amddiffyn IP67.

5
微信图片 _20240614024031.jpg1

Nghasgliad

Mae costau lleoli cyfredol bellach wedi gostwng i $ 599/nod (Jetson Orin NX), gyda chymwysiadau graddadwy yn ffurfio mewn sectorau fel gweithgynhyrchu 3C, cynulliad modurol, a chemeg ynni. Disgwylir i optimeiddio parhaus pensaernïaeth MOE a thechnoleg meintioli alluogi'r model 70B i redeg ar ddyfeisiau ymyl erbyn diwedd 2025.

Dod o hyd i ddatrysiad cebl elv

Rheoli ceblau

Ar gyfer BMS, bws, diwydiannol, cebl offeryniaeth.

System ceblau strwythuredig

Rhwydwaith a data, cebl ffibr-optig, llinyn patsh, modiwlau, faceplate

2024 Adolygiad Arddangosfeydd a Digwyddiadau

Ebrill.16fed-18fed, 2024 Ynni'r Dwyrain Canol yn Dubai

Ebrill.16fed-18fed, 2024 Securika ym Moscow

Mai.9fed, 2024 Digwyddiad Lansio Cynhyrchion a Thechnolegau Newydd yn Shanghai

Hydref.22nd-25th, 2024 Diogelwch China yn Beijing

Tachwedd.19-20, 2024 Cysylltiedig y Byd KSA


Amser Post: Chwefror-07-2025