מָבוֹא

המודלים המזוקקים הקטנים של DeepSeek-R1 מכוונים עדינים באמצעות נתוני שרשרת מחשבה שנוצרו על ידי DeepSeek-R1, המסומנים ב-...תגיות, יורשות את יכולות ההיגיון של R1. מערכי נתונים מכווננים אלה כוללים במפורש תהליכי הנמקה כגון פירוק בעיות וניכויים ביניים. למידת חיזוק יישרה את דפוסי ההתנהגות של המודל המזוקק עם שלבי ההיגיון שנוצרו על ידי R1. מנגנון זיקוק זה מאפשר למודלים קטנים לשמור על יעילות חישובית תוך השגת יכולות הנמקה מורכבות הקרובות לאלו של מודלים גדולים יותר, דבר בעל ערך יישום משמעותי בתרחישים מוגבלים במשאבים. לדוגמה, גרסת 14B משיגה 92% מהשלמת הקוד של מודל DeepSeek-R1 המקורי. מאמר זה מציג את מודל DeepSeek-R1 המזוקק ואת יישומי הליבה שלו במחשוב קצה תעשייתי, המסוכמים בארבעת הכיוונים הבאים, יחד עם מקרי יישום ספציפיים:

תחזוקה חזויה של ציוד

יישום טכני

היתוך חיישנים:

שילוב נתוני רטט, טמפרטורה וזרם מבקרות בקרה באמצעות פרוטוקול Modbus (קצב דגימה 1 קילוהרץ).

חילוץ תכונות:

הפעל את Edge Impulse על Jetson Orin NX כדי לחלץ תכונות סדרות זמן בעלות 128 מימדים.

הסקת מודל:

פרוס את מודל DeepSeek-R1-Distill-14B, תוך הזנת וקטורי מאפיינים כדי לייצר ערכי הסתברות לתקלות.

התאמה דינמית:

הפעלת הזמנות עבודה לתחזוקה כאשר רמת הביטחון מעל 85%, וייזום תהליך אימות משני כאשר < 60%.

מקרה רלוונטי

שניידר אלקטריק הטמיעה פתרון זה על מכונות כרייה, והפחיתה את שיעורי התוצאות החיוביות השגויות ב-63% ואת עלויות התחזוקה ב-41%.

הרצת מודל DeepSeek R1 Distilled על מחשבי InHand AI Edge

בדיקה חזותית משופרת

ארכיטקטורת פלט

צינור פריסה טיפוסי:

מצלמה = GigE_Vision_Camera(500fps) # מצלמת ג'יגה-ביט תעשייתית
frame = camera.capture() # לכידת תמונה
preprocessed = OpenCV.denoise(frame) # עיבוד מקדים של ביטול רעשים
defect_type = DeepSeek_R1_7B.infer(preprocessed) # סיווג פגמים
אם סוג_הפגם != 'רגיל':
PLC.trigger_reject() # מנגנון מיון טריגר

מדדי ביצועים

עיכוב עיבוד:

82 אלפיות שנייה (Jetson AGX Orin)

דִיוּק:

זיהוי פגמים ביציקה בהזרקה מגיע ל-98.7%.

השלכות DeepSeek R1: מנצחים ומפסידים בשרשרת הערך של בינה מלאכותית יצירתית

אופטימיזציה של זרימת התהליך

טכנולוגיות מפתח

אינטראקציה בשפה טבעית:

מפעילים מתארים אנומליות בציוד באמצעות קול (למשל, "תנודות לחץ במכבש אקסטרודר ±0.3 MPa").

הנמקה רב-מודאלית:

המודל מייצר הצעות אופטימיזציה המבוססות על נתונים היסטוריים של הציוד (למשל, כוונון מהירות הבורג ב-2.5%).

אימות תאום דיגיטלי:

אימות סימולציית פרמטרים בפלטפורמת EdgeX Foundry.

אפקט היישום

המפעל הכימי של BASF אימץ תוכנית זו, והשיג הפחתה של 17% בצריכת האנרגיה ועלייה של 9% באיכות המוצר.

בינה מלאכותית בקצה ועתיד העסקים: OpenAI o1 לעומת DeepSeek R1 עבור שירותי בריאות, רכב ו-IIoT

אחזור מיידי של מאגר הידע

עיצוב אדריכלות

מסד נתונים מקומי של וקטורים:

השתמש ב-ChromaDB לאחסון מדריכים לציוד ומפרטי תהליכים (הטמעת ממד 768).

אחזור היברידי:

שלב את אלגוריתם BM25 + דמיון קוסינוס עבור שאילתה.

יצירת תוצאות:

מודל R1-7B מסכם ומשפר את תוצאות האחזור.

מקרה טיפוסי

מהנדסי סימנס פתרו תקלות בממיר באמצעות שאילתות בשפה טבעית, ובכך הפחיתו את זמן העיבוד הממוצע ב-58%.

אתגרי פריסה ופתרונות

מגבלות זיכרון:

נעשה שימוש בטכנולוגיית כימות KV Cache, מה שהפחית את ניצול הזיכרון של דגם ה-14B מ-32 ג'יגה-בייט ל-9 ג'יגה-בייט.

הבטחת ביצועים בזמן אמת:

השהיית הסקה יחידה ייצובה ל-±15 אלפיות השנייה באמצעות אופטימיזציה של גרף CUDA.

מודל סחף:

עדכונים מצטברים שבועיים (משדרים רק 2% מהפרמטרים).

סביבות קיצוניות:

מיועד לטווחי טמפרטורות רחבים של -40°C עד 85°C עם רמת הגנה IP67.

מַסְקָנָה

עלויות הפריסה הנוכחיות ירדו כעת ל-599 דולר לצומת (Jetson Orin NX), עם יישומים ניתנים להרחבה שנוצרים במגזרים כמו ייצור תלת-ממדי, הרכבת רכב וכימיה של אנרגיה. אופטימיזציה מתמשכת של ארכיטקטורת MoE וטכנולוגיית הכימות צפויה לאפשר לדגם ה-70B לפעול על התקני קצה עד סוף 2025.

מצא פתרון כבלים של ELV

כבלי בקרה

עבור BMS, BUS, תעשייתי, כבל מכשור.

לחץ כאן

מערכת כבלים מובנית

רשת ונתונים, כבל סיב אופטי, כבל תיקון, מודולים, לוחית פנים