ແນະນຳ

ຮູບແບບການກັ່ນຂະໜາດນ້ອຍຂອງ DeepSeek-R1 ແມ່ນຖືກປັບລະອຽດໂດຍໃຊ້ຂໍ້ມູນລະບົບຕ່ອງໂສ້ຄວາມຄິດທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ DeepSeek-R1, ໝາຍດ້ວຍ...tags, ສືບທອດຄວາມສາມາດໃນການສົມເຫດສົມຜົນຂອງ R1. ຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ຖືກປັບລະອຽດເຫຼົ່ານີ້ປະກອບມີຂະບວນການສົມເຫດສົມຜົນເຊັ່ນ: ການທໍາລາຍບັນຫາແລະການຫັກລົບລະຫວ່າງກາງ. ການຮຽນຮູ້ການເສີມສ້າງໄດ້ສອດຄ່ອງຮູບແບບພຶດຕິກໍາຂອງຕົວແບບທີ່ກັ່ນກັບຂັ້ນຕອນການສົມເຫດສົມຜົນທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ R1. ກົນໄກການກັ່ນນີ້ອະນຸຍາດໃຫ້ຕົວແບບຂະຫນາດນ້ອຍສາມາດຮັກສາປະສິດທິພາບການຄິດໄລ່ໃນຂະນະທີ່ໄດ້ຮັບຄວາມສາມາດໃນການສົມເຫດສົມຜົນທີ່ຊັບຊ້ອນຢູ່ໃກ້ກັບແບບຈໍາລອງຂະຫນາດໃຫຍ່, ເຊິ່ງເປັນມູນຄ່າການນໍາໃຊ້ທີ່ສໍາຄັນໃນສະຖານະການຈໍາກັດຊັບພະຍາກອນ. ຕົວຢ່າງ, ຮຸ່ນ 14B ບັນລຸ 92% ຂອງການສໍາເລັດລະຫັດຂອງຮູບແບບ DeepSeek-R1 ຕົ້ນສະບັບ. ບົດຄວາມນີ້ແນະນໍາຮູບແບບການກັ່ນ DeepSeek-R1 ແລະຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຫຼັກຂອງມັນໃນຄອມພິວເຕີ້ຂອບອຸດສາຫະກໍາ, ສະຫຼຸບໃນສີ່ທິດທາງຕໍ່ໄປນີ້, ພ້ອມກັບກໍລະນີການປະຕິບັດສະເພາະ:

ການຄາດຄະເນການບໍາລຸງຮັກສາອຸປະກອນ

ການປະຕິບັດດ້ານວິຊາການ

ເຊັນເຊີ Fusion:

ປະສົມປະສານການສັ່ນສະເທືອນ, ອຸນຫະພູມ, ແລະຂໍ້ມູນປະຈຸບັນຈາກ PLCs ຜ່ານໂປໂຕຄອນ Modbus (ອັດຕາການເກັບຕົວຢ່າງ 1 kHz).

ການສະກັດເອົາຄຸນສົມບັດ:

ແລ່ນ Edge Impulse ໃນ Jetson Orin NX ເພື່ອສະກັດຄຸນສົມບັດຂອງຊຸດເວລາ 128 ມິຕິ.

ການອະພິປາຍຕົວແບບ:

ນຳໃຊ້ຕົວແບບ DeepSeek-R1-Distill-14B, ປ້ອນຂໍ້ມູນ vectors ເພື່ອສ້າງຄ່າຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ຜິດ.

ການປັບຕົວແບບໄດນາມິກ:

ກະຕຸ້ນຄຳສັ່ງການບຳລຸງຮັກສາເມື່ອມີຄວາມໝັ້ນໃຈ> 85%, ແລະເລີ່ມຂັ້ນຕອນການຢັ້ງຢືນຂັ້ນສອງເມື່ອ < 60%.

ກໍລະນີທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ

Schneider Electric ໄດ້ປະຕິບັດການແກ້ໄຂນີ້ໃນເຄື່ອງຈັກຂຸດຄົ້ນບໍ່ແຮ່, ຫຼຸດຜ່ອນອັດຕາບວກທີ່ບໍ່ຖືກຕ້ອງໂດຍ 63% ແລະຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການບໍາລຸງຮັກສາ 41%.

ແລ່ນແບບ DeepSeek R1 Distilled ໃນຄອມພິວເຕີ InHand AI Edge

ປັບປຸງການກວດກາສາຍຕາ

ສະຖາປັດຕະຍະກໍາຜົນຜະລິດ

ທໍ່ສົ່ງການນໍາໃຊ້ປົກກະຕິ:

camera = GigE_Vision_Camera(500fps) # ກ້ອງອຸດສາຫະກຳ Gigabit
frame = camera.capture() # ຖ່າຍຮູບ
preprocessed = OpenCV.denoise(frame) # denoising preprocessing
defect_type = DeepSeek_R1_7B.infer(preprocessed) # ການຈັດປະເພດຂໍ້ບົກພ່ອງ
ຖ້າ defect_type != 'ປົກກະຕິ':
PLC.trigger_reject() # ກົນໄກການຈັດຮຽງທຣິກເກີ

ຕົວຊີ້ວັດປະສິດທິພາບ

ຊັກຊ້າການປະມວນຜົນ:

82 ms (Jetson AGX Orin)

ຄວາມຖືກຕ້ອງ:

ການກວດພົບຂໍ້ບົກຜ່ອງຂອງແມ່ພິມສັກຢາໄປຮອດ 98.7%.

ຜົນສະທ້ອນຂອງ DeepSeek R1: ຜູ້ຊະນະແລະຜູ້ສູນເສຍໃນລະບົບຕ່ອງໂສ້ມູນຄ່າ AI ການຜະລິດ

ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂະບວນການ

ເທັກໂນໂລຍີຫຼັກ

ການໂຕ້ຕອບພາສາທໍາມະຊາດ:

ຜູ້ປະກອບການອະທິບາຍຄວາມຜິດປົກກະຕິຂອງອຸປະກອນຜ່ານສຽງ (ເຊັ່ນ: "ການເຫນັງຕີງຂອງຄວາມກົດດັນ Extruder ± 0.3 MPa").

ເຫດຜົນຫຼາຍຮູບແບບ:

ຮູບແບບສ້າງຄໍາແນະນໍາການເພີ່ມປະສິດທິພາບໂດຍອີງໃສ່ຂໍ້ມູນປະຫວັດສາດຂອງອຸປະກອນ (ເຊັ່ນ: ການປັບຄວາມໄວຂອງສະກູ 2.5%).

ການຢັ້ງຢືນຄູ່ແຝດດິຈິຕອນ:

ການກວດສອບການຈໍາລອງພາລາມິເຕີໃນເວທີ EdgeX Foundry.

ຜົນກະທົບຂອງການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ

ໂຮງງານເຄມີຂອງ BASF ໄດ້ຮັບຮອງເອົາໂຄງການນີ້, ບັນລຸການຫຼຸດຜ່ອນການບໍລິໂພກພະລັງງານ 17% ແລະອັດຕາຄຸນນະພາບຜະລິດຕະພັນເພີ່ມຂຶ້ນ 9%.

Edge AI ແລະອະນາຄົດຂອງທຸລະກິດ: OpenAI o1 ທຽບກັບ DeepSeek R1 ສໍາລັບການດູແລສຸຂະພາບ, ຍານຍົນ, ແລະ IIoT

ການດຶງຂໍ້ມູນພື້ນຖານຄວາມຮູ້ທັນທີ

ການອອກແບບສະຖາປັດ

ຖານຂໍ້ມູນ vector ທ້ອງຖິ່ນ:

ໃຊ້ ChromaDB ເພື່ອເກັບຮັກສາຄູ່ມືອຸປະກອນ ແລະຂໍ້ມູນສະເພາະຂະບວນການ (ການຝັງມິຕິ 768).

ການດຶງຂໍ້ມູນແບບປະສົມ:

ປະສົມປະສານ BM25 algorithm + ຄວາມຄ້າຍຄືກັນຂອງ cosine ສໍາລັບການສອບຖາມ.

ການຜະລິດຜົນໄດ້ຮັບ:

ຮູບແບບ R1-7B ສະຫຼຸບແລະປັບປຸງຜົນໄດ້ຮັບການດຶງຂໍ້ມູນ.

ກໍລະນີທົ່ວໄປ

ວິສະວະກອນ Siemens ແກ້ໄຂຄວາມລົ້ມເຫຼວຂອງ inverter ໂດຍຜ່ານການສອບຖາມພາສາທໍາມະຊາດ, ຫຼຸດຜ່ອນເວລາການປຸງແຕ່ງໂດຍສະເລ່ຍ 58%.

ສິ່ງທ້າທາຍໃນການນຳໃຊ້ ແລະການແກ້ໄຂ

ຂໍ້ຈໍາກັດຄວາມຈໍາ:

ການນໍາໃຊ້ເທກໂນໂລຍີ KV Cache quantization, ຫຼຸດຜ່ອນການໃຊ້ຫນ່ວຍຄວາມຈໍາຂອງຮູບແບບ 14B ຈາກ 32GB ເປັນ 9GB.

ຮັບປະກັນປະສິດທິພາບໃນເວລາຈິງ:

ສະຖຽນລະພາບການເລັ່ງເວລາ inference ດຽວເປັນ ±15 ms ຜ່ານ CUDA Graph optimization.

ຕົວແບບ Drift:

ການປັບປຸງການເພີ່ມຂຶ້ນປະຈໍາອາທິດ (ສົ່ງພຽງແຕ່ 2% ຂອງພາລາມິເຕີ).

ສະພາບແວດລ້ອມທີ່ຮຸນແຮງ:

ຖືກອອກແບບມາສໍາລັບລະດັບອຸນຫະພູມທີ່ກວ້າງຂອງ -40 ° C ຫາ 85 ° C ທີ່ມີລະດັບການປົກປ້ອງ IP67.

ສະຫຼຸບ

ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການນຳໃຊ້ໃນປັດຈຸບັນໄດ້ຫຼຸດລົງເປັນ $599/node (Jetson Orin NX), ໂດຍມີແອັບພລິເຄຊັນທີ່ສາມາດຂະຫຍາຍໄດ້ໃນຂະແໜງການຕ່າງໆ ເຊັ່ນ: ການຜະລິດ 3C, ການປະກອບລົດຍົນ ແລະ ເຄມີພະລັງງານ. ການເພີ່ມປະສິດທິພາບຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງຂອງສະຖາປັດຕະຍະກໍາ MoE ແລະເທກໂນໂລຍີການຄິດໄລ່ແມ່ນຄາດວ່າຈະເຮັດໃຫ້ຮູບແບບ 70B ເຮັດວຽກຢູ່ໃນອຸປະກອນຂອບໃນທ້າຍປີ 2025.

ຊອກຫາການແກ້ໄຂສາຍ ELV

ສາຍຄວບຄຸມ

ສໍາລັບ BMS, BUS, ອຸດສາຫະກໍາ, Instrumentation Cable.

ກົດທີ່ນີ້

ລະບົບສາຍໄຟທີ່ມີໂຄງສ້າງ

ເຄືອຂ່າຍ&ຂໍ້ມູນ, ສາຍ Fiber-Optic, Patch Cord, Modules, Faceplate