مقدمة

يتم ضبط النماذج المقطرة صغيرة الحجم لـ DeepSeek-R1 بدقة باستخدام بيانات سلسلة الأفكار التي تم إنشاؤها بواسطة DeepSeek-R1، والتي تم وضع علامة عليها...علامات، ترث قدرات الاستدلال من R1. تتضمن مجموعات البيانات المُحسّنة هذه عمليات استدلال، مثل تحليل المشكلات والاستنتاجات الوسيطة. وقد واءم التعلم التعزيزي أنماط سلوك النموذج المُقسّم مع خطوات الاستدلال التي تُولّدها R1. تسمح آلية الاستدلال هذه للنماذج الصغيرة بالحفاظ على كفاءة حسابية مع اكتساب قدرات استدلال مُعقّدة تُقارب قدرات النماذج الأكبر، وهو أمر ذو قيمة تطبيقية كبيرة في السيناريوهات محدودة الموارد. على سبيل المثال، يُحقق الإصدار 14B نسبة 92% من إكمال الكود لنموذج DeepSeek-R1 الأصلي. تُقدّم هذه المقالة نموذج DeepSeek-R1 المُقسّم وتطبيقاته الأساسية في الحوسبة الطرفية الصناعية، مُلخّصة في الاتجاهات الأربعة التالية، إلى جانب حالات تطبيق مُحدّدة:

الصيانة التنبؤية للمعدات

التنفيذ الفني

دمج المستشعرات:

دمج بيانات الاهتزاز ودرجة الحرارة والتيار من وحدات التحكم المنطقية القابلة للبرمجة عبر بروتوكول Modbus (معدل أخذ العينات 1 كيلو هرتز).

استخراج الميزات:

قم بتشغيل Edge Impulse على Jetson Orin NX لاستخراج ميزات السلسلة الزمنية المكونة من 128 بُعدًا.

الاستدلال النموذجي:

نشر نموذج DeepSeek-R1-Distill-14B، وإدخال متجهات الميزات لتوليد قيم احتمالية الخطأ.

التعديل الديناميكي:

قم بتشغيل أوامر العمل الخاصة بالصيانة عندما تكون الثقة > 85%، وابدأ عملية التحقق الثانوية عندما تكون الثقة < 60%.

حالة ذات صلة

قامت شركة Schneider Electric بنشر هذا الحل على آلات التعدين، مما أدى إلى خفض معدلات الإيجابيات الخاطئة بنسبة 63% وتكاليف الصيانة بنسبة 41%.

تشغيل نموذج DeepSeek R1 Distilled على أجهزة كمبيوتر InHand AI Edge

فحص بصري مُحسَّن

هندسة الإخراج

خط أنابيب النشر النموذجي:

الكاميرا = GigE_Vision_Camera(500fps) # كاميرا صناعية جيجابت
الإطار = camera.capture() # التقاط الصورة
preprocessed = OpenCV.denoise(frame) # معالجة مسبقة لإزالة الضوضاء
defect_type = DeepSeek_R1_7B.infer(preprocessed) # تصنيف العيوب
إذا كان نوع العيب != 'طبيعي':
PLC.trigger_reject() # آلية فرز المشغلات

مقاييس الأداء

تأخير المعالجة:

82 مللي ثانية (Jetson AGX Orin)

دقة:

يصل معدل اكتشاف عيوب القالب المحقون إلى 98.7%.

تداعيات DeepSeek R1: الفائزون والخاسرون في سلسلة قيمة الذكاء الاصطناعي التوليدي

تحسين تدفق العمليات

التقنيات الرئيسية

التفاعل مع اللغة الطبيعية:

يقوم المشغلون بوصف تشوهات المعدات عبر الصوت (على سبيل المثال، "تقلب ضغط الطارد ± 0.3 ميجا باسكال").

التفكير المتعدد الوسائط:

يقوم النموذج بإنشاء اقتراحات تحسين استنادًا إلى البيانات التاريخية للمعدات (على سبيل المثال، ضبط سرعة المسمار بنسبة 2.5%).

التحقق من التوأم الرقمي:

التحقق من صحة محاكاة المعلمات على منصة EdgeX Foundry.

تأثير التنفيذ

وقد اعتمد مصنع المواد الكيميائية التابع لشركة باسف هذا المخطط، مما أدى إلى تحقيق انخفاض في استهلاك الطاقة بنسبة 17% وزيادة في معدل جودة المنتج بنسبة 9%.

الذكاء الاصطناعي الحافة ومستقبل الأعمال: OpenAI o1 مقابل DeepSeek R1 للرعاية الصحية والسيارات وإنترنت الأشياء الصناعي

الاسترجاع الفوري لقاعدة المعرفة

تصميم معماري

قاعدة بيانات المتجهات المحلية:

استخدم ChromaDB لتخزين أدلة المعدات ومواصفات العملية (تضمين البعد 768).

الاسترجاع الهجين:

دمج خوارزمية BM25 + تشابه جيب التمام للاستعلام.

توليد النتيجة:

يلخص نموذج R1-7B نتائج الاسترجاع ويصقلها.

حالة نموذجية

نجح مهندسو شركة سيمنز في حل أعطال العاكس من خلال الاستعلامات باللغة الطبيعية، مما أدى إلى تقليل متوسط وقت المعالجة بنسبة 58%.

تحديات النشر والحلول

حدود الذاكرة:

تم استخدام تقنية تحديد كمية ذاكرة التخزين المؤقت KV، مما أدى إلى تقليل استخدام الذاكرة في طراز 14B من 32 جيجابايت إلى 9 جيجابايت.

ضمان الأداء في الوقت الفعلي:

تم تثبيت زمن انتقال الاستدلال الفردي إلى ±15 مللي ثانية من خلال تحسين الرسم البياني CUDA.

نموذج الانجراف:

تحديثات تزايدية أسبوعية (نقل 2% فقط من المعلمات).

البيئات القاسية:

مصمم لمجموعة واسعة من درجات الحرارة من -40 درجة مئوية إلى 85 درجة مئوية مع مستوى حماية IP67.

خاتمة

انخفضت تكاليف النشر الحالية إلى 599 دولارًا أمريكيًا للعقدة (Jetson Orin NX)، مع ظهور تطبيقات قابلة للتطوير في قطاعات مثل التصنيع ثلاثي الأبعاد، وتجميع السيارات، وكيمياء الطاقة. ومن المتوقع أن يُمكّن التحسين المستمر لبنية MoE وتقنية التكميم نموذج 70B من العمل على الأجهزة الطرفية بحلول نهاية عام 2025.

ابحث عن حل كابل ELV

كابلات التحكم

لكابلات BMS وBUS والصناعية والأجهزة.

انقر هنا

نظام الكابلات الهيكلية

الشبكة والبيانات، كابل الألياف الضوئية، سلك التوصيل، الوحدات، اللوحة الأمامية