Introduction

Les modèles distillés de petite taille de DeepSeek-R1 sont affinés à l'aide de données de chaîne de pensée générées par DeepSeek-R1, marquées avec...balises, héritant des capacités de raisonnement de R1. Ces ensembles de données affinés incluent explicitement des processus de raisonnement tels que la décomposition de problèmes et les déductions intermédiaires. L'apprentissage par renforcement a aligné les schémas comportementaux du modèle distillé sur les étapes de raisonnement générées par R1. Ce mécanisme de distillation permet aux petits modèles de maintenir leur efficacité de calcul tout en obtenant des capacités de raisonnement complexes proches de celles des modèles plus grands, ce qui présente un intérêt applicatif significatif dans les scénarios à ressources limitées. Par exemple, la version 14B atteint 92 % de la complétion de code du modèle DeepSeek-R1 original. Cet article présente le modèle distillé DeepSeek-R1 et ses principales applications en informatique de pointe industrielle, résumées selon les quatre axes suivants, ainsi que des cas d'implémentation spécifiques :

Maintenance prédictive des équipements

Mise en œuvre technique

Fusion de capteurs :

Intégrez les données de vibration, de température et de courant des automates via le protocole Modbus (taux d'échantillonnage 1 kHz).

Extraction de caractéristiques :

Exécutez Edge Impulse sur Jetson Orin NX pour extraire des fonctionnalités de séries chronologiques à 128 dimensions.

Inférence du modèle :

Déployez le modèle DeepSeek-R1-Distill-14B, en saisissant des vecteurs de caractéristiques pour générer des valeurs de probabilité de défaut.

Réglage dynamique :

Déclenchez des ordres de travail de maintenance lorsque la confiance est > 85 % et lancez un processus de vérification secondaire lorsque la confiance est < 60 %.

Cas pertinent

Schneider Electric a déployé cette solution sur des machines minières, réduisant les taux de faux positifs de 63 % et les coûts de maintenance de 41 %.

Exécution du modèle DeepSeek R1 Distilled sur les ordinateurs InHand AI Edge

Inspection visuelle améliorée

Architecture de sortie

Pipeline de déploiement typique :

caméra = GigE_Vision_Camera(500fps) # Caméra industrielle Gigabit
frame = camera.capture() # Capture d'image
prétraité = OpenCV.denoise(frame) # Prétraitement de débruitage
defect_type = DeepSeek_R1_7B.infer(prétraité) # Classification des défauts
si defect_type != 'normal' :
PLC.trigger_reject() # Mécanisme de tri des déclencheurs

Indicateurs de performance

Délai de traitement :

82 ms (Jetson AGX Orin)

Précision:

La détection des défauts moulés par injection atteint 98,7 %.

Les implications de DeepSeek R1 : gagnants et perdants dans la chaîne de valeur de l'IA générative

Optimisation du flux de processus

Technologies clés

Interaction en langage naturel :

Les opérateurs décrivent les anomalies de l'équipement par la voix (par exemple, « Fluctuation de pression de l'extrudeuse ± 0,3 MPa »).

Raisonnement multimodal :

Le modèle génère des suggestions d'optimisation basées sur les données historiques de l'équipement (par exemple, ajustement de la vitesse de la vis de 2,5 %).

Vérification du jumeau numérique :

Validation de la simulation des paramètres sur la plateforme EdgeX Foundry.

Effet de mise en œuvre

L'usine chimique de BASF a adopté ce programme, obtenant une réduction de 17 % de la consommation d'énergie et une augmentation de 9 % du taux de qualité des produits.

L'IA Edge et l'avenir des entreprises : OpenAI o1 vs. DeepSeek R1 pour la santé, l'automobile et l'IIoT

Récupération instantanée de la base de connaissances

Conception architecturale

Base de données vectorielles locales :

Utilisez ChromaDB pour stocker les manuels d'équipement et les spécifications de processus (dimension d'intégration 768).

Récupération hybride :

Combinez l'algorithme BM25 + la similarité cosinus pour la requête.

Génération de résultats :

Le modèle R1-7B résume et affine les résultats de récupération.

Cas typique

Les ingénieurs de Siemens ont résolu les pannes d'onduleurs grâce à des requêtes en langage naturel, réduisant ainsi le temps de traitement moyen de 58 %.

Défis et solutions de déploiement

Limitations de la mémoire :

Technologie de quantification du cache KV utilisée, réduisant l'utilisation de la mémoire du modèle 14B de 32 Go à 9 Go.

Assurer des performances en temps réel :

Latence d'inférence unique stabilisée à ±15 ms grâce à l'optimisation du graphique CUDA.

Dérive du modèle :

Mises à jour incrémentielles hebdomadaires (transmission de seulement 2 % des paramètres).

Environnements extrêmes :

Conçu pour de larges plages de températures de -40°C à 85°C avec un niveau de protection IP67.

Conclusion

Les coûts de déploiement actuels ont diminué à 599 $/nœud (Jetson Orin NX), avec l'émergence d'applications évolutives dans des secteurs tels que la fabrication 3C, l'assemblage automobile et la chimie énergétique. L'optimisation continue de l'architecture MoE et de la technologie de quantification devrait permettre au modèle 70B de fonctionner sur des appareils périphériques d'ici fin 2025.

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