పరిచయం

డీప్‌సీక్-R1 యొక్క చిన్న-పరిమాణ స్వేదన నమూనాలు డీప్‌సీక్-R1 ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన చైన్-ఆఫ్-థాట్ డేటాను ఉపయోగించి చక్కగా ట్యూన్ చేయబడ్డాయి, వీటిని ఇలా గుర్తించబడ్డాయి...ట్యాగ్‌లు, R1 యొక్క తార్కిక సామర్థ్యాలను వారసత్వంగా పొందుతాయి. ఈ ఫైన్-ట్యూన్ చేయబడిన డేటాసెట్‌లలో సమస్య కుళ్ళిపోవడం మరియు ఇంటర్మీడియట్ తగ్గింపులు వంటి తార్కిక ప్రక్రియలు స్పష్టంగా ఉంటాయి. రీన్‌ఫోర్స్‌మెంట్ లెర్నింగ్ స్వేదన నమూనా యొక్క ప్రవర్తన నమూనాలను R1 ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన తార్కిక దశలతో సమలేఖనం చేసింది. ఈ స్వేదనం విధానం చిన్న నమూనాలు పెద్ద నమూనాల దగ్గర సంక్లిష్ట తార్కిక సామర్థ్యాలను పొందేటప్పుడు గణన సామర్థ్యాన్ని నిర్వహించడానికి అనుమతిస్తుంది, ఇది వనరు-నిర్బంధ దృశ్యాలలో గణనీయమైన అనువర్తన విలువను కలిగి ఉంటుంది. ఉదాహరణకు, 14B వెర్షన్ అసలు డీప్‌సీక్-R1 మోడల్ యొక్క కోడ్ పూర్తిలో 92% సాధిస్తుంది. ఈ వ్యాసం డీప్‌సీక్-R1 స్వేదన నమూనా మరియు పారిశ్రామిక ఎడ్జ్ కంప్యూటింగ్‌లో దాని ప్రధాన అనువర్తనాలను పరిచయం చేస్తుంది, నిర్దిష్ట అమలు కేసులతో పాటు క్రింది నాలుగు దిశలలో సంగ్రహించబడింది:

పరికరాల అంచనా నిర్వహణ

సాంకేతిక అమలు

సెన్సార్ ఫ్యూజన్:

మోడ్‌బస్ ప్రోటోకాల్ (నమూనా రేటు 1 kHz) ద్వారా PLCల నుండి కంపనం, ఉష్ణోగ్రత మరియు ప్రస్తుత డేటాను సమగ్రపరచండి.

ఫీచర్ సంగ్రహణ:

128-డైమెన్షనల్ టైమ్-సిరీస్ లక్షణాలను సంగ్రహించడానికి జెట్సన్ ఓరిన్ NXలో ఎడ్జ్ ఇంపల్స్‌ను అమలు చేయండి.

మోడల్ అనుమితి:

డీప్‌సీక్-ఆర్1-డిస్టిల్-14బి మోడల్‌ను అమలు చేయండి, ఫాల్ట్ సంభావ్యత విలువలను రూపొందించడానికి ఫీచర్ వెక్టర్‌లను ఇన్‌పుట్ చేయండి.

డైనమిక్ సర్దుబాటు:

విశ్వాసం 85% కంటే ఎక్కువగా ఉన్నప్పుడు నిర్వహణ పని ఆర్డర్‌లను ట్రిగ్గర్ చేయండి మరియు <60% ఉన్నప్పుడు ద్వితీయ ధృవీకరణ ప్రక్రియను ప్రారంభించండి.

సంబంధిత కేసు

ష్నైడర్ ఎలక్ట్రిక్ ఈ పరిష్కారాన్ని మైనింగ్ యంత్రాలపై అమలు చేసింది, తప్పుడు పాజిటివ్ రేట్లను 63% మరియు నిర్వహణ ఖర్చులను 41% తగ్గించింది.

ఇన్‌హ్యాండ్ AI ఎడ్జ్ కంప్యూటర్లలో డీప్‌సీక్ R1 డిస్టిల్డ్ మోడల్‌ను అమలు చేస్తోంది

మెరుగైన దృశ్య తనిఖీ

అవుట్‌పుట్ ఆర్కిటెక్చర్

సాధారణ విస్తరణ పైప్‌లైన్:

కెమెరా = GigE_Vision_Camera(500fps) # గిగాబిట్ ఇండస్ట్రియల్ కెమెరా
frame = camera.capture() # చిత్రాన్ని సంగ్రహించు
ప్రీప్రాసెసింగ్డ్ = OpenCV.denoise(ఫ్రేమ్) # డీనోయిజింగ్ ప్రీప్రాసెసింగ్
defect_type = DeepSeek_R1_7B.infer(ప్రీప్రాసెస్డ్) # డిఫెక్ట్ వర్గీకరణ
defect_type != 'normal' అయితే:
PLC.trigger_reject() # ట్రిగ్గర్ సార్టింగ్ మెకానిజం

పనితీరు కొలమానాలు

ప్రాసెసింగ్ ఆలస్యం:

82 ms (జెట్సన్ AGX ఓరిన్)

ఖచ్చితత్వం:

ఇంజెక్షన్ మోల్డెడ్ డిఫెక్ట్ డిటెక్షన్ 98.7%కి చేరుకుంది.

డీప్‌సీక్ R1 యొక్క చిక్కులు: ఉత్పాదక AI విలువ గొలుసులో విజేతలు మరియు ఓడిపోయినవారు

ప్రాసెస్ ఫ్లో ఆప్టిమైజేషన్

కీ టెక్నాలజీస్

సహజ భాషా పరస్పర చర్య:

ఆపరేటర్లు పరికరాల క్రమరాహిత్యాలను వాయిస్ ద్వారా వివరిస్తారు (ఉదా., "ఎక్స్‌ట్రూడర్ ప్రెజర్ హెచ్చుతగ్గులు ±0.3 MPa").

మల్టీమోడల్ రీజనింగ్:

ఈ మోడల్ పరికరాల చారిత్రక డేటా ఆధారంగా ఆప్టిమైజేషన్ సూచనలను రూపొందిస్తుంది (ఉదా., స్క్రూ వేగాన్ని 2.5% సర్దుబాటు చేయడం).

డిజిటల్ ట్విన్ వెరిఫికేషన్:

EdgeX ఫౌండ్రీ ప్లాట్‌ఫామ్‌పై పారామీటర్ సిమ్యులేషన్ ధ్రువీకరణ.

అమలు ప్రభావం

BASF యొక్క రసాయన కర్మాగారం ఈ పథకాన్ని స్వీకరించింది, శక్తి వినియోగంలో 17% తగ్గింపు మరియు ఉత్పత్తి నాణ్యత రేటులో 9% పెరుగుదలను సాధించింది.

ఎడ్జ్ AI మరియు వ్యాపార భవిష్యత్తు: హెల్త్‌కేర్, ఆటోమోటివ్ మరియు IIoT కోసం OpenAI o1 vs. డీప్‌సీక్ R1

నాలెడ్జ్ బేస్ యొక్క తక్షణ పునరుద్ధరణ

ఆర్కిటెక్చర్ డిజైన్

స్థానిక వెక్టర్ డేటాబేస్:

పరికరాల మాన్యువల్‌లు మరియు ప్రాసెస్ స్పెసిఫికేషన్‌లను నిల్వ చేయడానికి ChromaDBని ఉపయోగించండి (ఎంబెడ్డింగ్ డైమెన్షన్ 768).

హైబ్రిడ్ తిరిగి పొందడం:

ప్రశ్న కోసం BM25 అల్గోరిథం + కొసైన్ సారూప్యతను కలపండి.

ఫలితాల ఉత్పత్తి:

R1-7B మోడల్ తిరిగి పొందే ఫలితాలను సంగ్రహించి, మెరుగుపరుస్తుంది.

సాధారణ కేసు

సిమెన్స్ ఇంజనీర్లు సహజ భాషా ప్రశ్నల ద్వారా ఇన్వర్టర్ వైఫల్యాలను పరిష్కరించారు, సగటు ప్రాసెసింగ్ సమయాన్ని 58% తగ్గించారు.

విస్తరణ సవాళ్లు మరియు పరిష్కారాలు

మెమరీ పరిమితులు:

14B మోడల్ యొక్క మెమరీ వినియోగాన్ని 32GB నుండి 9GBకి తగ్గించడం ద్వారా KV కాష్ క్వాంటైజేషన్ టెక్నాలజీని ఉపయోగించారు.

నిజ-సమయ పనితీరును నిర్ధారించడం:

CUDA గ్రాఫ్ ఆప్టిమైజేషన్ ద్వారా సింగిల్ ఇన్ఫెరెన్స్ జాప్యాన్ని ±15 ms కు స్థిరీకరించారు.

మోడల్ డ్రిఫ్ట్:

వారపు పెరుగుతున్న నవీకరణలు (2% పారామితులను మాత్రమే ప్రసారం చేస్తాయి).

విపరీతమైన వాతావరణాలు:

IP67 రక్షణ స్థాయితో -40°C నుండి 85°C వరకు విస్తృత ఉష్ణోగ్రత పరిధుల కోసం రూపొందించబడింది.

ముగింపు

ప్రస్తుత విస్తరణ ఖర్చులు ఇప్పుడు నోడ్ (జెట్సన్ ఓరిన్ NX)కి $599కి తగ్గాయి, 3C తయారీ, ఆటోమోటివ్ అసెంబ్లీ మరియు ఎనర్జీ కెమిస్ట్రీ వంటి రంగాలలో స్కేలబుల్ అప్లికేషన్లు ఏర్పడుతున్నాయి. MoE ఆర్కిటెక్చర్ మరియు క్వాంటైజేషన్ టెక్నాలజీ యొక్క నిరంతర ఆప్టిమైజేషన్ 2025 చివరి నాటికి ఎడ్జ్ పరికరాల్లో 70B మోడల్‌ను అమలు చేయడానికి వీలు కల్పిస్తుందని భావిస్తున్నారు.

ELV కేబుల్ సొల్యూషన్‌ను కనుగొనండి

నియంత్రణ కేబుల్స్

BMS, BUS, ఇండస్ట్రియల్, ఇన్స్ట్రుమెంటేషన్ కేబుల్ కోసం.

ఇక్కడ క్లిక్ చేయండి

స్ట్రక్చర్డ్ కేబులింగ్ సిస్టమ్

నెట్‌వర్క్&డేటా, ఫైబర్-ఆప్టిక్ కేబుల్, ప్యాచ్ కార్డ్, మాడ్యూల్స్, ఫేస్‌ప్లేట్

ఇక్కడ క్లిక్ చేయండి

2024 ప్రదర్శనలు & ఈవెంట్ల సమీక్ష

పోస్ట్ సమయం: ఫిబ్రవరి-07-2025

పారిశ్రామిక IoT కోసం AI మరియు ఎడ్జ్ కంప్యూటింగ్‌ను కలిపే DeepSeek-R1

పరిచయం

పరికరాల అంచనా నిర్వహణ

సాంకేతిక అమలు

సెన్సార్ ఫ్యూజన్:

ఫీచర్ సంగ్రహణ:

మోడల్ అనుమితి:

డైనమిక్ సర్దుబాటు:

సంబంధిత కేసు

ఇన్‌హ్యాండ్ AI ఎడ్జ్ కంప్యూటర్లలో డీప్‌సీక్ R1 డిస్టిల్డ్ మోడల్‌ను అమలు చేస్తోంది

మెరుగైన దృశ్య తనిఖీ

అవుట్‌పుట్ ఆర్కిటెక్చర్

సాధారణ విస్తరణ పైప్‌లైన్:

పనితీరు కొలమానాలు

ప్రాసెసింగ్ ఆలస్యం:

ఖచ్చితత్వం:

డీప్‌సీక్ R1 యొక్క చిక్కులు: ఉత్పాదక AI విలువ గొలుసులో విజేతలు మరియు ఓడిపోయినవారు

ప్రాసెస్ ఫ్లో ఆప్టిమైజేషన్

కీ టెక్నాలజీస్

సహజ భాషా పరస్పర చర్య:

మల్టీమోడల్ రీజనింగ్:

డిజిటల్ ట్విన్ వెరిఫికేషన్:

అమలు ప్రభావం

ఎడ్జ్ AI మరియు వ్యాపార భవిష్యత్తు: హెల్త్‌కేర్, ఆటోమోటివ్ మరియు IIoT కోసం OpenAI o1 vs. డీప్‌సీక్ R1

నాలెడ్జ్ బేస్ యొక్క తక్షణ పునరుద్ధరణ

ఆర్కిటెక్చర్ డిజైన్

స్థానిక వెక్టర్ డేటాబేస్:

హైబ్రిడ్ తిరిగి పొందడం:

ఫలితాల ఉత్పత్తి:

సాధారణ కేసు

విస్తరణ సవాళ్లు మరియు పరిష్కారాలు

మెమరీ పరిమితులు:

నిజ-సమయ పనితీరును నిర్ధారించడం:

మోడల్ డ్రిఫ్ట్:

విపరీతమైన వాతావరణాలు:

ముగింపు

నియంత్రణ కేబుల్స్

స్ట్రక్చర్డ్ కేబులింగ్ సిస్టమ్

ఏప్రిల్ 16-18, 2024 దుబాయ్‌లో మిడిల్-ఈస్ట్-ఎనర్జీ

ఏప్రిల్ 16-18, 2024 మాస్కోలో సెక్యూరికా

మే 9, 2024 షాంఘైలో కొత్త ఉత్పత్తులు & సాంకేతికతల ప్రారంభ కార్యక్రమం

అక్టోబర్ 22-25, 2024 బీజింగ్‌లో భద్రతా చైనా

నవంబర్ 19-20, 2024 కనెక్ట్డ్ వరల్డ్ కెఎస్ఎ