Introduzione

I picculi mudelli distillati di a dimustrazione di a dimostrazione di a fine di a fine di a fine di a catena usata di e dati di a catena...Tags, inheriting e capacità ragiunate di R1. Queste datasets finalizate include i prucessi di ragiunamentu cum'è a decomposizione di u prublema è deduzioni intermediate. L'apprendimentu di u rinfurzamentu hà allinatu i mudelli di cumpurtamentu di u mudellu distillatu cù i passi ragiunanti generati da R1. Stu mecanismu di distillazione permette à i picculi mudelli per mantene l'efficienza di u ragiunamentu cumplessu vicinu à quelli di mudelli più grandi, chì hè di u valore di l'applicazione significativa in i scenarii di risorsu Per esempiu, a versione di 14b si rializeghja u 92% di u cumpletu di u codice di u mudellu uriginale di u prufondu. Stu articulu introduce u mudellu di profundo distillatu è e so applicazioni core in l'Infulare industriale, riassuntu in e seguenti quattru indicazioni, along cù i casi di implementazione specifiche:

Mantenimentu predictivu di l'equipaggiu

Implezione tecnica

Fusione Sens:

Integate a vibrazione, e punti di dati attuali da Plcs via u modbus protololo (sampling raie 1 KHZ).

Extraction di funzione:

Eseguite l'impulso di u bordu nantu à Jetson orin nx per estrattà i caratteristiche di u timore di 128-dimensioni.

Inferenza di Model:

Implementà u modellu prufondu-R1-Distill-14b, inputà i vettori di a funzione per generà i valori di probabilità di difetti.

AJORCESS DYNAMICI:

Ordini di travagliu di mantenimentu di trigger quandu cunfidenza> 85%, è inizià un prucessu di verificazione secundaria quandu <60%.

Casu rilevante

Schneider elettrica sta suluzione nantu à a machina di minera, riduce i tassi pusitivi per u 63% è u costu di mantenimentu di u 41%.

Running wonedseseep r1 mudellu distillatu in inhand ai computer edge

Inspezzione visuale rinfurzata

Architettura di Output

Pipeline tipica di implementazione:

Camera = Gige_vision_camera (500FPS) # Camera Industriale Gigabit
quadru = camera.capture () maghjina di cattura
Preprocessatu = OpenCV.Dedoise (quadru) # denoising preprocessing
difettu_type = Departeek_r1_7b.Infer (Preprocessed) Classificazione
Se difettu_type! = 'normale':
Plc.Trigger_reject () # mecanismu di sorta di trigger

Metrics di Rendimentu

Ritardu di trasfurmazioni:

82 MS (Jetson Agx orin)

Precisione:

A rilevazione di difesa iniezione iniezione ghjunghje à 98,7%.

IMPLICAZIONI DI DEPEPTU R1: I vincitori è i perdenti in a catena di valore AI generativu

Ottimazione di u flussu di prucessu

Tecnulugia Chjave

Interactazione di a Lingua Naturale:

L'operatori descrizanu l'anomalie di l'equipaggiu via voce (per esempiu, "Extruder di pressione fluttuazione ± 0,3 mpa").

Ragiunamentu multimodale:

U mudellu genera i suggerimenti di ottimisazione basatu nantu à equipaggiu di dati storichi (per esempiu, aghjustendu velocità di viti da 2,5%).

Verificazione di Twin Digitale:

Validazione di simunatore di a simunatore nantu à a piattaforma di u bordu di u bordu.

Effettu di implementazione

A piante chimica di Basff hà aduttatu stu schema, ottene un 17% di riduzione in u cunsumu energia è un aumentu di u 9% di a rata di qualità di u pruduttu.

Edge AI è u futuru di l'impresa: OpenAi o1 vs Deepseek R1 per a Salute, Automotiva, è IIot

RECERIVATA INSTIANA DI BASE DI CONCANTA

Cuncepimentu d'architettura

Basata di Vettore Locale:

Aduprate ChromadB à Manuale di l'equipaggiu è di i Prughjetti di l'equipaggiu (Spedizioni di u Processu di u 768).

RECIRIT RECRIZIONI:

Combina un algoritmu bm225 + cosine similarità per a quistione.

Generazione di u risultatu:

U mudellu R1-7B si riassume è si rifinisce i risultati di ritirata.

Casu Tipicu

Ingegneri di Siemens hà risulvutu i fallimenti inverter à traversu Quistioni di lingua naturale, riduce u tempu di trasfurmazioni mediani per 58%.

Sfide è soluzioni di implementazione

Limitazioni di memoria:

Utilizate a tecnulugia di quantità di KV di KV, riduce l'usu di a memoria di u mudellu di 14b da 32GB à 9GB.

Assicurà u rendimentu in tempu reale:

Laturenza di Inferenza Single Stabilizzata à ± 15 ms through cuda ottimisazione di grafica.

Modellu Drift:

Aggiornamenti incrementali settimanali (trasmettendu solu 2% di i paràmetri).

Ambienti estremi:

Cuncepitu per a larga temperatura di -40 ° à 85 ° C cù livellu di prutezzione iP67.

Cunclusione

I costi di implementazione attuali à 599 / node (Jetson orin nx), cù applicazioni scalabili chì formanu in settori cum'è a magia di l'automobili è energia. L'ottimisazione cuntinua di l'architettura di u moe è a tecnulugia di quantità hè prevista per attivà u mudellu 70b per eseguisce i dispositivi di punta à a fine di u 2025.

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