AIと産業用IoTのエッジコンピューティングを組み合わせたDeepSeek-R1

導入

DeepSeek-R1の小型蒸留モデルは、DeepSeek-R1によって生成されたチェーンオブ考えデータを使用して微調整され、...タグ、R1の推論機能を継承します。これらの微調整されたデータセットには、問題の分解や中間控除などの推論プロセスが明示的に含まれています。強化学習により、R1によって生成された推論ステップと蒸留モデルの行動パターンが揃っています。この蒸留メカニズムにより、小さなモデルは計算効率を維持しながら、より大きなモデルの能力の近くに複雑な推論能力を得ることができます。たとえば、14Bバージョンは、元のDeepSeek-R1モデルのコード完了の92%を達成します。この記事では、DeepSeek-R1蒸留モデルと、特定の実装ケースとともに、次の4つの方向に要約されています。

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機器の予測メンテナンス

技術的な実装

センサー融合:

ModBusプロトコル(サンプリングレート1 kHz)を介してPLCからの振動、温度、および現在のデータを統合します。

機能抽出:

Jetson Orin NXでエッジインパルスを実行して、128次元の時系列機能を抽出します。

モデル推論:

deepseek-r1-distill-14bモデルを展開し、フィーチャベクトルを入力して障害確率値を生成します。

動的調整:

信頼性が85%以上の場合、メンテナンス作業の注文をトリガーし、60%未満の場合は二次検証プロセスを開始します。

関連するケース

Schneider Electricはこのソリューションをマイニング機械に配備し、誤検出率を63%減らし、メンテナンスコストを41%削減しました。

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deepseek R1蒸留モデルをAIエッジコンピューターで実行する

視覚検査の強化

出力アーキテクチャ

典型的な展開パイプライン:

カメラ= gige_vision_camera(500fps)#gigabit産業カメラ
frame = camera.capture()#キャプチャ画像
preprocessed = opencv.denoise(frame)#preprocessingを除生します
defect_type = deepseek_r1_7b.infer(preprocessed)#欠陥分類
defect_type!= 'normal'の場合:
plc.trigger_reject()#トリガーソートメカニズム

パフォーマンスメトリック

処理遅延:

82ミリ秒(Jetson AGX Orin)

正確さ:

射出成形欠陥検出は98.7%に達します。

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Deepseek R1の意味:生成AIバリューチェーンの勝者と敗者

プロセスフローの最適化

重要なテクノロジー

自然言語の相互作用:

オペレーターは、音声を介した機器の異常について説明します(例:「押出器圧力変動±0.3 MPa」)。

マルチモーダル推論:

このモデルは、機器の履歴データに基づいて最適化の提案を生成します(例:ネジ速度を2.5%調整)。

デジタルツイン検証:

Edgex Foundryプラットフォームでのパラメーターシミュレーション検証。

実装効果

BASFの化学プラントはこのスキームを採用し、エネルギー消費が17%減少し、製品の品質率が9%増加しました。

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エッジAIとビジネスの未来:Openai O1 vs. Deepseek R1 for Healthcare、Automotive、およびIIOT

知識ベースのインスタント検索

アーキテクチャデザイン

ローカルベクトルデータベース:

ChromAdbを使用して、機器マニュアルとプロセス仕様を保存します(埋め込みディメンション768)。

ハイブリッド検索:

クエリのBM25アルゴリズム +コサインの類似性を組み合わせます。

結果生成:

R1-7Bモデルは、検索結果を要約して改良します。

典型的なケース

Siemensのエンジニアは、自然言語のクエリを通じてインバーターの故障を解決し、平均処理時間を58%削減しました。

展開の課題とソリューション

メモリの制限:

KVキャッシュ量子化テクノロジーを利用して、14Bモデルのメモリ使用量を32GBから9GBに削減しました。

リアルタイムのパフォーマンスを確保する:

CUDAグラフの最適化により、単一推論のレイテンシを±15ミリ秒に安定させました。

モデルドリフト:

毎週の増分更新(パラメーターの2%のみを送信)。

極端な環境:

IP67保護レベルで、-40°Cから85°Cの広い温度範囲向けに設計されています。

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結論

現在の展開コストは現在、3C製造、自動車アセンブリ、エネルギー化学などのセクターで形成され、スケーラブルなアプリケーションが形成されているため、ノード1ノード(Jetson Orin NX)に減少しています。 MOEアーキテクチャと量子化技術の継続的な最適化により、70Bモデルは2025年末までにエッジデバイスで実行できるようになることが期待されています。

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投稿時間:2月7日 - 2025年