介绍

DeepSeek-R1的小型蒸馏模型使用由DeepSeek-R1产生的经过思考的数据进行了微调，并标记为...标签，继承R1的推理功能。这些微调的数据集明确包括推理过程，例如问题分解和中间扣除。强化学习将蒸馏模型的行为模式与R1产生的推理步骤保持一致。这种蒸馏机制使小型模型可以保持计算效率，同时在较大模型附近获得复杂的推理能力，这在资源受限的场景中具有显着的应用值。例如，14B版本实现了原始DeepSeek-R1模型的代码完成的92％。本文介绍了DeepSeek-R1蒸馏模型及其在工业边缘计算中的核心应用，并在以下四个方向上汇总，以及特定的实施案例：

设备的预测维护

技术实施

传感器融合：

通过Modbus协议（采样率1 KHz）整合来自PLC的振动，温度和当前数据。

功能提取：

在Jetson Orin NX上运行Edge Impulse，以提取128维的时间序列功能。

模型推理：

部署DeepSeek-R1-Distill-14b模型，输入特征向量以生成故障概率值。

动态调整：

当置信度> 85％时，触发维护工作订单，并在<60％的情况下启动次级验证过程。

增强的视觉检查

输出体系结构

典型的部署管道：

摄像头= gige_vision_camera（500fps）＃千兆工业相机
帧= camera.capture（）＃捕获图像
预处理= opencv.denoise（框架）
defect_type = deepseek_r1_7b.infer（预处理）＃缺陷分类
如果defect_type！='normal'：
plc.trigger_reject（）＃触发排序机制

性能指标

处理延迟：

82毫秒（Jetson Agx Orin）

准确性：

注射成型缺陷检测达到98.7％。

DeepSeek R1的含义：生成AI价值链中的赢家和失败者

过程流优化

关键技术

自然语言互动：

操作员通过语音描述设备异常（例如，“挤出器压力波动±0.3 MPa”）。

多模式推理：

该模型基于设备历史数据生成优化建议（例如，将螺钉速度提高2.5％）。

数字双验证：

Edgex Foundry平台上的参数仿真验证。

实施效果

巴斯夫的化学厂采用了这一计划，可降低能源消耗17％，产品质量率提高了9％。

Edge AI与业务的未来：Openai O1 vs. DeepSeek R1用于医疗保健，汽车和IIOT

即时检索知识基础

建筑设计

本地向量数据库：

使用Chromadb存储设备手册和过程规格（嵌入尺寸768）。

混合检索：

结合查询的BM25算法 +余弦相似性。

结果生成：

R1-7B模型总结并完善了检索结果。

典型

西门子工程师通过自然语言查询解决了逆变器故障，将平均处理时间减少了58％。

部署挑战和解决方案

内存限制：

利用KV缓存量化技术，将14B模型的内存使用率从32GB减少到9GB。

确保实时性能：

通过CUDA图优化稳定在±15 ms的单个推理潜伏期。

模型漂移：

每周增量更新（仅传输参数的2％）。

极端环境：

在IP67保护水平的情况下，设计用于-40°C至85°C的宽温度范围。

结论

当前的部署成本现在已降至599美元/节点（Jetson Oin NX），在3C制造，汽车组装和能源化学等领域形成可扩展应用程序。预计MOE架构和量化技术的连续优化将使70B模型在2025年底之前在边缘设备上运行。

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