소개

DeepSeek-R1의 소형 증류 모델은 DeepSeek-R1에서 생성된 사고의 사슬 데이터를 사용하여 미세 조정됩니다....태그는 R1의 추론 기능을 계승합니다. 이러한 미세 조정된 데이터 세트에는 문제 분해 및 중간 추론과 같은 추론 프로세스가 명시적으로 포함됩니다. 강화 학습은 증류된 모델의 동작 패턴을 R1에서 생성된 추론 단계와 일치시켰습니다. 이러한 증류 메커니즘을 통해 소규모 모델은 계산 효율성을 유지하면서 대규모 모델에 근접한 복잡한 추론 능력을 얻을 수 있으며, 이는 리소스가 제한된 시나리오에서 중요한 응용 가치를 제공합니다. 예를 들어, 14B 버전은 기존 DeepSeek-R1 모델의 코드 완성도의 92%를 달성합니다. 본 문서에서는 DeepSeek-R1 증류 모델과 산업 엣지 컴퓨팅에서의 핵심 응용 분야를 소개합니다. 이는 다음 네 가지 방향으로 요약되며, 구체적인 구현 사례도 함께 제시됩니다.

장비의 예측 유지 관리

기술 구현

센서 퓨전:

Modbus 프로토콜(샘플링 속도 1kHz)을 통해 PLC의 진동, 온도 및 전류 데이터를 통합합니다.

특징 추출:

Jetson Orin NX에서 Edge Impulse를 실행하여 128차원 시계열 특징을 추출합니다.

모델 추론:

DeepSeek-R1-Distill-14B 모델을 배포하고, 결함 확률 값을 생성하기 위한 특징 벡터를 입력합니다.

동적 조정:

신뢰도가 85% 이상이면 유지 관리 작업 지시를 실행하고, 신뢰도가 60% 미만이면 2차 검증 프로세스를 시작합니다.

향상된 시각 검사

출력 아키텍처

일반적인 배포 파이프라인:

카메라 = GigE_Vision_Camera(500fps) # 기가비트 산업용 카메라
frame = camera.capture() # 이미지 캡처
preprocessed = OpenCV.denoise(frame) # 노이즈 제거 전처리
결함_유형 = DeepSeek_R1_7B.infer(전처리) # 결함 분류
결함 유형 != '정상'인 경우:
PLC.trigger_reject() # 트리거 정렬 메커니즘

성과 지표

처리 지연:

82ms(Jetson AGX Orin)

정확성:

사출성형 결함 검출률은 98.7%에 이릅니다.

DeepSeek R1의 의미: 생성적 AI 가치 사슬의 승자와 패자

프로세스 흐름 최적화

핵심 기술

자연어 상호작용:

운영자는 음성을 통해 장비 이상을 설명합니다(예: "압출기 압력 변동 ±0.3 MPa").

다중 모드 추론:

이 모델은 장비의 과거 데이터(예: 스크류 속도를 2.5% 조정)를 기반으로 최적화 제안을 생성합니다.

디지털 트윈 검증:

EdgeX Foundry 플랫폼에서의 매개변수 시뮬레이션 검증.

구현 효과

BASF의 화학공장은 이 방안을 도입하여 에너지 소비량을 17% 줄이고 제품 품질율을 9% 높이는 성과를 달성했습니다.

Edge AI와 비즈니스의 미래: 의료, 자동차 및 IIoT를 위한 OpenAI o1 대 DeepSeek R1

지식 기반의 즉각적인 검색

건축 디자인

로컬 벡터 데이터베이스:

ChromaDB를 사용하여 장비 매뉴얼과 프로세스 사양을 저장합니다(임베딩 차원 768).

하이브리드 검색:

BM25 알고리즘과 코사인 유사성을 결합하여 쿼리를 실행합니다.

결과 생성:

R1-7B 모델은 검색 결과를 요약하고 세부화합니다.

일반적인 사례

지멘스 엔지니어는 자연어 쿼리를 통해 인버터 고장을 해결하여 평균 처리 시간을 58% 단축했습니다.

배포 과제 및 솔루션

메모리 제한:

KV Cache 양자화 기술을 활용하여 14B 모델의 메모리 사용량을 32GB에서 9GB로 줄였습니다.

실시간 성능 보장:

CUDA 그래프 최적화를 통해 단일 추론 지연 시간을 ±15ms로 안정화했습니다.

모델 드리프트:

주간 증분 업데이트(매개변수의 2%만 전송).

극한 환경:

IP67 보호 수준에 따라 -40°C ~ 85°C의 넓은 온도 범위에 맞춰 설계되었습니다.

결론

현재 배포 비용은 노드당 599달러(Jetson Orin NX)로 낮아졌으며, 3C 제조, 자동차 조립, 에너지 화학 등의 분야에서 확장 가능한 애플리케이션이 형성되고 있습니다. MoE 아키텍처와 양자화 기술의 지속적인 최적화를 통해 2025년 말까지 70B 모델이 엣지 디바이스에서 실행될 수 있을 것으로 예상됩니다.

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