နိဒါန်း

DeepSeek-R1 ၏ သေးငယ်သည့် ရေစက်မော်ဒယ်များသည် DeepSeek-R1 မှ ထုတ်လုပ်သော အတွေးအမြင် ကွင်းဆက်ဒေတာကို အသုံးပြု၍ ကောင်းစွာ ချိန်ညှိထားပါသည်။...tags၊ R1 ၏ ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်နိုင်စွမ်းကို အမွေဆက်ခံသည်။ ဤပြင်ဆင်ထားသော ဒေတာအတွဲများသည် ပြဿနာပြိုကွဲခြင်းနှင့် အလယ်အလတ်ဖြတ်တောက်ခြင်းကဲ့သို့သော ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်များ ပါဝင်သည်။ အားဖြည့်သင်ယူမှုသည် R1 မှထုတ်ပေးသော ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်ခြင်းအဆင့်များနှင့် ရေစက်မော်ဒယ်၏အပြုအမူပုံစံများကို ချိန်ညှိထားသည်။ ဤပေါင်းခံခြင်းယန္တရားသည် သေးငယ်သောမော်ဒယ်လ်များကို အရင်းအမြစ်-ကန့်သတ်ထားသောအခြေအနေများတွင် သိသာထင်ရှားသောအသုံးချတန်ဖိုးဖြစ်သည့် ပိုကြီးသောမော်ဒယ်များအနီးတွင် ရှုပ်ထွေးသော ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်နိုင်စွမ်းများရရှိနေစဉ် တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာစွမ်းဆောင်ရည်ကို ထိန်းသိမ်းနိုင်စေပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ 14B ဗားရှင်းသည် မူရင်း DeepSeek-R1 မော်ဒယ်၏ ကုဒ်ဖြည့်သွင်းမှု၏ 92% ရရှိသည်။ ဤဆောင်းပါးသည် DeepSeek-R1 ပေါင်းခံမော်ဒယ်နှင့် စက်မှုလုပ်ငန်းခွင်သုံး ကွန်ပြူတာတွင် ၎င်း၏ ပင်မအပလီကေးရှင်းများကို အောက်ပါလမ်းညွှန်ချက်လေးချက်ဖြင့် အကျဉ်းချုံးကာ တိကျသောအကောင်အထည်ဖော်မှုကိစ္စများနှင့်အတူ မိတ်ဆက်ပေးသည်-

စက်ပစ္စည်းများ၏ ခန့်မှန်းထိန်းသိမ်းမှု

နည်းပညာပိုင်းဆိုင်ရာ အကောင်အထည်ဖော်ခြင်း။

အာရုံခံပေါင်းစပ်မှု-

Modbus ပရိုတိုကော (နမူနာနှုန်း 1 kHz) မှတစ်ဆင့် PLC များမှ တုန်ခါမှု၊ အပူချိန်နှင့် လက်ရှိဒေတာကို ပေါင်းစပ်ပါ။

အင်္ဂါရပ် ထုတ်ယူခြင်း-

128-dimensional time-series အင်္ဂါရပ်များကိုထုတ်ယူရန် Jetson Orin NX တွင် Edge Impulse ကိုဖွင့်ပါ။

မော်ဒယ်အကိုးအကား-

DeepSeek-R1-Distill-14B မော်ဒယ်ကို အသုံးပြုပြီး အမှားဖြစ်နိုင်ခြေတန်ဖိုးများကို ထုတ်လုပ်ရန်အတွက် အင်္ဂါရပ် vector များကို ထည့်သွင်းပါ။

ဒိုင်းနမစ် ချိန်ညှိချက်-

ယုံကြည်မှု > 85% ရှိသည့်အခါ ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုဆိုင်ရာ အမိန့်များကို အစပျိုးပေးပြီး < 60% တွင် ဒုတိယအတည်ပြုခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို စတင်ပါ။

သက်ဆိုင်ရာ ဖြစ်ရပ်မှန်

Schneider Electric သည် ဤဖြေရှင်းချက်ကို မိုင်းတွင်းစက်ပစ္စည်းများတွင် အသုံးပြုခဲ့ပြီး မှားယွင်းသောအပြုသဘောနှုန်းများကို 63% နှင့် ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုကုန်ကျစရိတ် 41% လျှော့ချခဲ့သည်။

InHand AI Edge ကွန်ပျူတာများတွင် DeepSeek R1 Distilled Model ကို လုပ်ဆောင်နေသည်။

ပိုမိုကောင်းမွန်သော အမြင်အာရုံစစ်ဆေးခြင်း။

အထွက်ဗိသုကာ

ပုံမှန်အသုံးပြုမှု ပိုက်လိုင်း-

ကင်မရာ = GigE_Vision_Camera(500fps) # Gigabit စက်မှုကင်မရာ
frame = camera.capture() # ပုံရိုက်ပါ။
preprocessed = OpenCV.denoise(frame) # ကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်းကို ငြင်းပယ်ခြင်း။
defect_type = DeepSeek_R1_7B.infer(preprocessed) # ချို့ယွင်းချက် အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း
အကယ်၍ defect_type != 'ပုံမှန်':
PLC.trigger_reject() # အစပျိုးခွဲခြင်း ယန္တရား

စွမ်းဆောင်ရည် တိုင်းတာမှုများ

လုပ်ဆောင်ခြင်းနှောင့်နှေးခြင်း-

82 ms (Jetson AGX Orin)

တိကျမှု-

ထိုးသွင်းပုံသွင်းထားသော ချို့ယွင်းချက်ရှာဖွေတွေ့ရှိမှု 98.7% ရောက်ရှိသည်။

DeepSeek R1 ၏သက်ရောက်မှုများ- မျိုးဆက်သစ် AI တန်ဖိုးကွင်းဆက်တွင် အနိုင်ရသူများနှင့် အရှုံးသမားများ

လုပ်ငန်းစဉ် အသွားအလာ ကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်ခြင်း။

အဓိကနည်းပညာများ

သဘာဝဘာသာစကား အပြန်အလှန်ဖလှယ်မှု-

အော်ပရေတာများသည် စက်ပစ္စည်းဆိုင်ရာ ကွဲလွဲချက်များကို အသံဖြင့် ဖော်ပြသည် (ဥပမာ၊ "Extruder ဖိအားအတက်အကျ ±0.3 MPa")။

Multimodal အကြောင်းပြချက်-

မော်ဒယ်သည် စက်ပစ္စည်းများသမိုင်းဆိုင်ရာ အချက်အလက်များအပေါ် အခြေခံ၍ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်ရန် အကြံပြုချက်များကို ထုတ်ပေးသည် (ဥပမာ၊ ဝက်အူအမြန်နှုန်းကို 2.5%) ချိန်ညှိခြင်း။

ဒစ်ဂျစ်တယ်နှစ်ခု အတည်ပြုခြင်း-

EdgeX Foundry ပလပ်ဖောင်းပေါ်ရှိ ကန့်သတ်ချက်ခြင်းဆိုင်ရာ တရားဝင်မှု။

အကောင်အထည်ဖော်မှုအကျိုးသက်ရောက်မှု

BASF ၏ ဓာတုစက်ရုံသည် စွမ်းအင်သုံးစွဲမှု 17% လျှော့ချခြင်းနှင့် ထုတ်ကုန်အရည်အသွေးနှုန်း 9% တိုးမြင့်ခြင်းတို့ကို ရရှိခဲ့သည်။

Edge AI နှင့် စီးပွားရေး၏အနာဂတ်- ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု၊ မော်တော်ကားနှင့် IIoT အတွက် OpenAI o1 နှင့် DeepSeek R1

အသိပညာအခြေခံကို ချက်ခြင်းပြန်လည်ရယူခြင်း။

ဗိသုကာ ဒီဇိုင်း

Local Vector Database-

စက်ပစ္စည်းလက်စွဲများနှင့် လုပ်ငန်းစဉ်အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို သိမ်းဆည်းရန် ChromaDB ကိုသုံးပါ (အတိုင်းအတာ 768) ကို ထည့်သွင်းပါ။

ဟိုက်ဘရစ် ထုတ်ယူမှု-

မေးမြန်းမှုအတွက် BM25 algorithm + cosine တူညီမှုကို ပေါင်းစပ်ပါ။

ရလဒ် မျိုးဆက်-

R1-7B မော်ဒယ်သည် ပြန်လည်ရယူခြင်းရလဒ်များကို အကျဉ်းချုပ်ပြီး ပြုပြင်ပေးသည်။

ရိုးရိုးဖြစ်ရပ်မှန်

Siemens အင်ဂျင်နီယာများသည် သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် မေးမြန်းမှုများမှတစ်ဆင့် အင်ဗာတာ ပျက်ကွက်မှုများကို ဖြေရှင်းခဲ့ပြီး ပျမ်းမျှလုပ်ဆောင်ချိန်ကို 58% လျှော့ချခဲ့သည်။

အသုံးချခြင်းဆိုင်ရာ စိန်ခေါ်မှုများနှင့် ဖြေရှင်းချက်များ

မှတ်ဉာဏ်ကန့်သတ်ချက်များ-

KV Cache quantization နည်းပညာကို အသုံးပြုထားပြီး 14B မော်ဒယ်၏ မမ်မိုရီအသုံးပြုမှုကို 32GB မှ 9GB အထိ လျှော့ချပေးသည်။

အချိန်နှင့်တပြေးညီ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အာမခံသည်-

CUDA Graph ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းမှ ±15 ms သို့ တစ်ခုတည်းသော Inference latency ကို တည်ငြိမ်အောင်ပြုလုပ်ထားသည်။

မော်ဒယ် Drift-

အပတ်စဉ် တိုးမြှင့်မွမ်းမံမှုများ (ကန့်သတ်ချက်များ၏ 2% သာ ထုတ်လွှင့်ခြင်း)။

လွန်ကဲသောပတ်ဝန်းကျင်များ-

IP67 ကာကွယ်မှုအဆင့်ဖြင့် -40°C မှ 85°C အတွင်း ကျယ်ပြန့်သော အပူချိန်အတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပါသည်။

နိဂုံး

3C ထုတ်လုပ်ခြင်း၊ မော်တော်ယာဥ်တပ်ဆင်ခြင်းနှင့် စွမ်းအင်ဓာတုဗေဒစသည့် ကဏ္ဍများတွင် တိုးချဲ့နိုင်သော အပလီကေးရှင်းများဖြင့် လက်ရှိအသုံးပြုမှုကုန်ကျစရိတ်သည် ယခု $599/node (Jetson Orin NX) သို့ ကျဆင်းသွားပါပြီ။ MoE ဗိသုကာနှင့် ကွမ်တီးရှင်းနည်းပညာကို စဉ်ဆက်မပြတ် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းသည် 70B မော်ဒယ်ကို 2025 နှစ်ကုန်တွင် edge devices များပေါ်တွင် လုပ်ဆောင်နိုင်စေရန် မျှော်လင့်ပါသည်။

ELV Cable Solution ကိုရှာပါ။

ထိန်းချုပ်ကြိုးများ

BMS၊ BUS၊ စက်မှု၊ Instrumentation Cable အတွက်။

ဤနေရာကိုကလစ်နှိပ်ပါ

Structured Cabling System ၊

ကွန်ရက်နှင့်ဒေတာ၊ Fiber-Optic Cable၊ Patch Cord၊ Modules၊ Faceplate