DeepSeek模型：轻量化与高性能的完美结合

      DeepSeek-R1-Disti11-Qwen系列模型是专为边缘计算场景设计的轻量化AI模型，包含1.5B和7B两种规模，分别适用于不同算力和内存的硬件平台。通过优化模型结构与RKNN推理引擎的深度融合，成功在RK3576和RK3588开发板上实现了高效的模型部署。

模型性能亮点

• DeepSeek-R1-Disti11-Qwen-1.5B

  • 模型文件大小：2GB

  • 内存要求：4GB

  • RK3588推理速度：12.92 Tokens/s

  • RK3576推理速度：8.36 Tokens/s

• DeepSeek-R1-Disti11-Qwen-7B

  • 模型文件大小：8GB

  • 内存要求：16GB

  • RK3588推理速度：3.13 Tokens/s

  • RK3576推理速度：NC（未提供）

       从性能数据可以看出，1.5B模型在RK3588上表现出色，推理速度高达12.92 Tokens/s，即使在资源受限的RK3576开发板上也能达到8.36 Tokens/s，充分满足了边缘设备对实时性和高效性的需求。而7B模型则更适合对精度要求较高的场景，尽管推理速度稍低，但在RK3588上仍能稳定运行。

• RK3588：凭借其强大的NPU和CPU性能，在1.5B模型上实现了12.92 Tokens/s的推理速度，展现了其在边缘AI场景中的卓越能力。

• RK3576：虽然算力稍逊于RK3588，但在1.5B模型上仍能实现8.36 Tokens/s的推理速度，足以满足大多数边缘设备的AI需求。

应用场景：赋能千行百业

     DeepSeek模型，为边缘AI应用开辟了更多可能性。以下是一些典型的应用场景：

• 智能安防：在边缘设备上实时运行DeepSeek模型，实现人脸识别、行为分析等功能，提升安防系统的响应速度与准确性。

• 工业质检：利用7B模型的高精度特性，在生产线边缘设备上进行缺陷检测，大幅提升质检效率。

• 智能语音助手：在嵌入式设备上运行1.5B模型，实现低延迟的语音识别与自然语言处理，为用户提供流畅的交互体验。

• 自动驾驶：在车载边缘计算设备上部署DeepSeek模型，实现实时环境感知与决策，提升行车安全性。