DeepSeek 多模态数据融合实战：实时性与准确性平衡解决方案（能源设备案例）

技术难点：
整合文本、图像、传感器数据时，需保持实时性与准确性的平衡.

代码示例（多模态特征融合）：

import torch
from torchvision import models

# 图像特征提取
image_model = models.resnet50(pretrained=True)
image_model.eval()

# 文本特征提取
text_model = AutoModel.from_pretrained("deepseek-llm-7b")

# 融合逻辑
def multimodal_fusion(image_tensor, text_input):
    with torch.no_grad():
        img_feats = image_model(image_tensor).mean(dim=1)
        text_feats = text_model(**text_input).last_hidden_state.mean(dim=1)
    return torch.cat([img_feats, text_feats], dim=1)

实际案例：
DeepSeek 为某能源公司开发设备健康管理系统，融合红外图像与传感器数据，故障预测准确率达 92%，维护成本降低 40%