2025年Deepseek在药企研发领域的本地化部署和应用场景

Deepseek在药企研发领域的本地化部署和应用场景 智慧芽生物医药2025年03月 大模型的发展阶段和deepseek01 Deepseek-R1在药企的本地化部署02 目录 芽仔与Deepseek-R1对接03 AI融入智慧芽生物医药产品04 大模型的发展阶段 Deepseek出圈引爆全行业的原因？ •推理能力跃升：DeepSeek大模型核心技术突破，实现复杂推理任务的精准处理与高效执行，覆盖多模态场景应用。 •国际竞争力对标：模型综合性能跃居全球第一梯队，技术指标与国际顶尖水平（如GPT系列、Claude等）直接对标，奠定国产大模型的行业标杆地位。 •加分项：开源、低成本、国产化 Deepseek对行业产生巨大影响 •打破垄断：R1版以低成本和开源特性打破以往头部企业垄断局面。 •价格优势：DeepSeek-R1的API定价仅为行业均价的1/10，推动了中小型企业低成本接入AI,对各个行业产生了积极影响。 •创新：重新定义了芯片和算力对大模型的影响。 •Deepseek的三种使用方式：在软件系统中调用官方API、模型微调、直接使用。 大模型的发展阶段和deepseek01 Deepseek-R1在药企的本地化部署02 目录 芽仔与Deepseek-R1对接03 AI融入智慧芽生物医药产品04 Deepseek-R1在药企的本地化部署 Deepseek-R1在药企的本地化部署 •个人部署：Ollma框架适合个人用户私有化本地部署，但在多用户并发场景下性能衰减明显。 •企业部署：推荐使用Transformers来快速验证模型能力，使用vLLM框架借助PagedAttention技术实现24倍于Transformers的吞吐量实现大模型的高效推理，针对不同企业场景，则提供不同的企业级部署方案。 •其他方式：近期出现的KTransformers、Unsloth等多套低成本动态量化模型的DeepSeek部署解决方案。目前暂不够成熟。 •vLLM部署简单,更适合中小型企业做大模型推理部署,对于大型企业,可以使用配置较为复杂的TensorRT框架。 Deepseek-R1满血版模型部署方案 •DeepSeekR1模型就成了很多应用场景下的当务之急。受限于DeepSeekR1671B(6710亿参数)的模型规模，通常情况下部署DeepseekR1满血版模型需要1200G左右显存(考虑百人内并发情况)，需要双节点8卡H100服务器才能运行(总成本约在260万-320万左右)，即便是INT4半精度下，也至少需要490G显存，需要单节点8卡H100服务器才能运行。 •为了实现 低成本DeepSeek R1模型的高 性能部署，目前大多 数方案都采用 了牺牲模型推 理速度的策略。使用CPU+GPU混合推理的方式，将一部分推理计算转移到CPU上，降低GPU的负载。由于CPU并不适合深度学习计算，导致模型整体推理速度较慢。 大模型的发展阶段和deepseek01 Deepseek-R1在药企的本地化部署02 目录 芽仔与Deepseek-R1对接03 AI融入智慧芽生物医药产品04 Deepseek出圈引爆全行业：仍有幻觉问题，例如出现专利号需要查证 为什么需要RAG？ 芽仔与Deepseek-R1对接 芽仔与Deepseek-R1对接：分子设计场景，问阳性药与靶蛋白的结合 问题：根据PDB库和智慧芽数据库的信息，给出药物BMS986278和靶蛋白的结合模式 芽仔与Deepseek-R1对接：分子设计场景，问阳性药与靶蛋白的结合 问题：根据PDB库和智慧芽数据库的信息，给出药物BMS986278和靶蛋白的结合模式 资料来源：https://hiro-ls.zhihuiya.com/share/NTiG7D?campaign_promotion=LS360_SHARE_PAGE 分子设计场景：智能体agent一键式生成分子动力学模拟图 解决方案：自主设计的新分子通过智能体agent快速完成分子对接的过程 •从PDB数据库下载带有hit分子的靶蛋白结构(PDB ID: 3wzm)，提取A链，移除水分子，作为起点。•通过与GROMACS Copilot对话，要求其搭建体系，构建小分子力场、建立复合物拓扑、溶解、平衡等步骤后，进行1ns的正式模拟。•对轨迹移除PBC，根据蛋白质进行旋转平移对齐，最后输出RMSF，并且对RMSF进行分析。•基于芽仔，可以连贯地完成这个过程。 芽仔与Deepseek-R1对接：推荐临床一期剂量场景 问题：我是临床项目经理，我公司的药物HW-1在同等剂量下小鼠暴露量是AMG510的2倍，同等剂量下大鼠暴露量是AMG510的4倍，同等剂量下犬的暴露量是AMG510的1.3倍，同等剂量下猴的暴露量是AMG510的0.8倍，在犬和猴中的安全窗和AMG510一致，请参考智慧芽的各个数据库和AMG510的一期临床剂量，给出临床一期阶段我公司的药物HW-1的参考剂量 芽仔与Deepseek-R1对接：推荐临床一期剂量场景 问题：我是临床项目经理，我公司的药物HW-1在同等剂量下小鼠暴露量是AMG510的2倍，同等剂量下大鼠暴露量是AMG510的4倍，同等剂量下犬的暴露量是AMG510的1.3倍，同等剂量下猴的暴露量是AMG510的0.8倍，在犬和猴中的安全窗和AMG510一致，请参考智慧芽的各个数据库和AMG510的一期临床剂量，给出临床一期阶段我公司的药物HW-1的参考剂量 芽仔与Deepseek-R1对接：预测代谢产物场景 问题：参考奥希替尼的结构，根据智慧芽数据库的信息，推测伏美替尼metID的结果 芽仔与Deepseek-R1对接：预测代谢产物场景 问题：参考奥希替尼的结构，根据智慧芽数据库的信息，推测伏美替尼metID的结果 芽仔与Deepseek-R1对接：预测临床前毒理试验模型和剂量场景 问题：我公司开发的药物HW-2在5mpk剂量下小鼠暴露量是RPT193的3倍，大鼠暴露量在5mpk剂量下是RPT193的1.7倍，犬的暴露量在2mpk下是RPT193的1.1倍，食蟹猴的暴露量在2mpk下与RPT193相当；在小鼠FITC药效试验中，HW-2在三分之一的剂量下和RPT193的药效相当；请根据智慧芽数据库的情报信息，给出药物HW-2临床前毒理试验的模型和推荐剂量 芽仔与Deepseek-R1对接：预测临床前毒理试验模型和剂量场景 问题：我公司开发的药物HW-2在5mpk剂量下小鼠暴露量是RPT193的3倍，大鼠暴露量在5mpk剂量下是RPT193的1.7倍，犬的暴露量在2mpk下是RPT193的1.1倍，食蟹猴的暴露量在2mpk下与RPT193相当；在小鼠FITC药效试验中，HW-2在三分之一的剂量下和RPT193的药效相当；请根据智慧芽数据库的情报信息，给出药物HW-2临床前毒理试验的模型和推荐剂量 问问题的技巧 举例 角色+背景+指令+补充 ➢我是药企药效试验项目管理； ➢需要评估狼疮性试验的各种动物药效试验的优势和劣势，为评估临床前治疗狼疮性肾炎的药物的药效提供参考； ➢具体、简洁的指令更有利于AI执行；引导最后的回答参考了智慧芽数据库矩阵，包括新药数据库、bio、chemical、专利数据库等； ➢请详细分析狼疮性试验的各种动物药效试验模型，并参考智慧芽新药和专利数据库； ➢请根据最新的数据来分析； ➢可添加重要细节，如风格、字数、日期等限定。 芽仔与Deepseek-R1对接：案例1 资料来源：https://hiro-ls.zhihuiya.com/share/mLBfoC?campaign_promotion=LS360_SHARE_PAGE 芽仔与Deepseek-R1对接：案例1 大模型的发展阶段和deepseek01 Deepseek-R1在药企的本地化部署02 目录 芽仔与Deepseek-R1对接03 AI融入智慧芽生物医药产品04 •用一 个专利 号/技术 文本做新颖性检索【语义搜索】•由AI进行FTO、无效分析的特征比对•检 索 策 略 自 动 生 成【AILab】•专利交底书助手【AI Lab】 AI释放Eureka的创新潜力 •AI分析专利的创新点•由AI进行研发情报、技术方案、新材料等搜索•AI完成技术问答和简单检索，通过关键词或技术问题查找方案 智慧互联，决策加速 关于智慧芽生物医药 智慧芽生物医药作为行业的创新先锋，精心构建了由Synapse新药情报库、Bio生物序列数据库、Chemical化学结构数据库和Hiro-LS芽仔生物医药四大核心产品组成的综合SaaS产品矩阵，同时提供数据服务串联各维度数据，组成综合数据服务平台。这一平台旨在为生物医药领域的全产业链条提供全面、精确、实时且遵循统一标准的全生命周期数据服务，以支持行业内的科研、开发、生产和商业决策。通过运用前沿的大数据和人工智能技术，结合生物医药领域专家的深入洞察和严格审核，智慧芽生物医药实现了对产业链数据的高效集成和精准处理。我们的生物医药产品系列已经建立了一个全球范围内的实时数据更新机制，能够从广泛的网络资源中提取关键的原始数据，确保为生物医药行业的各个环节提供全面、深入的数据支持和解决方案。 连接创新突破边界 Connecting innovation· Breaking Boundaries 人人创新时刻连接 助力智慧成就创新 Democratizeinnovation Amplify intelligence,Achieve innovation