2025年Deepseek在药企研发领域的本地化部署和应用场景

Deepseek-R1在药企的本地化部署及应用场景

智慧芽生物医药2025年03月研报核心内容

大模型的发展阶段和DeepSeek

• DeepSeek大模型进入推理模型阶段，跻身全球第一梯队，推理能力跃升，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。
• 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。
• DeepSeek-R1以低成本和开源特性打破以往头部企业垄断局面，API定价仅为行业均价的1/10，推动中小型企业低成本接入AI。

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。
• 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。

DeepSeek-R1在药企的本地化部署

• 部署框架：
  • 个人部署：Ollama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。
  • 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。
• 部署方案：
  • DeepSeek R1模型部署方案：6710亿参数模型部署需要1200G左右显存，双节点8卡H100服务器，总成本约260万-320万。
  • 低成本部署方案：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，但模型整体推理速度较慢。

芽仔与Deepseek-R1对接

• 分子设计场景：通过智能体agent快速完成分子对接的过程，从PDB数据库下载靶蛋白结构，搭建体系，进行分子动力学模拟。
• 推荐临床一期剂量场景：根据智慧芽数据库和AMG510的一期临床剂量，给出药物HW-1的参考剂量。
• 预测代谢产物场景：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。
• 预测临床前毒理试验模型和剂量场景：根据智慧节数据库的情报信息，给出药物HW-2临床前毒理试验的模型和推荐剂量。
• 问题技巧：通过角色补充、背景信息、指令和补充细节，引导AI更好地理解和执行任务。

AI融入智慧芽生物医药产品

• AI提效专利工作：用专利号/技术文本做新颖性检索，由AI进行FTO、无效分析的特征比对，检索策略自动生成，专利交底书助手。
• AI释放Eu reka的创新潜力：AI分析专利的创新点，进行研发情报、技术方案、新材料等搜索，完成技术问答和简单检索。

智慧互联，决策加速

• 智慧芽生物医药产品矩阵：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。
• 数据服务：提供数据服务串联各维度数据，组成综合数据服务平台，支持生物医药领域的全产业链条。

免责声明

• 本报告数据主要取自智慧芽新药情报库、已公开的资料及论文文献，可能存在一定误差，仅供参考。
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