Deepseek在药企研发领域的本地化部署和应用场景

大模型的发展阶段和Deepseek

DeepSeek大模型在推理能力、国际竞争力及开源特性上取得突破，打破行业垄断，以低成本推动AI普及。其三种使用方式包括调用API、模型微调及直接使用。

Deepseek-R1在药企的本地化部署

• 部署方案：个人部署适合Ollma框架，企业部署推荐Transformers和vLLM框架，其他方式如KTransformers、Unsloth等尚不成熟。
• 满血版模型部署：DeepSeek-R1模型规模为6710亿参数，部署需1200G显存及双节点8卡H100服务器，INT4半精度下需单节点8卡H100服务器。
• 低成本部署策略：采用CPU+GPU混合推理降低成本，但牺牲推理速度。

芽仔与Deepseek-R1对接

• 分子设计场景：通过智能体agent一键式生成分子动力学模拟图，从PDB数据库下载靶蛋白结构，构建复合物进行模拟。
• 临床一期剂量场景：根据暴露量和安全窗参考智慧芽数据库，给出药物HW-1的参考剂量。
• 预测代谢产物场景：参考奥希替尼结构，推测伏美替尼metID结果。
• 预测临床前毒理试验模型和剂量场景：根据暴露量和药效试验结果，给出药物HW-2的临床前毒理试验模型和推荐剂量。
• 问问题技巧：角色+背景+指令+补充，简洁指令更利于AI执行。

AI融入智慧芽生物医药产品

• AI提效专利工作：包括新颖性检索、FTO、无效分析、检索策略自动生成、专利交底书助手等。
• 智慧互联，决策加速：智慧芽生物医药提供Synapse、Bio、Chemical、Hiro-LS四大核心产品，结合数据服务，支持生物医药全产业链决策。