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English(EN) Deploying DeepSeek 175B Locally on a Single Consumer-Grade RTX 4060 Laptop with 32GB RAM for 200k-Scale Protein-Ligand Virtual Screening

DeepSeek 175B 大型语言模型可在消费级笔记本电脑上运行，用于药物发现

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员展示了在配备 32GB RAM 和 8GB VRAM 的单台消费级笔记本电脑上运行大型语言模型 DeepSeek 175B 的可行性。该设置用于执行 200,000 规模的蛋白质-配体虚拟筛选工作流程，其吞吐量比 8 卡 A100 GPU 集群高 100 倍。该实现成功满足了临床前药物发现的化学精度要求，平均结合亲和力预测误差为 0.88 kcal/mol。这项工作提出了人工智能驱动的药物发现新范式，使得在更易于获得的硬件上执行此类任务成为可能。 AI

影响 使在消费级硬件上执行大规模人工智能驱动的药物发现任务成为可能，降低了研究人员的门槛。

排序理由 研究论文，详细介绍了在消费级硬件上部署大型语言模型的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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DeepSeek 175B 大型语言模型可在消费级笔记本电脑上运行，用于药物发现

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Rui Xiao, Yili Xu ·

    在配备 32GB RAM 的单台消费级 RTX 4060 笔记本电脑上本地部署 DeepSeek 175B，用于 200k 规模的蛋白质-配体虚拟筛选

    arXiv:2608.30877v1 Announce Type: new Abstract: Recent advances in large language models (LLMs) have demonstrated exceptional performance in protein-ligand interaction prediction, but state-of-the-art pipelines for large-scale virtual screening almost exclusively rely on high-end…

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