2025年3月7日，贵州大学联合中国农业大学、清华大学成功在其高性能计算服务器上部署DeepSeek LLM 70B，并基于该模型构建了饲草通用大模型，标志着人工智能（AI）与饲草生产、加工与利用的深度融合，将为饲草资源挖掘、高效加工利用、智慧草畜管理等提供强有力的智能化支撑，助推草畜产业科技创新。
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✅多学科协同，推动饲草产业智能化
饲草通用大模型由贵州大学动物科学学院杨富裕教授牵头，联合中国农业大学草业科学与技术学院徐港副教授、清华大学生命科学学院鲁志实验室团队共同完成，形成跨学科深度合作模式。本次DeepSeek LLM 70B的部署依托贵州大学高性能GPU计算集群，其主要硬件配置包括：4×NVIDIA A40 GPU（184GB显存），1TB内存，200TB高速存储，CUDA12.2+PyTorch DeepSpeed并行计算框架。团队采用DeepSpeed和FSDP（FullySharded Data Parallel）技术，实现多GPU高效推理，并结合LoRA（低秩适配微调）进行模型训练优化，使该大模型能够更精准地适用于饲草资源开发、加工与降解等复杂生物学任务。计算效率大幅提升在多GPU并行优化下，DeepSeek LLM 70B可实现每秒生成10~50个token，相较传统单GPU计算，推理速度大幅提高，确保了大规模饲草数据分析、智能配方计算、草畜匹配预测的高效运行。
此次DeepSeek LLM 70B的成功部署，使大模型驱动的AI计算能力首次深度融入饲草科学研究与产业应用，为饲草资源高效利用、精准饲喂优化、智能草畜管理开辟了新路径。
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✅DeepSeek LLM 70B赋能饲草通用AI模型
DeepSeek LLM 70B是一款700亿参数的超大规模AI语言模型，在自然语言理解、数据分析、知识推理方面具备领先能力。基于该模型，联合团队构建了饲草通用AI计算框架，预计可在以下领域提供智能化支持：
•饲草成分分析与智能推荐：利用AI分析饲草成分，优化饲料配比，提高动物转化率；
•纤维素降解路径优化：通过AI预测不同降解条件下饲草转化效率，优化生物降解策略，提高可利用率；
•助力饲草科技研发：将极大提升饲草数据处理、配方优化、降解研究、产业应用的效率，并可自动处理科研论文、实验数据，支持多语种数据分析，提高研究效率；
•草畜精准匹配：基于AI算法优化饲草种类选择，可实现精准饲喂，助力草畜一体化发展。
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✅未来展望：推动智慧草牧业全面升级
团队将进一步深化AI+饲草科学研究，包括：
•扩展DeepSeek LLM 70B的微调训练，构建专属饲草AI预训练模型，增强行业特定任务表现;
•搭建饲草智能大数据平台，结合遥感、智能传感技术，实现饲草生产-加工-利用全流程数字化管理;
•推进AI赋能草畜产业链，助力农业精准饲喂、绿色低碳发展，提升畜牧业整体生产效率。