原研汇：原研药信息查询小程序上线，欢迎体验！

开发背景

近期，超低价集采的新闻将原研药与仿制药的争议推向了极点。作为一个纯编程小白，经过约 3 周的不懈努力，终于利用 cursor 成功开发出一款名为“原研汇”的原研药信息查询小程序，目的帮助大家区分和快速查找原研药信息。

一、开发过程中的困难

（一）数据来源

起初，我在 GitHub 上查找数据，发现了两个与原研药数据的项目。一个项目包含约 400 个药品数据，另一个有 900 多个。然而，深入研究后发现这些数据存在不少问题，考虑到医疗数据的严谨性，没有采用。最终，花了不少时间从国家药监局网站收集数据，获取了权威且可靠的数据。

（二）编程工具挑战

虽然 cursor 能通过聊天的方式写代码，但是在使用过程中状况频发。比如，它有时会反复修改代码，甚至在新路径下创建新文件，进而导致路径和名称引用出错，还有一次直接把文件删除了，兼职气炸了！好在也是学习的过程，不断地与它“斗智斗勇”，通过持续摸索和调试，逐渐掌握了许多使用技巧，才最终基本实现了小程序的各项功能。

二、产品介绍

简介

原研汇是一款专注于原研药信息查询的微信小程序，旨在为用户提供便捷、专业的原研药信息查询服务。

核心功能

● 药品搜索：支持通过药品名称、商品名、厂商等多维度搜索，轻松找到你需要的药品信息
● 分类浏览：提供感冒发烧、细菌感染、病毒感染等多种疾病分类，方便你快速定位药品类别
● 药品厂商：提供全世界顶级药品生产厂商的原研药，让你对药品来源一目了然
● 个人中心：支持收藏常用药品，浏览历史记录等，方便你随时查看常用药品和个人用药记录个人信息

产品体验入口

希望“原研汇”能为大家提供帮助，有需要的朋友们可以随时使用它查询原研药信息。如果您对小程序有任何建议或反馈，欢迎随时联系我。我会积极进行优化改进，努力为大家带来更好的体验。

三、产品截图

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我在进行DeepSeek-R1的不同蒸馏量化版本，以及包含671b参数的Q4量化版本和1.58，2.22bit动态量化版本的本地部署的尝试，完全使用CPU而非GPU来进行不同参数数量的模型的本地推理。在此过程中发现，利用CPU进行LLM部署和推理的限速瓶颈在于系统内存带宽。即便使用了具有12通道内存的EPYC 9B14 CPU，也存在明显的内存带宽瓶颈，导致CPU线程数在32以上时，token输出, 视频播放量 164610、弹幕量 525、点赞数 6521、投硬币枚数 4346、收藏人数...

前几天看到这个视频，看到提到 tokens/s 其实取决于 内存带宽，与运算单元、内存容量关系都不大（没有达到数量级的提升效果）。

满血671B的模型在进行工作时调用的参数量也只是37B，所以它可以在相同的硬件平台上以较高的速度运行。

虽然看上去如果要部署满血 8比特量化的 671B参数的R1，仍然需要很大的内存容量，但似乎 顶级模型 的个人私有部署已经不再是遥不可及。

你会给你的个人私有的R1多少预算？

[译] 大模型推理的极限：理论分析、数学建模与 CPU/GPU 实测（2024）
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