本书是一本全面介绍Python大模型优化策略的专业书籍，旨在帮助读者掌握如何高效训练、优化、部署和调用大规模深度学习模型。掌握这些优化技巧将是推动大模型应用和提升AI行业竞争力的关键。 本书以深度学习和大模型技术为引，系统讲解了各种优化算法，并深入探讨了两者的融合与应用。本书涵盖了机器学习与深度学习概述、Transformer模型与大模型概述、模型训练与优化技巧、模型调用与优化基础、大模型优化概述、常用的优化算法概述、遗传算法、多目标优化与遗传算法进阶、蚁群算法、鲸鱼优化算法、萤火虫优化算法、神经网络优化算法、大模型与优化应用实践、DeepSeek的介绍与使用等内容，每章通过实践练习介绍了大模型优化的实际应用。 本书面向具备机器学习和深度学习基础的读者，适合作为高等院校计算机相关专业的本科及专科教材。对于AI从业者、科研人员和工程师而言，本书能够助力他们在大模型训练与优化领域深入理解并积累实践经验。

刘衍琦， 高超 ，闫家硕 ，贾泽豪 ---------------------------- 刘衍琦，硕士，毕业于大连理工大学数学科学学院计算几何与图形图像重点实验室，现为烟台理工学院人工智能学院教师。曾在东方电子股份有限公司、中科院计算所烟台分所任职，具有丰富的企业、研究所及高校从业经历。长期专注于大数据和人工智能的实践应用，主要研究领域包括机器学习、计算机视觉和自然语言处理。曾主持和参与多个科研项目，并授权多项国家专利。出版《计算机视觉与深度学习实战：以MATLAB、Python为工具》《PyTorch深度学习实战之目标检测》等著作。 高超，硕士，毕业于山东大学软件工程硕士专业。现为山东商务职业学院专任教师。具有丰富的企业及高校从业经历，曾在东方电子股份有限公司、烟台东方威斯顿电气有限公司任职。专注于电力物联网领域实践应用，主要研究领域包括电力规约的解析和处理、机器视觉和视频分析领域。 闫家硕，烟台理工学院人工智能协会会长、特纳科技（烟台）有限公司 CEO。掌握人工智能技术开发。参与开发数字生命DL-A、DL-B项目，相关成果于 GitHub 开源并收获 2.4k star；主持多项guojia级与省级重点科研项目，包括《基于YoloV9-Self Attention 的恶劣天气辅助驾驶优化算法》（guojia级大创立项）和《铁翼智盾——基于多模态大模型的无人机侦察与辅助决策系统》（山东省大学生创新大赛银奖）；带领团队开发的《云行卫道》项目在创客营竞赛中荣获第一名；参与研发《雷视特侦》自主式电力设备AI巡检机器人项目，获山东省高校智能机器人创意竞赛二等奖。个人荣获guojia级奖项2项、省级奖项6项。 贾泽豪，烟台理工学院人工智能学院AI创新团队核心成员，主要研究领域包括计算机视觉、序列预测等。参与多个科研项目，发表数篇国际学术论文；荣获4项人工智能领域guojia级赛事奖项；发表软件著作权2项；参与多项图书编著工作，其中主编教材1册，副主编教材1册；CSDN人工智能领域新星作者，累积文章阅读量超百万。

第1章机器学习和深度学习概述 1.1机器学习概述002 1.1.1机器学习的定义和基本概念002 1.1.2机器学习的分类002 1.1.3机器学习的应用领域004 1.1.4机器学习的基本流程005 1.1.5常见的机器学习算法006 1.2深度学习基础007 1.2.1深度学习的基本概念008 1.2.2神经网络的基本原理010 1.2.3常见的神经网络结构014 1.2.4深度学习的实际应用015 1.2.5深度学习的挑战与未来发展017 1.3实践练习：用Scikit-learn和PyTorch实现基础模型017 1.3.1用Scikit-learn实现基础机器学习模型017 1.3.2用PyTorch实现基础深度学习模型020 1.4Python语言实现：简化的机器学习和深度学习模型024 1.4.1简化的机器学习模型024 1.4.2简化的深度学习模型026 第2章Transformer模型与大模型概述 2.1Transformer模型的基本原理031 2.1.1自注意力机制031 2.1.2多头自注意力机制036 2.1.3位置编码038 2.2编码器和解码器结构039 2.2.1编码器040 2.2.2解码器043 2.3大模型的定义与应用047 2.3.1大模型的定义047 2.3.2大模型的应用047 2.4实践练习：用HuggingFaceTransformers库进行文本生成049 2.5Python语言实现：NLP和图像处理中的Transformer模型应用051 第3章模型训练与优化技巧 3.1学习率调度策略059 3.1.1学习率059 3.1.2学习率的调整策略060 3.2早停策略064 3.2.1过拟合064 3.2.2运用早停策略防止过拟合066 3.3正则化070 3.3.1L1正则化070 3.3.2L2正则化071 3.3.3Dropout正则化072 3.3.3Dropout正则化072 3.4批标准化074 3.5模型参数初始化技巧076 3.6实践练习：用Python语言实现高效训练策略077 3.7Python语言实现：优化技巧在模型训练中的应用079 第4章模型调用与优化基础 4.1模型调用概述086 4.1.1模型调用的步骤086 4.1.2大模型调用的分类088 4.1.3大模型调用平台090 4.2大模型的选择与量化091 4.2.1选择适合的模型091 4.2.2模型量化092 4.3迁移学习基础094 4.3.1基本概念与发展背景095 4.3.2工作原理与分类096 4.3.3大模型的微调096 4.4实践练习：用Transformers库调用预训练模型099 4.5Python语言实现：利用预训练模型进行基础应用104 第5章大模型优化概述 5.1大模型优化的基本概念109 5.1.1大模型的定义与背景109 5.1.2大模型在实际应用中的挑战112 5.1.3大模型优化的核心问题115 5.2梯度下降法及其变种118 5.2.1梯度下降法的基本原理119 5.2.2随机梯度下降法121 5.2.3动量法122 5.2.4AdaGrad、RMSProp与Adam123 5.3超参数优化125 5.3.1超参数的定义与重要性126 5.3.2常见的超参数优化方法127 5.4实践练习：用Python语言实现梯度下降法129 5.5Python语言实现：优化算法在图像分类中的应用示例132 第6章常用的优化算法概述 6.1进化算法138 6.1.1进化类算法的基本概念138 6.1.2遗传算法139 6.1.3差分进化算法148 6.2生物智能算法框架150 6.2.1生物智能算法简介150 6.2.2典型生物智能算法151 6.2.3算法性能分析153 6.3智能搜索算法框架155 6.3.1智能搜索算法概述156 6.3.2典型的智能搜索算法157 6.4神经网络算法框架159 6.4.1神经网络的基本概念160 6.4.2常见的神经网络结构162 6.4.2常见的神经网络结构162 6.5实践练习：用Python完成元启发式约束优化164 6.6Python语言实现：约束寻优问题168 第7章遗传算法 7.1遗传算法简介173 7.1.1遗传算法的定义与核心概念173 7.1.2遗传算法的基本原理与机制175 7.2选择、交叉和变异操作176 7.2.1选择操作177 7.2.2交叉操作179 7.2.3变异操作181 7.3适应度函数设计183 7.3.1适应度函数的定义183 7.3.2适应度函数的构建方法186 7.3.3适应度评价与选择方法187 7.4实践练习：实现一个简单的遗传算法1897.5Python语言实现：TSP194 第8章多目标优化与遗传算法进阶 8.1多目标优化简介203 8.1.1多目标优化的基本概念与理论基础203 8.1.2多目标优化的应用领域与挑战206 8.2遗传算法在实际问题中的应用（TSP）209 8.2.1TSP介绍209 8.2.2遗传算法在旅行商问题中的应用211 8.2.3遗传算法在多目标TSP中的实现策略213 8.3遗传算法的性能调优215 8.3.1遗传算法的参数调优215 8.3.2并行计算在遗传算法中的应用217 8.4实践练习：实现一个简单的多目标遗传算法220 8.5Python代码实现：多目标优化和遗传算法性能调优226 第9章蚁群算法 9.1蚁群算法简介233 9.1.1蚁群算法的基本概念233 9.1.2蚁群算法应用场景235 9.2信息素更新机制236 9.2.1信息素的作用与初始化237 9.2.2信息素挥发与更新规则239 9.2.3启发式因子与路径选择规则242 9.3蚁群算法在路径优化中的应用244 9.3.1TSP的优化方法244 9.3.2应用中的挑战与优化策略246 9.4实践练习：实现一个简单的蚁群算法248 9.5Python语言实现：蚁群算法252 第10章鲸鱼优化算法 10.1鲸鱼优化算法简介258 10.2模拟鲸鱼觅食行为259 10.2.1螺旋更新机制259 10.2.2收缩包围机制 261 10.2.3全局搜索与局部开发的平衡264 10.3算法优化与应用267 10.3.1鲸鱼优化算法的优缺点分析267 10.3.2提高算法性能的常用方法270 10.3.3鲸鱼优化算法的扩展与应用274 10.4实践练习：实现一个简单的鲸鱼优化算法276 10.5Python语言实现：鲸鱼优化算法278 第11章萤火虫优化算法 11.1萤火虫优化算法简介284 11.1.1萤火虫优化算法的背景和原理284 11.1.2萤火虫优化算法的核心思想285 11.2吸引力函数和位置更新机制288 11.2.1吸引力函数的定义288 11.2.2位置更新机制290 11.2.3算法流程293 11.3算法优化与应用295 11.3.1参数优化295 11.3.2实际应用298 11.4实践练习：实现萤火虫优化算法30111.5Python语言实现与案例分析308 第12章神经网络优化算法 12.1神经网络优化算法简介317 12.1.1神经网络简介317 12.1.2优化算法简介319 12.2梯度下降与训练321 12.2.1前向传播与损失函数321 12.2.2反向传播322 12.2.3梯度下降324 12.3算法优化与应用328 12.3.1Momentum优化算法328 12.3.2RMSprop优化算法329 12.3.3Adam优化算法330 12.3.4AdamW优化算法331 12.4实践练习：实现一个简单的神经网络优化算法332 12.5Python语言实现：神经网络优化算法336 第13章大模型与优化应用实践 13.1大模型的可解释性与安全性342 13.1.1大模型的可解释性342 13.1.2大模型的安全性344 13.2大模型的前沿研究与未来发展346 13.2.1大模型当前的技术进展346 13.2.2技术挑战349 13.3大模型微调技术351 13.3.1微调的必要性352 13.3.2微调方法354 13.4大模型性能优化技巧356 13.4.1模型优化的基本策略357 13.4.2硬件加速359 13.5大模型在优化项目中的应用359 13.5.1实际应用359 13.5.2优化求解361 13.6实践练习：用HuggingFaceTransformers库进行大模型微调并应用于优化项目361 13.7Python语言实现：大模型微调及其在特定领域优化中的应用366 第14章DeepSeek的介绍与使用 14.1DeepSeek的简介372 14.1.1什么是DeepSeek372 14.1.2为什么选择DeepSeek372 14.1.3如何使用DeepSeek373 14.2DeepSeek的使用技巧374 14.2.1选择适合的模型374 14.2.2联网搜索375 14.2.3提问技巧375 14.3DeepSeek的应用集成376 14.3.1申请APIkey376 14.3.2将DeepSeek接入PyCharm377 14.3.3DeepSeek与Cline结合377 14.4实践练习：DeepSeek实现游戏代码开发378 14.5Python语言实现：DeepSeekAPI调用379