本書是一本全面介紹Python大模型優(yōu)化策略的專業(yè)書籍，旨在幫助讀者掌握如何高效訓練、優(yōu)化、部署和調(diào)用大規(guī)模深度學習模型。掌握這些優(yōu)化技巧將是推動大模型應用和提升AI行業(yè)競爭力的關鍵。
本書以深度學習和大模型技術為引，系統(tǒng)講解了各種優(yōu)化算法，并深入探討了兩者的融合與應用。本書涵蓋了機器學習與深度學習概述、Transformer模型與大模型概述、模型訓練與優(yōu)化技巧、模型調(diào)用與優(yōu)化基礎、大模型優(yōu)化概述、常用的優(yōu)化算法概述、遺傳算法、多目標優(yōu)化與遺傳算法進階、蟻群算法、鯨魚優(yōu)化算法、螢火蟲優(yōu)化算法、神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)化算法、大模型與優(yōu)化應用實踐、DeepSeek的介紹與使用等內(nèi)容，每章通過實踐練習介紹了大模型優(yōu)化的實際應用。
本書面向具備機器學習和深度學習基礎的讀者，適合作為高等院校計算機相關專業(yè)的本科及�？平滩摹τ贏I從業(yè)者、科研人員和工程師而言，本書能夠助力他們在大模型訓練與優(yōu)化領域深入理解并積累實踐經(jīng)驗。
劉衍琦， 高超 ，閆家碩 ，賈澤豪
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劉衍琦，碩士，畢業(yè)于大連理工大學數(shù)學科學學院計算幾何與圖形圖像重點實驗室，現(xiàn)為煙臺理工學院人工智能學院教師。曾在東方電子股份有限公司、中科院計算所煙臺分所任職，具有豐富的企業(yè)、研究所及高校從業(yè)經(jīng)歷。長期專注于大數(shù)據(jù)和人工智能的實踐應用，主要研究領域包括機器學習、計算機視覺和自然語言處理。曾主持和參與多個科研項目，并授權多項國家專利。出版《計算機視覺與深度學習實戰(zhàn)：以MATLAB、Python為工具》《PyTorch深度學習實戰(zhàn)之目標檢測》等著作。
高超，碩士，畢業(yè)于山東大學軟件工程碩士專業(yè)�，F(xiàn)為山東商務職業(yè)學院專任教師。具有豐富的企業(yè)及高校從業(yè)經(jīng)歷，曾在東方電子股份有限公司、煙臺東方威斯頓電氣有限公司任職。專注于電力物聯(lián)網(wǎng)領域?qū)嵺`應用，主要研究領域包括電力規(guī)約的解析和處理、機器視覺和視頻分析領域。
閆家碩，煙臺理工學院人工智能協(xié)會會長、特納科技（煙臺）有限公司 CEO。掌握人工智能技術開發(fā)。參與開發(fā)數(shù)字生命DL-A、DL-B項目，相關成果于 GitHub 開源并收獲 2.4k star；主持多項guojia級與省級重點科研項目，包括《基于YoloV9-Self Attention 的惡劣天氣輔助駕駛優(yōu)化算法》（guojia級大創(chuàng)立項）和《鐵翼智盾——基于多模態(tài)大模型的無人機偵察與輔助決策系統(tǒng)》（山東省大學生創(chuàng)新大賽銀獎）；帶領團隊開發(fā)的《云行衛(wèi)道》項目在創(chuàng)客營競賽中榮獲第一名；參與研發(fā)《雷視特偵》自主式電力設備AI巡檢機器人項目，獲山東省高校智能機器人創(chuàng)意競賽二等獎。個人榮獲guojia級獎項2項、省級獎項6項。
賈澤豪，煙臺理工學院人工智能學院AI創(chuàng)新團隊核心成員，主要研究領域包括計算機視覺、序列預測等。參與多個科研項目，發(fā)表數(shù)篇國際學術論文；榮獲4項人工智能領域guojia級賽事獎項；發(fā)表軟件著作權2項；參與多項圖書編著工作，其中主編教材1冊，副主編教材1冊；CSDN人工智能領域新星作者，累積文章閱讀量超百萬。
第1章機器學習和深度學習概述
1.1機器學習概述002
1.1.1機器學習的定義和基本概念002
1.1.2機器學習的分類002
1.1.3機器學習的應用領域004
1.1.4機器學習的基本流程005
1.1.5常見的機器學習算法006
1.2深度學習基礎007
1.2.1深度學習的基本概念008
1.2.2神經(jīng)網(wǎng)絡的基本原理010
1.2.3常見的神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構014
1.2.4深度學習的實際應用015
1.2.5深度學習的挑戰(zhàn)與未來發(fā)展017
1.3實踐練習：用Scikit-learn和PyTorch實現(xiàn)基礎模型017
1.3.1用Scikit-learn實現(xiàn)基礎機器學習模型017
1.3.2用PyTorch實現(xiàn)基礎深度學習模型020
1.4Python語言實現(xiàn)：簡化的機器學習和深度學習模型024
1.4.1簡化的機器學習模型024
1.4.2簡化的深度學習模型026
第2章Transformer模型與大模型概述
2.1Transformer模型的基本原理031
2.1.1自注意力機制031
2.1.2多頭自注意力機制036
2.1.3位置編碼038
2.2編碼器和解碼器結(jié)構039
2.2.1編碼器040
2.2.2解碼器043
2.3大模型的定義與應用047
2.3.1大模型的定義047
2.3.2大模型的應用047
2.4實踐練習：用HuggingFaceTransformers庫進行文本生成049
2.5Python語言實現(xiàn)：NLP和圖像處理中的Transformer模型應用051
第3章模型訓練與優(yōu)化技巧
3.1學習率調(diào)度策略059
3.1.1學習率059
3.1.2學習率的調(diào)整策略060
3.2早停策略064
3.2.1過擬合064
3.2.2運用早停策略防止過擬合066
3.3正則化070
3.3.1L1正則化070
3.3.2L2正則化071
3.3.3Dropout正則化072
3.3.3Dropout正則化072
3.4批標準化074
3.5模型參數(shù)初始化技巧076
3.6實踐練習：用Python語言實現(xiàn)高效訓練策略077
3.7Python語言實現(xiàn)：優(yōu)化技巧在模型訓練中的應用079
第4章模型調(diào)用與優(yōu)化基礎
4.1模型調(diào)用概述086
4.1.1模型調(diào)用的步驟086
4.1.2大模型調(diào)用的分類088
4.1.3大模型調(diào)用平臺090
4.2大模型的選擇與量化091
4.2.1選擇適合的模型091
4.2.2模型量化092
4.3遷移學習基礎094
4.3.1基本概念與發(fā)展背景095
4.3.2工作原理與分類096
4.3.3大模型的微調(diào)096
4.4實踐練習：用Transformers庫調(diào)用預訓練模型099
4.5Python語言實現(xiàn)：利用預訓練模型進行基礎應用104
第5章大模型優(yōu)化概述
5.1大模型優(yōu)化的基本概念109
5.1.1大模型的定義與背景109
5.1.2大模型在實際應用中的挑戰(zhàn)112
5.1.3大模型優(yōu)化的核心問題115
5.2梯度下降法及其變種118
5.2.1梯度下降法的基本原理119
5.2.2隨機梯度下降法121
5.2.3動量法122
5.2.4AdaGrad、RMSProp與Adam123
5.3超參數(shù)優(yōu)化125
5.3.1超參數(shù)的定義與重要性126
5.3.2常見的超參數(shù)優(yōu)化方法127
5.4實踐練習：用Python語言實現(xiàn)梯度下降法129
5.5Python語言實現(xiàn)：優(yōu)化算法在圖像分類中的應用示例132
第6章常用的優(yōu)化算法概述
6.1進化算法138
6.1.1進化類算法的基本概念138
6.1.2遺傳算法139
6.1.3差分進化算法148
6.2生物智能算法框架150
6.2.1生物智能算法簡介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神經(jīng)網(wǎng)絡算法框架159
6.4.1神經(jīng)網(wǎng)絡的基本概念160
6.4.2常見的神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構162
6.4.2常見的神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構162
6.5實踐練習：用Python完成元啟發(fā)式約束優(yōu)化164
6.6Python語言實現(xiàn)：約束尋優(yōu)問題168
第7章遺傳算法
7.1遺傳算法簡介173
7.1.1遺傳算法的定義與核心概念173
7.1.2遺傳算法的基本原理與機制175
7.2選擇、交叉和變異操作176
7.2.1選擇操作177
7.2.2交叉操作179
7.2.3變異操作181
7.3適應度函數(shù)設計183
7.3.1適應度函數(shù)的定義183
7.3.2適應度函數(shù)的構建方法186
7.3.3適應度評價與選擇方法187
7.4實踐練習：實現(xiàn)一個簡單的遺傳算法1897.5Python語言實現(xiàn)：TSP194
第8章多目標優(yōu)化與遺傳算法進階
8.1多目標優(yōu)化簡介203
8.1.1多目標優(yōu)化的基本概念與理論基礎203
8.1.2多目標優(yōu)化的應用領域與挑戰(zhàn)206
8.2遺傳算法在實際問題中的應用（TSP）209
8.2.1TSP介紹209
8.2.2遺傳算法在旅行商問題中的應用211
8.2.3遺傳算法在多目標TSP中的實現(xiàn)策略213
8.3遺傳算法的性能調(diào)優(yōu)215
8.3.1遺傳算法的參數(shù)調(diào)優(yōu)215
8.3.2并行計算在遺傳算法中的應用217
8.4實踐練習：實現(xiàn)一個簡單的多目標遺傳算法220
8.5Python代碼實現(xiàn)：多目標優(yōu)化和遺傳算法性能調(diào)優(yōu)226
第9章蟻群算法
9.1蟻群算法簡介233
9.1.1蟻群算法的基本概念233
9.1.2蟻群算法應用場景235
9.2信息素更新機制236
9.2.1信息素的作用與初始化237
9.2.2信息素揮發(fā)與更新規(guī)則239
9.2.3啟發(fā)式因子與路徑選擇規(guī)則242
9.3蟻群算法在路徑優(yōu)化中的應用244
9.3.1TSP的優(yōu)化方法244
9.3.2應用中的挑戰(zhàn)與優(yōu)化策略246
9.4實踐練習：實現(xiàn)一個簡單的蟻群算法248
9.5Python語言實現(xiàn)：蟻群算法252
第10章鯨魚優(yōu)化算法
10.1鯨魚優(yōu)化算法簡介258
10.2模擬鯨魚覓食行為259
10.2.1螺旋更新機制259
10.2.2收縮包圍機制 261
10.2.3全局搜索與局部開發(fā)的平衡264
10.3算法優(yōu)化與應用267
10.3.1鯨魚優(yōu)化算法的優(yōu)缺點分析267
10.3.2提高算法性能的常用方法270
10.3.3鯨魚優(yōu)化算法的擴展與應用274
10.4實踐練習：實現(xiàn)一個簡單的鯨魚優(yōu)化算法276
10.5Python語言實現(xiàn)：鯨魚優(yōu)化算法278
第11章螢火蟲優(yōu)化算法
11.1螢火蟲優(yōu)化算法簡介284
11.1.1螢火蟲優(yōu)化算法的背景和原理284
11.1.2螢火蟲優(yōu)化算法的核心思想285
11.2吸引力函數(shù)和位置更新機制288
11.2.1吸引力函數(shù)的定義288
11.2.2位置更新機制290
11.2.3算法流程293
11.3算法優(yōu)化與應用295
11.3.1參數(shù)優(yōu)化295
11.3.2實際應用298
11.4實踐練習：實現(xiàn)螢火蟲優(yōu)化算法30111.5Python語言實現(xiàn)與案例分析308
第12章神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)化算法
12.1神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)化算法簡介317
12.1.1神經(jīng)網(wǎng)絡簡介317
12.1.2優(yōu)化算法簡介319
12.2梯度下降與訓練321
12.2.1前向傳播與損失函數(shù)321
12.2.2反向傳播322
12.2.3梯度下降324
12.3算法優(yōu)化與應用328
12.3.1Momentum優(yōu)化算法328
12.3.2RMSprop優(yōu)化算法329
12.3.3Adam優(yōu)化算法330
12.3.4AdamW優(yōu)化算法331
12.4實踐練習：實現(xiàn)一個簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)化算法332
12.5Python語言實現(xiàn)：神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)化算法336
第13章大模型與優(yōu)化應用實踐
13.1大模型的可解釋性與安全性342
13.1.1大模型的可解釋性342
13.1.2大模型的安全性344
13.2大模型的前沿研究與未來發(fā)展346
13.2.1大模型當前的技術進展346
13.2.2技術挑戰(zhàn)349
13.3大模型微調(diào)技術351
13.3.1微調(diào)的必要性352
13.3.2微調(diào)方法354
13.4大模型性能優(yōu)化技巧356
13.4.1模型優(yōu)化的基本策略357
13.4.2硬件加速359
13.5大模型在優(yōu)化項目中的應用359
13.5.1實際應用359
13.5.2優(yōu)化求解361
13.6實踐練習：用HuggingFaceTransformers庫進行大模型微調(diào)并應用于優(yōu)化項目361
13.7Python語言實現(xiàn)：大模型微調(diào)及其在特定領域優(yōu)化中的應用366
第14章DeepSeek的介紹與使用
14.1DeepSeek的簡介372
14.1.1什么是DeepSeek372
14.1.2為什么選擇DeepSeek372
14.1.3如何使用DeepSeek373
14.2DeepSeek的使用技巧374
14.2.1選擇適合的模型374
14.2.2聯(lián)網(wǎng)搜索375
14.2.3提問技巧375
14.3DeepSeek的應用集成376
14.3.1申請APIkey376
14.3.2將DeepSeek接入PyCharm377
14.3.3DeepSeek與Cline結(jié)合377
14.4實踐練習：DeepSeek實現(xiàn)游戲代碼開發(fā)378
14.5Python語言實現(xiàn)：DeepSeekAPI調(diào)用379
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