内容简介

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。

目录

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

前言/序言

这个技术有什么前途

大模型优化技术正成为当今人工智能（AI）领域中的核心技术之一。随着深度学习和机器学习的快速发展，尤其是自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）和语音识别等领域的突破，越来越多的大规模深度学习模型，如GPT、BERT、VisionTransformers（ViT）以及自监督学习模型等，展现出强大的功能和应用前景。这些大模型通常拥有数十亿甚至数百亿的参数，其计算和存储需求也急剧增加。因此，如何高效地训练、优化、部署及调用这些大模型，成为AI行业亟待解决的关键问题。

从研究角度看，这不仅涉及模型架构的改进，更是硬件计算、算法创新、数据处理等多维度的综合挑战。对于大模型的优化，研究人员在算法优化、分布式训练、高效推理等多个方向进行了深入探索。例如，混合精度训练、剪枝、蒸馏、量化等技术，都能有效减少计算资源消耗，提升模型在实际应用中的推理速度与精度。在未来，随着硬件的不断升级和算法的日益成熟，模型参数量将进一步增长，而优化技术将成为推动其发展的关键因素。

大模型的应用范围几乎覆盖所有AI领域，包括自动驾驶、医疗健康、金融服务、智能家居等。在自动驾驶领域，深度神经网络需实时处理海量传感器数据，高效的优化技术能减轻计算压力，提高驾驶系统的反应速度和安全性；在医疗健康领域，基于深度学习的大模型已在疾病诊断、个性化治疗方案制定等方面展现出了巨大潜力。通过优化这些模型，不仅能提升模型性能，还能降低资源消耗，使AI技术能在更加广泛的实际环境中发挥作用。大模型优化不仅是技术上的挑战，更是对未来AI应用潜力的挖掘。随着技术的不断创新和发展，大模型优化将不断推动各行各业的数字化转型，为人类社会带来更多的智能化变革。

笔者的使用体会大模型的训练和优化，尤其在硬件资源受限时，是一项充满挑战的工作。对于传统小型模型，开发者可以在本地计算机上进行训练和调试，但随着模型规模的扩大，训练时间和资源消耗呈指数级增长，这对开发者来说是一项巨大的考验。在本书的撰写过程中，笔者不仅整理了大量关于大模型优化的理论知识，更通过实际操作和项目实践，深刻体会到技术的挑战与乐趣。通过不断地实验、调试和优化，逐渐掌握如何在大规模计算环境下高效训练模型、如何对模型进行多维度优化，以及如何在实际应用中将这些技术落地。笔者相信，随着硬件技术的进步和算法优化策略的创新，大模型优化将迎来更广阔的发展前景。希望本书能为读者提供有价值的参考，帮助读者在大模型优化的道路上不断取得突破与进展。

这本书的特色

◆项目代码：提供可运行的项目代码，帮助读者深入理解算法。

◆内容新颖：书中涉及的软件库大多采用官网最新版本（截止本书撰写时）进行讲解。

◆经验总结：全面归纳和整理笔者多年的AI实战经验。

◆内容实用：结合大量实例进行讲解，符合项目实战要求。

◆赠送PPT：笔者专门为本书制作了教学PPT，方便教师教学使用。

◆校企合作：内容紧密结合校企合作案例，基于实际业务需求，确保知识点的实用性。

这本书包括什么内容

本书介绍了机器学习和深度学习的基础知识，带领读者了解Transformer模型及其在自然语言处理和图像处理中的应用。随后，书中深入探讨了模型训练与优化技巧，包括学习率调度、早停策略、正则化和批标准化等方法。书中还介绍了大模型的调用与优化基础，详细讲解了预训练模型的选择、下载和迁移学习的应用。通过实际练习和Python语言实现，读者可以掌握优化策略在大模型训练中的应用。

本书分为三个部分，共13章。

优化算法基础：

第1章机器学习和深度学习概述

第2章Transformer模型与大模型概述

第3章模型训练与优化技巧

第4章模型调用与优化基础

第5章大模型优化概述

第6章常用的优化算法概述

优化算法进阶：

第7章遗传算法

第8章多目标优化与遗传算法进阶

第9章蚁群算法

第10章鲸鱼优化算法

第11章萤火虫优化算法

第12章神经网络优化算法

优化算法与大模型：

第13章大模型与优化应用实践

第14章DeepSeek的介绍与使用

本书读者对象

◆对优化算法和大模型感兴趣的技术人员。

◆需要应用优化算法和大模型技术的工程师和研究者。

◆希望了解优化算法和大模型技术应用领域的学生。

◆希望深入探究优化算法和大模型的技术爱好者和开发人员。

特别致谢

本书在编写过程中，得到了烟台理工学院、山东商务职业学院领导和同事的鼓励，特纳科技（烟台）有限公司的闫家硕总经理、烟台大山数据有限公司的许强博士和山东灵动鲸软件科技有限公司的彭洪浩总经理也提供了大量的实验案例来源，使其更具实践价值。本书的编写还得到了北京大学出版社老师的鼎力相助，他们专业的编