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