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。