大家好！最近我有幸参与了“开源大模型应用与GPU软件工程实践”这门课程的学习，收获颇丰，特此写下一些心得体会，和大家一起交流探讨。
这门课程从开源生态讲起，深入浅出地介绍了当前主流的大模型技术，比如RAG（检索增强生成）、扩散模型（Diffusion Models）以及视频生成模型的发展现状。特别是对RAG的讲解非常清晰，让我理解了它是如何通过引入外部知识来缓解大模型幻觉问题的，这一点在实际项目中非常实用。
课程还详细讲解了大模型在GPU上的部署与优化方法，涉及模型量化、推理加速、分布式训练等内容，这些都是将智算模型落地到生产环境的关键环节。对于我这种想深入了解大模型底层实现的人来说，这部分内容非常有帮助。
此外，课程中也融入了很多动手实践的部分，包括使用LangCh智算n搭建智算 Agent、利用Gitee 智算进行模型调用、以及使用Dify等工具进行可视化编排。这些实操经验不仅提升了我的工程能力，也让我更直观地感受到大模型在真实场景中的潜力与挑战。
最让我印象深刻的是课程对开源精神的强调。无论是参与开源项目、贡献代码，还是在社区中与他人协作解决问题，都让我意识到：大模型的发展离不开开放共享的社区文化。我也计划今后多参与沐曦社区的开源活动，比如开源竞赛和校园行，希望能为推动智算技术普及尽一份力。
总的来说，这门课程既有理论深度，又有实践广度，非常适合希望从零开始系统学习大模型开发的同学，也适合有一定基础的开发者进一步提升实战能力。欢迎大家在评论区一起交流学习体会！
2025年7月7日