AutoGLM-Phone-9B入门：多模态数据预处理

1. AutoGLM-Phone-9B简介

AutoGLM-Phone-9B 是一款专为移动端优化的多模态大语言模型，融合视觉、语音与文本处理能力，支持在资源受限设备上高效推理。该模型基于 GLM 架构进行轻量化设计，参数量压缩至 90 亿，并通过模块化结构实现跨模态信息对齐与融合。

1.1 模型定位与核心优势

AutoGLM-Phone-9B 的设计目标是解决传统多模态大模型在移动设备上部署难的问题。其核心优势体现在三个方面：

轻量化架构：通过知识蒸馏、通道剪枝和量化感知训练（QAT），将原始百亿级参数压缩至9B级别，显著降低内存占用和计算开销。
多模态融合机制：采用统一的Transformer编码器框架，分别处理图像、音频和文本输入，通过共享注意力层实现跨模态语义对齐。
端侧推理优化：内置TensorRT加速引擎，支持FP16/INT8混合精度推理，在NVIDIA Jetson系列或高端手机SoC上可实现<200ms延迟响应。

该模型适用于智能助手、离线翻译、视觉问答等边缘计算场景，尤其适合对隐私保护要求高、网络连接不稳定的应用环境。

1.2 多模态输入处理流程

AutoGLM-Phone-9B 接收三种模态输入： -文本：自然语言指令或上下文 -图像：RGB图像（如摄像头截图） -语音：WAV格式音频片段

预处理阶段需将不同模态数据转换为统一的嵌入表示。整体流程如下：

[原始输入] ↓ 图像 → 图像编码器（ViT-Tiny） → 视觉嵌入向量 语音 → 音频编码器（Wav2Vec-Lite） → 声学嵌入向量 文本 → 分词器 + 词嵌入 → 语义嵌入向量 ↓ [模态对齐层] → 跨模态注意力融合 ↓ [GLM主干网络] → 生成式推理

这一流程确保了异构数据能在同一语义空间中交互，为后续的联合推理打下基础。

2. 启动模型服务

2.1 硬件与依赖要求

注意：AutoGLM-Phone-9B 启动模型服务需要至少2块NVIDIA RTX 4090显卡（每块24GB显存），以满足9B模型加载和批处理推理的显存需求。推荐使用CUDA 12.1 + cuDNN 8.9及以上版本，并安装PyTorch 2.1+。

此外，需提前配置以下组件： - Docker Engine（用于容器化部署） - NVIDIA Container Toolkit - Python 3.10+ - LangChain 或 vLLM 作为推理接口中间件

2.2 切换到服务启动脚本目录

进入系统级可执行脚本目录，该路径通常包含预置的模型服务启动脚本：

cd /usr/local/bin

此目录下的run_autoglm_server.sh脚本封装了完整的模型加载逻辑，包括GPU资源分配、分布式推理配置和REST API服务绑定。

2.3 运行模型服务脚本

执行启动命令：

sh run_autoglm_server.sh

正常输出应包含以下关键日志信息：

[INFO] Loading AutoGLM-Phone-9B checkpoints... [INFO] Initializing distributed backend: NCCL [INFO] Model loaded on 2x RTX 4090 (total VRAM: 48GB) [INFO] Starting FastAPI server at http://0.0.0.0:8000 [SUCCESS] AutoGLM inference server is ready!

若出现CUDA out of memory错误，请检查是否有多余进程占用显存，或尝试启用模型分片（tensor parallelism=2）。

服务成功启动后，可通过访问http://localhost:8000/docs查看OpenAPI文档界面，确认服务状态。

3. 验证模型服务

3.1 访问Jupyter Lab开发环境

打开浏览器并导航至Jupyter Lab界面（通常为http://<server-ip>:8888）。建议使用Chrome或Edge最新版以获得最佳兼容性。

创建一个新的Python Notebook，用于测试模型连通性和基本推理功能。

3.2 编写验证脚本

使用langchain_openai模块作为客户端接口（因其兼容OpenAI风格API），连接本地部署的AutoGLM服务。

from langchain_openai import ChatOpenAI import os chat_model = ChatOpenAI( model="autoglm-phone-9b", temperature=0.5, base_url="https://gpu-pod695cce7daa748f4577f688fe-8000.web.gpu.csdn.net/v1", # 替换为实际Jupyter所在服务器地址，注意端口8000 api_key="EMPTY", # 因为是非认证服务，设为空值 extra_body={ "enable_thinking": True, # 开启思维链推理模式 "return_reasoning": True, # 返回中间推理步骤 }, streaming=True, # 启用流式输出 ) # 发起首次调用 response = chat_model.invoke("你是谁？") print(response.content)

输出解析说明

预期返回内容类似：

我是AutoGLM-Phone-9B，一个专为移动端优化的多模态大语言模型。我可以理解文字、图片和语音，并在本地设备上完成高效推理，无需依赖云端服务。

若返回ConnectionError或404 Not Found，请检查： -base_url是否正确指向运行中的服务地址 - 防火墙是否开放8000端口 - 模型服务日志是否有异常请求记录

当看到如下响应即表示服务验证成功：

✅提示：streaming=True可实现逐字输出效果，提升用户体验；extra_body中的参数控制高级推理行为，适用于复杂任务分解。

4. 多模态数据预处理实践

4.1 文本预处理规范

尽管模型内置分词器，但在调用前仍建议对输入文本做标准化处理：

def preprocess_text(text: str) -> str: # 清理多余空格与控制字符 text = ' '.join(text.strip().split()) # 统一标点符号（防止中英文混用导致token分裂） translation_table = str.maketrans("‘’“”", "''\"\"") text = text.translate(translation_table) return text # 示例 user_input = " 你好！你能看懂这张图吗？ " cleaned = preprocess_text(user_input) print(cleaned) # 输出："你好！你能看懂这张图吗？"

避免特殊Unicode字符或HTML标签直接传入，以防引发解码错误。

4.2 图像预处理流程

图像需转换为模型支持的格式（H×W×3，uint8，范围[0,255]）：

from PIL import Image import numpy as np def preprocess_image(image_path: str, target_size=(224, 224)) -> np.ndarray: image = Image.open(image_path).convert('RGB') image = image.resize(target_size, Image.Resampling.LANCZOS) return np.array(image) # 使用示例 img_array = preprocess_image("sample.jpg") # shape: (224, 224, 3)

⚠️ 注意：不要进行归一化操作（如除以255），因模型内部已集成标准化层。

4.3 语音信号预处理

语音文件应为16kHz单声道WAV格式：

import soundfile as sf import torch def preprocess_audio(audio_path: str, target_sr=16000) -> torch.Tensor: waveform, sample_rate = sf.read(audio_path) if sample_rate != target_sr: import librosa waveform = librosa.resample(waveform, orig_sr=sample_rate, target_sr=target_sr) return torch.from_numpy(waveform).float().unsqueeze(0) # batch dim added # 示例 audio_tensor = preprocess_audio("voice.wav") # shape: (1, T)

对于实时流式语音，建议使用滑动窗口切片（每段≤15秒）以避免内存溢出。

4.4 多模态联合输入构造

目前AutoGLM-Phone-9B支持通过API扩展字段传递多模态数据：

from langchain_core.messages import HumanMessage message = HumanMessage( content=[ {"type": "text", "text": "描述一下这张图片"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "file:///path/to/sample.jpg"}} ] ) response = chat_model.invoke([message])

未来版本将支持直接上传Base64编码图像或音频流。