AutoGLM-Phone-9B实战：多模态推荐系统搭建

随着移动智能设备的普及，用户对个性化、实时化推荐服务的需求日益增长。传统推荐系统多依赖单一文本或行为数据，难以捕捉用户在视觉、语音等多模态交互中的真实意图。为此，AutoGLM-Phone-9B应运而生——一款专为移动端优化的多模态大语言模型，具备跨模态理解与推理能力，能够在资源受限环境下实现高效推荐决策。

本文将围绕AutoGLM-Phone-9B的部署与应用，手把手带你搭建一个基于该模型的多模态推荐系统，涵盖模型服务启动、接口调用验证及实际推荐场景集成，帮助开发者快速落地高性能移动端推荐方案。

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 多模态能力解析

AutoGLM-Phone-9B 支持三大核心输入模态：

文本输入：理解用户查询、历史对话、商品描述等自然语言内容。
图像输入：识别商品图片、用户上传的照片、界面截图等视觉信息。
语音输入：接收语音指令并转换为语义向量，用于上下文理解。

这些模态信息通过共享的 Transformer 编码器进行统一表征，在低维空间中完成对齐与融合，从而实现“看图推荐”、“听声识意”等高级语义推理功能。

1.2 轻量化设计优势

相比通用大模型动辄数百亿甚至千亿参数，AutoGLM-Phone-9B 在保持较强语义理解能力的同时，采用以下关键技术实现轻量化：

知识蒸馏（Knowledge Distillation）：从更大规模教师模型中学习输出分布，提升小模型表达能力。
结构剪枝（Structured Pruning）：移除冗余注意力头和前馈网络通道，降低计算开销。
量化推理（INT8/FP16）：支持混合精度推理，显著减少显存占用和延迟。
KV Cache 优化：缓存历史键值对，提升长序列生成效率。

这使得模型可在配备两块 NVIDIA RTX 4090 显卡的服务器上稳定运行，满足高并发移动端请求。

1.3 应用场景适配性

AutoGLM-Phone-9B 特别适用于以下推荐场景：

用户拍摄商品照片后获取相似推荐（以图搜物）
语音提问“帮我找一款适合送女友的香水”生成个性化列表
结合浏览记录与当前页面图文内容动态调整推荐策略

其低延迟、高准确率的特点，使其成为构建下一代智能推荐系统的理想选择。

2. 启动模型服务

要使用 AutoGLM-Phone-9B 提供多模态推荐能力，首先需要正确部署模型服务。以下是完整的本地服务启动流程。

⚠️硬件要求提醒
运行 AutoGLM-Phone-9B 模型服务需至少2 块 NVIDIA RTX 4090 显卡（每块 24GB 显存），确保模型权重可完整加载并支持批量推理。

2.1 切换到服务启动脚本目录

进入预置的服务管理脚本所在路径：

cd /usr/local/bin

该目录下包含run_autoglm_server.sh脚本，封装了模型加载、API 服务注册及日志输出等逻辑。

2.2 执行模型服务启动脚本

运行以下命令启动模型服务：

sh run_autoglm_server.sh

成功执行后，终端将输出类似如下日志信息：

[INFO] Loading AutoGLM-Phone-9B model... [INFO] Using device: cuda:0, cuda:1 [INFO] Model loaded in 8.7s | Memory usage: 45.2 GB [INFO] Starting FastAPI server at http://0.0.0.0:8000 [INFO] OpenAI-compatible API available at /v1/chat/completions

同时，浏览器访问提示地址可查看服务状态页（如示例图所示），确认服务已正常监听 8000 端口。

✅服务启动成功标志：看到 “Starting FastAPI server” 日志且无 CUDA Out of Memory 报错。

3. 验证模型服务可用性

服务启动后，需通过客户端调用验证其响应能力。我们使用 Jupyter Lab 环境结合 LangChain 工具库进行测试。

3.1 打开 Jupyter Lab 界面

登录远程开发环境，启动 Jupyter Lab 实例。建议使用 Chrome 浏览器以获得最佳兼容性。

3.2 编写 Python 测试脚本

在新建 Notebook 中运行以下代码，连接 AutoGLM-Phone-9B 的 OpenAI 兼容接口：

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", # 替换为实际服务地址 api_key="EMPTY", # 当前服务无需认证 extra_body={ "enable_thinking": True, "return_reasoning": True, }, streaming=True, ) # 发起简单问答测试 response = chat_model.invoke("你是谁？") print(response.content)

参数说明：

参数	说明
`base_url`	指向模型服务的公网入口，注意端口号为`8000`
`api_key="EMPTY"`	表示无需密钥验证
`extra_body`	启用思维链（CoT）推理模式，返回中间思考过程
`streaming=True`	开启流式输出，提升用户体验

3.3 查看响应结果

若服务配置正确，控制台将逐步打印出模型回复，例如：

我是 AutoGLM-Phone-9B，由智谱AI研发的轻量化多模态大模型，专为移动端推荐场景设计……

同时，前端界面也会显示实时流式输出效果（参考示意图）：

✅验证通过标准：能成功收到模型返回的非空文本响应，且无ConnectionError或404 Not Found错误。

4. 构建多模态推荐系统实战

完成基础验证后，下一步是将其集成到真实推荐业务中。下面展示如何利用 AutoGLM-Phone-9B 实现“图像+语音+文本”三模态联合推荐。

4.1 推荐系统架构设计

我们设计如下四层架构：

[用户输入] ↓ [多模态接入层] → 图像编码 / 语音转录 / 文本清洗 ↓ [AutoGLM-Phone-9B 推理引擎] → 跨模态融合 + 意图理解 + 商品匹配 ↓ [推荐输出层] → 返回 Top-K 商品 ID 及解释文案 ↓ [前端展示]

4.2 多模态输入处理示例

假设用户上传一张咖啡机图片并语音说：“这种类型的还有别的推荐吗？”

我们需要将两种模态输入整合为一条结构化 prompt：

import base64 from pydub import AudioSegment import speech_recognition as sr # Step 1: 图像编码为 Base64 with open("coffee_machine.jpg", "rb") as img_file: image_b64 = base64.b64encode(img_file.read()).decode('utf-8') # Step 2: 语音转文字 audio = AudioSegment.from_file("voice_query.wav") r = sr.Recognizer() with sr.AudioFile("voice_query.wav") as source: audio_data = r.record(source) transcript = r.recognize_google(audio_data, language='zh-CN') # Step 3: 构造多模态 Prompt prompt = f""" 你是一个电商推荐助手。请根据以下信息给出3款相似商品推荐： 【图片】这是一张咖啡机的照片，请分析其风格、品牌特征和功能定位。 [data:image/jpeg;base64,{image_b64}] 【语音内容】用户说：“{transcript}”，表达希望看到同类产品。 请综合判断用户偏好，推荐风格相近、价格区间合理的产品，并附简要理由。 """ # Step 4: 调用模型 result = chat_model.invoke(prompt) print(result.content)

4.3 输出示例

模型可能返回如下推荐结果：

1. 德龙 EC685 半自动意式咖啡机 —— 同样为不锈钢机身+旋钮操作设计，支持奶泡系统，价格略低但品质相当。 2. 飞利浦 HD7430 家用滴漏式咖啡壶 —— 若用户更注重便捷性，此款一键操作更适合日常使用。 3. Breville BES870XL 精品级半自动咖啡机 —— 更高端选择，配备压力监测和预浸泡功能，适合进阶用户。

此结果可直接渲染至小程序或 App 商品推荐栏。