AutoGLM-Phone-9B实战：构建智能穿搭推荐

随着移动设备智能化需求的不断增长，轻量化、高效能的多模态大模型成为终端AI应用的关键。AutoGLM-Phone-9B作为一款专为移动端优化的多模态语言模型，凭借其在视觉、语音与文本融合处理上的卓越表现，正在推动本地化智能服务的发展。本文将围绕该模型展开实践，重点介绍如何部署并调用AutoGLM-Phone-9B，并以“智能穿搭推荐”这一典型应用场景为例，展示其在真实业务中的落地能力。

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（9B），在保持较强语义理解与生成能力的同时，显著降低了计算开销和内存占用，使其能够在消费级GPU甚至边缘设备上运行。

1.1 多模态融合架构设计

该模型采用模块化设计思想，分别构建了：

视觉编码器：用于提取图像特征（如用户上传的衣物质地、颜色、款式）
语音解码器：支持语音输入理解（如“我想穿得正式一点”）
文本处理主干：基于改进的GLM自回归架构，实现跨模态信息对齐与上下文推理

通过共享注意力机制与门控融合网络，不同模态的信息在高层语义空间中完成对齐，从而实现“看图说话+听声识意+自然对话”的一体化能力。

1.2 移动端优化策略

为了适配移动端部署，AutoGLM-Phone-9B采用了多项关键技术：

优化技术	实现方式	效果
参数剪枝	基于重要性评分移除冗余连接	模型体积减少35%
量化压缩	FP16 → INT8动态量化	推理速度提升约2倍
缓存机制	KV Cache复用	显存占用降低40%
分块加载	按需加载模型分片	支持低显存设备启动

这些优化使得模型可在配备NVIDIA RTX 4090及以上配置的服务器上稳定运行，并支持多并发请求处理。

2. 启动模型服务

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

2.1 切换到服务启动脚本目录

首先登录目标GPU服务器，进入预置的服务启动脚本所在路径：

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后端服务：

sh run_autoglm_server.sh

正常启动后，终端会输出如下关键信息：

[INFO] Loading AutoGLM-Phone-9B model... [INFO] Using devices: [0, 1] (2x NVIDIA GeForce RTX 4090) [INFO] Model loaded successfully in 8.7s [INFO] FastAPI server started at http://0.0.0.0:8000 [INFO] OpenAI-compatible endpoint enabled at /v1/chat/completions

同时，可通过浏览器访问服务健康检查接口验证状态：

GET https://gpu-pod695cce7daa748f4577f688fe-8000.web.gpu.csdn.net/health → 返回 {"status": "ok"}

当看到类似下图的日志界面时，表示服务已成功启动：

3. 验证模型服务可用性

在确认模型服务正常运行后，接下来通过 Python 客户端发起测试请求，验证其基本对话能力。

3.1 打开 Jupyter Lab 开发环境

访问 CSDN 提供的 GPU 实验室平台，打开绑定当前服务实例的 Jupyter Lab 界面。确保内核环境已安装以下依赖包：

pip install langchain_openai openai requests pillow

3.2 发起首次模型调用

使用langchain_openai.ChatOpenAI类连接本地部署的 AutoGLM-Phone-9B 服务端点，代码如下：

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", # 注意替换为实际地址 api_key="EMPTY", # 因未启用鉴权，使用占位符 extra_body={ "enable_thinking": True, # 开启思维链推理 "return_reasoning": True, # 返回中间推理过程 }, streaming=True, # 启用流式输出 ) # 发送测试请求 response = chat_model.invoke("你是谁？") print(response.content)

输出示例：

我是 AutoGLM-Phone-9B，一个专为移动端优化的多模态大语言模型，能够理解图像、语音和文本信息，提供智能问答、内容生成与场景化建议服务。

若能成功返回上述响应，则说明模型服务通信链路畅通，可以进入下一阶段的应用开发。

4. 构建智能穿搭推荐系统

现在我们进入核心实践环节——利用 AutoGLM-Phone-9B 的多模态能力，构建一个完整的“智能穿搭推荐”功能。该系统可根据用户上传的服装图片与个性化描述，自动生成搭配建议。

4.1 功能需求分析

输入	处理方式	输出
用户上传一件衬衫图片	视觉编码器提取颜色、图案、材质等特征	结构化图像描述
文本输入：“适合夏天通勤穿吗？”	文本理解模块解析意图	场景标签 + 情感倾向
综合判断	多模态融合推理	是否推荐 + 搭配建议

4.2 图像+文本联合推理实现

由于当前 API 支持 OpenAI 兼容格式，我们可通过extra_body字段传入 Base64 编码的图像数据，触发多模态推理。

完整实现代码：

import base64 from PIL import Image from io import BytesIO from langchain_openai import ChatOpenAI def image_to_base64(image_path): with Image.open(image_path) as img: buffered = BytesIO() img.save(buffered, format="JPEG") return base64.b64encode(buffered.getvalue()).decode() # 初始化模型客户端 chat_model = ChatOpenAI( model="autoglm-phone-9b", temperature=0.7, base_url="https://gpu-pod695cce7daa748f4577f688fe-8000.web.gpu.csdn.net/v1", api_key="EMPTY", extra_body={ "enable_thinking": True, "return_reasoning": True, }, max_tokens=512 ) # 示例：上传一张浅蓝色条纹衬衫图片 image_b64 = image_to_base64("shirt.jpg") # 构造包含图像与文本的请求体 messages = [ { "role": "user", "content": [ {"type": "text", "text": "这件衣服适合夏天通勤穿吗？请给出搭配建议。"}, { "type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/jpeg;base64,{image_b64}"} } ] } ] # 调用模型 response = chat_model.invoke(messages) print("💡 推荐结果：\n", response.content)

可能输出结果：

这件浅蓝色条纹衬衫采用棉质面料，透气性良好，非常适合夏季穿着。条纹设计增添活力感，整体风格偏商务休闲。 ✅ 推荐用于通勤场景： - 搭配白色西裤 + 深灰针织领带，打造清爽干练的职业形象 - 鞋子建议选择棕色乐福鞋或小白鞋，提升整体协调度 - 可外搭浅灰色亚麻西装外套，应对空调房温差 ⚠️ 注意避免搭配深色牛仔裤，容易显得沉闷。

4.3 关键技术点解析

多模态输入组织：
使用content数组形式传递图文混合消息，符合 OpenAI 多模态 API 规范，AutoGLM-Phone-9B 自动识别并处理。
思维链控制（Thinking Chain）：
设置"enable_thinking": True后，模型会在内部执行“观察→分析→决策”三步推理流程，提高回答逻辑性。
流式输出优化体验：
在 Web 应用中结合streaming=True，可实现逐字输出效果，增强交互实时感。