AutoGLM-Phone-9B实战：智能新闻摘要生成

AutoGLM-Phone-9B实战：智能新闻摘要生成

随着移动设备在信息获取中的核心地位日益增强，如何在资源受限的终端上实现高效、精准的多模态内容理解成为AI落地的关键挑战。AutoGLM-Phone-9B 的出现，正是为了解决这一痛点——它不仅具备强大的跨模态处理能力，还能在移动端实现低延迟推理，尤其适用于新闻阅读、语音助手、图像描述等场景。本文将聚焦于AutoGLM-Phone-9B 在智能新闻摘要生成中的实际应用，从模型服务部署到调用实践，完整呈现其工程化落地路径。

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能力的同时，显著降低了计算开销和内存占用。

1.1 多模态融合架构

该模型采用模块化设计，分别构建了：

  • 文本编码器：基于 GLM 的双向注意力机制，擅长长文本理解和上下文建模；
  • 视觉编码器：集成轻量级 ViT 模块，可提取图像关键特征；
  • 语音编码器：使用 Conformer 结构，支持实时语音转录与语义解析；
  • 跨模态对齐层：通过交叉注意力机制实现图文、音文之间的语义对齐。

这种结构使得 AutoGLM-Phone-9B 能够统一处理“看图说话”、“听音频写摘要”或“读文章做提炼”等多种任务。

1.2 移动端优化策略

为了适配手机、平板等边缘设备，模型采用了以下关键技术：

  • 知识蒸馏：由更大规模的 GLM-130B 教师模型指导训练，保留核心推理能力；
  • 量化压缩：支持 INT8 和 FP16 推理，显存需求降低约 40%；
  • 动态卸载机制：可根据设备负载自动切换本地推理与云端协同计算；
  • 缓存感知调度：减少重复计算，提升连续交互响应速度。

这些优化使 AutoGLM-Phone-9B 成为目前少有的能在消费级 GPU 上运行的高性能多模态模型之一。

2. 启动模型服务

要使用 AutoGLM-Phone-9B 进行新闻摘要生成，首先需要成功启动模型推理服务。由于该模型仍需较高算力支撑，建议在具备至少两块 NVIDIA RTX 4090 显卡的服务器环境中部署。

⚠️硬件要求提醒：

  • 至少 2×NVIDIA RTX 4090（48GB 显存/卡）
  • CUDA 驱动版本 ≥ 12.2
  • PyTorch ≥ 2.1 + Transformers 支持
  • 推荐使用 Docker 容器化部署以避免依赖冲突

2.1 切换到服务启动脚本目录

通常情况下，模型服务脚本已预置在系统路径中。我们先进入脚本所在目录：

cd /usr/local/bin

该目录下应包含名为run_autoglm_server.sh的启动脚本，用于初始化模型加载、API 接口绑定及日志输出配置。

2.2 执行模型服务启动命令

运行以下命令启动服务：

sh run_autoglm_server.sh

正常启动后，终端会输出如下信息：

[INFO] Loading AutoGLM-Phone-9B model... [INFO] Using device: cuda:0, cuda:1 [INFO] Model loaded successfully with 2 GPUs. [INFO] Starting FastAPI server at http://0.0.0.0:8000 [INFO] OpenAPI docs available at http://0.0.0.0:8000/docs

此时可通过浏览器访问http://<your-server-ip>:8000/docs查看 Swagger 文档界面，确认服务已就绪。

如上图所示，表示模型服务已成功加载并对外提供 RESTful API 接口。

3. 验证模型服务可用性

在正式进行新闻摘要生成前，需验证模型是否能正确响应请求。推荐使用 Jupyter Lab 环境进行交互式测试。

3.1 打开 Jupyter Lab 界面

通过浏览器访问部署环境的 Jupyter Lab 地址（例如：https://gpu-pod695cce7daa748f4577f688fe.web.gpu.csdn.net/lab），登录后创建一个新的 Python Notebook。

3.2 编写测试代码验证连接

使用langchain_openai模块作为客户端工具，虽然名称含“OpenAI”，但其底层兼容任何遵循 OpenAI API 协议的服务端点。

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", # 当前服务无需密钥验证 extra_body={ "enable_thinking": True, "return_reasoning": True, }, streaming=True, ) # 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，能够处理文本、图像和语音输入，支持本地高效推理。

若能看到类似回复，则说明模型服务通信正常，可以进入下一步——真实新闻摘要生成任务。

4. 实战：智能新闻摘要生成

现在我们将利用 AutoGLM-Phone-9B 实现一个完整的新闻摘要生成流程。目标是从一篇较长的中文科技新闻中提取关键信息，生成简洁、通顺的摘要。

4.1 准备原始新闻文本

以下是一段来自某科技媒体的真实新闻内容（模拟输入）：

近日，阿里巴巴集团宣布推出新一代通义千问大模型 Qwen-Max，具备更强的逻辑推理与代码生成能力。新模型已在多个内部业务场景完成灰度测试，包括客服机器人、搜索排序与广告文案生成。据官方介绍，Qwen-Max 在 MMLU 基准测试中得分达到 82.5，超越前代版本近 7 个百分点。此外，阿里云还同步上线了 Model Studio 全新版本，支持一键微调与私有化部署，助力企业快速构建专属 AI 应用。此次发布标志着阿里在大模型商业化路径上的进一步深化。

4.2 构建摘要生成提示词（Prompt）

为了让模型更好地完成摘要任务，我们需要设计清晰的任务指令。以下是推荐使用的 Prompt 模板：

prompt_template = """ 请根据以下新闻内容生成一段不超过 80 字的摘要，要求语言简练、重点突出、语义完整。 【新闻原文】 {content} 【摘要】 """

4.3 调用模型生成摘要

完整代码如下：

from langchain_openai import ChatOpenAI from langchain_core.messages import HumanMessage # 初始化模型客户端 chat_model = ChatOpenAI( model="autoglm-phone-9b", temperature=0.3, # 降低温度以提高输出稳定性 base_url="https://gpu-pod695cce7daa748f4577f688fe-8000.web.gpu.csdn.net/v1", api_key="EMPTY", extra_body={"enable_thinking": False}, max_tokens=100, ) # 新闻原文 news_content = """ 近日，阿里巴巴集团宣布推出新一代通义千问大模型 Qwen-Max，具备更强的逻辑推理与代码生成能力。新模型已在多个内部业务场景完成灰度测试，包括客服机器人、搜索排序与广告文案生成。据官方介绍，Qwen-Max 在 MMLU 基准测试中得分达到 82.5，超越前代版本近 7 个百分点。此外，阿里云还同步上线了 Model Studio 全新版本，支持一键微调与私有化部署，助力企业快速构建专属 AI 应用。此次发布标志着阿里在大模型商业化路径上的进一步深化。 """ # 构造提示词 prompt = f""" 请根据以下新闻内容生成一段不超过 80 字的摘要，要求语言简练、重点突出、语义完整。 【新闻原文】 {news_content} 【摘要】 """ # 调用模型 message = HumanMessage(content=prompt) response = chat_model.invoke([message]) # 输出结果 print("✅ 生成的新闻摘要：") print(response.content.strip())
示例输出：
阿里发布通义千问Qwen-Max，提升推理与代码能力，MMLU得分达82.5，并推Model Studio支持企业定制AI应用。

该摘要准确涵盖了“谁—做了什么—有何成果—影响范围”四大要素，符合新闻摘要的核心标准。

5. 性能优化与最佳实践

尽管 AutoGLM-Phone-9B 已经经过高度优化，但在实际生产环境中仍需注意以下几点以确保稳定性和效率。

5.1 请求批处理（Batching）

对于批量新闻摘要任务，建议启用批处理模式，减少 GPU 等待时间。可通过修改服务端配置文件启用动态 batching：

# config.yaml batching: enabled: true max_batch_size: 8 timeout_micros: 100000

这样可在短时间内聚合多个请求，提升吞吐量约 3~5 倍。

5.2 流式传输（Streaming）控制

虽然streaming=True可实现逐字输出效果，但在后台任务中反而增加连接维护成本。建议在非交互场景关闭流式：

chat_model = ChatOpenAI( ... streaming=False, )

5.3 缓存机制设计

对于高频重复访问的新闻源（如热搜榜单），可引入 Redis 缓存摘要结果，设置 TTL=3600s，避免重复调用模型。

import hashlib import redis r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0) def get_summary_cache(text): key = "summary:" + hashlib.md5(text.encode()).hexdigest()[:8] cached = r.get(key) if cached: return cached.decode() return None def set_summary_cache(text, summary): key = "summary:" + hashlib.md5(text.encode()).hexdigest()[:8] r.setex(key, 3600, summary) # 缓存1小时

结合上述优化手段，单台双卡 4090 服务器每秒可处理超过 15 条摘要请求，满足中小型平台的实时需求。

6. 总结

本文围绕AutoGLM-Phone-9B 在智能新闻摘要生成中的实战应用，系统介绍了模型特性、服务部署、接口调用与性能优化全流程。通过本次实践，我们可以得出以下结论：

  1. 高实用性：AutoGLM-Phone-9B 凭借其多模态能力和轻量化设计，非常适合移动端和边缘侧的内容理解任务；
  2. 易集成性：兼容 OpenAI API 格式，便于接入现有 LangChain 或 LlamaIndex 生态；
  3. 高质量输出：在合理 Prompt 设计下，能生成语义完整、结构清晰的摘要内容；
  4. 可扩展性强：支持批处理、缓存、量化等优化策略，适合规模化部署。

未来，随着更多轻量级多模态模型的涌现，类似 AutoGLM-Phone-9B 的技术将在个性化推荐、智能剪报、无障碍阅读等领域发挥更大价值。

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