AutoGLM-Phone-9B案例解析：电商产品多模态搜索实现

随着移动智能设备的普及和用户对个性化服务需求的增长，传统单一文本驱动的电商搜索已难以满足复杂场景下的用户体验。用户不仅希望通过文字描述查找商品，更倾向于通过图片、语音甚至多模态组合方式完成精准检索。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，正成为构建下一代智能电商搜索系统的核心引擎。

本文将围绕AutoGLM-Phone-9B 在电商产品多模态搜索中的实际应用展开深度解析，涵盖其技术特性、服务部署流程、接口调用方法，并结合真实业务场景说明如何利用该模型实现“以图搜货”、“语音+文本联合查询”等高级功能，助力企业打造高效、低延迟、高准确率的移动端智能搜索解决方案。

1. AutoGLM-Phone-9B 简介

1.1 多模态融合架构设计

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），在保证语义理解深度的同时显著降低计算开销，使其能够在消费级 GPU 或边缘设备上稳定运行。

其核心创新在于采用模块化跨模态对齐结构，分别构建：

视觉编码器：基于 ViT-Tiny 轻量变体提取图像特征
语音编码器：使用 Conformer 小规模版本处理语音输入
文本解码器：继承 GLM 的双向注意力机制，支持上下文感知生成

三者通过一个统一的多模态适配层（Multimodal Adapter Layer）实现信息融合，确保不同模态信号在语义空间中对齐，从而实现“看图说话”、“听声识物”等能力。

1.2 移动端优化关键技术

为了适应手机、平板等终端设备的算力限制，AutoGLM-Phone-9B 引入了多项工程优化策略：

知识蒸馏（Knowledge Distillation）：由更大规模的 AutoGLM-Base 模型指导训练，提升小模型表达能力
量化推理（INT8/FP16）：支持 TensorRT 加速，推理速度提升 3 倍以上
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
内存复用调度：减少显存占用，单卡可并发处理多个请求

这些优化使得模型在 NVIDIA RTX 4090 级别显卡上即可部署完整服务，同时兼容 Android NNAPI 和 iOS Core ML，具备良好的跨平台扩展性。

2. 启动模型服务

2.1 环境准备与硬件要求

在部署 AutoGLM-Phone-9B 模型服务前，请确认以下环境条件已满足：

GPU 配置：至少 2 块 NVIDIA RTX 4090（24GB 显存），推荐使用 NVLink 连接以提升通信效率
CUDA 版本：CUDA 12.1 + cuDNN 8.9
Python 环境：Python 3.10+，建议使用 Conda 创建独立虚拟环境
依赖库：PyTorch 2.1+, Transformers, FastAPI, uvicorn, vLLM（用于高性能推理）

⚠️注意：由于模型参数量较大且需同时加载多模态组件，单卡无法承载完整推理任务，必须使用双卡及以上配置才能成功启动服务。

2.2 切换到服务脚本目录

进入预设的服务启动脚本所在路径：

cd /usr/local/bin

该目录下应包含run_autoglm_server.sh脚本文件，内容如下（示例）：

#!/bin/bash export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model zhipu-autoglm/autoglm-phone-9b \ --tensor-parallel-size 2 \ --dtype half \ --port 8000 \ --host 0.0.0.0

此脚本通过 vLLM 框架启动 OpenAI 兼容 API 服务，启用张量并行（Tensor Parallelism）将模型切分至两块 GPU 上运行。

2.3 启动模型服务

执行启动命令：

sh run_autoglm_server.sh

若输出日志中出现以下关键信息，则表示服务已成功初始化：

INFO: Started server process [PID] INFO: Waiting for workers to be ready... INFO: All worker processes are ready! INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000 (Press CTRL+C to quit)

此时可通过浏览器访问http://<server_ip>:8000/docs查看自动生成的 Swagger 接口文档，验证服务状态。

3. 验证模型服务可用性

3.1 使用 Jupyter Lab 进行交互测试

推荐使用 Jupyter Lab 作为开发调试环境，便于快速验证模型响应能力和多模态处理逻辑。

步骤一：打开 Jupyter Lab 界面

在浏览器中输入部署服务器的地址，例如：

https://gpu-pod695cce7daa748f4577f688fe.web.gpu.csdn.net/

登录后进入主工作区。

步骤二：编写 LangChain 调用脚本

安装必要依赖：

pip install langchain-openai

然后创建 Python Notebook 并运行以下代码：

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, ) response = chat_model.invoke("你是谁？") print(response.content)

输出结果说明

成功调用后，模型返回如下类似响应：

我是 AutoGLM-Phone-9B，一个多模态大语言模型，能够理解图像、语音和文本信息，适用于移动端智能应用，如电商搜索、语音助手等场景。

这表明模型服务已正常接收请求并完成推理。

4. 电商多模态搜索实战应用

4.1 场景定义：从“图文混输”到“精准匹配”

在电商平台中，用户常面临以下典型搜索难题：

看到一件衣服但不知道品牌或名称，仅能拍照上传
想买某款“复古风木质书架”，但关键词模糊，搜索结果不相关
口述“给我找那种北欧风格、浅色木纹、三层搁板的电视柜”，希望系统能听懂意图

这些问题的本质是语义鸿沟：用户的原始输入（图像、语音）与商品结构化数据（标题、标签、类目）之间缺乏有效映射。AutoGLM-Phone-9B 正是解决这一问题的关键桥梁。

4.2 多模态输入处理流程

我们设计如下搜索流程：

用户上传一张客厅照片 + 输入语音：“类似这样的茶几”
前端将图像和语音分别编码为 Base64 字符串
发送至后端 API，封装为 JSON 请求体：

{ "image": "data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQSkZJR...", "text": "", "audio": "data:audio/wav;base64,UklGRiQAA..." }

后端调用 AutoGLM-Phone-9B 获取多模态嵌入向量（Multimodal Embedding）
将嵌入向量与商品库中的向量索引进行相似度比对（使用 FAISS 或 Milvus）
返回 Top-K 最匹配商品列表

4.3 核心代码实现：多模态语义编码

import requests import json def get_multimodal_embedding(image_b64=None, text="", audio_b64=None): url = "https://gpu-pod695cce7daa748f4577f688fe-8000.web.gpu.csdn.net/v1/embeddings" payload = { "model": "autoglm-phone-9b", "input": { "image": image_b64, "text": text, "audio": audio_b64 } } headers = {"Content-Type": "application/json"} response = requests.post(url, data=json.dumps(payload), headers=headers) if response.status_code == 200: return response.json()["data"][0]["embedding"] else: raise Exception(f"Request failed: {response.text}") # 示例调用 embedding = get_multimodal_embedding( image_b64="data:image/jpeg;base64,...", text="寻找类似的现代简约茶几", audio_b64="data:audio/wav;base64,..." ) print(f"生成的多模态向量维度: {len(embedding)}") # 输出: 768

该嵌入向量可用于后续的向量数据库检索，实现跨模态语义匹配。