AutoGLM-Phone-9B实战：移动端AI绘画辅助系统

随着移动设备算力的持续提升，将大模型部署到终端侧实现低延迟、高隐私的AI服务成为可能。然而，如何在资源受限的设备上高效运行多模态大模型，仍是工程落地中的关键挑战。AutoGLM-Phone-9B 的出现为这一难题提供了极具前景的解决方案。本文将围绕该模型展开实践应用类技术博客撰写，重点介绍其在移动端AI绘画辅助系统中的部署流程与集成方法，帮助开发者快速构建可运行的本地化多模态推理服务。

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 模型核心特性

多模态融合能力：支持图像输入理解、语音指令识别与自然语言生成，适用于复杂交互场景。
端侧推理优化：采用知识蒸馏、量化感知训练和动态注意力剪枝等技术，在保持性能的同时显著降低计算开销。
模块化架构设计：视觉编码器、语音解码器与语言主干网络解耦，便于按需加载与定制化部署。
低延迟响应：在高端移动SoC（如骁龙8 Gen3）上可实现平均200ms以内的首token输出延迟。

1.2 典型应用场景

AutoGLM-Phone-9B 特别适合以下几类移动端AI应用：

AI绘画助手：用户上传草图或描述语句，模型生成高质量艺术图像建议；
智能语音画板：通过语音指令控制绘图行为（如“加一只猫”、“背景变夕阳”）；
教育辅助工具：学生绘制简单图形后，模型自动补全并解释科学原理；
无障碍交互系统：视障用户通过语音描述需求，模型生成可视化内容反馈。

本实践将以“AI绘画辅助系统”为核心目标，演示如何启动并调用 AutoGLM-Phone-9B 提供的远程推理服务。

2. 启动模型服务

尽管 AutoGLM-Phone-9B 面向移动端优化，但其训练与推理服务仍需高性能GPU集群支撑。当前版本的服务部署要求如下：

⚠️硬件要求说明
启动 AutoGLM-Phone-9B 模型服务需要至少2块NVIDIA RTX 4090 显卡（每块24GB显存），确保模型权重完整加载与并发请求处理。

2.1 切换到服务启动脚本目录

首先，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服务注册与日志监控等逻辑。

2.2 执行模型服务启动脚本

运行以下命令启动模型推理服务：

sh run_autoglm_server.sh

输出日志解析

正常启动后，终端将输出类似以下信息：

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

当看到 “Starting FastAPI server” 提示时，表示服务已成功绑定至本地8000端口，可通过内网或公网地址访问。

成功界面示意

✅ 图中显示服务监听状态正常，且模型已完成初始化加载。

3. 验证模型服务可用性

为验证服务是否正确运行，我们使用 Jupyter Lab 进行一次简单的 API 调用测试。

3.1 打开 Jupyter Lab 界面

通过浏览器访问部署服务器提供的 Jupyter Lab 地址（通常形如https://<your-server-ip>:8888），登录后创建一个新的 Python Notebook。

3.2 编写测试脚本

安装必要依赖（若未预装）：

!pip install langchain-openai

然后在 Notebook 中执行以下代码：

from langchain_openai import ChatOpenAI import os # 配置模型连接参数 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", # 当前服务无需认证密钥 extra_body={ "enable_thinking": True, # 启用思维链推理 "return_reasoning": True, # 返回中间推理过程 }, streaming=True, # 开启流式输出 ) # 发起同步请求 response = chat_model.invoke("你是谁？") print(response.content)

3.3 预期输出结果

若服务连接正常，应返回如下形式的响应内容：

我是 AutoGLM-Phone-9B，一个专为移动端设计的多模态大语言模型。我可以理解图像、语音和文字，并为你提供智能创作辅助服务，比如帮你完成绘画构思、修改建议等任务。

同时，在 Jupyter 单元格下方会实时显示流式输出过程，体现低延迟交互体验。

请求成功截图

✅ 图中可见模型已成功响应提问，表明服务链路畅通。

4. 构建移动端AI绘画辅助功能

接下来，我们将基于上述服务接口，扩展其实现一个完整的 AI 绘画辅助功能原型。

4.1 功能设计目标

实现以下核心交互流程：

用户上传一张手绘草图（图像）；
输入文字提示：“请帮我完善这幅画”；
模型分析图像内容 + 文本意图，生成详细的改进建议或风格迁移方案；
可选：返回可用于 Stable Diffusion 控制的提示词（prompt）与控制信号（control signal）。

4.2 多模态输入构造

LangChain 目前对图像输入的支持有限，因此我们需要手动构造符合 OpenAI API 格式的多模态消息体。

import base64 from langchain_core.messages import HumanMessage def encode_image(image_path): """将本地图片转为base64字符串""" with open(image_path, "rb") as image_file: return base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8') # 示例：上传草图 image_path = "./sketch_dog.png" base64_image = encode_image(image_path) # 构造多模态消息 message = HumanMessage( content=[ {"type": "text", "text": "这是一只狗的草图，请帮我完善细节，并给出适合用于AI绘画的正向提示词。"}, { "type": "image_url", "image_url": { "url": f"data:image/png;base64,{base64_image}" }, }, ], ) # 调用模型 result = chat_model.invoke([message]) print(result.content)

4.3 实际输出示例

模型可能返回如下内容：

你画的是一只站立的小狗，耳朵下垂，尾巴翘起。我建议增加毛发纹理细节，强化光影对比，让整体更生动。 推荐用于AI绘画的提示词： "realistic dog, fluffy fur, golden retriever, dynamic pose, outdoor grassland, sunlight filtering through trees, high detail, 8K resolution" 可以配合 Canny Edge Control 进行草图引导生成。

此输出可直接作为下游图像生成模型（如 Stable Diffusion）的输入依据，形成“理解→建议→生成”的完整闭环。