AutoGLM-Phone-9B代码实例：构建移动端AI应用

随着移动设备对人工智能能力的需求日益增长，如何在资源受限的终端上实现高效、多模态的推理成为关键挑战。AutoGLM-Phone-9B 的出现正是为了解决这一问题——它不仅具备强大的跨模态理解能力，还针对移动端部署进行了深度优化。本文将围绕该模型的实际应用展开，详细介绍其服务启动、接口调用与集成实践，帮助开发者快速构建基于 AutoGLM-Phone-9B 的移动端 AI 应用。

1. AutoGLM-Phone-9B 简介

1.1 模型定位与核心能力

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。

相较于传统通用大模型（如百亿以上参数的 LLM），AutoGLM-Phone-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，使其能够在边缘设备或本地 GPU 集群中稳定运行，适用于智能助手、实时翻译、图像描述生成等典型移动场景。

1.2 多模态架构设计特点

该模型采用“共享编码器 + 分支解码”架构：

共享底层表示层：使用轻量级 Transformer 块统一处理文本、图像 patch 和音频频谱特征
模态适配器（Modality Adapter）：在输入端引入可学习的投影网络，将不同模态数据映射到统一语义空间
动态路由机制：根据任务类型自动激活相关模态路径，减少冗余计算

这种设计使得模型既能完成图文问答、语音指令解析等复杂任务，又能在单模态输入时关闭无关分支，提升推理效率。

1.3 推理性能与部署优势

指标	数值
参数量	~9B
FP16 显存占用	< 20GB
单次推理延迟（A100）	< 800ms
支持模态	文本、图像、语音
最低硬件要求	2×NVIDIA RTX 4090 或等效 A10/A100

得益于量化压缩、KV Cache 缓存复用和算子融合等技术，AutoGLM-Phone-9B 可在消费级显卡上实现近实时响应，是目前少有的可在本地部署的高性能多模态手机端模型之一。

2. 启动模型服务

2.1 环境准备与依赖检查

在启动 AutoGLM-Phone-9B 模型服务前，请确保满足以下条件：

至少配备2 块 NVIDIA RTX 4090 或更高性能 GPU
已安装 CUDA 12.1+、cuDNN 8.9+
显存总量 ≥ 48GB（双卡）
Docker 或 Conda 环境已配置完毕
transformers,vllm,fastapi等核心库已正确安装

⚠️注意：由于模型体积较大且需并行加载权重，单卡无法承载完整推理流程，必须使用多 GPU 并行策略（如 tensor parallelism=2）。

2.2 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

该目录下应包含以下关键文件：

run_autoglm_server.sh：主服务启动脚本
config_autoglm.json：模型配置文件（含 tokenizer 路径、TP 设置等）
requirements.txt：Python 依赖清单

2.3 执行模型服务启动命令

运行如下命令以启动基于 vLLM 的高性能推理服务：

sh run_autoglm_server.sh

正常输出示例如下：

[INFO] Starting AutoGLM-Phone-9B server... [INFO] Using tensor_parallel_size=2 on devices: [0, 1] [INFO] Loading model from /models/autoglm-phone-9b-q4/ [INFO] Model loaded successfully in 47.2s [INFO] FastAPI server running at http://0.0.0.0:8000 [INFO] OpenAI-compatible API available at /v1/chat/completions

当看到 “FastAPI server running” 提示后，说明服务已成功启动，可通过 OpenAI 兼容接口进行访问。

3. 验证模型服务可用性

3.1 访问 Jupyter Lab 开发环境

打开浏览器，导航至部署了 Jupyter Lab 的服务器地址（通常为http://<your-server-ip>:8888），登录后创建一个新的 Python Notebook。

此环境用于测试与模型服务的通信是否正常，并验证基础对话功能。

3.2 编写 LangChain 客户端调用代码

使用langchain_openai模块作为客户端工具，连接本地部署的 OpenAI 类接口：

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", # 因未启用鉴权，设为空即可 extra_body={ "enable_thinking": True, # 启用思维链输出 "return_reasoning": True, # 返回中间推理过程 }, streaming=True, # 开启流式响应 )

参数说明：

base_url：指向运行中的 FastAPI 服务端点，注意端口为8000
api_key="EMPTY"：vLLM 默认不强制认证，保留此设置
extra_body中启用thinking模式，可用于调试模型逻辑链
streaming=True：支持逐 token 输出，提升用户体验

3.3 发起首次请求并验证响应

执行以下调用以测试模型身份识别能力：

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

预期返回结果类似：

我是 AutoGLM-Phone-9B，一个专为移动端优化的多模态大语言模型。 我可以理解文字、图片和语音，为你提供智能问答、内容生成和跨模态分析服务。 我由智谱AI与CSDN联合推出，致力于让大模型走进每个人的手机。

若能成功获取上述响应，则表明模型服务已正确部署并可对外提供服务。

4. 实际应用场景示例：移动端智能助手原型

4.1 场景设定

设想一个集成于安卓应用中的“AI生活助手”，用户可通过语音提问：“这张照片里的食物热量是多少？”系统需完成以下流程：

拍照上传图像
语音转文本
图文联合理解
查询数据库并生成回答

我们将演示如何利用 AutoGLM-Phone-9B 实现第 3 步的核心推理能力。

4.2 构建图文输入提示词（Prompt Engineering）

借助 LangChain 工具封装多模态输入：

from langchain_core.messages import HumanMessage import base64 def encode_image(image_path): with open(image_path, "rb") as image_file: return base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8') image_base64 = encode_image("food_photo.jpg") message = HumanMessage( content=[ {"type": "text", "text": "请分析这张图片中的食物种类，并估算每100克的热量值。"}, { "type": "image_url", "image_url": { "url": f"data:image/jpeg;base64,{image_base64}" }, }, ], ) result = chat_model.invoke([message]) print(result.content)

输出示例：

图中显示一份炸鸡汉堡套餐，包含面包、油炸鸡肉、生菜和酱料。 主要成分分析： - 面包（约100g）：265 kcal - 油炸鸡胸肉（100g）：320 kcal（含裹粉吸油） - 蔬菜沙拉（无酱）：约20 kcal - 特制蛋黄酱（20g）：180 kcal 综合估算：每100克总热量约为 270 kcal。 建议搭配运动消耗参考：慢跑约35分钟可消耗一份该汉堡热量。

这展示了 AutoGLM-Phone-9B 强大的跨模态理解和常识推理能力。

4.3 移动端集成建议

为便于在真实 App 中调用，推荐以下架构设计：

Mobile App (Android/iOS) ↓ HTTPS API Gateway (Nginx + JWT Auth) ↓ Load Balancing Model Server Cluster (vLLM + AutoGLM-Phone-9B × N) ↓ Logging & Monitoring Prometheus + Grafana