AutoGLM-Phone-9B部署教程：2块4090显卡配置指南
随着多模态大模型在移动端和边缘设备上的广泛应用，如何在有限算力条件下实现高效推理成为关键挑战。AutoGLM-Phone-9B 正是在这一背景下推出的轻量化、高性能多模态语言模型，专为资源受限场景设计。本文将详细介绍如何在配备两块 NVIDIA RTX 4090 显卡的服务器上完成 AutoGLM-Phone-9B 的完整部署与服务验证流程，涵盖环境准备、服务启动、接口调用等核心环节，帮助开发者快速搭建本地化推理环境。
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 模型特性与技术优势
- 多模态融合能力：支持图像理解、语音识别与自然语言生成的联合建模，适用于智能助手、交互式应用等复杂场景。
- 轻量化架构设计：采用知识蒸馏、通道剪枝与量化感知训练（QAT）技术，在保持性能的同时显著降低计算开销。
- 低延迟高吞吐：针对边缘设备优化推理引擎，单次响应延迟控制在 300ms 以内（典型输入长度下），适合实时交互需求。
- 模块化组件设计：视觉编码器、语音解码器与语言主干网络可独立更新或替换，便于定制化开发。
1.2 硬件要求说明
由于 AutoGLM-Phone-9B 虽然经过轻量化处理，但在全精度推理时仍需较大显存支持，因此官方推荐使用至少两块 NVIDIA RTX 4090 显卡（每块24GB显存）进行部署：
- 总显存 ≥ 48GB，用于加载模型权重并支持批量推理
- 支持 CUDA 12.x 及 cuDNN 8.9+ 驱动环境
- 推荐使用 NVLink 或高速 PCIe 互联以提升多卡通信效率
⚠️ 注意：若仅使用单卡部署，可能因显存不足导致模型加载失败或推理中断。
2. 启动模型服务
本节将指导您在已配置好硬件与基础环境的服务器上，正确启动 AutoGLM-Phone-9B 的推理服务。
2.1 切换到服务启动脚本目录
首先，确保您已获取run_autoglm_server.sh启动脚本，并将其放置于系统路径/usr/local/bin/下。进入该目录执行后续命令：
cd /usr/local/bin该目录通常已被加入$PATH环境变量，便于全局调用服务脚本。
2.2 执行模型服务启动脚本
运行以下命令启动模型服务：
sh run_autoglm_server.sh此脚本内部逻辑包括： - 检测可用 GPU 设备数量及显存状态 - 加载模型检查点（checkpoint） - 初始化 FastAPI 或 vLLM 推理后端 - 绑定监听端口（默认为8000）
成功启动标志
当终端输出类似如下日志信息时，表示服务已成功启动：
INFO: Started server process [12345] INFO: Waiting for application startup. INFO: Application startup complete. INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000 (Press CTRL+C to quit)同时，您应能看到如下图所示的服务就绪界面（示意图）：
✅ 提示：请确保防火墙开放 8000 端口，以便外部客户端访问服务。
3. 验证模型服务
服务启动后，需通过实际请求验证其功能是否正常。推荐使用 Jupyter Lab 环境进行交互式测试。
3.1 打开 Jupyter Lab 界面
访问部署服务器的 Jupyter Lab 实例（如http://<server_ip>:8888），登录后创建一个新的 Python Notebook。
3.2 编写测试脚本调用模型
使用langchain_openai兼容接口连接本地部署的 AutoGLM-Phone-9B 服务。注意：尽管名称含“OpenAI”，但此处仅为适配 OpenAI 类 API 格式的通用客户端。
from langchain_openai import ChatOpenAI import os # 配置模型连接参数 chat_model = ChatOpenAI( model="autoglm-phone-9b", # 指定模型名称 temperature=0.5, # 控制生成随机性 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 extra_body={ "enable_thinking": True, # 启用思维链推理模式 "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)参数说明
| 参数 | 说明 |
|---|---|
base_url | 必须指向运行中的模型服务地址，格式为https://<host>:8000/v1 |
api_key | 若服务未启用鉴权，设为"EMPTY"即可 |
extra_body | 扩展字段，支持开启 CoT（Chain-of-Thought）推理 |
streaming | 设置为True可实现逐字输出，提升用户体验 |
3.3 验证结果判断
若返回内容如下所示，则表明模型服务调用成功：
我是 AutoGLM-Phone-9B，一个由智谱AI研发的轻量化多模态大模型，能够理解图像、语音和文本，并进行自然对话……成功响应截图示意如下：
💡 常见问题排查： - 若提示
Connection refused：检查服务是否运行、端口是否开放 - 若返回空内容：确认base_url是否包含/v1- 若报错model not found：核对模型名称拼写是否一致
4. 性能优化与最佳实践
为了充分发挥双 4090 显卡的算力优势，建议结合以下工程优化策略提升服务稳定性与响应速度。
4.1 使用 Tensor Parallelism 分布式推理
利用 vLLM 或 HuggingFace Transformers 的张量并行功能，将模型层自动切分至两张显卡：
# 示例：使用 vLLM 启动脚本中添加 --tensor-parallel-size 2这可以有效均衡显存占用，避免单卡瓶颈。
4.2 启用 FP16 或 INT8 量化
在不影响生成质量的前提下，启用半精度或整型量化可大幅减少显存消耗：
# 在启动脚本中添加 export USE_FP16=true # 或 --quantization awq # 使用 AWQ 低比特量化典型效果对比：
| 量化方式 | 单卡显存占用 | 推理速度（tokens/s） |
|---|---|---|
| FP32 | ~28 GB | 45 |
| FP16 | ~16 GB | 68 |
| INT8 | ~10 GB | 82 |
4.3 配置负载均衡与健康检查
对于生产级部署，建议结合 Nginx 或 Traefik 实现反向代理，并设置定期健康检测：
location /v1/chat/completions { proxy_pass http://localhost:8000/v1/chat/completions; health_check uri=/health interval=10 fails=3 passes=1; }5. 总结
本文系统介绍了 AutoGLM-Phone-9B 在双 NVIDIA RTX 4090 显卡环境下的完整部署流程，从模型特性分析、服务启动、接口调用到性能优化，提供了可落地的技术方案。
核心要点回顾
- 硬件门槛明确：必须使用至少两块 4090 显卡以满足显存需求；
- 服务启动标准化：通过
run_autoglm_server.sh脚本一键启动推理服务； - 调用方式兼容性强：支持 OpenAI 类 API 接口，便于集成至现有系统；
- 扩展性强：支持流式输出、思维链推理、多模态输入等高级功能；
- 优化空间充足：可通过量化、并行化等手段进一步提升性能。
未来，随着边缘计算与终端 AI 的持续发展，像 AutoGLM-Phone-9B 这类轻量高效的大模型将在移动设备、IoT 终端等领域发挥更大价值。掌握其部署与调优技能，将成为 AI 工程师的重要竞争力。
💡获取更多AI镜像
想探索更多AI镜像和应用场景？访问 CSDN星图镜像广场，提供丰富的预置镜像，覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域，支持一键部署。
)
