AutoGLM-Phone-9B迁移指南：从云端到移动端

随着大模型在移动端的落地需求日益增长，如何将高性能多模态模型高效部署至资源受限设备成为关键挑战。AutoGLM-Phone-9B 的推出正是为了解决这一问题——它不仅保留了强大的跨模态理解能力，还通过架构优化实现了在移动终端上的低延迟、高能效推理。本文将系统性地介绍 AutoGLM-Phone-9B 的核心特性，并提供从云端服务启动到本地调用验证的完整实践路径，帮助开发者快速完成模型迁移与集成。

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 模型定位与技术背景

传统大语言模型（LLM）通常依赖强大的云端算力运行，难以直接部署于手机、平板等边缘设备。而随着用户对隐私保护、响应速度和离线可用性的要求提升，端侧AI推理逐渐成为主流趋势。AutoGLM-Phone-9B 正是在这一背景下诞生的产物，其目标是：

实现多模态输入（图像、语音、文本）的统一理解
在保持语义表达能力的同时，显著降低计算开销
支持在中高端移动SoC（如骁龙8 Gen3、天玑9300）上流畅运行

该模型继承了通用语言模型（GLM）系列的双向注意力机制，在预训练阶段引入大量图文对、语音-文本配对数据，增强了跨模态语义对齐能力。

1.2 轻量化设计关键技术

为了适应移动端部署，AutoGLM-Phone-9B 采用了多项轻量化策略：

参数剪枝与量化感知训练（QAT）：在训练过程中模拟INT8精度运算，减少推理时内存占用与能耗。
模块化分块结构：将视觉编码器、语音编码器与语言解码器解耦，允许按需加载特定模态组件，节省运行时资源。
动态推理路径选择：根据输入模态自动激活相关子网络，避免无谓计算。

这些设计使得模型在仅9B参数规模下仍具备接近百亿级模型的语言生成质量，同时推理速度提升3倍以上。

2. 启动模型服务

在将模型迁移到移动端前，通常需要先在云端完成服务部署，用于测试接口兼容性、性能基准评估以及生成轻量化版本。AutoGLM-Phone-9B 的服务端部署需满足一定硬件条件。

⚠️注意：启动 AutoGLM-Phone-9B 模型服务需要至少2块NVIDIA RTX 4090显卡（或等效A100/H100），显存总量不低于48GB，以支持FP16全模型加载与并发请求处理。

2.1 切换到服务启动脚本目录

首先，确保已将模型服务脚本部署至目标服务器，并进入脚本所在目录：

cd /usr/local/bin

该目录应包含以下关键文件： -run_autoglm_server.sh：主服务启动脚本 -config.yaml：模型配置与设备分配参数 -requirements.txt：依赖库清单

建议检查当前Python环境是否已安装必要的推理框架（如vLLM、Transformers、Torch 2.1+）。

2.2 运行模型服务脚本

执行如下命令启动模型服务：

sh run_autoglm_server.sh

此脚本内部逻辑包括： 1. 加载模型权重并初始化Tensor Parallelism（TP=2） 2. 启动基于FastAPI的HTTP服务，监听端口8000 3. 注册OpenAI兼容接口/v1/chat/completions4. 开启日志记录与健康监测

若输出日志中出现以下内容，则表示服务启动成功：

INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000 (Press CTRL+C to quit) INFO: Model 'autoglm-phone-9b' loaded successfully with 2 GPUs. INFO: OpenAI-compatible API is now available.

同时可查看GPU使用情况确认显存分配正常：

nvidia-smi

✅ 图注：服务成功启动后，GPU显存占用稳定，无OOM报错。

3. 验证模型服务

服务启动后，需通过客户端发起请求以验证功能完整性。推荐使用 Jupyter Lab 环境进行交互式调试。

3.1 打开 Jupyter Lab 界面

访问部署服务器提供的 Jupyter Lab 地址（通常为https://<server_ip>:8888），登录后创建一个新的 Python Notebook。

3.2 编写调用脚本

使用langchain_openai模块作为客户端工具，因其支持 OpenAI 兼容接口，可无缝对接自定义模型服务。

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, # 控制生成多样性 base_url="https://gpu-pod695cce7daa748f4577f688fe-8000.web.gpu.csdn.net/v1", # 替换为实际服务地址 api_key="EMPTY", # 当前服务无需认证 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)

参数说明：

参数	作用
`base_url`	必须指向正确的服务端入口，注意端口号为8000
`api_key="EMPTY"`	表示无需身份验证，部分服务可能需替换为有效token
`extra_body`	扩展字段，启用“思考模式”，适用于复杂问答任务
`streaming=True`	流式传输响应，提升用户体验

3.3 验证结果

若返回如下格式的响应内容，说明模型服务调用成功：

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，为你提供智能对话服务。

且控制台显示逐字输出动画（因开启streaming），表明通信链路畅通。

✅ 图注：Jupyter中成功接收到模型流式回复，证明服务可达且功能正常。

4. 移动端部署准备与建议

虽然当前演示在云端完成服务部署，但最终目标是将模型迁移至移动端。以下是工程化落地的关键步骤建议。

4.1 模型导出与格式转换

为适配移动端推理引擎（如 MNN、NCNN、Core ML 或 TensorFlow Lite），需将原始 PyTorch 模型转换为目标格式。

常用流程如下：

# 示例：使用 ONNX 导出静态图 python export_onnx.py --model autoglm-phone-9b --output ./onnx/autoglm_phone_9b.onnx

随后利用各平台工具链进一步优化：

Android（MNN）：MNNConvert -f ONNX --modelFile autoglm_phone_9b.onnx --bizCode MNN
iOS（Core ML）：coremltools.converters.onnx.convert(model='autoglm_phone_9b.onnx')

4.2 推理加速与资源管理

在移动端部署时应注意以下优化点：

KV Cache 复用：对话场景中缓存历史键值对，避免重复计算
分块加载（Chunk Loading）：对于内存较小的设备，按层加载模型权重
混合精度推理：优先使用INT4/INT8量化版本，平衡速度与精度
后台调度优化：结合操作系统电源管理策略，防止过热降频

4.3 客户端SDK集成建议

建议封装统一的 SDK 提供给App开发团队，接口设计参考如下：

class AutoGLMClient: def __init__(self, model_path: str, device: str = "auto"): self.engine = InferenceEngine(model_path, device=device) def chat(self, text: str, image: Optional[Image] = None, audio: Optional[Audio] = None) -> str: inputs = {"text": text} if image: inputs["image"] = self.vision_encoder(image) if audio: inputs["audio"] = self.audio_encoder(audio) return self.engine.generate(inputs)

该SDK应支持： - 自动切换本地/云端推理模式 - 断点续传与错误重试机制 - 性能监控与日志上报