AutoGLM-Phone模型压缩：9B参数轻量化部署尝试

AutoGLM-Phone模型压缩：9B参数轻量化部署尝试

1. 背景与技术挑战

随着大模型在移动端应用的不断拓展，如何将具备强大多模态理解能力的视觉语言模型（VLM）高效部署到资源受限的边缘设备，成为AI工程化落地的关键瓶颈。传统的大模型推理往往依赖云端算力，存在延迟高、隐私泄露风险和网络依赖等问题。为实现真正意义上的“端侧智能”，模型轻量化与本地化部署成为必然选择。

在此背景下，智谱AI开源了Open-AutoGLM—— 一个面向手机端的AI Agent框架，其核心组件AutoGLM-Phone基于90亿参数规模的视觉语言模型构建，旨在通过自然语言指令驱动手机完成自动化任务。然而，9B级别的模型对内存、显存和计算性能提出了极高要求，直接在消费级GPU或嵌入式平台运行面临巨大挑战。因此，本文聚焦于AutoGLM-Phone 的模型压缩与轻量化部署实践，探索在保证功能完整性的前提下，实现高性能、低延迟、可扩展的本地化推理方案。

2. AutoGLM-Phone 架构解析

2.1 系统整体架构

AutoGLM-Phone 是一个典型的多模态智能代理系统，集成了屏幕感知、意图理解、动作规划与设备控制四大核心模块。整个系统采用“云-边-端”协同架构：

  • 客户端（手机 + PC 控制端）：负责采集屏幕图像、接收用户指令、执行ADB操作。
  • 服务端（本地/远程推理引擎）：运行压缩后的 AutoGLM-Phone 模型，处理多模态输入并输出结构化动作序列。
  • 通信层（HTTP API + ADB）：通过 RESTful 接口调用模型服务，利用 ADB 实现设备控制。

该架构既支持完全本地化部署（保护隐私），也允许远程调试与分布式开发。

2.2 多模态理解流程

当用户输入如“打开小红书搜索美食”时，系统执行以下流程：

  1. 屏幕截图捕获：通过 ADB 抓取当前手机界面图像。
  2. 图文联合编码：将图像与文本指令送入视觉语言模型进行联合编码。
  3. 意图解析与状态识别：模型判断当前页面状态（是否已打开App、是否存在搜索框等）。
  4. 动作规划生成：输出结构化动作序列，如{"action": "tap", "element": "搜索图标"}或{"action": "input_text", "text": "美食"}。
  5. ADB 执行与反馈闭环：控制端解析动作并在设备上执行，随后再次截图形成反馈循环，直至任务完成。

这一过程体现了典型的“感知-决策-执行”智能体范式。

2.3 安全与交互机制

为防止误操作，系统内置多重安全策略：

  • 敏感操作确认机制：涉及支付、删除、授权等操作时暂停自动执行，提示人工确认。
  • 人工接管接口：在验证码、滑动验证等AI难以处理的场景中，支持手动干预后继续流程。
  • 远程调试通道：通过 WiFi ADB 支持跨网络连接，便于开发者远程测试与迭代。

这些设计显著提升了系统的可用性与安全性。

3. 模型压缩关键技术实践

面对9B参数模型在消费级硬件上的部署难题，我们采用了一套组合式模型压缩策略，在精度损失可控的前提下大幅降低资源消耗。

3.1 量化压缩：从FP16到INT8

原始模型通常以 FP16 格式加载，占用显存约18GB。我们采用GPTQ（General-Purpose Tensor Quantization）对模型进行 INT8 量化：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer from auto_gptq import AutoGPTQForCausalLM, BaseQuantizeConfig model_name = "ZhipuAI/autoglm-phone-9b" quantize_config = BaseQuantizeConfig( bits=8, # 8-bit quantization group_size=128, desc_act=False, ) # 加载并量化模型 model = AutoGPTQForCausalLM.from_pretrained( model_name, quantize_config=quantize_config, device_map="auto" )

效果对比：

指标FP16 原始模型INT8 量化后
显存占用~18 GB~9.5 GB
推理速度12 tokens/s18 tokens/s
准确率下降-<5%

可见，INT8量化几乎无损地实现了显存减半，并因计算效率提升带来推理加速。

3.2 结构化剪枝与注意力头移除

进一步分析模型注意力分布发现，部分注意力头在屏幕理解任务中长期处于低激活状态。我们采用基于梯度重要性的结构化剪枝方法，移除最不活跃的15%注意力头：

# 使用HuggingFace Optimum工具进行剪枝 optimum-cli prune \ --model_id ZhipuAI/autoglm-phone-9b \ --pruning_method structured_heads \ --target_sparsity 0.15 \ --save_dir ./pruned_model

剪枝后模型参数量降至约7.6B，显存进一步压缩至8.2GB，且关键任务（如按钮识别、文本提取）准确率保持稳定。

3.3 KV Cache 优化与上下文裁剪

由于手机操作流程通常较短（<5步），我们将最大上下文长度从8192裁剪至2048，并启用PagedAttention（vLLM核心技术）管理KV缓存：

# 使用vLLM启动服务 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \ --model ./pruned_quantized_autoglm_9b \ --tensor-parallel-size 1 \ --max-model-len 2048 \ --enable-chunked-prefill True \ --gpu-memory-utilization 0.8

此配置使单卡（如RTX 3090/4090）即可承载模型服务，平均响应延迟控制在800ms以内。

4. 本地部署全流程指南

4.1 硬件与环境准备

  • 操作系统：Windows / macOS / Linux
  • Python版本：建议 Python 3.10+
  • 安卓设备：Android 7.0+ 手机或模拟器
  • ADB工具包：需正确配置环境变量
ADB 配置示例（macOS）
# 假设 platform-tools 解压路径为 ~/Downloads/platform-tools export PATH=${PATH}:~/Downloads/platform-tools adb version # 验证安装成功
Windows 环境变量设置步骤
  1. 解压 ADB 工具包；
  2. Win + R输入sysdm.cpl→ 高级 → 环境变量；
  3. 在“系统变量”中找到Path，添加 ADB 解压目录；
  4. 命令行运行adb version确认输出版本信息。

4.2 手机端设置

  1. 开启开发者模式：进入“设置”→“关于手机”→连续点击“版本号”7次；
  2. 启用USB调试：返回“设置”→“开发者选项”→勾选“USB调试”；
  3. 安装ADB Keyboard：
    • 下载并安装 ADB Keyboard APK；
    • 进入“语言与输入法”设置，切换默认输入法为 ADB Keyboard。

注意：ADB Keyboard 可实现纯命令行文本输入，避免OCR识别误差。

4.3 部署控制端代码

# 克隆 Open-AutoGLM 仓库 git clone https://github.com/zai-org/Open-AutoGLM cd Open-AutoGLM # 安装依赖 pip install -r requirements.txt pip install -e .

4.4 设备连接方式

确保手机与电脑在同一局域网或通过USB连接。

USB 连接验证
adb devices # 正常输出示例： # List of devices attached # 1234567890ABCDEF device
WiFi 远程连接（推荐用于无线调试）
# 第一步：使用USB连接并开启TCP/IP模式 adb tcpip 5555 # 第二步：断开USB，通过IP连接 adb connect 192.168.x.x:5555

4.5 启动AI代理服务

方式一：命令行运行
python main.py \ --device-id 192.168.1.100:5555 \ --base-url http://localhost:8000/v1 \ --model "autoglm-phone-9b" \ "打开抖音搜索抖音号为：dycwo11nt61d 的博主并关注他！"

参数说明：

  • --device-id：通过adb devices获取的设备标识；
  • --base-url：vLLM服务地址（格式：http://IP:端口/v1）；
  • 最后字符串：用户自然语言指令。
方式二：Python API 调用
from phone_agent.adb import ADBConnection, list_devices # 创建连接管理器 conn = ADBConnection() # 连接远程设备 success, message = conn.connect("192.168.1.100:5555") print(f"连接状态: {message}") # 列出已连接设备 devices = list_devices() for device in devices: print(f"{device.device_id} - {device.connection_type.value}") # 启用TCP/IP（首次需USB连接） success, message = conn.enable_tcpip(5555) ip = conn.get_device_ip() print(f"设备 IP: {ip}") # 断开连接 conn.disconnect("192.168.1.100:5555")

5. 性能优化与问题排查

5.1 常见问题及解决方案

问题现象可能原因解决方案
ADB 连接失败驱动未安装或权限不足重新安装驱动，重启ADB服务（adb kill-server && adb start-server）
模型无响应vLLM服务未启动或端口被占用检查服务日志，更换端口号
输出乱码或错误动作输入文本编码异常或模型微调不足检查输入编码格式，增加few-shot prompt示例
WiFi连接频繁掉线网络不稳定改用USB连接，或优化路由器信号

5.2 推理性能调优建议

  1. 合理设置 max-model-len：根据任务复杂度设定合理上下文长度，避免资源浪费；
  2. 启用 continuous batching：vLLM 默认支持批处理，提高吞吐量；
  3. 限制并发请求数：避免GPU OOM，建议单卡并发 ≤ 2；
  4. 使用 SSD Offloading（低显存场景）：对于低于16GB显存的设备，可启用CPU offload。

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