AutoGLM-Phone-9B实战教程：构建多模态搜索系统
随着移动智能设备对AI能力需求的不断增长，如何在资源受限的终端上实现高效、精准的多模态理解成为关键挑战。AutoGLM-Phone-9B应运而生，作为一款专为移动端优化的大语言模型，它不仅具备强大的跨模态处理能力，还通过轻量化设计实现了本地高效推理。本文将带你从零开始，手把手搭建基于AutoGLM-Phone-9B的多模态搜索系统，涵盖服务部署、接口调用与实际应用验证全过程。
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 核心特性解析
- 多模态融合能力：支持图像、语音和文本三种输入模态，能够实现图文问答、语音指令解析、跨模态检索等复杂任务。
- 轻量化架构设计：采用知识蒸馏与结构剪枝技术，在保持性能的同时显著降低计算开销，适合边缘设备部署。
- 模块化信息对齐机制：通过共享编码空间与注意力门控机制，实现不同模态特征的动态融合与语义对齐。
- 低延迟高吞吐：针对移动端GPU（如NPU、Adreno系列）进行算子级优化，推理速度提升达3倍以上。
1.2 典型应用场景
| 应用场景 | 功能描述 |
|---|---|
| 智能手机助手 | 支持语音+图像+文字混合输入，提供上下文感知的回答 |
| 移动端商品搜索 | 用户拍照或口述需求，自动匹配电商平台商品 |
| 医疗健康咨询 | 结合症状描述与医学影像，辅助用户初步判断病情 |
| 教育辅导工具 | 解析学生上传的手写题图并生成解题思路 |
该模型特别适用于需要实时响应、隐私保护强、离线可用的移动AI产品开发。
2. 启动模型服务
要运行 AutoGLM-Phone-9B 模型服务，需确保硬件环境满足最低要求。由于其多模态融合计算密集，建议使用高性能 GPU 集群以保障推理效率。
⚠️注意：AutoGLM-Phone-9B 启动模型需要 2 块以上英伟达 4090 显卡，推荐使用 CUDA 12.1 + PyTorch 2.1 环境。
2.1 切换到服务启动的sh脚本目录下
cd /usr/local/bin此目录通常包含预置的模型服务启动脚本run_autoglm_server.sh，由运维团队预先配置好依赖项与环境变量。
2.2 运行模型服务脚本
执行以下命令启动模型后端服务：
sh run_autoglm_server.sh成功启动后，终端将输出类似日志信息：
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，可通过浏览器访问服务健康检查接口：
GET http://<server_ip>:8000/health Response: {"status": "ok", "model": "autoglm-phone-9b"}服务启动成功界面如下所示：
3. 验证模型服务
完成服务部署后，下一步是通过客户端代码验证模型是否可正常调用。我们使用 Jupyter Lab 作为交互式开发环境，结合 LangChain 框架发起请求。
3.1 打开 Jupyter Lab 界面
登录远程开发环境后，启动 Jupyter Lab：
jupyter lab --ip=0.0.0.0 --port=8888 --allow-root在浏览器中打开对应地址（如http://<your-server>:8888），进入 Notebook 编辑界面。
3.2 运行模型调用脚本
安装必要依赖库：
pip install langchain-openai requests然后创建一个新的 Python 脚本，输入以下完整代码：
from langchain_openai import ChatOpenAI import os # 配置模型调用参数 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Jupyter服务地址，注意端口8000 api_key="EMPTY", # 当前服务无需认证 extra_body={ "enable_thinking": True, # 开启思维链推理模式 "return_reasoning": True, # 返回中间推理过程 }, streaming=True, # 启用流式输出 ) # 发起同步调用 response = chat_model.invoke("你是谁？") print("\n\n最终回答：", response.content)代码解析说明：
base_url：指向运行 AutoGLM-Phone-9B 的 API 网关地址，必须包含/v1路径。api_key="EMPTY"：表示无需身份验证，常见于内部测试环境。extra_body中启用thinking模式，使模型返回逐步推理路径，增强可解释性。streaming=True实现逐字输出，模拟“思考中”效果，提升用户体验。
执行脚本后，若看到如下输出，则表明模型服务调用成功：
正在思考... 我是一个基于 AutoGLM-Phone-9B 架构的多模态大语言模型... 最终回答： 我是 AutoGLM-Phone-9B，一个专为移动端优化的多模态 AI 助手。请求模型成功示意图如下：
4. 构建多模态搜索系统原型
接下来，我们将基于已部署的 AutoGLM-Phone-9B 服务，构建一个简易但完整的多模态商品搜索系统原型。
4.1 系统功能设计
目标：用户可通过拍照上传商品图 + 语音补充描述，系统返回最匹配的商品列表及推荐理由。
输入 → 输出流程：
[图像] 商品外观照片 + [语音] “想要便宜一点的，颜色要红色” ↓ AutoGLM-Phone-9B 多模态编码与语义融合 ↓ [文本] “查找外观相似、价格较低、颜色为红色的商品” ↓ 电商平台API查询 → 返回结果4.2 多模态输入处理实现
import base64 from pydub import AudioSegment import io def encode_image(image_path): with open(image_path, "rb") as image_file: return base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8') def transcribe_audio(audio_path): # 模拟语音转文字（实际可接入 Whisper 或 WeNet） if "red" in audio_path: return "颜色要是红色" elif "cheap" in audio_path: return "价格要便宜一些" else: return "" # 示例调用 image_b64 = encode_image("shoe.jpg") audio_text = transcribe_audio("voice_desc.mp3") prompt = f""" 请根据以下信息生成搜索关键词： - 图像内容：用户上传了一双运动鞋的照片 - 补充描述：{audio_text} 请输出一句简洁的商品搜索语句。 """ response = chat_model.invoke(prompt) search_query = response.content.strip() print("生成搜索词：", search_query)输出示例：
生成搜索词： 红色运动鞋，性价比高，适合日常穿着4.3 接入真实搜索接口（模拟）
import requests def search_products(query): # 模拟调用电商搜索API mock_results = [ {"name": "李宁红色跑鞋", "price": 399, "match_reason": "颜色匹配度高，价格适中"}, {"name": "安踏轻便训练鞋", "price": 289, "match_reason": "价格便宜，款式接近"}, {"name": "耐克Air Max", "price": 899, "match_reason": "品牌优质，但价格偏高"} ] return mock_results results = search_products(search_query) print("推荐商品列表：") for idx, item in enumerate(results, 1): print(f"{idx}. {item['name']} - ¥{item['price']}") print(f" 推荐理由：{item['match_reason']}")输出结果：
推荐商品列表： 1. 李宁红色跑鞋 - ¥399 推荐理由：颜色匹配度高，价格适中 2. 安踏轻便训练鞋 - ¥289 推荐理由：价格便宜，款式接近 3. 耐克Air Max - ¥899 推荐理由：品牌优质，但价格偏高4.4 关键优化建议
- 缓存图像嵌入：对频繁出现的商品图提取视觉特征并缓存，减少重复编码开销。
- 语音识别前置：在移动端集成轻量ASR模型（如Paraformer-small），降低云端压力。
- 异步流式响应：利用
streaming=True实现边生成边展示，提升交互流畅性。 - 安全过滤机制：添加敏感词检测与图像内容审核模块，防止恶意输入。
5. 总结
本文围绕 AutoGLM-Phone-9B 展开了一次完整的多模态搜索系统构建实践，主要内容包括：
- 模型特性理解：掌握了 AutoGLM-Phone-9B 的轻量化设计与多模态融合机制；
- 服务部署流程：完成了基于多卡 4090 的模型服务启动与健康检查；
- 接口调用验证：使用 LangChain 成功实现图文混合提示的同步/流式调用；
- 系统原型开发：构建了一个集图像、语音、文本于一体的商品搜索 Demo；
- 工程优化建议：提出了缓存、异步、前端预处理等多项落地优化策略。
AutoGLM-Phone-9B 凭借其出色的移动端适配能力和多模态理解深度，为构建下一代智能终端应用提供了强大支撑。未来可进一步探索其在 AR 导购、无障碍交互、车载语音助手等场景中的深度集成。
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