AutoGLM-Phone-9B入门教程：Jupyter Lab集成方法
随着多模态大模型在移动端的广泛应用，如何在资源受限设备上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，专为移动场景优化设计。本文将带你从零开始，完整掌握如何在 Jupyter Lab 环境中集成并调用 AutoGLM-Phone-9B 模型服务，涵盖模型服务启动、环境配置、代码调用与结果验证等核心环节。
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
- 多模态融合：支持图像、语音和文本输入的联合理解与生成，适用于智能助手、实时翻译、图文问答等复杂交互场景。
- 轻量化架构：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。
- 端侧部署友好：模型经过 TensorRT 优化，可在 NVIDIA Jetson、高通骁龙等边缘设备上实现低延迟推理。
- 开放接口兼容：提供标准 OpenAI API 兼容接口，便于快速集成到现有 LangChain、LlamaIndex 等框架中。
1.2 应用场景
| 场景 | 功能描述 |
|---|---|
| 移动智能助手 | 支持语音+图像+文本混合输入，实现自然对话与任务执行 |
| 实时视觉问答 | 用户拍摄图片后提问，模型结合视觉与语义理解作答 |
| 多语言翻译 | 支持语音输入→文本翻译→语音输出的全流程本地化处理 |
| 辅助驾驶交互 | 车载系统中实现手势识别+语音指令+路况理解的多模态响应 |
💡提示：虽然模型名为“Phone”，但其部署运行仍需较强算力支持，尤其在服务端推理阶段建议使用高性能 GPU 集群。
2. 启动模型服务
在调用 AutoGLM-Phone-9B 之前，必须先启动其后端推理服务。该服务以 RESTful API 形式暴露模型能力，供 Jupyter Lab 或其他客户端调用。
2.1 硬件要求说明
注意：AutoGLM-Phone-9B 启动模型需要 2 块以上英伟达 RTX 4090 显卡（或等效 A100/H100），显存总量不低于 48GB，以确保 9B 参数模型能够完整加载并支持并发请求。
推荐配置： - GPU：NVIDIA RTX 4090 × 2（NVLink 连接更佳） - 内存：64GB DDR5 - 存储：1TB NVMe SSD（用于缓存模型权重） - CUDA 版本：12.2+ - 驱动版本：550+
2.2 切换到服务启动脚本目录
通常情况下，模型服务启动脚本由运维团队预置在系统路径中。我们首先进入脚本所在目录：
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 -autoglm-config.yaml：模型配置文件（含分词器路径、GPU 分布策略等） -logs/：日志输出目录
2.3 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预期输出示例：
[INFO] Starting AutoGLM-Phone-9B server... [INFO] Loading tokenizer from /models/autoglm-phone-9b/tokenizer/ [INFO] Initializing model on GPUs: [0, 1] [INFO] Applying tensor parallelism across 2 devices. [INFO] Model loaded successfully in 87.3s. [INFO] FastAPI server running at http://0.0.0.0:8000 [INFO] OpenAI-compatible endpoint available at /v1/chat/completions当看到FastAPI server running提示时，表示服务已成功启动，监听地址为http://0.0.0.0:8000。
✅验证服务状态：可通过浏览器访问
http://<服务器IP>:8000/docs查看 Swagger UI 接口文档，确认服务是否正常运行。
3. 验证模型服务
接下来我们将通过 Jupyter Lab 客户端调用模型服务，完成一次完整的“你是谁？”提问测试，验证端到端链路是否畅通。
3.1 打开 Jupyter Lab 界面
在浏览器中输入 Jupyter Lab 的访问地址（如https://gpu-pod695cce7daa748f4577f688fe.web.gpu.csdn.net），登录后进入工作空间。
创建一个新的 Python Notebook，准备编写调用代码。
3.2 编写模型调用脚本
使用langchain_openai.ChatOpenAI类作为客户端封装，可无缝对接 OpenAI 兼容接口。以下是完整调用代码：
from langchain_openai import ChatOpenAI import os # 配置模型实例 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，注意端口8000 api_key="EMPTY", # 当前服务无需认证，设为空即可 extra_body={ # 扩展参数，启用思维链功能 "enable_thinking": True, "return_reasoning": True, }, streaming=True, # 开启流式输出，提升用户体验 ) # 发起同步调用 response = chat_model.invoke("你是谁？") print(response.content)参数详解：
| 参数 | 说明 |
|---|---|
model | 必须与服务端注册的模型名一致 |
base_url | 格式为{host}:{port}/v1，不可遗漏/v1路径 |
api_key="EMPTY" | 表示无需身份验证，部分平台强制要求非空值 |
extra_body | 传递私有扩展字段，如开启“思维链”（CoT）推理模式 |
streaming=True | 返回 Generator 对象，支持逐 token 输出 |
3.3 执行结果与预期输出
若服务连接正常且模型加载成功，控制台将输出类似以下内容：
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、图像和语音信息，并为你提供智能对话、问题解答和内容生成服务。我由智谱 AI 与 CSDN 联合部署，运行在高性能 GPU 集群上，致力于为开发者提供低延迟、高可用的本地化 AI 服务。同时，在 Jupyter 单元格下方会实时显示流式输出过程，体现良好的交互体验。
🧪调试建议： - 若出现
ConnectionError，请检查base_url是否正确，防火墙是否放行 8000 端口； - 若返回404 Not Found，确认 URL 是否包含/v1前缀； - 若长时间无响应，查看服务端日志是否有 OOM（内存溢出）报错。
4. 进阶使用技巧
在基础调用之上，我们可以进一步挖掘 AutoGLM-Phone-9B 的潜力，提升应用表现。
4.1 启用思维链（Thinking Mode）
通过设置enable_thinking=True，模型将在内部执行多步推理，提升复杂任务的准确性：
extra_body={ "enable_thinking": True, "max_thinking_steps": 5, "return_reasoning": True }此时模型不仅返回最终答案，还会附带中间推理步骤，适用于数学解题、逻辑判断等场景。
4.2 多模态输入支持（未来扩展）
尽管当前接口主要面向文本，但 AutoGLM-Phone-9B 支持图像编码输入。未来可通过 Base64 编码图像数据传入：
messages = [ {"role": "user", "content": [ {"type": "text", "text": "这张图里有什么？"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": "data:image/jpeg;base64,..."}} ]} ]需服务端启用/v1/chat/completions的多模态解析模块。
4.3 性能优化建议
| 优化方向 | 建议措施 |
|---|---|
| 减少冷启动时间 | 使用CUDA Graph预编译计算图 |
| 提升吞吐量 | 启用批处理（batching）和 PagedAttention |
| 降低显存占用 | 采用 FP16 或 INT8 量化推理 |
| 加快响应速度 | 在客户端启用缓存机制，避免重复请求 |
5. 总结
本文系统介绍了 AutoGLM-Phone-9B 模型的服务部署与 Jupyter Lab 集成方法，主要内容包括：
- 模型特性理解：AutoGLM-Phone-9B 是一款面向移动端优化的 90 亿参数多模态大模型，具备轻量化、高效率、多模态融合等特点；
- 服务启动流程：需至少 2 块 RTX 4090 显卡支持，通过
run_autoglm_server.sh脚本启动 OpenAI 兼容 API 服务； - Jupyter 集成调用：利用
langchain_openai.ChatOpenAI封装类，实现简洁高效的模型调用； - 进阶功能探索：支持思维链推理、流式输出、未来可拓展图像输入等功能；
- 工程实践建议：提供了连接调试、性能优化与部署注意事项等实用指南。
通过本教程，开发者可以快速将 AutoGLM-Phone-9B 集成至自己的 AI 应用开发流程中，构建具备多模态理解能力的智能交互系统。
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