news 2026/2/22 13:25:49

AutoGLM-Phone-9B案例分享：零售业智能导购系统开发

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张小明

前端开发工程师

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AutoGLM-Phone-9B案例分享：零售业智能导购系统开发

AutoGLM-Phone-9B案例分享：零售业智能导购系统开发

随着人工智能在消费场景中的深度渗透，移动端大模型正成为连接用户与服务的关键桥梁。尤其在零售行业，消费者对个性化、即时化导购服务的需求日益增长，传统基于规则或轻量NLP模型的导购系统已难以满足复杂多变的交互需求。在此背景下，AutoGLM-Phone-9B凭借其多模态能力与端侧高效推理特性，为构建下一代智能导购系统提供了全新可能。

本文将围绕 AutoGLM-Phone-9B 在某连锁零售品牌智能导购系统中的实际落地过程，系统性地介绍该模型的技术特点、服务部署流程及核心功能验证方法，帮助开发者快速掌握如何在真实业务场景中集成并调用这一先进模型。

1. AutoGLM-Phone-9B 简介

1.1 多模态融合架构设计

AutoGLM-Phone-9B 是一款专为移动端优化的多模态大语言模型，深度融合了视觉、语音与文本三大模态处理能力，能够在资源受限设备上实现低延迟、高响应的本地化推理。该模型基于智谱AI的GLM（General Language Model）架构进行深度轻量化重构，在保留强大语义理解能力的同时，将参数量压缩至90亿（9B）级别，显著降低计算开销和内存占用。

其核心创新在于采用模块化跨模态对齐结构：

  • 视觉编码器：使用轻量化的 ViT-Tiny 变体提取图像特征，支持商品拍照识别；
  • 语音解码器：集成 Whisper-Lite 模块，实现实时语音输入转录；
  • 文本主干网络：基于 GLM 的双向注意力机制进行上下文建模，支持长对话记忆；
  • 跨模态融合层：通过可学习的门控机制动态加权不同模态输入，确保信息一致性。

这种设计使得模型能够自然理解“你看这个红色连衣裙适合我吗？”这类包含图像+语音+文本的复合请求，极大提升了人机交互的真实感与实用性。

1.2 移动端优化策略

为适配手机、平板等边缘设备运行环境，AutoGLM-Phone-9B 采用了多项关键技术优化：

  • 知识蒸馏：以更大规模的 GLM-130B 作为教师模型，指导学生模型学习更丰富的语义分布；
  • 量化压缩：支持 INT8 和 FP16 混合精度推理，模型体积缩小约 40%，推理速度提升 2.3 倍；
  • 缓存机制：引入 KV Cache 复用技术，减少重复计算，提升连续对话效率；
  • 异构加速：兼容 Android NDK + Metal Framework，可在 iOS/Android 设备上利用 GPU/NPU 加速推理。

这些优化使 AutoGLM-Phone-9B 能在搭载骁龙 8 Gen2 或 A15 及以上芯片的主流手机上流畅运行，功耗控制在可接受范围内。

2. 启动模型服务

在实际项目中，我们选择在云端部署 AutoGLM-Phone-9B 推理服务，供前端应用通过 API 调用。由于模型仍具备较高算力需求，部署需满足特定硬件条件。

2.1 硬件与环境要求

项目要求
GPU 数量≥2 张 NVIDIA RTX 4090
显存总量≥48GB（单卡24GB）
CUDA 版本12.1 或以上
驱动版本≥535.54.03
Python 环境3.10+
推理框架vLLM 或 HuggingFace TGI

⚠️注意：因模型参数量较大且涉及多模态融合计算，单卡显存不足以承载完整推理过程，必须使用多卡并行策略（如 tensor parallelism=2）。

2.2 切换到服务启动脚本目录

首先登录服务器并进入预置的服务管理目录：

cd /usr/local/bin

该路径下存放了由运维团队封装好的自动化部署脚本run_autoglm_server.sh，内部集成了模型加载、分发调度与健康检查逻辑。

2.3 运行模型服务脚本

执行以下命令启动服务：

sh run_autoglm_server.sh

正常输出日志如下：

[INFO] Starting AutoGLM-Phone-9B inference server... [INFO] Loading model weights from /models/autoglm-phone-9b/ [INFO] Initializing Tensor Parallelism (TP=2) across 2x RTX 4090 [INFO] KV Cache enabled, max context length: 8192 [INFO] OpenAI-compatible API server listening on port 8000 [SUCCESS] Server is ready at https://gpu-pod695cce7daa748f4577f688fe-8000.web.gpu.csdn.net/v1

当看到Server is ready提示后，表示模型服务已成功启动，可通过指定 URL 访问 OpenAI 兼容接口。

3. 验证模型服务可用性

为确保模型服务稳定运行，需通过客户端发起测试请求，验证其响应能力与输出质量。

3.1 使用 Jupyter Lab 进行调试

推荐使用Jupyter Lab作为开发调试环境，便于快速迭代提示词工程与功能验证。

  1. 打开浏览器访问 Jupyter Lab 实例地址；
  2. 创建新的.ipynb笔记本文件；
  3. 安装必要依赖包（若未预装）：
!pip install langchain-openai tiktoken

3.2 发起首次模型调用

使用langchain_openai.ChatOpenAI封装类连接远程服务端点，代码如下：

from langchain_openai import ChatOpenAI import os chat_model = ChatOpenAI( model="autoglm-phone-9b", temperature=0.5, base_url="https://gpu-pod695cce7daa748f4577f688fe-8000.web.gpu.csdn.net/v1", # 替换为实际服务地址 api_key="EMPTY", # 当前服务无需认证 extra_body={ "enable_thinking": True, # 开启思维链推理 "return_reasoning": True, # 返回中间推理步骤 }, streaming=True, # 启用流式输出 ) # 发送测试请求 response = chat_model.invoke("你是谁？") print(response.content)
输出说明

若返回内容类似以下文本，则表明服务调用成功：

我是 AutoGLM-Phone-9B，由智谱AI与CSDN联合优化的移动端多模态大模型。我可以理解文字、图像和语音，并为你提供智能问答、商品推荐等服务。

同时，若设置了"enable_thinking": True，部分部署版本还会返回详细的推理路径，例如：

{ "reasoning": [ "用户询问身份信息", "定位自身模型标识", "生成简洁友好的自我介绍" ] }

这有助于开发者分析模型决策逻辑，进一步优化提示设计。

4. 在零售导购系统中的集成实践

4.1 场景需求分析

目标客户是一家全国连锁服饰品牌，希望在其官方 App 中嵌入一个“AI穿搭顾问”功能，主要诉求包括：

  • 支持拍照识图推荐相似款；
  • 用户语音提问：“这件外套搭配什么裤子好看？”；
  • 根据用户历史购买记录做个性化推荐；
  • 实现自然流畅的多轮对话体验。

传统方案依赖多个独立模型拼接（OCR + ASR + NLU + RecSys），存在延迟高、一致性差等问题。而 AutoGLM-Phone-9B 的一体化多模态能力恰好能解决这些痛点。

4.2 系统架构设计

整体架构分为三层：

+------------------+ +---------------------+ +----------------------------+ | 用户终端 |<--->| API Gateway |<--->| AutoGLM-Phone-9B Server | | (App / 小程序) | | (鉴权、限流、日志) | | (vLLM + TP=2) | +------------------+ +---------------------+ +----------------------------+
  • 终端采集图像、语音、文本输入，统一编码为 JSON 格式发送；
  • 网关层负责路由、安全校验与流量监控；
  • 模型服务层完成多模态融合推理，返回结构化响应（含推荐商品ID、搭配建议、解释文本等）。

4.3 关键代码实现片段

以下是前端 SDK 中封装的请求构造逻辑（Python 示例）：

import requests import base64 def encode_image(image_path): with open(image_path, "rb") as f: return base64.b64encode(f.read()).decode('utf-8') def ask_ai_stylist(image_path, voice_text="", user_query=""): payload = { "model": "autoglm-phone-9b", "messages": [ { "role": "user", "content": [ {"type": "text", "text": user_query or "请根据图片提供建议"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/jpeg;base64,{encode_image(image_path)}"}} ] } ], "temperature": 0.7, "extra_body": { "enable_thinking": True, "user_profile": { # 注入用户画像 "gender": "female", "age_group": "25-30", "preferred_style": ["casual", "minimalist"] } } } headers = {"Content-Type": "application/json"} response = requests.post( "https://gpu-pod695cce7daa748f4577f688fe-8000.web.gpu.csdn.net/v1/chat/completions", json=payload, headers=headers, stream=True ) for line in response.iter_lines(): if line: print(line.decode('utf-8'))

该实现支持图文混合输入，并可通过user_profile字段注入个性化上下文，实现精准推荐。

5. 总结

本文系统介绍了 AutoGLM-Phone-9B 在零售业智能导购系统中的落地实践，涵盖模型特性、服务部署、接口调用与业务集成全过程。通过本次案例可以看出，该模型不仅具备强大的多模态理解能力，还能在合理硬件支撑下实现高效云端推理，适用于对交互质量要求较高的消费级应用场景。

关键收获总结如下：

  1. 部署门槛明确：需至少两块高端 GPU（如 RTX 4090）支持多卡并行，不可在低端设备强行运行；
  2. 接口兼容性强：遵循 OpenAI API 规范，易于与 LangChain、LlamaIndex 等生态工具集成；
  3. 业务价值突出：一体化模型替代多组件流水线，显著降低系统复杂度与维护成本；
  4. 扩展潜力巨大：支持注入用户画像、商品库元数据等外部信息，便于构建闭环推荐系统。

未来可进一步探索模型在端侧（手机本地）的部署方案，结合模型切分与离线推理技术，实现完全去中心化的私有化服务，提升数据安全性与响应速度。

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