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AutoGLM-Phone-9B教程：API接口调用完整示例

随着移动端AI应用的快速发展，轻量化、高效能的多模态大模型成为推动智能终端智能化升级的关键技术。AutoGLM-Phone-9B作为一款专为移动设备设计的多模态语言模型，在保持强大语义理解与生成能力的同时，实现了在资源受限环境下的高效推理。本文将详细介绍如何部署并调用AutoGLM-Phone-9B的API服务，涵盖模型启动、服务验证到实际调用的完整流程，帮助开发者快速集成该模型至本地或云端应用中。

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 多模态能力解析

AutoGLM-Phone-9B 的核心优势在于其统一的多模态输入处理架构。它能够同时接收图像、语音和文本信号，并通过共享的语义空间完成信息融合：

• 视觉通道：采用轻量级ViT（Vision Transformer）提取图像特征，支持OCR识别与场景理解。
• 语音通道：集成端到端ASR（自动语音识别）模块，可将语音直接转换为语义向量。
• 文本通道：基于GLM自回归架构，支持上下文感知的语言生成。

三者在中间层通过跨模态注意力机制实现动态对齐，确保不同模态的信息能够在同一语义空间中协同工作。

1.2 轻量化设计策略

为了适配移动端部署需求，AutoGLM-Phone-9B采用了多项压缩与加速技术：

• 知识蒸馏：使用更大规模的教师模型指导训练，保留95%以上性能的同时减少参数量。
• 量化感知训练（QAT）：支持INT8量化部署，内存占用降低40%。
• 稀疏化激活：仅激活关键神经元路径，提升推理效率。

这些设计使得模型可在搭载NVIDIA 4090级别显卡的服务器上稳定运行，并通过API对外提供低延迟响应服务。

2. 启动模型服务

⚠️硬件要求提醒：
运行 AutoGLM-Phone-9B 模型服务需至少配备2块NVIDIA RTX 4090 GPU（每块24GB显存），以满足其高并发推理的显存需求。

2.1 切换到服务启动脚本目录

首先，进入预置的服务启动脚本所在路径：

cd /usr/local/bin

该目录下包含run_autoglm_server.sh脚本文件，封装了模型加载、服务注册与FastAPI接口初始化逻辑。

2.2 执行模型服务启动脚本

运行以下命令启动模型服务：

sh run_autoglm_server.sh

预期输出说明

若服务成功启动，终端将显示类似如下日志信息：

INFO: Starting auto-glm phone 9b server... INFO: Loading model weights from /models/autoglm-phone-9b/ INFO: Model loaded successfully on 2x NVIDIA GeForce RTX 4090. INFO: FastAPI server running at http://0.0.0.0:8000 INFO: OpenAPI docs available at http://0.0.0.0:8000/docs

此时，模型已加载至GPU显存，RESTful API服务监听在8000端口，可通过浏览器访问/docs查看交互式API文档。

成功标识图示

服务启动成功后界面如图所示：

3. 验证模型服务可用性

在确认服务正常运行后，需通过客户端代码验证模型是否可被正确调用。推荐使用 Jupyter Lab 环境进行测试。

3.1 打开 Jupyter Lab 界面

登录远程开发环境，启动 Jupyter Lab 实例。建议使用 Chrome 浏览器以获得最佳兼容性。

3.2 编写 Python 调用脚本

安装必要依赖库（如尚未安装）：

pip install langchain-openai openai requests

然后在 Notebook 中执行以下代码：

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", # 替换为实际服务地址 api_key="EMPTY", # 当前服务无需真实API密钥 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 ) # 发起同步请求 response = chat_model.invoke("你是谁？") print(response.content)

3.3 输出结果分析

如果返回内容形如：

我是AutoGLM-Phone-9B，一个专为移动端优化的多模态大语言模型……

则表示模型服务调用成功。

成功调用截图示意

调用成功的运行效果如下图所示：

4. API进阶调用技巧

除基础文本问答外，AutoGLM-Phone-9B 支持多种高级功能配置，适用于复杂应用场景。

4.1 启用思维链（Chain-of-Thought）推理

通过设置extra_body参数，可开启模型的逐步推理能力：

extra_body={ "enable_thinking": True, "return_reasoning": True }

此模式下，模型会先输出分析过程，再给出最终结论，适合数学计算、逻辑判断等任务。

4.2 流式响应处理（Streaming）

启用streaming=True后，模型将以 token 粒度逐步返回结果，提升用户体验：

for chunk in chat_model.stream("请讲一个关于AI的科幻故事"): print(chunk.content, end="", flush=True)

可用于构建实时对话机器人或语音助手前端。

4.3 自定义停止条件

可通过stop参数指定生成终止词：

chat_model.invoke("生成一段产品描述", stop=["\n", "结束"])

防止模型生成冗余内容。

5. 常见问题与解决方案

5.1 服务启动失败：CUDA Out of Memory

现象：日志提示显存不足，模型加载中断。
解决方法： - 确保至少有2块4090显卡且驱动正常； - 关闭其他占用GPU的进程（如TensorBoard、PyTorch训练任务）； - 尝试启用模型分片加载（需修改启动脚本中的tensor_parallel_size=2）。

5.2 API调用超时或连接拒绝

可能原因： -base_url地址错误或端口未开放； - 防火墙限制外部访问。

检查步骤： 1. 使用curl http://localhost:8000/health检查本地服务状态； 2. 确认反向代理配置是否正确映射公网IP； 3. 若在容器内运行，检查Docker端口绑定（-p 8000:8000）。

5.3 返回空内容或乱码

排查方向： - 检查model名称拼写是否准确； - 确认api_key是否设为"EMPTY"（部分客户端默认不能为空）； - 更新langchain-openai至最新版本（≥0.1.10）以避免协议不兼容。

6. 总结

本文系统介绍了 AutoGLM-Phone-9B 模型的部署与 API 调用全流程，从服务启动、环境配置到实际代码验证，提供了完整的实践指南。通过合理利用其多模态融合能力与轻量化特性，开发者可在移动端或边缘设备上构建高性能 AI 应用。

核心要点回顾：

1. 硬件门槛较高：需至少2块RTX 4090显卡支持；
2. 服务启动自动化：通过shell脚本一键拉起模型服务；
3. LangChain无缝集成：兼容OpenAI接口标准，便于迁移现有项目；
4. 支持流式输出与思维链推理：增强交互体验与逻辑表达能力。

未来可进一步探索该模型在手机端离线部署、语音助手集成及多轮视觉对话中的深度应用。

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