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AutoGLM-Phone-9B案例分享：智能旅游助手开发

随着移动智能设备的普及，用户对实时、个性化服务的需求日益增长。在旅游场景中，游客不仅需要获取景点信息，还期望获得语音导览、图像识别、路线推荐等多模态交互体验。传统的单一文本模型难以满足这些复杂需求，而云端大模型又受限于网络延迟与隐私问题。因此，轻量化、本地化、多模态融合的移动端大模型成为关键突破口。

AutoGLM-Phone-9B 正是在这一背景下应运而生。它不仅具备强大的语言理解与生成能力，还能在手机等资源受限设备上实现高效推理，为构建真正“离线可用”的智能旅游助手提供了技术基础。

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 模型架构设计

AutoGLM-Phone-9B 采用分治式模块化架构，将多模态处理流程拆解为三个核心子系统：

• 文本编码器（Text Encoder）：基于 GLM-Edge 轻量级变体，使用 RoPE 相对位置编码和 ALiBi 注意力偏置机制，在保持长上下文理解能力的同时降低计算开销。
• 视觉编码器（Vision Encoder）：集成 MobileViT 小型视觉Transformer，支持 224x224 输入分辨率，可在 10ms 内完成特征提取，适用于实时图像识别任务。
• 语音处理模块（Speech Module）：采用 Conformer-Lite 结构，支持语音转文本（ASR）与文本转语音（TTS）双向转换，延迟控制在 300ms 以内。

三者通过一个统一的跨模态对齐层（Cross-Modal Alignment Layer, CMAL）实现信息融合。CMAL 使用门控注意力机制动态加权不同模态的输入，确保在弱信号模态（如嘈杂环境下的语音）中仍能准确响应。

1.2 轻量化关键技术

为了适配移动端部署，AutoGLM-Phone-9B 在多个层面进行了深度优化：

此外，模型支持 ONNX 和 MNN 格式导出，可无缝集成到 Android/iOS 应用中，进一步提升部署灵活性。

2. 启动模型服务

在实际开发中，我们通常以本地服务器形式运行 AutoGLM-Phone-9B，供前端或 Jupyter 环境调用。由于模型规模较大，需配备高性能 GPU 支持。

⚠️硬件要求提醒：
启动 AutoGLM-Phone-9B 模型服务至少需要2块 NVIDIA RTX 4090 显卡（每块24GB显存），单卡无法承载完整推理负载。

2.1 切换到服务启动脚本目录

首先，进入预置的服务脚本所在路径：

cd /usr/local/bin

该目录下包含run_autoglm_server.sh脚本，封装了模型加载、API 服务注册及日志输出等逻辑。

2.2 运行模型服务脚本

执行以下命令启动服务：

sh run_autoglm_server.sh

成功启动后，终端将输出类似如下日志：

[INFO] Loading AutoGLM-Phone-9B model... [INFO] Using devices: [0, 1] (NVIDIA GeForce RTX 4090) [INFO] Model loaded in 8.7s, KV cache enabled. [INFO] FastAPI server running at http://0.0.0.0:8000 [SUCCESS] AutoGLM-Phone-9B service is ready!

同时，可通过浏览器访问服务健康检查接口http://<server_ip>:8000/health返回{"status": "ok"}表示服务正常。

3. 验证模型服务

为验证模型是否正确响应请求，我们通过 LangChain 接口发起一次简单对话测试。

3.1 准备测试环境

打开 Jupyter Lab 开发界面，创建新 Notebook，用于编写和调试调用代码。

3.2 编写并运行验证脚本

使用langchain_openai模块中的ChatOpenAI类作为客户端，配置对应参数连接本地部署的模型服务：

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", # 本地服务无需认证 extra_body={ "enable_thinking": True, # 启用思维链推理 "return_reasoning": True, # 返回中间推理过程 }, streaming=True, # 开启流式输出 ) # 发起询问 response = chat_model.invoke("你是谁？") print(response.content)

输出结果示例：

我是 AutoGLM-Phone-9B，由智谱AI研发的轻量化多模态大模型，专为移动端智能应用设计。我可以理解文字、图像和语音，为你提供如智能导游、实时翻译、行程规划等服务。

若能看到上述回复，说明模型服务已成功接入并可正常响应请求。

4. 智能旅游助手功能实现

基于已部署的 AutoGLM-Phone-9B 模型，我们可以快速构建一个具备多模态交互能力的智能旅游助手原型。

4.1 核心功能设计

4.2 多模态图像识别示例

假设用户拍摄一张古建筑照片并提问：“这是什么风格的建筑？”

from PIL import Image import requests from io import BytesIO # 模拟图像输入 image_url = "https://example.com/temple.jpg" image = Image.open(BytesIO(requests.get(image_url).content)) # 构造多模态请求体 from langchain_core.messages import HumanMessage message = HumanMessage( content=[ {"type": "text", "text": "请描述这张图片，并判断其建筑风格。"}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": image_url}} ] ) # 调用模型 result = chat_model.invoke([message]) print(result.content)

模型可能返回：

这是一座典型的中国南方徽派建筑，具有白墙黑瓦、马头墙和精致木雕窗棂的特点。常见于安徽、江西一带，始建于明清时期，强调风水布局与家族伦理空间划分。

此过程展示了 AutoGLM-Phone-9B 对图文联合理解的强大能力，非常适合用于景区自助导览场景。

5. 总结

本文围绕 AutoGLM-Phone-9B 模型，详细介绍了其在智能旅游助手开发中的落地实践。从模型特性、服务部署、接口验证到实际应用场景，形成了完整的工程闭环。

• 技术价值：AutoGLM-Phone-9B 通过轻量化设计与多模态融合，在保证性能的前提下实现了移动端可行的大模型推理方案；
• 工程意义：本地化部署避免了数据外传风险，提升了响应速度与用户体验；
• 应用前景：适用于离线导览、边境旅游翻译、无障碍出行等多种高价值场景。

未来可结合 AR 眼镜、车载系统等新型终端，进一步拓展其在智慧文旅领域的边界。

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