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AutoGLM-Phone-9B部署教程：2块4090显卡配置指南

随着多模态大模型在移动端和边缘设备上的广泛应用，如何在有限算力条件下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，专为资源受限场景设计。本文将详细介绍如何在配备两块 NVIDIA RTX 4090 显卡的服务器上完成 AutoGLM-Phone-9B 的完整部署与服务验证流程，涵盖环境准备、服务启动、接口调用等核心环节，帮助开发者快速搭建本地化推理环境。

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 模型特性与技术优势

• 多模态融合能力：支持图像理解、语音识别与自然语言生成的联合建模，适用于智能助手、交互式应用等复杂场景。
• 轻量化架构设计：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。
• 低延迟高吞吐：针对边缘设备优化推理引擎，单次响应延迟控制在 300ms 以内（典型输入长度下），适合实时交互需求。
• 模块化组件设计：视觉编码器、语音解码器与语言主干网络可独立更新或替换，便于定制化开发。

1.2 硬件要求说明

由于 AutoGLM-Phone-9B 虽然经过轻量化处理，但在全精度推理时仍需较大显存支持，因此官方推荐使用至少两块 NVIDIA RTX 4090 显卡（每块24GB显存）进行部署：

• 总显存 ≥ 48GB，用于加载模型权重并支持批量推理
• 支持 CUDA 12.x 及 cuDNN 8.9+ 驱动环境
• 推荐使用 NVLink 或高速 PCIe 互联以提升多卡通信效率

⚠️ 注意：若仅使用单卡部署，可能因显存不足导致模型加载失败或推理中断。

2. 启动模型服务

本节将指导您在已配置好硬件与基础环境的服务器上，正确启动 AutoGLM-Phone-9B 的推理服务。

2.1 切换到服务启动脚本目录

首先，确保您已获取run_autoglm_server.sh启动脚本，并将其放置于系统路径/usr/local/bin/下。进入该目录执行后续命令：

cd /usr/local/bin

该目录通常已被加入$PATH环境变量，便于全局调用服务脚本。

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

此脚本内部逻辑包括： - 检测可用 GPU 设备数量及显存状态 - 加载模型检查点（checkpoint） - 初始化 FastAPI 或 vLLM 推理后端 - 绑定监听端口（默认为8000）

成功启动标志

当终端输出类似如下日志信息时，表示服务已成功启动：

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，您应能看到如下图所示的服务就绪界面（示意图）：

✅ 提示：请确保防火墙开放 8000 端口，以便外部客户端访问服务。

3. 验证模型服务

服务启动后，需通过实际请求验证其功能是否正常。推荐使用 Jupyter Lab 环境进行交互式测试。

3.1 打开 Jupyter Lab 界面

访问部署服务器的 Jupyter Lab 实例（如http://<server_ip>:8888），登录后创建一个新的 Python Notebook。

3.2 编写测试脚本调用模型

使用langchain_openai兼容接口连接本地部署的 AutoGLM-Phone-9B 服务。注意：尽管名称含“OpenAI”，但此处仅为适配 OpenAI 类 API 格式的通用客户端。

from langchain_openai import ChatOpenAI import os # 配置模型连接参数 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 api_key="EMPTY", # 当前服务无需密钥 extra_body={ "enable_thinking": True, # 启用思维链推理模式 "return_reasoning": True, # 返回中间推理过程 }, streaming=True, # 开启流式输出 ) # 发起同步请求 response = chat_model.invoke("你是谁？") print(response.content)

参数说明

3.3 验证结果判断

若返回内容如下所示，则表明模型服务调用成功：

我是 AutoGLM-Phone-9B，一个由智谱AI研发的轻量化多模态大模型，能够理解图像、语音和文本，并进行自然对话……

成功响应截图示意如下：

💡 常见问题排查： - 若提示Connection refused：检查服务是否运行、端口是否开放 - 若返回空内容：确认base_url是否包含/v1- 若报错model not found：核对模型名称拼写是否一致

4. 性能优化与最佳实践

为了充分发挥双 4090 显卡的算力优势，建议结合以下工程优化策略提升服务稳定性与响应速度。

4.1 使用 Tensor Parallelism 分布式推理

利用 vLLM 或 HuggingFace Transformers 的张量并行功能，将模型层自动切分至两张显卡：

# 示例：使用 vLLM 启动脚本中添加 --tensor-parallel-size 2

这可以有效均衡显存占用，避免单卡瓶颈。

4.2 启用 FP16 或 INT8 量化

在不影响生成质量的前提下，启用半精度或整型量化可大幅减少显存消耗：

# 在启动脚本中添加 export USE_FP16=true # 或 --quantization awq # 使用 AWQ 低比特量化

典型效果对比：

4.3 配置负载均衡与健康检查

对于生产级部署，建议结合 Nginx 或 Traefik 实现反向代理，并设置定期健康检测：

location /v1/chat/completions { proxy_pass http://localhost:8000/v1/chat/completions; health_check uri=/health interval=10 fails=3 passes=1; }

5. 总结

本文系统介绍了 AutoGLM-Phone-9B 在双 NVIDIA RTX 4090 显卡环境下的完整部署流程，从模型特性分析、服务启动、接口调用到性能优化，提供了可落地的技术方案。

核心要点回顾

1. 硬件门槛明确：必须使用至少两块 4090 显卡以满足显存需求；
2. 服务启动标准化：通过run_autoglm_server.sh脚本一键启动推理服务；
3. 调用方式兼容性强：支持 OpenAI 类 API 接口，便于集成至现有系统；
4. 扩展性强：支持流式输出、思维链推理、多模态输入等高级功能；
5. 优化空间充足：可通过量化、并行化等手段进一步提升性能。

未来，随着边缘计算与终端 AI 的持续发展，像 AutoGLM-Phone-9B 这类轻量高效的大模型将在移动设备、IoT 终端等领域发挥更大价值。掌握其部署与调优技能，将成为 AI 工程师的重要竞争力。

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