清华智源研究成果登《Science》：DrugCLIP用AI驱动百万倍速药物筛选，开启全基因组靶向时代
2026/1/12 21:15:28
资源受限设备也能跑大模型？基于AutoGLM-Phone-9B的多模态推理方案
随着大模型在自然语言处理、计算机视觉和语音识别等领域的广泛应用，如何将这些高参数量的模型部署到资源受限的移动设备上，成为工业界和学术界共同关注的核心问题。传统的大模型通常需要高性能GPU集群支持，难以满足移动端低延迟、低功耗、小内存的实际需求。
在此背景下，AutoGLM-Phone-9B应运而生——这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，能够在资源受限设备上实现高效推理。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，真正实现了“端侧智能”的落地可能。
本文将围绕 AutoGLM-Phone-9B 的技术特性、服务启动流程、本地验证方法以及工程实践中的关键优化策略，系统性地介绍其在真实场景下的应用路径，帮助开发者快速掌握从环境配置到模型调用的完整链路。
1. AutoGLM-Phone-9B 技术架构解析
1.1 模型定位与核心优势
AutoGLM-Phone-9B 是 OpenBMB 团队推出的面向移动端部署的多模态大语言模型（Multimodal LLM），其设计目标是在保持强大语义理解与生成能力的同时，显著降低计算资源消耗，适用于智能手机、嵌入式设备等边缘计算场景。
相较于传统的百亿级大模型（如 GLM-130B），AutoGLM-Phone-9B 在以下方面进行了深度优化：
- 参数规模控制：将参数量压缩至9B（90亿）级别，兼顾性能与效率；
- 多模态融合能力：支持图像输入、语音指令与文本交互，具备跨模态感知与响应能力；
- 轻量化架构设计：采用稀疏注意力机制、分组查询注意力（GQA）与知识蒸馏技术，提升推理速度；
- 端云协同推理：支持部分计算卸载至云端，在保证响应质量的前提下降低本地负载。
1.2 多模态信息处理机制
AutoGLM-Phone-9B 的核心创新在于其统一的多模态编码-解码框架。该模型通过三个独立但可对齐的编码器分别处理不同模态数据：
| 模态类型 | 编码器 | 特征提取方式 |
|---|---|---|
| 文本 | Token Embedding + Positional Encoding | 使用 SentencePiece 分词 |
| 图像 | ViT-Lite 视觉编码器 | 将图像切分为 patch 并线性投影 |
| 语音 | Whisper-Tiny 风格声学编码器 | 提取 Mel-spectrogram 后编码 |
所有模态特征最终被映射到统一的语义空间中，并通过一个共享的 Transformer 解码器进行联合推理。这种“三塔输入 + 单塔输出”的结构有效降低了模型复杂度，同时保留了跨模态语义对齐的能力。
例如，当用户上传一张图片并提问：“这张图里有什么动物？”时，模型会： 1. 使用 ViT-Lite 编码图像内容； 2. 将问题文本编码为 token 序列； 3. 在融合层中对齐图文特征； 4. 由解码器生成自然语言回答。
整个过程可在单卡 GPU 上以低于 500ms 的延迟完成。
2. 启动模型服务：从脚本到运行
尽管 AutoGLM-Phone-9B 面向移动端优化，但在开发与测试阶段仍建议使用高性能 GPU 进行服务部署。根据官方文档要求，启动模型服务需至少配备 2 块 NVIDIA RTX 4090 显卡，以确保显存充足且推理流畅。
2.1 切换至服务脚本目录
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，用于初始化模型加载、启动 REST API 接口服务，并监听指定端口（默认为 8000）。
2.2 执行服务启动命令
运行以下命令启动模型服务：
sh run_autoglm_server.sh若终端输出如下日志信息，则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 https://0.0.0.0:8000 (Press CTRL+C to quit)此时，模型服务已在后台运行，可通过https://gpu-pod695cce7daa748f4577f688fe-8000.web.gpu.csdn.net/v1地址访问其 OpenAI 兼容接口。
✅提示：实际 URL 中的 pod ID 和域名可能因实例而异，请根据 JupyterLab 界面显示的地址动态替换。
3. 验证模型服务能力
为了验证模型是否正常响应请求，我们可以通过 Python 客户端发起一次简单的对话调用。
3.1 环境准备：安装 LangChain 支持库
确保已安装langchain_openai包，以便兼容 OpenAI 格式的 API 调用：
pip install langchain-openai3.2 发起模型调用请求
使用以下代码连接远程模型服务并发送询问：
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", # 替换为当前实例地址 api_key="EMPTY", # 当前服务无需认证 extra_body={ "enable_thinking": True, "return_reasoning": True, }, streaming=True, ) response = chat_model.invoke("你是谁？") print(response)3.3 预期输出结果
如果服务正常，终端将返回类似以下内容的响应：
我是 AutoGLM-Phone-9B，一款专为移动端优化的多模态大语言模型，支持文本、图像和语音的综合理解与生成。此外，由于设置了"return_reasoning": True，部分部署版本还会返回内部推理链（reasoning trace），便于调试与可解释性分析。
4. 工程实践：本地部署与性能调优
虽然 AutoGLM-Phone-9B 可通过云端服务直接调用，但在某些隐私敏感或离线场景中，仍需考虑本地部署方案。以下是关键实践要点。
4.1 模型下载与本地加载
模型托管于 Hugging Face Hub，需登录账户并接受许可协议后方可下载：
git lfs install git clone https://huggingface.co/OpenBMB/AutoGLM-Phone-9B加载模型示例代码如下：
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM model_path = "./AutoGLM-Phone-9B" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_path, device_map="auto", # 自动分配 GPU 资源 torch_dtype="auto" ) inputs = tokenizer("你好，你能做什么？", return_tensors="pt").to("cuda") outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100) print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))4.2 硬件资源配置建议
由于模型参数量达 9B，推荐使用以下配置以保障推理效率：
| 部署模式 | 最低 GPU 显存 | 内存要求 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| FP16 全量推理 | 24GB | 64GB | 多卡训练/服务部署 |
| INT4 量化推理 | 12GB | 32GB | 单卡部署/边缘设备 |
| CPU 推理（仅测试） | - | 64GB | 无 GPU 环境 |
⚠️注意：不建议在显存小于 12GB 的设备上尝试全精度加载，否则将触发 OOM 错误。
4.3 推理加速关键技术
（1）量化压缩（INT4）
使用bitsandbytes实现 4-bit 量化：
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_path, device_map="auto", load_in_4bit=True )此举可将显存占用减少约 60%，推理速度提升 1.8 倍以上。
（2）KV Cache 缓存优化
对于长文本生成任务，启用 KV Cache 可避免重复计算历史注意力状态：
outputs = model.generate( **inputs, max_new_tokens=200, use_cache=True # 启用缓存 )（3）批处理与动态 batching
在高并发场景下，应启用动态批处理机制（Dynamic Batching），将多个请求合并为一个 batch 进行并行推理，显著提升吞吐量。
5. 总结
AutoGLM-Phone-9B 作为一款专为移动端优化的多模态大语言模型，成功解决了“大模型难上端”的行业难题。通过轻量化架构设计、跨模态融合机制与高效的推理引擎支持，它不仅能在高端 GPU 上稳定运行，也为未来在手机、平板、IoT 设备上的本地化部署提供了坚实基础。
本文系统介绍了该模型的技术特点、服务启动流程、远程调用方式及本地部署的最佳实践，涵盖环境配置、依赖管理、显存优化等多个维度，旨在为开发者提供一条清晰可行的落地路径。
展望未来，随着模型压缩、硬件加速与编译优化技术的持续进步，更多类似 AutoGLM-Phone-9B 的“小而强”模型将涌现，推动 AI 能力真正走向千家万户的终端设备。
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