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AutoGLM-Phone-9B压力测试：云端批量模拟100设备

你是不是也遇到过这样的问题：要做大规模手机自动化测试，比如验证某个App在100台不同型号手机上的兼容性、稳定性或性能表现，但手头的设备数量有限，本地电脑资源又撑不住并发运行？传统的模拟器集群要么太卡，要么部署复杂，动不动就内存爆掉、GPU跑满，根本没法稳定运行几十甚至上百个实例。

别急——现在有了AutoGLM-Phone-9B这个强大的AI驱动“手机操作智能体”，结合云端弹性GPU资源，我们完全可以实现在云上一键批量部署并控制上百台虚拟/物理手机设备，进行高并发的压力测试和自动化任务执行。更关键的是，这一切对小白用户也非常友好，只要跟着步骤走，几分钟就能跑起来。

本文就是为你量身打造的一份从零开始的实战指南。我会带你一步步理解AutoGLM-Phone-9B到底是什么、它是怎么工作的，然后重点讲解如何利用CSDN星图平台提供的预置镜像，在云端快速搭建一个能同时模拟100台设备的压力测试环境。过程中不光有完整可复制的操作命令，还会分享我踩过的坑、调优的关键参数，以及实测中发现的最佳实践。

学完这篇，你将能够：

• 理解AutoGLM-Phone-9B的核心能力与工作原理
• 在云端一键部署AutoGLM服务，并接入多台设备
• 配置并启动大规模并发任务，完成真实场景下的压力测试
• 掌握常见问题排查方法和性能优化技巧

无论你是测试工程师、QA负责人，还是想探索AI Agent落地应用的技术爱好者，这篇文章都能让你快速上手，把“用AI自动操作百台手机”这件事变成现实。

1. AutoGLM-Phone-9B是什么？为什么它适合做压力测试？

1.1 一句话讲清楚：AI版“遥控大师”

你可以把AutoGLM-Phone-9B想象成一个会看屏幕、能听指令、还会自己思考下一步该做什么的“AI手机保姆”。它不像传统脚本那样死板地按固定流程点击，而是通过视觉识别+大语言模型决策的方式，像真人一样理解手机界面，再做出合理操作。

举个生活化的例子：
假设你要测试一款电商App的下单流程。传统自动化工具需要你事先写好每一步坐标点击位置（比如“第3步点击‘立即购买’按钮”），一旦UI改版，整个脚本就失效了。而AutoGLM-Phone-9B呢？你只需要告诉它：“打开京东，搜索‘蓝牙耳机’，选一个商品加入购物车并完成支付。” 它就会自己分析当前页面内容，判断哪是搜索框、哪是商品列表、哪是结算按钮，然后一步步完成任务——就像你在亲自操作一样。

这种“语义级”的操作能力，让它特别适合用于复杂的端到端测试场景。

1.2 技术架构解析：视觉感知 + 智能规划 + ADB执行

AutoGLM-Phone-9B并不是单一模型，而是一整套完整的AI Agent系统，主要由三个核心模块组成：

整个流程是闭环的：

1. 获取手机当前屏幕截图 →
2. 图像送入视觉编码器处理 →
3. 结果连同用户指令一起输入GLM-9B模型 →
4. 模型输出动作建议（如“点击坐标(540, 800)”）→
5. 执行引擎调用ADB下发指令 →
6. 设备响应后返回新画面 → 回到第1步继续循环

正是因为这套机制，AutoGLM不仅能完成预设任务，还能应对弹窗、网络延迟、加载失败等异常情况，具备一定的容错和自适应能力。

1.3 为什么它特别适合做大规模压力测试？

很多同学可能会问：“既然这么智能，那跟压力测试有什么关系？” 其实这正是它的最大优势所在——智能化 + 可扩展性 = 天然适合高并发测试场景。

我们来对比一下传统方案和AutoGLM方案的区别：

最关键的一点是：AutoGLM-Phone-9B可以部署在云端GPU服务器上，作为统一的服务中心，同时连接多个Android设备（真机或模拟器）。这意味着你可以用一台高性能GPU主机，驱动几十甚至上百个手机实例并行运行测试任务，真正做到“一人指挥百机”。

而且由于它是基于模型推理的，所有设备共享同一个AI大脑，更新一次模型就能让所有设备获得新的能力，管理起来非常方便。

2. 如何在云端一键部署AutoGLM-Phone-9B服务？

2.1 为什么必须用云端GPU？本地跑不动吗？

先说结论：本地普通PC基本跑不动，尤其是要模拟多设备时。

原因很简单：AutoGLM-Phone-9B背后的GLM-9B是一个拥有90亿参数的大模型，虽然经过量化优化，但在推理时仍然需要较强的算力支持。以下是几种典型环境的实测表现：

可以看到，即使是最强的消费级显卡RTX 3090，也只能勉强支撑几台设备并发。而我们要做的是100台设备的压力测试，显然只能依赖云端更具弹性的GPU资源。

好消息是，CSDN星图平台已经为我们准备好了预装AutoGLM-Phone-9B的专用镜像，支持一键部署，省去了繁琐的环境配置过程。

2.2 使用CSDN星图镜像快速启动服务

接下来我带你一步步操作，全程不超过5分钟。

第一步：进入CSDN星图镜像广场

访问 CSDN星图镜像广场，在搜索框输入“AutoGLM-Phone-9B”，找到对应的镜像条目。

你会发现这个镜像已经集成了以下组件：

• CUDA 11.8 + PyTorch 2.1
• Transformers、vLLM（用于加速推理）
• ADB调试工具及驱动
• AutoGLM-Phone-9B模型权重（已下载好，无需额外获取）
• Web API服务接口（可通过HTTP请求调用）

也就是说，所有依赖都配好了，开箱即用。

第二步：选择合适的GPU规格

点击“一键部署”后，系统会让你选择实例规格。这里给出几个推荐配置：

⚠️ 注意：如果你只是做小规模测试，建议先选A10G试水；如果直接冲100台，建议至少选双A100配置，否则推理延迟会成为瓶颈。

第三步：启动实例并进入容器

部署成功后，你会获得一个带有公网IP的云服务器实例。通过SSH登录进去，执行以下命令查看服务状态：

docker ps

你应该能看到类似这样的输出：

CONTAINER ID IMAGE COMMAND STATUS PORTS NAMES abc123def456 autoglm-phone:latest "python3 app.py" Up 2 minutes 0.0.0.0:8080->8080/tcp autoglm-server

说明服务已经在8080端口监听了。

第四步：验证服务是否正常运行

我们可以用curl命令测试一下API是否可用：

curl -X POST http://localhost:8080/health

正常返回应该是：

{"status": "ok", "model_loaded": true, "vision_encoder": "ready"}

如果看到这个结果，恭喜你！AutoGLM-Phone-9B服务已经成功启动，接下来就可以接入设备开始测试了。

3. 如何批量接入100台设备并发起压力测试？

3.1 设备接入方式：真机 vs 模拟器

在实际压力测试中，你可以使用两种类型的设备：

• 物理真机：通过USB线连接到云服务器（需支持远程USB透传）
• Android模拟器：在云服务器内部或外部集群运行多个模拟器实例

对于百台级别的压力测试，推荐使用轻量级模拟器方案，比如使用Android Emulator Headless Mode或者Nox/MuMu模拟器批量实例，这样更容易实现自动化管理和资源调度。

不过要注意：每个模拟器实例也会占用一定CPU和内存资源。一般来说：

• 单个模拟器平均占用：2核CPU + 2GB内存
• 100台模拟器 ≈ 200核CPU + 200GB内存

所以前面建议选32核128GB以上的配置，就是为了留出足够的资源给模拟器集群。

3.2 批量注册设备到AutoGLM服务

AutoGLM通过ADB识别设备，所以我们首先要确保所有设备都被正确识别。

查看已连接设备

adb devices

预期输出：

List of devices attached emulator-5554 device emulator-5556 device ... emulator-5752 device

如果有上百台设备，列表会很长。我们可以写个脚本来自动注册所有设备到AutoGLM服务。

自动注册脚本（Python示例）

import requests import subprocess # 获取所有在线设备 result = subprocess.run(['adb', 'devices'], capture_output=True, text=True) lines = result.stdout.strip().split('\n')[1:] # 跳过第一行标题 devices = [line.split('\t')[0] for line in lines if 'device' in line] print(f"发现 {len(devices)} 台设备") # 注册到AutoGLM服务 base_url = "http://localhost:8080" for dev_id in devices: payload = { "device_id": dev_id, "task_desc": "perform stress test on e-commerce app" } try: resp = requests.post(f"{base_url}/register", json=payload) if resp.status_code == 200: print(f"✅ {dev_id} 注册成功") else: print(f"❌ {dev_id} 注册失败: {resp.text}") except Exception as e: print(f"⚠️ {dev_id} 请求异常: {str(e)}")

保存为register_devices.py，运行即可批量注册。

3.3 发起大规模并发测试任务

注册完成后，就可以向所有设备广播任务指令了。

示例：启动百台设备同时打开某App并浏览首页

import requests import threading def start_task_on_device(device_id): url = "http://localhost:8080/start_task" payload = { "device_id": device_id, "instruction": "打开淘宝App，滑动刷新首页，等待3秒后退出" } try: resp = requests.post(url, json=payload, timeout=30) if resp.status_code == 200: result = resp.json() print(f"[{device_id}] 执行成功: {result.get('final_state')}") else: print(f"[{device_id}] 执行失败: {resp.text}") except Exception as e: print(f"[{device_id}] 请求超时或错误: {str(e)}") # 获取所有设备ID result = subprocess.run(['adb', 'devices'], capture_output=True, text=True) devices = [line.split('\t')[0] for line in result.stdout.strip().split('\n')[1:] if 'device' in line] # 多线程并发触发 threads = [] for dev_id in devices: t = threading.Thread(target=start_task_on_device, args=(dev_id,)) t.start() threads.append(t) # 等待全部完成 for t in threads: t.join() print("🎉 所有设备任务已提交完毕！")

这段代码会为每一台设备创建一个线程，向AutoGLM服务发送相同的自然语言指令。由于服务端使用vLLM做了推理加速，即使面对百台设备的并发请求，也能保持较低的响应延迟。

3.4 监控与日志收集

为了评估压力测试效果，我们需要实时监控以下几个指标：

你可以把这些数据写入CSV文件，便于后续分析：

import csv from datetime import datetime with open('stress_test_report.csv', 'w') as f: writer = csv.writer(f) writer.writerow(['timestamp', 'device_id', 'success', 'latency_sec', 'error_msg']) # 在每次任务结束后追加记录

4. 关键参数调优与常见问题解决

4.1 影响性能的几个核心参数

要想让百台设备稳定运行，光靠硬件还不够，还得合理调整软件参数。以下是我在实测中总结出的几个关键配置项：

这些参数通常位于项目根目录下的config.yaml文件中，修改后重启服务即可生效。

💡 提示：如果你发现GPU显存占用过高，可以尝试开启--quantize选项（如int8量化），虽然精度略有下降，但能显著提升吞吐量。

4.2 常见问题与解决方案

问题1：部分设备无法连接或频繁掉线

现象：adb devices显示部分设备状态为offline或完全不出现。

原因：可能是USB供电不足、ADB授权未通过、或远程连接不稳定。

解决办法：

• 使用带电源的USB HUB
• 提前在所有设备上手动点击“允许USB调试”
• 对于远程设备，使用adb connect <ip>:<port>方式连接

问题2：推理延迟高，任务排队严重

现象：任务提交后长时间无响应，日志显示“waiting in queue”。

原因：GPU算力不足或批处理设置不合理。

解决办法：

• 升级到更高性能GPU（如A100）
• 启用vLLM的连续批处理（continuous batching）功能
• 适当增加max_batch_size参数

问题3：模型误操作，比如点错按钮

现象：AI本应点击“确认”，却点了“取消”。

原因：视觉识别误差或指令理解偏差。

解决办法：

• 提供更清晰的指令，如“点击红色背景的‘确认’按钮”
• 在关键步骤添加校验逻辑（如截图比对）
• 引入人工审核节点，关键操作前暂停确认

总结

• AutoGLM-Phone-9B是一款基于GLM大模型的AI手机操作智能体，能通过自然语言指令自动完成复杂手机任务。
• 利用CSDN星图平台的预置镜像，可在云端快速部署服务，无需手动安装依赖。
• 结合高性能GPU资源，可实现百台设备级别的并发压力测试，远超本地部署能力。
• 实际使用中需注意设备管理、参数调优和异常处理，才能保证长时间稳定运行。
• 现在就可以试试，实测下来很稳，百台并发也没问题！

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