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无需等待API｜手把手实现AutoGLM-Phone-9B本地推理服务

1. 引言：为何要本地部署AutoGLM-Phone-9B？

随着多模态大模型在移动端的广泛应用，对低延迟、高隐私保护和离线可用性的需求日益增长。AutoGLM-Phone-9B作为一款专为移动设备优化的轻量化多模态大语言模型，融合了文本、语音与视觉处理能力，在资源受限环境下仍能高效运行。然而，依赖云端API不仅带来网络延迟，还存在数据外泄风险。

本文将带你绕过官方API限制，通过CSDN提供的预置镜像环境，快速搭建本地推理服务。你将掌握从服务启动、接口调用到实际验证的完整流程，真正实现“零等待”接入AutoGLM-Phone-9B的能力。

本教程适用于： - 希望在本地或边缘设备部署多模态模型的研究者 - 需要低延迟响应的AI应用开发者 - 关注用户数据隐私与安全的产品团队

2. AutoGLM-Phone-9B 模型简介

2.1 核心特性解析

AutoGLM-Phone-9B 是基于 GLM 架构进行深度轻量化的多模态大语言模型，参数量压缩至90亿（9B），专为移动端和嵌入式设备设计。其核心优势体现在三个方面：

• 跨模态融合能力：支持文本输入、图像理解与语音指令识别，可实现“看图说话”、“听声识意”等复杂任务。
• 模块化结构设计：采用解耦式架构，各模态编码器独立优化，便于按需加载，降低内存占用。
• 高效推理性能：在NVIDIA 4090级别显卡上，单次推理延迟控制在300ms以内，适合实时交互场景。

该模型特别适用于智能助手、车载系统、AR/VR终端等需要本地化AI能力的设备。

2.2 技术架构概览

模型整体采用“共享底层+分支上层”的设计思路：

[输入] → [统一Tokenization] → [Shared Transformer Backbone] ↘ → [Text Head] → [Vision Head] → [Speech Head] ↗ [输出] ← [Multi-modal Fusion Layer]

其中： -Backbone使用轻量级Transformer块，共32层，隐藏维度4096； -Fusion Layer实现跨模态注意力对齐，确保语义一致性； - 所有权重以safetensors格式存储，提升加载安全性。

这种设计既保证了模型表达能力，又显著降低了计算开销。

3. 启动本地推理服务

重要提示：运行 AutoGLM-Phone-9B 推理服务需至少2块NVIDIA RTX 4090 显卡（每块24GB显存），以满足并行推理与张量切分需求。

3.1 进入服务脚本目录

首先，切换到系统预置的服务启动脚本所在路径：

cd /usr/local/bin

该目录下包含已配置好的自动化启动脚本run_autoglm_server.sh，封装了模型加载、设备分配与API服务注册逻辑。

3.2 执行服务启动命令

运行以下命令启动本地推理服务：

sh run_autoglm_server.sh

成功启动后，终端会输出类似如下信息：

INFO: Starting AutoGLM-Phone-9B server... INFO: Loading model weights from /models/autoglm-phone-9b/ INFO: Using tensor parallelism across 2 GPUs INFO: Server listening on http://0.0.0.0:8000 INFO: OpenAPI docs available at http://0.0.0.0:8000/docs

此时，服务已在本地8000端口监听，可通过浏览器访问/docs查看自动生成的API文档。

4. 验证模型服务可用性

4.1 使用 Jupyter Lab 调用模型

推荐使用 Jupyter Lab 进行快速测试。打开界面后，执行以下 Python 代码：

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Jupyter实例的实际地址 api_key="EMPTY", # 因为是本地服务，无需真实API密钥 extra_body={ "enable_thinking": True, "return_reasoning": True, }, streaming=True, ) # 发起询问 response = chat_model.invoke("你是谁？") print(response)

参数说明：

4.2 预期输出结果

若服务正常运行，应看到如下形式的响应：

AutoGLM-Phone-9B 是由智谱AI研发的轻量化多模态大模型，支持文本、语音和图像的联合理解与生成。我可以在手机等移动设备上提供本地化的智能服务，无需联网即可完成推理。

同时，在控制台中可观察到显存使用情况稳定在45GB左右（双卡合计），表明模型已正确分布于两块GPU之上。

5. 深度集成：构建本地化AI应用

5.1 封装为 REST API 服务

为了便于其他程序调用，建议将模型服务封装为标准 REST 接口。以下是基于 FastAPI 的最小实现示例：

from fastapi import FastAPI from pydantic import BaseModel from langchain_openai import ChatOpenAI app = FastAPI() class QueryRequest(BaseModel): message: str enable_thinking: bool = False chat_model = ChatOpenAI( model="autoglm-phone-9b", base_url="http://localhost:8000/v1", api_key="EMPTY", temperature=0.7 ) @app.post("/chat") def chat_completion(request: QueryRequest): result = chat_model.invoke( request.message, extra_body={"enable_thinking": request.enable_thinking} ) return {"response": result.content}

保存为app.py并运行：

uvicorn app:app --host 0.0.0.0 --port 8080

即可通过POST /chat接收外部请求，轻松集成进App、小程序或桌面客户端。

5.2 移动端通信方案建议

对于手机端接入，推荐采用以下两种方式之一：

方案一：局域网直连（推荐）

将运行模型的服务器与手机置于同一Wi-Fi网络下，通过内网IP调用API：

fetch('http://192.168.1.100:8080/chat', { method: 'POST', headers: { 'Content-Type': 'application/json' }, body: JSON.stringify({ message: "今天天气怎么样？" }) })

优点：无公网延迟，数据不出局域网，安全性高。

方案二：反向代理 + HTTPS

若需远程访问，可通过 Caddy 或 Nginx 配置反向代理，并启用 HTTPS 加密传输：

server { listen 443 ssl; server_name ai.yourdomain.com; ssl_certificate /path/to/cert.pem; ssl_certificate_key /path/to/key.pem; location / { proxy_pass http://localhost:8080; proxy_set_header Host $host; } }

结合 Let's Encrypt 免费证书，实现安全远程调用。

6. 性能优化与常见问题

6.1 显存不足怎么办？

尽管 AutoGLM-Phone-9B 已经轻量化，但在双卡环境下仍接近显存极限。可采取以下措施缓解：

• 启用INT8量化：修改启动脚本中的dtype参数为int8，显存占用可减少约40%。
• 限制上下文长度：设置--max-model-len 2048，避免长序列导致OOM。
• 关闭冗余日志：在生产环境中禁用详细日志输出，节省I/O开销。

6.2 如何提升推理速度？

6.3 常见错误排查

7. 总结

本文详细介绍了如何在本地环境中部署并调用AutoGLM-Phone-9B多模态大模型，摆脱对官方API的依赖，实现真正的私有化、低延迟推理服务。

我们完成了以下关键步骤： 1. 理解 AutoGLM-Phone-9B 的技术定位与核心优势； 2. 成功启动基于双4090显卡的本地推理服务； 3. 通过 LangChain 和 OpenAI 兼容接口完成模型调用； 4. 构建了可用于生产环境的 REST API 封装； 5. 提出了移动端接入与性能优化的最佳实践。

未来，随着更多轻量化多模态模型的出现，本地AI将成为智能终端的核心竞争力。掌握此类部署技能，不仅能提升产品响应速度，更能从根本上保障用户数据安全。

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