news 2026/2/2 14:11:30

AutoGLM-Phone-9B入门教程：多模态Prompt设计

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张小明

前端开发工程师

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AutoGLM-Phone-9B入门教程：多模态Prompt设计

AutoGLM-Phone-9B入门教程：多模态Prompt设计

1. 章节概述与学习目标

随着移动智能设备对AI能力需求的不断增长，如何在资源受限的终端上实现高效、精准的多模态理解成为关键挑战。AutoGLM-Phone-9B 正是在这一背景下诞生的轻量化多模态大模型，专为移动端部署优化，具备视觉、语音与文本的联合处理能力。

本教程将带你从零开始掌握AutoGLM-Phone-9B 的基础使用与多模态 Prompt 设计技巧，涵盖： - 模型核心特性解析 - 服务启动与环境配置 - LangChain 集成调用方法 - 多模态 Prompt 构建原则与实践案例

完成本教程后，你将能够： ✅ 在本地或云端成功部署 AutoGLM-Phone-9B 服务
✅ 使用 Python 调用模型并获取响应
✅ 设计高效的多模态 Prompt 实现图文问答、语音描述生成等任务

💡前置知识建议：熟悉基本的 Linux 命令行操作、Python 编程及 Jupyter Lab 使用经验。

2. AutoGLM-Phone-9B简介

2.1 模型定位与技术背景

AutoGLM-Phone-9B 是一款面向移动端和边缘计算场景设计的多模态大语言模型（Multimodal LLM），继承自智谱 AI 的 GLM 系列架构，并针对设备端推理进行了深度轻量化改造。

传统多模态模型如 LLaVA、Qwen-VL 等通常参数量庞大（>10B），难以在手机、嵌入式设备等低功耗平台上运行。而 AutoGLM-Phone-9B 通过以下关键技术实现了性能与效率的平衡：

  • 参数压缩至 90 亿（9B）级别：采用结构化剪枝与量化感知训练，在保持精度的同时显著降低计算开销。
  • 模块化跨模态融合架构：图像编码器、语音编码器与文本解码器之间通过可插拔的适配模块进行信息对齐，支持灵活扩展。
  • 端侧推理优化：结合 TensorRT 和 ONNX Runtime 进行图优化，支持 INT8/FP16 混合精度推理，提升能效比。

2.2 核心能力与应用场景

模态类型支持能力典型应用
文本自然语言理解与生成智能助手、摘要生成
图像图文理解、视觉问答（VQA）、OCR增强拍照识物、盲人辅助
语音语音转文本、语义理解、情感分析语音助手、会议记录

该模型特别适用于以下场景： - 移动端离线 AI 助手 - 边缘摄像头的实时语义分析 - 可穿戴设备中的多模态交互系统

其最大优势在于：无需依赖云端服务器即可完成复杂多模态推理任务，保障用户隐私并降低延迟。

3. 启动模型服务

3.1 硬件要求说明

由于 AutoGLM-Phone-9B 虽已轻量化，但仍需较高算力支持完整推理流程。官方推荐部署环境如下：

  • GPU: 至少 2 块 NVIDIA RTX 4090（单卡 24GB 显存）
  • 显存总量: ≥48GB（用于加载模型权重与缓存中间状态）
  • CUDA 版本: 12.1 或以上
  • 驱动支持: 支持 FP16 与 INT8 推理加速

⚠️ 注意：若使用单卡或显存不足，可能出现 OOM（Out of Memory）错误，导致服务无法启动。

3.2 启动步骤详解

3.2.1 切换到服务脚本目录

首先，进入预置的服务启动脚本所在路径：

cd /usr/local/bin

该目录下应包含名为run_autoglm_server.sh的启动脚本，内容通常包括： - 环境变量设置（如 CUDA_VISIBLE_DEVICES） - 模型加载命令（基于 vLLM 或 HuggingFace TGI） - API 服务绑定地址与端口（默认 8000）

3.2.2 执行服务启动脚本

运行以下命令以启动模型推理服务：

sh run_autoglm_server.sh

正常输出示例如下：

[INFO] Starting AutoGLM-Phone-9B server... [INFO] Loading model weights from /models/autoglm-phone-9b/ [INFO] Using 2x NVIDIA GeForce RTX 4090 for inference. [INFO] Model loaded successfully in 8.7s. [INFO] FastAPI server running at http://0.0.0.0:8000

当看到 “FastAPI server running” 提示时，表示服务已成功启动，可通过 HTTP 接口访问模型。

4. 验证模型服务

4.1 使用 Jupyter Lab 测试连接

推荐使用 Jupyter Lab 作为开发调试环境，便于快速验证模型响应。

4.1.1 打开 Jupyter Lab 界面

在浏览器中访问你的 Jupyter Lab 实例地址（如https://your-server:8888），登录后创建一个新的 Notebook。

4.1.2 安装必要依赖库

确保已安装langchain_openai包（尽管模型非 OpenAI，但兼容其接口协议）：

!pip install langchain-openai

4.2 调用模型进行测试请求

使用以下代码片段初始化客户端并发送首个查询：

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", # 当前服务无需密钥验证 extra_body={ "enable_thinking": True, # 开启思维链推理 "return_reasoning": True, # 返回中间推理过程 }, streaming=True, # 启用流式输出 ) # 发送测试请求 response = chat_model.invoke("你是谁？") print(response.content)
输出结果说明

成功调用后，模型将返回类似如下响应：

我是 AutoGLM-Phone-9B，一个专为移动端优化的多模态大语言模型，由智谱 AI 提供技术支持。我可以理解图像、语音和文本信息，并为你提供智能问答、内容生成等服务。

同时，若启用return_reasoning=True，你还可在后台日志中查看模型的内部推理路径（如注意力分布、模态对齐权重等）。

5. 多模态Prompt设计实践

5.1 什么是多模态Prompt？

在传统文本 Prompt 的基础上，多模态 Prompt允许输入多种数据形式（如图像 + 文字、音频 + 指令），引导模型进行跨模态理解和生成。

AutoGLM-Phone-9B 支持以下格式的 Prompt 输入：

{ "text": "这张图里有什么动物？", "images": ["base64_encoded_image"], "audios": ["base64_encoded_audio"] }

LangChain 中可通过封装消息对象实现。

5.2 图文混合Prompt构建示例

假设我们有一张猫趴在窗台上的图片，希望模型回答：“它看起来心情怎么样？”

步骤一：加载图像并编码为 Base64
import base64 from PIL import Image import io def image_to_base64(image_path): with open(image_path, "rb") as f: return base64.b64encode(f.read()).decode('utf-8') img_b64 = image_to_base64("cat_on_window.jpg")
步骤二：构造多模态消息体
from langchain_core.messages import HumanMessage message = HumanMessage( content=[ {"type": "text", "text": "这只猫看起来心情怎么样？"}, { "type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/jpeg;base64,{img_b64}"} }, ], )
步骤三：调用模型获取响应
response = chat_model.invoke([message]) print(response.content)

典型输出：

从图片来看，这只猫身体放松，眼睛半闭，耳朵自然朝前，表现出典型的舒适与安心状态。它可能正在享受阳光，心情应该是轻松愉快的。

5.3 高级Prompt设计技巧

技巧说明示例
显式模态标注明确指出各部分输入类型，避免歧义"请根据下面的语音和图片判断事件"
思维链引导添加“逐步思考”指令提升逻辑性"先描述画面，再推测情绪，最后给出建议"
上下文记忆结合历史对话维持连贯性在连续提问中保留前序图像引用
约束输出格式指定 JSON、列表等形式"请以JSON格式返回：{object, color, action}"
示例：带思维链的复杂推理 Prompt
message = HumanMessage( content=[ {"type": "text", "text": """ 请逐步分析这张图： 1. 描述画面中的主要物体与人物动作 2. 推测当前天气状况 3. 判断这是否适合户外运动，并说明理由 """}, {"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/jpeg;base64,{img_b64}"}} ] )

此类 Prompt 可显著提升模型在复杂场景下的推理准确性。

6. 总结

6.1 核心要点回顾

本文系统介绍了AutoGLM-Phone-9B 的部署与多模态 Prompt 设计方法，主要内容包括：

  1. 模型特性：基于 GLM 架构轻量化设计，支持文本、图像、语音三模态融合，在移动端实现高效推理。
  2. 服务部署：需至少 2 块 RTX 4090 显卡，通过run_autoglm_server.sh脚本启动 FastAPI 服务。
  3. 接口调用：使用langchain_openai.ChatOpenAI兼容接口，配置base_url与api_key="EMPTY"即可接入。
  4. 多模态 Prompt：通过HumanMessage封装图文混合输入，支持 Base64 编码图像嵌入。
  5. 高级技巧：合理设计 Prompt 结构（如思维链、格式约束）可大幅提升输出质量。

6.2 最佳实践建议

  • ✅优先使用流式输出（streaming=True）：提升用户体验，尤其在移动端弱网环境下。
  • ✅控制图像分辨率：建议输入图像缩放至 512x512 以内，避免传输延迟与显存溢出。
  • ✅启用推理追踪：利用enable_thinking与return_reasoning调试模型决策过程。
  • ❌避免频繁短请求：多模态模型初始化成本高，建议合并上下文减少调用次数。

6.3 下一步学习方向

  • 学习如何使用 ONNX 导出模型并在 Android/iOS 上部署
  • 探索 AutoGLM 的微调方案（LoRA/P-Tuning）
  • 构建完整的多模态对话机器人前端界面

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