AutoGLM-Phone-9B实战案例：智能家居控制的多模态交互-平芜编程栈

AutoGLM-Phone-9B实战案例：智能家居控制的多模态交互

随着智能设备的普及，用户对自然、直观的人机交互方式提出了更高要求。传统的语音助手或文本指令系统往往局限于单一模态输入，难以应对复杂、动态的家庭环境。而多模态大模型的出现为智能家居带来了全新的交互范式。本文将围绕AutoGLM-Phone-9B这款专为移动端设计的轻量级多模态大语言模型，深入探讨其在智能家居场景中的实际应用与工程落地路径。

通过本案例，读者将掌握如何部署该模型服务、验证其推理能力，并构建一个支持视觉+语音+文本融合理解的智能控制原型系统。文章涵盖从环境配置到代码调用的完整流程，适用于希望在资源受限设备上实现高效多模态交互的开发者和研究人员。

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 模型架构特点

AutoGLM-Phone-9B 的核心优势在于其模块化多模态融合架构。它采用分治策略，分别构建了三个专用编码器：

文本编码器：基于 GLM 自回归架构，支持长上下文理解和指令遵循
视觉编码器：集成轻量级 ViT（Vision Transformer），可实时解析摄像头画面内容
语音编码器：使用 Conformer 结构提取声学特征，支持端到端语音识别与情感分析

三者通过一个统一的跨模态对齐层连接，在低维空间中完成语义映射与融合。这种设计不仅降低了整体计算开销，还提升了不同模态间的信息协同效率。

1.2 移动端优化技术

为了适配手机、IoT 设备等边缘计算平台，AutoGLM-Phone-9B 引入了多项关键技术：

知识蒸馏：由更大规模的教师模型指导训练，保留高阶语义表达能力
量化感知训练（QAT）：支持 INT8 推理，显存占用降低约 40%
动态计算跳过机制：根据输入复杂度自动调整网络深度，平衡延迟与精度

这些优化使得模型可在搭载 2×NVIDIA RTX 4090 或同等算力平台的边缘服务器上稳定运行，满足家庭网关类设备的部署需求。

2. 启动模型服务

在正式接入应用前，需先启动 AutoGLM-Phone-9B 的推理服务。该过程依赖预置的服务脚本和 GPU 环境支持。

⚠️硬件要求提醒
启动 AutoGLM-Phone-9B 模型服务需要至少2 块 NVIDIA RTX 4090 显卡（或等效 A100/H100 集群），以确保足够的显存容量（≥48GB）和并行计算能力。

2.1 切换到服务启动脚本目录

首先，进入存放模型服务脚本的系统路径：

cd /usr/local/bin

该目录下应包含名为run_autoglm_server.sh的启动脚本，用于初始化模型加载、API 接口绑定及日志监控等任务。

2.2 执行模型服务脚本

运行以下命令启动服务：

sh run_autoglm_server.sh

若输出日志中出现类似如下信息，则表示服务已成功启动：

INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000 INFO: Model 'autoglm-phone-9b' loaded successfully with multimodal support. INFO: Ready to accept requests...

此时，模型服务已在本地8000端口监听 HTTP 请求，可通过 OpenAI 兼容接口进行调用。

✅提示：如遇 CUDA OOM 错误，请检查显卡驱动版本、CUDA 工具包兼容性以及是否正确设置了分布式推理参数。

3. 验证模型服务

服务启动后，需通过客户端请求验证其可用性和响应质量。推荐使用 Jupyter Lab 环境进行快速测试。

3.1 访问 Jupyter Lab 界面

打开浏览器，访问部署了 Jupyter 的 Web 地址（通常为http://<server_ip>:8888），登录后创建一个新的 Python Notebook。

3.2 编写测试脚本

使用langchain_openai包装器调用 AutoGLM-Phone-9B 模型，代码如下：

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", # 当前服务无需认证密钥 extra_body={ "enable_thinking": True, # 开启思维链推理 "return_reasoning": True, # 返回中间推理步骤 }, streaming=True, # 启用流式输出 ) # 发起询问 response = chat_model.invoke("你是谁？") print(response.content)

3.3 预期输出结果

执行上述代码后，若收到如下格式的回复，说明模型服务正常工作：

我是 AutoGLM-Phone-9B，一个专为移动端优化的多模态大语言模型。我可以理解文字、图像和语音，帮助你在智能家居环境中完成各种任务。

同时，由于启用了thinking模式，部分部署版本还会返回内部推理轨迹，便于调试逻辑连贯性。

💡技巧：可通过设置streaming=True实现逐字输出效果，提升人机对话的自然感，特别适合语音播报场景。

4. 构建智能家居多模态控制原型

接下来，我们将基于 AutoGLM-Phone-9B 实现一个典型的智能家居控制场景：“通过语音+视觉联合判断，自动调节空调模式”。

4.1 场景描述

当用户说：“我觉得有点冷”，系统需结合以下信息做出决策： - 语音内容：表达体感不适 - 视觉数据：摄像头检测到用户穿着单薄、正在发抖 - 环境传感器数据：室内温度为 18°C

模型需综合三者信息，判断是否开启制热模式，并给出反馈。

4.2 多模态输入构造

虽然当前 API 主要接受文本输入，但可通过特殊标记嵌入非文本信号。例如：

prompt = """ [IMAGE_TAG] 用户身穿短袖，身体轻微颤抖 [AUDIO_TAG] 语音内容：“我觉得有点冷” [SENSOR_TAG] 室内温度：18°C，湿度：45% 请分析当前情况，并决定是否需要调整空调设置。 """

模型会根据预训练的多模态对齐能力，理解[IMAGE_TAG]和[AUDIO_TAG]所代表的语义，并结合上下文生成合理响应。

4.3 控制逻辑实现

完整控制脚本示例：

def control_ac_by_multimodal_input(): prompt = """ [IMAGE_TAG] 用户身穿短袖，身体轻微颤抖 [AUDIO_TAG] 语音内容：“我觉得有点冷” [SENSOR_TAG] 室内温度：18°C，湿度：45% 请分析当前情况，并决定是否需要调整空调设置。 如果需要，请返回 JSON 格式指令：{"action": "set_mode", "value": "heat", "target_temp": 24} 否则返回：{"action": "none"} """ chat_model = ChatOpenAI( model="autoglm-phone-9b", temperature=0.1, # 降低随机性，提高确定性 base_url="https://gpu-pod695cce7daa748f4577f688fe-8000.web.gpu.csdn.net/v1", api_key="EMPTY", extra_body={"enable_thinking": True}, ) response = chat_model.invoke(prompt) print("模型建议：", response.content) try: import json action = json.loads(response.content.strip()) if action["action"] == "set_mode": print(f"✅ 正在设置空调为 {action['value']} 模式，目标温度 {action['target_temp']}°C") # 此处调用真实设备 SDK else: print("❌ 无需操作") except Exception as e: print("解析失败，建议人工确认：", str(e)) # 调用函数 control_ac_by_multimodal_input()