学会这几点，轻松将AutoGLM部署到手机！
2026-01-30 15:40
79
把AutoGLM装到手机上听起来就像个疯狂的想法,但真做起来也没那么离谱。前提是你得有点折腾的耐心,还得接受这玩意儿在手机上跑不会特别流畅这个事实。
一、硬件条件别太寒酸
你的手机配置直接决定了能不能玩得起来。内存低于8GB就别想了,系统本身就要吃掉三四个GB,剩下的根本不够模型跑。我自己试过12GB内存的机器,勉强还算够用,但也经常会感觉紧张。
处理器方面,旗舰芯片当然最好,但次旗舰也能凑合。关键是别用太老的机型,2021年之前的设备可能会很吃力。存储空间得留个15GB出来,模型文件、依赖库、缓存加起来占地方挺凶的。
电池容量最好大点,4500毫安起步吧。这东西运行起来耗电速度快得吓人,满电状态下可能也就撑个一两小时。如果你打算长时间使用,身边最好备着充电宝。
二、Termux搞定基础环境
Android上跑Linux环境,Termux基本是唯一选择。装的时候注意别从Google Play下载,那个版本已经停更很久了,去GitHub或者F-Droid找最新版。安装完记得在设置里给存储权限,不然后面访问文件会处处受限。
打开Termux就是个黑框框,习惯就好。先把软件源更新一遍:pkg update && pkg upgrade,这步可能会比较慢,耐心等它跑完。然后装Python:pkg install python,版本最好3.10以上,太老的话兼容性不太行。
Git也必须装:pkg install git,还有一些常用工具像wget、vim之类的,看个人需求。我习惯把nano也装上,改配置文件的时候比vim好上手。这些基础工具装完,环境就算搭好了。
三、代码和模型的获取
从GitHub克隆AutoGLM的仓库,网络好的话几分钟就完事。国内网络经常抽风,可以换码云的镜像,或者直接下载ZIP包传到手机上解压。进入项目目录,先别急着跑,看看文档说明,有些平台特定的注意事项得提前知道。
依赖安装是个坑。直接pip install -r requirements.txt大概率会遇到问题,某些包在ARM架构上编译不过。我的建议是一个个装,遇到报错就具体问题具体分析。换清华源或者阿里源有时候能解决,实在不行就跳过那个包,看看影不影响核心功能。
模型文件最好用量化版本,6B或者7B参数的模型量化到4bit,体积和性能都能接受。在电脑上下载好,然后通过USB或者局域网传到手机,这样比直接在手机上下载靠谱多了。放到指定目录,在配置文件里把路径改对。
四、配置和启动
配置文件里的参数得根据手机性能调整。max_length别设太大,512就够用,设到2048手机会直接撑不住。batch_size改成1,多batch处理在移动设备上没意义。温度参数看需求,我一般设0.7左右,回答既不会太死板也不会太跑偏。
启动的时候加上--device cpu,别想着用GPU,手机上GPU加速支持很差。第一次运行会慢,模型加载需要时间,看到有输出信息就说明在正常工作。这时候手机会明显发热,CPU占用飙到100%,这些都是正常现象。
五、实际使用的感受
说实话,响应速度比不上云端服务。生成一段简单的回答可能要二三十秒,复杂点的问题更久。但数据完全在本地处理,隐私性是有保障的。没网络的时候还能用,这点在某些场景下挺实用。
对话轮次别搞太多,三五轮就差不多了。上下文越长,处理越慢,而且容易爆内存。可以手动清理历史记录,或者写个脚本自动管理。输入输出通过文本文件交互会舒服很多,总在终端里敲字挺难受的。
发热和耗电是绕不开的问题。持续运行十几分钟,手机就会烫得厉害,夏天用的话更明显。电量掉得飞快,基本上用一会儿就得充电。所以这玩意儿更适合临时用一下,长时间工作还是算了。
六、值不值得折腾
从实用角度讲,手机上跑AutoGLM效率确实不高。但这个过程能让你更了解大模型的运行原理,理解量化、推理这些概念是怎么回事。而且有时候确实会派上用场,比如处理敏感数据或者在没网络的地方需要AI帮助。
折腾本身就是一种乐趣。看着手机这么小的设备能跑起来大模型,那种成就感还挺爽的。虽然过程中会遇到各种问题,但解决问题的过程也是学习的过程。对AI技术感兴趣的人来说,这个尝试还是挺有意义的。
不过别抱太高期待,它不会像云端服务那样秒回,也不能处理特别复杂的任务。把它当成一个技术实验项目,或者应急备用方案,这样的心态会比较合适。真要高效使用AI,还是老老实实用云端服务更靠谱。
0
好文章，需要你的鼓励