Como Rodar GLM-5 Localmente: Guia Completo Passo a Passo

Por volta de 5 min

Como Rodar GLM-5 Localmente: Guia Completo Passo a Passo

Introdução

GLM-5 é o mais recente modelo de linguagem grande open-source da Z.ai, com 744B parâmetros totais (40B ativos) e arquitetura MoE. Este modelo poderoso se destaca em raciocínio, programação e tarefas agentivas, tornando-se um dos melhores LLMs open-source disponíveis atualmente.

Rodar o GLM-5 localmente oferece controle total sobre seus dados, elimina custos de API e permite uso ilimitado. Neste guia, vamos te conduzir pelo processo completo de configuração e execução do GLM-5 localmente no seu hardware.

Por que Rodar o GLM-5 Localmente?

Benefício	Descrição
Privacidade dos Dados	Seus dados nunca saem do seu sistema
Economia de Custos	Sem taxas de API ou limites de uso
Personalização	Ajuste fino para suas necessidades específicas
Uso Ilimitado	Gere o quanto quiser
Sem Latência	Respostas rápidas sem chamadas de rede

Requisitos de Hardware

Antes de rodar o GLM-5 localmente, certifique-se de que seu sistema atende a estes requisitos:

Requisitos Mínimos

Componente	Mínimo	Recomendado
GPU	4x NVIDIA A100 (40GB)	8x NVIDIA H100/A100 (80GB)
VRAM	160GB	320GB+
RAM	64GB	128GB+
Armazenamento	500GB SSD	1TB+ NVMe SSD
CUDA	11.8	12.0+

Nota: GLM-5 usa arquitetura Mixture-of-Experts (MoE) com 40B parâmetros ativos, tornando-o mais eficiente que modelos densos de tamanho similar.

Método 1: Rodando GLM-5 Localmente com vLLM

vLLM é um dos frameworks de serving de LLM mais rápidos e populares, oferecendo alta taxa de transferência e baixa latência.

Passo 1: Instale o vLLM

Usando Docker (Recomendado):

docker pull vllm/vllm-openai:nightly

Usando pip:

pip install -U vllm --pre \
  --index-url https://pypi.org/simple \
  --extra-index-url https://wheels.vllm.ai/nightly

Passo 2: Instale as Dependências Necessárias

pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git
pip install torch

Passo 3: Inicie o Servidor GLM-5

vllm serve zai-org/GLM-5-FP8 \
  --tensor-parallel-size 8 \
  --gpu-memory-utilization 0.85 \
  --speculative-config.method mtp \
  --speculative-config.num_speculative_tokens 1 \
  --tool-call-parser glm47 \
  --reasoning-parser glm45 \
  --enable-auto-tool-choice \
  --served-model-name glm-5-fp8 \
  --host 0.0.0.0 \
  --port 8000

Explicação dos Parâmetros:

Parâmetro	Propósito
`tensor-parallel-size 8`	Distribuir entre 8 GPUs
`gpu-memory-utilization 0.85`	Usar 85% da memória da GPU
`speculative-config.method mtp`	Ativar decodificação especulativa
`tool-call-parser glm47`	Analisar chamadas de ferramentas
`reasoning-parser glm45`	Analisar conteúdo de raciocínio

Passo 4: Teste sua Instalação do GLM-5

Crie um script de teste test_glm5.py:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="http://localhost:8000/v1",
    api_key="token-not-required"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="glm-5-fp8",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Olá! Como você está?"}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=512
)

print(response.choices[0].message.content)

Execute-o:

python test_glm5.py

Método 2: Rodando GLM-5 Localmente com SGLang

SGLang é otimizado especificamente para GLM-5 e oferece excelente desempenho.

Passo 1: Baixe a Imagem Docker

# Para GPUs Hopper (A100, H100)
docker pull lmsysorg/sglang:glm5-hopper

# Para GPUs Blackwell
docker pull lmsysorg/sglang:glm5-blackwell

Passo 2: Inicie o Servidor GLM-5

python3 -m sglang.launch_server \
  --model-path zai-org/GLM-5-FP8 \
  --tp-size 8 \
  --tool-call-parser glm47 \
  --reasoning-parser glm45 \
  --speculative-algorithm EAGLE \
  --speculative-num-steps 3 \
  --speculative-eagle-topk 1 \
  --speculative-num-draft-tokens 4 \
  --mem-fraction-static 0.85 \
  --served-model-name glm-5-fp8 \
  --host 0.0.0.0 \
  --port 30000

Passo 3: Interaja com o GLM-5

import openai

client = openai.OpenAI(
    base_url="http://localhost:30000/v1",
    api_key="token-not-required"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="glm-5-fp8",
    messages=[{"role": "user", "content": "Escreva uma função Python para ordenar uma lista."}],
    max_tokens=512
)

print(response.choices[0].message.content)

Método 3: Rodando GLM-5 com Hugging Face Transformers

Para tarefas simples de inferência, use Transformers diretamente.

Passo 1: Instale Transformers

pip install transformers torch accelerate

Passo 2: Carregue e Rode o GLM-5

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

# Carregar modelo e tokenizer
model_name = "zai-org/GLM-5"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto"
)

# Preparar entrada
messages = [
    {"role": "user", "content": "Explique aprendizado de máquina em termos simples."}
]

# Gerar resposta
text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)

generated_ids = model.generate(
    **model_inputs,
    max_new_tokens=2048,
    temperature=0.7,
    top_p=0.95
)

# Decodificar resposta
generated_ids = [
    output_ids[len(input_ids):]
    for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]

response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
print(response)

Casos de Uso do GLM-5

Após rodar o GLM-5 localmente, aqui estão algumas formas práticas de utilizá-lo:

1. Assistente de Programação

GLM-5 alcança 77.8% no SWE-bench Verified, sendo excelente para:

Geração e completamento de código
Detecção e correção de bugs
Refatoração de código
Documentação técnica

prompt = "Escreva uma função Python para implementar uma API REST com Flask"
# Enviar para o GLM-5...

2. Raciocínio Matemático

Com 92.7% no AIME 2026 e 96.9% no HMMT, GLM-5 se destaca em:

Resolução de problemas matemáticos
Pesquisa científica
Modelagem financeira
Cálculos de engenharia

3. Tarefas Agentivas

GLM-5 obtém 56.2% no Terminal-Bench 2.0 e 75.9% no BrowseComp, ideal para:

Fluxos de trabalho automatizados
Operações via linha de comando
Navegação e pesquisa na web
Integração de ferramentas

4. Aplicações Multilíngues

Com forte suporte a inglês e chinês (72.7% no BrowseComp-Zh):

Serviços de tradução
Criação de conteúdo cross-lingual
Suporte ao cliente multilíngue
Aprendizado de idiomas

5. Aplicações Empresariais

Análise e resumo de documentos
Consulta a bases de conhecimento
Assistência em redação técnica
Verificação de conformidade

6. Pesquisa e Desenvolvimento

Revisão bibliográfica
Geração de hipóteses
Design experimental
Análise de dados

Rodar GLM-5 Localmente vs. VPS na Nuvem

Se você não tem hardware potente o suficiente para rodar GLM-5 localmente, considere usar um VPS com GPU na nuvem:

Opção	Prós	Contras
Máquina Local	Privacidade total, sem custos contínuos	Alto custo inicial de hardware
VPS na Nuvem	Sem investimento em hardware, escalável	Taxas mensais, dados enviados para a nuvem

Solução VPS na Nuvem: LightNode

Para quem não tem hardware local adequado, LightNode oferece excelentes soluções de VPS com GPU para rodar GLM-5:

Por que LightNode?

Recurso	Benefício
Localizações Globais	Implante perto dos usuários
Suporte a GPU	Instâncias com 8x A100/H100 disponíveis
Pagamento conforme uso	Cobrança por hora
Configuração Fácil	Imagens GPU pré-configuradas

Configurações Recomendadas no LightNode

Configuração	Caso de Uso	Custo Mensal*
8x A100 (80GB)	Implantação em produção	~$400-800
4x A100 (80GB)	Desenvolvimento e testes	~$200-400
8x A40 (48GB)	Opção econômica	~$300-600

*Custo estimado, preços reais podem variar

Configuração Rápida no LightNode

Crie uma conta em LightNode
Selecione uma instância GPU (8x A100 recomendado para GLM-5)
Escolha sua região (mais próxima para menor latência)

Instale Docker e vLLM:

sudo apt update
curl -fsSL https://get.docker.com | sh
docker pull vllm/vllm-openai:nightly

Inicie o GLM-5:

docker run --gpus all -it --rm \
  -p 8000:8000 \
  vllm/vllm-openai:nightly \
  serve zai-org/GLM-5-FP8 \
  --tensor-parallel-size 8 \
  --gpu-memory-utilization 0.85

Dicas de Otimização para Rodar GLM-5 Localmente

1. Use Quantização FP8

# Carregue o modelo quantizado em FP8
vllm serve zai-org/GLM-5-FP8 ...

2. Ative Decodificação Especulativa

Decodificação especulativa pode melhorar o throughput em até 2x:

--speculative-config.method mtp \
--speculative-config.num_speculative_tokens 5

3. Ajuste a Memória da GPU

--gpu-memory-utilization 0.90  # Aumente se tiver mais VRAM

4. Agrupe Múltiplas Requisições

# Envie múltiplas requisições em um único batch
responses = client.chat.completions.create(
    model="glm-5-fp8",
    messages=[
        [{"role": "user", "content": "Consulta 1"}],
        [{"role": "user", "content": "Consulta 2"}],
    ]
)

Solução de Problemas

Erro de Memória Insuficiente

# Reduza o tamanho do batch ou a utilização da memória GPU
--gpu-memory-utilization 0.70

Inferência Lenta

# Ative decodificação especulativa
--speculative-config.method mtp
--speculative-config.num_speculative_tokens 5

Conexão Recusada

# Verifique se o servidor está rodando
curl http://localhost:8000/health

# Verifique as configurações do firewall
sudo ufw allow 8000/tcp

Recursos Oficiais

Modelo Hugging Face: https://huggingface.co/zai-org/GLM-5
Repositório GitHub: https://github.com/zai-org/GLM-5
Documentação Z.ai: https://docs.z.ai/guides/llm/glm-5
Blog Técnico: https://z.ai/blog/glm-5
Comunidade Discord: Join

Conclusão

Rodar o GLM-5 localmente te dá acesso a um dos LLMs open-source mais poderosos disponíveis, com controle total sobre seus dados e sem limitações de API. Seja usando vLLM, SGLang ou integração direta com Transformers, o processo de configuração é simples quando você tem o hardware adequado.

Se o hardware local for uma limitação, LightNode oferece opções acessíveis de VPS com GPU que tornam o uso do GLM-5 acessível para todos. Com localizações globais e preços flexíveis, você pode implantar o GLM-5 em minutos.

Comece a rodar o GLM-5 localmente hoje e desbloqueie todo o potencial da IA open-source!

Precisa de recursos GPU para rodar o GLM-5? Confira LightNode para soluções acessíveis de VPS com GPU.