Wie man GLM-5 lokal ausführt: Vollständige Schritt-für-Schritt-Anleitung

Einführung

GLM-5 ist das neueste Open-Source-Großsprachmodell von Z.ai mit insgesamt 744 Milliarden Parametern (davon 40 Milliarden aktiv) und einer MoE-Architektur. Dieses leistungsstarke Modell überzeugt durch exzellentes logisches Denken, Programmieren und agentische Aufgaben und gehört damit zu den besten Open-Source-LLMs, die heute verfügbar sind.

Die lokale Ausführung von GLM-5 gibt Ihnen die volle Kontrolle über Ihre Daten, eliminiert API-Kosten und ermöglicht uneingeschränkte Nutzung. In dieser Anleitung führen wir Sie durch den kompletten Prozess der Einrichtung und Ausführung von GLM-5 auf Ihrer eigenen Hardware.

Warum GLM-5 lokal ausführen?

Vorteil	Beschreibung
Datenschutz	Ihre Daten verlassen niemals Ihr System
Kostenersparnis	Keine API-Gebühren oder Nutzungslimits
Anpassung	Feinabstimmung für Ihre spezifischen Anforderungen
Uneingeschränkte Nutzung	Generieren Sie so viel Sie möchten
Keine Latenz	Schnelle Antworten ohne Netzwerkverzögerungen

Hardware-Anforderungen

Bevor Sie GLM-5 lokal ausführen, stellen Sie sicher, dass Ihr System diese Anforderungen erfüllt:

Mindestanforderungen

Komponente	Minimum	Empfohlen
GPU	4x NVIDIA A100 (40GB)	8x NVIDIA H100/A100 (80GB)
VRAM	160GB	320GB+
RAM	64GB	128GB+
Speicher	500GB SSD	1TB+ NVMe SSD
CUDA	11.8	12.0+

Hinweis: GLM-5 verwendet eine Mixture-of-Experts (MoE) Architektur mit 40 Milliarden aktiven Parametern, was es effizienter macht als dichte Modelle ähnlicher Größe.

Methode 1: GLM-5 lokal mit vLLM ausführen

vLLM ist eines der schnellsten und beliebtesten Frameworks für das Serving von LLMs und bietet hohe Durchsatzraten bei niedriger Latenz.

Schritt 1: vLLM installieren

Mit Docker (empfohlen):

docker pull vllm/vllm-openai:nightly

Mit pip:

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

Schritt 2: Benötigte Abhängigkeiten installieren

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

Schritt 3: GLM-5 Server starten

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

Parametererklärung:

Parameter	Zweck
tensor-parallel-size 8	Verteilung auf 8 GPUs
gpu-memory-utilization 0.85	Nutzung von 85 % des GPU-Speichers
speculative-config.method mtp	Aktivierung der spekulativen Dekodierung
tool-call-parser glm47	Parsen von Tool-Aufrufen
reasoning-parser glm45	Parsen von logischem Inhalt

Schritt 4: GLM-5 Installation testen

Erstellen Sie ein Testskript 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": "Hallo! Wie geht es dir?"}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=512
)

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

Führen Sie es aus:

python test_glm5.py

Methode 2: GLM-5 lokal mit SGLang ausführen

SGLang ist speziell für GLM-5 optimiert und bietet hervorragende Leistung.

Schritt 1: Docker-Image ziehen

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

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

Schritt 2: GLM-5 Server starten

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

Schritt 3: Mit GLM-5 interagieren

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": "Schreibe eine Python-Funktion, um eine Liste zu sortieren."}],
    max_tokens=512
)

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

Methode 3: GLM-5 mit Hugging Face Transformers ausführen

Für einfache Inferenzaufgaben verwenden Sie Transformers direkt.

Schritt 1: Transformers installieren

pip install transformers torch accelerate

Schritt 2: GLM-5 laden und ausführen

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

# Modell und Tokenizer laden
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"
)

# Eingabe vorbereiten
messages = [
    {"role": "user", "content": "Erkläre maschinelles Lernen in einfachen Worten."}
]

# Antwort generieren
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
)

# Antwort dekodieren
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)

GLM-5 Anwendungsfälle

Nachdem Sie GLM-5 lokal ausführen, hier einige praktische Einsatzmöglichkeiten:

1. Programmierassistent

GLM-5 erreicht 77,8 % bei SWE-bench Verified und ist hervorragend geeignet für:

• Codegenerierung und -vervollständigung
• Fehlererkennung und -behebung
• Code-Refactoring
• Technische Dokumentation

prompt = "Schreibe eine Python-Funktion, um eine REST-API mit Flask zu implementieren"
# An GLM-5 senden...

2. Mathematisches Denken

Mit 92,7 % bei AIME 2026 und 96,9 % bei HMMT ist GLM-5 stark in:

• Mathematischer Problemlösung
• Wissenschaftlicher Forschung
• Finanzmodellierung
• Technischen Berechnungen

3. Agentische Aufgaben

GLM-5 erzielt 56,2 % bei Terminal-Bench 2.0 und 75,9 % bei BrowseComp, ideal für:

• Automatisierte Workflows
• Kommandozeilenoperationen
• Web-Browsing und Recherche
• Tool-Integration

4. Mehrsprachige Anwendungen

Mit starker Unterstützung für Englisch und Chinesisch (72,7 % bei BrowseComp-Zh):

• Übersetzungsdienste
• Erstellung von mehrsprachigen Inhalten
• Mehrsprachiger Kundensupport
• Sprachenlernen

5. Unternehmensanwendungen

• Dokumentenanalyse und Zusammenfassung
• Abfrage von Wissensdatenbanken
• Unterstützung beim technischen Schreiben
• Compliance-Prüfung

6. Forschung und Entwicklung

• Literaturrecherche
• Hypothesengenerierung
• Versuchsplanung
• Datenanalyse

GLM-5 lokal vs. Cloud VPS

Wenn Ihre Hardware nicht leistungsfähig genug ist, um GLM-5 lokal auszuführen, sollten Sie einen Cloud-GPU-VPS in Betracht ziehen:

Option	Vorteile	Nachteile
Lokale Maschine	Volle Privatsphäre, keine laufenden Kosten	Hohe Anschaffungskosten für Hardware
Cloud VPS	Keine Hardwareinvestition, skalierbar	Monatliche Gebühren, Daten werden in die Cloud gesendet

Cloud VPS Lösung: LightNode

Für diejenigen ohne geeignete lokale Hardware bietet LightNode hervorragende GPU-VPS-Lösungen zum Ausführen von GLM-5:

Warum LightNode?

Merkmal	Vorteil
Globale Standorte	Bereitstellung nahe bei den Nutzern
GPU-Unterstützung	8x A100/H100 Instanzen verfügbar
Pay-as-you-go	Abrechnung pro Stunde
Einfache Einrichtung	Vorgefertigte GPU-Images

Empfohlene LightNode-Konfigurationen

Konfiguration	Anwendungsfall	Monatliche Kosten*
8x A100 (80GB)	Produktionsbereitstellung	ca. 400–800 $
4x A100 (80GB)	Entwicklung & Test	ca. 200–400 $
8x A40 (48GB)	Budgetoption	ca. 300–600 $

*Geschätzte Kosten, tatsächliche Preise können variieren

Schnelle Einrichtung bei LightNode

1. Konto erstellen bei LightNode
2. GPU-Instanz auswählen (8x A100 empfohlen für GLM-5)
3. Region wählen (nächstgelegener Standort für geringste Latenz)
4. Docker und vLLM installieren:

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

5. GLM-5 starten:

   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

Optimierungstipps für die lokale Ausführung von GLM-5

1. FP8-Quantisierung verwenden

# FP8-quantisiertes Modell laden
vllm serve zai-org/GLM-5-FP8 ...

2. Spekulative Dekodierung aktivieren

Spekulative Dekodierung kann den Durchsatz um bis zu das 2-fache erhöhen:

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

3. GPU-Speicher anpassen

--gpu-memory-utilization 0.90  # Erhöhen, wenn mehr VRAM verfügbar ist

4. Mehrere Anfragen bündeln

# Mehrere Anfragen in einem Batch senden
responses = client.chat.completions.create(
    model="glm-5-fp8",
    messages=[
        [{"role": "user", "content": "Anfrage 1"}],
        [{"role": "user", "content": "Anfrage 2"}],
    ]
)

Fehlerbehebung

Out of Memory Fehler

# Batch-Größe oder GPU-Speicherauslastung reduzieren
--gpu-memory-utilization 0.70

Langsame Inferenz

# Spekulative Dekodierung aktivieren
--speculative-config.method mtp
--speculative-config.num_speculative_tokens 5

Verbindung abgelehnt

# Prüfen, ob der Server läuft
curl http://localhost:8000/health

# Firewall-Einstellungen prüfen
sudo ufw allow 8000/tcp

Offizielle Ressourcen

• Hugging Face Modell: https://huggingface.co/zai-org/GLM-5
• GitHub Repository: https://github.com/zai-org/GLM-5
• Z.ai Dokumentation: https://docs.z.ai/guides/llm/glm-5
• Technischer Blog: https://z.ai/blog/glm-5
• Discord Community: Join

Fazit

Die lokale Ausführung von GLM-5 verschafft Ihnen Zugang zu einem der leistungsstärksten Open-Source-LLMs mit voller Kontrolle über Ihre Daten und ohne API-Beschränkungen. Egal, ob Sie vLLM, SGLang oder die direkte Transformers-Integration wählen – die Einrichtung ist unkompliziert, sobald die passende Hardware vorhanden ist.

Falls lokale Hardware ein Engpass ist, bietet LightNode erschwingliche GPU-VPS-Optionen, die GLM-5 für jeden zugänglich machen. Mit globalen Standorten und flexiblen Preisen können Sie GLM-5 in wenigen Minuten bereitstellen.

Starten Sie noch heute mit der lokalen Ausführung von GLM-5 und entfesseln Sie das volle Potenzial von Open-Source-KI!

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Benötigen Sie GPU-Ressourcen, um GLM-5 auszuführen? Schauen Sie sich LightNode für erschwingliche GPU-VPS-Lösungen an.