Cómo Ejecutar GLM-5 Localmente: Guía Completa Paso a Paso

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Cómo Ejecutar GLM-5 Localmente: Guía Completa Paso a Paso

Introducción

GLM-5 es el último modelo de lenguaje grande open-source de Z.ai, con un total de 744B parámetros (40B activos) y arquitectura MoE. Este potente modelo destaca en razonamiento, codificación y tareas agenticas, convirtiéndolo en uno de los mejores LLM open-source disponibles hoy en día.

Ejecutar GLM-5 localmente te brinda control total sobre tus datos, elimina costos de API y permite un uso ilimitado. En esta guía, te llevaremos paso a paso por el proceso completo para configurar y ejecutar GLM-5 localmente en tu hardware.

¿Por qué Ejecutar GLM-5 Localmente?

Beneficio	Descripción
Privacidad de Datos	Tus datos nunca salen de tu sistema
Ahorro de Costos	Sin tarifas de API ni límites de uso
Personalización	Ajusta el modelo a tus necesidades específicas
Uso Ilimitado	Genera tanto como quieras
Sin Latencia	Respuestas rápidas sin llamadas a la red

Requisitos de Hardware

Antes de ejecutar GLM-5 localmente, asegúrate de que tu sistema cumpla con estos requisitos:

Requisitos Mínimos

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

Nota: GLM-5 utiliza una arquitectura Mixture-of-Experts (MoE) con 40B parámetros activos, lo que lo hace más eficiente que modelos densos de tamaño similar.

Método 1: Ejecutar GLM-5 Localmente con vLLM

vLLM es uno de los frameworks de serving de LLM más rápidos y populares, ofreciendo alto rendimiento y baja latencia.

Paso 1: Instalar 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

Paso 2: Instalar Dependencias Requeridas

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

Paso 3: Iniciar el 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

Explicación de Parámetros:

Parámetro	Propósito
`tensor-parallel-size 8`	Distribuir en 8 GPUs
`gpu-memory-utilization 0.85`	Usar 85% de la memoria GPU
`speculative-config.method mtp`	Habilitar decodificación especulativa
`tool-call-parser glm47`	Parsear llamadas a herramientas
`reasoning-parser glm45`	Parsear contenido de razonamiento

Paso 4: Probar tu Instalación de GLM-5

Crea un script de prueba 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": "¡Hola! ¿Cómo estás?"}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=512
)

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

Ejecuta el script:

python test_glm5.py

Método 2: Ejecutar GLM-5 Localmente con SGLang

SGLang está optimizado específicamente para GLM-5 y ofrece un rendimiento excelente.

Paso 1: Descargar Imagen Docker

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

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

Paso 2: Lanzar el 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

Paso 3: Interactuar con 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": "Escribe una función en Python para ordenar una lista."}],
    max_tokens=512
)

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

Método 3: Ejecutar GLM-5 con Hugging Face Transformers

Para tareas simples de inferencia, usa Transformers directamente.

Paso 1: Instalar Transformers

pip install transformers torch accelerate

Paso 2: Cargar y Ejecutar GLM-5

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

# Cargar modelo y 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": "Explica el aprendizaje automático en términos simples."}
]

# Generar respuesta
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 respuesta
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 de GLM-5

Después de ejecutar GLM-5 localmente, aquí tienes algunas formas prácticas de usarlo:

1. Asistente de Programación

GLM-5 alcanza 77.8% en SWE-bench Verified, siendo excelente para:

Generación y completado de código
Detección y corrección de errores
Refactorización de código
Documentación técnica

prompt = "Escribe una función en Python para implementar una API REST con Flask"
# Enviar a GLM-5...

2. Razonamiento Matemático

Con 92.7% en AIME 2026 y 96.9% en HMMT, GLM-5 destaca en:

Resolución de problemas matemáticos
Investigación científica
Modelado financiero
Cálculos de ingeniería

3. Tareas Agenticas

GLM-5 obtiene 56.2% en Terminal-Bench 2.0 y 75.9% en BrowseComp, ideal para:

Flujos de trabajo automatizados
Operaciones en línea de comandos
Navegación web e investigación
Integración de herramientas

4. Aplicaciones Multilingües

Con fuerte soporte en inglés y chino (72.7% en BrowseComp-Zh):

Servicios de traducción
Creación de contenido multilingüe
Soporte al cliente multilingüe
Aprendizaje de idiomas

5. Aplicaciones Empresariales

Análisis y resumen de documentos
Consultas a bases de conocimiento
Asistencia en redacción técnica
Verificación de cumplimiento normativo

6. Investigación y Desarrollo

Revisión bibliográfica
Generación de hipótesis
Diseño experimental
Análisis de datos

Ejecutar GLM-5 Localmente vs. VPS en la Nube

Si no cuentas con hardware lo suficientemente potente para ejecutar GLM-5 localmente, considera usar un VPS con GPU en la nube:

Opción	Ventajas	Desventajas
Máquina Local	Privacidad total, sin costos recurrentes	Alto costo inicial de hardware
VPS en la Nube	Sin inversión en hardware, escalable	Tarifas mensuales, datos enviados a la nube

Solución VPS en la Nube: LightNode

Para quienes no tienen hardware local adecuado, LightNode ofrece excelentes soluciones de VPS con GPU para ejecutar GLM-5:

¿Por qué LightNode?

Característica	Beneficio
Ubicaciones Globales	Despliega cerca de los usuarios
Soporte GPU	Instancias con 8x A100/H100 disponibles
Pago por Uso	Facturación por hora
Configuración Fácil	Imágenes GPU preconfiguradas

Configuraciones Recomendadas en LightNode

Configuración	Caso de Uso	Costo Mensual*
8x A100 (80GB)	Despliegue en producción	~$400-800
4x A100 (80GB)	Desarrollo y pruebas	~$200-400
8x A40 (48GB)	Opción económica	~$300-600

*Costo estimado, puede variar según precios reales

Configuración Rápida en LightNode

Crea una cuenta en LightNode
Selecciona una instancia GPU (8x A100 recomendado para GLM-5)
Elige tu región (la más cercana para menor latencia)

Instala Docker y vLLM:

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

Inicia 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

Consejos de Optimización para Ejecutar GLM-5 Localmente

1. Usa Cuantización FP8

# Cargar modelo cuantizado en FP8
vllm serve zai-org/GLM-5-FP8 ...

2. Habilita Decodificación Especulativa

La decodificación especulativa puede mejorar el rendimiento hasta 2x:

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

3. Ajusta la Memoria GPU

--gpu-memory-utilization 0.90  # Aumenta si tienes más VRAM

4. Agrupa Múltiples Solicitudes

# Envía múltiples solicitudes en un solo lote
responses = client.chat.completions.create(
    model="glm-5-fp8",
    messages=[
        [{"role": "user", "content": "Consulta 1"}],
        [{"role": "user", "content": "Consulta 2"}],
    ]
)

Solución de Problemas

Error de Memoria Insuficiente

# Reduce el tamaño del lote o la utilización de memoria GPU
--gpu-memory-utilization 0.70

Inferencia Lenta

# Habilita decodificación especulativa
--speculative-config.method mtp
--speculative-config.num_speculative_tokens 5

Conexión Rechazada

# Verifica si el servidor está corriendo
curl http://localhost:8000/health

# Revisa la configuración del firewall
sudo ufw allow 8000/tcp

Recursos Oficiales

Modelo en Hugging Face: https://huggingface.co/zai-org/GLM-5
Repositorio en GitHub: https://github.com/zai-org/GLM-5
Documentación de Z.ai: https://docs.z.ai/guides/llm/glm-5
Blog Técnico: https://z.ai/blog/glm-5
Comunidad en Discord: Únete

Conclusión

Ejecutar GLM-5 localmente te da acceso a uno de los LLM open-source más potentes disponibles, con control total sobre tus datos y sin limitaciones de API. Ya sea que elijas vLLM, SGLang o la integración directa con Transformers, el proceso de configuración es sencillo una vez que tienes el hardware adecuado.

Si el hardware local es una limitación, LightNode ofrece opciones asequibles de VPS con GPU que hacen accesible la ejecución de GLM-5 para todos. Con ubicaciones globales y precios flexibles, puedes desplegar GLM-5 en minutos.

¡Comienza a ejecutar GLM-5 localmente hoy y desbloquea todo el potencial de la IA open-source!

¿Necesitas recursos GPU para ejecutar GLM-5? Revisa LightNode para soluciones asequibles de VPS con GPU.