Comment exécuter GLM-5 localement : Guide complet étape par étape

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Comment exécuter GLM-5 localement : Guide complet étape par étape

Introduction

GLM-5 est le dernier grand modèle de langage open-source de Z.ai, avec 744 milliards de paramètres au total (40 milliards actifs) et une architecture MoE. Ce modèle puissant excelle en raisonnement, codage et tâches agentiques, ce qui en fait l’un des meilleurs LLM open-source disponibles aujourd’hui.

Exécuter GLM-5 localement vous donne un contrôle total sur vos données, élimine les coûts d’API et permet une utilisation illimitée. Dans ce guide, nous vous accompagnons à travers le processus complet d’installation et d’exécution de GLM-5 localement sur votre matériel.

Pourquoi exécuter GLM-5 localement ?

Avantage	Description
Confidentialité des données	Vos données ne quittent jamais votre système
Économies	Pas de frais d’API ni de limites d’utilisation
Personnalisation	Affinez le modèle selon vos besoins spécifiques
Utilisation illimitée	Générez autant que vous le souhaitez
Pas de latence	Réponses rapides sans appels réseau

Exigences matérielles

Avant d’exécuter GLM-5 localement, assurez-vous que votre système répond à ces exigences :

Exigences minimales

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

Note : GLM-5 utilise une architecture Mixture-of-Experts (MoE) avec 40 milliards de paramètres actifs, ce qui le rend plus efficace que les modèles denses de taille similaire.

Méthode 1 : Exécuter GLM-5 localement avec vLLM

vLLM est l’un des frameworks de service LLM les plus rapides et populaires, offrant un débit élevé et une faible latence.

Étape 1 : Installer vLLM

Avec Docker (recommandé) :

docker pull vllm/vllm-openai:nightly

Avec pip :

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

Étape 2 : Installer les dépendances requises

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

Étape 3 : Démarrer le serveur 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

Explication des paramètres :

Paramètre	But
`tensor-parallel-size 8`	Répartir sur 8 GPUs
`gpu-memory-utilization 0.85`	Utiliser 85 % de la mémoire GPU
`speculative-config.method mtp`	Activer le décodage spéculatif
`tool-call-parser glm47`	Analyser les appels d’outils
`reasoning-parser glm45`	Analyser le contenu de raisonnement

Étape 4 : Tester votre installation GLM-5

Créez un script de test 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": "Bonjour ! Comment ça va ?"}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=512
)

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

Exécutez-le :

python test_glm5.py

Méthode 2 : Exécuter GLM-5 localement avec SGLang

SGLang est optimisé spécifiquement pour GLM-5 et offre d’excellentes performances.

Étape 1 : Récupérer l’image Docker

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

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

Étape 2 : Lancer le serveur 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

Étape 3 : Interagir avec 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": "Écris une fonction Python pour trier une liste."}],
    max_tokens=512
)

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

Méthode 3 : Exécuter GLM-5 avec Hugging Face Transformers

Pour des tâches d’inférence simples, utilisez Transformers directement.

Étape 1 : Installer Transformers

pip install transformers torch accelerate

Étape 2 : Charger et exécuter GLM-5

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

# Charger le modèle et le 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"
)

# Préparer l’entrée
messages = [
    {"role": "user", "content": "Explique l’apprentissage automatique en termes simples."}
]

# Générer la réponse
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
)

# Décoder la réponse
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)

Cas d’utilisation de GLM-5

Après avoir exécuté GLM-5 localement, voici quelques usages pratiques :

1. Assistant de codage

GLM-5 atteint 77,8 % sur SWE-bench Verified, ce qui le rend excellent pour :

Génération et complétion de code
Détection et correction de bugs
Refactorisation de code
Documentation technique

prompt = "Écris une fonction Python pour implémenter une API REST avec Flask"
# Envoyer à GLM-5...

2. Raisonnement mathématique

Avec 92,7 % sur AIME 2026 et 96,9 % sur HMMT, GLM-5 excelle en :

Résolution de problèmes mathématiques
Recherche scientifique
Modélisation financière
Calculs d’ingénierie

3. Tâches agentiques

GLM-5 obtient 56,2 % sur Terminal-Bench 2.0 et 75,9 % sur BrowseComp, parfait pour :

Automatisation de workflows
Opérations en ligne de commande
Navigation web et recherche
Intégration d’outils

4. Applications multilingues

Avec un bon support anglais et chinois (72,7 % sur BrowseComp-Zh) :

Services de traduction
Création de contenu multilingue
Support client multilingue
Apprentissage des langues

5. Applications d’entreprise

Analyse et résumé de documents
Interrogation de bases de connaissances
Assistance à la rédaction technique
Vérification de conformité

6. Recherche et développement

Revue de littérature
Génération d’hypothèses
Conception expérimentale
Analyse de données

Exécuter GLM-5 localement vs. VPS Cloud

Si vous ne disposez pas d’un matériel assez puissant pour exécuter GLM-5 localement, envisagez d’utiliser un VPS GPU dans le cloud :

Option	Avantages	Inconvénients
Machine locale	Confidentialité totale, pas de coûts récurrents	Coût matériel initial élevé
VPS Cloud	Pas d’investissement matériel, évolutif	Frais mensuels, données envoyées au cloud

Solution VPS Cloud : LightNode

Pour ceux qui n’ont pas de matériel local adapté, LightNode propose d’excellentes solutions VPS GPU pour faire tourner GLM-5 :

Pourquoi LightNode ?

Fonctionnalité	Avantage
Sites mondiaux	Déploiement proche des utilisateurs
Support GPU	Instances 8x A100/H100 disponibles
Paiement à l’usage	Facturation à l’heure
Installation facile	Images GPU préconfigurées

Configurations recommandées LightNode

Configuration	Cas d’usage	Coût mensuel*
8x A100 (80GB)	Déploiement en production	~400-800 $
4x A100 (80GB)	Développement & tests	~200-400 $
8x A40 (48GB)	Option économique	~300-600 $

*Coût estimé, les prix réels peuvent varier

Installation rapide sur LightNode

Créez un compte sur LightNode
Sélectionnez une instance GPU (8x A100 recommandés pour GLM-5)
Choisissez votre région (la plus proche pour une latence minimale)

Installez Docker et vLLM :

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

Démarrez 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

Conseils d’optimisation pour exécuter GLM-5 localement

1. Utilisez la quantification FP8

# Charger le modèle quantifié FP8
vllm serve zai-org/GLM-5-FP8 ...

2. Activez le décodage spéculatif

Le décodage spéculatif peut doubler le débit :

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

3. Ajustez la mémoire GPU

--gpu-memory-utilization 0.90  # Augmentez si vous avez plus de VRAM

4. Traitez plusieurs requêtes en lot

# Envoyer plusieurs requêtes en un seul lot
responses = client.chat.completions.create(
    model="glm-5-fp8",
    messages=[
        [{"role": "user", "content": "Requête 1"}],
        [{"role": "user", "content": "Requête 2"}],
    ]
)

Dépannage

Erreur de mémoire insuffisante

# Réduisez la taille du lot ou l’utilisation mémoire GPU
--gpu-memory-utilization 0.70

Inférence lente

# Activez le décodage spéculatif
--speculative-config.method mtp
--speculative-config.num_speculative_tokens 5

Connexion refusée

# Vérifiez si le serveur est en marche
curl http://localhost:8000/health

# Vérifiez les règles du pare-feu
sudo ufw allow 8000/tcp

Ressources officielles

Modèle Hugging Face : https://huggingface.co/zai-org/GLM-5
Dépôt GitHub : https://github.com/zai-org/GLM-5
Documentation Z.ai : https://docs.z.ai/guides/llm/glm-5
Blog technique : https://z.ai/blog/glm-5
Communauté Discord : Rejoindre

Conclusion

Exécuter GLM-5 localement vous donne accès à l’un des LLM open-source les plus puissants, avec un contrôle total sur vos données et sans limitations d’API. Que vous choisissiez vLLM, SGLang ou l’intégration directe avec Transformers, le processus d’installation est simple dès que vous disposez du matériel adéquat.

Si le matériel local est une contrainte, LightNode propose des options VPS GPU abordables qui rendent l’exécution de GLM-5 accessible à tous. Avec des emplacements mondiaux et une tarification flexible, vous pouvez déployer GLM-5 en quelques minutes.

Commencez à exécuter GLM-5 localement dès aujourd’hui et libérez tout le potentiel de l’IA open-source !

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