Cara Menjalankan GLM-5 Secara Lokal: Panduan Lengkap Langkah demi Langkah

Pendahuluan

GLM-5 adalah model bahasa besar open-source terbaru dari Z.ai, dengan total 744B parameter (40B aktif) menggunakan arsitektur MoE. Model yang kuat ini unggul dalam penalaran, pemrograman, dan tugas agentik, menjadikannya salah satu LLM open-source terbaik yang tersedia saat ini.

Menjalankan GLM-5 secara lokal memberi Anda kendali penuh atas data Anda, menghilangkan biaya API, dan memungkinkan penggunaan tanpa batas. Dalam panduan ini, kami akan memandu Anda melalui proses lengkap pengaturan dan menjalankan GLM-5 secara lokal di perangkat keras Anda.

Mengapa Menjalankan GLM-5 Secara Lokal?

Manfaat	Deskripsi
Privasi Data	Data Anda tidak pernah keluar dari sistem Anda
Penghematan Biaya	Tanpa biaya API atau batasan penggunaan
Kustomisasi	Bisa disesuaikan untuk kebutuhan spesifik Anda
Penggunaan Tanpa Batas	Hasilkan sebanyak yang Anda mau
Tanpa Latensi	Respon cepat tanpa panggilan jaringan

Persyaratan Perangkat Keras

Sebelum menjalankan GLM-5 secara lokal, pastikan sistem Anda memenuhi persyaratan berikut:

Persyaratan Minimum

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

Catatan: GLM-5 menggunakan arsitektur Mixture-of-Experts (MoE) dengan 40B parameter aktif, membuatnya lebih efisien dibanding model dense dengan ukuran serupa.

Metode 1: Menjalankan GLM-5 Secara Lokal dengan vLLM

vLLM adalah salah satu framework serving LLM tercepat dan paling populer, menawarkan throughput tinggi dan latensi rendah.

Langkah 1: Instal vLLM

Menggunakan Docker (Direkomendasikan):

docker pull vllm/vllm-openai:nightly

Menggunakan pip:

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

Langkah 2: Instal Dependensi yang Diperlukan

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

Langkah 3: Mulai Server 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

Penjelasan Parameter:

Parameter	Tujuan
tensor-parallel-size 8	Distribusi ke 8 GPU
gpu-memory-utilization 0.85	Gunakan 85% memori GPU
speculative-config.method mtp	Aktifkan speculative decoding
tool-call-parser glm47	Parsing panggilan tool
reasoning-parser glm45	Parsing konten penalaran

Langkah 4: Uji Instalasi GLM-5 Anda

Buat skrip uji 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": "Hello! How are you?"}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=512
)

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

Jalankan:

python test_glm5.py

Metode 2: Menjalankan GLM-5 Secara Lokal dengan SGLang

SGLang dioptimalkan khusus untuk GLM-5 dan menawarkan performa yang sangat baik.

Langkah 1: Tarik Docker Image

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

# Untuk GPU Blackwell
docker pull lmsysorg/sglang:glm5-blackwell

Langkah 2: Jalankan Server 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

Langkah 3: Berinteraksi dengan 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": "Write a Python function to sort a list."}],
    max_tokens=512
)

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

Metode 3: Menjalankan GLM-5 dengan Hugging Face Transformers

Untuk tugas inferensi sederhana, gunakan Transformers secara langsung.

Langkah 1: Instal Transformers

pip install transformers torch accelerate

Langkah 2: Muat dan Jalankan GLM-5

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

# Muat model dan 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"
)

# Siapkan input
messages = [
    {"role": "user", "content": "Explain machine learning in simple terms."}
]

# Hasilkan respon
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
)

# Decode respon
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)

Kasus Penggunaan GLM-5

Setelah menjalankan GLM-5 secara lokal, berikut beberapa cara praktis untuk menggunakannya:

1. Asisten Pemrograman

GLM-5 mencapai 77.8% pada SWE-bench Verified, sangat baik untuk:

• Generasi dan penyelesaian kode
• Deteksi dan perbaikan bug
• Refaktorisasi kode
• Dokumentasi teknis

prompt = "Write a Python function to implement a REST API with Flask"
# Kirim ke GLM-5...

2. Penalaran Matematis

Dengan 92.7% pada AIME 2026 dan 96.9% pada HMMT, GLM-5 unggul dalam:

• Pemecahan masalah matematika
• Riset ilmiah
• Pemodelan keuangan
• Perhitungan teknik

3. Tugas Agentik

GLM-5 mencetak 56.2% pada Terminal-Bench 2.0 dan 75.9% pada BrowseComp, cocok untuk:

• Alur kerja otomatis
• Operasi command-line
• Penjelajahan web dan riset
• Integrasi alat

4. Aplikasi Multibahasa

Dengan dukungan kuat bahasa Inggris dan Mandarin (72.7% pada BrowseComp-Zh):

• Layanan terjemahan
• Pembuatan konten lintas bahasa
• Dukungan pelanggan multibahasa
• Pembelajaran bahasa

5. Aplikasi Perusahaan

• Analisis dan ringkasan dokumen
• Query basis pengetahuan
• Bantuan penulisan teknis
• Pemeriksaan kepatuhan

6. Riset dan Pengembangan

• Tinjauan literatur
• Generasi hipotesis
• Desain eksperimen
• Analisis data

Menjalankan GLM-5 Secara Lokal vs. Cloud VPS

Jika Anda tidak memiliki perangkat keras yang cukup kuat untuk menjalankan GLM-5 secara lokal, pertimbangkan menggunakan cloud GPU VPS:

Opsi	Kelebihan	Kekurangan
Mesin Lokal	Privasi penuh, tanpa biaya berkelanjutan	Biaya perangkat keras awal tinggi
Cloud VPS	Tanpa investasi perangkat keras, skalabel	Biaya bulanan, data dikirim ke cloud

Solusi Cloud VPS: LightNode

Bagi yang tidak memiliki perangkat keras lokal yang sesuai, LightNode menawarkan solusi GPU VPS yang sangat baik untuk menjalankan GLM-5:

Mengapa LightNode?

Fitur	Manfaat
Lokasi Global	Deploy dekat dengan pengguna
Dukungan GPU	Instansi 8x A100/H100 tersedia
Bayar Sesuai Pemakaian	Penagihan per jam
Setup Mudah	Image GPU yang sudah dikonfigurasi

Konfigurasi LightNode yang Direkomendasikan

Konfigurasi	Kasus Penggunaan	Biaya Bulanan*
8x A100 (80GB)	Deployment produksi	~$400-800
4x A100 (80GB)	Pengembangan & pengujian	~$200-400
8x A40 (48GB)	Opsi anggaran	~$300-600

*Perkiraan biaya, harga aktual dapat bervariasi

Setup Cepat di LightNode

1. Buat akun di LightNode
2. Pilih instansi GPU (8x A100 direkomendasikan untuk GLM-5)
3. Pilih wilayah (terdekat untuk latensi terendah)
4. Instal Docker dan vLLM:

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

5. Mulai 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

Tips Optimasi untuk Menjalankan GLM-5 Secara Lokal

1. Gunakan Kuantisasi FP8

# Muat model kuantisasi FP8
vllm serve zai-org/GLM-5-FP8 ...

2. Aktifkan Speculative Decoding

Speculative decoding dapat meningkatkan throughput hingga 2x:

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

3. Sesuaikan Memori GPU

--gpu-memory-utilization 0.90  # Tingkatkan jika VRAM Anda lebih besar

4. Batch Beberapa Permintaan

# Kirim beberapa permintaan dalam satu batch
responses = client.chat.completions.create(
    model="glm-5-fp8",
    messages=[
        [{"role": "user", "content": "Query 1"}],
        [{"role": "user", "content": "Query 2"}],
    ]
)

Pemecahan Masalah

Error Memori Penuh

# Kurangi ukuran batch atau penggunaan memori GPU
--gpu-memory-utilization 0.70

Inferensi Lambat

# Aktifkan speculative decoding
--speculative-config.method mtp
--speculative-config.num_speculative_tokens 5

Koneksi Ditolak

# Periksa apakah server berjalan
curl http://localhost:8000/health

# Periksa pengaturan firewall
sudo ufw allow 8000/tcp

Sumber Resmi

• Model Hugging Face: https://huggingface.co/zai-org/GLM-5
• Repositori GitHub: https://github.com/zai-org/GLM-5
• Dokumentasi Z.ai: https://docs.z.ai/guides/llm/glm-5
• Blog Teknis: https://z.ai/blog/glm-5
• Komunitas Discord: Join

Kesimpulan

Menjalankan GLM-5 secara lokal memberi Anda akses ke salah satu LLM open-source paling kuat yang tersedia, dengan kendali penuh atas data Anda dan tanpa batasan API. Baik Anda memilih vLLM, SGLang, atau integrasi Transformers langsung, proses setup cukup mudah setelah Anda memiliki perangkat keras yang tepat.

Jika perangkat keras lokal menjadi kendala, LightNode menyediakan opsi GPU VPS terjangkau yang membuat menjalankan GLM-5 dapat diakses oleh semua orang. Dengan lokasi global dan harga fleksibel, Anda bisa deploy GLM-5 dalam hitungan menit.

Mulailah menjalankan GLM-5 secara lokal hari ini dan buka potensi penuh AI open-source!

---

Butuh sumber daya GPU untuk menjalankan GLM-5? Cek LightNode untuk solusi GPU VPS terjangkau.