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GLM-5をローカルで動かす方法：完全ステップバイステップガイド

AILLMGLM-5vLLMSGLang約4分

GLM-5をローカルで動かす方法：完全ステップバイステップガイド

はじめに

GLM-5はZ.aiが公開した最新のオープンソース大規模言語モデルで、合計744Bパラメータ（うち40Bがアクティブ）を持つMoEアーキテクチャを採用しています。この強力なモデルは推論、コーディング、エージェントタスクに優れており、現在利用可能な最高のオープンソースLLMの一つです。

GLM-5をローカルで動かすことで、データを完全にコントロールでき、APIコストがかからず、使用回数に制限がありません。本ガイドでは、GLM-5をお使いのハードウェア上でセットアップし、ローカルで動かすための全手順を詳しく解説します。

なぜGLM-5をローカルで動かすのか？

利点説明
データプライバシーデータがシステム外に出ることがありません
コスト削減API料金や使用制限なし
カスタマイズ特定のニーズに合わせてファインチューニング可能
無制限の使用好きなだけ生成可能
レイテンシなしネットワーク呼び出しなしで高速応答

ハードウェア要件

GLM-5をローカルで動かす前に、以下の要件を満たしていることを確認してください。

最低要件

コンポーネント最低推奨
GPUNVIDIA A100 4基（40GB）NVIDIA H100/A100 8基（80GB）
VRAM160GB320GB以上
RAM64GB128GB以上
ストレージ500GB SSD1TB以上 NVMe SSD
CUDA11.812.0以上

注意：GLM-5は40BアクティブパラメータのMixture-of-Experts（MoE）アーキテクチャを採用しており、同規模の密結合モデルより効率的です。

方法1：vLLMでGLM-5をローカルで動かす

vLLMは高速かつ人気のあるLLMサービングフレームワークで、高スループットと低レイテンシを提供します。

ステップ1：vLLMをインストールする

Dockerを使う場合（推奨）：

docker pull vllm/vllm-openai:nightly

pipを使う場合：

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

ステップ2：必要な依存関係をインストールする

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

ステップ3：GLM-5サーバーを起動する

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

パラメータの説明：

パラメータ目的
tensor-parallel-size 88 GPUに分散
gpu-memory-utilization 0.85GPUメモリの85%を使用
speculative-config.method mtp推測デコーディングを有効化
tool-call-parser glm47ツール呼び出しの解析
reasoning-parser glm45推論内容の解析

ステップ4：GLM-5の動作確認

test_glm5.pyというテストスクリプトを作成します：

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)

実行します：

python test_glm5.py

方法2：SGLangでGLM-5をローカルで動かす

SGLangはGLM-5に特化して最適化されており、優れたパフォーマンスを発揮します。

ステップ1：Dockerイメージを取得

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

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

ステップ2：GLM-5サーバーを起動

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

ステップ3：GLM-5と対話する

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)

方法3：Hugging Face TransformersでGLM-5を動かす

シンプルな推論タスクにはTransformersを直接使う方法もあります。

ステップ1：Transformersをインストール

pip install transformers torch accelerate

ステップ2：GLM-5をロードして実行

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

# モデルとトークナイザーをロード
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"
)

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

# 応答生成
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
)

# 応答デコード
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のユースケース

GLM-5をローカルで動かした後、以下のような実用的な使い方があります。

1. コーディングアシスタント

GLM-5は**SWE-bench Verifiedで77.8%**のスコアを達成し、以下に優れています：

  • コード生成と補完
  • バグ検出と修正
  • コードリファクタリング
  • 技術文書作成
prompt = "Write a Python function to implement a REST API with Flask"
# GLM-5に送信...

2. 数学的推論

**AIME 2026で92.7%、HMMTで96.9%**の高得点を誇り、以下に強みがあります：

  • 数学問題の解決
  • 科学研究
  • 金融モデリング
  • 工学計算

3. エージェントタスク

**Terminal-Bench 2.0で56.2%、BrowseCompで75.9%**のスコアで、以下に適しています：

  • 自動化ワークフロー
  • コマンドライン操作
  • ウェブブラウジングとリサーチ
  • ツール統合

4. 多言語対応

英語と中国語に強く（BrowseComp-Zhで72.7%）：

  • 翻訳サービス
  • クロスリンガルコンテンツ作成
  • 多言語カスタマーサポート
  • 言語学習

5. エンタープライズ用途

  • ドキュメント分析と要約
  • ナレッジベース検索
  • 技術文書支援
  • コンプライアンスチェック

6. 研究開発

  • 文献レビュー
  • 仮説生成
  • 実験設計
  • データ分析

GLM-5をローカルで動かす vs クラウドVPS

十分なハードウェアがない場合はクラウドGPU VPSの利用も検討しましょう。

選択肢利点欠点
ローカルマシン完全なプライバシー、継続コストなし初期ハードウェア費用が高い
クラウドVPSハードウェア投資不要、スケーラブル月額料金、データがクラウドに送信される

クラウドVPSソリューション：LightNode

適切なローカルハードウェアがない方には、LightNodeがGLM-5を動かすための優れたGPU VPSソリューションを提供します。

なぜLightNode？

特徴利点
グローバルロケーションユーザーに近い場所にデプロイ可能
GPUサポート8基のA100/H100インスタンス利用可能
従量課金制時間単位の課金
簡単セットアップ事前構成済みGPUイメージ

推奨LightNode構成

構成用途月額費用*
8x A100 (80GB)本番環境デプロイ約400～800ドル
4x A100 (80GB)開発・テスト約200～400ドル
8x A40 (48GB)予算重視約300～600ドル

*概算費用であり、実際の価格は変動する可能性があります

LightNodeでの簡単セットアップ

  1. LightNodeでアカウントを作成
  2. GPUインスタンスを選択（GLM-5には8x A100推奨）
  3. リージョンを選択（低レイテンシのため最寄りを選ぶ）
  4. DockerとvLLMをインストール：
    sudo apt update
curl -fsSL https://get.docker.com | sh
docker pull vllm/vllm-openai:nightly
  5. GLM-5を起動：
    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

GLM-5ローカル実行の最適化ポイント

1. FP8量子化を使う

# FP8量子化モデルをロード
vllm serve zai-org/GLM-5-FP8 ...

2. 推測デコーディングを有効化

推測デコーディングでスループットが最大2倍向上します：

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

3. GPUメモリ使用率を調整

--gpu-memory-utilization 0.90  # VRAMが多い場合は増やす

4. 複数リクエストをバッチ処理

# 複数リクエストを一括送信
responses = client.chat.completions.create(
    model="glm-5-fp8",
    messages=[
        [{"role": "user", "content": "Query 1"}],
        [{"role": "user", "content": "Query 2"}],
    ]
)

トラブルシューティング

メモリ不足エラー

# バッチサイズやGPUメモリ使用率を下げる
--gpu-memory-utilization 0.70

推論が遅い

# 推測デコーディングを有効化
--speculative-config.method mtp
--speculative-config.num_speculative_tokens 5

接続拒否エラー

# サーバーが起動しているか確認
curl http://localhost:8000/health

# ファイアウォール設定を確認
sudo ufw allow 8000/tcp

公式リソース

まとめ

GLM-5をローカルで動かすことで、最も強力なオープンソースLLMの一つにアクセスでき、データを完全にコントロールしつつAPI制限なしで利用可能です。vLLM、SGLang、またはTransformersのいずれを選んでも、適切なハードウェアがあればセットアップは簡単です。

ローカルハードウェアが制約となる場合は、LightNodeの手頃なGPU VPSオプションを利用すれば、誰でもGLM-5を手軽に動かせます。グローバルなロケーションと柔軟な料金体系で、数分でGLM-5をデプロイ可能です。

ぜひ今日からGLM-5をローカルで動かし、オープンソースAIの可能性を最大限に引き出しましょう！

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