GLM-5 로컬 실행 방법: 완벽한 단계별 가이드

소개

GLM-5는 Z.ai에서 공개한 최신 오픈소스 대형 언어 모델로, 총 744B 파라미터(활성 파라미터 40B)를 가진 MoE 아키텍처를 특징으로 합니다. 이 강력한 모델은 추론, 코딩, 에이전트 작업에 뛰어나 오늘날 가장 우수한 오픈소스 LLM 중 하나입니다.

GLM-5를 로컬에서 실행하면 데이터에 대한 완전한 제어가 가능하며, API 비용이 없고 무제한 사용이 가능합니다. 이 가이드에서는 GLM-5를 하드웨어에 로컬로 설치하고 실행하는 전체 과정을 안내합니다.

왜 GLM-5를 로컬에서 실행해야 할까요?

장점	설명
데이터 프라이버시	데이터가 시스템을 벗어나지 않음
비용 절감	API 요금이나 사용 제한 없음
맞춤화	특정 요구에 맞게 미세 조정 가능
무제한 사용	원하는 만큼 생성 가능
지연 없음	네트워크 호출 없이 빠른 응답

하드웨어 요구사항

GLM-5를 로컬에서 실행하기 전에 시스템이 다음 요구사항을 충족하는지 확인하세요:

최소 요구사항

구성 요소	최소	권장
GPU	NVIDIA A100 4개 (40GB)	NVIDIA H100/A100 8개 (80GB)
VRAM	160GB	320GB 이상
RAM	64GB	128GB 이상
스토리지	500GB SSD	1TB 이상 NVMe SSD
CUDA	11.8	12.0 이상

참고: GLM-5는 40B 활성 파라미터를 가진 Mixture-of-Experts (MoE) 아키텍처를 사용하여, 유사 크기의 밀집 모델보다 효율적입니다.

방법 1: vLLM으로 GLM-5 로컬 실행하기

vLLM은 가장 빠르고 인기 있는 LLM 서빙 프레임워크 중 하나로, 높은 처리량과 낮은 지연 시간을 제공합니다.

1단계: vLLM 설치

Docker 사용 (권장):

docker pull vllm/vllm-openai:nightly

pip 사용:

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

2단계: 필수 의존성 설치

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

3단계: GLM-5 서버 시작

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

파라미터 설명:

파라미터	용도
tensor-parallel-size 8	8개의 GPU에 분산
gpu-memory-utilization 0.85	GPU 메모리 85% 사용
speculative-config.method mtp	추측적 디코딩 활성화
tool-call-parser glm47	도구 호출 파싱
reasoning-parser glm45	추론 내용 파싱

4단계: GLM-5 설치 테스트

test_glm5.py 테스트 스크립트 생성:

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)

실행:

python test_glm5.py

방법 2: SGLang으로 GLM-5 로컬 실행하기

SGLang은 GLM-5에 최적화되어 뛰어난 성능을 제공합니다.

1단계: Docker 이미지 받기

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

# Blackwell GPU용
docker pull lmsysorg/sglang:glm5-blackwell

2단계: GLM-5 서버 실행

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

3단계: GLM-5와 상호작용

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)

방법 3: Hugging Face Transformers로 GLM-5 실행하기

간단한 추론 작업에는 Transformers를 직접 사용하세요.

1단계: Transformers 설치

pip install transformers torch accelerate

2단계: GLM-5 로드 및 실행

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

# 모델과 토크나이저 로드
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"
)

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

# 응답 생성
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
)

# 응답 디코딩
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 사용 사례

GLM-5를 로컬에서 실행한 후, 다음과 같은 실용적인 활용법이 있습니다:

1. 코딩 어시스턴트

GLM-5는 SWE-bench Verified에서 77.8% 성능을 보여, 다음에 적합합니다:

• 코드 생성 및 완성
• 버그 탐지 및 수정
• 코드 리팩토링
• 기술 문서 작성

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

2. 수학적 추론

AIME 2026에서 92.7%, HMMT에서 96.9% 성능으로:

• 수학 문제 해결
• 과학 연구
• 금융 모델링
• 공학 계산

3. 에이전트 작업

Terminal-Bench 2.0에서 56.2%, BrowseComp에서 75.9% 성능으로:

• 자동화 워크플로우
• 커맨드라인 작업
• 웹 브라우징 및 조사
• 도구 통합

4. 다국어 애플리케이션

영어와 중국어 지원이 강력하며 (BrowseComp-Zh에서 72.7%):

• 번역 서비스
• 다국어 콘텐츠 제작
• 다국어 고객 지원
• 언어 학습

5. 기업용 애플리케이션

• 문서 분석 및 요약
• 지식 베이스 질의
• 기술 문서 작성 지원
• 컴플라이언스 점검

6. 연구 및 개발

• 문헌 조사
• 가설 생성
• 실험 설계
• 데이터 분석

GLM-5 로컬 실행 vs 클라우드 VPS

로컬에서 GLM-5를 실행할 충분한 하드웨어가 없다면 클라우드 GPU VPS 사용을 고려하세요:

옵션	장점	단점
로컬 머신	완전한 프라이버시, 지속 비용 없음	초기 하드웨어 비용 높음
클라우드 VPS	하드웨어 투자 불필요, 확장성 좋음	월별 요금, 데이터 클라우드 전송

클라우드 VPS 솔루션: LightNode

적합한 로컬 하드웨어가 없는 경우, LightNode는 GLM-5 실행에 적합한 GPU VPS 솔루션을 제공합니다:

왜 LightNode인가?

특징	장점
글로벌 위치	사용자 근처에 배포 가능
GPU 지원	8x A100/H100 인스턴스 제공
종량제 요금	시간 단위 청구
간편한 설정	사전 구성된 GPU 이미지 제공

추천 LightNode 구성

구성	용도	월 비용*
8x A100 (80GB)	프로덕션 배포	약 $400-800
4x A100 (80GB)	개발 및 테스트	약 $200-400
8x A40 (48GB)	예산 옵션	약 $300-600

*예상 비용이며 실제 가격은 변동될 수 있습니다.

LightNode 빠른 설정

1. LightNode에서 계정 생성
2. GPU 인스턴스 선택 (GLM-5에는 8x A100 권장)
3. 지역 선택 (최저 지연을 위해 가장 가까운 곳)
4. Docker 및 vLLM 설치:

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

5. GLM-5 시작:

   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 로컬 실행 최적화 팁

1. FP8 양자화 사용

# FP8 양자화 모델 로드
vllm serve zai-org/GLM-5-FP8 ...

2. 추측적 디코딩 활성화

추측적 디코딩으로 처리량을 최대 2배 향상할 수 있습니다:

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

3. GPU 메모리 조정

--gpu-memory-utilization 0.90  # VRAM이 더 많으면 증가 가능

4. 여러 요청 배치 처리

# 여러 요청을 한 번에 배치로 전송
responses = client.chat.completions.create(
    model="glm-5-fp8",
    messages=[
        [{"role": "user", "content": "Query 1"}],
        [{"role": "user", "content": "Query 2"}],
    ]
)

문제 해결

메모리 부족 오류

# 배치 크기 또는 GPU 메모리 사용량 줄이기
--gpu-memory-utilization 0.70

느린 추론

# 추측적 디코딩 활성화
--speculative-config.method mtp
--speculative-config.num_speculative_tokens 5

연결 거부

# 서버 실행 여부 확인
curl http://localhost:8000/health

# 방화벽 설정 확인
sudo ufw allow 8000/tcp

공식 자료

• Hugging Face 모델: https://huggingface.co/zai-org/GLM-5
• GitHub 저장소: https://github.com/zai-org/GLM-5
• Z.ai 문서: https://docs.z.ai/guides/llm/glm-5
• 기술 블로그: https://z.ai/blog/glm-5
• Discord 커뮤니티: Join

결론

GLM-5를 로컬에서 실행하면 가장 강력한 오픈소스 LLM 중 하나를 데이터 완전 제어와 API 제한 없이 사용할 수 있습니다. vLLM, SGLang, 또는 Transformers 직접 통합 중 어떤 방식을 선택하든, 적절한 하드웨어만 갖추면 설치 과정은 간단합니다.

로컬 하드웨어가 부족하다면, LightNode가 저렴한 GPU VPS 옵션을 제공하여 누구나 GLM-5를 쉽게 실행할 수 있게 합니다. 전 세계 위치와 유연한 요금제로 몇 분 만에 GLM-5를 배포할 수 있습니다.

오늘 바로 GLM-5를 로컬에서 실행하여 오픈소스 AI의 모든 잠재력을 경험해 보세요!

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