Jak uruchomić GLM-5 lokalnie: Kompletny przewodnik krok po kroku

Wprowadzenie

GLM-5 to najnowszy otwartoźródłowy duży model językowy od Z.ai, posiadający 744 miliardy parametrów (40 miliardów aktywnych) z architekturą MoE. Ten potężny model doskonale radzi sobie z rozumowaniem, kodowaniem oraz zadaniami agentowymi, co czyni go jednym z najlepszych dostępnych otwartoźródłowych modeli LLM.

Uruchomienie GLM-5 lokalnie daje pełną kontrolę nad Twoimi danymi, eliminuje koszty API i pozwala na nieograniczone użycie. W tym przewodniku przeprowadzimy Cię przez cały proces konfiguracji i uruchomienia GLM-5 lokalnie na Twoim sprzęcie.

Dlaczego warto uruchomić GLM-5 lokalnie?

Korzyść	Opis
Prywatność danych	Twoje dane nigdy nie opuszczają systemu
Oszczędność kosztów	Brak opłat za API i limitów użycia
Personalizacja	Dostosuj model do swoich potrzeb
Nieograniczone użycie	Generuj tyle, ile chcesz
Brak opóźnień	Szybkie odpowiedzi bez wywołań sieciowych

Wymagania sprzętowe

Przed uruchomieniem GLM-5 lokalnie upewnij się, że Twój system spełnia poniższe wymagania:

Minimalne wymagania

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

Uwaga: GLM-5 wykorzystuje architekturę Mixture-of-Experts (MoE) z 40 miliardami aktywnych parametrów, co czyni go bardziej efektywnym niż modele gęste o podobnej wielkości.

Metoda 1: Uruchomienie GLM-5 lokalnie za pomocą vLLM

vLLM to jeden z najszybszych i najpopularniejszych frameworków do serwowania LLM, oferujący wysoką przepustowość i niskie opóźnienia.

Krok 1: Instalacja vLLM

Za pomocą Dockera (zalecane):

docker pull vllm/vllm-openai:nightly

Za pomocą pip:

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

Krok 2: Instalacja wymaganych zależności

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

Krok 3: Uruchomienie serwera 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

Wyjaśnienie parametrów:

Parametr	Cel
tensor-parallel-size 8	Rozdzielenie na 8 GPU
gpu-memory-utilization 0.85	Wykorzystanie 85% pamięci GPU
speculative-config.method mtp	Włączenie spekulatywnego dekodowania
tool-call-parser glm47	Parsowanie wywołań narzędzi
reasoning-parser glm45	Parsowanie treści rozumowania

Krok 4: Test instalacji GLM-5

Utwórz skrypt testowy 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)

Uruchom go:

python test_glm5.py

Metoda 2: Uruchomienie GLM-5 lokalnie za pomocą SGLang

SGLang jest zoptymalizowany specjalnie pod GLM-5 i oferuje doskonałą wydajność.

Krok 1: Pobierz obraz Dockera

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

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

Krok 2: Uruchom serwer 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

Krok 3: Interakcja z 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)

Metoda 3: Uruchomienie GLM-5 za pomocą Hugging Face Transformers

Do prostych zadań inferencyjnych użyj bezpośrednio Transformers.

Krok 1: Instalacja Transformers

pip install transformers torch accelerate

Krok 2: Załaduj i uruchom GLM-5

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

# Załaduj model i 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"
)

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

# Wygeneruj odpowiedź
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
)

# Dekoduj odpowiedź
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)

Zastosowania GLM-5

Po uruchomieniu GLM-5 lokalnie, oto kilka praktycznych zastosowań:

1. Asystent programistyczny

GLM-5 osiąga 77,8% na SWE-bench Verified, co czyni go doskonałym do:

• Generowania i uzupełniania kodu
• Wykrywania i naprawiania błędów
• Refaktoryzacji kodu
• Tworzenia dokumentacji technicznej

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

2. Rozumowanie matematyczne

Z wynikiem 92,7% na AIME 2026 i 96,9% na HMMT, GLM-5 świetnie radzi sobie z:

• Rozwiązywaniem problemów matematycznych
• Badaniami naukowymi
• Modelowaniem finansowym
• Obliczeniami inżynierskimi

3. Zadania agentowe

GLM-5 uzyskuje 56,2% na Terminal-Bench 2.0 i 75,9% na BrowseComp, idealny do:

• Automatyzacji procesów
• Operacji w wierszu poleceń
• Przeglądania internetu i badań
• Integracji narzędzi

4. Aplikacje wielojęzyczne

Z silnym wsparciem dla angielskiego i chińskiego (72,7% na BrowseComp-Zh):

• Usługi tłumaczeniowe
• Tworzenie treści wielojęzycznych
• Wielojęzyczna obsługa klienta
• Nauka języków

5. Zastosowania korporacyjne

• Analiza i streszczanie dokumentów
• Zapytania do baz wiedzy
• Wsparcie pisania technicznego
• Kontrola zgodności

6. Badania i rozwój

• Przegląd literatury
• Generowanie hipotez
• Projektowanie eksperymentów
• Analiza danych

Uruchamianie GLM-5 lokalnie vs. w chmurze VPS

Jeśli nie masz wystarczająco mocnego sprzętu do lokalnego uruchomienia GLM-5, rozważ użycie chmurowego VPS z GPU:

Opcja	Zalety	Wady
Maszyna lokalna	Pełna prywatność, brak kosztów ciągłych	Wysoki koszt początkowy sprzętu
Chmura VPS	Brak inwestycji w sprzęt, skalowalność	Miesięczne opłaty, dane wysyłane do chmury

Rozwiązanie chmurowe VPS: LightNode

Dla osób bez odpowiedniego sprzętu lokalnego, LightNode oferuje świetne rozwiązania GPU VPS do uruchamiania GLM-5:

Dlaczego LightNode?

Funkcja	Korzyść
Globalne lokalizacje	Wdrażaj blisko użytkowników
Wsparcie GPU	Dostępne instancje 8x A100/H100
Płatność za użycie	Rozliczenia godzinowe
Łatwa konfiguracja	Wstępnie skonfigurowane obrazy GPU

Zalecane konfiguracje LightNode

Konfiguracja	Zastosowanie	Miesięczny koszt*
8x A100 (80GB)	Produkcyjne wdrożenia	~$400-800
4x A100 (80GB)	Rozwój i testy	~$200-400
8x A40 (48GB)	Opcja budżetowa	~$300-600

*Szacunkowy koszt, rzeczywiste ceny mogą się różnić

Szybka konfiguracja na LightNode

1. Załóż konto na LightNode
2. Wybierz instancję GPU (zalecane 8x A100 dla GLM-5)
3. Wybierz region (najbliższy dla najniższych opóźnień)
4. Zainstaluj Docker i vLLM:

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

5. Uruchom 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

Wskazówki optymalizacyjne do uruchamiania GLM-5 lokalnie

1. Używaj kwantyzacji FP8

# Załaduj model skwantyzowany FP8
vllm serve zai-org/GLM-5-FP8 ...

2. Włącz spekulatywne dekodowanie

Spekulatywne dekodowanie może zwiększyć przepustowość nawet dwukrotnie:

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

3. Dostosuj pamięć GPU

--gpu-memory-utilization 0.90  # Zwiększ, jeśli masz więcej VRAM

4. Grupuj wiele zapytań

# Wyślij wiele zapytań w jednej partii
responses = client.chat.completions.create(
    model="glm-5-fp8",
    messages=[
        [{"role": "user", "content": "Zapytanie 1"}],
        [{"role": "user", "content": "Zapytanie 2"}],
    ]
)

Rozwiązywanie problemów

Błąd braku pamięci

# Zmniejsz rozmiar partii lub wykorzystanie pamięci GPU
--gpu-memory-utilization 0.70

Wolne inferencje

# Włącz spekulatywne dekodowanie
--speculative-config.method mtp
--speculative-config.num_speculative_tokens 5

Połączenie odrzucone

# Sprawdź, czy serwer działa
curl http://localhost:8000/health

# Sprawdź ustawienia zapory
sudo ufw allow 8000/tcp

Oficjalne zasoby

• Model na Hugging Face: https://huggingface.co/zai-org/GLM-5
• Repozytorium GitHub: https://github.com/zai-org/GLM-5
• Dokumentacja Z.ai: https://docs.z.ai/guides/llm/glm-5
• Blog techniczny: https://z.ai/blog/glm-5
• Społeczność Discord: Dołącz

Podsumowanie

Uruchomienie GLM-5 lokalnie daje dostęp do jednego z najpotężniejszych otwartoźródłowych modeli LLM, z pełną kontrolą nad danymi i bez ograniczeń API. Niezależnie od tego, czy wybierzesz vLLM, SGLang, czy bezpośrednią integrację z Transformers, proces konfiguracji jest prosty, gdy masz odpowiedni sprzęt.

Jeśli lokalny sprzęt jest ograniczeniem, LightNode oferuje przystępne cenowo opcje GPU VPS, które umożliwiają uruchomienie GLM-5 każdemu. Dzięki globalnym lokalizacjom i elastycznym cenom możesz wdrożyć GLM-5 w kilka minut.

Zacznij uruchamiać GLM-5 lokalnie już dziś i odkryj pełen potencjał otwartoźródłowej sztucznej inteligencji!

---

Potrzebujesz zasobów GPU do uruchomienia GLM-5? Sprawdź LightNode – przystępne cenowo rozwiązania GPU VPS.