Как запустить GLM-5 локально: Полное пошаговое руководство
Как запустить GLM-5 локально: Полное пошаговое руководство
Введение
GLM-5 — это последняя открытая большая языковая модель от Z.ai, содержащая 744 млрд параметров (40 млрд активных) с архитектурой Mixture-of-Experts (MoE). Эта мощная модель отлично справляется с рассуждениями, программированием и агентными задачами, что делает её одной из лучших открытых LLM на сегодняшний день.
Запуск GLM-5 локально даёт полный контроль над вашими данными, исключает расходы на API и позволяет использовать модель без ограничений. В этом руководстве мы подробно расскажем, как настроить и запустить GLM-5 локально на вашем оборудовании.
Почему стоит запускать GLM-5 локально?
| Преимущество | Описание |
|---|---|
| Конфиденциальность данных | Ваши данные никогда не покидают систему |
| Экономия средств | Нет платы за API и ограничений по использованию |
| Настройка под себя | Возможность дообучения под конкретные задачи |
| Неограниченное использование | Генерируйте сколько угодно |
| Отсутствие задержек | Быстрые ответы без сетевых вызовов |
Требования к оборудованию
Перед запуском GLM-5 локально убедитесь, что ваша система соответствует следующим требованиям:
Минимальные требования
| Компонент | Минимум | Рекомендуется |
|---|---|---|
| GPU | 4x NVIDIA A100 (40GB) | 8x NVIDIA H100/A100 (80GB) |
| Видеопамять (VRAM) | 160GB | 320GB+ |
| Оперативная память (RAM) | 64GB | 128GB+ |
| Хранилище | 500GB SSD | 1TB+ NVMe SSD |
| CUDA | 11.8 | 12.0+ |
Примечание: GLM-5 использует архитектуру Mixture-of-Experts (MoE) с 40 млрд активных параметров, что делает её более эффективной по сравнению с плотными моделями аналогичного размера.
Метод 1: Запуск GLM-5 локально с помощью vLLM
vLLM — один из самых быстрых и популярных фреймворков для обслуживания LLM, обеспечивающий высокую пропускную способность и низкую задержку.
Шаг 1: Установка vLLM
Использование Docker (рекомендуется):
docker pull vllm/vllm-openai:nightlyИспользование pip:
pip install -U vllm --pre \
--index-url https://pypi.org/simple \
--extra-index-url https://wheels.vllm.ai/nightlyШаг 2: Установка необходимых зависимостей
pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git
pip install torchШаг 3: Запуск сервера 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 8000Объяснение параметров:
| Параметр | Назначение |
|---|---|
tensor-parallel-size 8 | Распределение по 8 GPU |
gpu-memory-utilization 0.85 | Использовать 85% видеопамяти GPU |
speculative-config.method mtp | Включить спекулятивное декодирование |
tool-call-parser glm47 | Парсинг вызовов инструментов |
reasoning-parser glm45 | Парсинг рассуждений |
Шаг 4: Тестирование установки GLM-5
Создайте тестовый скрипт 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": "Привет! Как дела?"}
],
temperature=0.7,
max_tokens=512
)
print(response.choices[0].message.content)Запустите его:
python test_glm5.pyМетод 2: Запуск GLM-5 локально с помощью SGLang
SGLang оптимизирован специально для GLM-5 и обеспечивает отличную производительность.
Шаг 1: Загрузка Docker-образа
# Для GPU Hopper (A100, H100)
docker pull lmsysorg/sglang:glm5-hopper
# Для GPU Blackwell
docker pull lmsysorg/sglang:glm5-blackwellШаг 2: Запуск сервера 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 30000Шаг 3: Взаимодействие с 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": "Напиши функцию на Python для сортировки списка."}],
max_tokens=512
)
print(response.choices[0].message.content)Метод 3: Запуск GLM-5 с помощью Hugging Face Transformers
Для простых задач инференса используйте Transformers напрямую.
Шаг 1: Установка Transformers
pip install transformers torch accelerateШаг 2: Загрузка и запуск GLM-5
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
# Загрузка модели и токенизатора
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"
)
# Подготовка входных данных
messages = [
{"role": "user", "content": "Объясни машинное обучение простыми словами."}
]
# Генерация ответа
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
)
# Декодирование ответа
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)Варианты использования GLM-5
После запуска GLM-5 локально, вот несколько практических способов его применения:
1. Помощник по программированию
GLM-5 достигает 77.8% на SWE-bench Verified, что делает его отличным для:
- Генерации и дополнения кода
- Поиска и исправления ошибок
- Рефакторинга кода
- Создания технической документации
prompt = "Напиши функцию на Python для реализации REST API с Flask"
# Отправка в GLM-5...2. Математические рассуждения
С результатами 92.7% на AIME 2026 и 96.9% на HMMT, GLM-5 отлично подходит для:
- Решения математических задач
- Научных исследований
- Финансового моделирования
- Инженерных расчетов
3. Агентные задачи
GLM-5 набирает 56.2% на Terminal-Bench 2.0 и 75.9% на BrowseComp, идеально для:
- Автоматизации рабочих процессов
- Операций в командной строке
- Веб-серфинга и исследований
- Интеграции инструментов
4. Многоязычные приложения
С хорошей поддержкой английского и китайского (72.7% на BrowseComp-Zh):
- Услуги перевода
- Создание контента на разных языках
- Многоязычная поддержка клиентов
- Изучение языков
5. Корпоративные приложения
- Анализ и суммирование документов
- Запросы к базам знаний
- Помощь в техническом письме
- Проверка соответствия требованиям
6. Исследования и разработки
- Обзор литературы
- Генерация гипотез
- Проектирование экспериментов
- Анализ данных
Запуск GLM-5 локально vs. в облачном VPS
Если у вас нет достаточно мощного оборудования для локального запуска GLM-5, рассмотрите использование облачного GPU VPS:
| Вариант | Плюсы | Минусы |
|---|---|---|
| Локальная машина | Полная конфиденциальность, отсутствие постоянных затрат | Высокая первоначальная стоимость оборудования |
| Облачный VPS | Нет вложений в оборудование, масштабируемость | Ежемесячная плата, данные передаются в облако |
Облачное VPS-решение: LightNode
Для тех, у кого нет подходящего локального оборудования, LightNode предлагает отличные GPU VPS для запуска GLM-5:
Почему LightNode?
| Особенность | Преимущество |
|---|---|
| Глобальные локации | Развёртывание рядом с пользователями |
| Поддержка GPU | Доступны инстансы с 8x A100/H100 |
| Оплата по факту | Почасовая тарификация |
| Простая настройка | Преднастроенные образы с GPU |
Рекомендуемые конфигурации LightNode
| Конфигурация | Сценарий использования | Месячная стоимость* |
|---|---|---|
| 8x A100 (80GB) | Продакшн-развёртывание | ~$400-800 |
| 4x A100 (80GB) | Разработка и тестирование | ~$200-400 |
| 8x A40 (48GB) | Бюджетный вариант | ~$300-600 |
*Оценочная стоимость, фактические цены могут отличаться
Быстрая настройка на LightNode
- Создайте аккаунт на LightNode
- Выберите GPU-инстанс (рекомендуется 8x A100 для GLM-5)
- Выберите регион (ближайший для минимальной задержки)
- Установите Docker и vLLM:
sudo apt update curl -fsSL https://get.docker.com | sh docker pull vllm/vllm-openai:nightly - Запустите 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
Советы по оптимизации запуска GLM-5 локально
1. Используйте квантование FP8
# Загрузка модели с квантованием FP8
vllm serve zai-org/GLM-5-FP8 ...2. Включите спекулятивное декодирование
Спекулятивное декодирование может увеличить пропускную способность до 2 раз:
--speculative-config.method mtp \
--speculative-config.num_speculative_tokens 53. Настройте использование видеопамяти GPU
--gpu-memory-utilization 0.90 # Увеличьте, если у вас больше VRAM4. Объединяйте несколько запросов в батч
# Отправка нескольких запросов в одном батче
responses = client.chat.completions.create(
model="glm-5-fp8",
messages=[
[{"role": "user", "content": "Запрос 1"}],
[{"role": "user", "content": "Запрос 2"}],
]
)Устранение неполадок
Ошибка нехватки памяти
# Уменьшите размер батча или использование видеопамяти
--gpu-memory-utilization 0.70Медленный инференс
# Включите спекулятивное декодирование
--speculative-config.method mtp
--speculative-config.num_speculative_tokens 5Отказ в подключении
# Проверьте, запущен ли сервер
curl http://localhost:8000/health
# Проверьте настройки брандмауэра
sudo ufw allow 8000/tcpОфициальные ресурсы
- Модель на Hugging Face: https://huggingface.co/zai-org/GLM-5
- Репозиторий на GitHub: https://github.com/zai-org/GLM-5
- Документация Z.ai: https://docs.z.ai/guides/llm/glm-5
- Технический блог: https://z.ai/blog/glm-5
- Сообщество Discord: Присоединиться
Заключение
Запуск GLM-5 локально даёт доступ к одной из самых мощных открытых LLM с полным контролем над данными и без ограничений API. Независимо от того, выберете ли вы vLLM, SGLang или прямую интеграцию с Transformers, процесс настройки прост при наличии подходящего оборудования.
Если локальное оборудование ограничено, LightNode предлагает доступные GPU VPS, делающие запуск GLM-5 доступным для всех. С глобальными локациями и гибкой ценой вы сможете развернуть GLM-5 за считанные минуты.
Начните запускать GLM-5 локально уже сегодня и раскройте весь потенциал открытого ИИ!
Нужны GPU-ресурсы для запуска GLM-5? Ознакомьтесь с LightNode — доступные решения GPU VPS.