GLM-5'i Yerelde Nasıl Çalıştırılır: Eksiksiz Adım Adım Rehber

Giriş

GLM-5, Z.ai tarafından geliştirilen en yeni açık kaynak büyük dil modelidir ve MoE mimarisi ile toplamda 744B parametreye (40B aktif) sahiptir. Bu güçlü model, muhakeme, kodlama ve ajan görevlerinde üstün performans göstererek günümüzdeki en iyi açık kaynak LLM’lerden biri olmuştur.

GLM-5’i yerelde çalıştırmak, verileriniz üzerinde tam kontrol sağlar, API maliyetlerini ortadan kaldırır ve sınırsız kullanım imkanı sunar. Bu rehberde, GLM-5’i donanımınızda yerelde kurup çalıştırma sürecini adım adım anlatacağız.

Neden GLM-5’i Yerelde Çalıştırmalısınız?

Avantaj	Açıklama
Veri Gizliliği	Verileriniz sisteminizden hiç çıkmaz
Maliyet Tasarrufu	API ücretleri veya kullanım sınırı yok
Özelleştirme	İhtiyaçlarınıza göre ince ayar yapabilirsiniz
Sınırsız Kullanım	İstediğiniz kadar üretim yapabilirsiniz
Gecikme Yok	Ağ çağrısı olmadan hızlı yanıtlar

Donanım Gereksinimleri

GLM-5’i yerelde çalıştırmadan önce sisteminizin aşağıdaki gereksinimleri karşıladığından emin olun:

Minimum Gereksinimler

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

Not: GLM-5, 40B aktif parametreli Mixture-of-Experts (MoE) mimarisi kullanır, bu da benzer boyuttaki yoğun modellerden daha verimlidir.

Yöntem 1: vLLM ile GLM-5’i Yerelde Çalıştırma

vLLM, yüksek verimlilik ve düşük gecikme sunan en hızlı ve popüler LLM servis çerçevelerinden biridir.

Adım 1: vLLM Kurulumu

Docker ile (Önerilen):

docker pull vllm/vllm-openai:nightly

pip ile:

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

Adım 2: Gerekli Bağımlılıkları Kurun

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

Adım 3: GLM-5 Sunucusunu Başlatın

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

Parametre Açıklamaları:

Parametre	Amaç
tensor-parallel-size 8	8 GPU arasında dağıtım yapar
gpu-memory-utilization 0.85	GPU belleğinin %85’ini kullanır
speculative-config.method mtp	Spekülatif kod çözmeyi etkinleştirir
tool-call-parser glm47	Araç çağrılarını çözümler
reasoning-parser glm45	Muhakeme içeriğini çözümler

Adım 4: GLM-5 Kurulumunuzu Test Edin

test_glm5.py adlı bir test betiği oluşturun:

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": "Merhaba! Nasılsın?"}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=512
)

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

Çalıştırın:

python test_glm5.py

Yöntem 2: SGLang ile GLM-5’i Yerelde Çalıştırma

SGLang, özellikle GLM-5 için optimize edilmiştir ve mükemmel performans sunar.

Adım 1: Docker İmajını Çekin

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

# Blackwell GPU’lar için
docker pull lmsysorg/sglang:glm5-blackwell

Adım 2: GLM-5 Sunucusunu Başlatın

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

Adım 3: GLM-5 ile Etkileşim Kurun

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": "Bir listeyi sıralamak için Python fonksiyonu yaz."}],
    max_tokens=512
)

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

Yöntem 3: Hugging Face Transformers ile GLM-5’i Çalıştırma

Basit çıkarım görevleri için Transformers’ı doğrudan kullanabilirsiniz.

Adım 1: Transformers’ı Kurun

pip install transformers torch accelerate

Adım 2: GLM-5’i Yükleyin ve Çalıştırın

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

# Model ve tokenizer’ı yükle
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"
)

# Girdi hazırla
messages = [
    {"role": "user", "content": "Makine öğrenmesini basit terimlerle açıkla."}
]

# Yanıt üret
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
)

# Yanıtı çöz
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 Kullanım Alanları

GLM-5’i yerelde çalıştırdıktan sonra, işte bazı pratik kullanım alanları:

1. Kodlama Asistanı

GLM-5, SWE-bench Verified’de %77.8 başarı oranı ile mükemmeldir:

• Kod üretimi ve tamamlama
• Hata tespiti ve düzeltme
• Kod yeniden yapılandırma
• Teknik dokümantasyon

prompt = "Flask ile REST API uygulayan bir Python fonksiyonu yaz"
# GLM-5’e gönder...

2. Matematiksel Muhakeme

AIME 2026’da %92.7, HMMT’de %96.9 başarı ile GLM-5:

• Matematik problemleri çözme
• Bilimsel araştırma
• Finansal modelleme
• Mühendislik hesaplamaları

3. Ajan Görevleri

Terminal-Bench 2.0’da %56.2, BrowseComp’da %75.9 puanlarıyla:

• Otomatik iş akışları
• Komut satırı işlemleri
• Web tarama ve araştırma
• Araç entegrasyonu

4. Çok Dilli Uygulamalar

İngilizce ve Çince desteği güçlüdür (BrowseComp-Zh’de %72.7):

• Çeviri hizmetleri
• Diller arası içerik üretimi
• Çok dilli müşteri desteği
• Dil öğrenimi

5. Kurumsal Uygulamalar

• Doküman analizi ve özetleme
• Bilgi tabanı sorgulama
• Teknik yazım desteği
• Uyumluluk kontrolü

6. Araştırma ve Geliştirme

• Literatür taraması
• Hipotez oluşturma
• Deney tasarımı
• Veri analizi

GLM-5’i Yerelde Çalıştırmak vs. Bulut VPS

GLM-5’i yerelde çalıştıracak yeterli donanımınız yoksa, bulut GPU VPS kullanmayı düşünebilirsiniz:

Seçenek	Artıları	Eksileri
Yerel Makine	Tam gizlilik, devam eden maliyet yok	Yüksek başlangıç donanım maliyeti
Bulut VPS	Donanım yatırımı yok, ölçeklenebilir	Aylık ücretler, veriler buluta gönderilir

Bulut VPS Çözümü: LightNode

Uygun yerel donanımı olmayanlar için, LightNode GLM-5 çalıştırmak için mükemmel GPU VPS çözümleri sunar:

Neden LightNode?

Özellik	Avantaj
Küresel Lokasyonlar	Kullanıcılara yakın dağıtım
GPU Desteği	8x A100/H100 örnekleri mevcut
Kullandıkça Öde	Saatlik faturalandırma
Kolay Kurulum	Önceden yapılandırılmış GPU imajları

Önerilen LightNode Konfigürasyonları

Konfigürasyon	Kullanım Alanı	Aylık Maliyet*
8x A100 (80GB)	Üretim dağıtımı	~$400-800
4x A100 (80GB)	Geliştirme & test	~$200-400
8x A40 (48GB)	Bütçe seçeneği	~$300-600

*Tahmini maliyet, gerçek fiyatlar değişebilir

LightNode’da Hızlı Kurulum

1. LightNode sitesinde hesap oluşturun
2. Bir GPU örneği seçin (GLM-5 için 8x A100 önerilir)
3. Bölgenizi seçin (en düşük gecikme için size en yakın)
4. Docker ve vLLM kurun:

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

5. GLM-5’i başlatın:

   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’i Yerelde Çalıştırmak İçin Optimizasyon İpuçları

1. FP8 Kuantizasyonu Kullanın

# FP8 kuantize modeli yükleyin
vllm serve zai-org/GLM-5-FP8 ...

2. Spekülatif Kod Çözmeyi Etkinleştirin

Spekülatif kod çözme, verimliliği 2 kata kadar artırabilir:

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

3. GPU Belleğini Ayarlayın

--gpu-memory-utilization 0.90  # Daha fazla VRAM varsa artırın

4. Birden Fazla İsteği Toplu Gönderin

# Birden fazla isteği tek seferde gönderin
responses = client.chat.completions.create(
    model="glm-5-fp8",
    messages=[
        [{"role": "user", "content": "Sorgu 1"}],
        [{"role": "user", "content": "Sorgu 2"}],
    ]
)

Sorun Giderme

Bellek Yetersizliği Hatası

# Batch boyutunu veya GPU bellek kullanımını azaltın
--gpu-memory-utilization 0.70

Yavaş Çıkarım

# Spekülatif kod çözmeyi etkinleştirin
--speculative-config.method mtp
--speculative-config.num_speculative_tokens 5

Bağlantı Reddedildi

# Sunucunun çalıştığını kontrol edin
curl http://localhost:8000/health

# Güvenlik duvarı ayarlarını kontrol edin
sudo ufw allow 8000/tcp

Resmi Kaynaklar

• Hugging Face Modeli: https://huggingface.co/zai-org/GLM-5
• GitHub Deposu: https://github.com/zai-org/GLM-5
• Z.ai Dokümantasyonu: https://docs.z.ai/guides/llm/glm-5
• Teknik Blog: https://z.ai/blog/glm-5
• Discord Topluluğu: Katıl

Sonuç

GLM-5’i yerelde çalıştırmak, verileriniz üzerinde tam kontrol sahibi olmanızı ve API kısıtlamaları olmadan en güçlü açık kaynak LLM’lerden birine erişmenizi sağlar. İster vLLM, ister SGLang, ister doğrudan Transformers entegrasyonunu seçin, doğru donanıma sahip olduğunuzda kurulum süreci oldukça basittir.

Yerel donanımınız kısıtlıysa, LightNode uygun fiyatlı GPU VPS seçenekleriyle GLM-5’i herkes için erişilebilir kılar. Küresel lokasyonları ve esnek fiyatlandırmasıyla GLM-5’i dakikalar içinde dağıtabilirsiniz.

Bugün GLM-5’i yerelde çalıştırmaya başlayın ve açık kaynak yapay zekanın tüm potansiyelini açığa çıkarın!

---

GLM-5’i çalıştırmak için GPU kaynaklarına mı ihtiyacınız var? Uygun fiyatlı GPU VPS çözümleri için LightNode’u inceleyin.