Bỏ qua nội dung chính

Cách Chạy GLM-5 Tại Máy: Hướng Dẫn Chi Tiết Từng Bước

AILLMGLM-5vLLMSGLangKhoảng 8 phút

Cách Chạy GLM-5 Tại Máy: Hướng Dẫn Chi Tiết Từng Bước

Giới thiệu

GLM-5 là mô hình ngôn ngữ lớn mã nguồn mở mới nhất từ Z.ai, với tổng cộng 744 tỷ tham số (40 tỷ tham số hoạt động) sử dụng kiến trúc MoE. Mô hình mạnh mẽ này nổi bật trong các tác vụ suy luận, lập trình và tác vụ tác nhân, khiến nó trở thành một trong những LLM mã nguồn mở tốt nhất hiện nay.

Chạy GLM-5 tại máy giúp bạn kiểm soát hoàn toàn dữ liệu của mình, loại bỏ chi phí API và cho phép sử dụng không giới hạn. Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ dẫn bạn qua toàn bộ quy trình thiết lập và chạy GLM-5 tại máy trên phần cứng của bạn.

Tại sao nên chạy GLM-5 tại máy?

Lợi íchMô tả
Bảo mật dữ liệuDữ liệu của bạn không bao giờ rời khỏi hệ thống
Tiết kiệm chi phíKhông phí API hay giới hạn sử dụng
Tùy chỉnhTinh chỉnh theo nhu cầu riêng của bạn
Sử dụng không giới hạnTạo ra bao nhiêu cũng được
Không độ trễPhản hồi nhanh mà không cần gọi mạng

Yêu cầu phần cứng

Trước khi chạy GLM-5 tại máy, hãy đảm bảo hệ thống của bạn đáp ứng các yêu cầu sau:

Yêu cầu tối thiểu

Thành phầnTối thiểuKhuyến nghị
GPU4x NVIDIA A100 (40GB)8x NVIDIA H100/A100 (80GB)
VRAM160GB320GB+
RAM64GB128GB+
Lưu trữ500GB SSD1TB+ NVMe SSD
CUDA11.812.0+

Lưu ý: GLM-5 sử dụng kiến trúc Mixture-of-Experts (MoE) với 40 tỷ tham số hoạt động, giúp nó hiệu quả hơn so với các mô hình dày đặc có kích thước tương tự.

Phương pháp 1: Chạy GLM-5 tại máy với vLLM

vLLM là một trong những framework phục vụ LLM nhanh nhất và phổ biến nhất, cung cấp thông lượng cao và độ trễ thấp.

Bước 1: Cài đặt vLLM

Sử dụng Docker (Khuyến nghị):

docker pull vllm/vllm-openai:nightly

Sử dụng pip:

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

Bước 2: Cài đặt các phụ thuộc cần thiết

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

Bước 3: Khởi động máy chủ 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

Giải thích các tham số:

Tham sốMục đích
tensor-parallel-size 8Phân phối trên 8 GPU
gpu-memory-utilization 0.85Sử dụng 85% bộ nhớ GPU
speculative-config.method mtpBật giải mã suy đoán
tool-call-parser glm47Phân tích cú pháp gọi công cụ
reasoning-parser glm45Phân tích cú pháp suy luận

Bước 4: Kiểm tra cài đặt GLM-5 của bạn

Tạo một script kiểm tra 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)

Chạy script:

python test_glm5.py

Phương pháp 2: Chạy GLM-5 tại máy với SGLang

SGLang được tối ưu hóa riêng cho GLM-5 và cung cấp hiệu suất xuất sắc.

Bước 1: Kéo Docker Image

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

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

Bước 2: Khởi chạy máy chủ 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

Bước 3: Tương tác với 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)

Phương pháp 3: Chạy GLM-5 với Hugging Face Transformers

Đối với các tác vụ suy luận đơn giản, sử dụng Transformers trực tiếp.

Bước 1: Cài đặt Transformers

pip install transformers torch accelerate

Bước 2: Tải và chạy GLM-5

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

# Tải mô hình và 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"
)

# Chuẩn bị đầu vào
messages = [
    {"role": "user", "content": "Explain machine learning in simple terms."}
]

# Tạo phản hồi
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
)

# Giải mã phản hồi
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)

Các trường hợp sử dụng GLM-5

Sau khi chạy GLM-5 tại máy, đây là một số cách sử dụng thực tế:

1. Trợ lý lập trình

GLM-5 đạt 77.8% trên SWE-bench Verified, rất phù hợp cho:

  • Tạo và hoàn thiện mã nguồn
  • Phát hiện và sửa lỗi
  • Tái cấu trúc mã
  • Viết tài liệu kỹ thuật
prompt = "Write a Python function to implement a REST API with Flask"
# Gửi đến GLM-5...

2. Suy luận toán học

Với 92.7% trên AIME 2026 và 96.9% trên HMMT, GLM-5 xuất sắc trong:

  • Giải quyết bài toán toán học
  • Nghiên cứu khoa học
  • Mô hình tài chính
  • Tính toán kỹ thuật

3. Tác vụ tác nhân

GLM-5 đạt 56.2% trên Terminal-Bench 2.0 và 75.9% trên BrowseComp, phù hợp cho:

  • Tự động hóa quy trình làm việc
  • Thao tác dòng lệnh
  • Duyệt web và nghiên cứu
  • Tích hợp công cụ

4. Ứng dụng đa ngôn ngữ

Hỗ trợ mạnh tiếng Anh và tiếng Trung (72.7% trên BrowseComp-Zh):

  • Dịch thuật
  • Tạo nội dung đa ngôn ngữ
  • Hỗ trợ khách hàng đa ngôn ngữ
  • Học ngôn ngữ

5. Ứng dụng doanh nghiệp

  • Phân tích và tóm tắt tài liệu
  • Truy vấn cơ sở tri thức
  • Hỗ trợ viết kỹ thuật
  • Kiểm tra tuân thủ

6. Nghiên cứu và phát triển

  • Tổng quan tài liệu
  • Tạo giả thuyết
  • Thiết kế thí nghiệm
  • Phân tích dữ liệu

Chạy GLM-5 tại máy so với VPS đám mây

Nếu bạn không có phần cứng đủ mạnh để chạy GLM-5 tại máy, hãy cân nhắc sử dụng VPS GPU đám mây:

Lựa chọnƯu điểmNhược điểm
Máy cục bộBảo mật hoàn toàn, không chi phí duy trìChi phí phần cứng ban đầu cao
VPS đám mâyKhông cần đầu tư phần cứng, dễ mở rộngPhí hàng tháng, dữ liệu gửi lên đám mây

Giải pháp VPS đám mây: LightNode

Dành cho những ai không có phần cứng phù hợp tại máy, LightNode cung cấp các giải pháp VPS GPU tuyệt vời để chạy GLM-5:

Tại sao chọn LightNode?

Tính năngLợi ích
Vị trí toàn cầuTriển khai gần người dùng
Hỗ trợ GPUCó sẵn các instance 8x A100/H100
Thanh toán theo giờTính phí linh hoạt theo giờ
Cài đặt dễ dàngImage GPU được cấu hình sẵn

Cấu hình LightNode khuyến nghị

Cấu hìnhTrường hợp sử dụngChi phí hàng tháng*
8x A100 (80GB)Triển khai sản xuất~$400-800
4x A100 (80GB)Phát triển & thử nghiệm~$200-400
8x A40 (48GB)Lựa chọn tiết kiệm~$300-600

*Chi phí ước tính, giá thực tế có thể thay đổi

Thiết lập nhanh trên LightNode

  1. Tạo tài khoản tại LightNode
  2. Chọn instance GPU (8x A100 khuyến nghị cho GLM-5)
  3. Chọn khu vực (gần bạn nhất để giảm độ trễ)
  4. Cài đặt Docker và vLLM:
    sudo apt update
curl -fsSL https://get.docker.com | sh
docker pull vllm/vllm-openai:nightly
  5. Khởi động 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

Mẹo tối ưu khi chạy GLM-5 tại máy

1. Sử dụng lượng tử hóa FP8

# Tải mô hình lượng tử hóa FP8
vllm serve zai-org/GLM-5-FP8 ...

2. Bật giải mã suy đoán

Giải mã suy đoán có thể tăng thông lượng lên đến 2 lần:

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

3. Điều chỉnh bộ nhớ GPU

--gpu-memory-utilization 0.90  # Tăng nếu bạn có nhiều VRAM hơn

4. Gộp nhiều yêu cầu thành một batch

# Gửi nhiều yêu cầu trong một batch
responses = client.chat.completions.create(
    model="glm-5-fp8",
    messages=[
        [{"role": "user", "content": "Query 1"}],
        [{"role": "user", "content": "Query 2"}],
    ]
)

Khắc phục sự cố

Lỗi hết bộ nhớ

# Giảm kích thước batch hoặc sử dụng bộ nhớ GPU
--gpu-memory-utilization 0.70

Suy luận chậm

# Bật giải mã suy đoán
--speculative-config.method mtp
--speculative-config.num_speculative_tokens 5

Kết nối bị từ chối

# Kiểm tra xem server có đang chạy không
curl http://localhost:8000/health

# Kiểm tra cấu hình firewall
sudo ufw allow 8000/tcp

Tài nguyên chính thức

Kết luận

Chạy GLM-5 tại máy giúp bạn tiếp cận một trong những LLM mã nguồn mở mạnh mẽ nhất hiện có, với quyền kiểm soát hoàn toàn dữ liệu và không giới hạn API. Dù bạn chọn vLLM, SGLang hay tích hợp trực tiếp Transformers, quá trình thiết lập khá đơn giản khi bạn có phần cứng phù hợp.

Nếu phần cứng tại máy là hạn chế, LightNode cung cấp các lựa chọn VPS GPU giá cả phải chăng giúp mọi người đều có thể chạy GLM-5. Với vị trí toàn cầu và giá linh hoạt, bạn có thể triển khai GLM-5 trong vài phút.

Hãy bắt đầu chạy GLM-5 tại máy ngay hôm nay và khai phá toàn bộ tiềm năng của AI mã nguồn mở!

Cần tài nguyên GPU để chạy GLM-5? Hãy xem LightNode để biết các giải pháp VPS GPU giá hợp lý.

Tập trung giới thiệu máy chủ VPS toàn cầu.