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vLLM 部署 GLM-5 实践指南
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原文中文，约6600字，阅读约需16分钟。
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内容提要
本文介绍了如何在生产环境中使用 vLLM 部署 GLM-5 模型，包括模型下载、镜像构建和 Docker 部署。GLM-5 是智谱 AI 最新的大语言模型，具备强大的推理能力。文章详细说明了安装 HuggingFace CLI、下载模型、构建自定义镜像及服务验证等步骤，并提供了性能基准测试结果，显示 INT4 版本在特定环境下的高吞吐量。
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关键要点
- GLM-5 是智谱 AI 最新发布的大语言模型，具备强大的推理能力和工具调用能力。
- 模型下载包括 FP8 和 INT4 两种量化版本，用户可根据硬件配置选择合适版本。
- 需要构建自定义镜像以支持 GLM-5，因官方镜像未包含最新版 transformers。
- Docker 部署过程包括设置 GPU、模型路径和其他关键参数。
- 服务验证步骤包括基础对话测试和思考模式控制。
- 性能基准测试显示 INT4 版本在特定环境下的高吞吐量，达到 929 tok/s。
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延伸问答
GLM-5 模型的主要特点是什么？
GLM-5 是智谱 AI 最新发布的大语言模型，具备强大的推理能力和工具调用能力。
如何下载 GLM-5 模型？
用户可以通过安装 HuggingFace CLI 工具，然后选择 FP8 或 INT4 版本进行下载。
在 Docker 中如何部署 GLM-5 模型？
需要构建自定义镜像并使用 Docker 命令设置 GPU、模型路径等关键参数进行部署。
GLM-5 的性能基准测试结果如何？
INT4 版本在特定环境下的吞吐量达到 929 tok/s，表现出色。
如何验证 GLM-5 服务是否正常运行？
可以通过基础对话测试和查看可用模型列表来验证服务的正常运行。
GLM-5 支持哪些量化版本？
GLM-5 提供 FP8 和 INT4 两种量化版本，用户可根据硬件配置选择合适版本。
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