GLM-4.5Vは現在利用可能な最も強力なビジョン・言語モデル（VLM）の1つです。総パラメータ106B、アクティブパラメータ12Bを備え、GLM-4.5の推論能力に画像・文書・動画向けの高度なビジュアルエンコーダを組み合わせています。この比類のない性能には当然、VRAMというコストが伴います。世界最強のVLMをローカルで実行するにはどれだけのメモリが必要なのでしょうか？
GLM 4.5Vに必要なVRAMはどれくらい？
GLM-4.5VはGLM-4.5のビジョン・言語版で、「Air」モデルと同じアーキテクチャを採用し、総パラメータ1060億、アクティブパラメータ120億を備えつつ、画像や動画処理向けのビジュアルエンコーダが強化されています。このビジョンコンポーネントにより、メモリ要件が大幅に増加します。
| GLM 4.5V | 106B | 12B | 128Kトークン | マルチモーダル：ビジョン、テキスト、文書、動画 |
GLM-4.5Vを実行するための最適なVRAMは、8基のH100 GPUで約640 GBです。これは、アクティブパラメータ、ビジュアルエンコーダ、中間画像テンソルを含むFP16での推論を処理するのに十分な容量です。640 GBは通常の使用には十分ですが、高解像度の画像やフルの128Kトークンコンテキストを使用する場合は、最適なパフォーマンスを得るために追加のメモリまたは複数のGPUが必要になる場合があります。
GLM 4.5VのVRAMと他VLMとの比較
| モデル | パラメータ | VRAM要件（推論時） |
|---|---|---|
| GLM‑4.1V‑Thinking (9B) | 9B active | 22～24 GB |
| GLM‑4.5V | 106B total / 12B active | 48 GB |
| Gemma 3 27B | 27B | 70GB |
| Qwen 2.5‑VL (72B) | 72B | 384 GB |
| Kimi VL A3B Thinking 2506 | 16.4GB | 12GB |
GLM 4.5Vの他VLMとの性能比較
GLM 4.5Vの実行に推奨されるGPUは？
1. A6000 / L40S (≈48 GB)
- 推奨理由: GLM‑4.5VのFP16 VRAM要件（約48 GB）に完全に一致するため、モデル全体（アクティブパラメータ + ビジョンモジュール）を単一GPUに搭載可能です。
- 最適な用途: マルチGPUの複雑さが不要な、コスト効率の良い単一GPUデプロイ。
- トレードオフ: A100/H100と比較してメモリ帯域幅や演算性能が低い。128Kコンテキストやファインチューニング用途には制限がある。
2. A100 80GB
- 信頼性の理由: 80 GBのHBM2eメモリを搭載しており、GLM‑4.5Vを快適に実行可能で、軽微なファインチューニングにも対応可能。LLMのトレーニングと推論の分野で広く普及している。
- 最適な用途: トレーニングと推論のバランスが取れたワークロード、特にFP8が必須ではない場合。
- トレードオフ: H100と比較して推論速度が遅い。ネイティブFP8サポートがない。旧世代のハードウェア。
3. H100 80GB
- 優れている理由: 最高のスループットと効率性を提供。FP8に対応してVRAM使用量を削減し、高速な推論が可能。長コンテキスト（128Kトークン）や高負荷のデプロイに最適。
- 最適な用途: 大規模な入力や複数の同時リクエストを処理する本番環境でのフルスケール・低レイテンシ推論。
- トレードオフ: コストが最も高く、供給が限られている。FP8サポートには最新のソフトウェアスタック（CUDA 12以降、PyTorchナイトリー）が必要。
GLM 4.5VのVRAMエラーのトラブルシューティング
1. 量子化
- 4ビットまたは8ビットの重みを使用してVRAMを削減（例：12B → 約6 GB）。
- ツール：
GPTQ、LLAMA.cpp、Unsloth GGUF - 長コンテキストの効率化のためにKVキャッシュも量子化する。
2. MoEオフローディング
- アクティブな120億パラメータをGPUに保持し、非アクティブなエキスパートをCPUにオフロードする。
- 高速なインターコネクトと大容量のCPU RAM（フルモデルで1 TB以上）が必要。
- DeepSpeedまたはAccelerateで
device_map="auto"を使用する。
3. コンテキスト長の制限
- 128K → 32K/8Kに削減することで、メモリ使用量を4～16倍削減できる。
- 12～16 GBのGPUでも推論が可能になる。
- 必要に応じて長い入力をチャンクに分割してストリーミングする。
4. KVキャッシュの最適化
- float16 / int8 / int4の精度を使用する。
- GPU RAMが不足している場合はKVキャッシュをCPUに移動する（速度は遅くなるが動作可能）。
5. 小型コンポーネントの使用
- GLM-4.5-Air（テキストのみ）を優先する。
- ビジョンエンコーダをオフロードするか、外部の画像モデル（例：CLIP）を使用する。
- Airはほぼ2倍高速で、ほとんどのNLPタスクに適している。
6. メモリ効率の良いファインチューニング
- LoRA、QLoRA、グラディエントチェックポイントを適用する。
- ビジョンが必須でない限り、常にAirをファインチューニングする。
- Airには4基の80 GB GPU、フルGLMには16基の80 GB GPUが必要。
7. 推論エンジンの調整
- 効率的なエンジンを使用：
vLLM、SGLang - H100の場合：MIGを使用して2×40GBに分割することで、マルチインスタンス推論が可能。
低VRAM環境でのGLM 4.5Vの最適化
- ロード時のCUDA OOM: 量子化モデル +
device_map="auto"+ キャッシュのクリアを使用する。 - 推論時のOOM:
max_new_tokensを下げる、コンテキストをトリムする、キャッシュをオフロードする。 - FP8エラー: 非対応GPUでは使用を避け、FP16/BF16に切り替える。
- 重複/無意味な出力: 低精度のキャッシュや過負荷が原因で発生する場合がある。
- メモリフラグメンテーション: 環境を再起動する、バッチサイズを削減する、オートチューニングを無効化する。
- CPU RAMのOOM: 使用量を監視し、RAMが不足している場合は大規模モデルの使用を避ける。
- フレームワークエラー: メモリ設定を検証し、テンソル/デバイスに関するエラーログを確認する。
より便利な方法を希望する場合は、APIを選択できます！
Novita AIのGLM-4.5V APIは65.5Kのコンテキストを提供し、入力は$0.60/1Kトークン、出力は$1.80/1Kトークンで、関数呼び出しと構造化出力に対応しています。
ステップ1：ログインしてモデルライブラリにアクセス アカウントにログインし、モデルライブラリボタンをクリックしてください。
ステップ2：モデルを選択 利用可能なオプションを閲覧し、ニーズに合ったモデルを選択してください。
ステップ3：無料トライアルを開始 選択したモデルの機能を探索するために、無料トライアルを開始してください。
ステップ4：APIキーを取得 APIでの認証のために、新しいAPIキーを提供します。「設定」ページに移動すると、画像の指示に従ってAPIキーをコピーできます。
ステップ5：APIをインストール 使用するプログラミング言語に固有のパッケージマネージャーを使用してAPIをインストールしてください。
インストール後、開発環境に必要なライブラリをインポートしてください。APIキーでAPIを初期化することで、Novita AI LLMとの対話を開始できます。以下はPythonユーザー向けのチャット補完APIの使用例です。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/openai",
api_key="session_rDfpD7GWNXFvnoIbmYNFkVlStqevDItFJac__3tAuw3ZiENHe3wm498Kv9rZEc5JhZgEJ7c9To5Y3EmZZewMbw==",
)
model = "zai-org/glm-4.5v"
stream = True # or False
max_tokens = 32768
system_content = "Be a helpful assistant"
temperature = 1
top_p = 1
min_p = 0
top_k = 50
presence_penalty = 0
frequency_penalty = 0
repetition_penalty = 1
response_format = { "type": "text" }
chat_completion_res = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=[
{
"role": "system",
"content": system_content,
},
{
"role": "user",
"content": "Hi there!",
}
],
stream=stream,
max_tokens=max_tokens,
temperature=temperature,
top_p=top_p,
presence_penalty=presence_penalty,
frequency_penalty=frequency_penalty,
response_format=response_format,
extra_body={
"top_k": top_k,
"repetition_penalty": repetition_penalty,
"min_p": min_p
}
)
if stream:
for chunk in chat_completion_res:
print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")
else:
print(chat_completion_res.choices[0].message.content)
GLM-4.5VはマルチモーダルAIの新たなベンチマークを設定しましたが、ローカルデプロイには本格的なGPUパワーが必要です。48 GBのVRAM（A6000/L40S）が標準的な推論の最低要件で、フルの128Kコンテキストや高解像度のマルチモーダルワークロードには8基のH100 GPUで合計640 GBが推奨されます。
要するに：VRAMが性能を決定し、APIが利便性を決定する。
GLM-4.5Vをローカルで実行するにはどれだけのVRAMが必要ですか？ ベースラインの推論には少なくとも48 GBが必要です。長コンテキストや大規模なビジョン入力を伴うフルスケールのワークロードでは、**640 GB（8基のH100 GPU）**を見込んでください。
それだけのVRAMがない場合はどうすればよいですか？ **量子化（4ビット/8ビット）**の使用、コンテキスト長の削減、KVキャッシュの最適化、またはMoEオフローディングの適用を行い、メモリ要件を削減してください。
GLM-4.5Vに最適なGPUはどれですか？
- A6000 / L40S (48 GB)： 単一GPUでの推論、コスト効率が良い。
- A100 (80 GB)： 推論と軽微なファインチューニングに信頼性が高い。
- H100 (80 GB)： 最高のスループット、FP8サポート、本番環境に最適。
Novita AIは、AIの野望を実現するオールインワンのクラウドプラットフォームです。統合API、サーバーレス、GPUインスタンス——必要なコスト効率の良いツールを提供。インフラの管理を不要にし、無料で始めて、AIのビジョンを現実にしましょう。
