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[GLM-4.5] LLM推理服务器(SGLang/vLLM) | 工具与推理解析器

news 2025/8/18 8:50:00

第3章：LLM推理服务器(SGLang/vLLM)

欢迎回到GLM-4.5探索之旅🐻‍❄️

在第1章：GLM-4.5模型家族中，我们认识了系统的强大"大脑"——GLM-4.5模型本身。接着在第2章：Claude Code服务集成，我们学习了如何将本地开发环境与运行在服务器上的这个"大脑"连接，使其成为交互式助手。

但想象一下，如果成百上千人同时向GLM-4.5提问或获取代码建议会怎样？

这个超级大脑体积庞大，需要大量资源（尤其是强大GPU）才能运行。

如果每个人都直接与之对话，它可能会不堪重负导致响应变慢甚至崩溃！

这正是LLM推理服务器如SGLang和vLLM的用武之地。

什么是LLM推理服务器？

将GLM-4.5这样的大语言模型想象成一台庞大、强大但笨重复杂的机器。

它需要特殊的"工厂车间"才能高效运作。**LLM推理服务器**正是这样的专用软件框架。

它如同高性能"模型配送卡车"或智能"工厂经理"：

从存储中提取大型GLM-4.5模型
高效地将这个庞然大物加载到GPU等硬件上
最关键的是，它能同时服务众多用户或应用，确保响应流畅迅速

为什么需要它们？

没有专用服务器，运行GLM-4.5这样的大模型将面临诸多挑战：

内存管理：大模型消耗大量GPU内存，推理服务器能智能管理内存确保模型平稳运行
高并发处理：基础设置可能逐个处理请求导致速度缓慢，推理服务器可将请求分组批量处理
低延迟响应：快速获得答案很重要，这些服务器采用先进技术最小化响应时间
资源优化：GPU昂贵, 推理服务器确保这些强大资源物尽其用，降低运营成本

简言之，SGLang和vLLM专为现实场景中高效、快速、稳定地运行GLM-4.5等大模型而设计，即使在高负载下也能应对自如。

认识SGLang与vLLM

SGLang和vLLM是两个专为大模型服务设计的流行开源框架，共同目标是最大化吞吐量(每秒处理请求数)和最小化延迟(单次请求响应时间)。

以下是它们的核心优势对比：

特性	SGLang	vLLM
核心优势	灵活控制，结构化生成	高吞吐量，高效内存利用
关键技术	推测解码，KV缓存共享	分页注意力，连续批处理
GLM-4.5支持	优秀，深度集成	强大，广泛应用

暂时不必深究"推测解码"或"分页注意力"等技术术语（我们将在第6章：推理优化技术详细探讨）。现在只需知道，这些都是让GLM-4.5运行更快的智能技巧

LLM推理服务器工作原理(简化版)

当你向运行在推理服务器上的GLM-4.5模型发送请求时，以下是简化流程：

在这里插入图片描述
可以理解为 LLM推理服务器是给大模型加的一层负载均衡

使用SGLang和vLLM运行GLM-4.5

在第2章我们简要介绍了用SGLang启动GLM-4.5服务器的方法，现在同时看看vLLM的实现方式。

这些命令将GLM-4.5模型作为服务运行，使其可通过网络地址(如http://你的服务器IP:8000)访问。

使用SGLang

运行GLM-4.5需要先安装sglang(如第2章所述，pip install sglang)。

启动服务器命令：

python3 -m sglang.launch_server \--model-path zai-org/GLM-4.5 \--served-model-name glm-4.5 \--port 8000 \--host 0.0.0.0

参数说明：

--host 0.0.0.0：使服务器可从任何网络地址访问。若仅限本机访问可使用127.0.0.1

运行后，GLM-4.5"大脑"就开始监听请求了

使用vLLM

类似SGLang，vLLM也提供模型服务命令。需先安装vllm(pip install vllm)。

启动GLM-4.5-Air模型的示例命令：

vllm serve zai-org/GLM-4.5-Air \--tensor-parallel-size 8 \--served-model-name glm-4.5-air

参数说明：

--tensor-parallel-size 8：高级设置，指示vLLM使用8块GPU分布式运行模型，可加速推理或运行更大模型

SGLang和vLLM都提供更多性能调优、内存管理和功能支持的选项，可在GLM-4.5项目的example/claude_code/README.md和example/AMD_GPU/README.md中查看详细配置。

小结

本章探索了LLM推理服务器，特别是SGLang和vLLM。

我们了解到这些软件框架如同GLM-4.5模型的"智能管家"，高效加载模型、管理宝贵GPU内存、智能处理并发请求，确保GLM-4.5"大脑"能快速可靠地服务众多用户。

它们是实现GLM-4.5实时交互的核心引擎。

现在我们已经理解如何高效服务GLM-4.5模型，接下来让我们看看模型如何理解并执行复杂指令，特别是需要使用外部"工具"或通过推理解决问题的场景。

下一章：工具与推理解析器

第4章：工具与推理解析器

在第3章：LLM推理服务器(SGLang/vLLM)中，我们了解到SGLang等强大的LLM推理服务器如何让GLM-4.5"大脑"实现高速高效运行，轻松应对高并发请求。

但仅有速度还不足以成为真正的智能助手。想象你向专家求助时，他们有时会直接给出答案，有时则需要：

使用工具：比如拿出计算器解决数学问题、上网搜索信息或编写运行代码验证想法
显式思考：通过头脑风暴、步骤规划或将复杂问题拆解后再给出最终答案

作为高级智能体的GLM-4.5模型同样需要这种能力

它需要判断何时使用外部工具，何时进入"思考模式"。这正是工具与推理解析器的用武之地。

什么是工具与推理解析器？

将这些解析器视为运行在推理服务器上的GLM-4.5模型内置的特殊"过滤器"或"解释器"。就像为GLM-4.5专家配备"智能眼镜"，帮助其识别对话或问题中的特定线索，提示："该使用工具了！“或"这个问题需要深入思考！”

在托管GLM-4.5模型的推理服务器(如SGLang/vLLM)中，这些组件被明确标识为glm45解析器。

让我们具体解析：

1. 工具解析器

功能：使GLM-4.5模型理解何时及如何与外部工具交互
类比：如同你朋友突然看到脑中弹出"网络搜索"或"运行代码"按钮。工具解析器帮助模型将内部"想法"转化为外部工具命令
示例：
- 提问："东京当前天气如何？“借助工具解析器，GLM-4.5会意识到需要调用"天气API”(外部工具)获取信息
- 提问："编写计算10的阶乘并返回结果的Python脚本"模型可能先写脚本，然后通过工具解析器决定用代码解释器工具执行脚本获取结果

2. 推理解析器

功能：帮助GLM-4.5进入复杂问题的"思考模式"，在最终答案前生成内部思考、计划或分步推理
类比：如同朋友深呼吸后，在白板上草图构思，通过逻辑推演解决难题。推理解析器帮助模型结构化这种内部思考过程
示例：
- 提问："规划巴黎三日艺术美食游详细行程"这不是简单查询。在推理解析器引导下，GLM-4.5可能先构建：
  - “首日：抵达、卢浮宫、晚餐”
  - “次日：奥赛博物馆、本地市场、烹饪课”
  - “第三日：罗丹博物馆、告别晚宴”
    经过内部优化后才呈现完整行程
- 提问："调试这段复杂代码"模型可能分析代码、定位问题、假设解决方案并在脑中模拟执行步骤后才给出修复建议

这些解析器共同使GLM-4.5成为能应对各类任务的万能助手，远超简单问答范畴。

GLM-4.5如何使用这些解析器

当在SGLang等推理服务器上启动GLM-4.5模型时，通过特定命令激活这些glm45解析器即可解锁魔法。

回顾前几章的SGLang服务器启动命令，现在加入关键解析器参数：

python3 -m sglang.launch_server \--model-path zai-org/GLM-4.5 \--tool-call-parser glm45 \--reasoning-parser glm45 \# ... (第3章的其他参数)--served-model-name glm-4.5 \--port 8000 \--host 0.0.0.0

新增内容解析：

--tool-call-parser glm45：启用GLM-4.5专用工具调用逻辑。当模型生成类似工具命令的输出时，该解析器能理解并协助服务器执行
--reasoning-parser glm45：启用GLM-4.5的专用推理模式，允许模型在最终答案前输出内部思考步骤，供Claude Code等应用展示

包含这两个参数就相当于激活了GLM-4.5模型的"专家能力"——使用工具和深度思考。

(完整命令可查看项目的example/claude_code/README.md文件)