GLM5-W8A8

• 源码地址：https://github.com/jd-opensource/xllm

• 国内可用: https://gitcode.com/xLLM-AI/xllm

• 权重下载: modelscope-GLM-5-W8A8

1.拉取镜像环境

首先下载xLLM提供的镜像：

# A2 x86
docker pull quay.io/jd_xllm/xllm-ai:xllm-dev-a2-x86-20260306
# A2 arm
docker pull quay.io/jd_xllm/xllm-ai:xllm-dev-a2-arm-20260306
# A3 arm
docker pull quay.io/jd_xllm/xllm-ai:xllm-dev-a3-arm-20260306

注意: A2 机器性能未进行压测。

然后创建对应的容器

sudo docker run -it --ipc=host -u 0 --privileged --name mydocker --network=host \
 -v /var/queue_schedule:/var/queue_schedule \
 -v /usr/local/Ascend/driver:/usr/local/Ascend/driver \
 -v /usr/local/Ascend/add-ons/:/usr/local/Ascend/add-ons/ \
 -v /usr/local/sbin/npu-smi:/usr/local/sbin/npu-smi \
 -v /var/log/npu/conf/slog/slog.conf:/var/log/npu/conf/slog/slog.conf \
 -v /var/log/npu/slog/:/var/log/npu/slog \
 -v ~/.ssh:/root/.ssh  \
 -v /var/log/npu/profiling/:/var/log/npu/profiling \
 -v /var/log/npu/dump/:/var/log/npu/dump \
 -v /runtime/:/runtime/ -v /etc/hccn.conf:/etc/hccn.conf \
 -v /export/home:/export/home \
 -v /home/:/home/  \
 -w /export/home \
 quay.io/jd_xllm/xllm-ai:xllm-dev-hb-rc2-x86

2.拉取源码并编译

下载官方仓库与模块依赖：

git clone https://github.com/jd-opensource/xllm
cd xllm
git checkout preview/glm-5
git submodule init
git submodule update

下载安装依赖:

pip install --upgrade pre-commit
yum install numactl

执行编译，在build/下生成可执行文件build/xllm/core/server/xllm：

python setup.py build

3.启动模型

若机器为重启后初次拉起服务，需先执行以下脚本对device进行初始化

#若不执行且npu未初始化可能导致xllm进程拉起失败

python -c "import torch_npu
for i in range(16):torch_npu.npu.set_device(i)"

环境变量

##### 1， 配置依赖路径相关环境变量
# export PYTHON_INCLUDE_PATH="$(python3 -c 'from sysconfig import get_paths; print(get_paths()["include"])')"
# export PYTHON_LIB_PATH="$(python3 -c 'from sysconfig import get_paths; print(get_paths()["include"])')"
# export PYTORCH_NPU_INSTALL_PATH=/usr/local/libtorch_npu/
# export PYTORCH_INSTALL_PATH="$(python3 -c 'import torch, os; print(os.path.dirname(os.path.abspath(torch.__file__)))')"
# export LIBTORCH_ROOT="$(python3 -c 'import torch, os; print(os.path.dirname(os.path.abspath(torch.__file__)))')"

# export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/opp/vendors/xllm/op_api/lib/:$LD_LIBRARY_PATH
# export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/libtorch_npu/lib:$LD_LIBRARY_PATH
export LD_PRELOAD=/usr/lib64/libjemalloc.so.2:$LD_PRELOAD

# source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh
# source /usr/local/Ascend/nnal/atb/set_env.sh

##### 2， 配置日志相关环境变量
rm -rf /root/ascend/log/
rm -rf core.*

##### 3. 配置性能、通信相关环境变量
export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=expandable_segments:True
export NPU_MEMORY_FRACTION=0.96
export ATB_WORKSPACE_MEM_ALLOC_ALG_TYPE=3
export ATB_WORKSPACE_MEM_ALLOC_GLOBAL=1

export OMP_NUM_THREADS=12
export ALLOW_INTERNAL_FORMAT=1

export ATB_LAYER_INTERNAL_TENSOR_REUSE=1
export ATB_LLM_ENABLE_AUTO_TRANSPOSE=0
export ATB_CONVERT_NCHW_TO_AND=1
export ATB_LAUNCH_KERNEL_WITH_TILING=1
export ATB_OPERATION_EXECUTE_ASYNC=2
export ATB_CONTEXT_WORKSPACE_SIZE=0
export INF_NAN_MODE_ENABLE=1
export HCCL_EXEC_TIMEOUT=300
export HCCL_CONNECT_TIMEOUT=300
export HCCL_OP_EXPANSION_MODE="AIV"
export HCCL_IF_BASE_PORT=2864

启动命令 - GLM-5 （W8A8权重可单机拉起）

BATCH_SIZE=256
#推理最大batch数量
XLLM_PATH="./myxllm/xllm/build/xllm/core/server/xllm"
#推理入口文件路径（上一步中编译产物）
MODEL_PATH=/path/to/GLM-5-W8A8/
#模型路径（此处为int8量化的Glm-5）
DRAFT_MODEL_PATH=/path/to/GLM-5-W8A8/GLM-5-W8A8-MTP/
#Glm-5 导出的mtp权重

MASTER_NODE_ADDR="11.87.49.110:10015"
LOCAL_HOST="11.87.49.110"
# Service Port
START_PORT=18994
START_DEVICE=0
LOG_DIR="logs"
NNODES=16

for (( i=0; i<$NNODES; i++ ))
do
  PORT=$((START_PORT + i))
  DEVICE=$((START_DEVICE + i))
  LOG_FILE="$LOG_DIR/node_$i.log"
  nohup numactl -C $((DEVICE*40))-$((DEVICE*40+39)) $XLLM_PATH \
    --model $MODEL_PATH \
    --port $PORT \
    --devices="npu:$DEVICE" \
    --master_node_addr=$MASTER_NODE_ADDR \
    --nnodes=$NNODES \
    --node_rank=$i \
    --max_memory_utilization=0.85 \
    --max_tokens_per_batch=8192 \
    --max_seqs_per_batch=32 \
    --block_size=128 \
    --enable_prefix_cache=false \
    --enable_chunked_prefill=true \
    --communication_backend="hccl" \
    --enable_schedule_overlap=true \
    --enable_graph=true \
    --enable_graph_mode_decode_no_padding=true \
    --draft_model=$DRAFT_MODEL_PATH \
    --draft_devices="npu:$DEVICE" \
    --num_speculative_tokens=1 \
    --ep_size=8 \
    --dp_size=1 \
    > $LOG_FILE 2>&1 &
done

# numactl -C xxxxx          亲和性绑核(NUMA亲和性查询命令： npu-smi info -t topo)
#--max_memory_utilization   单卡最大显存占用比例
#--max_tokens_per_batch     单batch最大token数  （主要限制prefill）
#--max_seqs_per_batch       单batch最大请求数   （主要限制decoe）
#--communication_backend    通信backend 可选(hccl / lccl) 此处建议hccl
#--enable_schedule_overlap  开启异步调度
#--enable_prefix_cache      开启prefix_cache
#--enable_chunked_prefill   开启chunked_prefill
#--enable_graph             开启aclgraph
#--draft_model              mtp - mtp权重路径
#--draft_devices            mtp - mtp推理设备(与主模型同一)
#--num_speculative_tokens   mtp - 预测token数

日志出现”Brpc Server Started”表示服务成功拉起。

其他可选环境变量

#开启确定性计算
export LCCL_DETERMINISTIC=1
export HCCL_DETERMINISTIC=true
export ATB_MATMUL_SHUFFLE_K_ENABLE=0

# #开启动态profiling模式
# export PROFILING_MODE=dynamic
# \rm -rf ~/dynamic_profiling_socket_*

启动命令 - 双机拉起样例

Node0 (master)

MASTER_NODE_ADDR="11.87.49.110:19990"
LOCAL_HOST="11.87.49.110"
START_PORT=15890
START_DEVICE=0
LOG_DIR="logs"
NNODES=32
LOCAL_NODES=16
export HCCL_IF_BASE_PORT=48439
unset HCCL_OP_EXPANSION_MODE

for (( i=0; i<$LOCAL_NODES; i++ ))do
  PORT=$((START_PORT + i))
  DEVICE=$((START_DEVICE + i));  LOG_FILE="$LOG_DIR/node_$i.log"
  nohup numactl -C $((DEVICE*40))-$((DEVICE*40+39)) $XLLM_PATH \    --model $MODEL_PATH \
    --host $LOCAL_HOST \
    --port $PORT \
    --devices="npu:$DEVICE" \
    --master_node_addr=$MASTER_NODE_ADDR \
    --nnodes=$NNODES \
    --node_rank=$i \
    --max_memory_utilization=0.85 \
    --max_tokens_per_batch=8192 \
    --max_seqs_per_batch=4 \
    --block_size=128 \
    --enable_prefix_cache=false \
    --enable_chunked_prefill=true \
    --communication_backend="hccl" \
    --enable_schedule_overlap=true \
    --enable_graph=true \
    --enable_graph_mode_decode_no_padding=true \
    --ep_size=16 \
    --dp_size=1 \
    --rank_tablefile=/yourPath/ranktable.json \
    > $LOG_FILE 2>&1 &
done

Node1 (worker)

MASTER_NODE_ADDR="11.87.49.110:19990"
LOCAL_HOST="11.87.49.111"
START_PORT=15890
START_DEVICE=0
LOG_DIR="logs"
NNODES=32
LOCAL_NODES=16
export HCCL_IF_BASE_PORT=48439
unset HCCL_OP_EXPANSION_MODE

for (( i=0; i<$LOCAL_NODES; i++ ))do
  PORT=$((START_PORT + i))
  DEVICE=$((START_DEVICE + i));  LOG_FILE="$LOG_DIR/node_$i.log"
  nohup numactl -C $((DEVICE*40))-$((DEVICE*40+39)) $XLLM_PATH \    --model $MODEL_PATH \
    --host $LOCAL_HOST \
    --port $PORT \
    --devices="npu:$DEVICE" \
    --master_node_addr=$MASTER_NODE_ADDR \
    --nnodes=$NNODES \
    --node_rank=$((i + LOCAL_NODES)) \
    --max_memory_utilization=0.85 \
    --max_tokens_per_batch=8192 \
    --max_seqs_per_batch=4 \
    --block_size=128 \
    --enable_prefix_cache=false \
    --enable_chunked_prefill=true \
    --communication_backend="hccl" \
    --enable_schedule_overlap=true \
    --enable_graph=true \
    --enable_graph_mode_decode_no_padding=true \
    --ep_size=16 \
    --dp_size=1 \
    --rank_tablefile=/yourPath/ranktable.json \
    > $LOG_FILE 2>&1 &
done

ranktable样例

ranktable配置指导：https://www.hiascend.com/document/detail/zh/canncommercial/83RC1/hccl/hcclug/hcclug_000014.html

{
    "version": "1.0",
    "server_count": "2",
    "server_list": [
        {
            "server_id": "11.87.49.110",
            "device": [
                {
                    "device_id": "0",
                    "device_ip": "11.86.23.210",
                    "rank_id": "0"
                },
                ...
                {
                    "device_id": "7",
                    "device_ip": "11.86.23.217",
                    "rank_id": "7"
                }
            ],
            "host_nic_ip": "reserve"
        },
        {
            "server_id": "11.87.49.111",
            "device": [
                {
                    "device_id": "0",
                    "device_ip": "11.87.63.202",
                    "rank_id": "8"
                },
                ...
                {
                    "device_id": "7",
                    "device_ip": "11.87.63.209",
                    "rank_id": "15"
                }
            ],
            "host_nic_ip": "reserve"
        }
    ],
    "status": "completed"
}

device NUMA亲和性查看

命令：

npu-smi info -t topo

前述命令中

numactl -C $((DEVICE*12))-$((DEVICE*12+11))

表示该进程绑在对应亲和的核上，可根据机器具体情况修改绑定的核id

EX3.Glm-5 权重量化

安装msmodelslim

git clone https://gitcode.com/shenxiaolong/msmodelslim.git
cd msmodelslim
bash install.sh

修改tokenizer_config.json

  "extra_special_tokens"
    改成 "additional_special_tokens"

  "tokenizer_class": "TokenizersBackend"
    改成 "tokenizer_class": "PreTrainedTokenizer"

基于GLM-5-BF16 权重量化W8A8权重

### 预处理mtp相关权重
python example/GLM5/extract_mtp.py --model-dir ${model_path}

#指定transformers版本
pip install transformers==4.48.2

#量化执行（生成量化权重）
msmodelslim quant  --model_path ${model_path}  --save_path ${save_path}  --model_type DeepSeek-V3.2  --quant_type w8a8  --trust_remote_code True

#拷贝chat_template文件
cp ${model_path}/chat_template.jinja ${save_path}

#量化mtp权重导出（用于xllm推理）
python example/GLM5/export_mtp.py --input-dir  ${int8_save_path} --output-dir  ${mtp_save_path}

PD分离

etcd\xllm-service 安装

PD分离部署

xllm支持PD分离部署，这需要与另一个开源库xllm service配套使用。

xLLM Service依赖

首先，我们下载安装xllm service，与安装编译xllm类似：

git clone https://github.com/jd-opensource/xllm-service
cd xllm_service
git submodule init
git submodule update

etcd安装

xllm_service依赖etcd，使用etcd官方提供的安装脚本进行安装，其脚本提供的默认安装路径是/tmp/etcd-download-test/etcd，我们可以手动修改其脚本中的安装路径，也可以运行完脚本之后手动迁移：

mv /tmp/etcd-download-test/etcd /path/to/your/etcd

xLLM Service编译

先应用patch:

sh prepare.sh

再执行编译:

mkdir -p build
cd build
cmake ..
make -j 8
cd ..

可能的错误

这里能会遇到关于boost-locale和boost-interprocess的安装错误：vcpkg-src/packages/boost-locale_x64-linux/include: No such file or directory,/vcpkg-src/packages/boost-interprocess_x64-linux/include: No such file or directory 我们使用vcpkg重新安装这些包:

/path/to/vcpkg remove boost-locale boost-interprocess
/path/to/vcpkg install boost-locale:x64-linux
/path/to/vcpkg install boost-interprocess:x64-linux

PD分离运行

启动etcd:

./etcd-download-test/etcd --listen-peer-urls 'http://localhost:2390'  --listen-client-urls 'http://localhost:2389' --advertise-client-urls  'http://localhost:2391'

跨机配置时，etcd参考如下：

/tmp/etcd-download-test/etcd --listen-peer-urls 'http://0.0.0.0:3390' --listen-client-urls 'http://0.0.0.0:3389' --advertise-client-urls 'http://11.87.191.82:3389'

启动xllm service:

ENABLE_DECODE_RESPONSE_TO_SERVICE=true ./xllm_master_serving --etcd_addr="127.0.0.1:12389" --http_server_port 28888 --rpc_server_port 28889 --tokenizer_path=/export/home/models/GLM-5-W8A8/

跨机配置时，启动xllm service:

ENABLE_DECODE_RESPONSE_TO_SERVICE=true ../xllm-service/build/xllm_service/xllm_master_serving --etcd_addr="11.87.191.82:3389" --http_server_port 38888 --rpc_server_port 38889 --tokenizer_path=/export/home/models/GLM-5-W8A8/

• 启动Prefill实例

  BATCH_SIZE=256
  #推理最大batch数量
  XLLM_PATH="./myxllm/xllm/build/xllm/core/server/xllm"
  #推理入口文件路径（上一步中编译产物）
  MODEL_PATH=/export/home/models/GLM-5-w8a8/
  #模型路径（此处为int量化的Glm-5）
  DRAFT_MODEL_PATH=/export/home/models/GLM-5-MTP/

  MASTER_NODE_ADDR="11.87.49.110:10015"
  LOCAL_HOST="11.87.49.110"
  # Service Port
  START_PORT=18994
  START_DEVICE=0
  LOG_DIR="logs"
  NNODES=16

  for (( i=0; i<$NNODES; i++ ))
  do
    PORT=$((START_PORT + i))
    DEVICE=$((START_DEVICE + i))
    LOG_FILE="$LOG_DIR/node_$i.log"
    nohup numactl -C $((i*40))-$((i*40+39)) $XLLM_PATH \
      --model $MODEL_PATH  --model_id glmmoe \
      --host $LOCAL_HOST \
      --port $PORT \
      --devices="npu:$DEVICE" \
      --master_node_addr=$MASTER_NODE_ADDR \
      --nnodes=$NNODES \
      --node_rank=$i \
      --max_memory_utilization=0.86 \
      --max_tokens_per_batch=5000 \
      --max_seqs_per_batch=$BATCH_SIZE \
      --communication_backend=hccl \
      --enable_schedule_overlap=true \
      --enable_prefix_cache=false \
      --enable_chunked_prefill=false \
      --enable_graph=true \
      --draft_model $DRAFT_MODEL_PATH \
      --draft_devices="npu:$DEVICE" \
      --num_speculative_tokens 1 \
      --enable_disagg_pd=true \
      --instance_role=PREFILL \
      --etcd_addr=$LOCAL_HOST:3389 \
      --transfer_listen_port=$((36100 + i)) \
      --disagg_pd_port=8877 \
      > $LOG_FILE 2>&1 &
  done

  #--etcd_addr=$LOCAL_HOST:3389  参考etcd中advertise-client-urls的配置
  #--instance_role=DECODE     PD配置，DECODE\PREFILL

• 启动Decode实例

    BATCH_SIZE=256
  #推理最大batch数量
  XLLM_PATH="./myxllm/xllm/build/xllm/core/server/xllm"
  #推理入口文件路径（上一步中编译产物）
  MODEL_PATH=/export/home/models/GLM-5-w8a8/
  #模型路径（此处为int量化的Glm-5）
  DRAFT_MODEL_PATH=/export/home/models/GLM-5-MTP/
  
  MASTER_NODE_ADDR="11.87.49.110:10015"
  LOCAL_HOST="11.87.49.110"
  # Service Port
  START_PORT=18994
  START_DEVICE=0
  LOG_DIR="logs"
  NNODES=16
  
  for (( i=0; i<$NNODES; i++ ))
  do
    PORT=$((START_PORT + i))
    DEVICE=$((START_DEVICE + i))
    LOG_FILE="$LOG_DIR/node_$i.log"
    nohup numactl -C $((i*40))-$((i*40+39)) $XLLM_PATH \
      --model $MODEL_PATH  --model_id glmmoe \
      --host $LOCAL_HOST \
      --port $PORT \
      --devices="npu:$DEVICE" \
      --master_node_addr=$MASTER_NODE_ADDR \
      --nnodes=$NNODES \
      --node_rank=$i \
      --max_memory_utilization=0.86 \
      --max_tokens_per_batch=5000 \
      --max_seqs_per_batch=$BATCH_SIZE \
      --communication_backend=hccl \
      --enable_schedule_overlap=true \
      --enable_prefix_cache=false \
      --enable_chunked_prefill=false \
      --enable_graph=true \
      --draft_model $DRAFT_MODEL_PATH \
      --draft_devices="npu:$DEVICE" \
      --num_speculative_tokens 1 \
      --enable_disagg_pd=true \
      --instance_role=DECODE \
      --etcd_addr=$LOCAL_HOST:3389 \
      --transfer_listen_port=$((36100 + i)) \
      --disagg_pd_port=8877 \
      > $LOG_FILE 2>&1 &
  done
  
  #--etcd_addr=$LOCAL_HOST:3389  参考etcd中advertise-client-urls的配置
  #--instance_role=DECODE     PD配置，DECODE\PREFILL

  需要注意：

• PD分离需要读取/etc/hccn.conf文件，确保将物理机上的该文件映射到了容器中

• etcd_addr需与xllm_service的etcd_addr相同 测试命令和上面类似，注意curl http://localhost:{PORT}/v1/chat/completions ...的PORT选择为启动xLLM service的http_server_port。

• 多机部署P或者Q时(例如部署两个P)，需要增加—rank_tablefile来完成通信。