README.md

# GLM-4.6
## 论文
[GLM-4.5: Agentic, Reasoning, and Coding (ARC) Foundation Models](https://arxiv.org/abs/2508.06471)
GLM 4.6技术报告与 4.5 一致

## 模型结构
GLM-4.6 是智谱最新的旗舰MOE模型，其总参数量 355B，激活参数 32B。GLM-4.6 所有核心能力上均完成了对 GLM-4.5 的超越，具体如下：
- **高级编码能力：**在公开基准与真实编程任务中，GLM-4.6 的代码能力对齐 Claude Sonnet 4，是国内已知的最好的 Coding 模型。
- **上下文长度：**上下文窗口由 128K拓展到200K，适应更长的代码和智能体任务。
- **推理能力：**推理能力提升，并支持在推理过程中调用工具。
- **智能体：**GLM-4.6 在工具使用和基于搜索的智能体方面表现更强，并能更高效地融入智能体框架。
- **写作能力：**在文风、可读性与角色扮演场景中更符合人类偏好。

<div align=center>
    <img src="./doc/model.png"/>
</div>

## 算法原理
采用了多阶段的训练方案，并将序列长度从 4K 增加到了 128K。在预训练期间，模型首先在 15T token 的通用预训练语料库上训练，然后在 7T token 的代码和推理语料库上训练。预训练后，引入了 Mid-Training 阶段来进一步提升模型在专有领域上的性能。

<div align=center>
    <img src="./doc/method.png"/>
</div>

## 环境配置
### 硬件需求
DCU型号：K100AI,节点数量：4台,卡数：32 张。

`-v 路径`、`docker_name`和`imageID`根据实际情况修改

### Docker（方法一）
```bash
docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/vllm:0.9.2-ubuntu22.04-dtk25.04.1-rc5-rocblas104381-0915-das1.6-py3.10-20250916-rc2
docker run -it --shm-size 200g --network=host --name {docker_name} --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --device=/dev/mkfd --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -u root -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ -v /opt/hyhal/:/opt/hyhal/:ro {imageID} bash

cd /your_code_path/glm-4.6_vllm
```

### Dockerfile（方法二）
```bash
cd docker
docker build --no-cache -t glm4.6:latest .

docker run -it --shm-size 200g --network=host --name {docker_name} --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --device=/dev/mkfd --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -u root -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ -v /opt/hyhal/:/opt/hyhal/:ro {imageID} bash

cd /your_code_path/glm-4.6_vllm
```

### Anaconda（方法三）
关于本项目DCU显卡所需的特殊深度学习库可从[光合](https://developer.sourcefind.cn/tool/)开发者社区下载安装。
```bash
DTK: 25.04.1
python: 3.10.12
torch: 2.5.1+das.opt1.dtk25041
transformers: 4.56.1
vllm: 0.9.2+das.opt1.rc2.dtk25041
```
`Tips：以上dtk驱动、pytorch等DCU相关工具版本需要严格一一对应`.

## 数据集
无

## 训练
暂无

## 推理
样例模型：[GLM-4.6](https://huggingface.co/zai-org/GLM-4.6)

### vllm推理方法
#### server 多机
1. 加入环境变量
> 请注意：
> 每个节点上的环境变量都写到.sh文件中，保存后各个计算节点分别source `.sh` 文件
>
> VLLM_HOST_IP：节点本地通信口ip，尽量选择IB网卡的IP，**避免出现rccl超时问题**
>
> NCCL_SOCKET_IFNAME和GLOO_SOCKET_IFNAME：节点本地通信网口ip对应的名称
>
> 通信口和ip查询方法：ifconfig
>
> IB口状态查询：ibstat  !!!一定要active激活状态才可用，各个节点要保持统一

<div align=center>
    <img src="./doc/ip_bw.png"/>
</div>

```bash
export ALLREDUCE_STREAM_WITH_COMPUTE=1
export VLLM_HOST_IP=x.x.x.x # 对应计算节点的IP，建议选择IB口SOCKET_IFNAME对应IP地址
export HIP_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7
export HSA_FORCE_FINE_GRAIN_PCIE=1
export NCCL_SOCKET_IFNAME=ibxxxx
export GLOO_SOCKET_IFNAME=ibxxxx
export NCCL_IB_HCA=mlx5_0:1
unset NCCL_ALGO
export NCCL_IB_DISABLE=0
export NCCL_MAX_NCHANNELS=16
export NCCL_MIN_NCHANNELS=16
export NCCL_NET_GDR_READ=1
export NCCL_DEBUG=INFO
export NCCL_MIN_P2P_NCHANNELS=16
export NCCL_NCHANNELS_PER_PEER=16
export HIP_USE_GRAPH_QUEUE_POOL=1
export VLLM_ENABLE_MOE_FUSED_GATE=0
export VLLM_ENFORCE_EAGER_BS_THRESHOLD=44
export VLLM_RPC_TIMEOUT=1800000
export VLLM_USE_FLASH_MLA=1

# 海光CPU绑定核,intel cpu可不加
export VLLM_NUMA_BIND=1
export VLLM_RANK0_NUMA=0
export VLLM_RANK1_NUMA=1
export VLLM_RANK2_NUMA=2
export VLLM_RANK3_NUMA=3
export VLLM_RANK4_NUMA=4
export VLLM_RANK5_NUMA=5
export VLLM_RANK6_NUMA=6
export VLLM_RANK7_NUMA=7

#BW集群需要额外设置的环境变量
export NCCL_NET_GDR_LEVEL=7
export NCCL_SDMA_COPY_ENABLE=0
```

2. 启动RAY集群
> x.x.x.x 对应第一步 Master节点的 VLLM_HOST_IP

```bash
# head节点执行
ray start --head --node-ip-address=x.x.x.x --port=6379 --num-gpus=8 --num-cpus=32
# worker节点执行
ray start --address='x.x.x.x:6379' --num-gpus=8 --num-cpus=32
```

3. 启动vllm server
> intel cpu 需要加参数：`--enforce-eager`

```bash
vllm serve zai-org/GLM-4.6 \
    --enforce-eager \
    --trust-remote-code \
    --distributed-executor-backend ray \
    --dtype bfloat16 \
    --tensor-parallel-size 32 \
    --max-model-len 32768 \
    --block-size 64 \
    --no-enable-chunked-prefill \
    --no-enable-prefix-caching \
    --port 8001
```

启动完成后可通过以下方式访问：
```bash
curl http://127.0.0.1:8001/v1/chat/completions   \
    -H "Content-Type: application/json"  \
    -d '{
        "model": "zai-org/GLM-4.6",
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": "请介绍下你自己。"
            }
        ],
        "max_tokens": 1024,
        "temperature": 0.7
    }'
```

## result
<div align=center>
    <img src="./doc/results_dcu.png"/>
</div>

### 精度
DCU与GPU精度一致，推理框架：vllm。

## 应用场景
### 算法类别
`对话问答`

### 热点应用行业
`制造,金融,教育,广媒`

## 预训练权重
- [GLM-4.6](https://huggingface.co/zai-org/GLM-4.6)

## 源码仓库及问题反馈
- https://developer.sourcefind.cn/codes/modelzoo/glm-4.6_vllm

## 参考资料
- https://z.ai/blog/glm-4.6
- https://github.com/zai-org/GLM-4.5