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[English](../../best_practices/GLM-4-MoE-Text.md)
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# GLM-4.5/4.6 文本模型
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## 一、环境准备
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### 1.1 支持情况
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GLM-4.5/4.6 各量化精度，在下列硬件上部署所需要的最小卡数如下：
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| | WINT8 | WINT4 | FP8 |
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|-----|-----|-----|-----|
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|H800 80GB| 4 | 4 | 4 |
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|A800 80GB| 4 | 4 | / |
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**注：**
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1. 在启动命令后指定`--tensor-parallel-size 4` 即可修改部署卡数
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2. 表格中未列出的硬件，可根据显存大小进行预估是否可以部署
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3. 量化精度推荐FP8。
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### 1.2 安装fastdeploy
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安装流程参考文档 [FastDeploy GPU 安装](../get_started/installation/nvidia_gpu.md)
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## 二、如何使用
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### 2.1 基础：启动服务
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**示例1：** H100上四卡部署BF16模型16K上下文的服务
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```shell
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python -m fastdeploy.entrypoints.openai.api_server \
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--model zai-org/GLM-4.5-Air \
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--tensor-parallel-size 4 \
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--port 8185 \
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--max-model-len 16384 \
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```
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**示例2：** H100上四卡部署FP8推理服务
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```shell
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python -m fastdeploy.entrypoints.openai.api_server \
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--model zai-org/GLM-4.5-Air \
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--tensor-parallel-size 4 \
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--port 8185 \
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--quantization wfp8afp8 \
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```
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其中：
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- `--quantization`: 表示模型采用的量化策略。不同量化策略，模型的性能和精度也会不同。可选值包括：`wint8` / `wint4` / `wfp8afp8`(需要Hopper架构)。
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- `--max-model-len`：表示当前部署的服务所支持的最长Token数量。设置得越大，模型可支持的上下文长度也越大，但相应占用的显存也越多，可能影响并发数。
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更多的参数含义与默认设置，请参见[FastDeploy参数说明](../parameters.md)。
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### 2.2 进阶：如何获取更优性能
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#### 2.2.1 评估应用场景，正确设置参数
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结合应用场景，评估平均输入长度、平均输出长度、最大上下文长度。例如，平均输入长度为1000，输出长度为30000，那么建议设置为 32768
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- 根据最大上下文长度，设置`max-model-len`
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#### 2.2.2 Prefix Caching
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**原理：** Prefix Caching的核心思想是通过缓存输入序列的中间计算结果（KV Cache），避免重复计算，从而加速具有相同前缀的多个请求的响应速度。具体参考[prefix-cache](../features/prefix_caching.md)
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**启用方式：**
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自2.2版本开始（包括develop分支），Prefix Caching已经默认开启。
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对于2.1及更早的版本，需要手动开启。其中`--enable-prefix-caching`表示启用前缀缓存，`--swap-space`表示在GPU缓存的基础上，额外开启CPU缓存，大小为GB，应根据机器实际情况调整。建议取值为`(机器总内存 - 模型大小) * 20%`。如果因为其他程序占用内存等原因导致服务启动失败，可以尝试减小`--swap-space`的值。
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```
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--enable-prefix-caching
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--swap-space 50
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```
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#### 2.2.3 Chunked Prefill
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**原理：** 采用分块策略，将预填充（Prefill）阶段请求拆解为小规模子任务，与解码（Decode）请求混合批处理执行。可以更好地平衡计算密集型（Prefill）和访存密集型（Decode）操作，优化GPU资源利用率，减少单次Prefill的计算量和显存占用，从而降低显存峰值，避免显存不足的问题。 具体请参考[Chunked Prefill](../features/chunked_prefill.md)
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**启用方式：**
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自2.2版本开始（包括develop分支），Chunked Prefill已经默认开启。
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对于2.1及更早的版本，需要手动开启。
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```
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--enable-chunked-prefill
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```
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#### 2.2.4 CUDAGraph
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**原理：**
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CUDAGraph 是 NVIDIA 提供的一项 GPU 计算加速技术，通过将 CUDA 操作序列捕获（capture）为图结构（graph），实现 GPU 任务的高效执行和优化。CUDAGraph 的核心思想是将一系列 GPU 计算和内存操作封装为一个可重复执行的图，从而减少 CPU-GPU 通信开销、降低内核启动延迟，并提升整体计算性能。
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**启用方式：**
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在2.3版本之前需要通过`--use-cudagraph`启用。
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2.3版本开始部分场景已默认开启 CUDAGraph，对于暂时不能兼容 CUDAGraph 的功能（投机解码、强化学习训练、多模模型推理）CUDAGraph 会自动关闭。
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注：
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- 通常情况下不需要额外设置其他参数，但CUDAGraph会产生一些额外的显存开销，在一些显存受限的场景下可能需要调整。详细的参数调整请参考[GraphOptimizationBackend](../features/graph_optimization.md) 相关配置参数说明
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#### 2.2.5 拒绝采样
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**原理：**
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拒绝采样即从一个易于采样的提议分布（proposal distribution）中生成样本，避免显式排序从而达到提升采样速度的效果，对小尺寸的模型有较明显的提升。
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**启用方式：**
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启动前增加下列环境变量
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export FD_SAMPLING_CLASS=rejection
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```
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## 三、常见问题FAQ
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如果您在使用过程中遇到问题，可以在[FAQ](./FAQ.md)中查阅。
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