GLM-4模型在vLLM容器中的内存优化实践

背景概述

在部署大型语言模型时，内存管理是一个关键挑战。本文以THUDM/GLM-4-9b-chat模型在vLLM容器中的运行为例，探讨实际部署中遇到的内存问题及其解决方案。

问题现象

用户在AWS g6.xlarge实例（配备24GB显存的NVIDIA L4 GPU）上运行vLLM容器时，尝试加载GLM-4-9b-chat模型出现内存不足(OOM)问题。尽管设置了gpu-memory-utilization=0.9参数，容器仍无法正常启动模型服务。

关键发现

1. 容器内存限制的影响：初始配置错误地将容器内存限制设置为6GB，远低于模型运行所需。GLM-4-9b-chat作为90亿参数模型，仅模型权重就需要约18GB显存（按2字节/参数估算），加上推理时的中间状态，实际需求更高。

2. 显存与系统内存的协同：vLLM框架不仅需要GPU显存，还需要足够的系统内存来处理请求队列和临时数据。当容器内存限制过低时，即使显存充足，也会因系统内存不足导致OOM。

3. 参数设置的误区：gpu-memory-utilization参数仅控制框架对显存的使用比例，不解决容器级别的内存限制问题。

解决方案

1. 调整容器内存配置：将容器可用内存从6GB提升到10GB以上，确保系统内存充足。在Docker运行时添加内存参数：

   --memory=10g --memory-swap=12g
   

2. 优化vLLM启动参数：

   • 保留--gpu-memory-utilization=0.9防止显存耗尽
   • 启用--enforce-eager减少内存碎片
   • 设置合理的--max-model-len控制序列长度

3. 监控工具的使用：建议部署时同时运行nvidia-smi和docker stats监控工具，实时观察显存和内存使用情况。

经验总结

1. 大型模型部署需要整体考虑显存和系统内存的配比，建议系统内存至少为模型显存需求的1.5倍。

2. 容器化部署时，必须明确区分GPU显存和容器内存的限制参数，两者需要分别配置。

3. 对于GLM-4这类新架构模型，启用--trust-remote-code和--enforce-eager等参数可提高稳定性。

进阶建议

对于资源受限的环境，可以考虑以下优化方向：

• 使用量化技术（如GPTQ）降低模型显存占用
• 启用vLLM的PagedAttention特性优化长序列内存管理
• 对模型进行裁剪或蒸馏，在保持性能的同时减小模型尺寸

通过本次实践可见，成功部署大模型需要深入理解框架特性、硬件限制和容器技术的交互关系，合理的资源配置是稳定运行的基础。