最近很多人都尝试在M1/M2芯片下跑chatglm/chatglm2，结果都不太理想，或者是说要32G内存才可以运行。本文使用cpu基于chatglm-cpp运行chatglm2的int4版本。开了多个网页及应用的情况下（包括chatglm2)，总体内存占用9G左右。chatglm2可以流畅的运行了。虚拟环境为python 3.10，使用conda 创建。

 具体部署过程如下：

1.安装brew，主要需要安装core及cask

/bin/zsh -c "$(curl -fsSL https://gitee.com/cunkai/HomebrewCN/raw/master/Homebrew.sh)"

2.添加git配置

git config --global --add safe.directory /opt/homebrew/Library/Taps/homebrew/homebrew-core

git config --global --add safe.directory /opt/homebrew/Library/Taps/homebrew/homebrew-cask

3. 安装cmake

brew install cmake

4. 下载chatglm-cpp

git clone --recursive https://github.com/li-plus/chatglm.cpp.git && cd chatglm.cpp

5. 转换chatglm2模型（模型下载THUDM/chatglm2-6b at main，依赖安装）                

python3 convert.py -i THUDM/chatglm2-6b -t q4_0 -o chatglm2-ggml.bin

6. build main

cmake -B build
cmake --build build -j

7. 命令行调用

./build/bin/main -m chatglm2-ggml.bin -p 你好 --top_p 0.8 --temp 0.8    # ChatGLM2-6B
# 你好👋！我是人工智能助手 ChatGLM2-6B，很高兴见到你，欢迎问我任何问题。

8. 安装chatglm-cpp

pip install -U chatglm-cpp

9. 运行web_demo.py

cd examples && python web_demo.py -m ../chatglm-ggml.bin