TL;DR: 用 Qwen3.5-9B（Q4_K）在單張 16GB AMD GPU 上跑本地 LLM-as-a-Verifier，每次 code comparison 約 0.5–2 秒，cache hit rate 66%，正確程式碼穩定給 1.0 分，有 bug 的給 0.0–0.14 分。16GB 跑 9B 模型綽綽有餘，還有空間跑其他服務。 這篇是實測續篇，前兩篇分別講了 架構設計 和 Docker 封裝 。前兩篇講的是「做什麼」跟「怎麼做」，這篇來量「到底多快」。 1. 測試環境 在一台 homelab Linux（CachyOS）上跑的： 項目 內容 GPU AMD 16GB（15.9 GiB）via ROCm 模型 Qwen3.5-9B（8.95B 參數，Q4_K ~5.7GB GGUF） 後端 llama.cpp（llama-server，ROCm HIP build） Verifier Docker container（llm-verifier），port 8010 模型 VRAM ~10.2 GB（模型本身 + 動態 KV cache） GPU 使用率 78% 系統 RAM 62 GB；使用 27 GB（swap 用了 9.3 GB） Context window 131,072 tokens MIN_SCORE 0.8 後端跑在另一台機器上，走 local Gigabit 網路連線。 2. Verifier 在幹嘛 docker-llm-as-a-verifier 包裝了 LLM-as-a-Verifier 這個研究套件，讀取 token-level log probability 來算連續分數，不是簡單的 yes/no 判斷。 Container 開了 7 個 HTTP endpoint： Endpoint Method 用途 /health GET 健康檢查 /v1/compare POST 兩組答案比對評分 /v1/select POST Best-of-N 選最佳 /v1/track POST Agent 軌跡分數追蹤 /v1/directed POST 導...
(攝於花蓮，中山路，Pentax MZ-L，FA 43 LE，Fujicolor 100)
回台北前的那天早上，三姨帶我們去王記茶舖吃早餐。
店的感覺很像是以前在台南去過的春水堂那種，餐點價位並不便宜，但店裡的裝潢和環境真的很舒適，早餐吃到這種裝潢的店真是豪華咧，我們特意挑了戶外的位置，旁邊有魚池，Angel 就是在這裡學會金魚阿阿阿的。
我點了鰻魚飯 (太好吃，吃超快完全沒拍)，飲料全部加大杯 (真的有夠大杯)，因為三姨有儲值卡還是什麼券之類的。總之這家店很有方法留住客人，不拼價格的藍海策略，極富人文氣息的茶店，坐在這裡聊天很愜意。三姨和他的同事說，這家店的老闆開什麼店都賺錢，很厲害。
餐點部份請自行 Google 一下，很多人介紹過，本篇以戶外用餐環境為主》
王記茶舖中山店
地址：花蓮縣花蓮市中山路565號
電話：03-834-1688
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