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...
使用相機：Pentax ME with Pentax-M 40mm f2.8
使用底片：Fujifilm Superia 100 過期原裝片，增感兩格
沖掃店家：公館五色鳥
好久沒增感拍了，說是意外，因為是自己忘了改 ISO，前一卷是 X-tra 400，換了一卷 100 但忘了改機身 ISO，所以拍完發現是 100 的底片，只好請店家增感兩格沖 (還好還有注意到)。
不過 ME 拍了三卷下來，發現在測光上並不是太滿意，尤其是大逆光的情況下最慘，有時候已經有補償了，還是不太夠，不曉得是 ME 的普遍現象還是這台有一些問題，總之，還沒有很習慣這台。
這卷因為增感而加大了反差，有幾張還因此蠻討喜的，算是意料外的收穫囉。
最近天氣變化實在太大，同一個禮拜有時候穿這麼多，有時候又是薄薄的就夠，好在天氣好都是週末，這讓人開心多了！
本卷其他照片：Pentax ME vol.3
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