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 MZ-L with Pentax-F 28mm f2.8
使用底片：Fujifilm X-tra 400
沖掃店家：公館五色鳥
最近兩個禮拜天，出門遊玩都帶了兩台底片相機，分別是 MZ-L 和 ME，大概以平均一週兩卷彩負的速度在拍，算是有比較認真在浪費底片了。黑白底片大概就是平時隨拍，累積了四卷還沒沖，拍照跟沖底片的時間算是有衝突吧，週末多出門拍照就會沒什麼時間沖片，傷腦筋！
先來一張士林官邸菊展拍的。
上個禮拜去菊展那天，後來還去了故宮至善園走走。
前幾天去台北植物園，除了植物很多以外，這種的鳥類和松鼠都跟人蠻親近的，好像不太會怕人，也看到好多扛著大砲來拍照的前輩，抬頭看著樹梢等待關鍵的一擊，架著腳架就可以拍好久，鳥都不會飛走耶。
最後照例來個老婆小孩照，口罩是阿嬤做給 Angel 的。
本卷其他照片：Pentax MZ-L vol.12
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