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16GB ROCm 本地 LLM-as-a-Verifier 實測數據:Qwen3.5-9B 跑起來到底多快

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...

[學顧]學顧培訓計劃番外篇

作者 : Zeng (鋼琴在貓上睡著了~~)
標題 : 學顧培訓計劃番外篇
時間 : Tue Aug 31 16:55:43 1999


學顧培訓計劃內容大綱之番外篇 --拒絕公開版
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原文作者:廖祐宏先生 原文修改者:學顧培訓小組另一成員
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前言:

學生顧問的工作在政大校園內附有一項特殊使命:盡己之所能的以自己
熱誠和所具備的能力來解決所有的使用者在計中的環境下,可能發生的
問題。雖然我們所強調的是熱誠,但是如果沒有足夠的技術和知識,你
的熱誠在這邊將無法為使用者來提供有用服務。在學顧的培訓過程中,
我們所要給各位的,不是增加各位的服務熱誠,而是在你工作中,拿來
服務同學的工具:技術。

技術是一個廣泛的名詞,特別是在變化快速的電子計算機領域。我們希
望各位所能具備的,不是高深的技術,而是能提供使用者諮詢的一般技
術。讓來參加學顧培訓的同學,能從消費者(買紙的人)轉變成推銷員
(替計中賣紙的人),是我們培訓的目標。而讓各位來參與培訓的同學
,能從培訓的過程中有所成長,是我們每個培訓小組的成員共同的期許。

 

我們把我們培訓的內容,分成以下三大類:

功能強大的神奇靜電抹布

1.撥 --撥一撥您的秀髮

2.彈 --彈一彈您手裡抹布上的灰塵

3.抹 --輕輕柔柔地把電腦上的灰塵抹去

4.吸 --據說抹布有靜電可以自動吸灰塵,根據本人測試結果
證明計中的灰塵体重過重,需瘦身!


最人性化設計的午間休息專用桌

1.吃中、晚餐 --通常值微四中午或晚上六點的班,有這個桌子真是十分地方便。

2.我想睡午覺 --有些人有睡午覺的習慣,但由於值班之故而犧牲了寶貴的睡眠,
沒問題,計中早就為您想到了這一點!

3.考前抱佛腳 --期中期末考前用功念書的好地方,狠一點可以搬出教室外。


最生活化的算錢技巧

1.硬幣疊疊樂 --疊硬幣絕對有技巧,請沿著塑膠盒的四周疊好,
記得湊不足一疊二十個的可以自己留下來打電話用。

2.算術加加樂 --計算總共疊了幾疊,乘法不太會的就用加法,
這項工作預計將甄選具心珠算能力的學顧專任之。

3.送錢到對岸 --錢算好了就得有人負責護送這筆鉅款到對岸的『四行倉庫』去,
通常得具備像當年送國旗的小女孩這樣不畏艱難的精神。



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※ Origin: YKLM大學
◆ From: 140.119.191.100

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