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...
阿叡校長，大學時代很欣賞的朋友。 下午到了冬山站，選擇步行，到了這所沒有圍牆的學校。 小小的棒球場，瘋棒球的孩子，突然懷念起很混的教育系棒球隊。 小笨游擊手兼小便球投手。 阿叡到處客串無敵手。 明宗強打三壘手。 明讓看身形就知擋球一流捕手。 士栓神之左投手。 阿昇用頭接球的認真外野手。 小正永遠對彈跳沒球感的弱打二壘手。 族繁不及備載。 與阿叡喝酒聊天，還是不減當年的投機，平時不喝的我總能喝到忘我。 弄破了杯子，或許是醉了大概，清醒地記得聊天的暢快就夠了。 什麼時候能成行呢？我們的民宿之旅。很期待。 Ref: 慈心華德福