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...
去年底張林峰初次來到公企中心表演，演奏中途還停下來跟大家聊了幾句，我可以感受到他內心對群眾的那份熱情。水瓶座的他對世界有著很重的玩心，勇於築夢，他以街頭音樂家為業，甚而以此為樂，更願意以他的音樂，撫慰人心。
我認為他眼中有我們明眼人所見不到的世界，熱情又善良，無私且真誠，我們似乎都讓自己原本清澈明亮的心靈蒙塵了。
與張林峰有關的報導：
自由時報關於張林峰圓夢行動的報導
大師系列之叫他第一名-張林峰
輔大生命力新聞
音樂玩家張林峰的部落格
蕭煌奇介紹張林峰的「來自角落」專輯
最新專輯：來自角落
留言
張貼留言
回應不用錢，請多多益善！懶得寫字按個讚也是相當感謝！