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...
第三天我們去了上野公園，公園門口的上野公園名物「章魚燒」，來日本當然是要試試道地的啦！真很蠻大顆的，好吃！顧攤的日本小姐會說一點中文哦！
人好多，櫻花蠻漂亮的，各國的口音都有，也有碰到一起搭機來日本的其他台灣人。相機出動。
走了好久，總算發現沒人坐的地方，可以學日本人席地而坐，但沒帶啤酒。
廟前一大堆的攤販，吃吧！！
沒進去拜拜，純洗手。
第四天去逛百貨公司
下午也去了都廳
第五天去了澀谷
因為是最後一天了，買不少。
其他照片請上 flickr：
http://www.flickr.com/photos/zengtw/sets/72157616619431246/
人好多，櫻花蠻漂亮的，各國的口音都有，也有碰到一起搭機來日本的其他台灣人。相機出動。
走了好久，總算發現沒人坐的地方，可以學日本人席地而坐，但沒帶啤酒。
廟前一大堆的攤販，吃吧！！
沒進去拜拜，純洗手。
第四天去逛百貨公司
下午也去了都廳
第五天去了澀谷
因為是最後一天了，買不少。
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