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...
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老家是木材工廠，我常戲稱我勉強算是木材業的小開，是鋸大杉木的工廠。
去年5月中，我在這裡辦了一場婚禮，這是我們家族第一個選擇在工廠辦流水席，我也是家族這一代第一個結婚，Angel 就是下一代第一個囉。
阿公，做阿祖了，看到 Angel 時好開心，阿公腳不方便，幾乎都待在房裡休息，但知道我們要回來，說什麼都要坐到客廳來看看 Angel。
國小之前都住在這裡，大人說，小時候我很能睡，也很能吃，木材工廠的聲音對我完全沒影響，經過小時候的訓練，怪不得我在吵雜的環境依然能安然入睡。
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工廠已經沒在運作了，伯公跟阿公住在這裡，他們是那一代的老大跟老二。
長滿椰子的椰子樹，因為我們家是沙質的土壤，椰子汁喝起來有鹹味卻不會澀，很好喝。
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植物在這裡快樂的生長著，陽光充足的很，芒果、龍眼、芭樂、桑樹、七里香等等，沒什麼在顧，卻長得很好。芒果樹本來被颱風吹倒，叔公跟伯伯把這顆樹扶正，你看現在長得多好。
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看我老婆在這裡飛舞的樣子，就像這裡的植物一樣。
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附近的教會
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我覺得最特別的是這個，紫色的韮菜花，我以前從沒看過，蠻好看的花哦！
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這裡有滿滿小時的回憶，淹大水的時候，我坐在工廠的大門外，看著裡頭的大人們忙著；後面的池溏，是浸木材用的，裡頭有魚，小時候好常在這裡釣魚哦！家裡種的桑樹，葉子又大又漂亮，記得國小都有自然科都要大家養蠶寶寶，我們的葉子都不用錢的，蠶寶寶生了好幾代，實在是多到嚇人！後來全送人啦。
荒廢的工廠，裡面的機具好像都壞了吧，家族裡從事木材業的大人，也只剩伯公而已，不過只是人工釘釘板模而已，這項家族的事業，當時還有規定每一戶至少要有一個來接手，所以我爸也從事過家族事業，據說他年輕時可以扛起大杉木，真是神奇，後來因為一些因素離開了工廠。
對我最大的影響，大概是我對木材木屑的味道有一種瘋狂的愛好吧！
後記：
沖洗店家：公館五色鳥
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