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...
不負責樂評．Jimmy Yen
來自星光，LaLa 不矯柔造作，是最迷人的風采。
如此豐富的創作能量，演繹著她的視野，用她輕易就能觸動人心的歌聲，每首歌都有專屬的獨特。觸動人心，卻不刻意討好，她對生命浪漫的堅強，創作是她的生活，訴說著生命的態度。
專輯上那一句「那是不太學理但發自心裡的聲音，用旋律說的故事」，很喜歡！
勇敢有創意，平凡卻亮眼！
「失落沙洲」，無盡孤寂的思念
「我不是一定要你回來，只是當又一個人看海」
「除了你之外的空白，還有誰能來教我愛」
「圓舞曲」，存在就是勇敢，努力做自己，徐佳瑩
「她感謝身處一片燈紅酒綠，因此才更想珍惜月的缺盈」
「那潮汐 那生命 那可貴的安靜，驚喜發生在 誠實面對了自己」
「沒鎖門」，天馬行空，時代感的語彙，登登登
「我們騎著滑鼠的左鍵 環遊世界」
「從房間飛到外太空 從太空鑽到小指頭」
「VIP」，小女人的甜蜜，就想大聲宣佈
「唉有~煩不煩 這樣的甜蜜還看不出來」
「想大聲宣佈你是我的寶貝 寶貝 我決不讓位」
「身騎白馬」「出口」，我想即使是白馬跟火車，都甘心成為她筆下新創作靈感的來源！
「眼前荒沙瀰漫了等候，耳邊傳來孱弱的呼救，追趕要我愛的不保留」
「這小小的舞台 有我大大的夢想 還有你陪伴的目光」
少見首首好聽的專輯！值得聆聽！六顆星，破表！
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