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...
(Panasonic LX3)
眼前所見，透過快門，訴說當下的故事，這就是攝影。
函函是個很熱情的孩子，算是有點人來瘋吧，她總是希望參與大人的活動，在大家的眼前她是個會照顧疼惜弟弟妹妹的好姐姐，不過也會趁著大家不注意偷偷捏捏弟妹，鬼靈精怪的！
覺得她是個很有個性的孩子，想要吸引大家的注意，現在這個時期，除了叛逆，還有因為弟弟的誕生感到失寵，而變得有些霸道，佔有慾很強。開始上學的她，感覺比較能靜得下來，透過與同儕的互動、社會化的過程，可以看到她的成長。
我岳父是開照相館的，函函對攝影的興趣跟天生的攝影眼，也許正是源自於遺傳哦！
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