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...
(圖片來源： www.epochtimes.com/b5/7/12/16/n1943649.htm ) 新聞： 卡斯楚可能轉戰費城，胡金龍明年開季登大聯盟機會濃 續留洋基前途堪慮！近9成球迷支持建仔轉至道奇 雖然截至目前為止都尚未確定王建民的動向，但在今年獲得世界大賽冠軍的洋基眼中，王建民一直不是明年球隊戰力的優先考慮人選，加上道奇是由托瑞領軍，目前看來最大的可能是洋基選擇以低價合約和激勵獎金與王談判，相信不會達到保障年薪 400 萬的水準，如果道奇有意願，也拿得出更好的薪資，加上道奇今年有五位先發投手成為自由球員，先發陣容的重組本就是明年球季的重要工作，那麼，王到道奇對於台灣的球迷而言，絕對是最棒的選項。 加上胡金龍明年在 MLB 站穩腳步的可能性昇高，如此，我們可以一次看到三位來自台灣台南的建興國中校友：郭泓志、胡金龍、王建民在 MLB 同場拼戰，這實在是太讚了！ 最後播放 Hu 的出場歌曲《Who Let the Dogs out?》，預祝 Hu 明年站穩大聯盟腳步順利！