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...
(攝於台南仁德老家，Minolta 707si，Minolta AF 28mm，Fujifilm X-tra 400 增感一格)
一定有什麼原因，讓你不顧一切地逃離，這座禁錮的城牆。
大學時期我買過「擁抱」專輯，這張專輯是由仍是地下樂團的五月天擔任音樂製作，我很喜歡這張專輯，即使「擁抱」是同志專輯，不過這跟我的性向倒沒有什麼關係，純粹因為喜歡地下音樂。
「愛情的模樣」
我失去了自己的形狀 我看見遠方 愛情的模樣
愛在你身上飄盪 品嚐你黃昏和朝陽
堅硬和柔軟的地方 是我的幻想 是你的樂章
你是誰 教我狂戀 教我勇敢的挑戰全世界
在一樣的身體裡面 一樣有愛與被愛的感覺
我愛誰 已無所謂 沒有誰能將愛情劃界線
在一樣的身體裡面 迷樣的魔力卻是更強烈
荷花池中泛著月亮 我在池邊不停流浪
天使和魔鬼的戰場 身體和靈魂 失眠的晚上
這世界全部的漂亮 不過你的可愛模樣
你讓我舉雙手投降 跨出了城牆 長出了翅膀
五月天出道後修改了上述粗黑體字較露骨的部份歌詞，也收錄進「第一張創作專輯」裡，底下影片是出道後的版本。
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