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...
消息來源：http://labs.adobe.com/wiki/index.php/Lightroom_2.7
修正了 Windows 版本 Slideshow 時會當機的 Bug，加大了 Cache 的限制至 200GB，並隨著搭載最新版的 Camera Raw 5.7，將支援更多新款相機的 Raw 檔，所以在 Lightroom 2.x 版也可以讀得到 Sony A450 啦：
- Canon EOS 550D (Digital Rebel T2i/ EOS Kiss X4 Digital)
- Kodak Z981
- Leaf Aptus-II 8
- Leaf Aptus-II 10R
- Mamiya DM40
- Olympus E-PL1
- Panasonic G2
- Panasonic G10
- Sony A450
Lightroom 2.7 以及 Camera 5.7 下載網址如下：
- MacOS：[Download]
- Windows：[Download]
Windows 版本預設會直接取代 Lightroom 2.6 版，如果安裝完 2.7 又想要換回舊版本，您可以找 Lightroom 2.6 的安裝檔重新安裝。
Lightroom 3 Beta 2 的介紹文章：Lightroom 3 Beta 2，內建繁中語系，免費下載
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