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...
除了 MySQL Replication 以外,我還有用 SourceForge 上的 AutoMySQLBack 來備份 MySQL DB。
寫得夠好了,所以懶得自己寫。
不過,該支 script 沒有寫 purge 的功能,也就是說,備份會不斷的增加,並不會去清除,由於該支 script 有 daily、weekly、monthly 的備份,所以我覺得 daily 的備份保留七天內夠了。
在 automysqlbackup.sh.2.5 的 script 裡找到:
POSTBACKUP="" 然後加進一支在完成備份後要執行的 script,注意路徑,如:
POSTBACKUP="/roo/remove-olddailydb.sh"
然後,用你順手的編輯器來寫這支 script,內容:
#!/bin/sh
#Your Backup DIR, Set it the same as automysqlbackup's BACKUPDIR
BACKUPDIR="/YOUR/BACKDIR"
#Set You want to Keep how many days
KEEPDAYS="7"
for DD in `ls $BACKUPDIR/daily`
do
printf "\nRemove Files in $DD older than $KEEPDAYS days..........\n"
find $BACKUPDIR/daily/$DD/ -type f -mtime +$KEEPDAYS -exec rm {} \;
done
記得 chmod 這支另外寫的 script,然後執行 automysqlbackup.sh.2.5 就會在備份完之後執行另外這支用來刪除 7 天以上舊 db 備份的 script,訊息也會產生在同一份報表之中。
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