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...
(攝於富基漁港，Konica C35 Automatic，Konica Centuria Super 200 增半格拍增一格沖)
使用相機：Konica C35 Automatic
使用底片：Konica Centuria Super 200 增半格拍增一格沖
沖掃店家：公館五色鳥
會進 Konica 底片，是因為之前有看人家說，Konica 相機配 Konica 底片很讚，所以 100 和 200 各進了十捲過期原裝片，看拍出來的照片，的確這款底片有讓我驚豔之處，雖然是過期的片子，但表現不俗，用了增感增加了對比，比起 Fujicolor X-tra 400 的增感來得沒那麼沈重，這支底片停產了真的亂可惜一把的！
過期底片應該難免有色偏，感覺應該是偏紅了，藍天變紫卻還蠻好看的。
這卷是在北海岸之行一天內拍完，同一天我帶了四台底片相機，其他三台主要是為了把裡頭的底片殺完，但整個旅途下來，相比之下這台拍的照片最好最對味，出門玩有時候輕裝帶台合用的小相機，多帶幾卷底片就夠了，這是我此行的心得。
在真理大學》
在富基漁港及富貴角燈塔》
在石門婚紗廣場》
其他本卷照片：Konica C35 automatic vol.2
您好
回覆刪除我最近剛入konica c35 flashmatic
由於是底片新手
想問這台放任何底片都可嗎？