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...
事件現場好像延伸了一些不好明說的可能想像。它不是那麼直接、實在地告訴你一個訊息，就是有點不明白、不清楚，好像可有很多方式去猜疑、解讀它。
我個人比較喜歡這一類的影像，留白，若即若離，未完成，永遠保持一些謎趣與想像。這樣的照片或許具有某種文學式的思考空間，耐得住多讀幾回，不會一次就看厭。
布列松曾說：「詩意是一切事物的精華。」
我想加一個字：「謎」
張老師謎味驚人的斷頭照，我們或許可以透過大師的解謎得知拍攝的方法與情境，但仍滅不掉那畫面所形成的謎樣風景。另外我自己很喜歡書中 P.101 在台南七股拍攝的照片和 P.88 在樹林拍攝的照片。
可以參考：別人網誌介紹的 2010《歲月．風景》 張照堂攝影展
張老師的部落格：哆拉老師的又一天。
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