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...
(Contax NX，Contax N Planar 50mm f/1.4，Kodak ProFoto 100)
對不起，我是被很多麻雀站在身上的竹子，我只會風搖竹枝擺而已。
我的心是空的，所以無法設身處地的想想他人。
[TVBS] 百個1元銅板繳班費 師竟斥小二生
台中市大里區一名國小二年級女童，日前拿著用資源回收存下來的100多元硬幣交班費，結果竟然被導師當著同學的面斥責，甚至拒收，女童回家後，難過地問爸爸，是不是自己做錯了什麼？難道1元就不能用嗎？家長覺得老師的行為，讓小孩很受傷，事後校方也坦承，老師情緒控管失當，將會向女童和家長道歉。
楊小妹的存錢筒裡，1元、5元和10元硬幣不少，全都是她自己一點一滴存的，幾天前因為班上要繳班費，楊小妹倒出存錢筒，湊足172元拿給老師，沒想到竟然被拒絕，老師甚至當著同學面前，斥責楊小妹說，拿這麼多1元來繳班費，很沒有禮貌，家長覺得老師的態度非常離譜。
楊小妹姑姑：「可以私下跟小朋友說，可以說我們不方便收錢，收1元不好收，可不可以回家請家長換成百元鈔。」
楊小妹的姑姑說，姪女存的錢是貼心整裡家中瓶瓶罐罐，和就讀小學四年級的哥哥一起拿到資源回收場賣，才存下來的，老師沒有肯定就算了，竟然還當著同學的面斥責，並且拒收，事後楊小妹難過地問爸爸，我有做錯什麼嗎？難道1元就不能用嗎？讓家長聽了很心疼。
教務主任王麗晴：「老師當時的態度可能不太好，因為就是對學生有誤解，以為學生是故意的。」
陳姓導師事後解釋，他誤以為小朋友是故意帶1元來繳班費，才會拒收，要楊小妹把錢帶回去，願意向家長道歉，校方也表示會公開表揚楊小妹，做資源回收存錢的好習慣，但家長認為，導師要是事先了解原因，再做處理，遠比事後道歉來得重要。
有不少人一路走來平順,所以當下是無法明白台灣是存在另一種世界的.
回覆刪除就如同,最近恐龍法官事件,有不少也是一路家門/校門/衙門...,
眼看著社會的階級愈來愈明顯,而同理心愈來愈少,也只能無奈!
Re: Steven <1780934641864062141>
回覆刪除嗯，無奈，但互勉，戒之慎之。
Re: Steven <1780934641864062141>
回覆刪除有後續報導說是誤會：http://tw.news.yahoo.com/article/url/d/a/110613/142/2t842.html