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...
今年球季的最末，最後一場打出了一打點的安打，六局只失一分的成績，整體帳面上四勝三敗來看是個不錯的復出球季，很佩服王復健的決心和意志。
最後一場，媒體一面倒的評論說他投得多好多好，我看到的卻是一位經驗老道的捕手，以及球隊突然變好的守備，因為自助，而獲得人助的王。
球速是不見了，控球也不見得有多麼誇張的精準，反而是因為 I-Rod 的配球，讓原本對付王建民向來篤定的勇士，被打亂了攻擊的節奏。
這個投捕的組合是第一次，可能也是最後一次了。所以國民明年繼續投資王的同時，也別忘了找一位好捕手。
希望王保持健康，繼續迎接明年球季的挑戰。
20110925 王建民 對 勇士 (精簡版)
(From: http://youtu.be/pA54hN7eQYo)
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這場球在美很受重視，因為關係到勇士隊季後賽命運。建仔投出一場好球，真令人高興。
回覆刪除Re: Humble Land Gardener <46203090688342431>
回覆刪除一場好球，加上讓大家意想不到的安打，很好的一場比賽。
看到先是保送,
回覆刪除然後,王上場打出安打並帶打點,
真是整個人跳了起來!!
只有一個"爽"字可形容啊.
Re: Steven <1970438996085735942>
回覆刪除落點奇佳呀！爽！
呦！jimmy也看棒球啊？
回覆刪除那以後多了一項共同興趣囉
王建民！加油！！
Re: applepeel <5831429964977302874>
回覆刪除當然看啊 ^^