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...
Samsung NX200 規格
- 2030萬 APS-C CMOS
- 3吋 61.4萬畫素 AMOLED LCD
- ISO 100-12800
- 15 點自動對焦
- 快門速度 30s-1/4000s
- 7 fps
- Full HD 1920x1080 30fps
- 可拍攝3D照片
- 全景拍攝
- 支援 i-Function 2.0 鏡頭
- SD/SDHC/SDXC記憶卡
- 116.5×62.5×36.2mm
- 淨重 220.4g
(規格來源：T客邦，右圖來源：Google Search)
動手玩影片：選單、配件、鏡群
(From: http://youtu.be/wb6MmJhX5KM)
自動對焦測試 (with 30mm)
(From: http://youtu.be/J7L-yGCjrOE)
7 fps 的連拍快門
(From: http://youtu.be/6pocT9vDON0)
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