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...
(Konica Autoreflex T2，Konica AR Hexanon 40mm f1.8，Kodak Double-X 5222)
對表哥的兒子們來說，這個很不熟不常見面的叔叔總是揹著一個包包，裡頭裝著相機。
看到相機興沖沖的跑過來，擺好 Pose，拍我拍我。
拍好要看照片；這是底片相機，要沖片才能看。
孩子就問了，那你什麼時候要沖；我要回台北才能沖啊，藥水放在台北。
孩子就急了，那我什麼時候才能看；我回去沖完掃描好，就可以看啦。
曾經在 Angel 臉上出現的狐疑的表情出現了，看我又如此誠懇不像在唬爛。
姑且相信我吧，搔搔頭又跑走了。
大表哥的兒子，一直跟我搶相機要拍，只給他拍了一張。
拍完一卷的時候找他來幫忙捲片，還蠻熱心的，手腳也俐落，可造之材。
我很喜歡他們面對鏡頭的不怯生，那是我看小時的照片裡，小學以前曾經出現的自己。
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