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...
使用相機：Contax 167MT + Contax Carl Zeiss Planar T* 50mm f1.7
使用底片：Perutz Primera 200
沖掃店家：士林正典
客串外拍攝影師的那天，除了數位機身以外，其實總共還帶了三台底片機，LX 和 Topcon 是因為想把底片給殺完，167MT 則是因為剛從尚品那邊修好回來，正想試試，又因為他是自動過片的機身，其實在這種外拍的場合比較方便一些。
那天其實還有三位監工，老婆和大姨子帶了 Angel 一起，等待開始拍攝之前，吃早餐休息。
監工了第一階段拍攝之後他們才去逛街，算是一趟兼具多目的的行程規劃，Angel 也蠻開心的那天，看了人家擺 POSE，自己也擺了起來，於是幫大家拍了幾張。
收工之後，在永康街用餐。
其他這兩卷的照片：Contax 167MT vol.2、Contax 167MT vol.3
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