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...
(Pentax MZ-L，S-M-C Takumar 24mm f3.5 M42，Agfa Ultra 100)
傑爾的孿生兄弟，父母在他們襁褓時離異，山姆跟著母親回到故鄉，從此造就兩兄弟截然不同的人生。
傑爾的家族從事木材產業，轉型步伐跟不上同業，家道中落，家族的成員各自向外發展，鄉下的木材工廠現在只能徒留回憶，家族聚會大家才會回來這裡；而山姆繼承了母親家族的產業，身為母親家族中唯一的繼承者，山姆雖然不怎麼用心經營與管理，倒也吃穿不愁。
二十三歲那一年，傑爾探訪了他的母親，同時也和山姆見了面。山姆的家族是個很有向心力而團結的家族，對於傑爾父親因為外遇而抛妻棄子始終無法諒解，對於傑爾的到來，充滿著敵意和疏離，第二天阿姨就來問候傑爾什麼時候離開，因為受不了那可怕的敵意，隔了一天跟親生母親道別之後，就要匆匆離去。
山姆開車送了他哥哥到車站，路上談話不多，收音機裡翻騰的搖滾樂巧掩了兄弟間無言的靜默。
對於傑爾來說，與親生母親的情感十分淡薄，所幸小媽對他的疼惜愛護，視如己出，讓他的成長過程中還是能感受到溫暖。
對於山姆來說，缺少了父親的愛，內心缺憾卻是說不上來的難堪，運動競賽奪名時總是無人分享內心的暢快喜悅。因為沒有父親，山姆總是也只能一個人苦苦練習，對運動競賽求勝求名的意志強烈，對他來說，是發洩，也是療癒。
臨別前的月台邊，山姆突然上前，拍了哥哥的臂膀，對哥哥說：『下次，我去找你。』
這篇犯規。
回覆刪除Re: 徐卡文 <5105470202544952077>
回覆刪除AGFA Ultra 快去找。