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...
鏡頭資料》 對焦距離：0.6m - 無窮遠 光圈：f2.8 – f22 口徑：49mm 重量：90g 鏡片結構：四片三群 光圈葉片：六片 視角：50 度 鏡頭資料： photographyreview 薄餅鏡一直以來都是我努力收集的目標。 Tessar 是 Zeiss 的設計大師保羅魯道夫博士 1902 年的設計，其鏡片結構為 4 片 3 組，主要分為光圈前後兩個部份，光圈前部由分離的正凸與負凹鏡片為一對，後部則由凹鏡和凸鏡貼合為一對，因為鏡片的大量減少， 擁有較少的玻璃折射損失，所以成像銳利 ，但其缺點則是最大光圈只到 f2.8，難以再突破。(摘自 綠大 ) 而後代衍生出來的 Tessar 四片結構很多，像是 Pentax 的 M 40mm f2.8 和 Nikkor 45mm f2.8 (Non-Ai)，當然最純正血統的要算是這顆 Contax Tessar 45mm 2.8 (C/Y Mount)。第一顆 C/Y Mount 的 45mm Tessar 應該是差不多在 Contax 139Q 推出的 1979 年，當時官方特別介紹了 139Q + 45mm CY 是全世界最小的單眼相機組合，而在 2002 年 Contax 慶祝 70 週年，剛好也是 Tessar 設計滿一百週年 (From 1902) 時，則是推出了銀色限量紀念版 (口徑為 46mm)。(From：甲木誌》 百年鷹眼 Carl Zeiss Tessar T* 45/2.8 (MMJ) ) 除了四片結構的餅乾鏡，日本其實也有不少做得很薄的鏡頭，但光圈比 f2.8 要大的，通常是六片的鏡片結構，像是 Konica AR 40mm f1.8 。 另外，這顆 CY Tessar F2.8 至 F5.6 有移焦的問題，雖然我眼殘但居然還看出來了，但我這種不認真攝影人無差，詳情請見甲木兄的專文說明： 光學雜記 不同光圈下的焦點偏移 - focus shift 。 實拍照》 Contax 167MT + Contax CY Tessar 45mm f2.8 + Perutz Primera 200 Contax 167MT + Contax CY Tessar 45mm f2.8 + Fujifilm X-tra 400 本鏡實拍相片集： Contax CY ...