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...
(Olympus AF-10 QD，Fujifilm X-tra 400)
位於天山村的電力路東側，附近即為昔日天送埤埤塘的所在地。1992 年納入宜蘭縣列管珍貴老樹宜三第 3 號。名稱之來，因有兩株高聳的老茄苳樹，相依矗立，故被稱為夫妻樹。相傳該樹樹齡已 200 餘年，早年馬偕曾在該樹下為村人看病，治療牙疾。
(資料來源：宜蘭縣政府文化局)
大致上就沿著三星路七段，到福山寺的牌樓那邊轉進去，進去之後沿著農田往裡面走，記得要用走進去的，車子停在福山寺廁所那邊有停車格。
路都小小條的，其實也不能算好找，為了找夫妻樹找到夫妻差點失和了說。附近很多梨子的田，稻田還沒完全插秧，過陣子綠油油一片一定很好看。
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