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...
正式失業那天，上午去找人聊天，回家後我還是坐在電腦前。也許不是「失業所以創業」的劇本，可能還帶著一種想要做作品集的那種求職慣性，總之是還沒收到履歷回覆的邀約面試。
把舊的 cawa0505.github.io 改用 Zola SSG，準備用來做自動發布技術文章的地方，因為現在很懶，所以把玩具兜一兜變成自動發文的 repo 展示場。實作到一定程度，可以讓 AI 寫一篇文講為什麼會想做、做了發現什麼。
本來底下的文字是用 golang jieba 中文分詞，做了一個詞語庫，讓 AI 隨機抽一些弱格文章的慣用語來寫一篇整理最近實作的玩具，但內容實在太爛我砍掉了。至少草稿是 AI 建立的，雖然滿無聊，不過人生好像也是。
其實蠻恐慌的，104 沒人聯絡，能力或許已經讓職場瞧不上，中老年人發發牢騷可以，日子不知道怎麼過就是。
你覺得的黃昏，其實是日出，困難的日子才剛要開始。
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