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...
嗯，去年底 其實 Blogger 開始提供內建的燈箱效果 ，但好像有一些問題，有人在官方還沒提供設定開啟關閉的功能之前就寫了一篇： 如何關閉燈箱效果 的教學文章，後來 Blogger 後台也提供了設定關閉的選項： 在 設定-->文章和留言 裡，在燈箱中展示圖片，可以選擇是否啟用。 一般如果是使用 Picasa 做為圖床的話，用 Blogger 內建的燈箱也就可以了，只要你看習慣 Google Plus 的燈箱，那個效果是相同的，當這篇文章有多張圖片時，燈箱底下會有一排縮圖可以點選。 但如果不是用 Picasa 做為圖床的話，像我是用 Flickr，實際測試的結果，用來貼在文章裡的小圖必需至少是大尺寸，中型尺寸燈箱就跑不出來，後來我就關掉內建的燈箱效果，還是繼續使用 Colorbox。 最近在找燈箱效果的時候，有找到一套 Zoombox，也是使用 jQuery 的燈箱，這套跟 Blogger 內建的燈箱效果一樣，多圖群組時可以在底下顯示一排縮圖可以讓你點選。 寫一下怎麼裝： 一、首先你也是得先下載 Zoombox，解壓放置到你的網路空間上。 請至官網下載： http://www.grafikart.fr/zoombox ，目前最新版本是 2.0.16。 二、在 <head></head> 之間，先 include jQuery 和 zoombox 的 js 與 css <script type="text/javascript" src="https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.5.1/jquery.min.js"></script> <script type="text/javascript" src=" http://your.url /zoombox/zoombox.js"></script> <link href=" http://your.url /zoombox/zoombox.css" rel="stylesheet" type="text/css" media="...