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1. 从本地到云端：为什么我们需要PAI-DSW这样的平台？

如果你和我一样，是从本地机器开始捣鼓大模型的，那你一定经历过这些：为了跑通一个14B参数的模型，咬牙升级了32G内存和一块RTX 4090，结果发现显存还是不够，得开量化模式；好不容易模型加载起来了，想试试微调，光是配环境、装依赖、处理版本冲突就耗掉了一整个下午；项目代码和数据集在本地和服务器之间传来传去，版本管理一团糟。更别提那些因为CUDA版本不匹配、驱动过时导致的“玄学”报错了。本地开发，尤其是涉及大模型的开发，其核心痛点在于资源门槛高、环境配置复杂、协作与部署困难。

这正是云端AI开发平台的价值所在。它们把我们从繁琐的底层基础设施管理中解放出来。PAI-DSW（Data Science Workshop）就是阿里云PAI平台推出的这样一个云端交互式AI开发环境。你可以把它理解为一个“开箱即用”的、功能强大的云端Jupyter Notebook，但它远不止于此。它预置了主流的AI框架（PyTorch, TensorFlow）、CUDA环境、常用数据科学库，更重要的是，它提供了从低到高、多种规格的GPU计算资源（如V100, A100），并且可以按需申请、按量计费。这意味着，你不再需要为了一次性的实验或一个短期项目去购买昂贵的硬件，而是可以像使用水电一样，按需使用顶级的计算力。

而Qwen3.6-Plus，作为通义千问系列模型的最新力作，是一个拥有超过千亿参数规模的MoE（混合专家）模型。它在多项权威评测中表现优异，尤其在代码生成、数学推理和中文理解方面能力突出。但它的“体型”也决定了，想要流畅地使用它进行推理甚至微调，对计算资源的要求是极高的。将Qwen3.6-Plus部署在PAI-DSW上，就相当于为这头“巨象”提供了一个足够宽敞、设施齐全的“演武场”。我们不再需要关心底层硬件的兼容性、驱动的安装、显存的捉襟见肘，而是可以专注于模型本身的能力探索、应用开发和业务集成。

所以，“Qwen3.6-Plus on PAI-DSW”这个组合，解决的正是“让最先进的AI模型，能被更广泛、更便捷地使用”的核心问题。它降低了高性能AI应用的门槛，让开发者、研究者甚至企业团队，都能以更低的启动成本和更快的速度，进入大模型开发的实际赛道。

2. 上手第一步：在PAI-DSW中创建并配置你的专属环境

理论说再多，不如动手跑一遍。我们首先需要进入PAI-DSW的实际操作界面。假设你已经拥有了一个阿里云账号并开通了PAI服务。

2.1 创建工作空间与实例选择

登录阿里云控制台，进入“人工智能平台PAI”产品页面。在左侧导航栏找到“模型开发与训练”下的“DSW”。首次使用，你需要先创建一个工作空间，这相当于一个项目容器，用于管理你的Notebook实例、数据集和模型。

创建DSW实例是关键一步。点击“创建实例”，你会看到一系列配置选项：

1. 地域与可用区：选择离你或你的目标用户最近的地域，以减少网络延迟。对于国内用户，华东1（杭州）、华东2（上海）通常是好选择。
2. 实例名称：起一个有意义的名字，例如qwen36-plus-demo。
3. 资源组：按需选择，个人开发通常用默认即可。
4. 镜像选择：这是最重要的一步。PAI-DSW提供了丰富的预置镜像。为了高效运行Qwen3.6-Plus，我强烈推荐选择“PyTorch 2.1.0 (CUDA 12.1)”或更高版本的PyTorch镜像。这些镜像已经预装了PyTorch、Transformers库、CUDA驱动和cuDNN，省去了大量环境配置时间。在镜像列表里，你可以通过标签筛选，找到包含“PyTorch”和“GPU”的镜像。
5. 实例规格：这是决定你能否跑动Qwen3.6-Plus的核心。Qwen3.6-Plus作为千亿级MoE模型，即使仅进行推理（inference），也需要大量的GPU显存。
   • 最低推荐：ecs.gn7i-c16g1.4xlarge（16GB显存的NVIDIA T4 GPU）或更高规格。对于FP16精度的模型，这个规格可能刚好够加载，但留给生成文本的缓存（KV Cache）空间就非常紧张了，生成长度会受限。
   • 舒适体验：ecs.gn6v-c10g1.20xlarge（32GB显存的V100）或ecs.gn7i-c24g1.8xlarge（24GB显存的A10）。这两个规格可以比较流畅地进行FP16精度的推理。
   • 微调或追求极致：ecs.gn7e-c12g1.30xlarge（40GB显存的A100）是更理想的选择。如果需要进行参数高效微调（如LoRA），A100的大显存和Tensor Core能带来巨大优势。
   • 一个关键技巧：在实例创建页面，你可以清晰地看到每种规格的“GPU显存”标注。请务必确保你选择的实例GPU显存大于你计划加载的模型大小。模型大小可以粗略估算为（参数量 * 精度字节数）。例如，Qwen3.6-Plus假设为140B参数，FP16精度下约为280GB，但这只是理论参数体积。由于它是MoE模型，实际激活的参数量远小于此，但具体需要多少显存，最好以实测为准。如果拿不准，可以先选择一个中等规格（如V100 32G）尝试加载，根据报错或监控信息再调整。
6. 存储配置：系统盘默认提供50GB，对于安装库和存放一些脚本足够了。如果你有大型数据集或需要保存多个模型检查点，可以挂载额外的NAS或OSS存储。这里我们先使用默认配置。
7. 网络与安全组：通常保持默认即可，确保实例可以访问公网以下载模型。

配置完成后，点击“创建”，等待几分钟，实例状态变为“运行中”，就可以点击“打开”进入DSW的Web IDE界面了。

2.2 初识DSW开发环境与终端操作

打开的界面是一个功能丰富的Web IDE，左侧是文件浏览器，中间是Notebook或代码编辑器，下方是集成终端。它和本地的VSCode使用体验非常接近。

首先，我们验证一下环境。在Launcher页面新建一个Terminal。在终端里，依次执行以下命令，检查关键组件：

# 检查Python版本（预置镜像通常为3.9或3.10） python --version # 检查PyTorch版本及CUDA是否可用 python -c "import torch; print(f'PyTorch版本: {torch.__version__}'); print(f'CUDA是否可用: {torch.cuda.is_available()}'); print(f'GPU数量: {torch.cuda.device_count()}'); print(f'当前GPU: {torch.cuda.get_device_name(0)}')" # 检查Transformers库版本（如果没有，后续会安装） python -c "import transformers; print(f'Transformers版本: {transformers.__version__}')" 2>/dev/null || echo "Transformers未安装"

如果一切正常，你将看到PyTorch版本、CUDA可用为True，以及你的GPU型号（如Tesla V100-SXM2-32GB）。这证明你的云端GPU环境已经就绪。

注意：PAI-DSW的实例是按运行时间计费的。当你暂时不使用时，务必回到控制台将实例“停止”，这样只会收取少量的存储费用，而不会计算GPU时长。下次使用时再“启动”即可，环境中的所有文件和配置都会保留。这是云开发相比本地固定投入的巨大成本优势。

3. 核心实战：在DSW中加载与运行Qwen3.6-Plus模型

环境准备好了，现在让我们把主角Qwen3.6-Plus请上台。由于模型体积巨大，直接从Hugging Face下载可能会非常慢且不稳定。阿里云提供了高效的模型仓库解决方案。

3.1 从ModelScope高效获取模型

ModelScope（魔搭社区）是阿里云旗下的模型开源社区，对国内网络环境非常友好，下载速度远快于直接访问Hugging Face。我们通过ModelScope来获取Qwen3.6-Plus。

首先，在终端中安装ModelScope库和必要的依赖：

# 安装ModelScope库，它会自动处理一些底层依赖 pip install modelscope -U # 确保Transformers库是最新版本，以支持最新的模型特性 pip install transformers -U # 安装额外的加速库，如accelerate（用于大模型加载优化）、tiktoken（Qwen的分词器需要） pip install accelerate tiktoken

安装完成后，我们可以编写一个Python脚本来加载模型。在DSW中新建一个Python Notebook文件（例如run_qwen.ipynb），或者创建一个.py文件。以下是一个完整的加载和推理示例：

# run_qwen.py from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer from modelscope import GenerationConfig import torch # 禁用torch的分布式初始化，因为在单卡环境下不需要 import os os.environ['TOKENIZERS_PARALLELISM'] = 'false' # 指定模型ID。ModelScope上Qwen模型的命名空间通常是 'qwen' # 你需要确认Qwen3.6-Plus在ModelScope上的确切ID，例如 'Qwen/Qwen3.6-Plus' model_id = 'qwen/Qwen3.6-Plus' print(f"开始加载模型: {model_id}") print(f"当前GPU: {torch.cuda.get_device_name(0)}") print(f"可用显存: {torch.cuda.get_memory_allocated(0)/1024**3:.2f} GB / {torch.cuda.get_max_memory_allocated(0)/1024**3:.2f} GB") # 加载tokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True) # 关键步骤：配置模型加载参数，以节省显存 # 使用 bfloat16 精度，在Ampere架构（如A100）及以后GPU上既能保持精度又能节省显存 # 使用 device_map='auto' 让 accelerate 库自动分配层到GPU model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_id, torch_dtype=torch.bfloat16, # 或 torch.float16 device_map="auto", # 自动分配模型层到可用设备（单卡即本卡） trust_remote_code=True, # Qwen模型需要此参数 # 如果你的显存紧张，可以启用以下优化选项 # low_cpu_mem_usage=True, # 减少加载时的CPU内存占用 # use_safetensors=True, # 如果模型提供了safetensors格式，优先使用（更安全、加载更快） ).eval() # 设置为评估模式，禁用dropout等训练层 print("模型加载完成！") # 准备输入 prompt = "请用Python写一个快速排序算法，并添加详细的注释。" messages = [ {"role": "system", "content": "你是一个专业的编程助手。"}, {"role": "user", "content": prompt} ] text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True) # 将输入转换为模型所需的格式 model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device) # 配置生成参数 generation_config = GenerationConfig( max_new_tokens=512, # 生成的最大新token数 do_sample=True, # 使用采样而非贪婪解码，使输出更有创造性 temperature=0.7, # 采样温度，控制随机性 top_p=0.9, # 核采样参数，控制输出多样性 repetition_penalty=1.1, # 重复惩罚，避免重复生成 eos_token_id=tokenizer.eos_token_id, pad_token_id=tokenizer.pad_token_id ) # 生成输出 with torch.no_grad(): # 禁用梯度计算，推理时节省显存 generated_ids = model.generate( **model_inputs, generation_config=generation_config ) # 解码并打印结果 generated_ids = [ output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids) ] response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0] print("="*50) print("用户问题：", prompt) print("-"*50) print("模型回答：") print(response) print("="*50)

关键点解析与避坑指南：

1. trust_remote_code=True：这是加载Qwen、ChatGLM等国内主流大模型时必须设置的参数。因为这些模型的自定义代码（如特殊的模型架构、分词器）不在标准的Transformers库内。不设置此参数会报错。
2. torch_dtype与精度选择：对于A100、H100等支持bfloat16的GPU，优先使用torch.bfloat16，它在保持数值范围的同时减少了内存占用。对于V100等老架构GPU，使用torch.float16。绝对不要在GPU上使用torch.float32进行全精度推理，那会将显存占用直接翻倍，几乎不可能成功加载大模型。
3. device_map='auto'：这个参数由accelerate库提供。它会自动分析模型结构和可用设备（GPU、CPU），将模型层智能地分布上去。对于单卡场景，它会把所有能放下的层放到GPU，放不下的放到CPU（但这样会导致推理极慢）。因此，它的有效性完全取决于你的GPU显存是否大于模型激活参数所需显存。
4. .eval()模式：将模型设置为评估模式至关重要。这会关闭Dropout、BatchNorm等在训练中使用的随机层，确保推理结果的确定性和一致性。
5. 生成参数调优：max_new_tokens控制生成长度；temperature和top_p控制创造性（值越大越随机，越小越确定）；repetition_penalty能有效缓解模型“车轱辘话”的问题。这些参数需要根据你的任务类型进行调整。

3.2 处理显存不足：量化与优化策略

如果你在加载时遇到了经典的CUDA out of memory错误，说明当前实例的显存不足以容纳模型。别急着升级规格，我们可以先尝试量化（Quantization）技术。

量化是通过降低模型权重的数值精度来大幅减少显存占用的方法。例如，将FP16（16位浮点数）量化为INT8（8位整数），理论上可以将模型体积和显存占用减半。对于Qwen这类大模型，使用bitsandbytes库进行8位或4位量化是常见做法。

首先安装量化库：

pip install bitsandbytes

然后，修改模型加载部分的代码：

from transformers import BitsAndBytesConfig # 配置4位量化 quantization_config = BitsAndBytesConfig( load_in_4bit=True, # 启用4位加载 bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16, # 计算时使用bfloat16 bnb_4bit_use_double_quant=True, # 使用双重量化，进一步压缩 bnb_4bit_quant_type="nf4", # 使用NF4量化类型，效果较好 ) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_id, quantization_config=quantization_config, # 传入量化配置 device_map="auto", trust_remote_code=True, ).eval()

使用4位量化后，一个140B参数的模型显存占用可能从超过80GB（FP16）降低到20-30GB左右，使得在V100 32G甚至T4 16G上运行成为可能。但请注意，量化会带来一定的精度损失，可能会影响模型在复杂推理、代码生成等任务上的表现。你需要根据实际任务效果来权衡。

另一个策略是使用Flash Attention等优化内核来加速注意力计算并节省显存。如果你的PyTorch版本>=2.0且GPU架构较新（如Ampere），可以尝试：

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_id, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto", trust_remote_code=True, use_flash_attention_2=True, # 尝试使用Flash Attention-2 ).eval()

但这需要模型和transformers库的支持，并且可能需要单独安装flash-attn包。

4. 超越基础推理：在DSW中探索模型微调与高级应用

成功运行推理只是第一步。PAI-DSW的真正威力在于它提供了一个完整的、可持久化的开发环境，让我们能进行更深入的模型定制。

4.1 使用QLoRA对Qwen3.6-Plus进行参数高效微调

全参数微调千亿模型需要巨大的计算资源和数据量，对于大多数场景不现实。QLoRA（Quantized Low-Rank Adaptation）是目前最流行的参数高效微调技术之一。它先将基础模型量化（如4-bit），然后只训练少量额外添加的LoRA适配器参数，从而在极小的显存开销下实现模型能力的定制。

在PAI-DSW中，我们可以轻松地进行QLoRA微调实验。以下是一个简化的流程框架：

1. 准备数据集：将你的指令微调数据整理成JSON格式，每条数据包含instruction、input、output字段，或者符合ChatML等对话模板。
2. 安装微调库：我们使用peft和trl库。

   pip install peft trl datasets accelerate

3. 编写微调脚本：核心是利用SFTTrainer和LoraConfig。

   # finetune_qwen_lora.py from datasets import load_dataset from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, TrainingArguments from peft import LoraConfig, get_peft_model, TaskType from trl import SFTTrainer import torch # 1. 加载模型和分词器（使用4位量化基础模型） model_id = 'qwen/Qwen3.6-Plus' tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True) # 设置padding token（如果tokenizer没有） if tokenizer.pad_token is None: tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_id, quantization_config=BitsAndBytesConfig( load_in_4bit=True, bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16, bnb_4bit_quant_type="nf4", ), device_map="auto", trust_remote_code=True, ) # 2. 配置LoRA peft_config = LoraConfig( task_type=TaskType.CAUSAL_LM, # 因果语言模型任务 inference_mode=False, r=8, # LoRA秩，影响参数量和能力，通常8-64 lora_alpha=32, # 缩放因子 lora_dropout=0.1, target_modules=["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj"], # 针对Qwen的注意力模块 # 也可以设置为 ["all"] 来尝试对所有线性层应用，但参数量会增多 ) # 3. 准备数据集（示例，需替换为你的数据） # dataset = load_dataset('json', data_files='your_data.json') # 假设我们有一个简单的对话数据集 def format_instruction(example): return f"### Instruction:\n{example['instruction']}\n\n### Response:\n{example['output']}" # 这里需要替换为实际的数据加载和格式化代码 # train_dataset = ... # 4. 配置训练参数 training_args = TrainingArguments( output_dir="./qwen-lora-finetuned", num_train_epochs=3, per_device_train_batch_size=1, # 根据显存调整，QLoRA下可以尝试1或2 gradient_accumulation_steps=8, # 模拟更大的batch size logging_steps=10, save_steps=500, learning_rate=2e-4, fp16=True, # 使用混合精度训练 optim="paged_adamw_8bit", # 使用分页的8bit优化器，节省显存 report_to="none", # 在DSW中，可以关闭wandb等外部报告 ) # 5. 创建Trainer trainer = SFTTrainer( model=model, args=training_args, train_dataset=train_dataset, peft_config=peft_config, tokenizer=tokenizer, formatting_func=format_instruction, max_seq_length=1024, # 根据你的数据长度调整 ) # 6. 开始训练 trainer.train()

4. 保存与加载适配器：训练完成后，只保存LoRA权重。

   # 保存适配器 trainer.model.save_pretrained("./qwen-lora-adapter") # 后续加载：先加载基础模型，再加载适配器 from peft import PeftModel base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(...) # 同上，加载量化基础模型 model = PeftModel.from_pretrained(base_model, "./qwen-lora-adapter")

在PAI-DSW上运行这个脚本，你可以通过终端实时看到损失下降曲线。利用DSW的GPU监控功能（通常有内置仪表盘或通过nvidia-smi命令），你可以观察显存使用情况，确保训练稳定进行。

4.2 构建一个简单的Gradio交互界面

为了让非开发者也能体验模型，或者快速演示成果，我们可以在DSW中启动一个Gradio Web应用。Gradio能快速将模型推理函数包装成友好的UI。

首先安装Gradio：

pip install gradio

然后创建一个app.py文件：

import gradio as gr from modelscope import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer import torch # 加载模型和分词器（这里可以使用之前微调后的模型） model_id = './qwen-lora-finetuned' # 或者使用原始模型ID tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=True) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_id, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto", trust_remote_code=True ).eval() def chat_with_model(message, history): """处理对话历史，生成回复""" # 将Gradio的聊天历史格式转换为模型需要的消息格式 messages = [] for human, assistant in history: messages.append({"role": "user", "content": human}) messages.append({"role": "assistant", "content": assistant}) messages.append({"role": "user", "content": message}) # 应用聊天模板 text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True) inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").to(model.device) # 生成 with torch.no_grad(): outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512, temperature=0.8) response = tokenizer.decode(outputs[0][inputs.input_ids.shape[1]:], skip_special_tokens=True) return response # 创建Gradio界面 demo = gr.ChatInterface( fn=chat_with_model, title="Qwen3.6-Plus 智能助手", description="基于Qwen3.6-Plus大模型的对话演示。", examples=["你好，介绍一下你自己。", "用Python写一个二分查找算法。"], ) # 在DSW中，我们需要指定服务器端口和允许外部访问 if __name__ == "__main__": # share=True 会生成一个临时公网链接，方便分享，但有时在DSW内网环境可能不需要 demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860, share=False)

在DSW的终端中运行python app.py，Gradio会启动一个本地Web服务。PAI-DSW的一个便利之处在于，它通常会自动为你的实例分配一个可访问的域名或IP，并映射你启动的端口。你可以在DSW界面的“访问地址”或类似菜单中找到http://<你的实例域名>:7860的链接，点击即可在浏览器中打开你的AI对话应用。

5. 工程化与生产考量：从实验到可持续部署

在DSW中完成原型验证后，如何走向更工程化的生产流程？PAI平台提供了完整的链路。

5.1 模型与数据的管理

• 模型管理：不要将下载的模型权重（动辄几十GB）直接放在DSW实例的系统盘。最佳实践是：
  1. 使用阿里云OSS（对象存储）作为模型的中央仓库。先将模型从ModelScope下载到OSS。
  2. 在DSW中，通过ossfs工具将OSS Bucket挂载到本地目录，像访问本地文件一样读取模型。这样，多个DSW实例可以共享同一份模型数据，也便于版本管理。
  3. 训练得到的LoRA适配器或完整模型检查点，也应定期同步回OSS进行备份。
• 数据集管理：同样，将训练数据集存放在OSS或NAS（文件存储）中。在DSW中挂载使用。PAI提供了数据集加速器功能，可以将OSS中的数据缓存到本地SSD，大幅提升训练时的数据读取速度。
• 代码版本控制：虽然DSW自带文件系统，但务必使用Git（DSW终端内置）来管理你的训练脚本、配置文件和笔记。将代码仓库（如GitLab、GitHub或阿里云Codeup）与DSW关联，确保所有修改可追溯。

5.2 利用PAI的完整生态进行下一步

DSW是模型开发的“工作站”，而PAI平台还有其他组件负责训练和部署：

1. PAI-DLC（Deep Learning Container）：当你需要大规模分布式训练或超参调优时，可以从DSW无缝切换到DLC。你可以将DSW中调试好的训练脚本、环境依赖（通过导出Conda环境或Dockerfile）打包，提交到DLC进行更大规模、更长时间的训练任务。DLC支持弹性调度海量GPU集群，按训练作业计费。
2. PAI-EAS（Elastic Algorithm Service）：这是模型在线服务的利器。当你在DSW中打磨好一个模型（无论是原始模型还是微调后的模型），可以非常方便地将其部署为EAS服务。
   • 流程：在DSW中，你可以将模型、推理代码和环境依赖打包成一个model.tar.gz文件。
   • 部署：通过PAI控制台或SDK，将这个包部署到EAS。EAS会自动为你创建RESTful API端点，并管理服务的弹性伸缩、负载均衡和监控。
   • 优势：你无需关心服务器运维、GPU驱动、Docker容器管理等。EAS支持GPU/CPU实例，可以设置自动扩缩容策略以应对流量波动，并提供完善的监控日志。

5.3 成本控制与最佳实践

云端开发的优势是按需付费，但也需要良好的习惯来控制成本：

1. 实例自动停止：在DSW实例设置中，可以配置“无操作自动停止时间”（如30分钟）。这样，当你离开电脑忘记停止实例时，系统会自动帮你暂停，避免产生不必要的费用。
2. 选择合适规格：实验调试阶段，可以使用较小的GPU实例（如T4）。只有当进行大规模训练或批量推理时，才切换到A100/V100等高性能实例。
3. 善用Spot实例：对于非紧急的、可中断的训练任务（如模型预训练、大规模数据预处理），可以考虑使用DLC的抢占式实例（Spot Instance），价格通常比按量实例低60%-90%。
4. 监控与告警：在阿里云费用中心设置预算告警，当月度消费达到一定阈值时发送通知。同时，在PAI控制台关注DSW实例的运行时长和DLC作业的资源消耗。

回过头看，“Qwen3.6-Plus on PAI-DSW”不仅仅是一个简单的模型部署教程。它代表了一种现代化的AI开发范式：在云端，利用弹性的、专业化的工具链，无缝衔接从模型探索、微调实验到服务部署的全流程。它让开发者能将精力百分百投入到算法、数据和业务逻辑本身，而不是与硬件、驱动和环境作斗争。这种一站式的体验，正是AI工程化落地的关键加速器。