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SGLang SGLang(Structured Generation Language)是由 斯坦福大学和 UC Berkeley 联合发起的开源项目,旨在解决大语言模型在结构化输出、复杂推理和高吞吐服务场景下的效率与可控性难题。 调用方式灵活,使用 OpenAI SDK(兼容 /v1/chat/completion
初始化 确认Endpoint 在确认您使用SDK时配置的Endpoint时,可先阅读开发人员指南中关于 服务域名 的部分,理解Endpoint相关的概念。百度云目前开放了多区域支持,请参考 区域选择说明 。 访问区域 对应Endpoint 北京 bj 广州 gz 苏州 su 香港 hkg 武汉 fwh 保定 bd 获取
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BiPlay BiPlay 包含 9.7 小时的双手动数据,这些数据由 aloha 机器人在美国加州大学伯克利分校的 RAIL 实验室收集。它包含 7023 个片段,2000 个语言标注和 326 个独特场景。 为了解决现有双臂数据集任务单一、环境固定的问题,BiPlay数据集采用随机物体和背景,采集多样化双臂操作轨迹
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死信队列管理 CFC支持配置死信队列,如果用户设置了死信队列,则异步调用重试3次失败的事件会直接发送到用户的死信队列中,以供用户分析失败原因。 配置死信队列 有以下两种方式为函数配置死信队列: 通过API方式:在创建函数或更新函数配置接口中指定函数的DeadLetterTopic 通过控制台:在创建函数后,进入函数详情