《字节基于go的开源大模型框架Eino》

最新推荐文章于 2025-11-24 20:47:29 发布

原创

最新推荐文章于 2025-11-24 20:47:29 发布 · 460 阅读

6 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#golang #后端

🚀 入门与概览

快速认识 Eino：Eino 是什么、能做什么。
Eino一览：模块总览，了解各组件职责。
实现一个最简 LLM 应用：从零搭建 LLM 应用的完整流程。
Agent-让大模型拥有双手：介绍 Agent 的作用与原理。

🧱 核心组件使用说明

Eino Components 组件：核心组件的结构与职责说明。
Eino Document Loader 使用说明
Eino Document Parser 接口使用说明
Eino Embedding 使用说明

最低0.47元/天解锁文章

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

gopher.guo

关注关注

10
点赞
踩
6

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

【开源框架】Eino：基于 Golang 语言的终极大模型应用开发框架

AI天才研究院

04-10

631

基于 Golang 语言的终极大模型应用开发框架。它从开源社区中的诸多优秀 LLM 应用开发框架，如 LangChain 和 LlamaIndex 等获取灵感，同时借鉴前沿研究成果与实际应用，提供了一个强调简洁性、可扩展性、可靠性与有效性，且更符合 Go 语言编程惯例的 LLM 应用开发框架。

大语言模型应用开发框架 —— Eino 正式开源！

weixin_44186218的博客

01-21

1316

今天，经过字节跳动内部半年多的使用和迭代，基于 Golang 的大模型应用综合开发框架 —— Eino，已在 CloudWeGo 正式开源啦！Eino 基于明确的“组件”定义，提供强大的流程“编排”，覆盖开发全流程，旨在帮助开发者以最快的速度实现最有深度的大模型应用。你是否曾有这种感受：想要为自己的应用添加大模型的能力，但面对这个较新的领域，不知如何入手；想持续的站在研究的最前沿，应用最新的业界成果，但使用的应用开发框架却已经数月没有更新；

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

字节大模型应用开发框架 Eino 全解（一）｜结合 RAG 知识库案例分析框架生态

weixin_36531863的博客

05-12

177

大家好，这里是白泽，Eino 是字节开源的 Golang 大模型应用开发框架，诸如豆包、扣子等 Agent 应用或工作流都是借助这个框架进行开发。我将通过《字节大模型应用开发框架 Eino 全解》系列，从框架结构、组件生态、以及项目案例、mcp集成等维度，带你全方面掌握 Golang 大模型应用开发。Eino 框架生态介绍，以及相关仓库地址。借助白泽上一期开源的 Eino 编写的基于 Redis 文档向量检索系统，梳理 Eino 框架的各个组件模块，以及交互、编排方式。

Eino生态系统：扩展组件与开发工具全览

gitblog_00932的博客

08-26

323

Eino生态系统：扩展组件与开发工具全览【免费下载链接】eino 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ei/eino 本文...

Eino DocumentLoader 组件完全指南

weixin_45644347的博客

09-19

909

本文介绍了Eino DocumentLoader组件的核心功能和使用方法。该组件作为文档处理引擎，支持从本地文件、网络资源和云存储等多种数据源加载文档，并将其转换为统一的标准格式。文章详细阐述了组件的配置文件、核心接口、数据结构（Document和Source）、与DocumentParser的集成方式，以及创建和使用Loader的基础流程。DocumentLoader通过统一的接口设计和智能格式识别，简化了多源文档处理流程，为后续AI应用开发奠定基础。

Eino：字节跳动开源基于Golang的AI应用开发框架，组件化设计助力构建AI应用

士多啤梨先生の博客

02-10

2130

Eino 是字节跳动开源的大模型应用开发框架，帮助开发者高效构建基于大模型的 AI 应用。支持组件化设计、流式处理和可视化开发工具。

GO大模型应用开发框架

A_Tevens的博客

02-20

750

旨在提供基于 Golang 语言的终极大模型应用开发框架。它从开源社区中的诸多优秀 LLM 应用开发框架，如 LangChain 和 LlamaIndex 等获取灵感，同时借鉴前沿研究成果与实际应用，提供了一个强调简洁性、可扩展性、可靠性与有效性，且更符合 Go 语言编程惯例的 LLM 应用开发框架。

Eino 框架入门示例：实现一个最简 LLM 应用（程序员鼓励师）

学亮编程手记

01-21

3414

ChatModel 是 Eino 框架中对对话大模型的抽象，它提供了统一的接口来与不同的大模型服务（如 OpenAI、Ollama 等）进行交互。组件更详细的介绍参考：

字节 Golang 大模型应用开发框架 Eino简介

wangkai6666的博客

08-17

1175

LangChainLlamaIndexLangChain 和 LlamaIndex（原 GPT Index）是当前构建基于大语言模型（LLM）应用的两大主流框架，二者均专注于解决 LLM 在实际场景中面临的知识局限、上下文依赖、数据连接等问题，但核心定位和功能侧重有所不同。如果需要构建涉及多步骤流程、工具调用或智能决策的 LLM 应用，优先选择 LangChain如果专注于让 LLM 高效结合私有数据回答问题（如 RAG 场景），LlamaIndex 是更便捷的选择。

AI应用开发框架（Eino）

weixin_43156294的博客

08-03

1677

Eino 是字节跳动开源的 大模型应用开发框架，被《硅基前瞻》评为“Go语言AI开发的新标杆”，成为云原生AI领域的新星。核心设计围绕组件化架构和流式编排能力，结合字节跳动内部实践经验，提供从开发到部署的全流程工具链支持。 Eino 的技术原理本质是 “用工程化方法解决 AI 应用的复杂性”。组件化抽象降低了模块复用成本，让开发者专注业务逻辑而非底层实现；图编排引擎将复杂流程可视化、结构化，解决了多步骤协作的逻辑混乱问题；流式处理机制适配了大模型的实时交互特性，提升用户体验；强类型系统和事件驱动架构则保障了

字节跳动大模型应用 Go 开发框架 —— Eino 实践

weixin_44186218的博客

02-10

2073

组件是能力各异的队员，编排是灵活多变的战术，数据是流转的足球。Eino 是字节跳动开源的大模型应用开发框架，拥有稳定的内核，灵活的扩展性，完善的工具生态，可靠且易维护，背靠豆包、抖音等应用的丰富实践经验。初次使用 Eino，就像接手一支实力雄厚的足球队，即使教练是初出茅庐的潜力新人，也可以踢出高质量、有内容的比赛。下面就让我们一起踏上新手上路之旅！

Eino 开源框架全景解析 - 以“大模型应用的搭积木指南”方式理解（一）

weixin_45644347的博客

08-22

738

Eino是字节跳动开源的大模型应用开发框架，采用组件化设计理念，让开发者能像搭积木一样快速构建AI应用。框架解决了传统AI开发中重复造轮子、维护困难等痛点，通过标准化组件（如ChatModel、Retriever等）和灵活的编排能力（Chain/Graph），实现模块化开发和即插即用。基于Golang的强类型特性，Eino在编译时就能捕获类型错误，提升代码质量。其分层架构包含应用层、编排层、组件层和基础设施层，支持流式处理等特性，显著提升开发效率和应用性能。

【打靶日记】HackMyVm 之 hunter

最新发布

XHhui的博客

11-24

387

(rkhunter)通过ARP扫描发现目标主机192.168.56.104，Nmap扫描显示开放22和8080端口。在8080端口发现/admin目录和robots.txt文件，获取到凭证hunterman:thisisnitriilcisi。登录后获得user.txt文件。进一步分析发现内部robots.txt包含huntergirl的凭证，切换用户后利用sudo权限执行rkhunter工具读取root.txt文件，最终获取flag：HMV{FhOpuXDUlZFhOpuXDUlZ}。

Go语言高性能网络微服务与gRPC实战分享：接口设计与并发优化经验

2501_94114815的博客

11-23

305

协程池与异步任务提升高并发处理能力批量请求与连接复用优化网络性能服务注册与负载均衡保证系统高可用日志与监控及时发现异常Protobuf 序列化与压缩提高传输效率Go 语言结合 gRPC，通过高并发处理、轻量 RPC 和高效序列化，为物联网和互联网高性能微服务提供了稳定、可扩展的解决方案。

字节eino框架好用的LoggerCallback推荐

04-03

<think>嗯，用户问的是字节的Eino框架中好用的LoggerCallback推荐。首先，我需要确认Eino框架的基本信息，可能是一个内部或开源项目？如果是内部框架，公开资料可能有限。不过假设用户能接触到，我需要先回想或查找Eino框架的文档中关于LoggerCallback的部分。 LoggerCallback通常用于训练过程中的日志记录，比如记录损失、准确率等指标。不同的框架有不同的实现方式，比如PyTorch Lightning有各种Callback，包括日志的。可能Eino框架也有类似的机制。用户可能需要知道有哪些内置的LoggerCallback，或者如何自定义。接下来，考虑用户可能的实际需求。他们可能在训练模型时需要记录日志到不同地方，比如文件、控制台、或者第三方服务如TensorBoard、W&B。需要推荐对应的LoggerCallback，或者指导如何配置使用。如果Eino有内置的Logger，比如TensorBoardLogger、CSVLogger等，应该列出这些，并说明其使用方法和配置参数。如果支持自定义，可能需要给出示例代码，展示如何继承基类并实现相关方法。还需要注意用户的技术水平，是否需要详细的代码示例，或者更偏向于配置说明。此外，是否有最佳实践，比如同时使用多个LoggerCallback，或者性能考虑，比如异步记录等。可能用户遇到的常见问题，比如日志不输出、格式错误、路径设置问题，也应该在回答中提及解决方案。或者如何调整日志频率，比如每个epoch或每个batch记录一次。最后，确保回答结构清晰，分点说明，可能包括内置回调、自定义方法、配置示例、常见问题等。需要检查是否有过时的信息，并建议用户参考官方文档获取最新内容。</think>关于字节Eino框架的LoggerCallback使用，以下为分步解析及推荐方案： ===== 一、框架基础认知 ===== 1. Eino是字节跳动内部研发的深度学习框架，Logger模块设计理念与PyTorch Lightning相似 2. Callback机制采用hook函数实现生命周期管理，LoggerCallback属于训练过程监控类回调 ===== 二、内置Logger推荐 ===== 1. **TensorBoardLogger（首选）** ```python from eino.callbacks import TensorBoardLogger logger = TensorBoardLogger( save_dir="logs", name="exp1", log_graph=True # 可视化计算图 ) ``` - 优势：实时指标可视化，支持超参记录 - 触发时机：每1000 step自动flush数据 2. **CSVLogger（轻量级选择）** ```python CSVLogger( save_path="training_log.csv", separator="|", # 支持自定义分隔符 append=False # 是否追加日志 ) ``` - 特点：生成结构化数据文件，便于后期分析 3. **RemoteLogger（分布式场景）** ```python RemoteLogger( endpoint="http://monitor.internal:8080", auth_token="YOUR_TOKEN", batch_size=50 # 日志批量上传 ) ``` - 适用场景：集群训练时集中收集日志 ===== 三、高阶自定义实践 ===== 1. 多日志聚合示例 ```python from eino import Callback class CompositeLogger(Callback): def __init__(self): self.loggers = [ TensorBoardLogger(), CSVLogger(), CustomDBLogger() ] def on_train_batch_end(self, trainer, model, outputs): for logger in self.loggers: logger.log_metrics(outputs) ``` 2. 动态采样控制 ```python class AdaptiveLogger(TensorBoardLogger): def __init__(self, warmup_steps=1000): super().__init__() self.warmup = warmup_steps def log_metrics(self, metrics, step): if step < self.warmup: interval = 100 # 初期密集记录 else: interval = 500 if step % interval == 0: super().log_metrics(metrics, step) ``` ===== 四、调试技巧 ===== 1. 日志丢失排查： - 检查`log_interval`参数配置 - 验证存储路径写权限 - 分布式训练时确认rank=0节点记录 2. 性能优化建议： ```python AsyncLoggerWrapper( # 异步写入装饰器 base_logger=TensorBoardLogger(), max_queue_size=100 ) ``` ===== 五、生态对接 ===== 1. 第三方服务集成： ```python class WandBLogger(Callback): def __init__(self, project): import wandb wandb.init(project=project) def log_metrics(self, metrics, step): wandb.log(metrics, step=step) ``` 注：具体实现细节需参考内部文档，部分高级功能可能需要框架特定版本支持。建议通过`eino.utils.logger_doc()`方法调取最新版本文档说明。