【开源框架】Eino：基于 Golang 语言的终极大模型应用开发框架

最新推荐文章于 2025-06-13 14:43:44 发布
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分类专栏： 计算 文章标签： ai 人工智能
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目录

Eino: 概述

简介

快速上手

关键特性

丰富的组件(Component)

强大的编排 (Graph/Chain/Workflow)

完善的流处理(Streaming)

高扩展性的切面(Callbacks)

Eino 框架结构

Component

Runnable

Stream 流

Compose 编排

Graph

点(Node)

线(Edge)

AddEdge

AddBranch

Parallel

面(Graph)

Chain

AppendXXX

AppendParallel

AppendBranch

Workflow

切面(Callbacks)

字节跳动大模型应用 Go 开发框架 —— Eino 实践

大语言模型应用开发框架 —— Eino 正式开源！

Eino: 概述

简介

Eino[‘aino] (近似音: i know，希望应用程序达到 “i know” 的愿景) 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 提供的价值如下：

  • 精心整理的一系列 组件（component） 抽象与实现，可轻松复用与组合，用于构建 LLM 应用。
  • 强大的 编排（orchestration） 框架，为用户承担繁重的类型检查、流式处理、并发管理、切面注入、选项赋值等工作。
  • 一套精心设计、注重简洁明了的 API。
  • 以集成 流程（flow） 和 示例（example）
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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 1755
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。
大语言模型应用开发框架 —— Eino 正式开源！
sc35262的博客
01-16 2253
在组件定义和通用基座能力的基础上，我们认为，大模型应用开发存在相对固定的数据流转和流程编排范式：以 ChatModel（大模型）为核心，通过 ChatTemplate 注入用户输入和系统 prompt，通过 Retriever、Document Loader & Transformer 等注入上下文，经过 ChatModel 生成，输出 Tool Call 并执行，或输出最终结果。在明确的组件定义基础之上，我们认为，大模型应用开发存在通用的基座性质的能力，包括但不限于：处理模型输出的流式编程能力；
编排优先——Go 语言开发 AI 智能体的设计与实现
weixin_44186218的博客
05-19 1106
Eino 是字节跳动开源的大模型应用开发框架，具备稳定的内核、灵活的扩展性以及完善的工具生态，可靠且易于维护，依托豆包、抖音等应用所积累的丰富实践经验。本文由 CloudWeGo 深圳站技术沙龙的演讲实录整理而成。
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_40717199的博客
05-31 29
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 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 2873
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：
Eino概述
最新发布
Darling912的博客
06-13 880
另一方面，目前较为主流的框架如 LangChain，LlamaIndex 等，都基于 Python，虽然能借助 Python 较为丰富的生态快速实现多样的功能，但是同时也继承了 Python 作为动态语言所带来的“弱类型检验”和“长期维护成本高”等问题。每类组件作为一个 interface，有完善、稳定的定义：具体的输入输出类型，明确的运行时 option，以及明确的流处理范式。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。
Golang编程的未来：AI驱动开发与大模型赋能
BronzeDragon44的博客
03-20 1142
开发AI智能应用，就下载InsCode AI IDE，一键接入DeepSeek-R1满血版大模型！ 标题：Golang编程的未来：AI驱动开发与大模型赋能 在当今快速发展的技术领域，Golang（简称Go）因其简洁、高效和强大的并发支持，已经成为后端开发和分布式系统构建中的热门选择。然而，对于初学者或希望快速提升生产力的开发者来说，掌握Golang的基本语法并熟练应用其特性并非易事。幸运的是，随着...
GO大模型应用开发框架
A_Tevens的博客
02-20 629
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 使用教程
gitblog_00931的博客
04-12 713
Eino 使用教程 1. 项目介绍 Eino 是一个用 Golang 编写的 LLM（Language Model）应用开发框架。它从开源社区中的许多优秀的 LLM 应用开发框架如 LangChain 和 LlamaIndex 中汲取灵感，并结合前沿研究和实际应用经验，提供了一个强调简洁性、可扩展性、可靠性和有效性的 LLM 应用开发框架，更加符合 Golang 编程习惯。 Eino 提供以下内容...
eino-ext：强大的Eino框架扩展工具
gitblog_00792的博客
03-29 535
eino-ext：强大的Eino框架扩展工具 项目介绍 在现代软件工程中，构建大规模的语言模型应用需要高效、灵活的框架支持。Eino框架正是这样一款出色的工具，它为开发者提供了构建LLM应用的核心能力。eino-ext项目则在此基础上，提供了一系列针对Eino框架的扩展组件，这些组件不仅丰富了Eino的功能，也极大提升了开发效率。 eino-ext包括但不限于以下几种类型的扩展： 组件实现：如C...
Go语言开发AI智能体有多丝滑？字节重磅开源Eino框架，内含保姆级教程
强化学习曾小健
02-11 1146
面对这样的 “流式” 足球，对手球员手足无措，不知道该如何接球，但是你的球队的所有队员，都能够完美的接球，要么直接一个片一个片的接收 “流式” 足球并第一时间处理，要么自动的把所有片拼接成完整的足球后再处理。身怀这样的独门秘笈，你的球队具备了面对其他球队的降维打击能力！现在想象下你接手的足球队用了一些黑科技，比如：在每个队员接球和出球的瞬间，身上的球衣可以自动的记录接球和出球的速度、角度并传递给场边的服务器，这样比赛结束后，就可以统计出每个队员触球的情况和处理球的时间。本文采用向量化索引来构建知识库。
DeepSeek + Function Call：基于 Eino 的“计划——执行”多智能体范式实战
weixin_44186218的博客
03-05 2994
本文介绍如何借助 Eino 框架来实现基于 DeepSeek 的‘计划 —— 执行’多智能体，最后通过一个有趣且靠谱的主题乐园行程规划助手的实战案例，带大家从 0 到 1 搭建一个完整的应用。
零基础 Eino + MCP 项目实战
Gilvt_WTJ的博客
03-31 1565
本文将为读者深入介绍 Eino 与 MCP（Model Control Plane）的核心概念，并通过实际案例展示如何部署和调用大型语言模型（LLM）。无论是本地部署还是远程调用 LLM，我们都将提供详细的操作指南。通过一个实用的旅游规划项目，我们将展示如何利用 LLM 技术创建一个能够生成详细酒店住宿方案的智能助手。这个项目不仅演示了 LLM 的强大功能，也为读者提供了一个可复制的模板，以便在自己的应用中实现类似功能。
eino：为Go语言量身打造的LLM应用开发框架
gitblog_00602的博客
04-11 875
eino：为Go语言量身打造的LLM应用开发框架 项目介绍 eino 是一个为 Go 语言量身定制的语言模型应用（LLM）开发框架。该项目灵感来源于开源社区中的众多优秀LLM应用开发框架，如 LangChain 和 LlamaIndex 等，并结合了前沿研究和实际应用经验。eino 以简洁性、可扩展性、可靠性和有效性为核心，更贴合 Go 语言的编程习惯。 eino 提供了以下核心功能： 一系列精...
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。
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