Eino资源优化三阶策略
1. 组件级优化
- 使用CacheCallback缓存模型响应
eino.NewCacheCallback(redisClient, ttl=5min)
- 配置模型并发池：
openai.Config{MaxConcurrency: 10}
2. 流程级优化
- 通过Graph.AddBranch()实现早期退出
- 对耗时工具启用异步执行
- 使用Stream渐进式渲染减少TTFB
3. 系统级优化
- 使用eino-ext的模型量化组件
- 部署时开启GOGC调优（建议20-50）
- 通过pprof分析内存热点
典型收益
豆包应用实施后：
- GPU利用率提升40%
- 95分位延迟下降35%
- API错误率降低至0.2%
This answer comes from the articleEino: ByteDance's open source Golang big model application development frameworkThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 在有限算力条件下如何优化大模型应用的资源使用效率？
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