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在有限算力条件下如何优化大模型应用的资源使用效率？

2025-08-30

1.2 K

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%

この答えは記事から得たものである。Eino: ByteDanceのオープンソースGolangビッグモデル・アプリケーション開発フレームワークについて

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