Implement Groq rate limits and set default model#86
Closed
bdcdo wants to merge 3 commits into
Closed
Conversation
Implementa o Groq com modelo Kimi K2 Instruct como provider e modelo default do dataframeit, substituindo o Google Gemini. **Principais mudanças:** - Define `moonshotai/kimi-k2-instruct-0905` como modelo default - Define `groq` como provider default - Adiciona `langchain-groq>=0.2.0` às dependências principais - Adiciona seção opcional `groq` ao pyproject.toml **Vantagens do Kimi K2 no Groq:** - Free tier permanente: 60 RPM, 10.000 TPM - Ultra-rápido: 200+ tokens/segundo - Context window: 256K tokens (maior do Groq) - MoE architecture: 1T parâmetros (32B ativos) - Structured outputs + Function calling nativos - Prompt caching com 50% desconto - Pricing competitivo: $1.00/$3.00 por milhão de tokens **Documentação atualizada:** - README.md: instruções de instalação e API key - docs/guides/providers.md: documentação completa do Groq - Tabela comparativa de preços e rate limits (2026) - Exemplos de uso com Kimi K2 e outros modelos Groq Closes #75
Melhora significativamente a documentação para iniciantes: **README.md:** - Nova seção "💰 100% Gratuito com Groq!" logo após exemplo rápido - Instruções claras sobre rate_limit_delay e parallel_requests - Exemplos práticos de otimização para free tier - Destaque para track_tokens=True para monitoramento **docs/guides/providers.md:** - Expande seção Groq com ênfase em free tier permanente - Adiciona "Uso Básico" e "Otimizando para o Free Tier" - Nova seção "🔧 Troubleshooting: Rate Limits" com 4 soluções - Exemplos práticos de rate_limit_delay com parallel_requests - Explica output do track_tokens - Nova dica destacando que Groq é único com free tier permanente - Comparação clara: Groq (free forever) vs outros providers **Objetivo:** Ajudar usuários iniciantes a começarem sem erros de rate limit, entendendo como otimizar uso do free tier do Groq.
Corrige erro crítico na documentação que causaria rate limit 429. **Problema:** A documentação anterior sugeria: - parallel_requests=3 + rate_limit_delay=1.0 - Isso resulta em ~180 RPM (3 × 60), ultrapassando o limite de 60 RPM **Correção:** Com N workers paralelos, o delay deve ser N × 1.0 segundo: - 1 worker: rate_limit_delay=1.0 → 60 RPM - 2 workers: rate_limit_delay=2.0 → 60 RPM total (30 cada) - 3 workers: rate_limit_delay=3.0 → 60 RPM total (20 cada) **Mudanças:** README.md: - Corrige exemplos de parallel_requests=3 para parallel_requests=2 - Adiciona fórmula clara: rate_limit_delay = N × 1.0 - Adiciona tabela de exemplos (1-3 workers) docs/guides/providers.md: - Renomeia para "Opção 1/2/3" para ficar mais claro - Adiciona seção "⚠️ IMPORTANTE - Cálculo do delay" - Adiciona fórmula matemática explícita - Adiciona "❌ Erro comum" com exemplo do que NÃO fazer - Tabela expandida com 1-4 workers Agradecimentos ao usuário por identificar esse bug crítico!
Owner
Author
|
Fechando este PR. Decidimos não trocar o default para Groq e, em vez disso, adicionar Groq como provider opcional via extra |
4 tasks
This file contains hidden or bidirectional Unicode text that may be interpreted or compiled differently than what appears below. To review, open the file in an editor that reveals hidden Unicode characters.
Learn more about bidirectional Unicode characters
Sign up for free
to join this conversation on GitHub.
Already have an account?
Sign in to comment
2 participants
Add this suggestion to a batch that can be applied as a single commit.This suggestion is invalid because no changes were made to the code.Suggestions cannot be applied while the pull request is closed.Suggestions cannot be applied while viewing a subset of changes.Only one suggestion per line can be applied in a batch.Add this suggestion to a batch that can be applied as a single commit.Applying suggestions on deleted lines is not supported.You must change the existing code in this line in order to create a valid suggestion.Outdated suggestions cannot be applied.This suggestion has been applied or marked resolved.Suggestions cannot be applied from pending reviews.Suggestions cannot be applied on multi-line comments.Suggestions cannot be applied while the pull request is queued to merge.Suggestion cannot be applied right now. Please check back later.
No description provided.