引言
在与大型语言模型（LLM）进行交互时，开发者可能会遇到API请求速率限制的问题。本文旨在介绍如何使用速率限制器来管理请求频率，从而避免因超出API速率限制而无法访问服务的情况。
主要内容
理解速率限制
许多API供应商对请求数量设置了限制，以防止过度使用。例如，当进行大量并行查询以测试模型性能时，可能会触发速率限制。为了在不违反API使用政策的条件下优化请求，我们可以使用速率限制器。
Langchain中的速率限制器
Langchain库提供了一个内存型速率限制器。这种限制器是线程安全的，并可在同一进程中的多个线程间共享。要使用这项功能，请确保你安装了langchain-core的0.2.24或更高版本。
from langchain_core.rate_limiters import InMemoryRateLimiter
rate_limiter = InMemoryRateLimiter(
requests_per_second=0.1, # 超慢！每10秒只能发出一个请求
check_every_n_seconds=0.1, # 每100毫秒检查一次是否允许请求
max_bucket_size=10, # 控制最大突发请求数量
)
选择和配置模型
选择模型并通过rate_limiter属性将速率限制器传递给它。
import os
import time
from getpass import getpass
if "ANTHROPIC_API_KEY" not in os.environ:
os.environ["ANTHROPIC_API_KEY"] = getpass() # 获取API密钥
from langchain_anthropic import ChatAnthropic
model = ChatAnthropic(model_name="claude-3-opus-20240229", rate_limiter=rate_limiter)
代码示例
以下示例代码展示了如何使用速率限制器来控制对模型的请求频率：
for _ in range(5):
tic = time.time()
model.invoke("hello") # 使用API代理服务提高访问稳定性
toc = time.time()
print(toc - tic)
输出显示每次调用之间的时间间隔，应该接近10秒，证明速率限制器的有效性。
常见问题和解决方案
-
请求大小限制：当前的速率限制器仅控制请求数量。如果需要按请求大小限制，需额外实现相关逻辑。
-
网络限制：由于某些地区的网络限制，开发者可能需要考虑使用API代理服务，提高访问稳定性。
总结和进一步学习资源
使用速率限制器是管理API请求的有效方法，尤其在处理大规模并发请求时。通过适当的设置，可以确保遵循API供应商的使用政策，同时优化系统性能。
进一步学习资源：
参考资料
- Langchain GitHub文档
- OpenAI API速率限制指南
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