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</div>

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A única opção nova aqui é `--workers` informando ao Uvicorn para iniciar 4 processos de trabalho.

Você também pode ver que ele mostra o **PID** de cada processo, `27365` para o processo pai (este é o **gerenciador de processos**) e um para cada processo de trabalho: `27368`, `27369`, `27370` e `27367`.

## Conceitos de Implantação

Esta é a ideia básica. Mas você provavelmente vai querer cuidar de algumas coisas adicionais, como:

* Segurança - HTTPS
* Executando na inicialização
* Reinicializações
* Replicação (o número de processos em execução)
* Memória
* Passos anteriores antes de começar

- Processando dados:
  - Por exemplo, digamos que você receba um arquivo que deve passar por um processo lento, você pode retornar uma resposta de "Aceito" (HTTP 202) e processá-lo em segundo plano.

## Usando `BackgroundTasks`

	match     func(*DB) bool
	handler   func(*DB)
	processor *processor
}

func (cs *callbacks) Create() *processor {
	return cs.processors["create"]
}

func (cs *callbacks) Query() *processor {
	return cs.processors["query"]
}

func (cs *callbacks) Update() *processor {
	return cs.processors["update"]
}

func (cs *callbacks) Delete() *processor {
	return cs.processors["delete"]
}

	}
}

// incrementBytes add bytes reported for a bucket.
func (m *bucketMeasurement) incrementBytes(bytes uint64) {
	atomic.AddUint64(&m.bytesSinceLastWindow, bytes)
}

// updateExponentialMovingAverage processes the measurements captured so far.
func (m *bucketMeasurement) updateExponentialMovingAverage(endTime time.Time) {
	// Calculate aggregate avg bandwidth and exp window avg
	m.lock.Lock()
	defer func() {

		return
	}
	defer req.Body.Close()
	data, err := io.ReadAll(req.Body)
	if err != nil {
		log.Errorf("Failed to read log report from cni plugin: %v", err)
		return
	}
	l.processLog(data)
}

func (l *UDSLogger) processLog(body []byte) {
	cniLogs := make([]string, 0)
	err := json.Unmarshal(body, &cniLogs)
	if err != nil {
		log.Errorf("Failed to unmarshal CNI plugin logs: %v", err)
		return
	}

  /** Number of bytes to be filled before process() invocation(s). */
  private final int bufferSize;

  /** Number of bytes processed per process() invocation. */
  private final int chunkSize;

  /**
   * Constructor for use by subclasses. This hasher instance will process chunks of the specified
   * size.
   *
   * @param chunkSize the number of bytes available per {@link #process(ByteBuffer)} invocation;
   *     must be at least 4

Guillaume Nodet <******@****.***> 1725988727 +0200

        processor.setNotModifiedHttpCodes(new int[] { 304 });

        ResponseData responseData = new ResponseData();
        responseData.setHttpStatusCode(200);
        assertTrue(processor.isSuccessful(responseData));

        responseData.setHttpStatusCode(100);
        assertFalse(processor.isSuccessful(responseData));
        responseData.setHttpStatusCode(304);
        assertFalse(processor.isSuccessful(responseData));

## Untrusted inputs during training and prediction

TensorFlow supports a wide range of input data formats. For example it can
process images, audio, videos, and text. There are several modules specialized
in taking those formats, modifying them, and/or converting them to intermediate
formats that can be processed by TensorFlow.

These modifications and conversions are handled by a variety of libraries that