Bitte [aktualisieren Sie FastAPI](../../deployment/versions.md#upgrade-der-fastapi-versionen){.internal-link target=_blank} daher mindestens zu Version 0.95.1, bevor Sie `Annotated` verwenden.

///

### `Depends` importieren

{* ../../docs_src/dependencies/tutorial001_an_py310.py hl[3] *}

Bitte [aktualisieren Sie FastAPI](../deployment/versions.md#upgrade-der-fastapi-versionen){.internal-link target=_blank} daher mindestens zu Version 0.95.1, bevor Sie `Annotated` verwenden.

///

## `Annotated` im Typ des `q`-Parameters verwenden

### Serverspeicher

Wenn Ihr Code beispielsweise ein Machine-Learning-Modell mit **1 GB Größe** lädt und Sie einen Prozess mit Ihrer API ausführen, verbraucht dieser mindestens 1 GB RAM. Und wenn Sie **4 Prozesse** (4 Worker) starten, verbraucht jeder 1 GB RAM. Insgesamt verbraucht Ihre API also **4 GB RAM**.

labels.advance=Erweiterte Suche
labels.advance_search_title=Erweiterte Suche
labels.advance_search_must_queries=mit allen Wörtern
labels.advance_search_phrase_query=mit der exakten Wortgruppe
labels.advance_search_should_queries=mit mindestens einem der Wörter
labels.advance_search_not_queries=ohne die Wörter
labels.advance_search_filetype=Dateityp
labels.advance_search_filetype_default=Beliebiges Format
labels.advance_search_filetype_html=HTML

Es ist jedoch nicht möglich, einen laufenden Container, ohne **mindestens einen laufenden Prozess** zu haben. Wenn der Hauptprozess stoppt, stoppt der Container.

## Ein Docker-Image für FastAPI erstellen

Okay, wollen wir jetzt etwas bauen! 🚀