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/// tip | Tipp

Falls Sie sich fragen, was „AlexNet“, „ResNet“ und „LeNet“ ist, das sind Namen von <abbr title="Genau genommen, Deep-Learning-Modellarchitekturen">Modellen</abbr> für maschinelles Lernen.

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### Deklarieren Sie einen *Pfad-Parameter*

Dann erstellen Sie einen *Pfad-Parameter*, der als Typ die gerade erstellte Enum-Klasse hat (`ModelName`):

    * Converteer Python types (`str`, `int`, `float`, `bool`, `list`, etc).
    * `datetime` objecten.
    * `UUID` objecten.
    * Database modellen.
    * ...en nog veel meer.
* Automatische interactieve API-documentatie, inclusief 2 alternatieve gebruikersinterfaces:
    * Swagger UI.
    * ReDoc.

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* Sicherheit und Authentifizierung, einschließlich Unterstützung für **OAuth2** mit **JWT-Tokens** und **HTTP-Basic**-Authentifizierung.
* Fortgeschrittenere (aber ebenso einfache) Techniken zur Deklaration **tief verschachtelter JSON-Modelle** (dank Pydantic).
* **GraphQL** Integration mit <a href="https://strawberry.rocks" class="external-link" target="_blank">Strawberry</a> und anderen Bibliotheken.
* Viele zusätzliche Funktionen (dank Starlette) wie:

* Biztonság és autentikáció beleértve, **OAuth2**, **JWT tokens** és **HTTP Basic** támogatást.
* Több haladó (de ugyanannyira könnyű) technika **mélyen ágyazott JSON modellek deklarációjára** (Pydantic-nek köszönhetően).
* **GraphQL** integráció <a href="https://strawberry.rocks" class="external-link" target="_blank">Strawberry</a>-vel és más könyvtárakkal.

### Nebenläufigkeit + Parallelität: Web + maschinelles Lernen