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* **Machine Learning**: Normalmente exige muita multiplicação de matrizes e vetores. Pense numa grande planilha com números e em multiplicar todos eles juntos e ao mesmo tempo.

* **Deep Learning**: Esse é um subcampo do Machine Learning, então, o mesmo se aplica. A diferença é que não há apenas uma grande planilha com números para multiplicar, mas um grande conjunto delas, e em muitos casos, você utiliza um processador especial para construir e/ou usar esses modelos.

O resultado de chamar a função é algo que pode ser codificado com o padrão do Python <a href="https://docs.python.org/3/library/json.html#json.dumps" class="external-link" target="_blank">`json.dumps()`</a>.

A função não retorna um grande `str` contendo os dados no formato JSON (como uma string). Mas sim, retorna uma estrutura de dados padrão do Python (por exemplo, um `dict`) com valores e subvalores compatíveis com JSON.

/// note | Nota

## Container Images { #container-images }

Docker has been one of the main tools to create and manage **container images** and **containers**.

And there's a public <a href="https://hub.docker.com/" class="external-link" target="_blank">Docker Hub</a> with pre-made **official container images** for many tools, environments, databases, and applications.

/// tip | Dica

Adicionando o `standard`, o Uvicorn instalará e usará algumas dependências extras recomendadas.

Isso inclui o `uvloop`, a substituição de alto desempenho para `asyncio`, que fornece um grande aumento de desempenho de concorrência.

Quando você instala o FastAPI com algo como `pip install "fastapi[standard]"`, você já obtém `uvicorn[standard]` também.

///

## Execute o Programa Servidor

memória, por exemplo, um modelo de aprendizado de máquina em uma variável, ou o conteúdo de um arquivo grande em uma variável, tudo isso **consome um pouco da memória (RAM)** do servidor.

E vários processos normalmente **não compartilham nenhuma memória**. Isso significa que cada processo em execução tem suas próprias coisas, variáveis ​​e memória. E se você estiver consumindo uma grande quantidade de memória em seu código, **cada processo** consumirá uma quantidade equivalente de memória....

Mas `open()` não usa `async` e `await`.

Então, nós declaramos uma função de manipulação de evento com o padrão `def` ao invés de `async def`.

///

### `startup` e `shutdown` juntos

Há uma grande chance que a lógica para sua *inicialização* e *encerramento* esteja conectada, você pode querer iniciar alguma coisa e então finalizá-la, adquirir um recurso e então liberá-lo, etc.

`OAuth2PasswordRequestForm` es una dependencia de clase que declara un body de formulario con:

* El `username`.
* El `password`.
* Un campo opcional `scope` como un string grande, compuesto por strings separados por espacios.
* Un `grant_type` opcional.

/// tip | Consejo