```

</div>

////

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

	processIOReadBytesMD              = NewCounterMD(processIOReadBytes, "Total bytes read by the process from the underlying storage system, /proc/[pid]/io read_bytes")

        try {
            Process process = new ProcessBuilder().command(args).start();
            CountDownLatch latch = new CountDownLatch(2);
            ByteArrayOutputStream stdout = connectStream(process.getInputStream(), latch);
            ByteArrayOutputStream stderr = connectStream(process.getErrorStream(), latch);

            process.waitFor(1, TimeUnit.MINUTES);

Isso ainda é verdade.

Então, para poder ter **vários processos** ao mesmo tempo, tem que haver um **único processo escutando em uma porta** que então transmite a comunicação para cada processo de trabalho de alguma forma.

### Memória por Processo

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

## 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

- 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`

### Multiple Processes - An Example

In this example, there's a **Manager Process** that starts and controls two **Worker Processes**.

This Manager Process would probably be the one listening on the **port** in the IP. And it would transmit all the communication to the worker processes.

        ResultData target = resultData;
        for (final Ingester ingester : ingestFactory.getIngesters()) {
            try {
                target = ingester.process(target, responseData);
            } catch (final Exception e) {
                logger.warn("Failed to process Ingest[{}]", ingester.getClass().getSimpleName(), e);
            }
        }
        return target;
    }

        gradlew --> daemon
        tapi --> daemon
        
        worker["Worker process"]
        daemon --> worker

        worker2["Worker process"]
        daemon --> worker2

        worker3["Worker process"]
        daemon --> worker3
    
```

These are all Java processes. Each process has a corresponding "runtime".
All source code in Gradle is written to target one or more of these runtimes.