int port = tensorflow::testing::PickUnusedPortOrDie();
  // 3. Replace worker1 with a new worker in server_def_0 and server_def_1.
  ReplaceTaskInServerDef(&server_def_0, /*task_index=*/1, "localhost", port);
  ReplaceTaskInServerDef(&server_def_1, /*task_index=*/1, "localhost", port);
  // 4. Start a new task to replace worker1.
  server_def_0.set_task_index(1);
  worker_server1.release();

  // Create two worker tasks, using single host server defs.
  // A single host server def contains a client and the remote host.
  // Example:
  //
  //  Worker1:
  //  cluster { job { name: "client" tasks { key: 0 value: "localhost:14525" } }
  //            job { name: "worker" tasks { key: 1 value: "localhost:14523" } }
  //          } job_name: "worker" task_index: 1 protocol: "grpc"
  //

Insbesondere wenn die Anwendung auf **Kubernetes** läuft, werden Sie wahrscheinlich **keine** Worker verwenden wollen, und stattdessen **einen einzelnen Uvicorn-Prozess pro Container** ausführen wollen, aber ich werde Ihnen später in diesem Kapitel mehr darüber erzählen.

///

## Mehrere Worker { #multiple-workers }

Sie können mehrere Worker mit der `--workers`-Befehlszeilenoption starten:

//// tab | `fastapi`

///

## Birden Fazla Worker { #multiple-workers }

Komut satırında `--workers` seçeneğiyle birden fazla worker başlatabilirsiniz:

//// tab | `fastapi`

`fastapi` komutunu kullanıyorsanız:

<div class="termy">

```console
$ <font color="#4E9A06">fastapi</font> run --workers 4 <u style="text-decoration-style:solid">main.py</u>

///

## Múltiples Workers { #multiple-workers }

Puedes iniciar múltiples workers con la opción de línea de comando `--workers`:

//// tab | `fastapi`

Si usas el comando `fastapi`:

<div class="termy">

```console
$ <font color="#4E9A06">fastapi</font> run --workers 4 <u style="text-decoration-style:solid">main.py</u>

///

## Multiple Workers { #multiple-workers }

You can start multiple workers with the `--workers` command line option:

//// tab | `fastapi`

If you use the `fastapi` command:

<div class="termy">

```console
$ <font color="#4E9A06">fastapi</font> run --workers 4 <u style="text-decoration-style:solid">main.py</u>

///

## Utiliser plusieurs workers { #multiple-workers }

Vous pouvez démarrer plusieurs workers avec l'option de ligne de commande `--workers` :

//// tab | `fastapi`

Si vous utilisez la commande `fastapi` :

# 服务器工作进程（Workers） - 使用 Uvicorn 的多工作进程模式 { #server-workers-uvicorn-with-workers }

让我们回顾一下之前的部署概念：

* 安全性 - HTTPS
* 启动时运行
* 重新启动
* **复制（运行的进程数）**
* 内存
* 启动前的先前步骤

到目前为止，在文档中的所有教程中，您可能一直是在运行一个**服务器程序**，例如使用 `fastapi` 命令来启动 Uvicorn，而它默认运行的是**单进程模式**。

部署应用程序时，您可能希望进行一些**进程复制**，以利用**多核** CPU 并能够处理更多请求。

正如您在上一章有关[部署概念](concepts.md)中看到的，您可以使用多种策略。

在本章节中，我将向您展示如何使用 `fastapi` 命令或直接使用 `uvicorn` 命令以**多工作进程模式**运行 **Uvicorn**。

特別是，在 **Kubernetes** 上執行時，你多半會選擇不要使用 workers，而是每個容器只跑一個 **Uvicorn 單一處理序**。我會在該章節中進一步說明。

///

## 多個工作處理序 { #multiple-workers }

你可以用命令列選項 `--workers` 來啟動多個 workers：

//// tab | `fastapi`

如果你使用 `fastapi` 指令：

<div class="termy">

```console
$ <font color="#4E9A06">fastapi</font> run --workers 4 <u style="text-decoration-style:solid">main.py</u>

///

## Несколько воркеров { #multiple-workers }

Можно запустить несколько воркеров с помощью опции командной строки `--workers`:

//// tab | `fastapi`

Если вы используете команду `fastapi`:

<div class="termy">

```console
$ <font color="#4E9A06">fastapi</font> run --workers 4 <u style="text-decoration-style:solid">main.py</u>