<_comment>Office Open XML Workbook Add-in (macro-enabled)</_comment>
    <glob pattern="*.xlam"/>
    <sub-class-of type="application/x-tika-ooxml"/>
  </mime-type>

  <mime-type type="application/vnd.ms-excel.sheet.macroenabled.12">
    <_comment>Office Open XML Workbook (macro-enabled)</_comment>
    <glob pattern="*.xlsm"/>
    <sub-class-of type="application/x-tika-ooxml"/>
  </mime-type>

        "//tensorflow/core/transforms:__subpackages__",
    ],
    deps = [
        ":c_api_macros_hdrs",
        "@local_xla//xla/tsl/c:tsl_status",
        "@local_xla//xla/tsl/c:tsl_status_internal",
        "@local_xla//xla/tsl/platform:status",
    ] + select({
        "//tensorflow:android": [
            "//tensorflow/core:portable_tensorflow_lib_lite",  # TODO(annarev): exclude runtime srcs

# Triển khai

Triển khai một ứng dụng **FastAPI** khá dễ dàng.

## Triển khai là gì

Triển khai một ứng dụng có nghĩa là thực hiện các bước cần thiết để làm cho nó **sẵn sàng phục vụ người dùng**.

Đối với một **API web**, điều này có nghĩa là đặt nó trong một **máy chủ từ xa**, với một **chương trình máy chủ** cung cấp hiệu suất tốt, ổn định, v.v., để người dùng của bạn có thể truy cập ứng dụng của bạn một cách hiệu quả và không bị gián đoạn hoặc gặp vấn đề.

$ cd awesome-project
```

</div>

## Tạo một Môi trường ảo

Khi bạn bắt đầu làm việc với một dự án Python **trong lần đầu**, hãy tạo một môi trường ảo **<abbr title="có nhiều cách thực hiện khác nhau, đây là một hướng dẫn đơn giản">trong thư mục dự án của bạn</abbr>**.

/// tip

Bạn cần làm điều này **một lần cho mỗi dự án**, không phải mỗi khi bạn làm việc.
///

//// tab | `venv`

  cp tensorflow/core/platform/ctstring.h \
    tensorflow/core/platform/ctstring_internal.h \
    ${LIB_PKG}/include/tensorflow/core/platform
  cp third_party/xla/xla/tsl/c/tsl_status.h ${LIB_PKG}/include/xla/tsl/c
  cp third_party/xla/third_party/tsl/tsl/platform/ctstring.h \
     third_party/xla/third_party/tsl/tsl/platform/ctstring_internal.h \
     ${LIB_PKG}/include/tsl/platform
  cd ${LIB_PKG}

        [],
        otherwise = [
            "@local_xla//xla/stream_executor/cuda:all_runtime",
            "@local_xla//xla/stream_executor/cuda:cuda_platform",
            "@local_xla//xla/stream_executor/cuda:cudnn_plugin",
            "@local_xla//xla/stream_executor/cuda:cufft_plugin",
            "@local_xla//xla/stream_executor:cuda_platform",
        ],
    ),
    deps = if_cuda([

Bạn có thể thử các dịch vụ của họ và làm theo hướng dẫn của họ:

Bạn có thể tạo ra sản phẩm thực tế với **FastAPI** ngay bây giờ (và bạn có thể đã làm điều này trong một thời gian dài), bạn chỉ cần đảm bảo rằng bạn sử dụng một phiên bản hoạt động đúng với các đoạn mã còn lại của bạn.

## Cố định phiên bản của `fastapi`

Điều đầu tiên bạn nên làm là "cố định" phiên bản của **FastAPI** bạn đang sử dụng để phiên bản mới nhất mà bạn biết hoạt động đúng với ứng dụng của bạn.

#     --config=dbg --per_file_copt=+tensorflow/core/kernels/identity_op.*@-g
# Since this .bazelrc file is synced between the tensorflow/tensorflow repo and
# the openxla/xla repo, also include debug info for files under xla/.
build:dbg --per_file_copt=+.*,-tensorflow.*,-xla.*@-g0
build:dbg --per_file_copt=+tensorflow/core/kernels.*@-g0
# for now, disable arm_neon. see: https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/33360

**Linux XLA**                 | [![Status](https://storage.googleapis.com/tensorflow-kokoro-build-badges/ubuntu-xla.svg)](https://storage.googleapis.com/tensorflow-kokoro-build-badges/ubuntu-xla.html)         | TBA