--experimental_cc_shared_library \
    --@local_config_cuda//:enable_cuda \
    --define framework_shared_object=false \
    "somepath(//tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package, " \
    "@local_config_cuda//cuda:cudart + "\
    "@local_config_cuda//cuda:cudart + "\
    "@local_config_cuda//cuda:cuda_driver + "\
    "@local_config_cuda//cuda:cudnn + "\
    "@local_config_cuda//cuda:curand + "\
    "@local_config_cuda//cuda:cusolver + "\

    --@local_config_cuda//:enable_cuda \
    --define framework_shared_object=false \
    "somepath(//tensorflow/tools/pip_package:wheel, " \
    "@local_config_cuda//cuda:cudart + "\
    "@local_config_cuda//cuda:cudart + "\
    "@local_config_cuda//cuda:cuda_driver + "\
    "@local_config_cuda//cuda:cudnn + "\
    "@local_config_cuda//cuda:curand + "\
    "@local_config_cuda//cuda:cusolver + "\

erasure-code.svg...

Vas con la persona que te gusta 😍 por comida rápida paralela 🍔.

Haces la cola mientras varios cajeros (digamos 8) que a la vez son cocineros 👨‍🍳👨‍🍳👨‍🍳👨‍🍳👨‍🍳👨‍🍳👨‍🍳👨‍🍳 toman los pedidos de las personas que están delante de ti.

Todos los que están antes de ti están esperando 🕙 que sus hamburguesas 🍔 estén listas antes de dejar el mostrador porque cada uno de los 8 cajeros prepara la hamburguesa de inmediato antes de recibir el siguiente pedido.

FROM python:3.9

WORKDIR /code

COPY ./requirements.txt /code/requirements.txt

RUN pip install --no-cache-dir --upgrade -r /code/requirements.txt

# (1)
COPY ./main.py /code/

# (2)
CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "80"]
```

1. Copie o arquivo `main.py` para o diretório `/code` diretamente (sem nenhum diretório `./app`).

Para fazer isso, primeiro construa toda a documentação:

<div class="termy">

```console
// Use o comando "build-all", isso leverá um tempinho
$ python ./scripts/docs.py build-all

Updating es
Updating en
Building docs for: en
Building docs for: es
Successfully built docs for: es
Copying en index.md to README.md
```

</div>

```Python hl_lines="1"
{!../../../docs_src/first_steps/tutorial001.py!}
```

`FastAPI` es una clase de Python que provee toda la funcionalidad para tu API.

!!! note "Detalles Técnicos"
    `FastAPI` es una clase que hereda directamente de `Starlette`.

    También puedes usar toda la funcionalidad de <a href="https://www.starlette.io/" class="external-link" target="_blank">Starlette</a>.

    export flags="--config=opt -k"
    ```

    If the tests are to be run on the GPU, add CUDA paths to LD_LIBRARY_PATH and
    add the `cuda` option flag

    ```bash
    export LD_LIBRARY_PATH="${LD_LIBRARY_PATH}:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/extras/CUPTI/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"
    export flags="--config=opt --config=cuda -k"
    ```

    For example, to run all tests under tensorflow/python, do:

    ```bash

* <a href="https://github.com/JoshData/python-email-validator" target="_blank"><code>email_validator</code></a> - para validação de email.

Usados por Starlette:

* <a href="https://www.python-httpx.org" target="_blank"><code>httpx</code></a> - Necessário se você quiser utilizar o `TestClient`.
* <a href="https://jinja.palletsprojects.com" target="_blank"><code>jinja2</code></a> - Necessário se você quiser utilizar a configuração padrão de templates.

    val jgit = "org.eclipse.jgit:org.eclipse.jgit"
    val jgitSsh = "org.eclipse.jgit:org.eclipse.jgit.ssh.apache"
    val joda = "joda-time:joda-time"
    val jsch = "com.github.mwiede:jsch"
    val jsr305 = "com.google.code.findbugs:jsr305"
    val julToSlf4j = "org.slf4j:jul-to-slf4j"
    val junit = "junit:junit"
    val junit5Vintage = "org.junit.vintage:junit-vintage-engine"