will show you some of the main concepts you should probably keep in mind when deploying a **FastAPI** application (although most of it applies to any other type of web application).

You will see more details to keep in mind and some of the techniques to do it in the next sections. ✨...

        performance machine learning models in TensorFlow and similar ML frameworks. This project
        will include the application of HPC techniques, along with integration of
        search algorithms like reinforcement learning. MLIR aims to reduce the
        cost to bring up new hardware, and improve usability for existing
        TensorFlow users.

    Elle ne sera pas sérialisée avec un modèle.

    Assurez-vous qu'il contient les données souhaitées et que les valeurs soient dans un format JSON valides (si vous utilisez une `JSONResponse`).

!!! note "Détails techniques"
    Vous pouvez également utiliser `from starlette.responses import JSONResponse`.

```Python hl_lines="6-7  21-22"
{!../../../docs_src/response_directly/tutorial001.py!}
```

!!! note "Détails techniques"
    Vous pouvez aussi utiliser `from starlette.responses import JSONResponse`.

Mais c'est beaucoup plus complexe que cela.

!!! tip
    Si vous êtes pressé ou si cela ne vous intéresse pas, passez aux sections suivantes pour obtenir des instructions étape par étape afin de tout configurer avec différentes techniques.

Pour apprendre les bases du HTTPS, du point de vue d'un utilisateur, consultez <a href="https://howhttps.works/"
class="external-link" target="_blank">https://howhttps.works/</a>.

WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
See the License for the specific language governing permissions and
limitations under the License.
*/

// Package framer implements simple frame decoding techniques for an io.ReadCloser
package framer

import (
	"encoding/binary"
	"encoding/json"
	"io"
)

type lengthDelimitedFrameWriter struct {
	w io.Writer
	h [4]byte
}

{% endif %}
{% endfor %}

</div>

{% endfor %}
{% endif %}

## À propos des données - détails techniques

L'intention de cette page est de souligner l'effort de la communauté pour aider les autres.

Et ensuite une autre tâche d'arrière-plan (générée dans les paramètres de la *la fonction de chemin*) écrira un message dans `log.txt` comprenant le paramètre de chemin `email`.

## Détails techniques

La classe `BackgroundTasks` provient directement de <a href="https://www.starlette.io/background/" class="external-link" target="_blank">`starlette.background`</a>.

## OpenAPI supplémentaire

Lorsque vous déclarez un *chemin* dans votre application, **FastAPI** génère automatiquement les métadonnées concernant ce *chemin* à inclure dans le schéma OpenAPI.

!!! note "Détails techniques"
    La spécification OpenAPI appelle ces métadonnées des <a href="https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/main/versions/3.0.3.md#operation-object" class="external-link" target="_blank">Objets d'opération</a>.

// 3) What will be the quantization precision for each unit (nodes / ops) in the
//    model.

// Model quantization method for optimization.
//
// Various techniques for model quantization are defined within this message
// along with a field that specifies a method to be used for a particular
// quantization request.
// NEXT ID: 5
message QuantizationMethod {