using mlir::lite::BufferType;
using mlir::lite::CustomOpMap;
using mlir::lite::QuantizeWeights;
constexpr bool kUseUpdatedHybridSchemeDefault = true;

std::unique_ptr<ModelT> CreateMutableModelFromFile(const Model* input_model) {
  auto copied_model = std::make_unique<ModelT>();
  input_model->UnPackTo(copied_model.get(), nullptr);
  return copied_model;
}

std::unique_ptr<FlatBufferModel> ReadTestModel() {

</p>

<p>
The memory model describes the requirements on program executions,
which are made up of goroutine executions,
which in turn are made up of memory operations.
</p>

<p>
A <i>memory operation</i> is modeled by four details:
</p>
<ul>
	<li>its kind, indicating whether it is an ordinary data read, an ordinary data write,
    or a <i>synchronizing operation</i> such as an atomic data access,

Il ne peut pas très bien gérer les modèles imbriqués. Ainsi, si le corps JSON de la requête est un objet JSON comportant des champs internes qui sont à leur tour des objets JSON imbriqués, il ne peut pas être correctement documenté et validé.

                InternalProblemSpec problemSpec = builder
                    // usage.getKind() could be be part of the problem ID, however it provides hints on the problem provenance which should be modeled differently, maybe as location data.
                    .id(getDefaultDeprecationIdDisplayName(usage), usage.getProblemIdDisplayName(), GradleCoreProblemGroup.deprecation())
                    .contextualLabel(usage.getSummary())

!!! tip "Tipp"
    Falls Sie sich fragen, was „AlexNet“, „ResNet“ und „LeNet“ ist, das sind Namen von <abbr title="Genau genommen, Deep-Learning-Modellarchitekturen">Modellen</abbr> für maschinelles Lernen.

### Deklarieren Sie einen *Pfad-Parameter*

Dann erstellen Sie einen *Pfad-Parameter*, der als Typ die gerade erstellte Enum-Klasse hat (`ModelName`):

```Python hl_lines="16"

* Validierung von **komplexen Strukturen**:
    * Benutzung von hierarchischen Pydantic-Modellen, Python-`typing`s `List` und `Dict`, etc.
    * Die Validierer erlauben es, komplexe Datenschemen klar und einfach zu definieren, überprüft und dokumentiert als JSON Schema.

Vous pouvez aussi retourner des models **Pydantic** (qui seront détaillés plus tard).

Il y a de nombreux autres objets et modèles qui seront automatiquement convertis en JSON. Essayez d'utiliser vos favoris, il est fort probable qu'ils soient déjà supportés.

## Récapitulatif

* Importez `FastAPI`.
* Créez une instance d'`app`.

	const (
		magic = "!<arch>\n"
		fmag  = "`\n"

		namelen = 16
		datelen = 12
		uidlen  = 6
		gidlen  = 6
		modelen = 8
		sizelen = 10
		fmaglen = 2
		hdrlen  = namelen + datelen + uidlen + gidlen + modelen + sizelen + fmaglen
	)

	type arhdr struct {
		name string
		date string
		uid  string
		gid  string
		mode string
		size string
		fmag string

			minio.PutObjectOptions{DisableContentSha256: true},
		)
		return err
	}

	return NotImplemented{}
}

type listerAt []os.FileInfo

// Modeled after strings.Reader's ReadAt() implementation
func (f listerAt) ListAt(ls []os.FileInfo, offset int64) (int, error) {
	var n int
	if offset >= int64(len(f)) {
		return 0, io.EOF
	}
	n = copy(ls, f[offset:])

    disabled = user_dict["disabled"],
    hashed_password = user_dict["hashed_password"],
)
```

!!! info
    Eine ausführlichere Erklärung von `**user_dict` finden Sie in [der Dokumentation für **Extra Modelle**](../extra-models.md#uber-user_indict){.internal-link target=_blank}.

## Den Token zurückgeben

Die Response des `token`-Endpunkts muss ein JSON-Objekt sein.