* Ein Schlüssel `schema`, der als Wert das JSON-Schema aus dem Modell hat, hier ist die richtige Stelle.

!!! tip "Tipp"
    Sie erinnern sich vielleicht, dass Requestbodys ebenfalls mit Pydantic-Modellen deklariert werden.

    Weil Sie `Depends` verwenden, wird **FastAPI** hier aber nicht verwirrt.

!!! check

  if (src.node() == nullptr) {
    return errors::Internal("Attempted to backprop along an invalid edge.");
  }
  auto iter = backprops_.find(src);
  if (iter != backprops_.end()) {
    auto* grads = &iter->second;
    grads->push_back(dst_grad);
    if (--pending_[src.node()->id()] == 0) {
      ready_.push_back(src.node());
    }
  }
  return absl::OkStatus();
}

                       llvm::StringRef& target_cluster_name, bool incoming) {
  for (auto iter = tpu_ops.begin(); iter != tpu_ops.end(); iter++) {
    auto island_op = llvm::dyn_cast<IslandOp>(*iter);
    if (llvm::dyn_cast_or_null<TF::IdentityOp>(island_op.GetBody().front())) {
      if (island_op.getOutputs().use_empty()) {
        tpu_ops.erase(iter);
        return true;
      }
      std::vector<IslandOp> ops;
      if (incoming) {

  // operations that were moved.
  for (OpOperand& operand :
       moved_launch_op.GetBody().getTerminator()->getOpOperands()) {
    auto iter = original_return_operand_map.find(operand.get());
    if (iter != original_return_operand_map.end()) {
      original_launch_op.getResult(iter->second)
          .replaceAllUsesWith(
              moved_launch_op.getResult(operand.getOperandNumber()));
    }
  }
}

# `FastAPI`-Klasse

Hier sind die Referenzinformationen für die Klasse `FastAPI` mit all ihren Parametern, Attributen und Methoden.

Sie können die `FastAPI`-Klasse direkt von `fastapi` importieren:

```python
from fastapi import FastAPI
```

::: fastapi.FastAPI
    options:
        members:
            - openapi_version
            - webhooks
            - state
            - dependency_overrides
            - openapi

```

</div>

Die einzige neue Option hier ist `--workers`, die Uvicorn anweist, 4 Workerprozesse zu starten.

Sie können auch sehen, dass die **PID** jedes Prozesses angezeigt wird, `27365` für den übergeordneten Prozess (dies ist der **Prozessmanager**) und eine für jeden Workerprozess: `27368`, `27369`, `27370` und `27367`.

## Deployment-Konzepte

    const ForwardOperation& op,
    std::unique_ptr<GradientFunction>* gradient_function) const {
  auto iter = registry_.find(op.op_name);
  if (iter == registry_.end()) {
    const string error_msg = "No gradient defined for op: " + op.op_name + ".";
    return errors::NotFound(error_msg);
  }
  gradient_function->reset(iter->second(op));
  return absl::OkStatus();
}

	}
	if !s.inOrder(false) {
		t.Errorf("SortedStableFunc wasn't stable on %d ints", n)
	}

	// iterVal converts a Seq2 to a Seq.
	iterVal := func(seq iter.Seq2[int, intPair]) iter.Seq[intPair] {
		return func(yield func(intPair) bool) {
			for _, v := range seq {
				if !yield(v) {
					return
				}
			}
		}
	}

    // Here we just read its value.
    mutex_lock ml(*var->mu());
    tensors.push_back(*var->tensor());
  }

  for (const auto iter : llvm::zip(resource_names, tensors)) {
    const StringRef name = std::get<0>(iter);
    const Tensor& tensor = std::get<1>(iter);

    // Create tensor attribute for this variable.
    absl::StatusOr<ElementsAttr> tensor_attr_or =
        ConvertTensor(tensor, &builder);