A principal coisa que você precisa para executar uma aplicação **FastAPI** (ou qualquer outra aplicação ASGI) em uma máquina de servidor remoto é um programa de servidor ASGI como o **Uvicorn**, que é o que vem por padrão no comando `fastapi`.

Existem diversas alternativas, incluindo:

    "message": "Hello World",
    "root_path": "/api/v1"
}
```

### Configurando o `root_path` na aplicação FastAPI { #setting-the-root-path-in-the-fastapi-app }

Alternativamente, se você não tiver uma maneira de fornecer uma opção de linha de comando como `--root-path` ou equivalente, você pode definir o parâmetro `root_path` ao criar sua aplicação FastAPI:

{* ../../docs_src/behind_a_proxy/tutorial002_py39.py hl[3] *}

constraints.Future.message = {item} deve ser uma data futura.
constraints.Max.message = {item} deve ser menor ou igual a {value}.
constraints.Min.message = {item} deve ser maior ou igual a {value}.
constraints.NotNull.message = {item} é obrigatório.
constraints.Null.message = {item} deve ser nulo.
constraints.Past.message = {item} deve ser uma data passada.
constraints.Pattern.message = {item} não corresponde a "{regexp}".

These "env" files match up with an environment matrix that roughly covers:

-   Different Python versions
-   Linux, MacOS, and Windows machines (these pool definitions are internal)
-   x86 and arm64
-   CPU-only, or with NVIDIA CUDA support (Linux only), or with TPUs

## How to Test Your Changes to TensorFlow

You may check how your changes will affect TensorFlow by:

1. Creating a PR and observing the presubmit test results

/// info | Informação

Webhooks estão disponíveis a partir do OpenAPI 3.1.0, e possui suporte do FastAPI a partir da versão `0.99.0`.

///

## Uma aplicação com webhooks { #an-app-with-webhooks }

TFCI_BAZEL_TARGET_SELECTING_CONFIG_PREFIX=linux_arm64
# Note: this is not set to "--cpu", because that changes the package name
# to tensorflow_cpu. These ARM builds are supposed to have the name "tensorflow"
# despite lacking Nvidia CUDA support.
TFCI_BUILD_PIP_PACKAGE_WHEEL_NAME_ARG="--repo_env=WHEEL_NAME=tensorflow"
TFCI_DOCKER_ENABLE=1
TFCI_DOCKER_IMAGE=us-docker.pkg.dev/ml-oss-artifacts-published/ml-public-container/ml-build-arm64:latest

load("@python_version_repo//:py_version.bzl", "REQUIREMENTS")
load("@rules_python//python:pip.bzl", "compile_pip_requirements")

# TODO(ybaturina): Remove once TF is migrated to CUDA 12.9.
genrule(
    name = "nvidia_constraints",
    srcs = ["nvidia-requirements.txt"],
    outs = ["nvidia-constraints.txt"],
    cmd = """sed -E "s/>=/==/" $(location nvidia-requirements.txt) > $@;""",
)

 * It provides a no-op implementation for processing response data.
 * This class can be used when you want to skip the response processing step in a crawler.
 *
 * @author kuma
 */
public class NullResponseProcessor implements ResponseProcessor {

    /**
     * Creates a new NullResponseProcessor instance.
     */
    public NullResponseProcessor() {
        super();
    }

package ioutil

import (
	"io"
)

// Discard is just like io.Discard without the io.ReaderFrom compatible
// implementation which is buggy on NUMA systems, we have to use a simpler
// io.Writer implementation alone avoids also unnecessary buffer copies,
// and as such incurred latencies.
var Discard io.Writer = discard{}

// discard is /dev/null for Golang.

# limitations under the License.
# ==============================================================================
source "${BASH_SOURCE%/*}/utilities/setup.sh"

# Record GPU count and CUDA version status
if [[ "$TFCI_NVIDIA_SMI_ENABLE" == 1 ]]; then
  tfrun nvidia-smi
fi

# Update the version numbers for Nightly only
if [[ "$TFCI_NIGHTLY_UPDATE_VERSION_ENABLE" == 1 ]]; then
  python_bin=python3