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

/// info | 情報

`**user_dict` のより完全な解説は、[**追加モデル**のドキュメント](../extra-models.md#about-user-in-dict)を参照してください。

///

## トークンを返す { #return-the-token }

`token` エンドポイントのレスポンスは JSON オブジェクトでなければなりません。

`token_type` を含める必要があります。ここでは「Bearer」トークンを使うので、トークンタイプは「`bearer`」です。

Gardez à l'esprit que, comme les chats permettent une « conversation libre », il est facile de poser des questions trop générales et plus difficiles à répondre ; vous pourriez donc ne pas recevoir de réponses.

$ fastapi dev

 ╭────────── FastAPI CLI - Development mode ───────────╮
 │                                                     │
 │  Serving at: http://127.0.0.1:8000                  │
 │                                                     │
 │  API docs: http://127.0.0.1:8000/docs               │
 │                                                     │
 │  Running in development mode, for production use:   │

$ fastapi dev

 ╭────────── FastAPI CLI - Development mode ───────────╮
 │                                                     │
 │  Serving at: http://127.0.0.1:8000                  │
 │                                                     │
 │  API docs: http://127.0.0.1:8000/docs               │
 │                                                     │
 │  Running in development mode, for production use:   │

$ fastapi dev

 ╭────────── FastAPI CLI - Development mode ───────────╮
 │                                                     │
 │  Serving at: http://127.0.0.1:8000                  │
 │                                                     │
 │  API docs: http://127.0.0.1:8000/docs               │
 │                                                     │
 │  Running in development mode, for production use:   │

/// check | Inspiró a **FastAPI** a

Definir validaciones extra para tipos de datos usando el valor "default" de los atributos del modelo. Esto mejora el soporte del editor y no estaba disponible en Pydantic antes.

        "//third_party/py/tf_keras/...",
        "//third_party/yggdrasil_decision_forests/...",
        "//waymo/accelerator/...",
        "//waymo/ml/cn/...",
        "//waymo/ml/models/...",
    ],
)

package_group(
    name = "ndarray_tensor_allow_list",
    packages = [
        "//learning/gemini/gemax/...",
        "//third_party/py/courier/...",

If your application is **simple**, this will probably **not be a problem**, and you might not need to specify hard memory limits. But if you are **using a lot of memory** (for example with **machine learning** models), you should check how much memory you are consuming and adjust the **number of containers** that runs in **each machine** (and maybe add more machines to your cluster).

labels.chat_error_context_length_exceeded=Die Nachricht ist zu lang zur Verarbeitung. Bitte kürzen Sie sie und versuchen Sie es erneut.
labels.chat_error_model_not_found=Das KI-Modell wurde nicht gefunden. Bitte kontaktieren Sie den Administrator.
labels.chat_error_invalid_response=Ungültige Antwort vom KI-Dienst erhalten. Bitte versuchen Sie es erneut.

labels.chat_error_timeout=Upłynął limit czasu żądania. Spróbuj ponownie.
labels.chat_error_context_length_exceeded=Wiadomość jest zbyt długa do przetworzenia. Skróć ją i spróbuj ponownie.
labels.chat_error_model_not_found=Nie znaleziono modelu AI. Skontaktuj się z administratorem.
labels.chat_error_invalid_response=Otrzymano nieprawidłową odpowiedź z usługi AI. Spróbuj ponownie.
labels.chat_error_connection=Nie można połączyć się z usługą AI. Sprawdź połączenie sieciowe.