* Hermetic CUDA support is added.

  Hermetic CUDA uses a specific downloadable version of CUDA instead of the user’s locally installed CUDA. Bazel will download CUDA, CUDNN and NCCL distributions, and then use CUDA libraries and tools as dependencies in various Bazel targets. This enables more reproducible builds for Google ML projects and supported CUDA versions.

Isso permitiria que você **reutilizasse o modelo** em **diversos lugares**, e também declarasse validações e metadados de todos os parâmetros de uma única vez. 😎

/// note | Nota

Isso é suportado desde o FastAPI versão `0.115.0`. 🤓

///

## Parâmetros de Consulta com um Modelo Pydantic

Mas você deveria ler primeiro o **Tutorial - Guia de Usuário** (que você está lendo agora).

Dessa forma eu pude encontrar a melhor maneira de reduzir duplicação de código o máximo possível, ter completação de texto em todos os lugares, conferência de tipos e erros etc.

Tudo de uma forma que oferecesse a melhor experiência de desenvolvimento para todos os desenvolvedores.

## Requisitos

Australia/Yancowinna Brazil/Acre Brazil/DeNoronha Brazil/East Brazil/West CET CST6CDT Canada/Atlantic Canada/Central Canada/Eastern Canada/Mountain Canada/Newfoundland Canada/Pacific Canada/Saskatchewan Canada/Yukon Chile/Continental Chile/EasterIsland Cuba EET EST EST5EDT Egypt Eire Etc/GMT Etc/GMT+0 Etc/GMT+1 Etc/GMT+10 Etc/GMT+11 Etc/GMT+12 Etc/GMT+2 Etc/GMT+3 Etc/GMT+4 Etc/GMT+5 Etc/GMT+6 Etc/GMT+7 Etc/GMT+8 Etc/GMT+9 Etc/GMT-0 Etc/GMT-1 Etc/GMT-10 Etc/GMT-11 Etc/GMT-12 Etc/GMT-13 Etc/GMT-14 Etc/GMT-2...

# FastAPI CLI

**FastAPI CLI** é uma interface por linha de comando do `fastapi` que você pode usar para rodar sua app FastAPI, gerenciar seu projeto FastAPI e mais.

Quando você instala o FastAPI (ex.: com `pip install fastapi`), isso inclui um pacote chamado `fastapi-cli`. Esse pacote disponibiliza o comando `fastapi` no terminal.

Para rodar seu app FastAPI em desenvolvimento, você pode usar o comando `fastapi dev`:

<div class="termy">

```console

</div>

Com esse recurso do **Pydantic v2**, sua documentação da API fica mais **precisa**, e se você tiver clientes e SDKs gerados automaticamente, eles serão mais precisos também, proporcionando uma melhor **experiência para desenvolvedores** e consistência. 🎉

## Não Separe Schemas

Agora, há alguns casos em que você pode querer ter o **mesmo esquema para entrada e saída**.

    doTestNoMatches(anyOf(""), "abcd");
    doTestNoMatches(anyOf("x"), "abcd");
    doTestNoMatches(anyOf("xy"), "abcd");
    doTestNoMatches(anyOf("CharMatcher"), "zxqy");
    doTestNoMatches(noneOf("CharMatcher"), "ChMa");
    doTestNoMatches(inRange('p', 'x'), "mom");
    doTestNoMatches(forPredicate(Predicates.equalTo('c')), "abe");
    doTestNoMatches(inRange('A', 'Z').and(inRange('F', 'K').negate()), "F1a");

    doTestNoMatches(anyOf(""), "abcd");
    doTestNoMatches(anyOf("x"), "abcd");
    doTestNoMatches(anyOf("xy"), "abcd");
    doTestNoMatches(anyOf("CharMatcher"), "zxqy");
    doTestNoMatches(noneOf("CharMatcher"), "ChMa");
    doTestNoMatches(inRange('p', 'x'), "mom");
    doTestNoMatches(forPredicate(Predicates.equalTo('c')), "abe");
    doTestNoMatches(inRange('A', 'Z').and(inRange('F', 'K').negate()), "F1a");

[Docker container](https://www.tensorflow.org/install/docker), and
[build from source](https://www.tensorflow.org/install/source).

To install the current release, which includes support for
[CUDA-enabled GPU cards](https://www.tensorflow.org/install/gpu) *(Ubuntu and
Windows)*:

```
$ pip install tensorflow
```

Other devices (DirectX and MacOS-metal) are supported using