**No está soportado** por Pydantic tener un modelo de Pydantic v2 con sus propios campos definidos como modelos de Pydantic v1 o viceversa.

```mermaid
graph TB
    subgraph "❌ Not Supported"
        direction TB
        subgraph V2["Pydantic v2 Model"]
            V1Field["Pydantic v1 Model"]
        end
        subgraph V1["Pydantic v1 Model"]
            V2Field["Pydantic v2 Model"]
        end
    end

## Use Case { #use-case }

Let's start with an example **use case** and then see how to solve it with this.

Let's imagine that you have some **machine learning models** that you want to use to handle requests. 🤖

The same models are shared among requests, so, it's not one model per request, or one per user or something similar.

### `orjson` ou Modèle de réponse { #orjson-or-response-model }

Si ce que vous recherchez est la performance, vous aurez probablement de meilleurs résultats en utilisant un [Modèle de réponse](../tutorial/response-model.md) qu'une réponse `orjson`.

@SuppressWarnings("module")
module okhttp3.dnsoverhttps {
  requires okhttp3;
  exports okhttp3.dnsoverhttps;

under the License.
-->

<project>
  <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
  <artifactId>aid</artifactId>
  <groupId>gid</groupId>
  <version>0.1</version>
  <packaging>pom</packaging>

  <modules>
    <module> </module>
  </modules>

                    .build();

            Document moduleADoc = Document.of(moduleAPomXml);
            Document moduleBDoc = Document.of(moduleBPomXml);

            Map<Path, Document> pomMap = new HashMap<>();
            pomMap.put(Paths.get("project", "module-a", "pom.xml"), moduleADoc);
            pomMap.put(Paths.get("project", "module-b", "pom.xml"), moduleBDoc);

Não é **suportado** pelo Pydantic ter um modelo do Pydantic v2 com campos próprios definidos como modelos do Pydantic v1, ou vice-versa.

```mermaid
graph TB
    subgraph "❌ Not Supported"
        direction TB
        subgraph V2["Pydantic v2 Model"]
            V1Field["Pydantic v1 Model"]
        end
        subgraph V1["Pydantic v1 Model"]
            V2Field["Pydantic v2 Model"]
        end
    end

Y luego en nuestro código, hacemos parse de ese contenido YAML directamente, y nuevamente estamos usando el mismo modelo Pydantic para validar el contenido YAML:

{* ../../docs_src/path_operation_advanced_configuration/tutorial007_py310.py hl[24:31] *}

/// tip | Consejo

Aquí reutilizamos el mismo modelo Pydantic.

Pero de la misma manera, podríamos haberlo validado de alguna otra forma.

Pydantic ne prend pas en charge le fait d'avoir un modèle Pydantic v2 contenant des champs eux-mêmes définis comme des modèles Pydantic v1, et inversement.

```mermaid
graph TB
    subgraph "❌ Not Supported"
        direction TB
        subgraph V2["Pydantic v2 Model"]
            V1Field["Pydantic v1 Model"]
        end
        subgraph V1["Pydantic v1 Model"]
            V2Field["Pydantic v2 Model"]
        end
    end

Aynı modeller request’ler arasında paylaşılır; yani request başına bir model, kullanıcı başına bir model vb. gibi değil.

Modeli yüklemenin, diskten çok fazla **data** okunması gerektiği için **oldukça uzun sürebildiğini** düşünelim. Dolayısıyla bunu her request için yapmak istemezsiniz.