_, err = loadSvcActRPC.Call(ctx, client.gridConn(), grid.NewMSSWith(map[string]string{
		peerRESTUser: accessKey,
	}))
	return err
}

// LoadGroup - send load group command to peers.
func (client *peerRESTClient) LoadGroup(ctx context.Context, group string) error {
	_, err := loadGroupRPC.Call(ctx, client.gridConn(), grid.NewMSSWith(map[string]string{
		peerRESTGroup: group,

# Dependências avançadas

## Dependências parametrizadas

Todas as dependências que vimos até agora são funções ou classes fixas.

Mas podem ocorrer casos onde você deseja ser capaz de definir parâmetros na dependência, sem ter a necessidade de declarar diversas funções ou classes.

Vamos imaginar que queremos ter uma dependência que verifica se o parâmetro de consulta `q` possui um valor fixo.

Porém nós queremos poder parametrizar o conteúdo fixo.

					perDiskLimit:   opts.Limit,
					minDisks:       listingQuorum,
					reportNotFound: false,
					agreed:         send,
					partial: func(entries metaCacheEntries, _ []error) {
						entry, ok := entries.resolve(&resolver)
						if ok {
							send(*entry)
						}
					},
					finished: nil,
				}

				if err := listPathRaw(ctx, lopts); err != nil {

				// - practically speaking this never happens
				// and should never happen - however it has
				// been seen recently due to hardware issues
				// causes Reads() to go slower than Writes().
				//
				// Send such results anyways as this shall
				// expose a problem underneath.
				if totalPut > throughputHighestPut {
					throughputHighestResults = results
					throughputHighestPut = totalPut

# Testes Assíncronos

Você já viu como testar as suas aplicações **FastAPI** utilizando o `TestClient` que é fornecido. Até agora, você viu apenas como escrever testes síncronos, sem utilizar funções `async`.

  TFE_TensorHandle* h0_task0 = TestMatrixTensorHandle(ctx);
  TFE_TensorHandle* h1_task0 = TestMatrixTensorHandle(ctx);
  std::vector<TFE_TensorHandle*> handles_task0;
  if (heavy_load_on_streaming_rpc) {
    // Send 50 tensor copy requests to simulate that there have been some RPC
    // requests been enqueued.
    for (int i = 0; i < 50; ++i) {
      handles_task0.push_back(TestMatrixTensorHandle(ctx));
    }
  }

# inside the TensorFlow root directory. We then define them as a filegroup
# target inside "tensorflow/tools/toolchains/cross_compile/cc" so that Bazel
# can register it as an input to compile/link actions and send it to the remote
# VMs when needed.
# TODO(b/316932689): Avoid copying and replace with a local repository rule.
if [[ "$TFCI_MACOS_CROSS_COMPILE_ENABLE" == 1 ]]; then
  mkdir -p "${TFCI_MACOS_CROSS_COMPILE_SDK_DEST}/usr"

    env_file=$(cygpath -m $env_file)
    # Host dirs can only be mapped to an existing drive inside the container, so
    # T:\ is replaced with C:\.
    _TFCI_OUTPUT_DIR_WIN=$(replace_drive_letter_with_c "$TFCI_OUTPUT_DIR")
    sed -iE 's|^TFCI_OUTPUT_DIR=.*|TFCI_OUTPUT_DIR='"$_TFCI_OUTPUT_DIR_WIN"'|g' $env_file
    WORKING_DIR=$(replace_drive_letter_with_c "$TFCI_GIT_DIR")
    echo "GCE_METADATA_HOST=$IP_ADDR" > $env_file
  fi

				return err
			}
			return w.mw.Flush()
		}
		return nil
	}
	return &w
}

// write one or more objects to the stream in order.
// It is favorable to send as many objects as possible in a single write,
// but no more than math.MaxUint32
func (w *metacacheWriter) write(objs ...metaCacheEntry) error {
	if w == nil {
		return errors.New("metacacheWriter: nil writer")
	}

    * O FastAPI provê mais funcionalidades em cima do Starlette. Funcionalidades que você quase sempre precisará quando estiver construindo APIs, como validação de dados e serialização. E ao utilizá-lo, você obtém documentação automática sem custo nenhum (a documentação automática sequer adiciona sobrecarga nas aplicações rodando, pois ela é gerada na inicialização).