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 ╭────────── FastAPI CLI - Development mode ───────────╮
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 │  Running in development mode, for production use:   │

import java.io.File;
import java.nio.file.Path;
import java.util.List;

import org.apache.maven.api.Language;
import org.apache.maven.api.ProjectScope;
import org.apache.maven.impl.DefaultSourceRoot;
import org.apache.maven.model.Resource;
import org.junit.jupiter.api.BeforeEach;
import org.junit.jupiter.api.Test;

import static org.junit.jupiter.api.Assertions.assertEquals;
import static org.junit.jupiter.api.Assertions.assertNull;

# Тестовый файл LLM { #llm-test-file }

Этот документ проверяет, понимает ли <abbr title="Large Language Model – Большая языковая модель">LLM</abbr>, переводящая документацию, `general_prompt` в `scripts/translate.py` и языковой специфичный промпт в `docs/{language code}/llm-prompt.md`. Языковой специфичный промпт добавляется к `general_prompt`.

Тесты, добавленные здесь, увидят все создатели языковых промптов.

Использование:

                    }
                    subprojects {
                        apply(plugin = "gradlebuild.module-identity")
                        apply(plugin = "kotlin")
                        the<GradleModuleExtension>().identity.baseName.set("api-module")
                        repositories {
                            mavenCentral()
                        }

Adoptar temporalmente este punto de vista (del *desarrollador externo*) puede ayudarte a sentir que es más obvio dónde poner los parámetros, el modelo de Pydantic para el body, para el response, etc. para esa *API externa*.

///

### Crea un `APIRouter` de callback { #create-a-callback-apirouter }

Primero crea un nuevo `APIRouter` que contendrá uno o más callbacks.

Vous pouvez retourner un dictionnaire (`dict`), une liste (`list`), des valeurs seules comme des chaines de caractères (`str`) et des entiers (`int`), etc.

Vous pouvez aussi retourner des models **Pydantic** (qui seront détaillés plus tard).

Il y a de nombreux autres objets et modèles qui seront automatiquement convertis en JSON. Essayez d'utiliser vos favoris, il est fort probable qu'ils soient déjà supportés.

## Récapitulatif

* Importez `FastAPI`.

specific language governing permissions and limitations
under the License.
-->

<model xmlns="http://codehaus-plexus.github.io/MODELLO/2.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
  xsi:schemaLocation="http://codehaus-plexus.github.io/MODELLO/2.0.0 https://codehaus-plexus.github.io/modello/xsd/modello-2.0.0.xsd"
  xml.namespace="http://maven.apache.org/PLUGIN/${version}"

### Arbeitsspeicher pro Prozess { #memory-per-process }

Wenn das Programm nun Dinge in den Arbeitsspeicher lädt, zum Beispiel ein Modell für maschinelles Lernen in einer Variablen oder den Inhalt einer großen Datei in einer Variablen, verbraucht das alles **einen Teil des Arbeitsspeichers (RAM – Random Access Memory)** des Servers.

Erstellen Sie eine Variable `ALGORITHM` für den Algorithmus, der zum Signieren des JWT-Tokens verwendet wird, und setzen Sie sie auf `"HS256"`.

Erstellen Sie eine Variable für das Ablaufdatum des Tokens.

Definieren Sie ein Pydantic-Modell, das im Token-Endpunkt für die <abbr title="Response – Antwort: Daten, die der Server zum anfragenden Client zurücksendet">Response</abbr> verwendet wird.

Erstellen Sie eine Hilfsfunktion, um einen neuen Zugriffstoken zu generieren.