# 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 специфичных промптов.

Использование:

	}

	reflectResults := rel.FieldSchema.MakeSlice().Elem()
	column, values := schema.ToQueryValues(clause.CurrentTable, relForeignKeys, foreignValues)

	if len(values) != 0 {
		tx = tx.Model(reflectResults.Addr().Interface()).Where(clause.IN{Column: column, Values: values})

		for _, cond := range conds {
			if fc, ok := cond.(func(*gorm.DB) *gorm.DB); ok {
				tx = fc(tx)
			} else {

Sadece standart **Python**.

Örneğin bir `int` için:

```Python
item_id: int
```

ya da daha karmaşık bir `Item` modeli için:

```Python
item: Item
```

...ve bu tek tanımla şunları elde edersiniz:

* Şunlar dahil editör desteği:
    * Completion.
    * Type kontrolleri.
* Verinin doğrulanması:

### Benzersiz ID Üreten Özel Fonksiyon { #custom-generate-unique-id-function }

FastAPI, her *path operation* için bir **unique ID** kullanır. Bu ID, **operation ID** için ve ayrıca request/response'lar için gerekebilecek özel model isimleri için de kullanılır.

Bu fonksiyonu özelleştirebilirsiniz. Bir `APIRoute` alır ve string döndürür.

Örneğin burada ilk tag'i (muhtemelen tek tag'iniz olur) ve *path operation* adını (function adı) kullanıyor.

### Memory per Process { #memory-per-process }

Now, when the program loads things in memory, for example, a machine learning model in a variable, or the contents of a large file in a variable, all that **consumes a bit of the memory (RAM)** of the server.

### Mémoire par processus { #memory-per-process }

Maintenant, lorsque le programme charge des choses en mémoire, par exemple, un modèle de machine learning dans une variable, ou le contenu d'un gros fichier dans une variable, tout cela **consomme une partie de la mémoire (RAM)** du serveur.

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image03.png">

/// tip | Astuce

Remarquez l’autocomplétion pour `name` et `price`, qui a été définie dans l’application FastAPI, dans le modèle `Item`.

///

Vous aurez des erreurs en ligne pour les données que vous envoyez :

<img src="/img/tutorial/generate-clients/image04.png">

L’objet de réponse aura également l’autocomplétion :

```console
$ pip install "fastapi[all]"
---> 100%
```

</div>

### Créer l'objet `Settings` { #create-the-settings-object }

Importez `BaseSettings` depuis Pydantic et créez une sous-classe, comme pour un modèle Pydantic.

De la même manière qu'avec les modèles Pydantic, vous déclarez des attributs de classe avec des annotations de type, et éventuellement des valeurs par défaut.

 * string is not human readable, but can be used with classes like [InetAddress] to establish
 * connections.
 *
 * ## Why another URL model?
 *
 * Java includes both [java.net.URL][URL] and [java.net.URI][URI]. We offer a new URL
 * model to address problems that the others don't.
 *
 * ### Different URLs should be different
 *

                "v2/src/main/kotlin"
            }
            withDirectory("binary-compatibility").apply {
                withBuildScript(
                    """
                    import japicmp.model.JApiChangeStatus
                    import gradlebuild.binarycompatibility.*
                    import gradlebuild.binarycompatibility.filters.*

                    val v1 = rootProject.project(":v1")