### Nebenläufigkeit + Parallelität: Web + maschinelles Lernen

Mit **FastAPI** können Sie die Vorteile der Nebenläufigkeit nutzen, die in der Webentwicklung weit verbreitet ist (derselbe Hauptvorteil von NodeJS).

Sie können aber auch die Vorteile von Parallelität und Multiprocessing (Mehrere Prozesse werden parallel ausgeführt) für **CPU-lastige** Workloads wie in Systemen für maschinelles Lernen nutzen.

        based server to register tf.function methods and a GRPC client to invoke
        remote registered methods. RPC APIs are intended for multi-client setups
        i.e. server and clients are started in separate binaries independently.

    *   Example usage to create server: ```python server =
        tf.distribute.experimental.rpc.Server.create("grpc", "127.0.0.1:1234")

```
λ REPO="registry.min.dev/<customer>" CRED_DIR=/media/builder/minio make docker-hotfix-push
```

| `minio_node_scanner_bucket_scans_started`  | Total number of bucket scans started since server start.    |
| `minio_node_scanner_directories_scanned`   | Total number of directories scanned since server start.     |
| `minio_node_scanner_objects_scanned`       | Total number of unique objects scanned since server start.  |

// used rather than just deleting the webhook since we want to keep it around after changing the default so user can later
// switch back to it. This is a hack but it is meant to cover a corner case where a user wants to migrate from a non-revisioned
// old version and then later decides to switch back to the old revision again.
func DeactivateIstioInjectionWebhook(ctx context.Context, client kubernetes.Interface) error {

Wenn Sie später lesen, wie Sie größere Anwendungen strukturieren ([Größere Anwendungen – Mehrere Dateien](../../tutorial/bigger-applications.md){.internal-link target=_blank}), möglicherweise mit mehreren Dateien, lernen Sie, wie Sie einen einzelnen `dependencies`-Parameter für eine Gruppe von *Pfadoperationen* deklarieren.

## Globale Abhängigkeiten

    * Für allgemeine Fehler beim Client können Sie einfach `400` verwenden.
* `500` und darüber stehen für Server-Fehler. Diese verwenden Sie fast nie direkt. Wenn etwas an irgendeiner Stelle in Ihrem Anwendungscode oder im Server schiefläuft, wird automatisch einer dieser Fehler-Statuscodes zurückgegeben.

!!! tip "Tipp"

Harshavardhana <******@****.***> 1706132204 -0800

| Minimum number of drives per server when server count is 1      | 02            |
| Minimum number of drives per server when server count is 2 or 3 | 01            |
| Minimum number of drives per server when server count is 4      | 01            |
| Maximum number of drives per server                             | no-limit      |
| Read quorum                                                     | N/2           |

// TF_Server functions ----------------------------------------------

#if !defined(IS_MOBILE_PLATFORM) && !defined(IS_SLIM_BUILD)
TF_Server::TF_Server(std::unique_ptr<tensorflow::ServerInterface> server)
    : target(server->target()), server(std::move(server)) {}
#endif  // !defined(IS_MOBILE_PLATFORM) && !defined(IS_SLIM_BUILD)

TF_Server* TF_NewServer(const void* proto, size_t proto_len,