* O **modelo de entrada** precisa ser capaz de ter uma senha.
* O **modelo de saída** não deve ter uma senha.
* O **modelo de banco de dados** provavelmente precisaria ter uma senha criptografada.

!!! danger
    Nunca armazene senhas em texto simples dos usuários. Sempre armazene uma "hash segura" que você pode verificar depois.

Ou, de outra forma, sem a necessidade deles, importe e use o código que precisar.

Qualquer integração é projetada para ser tão simples de usar (com dependências) que você pode criar um "plug-in" para suas aplicações com 2 linhas de código usando a mesma estrutura e sintaxe para as suas *operações de caminho*.

### Testado

* 100% <abbr title="A quantidade de código que é testada automaticamente">de cobertura de testes</abbr>.

`FastAPI` es realmente una sub-clase de `Starlette`. Así que, si ya conoces o usas Starlette, muchas de las características funcionarán de la misma manera.

Con **FastAPI** obtienes todas las características de **Starlette** (porque FastAPI es simplemente Starlette en esteroides):

* Seguridad y autenticación incluyendo soporte para **OAuth2** con **JWT tokens** y **HTTP Basic** auth.
* Técnicas más avanzadas, pero igual de fáciles, para declarar **modelos de JSON profundamente anidados** (gracias a Pydantic).
* Muchas características extra (gracias a Starlette) como:
    * **WebSockets**
    * **GraphQL**
    * pruebas extremadamente fáciles con HTTPX y `pytest`
    * **CORS**
    * **Cookie Sessions**
    * ...y mucho más.

---

## **Typer**, o FastAPI das interfaces de linhas de comando

<a href="https://typer.tiangolo.com" target="_blank"><img src="https://typer.tiangolo.com/img/logo-margin/logo-margin-vector.svg" style="width: 20%;"></a>

## Replicação - Número de Processos

    environ_save = dict(environ_cp)
    for _ in range(_DEFAULT_PROMPT_ASK_ATTEMPTS):

      if validate_cuda_config(environ_cp):
        cuda_env_names = [
            'TF_CUDA_VERSION',
            'TF_CUBLAS_VERSION',
            'TF_CUDNN_VERSION',
            'TF_TENSORRT_VERSION',
            'TF_NCCL_VERSION',
            'TF_CUDA_PATHS',
            # Items below are for backwards compatibility when not using

?m??yjnoh??u&kobmes?oppah????in,?o!.&a&dakatognub?m&asah?ihsemih??su?t&ekat?i&h?o????e&onokok?ustimak??i&jih?k&asinuk?ias?usu??mukust??onoognub?u&fuy?juk?ppeb?suk?????nayn,?wa&ga&k!.&a&mihsoan?rihotok?waga&kihsagih?ya???emaguram?i&j&nonak?ustnez??kunas?monihcu??o&hsonot?nnam?yotim??u&st&amakat?odat??zatu????nak!.&a&dustam?kus&okoy?tarih??maz?nibe?r&a&gihsaimanim?h&esi?imagas??wa&do?guy???u&im?kamak???tikamay?wa&k&ia?oyik?umas??sijuf??yimonin??e&nokah?saya??i&akan?esiak?gusta?hsuz?kasagihc?o?ukus...

*.compute.estate
*.alces.network

// all-inkl.com : https://all-inkl.com
// Submitted by Werner Kaltofen <******@****.***>
kasserver.com

// Altervista: https://www.altervista.org
// Submitted by Carlo Cannas <******@****.***>
altervista.org

// alwaysdata : https://www.alwaysdata.com
// Submitted by Cyril <******@****.***>
alwaysdata.net

// Amaze Software : https://amaze.co

    generally improve training performance. Models that do rely on determinism
    should set a random seed explicitly.
*   Replaced the implementation of `tf.flags` with `absl.flags`.
*   Add support for `CUBLAS_TENSOR_OP_MATH` in fp16 GEMM
*   Add support for CUDA on NVIDIA Tegra devices

## Bug Fixes and Other Changes

*   Documentation updates: