# Lernen

Hier finden Sie die einführenden Kapitel und Tutorials zum Erlernen von **FastAPI**.

Harshavardhana <******@****.***> 1656968574 -0700

// so there is no risk of polluting the entire cache with data accessed once.
// Another goal of DirectIO is to minimize the mutation of data by the kernel
// before issuing IO to underlying devices. ZFS users often enable features like
// compression and checksumming which currently necessitates mutating data in
// the kernel.
//
// DirectIO semantics for a filesystem like ZFS would be quite different than

Wenn etwas für Ihr Projekt interessant und nützlich erscheint, lesen Sie es, andernfalls überspringen Sie es einfach.

/// tip | "Tipp"

Wenn Sie strukturiert **FastAPI lernen** möchten (empfohlen), lesen Sie stattdessen Kapitel für Kapitel das [Tutorial – Benutzerhandbuch](../tutorial/index.md){.internal-link target=_blank}.

### 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.

# Einen Server manuell ausführen – Uvicorn

Das Wichtigste, was Sie zum Ausführen einer **FastAPI**-Anwendung auf einer entfernten Servermaschine benötigen, ist ein ASGI-Serverprogramm, wie **Uvicorn**.

Es gibt 3 Hauptalternativen:

* <a href="https://www.uvicorn.org/" class="external-link" target="_blank">Uvicorn</a>: ein hochperformanter ASGI-Server.

///

## Zusätzliche Information hinzufügen

Sie können zusätzliche Information in `Field`, `Query`, `Body`, usw. deklarieren. Und es wird im generierten JSON-Schema untergebracht.

Sie werden später mehr darüber lernen, wie man zusätzliche Information unterbringt, wenn Sie lernen, Beispiele zu deklarieren.

Matisse ein sehr umfangreiches Werk von Pablo Picasso. Nicht nur gemessen an der 
Vielzahl seiner Frauenporträts erscheint die Beschäftigung mit der Rolle der Frau in 
seinem Werk und Leben wichtig.  
Am Beispiel von Dora Maar, eine seiner langjährigen Lebensabschnittsgefährtinnen, 
von der auch die Sammlung Berggruen zahlreiche Porträts hier ausstellt, wird es 

[main]
summary=Maximum server performance for MinIO

[vm]
transparent_hugepage=madvise

[sysfs]
/sys/kernel/mm/transparent_hugepage/defrag=defer+madvise
/sys/kernel/mm/transparent_hugepage/khugepaged/max_ptes_none=0

[cpu]
force_latency=1
governor=performance
energy_perf_bias=performance
min_perf_pct=100

[sysctl]
fs.xfs.xfssyncd_centisecs=72000
net.core.busy_read=50
net.core.busy_poll=50
kernel.numa_balancing=1

							continue
						}
					} else {
						r = io.NopCloser(bytes.NewBuffer([]byte{}))
					}
					// Keep disk path instead of ID, to ensure that the downloaded zip file can be
					// easily automated with `minio server hostname{1...n}/disk{1...m}`.
					err = fn(r, disk.Hostname(), disk.Endpoint().Path, pathJoin(volume, si.Name), si)
					r.Close()
					if err != nil {
						return err
					}
				}
			}
		}
	}