title: 'Another Boilerplate to FastAPI: Azure Pipeline CI + Pytest' - author: Shane Soh author_link: https://medium.com/@shane.soh link: https://medium.com/analytics-vidhya/deploy-machine-learning-models-with-keras-fastapi-redis-and-docker-4940df614ece title: Deploy Machine Learning Models with Keras, FastAPI, Redis and Docker - author: Mandy Gu author_link: https://towardsdatascience.com/@mandygu link: https://towardsdatascience.com/deploying-iris-classifications-with-fastapi-and-docker-7c9b83fdec3a...

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El self-hosting de JavaScript y CSS podría ser útil si, por ejemplo, necesitas que tu aplicación siga funcionando incluso offline, sin acceso a Internet, o en una red local.

Aquí verás cómo servir esos archivos tú mismo, en la misma aplicación de FastAPI, y configurar la documentación para usarla.

### Estructura de archivos del proyecto

Supongamos que la estructura de archivos de tu proyecto se ve así:

Para ver todas las opciones que tienes, revisa el <a href="https://docs.pydantic.dev/latest/concepts/types/" class="external-link" target="_blank">Overview de Tipos de Pydantic</a>. Verás algunos ejemplos en el siguiente capítulo.

Por ejemplo, como en el modelo `Image` tenemos un campo `url`, podemos declararlo como una instance de `HttpUrl` de Pydantic en lugar de un `str`:

///

### Revisa la documentación

Ahora puedes iniciar tu aplicación e ir a <a href="http://127.0.0.1:8000/docs" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/docs</a>.

Verás tu documentación incluyendo una sección de "Callbacks" para tu *path operation* que muestra cómo debería verse la *API externa*:

Cada vez que te "logueas con" Facebook, Google, GitHub, Microsoft, X (Twitter), esa aplicación está usando OAuth2 con scopes.

En esta sección verás cómo manejar autenticación y autorización con el mismo OAuth2 con scopes en tu aplicación de **FastAPI**.

/// warning | Advertencia

Esta es una sección más o menos avanzada. Si estás comenzando, puedes saltarla.

**FastAPI** la usa para que, si usas un modelo Pydantic en `response_model`, y tus datos tienen un error, lo verás en tu log.

Pero el cliente/usuario no lo verá. En su lugar, el cliente recibirá un "Error Interno del Servidor" con un código de estado HTTP `500`.

```

</div>

## Revisa

Ve a la documentación interactiva en: <a href="http://127.0.0.1:8000/docs" class="external-link" target="_blank">http://127.0.0.1:8000/docs</a>.

Verás algo así:

<img src="/img/tutorial/security/image01.png">

/// check | ¡Botón de autorización!

Ya tienes un nuevo y brillante botón de "Authorize".

# TODO(b/173549186): Move Google-internal TF code out of learning/brain
package_group(
    name = "internal",
    packages = [
        "//devtools/python/indexer/...",
        "//learning/brain/keras/...",
        "//learning/brain/mlir/...",
        "//learning/brain/tfrt/...",
        "//learning/lib/ami/simple_ml/...",
        "//learning/pathways/...",