full_name = user_dict["full_name"],
    disabled = user_dict["disabled"],
    hashed_password = user_dict["hashed_password"],
)
```

/// info | 정보

`**user_dict`에 대한 자세한 설명은 [**추가 모델** 문서](../extra-models.md#about-user_indict){.internal-link target=_blank}를 다시 읽어봅시다.

///

## 토큰 반환하기

`token` 엔드포인트의 응답은 JSON 객체여야 합니다.

`token_type`이 있어야 합니다. 여기서는 "Bearer" 토큰을 사용하므로 토큰 유형은 "`bearer`"여야 합니다.

この場合、この関数は`async`関数です。

---

`async def`の代わりに通常の関数として定義することもできます:

{* ../../docs_src/first_steps/tutorial003.py hl[7] *}

/// note | 備考

違いが分からない場合は、[Async: *"急いでいますか？"*](../async.md#_1){.internal-link target=_blank}を確認してください。

///

### Step 5: コンテンツの返信

{* ../../docs_src/first_steps/tutorial001.py hl[8] *}

`dict`、`list`、`str`、`int`などを返すことができます。

パスパラメータが整数として宣言されていることに注意してください。

///

## 標準であることのメリット、ドキュメンテーションの代替物

また、生成されたスキーマが <a href="https://github.com/OAI/OpenAPI-Specification/blob/master/versions/3.0.2.md" class="external-link" target="_blank">OpenAPI</a> 標準に従っているので、互換性のあるツールが多数あります。

Тесты, добавленные здесь, увидят все создатели языковых промптов.

Использование:

* Подготовьте языковой специфичный промпт — `docs/{language code}/llm-prompt.md`.

To distinguish from the models with all optional values for **updates** and models with required values for **creation**, you can use the ideas described in [Extra Models](extra-models.md){.internal-link target=_blank}.

Щоб розрізняти моделі з усіма необов’язковими значеннями для **оновлення** і моделі з обов’язковими значеннями для **створення**, Ви можете скористатись ідеями, описаними у [Додаткові моделі](extra-models.md){.internal-link target=_blank}.

minio server /mnt/export
```

Testing with an example
> Obtaining client ID and secrets follow [Keycloak configuring documentation](https://github.com/minio/minio/blob/master/docs/sts/keycloak.md)

```
$ go run client-grants.go -cid PoEgXP6uVO45IsENRngDXj5Au5Ya -csec eKsw6z8CtOJVBtrOWvhRWL4TUCga

##### Credentials
{
 "accessKey": "NUIBORZYTV2HG2BMRSXR",

Hier hinzugefügte Tests werden von allen Erstellern sprachspezifischer Prompts gesehen.

So verwenden:

* Einen sprachspezifischen Prompt haben – `docs/{language code}/llm-prompt.md`.

        and
        [PluggableDevice](https://github.com/tensorflow/community/blob/master/rfcs/20200624-pluggable-device-for-tensorflow.md)
        interface.
        *   Add custom ops and kernels through
            [kernel and op registration C API](https://github.com/tensorflow/community/blob/master/rfcs/20190814-kernel-and-op-registration.md).

/// tip | Consejo

Puedes aprender más al respecto en la [documentación de despliegue](deployment/index.md){.internal-link target=_blank}.