running the `tf.train.Server`.

## Untrusted inputs during training and prediction

TensorFlow supports a wide range of input data formats. For example it can
process images, audio, videos, and text. There are several modules specialized
in taking those formats, modifying them, and/or converting them to intermediate
formats that can be processed by TensorFlow.

Example: Start MinIO server in a 12 drives setup, using MinIO binary.

```sh
minio server /data{1...12}
```

Example: Start MinIO server in a 8 drives setup, using MinIO Docker image.

```sh
podman run \
  -p 9000:9000 \
  -p 9001:9001 \
  --name minio \
  -v /mnt/data1:/data1 \
  -v /mnt/data2:/data2 \
  -v /mnt/data3:/data3 \
  -v /mnt/data4:/data4 \
  -v /mnt/data5:/data5 \

## Перевірка документації

Ви можете перевірити це в UI документації за `/docs`:

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/request-form-models/image01.png">
</div>

## Заборона додаткових полів форми

## Проверьте Сгенерированную Документацию

Вы можете посмотреть query-параметры в графическом интерфейсе сгенерированной документации по пути `/docs`:

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/query-param-models/image01.png">
</div>

## Запретить Дополнительные Query-Параметры

В некоторых случаях (не особо часто встречающихся) вам может понадобиться **ограничить** query-параметры, которые вы хотите получить.

## Confira os Documentos

Você pode verificar na UI de documentação em `/docs`:

<div class="screenshot">
<img src="/img/tutorial/request-form-models/image01.png">
</div>

## Proibir Campos Extras de Formulários

					</la:link>
				</div>
			</div>
		</div>
		<main class="container">
			<div class="row">
				<div class="col text-center searchFormBox">
					<h1 class="mainLogo">
						<img src="${fe:url('/images/logo.png')}"
							alt="<la:message key="labels.index_title" />" />
					</h1>
					<div class="notification">${notification}</div>
					<div>
						<la:info id="msg" message="true">

Em seguida, ele iniciará o servidor com seu código **FastAPI**, parará em seus pontos de interrupção, etc.

Veja como pode parecer:

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

---

Se você usar o Pycharm, você pode:

* Abrir o menu "Executar".
* Selecionar a opção "Depurar...".
* Então um menu de contexto aparece.

///

La documentación interactiva de API se actualizará en consecuencia, para permitir múltiples valores:

<img src="/img/tutorial/query-params-str-validations/image02.png">

### Lista de parámetros de Query / múltiples valores con valores por defecto

Y también puedes definir un valor por defecto `list` de valores si no se proporcionan ninguno:

### 브라우저 UI

- 검색 UI: http://localhost:8080/

![검색 UI](https://fess.codelibs.org/_images/fess_search_result1.png)

- 관리자 UI: http://localhost:8080/admin/ (기본 사용자 이름/비밀번호는 admin/admin입니다)

![관리자 UI](https://fess.codelibs.org/_images/fess_admin_dashboard.png)

Il démarrera alors le serveur avec votre code **FastAPI**, s'arrêtera à vos points d'arrêt, etc.

Voici à quoi cela pourrait ressembler :

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

---

Si vous utilisez Pycharm, vous pouvez :

- Ouvrir le menu "Run".
- Sélectionnez l'option "Debug...".
- Un menu contextuel s'affiche alors.