<img src="/img/tutorial/response-model/image01.png">

Und beide Modelle werden auch in der interaktiven API-Dokumentation verwendet:

<img src="/img/tutorial/response-model/image02.png">

## Andere Rückgabetyp-Annotationen

Quando você vê a documentação automática, pode verificar se o modelo de entrada e o modelo de saída terão seus próprios esquemas JSON:

<img src="/img/tutorial/response-model/image01.png">

E ambos os modelos serão usados ​​para a documentação interativa da API:

<img src="/img/tutorial/response-model/image02.png">

## Outras anotações de tipo de retorno

## ドキュメントを見る

自動ドキュメントを見ると、入力モデルと出力モデルがそれぞれ独自のJSON Schemaを持っていることが確認できます。

<img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/tutorial/response-model/image01.png">

そして、両方のモデルは、対話型のAPIドキュメントに使用されます:

<img src="https://fastapi.tiangolo.com/img/tutorial/response-model/image02.png">

## レスポンスモデルのエンコーディングパラメータ

レスポンスモデルにはデフォルト値を設定することができます:

{* ../../docs_src/response_model/tutorial004.py hl[11,13,14] *}

Коли Ви дивитесь автоматичну документацію, Ви можете побачити, що вхідна модель і вихідна модель мають власну JSON-схему:

<img src="/img/tutorial/response-model/image01.png">

І обидві моделі використовуються для інтерактивної API-документації:

<img src="/img/tutorial/response-model/image02.png">

## Інші анотації типів повернення

<img src="/img/tutorial/response-model/image01.png">

И также обе модели будут использованы в интерактивной документации API:

<img src="/img/tutorial/response-model/image02.png">

## Другие аннотации типов

<img src="/img/tutorial/response-model/image01.png">

Y ambos modelos se utilizarán para la documentación interactiva de la API:

<img src="/img/tutorial/response-model/image02.png">

## Otras Anotaciones de Tipos de Retorno

        the `run_eagerly` property, and will correctly run using `tf.function`
        by default. Note that `Model.fit_generator`, `Model.evaluate_generator`,
        and `Model.predict_generator` are deprecated endpoints. They are
        subsumed by `Model.fit`, `Model.evaluate`, and `Model.predict` which now
        support generators and Sequences.
*   `tf.lite`
    *   Legalization for `NMS` ops in TFLite.

series title: Building simple E-Commerce with NuxtJS and FastAPI - author: Rodrigo Arenas author_link: https://rodrigo-arenas.medium.com/ link: https://medium.com/analytics-vidhya/serve-a-machine-learning-model-using-sklearn-fastapi-and-docker-85aabf96729b title: "Serve a machine learning model using Sklearn, FastAPI and Docker" - author: Yashasvi Singh author_link: https://hashnode.com/@aUnicornDev link: https://aunicorndev.hashnode.dev/series/supafast-api title: "Building an API with FastAPI and...

    model: CIBuildModel,
    stage: Stage,
    os: Os? = null,
) = stageTriggerUuid(model, stage.stageName, os)

fun stageTriggerId(
    model: CIBuildModel,
    stageName: StageName,
    os: Os? = null,
) = "${model.projectId}_Stage_${stageName.id}_${osSuffix(os)}Trigger"

fun stageTriggerUuid(
    model: CIBuildModel,
    stageName: StageName,
    os: Os? = null,

	DB.Model(&blog).Association("Tags").Delete(tag5)
	var tags3 []Tag
	DB.Model(&blog).Association("Tags").Find(&tags3)
	if !compareTags(tags3, []string{"tag6"}) {
		t.Fatalf("Should find 1 tags after Delete")
	}

	if DB.Model(&blog).Association("Tags").Count() != 1 {
		t.Fatalf("Blog should has three tags after Delete")
	}

	DB.Model(&blog).Association("Tags").Delete(tag3)
	var tags4 []Tag