Akousapydantic.ValidationErrorA validação de dados do Pydantic falhou porque os dados de entrada não correspondem ao schema do model.
Os dados passados para um model Pydantic não estão em conformidade com os tipos de campo definidos, restrições ou validators. Campos podem estar ausentes, ter tipos errados ou falhar nas regras de validação customizadas.
Leia .errors() do erro para identificar falhas em campos específicos. Corrija os dados de entrada para corresponder ao schema do model. Use Optional[type] para campos não obrigatórios. Adicione valores padrão com Field(default=...). Use model_validate() com strict=False para parsing mais permissivo.
IndexErrorUm índice de sequência está fora do intervalo válido para a sequência fornecida.
TypeError: object is not iterableUm objeto que não suporta iteração foi usado em um loop for, desempacotamento ou outro contexto que exige um iterável.
ConnectionRefusedErrorA conexão foi recusada porque nenhum servidor está escutando no endereço de destino.
numpy ValueError: shape mismatchUma operação numpy falhou porque os shapes dos arrays são incompatíveis.
TypeError: missing required positional argumentUma função foi chamada sem fornecer todos os argumentos posicionais obrigatórios.
ConnectionErrorOcorreu um erro relacionado à conexão durante uma operação de rede.