إصلاح خطأ PHP في Laravel عند استخدام Google Cloud Platform AI لتشغيل PredictRequest

معالجة الخطأ "المثيلات غير الصالحة: string_value" في Google Cloud AI Platform باستخدام Laravel

الحل الخلفي باستخدام وحدة التحكم Laravel وخدمة التنبؤ Vertex AI من Google Cloud

<?php
namespace App\Http\Controllers;
use Google\Cloud\AIPlatform\V1\Client\PredictionServiceClient;
use Google\Cloud\AIPlatform\V1\PredictRequest;
use Google\Protobuf\Value;

class GoogleCloudAIController extends Controller {
    protected $projectId;
    protected $location;
    protected $endpointId;
    protected $client;
    protected $credentials;

    public function __construct() {
        $this->projectId = env('GOOGLE_CLOUD_PROJECT_ID');
        $this->location = env('GOOGLE_LOCATION');
        $this->endpointId = env('GOOGLE_CLOUD_AI_ENDPOINT_ID');
        $this->credentials = env('GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS');

        $this->client = new PredictionServiceClient([
            'credentials' => json_decode(file_get_contents($this->credentials), true),
            'apiEndpoint' => "{$this->location}-aiplatform.googleapis.com",
        ]);
    }

    public function predictImage(string $imagePath) {
        $imageData = file_get_contents($imagePath);
        $encodedImage = base64_encode($imageData);
        $instance = new Value();
        $instance->setStringValue($encodedImage);

        $request = new PredictRequest();
        $formattedName = $this->client->endpointName($this->projectId, $this->location, $this->endpointId);
        $request->setEndpoint($formattedName);
        $request->setInstances([$instance]);

        try {
            $response = $this->client->predict($request);
            return response()->json($response->getPredictions());
        } catch (\Exception $e) {
            return response()->json(['error' => $e->getMessage()]);
        }
    }
}

الحل البديل: تعديل بنية المثيل للتوافق

يستخدم هذا الإصدار مصفوفة ترابطية لتمرير بيانات الصورة base64 مباشرة في المثيل

<?php
namespace App\Http\Controllers;
use Google\Cloud\AIPlatform\V1\Client\PredictionServiceClient;
use Google\Cloud\AIPlatform\V1\PredictRequest;

class GoogleCloudAIController extends Controller {
    protected $projectId;
    protected $location;
    protected $endpointId;
    protected $client;
    protected $credentials;

    public function __construct() {
        $this->projectId = env('GOOGLE_CLOUD_PROJECT_ID');
        $this->location = env('GOOGLE_LOCATION');
        $this->endpointId = env('GOOGLE_CLOUD_AI_ENDPOINT_ID');
        $this->credentials = env('GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS');

        $this->client = new PredictionServiceClient([
            'credentials' => json_decode(file_get_contents($this->credentials), true),
            'apiEndpoint' => "{$this->location}-aiplatform.googleapis.com",
        ]);
    }

    public function predictImage(string $imagePath) {
        $imageData = file_get_contents($imagePath);
        $encodedImage = base64_encode($imageData);

        $request = new PredictRequest();
        $formattedName = $this->client->endpointName($this->projectId, $this->location, $this->endpointId);
        $request->setEndpoint($formattedName);
        $request->setInstances([['content' => $encodedImage]]);

        try {
            $response = $this->client->predict($request);
            return response()->json($response->getPredictions());
        } catch (\Exception $e) {
            return response()->json(['error' => $e->getMessage()]);
        }
    }
}

اختبار الوحدة لوظيفة PredictRequest في GoogleCloudAIController

اختبار PHPUnit مع استجابة العميل الوهمية لتطبيق Laravel

<?php
namespace Tests\Unit;
use Tests\TestCase;
use App\Http\Controllers\GoogleCloudAIController;
use Illuminate\Support\Facades\Http;
use Google\Cloud\AIPlatform\V1\Client\PredictionServiceClient;

class GoogleCloudAIControllerTest extends TestCase {
    public function testPredictImageReturnsPredictions() {
        Http::fake([
            'https://*.aiplatform.googleapis.com/*' => Http::response(['predictions' => ['result']], 200)
        ]);

        $controller = new GoogleCloudAIController();
        $response = $controller->predictImage('test_image.jpg');

        $this->assertEquals(200, $response->status());
        $this->assertArrayHasKey('predictions', $response->json());
    }
}

أسئلة شائعة حول Google Cloud AI وLaravel PredictRequest

1. كيف أقوم بإصلاح الخطأ "المثيلات غير الصالحة: string_value" في Google Cloud AI؟
2. تأكد من أن صورتك ملفوفة في ملف Google\Protobuf\Value المثال مع setStringValue لتعيين صورة base64 المشفرة كقيمة السلسلة. يعد التنسيق المناسب في JSON أمرًا بالغ الأهمية أيضًا.
3. ما الذي يتوقعه Google Cloud AI في بنية الحمولة؟
4. يتطلب Google Cloud AI، وخاصة Vertex AI، بنية تشبه JSON تستخدم مخازن بروتوكول Google المؤقتة. يجب أن يكون كل مثيل بتنسيق صفيف مع JSON متداخل حيث يتم استخدام "المحتويات" كمفتاح لبيانات الصورة.
5. هل يمكنني اختبار تكامل Laravel Google Cloud AI دون مكالمات API المباشرة؟
6. نعم! لارافيل Http::fake يمكن محاكاة الاستجابات. استخدم هذا للسخرية من الاستجابات من Google Cloud AI، والتي تسمح لك باختبار كيفية تعامل تطبيقك مع التنبؤات الناجحة والفاشلة.
7. ما هو دور PredictionServiceClient فئة في لارافيل؟
8. ال PredictionServiceClient بمثابة واجهة العميل لـ Google Cloud AI. فهو يوفر طرقًا لتنسيق نقطة النهاية، وإعداد المثيلات، وإجراء استدعاءات التنبؤ لواجهة برمجة التطبيقات (API).
9. لماذا يتطلب Google AI Google\Protobuf\Value لبيانات الصورة؟
10. ال Google\Protobuf\Value تساعد الفئة في الحفاظ على الاتساق عبر أنواع مختلفة من البيانات المنظمة في واجهات برمجة تطبيقات Google، مما يضمن التوافق بين JSON والمخازن المؤقتة للبروتوكول لأنواع البيانات المعقدة.
11. كيف يمكنني تحسين معالجة البيانات لتنبؤات Google Cloud AI؟
12. استخدم التعامل الصحيح مع الأخطاء try-catch الكتل، والتأكد من تشفير بيانات الصورة بدقة. تأكد من تحميل إعدادات المشروع ونقطة النهاية بشكل آمن من متغيرات البيئة لتجنب التفاصيل الحساسة ذات الترميز الثابت.
13. ما هو الغرض من endpointName في تكاملات Vertex AI؟
14. ال endpointName تقوم الطريقة بتنسيق اسم نقطة النهاية وفقًا لمتطلبات Google Cloud، مما يضمن صحة مسار نقطة النهاية حتى تتم معالجة التنبؤات بواسطة النموذج الصحيح.
15. كيف أقوم بتنظيم معلومات مشروع Google Cloud الخاص بي في Laravel؟
16. تفاصيل المتجر مثل projectId, location، و endpointId في متغيرات البيئة. الوصول إلى هذه باستخدام env() في وحدة تحكم Laravel الخاصة بك للحفاظ على المعلومات آمنة وقابلة للتكوين.
17. يكون setInstances ضروري عند استدعاء PredictRequest؟
18. نعم، setInstances مطلوب لتمرير البيانات للتنبؤ. يجب تنظيم كل إدخال بيانات ضمن مصفوفة مثيل، وهو ضروري لمعالجة الدفعات أيضًا.
19. ما هو Http::fake مفيد في اختبار Laravel؟
20. Http::fake يسمح لك بمحاكاة الاستجابات، مما يتيح لك اختبار كيفية تعامل تطبيقك مع استجابات واجهة برمجة التطبيقات (API) دون تقديم طلبات حقيقية إلى Google Cloud، مما يوفر التكاليف ويضمن نتائج اختبار متسقة.

الأفكار النهائية حول استكشاف أخطاء طلبات Laravel وGoogle Cloud AI وإصلاحها

يؤدي دمج Google Cloud AI في Laravel إلى فتح إمكانات تنبؤ قوية ولكنه يتطلب تنسيقًا دقيقًا ومعالجة المثيلات لتجنب أخطاء مثل "المثيلات غير الصالحة: string_value." من خلال التركيز على بنية الحمولة، والتشفير الصحيح للبيانات، والاختبار، تصبح هذه المشكلات قابلة للإدارة.

باستخدام لارافيل PredictionServiceClient يتطلب إنشاء طلب AI متوافق الصبر والاهتمام بالتفاصيل. أدوات الاستفادة مثل المتشعب :: وهمية للاختبار، وتغليف بيانات الصورة في مخازن البروتوكول المؤقتة، يساعد على ضمان تكامل الذكاء الاصطناعي السلس، مما يوفر الكفاءة والرؤية في تطبيقات Laravel. 🚀