PredictRequest চালানোর জন্য Google ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম এআই ব্যবহার করার সময় লারাভেলে পিএইচপি ত্রুটি ঠিক করা

Laravel সহ Google Cloud AI প্ল্যাটফর্মে "অবৈধ দৃষ্টান্ত: string_value" ত্রুটি পরিচালনা করা

Laravel এর কন্ট্রোলার এবং Google Cloud এর Vertex AI পূর্বাভাস পরিষেবা ব্যবহার করে ব্যাক-এন্ড সমাধান

<?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()]);
        }
    }
}

বিকল্প সমাধান: সামঞ্জস্যের জন্য ইনস্ট্যান্স স্ট্রাকচার পরিবর্তন করা

এই সংস্করণটি উদাহরণে সরাসরি বেস64 ইমেজ ডেটা পাস করতে একটি সহযোগী অ্যারে ব্যবহার করে

<?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()]);
        }
    }
}

GoogleCloudAICcontroller-এ PredictRequest ফাংশনের জন্য ইউনিট পরীক্ষা

Laravel অ্যাপ্লিকেশনের জন্য উপহাসিত ক্লায়েন্ট প্রতিক্রিয়া সহ পিএইচপি ইউনিট পরীক্ষা

<?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());
    }
}

Google Cloud AI এবং Laravel PredictRequest সম্পর্কে সাধারণ প্রশ্ন

1. আমি কিভাবে Google ক্লাউড AI-তে "অবৈধ উদাহরণ: string_value" ত্রুটিটি ঠিক করব?
2. নিশ্চিত করুন যে আপনার ইমেজ a এ মোড়ানো হয়েছে Google\Protobuf\Value সঙ্গে উদাহরণ setStringValue স্ট্রিং মান হিসাবে এনকোড করা base64 ইমেজ সেট করতে। JSON এ যথাযথ বিন্যাস করাও গুরুত্বপূর্ণ।
3. গুগল ক্লাউড এআই পেলোড কাঠামোতে কী আশা করে?
4. Google ক্লাউড AI, বিশেষ করে Vertex AI, Google প্রোটোকল বাফারগুলি ব্যবহার করে একটি JSON-এর মতো কাঠামোর প্রয়োজন৷ প্রতিটি উদাহরণ নেস্টেড JSON সহ একটি অ্যারে বিন্যাসে হওয়া উচিত যেখানে চিত্র ডেটার জন্য "বিষয়বস্তু" ব্যবহার করা হয়।
5. আমি কি লাইভ API কল ছাড়া আমার লারাভেল গুগল ক্লাউড এআই ইন্টিগ্রেশন পরীক্ষা করতে পারি?
6. হ্যাঁ! লারাভেলের Http::fake প্রতিক্রিয়া অনুকরণ করতে পারেন। Google ক্লাউড AI থেকে প্রতিক্রিয়াগুলিকে উপহাস করতে এটি ব্যবহার করুন, যা আপনাকে পরীক্ষা করতে দেয় যে কীভাবে আপনার অ্যাপ্লিকেশন সফল এবং ব্যর্থ ভবিষ্যদ্বাণী উভয়ই পরিচালনা করবে৷
7. ভূমিকা কি PredictionServiceClient লারাভেলে ক্লাস?
8. দ PredictionServiceClient ক্লাস Google ক্লাউড এআই-এর ক্লায়েন্ট ইন্টারফেস হিসেবে কাজ করে। এটি এন্ডপয়েন্ট ফরম্যাটিং, ইন্সট্যান্স সেট আপ এবং API এ ভবিষ্যদ্বাণী কল করার পদ্ধতি প্রদান করে।
9. কেন Google AI প্রয়োজন? Google\Protobuf\Value ইমেজ ডেটার জন্য?
10. দ Google\Protobuf\Value ক্লাস জটিল ডেটা প্রকারের জন্য JSON এবং প্রোটোকল বাফারগুলির মধ্যে সামঞ্জস্য নিশ্চিত করে Google API-এ বিভিন্ন ধরনের কাঠামোগত ডেটা জুড়ে সামঞ্জস্য বজায় রাখতে সাহায্য করে।
11. গুগল ক্লাউড এআই পূর্বাভাসের জন্য আমি কীভাবে ডেটা হ্যান্ডলিং অপ্টিমাইজ করতে পারি?
12. সঙ্গে সঠিক ত্রুটি হ্যান্ডলিং ব্যবহার করুন try-catch ব্লক, এবং সঠিকভাবে ইমেজ ডেটা এনকোড করা নিশ্চিত করুন। হার্ড-কোডিং সংবেদনশীল বিবরণ এড়াতে প্রজেক্ট এবং এন্ডপয়েন্ট সেটিংস পরিবেশ ভেরিয়েবল থেকে নিরাপদে লোড করা হয়েছে তা নিশ্চিত করুন।
13. উদ্দেশ্য কি endpointName ভার্টেক্স এআই ইন্টিগ্রেশনে?
14. দ endpointName মেথড Google ক্লাউডের প্রয়োজনীয়তা অনুযায়ী এন্ডপয়েন্টের নাম ফর্ম্যাট করে, নিশ্চিত করে যে সঠিক মডেল দ্বারা ভবিষ্যদ্বাণী প্রক্রিয়া করার জন্য এন্ডপয়েন্ট পাথ সঠিক।
15. লারাভেলে আমি কীভাবে আমার Google ক্লাউড প্রকল্পের তথ্য গঠন করব?
16. সঞ্চয় বিবরণ মত projectId, location, এবং endpointId পরিবেশের ভেরিয়েবলে। ব্যবহার করে এই অ্যাক্সেস env() তথ্য সুরক্ষিত এবং কনফিগারযোগ্য রাখতে আপনার লারাভেল কন্ট্রোলারে।
17. হয় setInstances PredictRequest কল করার সময় প্রয়োজনীয়?
18. হ্যাঁ, setInstances ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য ডেটা পাস করতে হবে। প্রতিটি ডেটা ইনপুট একটি ইনস্ট্যান্স অ্যারের মধ্যে গঠন করা উচিত এবং এটি ব্যাচ প্রক্রিয়াকরণের জন্যও অপরিহার্য।
19. কি Http::fake Laravel পরীক্ষার জন্য দরকারী?
20. Http::fake Google ক্লাউডে প্রকৃত অনুরোধ না করে, খরচ বাঁচানো এবং সামঞ্জস্যপূর্ণ পরীক্ষার ফলাফল নিশ্চিত না করে আপনার অ্যাপ্লিকেশন কীভাবে API প্রতিক্রিয়াগুলি পরিচালনা করবে তা আপনাকে পরীক্ষা করতে দেয়, আপনাকে প্রতিক্রিয়াগুলিকে উপহাস করতে দেয়৷

Laravel এবং Google Cloud AI অনুরোধের সমস্যা সমাধানের বিষয়ে চূড়ান্ত চিন্তাভাবনা

Laravel-এ Google Cloud AI একত্রিত করা শক্তিশালী ভবিষ্যদ্বাণী ক্ষমতা উন্মুক্ত করে তবে "অবৈধ দৃষ্টান্ত: string_value" এর মতো ত্রুটিগুলি এড়াতে সুনির্দিষ্ট বিন্যাস এবং দৃষ্টান্ত পরিচালনার দাবি রাখে। পেলোড গঠন, সঠিক ডেটা এনকোডিং এবং পরীক্ষার উপর ফোকাস করে, এই সমস্যাগুলি পরিচালনাযোগ্য হয়ে ওঠে।

Laravel এর ব্যবহার PredictionServiceClient একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ AI অনুরোধ তৈরি করতে ধৈর্য এবং বিস্তারিত মনোযোগ জড়িত। লিভারেজিং টুলের মতো http::জাল প্রোটোকল বাফারগুলিতে ইমেজ ডেটা পরীক্ষা এবং মোড়ানোর জন্য, একটি মসৃণ AI ইন্টিগ্রেশন নিশ্চিত করতে সাহায্য করে, যা লারাভেল অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে দক্ষতা এবং অন্তর্দৃষ্টি উভয়ই নিয়ে আসে। 🚀