Arreglar l'error PHP a Laravel quan s'utilitza la IA de Google Cloud Platform per executar PredictRequest

Gestió de l'error "Instàncies no vàlides: string_value" a Google Cloud AI Platform amb Laravel

Solució de fons que utilitza el controlador de Laravel i el servei de predicció d'IA Vertex de 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()]);
        }
    }
}

Solució alternativa: modificació de l'estructura de la instància per a la compatibilitat

Aquesta versió utilitza una matriu associativa per passar les dades de la imatge base64 directament a la instància

<?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()]);
        }
    }
}

Prova unitària de la funció PredictRequest a GoogleCloudAIController

Prova d'unitat PHP amb resposta del client burla per a l'aplicació 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());
    }
}

Preguntes habituals sobre Google Cloud AI i Laravel PredictRequest

1. Com soluciono l'error "Instàncies no vàlides: string_value" a Google Cloud AI?
2. Assegureu-vos que la vostra imatge estigui embolicada en un Google\Protobuf\Value instància amb setStringValue per establir la imatge base64 codificada com a valor de cadena. El format adequat en JSON també és fonamental.
3. Què espera Google Cloud AI a l'estructura de càrrega útil?
4. Google Cloud AI, especialment Vertex AI, requereix una estructura semblant a JSON que utilitzi Google Protocol Buffers. Cada instància hauria de tenir un format de matriu amb JSON imbricat on s'utilitza "contingut" com a clau per a les dades de la imatge.
5. Puc provar la meva integració de Laravel Google Cloud AI sense trucades d'API en directe?
6. Sí! de Laravel Http::fake pot simular respostes. Utilitzeu-ho per burlar-vos de les respostes de la intel·ligència artificial de Google Cloud, que us permet provar com la vostra aplicació gestionarà tant les prediccions reeixides com les fallides.
7. Quin és el paper del PredictionServiceClient classe a Laravel?
8. El PredictionServiceClient La classe serveix com a interfície de client per a Google Cloud AI. Proporciona mètodes per formatar el punt final, configurar instàncies i fer trucades de predicció a l'API.
9. Per què requereix Google AI Google\Protobuf\Value per a dades d'imatge?
10. El Google\Protobuf\Value La classe ajuda a mantenir la coherència entre diferents tipus de dades estructurades a les API de Google, garantint la compatibilitat entre JSON i protocols buffers per a tipus de dades complexos.
11. Com puc optimitzar el maneig de dades per a les prediccions d'IA de Google Cloud?
12. Utilitzeu el tractament adequat d'errors amb try-catch blocs i assegureu-vos de codificar les dades de la imatge amb precisió. Assegureu-vos que la configuració del projecte i del punt final es carregui de manera segura des de les variables d'entorn per evitar la codificació de detalls sensibles.
13. Quin és el propòsit endpointName a les integracions de Vertex AI?
14. El endpointName El mètode formata el nom del punt final segons els requisits de Google Cloud, assegurant-se que el camí del punt final és correcte perquè les prediccions siguin processades pel model adequat.
15. Com puc estructurar la informació del meu projecte de Google Cloud a Laravel?
16. Detalls de la botiga com projectId, location, i endpointId en variables d'entorn. Accediu a aquests utilitzant env() al vostre controlador Laravel per mantenir la informació segura i configurable.
17. És setInstances necessari quan truqueu a PredictRequest?
18. Sí, setInstances cal passar dades per a la predicció. Cada entrada de dades s'ha d'estructurar dins d'una matriu d'instàncies, i també és essencial per al processament per lots.
19. Què és Http::fake útil per a les proves de Laravel?
20. Http::fake us permet simular les respostes, cosa que us permet provar com la vostra aplicació gestionarà les respostes de l'API sense fer sol·licituds reals a Google Cloud, estalviant costos i garantint resultats de proves coherents.

Consideracions finals sobre la resolució de problemes de sol·licituds d'IA de Laravel i Google Cloud

La integració de la intel·ligència artificial de Google Cloud a Laravel obre potents capacitats de predicció, però requereix un format precís i un maneig de les instàncies per evitar errors com ara "Instàncies no vàlides: string_value". En centrar-se en l'estructura de la càrrega útil, la codificació correcta de les dades i les proves, aquests problemes es poden gestionar.

Utilitzant el de Laravel PredictionServiceClient crear una sol·licitud d'IA compatible implica paciència i atenció als detalls. Aprofitant eines com Http::fals per provar i embolicar les dades d'imatge als protocols buffers, ajuda a garantir una integració fluida de la IA, aportant eficiència i visió de les aplicacions de Laravel. 🚀