Oprava chyby PHP v Laravel při použití Google Cloud Platform AI ke spuštění PredictRequest

Zpracování chyby „Neplatné instance: string_value“ v platformě Google Cloud AI pomocí Laravel

Back-endové řešení využívající Laravel's Controller a Google Cloud's Vertex AI Prediction Service

<?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()]);
        }
    }
}

Alternativní řešení: Úprava struktury instance pro zajištění kompatibility

Tato verze používá asociativní pole k předání obrazových dat base64 přímo v instanci

<?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()]);
        }
    }
}

Test jednotky pro funkci PredictRequest v GoogleCloudAIController

Test PHP Unit s falešnou odezvou klienta pro aplikaci 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());
    }
}

Běžné otázky o Google Cloud AI a Laravel PredictRequest

1. Jak opravím chybu „Neplatné instance: string_value“ v Google Cloud AI?
2. Ujistěte se, že je váš obrázek zabalen do a Google\Protobuf\Value příklad s setStringValue pro nastavení zakódovaného obrázku base64 jako hodnoty řetězce. Důležité je také správné formátování v JSON.
3. Co očekává Google Cloud AI ve struktuře užitečného zatížení?
4. Google Cloud AI, zejména Vertex AI, vyžaduje strukturu podobnou JSON pomocí Google Protocol Buffers. Každá instance by měla být ve formátu pole s vnořeným JSON, kde se jako klíč pro obrazová data používá „obsah“.
5. Mohu otestovat integraci Laravel Google Cloud AI bez živých volání API?
6. Ano! Laravelova Http::fake umí simulovat reakce. Použijte toto k zesměšnění odpovědí z Google Cloud AI, což vám umožní otestovat, jak by vaše aplikace zvládla úspěšné i neúspěšné předpovědi.
7. Jaká je role PredictionServiceClient třídy v Laravelu?
8. The PredictionServiceClient class slouží jako klientské rozhraní pro Google Cloud AI. Poskytuje metody pro formátování koncového bodu, nastavení instancí a provádění predikčních volání API.
9. Proč Google AI vyžaduje Google\Protobuf\Value pro obrazová data?
10. The Google\Protobuf\Value class pomáhá udržovat konzistenci napříč různými typy strukturovaných dat v rozhraních Google API a zajišťuje kompatibilitu mezi JSON a Protocol Buffers pro komplexní datové typy.
11. Jak mohu optimalizovat zpracování dat pro předpovědi Google Cloud AI?
12. Použijte správné řešení chyb s try-catch bloky a ujistěte se, že obrazová data zakódujete přesně. Zajistěte, aby se nastavení projektu a koncového bodu bezpečně načítalo z proměnných prostředí, abyste se vyhnuli zakódování citlivých podrobností.
13. Jaký je účel endpointName v integracích Vertex AI?
14. The endpointName metoda formátuje název koncového bodu podle požadavků služby Google Cloud a zajišťuje, že cesta ke koncovému bodu je správná, aby mohly být předpovědi zpracovány správným modelem.
15. Jak mohu v Laravelu strukturovat informace o svém projektu Google Cloud?
16. Podrobnosti obchodu jako projectId, locationa endpointId v proměnných prostředí. Přístup k nim pomocí env() ve vašem ovladači Laravel, aby byly informace v bezpečí a konfigurovatelné.
17. je setInstances nutné při volání PredictRequest?
18. Ano, setInstances je nutné předat data pro predikci. Každý datový vstup by měl být strukturován v poli instance a je také nezbytný pro dávkové zpracování.
19. co je Http::fake užitečné pro testování Laravel?
20. Http::fake vám umožňuje zesměšňovat odpovědi, což vám umožňuje testovat, jak by vaše aplikace zvládala odpovědi API, aniž by zadávala skutečné požadavky na Google Cloud, šetří náklady a zajišťuje konzistentní výsledky testů.

Závěrečné úvahy o řešení problémů s požadavky Laravel a Google Cloud AI

Integrace Google Cloud AI do Laravelu otevírá výkonné možnosti predikce, ale vyžaduje přesné formátování a zpracování instancí, aby se předešlo chybám jako „Neplatné instance: string_value“. Zaměřením na strukturu užitečného zatížení, správné kódování dat a testování se tyto problémy stanou zvládnutelnými.

Pomocí Laravel's PredictionServiceClient vytvořit kompatibilní požadavek AI vyžaduje trpělivost a pozornost k detailům. Využití nástrojů jako Http::falešný pro testování a zalamování obrazových dat do protokolových vyrovnávacích pamětí pomáhá zajistit hladkou integraci umělé inteligence a přináší jak efektivitu, tak vhled do aplikací Laravel. 🚀