Løsning af PHP-fejl i Laravel, når du bruger Google Cloud Platform AI til at køre PredictRequest

Håndtering af fejlen "Ugyldige forekomster: string_value" i Google Cloud AI Platform med Laravel

Backend-løsning ved hjælp af Laravels controller og Google Clouds 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()]);
        }
    }
}

Alternativ løsning: Ændring af instansstruktur for kompatibilitet

Denne version bruger et associativt array til at sende base64-billeddataene direkte i instansen

<?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()]);
        }
    }
}

Enhedstest for PredictRequest-funktion i GoogleCloudAIController

PHP-enhedstest med hånet klientsvar til Laravel-applikationen

<?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());
    }
}

Almindelige spørgsmål om Google Cloud AI og Laravel PredictRequest

1. Hvordan retter jeg fejlen "Ugyldige forekomster: string_value" i Google Cloud AI?
2. Sørg for, at dit billede er pakket ind i en Google\Protobuf\Value eksempel med setStringValue for at indstille det kodede base64-billede som strengværdien. Korrekt formatering i JSON er også kritisk.
3. Hvad forventer Google Cloud AI i nyttelaststrukturen?
4. Google Cloud AI, især Vertex AI, kræver en JSON-lignende struktur ved hjælp af Google Protocol Buffers. Hver forekomst skal være i et array-format med indlejret JSON, hvor "indhold" bruges som nøglen til billeddataene.
5. Kan jeg teste min Laravel Google Cloud AI-integration uden live API-kald?
6. Ja! Laravels Http::fake kan simulere svar. Brug dette til at håne svar fra Google Cloud AI, som giver dig mulighed for at teste, hvordan din applikation ville håndtere både succesfulde og mislykkede forudsigelser.
7. Hvad er rollen for PredictionServiceClient klasse i Laravel?
8. De PredictionServiceClient klasse fungerer som klientgrænsefladen til Google Cloud AI. Det giver metoder til at formatere slutpunktet, opsætte forekomster og foretage forudsigelseskald til API'et.
9. Hvorfor kræver Google AI Google\Protobuf\Value for billeddata?
10. De Google\Protobuf\Value klasse hjælper med at opretholde konsistens på tværs af forskellige typer strukturerede data i Google API'er, hvilket sikrer kompatibilitet mellem JSON og protokolbuffere for komplekse datatyper.
11. Hvordan kan jeg optimere datahåndtering til Google Cloud AI-forudsigelser?
12. Brug korrekt fejlhåndtering med try-catch blokke, og sørg for at kode billeddata nøjagtigt. Sørg for, at projekt- og slutpunktindstillingerne indlæses sikkert fra miljøvariabler for at undgå hårdkodningsfølsomme detaljer.
13. Hvad er formålet med endpointName i Vertex AI integrationer?
14. De endpointName metoden formaterer slutpunktsnavnet i overensstemmelse med Google Cloud-kravene, hvilket sikrer, at slutpunktstien er korrekt for forudsigelser, der kan behandles af den rigtige model.
15. Hvordan strukturerer jeg mine Google Cloud-projektoplysninger i Laravel?
16. Opbevar detaljer som projectId, location, og endpointId i miljøvariabler. Få adgang til disse vha env() i din Laravel-controller for at holde information sikker og konfigurerbar.
17. Er setInstances nødvendigt, når du ringer til PredictRequest?
18. Ja, setInstances er påkrævet for at videregive data til forudsigelse. Hvert datainput skal være struktureret inden for et instansarray, og det er også vigtigt for batchbehandling.
19. Hvad er Http::fake nyttig til Laravel-testning?
20. Http::fake giver dig mulighed for at håne svar, så du kan teste, hvordan din applikation ville håndtere API-svar uden at sende reelle anmodninger til Google Cloud, hvilket sparer omkostninger og sikrer ensartede testresultater.

Endelige tanker om fejlfinding af Laravel og Google Cloud AI-anmodninger

Integrering af Google Cloud AI i Laravel åbner op for kraftfulde forudsigelsesmuligheder, men kræver præcis formatering og instanshåndtering for at undgå fejl som "Ugyldige forekomster: string_value." Ved at fokusere på nyttelaststruktur, korrekt datakodning og test bliver disse problemer håndterbare.

Bruger Laravel's PredictionServiceClient at skabe en kompatibel AI-anmodning kræver tålmodighed og opmærksomhed på detaljer. Udnyttelse af værktøjer som Http::fake til test og indpakning af billeddata i protokolbuffere, hjælper med at sikre en jævn AI-integration, hvilket bringer både effektivitet og indsigt i Laravel-applikationer. 🚀