Behebung eines PHP-Fehlers in Laravel bei Verwendung von Google Cloud Platform AI zum Ausführen von PredictRequest

Behandeln des Fehlers „Ungültige Instanzen: string_value“ in der Google Cloud AI Platform mit Laravel

Back-End-Lösung mit dem Controller von Laravel und dem Vertex AI Prediction Service von 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()]);
        }
    }
}

Alternative Lösung: Instanzstruktur aus Kompatibilitätsgründen ändern

Diese Version verwendet ein assoziatives Array, um die Base64-Bilddaten direkt in der Instanz zu übergeben

<?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()]);
        }
    }
}

Unit-Test für die PredictRequest-Funktion in GoogleCloudAIController

PHP-Unit-Test mit simulierter Client-Antwort für die Laravel-Anwendung

<?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());
    }
}

Häufige Fragen zu Google Cloud AI und Laravel PredictRequest

1. Wie behebe ich den Fehler „Ungültige Instanzen: string_value“ in Google Cloud AI?
2. Stellen Sie sicher, dass Ihr Bild in ein Paket eingeschlossen ist Google\Protobuf\Value Beispiel mit setStringValue um das codierte Base64-Bild als Zeichenfolgenwert festzulegen. Auch die richtige Formatierung in JSON ist entscheidend.
3. Was erwartet Google Cloud AI in der Nutzlaststruktur?
4. Google Cloud AI, insbesondere Vertex AI, erfordert eine JSON-ähnliche Struktur unter Verwendung von Google Protocol Buffers. Jede Instanz sollte in einem Array-Format mit verschachteltem JSON vorliegen, wobei „contents“ als Schlüssel für die Bilddaten verwendet wird.
5. Kann ich meine Laravel Google Cloud AI-Integration ohne Live-API-Aufrufe testen?
6. Ja! Laravels Http::fake kann Reaktionen simulieren. Verwenden Sie diese Option, um Antworten von Google Cloud AI zu simulieren, sodass Sie testen können, wie Ihre Anwendung sowohl mit erfolgreichen als auch mit fehlgeschlagenen Vorhersagen umgehen würde.
7. Welche Rolle spielt die PredictionServiceClient Klasse in Laravel?
8. Der PredictionServiceClient Die Klasse dient als Client-Schnittstelle zu Google Cloud AI. Es bietet Methoden zum Formatieren des Endpunkts, zum Einrichten von Instanzen und zum Durchführen von Vorhersageaufrufen an die API.
9. Warum benötigt Google AI? Google\Protobuf\Value für Bilddaten?
10. Der Google\Protobuf\Value Die Klasse trägt dazu bei, die Konsistenz zwischen verschiedenen Arten strukturierter Daten in Google APIs aufrechtzuerhalten und stellt die Kompatibilität zwischen JSON und Protokollpuffern für komplexe Datentypen sicher.
11. Wie kann ich die Datenverarbeitung für Google Cloud AI-Vorhersagen optimieren?
12. Verwenden Sie die richtige Fehlerbehandlung mit try-catch Blöcke und stellen Sie sicher, dass die Bilddaten korrekt kodiert werden. Stellen Sie sicher, dass die Projekt- und Endpunkteinstellungen sicher aus Umgebungsvariablen geladen werden, um eine Hartcodierung sensibler Details zu vermeiden.
13. Was ist der Zweck von endpointName in Vertex AI-Integrationen?
14. Der endpointName Die Methode formatiert den Endpunktnamen gemäß den Google Cloud-Anforderungen und stellt so sicher, dass der Endpunktpfad korrekt ist, damit Vorhersagen vom richtigen Modell verarbeitet werden können.
15. Wie strukturiere ich meine Google Cloud-Projektinformationen in Laravel?
16. Shop-Details wie projectId, location, Und endpointId in Umgebungsvariablen. Greifen Sie auf diese zu env() in Ihrem Laravel-Controller, um Informationen sicher und konfigurierbar zu halten.
17. Ist setInstances notwendig beim Aufruf von PredictRequest?
18. Ja, setInstances ist erforderlich, um Daten zur Vorhersage zu übergeben. Jede Dateneingabe sollte innerhalb eines Instanzarrays strukturiert sein und ist auch für die Stapelverarbeitung unerlässlich.
19. Was ist Http::fake nützlich für Laravel-Tests?
20. Http::fake ermöglicht es Ihnen, Antworten zu simulieren und zu testen, wie Ihre Anwendung mit API-Antworten umgehen würde, ohne echte Anfragen an Google Cloud zu stellen. Dadurch sparen Sie Kosten und stellen konsistente Testergebnisse sicher.

Abschließende Gedanken zur Fehlerbehebung bei Laravel- und Google Cloud AI-Anfragen

Die Integration von Google Cloud AI in Laravel eröffnet leistungsstarke Vorhersagefunktionen, erfordert jedoch eine präzise Formatierung und Instanzbehandlung, um Fehler wie „Ungültige Instanzen: string_value“ zu vermeiden. Durch die Konzentration auf die Nutzlaststruktur, die korrekte Datencodierung und das Testen werden diese Probleme beherrschbar.

Verwendung von Laravel PredictionServiceClient Um eine kompatible KI-Anfrage zu erstellen, sind Geduld und Liebe zum Detail erforderlich. Nutzung von Tools wie Http::fake zum Testen und Verpacken von Bilddaten in Protokollpuffern trägt dazu bei, eine reibungslose KI-Integration sicherzustellen und bringt sowohl Effizienz als auch Einblick in Laravel-Anwendungen. 🚀