Διόρθωση σφάλματος PHP στο Laravel κατά τη χρήση του Google Cloud Platform AI για την εκτέλεση του PredictRequest

Χειρισμός του σφάλματος "Invalid Instances: string_value" στην πλατφόρμα Google Cloud AI με Laravel

Λύση back-end χρησιμοποιώντας τον ελεγκτή Laravel και την υπηρεσία πρόβλεψης AI Vertex του 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()]);
        }
    }
}

Εναλλακτική λύση: Τροποποίηση δομής στιγμιότυπου για συμβατότητα

Αυτή η έκδοση χρησιμοποιεί έναν συσχετιστικό πίνακα για να μεταβιβάσει τα δεδομένα εικόνας base64 απευθείας στην παρουσία

<?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()]);
        }
    }
}

Δοκιμή μονάδας για λειτουργία PredictRequest στο GoogleCloudAIController

Δοκιμή μονάδας PHP με κοροϊδευμένη απόκριση πελάτη για εφαρμογή 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());
    }
}

Συνήθεις ερωτήσεις σχετικά με το Google Cloud AI και το Laravel PredictRequest

1. Πώς μπορώ να διορθώσω το σφάλμα "Invalid instances: string_value" στο Google Cloud AI;
2. Βεβαιωθείτε ότι η εικόνα σας είναι τυλιγμένη σε ένα Google\Protobuf\Value παράδειγμα με setStringValue για να ορίσετε την κωδικοποιημένη εικόνα base64 ως τιμή συμβολοσειράς. Η σωστή μορφοποίηση σε JSON είναι επίσης κρίσιμη.
3. Τι περιμένει το Google Cloud AI στη δομή ωφέλιμου φορτίου;
4. Το Google Cloud AI, ιδιαίτερα το Vertex AI, απαιτεί μια δομή παρόμοια με JSON που χρησιμοποιεί Buffers Πρωτοκόλλου Google. Κάθε στιγμιότυπο θα πρέπει να είναι σε μορφή πίνακα με ένθετο JSON όπου το "contents" χρησιμοποιείται ως κλειδί για τα δεδομένα εικόνας.
5. Μπορώ να δοκιμάσω την ενσωμάτωση του Laravel Google Cloud AI χωρίς ζωντανές κλήσεις API;
6. Ναί! της Laravel Http::fake μπορεί να προσομοιώσει απαντήσεις. Χρησιμοποιήστε το για να κοροϊδέψετε τις απαντήσεις από το Google Cloud AI, το οποίο σας επιτρέπει να δοκιμάσετε πώς η εφαρμογή σας θα χειριζόταν τόσο επιτυχημένες όσο και αποτυχημένες προβλέψεις.
7. Ποιος είναι ο ρόλος του PredictionServiceClient μάθημα στη Laravel;
8. Ο PredictionServiceClient η κλάση χρησιμεύει ως διεπαφή πελάτη στο Google Cloud AI. Παρέχει μεθόδους για τη μορφοποίηση του τελικού σημείου, τη ρύθμιση παρουσιών και την πραγματοποίηση κλήσεων πρόβλεψης στο API.
9. Γιατί το Google AI απαιτεί Google\Protobuf\Value για δεδομένα εικόνας;
10. Ο Google\Protobuf\Value Η class βοηθά στη διατήρηση της συνέπειας μεταξύ διαφορετικών τύπων δομημένων δεδομένων στα API Google, διασφαλίζοντας τη συμβατότητα μεταξύ JSON και Protocol Buffer για πολύπλοκους τύπους δεδομένων.
11. Πώς μπορώ να βελτιστοποιήσω τον χειρισμό δεδομένων για προβλέψεις Google Cloud AI;
12. Χρησιμοποιήστε τον κατάλληλο χειρισμό σφαλμάτων με try-catch μπλοκ και φροντίστε να κωδικοποιήσετε τα δεδομένα εικόνας με ακρίβεια. Βεβαιωθείτε ότι οι ρυθμίσεις του έργου και του τελικού σημείου έχουν φορτωθεί με ασφάλεια από μεταβλητές περιβάλλοντος για να αποφευχθούν ευαίσθητες λεπτομέρειες στον σκληρό κώδικα.
13. Ποιος είναι ο σκοπός του endpointName σε ενσωματώσεις Vertex AI;
14. Ο endpointName Η μέθοδος μορφοποιεί το όνομα του τελικού σημείου σύμφωνα με τις απαιτήσεις του Google Cloud, διασφαλίζοντας ότι η διαδρομή τελικού σημείου είναι σωστή για την επεξεργασία των προβλέψεων από το σωστό μοντέλο.
15. Πώς δομώ τις πληροφορίες του έργου μου στο Google Cloud στο Laravel;
16. Στοιχεία καταστήματος όπως projectId, location, και endpointId σε μεταβλητές περιβάλλοντος. Πρόσβαση σε αυτά χρησιμοποιώντας env() στον ελεγκτή Laravel για να διατηρείτε τις πληροφορίες ασφαλείς και με δυνατότητα διαμόρφωσης.
17. Είναι setInstances απαιτείται όταν καλείτε το PredictRequest;
18. Ναί, setInstances απαιτείται για τη διαβίβαση δεδομένων για πρόβλεψη. Κάθε είσοδος δεδομένων θα πρέπει να είναι δομημένη μέσα σε έναν πίνακα παρουσιών και είναι επίσης απαραίτητος για την επεξεργασία κατά παρτίδες.
19. Τι είναι Http::fake χρήσιμο για τη δοκιμή Laravel;
20. Http::fake σας επιτρέπει να κοροϊδεύετε τις απαντήσεις, επιτρέποντάς σας να δοκιμάσετε πώς η εφαρμογή σας θα χειριζόταν τις απαντήσεις API χωρίς να υποβάλετε πραγματικά αιτήματα στο Google Cloud, εξοικονομώντας κόστος και διασφαλίζοντας συνεπή αποτελέσματα δοκιμών.

Τελικές σκέψεις για την αντιμετώπιση προβλημάτων των αιτημάτων Laravel και Google Cloud AI

Η ενσωμάτωση του Google Cloud AI στο Laravel ανοίγει ισχυρές δυνατότητες πρόβλεψης, αλλά απαιτεί ακριβή μορφοποίηση και χειρισμό παρουσιών για την αποφυγή σφαλμάτων όπως "Μη έγκυρες παρουσίες: string_value". Εστιάζοντας στη δομή του ωφέλιμου φορτίου, στη σωστή κωδικοποίηση δεδομένων και στη δοκιμή, αυτά τα ζητήματα γίνονται διαχειρίσιμα.

Χρησιμοποιώντας Laravel's PredictionServiceClient η δημιουργία ενός συμβατού αιτήματος τεχνητής νοημοσύνης απαιτεί υπομονή και προσοχή στη λεπτομέρεια. Μόχλευση εργαλείων όπως Http::ψεύτικο για τη δοκιμή και την αναδίπλωση δεδομένων εικόνας σε Protocol Buffers, συμβάλλει στη διασφάλιση της ομαλής ενσωμάτωσης AI, φέρνοντας ταυτόχρονα αποτελεσματικότητα και διορατικότητα στις εφαρμογές Laravel. 🚀