Solucionar el error de PHP en Laravel al usar Google Cloud Platform AI para ejecutar PredictRequest

Manejo del error "Instancias no válidas: valor_cadena" en Google Cloud AI Platform con Laravel

Solución de back-end que utiliza el controlador de Laravel y el servicio de predicción Vertex AI 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()]);
        }
    }
}

Solución alternativa: modificar la estructura de la instancia para lograr compatibilidad

Esta versión utiliza una matriz asociativa para pasar los datos de la imagen base64 directamente en la instancia.

<?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()]);
        }
    }
}

Prueba unitaria para la función PredictRequest en GoogleCloudAIController

Prueba unitaria de PHP con respuesta de cliente simulada para la aplicación 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());
    }
}

Preguntas comunes sobre Google Cloud AI y Laravel PredictRequest

1. ¿Cómo soluciono el error "Instancias no válidas: valor_cadena" en Google Cloud AI?
2. Asegúrese de que su imagen esté envuelta en un Google\Protobuf\Value instancia con setStringValue para establecer la imagen codificada en base64 como valor de cadena. El formato adecuado en JSON también es fundamental.
3. ¿Qué espera Google Cloud AI en la estructura de carga útil?
4. Google Cloud AI, particularmente Vertex AI, requiere una estructura similar a JSON que utiliza Google Protocol Buffers. Cada instancia debe estar en un formato de matriz con JSON anidado donde se utiliza "contenido" como clave para los datos de la imagen.
5. ¿Puedo probar mi integración de Laravel Google Cloud AI sin llamadas API en vivo?
6. ¡Sí! Laravel Http::fake Puede simular respuestas. Utilice esto para simular respuestas de Google Cloud AI, lo que le permite probar cómo su aplicación manejaría las predicciones exitosas y fallidas.
7. ¿Cuál es el papel del PredictionServiceClient clase en Laravel?
8. El PredictionServiceClient La clase sirve como interfaz de cliente para Google Cloud AI. Proporciona métodos para formatear el punto final, configurar instancias y realizar llamadas de predicción a la API.
9. ¿Por qué Google AI requiere Google\Protobuf\Value para datos de imagen?
10. El Google\Protobuf\Value La clase ayuda a mantener la coherencia entre diferentes tipos de datos estructurados en las API de Google, lo que garantiza la compatibilidad entre JSON y Protocol Buffers para tipos de datos complejos.
11. ¿Cómo puedo optimizar el manejo de datos para las predicciones de Google Cloud AI?
12. Utilice un manejo de errores adecuado con try-catch bloques y asegúrese de codificar los datos de la imagen con precisión. Asegúrese de que la configuración del proyecto y del punto final se cargue de forma segura desde las variables de entorno para evitar codificar detalles confidenciales.
13. ¿Cuál es el propósito de endpointName en las integraciones de Vertex AI?
14. El endpointName El método formatea el nombre del punto final de acuerdo con los requisitos de Google Cloud, lo que garantiza que la ruta del punto final sea correcta para que las predicciones sean procesadas por el modelo correcto.
15. ¿Cómo estructuro la información de mi proyecto de Google Cloud en Laravel?
16. Almacenar detalles como projectId, location, y endpointId en variables de entorno. Accede a estos usando env() en su controlador Laravel para mantener la información segura y configurable.
17. Es setInstances ¿Es necesario al llamar a PredictRequest?
18. Sí, setInstances es necesario pasar datos para la predicción. Cada entrada de datos debe estructurarse dentro de una matriz de instancias y también es esencial para el procesamiento por lotes.
19. Qué es Http::fake ¿Útil para las pruebas de Laravel?
20. Http::fake le permite simular respuestas, lo que le permite probar cómo su aplicación manejaría las respuestas API sin realizar solicitudes reales a Google Cloud, lo que ahorra costos y garantiza resultados de prueba consistentes.

Reflexiones finales sobre la solución de problemas de solicitudes de IA de Laravel y Google Cloud

La integración de Google Cloud AI en Laravel abre poderosas capacidades de predicción, pero exige un formato preciso y un manejo de instancias para evitar errores como "Instancias no válidas: valor_cadena". Al centrarse en la estructura de la carga útil, la codificación correcta de los datos y las pruebas, estos problemas se vuelven manejables.

Usando Laravel Cliente de servicio de predicción Crear una solicitud de IA compatible implica paciencia y atención al detalle. Aprovechando herramientas como http::falso para probar y empaquetar datos de imágenes en Protocol Buffers, ayuda a garantizar una integración fluida de la IA, aportando eficiencia y conocimiento de las aplicaciones de Laravel. 🚀