PHP vea parandamine Laravelis Google'i pilvplatvormi AI kasutamisel PredictRequesti käivitamiseks

Vea „Kehtetud eksemplarid: string_value” käsitlemine Google Cloud AI platvormil koos Laraveliga

Taustalahendus, mis kasutab Laraveli kontrollerit ja Google Cloudi Vertex AI ennustusteenust

<?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()]);
        }
    }
}

Alternatiivne lahendus: eksemplaride struktuuri muutmine ühilduvuse tagamiseks

See versioon kasutab assotsiatiivset massiivi, et edastada base64 kujutise andmed otse eksemplari

<?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()]);
        }
    }
}

GoogleCloudAIControlleri funktsiooni PredictRequest üksuse test

PHP üksuse test pilatud kliendi vastusega Laraveli rakenduse jaoks

<?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());
    }
}

Levinud küsimused Google Cloud AI ja Laravel PredictRequesti kohta

1. Kuidas parandada Google Cloud AI-s viga "Valed eksemplarid: string_value"?
2. Veenduge, et teie pilt oleks mähitud a Google\Protobuf\Value näiteks koos setStringValue et määrata stringi väärtuseks kodeeritud base64 kujutis. Kriitiline on ka JSON-i õige vormindamine.
3. Mida ootab Google Cloud AI kasuliku koormuse struktuuris?
4. Google Cloud AI, eriti Vertex AI, nõuab Google'i protokollipuhvreid kasutades JSON-i sarnast struktuuri. Iga eksemplar peaks olema massiivivormingus pesastatud JSON-iga, kus pildiandmete võtmena kasutatakse "sisu".
5. Kas ma saan testida oma Laravel Google Cloud AI integratsiooni ilma reaalajas API kõnedeta?
6. Jah! Laraveli oma Http::fake saab simuleerida vastuseid. Kasutage seda Google Cloud AI vastuste pilkamiseks, mis võimaldab teil testida, kuidas teie rakendus käsitleb nii edukaid kui ka ebaõnnestunud ennustusi.
7. Mis roll on PredictionServiceClient klassis Laravelis?
8. The PredictionServiceClient klass toimib Google Cloud AI kliendiliidesena. See pakub meetodeid lõpp-punkti vormindamiseks, eksemplaride seadistamiseks ja API-le ennustuskutsete tegemiseks.
9. Miks Google AI nõuab? Google\Protobuf\Value pildiandmete jaoks?
10. The Google\Protobuf\Value klass aitab säilitada järjepidevust Google'i API-de erinevat tüüpi struktureeritud andmete vahel, tagades keerukate andmetüüpide jaoks ühilduvuse JSON-i ja protokollipuhvrite vahel.
11. Kuidas saan optimeerida andmetöötlust Google Cloud AI prognooside jaoks?
12. Kasutage nõuetekohast veakäsitlust try-catch plokke ja veenduge, et pildiandmed on täpselt kodeeritud. Veenduge, et projekti ja lõpp-punkti sätted laaditakse turvaliselt keskkonnamuutujatest, et vältida tundlike detailide kõvasti kodeerimist.
13. Mis on eesmärk endpointName Vertex AI integratsioonides?
14. The endpointName meetod vormindab lõpp-punkti nime vastavalt Google Cloudi nõuetele, tagades, et lõpp-punkti tee on õige, et ennustusi töödeldaks õige mudeliga.
15. Kuidas struktureerida oma Google Cloudi projekti teavet Laravelis?
16. Kaupluse üksikasjad nagu projectId, location, ja endpointId keskkonnamuutujates. Juurdepääs neile kasutades env() oma Laraveli kontrolleris, et teave oleks turvaline ja konfigureeritav.
17. Is setInstances vajalik PredictRequesti helistamisel?
18. Jah, setInstances on nõutav andmete edastamine prognoosimiseks. Iga andmesisend peaks olema struktureeritud eksemplari massiivi sees ja see on oluline ka paketttöötluse jaoks.
19. Mis on Http::fake kasulik Laraveli testimisel?
20. Http::fake võimaldab teil vastuseid mõnitada, võimaldades teil testida, kuidas teie rakendus API-vastuseid käsitleb, ilma Google Cloudi tegelikke päringuid tegemata, säästes kulusid ja tagades ühtsed testitulemused.

Viimased mõtted Laraveli ja Google Cloud AI taotluste tõrkeotsingu kohta

Google Cloud AI integreerimine Laravelisse avab võimsad ennustusvõimalused, kuid nõuab täpset vormindamist ja eksemplaride käsitlemist, et vältida selliseid vigu nagu "Valed eksemplarid: string_value". Keskendudes kasuliku koormuse struktuurile, andmete korrektsele kodeerimisele ja testimisele, muutuvad need probleemid hallatavaks.

Laraveli kasutamine PredictionServiceClient ühilduva AI-päringu loomine nõuab kannatlikkust ja tähelepanu detailidele. Kasutades selliseid tööriistu nagu Http::võlts testimiseks ja pildiandmete protokollipuhvritesse pakkimiseks aitab tagada sujuva AI-integratsiooni, tuues nii tõhususe kui ka ülevaate Laraveli rakendustest. 🚀