PHP-virheen korjaaminen Laravelissa käytettäessä Google Cloud Platform AI:tä PredictRequestin suorittamiseen

Virheen "Invalid Instances: string_value" käsittely Google Cloud AI -alustassa Laravelin kanssa

Taustaratkaisu Laravelin ohjaimella ja Google Cloudin Vertex AI Prediction Servicellä

<?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()]);
        }
    }
}

Vaihtoehtoinen ratkaisu: Instanssirakenteen muuttaminen yhteensopivuuden varmistamiseksi

Tämä versio käyttää assosiatiivista taulukkoa välittämään base64-kuvatiedot suoraan ilmentymään

<?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()]);
        }
    }
}

Yksikkötesti PredictRequest-toiminnolle GoogleCloudAIControllerissa

PHP-yksikkötesti pilkatulla asiakasvastauksella Laravel-sovellukselle

<?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());
    }
}

Yleisiä kysymyksiä Google Cloud AI:stä ja Laravel PredictRequestistä

1. Kuinka korjaan virheelliset esiintymät: merkkijonoarvo -virheen Google Cloud AI:ssa?
2. Varmista, että kuvasi on kääritty a Google\Protobuf\Value esimerkiksi kanssa setStringValue asettaaksesi koodatun base64-kuvan merkkijonoarvoksi. Oikea muotoilu JSONissa on myös kriittinen.
3. Mitä Google Cloud AI odottaa hyötykuormarakenteessa?
4. Google Cloud AI, erityisesti Vertex AI, vaatii JSON-tyyppisen rakenteen Google Protocol Buffers -protokollapuskureiden avulla. Jokaisen esiintymän tulee olla taulukkomuodossa, jossa on sisäkkäinen JSON, jossa "sisältöä" käytetään kuvatietojen avaimena.
5. Voinko testata Laravel Google Cloud AI -integraatiotani ilman suoria API-kutsuja?
6. Kyllä! Laravelin Http::fake voi simuloida vastauksia. Käytä tätä pilkkaamaan Google Cloud AI:n vastauksia. Sen avulla voit testata, kuinka sovelluksesi käsittelee sekä onnistuneita että epäonnistuneita ennusteita.
7. Mikä on rooli PredictionServiceClient luokka Laravelissa?
8. The PredictionServiceClient luokka toimii asiakasliittymänä Google Cloud AI:lle. Se tarjoaa menetelmiä päätepisteen muotoiluun, esiintymien määrittämiseen ja ennustuskutsujen tekemiseen API:lle.
9. Miksi Google AI vaatii? Google\Protobuf\Value kuvadatalle?
10. The Google\Protobuf\Value luokka auttaa ylläpitämään johdonmukaisuutta erityyppisten strukturoitujen tietojen välillä Google-sovellusliittymissä varmistaen JSON- ja protokollapuskurien yhteensopivuuden monimutkaisille tietotyypeille.
11. Kuinka voin optimoida tietojen käsittelyn Google Cloud AI -ennusteita varten?
12. Käytä asianmukaista virheenkäsittelyä try-catch lohkoja ja varmista, että kuvatiedot koodataan tarkasti. Varmista, että projektin ja päätepisteen asetukset ladataan turvallisesti ympäristömuuttujista välttääksesi arkaluonteisten yksityiskohtien koodaamisen.
13. Mikä on tarkoitus endpointName Vertex AI -integraatioissa?
14. The endpointName menetelmä muotoilee päätepisteen nimen Google Cloud -vaatimusten mukaisesti varmistaen, että päätepisteen polku on oikea, jotta ennusteet voidaan käsitellä oikealla mallilla.
15. Miten rakennan Google Cloud -projektini tiedot Laravelissa?
16. Myymälän tiedot esim projectId, location, ja endpointId ympäristömuuttujissa. Pääset näihin käyttämällä env() Laravel-ohjaimessasi pitääksesi tiedot turvassa ja konfiguroitavissa.
17. Is setInstances tarvitaanko PredictRequestiin soitettaessa?
18. Kyllä, setInstances vaaditaan tietojen välittämiseen ennustamista varten. Jokainen syöte tulee strukturoida ilmentymätaulukon sisällä, ja se on välttämätöntä myös eräkäsittelyssä.
19. Mikä on Http::fake hyödyllinen Laravel-testauksessa?
20. Http::fake Voit pilkata vastauksia, jolloin voit testata, kuinka sovelluksesi käsittelee API-vastauksia ilman todellisia pyyntöjä Google Cloudiin, mikä säästää kustannuksia ja varmistaa johdonmukaiset testitulokset.

Viimeisiä ajatuksia Laravel- ja Google Cloud AI -pyyntöjen vianmäärityksestä

Google Cloud AI:n integrointi Laraveliin avaa tehokkaat ennustusominaisuudet, mutta vaatii tarkkaa muotoilua ja ilmentymien käsittelyä virheiden, kuten "Virheelliset esiintymät: merkkijonoarvo", välttämiseksi. Keskittymällä hyötykuorman rakenteeseen, oikeaan tietojen koodaukseen ja testaukseen nämä ongelmat tulevat hallittavissa.

Laravelin käyttö PredictionServiceClient yhteensopivan tekoälypyynnön luominen vaatii kärsivällisyyttä ja huomiota yksityiskohtiin. Hyödynnä työkaluja, kuten Http:: väärennös Testaukseen ja kuvatietojen käärimiseen protokollapuskureihin auttaa varmistamaan sujuvan tekoälyintegraation, mikä tuo sekä tehokkuutta että tietoa Laravel-sovelluksista. 🚀