PredictRequest ચલાવવા માટે Google Cloud Platform AI નો ઉપયોગ કરતી વખતે Laravel માં PHP ભૂલને ઠીક કરવી

Laravel સાથે Google Cloud AI પ્લેટફોર્મમાં "અમાન્ય દાખલાઓ: string_value" ભૂલને સંભાળવી

Laravel's Controller અને Google Cloud ની Vertex AI આગાહી સેવાનો ઉપયોગ કરીને બેક-એન્ડ સોલ્યુશન

<?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()]);
        }
    }
}

વૈકલ્પિક ઉકેલ: સુસંગતતા માટે ઇન્સ્ટન્સ સ્ટ્રક્ચરમાં ફેરફાર કરવો

આ સંસ્કરણ સીધા ઉદાહરણમાં base64 ઇમેજ ડેટાને પસાર કરવા માટે સહયોગી એરેનો ઉપયોગ કરે છે

<?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()]);
        }
    }
}

GoogleCloudAICcontroller માં PredictRequest ફંક્શન માટે યુનિટ ટેસ્ટ

Laravel એપ્લિકેશન માટે ઠેકડી ઉડાડવામાં આવેલ ક્લાયંટ પ્રતિભાવ સાથે PHP યુનિટ ટેસ્ટ

<?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());
    }
}

Google Cloud AI અને Laravel PredictRequest વિશે સામાન્ય પ્રશ્નો

1. હું Google Cloud AI માં "અમાન્ય ઉદાહરણો: string_value" ભૂલને કેવી રીતે ઠીક કરી શકું?
2. ખાતરી કરો કે તમારી છબી a માં આવરિત છે Google\Protobuf\Value સાથે દાખલો setStringValue એન્કોડેડ base64 ઈમેજને સ્ટ્રિંગ વેલ્યુ તરીકે સેટ કરવા માટે. JSON માં યોગ્ય ફોર્મેટિંગ પણ મહત્વપૂર્ણ છે.
3. Google Cloud AI પેલોડ માળખામાં શું અપેક્ષા રાખે છે?
4. Google Cloud AI, ખાસ કરીને Vertex AI, માટે Google પ્રોટોકોલ બફર્સનો ઉપયોગ કરીને JSON જેવી રચનાની જરૂર છે. દરેક ઉદાહરણ નેસ્ટેડ JSON સાથે એરે ફોર્મેટમાં હોવું જોઈએ જ્યાં "સામગ્રી" નો ઉપયોગ ઇમેજ ડેટા માટે કી તરીકે થાય છે.
5. શું હું લાઇવ API કૉલ્સ વિના મારા Laravel Google Cloud AI એકીકરણનું પરીક્ષણ કરી શકું?
6. હા! લારાવેલની Http::fake પ્રતિભાવોનું અનુકરણ કરી શકે છે. Google Cloud AI ના પ્રતિસાદોની મજાક કરવા માટે આનો ઉપયોગ કરો, જે તમને ચકાસવાની મંજૂરી આપે છે કે તમારી એપ્લિકેશન સફળ અને નિષ્ફળ અનુમાનો બંનેને કેવી રીતે હેન્ડલ કરશે.
7. ની ભૂમિકા શું છે PredictionServiceClient Laravel માં વર્ગ?
8. આ PredictionServiceClient ક્લાસ Google Cloud AI માટે ક્લાયન્ટ ઈન્ટરફેસ તરીકે સેવા આપે છે. તે અંતિમ બિંદુને ફોર્મેટ કરવા, દાખલાઓ સેટ કરવા અને API ને અનુમાન કૉલ કરવા માટેની પદ્ધતિઓ પ્રદાન કરે છે.
9. Google AI ને શા માટે જરૂરી છે Google\Protobuf\Value ઇમેજ ડેટા માટે?
10. આ Google\Protobuf\Value વર્ગ જટિલ ડેટા પ્રકારો માટે JSON અને પ્રોટોકોલ બફર્સ વચ્ચે સુસંગતતા સુનિશ્ચિત કરીને, Google API માં વિવિધ પ્રકારના માળખાગત ડેટામાં સુસંગતતા જાળવવામાં મદદ કરે છે.
11. હું Google Cloud AI આગાહીઓ માટે ડેટા હેન્ડલિંગને કેવી રીતે ઑપ્ટિમાઇઝ કરી શકું?
12. સાથે યોગ્ય એરર હેન્ડલિંગનો ઉપયોગ કરો try-catch બ્લોક્સ, અને ઇમેજ ડેટાને ચોક્કસ રીતે એન્કોડ કરવાની ખાતરી કરો. ખાતરી કરો કે પ્રોજેક્ટ અને એન્ડપોઇન્ટ સેટિંગ્સ હાર્ડ-કોડિંગ સંવેદનશીલ વિગતોને ટાળવા માટે પર્યાવરણ ચલોમાંથી સુરક્ષિત રીતે લોડ થયેલ છે.
13. નો હેતુ શું છે endpointName વર્ટેક્સ AI એકીકરણમાં?
14. આ endpointName મેથડ Google ક્લાઉડની જરૂરિયાતો અનુસાર એન્ડપોઇન્ટ નામને ફોર્મેટ કરે છે, ખાતરી કરે છે કે યોગ્ય મોડેલ દ્વારા અનુમાનોની પ્રક્રિયા કરવા માટે એન્ડપોઇન્ટ પાથ સાચો છે.
15. લારાવેલમાં હું મારા Google ક્લાઉડ પ્રોજેક્ટ માહિતીને કેવી રીતે સંરચિત કરી શકું?
16. જેવી વિગતો સ્ટોર કરો projectId, location, અને endpointId પર્યાવરણ ચલોમાં. આનો ઉપયોગ કરીને ઍક્સેસ કરો env() માહિતીને સુરક્ષિત અને રૂપરેખાંકિત રાખવા માટે તમારા Laravel નિયંત્રકમાં.
17. છે setInstances PredictRequest કૉલ કરતી વખતે જરૂરી છે?
18. હા, setInstances આગાહી માટે ડેટા પસાર કરવો જરૂરી છે. દરેક ડેટા ઇનપુટ ઇન્સ્ટન્સ એરેમાં સંરચિત હોવું જોઈએ, અને તે બેચ પ્રોસેસિંગ માટે પણ આવશ્યક છે.
19. શું છે Http::fake Laravel પરીક્ષણ માટે ઉપયોગી છે?
20. Http::fake તમને પ્રતિસાદોનો ઉપહાસ કરવાની મંજૂરી આપે છે, તમને પરીક્ષણ કરવા દે છે કે તમારી એપ્લિકેશન Google ક્લાઉડને વાસ્તવિક વિનંતીઓ કર્યા વિના, ખર્ચમાં બચત કર્યા વિના અને સતત પરીક્ષણ પરિણામોની ખાતરી કર્યા વિના API પ્રતિસાદોને કેવી રીતે હેન્ડલ કરશે.

Laravel અને Google Cloud AI વિનંતીઓનું મુશ્કેલીનિવારણ પર અંતિમ વિચારો

Laravel માં Google Cloud AI ને એકીકૃત કરવાથી શક્તિશાળી આગાહી ક્ષમતાઓ ખુલે છે પરંતુ "અમાન્ય ઉદાહરણો: string_value" જેવી ભૂલોને ટાળવા માટે ચોક્કસ ફોર્મેટિંગ અને ઇન્સ્ટન્સ હેન્ડલિંગની માંગ કરે છે. પેલોડ માળખું, યોગ્ય ડેટા એન્કોડિંગ અને પરીક્ષણ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરીને, આ મુદ્દાઓ મેનેજ કરી શકાય છે.

Laravel's નો ઉપયોગ કરીને PredictionServiceClient સુસંગત AI વિનંતી બનાવવા માટે ધીરજ અને વિગતવાર ધ્યાન શામેલ છે. જેવા સાધનોનો લાભ લેવો HTTP::નકલી પ્રોટોકોલ બફર્સમાં ઇમેજ ડેટાના પરીક્ષણ અને રેપિંગ માટે, સરળ AI સંકલનને સુનિશ્ચિત કરવામાં મદદ કરે છે, લારાવેલ એપ્લિકેશન્સમાં કાર્યક્ષમતા અને આંતરદૃષ્ટિ બંને લાવે છે. 🚀