PredictRequest चलाने के लिए Google क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म AI का उपयोग करते समय लारवेल में PHP त्रुटि को ठीक करना

लारवेल के साथ Google क्लाउड AI प्लेटफ़ॉर्म में "अमान्य उदाहरण: स्ट्रिंग_वैल्यू" त्रुटि को संभालना

लारवेल के नियंत्रक और Google क्लाउड की वर्टेक्स एआई भविष्यवाणी सेवा का उपयोग करके बैक-एंड समाधान

<?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()]);
        }
    }
}

वैकल्पिक समाधान: अनुकूलता के लिए इंस्टेंस संरचना को संशोधित करना

यह संस्करण बेस64 छवि डेटा को सीधे उदाहरण में पास करने के लिए एक सहयोगी सरणी का उपयोग करता है

<?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()]);
        }
    }
}

GoogleCloudAIController में PredictRequest फ़ंक्शन के लिए यूनिट टेस्ट

लारवेल एप्लिकेशन के लिए नकली क्लाइंट प्रतिक्रिया के साथ PHP यूनिट परीक्षण

<?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 और Laravel PredictRequest के बारे में सामान्य प्रश्न

1. मैं Google क्लाउड AI में "अमान्य इंस्टेंस: स्ट्रिंग_वैल्यू" त्रुटि को कैसे ठीक करूं?
2. सुनिश्चित करें कि आपकी छवि एक में लिपटी हुई है Google\Protobuf\Value उदाहरण के साथ setStringValue एन्कोडेड बेस64 छवि को स्ट्रिंग मान के रूप में सेट करने के लिए। JSON में उचित फ़ॉर्मेटिंग भी महत्वपूर्ण है.
3. Google क्लाउड AI पेलोड संरचना में क्या अपेक्षा करता है?
4. Google क्लाउड AI, विशेष रूप से Vertex AI को Google प्रोटोकॉल बफ़र्स का उपयोग करके JSON जैसी संरचना की आवश्यकता होती है। प्रत्येक उदाहरण नेस्टेड JSON के साथ एक सरणी प्रारूप में होना चाहिए जहां "सामग्री" का उपयोग छवि डेटा के लिए कुंजी के रूप में किया जाता है।
5. क्या मैं लाइव एपीआई कॉल के बिना अपने लारवेल Google क्लाउड एआई एकीकरण का परीक्षण कर सकता हूं?
6. हाँ! लारवेल का Http::fake प्रतिक्रियाओं का अनुकरण कर सकते हैं। Google क्लाउड AI से प्रतिक्रियाओं का अनुकरण करने के लिए इसका उपयोग करें, जो आपको यह परीक्षण करने की अनुमति देता है कि आपका एप्लिकेशन सफल और असफल दोनों भविष्यवाणियों को कैसे संभालेगा।
7. की क्या भूमिका है PredictionServiceClient लारवेल में कक्षा?
8. PredictionServiceClient क्लास Google क्लाउड AI के लिए क्लाइंट इंटरफ़ेस के रूप में कार्य करता है। यह एंडपॉइंट को फ़ॉर्मेट करने, इंस्टेंस सेट करने और एपीआई पर पूर्वानुमान कॉल करने के तरीके प्रदान करता है।
9. Google AI की आवश्यकता क्यों है? Google\Protobuf\Value छवि डेटा के लिए?
10. Google\Protobuf\Value क्लास जटिल डेटा प्रकारों के लिए JSON और प्रोटोकॉल बफ़र्स के बीच संगतता सुनिश्चित करते हुए, Google API में विभिन्न प्रकार के संरचित डेटा में स्थिरता बनाए रखने में मदद करता है।
11. मैं Google क्लाउड AI पूर्वानुमानों के लिए डेटा प्रबंधन को कैसे अनुकूलित कर सकता हूं?
12. उचित त्रुटि प्रबंधन का उपयोग करें try-catch ब्लॉक करें, और छवि डेटा को सटीक रूप से एनकोड करना सुनिश्चित करें। सुनिश्चित करें कि हार्ड-कोडिंग संवेदनशील विवरणों से बचने के लिए प्रोजेक्ट और एंडपॉइंट सेटिंग्स पर्यावरण चर से सुरक्षित रूप से लोड की गई हैं।
13. का उद्देश्य क्या है endpointName वर्टेक्स एआई एकीकरण में?
14. endpointName विधि Google क्लाउड आवश्यकताओं के अनुसार एंडपॉइंट नाम को प्रारूपित करती है, यह सुनिश्चित करती है कि सही मॉडल द्वारा संसाधित की जाने वाली भविष्यवाणियों के लिए एंडपॉइंट पथ सही है।
15. मैं अपनी Google क्लाउड प्रोजेक्ट जानकारी को लारवेल में कैसे संरचित करूँ?
16. स्टोर विवरण जैसे projectId, location, और endpointId पर्यावरण चर में. इनका उपयोग करके पहुंचें env() जानकारी को सुरक्षित और कॉन्फ़िगर करने योग्य रखने के लिए आपके लारवेल नियंत्रक में।
17. है setInstances PredictRequest को कॉल करते समय आवश्यक है?
18. हाँ, setInstances भविष्यवाणी के लिए डेटा पास करना आवश्यक है। प्रत्येक डेटा इनपुट को एक इंस्टेंस सरणी के भीतर संरचित किया जाना चाहिए, और यह बैच प्रोसेसिंग के लिए भी आवश्यक है।
19. क्या है Http::fake लारवेल परीक्षण के लिए उपयोगी?
20. Http::fake आपको प्रतिक्रियाओं का अनुकरण करने की अनुमति देता है, जिससे आप परीक्षण कर सकते हैं कि आपका एप्लिकेशन Google क्लाउड से वास्तविक अनुरोध किए बिना एपीआई प्रतिक्रियाओं को कैसे संभालेगा, लागत पर बचत करेगा और लगातार परीक्षण परिणाम सुनिश्चित करेगा।

लारवेल और गूगल क्लाउड एआई अनुरोधों के समस्या निवारण पर अंतिम विचार

लारवेल में Google क्लाउड AI को एकीकृत करने से शक्तिशाली भविष्यवाणी क्षमताएं खुलती हैं लेकिन "अमान्य उदाहरण: स्ट्रिंग_वैल्यू" जैसी त्रुटियों से बचने के लिए सटीक स्वरूपण और उदाहरण प्रबंधन की आवश्यकता होती है। पेलोड संरचना, सही डेटा एन्कोडिंग और परीक्षण पर ध्यान केंद्रित करने से, ये मुद्दे प्रबंधनीय हो जाते हैं।

लारवेल का उपयोग करना PredictionServiceClient एक संगत एआई अनुरोध बनाने के लिए धैर्य और विस्तार पर ध्यान देना आवश्यक है। जैसे उपकरणों का लाभ उठाना Http::नकली परीक्षण के लिए, और प्रोटोकॉल बफ़र्स में छवि डेटा को लपेटने से, एक सुचारू एआई एकीकरण सुनिश्चित करने में मदद मिलती है, जो लारवेल अनुप्रयोगों में दक्षता और अंतर्दृष्टि दोनों लाती है। 🚀