Ispravljanje PHP pogreške u Laravelu kada se koristi Google Cloud Platform AI za pokretanje PredictRequesta

Rukovanje pogreškom "Nevažeće instance: string_value" u Google Cloud AI platformi s Laravelom

Pozadinsko rješenje koje koristi Laravelov kontroler i Google Cloudov Vertex AI Prediction Service

<?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()]);
        }
    }
}

Alternativno rješenje: Promjena strukture instance radi kompatibilnosti

Ova verzija koristi asocijativni niz za prijenos base64 slikovnih podataka izravno u instancu

<?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()]);
        }
    }
}

Jedinični test za funkciju PredictRequest u GoogleCloudAIControlleru

Jedinični test PHP-a s ismijanim odgovorom klijenta za aplikaciju 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());
    }
}

Uobičajena pitanja o Google Cloud AI i Laravel PredictRequest

1. Kako mogu popraviti pogrešku "Nevažeće instance: string_value" u Google Cloud AI?
2. Provjerite je li vaša slika umotana u a Google\Protobuf\Value instanca sa setStringValue za postavljanje kodirane base64 slike kao vrijednosti niza. Ispravno formatiranje u JSON-u također je kritično.
3. Što Google Cloud AI očekuje u strukturi nosivosti?
4. Google Cloud AI, posebno Vertex AI, zahtijeva strukturu sličnu JSON-u koja koristi Google međuspremnike protokola. Svaka instanca treba biti u formatu polja s ugniježđenim JSON-om gdje se "sadržaj" koristi kao ključ za slikovne podatke.
5. Mogu li testirati svoju Laravel Google Cloud AI integraciju bez živih API poziva?
6. Da! Laravelov Http::fake može simulirati odgovore. Upotrijebite ovo za ismijavanje odgovora Google Cloud AI-a, koji vam omogućuje da testirate kako bi vaša aplikacija obradila uspješna i neuspješna predviđanja.
7. Koja je uloga PredictionServiceClient klase u Laravelu?
8. The PredictionServiceClient klasa služi kao klijentsko sučelje za Google Cloud AI. Pruža metode za formatiranje krajnje točke, postavljanje instanci i upućivanje poziva predviđanja API-ju.
9. Zašto Google AI zahtijeva Google\Protobuf\Value za slikovne podatke?
10. The Google\Protobuf\Value klasa pomaže u održavanju dosljednosti među različitim vrstama strukturiranih podataka u Google API-jima, osiguravajući kompatibilnost između JSON-a i međuspremnika protokola za složene tipove podataka.
11. Kako mogu optimizirati rukovanje podacima za Google Cloud AI predviđanja?
12. Koristite odgovarajuće rukovanje pogreškama s try-catch blokove i provjerite jeste li točno kodirali slikovne podatke. Osigurajte da se postavke projekta i krajnje točke sigurno učitavaju iz varijabli okoline kako biste izbjegli tvrdo kodiranje osjetljivih detalja.
13. Koja je svrha endpointName u Vertex AI integracijama?
14. The endpointName metoda formatira naziv krajnje točke u skladu sa zahtjevima Google Clouda, osiguravajući da je put krajnje točke ispravan kako bi predviđanja obradila pravi model.
15. Kako mogu strukturirati svoje informacije o Google Cloud projektu u Laravelu?
16. Spremite detalje poput projectId, location, i endpointId u varijablama okoline. Pristupite im pomoću env() u vašem Laravel kontroleru kako bi informacije bile sigurne i podesive.
17. Je setInstances potrebno pri pozivanju PredictRequest?
18. Da, setInstances je potrebno proslijediti podatke za predviđanje. Svaki unos podataka trebao bi biti strukturiran unutar niza instanci, a to je bitno i za skupnu obradu.
19. Što je Http::fake koristan za Laravel testiranje?
20. Http::fake omogućuje vam lažiranje odgovora, dopuštajući vam da testirate kako bi vaša aplikacija rukovala API odgovorima bez podnošenja stvarnih zahtjeva Google Cloudu, čime se štede troškovi i osiguravaju dosljedni rezultati testiranja.

Završne misli o rješavanju problema Laravel i Google Cloud AI zahtjeva

Integracija Google Cloud AI-ja u Laravel otvara moćne mogućnosti predviđanja, ali zahtijeva precizno oblikovanje i rukovanje instancama kako bi se izbjegle pogreške poput "Nevažeće instance: string_value." Fokusiranjem na strukturu nosivosti, ispravno kodiranje podataka i testiranje, ovi problemi postaju savladivi.

Korištenje Laravela PredictionServiceClient stvaranje kompatibilnog AI zahtjeva uključuje strpljenje i pažnju na detalje. Iskorištavanje alata poput Http::lažan za testiranje i omatanje slikovnih podataka u međuspremnicima protokola, pomaže osigurati glatku integraciju umjetne inteligencije, donoseći učinkovitost i uvid u Laravel aplikacije. 🚀