PHP-hiba javítása a Laravelben a Google Cloud Platform AI használatakor a PredictRequest futtatásához

Az „Érvénytelen példányok: string_value” hiba kezelése a Google Cloud AI platformon a Laravel segítségével

Háttérmegoldás a Laravel Controller és a Google Cloud Vertex AI Prediction Service segítségével

<?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()]);
        }
    }
}

Alternatív megoldás: A példányszerkezet módosítása a kompatibilitás érdekében

Ez a verzió egy asszociatív tömböt használ a base64 képadatok közvetlen átadására a példányban

<?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()]);
        }
    }
}

Egységteszt a PredictRequest funkcióhoz a GoogleCloudAIControllerben

PHP egységteszt gúnyos kliensválaszsal a Laravel alkalmazáshoz

<?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());
    }
}

Gyakori kérdések a Google Cloud AI-vel és a Laravel PredictRequesttel kapcsolatban

1. Hogyan javíthatom ki az „Érvénytelen példányok: string_value” hibát a Google Cloud AI-ban?
2. Győződjön meg arról, hogy a kép be van csomagolva a Google\Protobuf\Value példával setStringValue hogy a kódolt base64 képet állítsa be karakterlánc értékként. A JSON megfelelő formázása szintén kritikus.
3. Mit vár a Google Cloud AI a hasznos teherszerkezetben?
4. A Google Cloud AI, különösen a Vertex AI, JSON-szerű struktúrát igényel a Google Protocol Buffers használatával. Minden példánynak tömb formátumúnak kell lennie beágyazott JSON-val, ahol a "tartalom" a képadatok kulcsa.
5. Tesztelhetem a Laravel Google Cloud AI integrációmat élő API-hívások nélkül?
6. Igen! Laravelé Http::fake szimulálni tudja a válaszokat. Használja ezt a Google Cloud AI válaszainak kigúnyolására, amely lehetővé teszi annak tesztelését, hogy az alkalmazás hogyan kezeli a sikeres és a sikertelen előrejelzéseket.
7. Mi a szerepe a PredictionServiceClient osztály Laravelben?
8. A PredictionServiceClient osztály kliens felületként szolgál a Google Cloud AI számára. Módszereket biztosít a végpont formázásához, a példányok beállításához és az API előrejelzési hívásaihoz.
9. Miért van szüksége a Google AI-ra? Google\Protobuf\Value képadatokhoz?
10. A Google\Protobuf\Value osztály segít megőrizni a konzisztenciát a Google API-k különböző típusú strukturált adatai között, biztosítva a JSON és a protokollpufferek közötti kompatibilitást az összetett adattípusokhoz.
11. Hogyan optimalizálhatom az adatkezelést a Google Cloud AI előrejelzéseihez?
12. Használjon megfelelő hibakezelést try-catch blokkokat, és ügyeljen a képadatok pontos kódolására. Győződjön meg arról, hogy a projekt és a végpont beállításai biztonságosan betöltődnek a környezeti változókból, hogy elkerüljék az érzékeny részletek kemény kódolását.
13. Mi a célja endpointName a Vertex AI integrációiban?
14. A endpointName metódus formázza a végpont nevét a Google Cloud követelményeinek megfelelően, biztosítva, hogy a végpont elérési útja helyes legyen a jóslatok megfelelő modell általi feldolgozásához.
15. Hogyan strukturálhatom a Google Cloud projektem adatait a Laravelben?
16. Az üzlet részletei, mint pl projectId, location, és endpointId környezeti változókban. Hozzáférés ezekhez a használatával env() a Laravel vezérlőben, hogy az információk biztonságban legyenek és konfigurálhatók legyenek.
17. Is setInstances szükséges a PredictRequest hívásakor?
18. Igen, setInstances adatok átadására van szükség az előrejelzéshez. Minden adatbevitelt egy példánytömbön belül kell strukturálni, és ez elengedhetetlen a kötegelt feldolgozáshoz is.
19. Mi az Http::fake hasznos a Laravel teszteléshez?
20. Http::fake lehetővé teszi a válaszok kigúnyolását, lehetővé téve annak tesztelését, hogyan kezelné az alkalmazás az API-válaszokat anélkül, hogy valódi kéréseket intézne a Google Cloud felé, így költséget takaríthat meg, és konzisztens teszteredményeket biztosít.

Utolsó gondolatok a Laravel és a Google Cloud AI-kérések hibaelhárításáról

A Google Cloud AI integrálása a Laravelbe erőteljes előrejelzési lehetőségeket nyit meg, de pontos formázást és példánykezelést igényel az olyan hibák elkerülése érdekében, mint az „Érvénytelen példányok: string_value”. A hasznos teherszerkezetre, a helyes adatkódolásra és a tesztelésre összpontosítva ezek a problémák kezelhetővé válnak.

Laravel segítségével PredictionServiceClient egy kompatibilis mesterséges intelligencia kérés létrehozása türelmet és a részletekre való odafigyelést igényel. Olyan eszközök kihasználása, mint Http::hamis A teszteléshez és a képadatok protokollpufferekbe csomagolásához segíti a zökkenőmentes mesterséges intelligencia integrációt, hatékonyságot és betekintést nyújtva a Laravel alkalmazásokba. 🚀