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

A Laravel PredictRequest hibáinak leküzdése a Google Cloud AI Platform segítségével

Az AI-alapú alkalmazások fejlesztése során a Laravel fejlesztői gyakran olyan szolgáltatásokkal integrálódnak, mint pl (különösen Vertex AI) gépi tanulási előrejelzések végrehajtásához. De a külső API-kkal végzett munka, különösen a képadatok kezelésekor, néha váratlan hibákat idézhet elő, amelyek megállíthatják a fejlődést. 🛑

Ebben az esetben az egyik gyakori probléma a hiba "", amely akkor jelenik meg, amikor egy kérést küld a Google Vertex AI-nak a Laravel PHP keretrendszer használatával. Ez a hiba gyakran az API-kérés hasznos adattartalmában meghatározott adatformátum-követelményekből adódik, amelyeket egyértelmű útmutatás nélkül nehéz azonosítani.

Például képzeljük el, hogy tesztelünk egy PredictRequest-et egy Laravel vezérlőben, és kódolunk egy képet a base64-ben, de ugyanezt a hibát látjuk. Annak ellenére, hogy megpróbáltunk alternatívákat – például szöveget küldeni képadatok helyett – a hiba továbbra is fennáll, ami a mögöttes formázási eltérésre utal.

Ez a cikk végigvezeti a hibaelhárítási és megoldási lépéseket a Laravelben, tippeket és valós példákat kínálva a Google Cloud mesterséges intelligencia eszközeivel való zökkenőmentes kapcsolat biztosításához. Vessünk fejest a gyakorlati kiigazításokba az Ön számára hibátlanul működik! 🚀

Parancs	Magyarázat és használat
PredictionServiceClient	Inicializálja a Google Cloud Vertex AI Prediction klienst, lehetővé téve a Laravelnek, hogy csatlakozzon a Vertex AI-hez az előrejelzések készítéséhez. Ez az osztály biztosítja a Vertex AI API eléréséhez szükséges struktúrát, és elengedhetetlen a kérés beállításához és hitelesítéséhez.
endpointName	Formázza a végpont nevét a Google Cloud projekt részleteivel. Ez a Google AI Vertex API-jára jellemző, amely megköveteli, hogy a végpontok elnevezése egy adott formátumot (pl. projekt/hely/végpont) kövessen egy érvényes API-kéréshez.
PredictRequest	A Vertex AI-nek küldött predikciós lekérdezést képviselő kérelem objektum. Tartalmazza a végpontot, a példányadatokat és az előrejelzési kérés konfigurációit, a Google Cloud AI-modell-interakcióihoz szabva.
Value	A Google Protocol Buffers osztály, amely lehetővé teszi a strukturált adatok megjelenítését. Itt arra használják, hogy a kódolt képadatokat a Google AI által elvárt módon csomagolják, különösen JSON-szerű struktúrákban, amelyekben a "tartalom" a kulcs.
setStringValue	A base64 kódolású kép karakterláncot állítja be a "contents" paraméter értékeként az Érték példányon belül. Ezzel a speciális módszerrel biztosítják, hogy az adatokat karakterláncként küldjék el más formátumok helyett, csökkentve az API eltéréseket.
setInstances	Meghatározza az előrejelzési kérelem adatpéldányait. A Vertex AI meghatározott módon formázott példányadatokat igényel (jellemzően asszociatív tömbök tömbjeként), ahol minden elem a modell előrejelzéséhez szükséges bemeneti adatok példánya.
predict	Végrehajtja az előrejelzési kérelmet, adatokat küld a Vertex AI megadott végpontjára, és fogadja a modell előrejelzési eredményeit. Ez a módszer visszaadja az előrejelzési választ, amely azután elemezhető vagy közvetlenül felhasználható az alkalmazásban.
Http::fake	Laravel HTTP-tesztelési módszer, amelyet a válaszok szimulálására használnak az egységtesztekben. Ez lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy kigúnyolják a Google Cloud API-válaszait, így biztosítva, hogy a tesztek konzisztensen futjanak, anélkül, hogy a tényleges külső kérésektől függnének.
assertArrayHasKey	Azt állítja, hogy egy adott kulcs létezik egy tömbben, ami hasznos az egységtesztekben, hogy ellenőrizze a kulcsok (például "jóslatok") jelenlétét az API-tól kapott válaszban. Ez biztosítja, hogy a Vertex AI válaszstruktúrája igazodjon a várt kimenethez.

Előrejelzési hibák megoldása a Google Cloud AI segítségével a Laravelben

Az általunk készített Laravel vezérlőkód célja egy Laravel alkalmazás összekapcsolása jóslatok készítéséhez. Ez magában foglalja a beállítását és konfigurálását , amely átjáróként szolgál a Google Cloudon tárolt AI-modellhez. A konstruktorban betöltjük az olyan alapvető konfigurációkat, mint a `projectId`, `location` és `endpointId` a környezeti változókból, így biztonságban tartjuk az érzékeny információkat. A Google Cloud PredictionServiceClient használatával és az API-végpont meghatározásával a szkript biztonságos kapcsolatot készít elő, és beállítja az előrejelzési kérések előkészítését.

A `predictImage' metódusban beolvassuk a képfájl tartalmát, base64 karakterláncként kódoljuk, majd becsomagoljuk egy Google Protocol Buffer objektumba (`Value`). Ez a kódolás kulcsfontosságú, mivel a képadatokat a Google Cloud API által elvárt módon formázza. Az "Érték" objektum itt létfontosságú szerepet játszik az adatkezelésben, mivel különféle típusú adatokat (pl. karakterláncokat, számokat, logikai értékeket) tartalmazhat. Nyers karakterláncok vagy egész számok helyett azonban képadatainkat egy adott adattípusra kell konvertálni (ebben az esetben "stringValue"), hogy az API helyesen tudja értelmezni azokat képbevitelként, nem pedig egyszerű szövegként. Ez a tördelése és formázása feleslegesnek tűnhet, de megakadályozhatja a formázási hibákat az API hívásakor.

Az adatok előkészítése után létrehozzuk a `PredictRequest` példányát, konfigurálva azt a szükséges végpontnévvel. Ez a parancs összekapcsolja a kérést egy adott AI-modell-telepítéssel a Google Cloudban. Ezután a "setInstances" metódussal biztosítjuk a formázott képadatokat a kérés hasznos adattartalmán belül. A "setInstances" funkció itt egyedülálló, mert a Vertex AI így azonosítja az előrejelzésekhez szükséges adatbevitelt. Egyszerre több példány küldése is lehetséges, ami lehetővé teszi a kötegelt előrejelzéseket, így hatékony eszköz a kiterjedtebb mesterségesintelligencia-alkalmazásokhoz, például több képelemzéshez vagy előrejelzési munkafolyamatokhoz a képfeldolgozó alkalmazásokban.

Amint a kérés elkészült, a `predict` metódus meghívásra kerül, hogy elküldje adatainkat a Vertex AI modellnek, és az API válaszát adja vissza. A lehetséges hibák (például a csatlakozási problémák vagy az adatok félreértelmezése) kezelésére a hívást egy "try-catch" blokkba csomagoljuk. Ez biztosítja, hogy az alkalmazás kecsesen kezelje a kivételeket azáltal, hogy összeomlás nélkül küld vissza hasznos hibaüzeneteket. Végül a szkript tartalmaz egy egységtesztet, amely szimulálja a Google Cloud ellenőrzésre adott válaszát. A "Http::hamis" kifejezés használatával a tesztekben kigúnyoljuk a Google Cloud válaszát, segítve annak igazolását, hogy a "predictImage" funkciónk különböző esetekben a várt módon működik, a sikeres előrejelzésektől a hibakezelési forgatókönyvekig. Az "assertArrayHasKey"-vel végzett tesztelés tovább erősíti a "jóslatok" jelenlétét az API-válaszban, biztosítva, hogy a függvény kimenete megfeleljen a várt szerkezetnek. 🚀

//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()]);
        }
    }
}

//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()]);
        }
    }
}

//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());
    }
}

Speciális hibakezelési és hasznos terhelési struktúrák felfedezése a Google Cloud AI-kérésekben

Ha a Google Cloud mesterséges intelligencia platformját használja Laravelben, olyan hibák kezelése, mint a "" megköveteli, hogy alaposabban megvizsgálja a hasznos terhelések szerkezetét és az adattípusok beállítását az előrejelzési kéréseken belül. A Google Vertex AI gyakran egy adott JSON formátumban várja az adatokat, és minden eltérés félreértelmezésekhez vezethet. A hagyományos API-hívásokkal ellentétben, amelyek egyszerűen csak JSON adatok, a Vertex AI strukturált adatokat igényel a következő formában , amely bonyolultabbá teszi, de biztosítja a kompatibilitást a gépi tanulási modellekkel.

Egyes esetekben az „Érvénytelen példányok” hiba azt jelentheti, hogy a szerver eltérő adattípust vagy formátumot várt. Ha például közvetlenül ad át egy képet base64 karakterláncként, akkor előfordulhat, hogy az API nem ismeri fel anélkül, hogy becsomagolná objektumot, és állítsa be az értéket a segítségével . Ennek az értéknek a helytelen beállítása, például egy általános szöveg ("teszt") átadása a kódolt kép helyett, továbbra is hibákat okozhat. Alternatív megoldás egy JSON-tömb létrehozása, amelyben minden példány saját JSON-objektum, kulcsként "tartalommal", amelyet az API kompatibilis rakományként értelmezhet.

Ezenkívül a tesztelés elengedhetetlen annak ellenőrzéséhez, hogy a kód megfelelően működik-e a Vertex AI-vel. Laravel segítségével módszer képes szimulálni a Google válaszait az egységtesztekhez, csökkentve az API élő hívásainak szükségességét. Ez biztosítja, hogy a vezérlő minden típusú választ kecsesen kezel, a sikeres előrejelzésektől a hibákig. Például egy egyszerű hamis válasz a a "jóslatok" kulcs megerősítése egy praktikus módja az API kimenetének struktúrájának érvényesítésére az alkalmazásban. A hasznos teherszerkezet és a tesztelés többrétegű megközelítése simábbá és rugalmasabbá teszi az integrációt. 📊

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 példával 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 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 osztály Laravelben?
8. A 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? képadatokhoz?
10. A 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 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 a Vertex AI integrációiban?
14. A 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 , , és környezeti változókban. Hozzáférés ezekhez a használatával env() a Laravel vezérlőben, hogy az információk biztonságban legyenek és konfigurálhatók legyenek.
17. Is szükséges a PredictRequest hívásakor?
18. Igen, adatok átadására van szükség az előrejelzéshez. Minden adatbevitelt egy példánytömbön belül kell strukturálni, és ez elengedhetetlen a kötegelt feldolgozáshoz is.
19. Mi az hasznos a Laravel teszteléshez?
20. 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.

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