Correzione dell'errore PHP in Laravel quando si utilizza l'intelligenza artificiale di Google Cloud Platform per eseguire PredictRequest

Gestione dell'errore "Istanze non valide: string_value" in Google Cloud AI Platform con Laravel

Soluzione back-end che utilizza il controller di Laravel e il servizio di previsione AI Vertex di Google Cloud

<?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()]);
        }
    }
}

Soluzione alternativa: modifica della struttura dell'istanza per compatibilità

Questa versione utilizza un array associativo per passare i dati dell'immagine base64 direttamente nell'istanza

<?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()]);
        }
    }
}

Test unitario per la funzione PredictRequest in GoogleCloudAIController

Test unitario PHP con risposta client simulata per l'applicazione 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());
    }
}

Domande comuni su Google Cloud AI e Laravel PredictRequest

1. Come posso correggere l'errore "Istanze non valide: string_value" in Google Cloud AI?
2. Assicurati che la tua immagine sia racchiusa in un file Google\Protobuf\Value istanza con setStringValue per impostare l'immagine base64 codificata come valore stringa. Anche la corretta formattazione in JSON è fondamentale.
3. Cosa si aspetta l'AI di Google Cloud nella struttura del payload?
4. Google Cloud AI, in particolare Vertex AI, richiede una struttura simile a JSON che utilizza i buffer del protocollo Google. Ogni istanza deve essere in un formato array con JSON nidificato in cui "contenuto" viene utilizzato come chiave per i dati dell'immagine.
5. Posso testare la mia integrazione AI di Laravel Google Cloud senza chiamate API in tempo reale?
6. SÌ! Quello di Laravel Http::fake può simulare le risposte. Utilizzalo per simulare le risposte dell'intelligenza artificiale di Google Cloud, che ti consente di testare il modo in cui la tua applicazione gestirà le previsioni sia riuscite che fallite.
7. Qual è il ruolo del PredictionServiceClient lezione a Laravel?
8. IL PredictionServiceClient funge da interfaccia client per Google Cloud AI. Fornisce metodi per formattare l'endpoint, configurare istanze ed effettuare chiamate di previsione all'API.
9. Perché l'intelligenza artificiale di Google richiede Google\Protobuf\Value per i dati immagine?
10. IL Google\Protobuf\Value class aiuta a mantenere la coerenza tra diversi tipi di dati strutturati nelle API di Google, garantendo la compatibilità tra JSON e buffer di protocollo per tipi di dati complessi.
11. Come posso ottimizzare la gestione dei dati per le previsioni AI di Google Cloud?
12. Utilizzare la corretta gestione degli errori con try-catch blocchi e assicurati di codificare i dati dell'immagine in modo accurato. Assicurati che le impostazioni del progetto e dell'endpoint vengano caricate in modo sicuro dalle variabili di ambiente per evitare dettagli sensibili codificati.
13. Qual è lo scopo di endpointName nelle integrazioni Vertex AI?
14. IL endpointName Il metodo formatta il nome dell'endpoint in base ai requisiti di Google Cloud, garantendo che il percorso dell'endpoint sia corretto affinché le previsioni vengano elaborate dal modello giusto.
15. Come posso strutturare le informazioni sul mio progetto Google Cloud in Laravel?
16. Dettagli del negozio come projectId, location, E endpointId nelle variabili d'ambiente. Accedi a questi utilizzando env() nel tuo controller Laravel per mantenere le informazioni sicure e configurabili.
17. È setInstances necessario quando si chiama PredictRequest?
18. SÌ, setInstances è necessario per trasmettere i dati per la previsione. Ogni input di dati dovrebbe essere strutturato all'interno di un array di istanze ed è essenziale anche per l'elaborazione batch.
19. Cosa è Http::fake utile per i test Laravel?
20. Http::fake ti consente di simulare le risposte, permettendoti di testare come la tua applicazione gestirà le risposte API senza effettuare richieste reali a Google Cloud, risparmiando sui costi e garantendo risultati di test coerenti.

Considerazioni finali sulla risoluzione dei problemi relativi alle richieste AI di Laravel e Google Cloud

L'integrazione dell'intelligenza artificiale di Google Cloud in Laravel apre potenti funzionalità di previsione ma richiede una formattazione e una gestione delle istanze precise per evitare errori come "Istanze non valide: string_value". Concentrandosi sulla struttura del carico utile, sulla corretta codifica dei dati e sui test, questi problemi diventano gestibili.

Usando Laravel PredictionServiceClient creare una richiesta AI compatibile richiede pazienza e attenzione ai dettagli. Sfruttare strumenti come Http::falso per i test e il confezionamento dei dati immagine nei buffer di protocollo, aiuta a garantire un'integrazione fluida dell'intelligenza artificiale, apportando efficienza e informazioni approfondite nelle applicazioni Laravel. 🚀