Google Cloud Platform AI를 사용하여 PredictRequest를 실행할 때 Laravel에서 PHP 오류 수정

Laravel을 사용하여 Google Cloud AI Platform에서 "잘못된 인스턴스: string_value" 오류 처리

Laravel의 컨트롤러와 Google Cloud의 Vertex AI 예측 서비스를 사용하는 백엔드 솔루션

<?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()]);
        }
    }
}

대체 솔루션: 호환성을 위해 인스턴스 구조 수정

이 버전은 연관 배열을 사용하여 base64 이미지 데이터를 인스턴스에 직접 전달합니다.

<?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()]);
        }
    }
}

GoogleCloudAIController의 PredictRequest 함수에 대한 단위 테스트

Laravel 애플리케이션에 대한 모의 클라이언트 응답을 사용한 PHP 단위 테스트

<?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 및 Laravel PredictRequest에 대한 일반적인 질문

1. Google Cloud AI에서 '잘못된 인스턴스: 문자열 값' 오류를 해결하려면 어떻게 해야 하나요?
2. 이미지가 Google\Protobuf\Value 인스턴스 setStringValue 인코딩된 base64 이미지를 문자열 값으로 설정합니다. JSON의 올바른 형식 지정도 중요합니다.
3. Google Cloud AI는 페이로드 구조에서 무엇을 기대하나요?
4. Google Cloud AI, 특히 Vertex AI에는 Google 프로토콜 버퍼를 사용하는 JSON과 유사한 구조가 필요합니다. 각 인스턴스는 "contents"가 이미지 데이터의 키로 사용되는 중첩된 JSON이 있는 배열 형식이어야 합니다.
5. 실시간 API 호출 없이 Laravel Google Cloud AI 통합을 테스트할 수 있나요?
6. 예! 라라벨의 Http::fake 응답을 시뮬레이션할 수 있습니다. 이를 사용하여 Google Cloud AI의 응답을 모의하면 애플리케이션이 성공 및 실패 예측을 모두 처리하는 방법을 테스트할 수 있습니다.
7. 의 역할은 무엇입니까? PredictionServiceClient Laravel의 수업?
8. 그만큼 PredictionServiceClient 클래스는 Google Cloud AI에 대한 클라이언트 인터페이스 역할을 합니다. 엔드포인트 형식 지정, 인스턴스 설정, API 예측 호출을 위한 방법을 제공합니다.
9. Google AI에 필요한 이유 Google\Protobuf\Value 이미지 데이터용?
10. 그만큼 Google\Protobuf\Value 클래스는 Google API의 다양한 구조화된 데이터 유형 간에 일관성을 유지하는 데 도움이 되며 복잡한 데이터 유형에 대한 JSON과 프로토콜 버퍼 간의 호환성을 보장합니다.
11. Google Cloud AI 예측을 위한 데이터 처리를 최적화하려면 어떻게 해야 하나요?
12. 적절한 오류 처리를 사용하십시오. try-catch 차단하고 이미지 데이터를 정확하게 인코딩해야 합니다. 민감한 세부 정보를 하드 코딩하지 않으려면 프로젝트 및 엔드포인트 설정이 환경 변수에서 안전하게 로드되었는지 확인하세요.
13. 목적은 무엇입니까? endpointName Vertex AI 통합에서?
14. 그만큼 endpointName 메서드는 Google Cloud 요구사항에 따라 엔드포인트 이름 형식을 지정하여 올바른 모델에서 예측을 처리할 수 있도록 엔드포인트 경로가 올바른지 확인합니다.
15. Laravel에서 Google Cloud 프로젝트 정보를 어떻게 구조화하나요?
16. 다음과 같은 매장 세부정보 projectId, location, 그리고 endpointId 환경 변수에서. 다음을 사용하여 이에 액세스하십시오. env() Laravel 컨트롤러에서 정보를 안전하게 유지하고 구성 가능하게 유지하세요.
17. ~이다 setInstances PredictRequest를 호출할 때 필요합니까?
18. 예, setInstances 예측을 위해 데이터를 전달해야 합니다. 각 데이터 입력은 인스턴스 배열 내에 구성되어야 하며 일괄 처리에도 필수적입니다.
19. 무엇인가요 Http::fake Laravel 테스트에 유용합니까?
20. Http::fake 모의 응답을 사용하면 Google Cloud에 실제 요청을 하지 않고도 애플리케이션이 API 응답을 처리하는 방법을 테스트할 수 있으므로 비용이 절감되고 일관된 테스트 결과가 보장됩니다.

Laravel 및 Google Cloud AI 요청 문제 해결에 대한 최종 생각

Laravel에 Google Cloud AI를 통합하면 강력한 예측 기능이 제공되지만 '잘못된 인스턴스: 문자열 값'과 같은 오류를 방지하려면 정확한 형식 지정 및 인스턴스 처리가 필요합니다. 페이로드 구조, 올바른 데이터 인코딩 및 테스트에 집중하면 이러한 문제를 관리할 수 있게 됩니다.

Laravel을 사용하여 예측서비스클라이언트 호환 가능한 AI 요청을 생성하려면 인내심과 세부 사항에 대한 주의가 필요합니다. 다음과 같은 도구 활용 HTTP::가짜 프로토콜 버퍼에서 이미지 데이터를 테스트하고 래핑하기 위해 원활한 AI 통합을 보장하고 Laravel 애플리케이션에 효율성과 통찰력을 모두 제공합니다. 🚀