PHP klaidos taisymas Laravel naudojant „Google Cloud Platform AI“ paleisti „PredictRequest“

„Google Cloud AI“ platformos klaidos „Netinkami egzemplioriai: string_value“ tvarkymas naudojant „Laravel“

Pagrindinis sprendimas naudojant Laravel valdiklį ir Google Cloud Vertex AI prognozavimo paslaugą

<?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()]);
        }
    }
}

Alternatyvus sprendimas: pakeisti egzempliorių struktūrą, kad būtų suderinama

Ši versija naudoja asociatyvųjį masyvą, kad „base64“ vaizdo duomenys būtų perduodami tiesiai į egzempliorių

<?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()]);
        }
    }
}

„GoogleCloudAIController“ funkcijos „PredictRequest“ funkcijos vieneto testas

PHP vieneto testas su išjuoktu kliento atsakymu Laravel programai

<?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());
    }
}

Dažni klausimai apie „Google Cloud AI“ ir „Laravel PredictRequest“.

1. Kaip ištaisyti „Google Cloud AI“ klaidą „Netinkami egzemplioriai: string_value“?
2. Įsitikinkite, kad jūsų vaizdas yra suvyniotas į a Google\Protobuf\Value pavyzdys su setStringValue Norėdami nustatyti užkoduotą base64 vaizdą kaip eilutės reikšmę. Tinkamas JSON formatavimas taip pat yra labai svarbus.
3. Ko „Google Cloud AI“ tikisi naudingosios apkrovos struktūroje?
4. „Google Cloud AI“, ypač „Vertex AI“, reikalauja į JSON panašios struktūros, naudojant „Google“ protokolo buferius. Kiekvienas egzempliorius turi būti masyvo formatu su įdėtu JSON, kur „turinys“ naudojamas kaip vaizdo duomenų raktas.
5. Ar galiu išbandyti savo Laravel Google Cloud AI integraciją be tiesioginių API skambučių?
6. Taip! Laravelio Http::fake gali imituoti atsakymus. Naudokite tai norėdami pasityčioti iš „Google Cloud AI“ atsakymų, kurie leidžia patikrinti, kaip jūsų programa apdoros sėkmingus ir nesėkmingus prognozes.
7. Koks yra vaidmuo PredictionServiceClient klasė Laravelyje?
8. The PredictionServiceClient klasė yra „Google Cloud AI“ kliento sąsaja. Jame pateikiami galutinio taško formatavimo, egzempliorių nustatymo ir numatymo API iškvietimų metodai.
9. Kodėl reikalingas „Google AI“. Google\Protobuf\Value dėl vaizdo duomenų?
10. The Google\Protobuf\Value klasė padeda išlaikyti skirtingų tipų struktūrinių duomenų nuoseklumą „Google“ API, užtikrinant JSON ir protokolo buferių suderinamumą sudėtingiems duomenų tipams.
11. Kaip galiu optimizuoti duomenų tvarkymą „Google Cloud AI“ prognozėms?
12. Naudokite tinkamą klaidų tvarkymą su try-catch blokus ir įsitikinkite, kad vaizdo duomenys yra tiksliai užkoduoti. Užtikrinkite, kad projekto ir galutinio taško parametrai būtų saugiai įkelti iš aplinkos kintamųjų, kad išvengtumėte slapto kodavimo.
13. Koks tikslas endpointName Vertex AI integracijose?
14. The endpointName metodas formatuoja galutinio taško pavadinimą pagal „Google Cloud“ reikalavimus, užtikrindamas, kad galutinio taško kelias būtų teisingas, kad numatymai būtų apdoroti tinkamu modeliu.
15. Kaip susisteminti „Google Cloud“ projekto informaciją „Laravel“?
16. Parduotuvės detalės, pvz projectId, location, ir endpointId aplinkos kintamuosiuose. Pasiekite juos naudodami env() savo Laravel valdiklyje, kad informacija būtų saugi ir konfigūruojama.
17. Is setInstances reikia skambinant PredictRequest?
18. taip, setInstances reikalaujama perduoti duomenis numatymui. Kiekvienas duomenų įvestis turi būti struktūrizuotas egzempliorių masyve ir taip pat būtinas paketiniam apdorojimui.
19. Kas yra Http::fake naudinga Laravel testavimui?
20. Http::fake leidžia tyčiotis iš atsakymų, leidžiant išbandyti, kaip jūsų programa tvarkytų API atsakymus, neteikdama realių užklausų „Google Cloud“, taip sutaupydami išlaidų ir užtikrindami nuoseklius bandymo rezultatus.

Paskutinės mintys apie „Laravel“ ir „Google Cloud AI“ užklausų trikčių šalinimą

„Google Cloud AI“ integravimas į „Laravel“ atveria galingas numatymo galimybes, tačiau reikalauja tikslaus formatavimo ir egzempliorių tvarkymo, kad būtų išvengta klaidų, pvz., „Netinkami egzemplioriai: eilutės_vertė“. Sutelkiant dėmesį į naudingosios apkrovos struktūrą, teisingą duomenų kodavimą ir testavimą, šios problemos tampa valdomos.

Naudojant Laravel's PredictionServiceClient Norint sukurti suderinamą AI užklausą, reikia kantrybės ir dėmesio detalėms. Naudojant tokias priemones kaip Http:: netikras Testavimui ir vaizdo duomenų įvyniojimui į protokolų buferius, padeda užtikrinti sklandų AI integravimą, suteikdamas efektyvumo ir įžvalgos apie Laravel programas. 🚀