PHP kļūdas labošana programmā Laravel, izmantojot Google Cloud Platform AI, lai palaistu PredictRequest

Kļūdas "Nederīgi gadījumi: string_value" apstrāde Google mākoņa AI platformā ar Laravel

Aizmugurējais risinājums, izmantojot Laravel kontrolieri un Google Cloud Vertex AI prognozēšanas pakalpojumu

<?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()]);
        }
    }
}

Alternatīvs risinājums: instanču struktūras modificēšana, lai nodrošinātu saderību

Šī versija izmanto asociatīvo masīvu, lai base64 attēla datus nodotu tieši instancē

<?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()]);
        }
    }
}

Vienības pārbaude PredictRequest funkcijai pakalpojumā GoogleCloudAIController

PHP vienības tests ar izsmietu klienta atbildi Laravel lietojumprogrammai

<?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());
    }
}

Bieži uzdotie jautājumi par Google Cloud AI un Laravel PredictRequest

1. Kā Google Cloud AI labot kļūdu “Nederīgi gadījumi: string_value”?
2. Pārliecinieties, vai jūsu attēls ir iesaiņots a Google\Protobuf\Value piemēram ar setStringValue lai iestatītu kodēto base64 attēlu kā virknes vērtību. Pareizs formatējums JSON ir arī ļoti svarīgs.
3. Ko Google Cloud AI sagaida kravnesības struktūrā?
4. Google Cloud AI, jo īpaši Vertex AI, ir nepieciešama JSON līdzīga struktūra, izmantojot Google protokola buferus. Katrai instancei ir jābūt masīva formātā ar ligzdotu JSON, kurā kā attēla datu atslēga tiek izmantota "satura".
5. Vai varu pārbaudīt savu Laravel Google Cloud AI integrāciju bez tiešraides API zvaniem?
6. Jā! Laravela Http::fake var simulēt atbildes. Izmantojiet to, lai izsmietu atbildes no Google Cloud AI, kas ļauj pārbaudīt, kā jūsu lietojumprogramma varētu apstrādāt gan veiksmīgas, gan neveiksmīgas prognozes.
7. Kāda ir loma PredictionServiceClient klasē Laravelā?
8. The PredictionServiceClient klase kalpo kā Google Cloud AI klienta saskarne. Tas nodrošina metodes galapunkta formatēšanai, gadījumu iestatīšanai un paredzamo izsaukumu veikšanai API.
9. Kāpēc Google AI ir nepieciešams? Google\Protobuf\Value attēla datiem?
10. The Google\Protobuf\Value klase palīdz uzturēt konsekvenci starp dažāda veida strukturētiem datiem Google API, nodrošinot saderību starp JSON un protokolu buferiem sarežģītiem datu tipiem.
11. Kā es varu optimizēt datu apstrādi Google mākoņa AI prognozēm?
12. Izmantojiet pareizu kļūdu apstrādi ar try-catch blokus un pārliecinieties, ka attēla dati ir precīzi kodēti. Nodrošiniet, lai projekta un galapunkta iestatījumi tiktu droši ielādēti no vides mainīgajiem, lai izvairītos no sensitīvu detaļu kodēšanas.
13. Kāds ir mērķis endpointName Vertex AI integrācijās?
14. The endpointName metode formatē galapunkta nosaukumu atbilstoši Google Cloud prasībām, nodrošinot, ka galapunkta ceļš ir pareizs, lai prognozes apstrādātu pareizais modelis.
15. Kā strukturēt savu Google Cloud projekta informāciju programmā Laravel?
16. Veikala informācija, piemēram projectId, location, un endpointId vides mainīgajos. Piekļūstiet tiem, izmantojot env() savā Laravel kontrollerī, lai informācija būtu drošībā un konfigurējama.
17. Ir setInstances nepieciešams, zvanot PredictRequest?
18. Jā, setInstances ir jānodod dati prognozēšanai. Katrai datu ievadei jābūt strukturētai gadījumu masīvā, un tas ir svarīgi arī pakešu apstrādei.
19. Kas ir Http::fake noderīga Laravel testēšanai?
20. Http::fake ļauj izsmiet atbildes, ļaujot pārbaudīt, kā jūsu lietojumprogramma apstrādātu API atbildes, neiesniedzot reālus pieprasījumus pakalpojumam Google Cloud, tādējādi ietaupot izmaksas un nodrošinot konsekventus testa rezultātus.

Pēdējās domas par Laravel un Google Cloud AI pieprasījumu problēmu novēršanu

Google Cloud AI integrēšana programmā Laravel paver jaudīgas prognozēšanas iespējas, taču ir nepieciešams precīzs formatējums un gadījumu apstrāde, lai izvairītos no kļūdām, piemēram, “Nederīgi gadījumi: virknes_vērtība”. Koncentrējoties uz kravas struktūru, pareizu datu kodēšanu un testēšanu, šīs problēmas kļūst pārvaldāmas.

Izmantojot Laravel's PredictionServiceClient lai izveidotu saderīgu AI pieprasījumu, ir nepieciešama pacietība un uzmanība detaļām. Piesaistot tādus rīkus kā Http::viltus testēšanai un attēlu datu iesaiņošanai protokolu buferos, palīdz nodrošināt vienmērīgu AI integrāciju, nodrošinot gan efektivitāti, gan ieskatu Laravel lietojumprogrammās. 🚀