PredictRequest പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിന് Google ക്ലൗഡ് പ്ലാറ്റ്ഫോം AI ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ Laravel-ൽ PHP പിശക് പരിഹരിക്കുന്നു

Laravel ഉപയോഗിച്ച് Google ക്ലൗഡ് AI പ്ലാറ്റ്‌ഫോമിലെ "Invalid Instances: string_value" പിശക് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നു

ലാരാവെലിൻ്റെ കൺട്രോളറും ഗൂഗിൾ ക്ലൗഡിൻ്റെ വെർട്ടെക്‌സ് എഐ പ്രവചന സേവനവും ഉപയോഗിച്ച് ബാക്ക്-എൻഡ് സൊല്യൂഷൻ

<?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()]);
        }
    }
}

ഇതര പരിഹാരം: അനുയോജ്യതയ്‌ക്കായി ഇൻസ്റ്റൻസ് ഘടന പരിഷ്‌ക്കരിക്കുന്നു

ബേസ്64 ഇമേജ് ഡാറ്റ നേരിട്ട് കൈമാറാൻ ഈ പതിപ്പ് ഒരു അസോസിയേറ്റീവ് അറേ ഉപയോഗിക്കുന്നു

<?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-ൽ PredictRequest ഫംഗ്ഷനുള്ള യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റ്

Laravel ആപ്ലിക്കേഷനായി പരിഹസിക്കപ്പെട്ട ക്ലയൻ്റ് പ്രതികരണത്തോടുകൂടിയ PHP യൂണിറ്റ് ടെസ്റ്റ്

<?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 ക്ലൗഡ് AI, Laravel PredictRequest എന്നിവയെ കുറിച്ചുള്ള പൊതുവായ ചോദ്യങ്ങൾ

1. Google ക്ലൗഡ് AI-ലെ "അസാധുവായ സംഭവങ്ങൾ: string_value" പിശക് എങ്ങനെ പരിഹരിക്കും?
2. നിങ്ങളുടെ ചിത്രം എയിൽ പൊതിഞ്ഞിട്ടുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക Google\Protobuf\Value കൂടെ ഉദാഹരണം setStringValue എൻകോഡ് ചെയ്ത base64 ഇമേജ് സ്ട്രിംഗ് മൂല്യമായി സജ്ജമാക്കാൻ. JSON-ലെ ശരിയായ ഫോർമാറ്റിംഗും നിർണായകമാണ്.
3. പേലോഡ് ഘടനയിൽ Google ക്ലൗഡ് AI എന്താണ് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നത്?
4. Google ക്ലൗഡ് AI, പ്രത്യേകിച്ച് Vertex AI, Google പ്രോട്ടോക്കോൾ ബഫറുകൾ ഉപയോഗിച്ച് JSON പോലുള്ള ഘടന ആവശ്യമാണ്. ഇമേജ് ഡാറ്റയുടെ കീയായി "ഉള്ളടക്കം" ഉപയോഗിക്കുന്ന നെസ്റ്റഡ് JSON ഉള്ള ഒരു അറേ ഫോർമാറ്റിലായിരിക്കണം ഓരോ സന്ദർഭവും.
5. തത്സമയ API കോളുകൾ ഇല്ലാതെ എനിക്ക് എൻ്റെ Laravel Google ക്ലൗഡ് AI സംയോജനം പരീക്ഷിക്കാൻ കഴിയുമോ?
6. അതെ! ലാറവേലിൻ്റെ Http::fake പ്രതികരണങ്ങൾ അനുകരിക്കാൻ കഴിയും. Google ക്ലൗഡ് AI-ൽ നിന്നുള്ള പ്രതികരണങ്ങളെ പരിഹസിക്കാൻ ഇത് ഉപയോഗിക്കുക, വിജയകരവും പരാജയപ്പെട്ടതുമായ പ്രവചനങ്ങൾ നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷൻ എങ്ങനെ കൈകാര്യം ചെയ്യുമെന്ന് പരിശോധിക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.
7. യുടെ പങ്ക് എന്താണ് PredictionServiceClient Laravel ലെ ക്ലാസ്?
8. ദി PredictionServiceClient Google ക്ലൗഡ് AI-യുടെ ക്ലയൻ്റ് ഇൻ്റർഫേസായി ക്ലാസ് പ്രവർത്തിക്കുന്നു. എൻഡ്‌പോയിൻ്റ് ഫോർമാറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനും ഇൻസ്റ്റൻസുകൾ സജ്ജീകരിക്കുന്നതിനും API-യിലേക്ക് പ്രവചന കോളുകൾ നടത്തുന്നതിനുമുള്ള രീതികൾ ഇത് നൽകുന്നു.
9. എന്തുകൊണ്ട് Google AI ആവശ്യമാണ് Google\Protobuf\Value ഇമേജ് ഡാറ്റയ്‌ക്കായോ?
10. ദി Google\Protobuf\Value സങ്കീർണ്ണമായ ഡാറ്റ തരങ്ങൾക്കായി JSON-ഉം പ്രോട്ടോക്കോൾ ബഫറുകളും തമ്മിലുള്ള അനുയോജ്യത ഉറപ്പാക്കിക്കൊണ്ട്, Google API-കളിലെ വിവിധ തരത്തിലുള്ള ഘടനാപരമായ ഡാറ്റയിൽ സ്ഥിരത നിലനിർത്താൻ ക്ലാസ് സഹായിക്കുന്നു.
11. Google ക്ലൗഡ് AI പ്രവചനങ്ങൾക്കായി എനിക്ക് എങ്ങനെ ഡാറ്റ കൈകാര്യം ചെയ്യൽ ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാം?
12. ശരിയായ പിശക് കൈകാര്യം ചെയ്യുക try-catch തടയുന്നു, കൂടാതെ ഇമേജ് ഡാറ്റ കൃത്യമായി എൻകോഡ് ചെയ്യുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക. ഹാർഡ്-കോഡിംഗ് സെൻസിറ്റീവ് വിശദാംശങ്ങൾ ഒഴിവാക്കാൻ പ്രോജക്റ്റും എൻഡ്‌പോയിൻ്റ് ക്രമീകരണങ്ങളും എൻവയോൺമെൻ്റ് വേരിയബിളുകളിൽ നിന്ന് സുരക്ഷിതമായി ലോഡ് ചെയ്തിട്ടുണ്ടെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക.
13. എന്താണ് ഉദ്ദേശം endpointName Vertex AI സംയോജനത്തിൽ?
14. ദി endpointName ഗൂഗിൾ ക്ലൗഡ് ആവശ്യകതകൾക്കനുസൃതമായി രീതി എൻഡ്‌പോയിൻ്റ് നാമം ഫോർമാറ്റ് ചെയ്യുന്നു, പ്രവചനങ്ങൾ ശരിയായ മോഡൽ ഉപയോഗിച്ച് പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിന് എൻഡ്‌പോയിൻ്റ് പാത്ത് ശരിയാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുന്നു.
15. Laravel-ൽ എൻ്റെ Google ക്ലൗഡ് പ്രോജക്റ്റ് വിവരങ്ങൾ എങ്ങനെ ക്രമീകരിക്കാം?
16. പോലുള്ള സ്റ്റോർ വിശദാംശങ്ങൾ projectId, location, ഒപ്പം endpointId പരിസ്ഥിതി വേരിയബിളുകളിൽ. ഇവ ഉപയോഗിച്ച് ആക്സസ് ചെയ്യുക env() വിവരങ്ങൾ സുരക്ഷിതവും കോൺഫിഗർ ചെയ്യാവുന്നതുമായി സൂക്ഷിക്കാൻ നിങ്ങളുടെ Laravel കൺട്രോളറിൽ.
17. ആണ് setInstances PredictRequest-ലേക്ക് വിളിക്കുമ്പോൾ ആവശ്യമുണ്ടോ?
18. അതെ, setInstances പ്രവചനത്തിനായി ഡാറ്റ കൈമാറേണ്ടതുണ്ട്. ഓരോ ഡാറ്റാ ഇൻപുട്ടും ഒരു ഇൻസ്‌റ്റൻസ് അറേയ്‌ക്കുള്ളിൽ ഘടനാപരമായിരിക്കണം, ബാച്ച് പ്രോസസ്സിംഗിനും ഇത് അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്.
19. എന്താണ് Http::fake ലാറവെൽ പരിശോധനയിൽ ഉപയോഗപ്രദമാണോ?
20. Http::fake പ്രതികരണങ്ങളെ പരിഹസിക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു, Google ക്ലൗഡിലേക്ക് യഥാർത്ഥ അഭ്യർത്ഥനകൾ നടത്താതെയും ചെലവ് ലാഭിക്കാതെയും സ്ഥിരമായ പരിശോധന ഫലങ്ങൾ ഉറപ്പാക്കാതെയും നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷൻ API പ്രതികരണങ്ങൾ എങ്ങനെ കൈകാര്യം ചെയ്യുമെന്ന് പരിശോധിക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.

Laravel, Google ക്ലൗഡ് AI അഭ്യർത്ഥനകൾ എന്നിവയുടെ ട്രബിൾഷൂട്ടിംഗ് സംബന്ധിച്ച അന്തിമ ചിന്തകൾ

Laravel-ൽ Google ക്ലൗഡ് AI സംയോജിപ്പിക്കുന്നത് ശക്തമായ പ്രവചന കഴിവുകൾ തുറക്കുന്നു, എന്നാൽ "Invalid instances: string_value" പോലുള്ള പിശകുകൾ ഒഴിവാക്കാൻ കൃത്യമായ ഫോർമാറ്റിംഗും ഇൻസ്റ്റൻസ് കൈകാര്യം ചെയ്യലും ആവശ്യപ്പെടുന്നു. പേലോഡ് ഘടന, ശരിയായ ഡാറ്റ എൻകോഡിംഗ്, ടെസ്റ്റിംഗ് എന്നിവയിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നതിലൂടെ, ഈ പ്രശ്നങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാവുന്നതാണ്.

Laravel ൻ്റെ ഉപയോഗം PredictionServiceClient അനുയോജ്യമായ ഒരു AI അഭ്യർത്ഥന സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് ക്ഷമയും വിശദാംശങ്ങളിലേക്കുള്ള ശ്രദ്ധയും ഉൾപ്പെടുന്നു. പോലുള്ള ഉപകരണങ്ങൾ പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നു Http::വ്യാജം പ്രോട്ടോക്കോൾ ബഫറുകളിൽ ഇമേജ് ഡാറ്റ പരിശോധിക്കുന്നതിനും പൊതിയുന്നതിനും, ലാറവെൽ ആപ്ലിക്കേഷനുകളിലേക്ക് കാര്യക്ഷമതയും ഉൾക്കാഴ്ചയും നൽകുന്ന സുഗമമായ AI സംയോജനം ഉറപ്പാക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു. 🚀