PredictRequest रन करण्यासाठी Google Cloud Platform AI वापरताना Laravel मधील PHP त्रुटीचे निराकरण करणे

Laravel सह Google Cloud AI प्लॅटफॉर्ममधील "अवैध उदाहरणे: string_value" त्रुटी हाताळणे

Laravel's Controller आणि Google Cloud च्या Vertex AI प्रेडिक्शन सर्व्हिसचा वापर करून बॅक-एंड सोल्यूशन

<?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()]);
        }
    }
}

पर्यायी उपाय: सुसंगततेसाठी उदाहरण संरचना सुधारित करणे

ही आवृत्ती थेट उदाहरणामध्ये बेस64 प्रतिमा डेटा पास करण्यासाठी सहयोगी ॲरे वापरते

१

GoogleCloudAIcontroller मध्ये PredictRequest फंक्शनसाठी युनिट चाचणी

Laravel अनुप्रयोगासाठी उपहासित क्लायंट प्रतिसादासह PHP युनिट चाचणी

<?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 आणि Laravel PredictRequest बद्दल सामान्य प्रश्न

1. मी Google Cloud AI मधील "अवैध उदाहरणे: string_value" त्रुटी कशी दुरुस्त करू?
2. आपली प्रतिमा a मध्ये गुंडाळलेली असल्याची खात्री करा Google\Protobuf\Value सह उदाहरण १ एन्कोडेड बेस64 इमेज स्ट्रिंग व्हॅल्यू म्हणून सेट करण्यासाठी. JSON मध्ये योग्य स्वरूपन करणे देखील महत्त्वाचे आहे.
3. पेलोड स्ट्रक्चरमध्ये Google Cloud AI ची काय अपेक्षा आहे?
4. Google Cloud AI, विशेषतः Vertex AI, Google प्रोटोकॉल बफर वापरून JSON सारखी रचना आवश्यक आहे. प्रत्येक घटना नेस्टेड JSON सह ॲरे फॉरमॅटमध्ये असावी जिथे "सामग्री" इमेज डेटासाठी की म्हणून वापरली जाते.
5. लाइव्ह API कॉल्सशिवाय मी माझ्या Laravel Google Cloud AI एकत्रीकरणाची चाचणी करू शकतो का?
6. होय! Laravel च्या Http::fake प्रतिसादांचे अनुकरण करू शकतात. Google Cloud AI कडील प्रतिसादांची थट्टा करण्यासाठी याचा वापर करा, जे तुम्हाला तुमचा अनुप्रयोग यशस्वी आणि अयशस्वी अंदाज दोन्ही कसे हाताळेल याची चाचणी घेण्यास अनुमती देते.
7. ची भूमिका काय आहे ७ Laravel मध्ये वर्ग?
8. द ७ क्लास Google Cloud AI चा क्लायंट इंटरफेस म्हणून काम करतो. हे एंडपॉइंट फॉरमॅट करणे, उदाहरणे सेट करणे आणि API वर अंदाज कॉल करण्यासाठी पद्धती प्रदान करते.
9. Google AI ला का आवश्यक आहे Google\Protobuf\Value प्रतिमा डेटासाठी?
10. द Google\Protobuf\Value क्लास गुगल एपीआय मधील विविध प्रकारच्या संरचित डेटामध्ये सातत्य राखण्यास मदत करते, जटिल डेटा प्रकारांसाठी JSON आणि प्रोटोकॉल बफर यांच्यातील सुसंगतता सुनिश्चित करते.
11. मी Google Cloud AI अंदाजांसाठी डेटा हाताळणी कशी ऑप्टिमाइझ करू शकतो?
12. सह योग्य त्रुटी हाताळणी वापरा try-catch ब्लॉक करा, आणि इमेज डेटा अचूकपणे एन्कोड केल्याची खात्री करा. हार्ड-कोडिंग संवेदनशील तपशील टाळण्यासाठी प्रकल्प आणि एंडपॉईंट सेटिंग्ज पर्यावरण व्हेरिएबल्समधून सुरक्षितपणे लोड केल्याची खात्री करा.
13. उद्देश काय आहे endpointName व्हर्टेक्स एआय इंटिग्रेशन्समध्ये?
14. द endpointName पद्धत Google क्लाउड आवश्यकतांनुसार एंडपॉईंट नाव फॉरमॅट करते, योग्य मॉडेलद्वारे अंदाजांवर प्रक्रिया करण्यासाठी एंडपॉइंट पथ योग्य असल्याची खात्री करून.
15. लारावेलमध्ये मी माझ्या Google क्लाउड प्रकल्प माहितीची रचना कशी करू?
16. स्टोअर तपशील जसे projectId, १५, आणि endpointId पर्यावरणीय चलांमध्ये. हे वापरून प्रवेश करा १७ माहिती सुरक्षित आणि कॉन्फिगर करण्यायोग्य ठेवण्यासाठी तुमच्या Laravel कंट्रोलरमध्ये.
17. आहे १८ PredictRequest कॉल करताना आवश्यक आहे का?
18. होय, १८ अंदाजासाठी डेटा पास करणे आवश्यक आहे. प्रत्येक डेटा इनपुटची रचना एका उदाहरण ॲरेमध्ये केली पाहिजे आणि बॅच प्रक्रियेसाठी देखील ते आवश्यक आहे.
19. काय आहे Http::fake Laravel चाचणीसाठी उपयुक्त?
20. Http::fake तुमचा ॲप्लिकेशन Google क्लाउडला रिअल विनंत्या न करता, खर्चात बचत करून आणि सातत्यपूर्ण चाचणी परिणामांची खात्री न करता API प्रतिसाद कसे हाताळेल याची चाचणी करून तुम्हाला प्रतिसादांची थट्टा करण्याची अनुमती देते.

Laravel आणि Google Cloud AI विनंत्यांच्या समस्यानिवारणावरील अंतिम विचार

Laravel मध्ये Google Cloud AI समाकलित करणे शक्तिशाली अंदाज क्षमता उघडते परंतु "अवैध उदाहरणे: string_value" सारख्या त्रुटी टाळण्यासाठी अचूक स्वरूपन आणि उदाहरण हाताळणीची मागणी करते. पेलोड संरचना, योग्य डेटा एन्कोडिंग आणि चाचणी यावर लक्ष केंद्रित करून, या समस्या व्यवस्थापित करण्यायोग्य बनतात.

Laravel चा वापर करून PredictionServiceClient एक सुसंगत AI विनंती तयार करण्यासाठी संयम आणि तपशीलाकडे लक्ष देणे आवश्यक आहे. सारखी साधने वापरणे Http:: बनावट प्रोटोकॉल बफर्समध्ये इमेज डेटाची चाचणी आणि गुंडाळण्यासाठी, एक गुळगुळीत AI एकत्रीकरण सुनिश्चित करण्यात मदत करते, ज्यामुळे Laravel ऍप्लिकेशन्समध्ये कार्यक्षमता आणि अंतर्दृष्टी दोन्ही येते. 🚀