Membetulkan Ralat PHP dalam Laravel Apabila Menggunakan AI Platform Awan Google untuk Menjalankan PredictRequest

Mengendalikan Ralat "Instances Invalid: string_value" dalam Google Cloud AI Platform dengan Laravel

Penyelesaian bahagian belakang menggunakan Pengawal Laravel dan Perkhidmatan Prediksi AI Vertex Google Cloud

<?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()]);
        }
    }
}

Penyelesaian Alternatif: Mengubah Suai Struktur Contoh untuk Keserasian

Versi ini menggunakan tatasusunan bersekutu untuk menghantar data imej base64 secara langsung dalam contoh

<?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()]);
        }
    }
}

Ujian Unit untuk Fungsi PredictRequest dalam GoogleCloudAIController

Ujian Unit PHP dengan tindak balas pelanggan yang diejek untuk aplikasi Laravel

<?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());
    }
}

Soalan Lazim tentang Google Cloud AI dan Laravel PredictRequest

1. Bagaimanakah cara saya membetulkan ralat "Instances tidak sah: string_value" dalam Google Cloud AI?
2. Pastikan imej anda dibalut dengan a Google\Protobuf\Value contoh dengan setStringValue untuk menetapkan imej base64 yang dikodkan sebagai nilai rentetan. Pemformatan yang betul dalam JSON juga penting.
3. Apakah yang diharapkan oleh Google Cloud AI dalam struktur muatan?
4. Google Cloud AI, terutamanya Vertex AI, memerlukan struktur seperti JSON menggunakan Google Protocol Buffers. Setiap kejadian hendaklah dalam format tatasusunan dengan JSON bersarang di mana "kandungan" digunakan sebagai kunci untuk data imej.
5. Bolehkah saya menguji integrasi Laravel Google Cloud AI saya tanpa panggilan API secara langsung?
6. Ya! Laravel Http::fake boleh mensimulasikan respons. Gunakan ini untuk mengejek respons daripada Google Cloud AI, yang membolehkan anda menguji cara aplikasi anda mengendalikan kedua-dua ramalan yang berjaya dan gagal.
7. Apakah peranan PredictionServiceClient kelas di Laravel?
8. The PredictionServiceClient kelas berfungsi sebagai antara muka pelanggan kepada Google Cloud AI. Ia menyediakan kaedah untuk memformat titik akhir, menyediakan kejadian dan membuat panggilan ramalan ke API.
9. Mengapa Google AI memerlukan Google\Protobuf\Value untuk data imej?
10. The Google\Protobuf\Value kelas membantu mengekalkan ketekalan merentas pelbagai jenis data berstruktur dalam API Google, memastikan keserasian antara JSON dan Penampan Protokol untuk jenis data yang kompleks.
11. Bagaimanakah saya boleh mengoptimumkan pengendalian data untuk ramalan Google Cloud AI?
12. Gunakan pengendalian ralat yang betul dengan try-catch menyekat, dan pastikan untuk mengekod data imej dengan tepat. Pastikan tetapan projek dan titik akhir dimuatkan dengan selamat daripada pembolehubah persekitaran untuk mengelakkan butiran sensitif pengekodan keras.
13. Apakah tujuan endpointName dalam penyepaduan Vertex AI?
14. The endpointName kaedah memformat nama titik akhir mengikut keperluan Google Cloud, memastikan laluan titik akhir adalah betul untuk ramalan diproses oleh model yang betul.
15. Bagaimanakah cara saya menstrukturkan maklumat projek Google Cloud saya dalam Laravel?
16. Butiran kedai seperti projectId, location, dan endpointId dalam pembolehubah persekitaran. Akses ini menggunakan env() dalam pengawal Laravel anda untuk memastikan maklumat selamat dan boleh dikonfigurasikan.
17. Adakah setInstances perlu apabila memanggil PredictRequest?
18. ya, setInstances diperlukan untuk menghantar data untuk ramalan. Setiap input data harus distrukturkan dalam tatasusunan contoh, dan ini penting untuk pemprosesan kelompok juga.
19. Apa itu Http::fake berguna untuk ujian Laravel?
20. Http::fake membolehkan anda mengejek respons, membolehkan anda menguji cara aplikasi anda mengendalikan respons API tanpa membuat permintaan sebenar kepada Google Cloud, menjimatkan kos dan memastikan keputusan ujian yang konsisten.

Pemikiran Akhir tentang Menyelesaikan Masalah Laravel dan Permintaan Google Cloud AI

Penyepaduan Google Cloud AI dalam Laravel membuka keupayaan ramalan yang berkuasa tetapi memerlukan pemformatan dan pengendalian instance yang tepat untuk mengelakkan ralat seperti "Instances tidak sah: string_value." Dengan memfokuskan pada struktur muatan, pengekodan data yang betul dan ujian, isu ini menjadi terurus.

Menggunakan Laravel PredictionServiceClient untuk mencipta permintaan AI yang serasi melibatkan kesabaran dan perhatian terhadap perincian. Memanfaatkan alatan seperti Http::palsu untuk ujian dan membungkus data imej dalam Penampan Protokol, membantu memastikan penyepaduan AI yang lancar, membawa kedua-dua kecekapan dan cerapan ke dalam aplikasi Laravel. 🚀