PHP-fout in Laravel repareren bij gebruik van Google Cloud Platform AI om PredictRequest uit te voeren

Afhandeling van de fout 'Ongeldige exemplaren: string_value' in Google Cloud AI Platform met Laravel

Back-endoplossing met behulp van Laravel's Controller en Google Cloud's Vertex AI Prediction Service

<?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()]);
        }
    }
}

Alternatieve oplossing: de instancestructuur aanpassen voor compatibiliteit

Deze versie gebruikt een associatieve array om de base64-beeldgegevens rechtstreeks in de instance door te geven

<?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()]);
        }
    }
}

Eenheidstest voor de PredictRequest-functie in GoogleCloudAIController

PHP-eenheidstest met nagebootste klantreactie voor de Laravel-applicatie

<?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());
    }
}

Veelgestelde vragen over Google Cloud AI en Laravel PredictRequest

1. Hoe los ik de fout 'Ongeldige instanties: string_value' op in Google Cloud AI?
2. Zorg ervoor dat uw afbeelding is verpakt in een Google\Protobuf\Value exemplaar met setStringValue om de gecodeerde base64-afbeelding in te stellen als de tekenreekswaarde. Een goede opmaak in JSON is ook van cruciaal belang.
3. Wat verwacht Google Cloud AI in de payload-structuur?
4. Google Cloud AI, en met name Vertex AI, vereist een JSON-achtige structuur die gebruikmaakt van Google Protocol Buffers. Elke instantie moet een array-indeling hebben met geneste JSON, waarbij 'inhoud' wordt gebruikt als sleutel voor de afbeeldingsgegevens.
5. Kan ik mijn Laravel Google Cloud AI-integratie testen zonder live API-aanroepen?
6. Ja! van Laravel Http::fake kan reacties simuleren. Gebruik dit om reacties van Google Cloud AI te simuleren, waarmee u kunt testen hoe uw applicatie omgaat met zowel succesvolle als mislukte voorspellingen.
7. Wat is de rol van de PredictionServiceClient les in Laravel?
8. De PredictionServiceClient class fungeert als de clientinterface voor Google Cloud AI. Het biedt methoden voor het formatteren van het eindpunt, het instellen van instanties en het maken van voorspellingsaanroepen naar de API.
9. Waarom heeft Google AI dit nodig? Google\Protobuf\Value voor beeldgegevens?
10. De Google\Protobuf\Value class helpt de consistentie tussen verschillende soorten gestructureerde gegevens in Google API's te behouden, waardoor compatibiliteit tussen JSON en protocolbuffers voor complexe gegevenstypen wordt gegarandeerd.
11. Hoe kan ik de gegevensverwerking optimaliseren voor Google Cloud AI-voorspellingen?
12. Gebruik de juiste foutafhandeling met try-catch blokken en zorg ervoor dat u de afbeeldingsgegevens nauwkeurig codeert. Zorg ervoor dat de project- en eindpuntinstellingen veilig worden geladen vanuit omgevingsvariabelen om te voorkomen dat gevoelige details hard worden gecodeerd.
13. Wat is het doel van endpointName in Vertex AI-integraties?
14. De endpointName method formatteert de naam van het eindpunt volgens de vereisten van Google Cloud en zorgt ervoor dat het eindpuntpad correct is zodat voorspellingen door het juiste model kunnen worden verwerkt.
15. Hoe structureer ik mijn Google Cloud-projectinformatie in Laravel?
16. Bewaar details zoals projectId, location, En endpointId in omgevingsvariabelen. Krijg toegang tot deze via env() in uw Laravel-controller om informatie veilig en configureerbaar te houden.
17. Is setInstances nodig bij het aanroepen van PredictRequest?
18. Ja, setInstances is vereist om gegevens door te geven voor voorspellingen. Elke gegevensinvoer moet worden gestructureerd binnen een instance-array, en is ook essentieel voor batchverwerking.
19. Wat is Http::fake nuttig voor bij het testen van Laravel?
20. Http::fake Hiermee kunt u reacties nabootsen, zodat u kunt testen hoe uw applicatie met API-reacties omgaat zonder echte verzoeken aan Google Cloud te doen, waardoor u kosten bespaart en consistente testresultaten garandeert.

Laatste gedachten over het oplossen van problemen met Laravel- en Google Cloud AI-verzoeken

De integratie van Google Cloud AI in Laravel biedt krachtige voorspellingsmogelijkheden, maar vereist nauwkeurige opmaak en instantieafhandeling om fouten zoals 'Ongeldige instanties: string_value' te voorkomen. Door te focussen op de structuur van de payload, correcte gegevenscodering en testen, worden deze problemen beheersbaar.

Gebruik van Laravel VoorspellingServiceClient het creëren van een compatibel AI-verzoek vergt geduld en aandacht voor detail. Door gebruik te maken van tools zoals Http::nep voor het testen en inpakken van afbeeldingsgegevens in protocolbuffers, zorgt voor een soepele AI-integratie, wat zowel efficiëntie als inzicht in Laravel-applicaties oplevert. 🚀