Retting av PHP-feil i Laravel når du bruker Google Cloud Platform AI til å kjøre PredictRequest

Håndtering av «Ugyldige forekomster: string_value»-feilen i Google Cloud AI Platform med Laravel

Back-end-løsning som bruker Laravels kontroller og Google Clouds 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()]);
        }
    }
}

Alternativ løsning: Endre forekomststruktur for kompatibilitet

Denne versjonen bruker en assosiativ matrise for å sende base64-bildedataene direkte i instansen

<?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()]);
        }
    }
}

Enhetstest for PredictRequest-funksjonen i GoogleCloudAIController

PHP-enhetstest med hånet klientsvar for Laravel-applikasjonen

<?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());
    }
}

Vanlige spørsmål om Google Cloud AI og Laravel PredictRequest

1. Hvordan fikser jeg feilen "Ugyldige forekomster: string_value" i Google Cloud AI?
2. Sørg for at bildet ditt er pakket inn i en Google\Protobuf\Value eksempel med setStringValue for å angi det kodede base64-bildet som strengverdi. Riktig formatering i JSON er også avgjørende.
3. Hva forventer Google Cloud AI i nyttelaststrukturen?
4. Google Cloud AI, spesielt Vertex AI, krever en JSON-lignende struktur som bruker Google Protocol Buffers. Hver forekomst skal være i et matriseformat med nestet JSON der "innhold" brukes som nøkkelen for bildedataene.
5. Kan jeg teste Laravel Google Cloud AI-integrasjonen uten live API-anrop?
6. Ja! Laravels Http::fake kan simulere svar. Bruk dette til å håne svar fra Google Cloud AI, som lar deg teste hvordan applikasjonen din vil håndtere både vellykkede og mislykkede spådommer.
7. Hva er rollen til PredictionServiceClient klasse i Laravel?
8. De PredictionServiceClient klasse fungerer som klientgrensesnittet til Google Cloud AI. Det gir metoder for å formatere endepunktet, sette opp forekomster og foreta prediksjonskall til API.
9. Hvorfor krever Google AI Google\Protobuf\Value for bildedata?
10. De Google\Protobuf\Value klasse bidrar til å opprettholde konsistens på tvers av ulike typer strukturerte data i Google APIer, og sikrer kompatibilitet mellom JSON og protokollbuffere for komplekse datatyper.
11. Hvordan kan jeg optimalisere datahåndteringen for Google Cloud AI-spådommer?
12. Bruk riktig feilhåndtering med try-catch blokker, og sørg for å kode bildedata nøyaktig. Sørg for at prosjekt- og endepunktinnstillingene lastes sikkert fra miljøvariabler for å unngå hardkodingssensitive detaljer.
13. Hva er hensikten med endpointName i Vertex AI-integrasjoner?
14. De endpointName metoden formaterer endepunktnavnet i henhold til Google Cloud-kravene, og sikrer at endepunktbanen er riktig for prediksjoner som skal behandles av riktig modell.
15. Hvordan strukturerer jeg Google Cloud-prosjektinformasjonen min i Laravel?
16. Butikkdetaljer som projectId, location, og endpointId i miljøvariabler. Få tilgang til disse ved hjelp av env() i Laravel-kontrolleren for å holde informasjonen sikker og konfigurerbar.
17. Er setInstances nødvendig når du ringer PredictRequest?
18. Ja, setInstances kreves for å sende data for prediksjon. Hvert datainndata bør struktureres innenfor en forekomstarray, og det er også viktig for batchbehandling.
19. Hva er Http::fake nyttig for i Laravel-testing?
20. Http::fake lar deg håne svar, slik at du kan teste hvordan applikasjonen din vil håndtere API-svar uten å sende reelle forespørsler til Google Cloud, spare kostnader og sikre konsistente testresultater.

Siste tanker om feilsøking av Laravel og Google Cloud AI-forespørsler

Integrering av Google Cloud AI i Laravel åpner for kraftige prediksjonsmuligheter, men krever presis formatering og instanshåndtering for å unngå feil som «Ugyldige forekomster: streng_verdi». Ved å fokusere på nyttelaststruktur, korrekt datakoding og testing, blir disse problemene håndterbare.

Bruker Laravel's PredictionServiceClient å lage en kompatibel AI-forespørsel innebærer tålmodighet og oppmerksomhet på detaljer. Utnytte verktøy som Http::falsk for testing og innpakning av bildedata i Protocol Buffers, bidrar til å sikre en jevn AI-integrasjon, og gir både effektivitet og innsikt i Laravel-applikasjoner. 🚀