PredictRequest ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ Laravel ਵਿੱਚ PHP ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨਾ

Laravel ਦੇ ਨਾਲ Google Cloud AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਿੱਚ "ਅਵੈਧ ਸਥਿਤੀਆਂ: string_value" ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ

Laravel's Controller ਅਤੇ Google Cloud ਦੀ Vertex AI ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਸੇਵਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਬੈਕ-ਐਂਡ ਹੱਲ

<?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()]);
        }
    }
}

ਵਿਕਲਪਕ ਹੱਲ: ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਲਈ ਉਦਾਹਰਣ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਸੋਧਣਾ

ਇਹ ਸੰਸਕਰਣ ਬੇਸ 64 ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਉਦਾਹਰਣ ਵਿੱਚ ਪਾਸ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਹਿਯੋਗੀ ਐਰੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ

<?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 ਵਿੱਚ PredictRequest ਫੰਕਸ਼ਨ ਲਈ ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟ

Laravel ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਲਈ ਮਖੌਲ ਕੀਤੇ ਗਾਹਕ ਜਵਾਬ ਦੇ ਨਾਲ PHP ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟ

<?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 ਅਤੇ Laravel PredictRequest ਬਾਰੇ ਆਮ ਸਵਾਲ

1. ਮੈਂ Google Cloud AI ਵਿੱਚ "ਅਵੈਧ ਉਦਾਹਰਨਾਂ: string_value" ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਠੀਕ ਕਰਾਂ?
2. ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਤਸਵੀਰ a ਵਿੱਚ ਲਪੇਟੀ ਹੋਈ ਹੈ Google\Protobuf\Value ਨਾਲ ਉਦਾਹਰਨ setStringValue ਇੰਕੋਡ ਕੀਤੇ ਬੇਸ64 ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਸਤਰ ਮੁੱਲ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੈੱਟ ਕਰਨ ਲਈ। JSON ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
3. Google Cloud AI ਪੇਲੋਡ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਕੀ ਉਮੀਦ ਕਰਦਾ ਹੈ?
4. Google Cloud AI, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ Vertex AI, ਨੂੰ Google ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਬਫਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ JSON-ਵਰਗੇ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਉਦਾਹਰਨ ਨੇਸਟਡ JSON ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਐਰੇ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ "ਸਮੱਗਰੀ" ਨੂੰ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾ ਲਈ ਕੁੰਜੀ ਵਜੋਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
5. ਕੀ ਮੈਂ ਲਾਈਵ API ਕਾਲਾਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਆਪਣੇ Laravel Google Cloud AI ਏਕੀਕਰਣ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?
6. ਹਾਂ! ਲਾਰਵੇਲ ਦਾ Http::fake ਜਵਾਬਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਏਆਈ ਤੋਂ ਜਵਾਬਾਂ ਦਾ ਮਖੌਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਸਫਲ ਅਤੇ ਅਸਫਲ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੰਭਾਲੇਗੀ।
7. ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਕੀ ਹੈ PredictionServiceClient Laravel ਵਿੱਚ ਕਲਾਸ?
8. ਦ PredictionServiceClient ਕਲਾਸ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਏਆਈ ਲਈ ਕਲਾਇੰਟ ਇੰਟਰਫੇਸ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਅੰਤਮ ਬਿੰਦੂ ਨੂੰ ਫਾਰਮੈਟ ਕਰਨ, ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਅਤੇ API ਨੂੰ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਕਾਲਾਂ ਕਰਨ ਲਈ ਢੰਗ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
9. Google AI ਦੀ ਲੋੜ ਕਿਉਂ ਹੈ Google\Protobuf\Value ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾ ਲਈ?
10. ਦ Google\Protobuf\Value ਕਲਾਸ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡਾਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਲਈ JSON ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਬਫਰਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, Google APIs ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਢਾਂਚਾਗਤ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਇਕਸਾਰਤਾ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
11. ਮੈਂ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਏਆਈ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਲਈ ਡੇਟਾ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹਾਂ?
12. ਨਾਲ ਸਹੀ ਗਲਤੀ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ try-catch ਬਲਾਕ, ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਏਨਕੋਡ ਕਰਨਾ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ। ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ ਕਿ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਅਤੇ ਐਂਡਪੁਆਇੰਟ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਹਾਰਡ-ਕੋਡਿੰਗ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਵੇਰਵਿਆਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵੇਰੀਏਬਲ ਤੋਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲੋਡ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
13. ਦਾ ਮਕਸਦ ਕੀ ਹੈ endpointName ਵਰਟੇਕਸ ਏਆਈ ਏਕੀਕਰਣ ਵਿੱਚ?
14. ਦ endpointName ਵਿਧੀ ਅੰਤਮ ਬਿੰਦੂ ਨਾਮ ਨੂੰ Google ਕਲਾਉਡ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਫਾਰਮੈਟ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਸਹੀ ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਅੰਤਮ ਬਿੰਦੂ ਮਾਰਗ ਸਹੀ ਹੈ।
15. ਮੈਂ ਲਾਰਵੇਲ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਢਾਂਚਾ ਕਰਾਂ?
16. ਸਟੋਰ ਵੇਰਵੇ ਜਿਵੇਂ projectId, location, ਅਤੇ endpointId ਵਾਤਾਵਰਣ ਵੇਰੀਏਬਲ ਵਿੱਚ. ਇਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਪਹੁੰਚ ਕਰੋ env() ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਸੰਰਚਨਾਯੋਗ ਰੱਖਣ ਲਈ ਤੁਹਾਡੇ Laravel ਕੰਟਰੋਲਰ ਵਿੱਚ।
17. ਹੈ setInstances PredictRequest ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ?
18. ਹਾਂ, setInstances ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਪਾਸ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਡੇਟਾ ਇਨਪੁਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਐਰੇ ਦੇ ਅੰਦਰ ਢਾਂਚਾ ਬਣਾਇਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਬੈਚ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਵੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
19. ਕੀ ਹੈ Http::fake ਲਾਰਵੇਲ ਟੈਸਟਿੰਗ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ?
20. Http::fake ਤੁਹਾਨੂੰ ਜਵਾਬਾਂ ਦਾ ਮਖੌਲ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਟੈਸਟ ਕਰਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਨੂੰ ਅਸਲ ਬੇਨਤੀਆਂ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ, ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਬਚਾਉਣ ਅਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਟੈਸਟ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਏ ਬਿਨਾਂ API ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੰਭਾਲੇਗੀ।

Laravel ਅਤੇ Google Cloud AI ਬੇਨਤੀਆਂ ਦੇ ਨਿਪਟਾਰੇ ਬਾਰੇ ਅੰਤਿਮ ਵਿਚਾਰ

Laravel ਵਿੱਚ Google Cloud AI ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹਦਾ ਹੈ ਪਰ "ਅਵੈਧ ਉਦਾਹਰਨਾਂ: string_value" ਵਰਗੀਆਂ ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਲਈ ਸਟੀਕ ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ ਅਤੇ ਉਦਾਹਰਣ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀ ਮੰਗ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪੇਲੋਡ ਢਾਂਚੇ, ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਏਨਕੋਡਿੰਗ, ਅਤੇ ਟੈਸਟਿੰਗ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਕੇ, ਇਹ ਮੁੱਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨਯੋਗ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।

ਲਾਰਵੇਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ PredictionServiceClient ਇੱਕ ਅਨੁਕੂਲ AI ਬੇਨਤੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਧੀਰਜ ਅਤੇ ਵੇਰਵੇ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਦੇਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਲੀਵਰੇਜਿੰਗ ਟੂਲਸ ਵਰਗੇ HTTP::ਨਕਲੀ ਪਰੋਟੋਕੋਲ ਬਫਰਾਂ ਵਿੱਚ ਚਿੱਤਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਸਮੇਟਣ ਲਈ, ਇੱਕ ਨਿਰਵਿਘਨ AI ਏਕੀਕਰਣ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ Laravel ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਸੂਝ ਦੋਵੇਂ ਮਿਲਦੀਆਂ ਹਨ। 🚀