Naprawianie błędu PHP w Laravel podczas korzystania z Google Cloud Platform AI do uruchamiania PredictRequest

Obsługa błędu „Nieprawidłowe instancje: wartość_ciągu” w Google Cloud AI Platform za pomocą Laravel

Rozwiązanie back-end wykorzystujące kontroler Laravel i usługę przewidywania Vertex AI firmy 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()]);
        }
    }
}

Rozwiązanie alternatywne: modyfikowanie struktury instancji w celu zapewnienia zgodności

Ta wersja używa tablicy asocjacyjnej do przekazywania danych obrazu Base64 bezpośrednio do instancji

<?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()]);
        }
    }
}

Test jednostkowy dla funkcji PredictRequest w GoogleCloudAIController

Test jednostkowy PHP z wyśmiewaną odpowiedzią klienta dla aplikacji 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());
    }
}

Często zadawane pytania dotyczące Google Cloud AI i Laravel PredictRequest

1. Jak naprawić błąd „Nieprawidłowe instancje: wartość_ciągu” w Google Cloud AI?
2. Upewnij się, że obraz jest zawinięty w plik A Google\Protobuf\Value przykład z setStringValue aby ustawić zakodowany obraz base64 jako wartość ciągu. Prawidłowe formatowanie w formacie JSON jest również krytyczne.
3. Czego Google Cloud AI oczekuje od struktury ładunku?
4. Google Cloud AI, szczególnie Vertex AI, wymaga struktury podobnej do JSON, korzystającej z buforów protokołu Google. Każda instancja powinna mieć format tablicy z zagnieżdżonym kodem JSON, w którym „treść” jest używana jako klucz danych obrazu.
5. Czy mogę przetestować integrację Laravel Google Cloud AI bez wywołań API na żywo?
6. Tak! Laravela Http::fake może symulować reakcje. Użyj tego, aby wyśmiewać odpowiedzi z Google Cloud AI, co pozwala przetestować, jak Twoja aplikacja poradzi sobie zarówno z pomyślnymi, jak i nieudanymi przewidywaniami.
7. Jaka jest rola PredictionServiceClient zajęcia w Laravelu?
8. The PredictionServiceClient class służy jako interfejs klienta Google Cloud AI. Zapewnia metody formatowania punktu końcowego, konfigurowania instancji i wykonywania wywołań przewidywania do interfejsu API.
9. Dlaczego Google AI wymaga Google\Protobuf\Value dla danych obrazu?
10. The Google\Protobuf\Value class pomaga zachować spójność między różnymi typami danych strukturalnych w interfejsach API Google, zapewniając zgodność między JSON i buforami protokołu w przypadku złożonych typów danych.
11. Jak zoptymalizować obsługę danych na potrzeby prognoz Google Cloud AI?
12. Użyj właściwej obsługi błędów za pomocą try-catch bloki i pamiętaj o dokładnym zakodowaniu danych obrazu. Upewnij się, że ustawienia projektu i punktu końcowego zostały bezpiecznie załadowane ze zmiennych środowiskowych, aby uniknąć zakodowania wrażliwych szczegółów.
13. Jaki jest cel endpointName w integracji Vertex AI?
14. The endpointName metoda formatuje nazwę punktu końcowego zgodnie z wymaganiami Google Cloud, zapewniając, że ścieżka punktu końcowego jest poprawna, aby przewidywania mogły zostać przetworzone przez odpowiedni model.
15. Jak uporządkować informacje o projekcie Google Cloud w Laravel?
16. Szczegóły sklepu, takie jak projectId, location, I endpointId w zmiennych środowiskowych. Uzyskaj do nich dostęp za pomocą env() w kontrolerze Laravel, aby zapewnić bezpieczeństwo i możliwość konfiguracji informacji.
17. Jest setInstances konieczne podczas wywoływania PredictRequest?
18. Tak, setInstances jest wymagane do przekazywania danych do prognozowania. Każde dane wejściowe powinny być zorganizowane w ramach tablicy instancji i są niezbędne również w przypadku przetwarzania wsadowego.
19. Co jest Http::fake przydatne w testowaniu Laravel?
20. Http::fake pozwala na kpiny z odpowiedzi, pozwalając przetestować, jak Twoja aplikacja będzie obsługiwać odpowiedzi API bez wysyłania prawdziwych żądań do Google Cloud, oszczędzając na kosztach i zapewniając spójne wyniki testów.

Ostatnie przemyślenia na temat rozwiązywania problemów z żądaniami Laravel i Google Cloud AI

Integracja Google Cloud AI z Laravelem otwiera potężne możliwości przewidywania, ale wymaga precyzyjnego formatowania i obsługi instancji, aby uniknąć błędów takich jak „Nieprawidłowe instancje: wartość_łańcucha”. Koncentrując się na strukturze ładunku, prawidłowym kodowaniu danych i testowaniu, problemy te stają się możliwe do rozwiązania.

Korzystanie z Laravela Klient usługi przewidywania utworzenie zgodnego żądania AI wymaga cierpliwości i dbałości o szczegóły. Wykorzystanie narzędzi takich jak Http::fałszywe do testowania i pakowania danych obrazu w bufory protokołów, pomaga zapewnić płynną integrację sztucznej inteligencji, zapewniając zarówno wydajność, jak i wgląd w aplikacje Laravel. 🚀