Remedierea erorii PHP în Laravel atunci când utilizați Google Cloud Platform AI pentru a rula PredictRequest

Gestionarea erorii „Instanțe nevalide: string_value” în Google Cloud AI Platform cu Laravel

Soluție back-end folosind controlerul Laravel și serviciul de predicție AI Vertex de la 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()]);
        }
    }
}

Soluție alternativă: modificarea structurii instanței pentru compatibilitate

Această versiune folosește o matrice asociativă pentru a transmite datele imaginii base64 direct în instanță

<?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 unitar pentru funcția PredictRequest în GoogleCloudAIController

Test unitar PHP cu răspuns batjocorit al clientului pentru aplicația 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());
    }
}

Întrebări frecvente despre Google Cloud AI și Laravel PredictRequest

1. Cum repar eroarea „Instanțe nevalide: string_value” în Google Cloud AI?
2. Asigurați-vă că imaginea dvs. este învelită într-un Google\Protobuf\Value exemplu cu setStringValue pentru a seta imaginea codificată base64 ca valoare șir. Formatarea corectă în JSON este, de asemenea, critică.
3. La ce se așteaptă Google Cloud AI în structura încărcăturii utile?
4. Google Cloud AI, în special Vertex AI, necesită o structură asemănătoare JSON, folosind Google Protocol Buffers. Fiecare instanță ar trebui să fie într-un format de matrice cu JSON imbricat, unde „conținutul” este folosit ca cheie pentru datele imaginii.
5. Pot testa integrarea mea Laravel Google Cloud AI fără apeluri API live?
6. Da! a lui Laravel Http::fake poate simula răspunsuri. Utilizați acest lucru pentru a bate joc de răspunsurile de la Google Cloud AI, ceea ce vă permite să testați modul în care aplicația dvs. ar gestiona atât predicțiile reușite, cât și cele eșuate.
7. Care este rolul lui PredictionServiceClient clasă în Laravel?
8. The PredictionServiceClient clasa servește ca interfață client pentru Google Cloud AI. Acesta oferă metode pentru formatarea punctului final, configurarea instanțelor și efectuarea de apeluri de predicție către API.
9. De ce necesită Google AI Google\Protobuf\Value pentru date de imagine?
10. The Google\Protobuf\Value clasa ajută la menținerea coerenței între diferitele tipuri de date structurate în API-urile Google, asigurând compatibilitatea între JSON și Protocol Buffers pentru tipurile de date complexe.
11. Cum pot optimiza gestionarea datelor pentru predicțiile Google Cloud AI?
12. Utilizați gestionarea corectă a erorilor cu try-catch blocuri și asigurați-vă că codificați datele imaginii cu precizie. Asigurați-vă că setările proiectului și ale punctelor finale sunt încărcate în siguranță din variabilele de mediu pentru a evita codificarea tare a detaliilor sensibile.
13. Care este scopul endpointName în integrările Vertex AI?
14. The endpointName metoda formatează numele punctului final în conformitate cu cerințele Google Cloud, asigurându-se că calea punctului final este corectă pentru ca predicțiile să fie procesate de modelul potrivit.
15. Cum îmi structurez informațiile despre proiectul Google Cloud în Laravel?
16. Detalii magazin ca projectId, location, și endpointId în variabilele de mediu. Accesați acestea folosind env() în controlerul tău Laravel pentru a păstra informațiile în siguranță și configurabile.
17. este setInstances necesar atunci când apelați PredictRequest?
18. Da, setInstances este necesar să transmită date pentru predicție. Fiecare intrare de date ar trebui să fie structurată într-o matrice de instanțe și este esențială și pentru procesarea în lot.
19. Ce este Http::fake util pentru testarea Laravel?
20. Http::fake vă permite să bateți joc de răspunsuri, permițându-vă să testați modul în care aplicația dvs. ar gestiona răspunsurile API fără a face solicitări reale către Google Cloud, economisind costuri și asigurând rezultate consecvente ale testelor.

Gânduri finale despre depanarea solicitărilor Laravel și Google Cloud AI

Integrarea Google Cloud AI în Laravel deschide capabilități puternice de predicție, dar necesită o formatare precisă și o gestionare a instanțelor pentru a evita erori precum „Instanțe nevalide: string_value”. Prin concentrarea pe structura sarcinii utile, codificarea corectă a datelor și testare, aceste probleme devin gestionabile.

Folosind-o pe Laravel PredictionServiceClient pentru a crea o solicitare compatibilă AI implică răbdare și atenție la detalii. Utilizarea instrumentelor precum Http::fals pentru testare și împachetarea datelor de imagine în Protocol Buffers, ajută la asigurarea unei integrări ușoare a AI, aducând atât eficiență, cât și perspectivă asupra aplicațiilor Laravel. 🚀