Oprava chyby PHP v Laravel pri použití Google Cloud Platform AI na spustenie PredictRequest

Spracovanie chyby „Neplatné inštancie: string_value“ v platforme Google Cloud AI pomocou Laravel

Back-endové riešenie využívajúce ovládač Laravel a službu Vertex AI Prediction služby 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()]);
        }
    }
}

Alternatívne riešenie: Úprava štruktúry inštancií pre kompatibilitu

Táto verzia používa asociatívne pole na odovzdanie obrazových údajov base64 priamo v inštancii

<?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 jednotky pre funkciu PredictRequest v GoogleCloudAIController

Test PHP Unit s falošnou odpoveďou klienta pre aplikáciu 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());
    }
}

Bežné otázky o Google Cloud AI a Laravel PredictRequest

1. Ako opravím chybu „Neplatné inštancie: string_value“ v Google Cloud AI?
2. Uistite sa, že je váš obrázok zabalený do a Google\Protobuf\Value príklad s setStringValue nastaviť kódovaný obrázok base64 ako hodnotu reťazca. Dôležité je aj správne formátovanie v JSON.
3. Čo očakáva Google Cloud AI v štruktúre užitočného zaťaženia?
4. Google Cloud AI, najmä Vertex AI, vyžaduje štruktúru podobnú JSON pomocou vyrovnávacej pamäte protokolu Google. Každá inštancia by mala byť vo formáte poľa s vnoreným JSON, kde sa ako kľúč pre obrazové údaje používa „obsah“.
5. Môžem otestovať svoju integráciu Laravel Google Cloud AI bez živých volaní API?
6. Áno! Laravelovej Http::fake dokáže simulovať reakcie. Použite to na zosmiešňovanie odpovedí z Google Cloud AI, čo vám umožňuje otestovať, ako by vaša aplikácia zvládala úspešné aj neúspešné predpovede.
7. Aká je úloha PredictionServiceClient triedy v Laravel?
8. The PredictionServiceClient class slúži ako klientske rozhranie pre Google Cloud AI. Poskytuje metódy na formátovanie koncového bodu, nastavenie inštancií a prediktívne volania rozhrania API.
9. Prečo Google AI vyžaduje Google\Protobuf\Value pre obrazové dáta?
10. The Google\Protobuf\Value pomáha udržiavať konzistenciu medzi rôznymi typmi štruktúrovaných údajov v rozhraniach Google API, čím zabezpečuje kompatibilitu medzi JSON a protokolovými vyrovnávacími pamäťami pre komplexné typy údajov.
11. Ako môžem optimalizovať spracovanie údajov pre predpovede umelej inteligencie Google Cloud?
12. Používajte správne riešenie chýb s try-catch bloky a dbajte na presné kódovanie obrazových údajov. Zabezpečte, aby sa nastavenia projektu a koncového bodu načítali bezpečne z premenných prostredia, aby ste sa vyhli zadávaniu citlivých podrobností napevno.
13. Aký je účel endpointName v integráciách Vertex AI?
14. The endpointName metóda formátuje názov koncového bodu podľa požiadaviek služby Google Cloud, čím zaisťuje, že cesta koncového bodu je správna na spracovanie predpovedí správnym modelom.
15. Ako môžem štruktúrovať informácie o svojom projekte Google Cloud v Laravel?
16. Podrobnosti obchodu ako projectId, location, a endpointId v premenných prostredia. Pristupujte k nim pomocou env() vo vašom ovládači Laravel, aby boli informácie v bezpečí a konfigurovateľné.
17. Je setInstances potrebné pri volaní PredictRequest?
18. áno, setInstances je potrebné odovzdať údaje na predikciu. Každý vstup údajov by mal byť štruktúrovaný v rámci poľa inštancií a je nevyhnutný aj pre dávkové spracovanie.
19. čo je Http::fake užitočné pre testovanie Laravel?
20. Http::fake vám umožňuje zosmiešňovať odpovede, čo vám umožňuje otestovať, ako by vaša aplikácia spracovala odpovede rozhrania API bez toho, aby ste museli odosielať skutočné požiadavky do služby Google Cloud, čím ušetríte náklady a zaistíte konzistentné výsledky testov.

Záverečné myšlienky na riešenie problémov Laravel a Google Cloud AI požiadaviek

Integrácia Google Cloud AI do Laravel otvára výkonné možnosti predikcie, vyžaduje si však presné formátovanie a spracovanie inštancií, aby sa predišlo chybám ako „Neplatné inštancie: hodnota_reťazca“. Zameraním sa na štruktúru užitočného zaťaženia, správne kódovanie údajov a testovanie sa tieto problémy stanú zvládnuteľnými.

Pomocou Laravel's PredictionServiceClient vytvorenie kompatibilnej požiadavky AI si vyžaduje trpezlivosť a pozornosť k detailom. Využitie nástrojov ako Http::falošný na testovanie a zabaľovanie obrazových údajov do protokolových vyrovnávacích pamätí pomáha zaistiť hladkú integráciu AI, čím prináša efektivitu a prehľad do aplikácií Laravel. 🚀