Odpravljanje napake PHP v Laravel pri uporabi AI Google Cloud Platform za zagon PredictRequest

Obravnava napake »Neveljavni primerki: string_value« v platformi Google Cloud AI Platform z Laravel

Zaledna rešitev, ki uporablja krmilnik podjetja Laravel in storitev napovedovanja Vertex AI podjetja 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()]);
        }
    }
}

Alternativna rešitev: Spreminjanje strukture primerka za združljivost

Ta različica uporablja asociativno polje za posredovanje slikovnih podatkov base64 neposredno v primerku

<?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()]);
        }
    }
}

Preizkus enote za funkcijo PredictRequest v GoogleCloudAIController

Preizkus enote PHP z zasmehovanim odzivom odjemalca za aplikacijo 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());
    }
}

Pogosta vprašanja o Google Cloud AI in Laravel PredictRequest

1. Kako popravim napako »Neveljavni primerki: string_value« v Google Cloud AI?
2. Prepričajte se, da je vaša slika ovita v a Google\Protobuf\Value primer z setStringValue da nastavite kodirano sliko base64 kot vrednost niza. Prav tako je kritično pravilno oblikovanje v JSON.
3. Kaj Google Cloud AI pričakuje v strukturi tovora?
4. Google Cloud AI, zlasti Vertex AI, zahteva JSON podobno strukturo z uporabo Googlovih medpomnilnikov protokola. Vsak primerek mora biti v matrični obliki z ugnezdenim JSON, kjer se "vsebina" uporablja kot ključ za slikovne podatke.
5. Ali lahko preizkusim svojo integracijo Laravel Google Cloud AI brez klicev API-ja v živo?
6. ja! Laravelov Http::fake lahko simulira odzive. Uporabite to za zasmehovanje odzivov Googlovega umetne inteligence v oblaku, ki vam omogoča, da preizkusite, kako bi vaša aplikacija obravnavala uspešna in neuspešna predvidevanja.
7. Kakšna je vloga PredictionServiceClient razred v Laravelu?
8. The PredictionServiceClient razred služi kot odjemalski vmesnik za Google Cloud AI. Zagotavlja metode za formatiranje končne točke, nastavitev primerkov in izvajanje predvidenih klicev v API.
9. Zakaj Google AI potrebuje Google\Protobuf\Value za slikovne podatke?
10. The Google\Protobuf\Value razred pomaga vzdrževati doslednost med različnimi vrstami strukturiranih podatkov v Googlovih API-jih, s čimer zagotavlja združljivost med JSON in medpomnilniki protokolov za kompleksne vrste podatkov.
11. Kako lahko optimiziram ravnanje s podatki za napovedi Google Cloud AI?
12. Uporabite ustrezno obravnavo napak z try-catch blokov in poskrbite za natančno kodiranje slikovnih podatkov. Zagotovite, da so nastavitve projekta in končne točke varno naložene iz spremenljivk okolja, da se izognete trdemu kodiranju občutljivih podrobnosti.
13. Kaj je namen endpointName v integracijah Vertex AI?
14. The endpointName metoda oblikuje ime končne točke v skladu z zahtevami Google Cloud, s čimer zagotovi, da je pot končne točke pravilna za predvidevanja, ki jih lahko obdela pravi model.
15. Kako strukturiram svoje informacije o projektu Google Cloud v Laravelu?
16. Shranjujte podrobnosti, kot je projectId, location, in endpointId v spremenljivkah okolja. Do njih dostopajte z uporabo env() v vašem krmilniku Laravel, da bodo informacije varne in nastavljive.
17. je setInstances potrebno pri klicu PredictRequest?
18. ja setInstances mora posredovati podatke za napovedovanje. Vsak vnos podatkov mora biti strukturiran znotraj matrike primerkov, bistvenega pomena pa je tudi za paketno obdelavo.
19. Kaj je Http::fake uporaben pri testiranju Laravel?
20. Http::fake vam omogoča zasmehovanje odgovorov, kar vam omogoča, da preizkusite, kako bi vaša aplikacija obravnavala odgovore API-ja brez resničnih zahtev Google Cloudu, s čimer prihranite stroške in zagotovite dosledne rezultate testa.

Končne misli o odpravljanju težav Laravel in Google Cloud AI Requests

Integracija Google Cloud AI v Laravel odpira zmogljive zmožnosti napovedovanja, vendar zahteva natančno oblikovanje in ravnanje s primerki, da se izognete napakam, kot je "Neveljavni primerki: string_value." Z osredotočanjem na strukturo tovora, pravilno kodiranje podatkov in testiranje postanejo te težave obvladljive.

Uporaba Laravela PredictionServiceClient ustvarjanje združljive zahteve AI vključuje potrpežljivost in pozornost do podrobnosti. Uporaba orodij, kot je Http::ponaredek za testiranje in zavijanje slikovnih podatkov v protokolne medpomnilnike pomaga zagotoviti nemoteno integracijo AI, kar prinaša učinkovitost in vpogled v aplikacije Laravel. 🚀