Исправљање ПХП грешке у Ларавел-у када користите АИ Гоогле Цлоуд Платформ за покретање ПредицтРекуест-а

Руковање грешком „Неважеће инстанце: стринг_валуе“ у Гоогле Цлоуд АИ платформи са Ларавел-ом

Бацк-енд решење које користи Ларавелов контролер и Гоогле Цлоуд Вертек АИ Предицтион Сервице

<?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()]);
        }
    }
}

Алтернативно решење: Измена структуре инстанце ради компатибилности

Ова верзија користи асоцијативни низ за прослеђивање података басе64 слике директно у инстанцу

<?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()]);
        }
    }
}

Јединични тест за функцију ПредицтРекуест у ГооглеЦлоудАИЦонтроллер-у

ПХП Унит тест са исмејаним одговором клијента за Ларавел апликацију

<?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());
    }
}

Уобичајена питања о Гоогле Цлоуд АИ и Ларавел ПредицтРекуест

1. Како да поправим грешку „Неважеће инстанце: стринг_валуе“ у Гоогле Цлоуд АИ?
2. Уверите се да је ваша слика умотана у а Google\Protobuf\Value пример са setStringValue да поставите кодирану басе64 слику као вредност стринга. Правилно форматирање у ЈСОН-у је такође кључно.
3. Шта Гоогле Цлоуд АИ очекује у структури корисног оптерећења?
4. Гоогле Цлоуд АИ, посебно Вертек АИ, захтева структуру сличну ЈСОН-у користећи бафере Гоогле протокола. Свака инстанца треба да буде у формату низа са угнежђеним ЈСОН-ом где се „садржај“ користи као кључ за податке о слици.
5. Могу ли да тестирам своју Ларавел Гоогле Цлоуд АИ интеграцију без живих АПИ позива?
6. Да! Ларавел'с Http::fake може симулирати одговоре. Користите ово за исмевање одговора Гоогле Цлоуд АИ, који вам омогућава да тестирате како ће ваша апликација поднети и успешна и неуспела предвиђања.
7. Која је улога PredictionServiceClient разред у Ларавелу?
8. Тхе PredictionServiceClient цласс служи као клијентски интерфејс за Гоогле Цлоуд АИ. Пружа методе за форматирање крајње тачке, подешавање инстанци и позивање АПИ-ја за предвиђање.
9. Зашто је Гоогле АИ потребан Google\Protobuf\Value за податке о слици?
10. Тхе Google\Protobuf\Value цласс помаже у одржавању конзистентности између различитих типова структурираних података у Гоогле АПИ-јима, обезбеђујући компатибилност између ЈСОН-а и бафера протокола за сложене типове података.
11. Како могу да оптимизујем руковање подацима за Гоогле Цлоуд АИ предвиђања?
12. Користите правилно руковање грешкама са try-catch блокова и водите рачуна да тачно кодирате податке о слици. Уверите се да су поставке пројекта и крајње тачке безбедно учитане из променљивих окружења да бисте избегли тврдо кодирање осетљивих детаља.
13. Шта је сврха endpointName у Вертек АИ интеграцијама?
14. Тхе endpointName метода форматира име крајње тачке у складу са захтевима Гоогле Цлоуд-а, обезбеђујући да је путања крајње тачке исправна за предвиђања која ће се обрадити правим моделом.
15. Како да структурирам информације о Гоогле Цлоуд пројекту у Ларавел-у?
16. Сачувајте детаље попут projectId, location, и endpointId у варијаблама окружења. Приступите овим помоћу env() у вашем Ларавел контролеру да би информације биле безбедне и конфигурисане.
17. Ис setInstances неопходно приликом позивања ПредицтРекуест?
18. да, setInstances потребно је да проследи податке за предвиђање. Сваки унос података треба да буде структуиран унутар низа инстанце, а од суштинског је значаја и за групну обраду.
19. Шта је Http::fake корисно за Ларавел тестирање?
20. Http::fake омогућава вам да се ругате одговорима, омогућавајући вам да тестирате како би ваша апликација обрадила одговоре АПИ-ја без постављања стварних захтева Гоогле Цлоуд-у, уштедећи на трошковима и обезбеђујући доследне резултате тестирања.

Завршна размишљања о решавању проблема Ларавел и Гоогле Цлоуд АИ захтева

Интеграција Гоогле Цлоуд АИ у Ларавел отвара моћне могућности предвиђања, али захтева прецизно форматирање и руковање инстанцом како би се избегле грешке попут „Неважеће инстанце: стринг_валуе“. Фокусирањем на структуру корисног оптерећења, исправно кодирање података и тестирање, ови проблеми постају контролисани.

Користећи Ларавел ПредицтионСервицеЦлиент креирање компатибилног АИ захтева укључује стрпљење и пажњу на детаље. Користећи алате као што су Хттп::факе за тестирање и умотавање сликовних података у бафере протокола, помаже да се обезбеди глатка интеграција АИ, доносећи ефикасност и увид у Ларавел апликације. 🚀