Åtgärda PHP-fel i Laravel när du använder Google Cloud Platform AI för att köra PredictRequest

Hantera felet "Ogiltiga instanser: string_value" i Google Cloud AI Platform med Laravel

Back-end-lösning med Laravels Controller och Google Clouds Vertex AI Prediction Service

<?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()]);
        }
    }
}

Alternativ lösning: Ändra instansstrukturen för kompatibilitet

Den här versionen använder en associativ array för att skicka base64-bilddata direkt i instansen

<?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()]);
        }
    }
}

Enhetstest för PredictRequest-funktionen i GoogleCloudAIController

PHP-enhetstest med hånat klientsvar för Laravel-applikationen

<?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());
    }
}

Vanliga frågor om Google Cloud AI och Laravel PredictRequest

1. Hur åtgärdar jag felet "Ogiltiga instanser: string_value" i Google Cloud AI?
2. Se till att din bild är insvept i en Google\Protobuf\Value instans med setStringValue för att ställa in den kodade base64-bilden som strängvärde. Korrekt formatering i JSON är också avgörande.
3. Vad förväntar sig Google Cloud AI i nyttolaststrukturen?
4. Google Cloud AI, särskilt Vertex AI, kräver en JSON-liknande struktur som använder Google Protocol Buffers. Varje instans bör vara i ett arrayformat med kapslad JSON där "contents" används som nyckel för bilddata.
5. Kan jag testa min Laravel Google Cloud AI-integration utan live API-anrop?
6. Ja! Laravels Http::fake kan simulera svar. Använd detta för att håna svar från Google Cloud AI, vilket låter dig testa hur din applikation skulle hantera både framgångsrika och misslyckade förutsägelser.
7. Vad är rollen för PredictionServiceClient klass i Laravel?
8. De PredictionServiceClient klass fungerar som klientgränssnittet till Google Cloud AI. Den tillhandahåller metoder för att formatera slutpunkten, ställa in instanser och göra prediktionsanrop till API:et.
9. Varför kräver Google AI Google\Protobuf\Value för bilddata?
10. De Google\Protobuf\Value klass hjälper till att upprätthålla konsistens mellan olika typer av strukturerad data i Googles API:er, vilket säkerställer kompatibilitet mellan JSON och protokollbuffertar för komplexa datatyper.
11. Hur kan jag optimera datahanteringen för Google Cloud AI-förutsägelser?
12. Använd korrekt felhantering med try-catch block och se till att koda bilddata korrekt. Se till att projekt- och slutpunktsinställningarna laddas säkert från miljövariabler för att undvika hårdkodningskänsliga detaljer.
13. Vad är syftet med endpointName i Vertex AI-integrationer?
14. De endpointName metoden formaterar ändpunktsnamnet enligt Google Clouds krav, vilket säkerställer att ändpunktssökvägen är korrekt för att förutsägelser ska bearbetas av rätt modell.
15. Hur strukturerar jag min Google Cloud-projektinformation i Laravel?
16. Butiksdetaljer som projectId, location, och endpointId i miljövariabler. Få tillgång till dessa med hjälp av env() i din Laravel-kontroller för att hålla information säker och konfigurerbar.
17. är setInstances nödvändigt när du ringer PredictRequest?
18. Ja, setInstances krävs för att skicka data för förutsägelse. Varje datainmatning bör struktureras inom en instansarray, och det är också viktigt för batchbearbetning.
19. Vad är Http::fake användbar för Laravel-testning?
20. Http::fake låter dig håna svar, vilket låter dig testa hur din applikation skulle hantera API-svar utan att göra riktiga förfrågningar till Google Cloud, vilket sparar kostnader och säkerställer konsekventa testresultat.

Sista tankar om felsökning av Laravel och Google Cloud AI-förfrågningar

Att integrera Google Cloud AI i Laravel öppnar upp kraftfulla prediktionsmöjligheter men kräver exakt formatering och instanshantering för att undvika fel som "Ogiltiga instanser: string_value." Genom att fokusera på nyttolaststruktur, korrekt datakodning och testning blir dessa problem hanterbara.

Använder Laravel's PredictionServiceClient att skapa en kompatibel AI-förfrågan kräver tålamod och uppmärksamhet på detaljer. Utnyttja verktyg som Http::fake för testning och inpackning av bilddata i Protocol Buffers, hjälper till att säkerställa en smidig AI-integration, vilket ger både effektivitet och insikt i Laravel-applikationer. 🚀