PredictRequest ஐ இயக்க Google Cloud Platform AI ஐப் பயன்படுத்தும் போது Laravel இல் PHP பிழையை சரிசெய்தல்

Laravel உடன் Google Cloud AI இயங்குதளத்தில் "தவறான நிகழ்வுகள்: string_value" பிழையைக் கையாளுதல்

Laravel's Controller மற்றும் Google Cloud's Vertex AI Prediction Service ஆகியவற்றைப் பயன்படுத்தி பின்-இறுதி தீர்வு

<?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()]);
        }
    }
}

மாற்று தீர்வு: இணக்கத்தன்மைக்கான நிகழ்வு கட்டமைப்பை மாற்றியமைத்தல்

இந்த பதிப்பு, பேஸ்64 படத் தரவை நேரடியாக நிகழ்வில் அனுப்ப ஒரு துணை வரிசையைப் பயன்படுத்துகிறது

<?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()]);
        }
    }
}

GoogleCloudAIController இல் PredictRequest செயல்பாட்டிற்கான அலகு சோதனை

Laravel பயன்பாட்டிற்கான கேலி கிளையன்ட் பதிலுடன் கூடிய PHP யூனிட் சோதனை

<?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());
    }
}

Google Cloud AI மற்றும் Laravel PredictRequest பற்றிய பொதுவான கேள்விகள்

1. Google Cloud AI இல் "தவறான நிகழ்வுகள்: string_value" பிழையை எவ்வாறு சரிசெய்வது?
2. உங்கள் படம் a இல் மூடப்பட்டிருப்பதை உறுதி செய்யவும் Google\Protobuf\Value உடன் உதாரணம் setStringValue குறியிடப்பட்ட base64 படத்தை சர மதிப்பாக அமைக்க. JSON இல் சரியான வடிவமைத்தல் மிகவும் முக்கியமானது.
3. பேலோட் கட்டமைப்பில் Google Cloud AI என்ன எதிர்பார்க்கிறது?
4. Google Cloud AI, குறிப்பாக Vertex AI, Google Protocol Buffers ஐப் பயன்படுத்தி JSON போன்ற அமைப்பு தேவைப்படுகிறது. ஒவ்வொரு நிகழ்வும் உள்ளமைக்கப்பட்ட JSON உடன் வரிசை வடிவத்தில் இருக்க வேண்டும், அங்கு படத் தரவுக்கான திறவுகோலாக "உள்ளடக்கங்கள்" பயன்படுத்தப்படும்.
5. நேரடி API அழைப்புகள் இல்லாமல் எனது Laravel Google Cloud AI ஒருங்கிணைப்பை சோதிக்க முடியுமா?
6. ஆம்! லாராவெல் தான் Http::fake பதில்களை உருவகப்படுத்த முடியும். Google Cloud AI இன் பதில்களை கேலி செய்ய இதைப் பயன்படுத்தவும், இது உங்கள் பயன்பாடு வெற்றிகரமான மற்றும் தோல்வியுற்ற கணிப்புகளை எவ்வாறு கையாளும் என்பதை சோதிக்க உங்களை அனுமதிக்கிறது.
7. பங்கு என்ன PredictionServiceClient Laravel இல் வகுப்பு?
8. தி PredictionServiceClient Google Cloud AIக்கான கிளையன்ட் இடைமுகமாக class செயல்படுகிறது. இது இறுதிப்புள்ளியை வடிவமைப்பதற்கும், நிகழ்வுகளை அமைப்பதற்கும் மற்றும் API க்கு கணிப்பு அழைப்புகளை செய்வதற்கும் முறைகளை வழங்குகிறது.
9. Google AI ஏன் தேவைப்படுகிறது Google\Protobuf\Value படத் தரவுக்காகவா?
10. தி Google\Protobuf\Value சிக்கலான தரவு வகைகளுக்கு JSON மற்றும் புரோட்டோகால் பஃபர்களுக்கு இடையே இணக்கத்தன்மையை உறுதிசெய்து, Google API களில் உள்ள பல்வேறு வகையான கட்டமைக்கப்பட்ட தரவு முழுவதும் நிலைத்தன்மையை பராமரிக்க class உதவுகிறது.
11. Google Cloud AI கணிப்புகளுக்கு தரவு கையாளுதலை எவ்வாறு மேம்படுத்துவது?
12. சரியான பிழை கையாளுதலைப் பயன்படுத்தவும் try-catch தொகுதிகள், மற்றும் படத் தரவை துல்லியமாக குறியாக்கம் செய்வதை உறுதிசெய்யவும். கடின-குறியீடு உணர்திறன் விவரங்களைத் தவிர்க்க, திட்டம் மற்றும் இறுதிப்புள்ளி அமைப்புகள் சூழல் மாறிகளிலிருந்து பாதுகாப்பாக ஏற்றப்பட்டிருப்பதை உறுதிசெய்யவும்.
13. நோக்கம் என்ன endpointName வெர்டெக்ஸ் AI ஒருங்கிணைப்பில் உள்ளதா?
14. தி endpointName முறையானது கூகுள் கிளவுட் தேவைகளுக்கு ஏற்ப எண்ட்பாயிண்ட் பெயரை வடிவமைத்து, சரியான மாதிரி மூலம் கணிப்புகளைச் செயல்படுத்த இறுதிப்புள்ளி பாதை சரியானது என்பதை உறுதி செய்கிறது.
15. Laravel இல் எனது Google Cloud திட்டத் தகவலை எவ்வாறு கட்டமைப்பது?
16. போன்ற ஸ்டோர் விவரங்கள் projectId, location, மற்றும் endpointId சுற்றுச்சூழல் மாறிகளில். இவற்றைப் பயன்படுத்தி அணுகவும் env() உங்கள் லாராவெல் கன்ட்ரோலரில் தகவலைப் பாதுகாப்பாகவும் கட்டமைக்கக்கூடியதாகவும் வைத்திருக்கவும்.
17. உள்ளது setInstances PredictRequest ஐ அழைக்கும்போது அவசியமா?
18. ஆம், setInstances கணிப்புக்கு தரவு அனுப்ப வேண்டும். ஒவ்வொரு தரவு உள்ளீடும் ஒரு நிகழ்வு வரிசைக்குள் கட்டமைக்கப்பட வேண்டும், மேலும் இது தொகுதி செயலாக்கத்திற்கும் அவசியம்.
19. என்ன Http::fake லாராவெல் சோதனையில் பயனுள்ளதா?
20. Http::fake கூகுள் கிளவுட்க்கு உண்மையான கோரிக்கைகளை செய்யாமல், செலவுகளைச் சேமிக்காமல் மற்றும் சீரான சோதனை முடிவுகளை உறுதி செய்யாமல், உங்கள் பயன்பாடு API பதில்களை எவ்வாறு கையாளும் என்பதைச் சோதிக்க உங்களை அனுமதிக்கும், பதில்களை கேலி செய்ய உங்களை அனுமதிக்கிறது.

Laravel மற்றும் Google Cloud AI கோரிக்கைகளை சரிசெய்வதற்கான இறுதி எண்ணங்கள்

Laravel இல் Google Cloud AI ஐ ஒருங்கிணைப்பது சக்திவாய்ந்த முன்கணிப்பு திறன்களைத் திறக்கிறது, ஆனால் "தவறான நிகழ்வுகள்: string_value" போன்ற பிழைகளைத் தவிர்க்க துல்லியமான வடிவமைத்தல் மற்றும் நிகழ்வு கையாளுதல் ஆகியவற்றைக் கோருகிறது. பேலோட் அமைப்பு, சரியான தரவு குறியாக்கம் மற்றும் சோதனை ஆகியவற்றில் கவனம் செலுத்துவதன் மூலம், இந்த சிக்கல்களை சமாளிக்க முடியும்.

Laravel ஐப் பயன்படுத்துதல் கணிப்பு சேவை கிளையண்ட் இணக்கமான AI கோரிக்கையை உருவாக்க, பொறுமை மற்றும் விவரங்களுக்கு கவனம் செலுத்த வேண்டும். போன்ற கருவிகளை மேம்படுத்துதல் Http:: போலி ப்ரோட்டோகால் பஃபர்களில் படத் தரவைச் சோதிப்பதற்கும் போர்த்துவதற்கும், லாராவெல் பயன்பாடுகளில் செயல்திறன் மற்றும் நுண்ணறிவு இரண்டையும் கொண்டு, மென்மையான AI ஒருங்கிணைப்பை உறுதிசெய்ய உதவுகிறது. 🚀