PredictRequestని అమలు చేయడానికి Google Cloud Platform AIని ఉపయోగిస్తున్నప్పుడు Laravelలో PHP లోపాన్ని పరిష్కరించడం

లారావెల్‌తో Google క్లౌడ్ AI ప్లాట్‌ఫారమ్‌లో "చెల్లని సందర్భాలు: string_value" లోపాన్ని నిర్వహించడం

లారావెల్ కంట్రోలర్ మరియు గూగుల్ క్లౌడ్ యొక్క వెర్టెక్స్ AI ప్రిడిక్షన్ సర్వీస్ ఉపయోగించి బ్యాక్ ఎండ్ సొల్యూషన్

<?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()]);
        }
    }
}

ప్రత్యామ్నాయ పరిష్కారం: అనుకూలత కోసం ఉదాహరణ నిర్మాణాన్ని సవరించడం

ఈ వెర్షన్ బేస్64 ఇమేజ్ డేటాను నేరుగా ఇన్‌స్టాన్స్‌లో పాస్ చేయడానికి అనుబంధ శ్రేణిని ఉపయోగిస్తుంది

<?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()]);
        }
    }
}

GoogleCloudAICకంట్రోలర్‌లో PredictRequest ఫంక్షన్ కోసం యూనిట్ పరీక్ష

Laravel అప్లికేషన్ కోసం మాక్డ్ క్లయింట్ ప్రతిస్పందనతో PHP యూనిట్ పరీక్ష

<?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 మరియు Laravel PredictRequest గురించి సాధారణ ప్రశ్నలు

1. Google Cloud AIలో "చెల్లని సందర్భాలు: string_value" లోపాన్ని నేను ఎలా పరిష్కరించగలను?
2. మీ చిత్రం a లో చుట్టబడి ఉందని నిర్ధారించుకోండి Google\Protobuf\Value తో ఉదాహరణ setStringValue ఎన్కోడ్ చేయబడిన బేస్64 చిత్రాన్ని స్ట్రింగ్ విలువగా సెట్ చేయడానికి. JSONలో సరైన ఫార్మాటింగ్ కూడా కీలకం.
3. పేలోడ్ నిర్మాణంలో Google Cloud AI ఏమి ఆశించింది?
4. Google Cloud AI, ముఖ్యంగా Vertex AI, Google ప్రోటోకాల్ బఫర్‌లను ఉపయోగించి JSON-వంటి నిర్మాణం అవసరం. ప్రతి సందర్భం సమూహ JSONతో కూడిన శ్రేణి ఆకృతిలో ఉండాలి, ఇక్కడ చిత్ర డేటా కోసం "కంటెంట్‌లు" కీగా ఉపయోగించబడతాయి.
5. నేను ప్రత్యక్ష API కాల్‌లు లేకుండా నా Laravel Google Cloud AI ఇంటిగ్రేషన్‌ని పరీక్షించవచ్చా?
6. అవును! లారావెల్ యొక్క Http::fake ప్రతిస్పందనలను అనుకరించవచ్చు. Google క్లౌడ్ AI నుండి ప్రతిస్పందనలను మాక్ చేయడానికి దీన్ని ఉపయోగించండి, ఇది మీ అప్లికేషన్ విజయవంతమైన మరియు విఫలమైన అంచనాలను ఎలా నిర్వహిస్తుందో పరీక్షించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.
7. పాత్ర ఏమిటి PredictionServiceClient లారావెల్‌లో తరగతి?
8. ది PredictionServiceClient క్లాస్ Google క్లౌడ్ AIకి క్లయింట్ ఇంటర్‌ఫేస్‌గా పనిచేస్తుంది. ఇది ఎండ్‌పాయింట్‌ని ఫార్మాటింగ్ చేయడానికి, ఇన్‌స్టాన్స్‌లను సెటప్ చేయడానికి మరియు APIకి ప్రిడిక్షన్ కాల్‌లను చేయడానికి పద్ధతులను అందిస్తుంది.
9. Google AI ఎందుకు అవసరం Google\Protobuf\Value చిత్రం డేటా కోసం?
10. ది Google\Protobuf\Value సంక్లిష్ట డేటా రకాల కోసం JSON మరియు ప్రోటోకాల్ బఫర్‌ల మధ్య అనుకూలతను నిర్ధారిస్తూ, Google APIలలో వివిధ రకాల నిర్మాణాత్మక డేటా అంతటా స్థిరత్వాన్ని కొనసాగించడంలో class సహాయపడుతుంది.
11. Google క్లౌడ్ AI అంచనాల కోసం నేను డేటా హ్యాండ్లింగ్‌ను ఎలా ఆప్టిమైజ్ చేయగలను?
12. సరైన లోపం నిర్వహణను ఉపయోగించండి try-catch బ్లాక్ చేస్తుంది మరియు ఇమేజ్ డేటాను ఖచ్చితంగా ఎన్‌కోడ్ చేసినట్లు నిర్ధారించుకోండి. హార్డ్-కోడింగ్ సున్నితమైన వివరాలను నివారించడానికి ఎన్విరాన్‌మెంట్ వేరియబుల్స్ నుండి ప్రాజెక్ట్ మరియు ఎండ్‌పాయింట్ సెట్టింగ్‌లు సురక్షితంగా లోడ్ అయ్యాయని నిర్ధారించుకోండి.
13. ప్రయోజనం ఏమిటి endpointName వెర్టెక్స్ AI ఇంటిగ్రేషన్‌లలో?
14. ది endpointName మెథడ్ ఎండ్‌పాయింట్ పేరును Google క్లౌడ్ అవసరాలకు అనుగుణంగా ఫార్మాట్ చేస్తుంది, సరైన మోడల్ ద్వారా అంచనాలను ప్రాసెస్ చేయడానికి ఎండ్‌పాయింట్ పాత్ సరైనదని నిర్ధారిస్తుంది.
15. నేను లారావెల్‌లో నా Google క్లౌడ్ ప్రాజెక్ట్ సమాచారాన్ని ఎలా రూపొందించాలి?
16. వంటి స్టోర్ వివరాలు projectId, location, మరియు endpointId పర్యావరణ వేరియబుల్స్‌లో. వీటిని ఉపయోగించి యాక్సెస్ చేయండి env() సమాచారాన్ని సురక్షితంగా మరియు కాన్ఫిగర్ చేయడానికి మీ Laravel కంట్రోలర్‌లో.
17. ఉంది setInstances PredictRequestకి కాల్ చేసేటప్పుడు అవసరమా?
18. అవును, setInstances అంచనా కోసం డేటాను పాస్ చేయడానికి అవసరం. ప్రతి డేటా ఇన్‌పుట్ ఒక ఉదాహరణ శ్రేణిలో నిర్మాణాత్మకంగా ఉండాలి మరియు బ్యాచ్ ప్రాసెసింగ్‌కు కూడా ఇది అవసరం.
19. ఏమిటి Http::fake లారావెల్ పరీక్షలో ఉపయోగపడుతుందా?
20. Http::fake ప్రతిస్పందనలను మాక్ చేయడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది, Google క్లౌడ్‌కు నిజమైన అభ్యర్థనలు చేయకుండా, ఖర్చులను ఆదా చేయకుండా మరియు స్థిరమైన పరీక్ష ఫలితాలను నిర్ధారించకుండా మీ అప్లికేషన్ API ప్రతిస్పందనలను ఎలా నిర్వహిస్తుందో పరీక్షించడానికి మిమ్మల్ని అనుమతిస్తుంది.

Laravel మరియు Google క్లౌడ్ AI అభ్యర్థనల ట్రబుల్‌షూటింగ్‌పై తుది ఆలోచనలు

Laravelలో Google Cloud AIని సమగ్రపరచడం వలన శక్తివంతమైన అంచనా సామర్థ్యాలు తెరుచుకుంటాయి, అయితే "చెల్లని సందర్భాలు: string_value" వంటి లోపాలను నివారించడానికి ఖచ్చితమైన ఫార్మాటింగ్ మరియు ఉదాహరణ నిర్వహణ అవసరం. పేలోడ్ నిర్మాణం, సరైన డేటా ఎన్‌కోడింగ్ మరియు టెస్టింగ్‌పై దృష్టి సారించడం ద్వారా, ఈ సమస్యలు నిర్వహించబడతాయి.

లారావెల్ ఉపయోగించి ప్రిడిక్షన్ సర్వీస్ క్లయింట్ అనుకూలమైన AI అభ్యర్థనను సృష్టించడానికి సహనం మరియు వివరాలకు శ్రద్ధ ఉంటుంది. వంటి టూల్స్ పరపతి Http :: నకిలీ ప్రోటోకాల్ బఫర్‌లలో ఇమేజ్ డేటాను పరీక్షించడం మరియు చుట్టడం కోసం, లారావెల్ అప్లికేషన్‌లలో సామర్థ్యం మరియు అంతర్దృష్టి రెండింటినీ తీసుకురావడానికి, మృదువైన AI ఏకీకరణను నిర్ధారించడంలో సహాయపడుతుంది. 🚀