PredictRequest'i Çalıştırmak için Google Cloud Platform Yapay Zekasını Kullanırken Laravel'de PHP Hatasını Düzeltme

Laravel ile Google Cloud AI Platform'da "Geçersiz Örnekler: string_value" Hatasını İşleme

Laravel'in Denetleyicisini ve Google Cloud'un Vertex AI Tahmin Hizmetini kullanan arka uç çözümü

<?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()]);
        }
    }
}

Alternatif Çözüm: Örnek Yapısını Uyumluluk İçin Değiştirme

Bu sürüm, base64 görüntü verilerini doğrudan örneğe iletmek için ilişkisel bir dizi kullanır

<?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'da PredictRequest İşlevi için Birim Testi

Laravel uygulaması için sahte istemci yanıtıyla PHP Birim testi

<?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 ve Laravel PredictRequest hakkında Sık Sorulan Sorular

1. Google Cloud AI'de "Geçersiz örnekler: string_value" hatasını nasıl düzeltirim?
2. Görüntünüzün bir ambalaja sarıldığından emin olun. Google\Protobuf\Value örnek ile setStringValue kodlanmış base64 görüntüsünü dize değeri olarak ayarlamak için. JSON'da doğru biçimlendirme de önemlidir.
3. Google Cloud AI, yük yapısından ne bekliyor?
4. Google Cloud AI, özellikle Vertex AI, Google Protokol Arabelleklerini kullanan JSON benzeri bir yapı gerektirir. Her örnek, görüntü verilerinin anahtarı olarak "içeriklerin" kullanıldığı iç içe geçmiş JSON içeren bir dizi biçiminde olmalıdır.
5. Laravel Google Cloud AI entegrasyonumu canlı API çağrıları olmadan test edebilir miyim?
6. Evet! Laravel'in Http::fake yanıtları simüle edebilir. Uygulamanızın hem başarılı hem de başarısız tahminleri nasıl ele alacağını test etmenize olanak tanıyan Google Cloud AI'den gelen yanıtları taklit etmek için bunu kullanın.
7. rolü nedir? PredictionServiceClient Laravel'de sınıf mı?
8. PredictionServiceClient class, Google Cloud AI için istemci arayüzü görevi görür. Uç noktayı biçimlendirmek, örnekleri ayarlamak ve API'ye tahmin çağrıları yapmak için yöntemler sağlar.
9. Google AI neden gerektirir? Google\Protobuf\Value görüntü verileri için mi?
10. Google\Protobuf\Value class, Google API'lerindeki farklı yapılandırılmış veri türleri arasında tutarlılığın korunmasına yardımcı olarak karmaşık veri türleri için JSON ve Protokol Arabellekleri arasında uyumluluk sağlar.
11. Google Cloud AI tahminleri için veri işlemeyi nasıl optimize edebilirim?
12. İle uygun hata işlemeyi kullanın try-catch bloklayın ve görüntü verilerini doğru şekilde kodladığınızdan emin olun. Hassas ayrıntıların sabit kodlanmasını önlemek için proje ve uç nokta ayarlarının ortam değişkenlerinden güvenli bir şekilde yüklendiğinden emin olun.
13. Amacı nedir? endpointName Vertex AI entegrasyonlarında?
14. endpointName yöntemi, uç nokta adını Google Cloud gereksinimlerine göre biçimlendirerek, tahminlerin doğru model tarafından işlenmesi için uç nokta yolunun doğru olmasını sağlar.
15. Google Cloud proje bilgilerimi Laravel'de nasıl yapılandırabilirim?
16. Gibi ayrıntıları saklayın projectId, location, Ve endpointId ortam değişkenlerinde. Bunlara şunu kullanarak erişin: env() Bilgileri güvenli ve yapılandırılabilir tutmak için Laravel denetleyicinizde.
17. öyle mi setInstances PredictRequest'i çağırırken gerekli mi?
18. Evet, setInstances Tahmin için veri iletmek gerekir. Her veri girişi bir örnek dizisi içinde yapılandırılmalıdır ve bu, toplu işleme için de gereklidir.
19. Nedir Http::fake Laravel testinde faydalı mı?
20. Http::fake yanıtları taklit etmenize olanak tanır, Google Cloud'a gerçek isteklerde bulunmadan uygulamanızın API yanıtlarını nasıl ele alacağını test etmenize, maliyetlerden tasarruf etmenize ve tutarlı test sonuçları elde etmenize olanak tanır.

Laravel ve Google Cloud AI İsteklerinde Sorun Gidermeye İlişkin Son Düşünceler

Google Cloud AI'nin Laravel'e entegre edilmesi, güçlü tahmin yeteneklerinin önünü açar ancak "Geçersiz örnekler: string_value" gibi hataları önlemek için hassas biçimlendirme ve örnek işleme gerektirir. Yük yapısına, doğru veri kodlamasına ve test etmeye odaklanıldığında bu sorunlar yönetilebilir hale gelir.

Laravel'i kullanma Tahmin Hizmeti İstemcisi Uyumlu bir yapay zeka isteği oluşturmak sabır ve ayrıntılara dikkat etmeyi gerektirir. Gibi araçlardan yararlanma Http::sahte görüntü verilerinin Protokol Tamponlarına test edilmesi ve sarılması, sorunsuz bir AI entegrasyonunun sağlanmasına yardımcı olur ve Laravel uygulamalarına hem verimlilik hem de içgörü kazandırır. 🚀