Виправлення помилки PHP у Laravel під час використання AI Google Cloud Platform для запуску PredictRequest

Обробка помилки «Недійсні екземпляри: string_value» у Google Cloud AI Platform за допомогою Laravel

Внутрішнє рішення з використанням контролера Laravel і служби прогнозування Vertex AI Google Cloud

<?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()]);
        }
    }
}

Альтернативне рішення: зміна структури екземпляра для забезпечення сумісності

Ця версія використовує асоціативний масив для передачі даних зображення base64 безпосередньо в примірнику

<?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()]);
        }
    }
}

Модульний тест для функції PredictRequest у GoogleCloudAIController

Модульний тест PHP із імітованою відповіддю клієнта для програми Laravel

<?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());
    }
}

Поширені запитання про Google Cloud AI і Laravel PredictRequest

1. Як виправити помилку «Недійсні екземпляри: string_value» у Google Cloud AI?
2. Переконайтеся, що ваше зображення загорнуто в a Google\Protobuf\Value екземпляр с setStringValue щоб встановити закодоване зображення base64 як значення рядка. Правильне форматування в JSON також є критичним.
3. Що очікує Google Cloud AI у структурі корисного навантаження?
4. Google Cloud AI, зокрема Vertex AI, вимагає JSON-подібної структури з використанням буферів протоколів Google. Кожен екземпляр має бути у форматі масиву з вкладеним JSON, де «вміст» використовується як ключ для даних зображення.
5. Чи можу я перевірити свою інтеграцію Laravel Google Cloud AI без живих викликів API?
6. так! Laravel Http::fake може імітувати відповіді. Використовуйте це, щоб імітувати відповіді від Google Cloud AI, що дозволяє перевірити, як ваша програма оброблятиме як успішні, так і невдалі прогнози.
7. Яка роль PredictionServiceClient клас у Laravel?
8. The PredictionServiceClient клас служить клієнтським інтерфейсом для Google Cloud AI. Він надає методи для форматування кінцевої точки, налаштування екземплярів і здійснення передбачених викликів до API.
9. Навіщо потрібен Google AI Google\Protobuf\Value для даних зображення?
10. The Google\Protobuf\Value клас допомагає підтримувати узгодженість між різними типами структурованих даних в Google API, забезпечуючи сумісність між JSON і буферами протоколів для складних типів даних.
11. Як я можу оптимізувати обробку даних для передбачень Google Cloud AI?
12. Використовуйте належну обробку помилок try-catch блоків і переконайтеся, що дані зображення точно закодовані. Переконайтеся, що параметри проекту та кінцевої точки безпечно завантажуються зі змінних середовища, щоб уникнути жорсткого кодування конфіденційних деталей.
13. Яка мета endpointName в інтеграції Vertex AI?
14. The endpointName метод форматує ім’я кінцевої точки відповідно до вимог Google Cloud, забезпечуючи правильний шлях кінцевої точки для обробки прогнозів правильною моделлю.
15. Як структурувати інформацію про проект Google Cloud у Laravel?
16. Зберігайте такі деталі, як projectId, location, і endpointId у змінних середовища. Доступ до них за допомогою env() у вашому контролері Laravel, щоб зберегти інформацію в безпеці та її можна налаштувати.
17. Є setInstances необхідно під час виклику PredictRequest?
18. так setInstances потрібен для передачі даних для прогнозування. Кожен вхід даних має бути структурований у масиві екземплярів, і це також важливо для пакетної обробки.
19. Що є Http::fake корисний для тестування Laravel?
20. Http::fake дозволяє імітувати відповіді, дозволяючи перевірити, як ваша програма оброблятиме відповіді API, не надсилаючи реальних запитів до Google Cloud, заощаджуючи кошти та забезпечуючи узгоджені результати тестування.

Останні думки щодо усунення несправностей із запитами Laravel і Google Cloud AI

Інтеграція Google Cloud AI у Laravel відкриває потужні можливості прогнозування, але вимагає точного форматування та обробки екземплярів, щоб уникнути таких помилок, як «Недійсні екземпляри: string_value». Якщо зосередитися на структурі корисного навантаження, правильному кодуванні даних і тестуванні, ці проблеми стають керованими.

Використання Laravel PredictionServiceClient щоб створити сумісний запит ШІ, потрібно терпіння та увага до деталей. Використання таких інструментів, як Http::підробка для тестування та загортання даних зображень у буфери протоколів, допомагає забезпечити плавну інтеграцію AI, забезпечуючи ефективність і розуміння програм Laravel. 🚀