PredictRequest کو چلانے کے لیے گوگل کلاؤڈ پلیٹ فارم AI کا استعمال کرتے وقت Laravel میں PHP کی خرابی کو ٹھیک کرنا

Laravel کے ساتھ Google Cloud AI پلیٹ فارم میں "غلط مثالیں: string_value" کی خرابی کو سنبھالنا

Laravel کے کنٹرولر اور Google Cloud کی Vertex AI پیشن گوئی سروس کا استعمال کرتے ہوئے بیک اینڈ حل

<?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()]);
        }
    }
}

متبادل حل: مطابقت کے لیے مثال کے ڈھانچے میں ترمیم کرنا

یہ ورژن مثال کے طور پر براہ راست base64 امیج ڈیٹا کو منتقل کرنے کے لیے ایک ایسوسی ایٹیو سرنی کا استعمال کرتا ہے۔

<?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 میں PredictRequest فنکشن کے لیے یونٹ ٹیسٹ

لاراول ایپلیکیشن کے لیے کلائنٹ کا مذاق اڑانے والے جواب کے ساتھ پی ایچ پی یونٹ ٹیسٹ

<?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 اور Laravel PredictRequest کے بارے میں عام سوالات

1. میں گوگل کلاؤڈ AI میں "غلط مثالیں: string_value" کی خرابی کو کیسے ٹھیک کروں؟
2. یقینی بنائیں کہ آپ کی تصویر a میں لپیٹی گئی ہے۔ Google\Protobuf\Value کے ساتھ مثال کے طور پر setStringValue انکوڈ شدہ base64 امیج کو سٹرنگ ویلیو کے طور پر سیٹ کرنے کے لیے۔ JSON میں مناسب فارمیٹنگ بھی اہم ہے۔
3. گوگل کلاؤڈ AI پے لوڈ ڈھانچے میں کیا توقع کرتا ہے؟
4. Google Cloud AI، خاص طور پر Vertex AI، کو Google Protocol Buffers کا استعمال کرتے ہوئے JSON جیسا ڈھانچہ درکار ہے۔ ہر ایک مثال نیسٹڈ JSON کے ساتھ ایک صف کی شکل میں ہونی چاہیے جہاں "مواد" کو تصویری ڈیٹا کی کلید کے طور پر استعمال کیا جاتا ہے۔
5. کیا میں لائیو API کالز کے بغیر اپنے Laravel Google Cloud AI انضمام کی جانچ کر سکتا ہوں؟
6. جی ہاں! لارویل کا Http::fake جوابات کی نقل کر سکتے ہیں۔ Google Cloud AI کے جوابات کا مذاق اڑانے کے لیے اس کا استعمال کریں، جو آپ کو یہ جانچنے کی اجازت دیتا ہے کہ آپ کی ایپلیکیشن کامیاب اور ناکام دونوں پیشین گوئیوں کو کیسے ہینڈل کرے گی۔
7. کا کردار کیا ہے PredictionServiceClient Laravel میں کلاس؟
8. دی PredictionServiceClient کلاس گوگل کلاؤڈ AI کے کلائنٹ انٹرفیس کے طور پر کام کرتا ہے۔ یہ اختتامی نقطہ کو فارمیٹ کرنے، مثالیں ترتیب دینے، اور API کو پیشین گوئی کال کرنے کے طریقے فراہم کرتا ہے۔
9. گوگل AI کی ضرورت کیوں ہے۔ Google\Protobuf\Value تصویری ڈیٹا کے لیے؟
10. دی Google\Protobuf\Value کلاس پیچیدہ ڈیٹا کی اقسام کے لیے JSON اور پروٹوکول بفرز کے درمیان مطابقت کو یقینی بناتے ہوئے، Google APIs میں مختلف قسم کے سٹرکچرڈ ڈیٹا میں مستقل مزاجی کو برقرار رکھنے میں مدد کرتا ہے۔
11. میں گوگل کلاؤڈ AI پیشین گوئیوں کے لیے ڈیٹا ہینڈلنگ کو کیسے بہتر بنا سکتا ہوں؟
12. کے ساتھ مناسب ایرر ہینڈلنگ کا استعمال کریں۔ try-catch بلاکس، اور تصویری ڈیٹا کو درست طریقے سے انکوڈ کرنا یقینی بنائیں۔ اس بات کو یقینی بنائیں کہ پراجیکٹ اور اینڈ پوائنٹ کی سیٹنگز کو ماحولیاتی تغیرات سے محفوظ طریقے سے لوڈ کیا گیا ہے تاکہ سخت کوڈنگ کی حساس تفصیلات سے بچا جا سکے۔
13. کا مقصد کیا ہے۔ endpointName ورٹیکس اے آئی انضمام میں؟
14. دی endpointName طریقہ اختتامی نقطہ کے نام کو گوگل کلاؤڈ کی ضروریات کے مطابق فارمیٹ کرتا ہے، اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ درست ماڈل کے ذریعے پیشین گوئیوں پر کارروائی کرنے کے لیے اختتامی راستہ درست ہے۔
15. میں لاراول میں اپنے گوگل کلاؤڈ پروجیکٹ کی معلومات کو کیسے ڈھانچہ بناؤں؟
16. اسٹور کی تفصیلات جیسے projectId، location، اور endpointId ماحولیاتی متغیرات میں۔ استعمال کرتے ہوئے ان تک رسائی حاصل کریں۔ env() معلومات کو محفوظ اور قابل ترتیب رکھنے کے لیے آپ کے Laravel کنٹرولر میں۔
17. ہے setInstances PredictRequest کو کال کرتے وقت ضروری ہے؟
18. ہاں، setInstances پیشین گوئی کے لیے ڈیٹا پاس کرنے کی ضرورت ہے۔ ہر ڈیٹا ان پٹ کا ڈھانچہ ایک مثالی صف کے اندر ہونا چاہیے، اور یہ بیچ پروسیسنگ کے لیے بھی ضروری ہے۔
19. کیا ہے Http::fake Laravel ٹیسٹنگ میں مفید ہے؟
20. Http::fake آپ کو جوابات کا مذاق اڑانے کی اجازت دیتا ہے، آپ کو یہ جانچنے دیتا ہے کہ آپ کی ایپلی کیشن گوگل کلاؤڈ کو حقیقی درخواستیں کیے بغیر، لاگت کی بچت اور ٹیسٹ کے مسلسل نتائج کو یقینی بنائے بغیر API کے جوابات کو کیسے ہینڈل کرے گی۔

لاراویل اور گوگل کلاؤڈ اے آئی کی درخواستوں کو حل کرنے کے بارے میں حتمی خیالات

Laravel میں Google Cloud AI کو مربوط کرنے سے پیشین گوئی کی طاقتور صلاحیتیں کھل جاتی ہیں لیکن "غلط مثالیں: string_value" جیسی غلطیوں سے بچنے کے لیے قطعی فارمیٹنگ اور مثال سے نمٹنے کا مطالبہ کرتا ہے۔ پے لوڈ ڈھانچہ، درست ڈیٹا انکوڈنگ، اور ٹیسٹنگ پر توجہ مرکوز کرنے سے، یہ مسائل قابل انتظام ہو جاتے ہیں۔

Laravel's کا استعمال کرتے ہوئے PredictionServiceClient ہم آہنگ AI درخواست بنانے کے لیے صبر اور تفصیل پر توجہ دینا شامل ہے۔ فائدہ اٹھانے والے اوزار جیسے HTTP::جعلی پروٹوکول بفرز میں امیج ڈیٹا کی جانچ اور ریپنگ کے لیے، ایک ہموار AI انضمام کو یقینی بنانے میں مدد کرتا ہے، جس سے Laravel ایپلی کیشنز میں کارکردگی اور بصیرت دونوں آتی ہیں۔ 🚀