Sửa lỗi PHP trong Laravel khi sử dụng AI của Google Cloud Platform để chạy PredictRequest

Xử lý lỗi "Trường hợp không hợp lệ: string_value" trong Google Cloud AI Platform với Laravel

Giải pháp back-end sử dụng Bộ điều khiển của Laravel và Dịch vụ dự đoán AI Vertex của 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()]);
        }
    }
}

Giải pháp thay thế: Sửa đổi cấu trúc cá thể để tương thích

Phiên bản này sử dụng mảng kết hợp để truyền trực tiếp dữ liệu hình ảnh base64 vào phiên bản

<?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()]);
        }
    }
}

Kiểm thử đơn vị cho chức năng PredictRequest trong GoogleCloudAIController

Kiểm tra đơn vị PHP với phản hồi của máy khách được mô phỏng cho ứng dụng 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());
    }
}

Các câu hỏi thường gặp về Google Cloud AI và Laravel PredictRequest

1. Làm cách nào để khắc phục lỗi "Phiên bản không hợp lệ: string_value" trong Google Cloud AI?
2. Đảm bảo rằng hình ảnh của bạn được bọc trong một Google\Protobuf\Value ví dụ với setStringValue để đặt hình ảnh base64 được mã hóa làm giá trị chuỗi. Định dạng đúng trong JSON cũng rất quan trọng.
3. Google Cloud AI mong đợi điều gì ở cấu trúc tải trọng?
4. Google Cloud AI, đặc biệt là Vertex AI, yêu cầu cấu trúc giống JSON bằng cách sử dụng Bộ đệm giao thức của Google. Mỗi phiên bản phải ở định dạng mảng với JSON lồng nhau trong đó "nội dung" được sử dụng làm khóa cho dữ liệu hình ảnh.
5. Tôi có thể kiểm tra tích hợp Laravel Google Cloud AI của mình mà không cần lệnh gọi API trực tiếp không?
6. Đúng! của Laravel Http::fake có thể mô phỏng các phản ứng. Sử dụng tính năng này để mô phỏng phản hồi từ Google Cloud AI, cho phép bạn kiểm tra cách ứng dụng của bạn xử lý cả dự đoán thành công và thất bại.
7. Vai trò của PredictionServiceClient lớp học ở Laravel?
8. các PredictionServiceClient class đóng vai trò là giao diện máy khách cho Google Cloud AI. Nó cung cấp các phương thức để định dạng điểm cuối, thiết lập phiên bản và thực hiện lệnh gọi dự đoán tới API.
9. Tại sao Google AI yêu cầu Google\Protobuf\Value cho dữ liệu hình ảnh?
10. các Google\Protobuf\Value class giúp duy trì tính nhất quán giữa các loại dữ liệu có cấu trúc khác nhau trong API Google, đảm bảo khả năng tương thích giữa JSON và Bộ đệm giao thức cho các loại dữ liệu phức tạp.
11. Làm cách nào tôi có thể tối ưu hóa việc xử lý dữ liệu cho các dự đoán của Google Cloud AI?
12. Sử dụng xử lý lỗi thích hợp với try-catch chặn và đảm bảo mã hóa dữ liệu hình ảnh một cách chính xác. Đảm bảo rằng cài đặt dự án và điểm cuối được tải an toàn từ các biến môi trường để tránh các chi tiết nhạy cảm bị mã hóa cứng.
13. Mục đích của là gì endpointName trong tích hợp AI của Vertex?
14. các endpointName phương pháp định dạng tên điểm cuối theo yêu cầu của Google Cloud, đảm bảo rằng đường dẫn điểm cuối là chính xác để dự đoán được xử lý theo mô hình phù hợp.
15. Làm cách nào để cấu trúc thông tin dự án Google Cloud của tôi trong Laravel?
16. Lưu trữ chi tiết như projectId, location, Và endpointId trong các biến môi trường. Truy cập những thứ này bằng cách sử dụng env() trong bộ điều khiển Laravel của bạn để giữ thông tin an toàn và có thể định cấu hình.
17. Là setInstances cần thiết khi gọi PredictRequest?
18. Đúng, setInstances được yêu cầu truyền dữ liệu để dự đoán. Mỗi dữ liệu đầu vào phải được cấu trúc trong một mảng mẫu và nó cũng cần thiết cho việc xử lý hàng loạt.
19. Là gì Http::fake hữu ích cho việc thử nghiệm Laravel?
20. Http::fake cho phép bạn mô phỏng các phản hồi, cho phép bạn kiểm tra cách ứng dụng của bạn xử lý các phản hồi API mà không cần đưa ra yêu cầu thực sự tới Google Cloud, tiết kiệm chi phí và đảm bảo kết quả kiểm tra nhất quán.

Suy nghĩ cuối cùng về việc khắc phục sự cố với các yêu cầu của Laravel và Google Cloud AI

Việc tích hợp Google Cloud AI trong Laravel mở ra khả năng dự đoán mạnh mẽ nhưng yêu cầu định dạng và xử lý phiên bản chính xác để tránh các lỗi như "Phiên bản không hợp lệ: string_value". Bằng cách tập trung vào cấu trúc tải trọng, mã hóa dữ liệu chính xác và thử nghiệm, những vấn đề này sẽ có thể quản lý được.

Sử dụng Laravel Dự đoánDịch vụKhách hàng để tạo một yêu cầu AI tương thích đòi hỏi sự kiên nhẫn và chú ý đến từng chi tiết. Tận dụng các công cụ như Http::giả để thử nghiệm và gói dữ liệu hình ảnh trong Bộ đệm giao thức, giúp đảm bảo tích hợp AI mượt mà, mang lại cả hiệu quả và hiểu biết sâu sắc về các ứng dụng Laravel. 🚀