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# 分類用LMM

{% hint style="warning" %}
**非推奨**

このブロックは非推奨であり、将来のリリースで削除される可能性があります。
{% endhint %}

大規模マルチモーダルモデル（LMM）を使用して、画像を1つ以上のカテゴリに分類します。

LMMBlock に任意のクラスを指定できます。

LLMBlock は 2 つの LMM をサポートします:

* Vision 付きの OpenAI の GPT-4。

GPT-4 with Vision モデルを使用するには、OpenAI の API キーを指定する必要があります。

### 型識別子

ステップで次の識別子を使用してください `"type"` フィールド： `roboflow_core/lmm_for_classification@v1` ワークフローにこのブロックをステップとして追加するには。

### プロパティ

| **名前**           | **型**       | **説明**                                                                         | 参照 |
| ---------------- | ----------- | ------------------------------------------------------------------------------ | -- |
| `name`           | `str`       | このステップの一意の識別子を入力してください。                                                        | ❌  |
| `lmm_type`       | `str`       | 使用する LMM の種類。                                                                  | ✅  |
| `classes`        | `List[str]` | LMM が分類対象とするクラスの一覧。                                                            | ✅  |
| `lmm_config`     | `LMMConfig` | LMM の設定。                                                                       | ❌  |
| `remote_api_key` | `str`       | LMM モデルを呼び出すために必要な API キーを保持します。現時点の開発段階では、OpenAI キーが必要な場合 `lmm_type=gpt_4v`.. | ✅  |

この **参照** 列は、で利用可能な動的値を使ってプロパティをパラメータ化できる可能性を示します `ワークフロー` 実行時。参照 *バインディング* 詳細は。

### ランタイム互換性

`requires_internet` - エアギャップ／オフライン環境: このブロックは、完全にオフライン／エアギャップ環境から到達できないサービスに依存しています。

`ハード` - ランタイム `hosted_serverless`；実行 `リモート` : Roboflow Hosted Serverless で LMM\_ENABLED=False の場合: /llm\_v1 エンドポイントは登録されていないため、run\_remotely() は 404 を返します。

### 入力と出力のバインディング

利用可能な接続は、そのバインディング種別によって異なります。どのバインディング種別が `分類用LMM` のバージョン `v1` あるか確認してください。

<details>

<summary>入力と出力のバインディング</summary>

* 入力
  * `images` ([*`image`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/image.md)): 推論対象の画像です..
  * `lmm_type` ([*`string`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/string.md)): 使用する LMM の種類。
  * `classes` ([*`list_of_values`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/list-of-values.md)): LMM が分類対象とするクラスの一覧。
  * `remote_api_key` (*Union\[*[*`secret`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/secret.md)*,* [*`string`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/string.md)*]*): LMM モデルを呼び出すために必要な API キーを保持します。現時点の開発段階では、OpenAI キーが必要な場合 `lmm_type=gpt_4v`..
* 出力
  * `raw_output` ([`string`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/string.md)) : 文字列値。
  * `トップ` ([`top_class`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/top-class.md)): 分類モデルによって予測された最上位クラスを表す文字列値。
  * `parent_id` ([`parent_id`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/parent-id.md))：ステップ出力の親の識別子。
  * `root_parent_id` ([`parent_id`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/parent-id.md))：ステップ出力の親の識別子。
  * `image` ([`image_metadata`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/image-metadata.md))：supervision に必要な画像メタデータを含む辞書。
  * `予測タイプ` ([`予測タイプ`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/prediction-type.md)): 予測の種類を表す文字列値。

</details>

<details>

<summary>JSON 定義の例</summary>

```json
{
	    "name": "<your_step_name_here>",
	    "type": "roboflow_core/lmm_for_classification@v1",
	    "images": "$inputs.image",
	    "lmm_type": "gpt_4v",
	    "classes": [
	        "a",
	        "b"
	    ],
	    "lmm_config": {
	        "gpt_image_detail": "low",
	        "gpt_model_version": "gpt-4o",
	        "max_tokens": 200
	    },
	    "remote_api_key": "xxx-xxx"
	}
```

</details>