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# SmolVLM2

このワークフローブロックは、マルチモーダルな視覚言語モデルである SmolVLM2 を実行します。画像（文書や写真を含む）について質問すると、自然言語で回答を得られます。

### 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/smolvlm2@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。                                   | ❌  |
| `プロンプト`         | `str` | SmolVLM2 に追加の文脈を与えるための任意のテキストプロンプトです。指定しない場合は None になります。 | ❌  |
| `model_version` | `str` | 推論に使用される SmolVLM2 モデル。                                    | ✅  |

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

`ハード` - ランタイム `self_hosted_cpu`；実行 `ローカル` : GPU が必要です。run\_locally() は CUDA を必要とするモデルを読み込みます。

### 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 `SmolVLM2` 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..
  * `model_version` ([*`roboflow_model_id`*](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/roboflow-model-id.md))：推論に使用される SmolVLM2 モデル。
* 出力
  * `parsed_output` ([`辞書`](/workflows/ja/gaido/developer-guide/kinds/dictionary.md)）：辞書。

</details>

<details>

<summary>JSON 定義の例</summary>

```json
{
	    "name": "<your_step_name_here>",
	    "type": "roboflow_core/smolvlm2@v1",
	    "images": "$inputs.image",
	    "prompt": "この画像には何が写っていますか？",
	    "model_version": "smolvlm2/smolvlm-2.2b-instruct"
	}
```

</details>