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# LMM

ChatGPT-4v와 같은 대규모 멀티모달 모델을 실행합니다.

{% hint style="warning" %}
**더 이상 사용되지 않음**

이 블록은 더 이상 사용되지 않으며 향후 릴리스에서 제거될 수 있습니다.
{% endhint %}

이미지와 텍스트를 사용하여 대규모 멀티모달 모델(LMM)에 질문하세요.

LMMBlock에 임의의 텍스트 프롬프트를 지정할 수 있습니다.

LLMBlock은 두 개의 LMM을 지원합니다:

* OpenAI의 Vision이 포함된 GPT-4;

GPT-4 with Vision 모델을 사용하려면 OpenAI API 키를 제공해야 합니다.

*이미지를 하나 이상의 범주로 분류하려면 전용 LMMForClassificationBlock을 사용하는 것을 권장합니다.*

### 유형 식별자

단계에서 다음 식별자를 사용하세요 `"type"` 필드: `roboflow_core/lmm@v1` 워크플로우에 이 블록을 단계로 추가하려면.

### 속성

| **이름**           | **유형**           | **설명**                                                                            | 참조 |
| ---------------- | ---------------- | --------------------------------------------------------------------------------- | -- |
| `name`           | `str`            | 이 단계에 대한 고유 식별자를 입력하세요..                                                          | ❌  |
| `prompt`         | `str`            | LMM 모드용 제한 없는 텍스트 프롬프트를 보유합니다.                                                    | ✅  |
| `lmm_type`       | `str`            | 사용할 LMM의 유형.                                                                      | ✅  |
| `lmm_config`     | `LMMConfig`      | LMM의 구성.                                                                          | ❌  |
| `remote_api_key` | `str`            | LMM 모델을 호출하는 데 필요한 API 키를 보유합니다 - 현재 개발 상태에서는 OpenAI 키가 필요할 때 `lmm_type=gpt_4v`.. | ✅  |
| `json_output`    | `Dict[str, str]` | 요청된 출력 필드 이름을 해당 설명에 매핑하는 딕셔너리를 보관합니다.                                            | ❌  |

이 **참조** 열은 워크플로우 런타임에서 사용 가능한 동적 값으로 속성을 매개변수화할 수 있는 가능성을 나타냅니다 `워크플로우` 런타임입니다. 자세한 내용은 *바인딩* 을 참조하세요.

### 런타임 호환성

`인터넷 필요` - 에어갭 / 오프라인 배포 : 이 블록은 완전히 오프라인 / 에어갭된 배포에서는 접근할 수 없는 서비스에 의존합니다.

`하드` - 런타임 `호스팅 서버리스`; 실행 `원격` : Roboflow Hosted Serverless에서 LMM\_ENABLED=False: /llm\_v1 엔드포인트가 등록되지 않아 run\_remotely()가 404를 반환합니다.

### 입력 및 출력 바인딩

사용 가능한 연결은 바인딩 유형에 따라 달라집니다. 어떤 바인딩 유형인지 확인하세요 `LMM` 버전 `v1` 을 가지고 있는지.

<details>

<summary>입력 및 출력 바인딩</summary>

* 입력
  * `이미지` ([*`이미지`*](/workflows/ko/developer-guide/developer-guide/kinds/image.md)): 추론할 이미지입니다..
  * `prompt` ([*`string`*](/workflows/ko/developer-guide/developer-guide/kinds/string.md)): 제한 없는 텍스트 프롬프트를 LMM 모드에 보유합니다.
  * `lmm_type` ([*`string`*](/workflows/ko/developer-guide/developer-guide/kinds/string.md)): 사용할 LMM의 유형.
  * `remote_api_key` (*Union\[*[*`secret`*](/workflows/ko/developer-guide/developer-guide/kinds/secret.md)*,* [*`string`*](/workflows/ko/developer-guide/developer-guide/kinds/string.md)*]*): LMM 모델을 호출하는 데 필요한 API 키를 보유합니다 - 현재 개발 상태에서는 OpenAI 키가 필요할 때 `lmm_type=gpt_4v`..
* 출력
  * `parent_id` ([`parent_id`](/workflows/ko/developer-guide/developer-guide/kinds/parent-id.md)): 단계 출력의 상위 ID 식별자.
  * `root_parent_id` ([`parent_id`](/workflows/ko/developer-guide/developer-guide/kinds/parent-id.md)): 단계 출력의 상위 ID 식별자.
  * `이미지` ([`image_metadata`](/workflows/ko/developer-guide/developer-guide/kinds/image-metadata.md)): supervision에 필요한 이미지 메타데이터가 담긴 딕셔너리.
  * `구조화된 출력` ([`딕셔너리`](/workflows/ko/developer-guide/developer-guide/kinds/dictionary.md)): 딕셔너리.
  * `원시 출력` ([`string`](/workflows/ko/developer-guide/developer-guide/kinds/string.md)): 문자열 값.
  * `*` ([`*`](/workflows/ko/developer-guide/developer-guide/kinds/wildcard.md)): 어떤 요소와도 동일한 값.

</details>

<details>

<summary>예시 JSON 정의</summary>

```json
{
	    "name": "<your_step_name_here>",
	    "type": "roboflow_core/lmm@v1",
	    "images": "$inputs.image",
	    "prompt": "내 프롬프트",
	    "lmm_type": "gpt_4v",
	    "lmm_config": {
	        "gpt_image_detail": "low",
	        "gpt_model_version": "gpt-4o",
	        "max_tokens": 200
	    },
	    "remote_api_key": "xxx-xxx",
	    "json_output": {
	        "count": "사진 속 고양이의 수"
	    }
	}
```

</details>