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cuopt-server-api-python

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cuOpt RESTサーバーを展開し、Pythonまたはcurlを使用してルーティング最適化の問題を解きます。

...すべて拡張します
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更新された時間 2026年9月25日

cuOpt サーバー — デプロイとクライアント(Python/curl)

このスキルでは、サーバーの起動およびクライアントの例(curl、Python)について解説します。サーバーには独立したC APIはありません(クライアントはどの言語でも構いません)。

サーバーの起動

# 開発環境
python -m cuopt_server.cuopt_service --ip 0.0.0.0 --port 8000

# Docker
docker run --gpus all -d -p 8000:8000 -e CUOPT_SERVER_PORT=8000 \
  nvidia/cuopt:latest-cuda12.9-py3.13

確認

curl http://localhost:8000/cuopt/health

ワークフロー

  1. /cuopt/requestへ POST →reqIdを取得
  2. ソリューションが準備できるまで/cuopt/solution/{reqId}をポーリング
  3. レスポンスを解析

Pythonクライアント(ルーティング)

import requests, time
SERVER = "http://localhost:8000"
HEADERS = {"Content-Type": "application/json", "CLIENT-VERSION": "custom"}
payload = {
    "cost_matrix_data": {"data": {"0": [[0,10,15],[10,0,12],[15,12,0]]}},
    "travel_time_matrix_data": {"data": {"0": [[0,10,15],[10,0,12],[15,12,0]]}},
    "task_data": {"task_locations": [1, 2], "demand": [[10, 20]], "task_time_windows": [[0,100],[0,100]], "service_times": [5, 5]},
    "fleet_data": {"vehicle_locations": [[0, 0]], "capacities": [[50]], "vehicle_time_windows": [[0, 200]]},
    "solver_config": {"time_limit": 5}
}
r = requests.post(f"{SERVER}/cuopt/request", json=payload, headers=HEADERS)
req_id = r.json()["reqId"]
# 結果取得: GET /cuopt/solution/{req_id}

用語解説:REST 対 Python API

Python API REST
order_locations task_locations
set_order_time_windows() task_time_windows
service_times service_times

`travel_time_matrix_data`を使用してください(`transit_time_matrix_data` ではありません)。収容能力は[[50, 50]]であり、[[50], [50]] ではありません。

デバッグ (422 / ペイロード)

検証エラー:OpenAPI (/cuopt.yaml) とフィールド名を照合してください。 よくある間違い:transit_time_matrix_data→travel_time_matrix_data;容量は車両ごと[[50], [50]] ではなく、次元ごと[[50 , 50] ] です。失敗したリクエストについては、 reqIdとレスポンス本文を記録してください。

実行可能なアセット

各アセットディレクトリから実行してください(サーバーが稼働している必要があります。サーバーに接続できない場合、スクリプトは exit 0 で終了します)。すべて Python のrequests モジュールを使用しています:

  • assets/vrp_simple/ — 基本VRP(時間ウィンドウなし)
  • assets/vrp_basic/ — 時間枠を含むVRP
  • assets/pdp_basic/ — 集荷・配送
  • assets/lp_basic/ — REST経由のLP(CSR形式)
  • assets/milp_basic/ — REST経由のMILP

概要については、assets/README.md を参照してください。

エスカレーション

コントリビューションやソースからのビルドについては、「developer」スキルを参照してください。

GitHubで見る
---
name: cuopt-server-api-python
description: Deploy a cuOpt REST server and solve routing optimization problems using Python or curl.
license: Apache-2.0
---



# cuOpt Server — Deploy and client (Python/curl)

This skill covers **starting the server** and **client examples** (curl, Python). Server has no separate C API (clients can be any language).

## Start server

```bash
# Development
python -m cuopt_server.cuopt_service --ip 0.0.0.0 --port 8000

# Docker
docker run --gpus all -d -p 8000:8000 -e CUOPT_SERVER_PORT=8000 \
  nvidia/cuopt:latest-cuda12.9-py3.13
```

## Verify

```bash
curl http://localhost:8000/cuopt/health
```

## Workflow

1. POST to `/cuopt/request` → get `reqId`
2. Poll `/cuopt/solution/{reqId}` until solution ready
3. Parse response

## Python client (routing)

```python
import requests, time
SERVER = "http://localhost:8000"
HEADERS = {"Content-Type": "application/json", "CLIENT-VERSION": "custom"}
payload = {
    "cost_matrix_data": {"data": {"0": [[0,10,15],[10,0,12],[15,12,0]]}},
    "travel_time_matrix_data": {"data": {"0": [[0,10,15],[10,0,12],[15,12,0]]}},
    "task_data": {"task_locations": [1, 2], "demand": [[10, 20]], "task_time_windows": [[0,100],[0,100]], "service_times": [5, 5]},
    "fleet_data": {"vehicle_locations": [[0, 0]], "capacities": [[50]], "vehicle_time_windows": [[0, 200]]},
    "solver_config": {"time_limit": 5}
}
r = requests.post(f"{SERVER}/cuopt/request", json=payload, headers=HEADERS)
req_id = r.json()["reqId"]
# Poll: GET /cuopt/solution/{req_id}
```

## Terminology: REST vs Python API

| Python API | REST |
|------------|------|
| order_locations | task_locations |
| set_order_time_windows() | task_time_windows |
| service_times | service_times |

Use `travel_time_matrix_data` (not transit_time_matrix_data). Capacities: `[[50, 50]]` not `[[50], [50]]`.

## Debugging (422 / payload)

**Validation errors:** Check field names against OpenAPI (`/cuopt.yaml`). Common mistakes: `transit_time_matrix_data` → `travel_time_matrix_data`; capacities per dimension `[[50, 50]]` not per vehicle `[[50], [50]]`. Capture `reqId` and response body for failed requests.

## Runnable assets

Run from each asset directory (server must be running; scripts exit 0 if server unreachable). All use Python `requests`:

- [assets/vrp_simple/](assets/vrp_simple/) — Basic VRP (no time windows)
- [assets/vrp_basic/](assets/vrp_basic/) — VRP with time windows
- [assets/pdp_basic/](assets/pdp_basic/) — Pickup and delivery
- [assets/lp_basic/](assets/lp_basic/) — LP via REST (CSR format)
- [assets/milp_basic/](assets/milp_basic/) — MILP via REST

See [assets/README.md](assets/README.md) for overview.

## Escalate

For contribution or build-from-source, see the developer skill.

cuopt-server-api-pythonをインストール

スキルファイルをダウンロードし、.claude/skills/ ディレクトリに解凍してください。

ZIPをダウンロード

リポジトリをクローンし、スキルファイルをプロジェクトにコピーしてください。

git clone https://github.com/NVIDIA/skills/tree/main/skills/cuopt-server-api-python # Copy SKILL.md to your .claude/skills/ directory

コピー コピー
クイックセットアップ: スキルフォルダを .claude/skills/ にコピーしてください。 Claude が自動的にそのスキルを検出して使用します。
リポジトリ NVIDIA/skills

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