超参数优化服务器

Optuna MCP服务器

A. 模型上下文协议（MCP） 使用自动化优化和分析的服务器 奥普图纳.

用例

例如，Optuna MCP服务器可用于以下用例。

• LLM的自动超参数优化
• 通过聊天界面对Optuna的优化结果进行交互式分析
• 优化其他MCP工具的输入和输出

有关详细信息，请参阅 示例部分.

安装

Optuna MCP服务器可以使用以下方式安装 uv 或者Docker。 本节介绍如何使用Claude Desktop作为示例MCP客户端安装Optuna MCP服务器。

紫外线使用

在开始安装过程之前，请先安装 uv 从 星体.

然后，将Optuna MCP服务器配置添加到MCP客户端。 要将其包含在Claude Desktop中，请转到Claude>设置>开发人员>编辑配置> claude_desktop_config.json 并添加以下内容：

{
  "mcpServers": {
    "Optuna": {
      "command": "/path/to/uvx",
      "args": [
        "optuna-mcp"
      ]
    }
  }
}

此外，您可以使用以下命令指定Optuna存储 --storage 坚持结果的论点。

{
  "mcpServers": {
    "Optuna": {
      "command": "/path/to/uvx",
      "args": [
        "optuna-mcp",
        "--storage",
        "sqlite:///optuna.db"
      ]
    }
  }
}

添加此内容后，请重新启动Claude Desktop应用程序。 有关Claude Desktop的更多信息，请查看 快速入门页面.

使用Docker

您还可以使用Docker运行Optuna MCP服务器。确保你的机器上安装并运行了Docker。

{
  "mcpServers": {
    "Optuna": {
      "command": "docker",
      "args": [
        "run",
        "-i",
        "--rm",
        "--net=host",
        "-v",
        "/PATH/TO/LOCAL/DIRECTORY/WHICH/INCLUDES/DB/FILE:/app/workspace",
        "ghcr.io/optuna/optuna-mcp:latest",
        "--storage",
        "sqlite:////app/workspace/optuna.db"
      ]
    }
  }
}

Optuna MCP提供的工具

Optuna MCP提供以下工具。 具体来说，它提供了Optuna的基本功能，如研究、试验、可视化和仪表板。 由于MCP客户端知道工具列表和每个工具的详细信息，因此用户不需要记住这些详细信息。

学习

• 创建学习 -使用给定的研究名称和方向创建新的Optuna研究。 如果研究已经存在，则只需加载即可。
  • study_name ：研究名称（字符串，必填）。
  • directions：优化方向（文本字符串列表最小化/最大化，可选）。
• set_sampler -为研究设置采样器。
  • name ：采样器的名称（字符串，必填）。
• get_all_study_names -从存储器中获取所有研究名称。
• set_metrc_names -设置度量名称。Metric_names是用于区分每个目标值的标签。
  • metric_names ：每个目标的度量名称列表（字符串列表，必填）。
• get_metrc_names -获取metric_names。
  • 无需参数。
• get_directions -了解研究方向。
  • 无需参数。
• 获取样本 -以CSV格式获取所有试验。
  • 无需参数。
• 最佳试验 -得到最好的审判。
  • 无需参数。
• 最佳材料 -研究中位于帕累托前沿的回归试验。
  • 无需参数。

试用

• 问 -使用Optuna建议新参数。
  • search_space ：Optuna的搜索空间（字典，必填）。
• 告诉 -报告试验结果。
  • trial_number ：试验编号（整数，必填）。
  • values ：试验结果（浮点数或浮点数列表，必填）。
• set_trial_user_attr -设置试用的用户属性。
  • trial_number：试验编号（整数，必填）。
  • key：用户属性的键（string，必填）。
  • value：用户属性的值（任何类型，必填）。
• 获取试用版 -在试用中获取用户属性。
  • trial_number：试验编号（整数，必填）。

可视化

• 绘图优化历史 -将优化历史图作为图像返回。
  • target：index指定要显示的值（整数，可选）。
  • target_name：要在轴标签上显示的目标名称（字符串，可选）。
• plot_hypervolume_历史 -将超容积历史图作为图像返回。
  • reference_point ：计算超体积的参考点列表（浮点数列表，必填）。
• plot_pareto_front -将帕累托前沿图作为多目标优化的图像返回。
  • target_names：用作轴标题的目标名称列表（字符串列表，可选）。
  • include_dominated_trials：一个包含所有主导试验目标值的标志（布尔值，可选）。
  • targets：用于指定要显示的目标值的索引列表。（整数列表，可选）。
• plot_contour -将轮廓图作为图像返回。
  • params ：要可视化的参数列表（字符串列表，可选）。
  • target ：一个索引，用于指定要显示的值（整数，必填）。
  • target_name ：要在颜色栏上显示的目标名称（字符串，必填）。
• plot_parallel坐标 -将平行坐标图作为图像返回。
  • params ：要可视化的参数列表（字符串列表，可选）。
  • target ：一个索引，用于指定要显示的值（整数，必填）。
  • target_name ：要显示在轴标签和图例上的目标名称（字符串，必填）。
• plot_slice -将切片图作为图像返回。
  • params ：要可视化的参数列表（字符串列表，可选）。
  • target ：一个索引，用于指定要显示的值（整数，必填）。
  • target_name ：要在轴标签上显示的目标名称（字符串，必填）。
• plot_param_重要性 -以图像形式返回参数重要性图。
  • params ：要可视化的参数列表（字符串列表，可选）。
  • target ：用于指定要显示的值的索引（integer/null，可选）。
  • target_name ：要在图例上显示的目标名称（字符串，必填）。
• plot_edf -将EDF图作为图像返回。
  • target ：一个索引，用于指定要显示的值（整数，必填）。
  • target_name ：要在轴标签上显示的目标名称（字符串，必填）。
• plot_timeline -将时间线图作为图像返回。
  • 无需参数。
• plot_rank -将排名图作为图像返回。
  • params ：要可视化的参数列表（字符串列表，可选）。
  • target ：一个索引，用于指定要显示的值（整数，必填）。
  • target_name ：要在颜色栏上显示的目标名称（字符串，必填）。

Web仪表板

• launch_optuna_dashboard -启动Optuna仪表板。
  • port：服务器端口（整数，可选，默认值：58080）。

例子

• 优化二维球体功能
• 启动Optuna仪表板并分析优化结果
• 优化FFmpeg编码参数
• 优化Cookie配方
• 优化Matplotlib配置

优化二维球面函数

在这里，我们展示了一个优化2D Sphere函数的简单示例，以及示例提示和LLM响应的摘要。

启动Optuna仪表板并分析优化结果

您还可以启动 Optuna仪表板 通过MCP服务器以交互方式分析优化结果。

默认情况下，Optuna仪表板将在端口58080上启动。 您可以通过导航到来访问它 http://localhost:58080 在您的网络浏览器中，如下图所示：

Optuna仪表板提供各种可视化功能来分析优化结果，如优化历史、参数重要性等。

FFmpeg编码参数的优化

此演示展示了如何使用Optuna MCP服务器自动找到最佳的FFmpeg编码参数。它优化了x264编码选项，以最大限度地提高视频质量（通过SSIM分数衡量），同时保持编码时间合理。

结账 示例/ffmpeg 了解详情。

优化Cookie配方

在这个例子中，我们将参考题为“贝叶斯优化法优化甜点".

结账 示例/饼干食谱 了解详情。

优化Matplotlib配置

此示例优化了Matplotlib配置。

结账 examples/automatplotlib 了解详情。

许可证

MIT许可证（见 许可证).