cuopt-server-api-python

от nvidia

REST-сервер cuOpt — запуск сервера, конечные точки, примеры клиентов на Python/curl. Используйте, когда пользователь разворачивает или вызывает REST API.

npx skills add https://github.com/nvidia/skills --skill cuopt-server-api-python

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).

Problem types supported

Problem typeSupported
Routing
LP
MILP
QP

Required questions

Ask these if not already clear:

  1. Problem type — Routing or LP/MILP? (QP not available via REST.)
  2. Deployment — Local, Docker, Kubernetes, or cloud?
  3. Client — Which language or tool will call the API (e.g. Python, curl, another service)?

Start server

# 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

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)

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 APIREST
order_locationstask_locations
set_order_time_windows()task_time_windows
service_timesservice_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_datatravel_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:

See assets/README.md for overview.

Escalate

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

Больше skills от nvidia

compileiq-debug
nvidia
Используйте, когда что-то не так: Search() зависает, все оценки возвращают INVALID_SCORE, оценки не улучшаются, каждая конфигурация возвращает одно и то же число, ошибки ptxas…
create-github-pr
nvidia
Создание pull request'ов в GitHub с помощью gh CLI. Используйте, когда пользователь хочет создать новый PR, отправить код на ревью или открыть pull request. Ключевые слова для запуска —…
nemoclaw-maintainer-cross-issue-sweep
nvidia
Сканирует другие открытые задачи, чтобы найти те, которые данный PR может исправить или случайно сломать. Выводит возможности смежных исправлений и риски противоречий с указанием файла:строки…
fhir-basics
nvidia
Обучает агентов работе с API FHIR R4, доступным ресурсам, запросам с параметрами поиска и корректному разбору всех форматов ответов…
compileiq-validate-result
nvidia
Используйте ПОСЛЕ завершения поиска и ДО применения ускорения или отправки ACF. Загружает CSV-файл dump_results, извлекает top-K кандидатов (однокритериальный)...
changelog-audit
nvidia
Аудит Warp CHANGELOG.md перед релизом: восстановление потерянных записей, сортировка по влиянию на пользователей, уточнение формулировок, перенос строк и (в режиме релизной ветки) обновление сравнения…
maintain-dynamic-plugins
nvidia
Поддержка загрузчиков динамических плагинов NeMo Relay, манифестов, нативных Rust SDK, протокола gRPC worker, Python worker SDK, документации, тестов и покрытия рабочего процесса релиза
dgx-diagnose
nvidia
Диагностика распространённых проблем DGX Station GB300 — сбои CUDA, ошибочное нацеливание на GPU, ошибки контейнеров vLLM/SGLang, проблемы состояния MIG, ошибки NVLink/Fabric Manager,…