株式会社Preferred Networks（本社：東京都千代田区、代表取締役 最高経営責任者：西川徹、以下、PFN）は、オープンソースのハイパーパラメータ自動最適化フレームワークOptuna™（オプチュナ）のメジャーアップデート版となるOptuna v4.0を本日公開しました。

OptunaはGitHubのStar数が1万を超え、1万6千以上のソフトウェアに利用されるなど、ユーザを最も獲得しているハイパーパラメータ自動最適化フレームワークの1つです。v4.0ではユーザ価値をさらに拡大するため、機能共有プラットフォームOptunaHubの開発、実験管理機能や分散最適化機能の強化などを行いました。

機能共有プラットフォームOptunaHubを正式公開

Optuna向け機能共有プラットフォームOptunaHubの正式版をリリースしました。OptunaHubには最先端の最適化アルゴリズムや特定の分野・アプリケーションに特化した手法などが数多く登録されており、誰でもすぐに利用可能です。また、コントリビュータは自身が開発した機能を手軽に登録し、世界中のOptunaユーザに届けることができます。

実験管理機能の強化

ハイパーパラメータ最適化の実験中に生成されるファイルを管理する機能を正式サポートしました。大規模言語モデルをはじめとする生成AIが出力した文章・画像・音声等のファイルや、機械学習の学習済みモデルといった大きなサイズのデータを、Optunaエコシステム単体で管理できます。

分散最適化への対応を強化

ネットワークファイルシステムを用いた新たな分散最適化機能を正式にサポートしました。スーパーコンピュータなどでデータベースサーバの構築が困難な環境であっても、複数の計算機を利用した分散最適化が容易になります。

v4.0では他にもOptunaの機能やアルゴリズムの追加改善を行っています。詳細はリリースブログをご覧ください。

Optunaについて

Pythonで書かれたハイパーパラメータ自動最適化フレームワークOptunaは、様々な機械学習ソフトウェアと一緒に使用することで、アルゴリズムの挙動制御やモデルの精度向上につながる最適なハイパーパラメータを発見するための試行錯誤を自動化することができます。PFNが2018年12月にオープンソースとして公開して以来、多くの外部コントリビュータが参加して活発に開発が進められています。
Optunaは、Preferred Roboticsの自律移動ロボット「カチャカ」の性能向上や、材料探索向け汎用原子レベルシミュレータMatlantis™と組み合わせた結晶構造探索のほか、様々な製品やプロジェクトに活用されています。

• ウェブサイト： https://optuna.org
• ドキュメント： https://optuna.readthedocs.io/en/stable/
• チュートリアル： https://optuna.readthedocs.io/en/stable/tutorial/
• GitHub： https://github.com/optuna/optuna
• OptunaHub： https://hub.optuna.org