flow-nexus-neural

Flow Nexus ニューラルネットワーク

分散 E2B サンドボックス環境で、ニューラルネットワークをデプロイ、トレーニング、管理します。複数のアーキテクチャ（フィードフォワード、LSTM、GAN、トランスフォーマー）でカスタムモデルをトレーニングするか、マーケットプレイスの事前構築済みテンプレートを使用できます。

前提条件

# Add Flow Nexus MCP server
claude mcp add flow-nexus npx flow-nexus@latest mcp start

# Register and login
npx flow-nexus@latest register
npx flow-nexus@latest login

主な機能

1. 単一ノードでのニューラルトレーニング

カスタムアーキテクチャと設定でニューラルネットワークをトレーニングします。

利用可能なアーキテクチャ：

• feedforward - 標準的な全結合ネットワーク
• lstm - シーケンス向け長短期記憶ネットワーク
• gan - 敵対的生成ネットワーク
• autoencoder - 次元削減
• transformer - アテンションベースのモデル

トレーニング階層：

• nano - 最小限のリソース（高速、制限あり）
• mini - 小規模モデル
• small - 標準モデル
• medium - 複雑なモデル
• large - 大規模トレーニング

例：カスタム分類器のトレーニング

mcp__flow-nexus__neural_train({
  config: {
    architecture: {
      type: "feedforward",
      layers: [
        { type: "dense", units: 256, activation: "relu" },
        { type: "dropout", rate: 0.3 },
        { type: "dense", units: 128, activation: "relu" },
        { type: "dropout", rate: 0.2 },
        { type: "dense", units: 64, activation: "relu" },
        { type: "dense", units: 10, activation: "softmax" }
      ]
    },
    training: {
      epochs: 100,
      batch_size: 32,
      learning_rate: 0.001,
      optimizer: "adam"
    },
    divergent: {
      enabled: true,
      pattern: "lateral", // quantum, chaotic, associative, evolutionary
      factor: 0.5
    }
  },
  tier: "small",
  user_id: "your_user_id"
})

例：時系列向けLSTM

mcp__flow-nexus__neural_train({
  config: {
    architecture: {
      type: "lstm",
      layers: [
        { type: "lstm", units: 128, return_sequences: true },
        { type: "dropout", rate: 0.2 },
        { type: "lstm", units: 64 },
        { type: "dense", units: 1, activation: "linear" }
      ]
    },
    training: {
      epochs: 150,
      batch_size: 64,
      learning_rate: 0.01,
      optimizer: "adam"
    }
  },
  tier: "medium"
})

例：トランスフォーマーアーキテクチャ

mcp__flow-nexus__neural_train({
  config: {
    architecture: {
      type: "transformer",
      layers: [
        { type: "embedding", vocab_size: 10000, embedding_dim: 512 },
        { type: "transformer_encoder", num_heads: 8, ff_dim: 2048 },
        { type: "global_average_pooling" },
        { type: "dense", units: 128, activation: "relu" },
        { type: "dense", units: 2, activation: "softmax" }
      ]
    },
    training: {
      epochs: 50,
      batch_size: 16,
      learning_rate: 0.0001,
      optimizer: "adam"
    }
  },
  tier: "large"
})

2. モデル推論

トレーニング済みモデルで予測を実行します。

mcp__flow-nexus__neural_predict({
  model_id: "model_abc123",
  input: [
    [0.5, 0.3, 0.2, 0.1],
    [0.8, 0.1, 0.05, 0.05],
    [0.2, 0.6, 0.15, 0.05]
  ],
  user_id: "your_user_id"
})

レスポンス：

{
  "predictions": [
    [0.12, 0.85, 0.03],
    [0.89, 0.08, 0.03],
    [0.05, 0.92, 0.03]
  ],
  "inference_time_ms": 45,
  "model_version": "1.0.0"
}

3. テンプレートマーケットプレイス

マーケットプレイスから事前トレーニング済みモデルを参照してデプロイします。

利用可能なテンプレートの一覧表示

mcp__flow-nexus__neural_list_templates({
  category: "classification", // timeseries, regression, nlp, vision, anomaly, generative
  tier: "free", // or "paid"
  search: "sentiment",
  limit: 20
})

レスポンス：

{
  "templates": [
    {
      "id": "sentiment-analysis-v2",
      "name": "Sentiment Analysis Classifier",
      "description": "Pre-trained BERT model for sentiment analysis",
      "category": "nlp",
      "accuracy": 0.94,
      "downloads": 1523,
      "tier": "free"
    },
    {
      "id": "image-classifier-resnet",
      "name": "ResNet Image Classifier",
      "description": "ResNet-50 for image classification",
      "category": "vision",
      "accuracy": 0.96,
      "downloads": 2341,
      "tier": "paid"
    }
  ]
}

テンプレートのデプロイ

mcp__flow-nexus__neural_deploy_template({
  template_id: "sentiment-analysis-v2",
  custom_config: {
    training: {
      epochs: 50,
      learning_rate: 0.0001
    }
  },
  user_id: "your_user_id"
})

4. 分散トレーニングクラスター

分散コンピューティングを利用し、複数の E2B サンドボックスで大規模モデルをトレーニングします。

クラスターの初期化

mcp__flow-nexus__neural_cluster_init({
  name: "large-model-cluster",
  architecture: "transformer", // transformer, cnn, rnn, gnn, hybrid
  topology: "mesh", // mesh, ring, star, hierarchical
  consensus: "proof-of-learning", // byzantine, raft, gossip
  daaEnabled: true, // Decentralized Autonomous Agents
  wasmOptimization: true
})

レスポンス：

{
  "cluster_id": "cluster_xyz789",
  "name": "large-model-cluster",
  "status": "initializing",
  "topology": "mesh",
  "max_nodes": 100,
  "created_at": "2025-10-19T10:30:00Z"
}

ワーカーノードのデプロイ

// Deploy parameter server
mcp__flow-nexus__neural_node_deploy({
  cluster_id: "cluster_xyz789",
  node_type: "parameter_server",
  model: "large",
  template: "nodejs",
  capabilities: ["parameter_management", "gradient_aggregation"],
  autonomy: 0.8
})

// Deploy worker nodes
mcp__flow-nexus__neural_node_deploy({
  cluster_id: "cluster_xyz789",
  node_type: "worker",
  model: "xl",
  role: "worker",
  capabilities: ["training", "inference"],
  layers: [
    { type: "transformer_encoder", num_heads: 16 },
    { type: "feed_forward", units: 4096 }
  ],
  autonomy: 0.9
})

// Deploy aggregator
mcp__flow-nexus__neural_node_deploy({
  cluster_id: "cluster_xyz789",
  node_type: "aggregator",
  model: "large",
  capabilities: ["gradient_aggregation", "model_synchronization"]
})

クラスタートポロジーの接続

mcp__flow-nexus__neural_cluster_connect({
  cluster_id: "cluster_xyz789",
  topology: "mesh" // Override default if needed
})

分散トレーニングの開始

mcp__flow-nexus__neural_train_distributed({
  cluster_id: "cluster_xyz789",
  dataset: "imagenet", // or custom dataset identifier
  epochs: 100,
  batch_size: 128,
  learning_rate: 0.001,
  optimizer: "adam", // sgd, rmsprop, adagrad
  federated: true // Enable federated learning
})

連合学習の例：

mcp__flow-nexus__neural_train_distributed({
  cluster_id: "cluster_xyz789",
  dataset: "medical_images_distributed",
  epochs: 200,
  batch_size: 64,
  learning_rate: 0.0001,
  optimizer: "adam",
  federated: true, // Data stays on local nodes
  aggregation_rounds: 50,
  min_nodes_per_round: 5
})

クラスターのステータスを監視

mcp__flow-nexus__neural_cluster_status({
  cluster_id: "cluster_xyz789"
})

レスポンス：

{
  "cluster_id": "cluster_xyz789",
  "status": "training",
  "nodes": [
    {
      "node_id": "node_001",
      "type": "parameter_server",
      "status": "active",
      "cpu_usage": 0.75,
      "memory_usage": 0.82
    },
    {
      "node_id": "node_002",
      "type": "worker",
      "status": "active",
      "training_progress": 0.45
    }
  ],
  "training_metrics": {
    "current_epoch": 45,
    "total_epochs": 100,
    "loss": 0.234,
    "accuracy": 0.891
  }
}

分散推論の実行

mcp__flow-nexus__neural_predict_distributed({
  cluster_id: "cluster_xyz789",
  input_data: JSON.stringify([
    [0.1, 0.2, 0.3],
    [0.4, 0.5, 0.6]
  ]),
  aggregation: "ensemble" // mean, majority, weighted, ensemble
})

クラスターの終了

mcp__flow-nexus__neural_cluster_terminate({
  cluster_id: "cluster_xyz789"
})

5. モデル管理

モデルの一覧表示

mcp__flow-nexus__neural_list_models({
  user_id: "your_user_id",
  include_public: true
})

レスポンス：

{
  "models": [
    {
      "model_id": "model_abc123",
      "name": "Custom Classifier v1",
      "architecture": "feedforward",
      "accuracy": 0.92,
      "created_at": "2025-10-15T14:20:00Z",
      "status": "trained"
    },
    {
      "model_id": "model_def456",
      "name": "LSTM Forecaster",
      "architecture": "lstm",
      "mse": 0.0045,
      "created_at": "2025-10-18T09:15:00Z",
      "status": "training"
    }
  ]
}

トレーニングステータスの確認

mcp__flow-nexus__neural_training_status({
  job_id: "job_training_xyz"
})

レスポンス：

{
  "job_id": "job_training_xyz",
  "status": "training",
  "progress": 0.67,
  "current_epoch": 67,
  "total_epochs": 100,
  "current_loss": 0.234,
  "estimated_completion": "2025-10-19T12:45:00Z"
}

パフォーマンスベンチマーク

mcp__flow-nexus__neural_performance_benchmark({
  model_id: "model_abc123",
  benchmark_type: "comprehensive" // inference, throughput, memory, comprehensive
})

レスポンス：

{
  "model_id": "model_abc123",
  "benchmarks": {
    "inference_latency_ms": 12.5,
    "throughput_qps": 8000,
    "memory_usage_mb": 245,
    "gpu_utilization": 0.78,
    "accuracy": 0.92,
    "f1_score": 0.89
  },
  "timestamp": "2025-10-19T11:00:00Z"
}

検証ワークフローの作成

mcp__flow-nexus__neural_validation_workflow({
  model_id: "model_abc123",
  user_id: "your_user_id",
  validation_type: "comprehensive" // performance, accuracy, robustness, comprehensive
})

6. 公開とマーケットプレイス

モデルをテンプレートとして公開

mcp__flow-nexus__neural_publish_template({
  model_id: "model_abc123",
  name: "High-Accuracy Sentiment Classifier",
  description: "Fine-tuned BERT model for sentiment analysis with 94% accuracy",
  category: "nlp",
  price: 0, // 0 for free, or credits amount
  user_id: "your_user_id"
})

テンプレートの評価

mcp__flow-nexus__neural_rate_template({
  template_id: "sentiment-analysis-v2",
  rating: 5,
  review: "Excellent model! Achieved 95% accuracy on my dataset.",
  user_id: "your_user_id"
})

よくあるユースケース

CNN による画像分類

// Initialize cluster for large-scale image training
const cluster = await mcp__flow-nexus__neural_cluster_init({
  name: "image-classification-cluster",
  architecture: "cnn",
  topology: "hierarchical",
  wasmOptimization: true
})

// Deploy worker nodes
await mcp__flow-nexus__neural_node_deploy({
  cluster_id: cluster.cluster_id,
  node_type: "worker",
  model: "large",
  capabilities: ["training", "data_augmentation"]
})

// Start training
await mcp__flow-nexus__neural_train_distributed({
  cluster_id: cluster.cluster_id,
  dataset: "custom_images",
  epochs: 100,
  batch_size: 64,
  learning_rate: 0.001,
  optimizer: "adam"
})

NLP による感情分析

// Use pre-built template
const deployment = await mcp__flow-nexus__neural_deploy_template({
  template_id: "sentiment-analysis-v2",
  custom_config: {
    training: {
      epochs: 30,
      batch_size: 16
    }
  }
})

// Run inference
const result = await mcp__flow-nexus__neural_predict({
  model_id: deployment.model_id,
  input: ["This product is amazing!", "Terrible experience."]
})

時系列予測

// Train LSTM model
const training = await mcp__flow-nexus__neural_train({
  config: {
    architecture: {
      type: "lstm",
      layers: [
        { type: "lstm", units: 128, return_sequences: true },
        { type: "dropout", rate: 0.2 },
        { type: "lstm", units: 64 },
        { type: "dense", units: 1 }
      ]
    },
    training: {
      epochs: 150,
      batch_size: 64,
      learning_rate: 0.01,
      optimizer: "adam"
    }
  },
  tier: "medium"
})

// Monitor progress
const status = await mcp__flow-nexus__neural_training_status({
  job_id: training.job_id
})

プライバシー保護のための連合学習

// Initialize federated cluster
const cluster = await mcp__flow-nexus__neural_cluster_init({
  name: "federated-medical-cluster",
  architecture: "transformer",
  topology: "mesh",
  consensus: "proof-of-learning",
  daaEnabled: true
})

// Deploy nodes across different locations
for (let i = 0; i < 5; i++) {
  await mcp__flow-nexus__neural_node_deploy({
    cluster_id: cluster.cluster_id,
    node_type: "worker",
    model: "large",
    autonomy: 0.9
  })
}

// Train with federated learning (data never leaves nodes)
await mcp__flow-nexus__neural_train_distributed({
  cluster_id: cluster.cluster_id,
  dataset: "medical_records_distributed",
  epochs: 200,
  federated: true,
  aggregation_rounds: 100
})

アーキテクチャパターン

フィードフォワードネットワーク

最適な用途：分類、回帰、単純なパターン認識

{
  type: "feedforward",
  layers: [
    { type: "dense", units: 256, activation: "relu" },
    { type: "dropout", rate: 0.3 },
    { type: "dense", units: 128, activation: "relu" },
    { type: "dense", units: 10, activation: "softmax" }
  ]
}

LSTM ネットワーク

最適な用途：時系列、シーケンス、予測

{
  type: "lstm",
  layers: [
    { type: "lstm", units: 128, return_sequences: true },
    { type: "lstm", units: 64 },
    { type: "dense", units: 1 }
  ]
}

トランスフォーマー

最適な用途：NLP、アテンション機構、大規模テキスト

{
  type: "transformer",
  layers: [
    { type: "embedding", vocab_size: 10000, embedding_dim: 512 },
    { type: "transformer_encoder", num_heads: 8, ff_dim: 2048 },
    { type: "global_average_pooling" },
    { type: "dense", units: 2, activation: "softmax" }
  ]
}

GAN

最適な用途：生成タスク、画像合成

{
  type: "gan",
  generator_layers: [...],
  discriminator_layers: [...]
}

オートエンコーダー

最適な用途：次元削減、異常検知

{
  type: "autoencoder",
  encoder_layers: [
    { type: "dense", units: 128, activation: "relu" },
    { type: "dense", units: 64, activation: "relu" }
  ],
  decoder_layers: [
    { type: "dense", units: 128, activation: "relu" },
    { type: "dense", units: input_dim, activation: "sigmoid" }
  ]
}

ベストプラクティス

1. 小さく始める：実験には nano または mini 階層から始めます
2. テンプレートを使用する：一般的なタスクにはマーケットプレイスのテンプレートを活用します
3. トレーニングを監視する：問題を早期に発見できるよう、ステータスを定期的に確認します
4. モデルをベンチマークする：本番環境にデプロイする前に、必ずモデルのベンチマークを実施します
5. 分散トレーニング：大規模モデル（パラメーター数が 10 億超）にはクラスターを使用します
6. 連合学習：プライバシーに配慮が必要なデータに使用します
7. モデルをバージョン管理する：再利用できるよう、成功したモデルをテンプレートとして公開します
8. 十分に検証する：デプロイ前に検証ワークフローを使用します

トラブルシューティング

トレーニングが停滞する

// Check cluster status
const status = await mcp__flow-nexus__neural_cluster_status({
  cluster_id: "cluster_id"
})

// Terminate and restart if needed
await mcp__flow-nexus__neural_cluster_terminate({
  cluster_id: "cluster_id"
})

精度が低い

• エポック数を増やす
• 学習率を調整する
• 正則化（ドロップアウト）を追加する
• 別のオプティマイザーを試す
• データ拡張を使用する

メモリ不足

• バッチサイズを小さくする
• より小さいモデル階層を使用する
• 勾配蓄積を有効にする
• 分散トレーニングを使用する

関連スキル

• flow-nexus-sandbox - E2B サンドボックス管理
• flow-nexus-swarm - AI スウォームのオーケストレーション
• flow-nexus-workflow - ワークフローの自動化

リソース

• Flow Nexus ドキュメント：https:/$flow-nexus.ruv.io$docs
• ニューラルネットワークガイド：https:/$flow-nexus.ruv.io$docs$neural
• テンプレートマーケットプレイス：https:/$flow-nexus.ruv.io$templates
• API リファレンス：https:/$flow-nexus.ruv.io$api

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注記：分散トレーニングには認証が必要です。https:/$flow-nexus.ruv.io に登録するか、npx flow-nexus@latest register を使用してください。