Langkau ke kandungan utama
Projek ini dalam fasa beta. Jumpa pepijat? Buat isu GitHub. Ada soalan atau idea? Tanya dalam Discussions — kami suka dengar maklum balas anda!
Bagaimana kualiti terjemahan pada halaman ini?

⚙️ Tetapan doQumentation

Konfigurasikan Jupyter server yang digunakan untuk menjalankan kod Python dalam tutorial.

Persekitaran semasa: Tidak dikesan

Backend Pelayan

Pilih backend yang digunakan untuk pelaksanaan kod:

Mod Pelaksanaan

Pilih mod pelaksanaan

Perubahan berkuat kuasa pada sesi kernel seterusnya. Jika kod sedang berjalan, klik Kembali kemudian Jalankan untuk guna.

Akaun IBM Quantum

Arahan Persediaan
Nota Keselamatan: Credentials disimpan sebagai teks biasa dalam localStorage pelayar ini, untuk laman bahasa ini sahaja (pada laman bahasa lain, masukkannya semula). Ia tidak pernah diletakkan dalam cookie, jadi ia tidak dihantar kepada hos web. Ia tidak disulitkan dan boleh dibaca oleh sambungan pelayar atau sesiapa sahaja yang mempunyai akses kepada peranti ini. Gunakan tetapan tamat tempoh di bawah untuk mengehadkan pendedahan, dan padam credentials apabila anda selesai. Untuk komputer yang dikongsi atau awam, gunakan kaedah manual save_account() yang diterangkan di bawah.

Masukkan IBM Quantum credentials anda sekali di sini. Ia akan disuntik secara automatik melalui save_account() apabila kernel bermula, jadi anda tidak perlu memasukkannya dalam setiap notebook. Ini hanya untuk pelaksanaan kod tertanam di laman web ini — membuka notebook dalam JupyterLab memerlukan panggilan save_account() secara manual.

  1. Daftar di quantum.cloud.ibm.com/registration — tiada kad kredit diperlukan untuk 30 hari pertama
  2. Log masuk di Instans
  3. Instans — Buat instans Open Plan percuma di Halaman Utama jika anda belum ada
  4. API Token — Klik ikon profil anda (kanan atas), kemudian "API token". Salin kunci.

Untuk langkah terperinci, lihat panduan Sediakan pengesahan IBM (Langkah 2).

Alternatif: jalankan save_account() secara manual dalam sel notebook

Jika anda lebih suka tidak menyimpan credentials dalam pelayar ini, tampal ini ke dalam mana-mana sel kod dan jalankannya. Credentials disimpan dalam ingatan sementara kernel Binder dan hilang apabila sesi berakhir.

from qiskit_ibm_runtime import QiskitRuntimeService
QiskitRuntimeService.save_account(
    token="YOUR_API_TOKEN",
    instance="YOUR_CRN",
    overwrite=True
)

Tetapan paparan

Saiz fon kod

14px
from qiskit import QuantumCircuit

Output pra-dikira

Setiap halaman notebook menunjukkan output pra-dikira (imej, jadual, teks) daripada larian asal IBM. Apabila anda klik Run untuk menjalankan kod secara langsung, kedua-dua output asal dan hasil langsung baharu anda dipaparkan. Matikan togol ini untuk menyembunyikan output asal semasa pelaksanaan langsung, supaya hanya hasil anda kelihatan.

Amaran Python

Secara lalai, amaran Python (notis deprecation, amaran runtime) ditekan untuk output notebook yang lebih bersih. Nyahaktifkan untuk melihat semua amaran — berguna untuk nyahpepijat atau mempelajari perubahan API.

Urus Data Anda

Semua data kekal dalam pelayar anda. Pada doqumentation.org, kemajuan, penanda halaman dan tetapan anda disimpan dalam localStorage dan dalam cookie kecil yang berkongsinya merentas laman bahasa; cookie tersebut dihantar kepada hos web statik bersama setiap permintaan halaman, tidak pernah kepada server doQumentation. Credentials IBM Quantum anda tidak pernah diletakkan dalam cookie: ia kekal dalam localStorage pada laman bahasa tempat anda memasukkannya. Mengosongkan data pelayar atau menggunakan pelayar/peranti lain bermula semula dari awal.

Kemajuan Pembelajaran

Halaman yang dilawati menunjukkan ✓ dalam bar sisi. Halaman notebook menunjukkan </>: kelabu sehingga dilawati, biru selepas dilawati, hijau selepas anda menjalankan kod padanya.

Tiada kemajuan dijejak lagi. Lawati tutorial dan panduan untuk mula menjejak.

Penanda halaman

Tiada penanda halaman disimpan lagi.

Paparan & UI

Sesi & Credentials

Tetapkan Semula Semua

Buang semua data yang disimpan termasuk kemajuan, penanda halaman, keutamaan paparan, dan credentials.

Tetapan Lanjutan

IBM Cloud Code Engine

IBM Cloud Code Engine menyediakan kernel Jupyter tanpa pelayan yang pantas, dikuasakan oleh akaun IBM Cloud anda sendiri. Permulaan mengambil masa beberapa saat berbanding minit. Peringkat percuma meliputi ~14 jam/bulan.

Arahan Persediaan
  1. Buat akaun IBM Cloud di cloud.ibm.com (peringkat percuma tersedia)
  2. Pergi ke IBM Cloud Code Engine console dan buat projek baru dalam kawasan pilihan anda
  3. Buat aplikasi baru dengan imej ghcr.io/janlahmann/doqumentation-codeengine:latest, port mendengar 8080
    Saiz: 1 vCPU / 2 GB untuk pengguna tunggal, 8 vCPU / 16 GB untuk bengkel (sehingga 80 pengguna)
  4. Tetapkan pemboleh ubah persekitaran: JUPYTER_TOKEN kepada token selamat (min 32 aksara) dan CORS_ORIGIN kepada domain anda (cth. https://doqumentation.org)

Untuk butiran saiz bengkel, lihat dokumentasi persediaan bengkel.

Pakej Binder

Apabila berjalan di GitHub Pages, kod dijalankan melalui MyBinder. Persekitaran Binder mengandungi pakej teras Qiskit yang diprapasang:

qiskit[visualization], qiskit-aer,
qiskit-ibm-runtime, pylatexenc,
qiskit-ibm-catalog, qiskit-addon-utils, pyscf

Beberapa notebook memerlukan pakej tambahan. Anda boleh memasangnya mengikut keperluan dengan menjalankan ini dalam sel kod:

!pip install -q <package>

Atau pasang semua pakej pilihan sekaligus:

!pip install -q scipy scikit-learn qiskit-ibm-transpiler \
  qiskit-experiments plotly sympy qiskit-serverless \
  qiskit-addon-sqd qiskit-addon-mpf \
  qiskit-addon-aqc-tensor[aer,quimb-jax] \
  qiskit-addon-obp qiskit-addon-cutting ffsim \
  gem-suite python-sat

Bantuan persediaan

Persediaan RasQberry

RasQberry menjalankan kontena doQumentation (lihat Docker Setup di bawah). Buka laman daripada alamat Pi, port 8080, dan kod dijalankan pada Pi tanpa persediaan lanjut.

Panduan bengkel luar talian: jalankan satu kelas daripada sebuah Raspberry Pi

Persediaan Jupyter Tempatan

Mulakan Jupyter server yang hanya menerima laman ini, dengan token pilihan anda, kemudian masukkan URL dan tokennya di bawah Pelayan Tersuai di atas:

jupyter server --ServerApp.token='choose-a-long-token' \
  --ServerApp.allow_origin='https://doqumentation.org' \
  --ServerApp.disable_check_xsrf=True

Persediaan Docker

Kontena Docker menjana token Jupyter rawak semasa permulaan. Pelaksanaan kod melalui laman web (port 8080) berfungsi secara automatik — tiada token diperlukan. Token hanya diperlukan untuk akses JupyterLab terus pada port 8888.

Untuk mendapatkan semula token dari log kontena:

podman logs doq | grep "Jupyter token"

Untuk menetapkan token tetap:

podman run -d --name doq --restart unless-stopped \
  -e JUPYTER_TOKEN=choose-a-token \
  -p 8080:80 -p 127.0.0.1:8888:8888 \
  ghcr.io/janlahmann/doqumentation:jupyter

Server Jauh

Untuk server jauh, pastikan CORS dikonfigurasi untuk membenarkan sambungan dari laman web ini. Tambah yang berikut ke jupyter_server_config.py anda:

c.ServerApp.allow_origin = 'https://doqumentation.org'
c.ServerApp.allow_credentials = True