Přeskočit na hlavní obsah

⚙️ Nastavení doQumentation

Nakonfiguruj server Jupyter používaný ke spouštění kódu Python v tutoriálech.

Aktuální prostředí: Nezjištěno

Backend pro spouštění

Je dostupných více backendů pro spouštění. Zvol který z nich se má použít ke spouštění kódu:

Režim spouštěníⓘ

Zvol, co se stane, když klikneš Spustit na stránkách s tutoriály. To se vztahuje pouze na vložené spouštění kódu na tomto webu — otevření notebooku v JupyterLab používá standardní Qiskit runtime.

Změny se projeví při příští relaci kernelu. Pokud kód běží, klikni Zpět a poté Spustit pro aplikování.

Účet IBM Quantum

Instrukce k nastavení a bezpečnostní poznámky
Bezpečnostní poznámka: Přihlašovací údaje jsou uloženy v localStorage prohlížeče jako prostý text. Nejsou šifrovány a mohou být přečteny rozšířeními prohlížeče nebo kýmkoli s přístupem k tomuto zařízení. Použij nastavení vypršení níže pro omezení expozice a smaž přihlašovací údaje po dokončení. Na sdílených nebo veřejných počítačích preferuj ruční metodu save_account() popsanou níže.

Zadej své přihlašovací údaje IBM Quantum jednou zde. Budou automaticky injektovány přes save_account() při spuštění kernelu, takže je nemusíš zadávat v každém notebooku. To se vztahuje pouze na vložené spouštění kódu na tomto webu — otevření notebooku v JupyterLab vyžaduje ruční volání save_account().

  1. Zaregistrovat se na quantum.cloud.ibm.com/registration — kreditní karta není vyžadována prvních 30 dní
  2. Přihlásit se na Instance
  3. Instance — Vytvoř bezplatnou instanci Open Plan na domovská stránka, pokud ještě žádnou nemáš
  4. API Token — Klikni na ikonu profilu (vpravo nahoře), poté „API token”. Zkopíruj klíč.

Pro podrobné kroky viz průvodce IBM Nastavit ověřování (krok 2).

Alternativa: Spustit save_account() ručně v buňce notebooku

Pokud nechceš ukládat přihlašovací údaje v tomto prohlížeči, vlož toto do libovolné buňky kódu a spusť ji. Přihlašovací údaje jsou uloženy v dočasném úložišti kernelu Binderu a ztratí se po skončení relace.

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

Předvolby zobrazení

Velikost písma kódu

14px
from qiskit import QuantumCircuit

Předpočítané výstupy

Každá stránka notebooku zobrazuje předpočítané výstupy (obrázky, tabulky, text) z původních běhů IBM. Když klikneš na Run pro živé spouštění kódu, jsou původní výstupy i nové živé výsledky zobrazeny vedle sebe. Aktivuj toto přepínání pro skrytí původních výstupů během živého spouštění, přičemž budou viditelné pouze tvoje výsledky.

Varování Pythonu

Ve výchozím nastavení jsou varování Pythonu (oznámení o zastarání, rady pro běh) potlačena pro čistší výstup notebooku. Deaktivuj toto pro zobrazení všech varování — užitečné pro ladění nebo učení o změnách API.

Správa tvých dat

Všechna data jsou uložena lokálně v tvém prohlížeči (localStorage). Nic není odesíláno na naše servery. Smazání dat prohlížeče nebo použití jiného prohlížeče/zařízení začne od nuly.

Pokrok v učení

Tvůj pokrok ve čtení a spouštění je sledován lokálně v prohlížeči. Navštívené stránky zobrazují ✓ v postranním panelu; spuštěné notebooky zobrazují ▶.

Zatím žádný sledovaný pokrok. Navštiv tutoriály a průvodce pro zahájení sledování.

Záložky

Zatím žádné záložky. Použij tlačítko záložky na libovolné stránce pro její uložení.

Zobrazení a UI

Relace a přihlašovací údaje

Resetovat vše

Odstraní všechna uložená data včetně pokroku, záložek, předvoleb zobrazení a přihlašovacích údajů.

Pokročilá nastavení

IBM Cloud Code Engine

Code Engine poskytuje rychlý, bezserverový kernel Jupyter napájený tvým vlastním účtem IBM Cloud. Spuštění trvá sekundy místo minut. Bezplatná úroveň pokryje ~14 hodin/měsíc.

Pokyny k nastavení
  1. Vytvoř účet IBM Cloud na cloud.ibm.com (dostupná bezplatná úroveň)
  2. Vytvoř projekt Code Engine ve svém preferovaném regionu
  3. Nasaď novou aplikaci s obrazem ghcr.io/janlahmann/doqumentation-codeengine:latest, port 8080
    Dimenzování: 1 vCPU / 2 GB pro jednotlivce, 8 vCPU / 16 GB pro workshopy (až 80 uživatelů)
  4. Nastav proměnnou prostředí JUPYTER_TOKEN na bezpečný token (min. 32 znaků) a CORS_ORIGIN na svou doménu

Podrobnosti o dimenzování pro workshopy najdeš v dokumentaci k nastavení workshopu.

Balíčky Binderu

Při spouštění na GitHub Pages se kód spouští přes MyBinder. Prostředí Binderu obsahuje předinstalované základní balíčky Qiskitu:

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

Některé notebooky vyžadují další balíčky. Můžeš je nainstalovat na vyžádání spuštěním tohoto v buňce kódu:

!pip install -q <package>

Nebo nainstaluj všechny volitelné balíčky najednou:

!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

Nápověda k nastavení

Nastavení RasQberry

Pokud spouštíš na RasQberry Pi, server Jupyter by měl být automaticky detekován. Pokud ne, ujisti se, že běží služba jupyter-tutorials:

sudo systemctl status jupyter-tutorials

Místní nastavení Jupyter

Spusť server Jupyter s povoleným CORS:

jupyter server --ServerApp.token='rasqberry' \
  --ServerApp.allow_origin='*' \
  --ServerApp.disable_check_xsrf=True

Nastavení Docker

Kontejner Docker generuje náhodný token Jupyter při spuštění. Spouštění kódu přes webovou stránku (port 8080) funguje automaticky — token není potřeba. Token je vyžadován pouze pro přímý přístup k JupyterLab na portu 8888.

Pro získání tokenu z protokolů kontejneru:

docker compose --profile jupyter logs | grep "Jupyter token"

Pro nastavení pevného tokenu:

JUPYTER_TOKEN=mytoken docker compose --profile jupyter up

Vzdálený server

Pro vzdálené servery se ujisti, že je CORS nakonfigurován tak, aby umožňoval připojení z tohoto webu. Přidej následující do souboru jupyter_server_config.py:

c.ServerApp.allow_origin = '*'
c.ServerApp.allow_credentials = True