Перейти до основного вмісту
Цей проєкт у бета-версії. Знайшов(-ла) помилку? Відкрити issue на GitHub. Є запитання чи ідея? Запитати в Discussions — будемо раді твоєму відгуку!
Яка якість перекладу на цій сторінці?

Початок роботи з Qiskit Functions

# Added by doQumentation — installs the packages this notebook needs if they are missing
import importlib.util

_needed = {"qiskit": "qiskit", "qiskit_ibm_catalog": "qiskit-ibm-catalog", "qiskit_ibm_runtime": "qiskit-ibm-runtime"}
_missing = [pip for module, pip in _needed.items()
            if importlib.util.find_spec(module) is None]
# One at a time, so a package that fails to install does not block the others
for _pip in _missing:
    %pip install -q {_pip}
if not _missing:
    print("\u2713 All required packages are installed")
# This cell is hidden from users
# It gets these details programmatically so we can test this notebook
from qiskit_ibm_runtime import QiskitRuntimeService
from qiskit.circuit.random import random_circuit
from qiskit_ibm_catalog import QiskitFunctionsCatalog

service = QiskitRuntimeService()
instance = service.active_account()["instance"]
backend_name = service.least_busy().name
catalog = QiskitFunctionsCatalog(channel="ibm_quantum_platform")
qesem_function = catalog.load("qedma/qesem")
circuit = random_circuit(num_qubits=2, depth=2, seed=42)
observable = "Z" * circuit.num_qubits

Користувачі планів Premium, Flex і On-Prem (через IBM Quantum Platform API) можуть безкоштовно почати використовувати IBM Qiskit Functions або придбати ліцензію в одного з партнерів, що надав функцію до каталогу.

Запит безкоштовної пробної версії сторонніх Qiskit Functions​

Щоб запросити безкоштовну пробну версію, перейди до Qiskit Functions Catalog і переглянь панель деталей. Натисни Request a free trial і заповни інформацію, необхідну партнеру Functions, включно з AccessGroupId IBM Cloud:

  1. Перейди до IBM Cloud IAM.

  2. Перевір право на участь.

    • Переключи свій акаунт у меню на панелі заголовка на такий, що має наступний формат: XXXXXXX - [Organization Name]

    • Переконайся, що організація збігається з тією, яка пов'язана з твоїм акаунтом Premium.

    • Якщо ти бачиш "[Your Name]'s Account", ти використовуєш свій особистий акаунт, який не має права на преміум-доступ.

  3. Знайди ідентифікатор своєї групи доступу.

    • Натисни на назву групи.

    • Натисни Details.

    • Скопіюй ідентифікатор групи доступу. Він має починатися з AccessGroup-.

Встановлення клієнта Qiskit Functions Catalog​

  1. Щоб почати використовувати Qiskit Functions, встанови клієнт IBM Qiskit Functions Catalog:

    pip install qiskit-ibm-catalog

  2. Отримай свій API ключ з панелі IBM Quantum Platform і активуй своє віртуальне середовище Python. Переглянь інструкції зі встановлення, якщо в тебе ще немає налаштованого віртуального середовища.

    Якщо ти працюєш у надійному середовищі Python (наприклад, на особистому ноутбуці чи робочій станції), використовуй метод save_account(), щоб зберегти свої облікові дані локально. (Перейди до наступного кроку, якщо ти не використовуєш надійне середовище, наприклад спільний або публічний комп'ютер, для автентифікації в IBM Quantum Platform.)

    Екземпляр, з яким ти автентифікуєшся, повинен мати увімкнений доступ до Qiskit Functions. Щоб налаштувати це на наявному екземплярі, див. Налаштування доступу до Qiskit Functions на екземплярі.

    Щоб використати save_account(), запусти python у своїй оболонці, а потім введи наступне:

    from qiskit_ibm_catalog import QiskitFunctionsCatalog

    QiskitFunctionsCatalog.save_account(channel="ibm_quantum_platform", token="<your-token>", instance="<instance-crn>")

    Введи exit(). Відтепер, коли тобі потрібно автентифікуватися в сервісі, ти можеш завантажити свої облікові дані наступним чином:

    from qiskit_ibm_catalog import QiskitFunctionsCatalog
    catalog = QiskitFunctionsCatalog()

    Наприклад:

# Load saved credentials
from qiskit_ibm_catalog import QiskitFunctionsCatalog

catalog = QiskitFunctionsCatalog(channel="ibm_quantum_platform")

Уникай виконання коду на ненадійній машині або у зовнішньому хмарному середовищі Python, щоб мінімізувати ризики безпеки. Якщо тобі необхідно використовувати ненадійне середовище (наприклад, на публічному комп'ютері), змінюй свій API-ключ після кожного використання, видаляючи його на сторінці IBM Cloud API keys, щоб зменшити ризик. Дізнайся більше в розділі Managing user API keys. Щоб ініціалізувати сервіс у цій ситуації, використовуй цей код:

from qiskit_ibm_catalog import QiskitFunctionsCatalog

# After using the following code, delete your API key on the
# IBM Quantum Platform home dashboard
catalog = QiskitFunctionsCatalog(token="<YOUR_API_KEY>") # Use the 44-character
# API_KEY you created and saved from the IBM Quantum Platform Home dashboard
Захисти свій API-ключ

Ніколи не включай свій ключ у вихідний код, скрипти Python або файли notebook. Коли ділишся кодом з іншими, переконайся, що твій API ключ не вбудований безпосередньо в скрипт Python. Натомість, поділись скриптом без ключа і надай інструкції щодо безпечного його налаштування.

Якщо ти випадково поділився своїм ключем з кимось або включив його в систему контролю версій, наприклад Git, негайно відклич свій ключ, видаливши його на сторінці IBM Cloud API keys, щоб зменшити ризик. Дізнайся більше в розділі Managing user API keys.

Перелік функцій, до яких у тебе є доступ​

Після автентифікації ти можеш переглянути список функцій з Qiskit Functions Catalog, до яких у тебе є доступ:

catalog.list()
[QiskitFunction(qunova/hivqe-chemistry),
 QiskitFunction(global-data-quantum/quantum-portfolio-optimizer),
 QiskitFunction(algorithmiq/tem),
 QiskitFunction(qedma/qesem),
 QiskitFunction(multiverse/singularity),
 QiskitFunction(ibm/circuit-function),
 QiskitFunction(q-ctrl/optimization-solver),
 QiskitFunction(colibritd/quick-pde),
 QiskitFunction(q-ctrl/performance-management),
 QiskitFunction(kipu-quantum/iskay-quantum-optimizer)]

Запуск увімкнених функцій​

Після створення екземпляра каталогу ти можеш обрати функцію за допомогою catalog.load("<provider/function-name>"):

qesem_function = catalog.load("qedma/qesem")

Кожна Qiskit Function має власні вхідні дані, опції та вихідні дані. Перевір конкретну документацію для функції, яку хочеш запустити, для отримання додаткової інформації. За замовчуванням усі користувачі можуть запускати лише одне завдання функції одночасно:

from qiskit.quantum_info import SparsePauliOp

avg_magnetization = SparsePauliOp.from_sparse_list(
    [("Z", [q], 1 / 5) for q in range(5)], num_qubits=5
)

job = qesem_function.run(
    pubs=[(circuit, [avg_magnetization, observable])],
    backend_name=backend_name,  # example: "ibm_fez"
    # options = {
    #     "estimate_time_only": "empirical",
    #     "default_precision": 0.2,  # Default precision is applied to all pubs that don't have a precision specified, see API reference for more details
    #     "max_execution_time": 3600,  # You can specify a maximum QPU time in seconds, see API reference for more details
    #     "transpilation_level": "standard",  # "minimal_with_layout_opt" for minimal transpilation, see API reference for more details
    #     "parallel_execution": True,  # True for parallel execution, see API reference for more details
    # },
)
job.job_id
'7f08c9d5-471b-4da2-92e7-4f2cb94c23a8'
порада

run() перевіряє залишок твоєї квоти використання та доступ до backend перед відправкою завдання. Якщо в твого екземпляра вичерпано квоту, або названий тобою backend недоступний, run() одразу видає помилку, замість того щоб залишити завдання в черзі, де воно зазнає невдачі. Коли квота низька, run() видає попередження. Передай suppress_low_usage_warning=True, щоб приховати його.

job = qesem_function.run(
    pubs=[(circuit, [avg_magnetization, observable])],
    backend_name=backend_name,  # example: "ibm_fez"
    suppress_low_usage_warning=True,
    # options = {
    #     "estimate_time_only": "empirical",
    #     "default_precision": 0.2,  # Default precision is applied to all pubs that don't have a precision specified, see API reference for more details
    #     "max_execution_time": 3600,  # You can specify a maximum QPU time in seconds, see API reference for more details
    #     "transpilation_level": "standard",  # "minimal_with_layout_opt" for minimal transpilation, see API reference for more details
    #     "parallel_execution": True,  # True for parallel execution, see API reference for more details
    # },
)

Перевірка статусу завдання​

Маючи job_id своєї Qiskit Function, ти можеш перевірити статус завдань, що виконуються. Це включає такі статуси:

  • QUEUED: Віддалена програма перебуває в черзі Qiskit Function. Пріоритет у черзі базується на тому, наскільки активно ти використовував Qiskit Functions.

  • INITIALIZING: Віддалена програма запускається; це включає налаштування віддаленого середовища та встановлення залежностей.

  • RUNNING: Програма виконується. Це також включає кілька детальніших статусів, якщо вони підтримуються конкретними функціями.

    • RUNNING: MAPPING: Функція наразі відображає твої класичні вхідні дані на квантові.

    • RUNNING: OPTIMIZING_FOR_HARDWARE: Функція оптимізує роботу під обраний QPU. Це може включати транспіляцію схеми, характеризацію QPU, зворотне поширення спостережуваних величин тощо.

    • RUNNING: WAITING_FOR_QPU: Функція подала завдання до IBM Quantum Compute Service і очікує в черзі.

    • RUNNING: EXECUTING_QPU: Функція має активне завдання Quantum Compute.

    • RUNNING: POST_PROCESSING: Функція обробляє результати після виконання, що може включати пом'якшення помилок, відображення квантових результатів на класичні тощо.

  • DONE: Програма завершена, і ти можеш отримати дані результату за допомогою job.result().

  • ERROR: Виконання програми зупинилося через проблему. Використай job.result(), щоб отримати повідомлення про помилку.

  • CANCELED: Програму було скасовано користувачем, сервісом або сервером.

job.status()
'QUEUED'

Отримання результатів​

Після того як програма набуде статусу DONE, ти можеш використати job.result(), щоб отримати результат. Формат виводу відрізняється для кожної функції, тому обов'язково звірся з відповідною документацією:

result = job.result()
print(result)
PrimitiveResult([PubResult(data=DataBin(evs=np.ndarray(<shape=(), dtype=float64>), stds=np.ndarray(<shape=(), dtype=float64>), ensemble_standard_error=np.ndarray(<shape=(), dtype=float64>)), metadata={'shots': 4096, 'target_precision': 0.015625, 'circuit_metadata': {}, 'resilience': {}, 'num_randomizations': 32})], metadata={'dynamical_decoupling': {'enable': True, 'sequence_type': 'XX', 'extra_slack_distribution': 'middle', 'scheduling_method': 'alap'}, 'twirling': {'enable_gates': False, 'enable_measure': True, 'num_randomizations': 'auto', 'shots_per_randomization': 'auto', 'interleave_randomizations': True, 'strategy': 'active-accum'}, 'resilience': {'measure_mitigation': True, 'zne_mitigation': False, 'pec_mitigation': False}, 'version': 2})

Ти також можеш скасувати завдання в будь-який момент:

job.cancel()
'Job has been stopped.'

Доступ до пов'язаних завдань Quantum Compute​

Qiskit Function може надіслати одне або кілька завдань Quantum Compute на QPU під час виконання. Щоб отримати ідентифікатори цих runtime-завдань, використай job.runtime_jobs(). Ти можеш використати ці ідентифікатори, щоб отримати об'єкти runtime-завдань з екземпляра QiskitRuntimeService, або щоб знайти робочі навантаження на панелі IBM Quantum® Platform.

runtime_job_ids = job.runtime_jobs()
runtime_job_ids

Якщо функція групує свої runtime-завдання в сесії або пакети, використай job.runtime_sessions(), щоб отримати список ідентифікаторів сесій. Передай один ідентифікатор сесії в job.runtime_jobs(), щоб повернути лише runtime-завдання в цій сесії:

sessions = job.runtime_sessions()
if sessions:
    session_runtime_jobs = job.runtime_jobs(runtime_session=sessions[0])
    print(session_runtime_jobs)
else:
    print("No runtime sessions for this job.")
примітка

Повернутий список може бути порожнім. Функція повідомляє про свої runtime-завдання лише тоді, коли вона надсилає їх через runtime-сервіс, який функція отримує під час виконання, а деякі функції не надсилають runtime-завдання безпосередньо.

Перегляд журналів завдання​

Використай job.logs(), щоб отримати вивід журналу, який функція створює під час виконання. Журнали корисні для відстеження прогресу та для налагодження завдання, яке завершується станом ERROR.

print(job.logs().splitlines())

Для довготривалого завдання, яке створює багато рядків журналу, використай job.filtered_logs(), щоб повернути лише потрібні рядки. Передай регулярний вираз у include, щоб залишити відповідні рядки, або в exclude, щоб відкинути відповідні рядки:

print(job.filtered_logs(include="iteration"))

Перелік раніше виконаних завдань Qiskit Functions​

Ти можеш використати jobs(), щоб отримати список усіх завдань, надісланих до Qiskit Functions:

old_jobs = catalog.jobs()
old_jobs
[<Job | f6c29f49-4d5f-4fff-aca6-2e9a115b9763>,
 <Job | 7f08c9d5-471b-4da2-92e7-4f2cb94c23a8>,
 <Job | 62fe9176-d1e5-467e-b2bd-7a3f3c7be4e5>,
 <Job | af525b2e-16b1-45a1-80bb-dbd94ce30258>,
 <Job | b95a7a57-c1ad-4958-b7ac-953e4e1ee824>,
 <Job | 7bfa33da-0f17-4e67-84b6-f556f7eeb436>,
 <Job | ca46c191-9eb9-4de6-bfa7-b60d7eb29b5e>,
 <Job | 6ac0ba93-3831-43fb-9fb9-760da2225e06>,
 <Job | f0e38071-060d-47e8-988d-9cc1f69358e3>,
 <Job | 629cf110-e490-4675-8a07-f6d298d166b0>]

Щоб звузити результати, передай фільтри. Фільтруй за функцією за допомогою function, за статусом за допомогою status та за датою подання за допомогою created_after. Проглядай результати сторінками за допомогою limit та offset:

recent_errors = catalog.jobs(
    function=qesem_function,
    status="ERROR",
    created_after="2024-01-01T00:00:00Z",
    limit=5,
)
recent_errors

Якщо в тебе вже є ідентифікатор завдання для певного завдання, ти можеш отримати завдання за допомогою catalog.job():

# First, get the most recent job that has been executed.
latest_job = old_jobs[0]

# We can also get that same job with `catalog.job`
job_by_id = catalog.job(latest_job.job_id)

# Verify that the job is the same using both retrieval methods.
assert job_by_id.job_id == latest_job.job_id

# Print the job_id for this job.
print(job_by_id.job_id)
f6c29f49-4d5f-4fff-aca6-2e9a115b9763

Отримання повідомлень про помилки​

Якщо статус програми ERROR, використай job.error_message(), щоб отримати повідомлення про помилку наступним чином:

job.error_message()
qiskit.exceptions.QiskitError: 'Workflow execution failed -- https://docs.quantum.ibm.com/errors#9999'

Наступні кроки​

Recommendations
Джерело: Документація IBM Quantum — оновлено 3 вер. 2026 р.
Англійська версія на doQumentation — оновлено 3 вер. 2026 р.
Проблема із сайтом чи перекладом?Проблема з вмістом? Редагувати в IBM Quantum docs