Перейти до основного вмісту

Моніторинг або скасування завдання

Переглянь список своїх робочих навантажень на сторінці Workloads.

Перегляд статусу завдання​

Перейди до таблиці Workloads і перевір стовпець Status, щоб дізнатися, чи завершено або провалено завдання.

Перегляд залишку використання​

Перейди до таблиці Instances і вибери вкладку, що відповідає тарифному плану, для якого хочеш переглянути залишок. Відображається загальний витрачений час та загальний залишок часу за твоїм планом.

Перегляд метрик кількості поданих завдань і робочих навантажень​

Перейди на сторінку Analytics, щоб побачити загальну кількість поданих завдань, а також кількість пакетних і сесійних робочих навантажень. Зверни увагу, що сторінка Analytics доступна лише для облікових записів, якими ти володієш або керуєш.

Моніторинг завдання​

Використовуй екземпляр завдання, щоб перевірити його статус або отримати результати, викликавши відповідну команду:

job.result()Перегляд результатів завдання одразу після його завершення. Результати доступні після завершення завдання. Тому job.result() є блокувальним викликом до завершення завдання.
job.job_id()Повертає ідентифікатор, що унікально визначає завдання. Для отримання результатів завдання пізніше потрібен його ID. Тому рекомендується зберігати ID завдань, результати яких може знадобитися отримати згодом.
job.status()Перевірка статусу завдання.
job = service.job(<job_id>)Отримання раніше поданого завдання. Для цього виклику потрібен ID завдання.

Отримання результатів завдання пізніше​

Викличи service.job(\<job\_id>), щоб отримати раніше подане завдання. Якщо у тебе немає ID завдання або ти хочеш отримати кілька завдань одночасно, включно із завданнями від виведених з експлуатації QPU (квантових процесорів), натомість виклич service.jobs() з необов'язковими фільтрами. Дивись QiskitRuntimeService.jobs.

Застарілі пакети провайдера

service.jobs() також повертає завдання, виконані з застарілого пакету qiskit-ibm-provider. Завдання, подані за допомогою старішого (також застарілого) пакету qiskit-ibmq-provider, більше недоступні.

Приклад​

Цей приклад повертає 10 найновіших завдань runtime, виконаних на my_backend:

# Added by doQumentation — required packages for this notebook
!pip install -q numpy qiskit qiskit-ibm-runtime
# This cell is hidden from users
from qiskit import QuantumCircuit
from qiskit.circuit import Parameter
from qiskit.transpiler import generate_preset_pass_manager

from qiskit_ibm_runtime import QiskitRuntimeService, SamplerV2
import numpy as np

my_backend = "ibm_torino"
service = QiskitRuntimeService()
# backend = service.backend(my_backend)
backend = service.least_busy()

# Define two circuits, each with one parameter with two parameters.
circuit = QuantumCircuit(2)
circuit.h(0)
circuit.cx(0, 1)
circuit.ry(Parameter("a"), 0)
circuit.cx(0, 1)
circuit.h(0)
circuit.measure_all()

pm = generate_preset_pass_manager(optimization_level=1, backend=backend)
transpiled_circuit = pm.run(circuit)

params = np.random.uniform(size=(2, 3)).T

sampler_pub = (transpiled_circuit, params)

# Instantiate the new estimator object, then run the transpiled circuit
# using the set of parameters and observables.
sampler = SamplerV2(mode=backend)
job = sampler.run([sampler_pub], shots=4)
print(job.job_id())
d305ck0ocacs73ajagvg
result = job.result()

spans = job.result().metadata["execution"]["execution_spans"]
print(spans)
ExecutionSpans([DoubleSliceSpan(<start='2025-09-09 16:31:16', stop='2025-09-09 16:31:16', size=24>)])
params = np.random.uniform(size=(2, 3))
params
array([[0.2260416 , 0.8747859 , 0.44361995],
       [0.94700856, 0.96826017, 0.98426562]])
mask = spans[0].mask(0)
mask
array([[[ True,  True,  True,  True],
        [ True,  True,  True,  True]],

       [[ True,  True,  True,  True],
        [ True,  True,  True,  True]],

       [[ True,  True,  True,  True],
        [ True,  True,  True,  True]]])
from qiskit_ibm_runtime import QiskitRuntimeService

# Initialize the account first.
service = QiskitRuntimeService()
# Use `limit` to retrieve a specific number of jobs. The default `limit` is 10.
service.jobs(backend_name=my_backend)

Скасування завдання​

Ти можеш скасувати завдання з панелі керування IBM Quantum Platform на сторінці Workloads або на сторінці деталей конкретного робочого навантаження. На сторінці Workloads натисни меню переповнення в кінці рядка цього робочого навантаження та вибери Cancel. Якщо ти перебуваєш на сторінці деталей конкретного робочого навантаження, скористайся спадним меню Actions угорі сторінки та вибери Cancel.

У Qiskit використовуй job.cancel(), щоб скасувати завдання.

Перегляд проміжків виконання Sampler​

Результати завдань SamplerV2, виконаних у Qiskit Runtime, містять у своїх метаданих інформацію про час виконання. Ця інформація про час може використовуватися для встановлення верхніх і нижніх меж часових позначок, коли саме конкретні шоти були виконані на QPU. Шоти групуються в об'єкти ExecutionSpan, кожен з яких вказує час початку, час зупинки та специфікацію того, які шоти були зібрані в цьому проміжку.

Проміжок виконання вказує, які дані були виконані протягом його вікна, надаючи метод ExecutionSpan.mask. Цей метод, отримавши індекс будь-якого Primitive Unified Block (PUB), повертає булеву маску зі значенням True для всіх шотів, виконаних протягом його вікна. PUB-и індексуються за порядком, у якому вони були передані у виклик запуску Sampler. Наприклад, якщо PUB має форму (2, 3) і був запущений з чотирма шотами, то форма маски дорівнює (2, 3, 4). Повні відомості дивись на сторінці API execution_span.

Приклад: Щоб переглянути інформацію про проміжки виконання, перевір метадані результату, повернутого SamplerV2, — вони мають форму об'єкта ExecutionSpans. Цей об'єкт є контейнером, схожим на список, що містить екземпляри підкласів ExecutionSpan, наприклад SliceSpan:

from qiskit.primitives import BitArray

# Get the mask of the 1st PUB for the 0th span.
mask = spans[0].mask(0)

# Decide whether the 0th shot of parameter set (1, 2) occurred in this span.
in_this_span = mask[2, 1, 0]

# Create a new bit array containing only the PUB-1 data collected during this span.
bits = result[0].data.meas
filtered_data = BitArray(bits.array[mask], bits.num_bits)

Проміжки виконання можна фільтрувати, щоб включати інформацію, що стосується конкретних PUB-ів, обраних за їхніми індексами:

# take the subset of spans that reference data in PUBs 0 or 2
spans.filter_by_pub([0, 2])
ExecutionSpans([DoubleSliceSpan(<start='2025-09-09 16:31:16', stop='2025-09-09 16:31:16', size=24>)])

Перегляд загальної інформації про колекцію проміжків виконання:

print("Number of execution spans:", len(spans))
print("  Start of the first span:", spans.start)
print("     End of the last span:", spans.stop)
print("       Total duration (s):", spans.duration)
Number of execution spans: 1
  Start of the first span: 2025-09-09 16:31:16.320568
     End of the last span: 2025-09-09 16:31:16.865858
       Total duration (s): 0.54529

Вилучення та перевірка конкретного проміжку:

spans.sort()
print(" Start of first span:", spans[0].start)
print("   End of first span:", spans[0].stop)
print("#shots in first span:", spans[0].size)
Start of first span: 2025-09-09 16:31:16.320568
   End of first span: 2025-09-09 16:31:16.865858
#shots in first span: 24
примітка

Часові вікна, задані різними проміжками виконання, можуть перекриватися. Це не означає, що QPU виконував кілька операцій одночасно, а є артефактом певної класичної обробки, яка може відбуватися паралельно з квантовим виконанням. Гарантія полягає в тому, що зазначені дані точно відбулися в межах зазначеного проміжку виконання, але не обов'язково, що межі часового вікна є якомога вужчими.

Наступні кроки​

Рекомендації