Recuperează și salvează rezultatele joburilor

Versiuni de pachete

Codul de pe această pagină a fost dezvoltat folosind următoarele cerințe. Recomandăm să folosești aceste versiuni sau unele mai noi.

qiskit-ibm-runtime~=0.45.1

Fluxurile de lucru cuantice durează adesea mult timp și pot rula pe parcursul mai multor sesiuni. Repornirea kernel-ului Python înseamnă că vei pierde orice rezultate stocate în memorie. Pentru a evita pierderea datelor, poți salva rezultatele într-un fișier și recupera rezultatele joburilor anterioare din IBM Quantum®, astfel încât sesiunea ta următoare să poată continua de unde ai rămas.

Recuperează rezultatele joburilor din IBM Quantum

IBM Quantum stochează automat rezultatele fiecărui job pentru ca tu să le poți recupera ulterior. Folosește această funcționalitate pentru a continua programele cuantice după reporniri ale kernel-ului și pentru a revizui rezultatele anterioare. Poți obține ID-ul unui job în mod programatic prin metoda job_id, sau poți vedea toate joburile trimise și ID-urile lor pe pagina Workloads.

Pentru a găsi un job în mod programatic, folosește metoda QiskitRuntimeService.jobs. În mod implicit, aceasta returnează joburile trimise cel mai recent, dar poți filtra joburile și după numele Backend-ului, data creării și altele. Celula următoare găsește toate joburile trimise în ultimele trei luni. Argumentul created_after trebuie să fie un obiect datetime.datetime.

# Added by doQumentation — required packages for this notebook
!pip install -q qiskit-ibm-runtime

import datetime
from qiskit_ibm_runtime import QiskitRuntimeService

three_months_ago = datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=90)

service = QiskitRuntimeService()
jobs_in_last_three_months = service.jobs(created_after=three_months_ago)
jobs_in_last_three_months[:3]  # show first three jobs

[<RuntimeJobV2('d762oo5bjrds73ed2u80', 'estimator')>,
 <RuntimeJobV2('d762omnq1anc738d2cj0', 'sampler')>,
 <RuntimeJobV2('d762oma3qcgc73fse6dg', 'sampler')>]

Poți selecta și după Backend, starea jobului, Session și altele. Pentru mai multe informații, consultă QiskitRuntimeService.jobs în documentația API.

Odată ce ai ID-ul jobului, folosește metoda QiskitRuntimeService.job pentru a-l recupera.

# Get ID of most recent successful job for demonstration.
# This will not work if you've never successfully run a job.
successful_job = next(
    j for j in service.jobs(limit=1000) if j.status() == "DONE"
)
job_id = successful_job.job_id()
print(job_id)

d762omnq1anc738d2cj0

retrieved_job = service.job(job_id)
retrieved_job.result()

PrimitiveResult([SamplerPubResult(data=DataBin(meas=BitArray(<shape=(), num_shots=4096, num_bits=127>)), metadata={'circuit_metadata': {}})], metadata={'execution': {'execution_spans': ExecutionSpans([DoubleSliceSpan(<start='2026-03-31 20:19:56', stop='2026-03-31 20:19:58', size=4096>)])}, 'version': 2})

Salvează rezultatele pe disc

Poate dorești și să salvezi rezultatele pe disc. Pentru a face asta, folosește biblioteca JSON integrată în Python împreună cu encoderele din qiskit-ibm-runtime.

import json
from qiskit_ibm_runtime import RuntimeEncoder

with open("result.json", "w") as file:
    json.dump(retrieved_job.result(), file, cls=RuntimeEncoder)

Poți apoi încărca acest rezultat de pe disc într-un kernel separat.

from qiskit_ibm_runtime import RuntimeDecoder

with open("result.json", "r") as file:
    result = json.load(file, cls=RuntimeDecoder)

result

PrimitiveResult([SamplerPubResult(data=DataBin(meas=BitArray(<shape=(), num_shots=4096, num_bits=127>)), metadata={'circuit_metadata': {}})], metadata={'execution': {'execution_spans': ExecutionSpans([DoubleSliceSpan(<start='2026-03-31 20:19:56', stop='2026-03-31 20:19:58', size=4096>)])}, 'version': 2})