Sari la conținutul principal
Acest proiect este în versiune beta. Ai găsit o eroare? Deschide un issue pe GitHub. Ai o întrebare sau o idee? Întreabă în Discussions — ne-ar plăcea să aflăm părerea ta!
Cum este calitatea traducerii pe această pagină?

⚙️ Setări doQumentation

Configurează serverul Jupyter utilizat pentru executarea codului Python în tutoriale.

Mediu curent: Nedetectat

Backend de execuție

Sunt disponibile mai multe backend-uri de execuție. Alege care să fie utilizat pentru execuția codului:

Mod de execuție

Alege ce se întâmplă când apeși Rulează pe paginile de tutorial. Aceasta se aplică numai execuției de cod încorporate pe acest site — deschiderea unui notebook în JupyterLab folosește runtime-ul standard Qiskit.

Modificările intră în vigoare la următoarea sesiune kernel. Dacă codul rulează, apasă Înapoi apoi Rulează pentru a aplica.

Cont IBM Quantum

Instrucțiuni de configurare și note de securitate
Notă de securitate: Credențialele sunt stocate în text simplu în localStorage-ul acestui browser, doar pentru acest site de limbă (pe un alt site de limbă, introdu-le din nou). Nu sunt puse niciodată într-un cookie, deci nu sunt trimise către gazda web. Nu sunt criptate și pot fi citite de extensiile browserului sau de oricine are acces la acest dispozitiv. Folosește setarea de expirare de mai jos pentru a limita expunerea și șterge credențialele când ai terminat. Pe computere partajate sau publice, folosește mai bine metoda manuală save_account() descrisă mai jos.

Introdu o dată credențialele IBM Quantum aici. Vor fi injectate automat prin save_account() când kernelul pornește, deci nu trebuie să le introduci în fiecare notebook. Aceasta se aplică numai execuției de cod încorporate pe acest site — deschiderea unui notebook în JupyterLab necesită apelarea manuală a save_account().

  1. Înregistrează-te la quantum.cloud.ibm.com/registration — nu este necesară card de credit pentru primele 30 de zile
  2. Autentifică-te la Instanțe
  3. Instanță — Creează o instanță Open Plan gratuită la pagina de start dacă nu ai una deja
  4. Token API — Apasă pe iconița de profil (dreapta sus), apoi „API token”. Copiază cheia.

Pentru pași detaliaţi, consultă ghidul IBM Configurează autentificarea (pasul 2).

Alternativă: Rulează save_account() manual într-o celulă de notebook

Dacă preferi să nu stochezi credențiale în acest browser, lipește aceasta în orice celulă de cod și rulează-o. Credențialele sunt salvate în memoria temporară a kernelului Binder și se pierd când sesiunea se termină.

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

Preferințe de afișare

Dimensiunea fontului de cod

14px
from qiskit import QuantumCircuit

Ieșiri pre-calculate

Fiecare pagină de notebook afișează ieșiri pre-calculate (imagini, tabele, text) din rulările originale ale IBM. Când apeși Run pentru a executa codul live, sunt afișate atât ieșirile originale, cât și noile tale rezultate live. Dezactivează acest comutator pentru a ascunde ieșirile originale în timpul execuției live, lăsând vizibile doar rezultatele tale.

Avertizări Python

În mod implicit, avertizările Python (notificări de deprecare, indicii de execuție) sunt suprimate pentru o ieșire mai curată a notebook-ului. Dezactivează aceasta pentru a vedea toate avertizările — util pentru depanare sau pentru a învăța despre modificările API.

Gestionează-ți datele

Toate datele rămân în browserul tău. Pe doqumentation.org, progresul, marcajele și setările tale sunt păstrate în localStorage și în cookie-uri mici care le partajează între site-urile de limbă; aceste cookie-uri sunt trimise către gazda web statică la fiecare cerere de pagină, niciodată către un server doQumentation. Credențialele tale IBM Quantum nu sunt puse niciodată într-un cookie: rămân în localStorage pe site-ul de limbă unde le-ai introdus. Dacă ștergi datele browserului sau folosești alt browser/dispozitiv, începi de la zero.

Progres de învățare

Paginile vizitate afișează un ✓ în bara laterală. Paginile de notebook afișează un </>: gri până la vizitare, albastru după vizitare, verde după ce ai rulat cod pe ele.

Niciun progres urmărit încă. Vizitează tutorialele și ghidurile pentru a începe urmărirea.

Marcaje

Niciun marcaj încă. Folosește butonul de marcaj pe orice pagină pentru a o salva aici.

Afișaj și UI

Sesiuni și credențiale

Resetează totul

Elimină toate datele salvate inclusiv progresul, marcajele, preferințele de afișare și credențialele.

Setări avansate

IBM Cloud Code Engine

Code Engine oferă un kernel Jupyter rapid, fără server, alimentat de propriul tău cont IBM Cloud. Pornirea durează secunde în loc de minute. Nivelul gratuit acoperă ~14 ore/lună.

Instrucțiuni de configurare
  1. Creează un cont IBM Cloud la cloud.ibm.com (nivel gratuit disponibil)
  2. Creează un proiect Code Engine în regiunea ta preferată
  3. Implementează o nouă aplicație cu imaginea ghcr.io/janlahmann/doqumentation-codeengine:latest, portul 8080
    Dimensionare: 1 vCPU / 2 GB pentru un singur utilizator, 8 vCPU / 16 GB pentru ateliere (până la 80 de utilizatori)
  4. Setează variabila de mediu JUPYTER_TOKEN la un token securizat (min. 32 de caractere) și CORS_ORIGIN la domeniul tău

Pentru detalii despre dimensionarea pentru ateliere, consultă documentația de configurare a atelierului.

Pachete Binder

Când rulezi pe GitHub Pages, codul se execută prin MyBinder. Mediul Binder include pachetele de bază Qiskit pre-instalate:

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

Unele notebook-uri necesită pachete suplimentare. Le poți instala la cerere rulând aceasta într-o celulă de cod:

!pip install -q <package>

Sau instalează toate pachetele opționale dintr-o dată:

!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

Ajutor configurare

Configurare RasQberry

RasQberry rulează containerul doQumentation (vezi Configurare Docker mai jos). Deschide site-ul de la adresa Pi-ului, portul 8080, și codul rulează pe Pi fără alte configurări.

Ghid de atelier offline: ține o oră de curs de pe un singur Raspberry Pi

Configurare Jupyter local

Pornește un server Jupyter care acceptă doar acest site, cu un token ales de tine, apoi introdu URL-ul și token-ul lui la Server personalizat mai sus:

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

Configurare Docker

Containerul Docker generează un token Jupyter aleatoriu la pornire. Execuția codului prin website (portul 8080) funcționează automat — nu este necesar token. Token-ul este necesar doar pentru accesul direct JupyterLab pe portul 8888.

Pentru a recupera token-ul din jurnalele containerului:

podman logs doq | grep "Jupyter token"

Pentru a seta un token fix:

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 la distanță

Pentru serverele la distanță, asigură-te că CORS este configurat pentru a permite conexiuni de pe acest site. Adaugă următoarele la fișierul jupyter_server_config.py:

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