⚙️ Setări doQumentation
Configurează serverul Jupyter utilizat pentru executarea codului Python în tutoriale.
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.
Cont IBM Quantum
Instrucțiuni de configurare și note de securitate
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().
- Înregistrează-te la quantum.cloud.ibm.com/registration — nu este necesară card de credit pentru primele 30 de zile
- Autentifică-te la Instanțe
- Instanță — Creează o instanță Open Plan gratuită la pagina de start dacă nu ai una deja
- 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
from qiskit import QuantumCircuitIeșiri pre-calculate
Fiecare pagină de notebook arată ieșiri pre-calculate (imagini, tabele, text) din rulările originale IBM. Când apeși Run pentru a executa cod live, atât ieșirile originale cât și noile rezultate live sunt afișate unul lângă altul. Activează această comutare pentru a ascunde ieșirile originale în timpul execuției live, păstrând 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 sunt stocate local în browserul tău (localStorage). Nimic nu este trimis pe serverele noastre. Ștergerea datelor browserului sau folosirea unui alt browser/dispozitiv pornește de la zero.
Progres de învățare
Progresul tău de citire și execuție este urmărit local în browser. Paginile vizitate arată un ✓ în bara laterală; notebook-urile executate arată un ▶.
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
- Creează un cont IBM Cloud la cloud.ibm.com (nivel gratuit disponibil)
- Creează un proiect Code Engine în regiunea ta preferată
- 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) - 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, pyscfUnele 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-satAjutor configurare
Configurare RasQberry
Dacă rulezi pe un RasQberry Pi, serverul Jupyter ar trebui să fie detectat automat. Dacă nu, asigură-te că serviciul jupyter-tutorials rulează:
sudo systemctl status jupyter-tutorialsConfigurare Jupyter local
Pornește un server Jupyter cu CORS activat:
jupyter server --ServerApp.token='rasqberry' \
--ServerApp.allow_origin='*' \
--ServerApp.disable_check_xsrf=TrueConfigurare 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:
docker compose --profile jupyter logs | grep "Jupyter token"Pentru a seta un token fix:
JUPYTER_TOKEN=mytoken docker compose --profile jupyter upServer 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 = '*'
c.ServerApp.allow_credentials = True