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⚙️ doQumentation設定

チュートリアルでPythonコードを実行するために使用されるJupyterサーバーを設定します。

現在の環境: 検出されませんでした

サーバーバックエンド

コード実行に使用するバックエンドを選択してください:

実行モードⓘ

チュートリアルページで実行をクリックしたときの動作を選択してください。これはこのサイトでの埋め込みコード実行にのみ適用されます — JupyterLabでノートブックを開くと標準のQiskitランタイムが使用されます。

変更は次のカーネルセッションで有効になります。コードが実行中の場合は、戻るをクリックしてから実行をクリックして適用してください。

IBM Quantumアカウント

以下の手順に従ってIBM Quantumへのアクセスを設定してください。
セキュリティに関する注意: 認証情報は、ブラウザのlocalStorageにプレーンテキストで保存されます。暗号化されておらず、ブラウザ拡張機能やこのデバイスにアクセスできる人が読み取ることができます。露出を制限するには下記の有効期限設定を使用し、完了したら認証情報を削除してください。共有コンピュータまたは公共のコンピュータでは、代わりに以下で説明する手動save_account()方法を優先してください。

IBM Quantum認証情報をここに一度入力してください。カーネルの起動時にsave_account()経由で自動的にインジェクトされるため、すべてのノートブックに入力する必要はありません。これはこのサイトでの埋め込みコード実行にのみ適用されます — JupyterLabでノートブックを開くには、save_account()を手動で呼び出す必要があります。

  1. quantum.cloud.ibm.com/registrationで登録 — 最初の30日間はクレジットカード不要
  2. インスタンスでサインイン
  3. インスタンス — まだお持ちでない場合は、ホームページで無料のOpen Planインスタンスを作成してください
  4. APIトークン — プロフィールアイコン(右上)をクリックし、「APIトークン」をクリックします。キーをコピーしてください。

詳細な手順については、IBMの認証を設定ガイド(ステップ2)を参照してください。

代替方法:ノートブックセルでsave_account()を手動で実行

このブラウザに認証情報を保存したくない場合は、これを任意のコードセルに貼り付けて実行してください。認証情報はBinderカーネルの一時ストレージに保存され、セッション終了時に失われます。

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

表示設定

コードフォントサイズ

14px
from qiskit import QuantumCircuit

事前計算された出力

各ノートブックページには、IBMの元の実行からの事前計算された出力(画像、表、テキスト)が表示されます。Runをクリックしてコードをライブ実行すると、元の出力と新しいライブ結果の両方が並んで表示されます。このトグルを有効にすると、ライブ実行中に元の出力が非表示になり、結果のみが表示されます。

Python警告

デフォルトでは、よりクリーンなノートブック出力のために、Python警告(非推奨通知、ランタイムヒント)は抑制されます。すべての警告を表示するには無効にしてください — デバッグやAPI変更の学習に役立ちます。

データとプライバシー

すべてのデータはブラウザのlocalStorageにローカル保存されます。サーバーには何も送信されません。ブラウザデータのクリアや別のブラウザ/デバイスの使用で最初からやり直しになります。

学習進捗

読書と実行の進捗は、ブラウザでローカルに追跡されます。訪問したページにはサイドバーに✓が表示され、実行したノートブックには▶が表示されます。

まだ進捗が追跡されていません。チュートリアルとガイドを訪問して追跡を開始してください。

ブックマーク

ブックマークがありません

インターフェース

認証情報

設定のリセット

進捗、ブックマーク、表示設定、認証情報を含むすべての保存データを削除します。

詳細設定

IBM Cloud Code Engine

独自のCode Engineインスタンスを接続してクラウドでコードを実行できます。

セットアップ手順
  1. cloud.ibm.comでIBM Cloudアカウントを作成してください（無料ティアあり）
  2. IBM Cloud Code Engine consoleに移動し、希望のリージョンに新しいプロジェクトを作成してください
  3. イメージghcr.io/janlahmann/doqumentation-codeengine:latest、リスニングポート8080で新しいアプリケーションを作成してください
    サイジング: シングルユーザーは1 vCPU / 2 GB、ワークショップ（最大80名）は8 vCPU / 16 GB
  4. 環境変数を設定してください: JUPYTER_TOKENにセキュアなトークン（最低32文字）、CORS_ORIGINにドメイン（例: https://doqumentation.org）

ワークショップのサイジングの詳細については、ワークショップセットアップドキュメントをご覧ください。

Binderパッケージ

GitHub Pagesで実行する場合、コードはMyBinder経由で実行されます。Binder環境には、コアQiskitパッケージがプリインストールされています:

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

一部のノートブックには追加のパッケージが必要です。コードセルで次のコマンドを実行することで、オンデマンドでインストールできます:

!pip install -q <package>

または、すべてのオプションパッケージを一度にインストールします:

!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

セットアップヘルプ

RasQberryセットアップ

RasQberry Piで実行している場合、Jupyterサーバーは自動的に検出されるはずです。そうでない場合は、jupyter-tutorialsサービスが実行されていることを確認してください:

sudo systemctl status jupyter-tutorials

ローカルJupyterセットアップ

CORSを有効にしてJupyterサーバーを起動します:

jupyter server --ServerApp.token='rasqberry' \
  --ServerApp.allow_origin='*' \
  --ServerApp.disable_check_xsrf=True

Dockerセットアップ

Dockerコンテナは起動時にランダムなJupyterトークンを生成します。ウェブサイト(ポート8080)を介したコード実行は自動的に機能します — トークンは不要です。トークンは、ポート8888での直接JupyterLabアクセスにのみ必要です。

コンテナログからトークンを取得するには:

docker compose --profile jupyter logs | grep "Jupyter token"

固定トークンを設定するには:

JUPYTER_TOKEN=mytoken docker compose --profile jupyter up

リモートサーバー

リモートサーバーの場合、このサイトからの接続を許可するようにCORSが設定されていることを確認してください。jupyter_server_config.pyに以下を追加してください:

c.ServerApp.allow_origin = '*'
c.ServerApp.allow_credentials = True