Avvio rapido con Sampler
Il compito principale di Sampler è campionare il registro di output dall'esecuzione di uno o più Circuit quantistici. I Circuit dinamici e i circuiti parametrizzati sono accettati come input (se vengono inviati Circuit parametrizzati, è necessario fornire anche i valori dei parametri). Sampler supporta anche il decoupling dinamico integrato e il twirling per la soppressione degli errori.
I passaggi in questo argomento descrivono come configurare Sampler, esplorare le opzioni che puoi usare per configurarlo e invocarlo in un programma.
Nuove implementazioni delle interfacce Qiskit SamplerV2 ed EstimatorV2 sono state introdotte in qiskit-ibm-runtime v0.50.0. Queste primitive lato client svolgono sul client la maggior parte della pre- e post-elaborazione e delegano l'esecuzione alla primitiva Executor. L'esecuzione lato client offre maggiore trasparenza, feedback di debug più rapido e controllo più fine.
Poiché implementano la stessa API, queste primitive lato client sono in gran parte sostituti immediati delle primitive legacy lato server, con l'unica modifica costituita dall'istruzione di importazione. Consulta Migra da Sampler ed Estimator lato server a lato client per maggiori informazioni.
Versioni dei pacchetti
Il codice in questa pagina è stato sviluppato con i seguenti requisiti. Ti consigliamo di usare queste versioni o versioni più recenti.
qiskit[all]~=2.5.2
qiskit-ibm-runtime~=0.47.0
Passaggi per utilizzare la primitiva Sampler
1. Inizializza l'account
Prima devi inizializzare il tuo account. Puoi quindi selezionare la QPU che desideri utilizzare.
Segui i passaggi nell'argomento Configura il tuo account IBM Cloud se non hai già un account configurato.
Per utilizzare i gate frazionari supportati di recente, imposta use_fractional_gates=True quando richiedi un backend da un'istanza di QiskitRuntimeService. Ad esempio:
service = QiskitRuntimeService()
fractional_gate_backend = service.least_busy(use_fractional_gates=True)
Questa è una funzionalità sperimentale e potrebbe cambiare in futuro.
# Added by doQumentation — installs the packages this notebook needs if they are missing
import importlib.util
_needed = {"numpy": "numpy", "qiskit": "qiskit", "qiskit_ibm_runtime": "qiskit-ibm-runtime"}
_missing = [pip for module, pip in _needed.items()
if importlib.util.find_spec(module) is None]
# One at a time, so a package that fails to install does not block the others
for _pip in _missing:
%pip install -q {_pip}
if not _missing:
print("\u2713 All required packages are installed")
from qiskit_ibm_runtime import QiskitRuntimeService
service = QiskitRuntimeService()
backend = service.least_busy(
operational=True, simulator=False, min_num_qubits=127
)
2. Crea un circuito
Hai bisogno di almeno un circuito come input per la primitiva Sampler.
import numpy as np
from qiskit.circuit.library import efficient_su2
circuit = efficient_su2(127, entanglement="linear")
circuit.measure_all()
# The circuit is parametrized, so we will define the parameter values for execution
param_values = np.random.rand(circuit.num_parameters)
Il circuito e l'osservabile devono essere trasformati per usare solo le istruzioni supportate dalla QPU (chiamati circuiti instruction set architecture (ISA)). Usa il Transpiler per farlo.
from qiskit.transpiler import generate_preset_pass_manager
pm = generate_preset_pass_manager(optimization_level=1, backend=backend)
isa_circuit = pm.run(circuit)
print(f">>> Circuit ops (ISA): {isa_circuit.count_ops()}")
>>> Circuit ops (ISA): OrderedDict([('rz', 3036), ('sx', 1769), ('cz', 378), ('measure', 127), ('barrier', 1)])
3. Inizializza l'IBM Quantum Sampler
Quando inizializzi Sampler, usa il parametro mode per specificare la modalità in cui vuoi che venga eseguito. I valori possibili sono oggetti batch, session o backend per la modalità di esecuzione batch, session e job rispettivamente. Per ulteriori informazioni, consulta Introduzione alle modalità di esecuzione di IBM Quantum Compute Service. Nota che gli utenti del piano Open non possono inviare job di Session.
# Legacy server-side primitive before qiskit-ibm-runtime 0.50.0
# from qiskit_ibm_runtime import Sampler
# Client-side primitive introduced in qiskit-ibm-runtime 0.50.0
from qiskit_ibm_runtime.executor_sampler import Sampler
sampler = Sampler(mode=backend)
4. Invoca Sampler e ottieni i risultati
Poi, invoca il metodo run() per generare l'output. Il circuito e i set di valori dei parametri opzionali vengono passati come tuple primitive unified bloc (PUB).
job = sampler.run([(isa_circuit, param_values)])
print(f">>> Job ID: {job.job_id()}")
print(f">>> Job Status: {job.status()}")
>>> Job ID: dab7lb6rrl7c7386gjgg
>>> Job Status: QUEUED
result = job.result()
# Get results for the first (and only) PUB
pub_result = result[0]
print(
f"First ten results for the 'meas' output register: "
f"{pub_result.data.meas.get_bitstrings()[:10]}"
)
First ten results for the 'meas' output register: ['1110001000100100100111011000001001000101010000001100010010110011001100110111100000000110001000011001101000110100101110101010011', '1110101100010101010001010111111011000110011010100101001100110101010010101010101110001010100100000000011110101101011000100000100', '1100110011101000110000000100110111101010110001100010111100001101100001010100111001101010101110000101010001001101010101001000100', '1011001001011000000101010111111010011101001111010100001011110011000101110101011001100110011011110011101010000111001111110110011', '1110111011011111101011110101110101010110011001100110101111100100011101100011011100101100101001001111110101111010101110111111011', '0101001110001110010001010100010111011001000000011110000000000001110000010010101101011001000100000001011011101111010010110111110', '1101101001000100010000110001000101010010101011000011000011001010000111100110010101010110100110011010101100001011100110001111011', '1000110011111111100010101010101111001001100001110111101001100111010101010111110110011000110011010010010000100000100010010010101', '0101010100110011110011010000000100011001111100101100101100101111101110100001101101111010100011011000010011111010001100110000010', '0010000111011100000000110000001110001100010011000100101110111111100011001100011001101010011111111100000000011100101101111010100']
Passi successivi
- Scopri come testare localmente prima di eseguire su computer quantistici.
- Consulta esempi dettagliati.
- Fai pratica con le primitive svolgendo la lezione sulle funzioni di costo in IBM Quantum Learning.
- Scopri come effettuare la transpilazione localmente nella sezione Transpila.
- Prova la guida Confronta le impostazioni del Transpiler.
- Scopri come utilizzare le opzioni delle primitive.
- Visualizza l'API per le opzioni di Sampler.