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⚙️ Impostazioni doQumentation

Configura il server Jupyter utilizzato per eseguire il codice Python nei tutorial.

Ambiente attuale: Non rilevato

Backend del server

Scegli quale backend usare per l'esecuzione del codice:

Modalità di esecuzioneⓘ

Scegli cosa succede quando clicchi Esegui sulle pagine dei tutorial. Questo si applica solo all'esecuzione di codice incorporata su questo sito — aprire un notebook in JupyterLab usa il runtime Qiskit standard.

Le modifiche hanno effetto alla prossima sessione del kernel. Se il codice è in esecuzione, clicca Indietro e poi Esegui per applicare.

Account IBM Quantum

Istruzioni di configurazione e note di sicurezza
Nota di sicurezza: Le credenziali sono memorizzate nel localStorage del tuo browser in testo semplice. Non sono crittografate e possono essere lette dalle estensioni del browser o da chiunque abbia accesso a questo dispositivo. Utilizza l'impostazione di scadenza qui sotto per limitare l'esposizione, e elimina le credenziali quando hai finito. Per computer condivisi o pubblici, preferisci il metodo manuale save_account() descritto di seguito.

Inserisci le tue credenziali IBM Quantum una volta qui. Saranno iniettate automaticamente tramite save_account() all'avvio del kernel, quindi non è necessario inserirle in ogni notebook. Questo si applica solo all'esecuzione di codice incorporata su questo sito — l'apertura di un notebook in JupyterLab richiede la chiamata manuale di save_account().

  1. Registrati su quantum.cloud.ibm.com/registration — nessuna carta di credito richiesta per i primi 30 giorni
  2. Accedi su Istanze
  3. Istanza — Crea un'istanza Open Plan gratuita su pagina iniziale se non ne hai ancora una
  4. Token API — Clicca sulla tua icona profilo (in alto a destra), poi "API token". Copia la chiave.

Per passaggi dettagliati, consulta la guida Configura autenticazione di IBM (passaggio 2).

Alternativa: Eseguire save_account() manualmente in una cella del notebook

Se preferisci non memorizzare le credenziali in questo browser, incolla questo in una cella di codice ed eseguilo. Le credenziali vengono salvate nell'archivio temporaneo del kernel Binder e perse alla fine della sessione.

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

Preferenze di visualizzazione

Dimensione carattere codice

14px
from qiskit import QuantumCircuit

Output pre-calcolati

Ogni pagina di notebook mostra output pre-calcolati (immagini, tabelle, testo) dalle esecuzioni originali di IBM. Quando clicchi Run per eseguire codice live, sia gli output originali che i tuoi nuovi risultati live vengono mostrati affiancati. Attiva questo toggle per nascondere gli output originali durante l'esecuzione live, mantenendo visibili solo i tuoi risultati.

Avvisi Python

Per impostazione predefinita, gli avvisi Python (avvisi di deprecazione, suggerimenti runtime) sono soppressi per un output del notebook più pulito. Disattiva questo per vedere tutti gli avvisi — utile per il debugging o per apprendere le modifiche API.

Gestisci i tuoi dati

Tutti i dati sono memorizzati localmente nel tuo browser (localStorage). Nulla viene inviato ai nostri server. Cancellare i dati del browser o usare un browser/dispositivo diverso reimposta tutto.

Progressi di apprendimento

I tuoi progressi di lettura ed esecuzione sono tracciati localmente nel tuo browser. Le pagine visitate mostrano un ✓ nella barra laterale; i notebook eseguiti mostrano un ▶.

Nessun progresso tracciato ancora. Visita tutorial e guide per iniziare il tracciamento.

Segnalibri

Nessun segnalibro ancora. Usa il pulsante segnalibro su qualsiasi pagina per salvarla qui.

Visualizzazione e interfaccia

Sessioni e credenziali

Ripristina tutto

Rimuovi tutti i dati salvati inclusi progressi, segnalibri, preferenze di visualizzazione e credenziali.

Impostazioni avanzate

IBM Cloud Code Engine

IBM Cloud Code Engine fornisce un kernel Jupyter veloce e serverless basato sul tuo account IBM Cloud. L'avvio richiede secondi invece di minuti. Il livello gratuito copre circa 14 ore/mese.

Istruzioni di configurazione
  1. Crea un account IBM Cloud su cloud.ibm.com (livello gratuito disponibile)
  2. Vai su IBM Cloud Code Engine console e crea un nuovo progetto nella tua regione preferita
  3. Crea una nuova applicazione con immagine ghcr.io/janlahmann/doqumentation-codeengine:latest, porta di ascolto 8080
    Dimensionamento: 1 vCPU / 2 GB per utente singolo, 8 vCPU / 16 GB per workshop (fino a 80 utenti)
  4. Imposta le variabili d'ambiente: JUPYTER_TOKEN con un token sicuro (min. 32 caratteri) e CORS_ORIGIN con il tuo dominio (es. https://doqumentation.org)

Per i dettagli di dimensionamento dei workshop, consulta la documentazione di configurazione del workshop.

Pacchetti Binder

Quando è in esecuzione su GitHub Pages, il codice viene eseguito tramite MyBinder. L'ambiente Binder include i pacchetti Qiskit principali pre-installati:

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

Alcuni notebook richiedono pacchetti aggiuntivi. Puoi installarli su richiesta eseguendo questo in una cella di codice:

!pip install -q <package>

O installare tutti i pacchetti opzionali in una volta:

!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

Aiuto configurazione

Configurazione RasQberry

Se stai eseguendo su un RasQberry Pi, il server Jupyter dovrebbe essere rilevato automaticamente. In caso contrario, assicurati che il servizio jupyter-tutorials sia in esecuzione:

sudo systemctl status jupyter-tutorials

Configurazione Jupyter locale

Avvia un server Jupyter con CORS abilitato:

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

Configurazione Docker

Il container Docker genera un token Jupyter casuale all'avvio. L'esecuzione di codice tramite il sito web (porta 8080) funziona automaticamente — nessun token necessario. Il token è richiesto solo per l'accesso diretto a JupyterLab sulla porta 8888.

Per recuperare il token dai log del container:

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

Per impostare un token fisso:

JUPYTER_TOKEN=mytoken docker compose --profile jupyter up

Server remoto

Per server remoti, assicurati che CORS sia configurato per consentire connessioni da questo sito. Aggiungi quanto segue al tuo jupyter_server_config.py:

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