Lumaktaw sa pangunahing nilalaman
Ang proyektong ito ay nasa beta. Nakakita ng bug? Mag-bukas ng GitHub issue. May tanong o ideya? Magtanong sa Discussions — gusto naming marinig ang iyong feedback!
Gaano kaganda ang kalidad ng pagsasalin sa pahinang ito?

⚙️ Mga Setting ng doQumentation

I-configure ang Jupyter server na ginagamit para mag-execute ng Python code sa mga tutorials.

Kasalukuyang Environment: Hindi natukoy

Server Backend

Pumili kung aling backend ang gagamitin para sa code execution:

Execution Mode

Pumili kung ano ang mangyayari kapag nag-click ka ng Run sa mga tutorial page. Ito ay para lamang sa embedded code execution sa site na ito — ang pagbubukas ng notebook sa JupyterLab ay gumagamit ng standard Qiskit runtime.

Ang mga pagbabago ay magkakabisa sa susunod na kernel session. Kung may tumatakbong code, i-click ang Back pagkatapos Run para mag-apply.

IBM Quantum Account

Mga tagubilin sa pag-set up at mga tala sa seguridad
Paalala sa seguridad: Naka-store ang mga credentials bilang plain text sa localStorage ng browser na ito, para lang sa site ng wikang ito (sa site ng ibang wika, ilagay muli ang mga ito). Hindi kailanman inilalagay ang mga ito sa cookie, kaya hindi ipinapadala sa web host. Hindi naka-encrypt ang mga ito at mababasa ng mga browser extension o ng sinumang may access sa device na ito. Gamitin ang expiry setting sa ibaba para limitahan ang panganib, at burahin ang mga credentials kapag tapos ka na. Para sa mga shared o pampublikong computer, mas mainam na gamitin na lang ang manual na paraan ng save_account() na inilalarawan sa ibaba.

Ilagay ang iyong IBM Quantum credentials minsan lang dito. Awtomatiko itong isi-inject sa pamamagitan ng save_account() kapag nagsimula ang kernel, kaya hindi mo na kailangang ilagay ito sa bawat notebook. Ito ay para lamang sa embedded code execution sa site na ito — ang pagbubukas ng notebook sa JupyterLab ay nangangailangan ng manual na pagtawag ng save_account().

  1. Magrehistro sa quantum.cloud.ibm.com/registration — walang credit card na kailangan para sa unang 30 araw
  2. Mag-sign in sa Mga Instance
  3. Instance — Gumawa ng libreng Open Plan instance sa homepage kung wala ka pa
  4. API Token — I-click ang iyong profile icon (taas kanan), pagkatapos "API token". I-copy ang key.

Para sa detalyadong mga hakbang, tingnan ang I-setup ang authentication guide ng IBM (step 2).

Alternative: Patakbuhin ang save_account() nang manual sa notebook cell

Kung ayaw mong mag-store ng credentials sa browser na ito, i-paste ito sa kahit anong code cell at patakbuhin. Ang credentials ay naka-save sa temporary storage ng Binder kernel at nawawala kapag natapos ang session.

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

Mga Kagustuhan sa Display

Laki ng Font ng Code

14px
from qiskit import QuantumCircuit

Mga Pre-computed na Output

Ang bawat notebook page ay nagpapakita ng pre-computed outputs (mga larawan, talahanayan, teksto) mula sa orihinal na mga run ng IBM. Kapag nag-click ka ng Run para i-execute ang code nang live, makikita ang parehong orihinal na outputs at ang iyong bagong live na resulta. I-off ang toggle na ito para itago ang orihinal na outputs habang live execution, at ang resulta mo na lang ang makikita.

Mga Warning ng Python

By default, ang Python warnings (mga deprecation notices, runtime hints) ay naka-suppress para sa mas malinis na notebook output. I-disable ito para makita ang lahat ng warnings — kapaki-pakinabang para sa debugging o pag-aaral tungkol sa mga API changes.

Pamahalaan ang Iyong Data

Nananatili ang lahat ng data sa iyong browser. Sa doqumentation.org, ang iyong progress, mga bookmark at mga setting ay iniingatan sa localStorage at sa maliliit na cookie na nagbabahagi ng mga ito sa iba't ibang site ng wika; ang mga cookie na iyon ay dumadaan sa static na web host sa bawat page request, at hindi kailanman sa isang doQumentation server. Hindi kailanman inilalagay sa cookie ang iyong mga IBM Quantum credentials: nananatili ang mga ito sa localStorage ng site ng wikang pinaglagyan mo ng mga ito. Magsisimula kang muli kapag binura mo ang data ng iyong browser o gumamit ng ibang browser/device.

Learning Progress

Ang mga binisitang pahina ay may ✓ sa sidebar. Ang mga notebook page ay may </>: kulay abo hangga't hindi pa binibisita, asul kapag nabisita na, at berde kapag nakapag-run ka na ng code doon.

Walang progress na sinusubaybayan pa. Bumisita sa mga tutorials at guides para magsimula ng tracking.

Mga Bookmark

Wala pang mga bookmark. Gamitin ang bookmark button sa anumang pahina para i-save ito dito.

Display at UI

Mga Session at Credentials

I-reset ang Lahat

Alisin ang lahat ng naka-save na data kabilang ang progreso, mga bookmark, mga display preference, at mga credentials.

Mga Advanced na Setting

IBM Cloud Code Engine

Nagbibigay ang IBM Cloud Code Engine ng mabilis at serverless na Jupyter kernel na pinapagana ng iyong sariling IBM Cloud account. Ang startup ay tumatagal ng ilang segundo sa halip na minuto. Ang free tier ay sumasaklaw ng ~14 na oras/buwan.

Mga Tagubilin sa Pag-set Up
  1. Gumawa ng IBM Cloud account sa cloud.ibm.com (available ang free tier)
  2. Pumunta sa IBM Cloud Code Engine console at gumawa ng bagong proyekto sa iyong preferred na rehiyon
  3. Gumawa ng bagong application na may image na ghcr.io/janlahmann/doqumentation-codeengine:latest, listening port 8080
    Sizing: 1 vCPU / 2 GB para sa isang user, 8 vCPU / 16 GB para sa mga workshop (hanggang 80 users)
  4. Itakda ang mga environment variable: JUPYTER_TOKEN sa isang secure token (min 32 character) at CORS_ORIGIN sa iyong domain (hal. https://doqumentation.org)

Para sa mga detalye ng workshop sizing, tingnan ang workshop setup documentation.

Mga Package ng Binder

Kapag tumatakbo sa GitHub Pages, ang code ay tumatakbo sa pamamagitan ng MyBinder. Ang Binder environment ay may mga pre-installed na core Qiskit packages:

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

Ang ilang notebooks ay nangangailangan ng karagdagang packages. Maaari mong i-install ang mga ito on demand sa pamamagitan ng pagpapatakbo nito sa isang code cell:

!pip install -q <package>

O i-install ang lahat ng optional packages nang sabay-sabay:

!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

Tulong sa Setup

Setup ng RasQberry

Pinapatakbo ng RasQberry ang doQumentation container (tingnan ang Setup ng Docker sa ibaba). Buksan ang site mula sa address ng Pi, port 8080, at tatakbo ang code sa Pi nang walang karagdagang setup.

Offline na gabay sa workshop: magpatakbo ng klase mula sa isang Raspberry Pi

Lokal na Setup ng Jupyter

Magsimula ng Jupyter server na tumatanggap lamang sa site na ito, na may token na iyong pipiliin, pagkatapos ay ilagay ang URL at token nito sa Custom Server sa itaas:

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

Setup ng Docker

Ang Docker container ay bumubuo ng random Jupyter token sa startup. Ang code execution sa pamamagitan ng website (port 8080) ay awtomatikong gumagana — walang kailangang token. Ang token ay kinakailangan lamang para sa direktang JupyterLab access sa port 8888.

Para kunin ang token mula sa container logs:

podman logs doq | grep "Jupyter token"

Para magtakda ng fixed token:

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

Remote Server

Para sa mga remote servers, tiyakin na ang CORS ay naka-configure para payagan ang mga connections mula sa site na ito. Idagdag ang sumusunod sa iyong jupyter_server_config.py:

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