Начало работы с программами Q# и Visual Studio Code

В этой статье описано, как использовать код VC для создания и отправки заданий Q#, Jupyter Notebook или Квантовых вычислений Python в Azure Quantum с помощью VS Code.

Отправка заданий Q# в Azure Quantum

Узнайте, как использовать VS Code для запуска, отладки и отправки программы Q# в Azure Quantum.

Необходимые компоненты

Дополнительные сведения об установке см. в разделе "Установка QDK" в VS Code.

• Рабочая область Azure Quantum по подписке Azure. Сведения о создании рабочей области см. в статье Создание рабочей области Azure Quantum.
• Последняя версия Visual Studio Code или откройте VS Code в Интернете.
• Последняя версия расширения Пакета средств разработки Azure Quantum.

Загрузка примера программы Q#

1. В VS Code выберите > файл создать текстовый файл и сохраните файл как RandomNum.qs.

2. Откройте RandomNum.qs и введите sample, а затем выберите в списке параметров выборку случайного бита и сохраните файл.

   

Примечание.

Вы также можете открыть собственный файл Q# . Если вы запускаете старую программу Q# и выполняете ошибки, см. статью "Тестирование и отладка".

Запуск программы Q#

1. Чтобы протестировать программу локально на встроенном симуляторе, нажмите кнопку "Выполнить " из списка команд ниже @EntryPoint()или нажмите клавиши CTRL+F5. Выходные данные будут отображаться в консоли отладки.

2. Чтобы выполнить отладку программы перед отправкой в Azure Quantum, щелкните "Отладка " из списка команд ниже @EntryPoint()или нажмите клавишу F5. Используйте элементы управления отладки в верхней части, чтобы перейти к коду и выйти из него. Дополнительные сведения об отладке программ Q# см. в разделе "Тестирование и отладка".

   

Визуализация гистограммы частоты

Гистограмма частоты представляет распределение результатов, полученных при выполнении квантовой программы несколько раз или "выстрелов". Каждая полоса в гистограмме соответствует возможному результату, и его высота представляет количество наблюдаемых результатов. Гистограмма частоты помогает визуализировать распределение вероятностей этих результатов.

1. Выберите представление —> палитра команд и введите гистограмму, которая должна открыть файл Q#: Запустить файл и отобразить параметр гистограммы . Вы также можете щелкнуть гистограмму из списка команд ниже @EntryPoint(). Выберите этот параметр, чтобы открыть окно гистограммы Q#.

   

2. Введите несколько снимков для выполнения программы, например 100 выстрелов , и нажмите клавишу ВВОД. Гистограмма будет отображаться в окне гистограммы Q#.

3. Щелкните значок параметров вверху слева, чтобы отобразить параметры.

   

4. Щелкните панель, чтобы отобразить процент этого результата. В этом случае существует два возможных результата, 0 и 1, а процент каждого результата составляет около 50 %.

   

Совет

Вы можете увеличить гистограмму с помощью колесика прокрутки мыши или жеста трекпада. При увеличении масштаба диаграмму можно сдвигать, нажав клавиши ALT при прокрутке.

Визуализация квантового канала

Схемы квантовых каналов — это визуальное представление квантовых операций. Они показывают поток кубитов через квантовую программу, включая ворота и измерения, примененные к ним. Дополнительные сведения см. в схемах каналов Quantum в Visual Studio Code.

1. Выберите представление —> палитра команд и введите "канал", который должен открыть Q#: Показать параметр канала . Вы также можете щелкнуть канал из списка команд ниже @EntryPoint().

   

2. Канал отображается в окне канала Q#. На схеме канала показан один регистр кубита, который он инициализирован в состояние |0⟩. Затем, ворота Hadamard, H, применяются к кубитам, за которым следует операция измерения, которая представлена символом измерения. Дополнительные сведения см . в соглашениях о каналах Quantum.

   

Подключение к Azure Quantum и отправка задания

Вы можете подключать и отправлять задания непосредственно из VS Code. В этом примере вы отправите задание в симулятор Rigetti.

1. Выберите представление —> палитра команд и тип Q#: подключение к рабочей области Azure Quantum. Нажмите ВВОД.

2. Выберите учетную запись Azure и следуйте инструкциям по подключению к предпочтительному каталогу, подписке и рабочей области.

   Примечание.

   Если у вас есть строка подключения, можно выбрать строку подключения и вставить строка подключения, соответствующую рабочей области Azure Quantum. Дополнительные сведения см. в разделе "Подключение к рабочей области Quantum" с помощью строка подключения.

3. После подключения в области обозревателя разверните узел "Квантовые рабочие области".

4. Разверните рабочую область и разверните поставщик Rigetti .

   Примечание.

   Если возникла проблема, связанная с подключением к Azure Quantum, появится значок предупреждения рядом с именем рабочей области. Наведите указатель мыши на имя рабочей области, чтобы отобразить сведения об ошибке.

5. Выберите rigetti.sim.qvm в качестве вашего target.

   

6. Щелкните значок воспроизведения справа target от имени, чтобы начать отправку текущей программы Q#. Если появится всплывающее окно, нажмите кнопку Изменить профиль QIR target и продолжить.

   

7. Добавьте имя для идентификации задания.

8. Добавьте количество снимков или количество операций запуска программы.

9. Нажмите клавишу ВВОД , чтобы отправить задание. Состояние задания будет отображаться в нижней части экрана.

10. Разверните задания и наведите указатель мыши на задание, которое отображает время и состояние задания.

11. Чтобы просмотреть результаты, щелкните значок облака рядом с именем задания, чтобы скачать результаты из хранилища рабочей области и отобразить его в VS Code.

    

Отправка заданий Jupyter Notebook в Azure Quantum

Узнайте, как использовать VS Code для запуска, отладки и отправки записной книжки Q# Jupyter Notebook в Azure Quantum. Действия, описанные в этой статье, также применяются к Jupyter Notebook на локальном сервере Jupyter или записных книжках на портале Azure Quantum.

Необходимые компоненты

Дополнительные сведения об установке см. в разделе "Установка QDK" в VS Code.

• Рабочая область Azure Quantum по подписке Azure. Сведения о создании рабочей области см. в статье Создание рабочей области Azure Quantum.

• Среда Python с установленным Python и Pip .

• VS Code с установленными расширениями Jupyter для Azure Quantum Development Kit, Python и Jupyter .

• Azure Quantum qsharp, qsharp-widgetsа также azure-quantum пакеты и ipykernel пакет.

  python -m pip install --upgrade qsharp qsharp-widgets azure-quantum ipykernel
  

Запуск и тестирование программы в локальном симуляторе

1. В VS Code выберите палитру команд view > и нажмите кнопку Create: New Jupyter Notebook.

2. В правом верхнем углу VS Code обнаружит и отобразит версию Python и виртуальную среду Python, выбранную для записной книжки. Если у вас несколько сред Python, может потребоваться выбрать ядро с помощью средства выбора ядра в правом верхнем углу. Если среда не обнаружена, сведения о настройке см . в записных книжках Jupyter Notebook в VS Code .

3. В первой ячейке записной книжки выполните следующий код Python, чтобы импортировать необходимые модули:

   import qsharp
   import azure.quantum
   

   • Модуль qsharp активирует волшебную %%qsharp команду, которая позволяет вводить код Q# непосредственно в ячейку.
   • Модуль azure-quantum предоставляет подключение к рабочей области Azure Quantum.

   Примечание.

   Если ядро ipykernel Python Jupyter не обнаружено, VS Code предложит установить его.

4. Добавьте другую ячейку и введите этот код Q#, который возвращает указанное пользователем количество случайных битов:

   Примечание.

   Обратите внимание, что сразу после ввода в магическую команду %%qsharpячейка записной книжки изменяет тип с Python на Q#.

   %%qsharp
   
   operation Random() : Result {
       use q = Qubit();
       H(q);
       let result = M(q);
       Reset(q);
       return result
   }
   
   operation RandomNBits(N: Int): Result[] {
       mutable results = [];
       for i in 0 .. N - 1 {
           let r = Random();
           set results += [r];
       }
       return results
   }
   

5. Чтобы протестировать операцию, можно использовать eval метод, который может вызывать любую операцию Q#, ранее определенную в записной книжке:

   qsharp.eval("RandomNBits(4)")
   

   [Zero, One, One, Zero]
   

6. Чтобы запустить программу на локальный симулятор, используйте run этот метод. shotsУкажите или количество раз запуска программы, а симулятор возвращает результаты в виде списка Python.

   qsharp.run("RandomNBits(4)", shots=10)
   

   [[One, One, One, One],
   [Zero, Zero, One, Zero],
   [One, Zero, Zero, One],
   [Zero, One, Zero, Zero],
   [One, Zero, One, One],
   [One, Zero, One, Zero],
   [One, One, One, Zero],
   [One, One, One, One],
   [Zero, Zero, Zero, One],
   [One, Zero, Zero, One]]
   

Визуализация квантового канала

Вы можете визуализировать квантовые каналы с помощью qsharp-widgets пакета. Этот пакет предоставляет мини-приложение, которое отображает диаграмму квантовых каналов в виде образа SVG. Дополнительные сведения см. в схемах каналов Quantum с jupyter Notebook.

Добавьте следующий код в новую ячейку для визуализации канала:

from qsharp_widgets import Circuit

Circuit(qsharp.circuit("RandomNBits(4)"))

Дополнительные сведения см . в соглашениях о каналах Quantum.

Компиляция задания с помощью базового профиля

При запуске программ на локальном квантовом симуляторе можно отправить любой тип программы Q#. Однако оборудование targets Azure Quantum пока не поддерживает все возможности, необходимые для выполнения всех программ Q#. Чтобы скомпилировать и отправить программы Q# в Azure Quantum, необходимо задать target профиль, чтобы сообщить Q# о возможностях, target поддерживаемых оборудованием. В настоящее время это базовый профиль. Дополнительные сведения см. в разделе "Типы профилей" в Azure Quantum.

Чтобы повторно инициализировать интерпретатор Q# и скомпилировать программу с базовым профилем:

1. init Используйте метод для задания профиля:

   qsharp.init(target_profile=qsharp.TargetProfile.Base)
   

2. Так как вы повторно инициализировали интерпретатор, необходимо снова запустить код с новым профилем:

   %%qsharp
   
   operation Random() : Result {
       use q = Qubit();
       H(q);
       let result = M(q);
       Reset(q);
       return result
   }
   
   operation RandomNBits(N: Int): Result[] {
       mutable results = [];
       for i in 0 .. N - 1 {
           let r = Random();
           set results += [r];
       }
       return results
   }
   

3. Затем используйте compile метод, чтобы указать операцию или функцию, которая является точкой входа в программу. Это компилирует код в формат QIR, который затем можно отправить на любое квантовое оборудование:

   MyProgram = qsharp.compile("RandomNBits(4)")
   

Подключение к Azure Quantum и отправка задания

Теперь, когда программа компилируется в правильном формате, создайте azure.quantum.Workspace объект для подключения к Azure Quantum. Для подключения вы будете использовать идентификатор ресурса рабочей области Azure Quantum. Идентификатор ресурса и расположение можно скопировать на странице обзора рабочей области в портал Azure.

1. В новой ячейке укажите идентификатор ресурса и расположение из рабочей области Azure Quantum:

   MyWorkspace = azure.quantum.Workspace(
       resource_id = "MyResourceID",
       location = "MyLocation"
   )
   

2. Используйте метод, чтобы просмотреть доступное get_targets оборудование targets в рабочей области:

   MyTargets = MyWorkspace.get_targets()
   print("This workspace's targets:")
   MyTargets
   

3. Выберите :rigetti.sim.qvmtarget

   MyTarget = MyWorkspace.get_targets("rigetti.sim.qvm")
   

4. Наконец, используйте submit метод для отправки программы с его параметрами и отображения результатов:

   job = MyTarget.submit(MyProgram, "MyQuantumJob", shots=100)
   job.get_results()
   

   {'Histogram': ['[0, 0, 0, 0]',
     0.3,
     '[1, 0, 0, 0]',
     0.1,
     '[1, 1, 1, 1]',
     0.3,
     '[0, 1, 1, 1]',
     0.3]}
   

5. Все свойства задания доступны job.details, например:

   print(job.details)
   print("\nJob name:", job.details.name)
   print("Job status:", job.details.status)
   print("Job ID:", job.details.id)
   

   {'additional_properties': {'isCancelling': False}, 'id': '0150202e-9638-11ee-be2f-b16153380354', 'name': 'MyQuantumJob', 'provider_id': 'rigetti'...}
   Job name: MyQuantumJob
   Job status: Succeeded
   Job ID: 0150202e-9638-11ee-be2f-b16153380354
   

Отправка заданий Python с помощью заданий Q# в Azure Quantum

Узнайте, как использовать VS Code для написания программы Python, которая вызывает операции Q#, подключитесь к Azure с помощью команд Python или Azure CLI и отправьте задание.

Необходимые компоненты

Дополнительные сведения об установке см. в разделе "Установка QDK" в VS Code.

• Рабочая область Azure Quantum по подписке Azure. Сведения о создании рабочей области см. в статье Создание рабочей области Azure Quantum.
• Среда Python с установленным Python и Pip .
• VS Code с установленным пакетом средств разработки Azure Quantum и расширением Python.
• Azure Quantum qsharp и azure-quantum пакеты.
• Azure CLI с установленным последним расширением Azure Quantum.

Создание и импорт операций Q#

qsharp С помощью пакета можно хранить функции и операции в файлах Q# и создавать проекты Q#, которые позволяют вызывать их из кода Python. Это особенно полезно, если необходимо запустить программу, которая принимает входные параметры.

1. Выполните действия, чтобы создать проект Q#.

2. Откройте новый текстовый файл, добавьте следующий код Q#, который возвращает указанное пользователем число случайных битов и сохраните файл в каталог /src в проекте как source.qs.

   Примечание.

   Обратите внимание, что этот код Q# не имеет @EntryPoint функции, например программы Q# (см. инструкции по отправке заданий Q# в Azure Quantum), но это требует пространства имен, в отличие от Jupyter Notebook (см. статью "Отправка заданий Jupyter Notebook в Azure Quantum").

   namespace Sample {
   
     operation Random() : Result {
           use q = Qubit();
           H(q);
           let result = M(q);
           Reset(q);
           return result
     }
   
     operation RandomNBits(N: Int): Result[] {
           mutable results = [];
           for i in 0 .. N - 1 {
              let r = Random();
              set results += [r];
           }
           return results
     }
   }
   

3. В корневой папке проекта (с файлом qsharp.json ), откройте другой файл и сохраните его как randomNum.py.

4. Добавьте следующий код для импорта qsharp и azure.quantum модулей.

   import qsharp
   import azure.quantum
   

5. Затем добавьте код, чтобы определить корневую папку проекта Q# и протестировать target операцию на локальном симуляторе. Операция вызывается пространством <>имен.<operation_name( )>, и в этом случае вы передаете количество случайных битов для возврата.

   qsharp.init(project_root = '../MyProjectRootFolder')
   print(qsharp.eval("Sample.RandomNBits(4)"))
   

   [Zero, One, One, Zero]
   

6. Вы также можете протестировать операцию с run помощью метода, который передает дополнительный shots параметр и возвращает результаты в списке Python. Замените randomNum.pyпредыдущую инструкцию печати следующим образом:

   result = qsharp.run("Sample.RandomNBits(4)", shots=10)
   for x in result:
       print(x)
   

   [[One, One, One, One],
   [Zero, Zero, One, Zero],
   [One, Zero, Zero, One],
   [Zero, One, Zero, Zero],
   [One, Zero, One, One],
   [One, Zero, One, Zero],
   [One, One, One, Zero],
   [One, One, One, One],
   [Zero, Zero, Zero, One],
   [One, Zero, Zero, One]]
   

Компиляция задания с помощью базового профиля

При запуске программ на локальном квантовом симуляторе можно отправить любой тип программы Q#. Однако оборудование targets Azure Quantum пока не поддерживает все возможности, необходимые для выполнения всех программ Q#. Чтобы скомпилировать и отправить программы Q# в Azure Quantum, необходимо задать target профиль, чтобы сообщить Q# о возможностях, поддерживаемых оборудованием target . В настоящее время это либо Base Adpative_RI профиль. Дополнительные сведения см. в разделе "Типы профилей" в Azure Quantum.

Примечание.

Для программ Q# только в VS Code VS Code VS Code автоматически задает Base профиль.

1. init Используйте метод для задания профиля:

   qsharp.init(project_root = '../MyProjectRootFolder', target_profile=qsharp.TargetProfile.Base)
   

   Примечание.

   Так как вы повторно инициализируете состояние qsharp, необходимо снова задать project_root параметр, чтобы компилятор знал, где найти RandomNBits операцию. Это также можно было сделать на шаге 5 предыдущей процедуры.

2. Затем используйте compile метод, чтобы указать операцию или функцию, которая является точкой входа в программу. Затем скомпилированную программу можно отправить на любое квантовое оборудование:

   MyProgram = qsharp.compile("Sample.RandomNBits(4)")
   

Подключение к Azure Quantum и отправка задания

Вы можете подключиться к Azure Quantum и отправить задание с помощью созданного Workspace на Python объекта или подключить и отправить задание с помощью Azure CLI. Для использования Azure CLI необходимо сохранить скомпилированную программу в виде текстового файла и отправить этот файл с помощью команды CLI.

Использование Python

Теперь, когда программа компилируется в правильном формате, создайте azure.quantum.Workspace объект для подключения к Azure Quantum. Для подключения вы будете использовать идентификатор ресурса рабочей области Azure Quantum. Идентификатор ресурса и расположение можно скопировать на странице обзора рабочей области в портал Azure.

1. Добавьте следующий код randomNum.py, введите идентификатор ресурса и расположение из рабочей области Azure Quantum:

   workspace = azure.quantum.Workspace(
       resource_id = "MyResourceID",
       location = "MyLocation"
   )
   

2. get_targets Используйте метод для отображения доступного оборудования targets в рабочей области:

   MyTargets = workspace.get_targets()
   print("This workspace's targets:")
   for x in MyTargets:
       print(x)
   

3. Выберите :rigetti.sim.qvmtarget

   MyTarget = workspace.get_targets("rigetti.sim.qvm")
   

4. Наконец, используйте submit метод для отправки программы с его параметрами. Результаты задания возвращаются в виде словаря Python.

   job = MyTarget.submit(MyProgram, "MyPythonJob", shots=100)
   results = job.get_results()
   print("\nResults: ", results)
   

5. Чтобы извлечь только значения и отобразить их:

   resultList = results.get("Histogram")
   for x in resultList:
       print(x)
   

   [0, 0, 0, 0]
   0.3
   [1, 0, 0, 0]
   0.1
   [1, 1, 1, 1]
   0.3
   [0, 1, 1, 1]
   0.3
   

6. Все свойства задания доступны job.details, например:

   print(job.details)
   print("\nJob name:", job.details.name)
   print("Job status:", job.details.status)
   print("Job ID:", job.details.id)
   

   {'additional_properties': {'isCancelling': False}, 'id': '0fc396d2-97dd-11ee-9958-6ca1004ff31f', 'name': 'MyPythonJob', 'provider_id': 'rigetti'...}
   Job name: MyPythonJob
   Job status: Succeeded
   Job ID: fc396d2-97dd-11ee-9958-6ca1004ff31f
   

Использование Azure CLI

Чтобы отправить задание в Azure Quantum с помощью Azure CLI, необходимо отправить физический файл программы, которую вы только что скомпилировали.

1. Добавьте следующий код в randomNum.py файл. Откроется текстовый файл и записывает скомпилированную программу в соответствующий формат.

   file = open("compiled_output.txt", "w")
   file.write(MyProgram._ll_str)
   file.close()
   

2. Чтобы отправить задание в Azure Quantum, войдите в систему с помощью Azure CLI:

   az login
   

3. Убедитесь, что вы используете последнюю версию расширения Azure CLI quantum :

   az extension add --upgrade --name quantum
   

4. Укажите подписку, которую вы хотите использовать, из числа связанных с вашей учетной записью Azure. Вы также можете найти идентификатор своей подписки на странице обзора рабочей области на портале Azure.

   az account set -s <MySubscriptionID>
   

5. Просмотр доступных рабочих областей с помощью:

   az quantum workspace list
   

6. С помощью команды quantum workspace set можно выбрать рабочую область по умолчанию, которую следует использовать для отправки заданий.

   az quantum workspace set \
      -g <MyResourceGroup> \
      -w <MyWorkspace> \
      -l <MyLocation> \
      -o table
   

7. Отображение доступной в рабочей области с помощью следующих элементов targets :

   az quantum target list -o table
   

8. Отправьте задание с помощью job submit команды.

   • --target-id может быть любым target. В этом примере используйте rigetti.sim.qvmtarget.
   • --job-name может быть любой строкой.
   • --job-input-format всегда имеет значение qir.v1.
   • --job-input-file — это имя текстового файла, созданного на шаге 1.
   • --entry-point всегда ENTRYPOINT__main

   az quantum job submit \
       --target-id rigetti.sim.qvm \
       --job-name MyQuantumJob \
       --job-input-format qir.v1 \
       --job-input-file compiled_output.txt \
       --entry-point ENTRYPOINT__main
   

9. Чтобы проверить состояние задания, скопируйте идентификатор из выходных данных последнего шага и используйте job show команду:

   az quantum job show --job-id b0012975-744a-4405-970e-3d8dc4afb2c0 -o table
   

   Name      Id                                    Status     Target           Submission time                   Completion time                  
   --------  ------------------------------------  ---------  ---------------  --------------------------------  -------------------------------- 
   MyQuantumJob  b2f07cc4-b49b-40b0-b63b-9a4885e5fef5  Succeeded  rigetti.sim.qvm  2023-12-11T05:33:23.187773+00:00  2023-12-11T05:33:29.252742+00:00 
   

10. Чтобы просмотреть выходные данные задания, используйте job output команду:

    az quantum job output --job-id b0012975-744a-4405-970e-3d8dc4afb2c0 -o table
    

    Result        Frequency
    ------------  -----------  ----------------------
    [0, 1, 1, 1]  1.00000000   |████████████████████|
    

Следующие шаги

• Работа с заданиями Azure Quantum
• Поставщики квантовых вычислений