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设置 Quantum 开发工具包

了解可用于使用 Azure Quantum 服务开发量子计算和优化应用程序的不同环境选项。

每个环境都使用 量子开发工具包 (QDK) ，这是一组开源工具，其中包括量子编程语言 Q# 和随附的库。 借助 QDK，可以使用不同的 IDE 和语言开发量子计算应用程序，并使用 Azure Quantum 在量子模拟器或量子硬件上运行它们。

QDK 提供：

• Python 包，用于将 Qiskit 和 Cirq 应用程序、 Q# 应用程序或 优化问题 (QIO) 提交到 Azure Quantum 服务
• Q# 编程语言和库
• 用于在 Jupyter Notebook 上运行 Q# 的 IQ# 内核
• 适用于 Visual Studio Code 和 Visual Studio 的扩展
• Azure CLI 扩展，用于管理 Azure Quantum 服务和提交 Q# 应用程序
• API，用于将 Python 和 .NET 语言（C#、F# 和 VB.NET）与 Q# 结合使用

从多个开发环境选项中进行选择：

• 在 Azure Quantum 门户中使用Jupyter Notebook，并将作业提交到 Azure Quantum (推荐)
• 在本地使用首选的 IDE 和语言，并将作业提交到 Azure Quantum
• 使用预配置的 Docker 映像

Jupyter Notebook

Jupyter Notebook 支持在包含说明、注释和其他内容的情况下就地运行代码。 此环境非常适合使用嵌入式说明编写 Python 和 Q# 代码，或创建量子计算交互式教程。 Jupyter Notebooks 环境内置于 Azure Quantum 门户，也可以安装在本地计算机上。

注意

访问远程量子硬件并将作业提交到 Azure Quantum 服务需要具有活动订阅的 Azure 帐户。 你可以免费创建一个帐户。

在 Azure Quantum 门户中使用Jupyter Notebook，并将作业提交到 Azure Quantum (建议的)

Azure Quantum 门户提供内置开发环境，可在其中使用量子模拟器和量子硬件目标在 Jupyter Notebook 中创建、上传、存储和运行量子代码。 提供了一个示例 Jupyter Notebook 库，可帮助你开始在 、运行 Qiskit 和 Cirq 线路或提交优化问题中进行 Q#量子编程。 在门户中，还可以管理量子工作区、作业、活动、额度和使用情况以及访问控制。 若要开始，请参阅 创建 Azure Quantum 工作区。

提示

首次使用的用户自动获得 500 美元 (美元的免费) Azure Quantum 额度 ，供每个参与的量子硬件提供商使用。 如果你已用完所有额度，且需要更多额度，可以申请 Azure Quantum 额度计划。

在本地使用首选的 IDE 和语言，并将作业提交到 Azure Quantum

在本地计算机上安装 QDK 可提供对 Jupyter Notebook、Python 和 Q#的支持，以及 Visual Studio Code 和 Visual Studio 的扩展。 使用首选 IDE 和语言开发量子计算应用程序，并使用 Azure Quantum 服务在量子模拟器、量子硬件或优化求解器上运行它们。

你可能更喜欢本地环境的一些场景：

• 你有一个在线不可用的自定义环境或首选工具。
• 你需要对项目进行源代码管理。
• 你正在使用一个多文件项目。

注意

访问远程量子硬件并将作业提交到 Azure Quantum 服务需要具有活动订阅的 Azure 帐户。 你可以免费创建一个帐户。

选择首选 IDE：

• 将 和 Python 与 Visual Studio Code 或 Visual Studio 配合使用Q#
• 将 Python 与 Qiskit、Cirq 或 Azure Quantum 优化求解器配合使用
• 将 Q# 和 Python 与 Jupyter Notebook 配合使用
• 将 QDK 与预配置的 Docker 映像配合使用

将 Q# 和 Python 与 Visual Studio 和 Visual Studio Code

虽然可以在任何 IDE 中生成Q#应用程序，但我们建议使用 Visual Studio Code (VS Code) 或 Visual Studio IDE 来开发应用程序Q#。 在这两个环境中进行开发利用量子开发工具包 (QDK) 扩展的丰富功能，其中包括通过 Azure CLI 提交量子作业、警告、语法突出显示、项目模板等。

或者，可以转到 Azure 门户，在 Quantum 工作区>“概述”下，可以在页面底部找到本地配置安装指南的链接。

先决条件

• .NET SDK 6.0

Azure CLI

Azure CLI 是使用 VS Code 或 Visual Studio 中的终端窗口提交量子作业的首选方法。

• 安装 Azure CLI。

• 安装最新的 Azure CLI quantum 扩展。 打开一个命令提示符并运行以下命令：

  az extension add --upgrade -n quantum
  
  

按照下述选项之一为首选环境配置 QDK：

VS Code

1. 下载并安装 VS Code 1.52.0 或更高版本（Windows、Linux 和 Mac）。
2. 安装 QDK for VS Code。

注意

如果你是基于 Arm 的 Mac 用户，请确保安装 .NET SDK 6.0 或更高版本，因为此体系结构不支持旧版本。

Visual Studio（仅限 Windows）

1. 下载并安装 Visual Studio 17.0 或更高版本，并启用 .NET Core 跨平台开发工作负载。
2. 下载并安装 QDK。

注意

虽然有 Visual Studio for Mac，但 QDK 扩展仅与 Visual Studio for Windows 兼容。

若要测试环境，请参阅 将作业提交 Q# 到 Azure Quantum。

将 Python 与 Qiskit、Cirq 或 Azure Quantum 优化求解器配合使用

可以使用 azure-quantum Python 包提交并运行 Qiskit 或 Cirq 作业，或者将 量子衍生优化 作业提交到 Azure Quantum 优化求解器。

安装 azure-quantum Python 包

1. 安装 Python 3.9 或更高版本（如果尚未安装）。

2. 安装 PIP，并确保版本为版本 19.2 或更高版本。

3. 安装 azure-quantum Python 包。 使用 --upgrade 标记以确保获取最新版本。

   若要安装不包含任何可选依赖项的 azure-quantum 包，请运行：

   pip install --upgrade azure-quantum
   

   若要安装提交 Qiskit 程序所需的可选依赖项，请使用 [qiskit] 标记进行安装：

   pip install --upgrade azure-quantum[qiskit]
   

   若要安装提交 Cirq 程序所需的可选依赖项，请使用 [cirq] 标记进行安装：

   pip install --upgrade azure-quantum[cirq]
   

若要测试环境，请参阅 创建基于量子的随机数生成器 或使用 Qiskit 提交线路。

将 Q# 和 Python 与 Jupyter Notebook 配合使用

Juptyer Notebooks 环境的所有必需组件都可以通过单个 conda 安装进行设置。

注意

虽然建议使用 conda 安装，但如果不想安装 conda，也可以使用 .NET CLI 设置环境。

使用 conda 进行安装（推荐）

1. 安装 Miniconda 或 Anaconda。 如果不确定任何步骤，请查阅安装指南。 注意： 需要安装 64 位。

2. 用 conda init 初始化命令为首选 shell 初始化 Conda。 以下步骤适用于你的操作系统：

   (Windows) 在开始菜单中搜索 Anaconda Prompt 来打开它。 然后运行 shell 的初始化命令，例如，conda init powershell cmd.exe将为你设置Windows PowerShell和命令提示符。 然后，可以关闭此提示符。

   重要

   若要使用 PowerShell，Conda 将配置启动脚本，使其在你每次启动 PowerShell 实例时运行。 默认情况下，Windows 将阻止脚本执行，你需要使用以下命令修改 PowerShell 执行策略才能执行它（从 PowerShell 内部执行）：

   Set-ExecutionPolicy -Scope CurrentUser RemoteSigned
   

   (Linux) 如果在安装过程中未执行此操作，你现在仍然可初始化 Conda。 打开终端，导航到所选安装位置中的 bin 目录（例如 /home/ubuntu/miniconda3/bin）。 然后，为 shell 运行相应的命令，例如 ./conda init bash。 关闭终端，让更改生效。

3. 运行以下命令，使用所需的包（包括 Jupyter Notebook 和 IQ#）从新的终端创建和激活名为 qsharp-env 的新 Conda 环境：

   conda create -n qsharp-env -c microsoft qsharp notebook
   
   conda activate qsharp-env
   

4. 最后，运行 python -c "import qsharp"，以使用全部的所需 QDK 组件来验证安装并填充本地包缓存。

使用 .NET CLI 和 pip 进行安装（高级）

1. 先决条件：

   • Python 3.9 或更高版本
   • PIP Python 包管理器
   • .NET SDK 6.0

2. 安装 qsharp 包，这是一个可实现 Q# 和 Python 之间互操作的 Python 包。

   pip install qsharp
   

3. 安装 IQ#，它是 Jupyter 和 Python 使用的内核，提供用于编译和运行 Q# 操作的核心功能。

   dotnet tool install -g Microsoft.Quantum.IQSharp
   dotnet iqsharp install
   

   注意

   如果在 Linux 中遇到权限错误，请改为使用 dotnet iqsharp install --user 在用户模式下安装 IQ# 内核。

   注意

   如果遇到错误且刚刚安装了 .NET，那么你无法立即运行 dotnet iqsharp install 命令。 改为在 Windows 下，打开新的终端窗口，然后重试。 在 Linux 下，注销会话，然后重新登录进行重试。 如果仍有问题，请尝试查找安装的 dotnet-iqsharp 工具（在 Windows 上为 dotnet-iqsharp.exe）并运行：

   /path/to/dotnet-iqsharp install --user --path-to-tool="/path/to/dotnet-iqsharp"
   

   其中 /path/to/dotnet-iqsharp 应替换为文件系统中 dotnet-iqsharp 工具的绝对路径。 通常，该工具在用户配置文件文件夹中的 .dotnet/tools 下。

现在，你同时拥有 qsharp Python 包和 Jupyter 的 IQ# 内核，使你能够从 Python 和 Jupyter Notebook 编译和Q#运行Q#操作。 若要测试环境，请参阅 提交量子程序。

将 QDK 与预配置的 Docker 映像配合使用 (高级)

你可以在本地 Docker 安装中使用我们的 QDK Docker 映像，或者通过任何支持 Docker 映像的服务（例如 ACI）在云中使用我们的 QDK Docker 映像。

可以从 https://github.com/microsoft/iqsharp/#using-iq-as-a-container 下载 IQ# Docker 映像。

你还可以将 Docker 与 Visual Studio Code 远程开发容器结合使用来快速定义开发环境。 有关 VS Code 开发容器的详细信息，请参阅 https://github.com/microsoft/Quantum/tree/master/.devcontainer 。

后续步骤

使用 Azure 门户：

• 在 Azure Quantum 上运行 Jupyter 笔记本
• 创建 Qiskit 线路并将其提交 到量子硬件。
• 创建优化问题并提交到 Azure Quantum。

使用本地环境：

• 使用 Q# 和 Python 探索开发
• 创建优化问题并提交到 Azure Quantum。