コードを Qiskit Serverless にポートする

Tip

Qiskit Serverless アップグレードが行われており、その機能は急速に変化しています。 この開発フェーズでは、リリースノートと最新のドキュメントは Qiskit Serverless GitHub ページでご覧いただけます。

以下の例は、Qiskit Serverlessを活用するために既存のコードを移植する方法を示しています。

Note

以下のコードは、認証情報を保存していることを前提としています。まだの場合は、 Set up your IBM Cloud accountの指示に従って、APIキーで認証してください。

実験を更新する

from qiskit.transpiler import generate_preset_pass_manager
from qiskit_ibm_runtime import QiskitRuntimeService
from qiskit.circuit.random import random_circuit

qc_random = [(random_circuit(20, 20, measure=True)) for _ in range(30)]
optimization_level = 3

service = QiskitRuntimeService(channel="ibm_quantum_platform")
backend = service.get_backend(backend_name)

pass_manager = generate_preset_pass_manager(
    optimization_level=optimization_level, backend=backend
)

# @distribute_task(target={"cpu": 1})
def transpile_parallel(circuit, pass_manager):
    """Distributed transpilation for an abstract circuit into an ISA circuit for a given backend."""

    isa_circuit = pass_manager.run(circuit)

    return isa_circuit

transpiled_circuits = [
    transpile_parallel(circuit, pass_manager)
    for circuit in circuits
]

print(transpiled_circuits)

# transpile_remote.py

from qiskit.transpiler import generate_preset_pass_manager
from qiskit_serverless import get_arguments, save_result, distribute_task, get
from qiskit_ibm_runtime import QiskitRuntimeService

# Get program arguments
arguments = get_arguments()
circuits = arguments.get("circuits")
backend_name = arguments.get("backend_name")
optimization_level = arguments.get("optimization_level")
pass_manager = generate_preset_pass_manager(
optimization_level=optimization_level, backend=backend_name
)

# Distribute task across workers
@distribute_task(target={"cpu": 1})
def transpile_parallel(circuit, pass_manager):
"""Distributed transpilation for an abstract circuit into an ISA circuit for a given backend."""

isa_circuit = pass_manager.run(circuit)

return isa_circuit

try:
# Get backend
service = QiskitRuntimeService()
backend = service.get_backend(backend_name)

# run distributed tasks as async function
# we get task references as a return type
sample_task_references = [
    transpile_parallel(circuit, pass_manager)
    for circuit in circuits
]

# now we need to collect results from task references
results = get(sample_task_references)

# Return results
save_result({
    "transpiled_circuits": results
})

except Exception as e:
# Exception handling
import traceback
print(traceback.format_exc())

Qiskit Serverless にアップロード

Qiskitの機能紹介ページの指示に従って、APIキーで認証してください。

from qiskit_ibm_catalog import QiskitServerless, QiskitFunction

# Authenticate to the remote cluster and submit the pattern for remote execution.
serverless = QiskitServerless()

transpile_remote_demo = QiskitFunction(
    title="transpile_remote_serverless",
    entrypoint="transpile_remote.py",
    working_dir="./source_files/",
)

serverless.upload(transpile_remote_demo)

出力

'transpile_remote_serverless'

Qiskit Serverless でリモート実行

from qiskit.circuit.random import random_circuit
from qiskit_ibm_runtime import QiskitRuntimeService

# Setup inputs
qc_random = [(random_circuit(20, 20, measure=True)) for _ in range(30)]
backend = "ibm_brisbane"
optimization_level = 3

# Running program
transpile_remote_serverless = serverless.load('transpile_remote_serverless')
job = transpile_remote_serverless.run(
    circuits=qc_random,
    backend=backend,
    optimization_level=optimization_level
)

job.job_id

出力

'727e921d-512d-4b7d-af97-fe29e93ce7ea'

次のステップ

推奨事項

研究者がQiskitサーバーレスと量子中心スーパーコンピューティングを使って量子化学を研究した論文を読む。

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