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⚙️ Configurações do doQumentation

Configure o servidor Jupyter usado para executar código Python nos tutoriais.

Current Environment: Não detectado

Backend do Servidor

Escolha qual backend usar para execução de código:

Modo de Execução

Escolha o que acontece quando você clica em Executar nas páginas de tutoriais. Isso se aplica somente à execução de código incorporada neste site — abrir um notebook no JupyterLab usa o runtime padrão do Qiskit.

As alterações entram em vigor na próxima sessão do kernel. Se o código estiver em execução, clique em Voltar e depois em Executar para aplicar.

Conta IBM Quantum

Instruções de configuração e notas de segurança
Nota de segurança: As credenciais são armazenadas em texto simples no localStorage deste navegador, apenas para este site de idioma (em outro site de idioma, insira-as novamente). Elas nunca são colocadas em um cookie, portanto não são enviadas ao servidor web. Não são criptografadas e podem ser lidas por extensões do navegador ou por qualquer pessoa com acesso a este dispositivo. Use a configuração de expiração abaixo para limitar a exposição e apague as credenciais quando terminar. Em computadores compartilhados ou públicos, prefira o método manual save_account() descrito abaixo.

Insira suas credenciais do IBM Quantum uma vez aqui. Elas serão injetadas automaticamente via save_account() quando o kernel iniciar, então não é necessário inseri-las em cada notebook. Isso se aplica somente à execução de código incorporada neste site — abrir um notebook no JupyterLab requer chamar save_account() manualmente.

  1. Cadastrar em quantum.cloud.ibm.com/registration — sem cartão de crédito necessário nos primeiros 30 dias
  2. Entrar em Instâncias
  3. Instância — Crie uma instância gratuita do Open Plan em página inicial se ainda não tiver uma
  4. Token de API — Clique no ícone do seu perfil (canto superior direito), depois em "token de API". Copie a chave.

Para etapas detalhadas, consulte o guia Configurar autenticação da IBM (etapa 2).

Alternativa: Execute save_account() manualmente em uma célula do notebook

Se preferir não armazenar credenciais neste navegador, cole isso em qualquer célula de código e execute. As credenciais são salvas no armazenamento temporário do kernel do Binder e perdidas quando a sessão termina.

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

Preferências de Exibição

Tamanho da Fonte do Código

14px
from qiskit import QuantumCircuit

Saídas Pré-computadas

Cada página de notebook mostra saídas pré-computadas (imagens, tabelas, texto) das execuções originais da IBM. Ao clicar em Run para executar o código ao vivo, tanto as saídas originais quanto seus novos resultados ao vivo são exibidos. Desative esta opção para ocultar as saídas originais durante a execução ao vivo, mantendo visíveis apenas os seus resultados.

Avisos do Python

Por padrão, os avisos do Python (avisos de descontinuação, dicas de execução) são suprimidos para uma saída de notebook mais limpa. Desative esta opção para ver todos os avisos — útil para depuração ou para conhecer mudanças na API.

Gerenciar Seus Dados

Todos os dados permanecem no seu navegador. Em doqumentation.org, seu progresso, favoritos e configurações ficam no localStorage e em pequenos cookies que os compartilham entre os sites de idioma; esses cookies vão para o servidor web estático a cada requisição de página, nunca para um servidor do doQumentation. Suas credenciais do IBM Quantum nunca são colocadas em um cookie: elas ficam no localStorage do site de idioma em que você as inseriu. Ao limpar os dados do navegador ou usar outro navegador/dispositivo, você começa do zero.

Progresso de Aprendizado

As páginas visitadas exibem ✓ na barra lateral. As páginas de notebook exibem </>: cinza até serem visitadas, azul depois de visitadas e verde depois que você executa código nelas.

Nenhum progresso rastreado ainda. Visite tutoriais e guias para começar a rastrear.

Favoritos

Nenhum favorito ainda. Use o botão de favorito em qualquer página para salvá-la aqui.

Exibição e Interface

Sessões e Credenciais

Redefinir Tudo

Remover todos os dados salvos incluindo progresso, favoritos, preferências de exibição e credenciais.

Configurações Avançadas

IBM Cloud Code Engine

O IBM Cloud Code Engine fornece um kernel Jupyter rápido e serverless na sua própria conta IBM Cloud. A inicialização leva segundos em vez de minutos. O nível gratuito cobre ~14 horas/mês.

Instruções de Configuração
  1. Crie uma conta IBM Cloud em cloud.ibm.com (nível gratuito disponível)
  2. Acesse o IBM Cloud Code Engine console e crie um novo projeto na sua região preferida
  3. Crie um novo aplicativo com imagem ghcr.io/janlahmann/doqumentation-codeengine:latest, porta de escuta 8080
    Dimensionamento: 1 vCPU / 2 GB para usuário único, 8 vCPU / 16 GB para workshops (até 80 usuários)
  4. Defina as variáveis de ambiente: JUPYTER_TOKEN para um token seguro (mínimo 32 caracteres) e CORS_ORIGIN para o seu domínio (ex.: https://doqumentation.org)

Para detalhes de dimensionamento de workshop, consulte a documentação de configuração do workshop.

Pacotes do Binder

Ao executar no GitHub Pages, o código é executado via MyBinder. O ambiente do Binder inclui os pacotes principais do Qiskit pré-instalados:

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

Alguns notebooks exigem pacotes adicionais. Você pode instalá-los sob demanda executando isto em uma célula de código:

!pip install -q <package>

Ou instale todos os pacotes opcionais de uma só vez:

!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

Ajuda de Configuração

Configuração do RasQberry

O RasQberry executa o contêiner do doQumentation (veja Configuração do Docker abaixo). Abra o site a partir do endereço do Pi, porta 8080, e o código será executado no Pi sem nenhuma configuração adicional.

Guia de workshop offline: conduza uma aula a partir de um único Raspberry Pi

Configuração Local do Jupyter

Inicie um servidor Jupyter que aceite apenas este site, com um token à sua escolha, e depois informe a URL e o token dele em Servidor Personalizado acima:

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

Configuração do Docker

O contêiner Docker gera um token Jupyter aleatório na inicialização. A execução de código pelo site (porta 8080) funciona automaticamente — nenhum token é necessário. O token só é necessário para o acesso direto ao JupyterLab na porta 8888.

Para obter o token nos logs do contêiner:

podman logs doq | grep "Jupyter token"

Para definir um token fixo:

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

Servidor Remoto

Para servidores remotos, certifique-se de que o CORS está configurado para permitir conexões deste site. Adicione o seguinte ao seu jupyter_server_config.py:

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