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Bien démarrer avec les programmes Q# et Visual Studio Code

Dans cet article, vous trouverez les étapes à suivre pour utiliser VC Code pour créer et envoyer des travaux Q#, Jupyter Notebook ou Python quantum computing à Azure Quantum à l’aide de VS Code.

Envoi de travaux Q# à Azure Quantum

Découvrez comment utiliser VS Code pour exécuter, déboguer et envoyer un programme Q# à Azure Quantum.

Prérequis

Pour plus d’informations sur l’installation, consultez Installation du QDK moderne sur VS Code.

Charger un exemple de programme Q#

  1. Dans VS Code, sélectionnez Fichier > nouveau fichier texte et enregistrez le fichier sous RandomNum.qs.

  2. Ouvrez RandomNum.qs et tapez sample, puis sélectionnez l’exemple Bit aléatoire dans la liste des options et enregistrez le fichier.

    Capture d’écran du fichier Q# dans Visual Studio Code montrant la liste des exemples de code lors de l’écriture de l’exemple de mot dans le fichier.

Remarque

Vous pouvez également ouvrir votre propre fichier Q#. Si vous exécutez un programme Q# plus ancien et que vous rencontrez des erreurs, consultez Test et débogage ou Migration de vos programmes vers le QDK moderne.

Exécuter un programme Q#

  1. Pour effectuer une série de tests sur votre programme localement sur le simulateur intégré, cliquez sur Exécuter dans la liste des commandes sous @EntryPoint(), ou appuyez sur Ctrl+F5. Votre sortie s’affiche dans la console de débogage.

  2. Pour déboguer votre programme avant de l’envoyer à Azure Quantum, cliquez sur Déboguer dans la liste des commandes ci-dessous@EntryPoint(), ou appuyez sur F5. Utilisez les contrôles de débogage au-dessus pour parcourir, entrer et sortir du code. Pour plus d’informations sur le débogage de programmes Q#, consultez Test et débogage.

    Capture d’écran du fichier Q# dans Visual Studio Code montrant où trouver l’objectif de code avec des commandes d’exécution et de débogage.

Visualiser l’histogramme de fréquence

L’histogramme de fréquence représente la distribution des résultats obtenus à partir de l’exécution d’un programme quantique plusieurs fois, ou des « captures ». Chaque barre de l’histogramme correspond à un résultat possible, et sa hauteur représente le nombre de fois où le résultat est observé. L’histogramme de fréquence permet de visualiser la distribution de probabilité de ces résultats.

  1. Sélectionnez Affichage -> Palette de commandes et tapez « histogramme » qui doit afficher l’option Q# : Exécuter le fichier et afficher l’option d’histogramme . Vous pouvez également cliquer sur Histogramme dans la liste des commandes ci-dessous @EntryPoint(). Sélectionnez cette option pour ouvrir la fenêtre d’histogramme Q#.

    Capture d’écran du fichier Q# dans Visual Studio Code montrant où trouver l’objectif de code avec la commande histogramme.

  2. Entrez un certain nombre de captures pour exécuter le programme, par exemple 100 captures, puis appuyez sur Entrée. L’histogramme s’affiche dans la fenêtre d’histogramme Q#.

  3. Cliquez sur l’icône des paramètres en haut à gauche pour afficher les options.

    Capture d’écran de la fenêtre histogramme Q# dans Visual Studio Code montrant comment afficher les paramètres.

  4. Cliquez sur une barre pour afficher le pourcentage de ce résultat. Dans ce cas, il existe deux résultats possibles, 0 et 1, et le pourcentage de chaque résultat est proche de 50 %.

    Capture d’écran de la fenêtre d’histogramme Q# dans Visual Studio Code.

Conseil

Vous pouvez effectuer un zoom avant sur l’histogramme à l’aide de la roulette de défilement de la souris ou d’un mouvement de trackpad. Lorsque vous effectuez un zoom avant, vous pouvez parcourir le graphique en appuyant sur « Alt » lors du défilement.

Visualiser le circuit quantique

Les diagrammes de circuits quantiques sont une représentation visuelle des opérations quantiques. Ils montrent le flux de qubits par le biais du programme quantique, y compris les portes et les mesures appliquées à eux. Pour plus d’informations, consultez diagrammes de circuit quantum dans Visual Studio Code.

  1. Sélectionnez Affichage - Palette de commandes et tapez « circuit » qui doit afficher l’option Q# : Afficher le circuit.> Vous pouvez également cliquer sur Circuit dans la liste des commandes ci-dessous @EntryPoint().

    Capture d’écran du fichier Q# dans Visual Studio Code montrant où trouver la commande de circuit de l’objectif de code.

  2. Le circuit s’affiche dans la fenêtre du circuit Q#. Le diagramme de circuit montre un registre qubit initialisé à l’état |0⟩. Ensuite, une porte Hadamard, H, est appliquée au qubit, suivie d’une opération de mesure, représentée par un symbole de compteur. Pour plus d’informations, consultez les conventions de circuits Quantum.

    Capture d’écran de la fenêtre du circuit Q# montrant le diagramme de circuit résultant pour l’opération de bits aléatoire.

Se connecter à Azure Quantum et envoyer votre travail

Vous pouvez vous connecter et envoyer des travaux directement à partir de VS Code. Pour cet exemple, vous allez soumettre un travail au simulateur Rigetti.

  1. Sélectionnez Affichage -> Palette de commandes et tapez Q# : Connecter à un espace de travail Azure Quantum. Appuyez sur Entrée.

  2. Sélectionnez un compte Azure, puis suivez les invites pour vous connecter à votre annuaire, abonnement et espace de travail préférés.

    Remarque

    Si vous avez un chaîne de connexion, vous pouvez sélectionner Connecter chaîne d’Connecter ion et coller le chaîne de connexion correspondant à votre espace de travail Azure Quantum. Pour plus d’informations, consultez Connecter à un espace de travail Quantum à l’aide d’un chaîne de connexion.

  3. Une fois connecté, dans le volet Explorateur , développez Les espaces de travail Quantum.

  4. Développez votre espace de travail et développez le fournisseur Rigetti .

    Remarque

    En cas de problème de connexion à Azure Quantum, une icône d’avertissement s’affiche en regard du nom de l’espace de travail. Pointez sur le nom de l’espace de travail pour afficher les informations d’erreur.

  5. Sélectionnez rigetti.sim.qvm comme votre target.

    Capture d’écran de Visual Studio Code montrant comment sélectionner le simulateur Rigetti en tant que target.

  6. Sélectionnez l’icône de lecture à droite du target nom pour commencer à envoyer le programme Q# actuel. Si vous obtenez une fenêtre contextuelle, sélectionnez Modifier le profil QIR target et continuez.

    Capture d’écran de Visual Studio Code montrant comment exécuter le simulateur Rigetti en tant que target.

  7. Ajoutez un nom pour identifier le travail.

  8. Ajoutez le nombre de captures ou le nombre de fois que le programme est exécuté.

  9. Appuyez sur Entrée pour envoyer le travail. L’état du travail s’affiche en bas de l’écran.

  10. Développez Travaux et survolez votre travail, ce qui affiche les heures et l’état de votre travail.

  11. Pour afficher les résultats, sélectionnez l’icône cloud (à proximité du nom du travail) pour télécharger les résultats à partir du stockage de votre espace de travail et l’afficher dans VS Code.

    Capture d’écran de Visual Studio Code montrant comment télécharger et afficher les résultats de votre travail quantique.

Envoi de travaux Jupyter Notebooks à Azure Quantum

Découvrez comment utiliser VS Code pour exécuter, déboguer et envoyer un notebook Jupyter Q# à Azure Quantum. Les étapes décrites dans cet article s’appliquent également aux notebooks Jupyter locaux sur votre serveur Ou notebooks Jupyter local dans le portail Azure Quantum.

Prérequis

Pour plus d’informations sur l’installation, consultez Installation du QDK moderne sur VS Code.

Exécuter et tester votre programme dans le simulateur local

  1. Dans VS Code, sélectionnez Affichage > Palette de commandes, puis sélectionnez Créer : Notebook Jupyter.

  2. En haut à droite, VS Code détecte et affiche la version de Python et l’environnement Python virtuel sélectionné pour le notebook. Si vous avez plusieurs environnements Python, vous devrez peut-être sélectionner un noyau à l’aide du sélecteur de noyau en haut à droite. Si aucun environnement n’a été détecté, consultez Jupyter Notebooks dans VS Code pour obtenir des informations de configuration.

  3. Dans la première cellule du notebook, exécutez le code Python suivant pour importer les modules nécessaires :

    import qsharp
    import azure.quantum
    
    • Le qsharp module active la commande magic qui vous permet d’entrer du %%qsharp code Q# directement dans une cellule.
    • Le azure-quantum module fournit une connectivité à votre espace de travail Azure Quantum.

    Remarque

    Si le noyau ipykernel Jupyter Python n’est pas détecté, VS Code vous invite à l’installer.

  4. Ajoutez une autre cellule et entrez ce code Q# qui retourne un nombre spécifié par l’utilisateur de bits aléatoires :

    Remarque

    Notez que dès que vous tapez dans la commande %%qsharpmagic, la cellule du bloc-notes change le type de Python en 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. Pour tester votre opération, vous pouvez utiliser la eval méthode, qui peut appeler n’importe quelle opération Q# précédemment définie dans le notebook :

    qsharp.eval("RandomNBits(4)")
    
    [Zero, One, One, Zero]
    
  6. Pour exécuter votre programme sur le simulateur local, utilisez la run méthode. Spécifiez le shotsou le nombre de fois où exécuter le programme et le simulateur retourne les résultats sous forme de liste 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]]
    

Visualiser le circuit quantique

Vous pouvez visualiser des circuits quantiques à l’aide du qsharp-widgets package. Ce package fournit un widget qui affiche un diagramme de circuit quantique en tant qu’image SVG. Pour plus d’informations, consultez diagrammes de circuits Quantum avec jupyter Notebooks.

Ajoutez le code suivant à une nouvelle cellule pour visualiser le circuit :

from qsharp_widgets import Circuit

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

Capture d’écran de Jupyter Notebook montrant comment visualiser le circuit pour une opération Q#.

Pour plus d’informations, consultez les conventions de circuits Quantum.

Compiler votre travail à l’aide du profil de base

Lorsque vous exécutez des programmes sur le simulateur quantique local, vous pouvez soumettre n’importe quel type de programme Q#. Toutefois, le matériel targets Azure Quantum ne prend pas encore en charge les fonctionnalités complètes requises pour exécuter tous les programmes Q#. Pour compiler et envoyer des programmes Q# à Azure Quantum, vous devez définir votre target profil pour indiquer aux Q# quelles fonctionnalités votre target matériel prend en charge. Actuellement, il s’agit du profil de base. Pour plus d’informations, consultez Types de profils dans Azure Quantum.

Pour réinitialiser l’interpréteur Q# et compiler votre programme avec le profil de base :

  1. Utilisez la init méthode pour définir le profil :

    qsharp.init(target_profile=qsharp.TargetProfile.Base)
    
  2. Étant donné que vous avez réinitialisé l’interpréteur, vous devez réexécuter votre code avec le nouveau profil :

    %%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. Ensuite, utilisez la compile méthode pour spécifier l’opération ou la fonction qui est le point d’entrée de votre programme. Cela compile votre code au format QIR, qui peut ensuite être envoyé à n’importe quel matériel quantique :

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

Se connecter à Azure Quantum et envoyer votre travail

Maintenant que votre programme est compilé dans le format approprié, créez un azure.quantum.Workspace objet pour vous connecter à Azure Quantum. Vous allez utiliser l’ID de ressource de votre espace de travail Azure Quantum pour vous connecter. L’ID de ressource et l’emplacement peuvent être copiés à partir de la page vue d’ensemble de votre espace de travail dans la Portail Azure.

  1. Dans une nouvelle cellule, renseignez votre ID de ressource et votre emplacement à partir de votre espace de travail Azure Quantum :

    MyWorkspace = azure.quantum.Workspace(
        resource_id = "MyResourceID",
        location = "MyLocation"
    )
    
  2. Utilisez la get_targets méthode pour afficher le matériel targets disponible dans votre espace de travail :

    MyTargets = MyWorkspace.get_targets()
    print("This workspace's targets:")
    MyTargets
    
  3. Sélectionnez :rigetti.sim.qvmtarget

    MyTarget = MyWorkspace.get_targets("rigetti.sim.qvm")
    
  4. Enfin, utilisez la submit méthode pour soumettre votre programme avec ses paramètres et afficher les résultats :

    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. Toutes les propriétés du travail sont accessibles, job.detailspar exemple :

    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
    

Envoi de Python avec des travaux Q# à Azure Quantum

Découvrez comment utiliser VS Code pour écrire un programme Python qui appelle des opérations Q#, se connecter à Azure à l’aide des commandes Python ou d’Azure CLI et envoyer votre travail.

Prérequis

Pour plus d’informations sur l’installation, consultez Installation du QDK moderne sur VS Code.

Créer et importer vos opérations Q#

Avec le qsharp package, vous pouvez stocker vos fonctions et opérations dans des fichiers Q# et créer des projets Q# qui vous permettent d’appeler l’un d’eux à partir de votre code Python. Cela est particulièrement utile lorsque vous devez lancer un programme qui prend des paramètres d’entrée.

  1. Suivez les étapes pour créer un projet Q#.

  2. Ouvrez un nouveau fichier texte, ajoutez le code Q# suivant qui retourne un nombre spécifié par l’utilisateur de bits aléatoires et enregistrez le fichier dans votre projet sous source.qs.

    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. Dans le même dossier, ouvrez un autre fichier et enregistrez-le sous randomNum.py.

  4. Ajoutez le code suivant pour importer les modules et azure.quantum les qsharp modules.

    import qsharp
    import azure.quantum
    
  5. Ensuite, ajoutez du code pour définir le dossier racine du projet Q# et testez l’opération target sur le simulateur local. L’opération est appelée par <espace de noms.<>operation_name( )>, et dans ce cas, vous passez le nombre de bits aléatoires à retourner.

    qsharp.init(project_root = '/MyProjectRootFolder')
    print(qsharp.eval("Sample.RandomNBits(4)"))
    
    [Zero, One, One, Zero]
    
  6. Vous pouvez également tester l’opération avec la run méthode, qui réussit un paramètre supplémentaire shots et retourne les résultats dans une liste Python. Dans randomNum.py, remplacez l’instruction print précédente par les éléments suivants :

    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]]
    

Compiler votre travail à l’aide du profil de base

Lorsque vous exécutez des programmes sur le simulateur quantique local, vous pouvez soumettre n’importe quel type de programme Q#. Toutefois, le matériel targets Azure Quantum ne prend pas encore en charge les fonctionnalités complètes requises pour exécuter tous les programmes Q#. Pour compiler et envoyer des programmes Q# à Azure Quantum, vous devez définir votre target profil pour indiquer aux Q# les fonctionnalités prises en charge par votre target matériel. Actuellement, il s’agit du profil de base. Pour plus d’informations, consultez Types de profils dans Azure Quantum.

Remarque

Pour les programmes Q# uniquement dans VS Code, VS Code définit automatiquement le profil de base.

  1. Utilisez la init méthode pour définir le profil :

    qsharp.init(target_profile=qsharp.TargetProfile.Base)
    
  2. Utilisez ensuite la compile méthode pour spécifier l’opération ou la fonction qui est le point d’entrée de votre programme. Le programme compilé peut ensuite être envoyé à n’importe quel matériel quantique :

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

Se connecter à Azure Quantum et envoyer votre travail

Vous pouvez vous connecter à Azure Quantum et envoyer votre travail à l’aide d’un objet créé par Workspace Python, ou vous connecter et soumettre votre travail à l’aide d’Azure CLI. L’utilisation d’Azure CLI nécessite d’enregistrer le programme compilé en tant que fichier texte et de soumettre ce fichier à l’aide d’une commande CLI.

Maintenant que votre programme est compilé dans le format approprié, créez un azure.quantum.Workspace objet pour vous connecter à Azure Quantum. Vous allez utiliser l’ID de ressource de votre espace de travail Azure Quantum pour vous connecter. L’ID de ressource et l’emplacement peuvent être copiés à partir de la page vue d’ensemble de votre espace de travail dans la Portail Azure.

  1. Ajoutez le code suivant à randomNum.py, en remplissant votre ID de ressource et votre emplacement à partir de votre espace de travail Azure Quantum :

    workspace = azure.quantum.Workspace(
        resource_id = "MyResourceID",
        location = "MyLocation"
    )
    
  2. Utilisez la get_targets méthode pour afficher le matériel targets disponible dans votre espace de travail :

    MyTargets = workspace.get_targets()
    print("This workspace's targets:")
    for x in MyTargets:
        print(x)
    
  3. Sélectionnez :rigetti.sim.qvmtarget

    MyTarget = workspace.get_targets("rigetti.sim.qvm")
    
  4. Enfin, utilisez la submit méthode pour soumettre votre programme avec ses paramètres. Les résultats du travail sont retournés en tant que dictionnaire Python.

    job = MyTarget.submit(MyProgram, "MyPythonJob", shots=100)
    results = job.get_results()
    print("\nResults: ", results)
    
  5. Pour extraire uniquement les valeurs et les afficher :

    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. Toutes les propriétés du travail sont accessibles, job.detailspar exemple :

    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
    

Étapes suivantes