Q# プログラムと Visual Studio Code の概要

[アーティクル]
04/17/2024

この記事では、VC Code を使用して、VS Code を使用して Q#、Jupyter Notebook、または Python 量子コンピューティングジョブを作成して Azure Quantum に送信する手順について説明します。

Azure Quantum への Q# ジョブの送信

VS Code を使用して Q# プログラムを実行、デバッグ、および Azure Quantum に送信する方法について説明します。

前提条件

インストールの詳細については、「 VS Code へのモダン QDK のインストール」を参照してください。

Azure サブスクリプションの Azure Quantum ワークスペース。ワークスペースを作成するには、Azure Quantum ワークスペースの作成に関する記事を参照してください。
最新バージョンの Visual Studio Code または Web 上で VS Code を開きます。
Azure Quantum Development Kit 拡張機能の最新バージョン。

Q# サンプルプログラムを読み込む

VS Code で、[ ファイル > ] [新しいテキストファイル ] の順に選択し、 RandomNum.qs としてファイルを保存します。
RandomNum.qs を開き、「」と入力sampleし、オプションの一覧から [Random Bit sample]\(ランダムビットサンプル\) を選択し、ファイルを保存します。

注意

独自の Q# ファイルを開くこともできます。以前の Q# プログラムを実行し、エラーが発生した場合は、「テストとデバッグ」または「プログラムをモダン QDK に移行する」を参照してください。

Q# プログラムを実行する

組み込みのシミュレーターでプログラムをローカルで実行するテストを行うには、下@EntryPoint()のコマンドの一覧から [実行] をクリックするか、Ctrl キーを押しながら F5 キーを押します。出力がデバッグコンソールに表示されます。
プログラムを Azure Quantum に送信する前にデバッグするには、下@EntryPoint()のコマンドの一覧から [デバッグ] をクリックするか、F5 キーを押します。上部にあるデバッグコントロールを使用して、コードのステップオーバー、開始、およびステップアウトを行います。 Q# プログラムのデバッグの詳細については、「テストとデバッグ」を参照してください。

頻度ヒストグラムをプロットする

頻度ヒストグラムは、量子プログラムを複数回実行して得られた結果の分布("ショット") を表します。ヒストグラム内の各バーは可能な結果に対応し、その高さは結果が観察される回数を表します。頻度ヒストグラムは、これらの結果の確率分布を視覚化するのに役立ちます。

[ 表示 -> コマンドパレット] を選択し、「ヒストグラム」と入力します。 これにより、Q#: ファイルの実行とヒストグラムの表示 オプションが表示されます。下のコマンド@EntryPoint()の一覧から [ヒストグラム] をクリックすることもできます。 Q# ヒストグラムウィンドウを開くには、このオプションを選択します。
100 ショット など、プログラムを実行するショットの数を入力し、Enter キーを押 します。ヒストグラムが Q# ヒストグラムウィンドウに表示されます。
左上の 設定アイコン をクリックして、オプションを表示します。
バーをクリックすると、その結果の割合が表示されます。この場合、0 と 1 の 2 つの結果が考えられます。各結果の割合は 50% に近くなります。

ヒント

ヒストグラムは、マウススクロールホイールまたはトラックパッドジェスチャを使用してズームできます。ズームインすると、スクロール中に 'Alt' キーを押してグラフをパンできます。

Azure Quantum に接続してジョブを送信する

VS Code からジョブを直接接続して送信できます。この例では、Rigetti シミュレーターにジョブを送信します。

[ 表示 -> コマンドパレット] を選択し、「 Q#: Azure Quantum ワークスペースに接続する」と入力します。 Enter キーを押します。
[Azure アカウント] を選択し、指示に従って、優先するディレクトリ、サブスクリプション、ワークスペースに接続します。

注意

接続文字列がある場合は、[接続文字列] を選択し、Azure Quantum ワークスペースに対応する接続文字列を貼り付けることができます。詳細については、「接続文字列を使用して Quantum ワークスペースに接続する」を参照してください。
接続したら、[エクスプローラー] ウィンドウで [Quantum ワークスペース] を展開します。
ワークスペースを展開し、 Rigetti プロバイダーを展開します。

注意

Azure Quantum への接続に問題がある場合は、ワークスペース名の横に警告アイコンが表示されます。ワークスペース名にカーソルを合わせると、エラー情報が表示されます。
rigetti.sim.qvm をとして選択しますtarget。
名前の右側にある再生アイコンを target 選択して、現在の Q# プログラムの送信を開始します。ポップアップが表示されたら、[ QIR target プロファイルの変更] を選択して続行します。
ジョブを識別する名前を追加します。
ショットの数、またはプログラムが実行される回数を追加します。
Enter キーを押してジョブを送信します。ジョブの状態が画面の下部に表示されます。
[ ジョブ] を 展開し、ジョブの上にマウスポインターを合わせると、ジョブの時刻と状態が表示されます。
結果を表示するには、ジョブ名の横にあるクラウドアイコンを選択して、ワークスペースストレージから結果をダウンロードし、VS Code に表示します。

Jupyter Notebooks ジョブを Azure Quantum に送信する

VS Code を使用して Q# Jupyter Notebookを実行、デバッグ、送信する方法について説明します。この記事の手順は、ローカルの Jupyter サーバー上の Jupyter Notebook、または Azure Quantum ポータルのノートブックにも適用されます。

前提条件

インストールの詳細については、「 VS Code へのモダン QDK のインストール」を参照してください。

Azure サブスクリプションの Azure Quantum ワークスペース。ワークスペースを作成するには、Azure Quantum ワークスペースの作成に関する記事を参照してください。
Python と Pip がインストールされている Python 環境。
Azure Quantum Development Kit、Python、Jupyter 拡張機能がインストールされた VS Code。
Azure Quantum qsharp と azure-quantum パッケージ、および ipykernel パッケージ。

ローカルシミュレーターでプログラムを実行してテストする

VS Code で、[コマンドパレットの表示>] を選択し、[作成: 新しいJupyter Notebook] を選択します。
右上では、VS Code によって、ノートブック用に選択された Python のバージョンと仮想 Python 環境が検出されて表示されます。複数の Python 環境がある場合は、右上のカーネルピッカーを使用してカーネルを選択する必要がある場合があります。環境が検出されなかった場合は、セットアップ情報については、「 VS Code の Jupyter Notebooks 」を参照してください。
ノートブックの最初のセルで、を実行します。
```
import qsharp
import azure.quantum
```
- モジュールによって qsharp マジックコマンドが %%qsharp アクティブ化され、Q# コードをセルに直接入力できます。
- このモジュールは azure-quantum 、Azure Quantum ワークスペースへの接続を提供します。
注意

Jupyter Python カーネル ipykernel が検出されない場合、VS Code によってインストールするように求められます。

別のセルを追加し、ユーザー指定のランダムビット数を返す次の Q# コードを入力します。

%%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
}

操作をテストするには、メソッドを eval 使用します。このメソッドは、ノートブックで以前に定義された Q# 操作を呼び出すことができます。
```
qsharp.eval("RandomNBits(4)")
```
```
[Zero, One, One, Zero]
```

ローカルシミュレーターに対してプログラムを実行するには、メソッドを使用します run 。プログラムを shots実行する回数、または回数を指定すると、シミュレーターは結果を Python リストとして返します。

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]]

基本プロファイルを使用してジョブをコンパイルする

ローカル量子シミュレーターでプログラムを実行する場合は、任意の種類の Q# プログラムを送信できます。ただし、Azure Quantum ハードウェア targets では、すべての Q# プログラムを実行するために必要な完全な機能はまだサポートされていません。 Q# プログラムをコンパイルして Azure Quantum に送信するには、ハードウェアでサポートされている機能を target Q# に通知するようにプロファイルを設定する必要があります target 。現在、これは基本プロファイルです。詳細については、「 Azure Quantum のプロファイルの種類」を参照してください。

Q# インタープリターを再初期化し、基本プロファイルを使用してプログラムをコンパイルするには:

プロファイルを init 設定するには、メソッドを使用します。
```
qsharp.init(target_profile=qsharp.TargetProfile.Base)
```

インタープリターを再初期化したので、新しいプロファイルを使用してコードをもう一度実行する必要があります。

%%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
}

次に、メソッドを compile 使用して、プログラムのエントリポイントである操作または関数を指定します。これにより、コードが QIR 形式にコンパイルされ、任意の量子ハードウェアに送信できます。
```
MyProgram = qsharp.compile("RandomNBits(4)")
```

Azure Quantum に接続してジョブを送信する

プログラムが正しい形式にコンパイルされたので、Azure Quantum に接続するオブジェクトを azure.quantum.Workspace 作成します。接続するには、Azure Quantum ワークスペースのリソース ID を使用します。リソース ID と場所は、Azure portalのワークスペースの概要ページからコピーできます。

新しいセルで、Azure Quantum ワークスペースのリソース ID と場所を入力します。
```
MyWorkspace = azure.quantum.Workspace(
    resource_id = "MyResourceID",
    location = "MyLocation"
)
```
ワークスペースで get_targets 使用可能なハードウェア targets を確認するには、メソッドを使用します。
```
MyTargets = MyWorkspace.get_targets()
print("This workspace's targets:")
MyTargets
```

を選択します。rigetti.sim.qvmtarget

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

最後に、メソッドを submit 使用して、そのパラメーターを使用してプログラムを送信し、結果を表示します。

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]}

ジョブのすべてのプロパティには、で job.detailsアクセスできます。次に例を示します。

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

Q# ジョブを含む Python を Azure Quantum に送信する

VS Code を使用して、Q# 操作を呼び出す Python プログラムを作成し、Python コマンドまたは Azure CLI を使用して Azure に接続し、ジョブを送信する方法について説明します。

前提条件

インストールの詳細については、「 VS Code へのモダン QDK のインストール」を参照してください。

Azure サブスクリプションの Azure Quantum ワークスペース。ワークスペースを作成するには、Azure Quantum ワークスペースの作成に関する記事を参照してください。
Python と Pip がインストールされている Python 環境。
Azure Quantum Development Kit と Python 拡張機能がインストールされた VS Code。
Azure Quantum qsharp と azure-quantum パッケージ。
最新の Azure Quantum 拡張機能がインストールされた Azure CLI。

Q# 操作を作成してインポートする

パッケージを qsharp 使用すると、関数と操作を Q# ファイルに格納し、Python コードから任意のプロジェクトを呼び出すことができる Q# プロジェクトを作成できます。これは、入力パラメーターを受け取るプログラムを起動する必要がある場合に特に役立ちます。

手順に従って Q# プロジェクトを作成します。
新しいテキストファイルを開き、ユーザー指定のランダムビット数を返す次の Q# コードを追加し、ファイルをとして source.qsプロジェクトに保存します。

注意

この Q# コードには@EntryPoint、Q# プログラムのような関数はありません (「Azure Quantum への Q# ジョブの送信」を参照)、Jupyter Notebookとは異なり名前空間が必要です (「Azure Quantum へのJupyter Notebook ジョブの送信」を参照してください)。
```
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
  }
}
```
同じフォルダーで別のファイルを開き、として randomNum.py保存します。
モジュールと azure.quantum モジュールをインポートする次のコードをqsharp追加します。
```
import qsharp
import azure.quantum
```
次に、Q# プロジェクトのルートフォルダーを定義するコードを追加し、ローカルシミュレーターで操作を target テスト実行します。操作は名前空間によって呼び出されます<。<>operation_name( )>、この場合は、返すランダムビットの数を渡します。
```
qsharp.init(project_root = '/MyProjectRootFolder')
print(qsharp.eval("Sample.RandomNBits(4)"))
```
```
[Zero, One, One, Zero]
```

追加のパラメーターを渡shotsし、結果を run Python リストで返すメソッドを使用して操作をテストすることもできます。で randomNum.py、前の print ステートメントを次のように置き換えます。

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]]

基本プロファイルを使用してジョブをコンパイルする

注意

VS Code の Q# のみのプログラムの場合、VS Code はベースプロファイルを自動的に設定します。

プロファイルを init 設定するには、メソッドを使用します。
```
qsharp.init(target_profile=qsharp.TargetProfile.Base)
```
次に、メソッドを compile 使用して、プログラムのエントリポイントである操作または関数を指定します。コンパイルされたプログラムは、任意の量子ハードウェアに送信できます。
```
MyProgram = qsharp.compile("Sample.RandomNBits(4)")
```

Azure Quantum に接続してジョブを送信する

Azure Quantum に接続し、Python で作成された Workspace オブジェクトを使用してジョブを送信することも、Azure CLI を使用してジョブを接続して送信することもできます。 Azure CLI を使用するには、コンパイルされたプログラムをテキストファイルとして保存し、CLI コマンドを使用してそのファイルを送信する必要があります。

Python の使用
Azure CLI の使用

プログラムを正しい形式にコンパイルしたら、Azure Quantum に接続するオブジェクトを作成 azure.quantum.Workspace します。接続するには、Azure Quantum ワークスペースのリソース ID を使用します。リソース ID と場所は、Azure portalのワークスペースの概要ページからコピーできます。

に次のコードを追加し randomNum.py、Azure Quantum ワークスペースからリソース ID と場所を入力します。
```
workspace = azure.quantum.Workspace(
    resource_id = "MyResourceID",
    location = "MyLocation"
)
```
ワークスペースで get_targets 使用可能なハードウェア targets を表示するには、メソッドを使用します。
```
MyTargets = workspace.get_targets()
print("This workspace's targets:")
for x in MyTargets:
    print(x)
```

を選択します。rigetti.sim.qvmtarget

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

最後に、メソッドを submit 使用して、そのパラメーターを使用してプログラムを送信します。ジョブの結果は Python ディクショナリとして返されます。
```
job = MyTarget.submit(MyProgram, "MyPythonJob", shots=100)
results = job.get_results()
print("\nResults: ", results)
```

値だけを抽出して表示するには:

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

ジョブのすべてのプロパティには、で job.detailsアクセスできます。次に例を示します。

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

Azure CLI を使用して Azure Quantum にジョブを送信するには、コンパイルしたプログラムの物理ファイルを送信する必要があります。

次のコードにをファイルに追加します randomNum.py 。これにより、テキストファイルが開き、コンパイルされたプログラムが適切な形式に書き込まれます。
```
file = open("compiled_output.txt", "w")
file.write(MyProgram._ll_str)
file.close()
```
Azure Quantum にジョブを送信するには、Azure CLI を使用してログインします。
```
az login
```
Azure CLI quantum 拡張機能の最新バージョンを実行していることを確認します。
```
az extension add --upgrade --name quantum
```
Azure アカウントに関連付けられているサブスクリプションから使用するものを指定します。サブスクリプション ID は、Azure portal のワークスペースの概要で見つけることもできます。
```
az account set -s <MySubscriptionID>
```
次を使用して、使用可能なワークスペースを表示します。
```
az quantum workspace list
```
quantum workspace set を使用して、ジョブの一覧表示と送信に使用する既定のワークスペースを選択できます。
```
az quantum workspace set \
   -g <MyResourceGroup> \
   -w <MyWorkspace> \
   -l <MyLocation> \
   -o table
```
次の機能を使用して、ワークスペースで使用可能な targets を表示します。
```
az quantum target list -o table
```
コマンドを使用してジョブを job submit 送信します。
- --target-id には任意のを target指定できます。この例では、rigetti.sim.qvm を使用しますtarget。
- --job-name には任意の文字列を指定できます。
- --job-input-format は常に qir.v1 です。
- --job-input-file は、手順 1 で作成したテキストファイルの名前です。
- --entry-point 常に 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
```

ジョブの状態をチェックするには、最後のステップの出力から ID をコピーし、コマンドをjob show使用します。

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

ジョブの出力を表示するには、次のコマンドを job output 使用します。

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

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

Q# プログラムと Visual Studio Code の概要

Azure Quantum への Q# ジョブの送信

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Q# プログラムを実行する

頻度ヒストグラムをプロットする

Azure Quantum に接続してジョブを送信する

Jupyter Notebooks ジョブを Azure Quantum に送信する

前提条件

ローカルシミュレーターでプログラムを実行してテストする

基本プロファイルを使用してジョブをコンパイルする

Azure Quantum に接続してジョブを送信する

Q# ジョブを含む Python を Azure Quantum に送信する

前提条件

Q# 操作を作成してインポートする

基本プロファイルを使用してジョブをコンパイルする

Azure Quantum に接続してジョブを送信する

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Azure Quantum に接続してジョブを送信する

Jupyter Notebooks ジョブを Azure Quantum に送信する

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ローカル シミュレーターでプログラムを実行してテストする

基本プロファイルを使用してジョブをコンパイルする

Azure Quantum に接続してジョブを送信する

Q# ジョブを含む Python を Azure Quantum に送信する

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