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⚙️ doQumentation-Einstellungen

Konfiguriere den Jupyter-Server, der für die Ausführung von Python-Code in Tutorials verwendet wird.

Aktuelle Umgebung: Nicht erkannt

Server-Backend

Wähle, welches Backend für die Code-Ausführung verwendet werden soll:

Ausführungsmodus

Wähle, was passiert, wenn du auf Tutorial-Seiten auf Ausführen klickst. Dies gilt nur für eingebettete Code-Ausführung auf dieser Website — das Öffnen eines Notebooks in JupyterLab verwendet die Standard-Qiskit-Laufzeit.

Änderungen werden bei der nächsten Kernel-Sitzung wirksam. Wenn Code läuft, klicke auf Zurück, dann auf Ausführen, um sie anzuwenden.

IBM Quantum-Konto

Einrichtungsanleitung & Sicherheitshinweise
Sicherheitshinweis: Die Zugangsdaten werden im Klartext im localStorage dieses Browsers gespeichert, nur für diese Sprachseite (auf einer anderen Sprachseite musst du sie erneut eingeben). Sie werden nie in einem Cookie abgelegt und deshalb nicht an den Webhost gesendet. Sie sind nicht verschlüsselt und können von Browser-Erweiterungen oder von jedem gelesen werden, der Zugriff auf dieses Gerät hat. Nutze die Ablaufeinstellung unten, um das Risiko zu begrenzen, und lösche die Zugangsdaten, wenn du fertig bist. Auf gemeinsam genutzten oder öffentlichen Computern verwendest du stattdessen besser die unten beschriebene manuelle Methode mit save_account().

Gib deine IBM Quantum-Anmeldedaten einmal hier ein. Sie werden automatisch über save_account() eingefügt, wenn der Kernel startet, sodass du sie nicht in jedem Notebook eingeben musst. Dies gilt nur für die eingebettete Code-Ausführung auf dieser Website — das Öffnen eines Notebooks in JupyterLab erfordert das manuelle Aufrufen von save_account().

  1. Registrieren unter quantum.cloud.ibm.com/registration — keine Kreditkarte erforderlich für die ersten 30 Tage
  2. Anmelden unter Instanzen
  3. Instanz — Erstelle eine kostenlose Open Plan-Instanz unter Startseite, falls du noch keine hast
  4. API Token — Klicke auf dein Profilsymbol (oben rechts), dann "API token". Kopiere den Schlüssel.

Für detaillierte Schritte siehe IBMs Authentifizierung einrichten-Leitfaden (Schritt 2).

Alternative: save_account() manuell in einer Notebook-Zelle ausführen

Wenn du es vorziehst, keine Anmeldedaten in diesem Browser zu speichern, füge dies in eine beliebige Codezelle ein und führe sie aus. Anmeldedaten werden im temporären Speicher des Binder-Kernels gespeichert und gehen verloren, wenn die Sitzung endet.

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

Anzeigeeinstellungen

Code-Schriftgröße

14px
from qiskit import QuantumCircuit

Vorberechnete Ausgaben

Jede Notebook-Seite zeigt vorberechnete Ausgaben (Bilder, Tabellen, Text) aus den ursprünglichen Läufen von IBM. Wenn du auf Run klickst, um Code live auszuführen, werden sowohl die ursprünglichen Ausgaben als auch deine neuen Live-Ergebnisse angezeigt. Schalte diese Option aus, um die ursprünglichen Ausgaben während der Live-Ausführung auszublenden, sodass nur deine Ergebnisse sichtbar bleiben.

Python-Warnungen

Standardmäßig werden Python-Warnungen (Deprecation-Hinweise, Laufzeit-Hinweise) für eine sauberere Notebook-Ausgabe unterdrückt. Deaktiviere dies, um alle Warnungen zu sehen — nützlich zum Debuggen oder zum Lernen über API-Änderungen.

Deine Daten verwalten

Alle Daten bleiben in deinem Browser. Auf doqumentation.org werden dein Fortschritt, deine Lesezeichen und Einstellungen im localStorage und in kleinen Cookies gespeichert, die sie über die Sprachseiten hinweg teilen; diese Cookies gehen bei jeder Seitenanfrage an den statischen Webhost, nie an einen doQumentation-Server. Deine IBM Quantum-Zugangsdaten werden nie in einem Cookie abgelegt: Sie bleiben im localStorage der Sprachseite, auf der du sie eingegeben hast. Wenn du deine Browserdaten löschst oder einen anderen Browser bzw. ein anderes Gerät nutzt, beginnst du von vorn.

Lernfortschritt

Besuchte Seiten zeigen ein ✓ in der Seitenleiste. Notebook-Seiten zeigen ein </>: grau bis zum Besuch, blau nach dem Besuch, grün, sobald du Code darauf ausgeführt hast.

Noch kein Fortschritt verfolgt. Besuche Tutorials und Leitfäden, um mit der Verfolgung zu beginnen.

Lesezeichen

Noch keine Lesezeichen. Verwende die Lesezeichen-Schaltfläche auf einer beliebigen Seite, um sie hier zu speichern.

Anzeige & UI

Sitzungen & Zugangsdaten

Alles zurücksetzen

Alle gespeicherten Daten einschließlich Fortschritt, Lesezeichen, Anzeigeeinstellungen und Zugangsdaten entfernen.

Erweiterte Einstellungen

IBM Cloud Code Engine

IBM Cloud Code Engine stellt einen schnellen, serverlosen Jupyter-Kernel bereit, der von deinem eigenen IBM Cloud-Konto betrieben wird. Der Start dauert Sekunden statt Minuten. Der kostenlose Tarif deckt ca. 14 Stunden/Monat ab.

Einrichtungsanleitung
  1. Erstelle ein IBM Cloud-Konto unter cloud.ibm.com (kostenloser Tarif verfügbar)
  2. Gehe zur IBM Cloud Code Engine console und erstelle ein neues Projekt in deiner bevorzugten Region
  3. Erstelle eine neue Anwendung mit dem Image ghcr.io/janlahmann/doqumentation-codeengine:latest, Listening-Port 8080
    Dimensionierung: 1 vCPU / 2 GB für Einzelnutzer, 8 vCPU / 16 GB für Workshops (bis zu 80 Nutzer)
  4. Setze Umgebungsvariablen: JUPYTER_TOKEN auf einen sicheren Token (mindestens 32 Zeichen) und CORS_ORIGIN auf deine Domain (z. B. https://doqumentation.org)

Details zur Workshop-Dimensionierung findest du in der Workshop-Einrichtungsdokumentation.

Binder-Pakete

Beim Ausführen auf GitHub Pages wird Code über MyBinder ausgeführt. Die Binder-Umgebung enthält vorinstallierte Qiskit-Kernpakete:

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

Einige Notebooks benötigen zusätzliche Pakete. Du kannst sie bei Bedarf installieren, indem du dies in einer Codezelle ausführst:

!pip install -q <package>

Oder alle optionalen Pakete auf einmal installieren:

!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

Einrichtungshilfe

RasQberry-Einrichtung

RasQberry führt den doQumentation-Container aus (siehe Docker-Einrichtung unten). Öffne die Website über die Adresse des Pi, Port 8080, und der Code wird ohne weitere Einrichtung auf dem Pi ausgeführt.

Offline-Workshop-Leitfaden: einen Kurs von einem Raspberry Pi aus durchführen

Lokale Jupyter-Einrichtung

Starte einen Jupyter-Server, der nur diese Website akzeptiert, mit einem Token deiner Wahl, und gib dann seine URL und das Token oben unter «Benutzerdefinierter Server» ein:

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

Docker-Einrichtung

Der Docker-Container generiert beim Start ein zufälliges Jupyter-Token. Die Code-Ausführung über die Website (Port 8080) funktioniert automatisch — kein Token erforderlich. Das Token wird nur für den direkten JupyterLab-Zugriff auf Port 8888 benötigt.

Um das Token aus den Container-Logs abzurufen:

podman logs doq | grep "Jupyter token"

Um ein festes Token festzulegen:

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

Remote-Server

Stelle für Remote-Server sicher, dass CORS konfiguriert ist, um Verbindungen von dieser Website zuzulassen. Füge Folgendes zu deiner jupyter_server_config.py hinzu:

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