작업 모니터링 또는 취소

워크로드 페이지에서 워크로드 목록을 확인할 수 있습니다.

작업 상태 보기

워크로드 테이블로 이동하여 상태 열에서 작업이 완료되었는지 또는 실패했는지 확인합니다.

남은 사용량 보기

인스턴스 테이블로 이동하여 남은 사용량을 확인하려는 플랜과 연관된 탭을 선택합니다. 플랜에서 사용된 총 시간과 남은 총 시간이 표시됩니다.

제출된 작업 및 워크로드 수에 대한 지표 보기

분석 페이지로 이동하여 제출된 총 작업 수와 함께 배치 워크로드 및 세션 워크로드의 수를 확인합니다. 분석 페이지는 소유하거나 관리하는 계정에 대해서만 볼 수 있습니다.

작업 모니터링

작업 인스턴스를 사용하여 작업 상태를 확인하거나 적절한 명령을 호출하여 결과를 검색합니다.

job.result()	작업이 완료된 직후 작업 결과를 검토합니다. 작업 결과는 작업이 완료된 후에 사용할 수 있습니다. 따라서 job.result()는 작업이 완료될 때까지 블로킹 호출입니다.
job.job_id()	해당 작업을 고유하게 식별하는 ID를 반환합니다. 나중에 작업 결과를 검색하려면 작업 ID가 필요합니다. 따라서 나중에 검색할 작업의 ID를 저장해 두는 것이 좋습니다.
job.status()	작업 상태를 확인합니다.
job = service.job(<job_id>)	이전에 제출한 작업을 검색합니다. 이 호출에는 작업 ID가 필요합니다.

나중에 작업 결과 검색

service.job(\<job\_id>)를 호출하여 이전에 제출한 작업을 검색합니다. 작업 ID가 없거나 여러 작업을 한 번에 검색하려는 경우(퇴역한 QPU(양자 처리 장치)의 작업 포함), 선택적 필터를 사용하여 service.jobs()를 호출합니다. QiskitRuntimeService.jobs를 참조하세요.

더 이상 사용되지 않는 프로바이더 패키지

service.jobs()는 더 이상 사용되지 않는 qiskit-ibm-provider 패키지에서 실행된 작업도 반환합니다. 이전(역시 더 이상 사용되지 않는) qiskit-ibmq-provider 패키지로 제출된 작업은 더 이상 사용할 수 없습니다.

예시

이 예시는 my_backend에서 실행된 가장 최근 런타임 작업 10개를 반환합니다.

# Added by doQumentation — required packages for this notebook
!pip install -q numpy qiskit qiskit-ibm-runtime

# This cell is hidden from users
from qiskit import QuantumCircuit
from qiskit.circuit import Parameter
from qiskit.transpiler import generate_preset_pass_manager

from qiskit_ibm_runtime import QiskitRuntimeService, SamplerV2
import numpy as np

my_backend = "ibm_torino"
service = QiskitRuntimeService()
# backend = service.backend(my_backend)
backend = service.least_busy()

# Define two circuits, each with one parameter with two parameters.
circuit = QuantumCircuit(2)
circuit.h(0)
circuit.cx(0, 1)
circuit.ry(Parameter("a"), 0)
circuit.cx(0, 1)
circuit.h(0)
circuit.measure_all()

pm = generate_preset_pass_manager(optimization_level=1, backend=backend)
transpiled_circuit = pm.run(circuit)

params = np.random.uniform(size=(2, 3)).T

sampler_pub = (transpiled_circuit, params)

# Instantiate the new estimator object, then run the transpiled circuit
# using the set of parameters and observables.
sampler = SamplerV2(mode=backend)
job = sampler.run([sampler_pub], shots=4)
print(job.job_id())

d305ck0ocacs73ajagvg

result = job.result()

spans = job.result().metadata["execution"]["execution_spans"]
print(spans)

ExecutionSpans([DoubleSliceSpan(<start='2025-09-09 16:31:16', stop='2025-09-09 16:31:16', size=24>)])

params = np.random.uniform(size=(2, 3))
params

array([[0.2260416 , 0.8747859 , 0.44361995],
       [0.94700856, 0.96826017, 0.98426562]])

mask = spans[0].mask(0)
mask

array([[[ True,  True,  True,  True],
        [ True,  True,  True,  True]],

       [[ True,  True,  True,  True],
        [ True,  True,  True,  True]],

       [[ True,  True,  True,  True],
        [ True,  True,  True,  True]]])

from qiskit_ibm_runtime import QiskitRuntimeService

# Initialize the account first.
service = QiskitRuntimeService()
# Use `limit` to retrieve a specific number of jobs. The default `limit` is 10.
service.jobs(backend_name=my_backend)

작업 취소

IBM Quantum Platform 대시보드의 워크로드 페이지 또는 특정 워크로드의 세부 정보 페이지에서 작업을 취소할 수 있습니다. 워크로드 페이지에서 해당 워크로드 행 끝의 오버플로 메뉴를 클릭하고 취소를 선택합니다. 특정 워크로드의 세부 정보 페이지에 있는 경우 페이지 상단의 작업 드롭다운을 사용하여 취소를 선택합니다.

Qiskit에서는 job.cancel()을 사용하여 작업을 취소합니다.

Sampler 실행 스팬 보기

Qiskit Runtime에서 실행된 SamplerV2 작업의 결과에는 메타데이터에 실행 타이밍 정보가 포함되어 있습니다. 이 타이밍 정보는 특정 샷이 QPU에서 실행된 시간의 상한 및 하한 타임스탬프를 설정하는 데 사용할 수 있습니다. 샷은 ExecutionSpan 객체로 그룹화되며, 각 객체는 시작 시간, 종료 시간, 그리고 해당 스팬에서 수집된 샷의 사양을 나타냅니다.

실행 스팬은 ExecutionSpan.mask 메서드를 제공하여 해당 윈도우 동안 실행된 데이터를 지정합니다. 이 메서드는 Primitive Unified Block (PUB) 인덱스를 인수로 받아 해당 윈도우 동안 실행된 모든 샷에 대해 True인 불리언 마스크를 반환합니다. PUB는 Sampler 실행 호출에 제공된 순서로 인덱싱됩니다. 예를 들어, PUB의 형태가 (2, 3)이고 4개의 샷으로 실행된 경우 마스크의 형태는 (2, 3, 4)입니다. 전체 세부 사항은 execution_span API 페이지를 참조하세요.

예시: 실행 스팬 정보를 보려면 SamplerV2가 반환한 결과의 메타데이터를 검토합니다. 이는 ExecutionSpans 객체 형태로 제공됩니다. 이 객체는 SliceSpan과 같은 ExecutionSpan의 서브클래스 인스턴스를 포함하는 리스트형 컨테이너입니다.

from qiskit.primitives import BitArray

# Get the mask of the 1st PUB for the 0th span.
mask = spans[0].mask(0)

# Decide whether the 0th shot of parameter set (1, 2) occurred in this span.
in_this_span = mask[2, 1, 0]

# Create a new bit array containing only the PUB-1 data collected during this span.
bits = result[0].data.meas
filtered_data = BitArray(bits.array[mask], bits.num_bits)

실행 스팬은 인덱스로 선택된 특정 PUB와 관련된 정보를 포함하도록 필터링할 수 있습니다.

# take the subset of spans that reference data in PUBs 0 or 2
spans.filter_by_pub([0, 2])

ExecutionSpans([DoubleSliceSpan(<start='2025-09-09 16:31:16', stop='2025-09-09 16:31:16', size=24>)])

실행 스팬 컬렉션에 대한 전체 정보를 봅니다.

print("Number of execution spans:", len(spans))
print("  Start of the first span:", spans.start)
print("     End of the last span:", spans.stop)
print("       Total duration (s):", spans.duration)

Number of execution spans: 1
  Start of the first span: 2025-09-09 16:31:16.320568
     End of the last span: 2025-09-09 16:31:16.865858
       Total duration (s): 0.54529

특정 스팬을 추출하여 검사합니다.

spans.sort()
print(" Start of first span:", spans[0].start)
print("   End of first span:", spans[0].stop)
print("#shots in first span:", spans[0].size)

Start of first span: 2025-09-09 16:31:16.320568
   End of first span: 2025-09-09 16:31:16.865858
#shots in first span: 24

참고

서로 다른 실행 스팬이 지정한 시간 윈도우가 겹칠 수 있습니다. 이는 QPU가 동시에 여러 실행을 수행했기 때문이 아니라, 양자 실행과 동시에 발생할 수 있는 특정 고전적 처리의 결과입니다. 보장되는 것은 참조된 데이터가 보고된 실행 스팬 내에서 확실히 발생했다는 것이지, 시간 윈도우의 한계가 가능한 한 좁다는 것은 아닙니다.

다음 단계

권장 사항

• Grover의 알고리즘 튜토리얼을 시도해 보세요.