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⚙️ doQumentation 설정

튜토리얼에서 Python 코드를 실행하는 데 사용되는 Jupyter 서버를 구성하세요.

현재 환경: 감지 안 됨

서버 백엔드

코드 실행에 사용할 백엔드를 선택하세요:

실행 모드ⓘ

튜토리얼 페이지에서 실행을 클릭할 때 어떤 일이 일어날지 선택하세요. 이것은 이 사이트의 임베디드 코드 실행에만 적용됩니다 — JupyterLab에서 노트북을 열면 표준 Qiskit Runtime을 사용합니다.

변경 사항은 다음 커널 세션에 적용됩니다. 코드가 실행 중이라면 뒤로를 클릭한 다음 실행을 클릭하여 적용하세요.

IBM Quantum 계정

설정 안내 및 보안 참고 사항
보안 참고: 자격 증명은 브라우저의 localStorage에 일반 텍스트로 저장됩니다. 암호화되지 않으며 브라우저 확장 프로그램이나 이 기기에 액세스할 수 있는 누구든 읽을 수 있습니다. 노출을 제한하려면 아래의 만료 설정을 사용하고 완료 후 자격 증명을 삭제하세요. 공유 또는 공개 컴퓨터의 경우 아래에 설명된 수동 save_account() 방법을 사용하는 것이 좋습니다.

IBM Quantum 자격 증명을 여기에 한 번 입력하세요. 커널이 시작될 때 save_account()를 통해 자동으로 주입되므로 각 노트북에 입력할 필요가 없습니다. 이것은 이 웹사이트의 임베디드 코드 실행에만 적용됩니다 — JupyterLab에서 노트북을 열면 save_account()를 수동으로 호출해야 합니다.

  1. quantum.cloud.ibm.com/registration에서 가입 — 처음 30일은 신용카드 불필요
  2. 인스턴스에서 로그인
  3. 인스턴스 — 아직 없다면 홈 페이지에서 무료 Open Plan 인스턴스 생성
  4. API Token — 프로필 아이콘(오른쪽 상단)을 클릭한 다음 "API token"을 클릭합니다. 키를 복사합니다.

자세한 단계는 IBM의 인증 설정 가이드(2단계)를 참조하세요.

대안: 노트북 셀에서 save_account()를 수동으로 실행

이 브라우저에 자격 증명을 저장하지 않으려면 이것을 코드 셀에 붙여넣고 실행하세요. 자격 증명은 Binder 커널의 임시 메모리에 저장되며 세션 종료 시 사라집니다.

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

표시 설정

코드 글꼴 크기

14px
from qiskit import QuantumCircuit

사전 계산된 출력

각 노트북 페이지에는 IBM의 원본 실행에서 사전 계산된 출력(이미지, 테이블, 텍스트)이 표시됩니다. Run을 클릭하여 코드를 라이브로 실행하면 원본 출력과 새 라이브 결과가 나란히 표시됩니다. 이 토글을 활성화하면 라이브 실행 중 원본 출력이 숨겨지고 결과만 표시됩니다.

Python 경고

기본적으로 Python 경고(deprecation 알림, 런타임 경고)는 더 깔끔한 노트북 출력을 위해 억제됩니다. 비활성화하면 모든 경고를 볼 수 있습니다 — 디버깅 또는 API 변경 사항 학습에 유용합니다.

내 데이터 관리

모든 데이터는 브라우저(localStorage)에 로컬로 저장됩니다. 서버로 전송되는 데이터는 없습니다. 브라우저 데이터를 지우거나 다른 브라우저/기기를 사용하면 처음부터 시작됩니다.

학습 진도

읽기 및 실행 진도가 브라우저에 로컬로 추적됩니다. 방문한 페이지는 사이드바에 ✓가 표시되고, 실행된 노트북은 ▶가 표시됩니다.

아직 추적된 진도가 없습니다. 튜토리얼과 가이드를 방문하여 추적을 시작하세요.

북마크

아직 북마크가 없습니다. 모든 페이지의 북마크 버튼을 사용하여 여기에 저장하세요.

디스플레이 및 UI

세션 및 자격 증명

모두 초기화

진도, 북마크, 디스플레이 설정, 자격 증명을 포함한 모든 저장된 데이터를 삭제합니다.

고급 설정

IBM Cloud Code Engine

IBM Cloud Code Engine은 IBM Cloud 계정 기반의 빠른 서버리스 Jupyter 커널을 제공합니다. 시작이 분 단위가 아닌 초 단위로 빠릅니다. 무료 티어는 월 약 14시간을 제공합니다.

설정 안내
  1. cloud.ibm.com에서 IBM Cloud 계정 만들기 (무료 티어 제공)
  2. IBM Cloud Code Engine console로 이동하여 원하는 지역에 새 프로젝트 만들기
  3. 이미지 ghcr.io/janlahmann/doqumentation-codeengine:latest, 포트 8080으로 새 애플리케이션 만들기
    사이징: 단일 사용자는 1 vCPU / 2 GB, 워크숍(최대 80명)은 8 vCPU / 16 GB
  4. 환경 변수 설정: JUPYTER_TOKEN을 안전한 토큰(최소 32자)으로, CORS_ORIGIN를 도메인(예: https://doqumentation.org)으로 설정

워크숍 사이징 세부 사항은 워크숍 설정 문서를 참조하세요.

Binder 패키지

GitHub Pages에서 실행할 때 코드는 MyBinder를 통해 실행됩니다. Binder 환경에는 Qiskit 핵심 패키지가 미리 설치되어 있습니다:

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

일부 노트북은 추가 패키지가 필요합니다. 코드 셀에서 다음을 실행하여 필요에 따라 설치할 수 있습니다:

!pip install -q <package>

또는 모든 선택적 패키지를 한 번에 설치:

!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

설정 도움말

RasQberry 설정

RasQberry Pi에서 실행할 때 Jupyter 서버가 자동으로 감지되어야 합니다. 그렇지 않은 경우 jupyter-tutorials 서비스가 실행 중인지 확인하세요:

sudo systemctl status jupyter-tutorials

로컬 Jupyter 설정

CORS를 활성화하여 Jupyter 서버를 시작하세요:

jupyter server --ServerApp.token='rasqberry' \
  --ServerApp.allow_origin='*' \
  --ServerApp.disable_check_xsrf=True

Docker 설정

Docker 컨테이너는 시작 시 임의의 Jupyter 토큰을 생성합니다. 웹사이트를 통한 코드 실행(포트 8080)은 자동으로 작동합니다 — 토큰이 필요 없습니다. 토큰은 포트 8888의 JupyterLab 직접 액세스에만 필요합니다.

컨테이너 로그에서 토큰을 가져오려면:

docker compose --profile jupyter logs | grep "Jupyter token"

고정 토큰을 설정하려면:

JUPYTER_TOKEN=mytoken docker compose --profile jupyter up

원격 서버

원격 서버의 경우 CORS가 이 웹사이트에서의 연결을 허용하도록 구성되어 있는지 확인하세요. jupyter_server_config.py에 다음을 추가하세요:

c.ServerApp.allow_origin = '*'
c.ServerApp.allow_credentials = True