Recuperar y guardar resultados de trabajos

Versiones de paquetes

El código de esta página fue desarrollado con los siguientes requisitos. Recomendamos usar estas versiones o más recientes.

qiskit-ibm-runtime~=0.40.1

Los flujos de trabajo cuánticos suelen tardar bastante en completarse y pueden extenderse a lo largo de muchas sesiones. Si reinicias el kernel de Python, perderás cualquier resultado almacenado en memoria. Para evitar la pérdida de datos, puedes guardar los resultados en un archivo y recuperar los resultados de trabajos anteriores desde IBM Quantum®, de modo que tu próxima sesión pueda retomar donde la dejaste.

Recuperar resultados de trabajos desde IBM Quantum

IBM Quantum almacena automáticamente los resultados de cada trabajo para que puedas recuperarlos en una fecha posterior. Usa esta función para continuar programas cuánticos entre reinicios del kernel y revisar resultados pasados. Puedes obtener el ID de un trabajo de forma programática a través de su método job_id, o puedes ver todos tus trabajos enviados y sus IDs en la página de Cargas de trabajo.

Para encontrar un trabajo de forma programática, usa el método QiskitRuntimeService.jobs. Por defecto, esto devuelve los trabajos enviados más recientemente, pero también puedes filtrar trabajos por nombre de backend, fecha de creación y más. La siguiente celda encuentra todos los trabajos enviados en los últimos tres meses. El argumento created_after debe ser un objeto datetime.datetime.

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

import datetime
from qiskit_ibm_runtime import QiskitRuntimeService

three_months_ago = datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=90)

service = QiskitRuntimeService()
jobs_in_last_three_months = service.jobs(created_after=three_months_ago)
jobs_in_last_three_months[:3]  # show first three jobs

[<RuntimeJobV2('d2n1d2cg59ks73c6vu3g', 'sampler')>,
 <RuntimeJobV2('d2n18dehb60s73cvalg0', 'sampler')>,
 <RuntimeJobV2('d2ff2cms6qcs738f4lb0', 'sampler')>]

También puedes filtrar por backend, estado del trabajo, sesión y más. Para más información, consulta QiskitRuntimeService.jobs en la documentación de la API.

Una vez que tengas el ID del trabajo, usa el método QiskitRuntimeService.job para recuperarlo.

# Get ID of most recent successful job for demonstration.
# This will not work if you've never successfully run a job.
successful_job = next(
    j for j in service.jobs(limit=1000) if j.status() == "DONE"
)
job_id = successful_job.job_id()
print(job_id)

d2n1d2cg59ks73c6vu3g

retrieved_job = service.job(job_id)
retrieved_job.result()

PrimitiveResult([SamplerPubResult(data=DataBin(c=BitArray(<shape=(), num_shots=4096, num_bits=2>)), metadata={'circuit_metadata': {}}), SamplerPubResult(data=DataBin(c=BitArray(<shape=(), num_shots=4096, num_bits=2>)), metadata={'circuit_metadata': {}}), SamplerPubResult(data=DataBin(c=BitArray(<shape=(), num_shots=4096, num_bits=2>)), metadata={'circuit_metadata': {}}), SamplerPubResult(data=DataBin(c=BitArray(<shape=(), num_shots=4096, num_bits=2>)), metadata={'circuit_metadata': {}}), SamplerPubResult(data=DataBin(c=BitArray(<shape=(), num_shots=4096, num_bits=2>)), metadata={'circuit_metadata': {}}), SamplerPubResult(data=DataBin(c=BitArray(<shape=(), num_shots=4096, num_bits=2>)), metadata={'circuit_metadata': {}}), SamplerPubResult(data=DataBin(c=BitArray(<shape=(), num_shots=4096, num_bits=2>)), metadata={'circuit_metadata': {}}), SamplerPubResult(data=DataBin(c=BitArray(<shape=(), num_shots=4096, num_bits=2>)), metadata={'circuit_metadata': {}}), 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¿Siempre olvidas cómo recuperar el resultado de un trabajo? Prueba este prompt con Qiskit Code Assistant:

Guardar resultados en disco

También puede que quieras guardar los resultados en disco. Para ello, usa la biblioteca JSON integrada de Python con los codificadores de Qiskit Runtime.

import json
from qiskit_ibm_runtime import RuntimeEncoder

with open("result.json", "w") as file:
    json.dump(retrieved_job.result(), file, cls=RuntimeEncoder)

Luego puedes cargar este array desde disco en un kernel separado.

from qiskit_ibm_runtime import RuntimeDecoder

with open("result.json", "r") as file:
    result = json.load(file, cls=RuntimeDecoder)

result

PrimitiveResult([SamplerPubResult(data=DataBin(c=BitArray(<shape=(), num_shots=4096, num_bits=2>)), metadata={'circuit_metadata': {}}), SamplerPubResult(data=DataBin(c=BitArray(<shape=(), num_shots=4096, num_bits=2>)), metadata={'circuit_metadata': {}}), SamplerPubResult(data=DataBin(c=BitArray(<shape=(), num_shots=4096, num_bits=2>)), metadata={'circuit_metadata': {}}), SamplerPubResult(data=DataBin(c=BitArray(<shape=(), num_shots=4096, num_bits=2>)), metadata={'circuit_metadata': {}}), SamplerPubResult(data=DataBin(c=BitArray(<shape=(), num_shots=4096, num_bits=2>)), metadata={'circuit_metadata': {}}), SamplerPubResult(data=DataBin(c=BitArray(<shape=(), num_shots=4096, num_bits=2>)), metadata={'circuit_metadata': {}}), SamplerPubResult(data=DataBin(c=BitArray(<shape=(), num_shots=4096, num_bits=2>)), metadata={'circuit_metadata': {}}), SamplerPubResult(data=DataBin(c=BitArray(<shape=(), num_shots=4096, num_bits=2>)), metadata={'circuit_metadata': {}}), 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Recuperar resultados de trabajos desde IBM Quantum​

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