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⚙️ Configuración de doQumentation

Configura el servidor Jupyter utilizado para ejecutar código Python en los tutoriales.

Entorno Actual: No detectado

Backend del servidor

Elige qué backend usar para la ejecución de código:

Modo de ejecución

Elige qué sucede al hacer clic en Ejecutar en las páginas de tutoriales. Esto se aplica solo a la ejecución de código incrustada en este sitio — abrir un notebook en JupyterLab usa el runtime estándar de Qiskit.

Los cambios entran en vigor en la próxima sesión del kernel. Si el código se está ejecutando, haz clic en Volver y luego en Ejecutar para aplicar.

Cuenta de IBM Quantum

Instrucciones de configuración y notas de seguridad
Nota de seguridad: Las credenciales se guardan en texto plano en el localStorage de este navegador, solo para este sitio de idioma (en otro sitio de idioma, vuelve a introducirlas). Nunca se guardan en una cookie, así que no se envían al servidor web. No están cifradas y pueden leerlas las extensiones del navegador o cualquier persona con acceso a este dispositivo. Usa el ajuste de caducidad de abajo para limitar la exposición y elimina las credenciales cuando termines. En ordenadores compartidos o públicos, es mejor usar el método manual con save_account() que se describe más abajo.

Ingresa tus credenciales de IBM Quantum una vez aquí. Se inyectarán automáticamente a través de save_account() cuando se inicie el kernel, por lo que no necesitas ingresarlas en cada notebook. Esto se aplica solo a la ejecución de código incrustada en este sitio — abrir un notebook en JupyterLab requiere llamar a save_account() manualmente.

  1. Registrarse en quantum.cloud.ibm.com/registration — no se requiere tarjeta de crédito durante los primeros 30 días
  2. Iniciar sesión en Instancias
  3. Instancia — Crea una instancia gratuita de Open Plan en página de inicio si aún no tienes una
  4. API Token — Haz clic en tu icono de perfil (arriba a la derecha), luego "API token". Copia la clave.

Para pasos detallados, consulta la guía Configurar autenticación de IBM (paso 2).

Alternativa: Ejecutar save_account() manualmente en una celda de notebook

Si prefieres no almacenar credenciales en este navegador, pega esto en cualquier celda de código y ejecútalo. Las credenciales se guardan en el almacenamiento temporal del kernel de Binder y se pierden cuando finaliza la sesión.

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

Preferencias de Visualización

Tamaño de Fuente del Código

14px
from qiskit import QuantumCircuit

Salidas Precalculadas

Cada página de notebook muestra salidas precalculadas (imágenes, tablas, texto) de las ejecuciones originales de IBM. Cuando haces clic en Run para ejecutar código en vivo, se muestran tanto las salidas originales como tus nuevos resultados en vivo. Desactiva este interruptor para ocultar las salidas originales durante la ejecución en vivo y dejar visibles solo tus resultados.

Advertencias de Python

Por defecto, las advertencias de Python (avisos de obsolescencia, sugerencias de tiempo de ejecución) se suprimen para una salida de notebook más limpia. Desactiva esto para ver todas las advertencias — útil para depuración o para aprender sobre cambios en la API.

Gestionar tus datos

Todos los datos permanecen en tu navegador. En doqumentation.org tu progreso, tus marcadores y tus ajustes se guardan en localStorage y en pequeñas cookies que los comparten entre los sitios de idioma; esas cookies viajan al servidor web estático con cada petición de página, nunca a un servidor de doQumentation. Tus credenciales de IBM Quantum nunca se guardan en una cookie: permanecen en localStorage en el sitio de idioma donde las introdujiste. Si borras los datos del navegador o usas otro navegador o dispositivo, empiezas de cero.

Progreso de Aprendizaje

Las páginas visitadas muestran un ✓ en la barra lateral. Las páginas de notebook muestran un </>: gris hasta que se visitan, azul una vez visitadas y verde cuando has ejecutado código en ellas.

Aún no se ha rastreado ningún progreso. Visita tutoriales y guías para comenzar a rastrear.

Marcadores

Aún no hay marcadores. Usa el botón de marcador en cualquier página para guardarlo aquí.

Visualización e interfaz

Sesiones y credenciales

Restablecer todo

Eliminar todos los datos guardados incluyendo progreso, marcadores, preferencias de visualización y credenciales.

Configuración Avanzada

IBM Cloud Code Engine

IBM Cloud Code Engine proporciona un kernel Jupyter rápido y sin servidor basado en tu propia cuenta de IBM Cloud. El inicio tarda segundos en lugar de minutos. El nivel gratuito cubre aproximadamente 14 horas/mes.

Instrucciones de configuración
  1. Crea una cuenta de IBM Cloud en cloud.ibm.com (nivel gratuito disponible)
  2. Ve a IBM Cloud Code Engine console y crea un nuevo proyecto en tu región preferida
  3. Crea una nueva aplicación con imagen ghcr.io/janlahmann/doqumentation-codeengine:latest, puerto de escucha 8080
    Dimensionamiento: 1 vCPU / 2 GB para usuario único, 8 vCPU / 16 GB para talleres (hasta 80 usuarios)
  4. Establece variables de entorno: JUPYTER_TOKEN con un token seguro (mín. 32 caracteres) y CORS_ORIGIN con tu dominio (p. ej., https://doqumentation.org)

Para detalles de dimensionamiento para talleres, consulta la documentación de configuración del workshop.

Paquetes de Binder

Al ejecutarse en GitHub Pages, el código se ejecuta a través de MyBinder. El entorno de Binder incluye paquetes Qiskit principales preinstalados:

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

Algunos notebooks requieren paquetes adicionales. Puedes instalarlos bajo demanda ejecutando esto en una celda de código:

!pip install -q <package>

O instalar todos los paquetes opcionales a la vez:

!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

Ayuda de Configuración

Configuración de RasQberry

RasQberry ejecuta el contenedor de doQumentation (consulta la configuración de Docker más abajo). Abre el sitio desde la dirección de la Pi, puerto 8080, y el código se ejecuta en la Pi sin más configuración.

Guía de taller sin conexión: imparte una clase desde un solo Raspberry Pi

Configuración Local de Jupyter

Inicia un servidor Jupyter que acepte solo este sitio, con un token de tu elección, y luego introduce su URL y su token en Servidor personalizado más arriba:

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

Configuración de Docker

El contenedor Docker genera un token de Jupyter aleatorio al iniciar. La ejecución de código a través del sitio web (puerto 8080) funciona automáticamente — no se necesita token. El token solo se requiere para acceso directo a JupyterLab en el puerto 8888.

Para recuperar el token de los registros del contenedor:

podman logs doq | grep "Jupyter token"

Para establecer un token fijo:

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

Servidor Remoto

Para servidores remotos, asegúrate de que CORS esté configurado para permitir conexiones desde este sitio. Agrega lo siguiente a tu jupyter_server_config.py:

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