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Amazon Braket ハンズオンワークショップ

環境セットアップ

Event Engine 環境ログイン

以下の手順を参考に手順5まで進めます。

• https://catalog.workshops.aws/sagemaker-studio-emr/en-US/00-introduction/03-getting-started-event-engine#event-engine-aws-account-access

AWS マネージメントコンソールログイン

こちらのドキュメントに従い、Amazon Braket ノートブックインスタンスを作成します。その際、GitHub リポジトリは https://github.com/aws-samples/amazon-braket-examples-jp.git を指定してください。

• https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/braket/latest/developerguide/braket-get-started-create-notebook.html

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2022年度 立教大学大学院 人工知能科学研究科 量子情報特論

Amazon Braket と量子コンピューティング概要

今年度の量子情報特論では、全14回の授業のうち、3回を Amazon Web Services (AWS) が担当します。 2022/10/14 の座学に引き続き、Amazon Braket を用いた演習 (ハンズオン) を2回に分けて実施するので、そのハンズオンの内容について以下にまとめます。

この授業では、演習の時のみ利用可能な AWS アカウントを発行し、AWS の量子コンピューティングサービスである Amazon Braket を用いて Python で量子コンピューティングのプログラミングを体験します。Amazon Braket を利用するための日本語コンテンツは GitHub に公開しています。

2022/10/21 ハンズオン前半

環境準備

• Event Engine 経由で AWS マネージメントコンソールにログインします [YouTube]

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AWS アカウント間の移行手順

1. 移行元の EventEngine にログイン
   1. AWS アカウントにログインし、Amazon Braket Notebook インスタンスを開く
      1. (optional) ファイルブラウザの使い勝手がいいので JupyterLab に切り替え
      2. Jupyter Notebook のファイルをローカルにダウンロード
   2. EventEngine の Team Dashboard に戻り、“AWS Console” → Credentials Mac/Linux の4行をコピー
      1. AWS_ACCESS_KEY_ID, AWS_SECRET_ACCESS_KEY など
      2. 忘れないようにメモしておく
2. EventEngine からログアウト

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2022年8月26日に実施した Amazon Braket ハンズオンワークショップで利用・紹介したコンテンツです。

導入

• Braket SDK, Simulators (Local Simulators, SV1, DM1, TN1), QPUs (e.g. Rigetti, IonQ), Algorithms (e.g. Grover) [Notebooks]

光量子コンピュータ

• Xanadu Borealis
  • Quick Start [Notebook]
  • 量子テレポーテーション [Notebook]

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2022年8月24日に行われた Amazon Braket ハンズオンで紹介したコンテンツをまとめました。

D-Wave

• D-Wave の基本：最大カット問題を Braket で使う [Jupyter Notebook]
• 組合せ最適化問題
  • 最大カット問題と近似可能性 [Wikipedia]
  • Ising 問題への帰着 (redaction) [Paper]
• 近似アルゴリズム・ヒューリスティック
  • SDP 緩和アルゴリズム [Paper]
• Simulated Annealing (SA) [Paper]

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#!/bin/bash
wget https://raw.githubusercontent.com/mmcgrana/gobyexample/master/examples/random-numbers/random-numbers.go
GOARCH=arm go build random-numbers.go 

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import boto3

region_name='us-east-1'
device_arn="arn:aws:braket:::device/quantum-simulator/amazon/sv1"

job_arn = 'arn:aws:braket:us-east-1:123456789012:job/my-hybrid-job-name' # update this line

braket = boto3.client('braket', region_name=region_name)
response = braket.search_quantum_tasks(filters=[{
    'name': 'jobArn',

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{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Sid": "DenyUntaggedTasksAndJobs",
            "Effect": "Deny",
            "Action": [
                "braket:CreateQuantumTask"
            ],
            "Resource": "*",

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Amazon SageMaker JumpStart を使ったハンズオン

(2021-11-22 更新) こちらのコンテンツからのアップデート版です https://gist.github.com/hariby/1da937a98b82274d13e724cc921f0b57

概要

Amazon SageMaker の使い方を、SageMaker JumpStart のサンプルノートブック (英語) に従って説明します。

1. 導入