Memantau atau membatalkan job

Lihat daftar beban kerja kamu di halaman Workloads.

Lihat status job

Buka tabel Workloads dan periksa kolom Status untuk melihat apakah job sudah selesai atau gagal.

Lihat sisa penggunaan

Buka tabel Instances dan pilih tab yang sesuai dengan paket yang ingin kamu lihat sisa penggunaannya. Total waktu yang sudah digunakan dan total waktu yang tersisa pada paket kamu akan ditampilkan.

Lihat metrik jumlah job dan workload yang dikirimkan

Buka halaman Analytics untuk melihat total jumlah job yang dikirimkan, serta jumlah batch workload dan session workload. Perlu diingat bahwa kamu hanya bisa melihat halaman Analytics untuk akun yang kamu miliki atau kelola.

Pantau job

Gunakan instance job untuk memeriksa status job atau mengambil hasilnya dengan memanggil perintah yang sesuai:

job.result()	Tinjau hasil job segera setelah job selesai. Hasil job tersedia setelah job selesai. Oleh karena itu, job.result() adalah panggilan pemblokiran sampai job selesai.
job.job_id()	Kembalikan ID yang secara unik mengidentifikasi job tersebut. Mengambil hasil job di lain waktu membutuhkan ID job. Oleh karena itu, disarankan untuk menyimpan ID job yang mungkin ingin kamu ambil nanti.
job.status()	Periksa status job.
job = service.job(<job_id>)	Ambil job yang sebelumnya kamu kirimkan. Panggilan ini membutuhkan ID job.

Ambil hasil job di lain waktu

Panggil service.job(\<job\_id>) untuk mengambil job yang sebelumnya kamu kirimkan. Jika kamu tidak punya ID job, atau jika ingin mengambil beberapa job sekaligus — termasuk job dari QPU (unit pemrosesan kuantum) yang sudah pensiun — panggil service.jobs() dengan filter opsional. Lihat QiskitRuntimeService.jobs.

Paket provider yang sudah tidak didukung

service.jobs() juga mengembalikan job yang dijalankan dari paket qiskit-ibm-provider yang sudah tidak didukung. Job yang dikirimkan oleh paket yang lebih lama (juga sudah tidak didukung) qiskit-ibmq-provider tidak lagi tersedia.

Contoh

Contoh ini mengembalikan 10 runtime job terbaru yang dijalankan di my_backend:

# 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)

Batalkan job

Kamu bisa membatalkan job dari dasbor IBM Quantum Platform baik di halaman Workloads maupun halaman detail untuk workload tertentu. Di halaman Workloads, klik menu overflow di akhir baris workload tersebut, lalu pilih Cancel. Jika kamu berada di halaman detail untuk workload tertentu, gunakan dropdown Actions di bagian atas halaman, lalu pilih Cancel.

Di Qiskit, gunakan job.cancel() untuk membatalkan job.

Lihat execution spans Sampler

Hasil job SamplerV2 yang dieksekusi di Qiskit Runtime mengandung informasi waktu eksekusi dalam metadata-nya. Informasi waktu ini bisa digunakan untuk menetapkan batas timestamp atas dan bawah kapan shot tertentu dieksekusi di QPU. Shot dikelompokkan ke dalam objek ExecutionSpan, masing-masing menunjukkan waktu mulai, waktu berhenti, dan spesifikasi shot mana yang dikumpulkan dalam span tersebut.

Sebuah execution span menentukan data mana yang dieksekusi selama jendela waktunya dengan menyediakan metode ExecutionSpan.mask. Metode ini, dengan indeks Primitive Unified Block (PUB) mana pun, mengembalikan boolean mask yang bernilai True untuk semua shot yang dieksekusi selama jendela waktunya. PUB diindeks berdasarkan urutan pemberiannya pada pemanggilan Sampler run. Jika, misalnya, sebuah PUB berbentuk (2, 3) dan dijalankan dengan empat shot, maka bentuk mask-nya adalah (2, 3, 4). Lihat halaman API execution_span untuk detail lengkap.

Contoh: Untuk melihat informasi execution span, tinjau metadata hasil yang dikembalikan oleh SamplerV2, yang hadir dalam bentuk objek ExecutionSpans. Objek ini adalah kontainer mirip-list yang berisi instance dari subkelas ExecutionSpan, seperti SliceSpan:

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)

Execution spans bisa difilter untuk menyertakan informasi yang berkaitan dengan PUB tertentu, dipilih berdasarkan indeksnya:

# 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>)])

Lihat informasi global tentang kumpulan execution spans:

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

Ekstrak dan periksa span tertentu:

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

catatan

Jendela waktu yang ditentukan oleh execution span yang berbeda bisa saja tumpang tindih. Ini bukan karena QPU melakukan beberapa eksekusi sekaligus, melainkan merupakan artefak dari pemrosesan klasik tertentu yang mungkin terjadi bersamaan dengan eksekusi kuantum. Jaminan yang diberikan adalah bahwa data yang dirujuk pasti terjadi dalam execution span yang dilaporkan, tetapi belum tentu batas jendela waktunya se-ketat mungkin.

Langkah berikutnya

Rekomendasi

• Coba tutorial algoritma Grover.