クラウドアクセス¶

blueqat.cloud は、Blueqatクラウドサービス（https://qapi.blueqat.app）へ回路を送信します — マネージドなシミュレータと実機量子コンピュータを、ローカル実行と同じ Circuit API で使えます。

APIキー¶

キーは https://mcp.blueqat.app/login で取得できます。認証情報は次の優先順位で解決されます:

現在のプロセスでの blueqat.cloud.configure(api_key=...)
環境変数 BLUEQAT_API_KEY
設定ファイル ~/.blueqat/config.json

import blueqat.cloud as cloud

cloud.save_api_key("YOUR_API_KEY")   # 所有者のみ (0600) の権限で保存
cloud.me()                           # アカウントのプラン・上限・残クォータ

クラウドでの回路実行¶

blueqat.cloud をインポートすると 'cloud' バックエンドが登録されます。結果はSDKのローカル規約に揃えられるため、そのまま置き換えられます:

import blueqat.cloud
from blueqat import Circuit
from blueqat.utils import Z

c = Circuit(2).h[0].cx[0, 1]
c.m[:].run(backend='cloud', shots=100)          # Counter('00', '11', ...)
c.run(backend='cloud')                          # 状態ベクトル (torch.Tensor)
c.run(backend='cloud', amplitude='11')          # 単一の確率振幅
c.run(backend='cloud', hamiltonian=1.0 * Z[0])  # 期待値

名前付きブロックとスライスはワイヤ形式向けに自動展開され、ハミルトニアンの恒等（定数）項はローカルで加算し直されます。

その他のエンドポイント¶

cloud.health()                  # サービス稼働確認 (キー不要)
cloud.circuit_info(c)           # サーバ側での検証・統計
cloud.vqe_run(h, n_qubits=2)    # クラウドでVQE
cloud.qaoa_run(qubo_terms)      # QUBOのQAOA

実機量子コンピュータ¶

cloud.hardware_status()         # QPU の状態（鍵なしで見られます）
cloud.hardware_qpus()           # 使える QPU の一覧
cloud.hardware_calibration()    # 量子ビットごとの誤り率とコヒーレンス時間
cloud.hardware_next_window()    # 次に投入を受け付ける時間帯
cloud.hardware_quote(shots=100, payer="me")   # 投入する前に費用を見る

job = cloud.submit_hardware_job(c, shots=100, confirm=True)

cloud.hardware_jobs()                        # 最近投入したジョブ
cloud.hardware_job(job["task_id"])           # 1件の状態
cloud.hardware_job_result(job["task_id"])    # 終わっていれば結果
cloud.cancel_hardware_job(job["task_id"])    # 待ち行列にいるうちなら取消

submit_hardware_jobはconfirm=Trueを必ず求めます。実機は実際に費用がかかり、アカウントの割り当ての範囲でしか動かないためです。書いたとおりの量子ビット番号を保ちたいときはpreserve_layout=Trueを渡してください（既定ではサービス側が割り当て直します）。

動いたかどうか分からないとき¶

通信の失敗が、いつも「実行されなかった」を意味するとは限りません。このサービスは Cloudflare の後ろにあり、524 は応答が始まらないまま 100 秒ほど沈黙したときに出ます。これは「処理にかけてよい時間の上限」ではなく「沈黙の上限」です。要求自体は既に届いていて、しかも終わっている可能性があります。手元の待ち時間切れも同じです。

この場合は素のエラーではなく CloudOutcomeUnknownが上がるので、「起きなかった」と「起きたかどうか分からない」を区別できます。

try:
    job = cloud.submit_hardware_job(c, shots=100, confirm=True)
except cloud.CloudOutcomeUnknown:
    # そのまま投げ直さないでください。既に待ち行列にいるかもしれず、
    # 実機ジョブの二重投入は枠と費用をもう一度使います。
    for j in cloud.hardware_jobs()["jobs"]:
        print(j["task_id"], j["status"])

CloudOutcomeUnknownはRuntimeErrorの子なので、既に RuntimeErrorを捕まえている書き方はそのまま動きます。接続を拒否された場合は従来どおり普通のエラーです。何も送られていないので、動いているはずがないからです。

MCP連携¶

同梱の MCPサーバは cloud_run_circuit と cloud_hardware_status ツールを公開しており、APIキーを設定した LLMクライアントからローカルだけでなくクラウドでも回路を実行できます。

テスト¶

HTTPトランスポートは注入可能で、ネットワークなしのテストが書けます:

cloud.configure(transport=lambda method, path, payload, key, endpoint: {...})