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# 하이브리드 작업 생성
이 섹션에서는 Python 스크립트를 사용하여 하이브리드 작업을 생성하는 방법을 보여줍니다. 또는 선호하는 통합 개발 환경(IDE)이나 Braket 노트북 같은 로컬 Python 코드에서 하이브리드 작업을 생성하려면 [로컬 코드를 하이브리드 작업으로 실행](braket-hybrid-job-decorator.md)을 참조하세요.
**Topics**
+ [생성 및 실행](#braket-jobs-first-create)
+ [결과 모니터링](#braket-jobs-first-monitor-results)
+ [결과 저장](#braket-jobs-save-results)
+ [체크포인트 사용](#braket-jobs-checkpoints)
+ [로컬 코드를 하이브리드 작업으로 실행](braket-hybrid-job-decorator.md)
+ [하이브리드 작업에 API 사용](braket-jobs-api.md)
+ [로컬 모드로 하이브리드 작업 생성 및 디버깅](braket-jobs-local-mode.md)
## 생성 및 실행
하이브리드 작업을 실행할 권한이 있는 역할이 있으면 바로 진행할 수 있습니다. 첫 번째 Braket 하이브리드 작업의 핵심은 *알고리즘 스크립트*입니다. 실행하려는 알고리즘을 정의하고 알고리즘의 일부인 고전 논리 및 양자 작업을 포함합니다. 알고리즘 스크립트 외에도 다른 종속성 파일을 제공할 수 있습니다. 알고리즘 스크립트와 해당 종속성을 합쳐서 *소스 모듈*이라고 합니다. *진입점*은 하이브리드 작업이 시작될 때 소스 모듈에서 실행할 첫 번째 파일 또는 함수를 정의합니다.
먼저 5개의 벨 상태를 생성하고 해당 측정 결과를 출력하는 알고리즘 스크립트의 다음 기본 예제를 살펴보세요.
```
import os
from braket.aws import AwsDevice
from braket.circuits import Circuit
def start_here():
print("Test job started!")
# Use the device declared in the job script
device = AwsDevice(os.environ["AMZN_BRAKET_DEVICE_ARN"])
bell = Circuit().h(0).cnot(0, 1)
for count in range(5):
task = device.run(bell, shots=100)
print(task.result().measurement_counts)
print("Test job completed!")
```
이 파일을 Braket 노트북 또는 로컬 환경의 현재 작업 디렉터리에 *algorithm\_script.py*라는 이름으로 저장합니다. algorithm\_script.py 파일은 `start_here()`를 계획된 진입점으로 사용합니다.
그런 다음 algorithm\_script.py 파일과 동일한 디렉터리에 Python 파일 또는 Python 노트북을 생성합니다. 이 스크립트는 하이브리드 작업을 시작하고 상태나 관심 대상 주요 결과 출력과 같은 모든 비동기 처리를 해결합니다. 최소한 이 스크립트는 하이브리드 작업 스크립트와 기본 디바이스를 지정해야 합니다.
**참고**
노트북과 동일한 디렉터리에 Braket 노트북을 생성하거나 *algorithm\_script.py* 파일과 같은 파일을 업로드하는 방법에 대한 자세한 내용은 [Amazon Braket Python SDK를 사용하여 첫 번째 회로 실행](braket-get-started-run-circuit.md)을 참조하세요.
이 기본적인 첫 번째 사례의 경우 시뮬레이터를 대상으로 합니다. 대상 양자 디바이스 유형, 시뮬레이터 또는 실제 QPU에 관계없이 다음 스크립트에서 `device`로 지정하는 디바이스는 하이브리드 작업을 예약하는 데 사용되며 알고리즘 스크립트에서 환경 변수 `AMZN_BRAKET_DEVICE_ARN`으로 사용할 수 있습니다.
**참고**
하이브리드 작업 AWS 리전 의에서 사용할 수 있는 디바이스만 사용할 수 있습니다. Amazon Braket SDK는 이 AWS 리전을 자동으로 선택합니다. 예를 들어 us-east-1의 하이브리드 작업은 IonQ, SV1, DM1 및 TN1 디바이스를 사용할 수 있지만 Rigetti 디바이스는 사용할 수 없습니다.
시뮬레이터 대신 양자 컴퓨터를 선택하면, Braket은 하이브리드 작업을 예약하여 모든 양자 작업을 우선적으로 실행하도록 합니다.
```
from braket.aws import AwsQuantumJob
from braket.devices import Devices
job = AwsQuantumJob.create(
Devices.Amazon.SV1,
source_module="algorithm_script.py",
entry_point="algorithm_script:start_here",
wait_until_complete=True
)
```
파라미터 `wait_until_complete=True`는 작업이 실행 중인 실제 작업의 출력을 인쇄하도록 자세한 정보 표시 모드를 설정합니다. 다음 예제와 유사한 출력이 표시됩니다.
```
Initializing Braket Job: arn:aws:braket:us-west-2:111122223333:job/braket-job-default-123456789012
Job queue position: 1
Job queue position: 1
Job queue position: 1
..............
.
.
.
Beginning Setup
Checking for Additional Requirements
Additional Requirements Check Finished
Running Code As Process
Test job started!
Counter({'00': 58, '11': 42})
Counter({'00': 55, '11': 45})
Counter({'11': 51, '00': 49})
Counter({'00': 56, '11': 44})
Counter({'11': 56, '00': 44})
Test job completed!
Code Run Finished
2025-09-24 23:13:40,962 sagemaker-training-toolkit INFO Reporting training SUCCESS
```
**참고**
위치(로컬 디렉터리 또는 파일의 경로, 또는 tar.gz 파일의 S3 URI)를 전달하여 [AwsQuantumJob.create](https://amazon-braket-sdk-python.readthedocs.io/en/latest/_apidoc/braket.aws.aws_quantum_job.html#braket.aws.aws_quantum_job.AwsQuantumJob.create) 메서드와 함께 사용자 지정 모듈을 사용할 수도 있습니다. 작업 예제는 [Amazon Braket 예제 Github 리포지토리](https://github.com/amazon-braket/amazon-braket-examples/tree/main)의 하이브리드 작업 폴더에서 [Parallelize\_training\_for\_QML.ipynb](https://github.com/amazon-braket/amazon-braket-examples/blob/main/examples/hybrid_jobs/5_Parallelize_training_for_QML/Parallelize_training_for_QML.ipynb) 파일을 참조하세요.
## 결과 모니터링
또는, Amazon CloudWatch의 로그 출력에 액세스할 수 있습니다. 이렇게 하려면 작업 세부 정보 페이지의 왼쪽 메뉴에 있는 **로그 그룹** 탭으로 이동하여 로그 그룹 `aws/braket/jobs`를 선택한 다음, 작업 이름이 포함된 로그 스트림을 선택합니다. 위 예제에서는 `braket-job-default-1631915042705/algo-1-1631915190`입니다.
**하이브리드 작업** 페이지를 선택한 다음 **설정**을 선택하여 콘솔에서 하이브리드 작업의 상태를 볼 수도 있습니다.
하이브리드 작업은 실행되는 동안 Amazon S3에서 일부 아티팩트를 생성합니다. 기본 S3 버킷 이름은 `amazon-braket--`이고 콘텐츠는 `jobs//` 디렉터리에 있습니다. Braket Python SDK를 사용하여 하이브리드 작업을 생성할 때 다른 `code_location`을 지정하여 이러한 아티팩트가 저장되는 S3 위치를 구성할 수 있습니다.
**참고**
이 S3 버킷은 작업 스크립트 AWS 리전 와 동일한에 있어야 합니다.
`jobs//` 디렉터리에는 `model.tar.gz` 파일에 담긴 진입점 스크립트의 출력이 있는 하위 폴더가 포함되어 있습니다. 또한 `source.tar.gz` 파일에 알고리즘 스크립트 아티팩트가 포함된 `script`라고 하는 디렉터리도 있습니다. 실제 양자 작업의 결과는 `jobs//tasks`라는 디렉터리에 있습니다.
## 결과 저장
하이브리드 작업 스크립트의 하이브리드 작업 객체와 Amazon S3의 출력 폴더(model.tar.gz라는 이름의 tar-zipped 파일)에서 사용할 수 있도록 알고리즘 스크립트에서 생성된 결과를 저장할 수 있습니다.
출력은 JavaScript Object Notation(JSON) 형식을 사용하여 파일에 저장해야 합니다. 넘파이 배열의 경우처럼 데이터가 텍스트로 쉽게 직렬화될 수 없는 경우, 피클링된 데이터 형식을 사용하여 직렬화하는 옵션을 전달할 수 있습니다. 자세한 내용은 [braket.jobs.data\_persistence 모듈](https://amazon-braket-sdk-python.readthedocs.io/en/latest/_apidoc/braket.jobs.data_persistence.html#braket.jobs.data_persistence.save_job_result)을 참조하세요.
하이브리드 작업의 결과를 저장하려면 \#ADD로 주석이 달린 다음 줄을 algorithm\_script.py 파일에 추가합니다.
```
import os
from braket.aws import AwsDevice
from braket.circuits import Circuit
from braket.jobs import save_job_result # ADD
def start_here():
print("Test job started!")
device = AwsDevice(os.environ['AMZN_BRAKET_DEVICE_ARN'])
results = [] # ADD
bell = Circuit().h(0).cnot(0, 1)
for count in range(5):
task = device.run(bell, shots=100)
print(task.result().measurement_counts)
results.append(task.result().measurement_counts) # ADD
save_job_result({"measurement_counts": results}) # ADD
print("Test job completed!")
```
그런 다음 \#ADD로 주석이 달린 줄 **`print(job.result())`**를 추가하여 작업 스크립트의 작업 결과를 표시할 수 있습니다.
```
import time
from braket.aws import AwsQuantumJob
job = AwsQuantumJob.create(
source_module="algorithm_script.py",
entry_point="algorithm_script:start_here",
device="arn:aws:braket:::device/quantum-simulator/amazon/sv1",
)
print(job.arn)
while job.state() not in AwsQuantumJob.TERMINAL_STATES:
print(job.state())
time.sleep(10)
print(job.state())
print(job.result()) # ADD
```
이 예제에서는 자세한 정보 출력을 억제하기 위해 `wait_until_complete=True`를 제거했습니다. 디버깅을 위해 다시 추가할 수 있습니다. 이 하이브리드 작업을 실행하면 식별자와 `job-arn`을 출력한 다음 하이브리드 작업이 `COMPLETED` 상태가 될 때까지 10초마다 하이브리드 작업의 상태를 출력한 후에 벨 회로의 결과가 보여줍니다. 다음 예제를 참조하세요.
```
arn:aws:braket:us-west-2:111122223333:job/braket-job-default-123456789012
INITIALIZED
RUNNING
RUNNING
RUNNING
RUNNING
RUNNING
RUNNING
RUNNING
RUNNING
RUNNING
RUNNING
...
RUNNING
RUNNING
COMPLETED
{'measurement_counts': [{'11': 53, '00': 47},..., {'00': 51, '11': 49}]}
```
## 체크포인트 사용
체크포인트를 사용하여 하이브리드 작업의 중간 반복을 저장할 수 있습니다. 이전 섹션의 알고리즘 스크립트 예제에서 체크포인트 파일을 생성하려면 \#ADD로 주석이 달린 다음 줄을 추가하면 됩니다.
```
from braket.aws import AwsDevice
from braket.circuits import Circuit
from braket.jobs import save_job_checkpoint # ADD
import os
def start_here():
print("Test job starts!")
device = AwsDevice(os.environ["AMZN_BRAKET_DEVICE_ARN"])
# ADD the following code
job_name = os.environ["AMZN_BRAKET_JOB_NAME"]
save_job_checkpoint(checkpoint_data={"data": f"data for checkpoint from {job_name}"}, checkpoint_file_suffix="checkpoint-1") # End of ADD
bell = Circuit().h(0).cnot(0, 1)
for count in range(5):
task = device.run(bell, shots=100)
print(task.result().measurement_counts)
print("Test hybrid job completed!")
```
하이브리드 작업을 실행하면 기본 `/opt/jobs/checkpoints` 경로의 체크포인트 디렉터리 내 하이브리드 작업 아티팩트에 *-checkpoint-1.json* 파일이 생성됩니다. 이 기본 경로를 변경하지 않는 한 하이브리드 작업 스크립트는 변경되지 않습니다.
이전 하이브리드 작업에서 생성된 체크포인트에서 하이브리드 작업을 로드하려는 경우 알고리즘 스크립트는 `from braket.jobs import load_job_checkpoint`를 사용합니다. 알고리즘 스크립트에 로드할 논리는 다음과 같습니다.
```
from braket.jobs import load_job_checkpoint
checkpoint_1 = load_job_checkpoint(
"previous_job_name",
checkpoint_file_suffix="checkpoint-1",
)
```
이 체크포인트를 로드한 후 `checkpoint-1`에 로드된 콘텐츠를 기반으로 논리를 계속 진행할 수 있습니다.
**참고**
*checkpoint\_file\_suffix*는 체크포인트 생성 시 이전에 지정한 접미사와 일치해야 합니다.
오케스트레이션 스크립트는 \#ADD로 주석이 달린 줄로 이전 하이브리드 작업의 `job-arn`을 지정해야 합니다.
```
from braket.aws import AwsQuantumJob
job = AwsQuantumJob.create(
source_module="source_dir",
entry_point="source_dir.algorithm_script:start_here",
device="arn:aws:braket:::device/quantum-simulator/amazon/sv1",
copy_checkpoints_from_job="", #ADD
)
```