Qiskit 0.31.0在M1/M4 Mac上的安装问题分析与解决方案
2025-06-04 03:22:59作者:舒璇辛Bertina
问题背景
在量子计算领域,Qiskit作为IBM开发的开源量子计算框架,其不同版本间的兼容性问题时常困扰开发者。近期有用户反馈在搭载M1/M4芯片的Mac设备上安装Qiskit 0.31.0版本时遇到编译错误,这一问题具有典型性,值得深入分析。
错误现象分析
安装过程中主要出现两类错误:
-
Cython编译错误:核心错误信息显示在编译exp_value.pyx文件时,出现了"Invalid operand type for '~' (double)"的错误。这表明Cython编译器在处理位运算时类型不匹配。
-
Aer组件安装错误:当尝试安装qiskit-aer 0.9.1时,出现了conans模块缺少__version__属性的错误,这源于setuptools的API变更。
根本原因
经过深入分析,这些问题主要由以下因素导致:
-
架构兼容性问题:Qiskit 0.31.0发布于M1芯片推出初期,当时对ARM架构的支持尚不完善。PyPI上提供的预编译wheel包可能不包含适用于M1/M4的版本。
-
依赖链断裂:
- 现代Cython 3.x版本与旧版Qiskit使用的Cython 0.29.x存在行为差异
- setuptools/pkg_resources API变更导致旧版安装脚本失效
- conans包的接口变化影响了Aer组件的安装
-
Python版本影响:虽然Python 3.8/3.9理论上兼容,但现代Python环境的工具链与三年前已有显著差异。
解决方案建议
对于需要在M1/M4 Mac上运行旧版Qiskit的用户,可考虑以下方案:
方案一:使用替代环境
- 在x86_64架构的Linux/Windows机器上安装
- 通过Rosetta 2转译运行x86_64版Python(需完整配置工具链)
方案二:从源码构建(高级用户)
- 克隆qiskit-terra仓库并切换到0.18.3标签
- 创建干净的Python 3.8虚拟环境
- 手动安装Cython 0.29.x等构建依赖
- 按照历史版本的CONTRIBUTING指南进行构建
方案三:版本升级
考虑将项目迁移至较新的Qiskit版本(如1.0+),这些版本对M1/M4有更好的原生支持。
技术启示
这一案例反映了量子计算生态系统的快速演进带来的兼容性挑战。对于科研和工业用户,建议:
- 建立项目专用的环境快照
- 对关键依赖进行版本锁定
- 考虑使用容器化技术隔离开发环境
- 保持项目依赖的定期更新
量子计算软件栈的快速发展意味着长期项目需要特别关注依赖管理策略,平衡稳定性和新特性之间的关系。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
操作系统概念第六版PDF资源全面指南:适用场景与使用教程 RadiAnt DICOM Viewer 2021.2:专业医学影像阅片软件的全面指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 STDF-View解析查看软件:半导体测试数据分析的终极工具指南 Python Django图书借阅管理系统:高效智能的图书馆管理解决方案 海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
173
193
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
263
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
269
93
暂无简介
Dart
622
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
377
3.32 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
620
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1