Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-22 21:05 UTC

MakazhanAlpamys / Soup

Fine-tune LLMs from one YAML. Layer streaming trains an 8B model on a 4 GB laptop GPU.

PythonApache-2.0★ 9.561 Sterne⑂ 1.558 Forksseit Feb. 2026Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird
#python#fine-tuning#gguf#huggingface#llm#lora#ollama#peft#qlora#cli#dpo#llmops#local-llm#machine-learning#sft#transformers#pytorch#consumer-gpu#local-ai#low-vram

MakazhanAlpamys/Soup erreicht einen Gesundheitsindex von 95 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (96/100) ab, am schwächsten bei Sustainability & Governance (68/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

95
gesamt / 100
Außergewöhnlich

Software-Gesundheitsindex

Metriken werden auf einer standardisierten Skala von 1–100 in gewichtete Kategorien gruppiert. Der Gesamtwert beginnt als ihr gewichtetes Mittel, kalibriert auf die Verteilung des öffentlichen Registers, sodass die Stufen Perzentilbedeutung tragen; sobald öffentliche Evidenz die Richtlinie für Hochrisikojurisdiktionen auslöst, wird die Bewertung angepasst und erhält die Obergrenze Gefährdet von 34.

95
Außergewöhnlich93-100Die Spitzengruppe des Registers (≈ obere 5 %); erfüllt im Wesentlichen alle geprüften Kriterien
Exzellent80-92Durchgehend stark; geringfügige Lücken
Gut65-79Gesund; Lücken sind begrenzt und beherrschbar
Mittel50-64Akzeptabel mit deutlichen Lücken; Überprüfung empfohlen
Schwach35-49Wesentliche Schwächen in mehreren Bereichen
Gefährdet20-34Erhebliche Schwächen; eine Übernahme erfordert Vorsicht
Kritisch1-19Schwerwiegende Probleme (aufgegeben, nur ein Maintainer, keine Hygiene)
VitalitätCommunity &VerbreitungNachhaltigkeit &GovernanceEngineering-QualitätSicherheitAI Readiness

Bewertungsprofil

Jede Achse ist eine Kategorie. Die Form zählt mehr als der Durchschnitt — ein gesundes Projekt füllt die gesamte Fläche, während ein Profil aus Spitzen und Kratern bedeutet, dass Stärke in einer Dimension Risiken in einer anderen verdeckt.

Der gewichtete Gesamtwert 82 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 95 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Alpamys MakazhanPersönliches Konto
1.026 Follower101 öffentliche Reposseit Nov. 2024@SoupTeam

Dieses Repository gehört einem persönlichen Konto. Ein Projekt mit nur einem Eigentümer trägt ein höheres Kontinuitätsrisiko als ein organisationsgetragenes.

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIsoup-cli0.76.15.483181vor 8 Tagenfine-tuningllmloramachine-learningqlora

Metriken nach Kategorie

Vitalität

Lebt das Projekt — wird Code geschrieben und werden Releases ausgeliefert?

93Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

88Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
23.5/36Commit-Rhythmus — 34/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 2.042 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 30 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year2.042
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year34

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 100 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 8 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 7,3 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count100
latest_release_tagv0.76.1
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release8
mean_days_between_releases7,3
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): OpenSSF Scorecard: Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Community & Verbreitung

Hat das Projekt Nutzer, Downloads, Aufmerksamkeit und ein einladendes Umfeld für Beitragende?

86Exzellent · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

95Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
60/60Stars — 9.561 Stars
25/25Forks — 1.558 Forks
9.8/15Watcher — 60 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks1.558
stars9.561
watchers60
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges10
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

62Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
49.9/80Downloads pro Monat — 5.483 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagessoup-cli
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads5.483
unverified_packages_excluded—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Abhängige in der Registry. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Nachhaltigkeit & Governance

Überdauert das Projekt die Menschen, die es tragen — Bus-Faktor, Reaktionsfähigkeit, Trägerschaft und Paketpflege?

68Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

41Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
8.3/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 63 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 100 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 13 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled100
top_contributor_share0,629

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

83Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
36.9/42Issue-Lösungsquote — 88 % der Issues geschlossen
27.4/30PR-Annahme — 932/1.022 entschiedene PRs gemergt
13/13Newcomer PR acceptance — 3/3 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
6/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 13/30 approved changesets -- score normalized to 4
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs932
open_issues128
closed_issues920
prs_merged_7d58
prs_decided_7d60
prs_merged_30d58
prs_decided_30d60
issue_closed_ratio0,878
closed_unmerged_prs90
first_time_authors_30d3
first_time_prs_merged_30d3
first_time_prs_decided_30d3

Eigentümerschaft & Trägerschaft

61Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
21.7/25Reichweite des Inhabers — 1.026 Follower von MakazhanAlpamys
16.9/25Kontohistorie — 101 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 1 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers1.026
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginMakazhanAlpamys
public_repos101
account_age_days708
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 8 Tagen
20/20Versionshistorie — 181 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagessoup-cli
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish8

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

96Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 12 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 16 out of 16 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_configja

Dokumentation

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://trysoup.dev
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 20 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicspython, fine-tuning, gguf, huggingface, llm, lora, ollama, peft, qlora, cli, dpo, llmops, local-llm, machine-learning, sft, transformers, pytorch, consumer-gpu, local-ai, low-vram
has_wikija
homepagehttps://trysoup.dev
docs_sitehttps://trysoup.dev
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

Sind die sichtbaren Sicherheits- und Lieferkettenpraktiken belastbar, ohne ungeklärte Exposition gegenüber Hochrisikojurisdiktionen?

70Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

63Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — keine Daten
2.5/2.5CI-Tests — 16 out of 16 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3/7.5Code-Review — Found 13/30 approved changesets -- score normalized to 4
2.5/2.5Contributors — project has 13 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 30 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
3.5/5SAST — SAST tool detected but not run on all commits
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — keine Daten
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate6,3
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
35/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
25/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/40Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages26
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:soup-cli@0.76.1 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 26 Paketen. Erreichbarkeit wird nicht analysiert.

AI Readiness

Wie gut ist das Repository dafür ausgestattet, mit KI-Coding-Agenten entwickelt und gepflegt zu werden? Trägt ein bewusst kleines Gewicht (4 %): Agenten-Tooling ist ein echtes Pflegesignal, doch ein Repository ohne jedes Signal kann weiterhin 100/100 erreichen.

74Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — AGENTS.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 100 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_filesAGENTS.md
agent_instruction_max_bytes1.750

AI-Verify-Loop (Build / Test / Typprüfung)

54Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Statische Typprüfung — src/soup_cli/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
0/8Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles—
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configssrc/soup_cli/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

81Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (src/soup_cli/py.typed)
53.6/55Handhabbare Dateigrößen — 44/1.708 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes411.865
source_files_sampled1.708
oversized_source_files44

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar
0/20MCP-Server — für diese Art von Software nicht anwendbar
40/40Lauffähige Beispiele — examples, notebooks, recipes
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples, notebooks, recipes
has_mcp_signalnein
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto), MCP-Server. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eckdaten

9.561GitHub-Sterne
100Mitwirkende
2.042Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
100Releases
1Bus-Faktor
128offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • First-time contributor figures cover 12 of 20 authors (cap 12)

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 1.558 ⇿
0Sterne
1.558Forks
6Releases

Wann jeder Stern und Fork hinzugefügt wurde, von GitHub erfasst und nach Tagen gruppiert. Das kumulierte Wachstum steht direkt über den täglichen Zugängen, aus denen es besteht, sodass beide gegeneinander lesbar sind: stetiger organischer Zuwachs sieht ganz anders aus als ein abrupter, kurzlebiger Ausschlag. Wo dieser Unterschied messbar ist, wird er als Wachstumsauthentizität ausgewiesen.

Es wird nur die jüngste Historie angezeigt — dieses Repository überschreitet das Erfassungsfenster, sodass die früheste Historie nicht erfasst wird.

4006008001.0001.2001.4001.6001.558482026-082026-092026-10
Major 0Minor 3Patch 3
OpenSSF Scorecard 6.3 / 10
6.3Gesamtwert

Unabhängige, werkzeugneutrale Sicherheitsbewertung durch das quelloffene OpenSSF Scorecard. Jede Prüfung honoriert eine Sicherheits-Praxis, nicht das Werkzeug eines bestimmten Anbieters. Prüfungen, die Scorecard nicht ermitteln konnte, sind mit k. A. markiert und vom Sicherheitswert ausgeschlossen (nie als null gezählt).Scorecard v5.5.0 · 2026-10-22 21:05 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
k. A.Branch-Protectioninternal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
10CI-Tests16 out of 16 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
4Code-ReviewFound 13/30 approved changesets -- score normalized to 4
10Contributorsproject has 13 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 30 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
7SASTSAST tool detected but not run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 8
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPItyper>=0.15.4,<0.28pyproject.toml
PyPIclick>=8.0.0,<8.5pyproject.toml
PyPIrich>=13.0.0pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.0.0pyproject.toml
PyPIpyyaml>=6.0pyproject.toml
PyPIhuggingface-hub>=0.16.0pyproject.toml
PyPIplotext>=5.2.0pyproject.toml
PyPIpackaging>=21.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 67

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 8 direkte und 59 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIclick—direkt
PyPIhuggingface-hub—direkt
PyPIpackaging—direkt
PyPIplotext—direkt
PyPIpydantic—direkt
PyPIpyyaml—direkt
PyPIrich—direkt
PyPItyper—direkt
PyPIaccelerate—indirekt
PyPIadlfs—indirekt
PyPIaider-chat—indirekt
PyPIbitsandbytes—indirekt
PyPIcodecarbon—indirekt
PyPIcryptography—indirekt
PyPIcut-cross-entropy—indirekt
PyPIdatasets—indirekt
PyPIdatasketch—indirekt
PyPIdeepspeed—indirekt
PyPIdspy-ai—indirekt
PyPIfastapi—indirekt
PyPIfsspec—indirekt
PyPIgcsfs—indirekt
PyPIgepa—indirekt
PyPIhttpx—indirekt
PyPIjsonschema—indirekt
PyPIlangdetect—indirekt
PyPIlibrosa—indirekt
PyPIliger-kernel—indirekt
PyPIlm-eval—indirekt
PyPImcp—indirekt
PyPImlflow—indirekt
PyPImlx—indirekt
PyPImlx-lm—indirekt
PyPImodal—indirekt
PyPImypy—indirekt
PyPIoptimum—indirekt
PyPIpeft—indirekt
PyPIpillow—indirekt
PyPIpre-commit—indirekt
PyPIpresidio-analyzer—indirekt
PyPIpytest—indirekt
PyPIpytest-cov—indirekt
PyPIpytest-timeout—indirekt
PyPIreportlab—indirekt
PyPIrequests—indirekt
PyPIring-flash-attn—indirekt
PyPIruff—indirekt
PyPIs3fs—indirekt
PyPIscikit-learn—indirekt
PyPIscikit-optimize—indirekt
PyPIsglang—indirekt
PyPIsigstore—indirekt
PyPIsoundfile—indirekt
PyPIswanlab—indirekt
PyPItensorrt-llm—indirekt
PyPItextgrad—indirekt
PyPItextual—indirekt
PyPItorch—indirekt
PyPItorchao—indirekt
PyPItorchaudio—indirekt
PyPItrackio—indirekt
PyPItransformers—indirekt
PyPItrl—indirekt
PyPIunsloth—indirekt
PyPIuvicorn—indirekt
PyPIvllm—indirekt
PyPIwandb—indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:soup-cli@0.76.1 zieht 26 Pakete nach sich, direkt und transitiv: 0 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte Abhängigkeiten.

Keine bekannten Advisories betreffen die bewerteten Abhängigkeiten.

Ein Advisory bedeutet, dass die im Abhängigkeitsgraphen erfasste Version in den betroffenen Bereich eines Advisories fällt. Erreichbarkeit wird nicht analysiert, und der Graph enthält Entwicklungs- und Test-Pins — ein Fund kann das Werkzeug betreffen und nicht die ausgelieferte Software.

JSON-Rohbericht maschinenlesbar

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Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte Statistiken — PyPI.