Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-17 15:05 UTC

NVIDIA / Megatron-LM

Ongoing research training transformer models at scale

PythonEigene Lizenz★ 17.930 Sterne⑂ 4.524 Forksseit März 2019Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekKommandozeilenwerkzeugwie das ermittelt wird
#large-language-models#model-para#transformers

NVIDIA/Megatron-LM erreicht einen Gesundheitsindex von 98 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Vitality (100/100) ab, am schwächsten bei Security (62/100). Zuletzt heute aktualisiert. 6 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

98
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.

98
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 88 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 98 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

NVIDIA CorporationOrganisation · verifizierte Domain
30.153 Follower803 öffentliche Reposseit Mai 2012

Dieses Repository wird von einer Organisation getragen — geteilte, rechenschaftspflichtige Trägerschaft, die jeden einzelnen Maintainer überdauern kann.

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPImegatron-core0.19.0263.721395vor 28 Tagennlpnludeepgpulanguagelearningmachinenvidiapytorchtorchtransformer

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

100Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
36/36Commit-Rhythmus — 52/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 2.648 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year2.648
human_commit_share0,99
days_since_last_push0
active_weeks_last_year52

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 48 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 28 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 21,6 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count48
latest_release_tagcore_v0.19.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release28
mean_days_between_releases21,6
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

97Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
60/60Stars — 17.930 Stars
25/25Forks — 4.524 Forks
12.4/15Watcher — 172 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks4.524
stars17.930
watchers172
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

71Gut
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
16.9/22.5Lizenz — Lizenzdatei vorhanden, keine anerkannte Lizenz
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges3
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
72.3/80Downloads pro Monat — 263.721 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesmegatron-core
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads263.721
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?

92Exzellent · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
48.6/54Bus-Faktor — 6 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
17.6/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 22 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 99 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 7 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor6
contributors_sampled99
top_contributor_share0,218

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

78Gut
Wie die Bewertung erfolgt
32/42Issue-Lösungsquote — 76 % der Issues geschlossen
19.4/30PR-Annahme — 2.941/4.548 entschiedene PRs gemergt
13/13Newcomer PR acceptance — 3/3 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
13.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 29/30 approved changesets -- score normalized to 9
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs2.941
open_issues417
closed_issues1.341
prs_merged_7d34
prs_decided_7d45
prs_merged_30d44
prs_decided_30d60
issue_closed_ratio0,763
closed_unmerged_prs1.607
first_time_authors_30d3
first_time_prs_merged_30d3
first_time_prs_decided_30d3

Eigentümerschaft & Trägerschaft

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
20/20Verifizierte Domain
25/25Reichweite des Inhabers — 30.153 Follower von NVIDIA
25/25Kontohistorie — 803 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 14 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers30.153
owner_typeOrganization
is_verifiedja
owner_loginNVIDIA
public_repos803
account_age_days5.242

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 28 Tagen
20/20Versionshistorie — 395 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesmegatron-core
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish28

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

92Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 39 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — .pylintrc, pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black], [tool.isort])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 29 out of 29 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

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://docs.nvidia.com/megatron-core/developer-guide/latest/get-started/quickstart.html
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 3 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicslarge-language-models, model-para, transformers
has_wikinein
homepagehttps://docs.nvidia.com/megatron-core/developer-guide/latest/get-started/quickstart.html
docs_sitehttps://docs.nvidia.com/megatron-core/developer-guide/latest/get-started/quickstart.html
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

62Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

53Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
3/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 29 out of 29 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
6.8/7.5Code-Review — Found 29/30 approved changesets -- score normalized to 9
2.5/2.5Contributors — project has 7 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
2.2/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — keine Daten
2/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 4
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — keine Daten
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 26 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate5,3
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Packaging, 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_packages31
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:megatron-core@0.19.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 31 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.

83Exzellent · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — .cursorrules, AGENTS.md, CLAUDE.md, megatron/core/models/hybrid/AGENTS.md, megatron/core/models/hybrid/CLAUDE.md
15/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://docs.nvidia.com/llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 92 von 99 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_urlhttps://docs.nvidia.com/llms.txt
legible_history_share0,929
agent_instruction_files.cursorrules, AGENTS.md, CLAUDE.md, megatron/core/models/hybrid/AGENTS.md, megatron/core/models/hybrid/CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes3.333

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

75Gut
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — megatron/core/datasets/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — .pylintrc, pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black], [tool.isort])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 13 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
0/8Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
4/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 4
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_filesmegatron/core/datasets/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0,13
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

53Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
52.6/55Handhabbare Dateigrößen — 63/1.474 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes302.723
source_files_sampled1.474
oversized_source_files63

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, recipes
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples, 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

17.930GitHub-Sterne
99Mitwirkende
2.648Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
48Releases
6Bus-Faktor
417offene 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 33 authors (cap 12)

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 4.524 ⇿
0Sterne
4.524Forks
10Releases

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.

3.4003.6003.8004.0004.2004.4004.6004.524152026-012026-052026-09
Major 0Minor 0Patch 0
OpenSSF Scorecard 5.3 / 10
5.3Gesamtwert

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 · 2026-09-17 15:04 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
4Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests29 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
9Code-ReviewFound 29/30 approved changesets -- score normalized to 9
10Contributorsproject has 7 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
9Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
4Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 4
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
10Security-Policysecurity policy file detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities26 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 3
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPItorch>=2.6.0pyproject.toml
PyPInumpy—pyproject.toml
PyPIpackaging>=24.2pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 329

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 6 direkte und 323 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPInumpy—direkt
PyPInumpy2.5.2direkt
PyPIpackaging—direkt
PyPIpackaging26.3direkt
PyPItorch—direkt
PyPItorch2.13.0direkt
PyPIabsl-py2.5.0indirekt
PyPIaccelerate1.14.0indirekt
PyPIaccessible-pygments0.0.5indirekt
PyPIaiobotocore3.9.0indirekt
PyPIaiofiles25.1.0indirekt
PyPIaiohappyeyeballs2.7.1indirekt
PyPIaiohttp3.14.3indirekt
PyPIaiohttp-cors0.8.1indirekt
PyPIaioitertools0.13.0indirekt
PyPIaiosignal1.4.0indirekt
PyPIalabaster1.0.0indirekt
PyPIaniso860110.0.1indirekt
PyPIannotated-doc0.0.5indirekt
PyPIannotated-types0.8.0indirekt
PyPIantlr4-python3-runtime4.9.3indirekt
PyPIanyio4.9.0indirekt
PyPIapache-tvm-ffi0.1.9indirekt
PyPIastroid3.2.4indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIav17.0.1indirekt
PyPIav18.0.0indirekt
PyPIawkward2.13.0indirekt
PyPIawkward-cpp56indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIbcrypt5.0.0indirekt
PyPIbeautifulsoup44.15.0indirekt
PyPIblack26.3.0indirekt
PyPIblinker1.9.0indirekt
PyPIboto3—indirekt
PyPIbotocore1.43.56indirekt
PyPIbraceexpand0.1.7indirekt
PyPIbracex3.0.1indirekt
PyPIcatalogue2.0.10indirekt
PyPIcausal-conv1d—indirekt
PyPIcausal-conv1d1.6.2.post1indirekt
PyPIcertifi2026.7.22indirekt
PyPIcffi2.1.1indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.9indirekt
PyPIclick8.4.2indirekt
PyPIcloudpickle3.0.0indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcolorful0.5.8indirekt
PyPIcontextlib221.6.0indirekt
PyPIcoverage7.15.4indirekt
PyPIcryptography50.0.0indirekt
PyPIcuda-bindings13.3.1indirekt
PyPIcuda-core1.0.1indirekt
PyPIcuda-pathfinder1.6.0indirekt
PyPIcuda-python13.3.1indirekt
PyPIcuda-tile1.5.0indirekt
PyPIcython3.2.9indirekt
PyPIdatasets—indirekt
PyPIdatasets4.8.5indirekt
PyPIdatasets5.0.1indirekt
PyPIdecorator5.3.1indirekt
PyPIdeep-gemm2.5.0+localindirekt
PyPIdefusedxml0.7.1indirekt
PyPIdeprecated1.3.1indirekt
PyPIdeprecation2.1.0indirekt
PyPIdill0.4.1indirekt
PyPIdiskcache—indirekt
PyPIdistlib0.4.3indirekt
PyPIdistro1.9.0indirekt
PyPIdocker7.2.0indirekt
PyPIdocstring-parser0.18.0indirekt
PyPIdocutils0.22.4indirekt
PyPIeinops—indirekt
PyPIeinops0.8.2indirekt
PyPIemerging-optimizers—indirekt
PyPIemerging-optimizers0.3.0indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIfabric3.2.3indirekt
PyPIfast-hadamard-transform1.0.4.post1indirekt
PyPIfastapi0.136.3indirekt
PyPIfastapi0.141.1indirekt
PyPIfiddle0.3.0indirekt
PyPIfilelock3.32.2indirekt
PyPIfiletype1.2.0indirekt
PyPIfla-core0.5.1indirekt
PyPIflake87.1.0indirekt
PyPIflash-linear-attention0.5.1indirekt
PyPIflash-mla1.0.0+9edee0cindirekt
PyPIflashinfer-python0.6.11.post3indirekt
PyPIflashinfer-python0.6.16.post3indirekt
PyPIflask3.1.3indirekt
PyPIflask-restful0.3.10indirekt
PyPIfrozenlist1.8.0indirekt
PyPIfsspec2026.6.0indirekt
PyPIgigatoken0.10.0indirekt
PyPIgoogle-api-core2.34.0indirekt
PyPIgoogle-auth2.56.3indirekt
PyPIgoogle-cloud-language—indirekt
PyPIgoogleapis-common-protos1.75.1indirekt
PyPIgraphviz0.21indirekt
PyPIgrpcio1.83.0indirekt
PyPIgrpcio-tools1.83.0indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIh24.4.1indirekt
PyPIhatchling1.31.0indirekt
PyPIhf-xet1.6.0indirekt
PyPIhpack4.2.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpx0.27.2indirekt
PyPIhttpx-aiohttp0.2.0indirekt
PyPIhuggingface-hub1.27.0indirekt
PyPIhypercorn0.18.0indirekt
PyPIhyperframe6.1.0indirekt
PyPIidna3.18indirekt
PyPIimagesize2.0.0indirekt
PyPIimportlib-metadata8.6.1indirekt
PyPIinflect—indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIinquirerpy0.3.4indirekt
PyPIinvoke2.2.1indirekt
PyPIisort5.13.2indirekt
PyPIitsdangerous2.2.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIjiter0.16.0indirekt
PyPIjmespath1.1.0indirekt
PyPIjoblib1.5.3indirekt
PyPIjsonschema4.26.0indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPIlark1.3.1indirekt
PyPIledoc-ui0.1.0indirekt
PyPIleptonai0.27.3indirekt
PyPIlibcst1.9.0indirekt
PyPIloguru0.7.3indirekt
PyPImamba-ssm—indirekt
PyPImamba-ssm2.3.2.post1indirekt
PyPImarkdown3.10.3indirekt
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImccabe0.7.0indirekt
PyPImdit-py-plugins0.6.1indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImegatron-energon7.3.2indirekt
PyPImegatron-energon7.4.1indirekt
PyPImfusepy3.1.1indirekt
PyPIml-dtypes0.5.4indirekt
PyPImock5.2.0indirekt
PyPImpmath1.3.0indirekt
PyPImsgpack1.2.1indirekt
PyPImulti-storage-client0.49.0indirekt
PyPImulti-storage-client0.51.0indirekt
PyPImultidict6.7.1indirekt
PyPImultiprocess0.70.19indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPImyst-parser5.1.0indirekt
PyPInccl4py0.3.1indirekt
PyPInemo-lens0.2.0+b85578findirekt
PyPInemo-run0.11.0+e393539indirekt
PyPInetworkx3.6.1indirekt
PyPIninja1.13.0indirekt
PyPInltk—indirekt
PyPInltk3.10.2indirekt
PyPInvdlfw-inspect0.2.2indirekt
PyPInvidia-cudnn-frontend1.26.0indirekt
PyPInvidia-cutlass-dsl4.5.0indirekt
PyPInvidia-cutlass-dsl-libs-base4.5.0indirekt
PyPInvidia-cutlass-dsl-libs-cu134.5.0indirekt
PyPInvidia-mathdx25.6.0indirekt
PyPInvidia-ml-py13.610.43indirekt
PyPInvidia-modelopt—indirekt
PyPInvidia-modelopt0.45.0indirekt
PyPInvidia-resiliency-ext0.6.0indirekt
PyPInvidia-sphinx-theme0.0.9.post1indirekt
PyPIomegaconf—indirekt
PyPIomegaconf2.3.1indirekt
PyPIonnx1.22.0indirekt
PyPIonnx-ir0.2.1indirekt
PyPIonnxscript0.7.0indirekt
PyPIonnxscript0.7.1indirekt
PyPIopenai2.53.0indirekt
PyPIopencensus0.11.4indirekt
PyPIopencensus-context0.1.3indirekt
PyPIopentelemetry-api1.33.1indirekt
PyPIopentelemetry-api1.44.0indirekt
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PyPIopentelemetry-exporter-prometheus0.65b0indirekt
PyPIopentelemetry-proto1.44.0indirekt
PyPIopentelemetry-sdk1.44.0indirekt
PyPIopentelemetry-semantic-conventions0.65b0indirekt
PyPIorjson3.11.9indirekt
PyPIpandas—indirekt
PyPIpandas3.0.5indirekt
PyPIparamiko5.0.0indirekt
PyPIpathspec1.1.1indirekt
PyPIpfzy0.3.4indirekt
PyPIpillow12.3.0indirekt
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PyPIpytz2026.3.post1indirekt
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PyPItoml0.10.2indirekt
PyPItomlkit0.15.1indirekt
PyPItorch-c-dlpack-ext0.1.5indirekt
PyPItorch-memory-saver0.0.10b1indirekt
PyPItorchx0.7.0indirekt
PyPItqdm—indirekt
PyPItqdm4.67.3indirekt
PyPItqdm4.70.0indirekt
PyPItransformer-engine2.18.0+27486e03indirekt
PyPItransformers—indirekt
PyPItransformers5.14.1indirekt
PyPItriton3.7.1indirekt
PyPItrove-classifiers2026.6.1.19indirekt
PyPItyper0.27.1indirekt
PyPItyping-extensions4.16.0indirekt
PyPItyping-inspect0.9.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.3indirekt
PyPItzdata2025.3indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIuvicorn0.52.1indirekt
PyPIvirtualenv21.7.3indirekt
PyPIwandb0.28.1indirekt
PyPIwatchfiles1.2.0indirekt
PyPIwcmatch10.2.1indirekt
PyPIwcwidth0.8.2indirekt
PyPIwebdataset1.0.2indirekt
PyPIwebsockets17.0.1indirekt
PyPIwerkzeug3.1.8indirekt
PyPIwget3.2indirekt
PyPIwin32-setctime1.2.0indirekt
PyPIwrapt2.3.0indirekt
PyPIwsproto1.3.2indirekt
PyPIxattr1.3.0indirekt
PyPIxxhash3.8.1indirekt
PyPIyarl1.24.5indirekt
PyPIz3-solver4.15.4.0indirekt
PyPIzipp4.1.0indirekt
PyPIzstandard0.25.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:megatron-core@0.19.0 zieht 31 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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