Öffentliches RegisterAußergewöhnlich
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-14 20:18 UTC
NVIDIA / NVFlare
NVIDIA Federated Learning Application Runtime Environment
NVIDIA/NVFlare erreicht einen Gesundheitsindex von 96 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Vitality (100/100) ab, am schwächsten bei Security (41/100). Zuletzt heute aktualisiert. 4 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.
96
gesamt / 100Software-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.
96
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)
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 83 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 96 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).
Eigentümerschaft
NVIDIA CorporationOrganisation · verifizierte Domain
31.336 Follower816 öffentliche Reposseit Mai 2012
Dieses Repository wird von einer Organisation getragen — geteilte, rechenschaftspflichtige Trägerschaft, die jeden einzelnen Maintainer überdauern kann.
Metriken nach Kategorie
Vitalität
Lebt das Projekt — wird Code geschrieben und werden Releases ausgeliefert?
100
Entwicklungsaktivität
100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
| 36/36 | Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen |
| 36/36 | Commit-Rhythmus — 52/52 Wochen mit Commits |
| 18/18 | Commit-Volumen — 951 Commits im letzten Jahr |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Maintained — keine Daten |
Verwendete Eingangsdaten
| commits_last_year | 951 |
| human_commit_share | 0,94 |
| days_since_last_push | 0 |
| active_weeks_last_year | 52 |
Release-Disziplin
100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
| 27/27 | Liefert Releases aus — 100 Releases veröffentlicht |
| 36/36 | Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen |
| 27/27 | Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 9,6 Tage |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten |
Verwendete Eingangsdaten
| releases_count | 100 |
| latest_release_tag | 2.9.1rc2 |
| releases_from_tags | nein |
| days_since_latest_release | 0 |
| mean_days_between_releases | 9,6 |
Community & Verbreitung
Hat das Projekt Nutzer, Downloads, Aufmerksamkeit und ein einladendes Umfeld für Beitragende?
83
Wie die Bewertung erfolgt
| 48.5/60 | Stars — 981 Stars |
| 20.5/25 | Forks — 293 Forks |
| 6.7/15 | Watcher — 17 Watcher |
Verwendete Eingangsdaten
| forks | 293 |
| stars | 981 |
| watchers | 17 |
| growth_state | unverified |
| growth_factor_pct | 100 |
| growth_unverified_reason | no_history |
Community-Gesundheit
92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
| 22.5/22.5 | README |
| 22.5/22.5 | Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0) |
| 18/18 | CONTRIBUTING-Leitfaden |
| 13.5/13.5 | Verhaltenskodex |
| 0/7.2 | Issue-Vorlage |
| 6.3/6.3 | PR-Vorlage |
Verwendete Eingangsdaten
| has_readme | ja |
| has_license | ja |
| readme_badges | 5 |
| has_contributing | ja |
| has_issue_template | nein |
| has_code_of_conduct | ja |
| readme_badge_services | badge.fury.io, github.com, readthedocs.org, shields.io |
| has_pull_request_template | ja |
Nachhaltigkeit & Governance
Überdauert das Projekt die Menschen, die es tragen — Bus-Faktor, Reaktionsfähigkeit, Trägerschaft und Paketpflege?
91
Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)
82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
| 43.2/54 | Bus-Faktor — 4 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab |
| 17.3/22.5 | Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 23 % der Commits |
| 13.5/13.5 | Breite der Beitragenden — 73 Beitragende |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Contributors — keine Daten |
Verwendete Eingangsdaten
| bus_factor | 4 |
| contributors_sampled | 73 |
| top_contributor_share | 0,229 |
Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs
94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
| 40.2/42 | Issue-Lösungsquote — 96 % der Issues geschlossen |
| 26.9/30 | PR-Annahme — 4.243/4.736 entschiedene PRs gemergt |
| 13/13 | Newcomer PR acceptance — 8/8 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt |
| 0/15 | OpenSSF Scorecard: Code-Review — keine Daten |
Verwendete Eingangsdaten
| merged_prs | 4.243 |
| open_issues | 17 |
| closed_issues | 391 |
| prs_merged_7d | 40 |
| prs_decided_7d | 43 |
| prs_merged_30d | 47 |
| prs_decided_30d | 50 |
| issue_closed_ratio | 0,958 |
| closed_unmerged_prs | 493 |
| first_time_authors_30d | 4 |
| first_time_prs_merged_30d | 8 |
| first_time_prs_decided_30d | 8 |
Eigentümerschaft & Trägerschaft
100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
| 30/30 | Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation |
| 20/20 | Verifizierte Domain |
| 25/25 | Reichweite des Inhabers — 31.336 Follower von NVIDIA |
| 25/25 | Kontohistorie — 816 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 14 Jahre |
Verwendete Eingangsdaten
| followers | 31.336 |
| owner_type | Organization |
| is_verified | ja |
| owner_login | NVIDIA |
| public_repos | 816 |
| account_age_days | 5.269 |
Engineering-Qualität
Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?
89
Engineering-Praktiken
88Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
| 24/24 | CI-Workflows — 8 Workflow(s) |
| 24/24 | Tests vorhanden |
| 16/16 | Linter-Konfiguration — .eslintrc.json, pyproject.toml ([tool.black], [tool.isort]), setup.cfg ([flake8]) |
| 0/9.6 | Pre-Commit-Hooks |
| 6.4/6.4 | .editorconfig |
| 0/20 | OpenSSF Scorecard: CI-Tests — keine Daten |
Verwendete Eingangsdaten
| has_ci | ja |
| has_tests | ja |
| has_editorconfig | ja |
| has_linter_config | ja |
| has_precommit_config | nein |
Dokumentation
90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
| 30/30 | README |
| 25/25 | Dokumentationsverzeichnis |
| 15/15 | Dokumentations-/Homepage-Site — https://nvidia.github.io/NVFlare/ |
| 10/10 | Repository-Beschreibung |
| 10/10 | Topics — 7 Topics |
| 0/10 | Wiki |
Verwendete Eingangsdaten
| topics | python, decentralized, federated-analytics, federated-learning, pet, privacy-protection, federated-computing |
| has_wiki | nein |
| homepage | https://nvidia.github.io/NVFlare/ |
| docs_site | https://nvidia.github.io/NVFlare/ |
| has_readme | ja |
| has_docs_dir | ja |
| has_description | ja |
Sicherheit
Sind die sichtbaren Sicherheits- und Lieferkettenpraktiken belastbar, ohne ungeklärte Exposition gegenüber Hochrisikojurisdiktionen?
41
Sicherheitslage
45Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
| 0/30 | Sicherheitsrichtlinie (SECURITY.md) |
| 0/25 | Dependabot-Konfiguration |
| 25/25 | Lockfiles für Abhängigkeiten — package-lock.json, pnpm-lock.yaml |
| 20/20 | CodeQL-Workflow |
Verwendete Eingangsdaten
| source | file_signals |
| lockfiles | package-lock.json, pnpm-lock.yaml |
| manifests | nvflight/setup.py, pyproject.toml, requirements.txt, setup.cfg, setup.py, web/package.json |
| has_codeql_workflow | ja |
| has_security_policy | nein |
| has_dependabot_config | nein |
Abhängigkeits-Advisories
24Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
| 3.5/35 | Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — 10 betroffen: mlflow 3.10.1 (critical 9.3), aiohttp 3.13.4 (high 7.5), cryptography 46.0.7 (high 8.2), +7 weitere |
| 0/25 | Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — transitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar |
| 14.3/40 | Keine offenen Advisories — 10 Paket(e) mit Advisory seit über 90 Tagen unbehandelt; ältestes vor 583 Tagen veröffentlicht |
Verwendete Eingangsdaten
| source | osv |
| advisories | 381 |
| affected_packages | 54 |
| assessed_packages | 1.018 |
| unassessed_packages | 87 |
| affected_by_severity | critical 8, high 30, moderate 16 |
| direct_affected_packages | 10 |
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 1018 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 87 konnten nicht bewertet werden — keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste. Dieses Repository veröffentlicht kein Paket, das der Index auflöst; bewertet wurde daher der Abhängigkeitsgraph des Repositorys. Dieser Graph vermischt Entwicklungs- und Test-Pins mit ausgelieferten Abhängigkeiten, daher werden nur die deklarierten Laufzeit-Abhängigkeiten bewertet; transitive Befunde werden als Kontext ausgewiesen und fließen nicht in die Bewertung ein. 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.
94
AI-Agentenkontext & Leitlinien
100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
| 45/45 | Agentenanweisungen — AGENTS.md, CLAUDE.md, research/auto-fl-research/AGENTS.md, research/auto-fl-research/CLAUDE.md |
| 15/15 | Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://nvflare.readthedocs.io/llms.txt) |
| 40/40 | Lesbare Commit-Historie — 94 von 94 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text) |
Verwendete Eingangsdaten
| has_llms_txt | ja |
| llms_txt_url | https://nvflare.readthedocs.io/llms.txt |
| legible_history_share | 1 |
| agent_instruction_files | AGENTS.md, CLAUDE.md, research/auto-fl-research/AGENTS.md, research/auto-fl-research/CLAUDE.md |
| agent_instruction_max_bytes | 4.651 |
AI-Verify-Loop (Build / Test / Typprüfung)
100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
| 18/18 | Bootstrap mit einem Befehl — research/auto-fl-research/Makefile |
| 22/22 | Automatisierte Tests |
| 11/11 | Lint-/Format-Konfiguration — .eslintrc.json, pyproject.toml ([tool.black], [tool.isort]), setup.cfg ([flake8]) |
| 11/11 | Statische Typprüfung — examples/tutorials/self-paced-training/part-5_federated_learning_applications_in_industries/chapter-11_federated_learning_in_healthcare_lifescience/11.3_medical_devices/code/visualization/frontend/analytics-dashboard/tsconfig.json, web/tsconfig.json |
| 10/10 | Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile |
| 10/10 | Belegte Agentenpraxis — 7 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben |
| 8/8 | Automatisierte Wartung — 6 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — keine Daten |
Verwendete Eingangsdaten
| has_nix | nein |
| has_tests | ja |
| lockfiles | package-lock.json, pnpm-lock.yaml |
| has_dockerfile | ja |
| typed_language | nein |
| bootstrap_files | research/auto-fl-research/Makefile |
| has_devcontainer | nein |
| has_linter_config | ja |
| typecheck_configs | examples/tutorials/self-paced-training/part-5_federated_learning_applications_in_industries/chapter-11_federated_learning_in_healthcare_lifescience/11.3_medical_devices/code/visualization/frontend/analytics-dashboard/tsconfig.json, web/tsconfig.json |
| agent_commit_share | 0,07 |
| toolchain_manifests | — |
| dependency_bot_commit_share | 0,06 |
AI-Code-Lesbarkeit für Modelle
81Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
| 27/45 | Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (examples/tutorials/self-paced-training/part-5_federated_learning_applications_in_industries/chapter-11_federated_learning_in_healthcare_lifescience/11.3_medical_devices/code/visualization/frontend/analytics-dashboard/tsconfig.json, web/tsconfig.json) |
| 54.2/55 | Handhabbare Dateigrößen — 49/3.254 Quelldateien über 60 KB |
Verwendete Eingangsdaten
| primary_language | Python |
| largest_source_bytes | 1.958.288 |
| source_files_sampled | 3.254 |
| oversized_source_files | 49 |
Maschinenlesbare AI-Schnittstellen
80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
| 40/40 | API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — nvflare/app_opt/xgboost/histogram_based_v2/proto/federated.proto, nvflare/edge/web/service/edge_api.proto, nvflare/fuel/f3/drivers/grpc/streamer.proto |
| 0/20 | MCP-Server |
| 40/40 | Lauffähige Beispiele — example, examples, notebooks, recipes, sample |
Verwendete Eingangsdaten
| example_dirs | example, examples, notebooks, recipes, sample |
| has_mcp_signal | nein |
| api_schema_files | nvflare/app_opt/xgboost/histogram_based_v2/proto/federated.proto, nvflare/edge/web/service/edge_api.proto, nvflare/fuel/f3/drivers/grpc/streamer.proto |
| interfaces_expected_of | network-service |
Eckdaten
981GitHub-Sterne
73Mitwirkende
951Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
100Releases
4Bus-Faktor
17offene Issues
npm, PyPIPaket-Ökosysteme
Warnungen zur Datenerhebung
- Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
- Could not fetch pypi package 'fsi-examples' from its registry
- OpenSSF Scorecard did not return a usable result (killed by SIGKILL — most likely the container's memory limit; 2026/10/14 20:17:31 Warning: PATs stored in env variables GITHUB_AUTH_TOKEN and GITHUB_TOKEN differ. Scorecard will use the former.); skipping Scorecard checks
Weitere Details
Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 293 ⇿
0Sterne
293Forks
99Releases
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.
Major 0Minor 6Patch 20
Jeder Punkt umfasst 5 Tage.
Direkte Abhängigkeiten 50
| Registry | Paket | Versionsvorgabe | Manifest |
|---|---|---|---|
| PyPI | cryptography | >=45.0.0 | setup.cfg |
| PyPI | Flask | ==3.1.3 | setup.cfg |
| PyPI | Flask-JWT-Extended | ==4.6.0 | setup.cfg |
| PyPI | Flask-SQLAlchemy | ==3.1.1 | setup.cfg |
| PyPI | grpcio | >=1.62.1 | setup.cfg |
| PyPI | gunicorn | >=22.0.0 | setup.cfg |
| PyPI | numpy | — | setup.cfg |
| PyPI | protobuf | >=4.24.4 | setup.cfg |
| PyPI | psutil | >=5.9.1 | setup.cfg |
| PyPI | PyYAML | >=6.0 | setup.cfg |
| PyPI | requests | >=2.28.0 | setup.cfg |
| PyPI | msgpack | >=1.0.3 | setup.cfg |
| PyPI | docker | >=6.0 | setup.cfg |
| PyPI | aiohttp | — | setup.cfg |
| PyPI | pyhocon | — | setup.cfg |
| PyPI | pydantic | >=2.0 | setup.cfg |
| PyPI | safetensors | — | setup.cfg |
| npm | @astrojs/mdx | ^5.0.6 | web/package.json |
| npm | @astrojs/sitemap | ^3.0.3 | web/package.json |
| npm | @astrojs/tailwind | ^5.1.5 | web/package.json |
| npm | @fontsource-variable/inter | ^5.0.15 | web/package.json |
| npm | @glidejs/glide | ^3.6.1 | web/package.json |
| npm | @tailwindcss/typography | ^0.5.10 | web/package.json |
| npm | astro | ^7.2.8 | web/package.json |
| npm | astro-icon | ^0.8.1 | web/package.json |
| npm | astro-navbar | ^2.3.0 | web/package.json |
| npm | astro-seo | ^0.8.0 | web/package.json |
| npm | flowbite | ^2.3.0 | web/package.json |
| npm | prismjs | ^1.30.0 | web/package.json |
| npm | tailwindcss | ^3.3.5 | web/package.json |
| PyPI | captum | >=0.8.0 | research/fsi-fraud-detection/pyproject.toml |
| PyPI | currencyconverter | >=0.18.15 | research/fsi-fraud-detection/pyproject.toml |
| PyPI | faker | >=40.8.0 | research/fsi-fraud-detection/pyproject.toml |
| PyPI | fastdigest | ==0.4.0 | research/fsi-fraud-detection/pyproject.toml |
| PyPI | filelock | >=3.25.2 | research/fsi-fraud-detection/pyproject.toml |
| PyPI | ipywidgets | >=8.1.8 | research/fsi-fraud-detection/pyproject.toml |
| PyPI | jupyterlab | >=4.5.7 | research/fsi-fraud-detection/pyproject.toml |
| PyPI | matplotlib | >=3.10.8 | research/fsi-fraud-detection/pyproject.toml |
| PyPI | mlflow | >=3.10.1 | research/fsi-fraud-detection/pyproject.toml |
| PyPI | numpy | >=1.26.4 | research/fsi-fraud-detection/pyproject.toml |
| PyPI | nvflare | >=2.7.2 | research/fsi-fraud-detection/pyproject.toml |
| PyPI | opacus | >=1.5.4 | research/fsi-fraud-detection/pyproject.toml |
| PyPI | pandas | >=2.3.3 | research/fsi-fraud-detection/pyproject.toml |
| PyPI | pyyaml | >=6.0.3 | research/fsi-fraud-detection/pyproject.toml |
| PyPI | safetensors | >=0.7.0 | research/fsi-fraud-detection/pyproject.toml |
| PyPI | scikit-learn | >=1.8.0 | research/fsi-fraud-detection/pyproject.toml |
| PyPI | seaborn | >=0.13.2 | research/fsi-fraud-detection/pyproject.toml |
| PyPI | tensorboard | >=2.20.0 | research/fsi-fraud-detection/pyproject.toml |
| PyPI | torch | >=2.10.0 | research/fsi-fraud-detection/pyproject.toml |
| PyPI | torchvision | >=0.25.0 | research/fsi-fraud-detection/pyproject.toml |
Alle Abhängigkeiten 1.105
Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 81 direkte und 1.024 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.
| Registry | Paket | Version | Beziehung |
|---|---|---|---|
| npm | @astrojs/mdx | 5.0.6 | direkt |
| npm | @astrojs/sitemap | 3.6.0 | direkt |
| npm | @astrojs/tailwind | 5.1.5 | direkt |
| npm | @fontsource-variable/inter | 5.2.8 | direkt |
| npm | @glidejs/glide | 3.7.1 | direkt |
| npm | @tailwindcss/typography | 0.5.19 | direkt |
| npm | astro | 7.2.8 | direkt |
| npm | astro-icon | 0.8.2 | direkt |
| npm | astro-navbar | 2.4.0 | direkt |
| npm | astro-seo | 0.8.4 | direkt |
| npm | flowbite | 2.5.2 | direkt |
| npm | prismjs | 1.30.0 | direkt |
| npm | tailwindcss | 3.4.18 | direkt |
| PyPI | aiohttp | 3.13.4 | direkt |
| PyPI | captum | — | direkt |
| PyPI | captum | 0.8.0 | direkt |
| PyPI | cryptography | 46.0.7 | direkt |
| PyPI | currencyconverter | — | direkt |
| PyPI | currencyconverter | 0.18.15 | direkt |
| PyPI | docker | 7.1.0 | direkt |
| PyPI | faker | — | direkt |
| PyPI | faker | 40.8.0 | direkt |
| PyPI | fastdigest | 0.4.0 | direkt |
| PyPI | filelock | — | direkt |
| PyPI | filelock | 3.25.2 | direkt |
| PyPI | flask | 3.0.2 | direkt |
| PyPI | flask-jwt-extended | 4.6.0 | direkt |
| PyPI | flask-sqlalchemy | 3.1.1 | direkt |
| PyPI | grpcio | 1.78.0 | direkt |
| PyPI | gunicorn | 25.1.0 | direkt |
| PyPI | ipywidgets | — | direkt |
| PyPI | ipywidgets | 8.1.8 | direkt |
| PyPI | jupyterlab | — | direkt |
| PyPI | jupyterlab | 4.5.7 | direkt |
| PyPI | jupyterlab | 4.6.4 | direkt |
| PyPI | matplotlib | — | direkt |
| PyPI | matplotlib | 3.10.8 | direkt |
| PyPI | matplotlib | 3.11.1 | direkt |
| PyPI | mlflow | — | direkt |
| PyPI | mlflow | 3.10.1 | direkt |
| PyPI | msgpack | 1.1.2 | direkt |
| PyPI | numpy | — | direkt |
| PyPI | numpy | 1.26.4 | direkt |
| PyPI | nvflare | — | direkt |
| PyPI | nvflare | 2.7.2 | direkt |
| PyPI | nvflare | 2.9.0 | direkt |
| PyPI | opacus | — | direkt |
| PyPI | opacus | 1.5.4 | direkt |
| PyPI | pandas | — | direkt |
| PyPI | pandas | 2.3.3 | direkt |
| PyPI | protobuf | 6.33.5 | direkt |
| PyPI | psutil | — | direkt |
| PyPI | psutil | 7.2.2 | direkt |
| PyPI | pydantic | — | direkt |
| PyPI | pydantic | 2.12.5 | direkt |
| PyPI | pyhocon | 0.3.61 | direkt |
| PyPI | pyyaml | — | direkt |
| PyPI | pyyaml | 6.0.3 | direkt |
| PyPI | requests | — | direkt |
| PyPI | requests | 2.33.0 | direkt |
| PyPI | safetensors | — | direkt |
| PyPI | safetensors | 0.7.0 | direkt |
| PyPI | scikit-learn | — | direkt |
| PyPI | scikit-learn | 1.8.0 | direkt |
| PyPI | scikit-learn | 1.9.0 | direkt |
| PyPI | seaborn | — | direkt |
| PyPI | seaborn | 0.13.2 | direkt |
| PyPI | tensorboard | — | direkt |
| PyPI | tensorboard | 2.20.0 | direkt |
| PyPI | tensorboard | 2.21.0 | direkt |
| PyPI | torch | — | direkt |
| PyPI | torch | 2.10.0 | direkt |
| PyPI | torch | 2.12.0 | direkt |
| PyPI | torch | 2.12.1 | direkt |
| PyPI | torch | 2.13.0 | direkt |
| PyPI | torch | 2.6.0 | direkt |
| PyPI | torchvision | — | direkt |
| PyPI | torchvision | 0.21.0 | direkt |
| PyPI | torchvision | 0.25.0 | direkt |
| PyPI | torchvision | 0.27.1 | direkt |
| PyPI | torchvision | 0.28.0 | direkt |
| npm | @alloc/quick-lru | 5.2.0 | indirekt |
| npm | @astrojs/check | 0.5.10 | indirekt |
| npm | @astrojs/compiler | 2.13.1 | indirekt |
| npm | @astrojs/compiler-binding | 0.4.0 | indirekt |
| npm | @astrojs/compiler-binding-darwin-arm64 | 0.4.0 | indirekt |
| npm | @astrojs/compiler-binding-darwin-x64 | 0.4.0 | indirekt |
| npm | @astrojs/compiler-binding-linux-arm64-gnu | 0.4.0 | indirekt |
| npm | @astrojs/compiler-binding-linux-arm64-musl | 0.4.0 | indirekt |
| npm | @astrojs/compiler-binding-linux-x64-gnu | 0.4.0 | indirekt |
| npm | @astrojs/compiler-binding-linux-x64-musl | 0.4.0 | indirekt |
| npm | @astrojs/compiler-binding-wasm32-wasi | 0.4.0 | indirekt |
| npm | @astrojs/compiler-binding-win32-arm64-msvc | 0.4.0 | indirekt |
| npm | @astrojs/compiler-binding-win32-x64-msvc | 0.4.0 | indirekt |
| npm | @astrojs/compiler-rs | 0.4.0 | indirekt |
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| PyPI | types-pyyaml | 6.0.12.20250915 | indirekt |
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| PyPI | uvicorn | 0.41.0 | indirekt |
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| PyPI | werkzeug | 3.1.6 | indirekt |
| PyPI | wget | — | indirekt |
| PyPI | wget | 3.2 | indirekt |
| PyPI | widgetsnbextension | 4.0.15 | indirekt |
| PyPI | xgboost | 2.2.0.dev0+4601688195708f7c31fcceeb0e0ac735e7311e61 | indirekt |
| PyPI | xlrd | 2.0.2 | indirekt |
| PyPI | yarl | 1.23.0 | indirekt |
| PyPI | zipp | 3.23.0 | indirekt |
Abhängigkeits-Advisories 54
Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 1.018 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 54 tragen bekannte Advisories, davon 10 direkte. 87 konnten nicht bewertet werden – keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem, oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste.
| Paket | Version | Beziehung | Schweregrad | Advisories | Behoben in |
|---|---|---|---|---|---|
| mlflow | 3.10.1 | direkt | kritisch | 19 | 3.15.0 |
| anyio | 4.12.1 | indirekt | kritisch | 4 | 4.14.2 |
| gitpython | 3.1.50 | indirekt | kritisch | 51 | 3.1.62 |
| next | 15.5.18 | indirekt | kritisch | 12 | 16.3.8 |
| pillow | 12.2.0 | indirekt | kritisch | 26 | 12.3.0 |
| pyjwt | 2.12.0 | indirekt | kritisch | 30 | 2.15.0 |
| transformers | 4.57.1 | indirekt | kritisch | 12 | 5.10.0 |
| transformers | 5.0.0 | indirekt | kritisch | 8 | 5.10.0 |
| aiohttp | 3.13.4 | direkt | hoch | 28 | 3.14.3 |
| cryptography | 46.0.7 | direkt | hoch | 7 | 50.0.0 |
| jupyterlab | 4.5.7 | direkt | hoch | 15 | 7.6.3 |
| msgpack | 1.1.2 | direkt | hoch | 2 | 1.2.1 |
| torch | 2.10.0 | direkt | hoch | 2 | 2.13.0 |
| torch | 2.6.0 | direkt | hoch | 24 | 2.13.0 |
| accelerate | 1.7.0 | indirekt | hoch | 2 | — |
| braces | 3.0.3 | indirekt | hoch | 1 | — |
| devalue | 5.8.1 | indirekt | hoch | 8 | 5.9.3 |
| fsspec | 2026.2.0 | indirekt | hoch | 1 | 2026.6.0 |
| http-cache-semantics | 4.2.0 | indirekt | hoch | 1 | — |
| jupyter-server | 2.18.0 | indirekt | hoch | 5 | 2.21.0 |
| lodash | 4.17.21 | indirekt | hoch | 3 | 4.18.0 |
| mistune | 3.2.1 | indirekt | hoch | 20 | 3.3.0 |
| monai | 1.6.0 | indirekt | hoch | 2 | 1.6.1rc0 |
| nanoid | 3.3.12 | indirekt | hoch | 2 | 5.1.16 |
| picomatch | 2.3.1 | indirekt | hoch | 2 | 4.0.4 |
| picomatch | 4.0.3 | indirekt | hoch | 2 | 4.0.4 |
| postcss | 8.4.31 | indirekt | hoch | 4 | 8.5.23 |
| postcss | 8.5.10 | indirekt | hoch | 3 | 8.5.23 |
| pyasn1 | 0.6.3 | indirekt | hoch | 6 | 0.6.4 |
| sharp | 0.34.5 | indirekt | hoch | 3 | 0.35.5 |
| sharp | 0.35.4 | indirekt | hoch | 1 | 0.35.5 |
| soupsieve | 2.8.3 | indirekt | hoch | 8 | 2.9.0 |
| source-map-js | 1.2.1 | indirekt | hoch | 1 | 1.2.2 |
| sqlparse | 0.5.5 | indirekt | hoch | 10 | 0.6.0 |
| starlette | 0.52.1 | indirekt | hoch | 10 | 1.3.1 |
| tornado | 6.5.5 | indirekt | hoch | 14 | 6.5.9 |
| transformers | 5.5.0 | indirekt | hoch | 4 | 5.10.0 |
| urllib3 | 2.7.0 | indirekt | hoch | 6 | 2.8.0 |
| flask | 3.0.2 | direkt | mittel | 2 | 3.1.3 |
| torch | 2.12.0 | direkt | mittel | 1 | 2.13.0 |
| torch | 2.12.1 | direkt | mittel | 1 | 2.13.0 |
| bleach | 6.3.0 | indirekt | mittel | 3 | 6.4.0 |
| datasets | 2.19.2 | indirekt | mittel | 2 | 5.0.1 |
| fast-uri | 3.1.7 | indirekt | mittel | 1 | 4.1.5 |
| mako | 1.3.12 | indirekt | mittel | 1 | 1.4.2 |
| multidict | 6.7.1 | indirekt | mittel | 1 | 6.9.1 |
| postcss-selector-parser | 6.0.10 | indirekt | mittel | 1 | 7.1.6 |
| postcss-selector-parser | 6.1.2 | indirekt | mittel | 2 | 7.1.6 |
| setuptools | 82.0.1 | indirekt | mittel | 2 | 83.0.0 |
| smol-toml | 1.8.0 | indirekt | mittel | 1 | 1.9.0 |
| werkzeug | 3.1.6 | indirekt | mittel | 1 | 3.1.9 |
| yaml | 2.7.0 | indirekt | mittel | 1 | 2.8.3 |
| yaml | 2.7.1 | indirekt | mittel | 1 | 2.8.3 |
| yaml | 2.8.2 | indirekt | mittel | 1 | 2.8.3 |
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.
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