Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-30 21:42 UTC

NVIDIA / earth2studio

Open-source deep-learning framework for exploring, building and deploying AI weather/climate workflows.

PythonApache-2.0★ 1.152 Sterne⑂ 268 Forksseit Apr. 2024Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird
#ai#climate-science#deep-learning#weather

NVIDIA/earth2studio erreicht einen Gesundheitsindex von 93 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Vitality (95/100) ab, am schwächsten bei Security (54/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

93
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.

93
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 79 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 93 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

NVIDIA CorporationOrganisation · verifizierte Domain
30.760 Follower810 öffentliche Reposseit Mai 2012

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIearth2studio0.19.03.78721vor 0 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

95Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

99Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
35.3/36Commit-Rhythmus — 51/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 432 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 20 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year432
human_commit_share0,96
days_since_last_push0
active_weeks_last_year51

Release-Disziplin

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 20 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 29 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 31,1 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count20
latest_release_tag0.18.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release29
mean_days_between_releases31,1

Community & Verbreitung

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

72Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

76Gut
Wie die Bewertung erfolgt
49.7/60Stars — 1.152 Stars
20.2/25Forks — 268 Forks
6.4/15Watcher — 15 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks268
stars1.152
watchers15
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

77Gut
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges0
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_services—
has_pull_request_templateja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

60Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
47.7/80Downloads pro Monat — 3.787 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesearth2studio
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads3.787
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?

79Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

42Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
9.5/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 58 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 58 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 6 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled58
top_contributor_share0,58

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

87Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
39.8/42Issue-Lösungsquote — 95 % der Issues geschlossen
25.4/30PR-Annahme — 726/856 entschiedene PRs gemergt
6.5/13Newcomer PR acceptance — 1/2 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs726
open_issues15
closed_issues268
prs_merged_7d6
prs_decided_7d9
prs_merged_30d29
prs_decided_30d35
issue_closed_ratio0,947
closed_unmerged_prs130
first_time_authors_30d2
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d2

Eigentümerschaft & Trägerschaft

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
20/20Verifizierte Domain
25/25Reichweite des Inhabers — 30.760 Follower von NVIDIA
25/25Kontohistorie — 810 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 14 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers30.760
owner_typeOrganization
is_verifiedja
owner_loginNVIDIA
public_repos810
account_age_days5.255

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 0 Tagen
20/20Versionshistorie — 21 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesearth2studio
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

90Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 8 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff]), tox.ini
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
16/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 25 out of 28 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
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://nvidia.github.io/earth2studio/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 4 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsai, climate-science, deep-learning, weather
has_wikinein
homepagehttps://nvidia.github.io/earth2studio/
docs_sitehttps://nvidia.github.io/earth2studio/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

54Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

54Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — keine Daten
2/2.5CI-Tests — 25 out of 28 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7.5/7.5Code-Review — all changesets reviewed
2.5/2.5Contributors — project has 6 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 20 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — keine Daten
2.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 140 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate5,4
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, Packaging. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

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.

82Exzellent · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — AGENTS.md, CLAUDE.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 92 von 96 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,958
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes4.488

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

84Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile, docs/Makefile, recipes/template/test/Makefile, serve/client/Makefile, serve/server/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff]), tox.ini
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 12 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 2 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
5/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile, docs/Makefile, recipes/template/test/Makefile, serve/client/Makefile, serve/server/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0,12
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,02

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

54Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
53.6/55Handhabbare Dateigrößen — 16/618 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes114.144
source_files_sampled618
oversized_source_files16

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
40/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — serve/server/openapi.yaml
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_filesserve/server/openapi.yaml
interfaces_expected_of—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): MCP-Server. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eckdaten

1.152GitHub-Sterne
58Mitwirkende
432Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
20Releases
1Bus-Faktor
15offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • deps.dev does not index pypi:earth2studio@0.19.0; advisories assessed against the repository dependency graph instead
  • OSV advisory lookup failed: [Errno 101] Network is unreachable

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 268 ⇿
0Sterne
268Forks
19Releases

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.

050100150200250300264192024-042025-072026-09
Major 0Minor 17Patch 2

Jeder Punkt umfasst 3 Tage.

OpenSSF Scorecard 5.4 / 10
5.4Gesamtwert

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 · 2026-09-30 21:42 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
8CI-Tests25 out of 28 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
10Code-Reviewall changesets reviewed
10Contributorsproject has 6 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 20 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities140 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 20
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIcftime—pyproject.toml
PyPIfsspec>=2024.2.0pyproject.toml
PyPIgcsfs—pyproject.toml
PyPIh5py>=3.2.0pyproject.toml
PyPIh5netcdf>=1.0.0pyproject.toml
PyPIhuggingface-hub>=0.27.0pyproject.toml
PyPIloguru—pyproject.toml
PyPInetCDF4>=1.6.4,<1.7.3pyproject.toml
PyPIobspec>=0.1pyproject.toml
PyPIobstore>=0.8pyproject.toml
PyPIpygrib—pyproject.toml
PyPIpython-dotenv—pyproject.toml
PyPIpandas—pyproject.toml
PyPIpyarrow>=14.0.0pyproject.toml
PyPIrich—pyproject.toml
PyPIs3fs>=2023.5.0pyproject.toml
PyPItorch>=2.5.0pyproject.toml
PyPItqdm>=4.65.0pyproject.toml
PyPIxarray>=2023.1.0pyproject.toml
PyPIzarr>=3.1.3pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 653

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 47 direkte und 606 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIcftime1.6.5direkt
PyPIfsspec—direkt
PyPIfsspec2026.1.0direkt
PyPIfsspec2026.3.0direkt
PyPIfsspec2026.6.0direkt
PyPIgcsfs2026.1.0direkt
PyPIgcsfs2026.3.0direkt
PyPIgcsfs2026.6.0direkt
PyPIh5netcdf1.8.0direkt
PyPIh5netcdf1.8.1direkt
PyPIh5py3.14.0direkt
PyPIh5py3.16.0direkt
PyPIhuggingface-hub1.10.1direkt
PyPIhuggingface-hub1.21.0direkt
PyPIhuggingface-hub1.3.2direkt
PyPIloguru0.7.3direkt
PyPInetcdf41.7.2direkt
PyPIobspec0.1.0direkt
PyPIobstore0.11.0direkt
PyPIpandas2.3.3direkt
PyPIpandas3.0.0direkt
PyPIpyarrow23.0.0direkt
PyPIpyarrow23.0.1direkt
PyPIpyarrow24.0.0direkt
PyPIpygrib2.1.8direkt
PyPIpython-dotenv—direkt
PyPIpython-dotenv1.2.1direkt
PyPIpython-dotenv1.2.2direkt
PyPIrich14.2.0direkt
PyPIrich14.3.3direkt
PyPIrich15.0.0direkt
PyPIs3fs2026.1.0direkt
PyPIs3fs2026.3.0direkt
PyPIs3fs2026.6.0direkt
PyPItorch2.10.0direkt
PyPItorch2.11.0direkt
PyPItorch2.13.0direkt
PyPItqdm—direkt
PyPItqdm4.67.1direkt
PyPItqdm4.67.3direkt
PyPItqdm4.68.3direkt
PyPIxarray—direkt
PyPIxarray2025.12.0direkt
PyPIxarray2026.2.0direkt
PyPIzarr3.1.5direkt
PyPIzarr3.1.6direkt
PyPIzarr3.2.1direkt
PyPIabsl-py2.4.0indirekt
PyPIaffine2.4.0indirekt
PyPIaiobotocore3.1.1indirekt
PyPIaiobotocore3.4.0indirekt
PyPIaiobotocore3.7.0indirekt
PyPIaiofiles—indirekt
PyPIaiofiles25.1.0indirekt
PyPIaiohappyeyeballs2.6.1indirekt
PyPIaiohappyeyeballs2.6.2indirekt
PyPIaiohttp—indirekt
PyPIaiohttp3.13.5indirekt
PyPIaiohttp3.14.1indirekt
PyPIaiohttp3.14.3indirekt
PyPIaiohttp-retry2.9.1indirekt
PyPIaioitertools0.13.0indirekt
PyPIaiosignal1.4.0indirekt
PyPIanemoi-models0.11.2indirekt
PyPIanemoi-models0.5.1indirekt
PyPIanemoi-models0.9.4indirekt
PyPIanemoi-utils0.5.9indirekt
PyPIaniso860110.0.1indirekt
PyPIannotated-doc0.0.4indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIantlr4-python3-runtime4.9.3indirekt
PyPIanyio4.13.0indirekt
PyPIanyio4.14.1indirekt
PyPIanyio4.14.2indirekt
PyPIarraylake1.1.1indirekt
PyPIarraylake1.2.0indirekt
PyPIast-serialize0.6.0indirekt
PyPIasync-timeout5.0.1indirekt
PyPIattrs25.4.0indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIazure-core1.41.0indirekt
PyPIazure-identity—indirekt
PyPIazure-identity1.25.3indirekt
PyPIazure-storage-blob—indirekt
PyPIazure-storage-blob12.30.0indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIbackports-tarfile1.2.0indirekt
PyPIbackports-zstd1.6.0indirekt
PyPIbackrefs8.0indirekt
PyPIbase582.1.1indirekt
PyPIbitarray3.8.2indirekt
PyPIbitarray3.9.0indirekt
PyPIbitstring4.4.0indirekt
PyPIblack26.5.1indirekt
PyPIblake31.0.9indirekt
PyPIbokeh3.8.2indirekt
PyPIbokeh3.9.0indirekt
PyPIbokeh3.9.1indirekt
PyPIbotocore1.42.30indirekt
PyPIbotocore1.42.84indirekt
PyPIbotocore1.43.0indirekt
PyPIbracex3.0indirekt
PyPIcachetools7.1.4indirekt
PyPIcartopy—indirekt
PyPIcartopy0.25.0indirekt
PyPIcattrs26.1.0indirekt
PyPIcbottle2025.5.1indirekt
PyPIcdsapi0.7.7indirekt
PyPIcertifi2026.1.4indirekt
PyPIcertifi2026.2.25indirekt
PyPIcertifi2026.6.17indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcfgrib0.9.15.1indirekt
PyPIcfgv3.5.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.4indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.7indirekt
PyPIchex0.1.92indirekt
PyPIclick8.3.1indirekt
PyPIclick8.3.2indirekt
PyPIclick8.4.2indirekt
PyPIclick-plugins1.1.1.2indirekt
PyPIcligj0.7.2indirekt
PyPIclimate-learn1.0.0indirekt
PyPIcloudpickle3.1.2indirekt
PyPIcolabtools0.0.1indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcontourpy1.3.3indirekt
PyPIcoverage7.13.5indirekt
PyPIcoverage7.14.3indirekt
PyPIcroniter6.2.2indirekt
PyPIcryptography—indirekt
PyPIcryptography46.0.7indirekt
PyPIcryptography49.0.0indirekt
PyPIcucim-cu1326.6.0indirekt
PyPIcuda-bindings13.2.0indirekt
PyPIcuda-core0.7.0indirekt
PyPIcuda-pathfinder1.5.2indirekt
PyPIcuda-pathfinder1.5.6indirekt
PyPIcuda-python13.2.0indirekt
PyPIcuda-toolkit13.0.2indirekt
PyPIcuda-toolkit13.0.3.0indirekt
PyPIcudf-cu1326.4.0indirekt
PyPIcudf-cu1326.6.0indirekt
PyPIcupy-cuda13x14.1.1indirekt
PyPIcycler0.12.1indirekt
PyPIdacite1.9.2indirekt
PyPIdask2026.1.1indirekt
PyPIdask2026.3.0indirekt
PyPIdask2026.6.0indirekt
PyPIdecorator5.2.1indirekt
PyPIdecorator5.3.1indirekt
PyPIdeepmerge2.1.0indirekt
PyPIdeprecation2.1.0indirekt
PyPIdinosaur-dycore1.2.1indirekt
PyPIdistlib0.4.3indirekt
PyPIdistributed2026.1.1indirekt
PyPIdistributed2026.3.0indirekt
PyPIdistributed2026.6.0indirekt
PyPIdistro1.9.0indirekt
PyPIdm-haiku0.0.16indirekt
PyPIdm-tree0.1.10indirekt
PyPIdnspython2.8.0indirekt
PyPIdonfig0.8.1.post1indirekt
PyPIearth2grid2025.11.1+torch211indirekt
PyPIearth2grid2025.11.1+torch213indirekt
PyPIearth2studio—indirekt
PyPIearth2studio-gallery0.1.0indirekt
PyPIearth2studio-recipe-eval0.1.0indirekt
PyPIearthkit-regrid0.4.0indirekt
PyPIearthkit-regrid0.5.1indirekt
PyPIeccodes2.46.0indirekt
PyPIeccodes2.47.0indirekt
PyPIeccodeslib2.46.2.19indirekt
PyPIeccodeslib2.47.3.21indirekt
PyPIeckitlib2.0.7.19indirekt
PyPIeckitlib2.1.0.21indirekt
PyPIecmwf-datastores-client0.5.1indirekt
PyPIecmwf-opendata0.3.30indirekt
PyPIeinops0.8.2indirekt
PyPIemail-validator2.3.0indirekt
PyPIentrypoints0.4indirekt
PyPIetils1.14.0indirekt
PyPIeumdac3.1.1indirekt
PyPIfastapi—indirekt
PyPIfastapi0.138.2indirekt
PyPIfiddle0.3.0indirekt
PyPIfilelock3.20.3indirekt
PyPIfilelock3.25.2indirekt
PyPIfilelock3.29.4indirekt
PyPIfindlibs0.1.2indirekt
PyPIflash-attn2.8.3.post1indirekt
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