Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-28 08:42 UTC

SwanHubX / SwanLab

⚡️SwanLab - an open-source, modern-design AI training tracking and visualization tool. Supports Cloud / Self-hosted use. Integrated with PyTorch / Transformers / verl / LLaMA Factory / ms-swift / Ultralytics / MMEngine / Keras etc.

PythonApache-2.0★ 4.176 Sterne⑂ 216 Forksseit Nov. 2023Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekNetzwerkdienstwie das ermittelt wird
#data-science#deep-learning#machine-learning#python#pytorch#tensorflow#transformers#mlops#model-versioning#tracking#visualization#tensorboard#logging#llm#training#ai-infra

SwanHubX/SwanLab erreicht einen Gesundheitsindex von 93 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Vitality (92/100) ab, am schwächsten bei Security (54/100). Zuletzt heute aktualisiert. 2 Mitwirkende tragen 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

SwanLabOrganisation
142 Follower14 öffentliche Reposseit März 2023

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIswanlab0.9.8155.28268vor 2 Tagenmachine-learningreproducibilityvisualization
Gogithub.com/SwanHubX/SwanLabv0.9.8-130vor 2 Tagen—

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

92Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
29.8/36Commit-Rhythmus — 43/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 278 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 24 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year278
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year43

Release-Disziplin

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 100 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 2 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 4,5 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count100
latest_release_tagv0.9.8
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release2
mean_days_between_releases4,5

Community & Verbreitung

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

87Exzellent · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

83Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
58.7/60Stars — 4.176 Stars
19.4/25Forks — 216 Forks
5.3/15Watcher — 10 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks216
stars4.176
watchers10
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_badges9
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

86Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
69.2/80Downloads pro Monat — 155.282 Downloads/Monat über go, pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesswanlab, github.com/SwanHubX/SwanLab
dependents—
ecosystemsgo, pypi
total_downloads—
monthly_downloads155.282
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?

74Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

60Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/54Bus-Faktor — 2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
11.4/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 49 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 42 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 12 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor2
contributors_sampled42
top_contributor_share0,494

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

83Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
38.9/42Issue-Lösungsquote — 93 % der Issues geschlossen
28.5/30PR-Annahme — 909/956 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
4.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 11/30 approved changesets -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs909
open_issues56
closed_issues701
prs_merged_7d8
prs_decided_7d9
prs_merged_30d26
prs_decided_30d30
issue_closed_ratio0,926
closed_unmerged_prs47
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

61Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
15.5/25Reichweite des Inhabers — 142 Follower von SwanHubX
15.5/25Kontohistorie — 14 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 3 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers142
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginSwanHubX
public_repos14
account_age_days1.263

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 2 Paket(e) auf go, pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 2 Tagen
20/20Versionshistorie — 130 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesswanlab, github.com/SwanHubX/SwanLab
ecosystemsgo, pypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish2

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

91Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 6 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — .golangci.yml, pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
18/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 27 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
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://swanlab.cn
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 16 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsdata-science, deep-learning, machine-learning, python, pytorch, tensorflow, transformers, mlops, model-versioning, tracking, visualization, tensorboard, logging, llm, training, ai-infra
has_wikinein
homepagehttps://swanlab.cn
docs_sitehttps://swanlab.cn
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

43Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
3.8/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.2/2.5CI-Tests — 27 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
2.2/7.5Code-Review — Found 11/30 approved changesets -- score normalized to 3
2.5/2.5Contributors — project has 12 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 24 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — keine Daten
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
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 — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 80 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate4,3
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Packaging. 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_packages34
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:swanlab@0.9.8 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 34 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.

56Mittel · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
15/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://docs.swanlab.cn/llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 100 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_urlhttps://docs.swanlab.cn/llms.txt
legible_history_share1
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

63Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — .golangci.yml, pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
2/10Belegte Agentenpraxis — 1 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
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
lockfilesgo.sum, uv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0,01
toolchain_manifestscore/go.mod
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/441 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes47.405
source_files_sampled441
oversized_source_files0

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

40Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
40/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — protos/swanlab/grpc/core/v1/core.proto, protos/swanlab/grpc/core/v1/sync.proto, protos/swanlab/grpc/probe/v1/probe.proto, protos/swanlab/metric/column/v1/column.proto, protos/swanlab/metric/data/v1/data.proto, protos/swanlab/operation/v1/operation.proto, protos/swanlab/probe/v1/metadata.proto, protos/swanlab/record/v1/record.proto, protos/swanlab/run/v1/run.proto, protos/swanlab/save/v1/save.proto, protos/swanlab/settings/core/v1/core.proto, protos/swanlab/settings/probe/v1/probe.proto, protos/swanlab/terminal/v1/log.proto
0/20MCP-Server
0/40Lauffähige Beispiele
Verwendete Eingangsdaten
example_dirs—
has_mcp_signalnein
api_schema_filesprotos/swanlab/grpc/core/v1/core.proto, protos/swanlab/grpc/core/v1/sync.proto, protos/swanlab/grpc/probe/v1/probe.proto, protos/swanlab/metric/column/v1/column.proto, protos/swanlab/metric/data/v1/data.proto, protos/swanlab/operation/v1/operation.proto, protos/swanlab/probe/v1/metadata.proto, protos/swanlab/record/v1/record.proto, protos/swanlab/run/v1/run.proto, protos/swanlab/save/v1/save.proto, protos/swanlab/settings/core/v1/core.proto, protos/swanlab/settings/probe/v1/probe.proto, protos/swanlab/terminal/v1/log.proto
interfaces_expected_ofnetwork-service

Eckdaten

4.176GitHub-Sterne
42Mitwirkende
278Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
100Releases
2Bus-Faktor
56offene Issues
Go, npm, PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • Could not fetch npm package 'swanlab' from its registry

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 216 ⇿
0Sterne
216Forks
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.

0408012016020024021652023-122025-042026-08
Major 0Minor 6Patch 84

Jeder Punkt umfasst 3 Tage.

OpenSSF Scorecard 4.3 / 10
4.3Gesamtwert

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 · 2026-08-28 08:41 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
9CI-Tests27 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3Code-ReviewFound 11/30 approved changesets -- score normalized to 3
10Contributorsproject has 12 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 24 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
10Security-Policysecurity policy file detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities80 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 25
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
Gogolang.org/x/sysv0.47.0core/go.mod
Gogoogle.golang.org/grpcv1.83.0core/go.mod
Gogoogle.golang.org/protobufv1.36.12core/go.mod
PyPIurllib3>=1.26.0pyproject.toml
PyPIrequests>=2.28.0pyproject.toml
PyPIsetuptools—pyproject.toml
PyPIclick—pyproject.toml
PyPIpyyaml—pyproject.toml
PyPIpsutil>=5.0.0pyproject.toml
PyPInvidia-ml-py—pyproject.toml
PyPIpydantic~=2.0pyproject.toml
PyPIpyecharts>=2.0.0pyproject.toml
PyPIwrapt>=1.17.0pyproject.toml
PyPIplatformdirs>=4.2.0pyproject.toml
PyPIprotobuf>=6.31.1,!=6.31.0,<7pyproject.toml
PyPIprotobuf>=6.31.1,!=6.31.0,<7pyproject.toml
PyPIprotobuf>=6.31.1,!=6.31.0,<7pyproject.toml
PyPIrich>=13.6.0pyproject.toml
PyPIpydantic-settings>=2.8.1pyproject.toml
PyPIorjson<=3.11.5pyproject.toml
PyPIorjson—pyproject.toml
PyPIwatchdog—pyproject.toml
PyPIpwinput>=1.0.3pyproject.toml
PyPIpyroaring>=1.0.0,<1.0.4pyproject.toml
PyPIpyroaring>=1.0.4pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 218

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 27 direkte und 191 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
Gogolang.org/x/sysv0.47.0direkt
Gogoogle.golang.org/grpcv1.83.0direkt
Gogoogle.golang.org/protobufv1.36.12direkt
PyPIclick8.1.8direkt
PyPIclick8.3.1direkt
PyPInvidia-ml-py13.590.48direkt
PyPIorjson3.11.5direkt
PyPIorjson3.11.8direkt
PyPIplatformdirs4.4.0direkt
PyPIplatformdirs4.9.2direkt
PyPIprotobuf6.33.5direkt
PyPIpsutil7.2.2direkt
PyPIpwinput1.0.3direkt
PyPIpydantic2.12.5direkt
PyPIpydantic-settings2.11.0direkt
PyPIpydantic-settings2.13.1direkt
PyPIpyecharts2.1.0direkt
PyPIpyroaring1.0.3direkt
PyPIpyroaring1.1.0direkt
PyPIpyyaml6.0.3direkt
PyPIrequests2.32.5direkt
PyPIrich13.9.4direkt
PyPIsetuptools82.0.0direkt
PyPIurllib31.26.20direkt
PyPIurllib32.6.3direkt
PyPIwatchdog6.0.0direkt
PyPIwrapt2.1.1direkt
Gogolang.org/x/netv0.58.0indirekt
Gogolang.org/x/textv0.41.0indirekt
Gogoogle.golang.org/genproto/googleapis/rpcv0.0.0-20260810153831-ec0a7760b754indirekt
PyPIaddict2.4.0indirekt
PyPIannotated-doc0.0.4indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIantlr4-python3-runtime4.9.3indirekt
PyPIanyio4.12.1indirekt
PyPIappnope0.1.4indirekt
PyPIasttokens3.0.1indirekt
PyPIbasedpyright1.39.5indirekt
PyPIboto31.42.64indirekt
PyPIbotocore1.42.64indirekt
PyPIbuild1.4.0indirekt
PyPIcertifi2026.2.25indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcfgv3.4.0indirekt
PyPIcfgv3.5.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.4indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcomm0.2.3indirekt
PyPIcontourpy1.3.0indirekt
PyPIcontourpy1.3.2indirekt
PyPIcontourpy1.3.3indirekt
PyPIcuda-bindings12.9.4indirekt
PyPIcuda-pathfinder1.4.0indirekt
PyPIcycler0.12.1indirekt
PyPIdebugpy1.8.20indirekt
PyPIdecorator5.2.1indirekt
PyPIdistlib0.4.0indirekt
PyPIeval-type-backport0.3.1indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIexecuting2.2.1indirekt
PyPIfastapi0.128.8indirekt
PyPIfastapi0.135.1indirekt
PyPIfilelock3.19.1indirekt
PyPIfilelock3.25.0indirekt
PyPIfonttools4.60.2indirekt
PyPIfonttools4.61.1indirekt
PyPIfreezegun1.5.5indirekt
PyPIfsspec2025.10.0indirekt
PyPIfsspec2026.2.0indirekt
PyPIgitdb4.0.12indirekt
PyPIgitpython3.1.46indirekt
PyPIgrpcio1.78.0indirekt
PyPIgrpcio-tools1.78.0indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIidentify2.6.15indirekt
PyPIidentify2.6.17indirekt
PyPIidna3.11indirekt
PyPIimageio2.37.2indirekt
PyPIimageio-ffmpeg0.6.0indirekt
PyPIimportlib-metadata8.7.1indirekt
PyPIimportlib-resources6.5.2indirekt
PyPIiniconfig2.1.0indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIipykernel6.31.0indirekt
PyPIipykernel7.2.0indirekt
PyPIipython8.18.1indirekt
PyPIipython8.38.0indirekt
PyPIipython9.10.0indirekt
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirekt
PyPIjedi0.19.2indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIjmespath1.1.0indirekt
PyPIjoblib1.5.3indirekt
PyPIjupyter-client8.6.3indirekt
PyPIjupyter-client8.8.0indirekt
PyPIjupyter-core5.8.1indirekt
PyPIjupyter-core5.9.1indirekt
PyPIkiwisolver1.4.7indirekt
PyPIkiwisolver1.4.9indirekt
PyPImarkdown-it-py3.0.0indirekt
PyPImarkdown-it-py4.0.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImatplotlib3.10.8indirekt
PyPImatplotlib3.9.4indirekt
PyPImatplotlib-inline0.2.1indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImmengine0.10.7indirekt
PyPImoviepy2.2.1indirekt
PyPImpmath1.3.0indirekt
PyPInanoid2.0.0indirekt
PyPInest-asyncio1.6.0indirekt
PyPInetworkx3.2.1indirekt
PyPInetworkx3.4.2indirekt
PyPInetworkx3.6.1indirekt
PyPInodeenv1.10.0indirekt
PyPInodejs-wheel-binaries24.15.0indirekt
PyPInumpy2.0.2indirekt
PyPInumpy2.2.6indirekt
PyPInumpy2.4.2indirekt
PyPInvidia-cublas-cu1212.8.4.1indirekt
PyPInvidia-cuda-cupti-cu1212.8.90indirekt
PyPInvidia-cuda-nvrtc-cu1212.8.93indirekt
PyPInvidia-cuda-runtime-cu1212.8.90indirekt
PyPInvidia-cudnn-cu129.10.2.21indirekt
PyPInvidia-cufft-cu1211.3.3.83indirekt
PyPInvidia-cufile-cu121.13.1.3indirekt
PyPInvidia-curand-cu1210.3.9.90indirekt
PyPInvidia-cusolver-cu1211.7.3.90indirekt
PyPInvidia-cusparse-cu1212.5.8.93indirekt
PyPInvidia-cusparselt-cu120.7.1indirekt
PyPInvidia-nccl-cu122.27.3indirekt
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PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsmmap5.0.2indirekt
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PyPItermcolor3.3.0indirekt
PyPIthreadpoolctl3.6.0indirekt
PyPItomli2.4.0indirekt
PyPItorch2.10.0indirekt
PyPItorch2.8.0indirekt
PyPItorchvision0.23.0indirekt
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PyPItornado6.5.4indirekt
PyPItqdm4.67.3indirekt
PyPItraitlets5.14.3indirekt
PyPItriton3.4.0indirekt
PyPItriton3.6.0indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPItzdata2025.3indirekt
PyPIujson5.11.0indirekt
PyPIuvicorn0.39.0indirekt
PyPIuvicorn0.41.0indirekt
PyPIvirtualenv21.1.0indirekt
PyPIwandb0.25.0indirekt
PyPIwcwidth0.6.0indirekt
PyPIyapf0.43.0indirekt
PyPIzipp3.23.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:swanlab@0.9.8 zieht 34 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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