Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-19 01:59 UTC

cvs-health / uqlm

[JMLR 2026] "UQLM: A Python Package for Uncertainty Quantification in Large Language Models"

PythonApache-2.0★ 1.200 Sterne⑂ 132 Forksseit Apr. 2025Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird
#ai-evaluation#ai-safety#hallucination#hallucination-detection#hallucination-evaluation#hallucination-mitigation#llm#llm-evaluation#llm-hallucination#llm-safety#uncertainty-estimation#uncertainty-quantification#confidence-estimation#confidence-score

cvs-health/uqlm erreicht einen Gesundheitsindex von 92 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (96/100) ab, am schwächsten bei Security (57/100). Zuletzt vor 4 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

92
gesamt / 100
Exzellent

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.

92
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 78 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 92 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

CVS HealthOrganisation
118 Follower16 öffentliche Reposseit Aug. 2021

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIuqlm0.6.61.59171vor 15 Tagenllmllm-evaluationhallucinationlarge-language-modeluncertainty-quantification

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

93Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

95Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 4 Tagen
31.2/36Commit-Rhythmus — 45/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 838 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 8 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year838
human_commit_share0,91
days_since_last_push4
active_weeks_last_year45

Release-Disziplin

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 45 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 15 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 16,3 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count45
latest_release_tagv0.6.6
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release15
mean_days_between_releases16,3

Community & Verbreitung

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

75Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

73Gut
Wie die Bewertung erfolgt
49.9/60Stars — 1.200 Stars
17.6/25Forks — 132 Forks
5.3/15Watcher — 10 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks132
stars1.200
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_badges12
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_servicesbadge.fury.io, github.com, shields.io
has_pull_request_templateja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

53Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
42.7/80Downloads pro Monat — 1.591 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesuqlm
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads1.591
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?

67Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

38Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
6/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 73 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 18 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled18
top_contributor_share0,732

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

78Gut
Wie die Bewertung erfolgt
33.6/42Issue-Lösungsquote — 80 % der Issues geschlossen
23.8/30PR-Annahme — 309/390 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
10.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 7/10 approved changesets -- score normalized to 7
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs309
open_issues14
closed_issues56
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d9
prs_decided_30d11
issue_closed_ratio0,8
closed_unmerged_prs81
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

64Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
14.9/25Reichweite des Inhabers — 118 Follower von cvs-health
19.1/25Kontohistorie — 16 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 5 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers118
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_logincvs-health
public_repos16
account_age_days1.850

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 15 Tagen
20/20Versionshistorie — 71 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesuqlm
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish15

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

96Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 4 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 10 out of 10 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_configja

Dokumentation

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://cvs-health.github.io/uqlm/latest/index.html
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 14 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsai-evaluation, ai-safety, hallucination, hallucination-detection, hallucination-evaluation, hallucination-mitigation, llm, llm-evaluation, llm-hallucination, llm-safety, uncertainty-estimation, uncertainty-quantification, confidence-estimation, confidence-score
has_wikija
homepagehttps://cvs-health.github.io/uqlm/latest/index.html
docs_sitehttps://cvs-health.github.io/uqlm/latest/index.html
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

57Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
2.5/2.5CI-Tests — 10 out of 10 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
5.2/7.5Code-Review — Found 7/10 approved changesets -- score normalized to 7
2.5/2.5Contributors — project has 4 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 8 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
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
2.2/7.5Vulnerabilities — 7 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated18
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive0
scorecard_aggregate5,5

Abhängigkeits-Advisories

65Gut
Wie die Bewertung erfolgt
7.6/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — 2 betroffen: transformers 4.57.6 (critical 9.6), datasets 4.8.5 (unknown)
25/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
32.3/40Keine offenen Advisories — 1 Paket(e) mit Advisory seit über 90 Tagen unbehandelt; ältestes vor 269 Tagen veröffentlicht
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories10
affected_packages2
assessed_packages137
unassessed_packages0
affected_by_severitycritical 1, unknown 1
direct_affected_packages2
Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:uqlm@0.6.6 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 137 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.

66Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

48Schwach
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://js.langchain.com/llms.txt)
33.4/40Lesbare Commit-Historie — 57 von 91 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_urlhttps://js.langchain.com/llms.txt
legible_history_share0,626
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

71Gut
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — docs/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — 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
8/8Automatisierte Wartung — 9 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0,01
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,09

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/146 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes36.354
source_files_sampled146
oversized_source_files0

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar
0/20MCP-Server — für diese Art von Software nicht anwendbar
40/40Lauffähige Beispiele — examples, notebooks
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples, notebooks
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

1.200GitHub-Sterne
18Mitwirkende
838Commits, letzte 12 Monate
4Tage seit letztem Push
45Releases
1Bus-Faktor
14offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 132 ⇿
0Sterne
132Forks
45Releases

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.

0255075100125150130282025-052026-012026-09
Major 0Minor 6Patch 39

Jeder Punkt umfasst 2 Tage.

OpenSSF Scorecard 5.5 / 10
5.5Gesamtwert

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 · 2026-09-19 01:59 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
10CI-Tests10 out of 10 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7Code-ReviewFound 7/10 approved changesets -- score normalized to 7
10Contributorsproject has 4 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 8 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
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
3Vulnerabilities7 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 17
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIlangchain>=0.3.7pyproject.toml
PyPIlangchain-model-profiles>=0.0.3pyproject.toml
PyPItorch>=2.6.0pyproject.toml
PyPItransformers>=4.45.2,<5.0.0pyproject.toml
PyPIscikit-learn>=1.5.2,<2.0.0pyproject.toml
PyPIscikit-learn>=1.7.0,<2.0.0pyproject.toml
PyPInumpy>=1.26.4,<2.0.0pyproject.toml
PyPInumpy>=2.3.1pyproject.toml
PyPIscipy>=1.15.0,<2.0.0pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.10.0,<4.0.0pyproject.toml
PyPIoptuna>=4.0.0,<5.0.0pyproject.toml
PyPIbert-score>=0.3.0,<0.4.0pyproject.toml
PyPIpandas>=2.3.0,<3.0.0pyproject.toml
PyPIsentence-transformers>=3.4,<6.0pyproject.toml
PyPIdatasets>=3.3.2,<5.0.0pyproject.toml
PyPIrich>=13.8.0,<15.0.0pyproject.toml
PyPIipywidgets>=8.1.7,<9.0.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 249

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 20 direkte und 229 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIbert-score0.3.13direkt
PyPIdatasets4.8.5direkt
PyPIipywidgets8.1.8direkt
PyPIlangchain1.3.15direkt
PyPIlangchain-model-profiles0.0.6direkt
PyPImatplotlib3.10.9direkt
PyPImatplotlib3.11.1direkt
PyPInumpy1.26.4direkt
PyPInumpy2.5.2direkt
PyPIoptuna4.9.0direkt
PyPIpandas2.3.3direkt
PyPIrich14.3.4direkt
PyPIscikit-learn1.7.2direkt
PyPIscikit-learn1.9.0direkt
PyPIscipy1.15.3direkt
PyPIscipy1.17.1direkt
PyPIscipy1.18.0direkt
PyPIsentence-transformers5.7.0direkt
PyPItorch2.13.0direkt
PyPItransformers4.57.6direkt
PyPIaccelerate1.14.0indirekt
PyPIaccessible-pygments0.0.5indirekt
PyPIaiohappyeyeballs2.7.1indirekt
PyPIaiohttp3.14.3indirekt
PyPIaiosignal1.4.0indirekt
PyPIalabaster1.0.0indirekt
PyPIalembic1.19.1indirekt
PyPIannotated-types0.8.0indirekt
PyPIanyio4.14.2indirekt
PyPIappnope0.1.4indirekt
PyPIasttokens3.0.2indirekt
PyPIasync-timeout5.0.1indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIbackports-asyncio-runner1.2.0indirekt
PyPIbeautifulsoup44.15.0indirekt
PyPIbleach6.4.0indirekt
PyPIbottleneck1.6.0indirekt
PyPIcertifi2026.7.22indirekt
PyPIcffi2.1.1indirekt
PyPIcfgv3.5.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.5.0indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcolorlog6.12.0indirekt
PyPIcomm0.2.3indirekt
PyPIcontourpy1.3.2indirekt
PyPIcontourpy1.3.3indirekt
PyPIcoverage7.15.4indirekt
PyPIcryptography50.0.0indirekt
PyPIcuda-bindings13.3.1indirekt
PyPIcuda-pathfinder1.6.0indirekt
PyPIcuda-toolkit13.0.3.0indirekt
PyPIcycler0.12.1indirekt
PyPIdebugpy1.8.21indirekt
PyPIdecorator5.3.1indirekt
PyPIdefusedxml0.7.1indirekt
PyPIdill0.4.1indirekt
PyPIdistlib0.4.3indirekt
PyPIdistro1.9.0indirekt
PyPIdocstring-parser0.18.0indirekt
PyPIdocutils0.21.2indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIexecuting2.2.1indirekt
PyPIfastjsonschema2.22.1indirekt
PyPIfilelock3.32.2indirekt
PyPIfonttools4.63.0indirekt
PyPIfrozenlist1.8.0indirekt
PyPIfsspec2026.2.0indirekt
PyPIgoogle-api-core2.34.0indirekt
PyPIgoogle-auth2.56.3indirekt
PyPIgoogle-cloud-aiplatform1.164.0indirekt
PyPIgoogle-cloud-bigquery3.43.0indirekt
PyPIgoogle-cloud-core2.6.1indirekt
PyPIgoogle-cloud-resource-manager1.18.0indirekt
PyPIgoogle-cloud-storage3.13.1indirekt
PyPIgoogle-cloud-vectorsearch0.11.1indirekt
PyPIgoogle-crc32c1.8.0indirekt
PyPIgoogle-genai2.17.0indirekt
PyPIgoogle-resumable-media2.10.1indirekt
PyPIgoogleapis-common-protos1.75.1indirekt
PyPIgreenlet3.5.5indirekt
PyPIgrpc-google-iam-v10.14.5indirekt
PyPIgrpcio1.83.0indirekt
PyPIgrpcio-status1.83.0indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhf-xet1.6.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIhttpx-sse0.4.3indirekt
PyPIhuggingface-hub0.36.2indirekt
PyPIidentify2.6.19indirekt
PyPIidna3.18indirekt
PyPIimagesize2.0.0indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIipykernel7.3.0indirekt
PyPIipython8.39.0indirekt
PyPIipython9.16.1indirekt
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirekt
PyPIjedi0.20.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIjiter0.16.0indirekt
PyPIjoblib1.5.3indirekt
PyPIjsonpatch1.33indirekt
PyPIjsonpointer3.1.1indirekt
PyPIjsonschema4.26.0indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPIjupyter-client8.9.1indirekt
PyPIjupyter-core5.9.1indirekt
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0indirekt
PyPIjupyterlab-widgets3.0.16indirekt
PyPIkiwisolver1.5.0indirekt
PyPIlangchain-core1.5.4indirekt
PyPIlangchain-google-vertexai3.2.4indirekt
PyPIlangchain-openai1.4.3indirekt
PyPIlangchain-protocol0.0.18indirekt
PyPIlanggraph1.2.11indirekt
PyPIlanggraph-checkpoint4.2.0indirekt
PyPIlanggraph-prebuilt1.1.0indirekt
PyPIlanggraph-sdk0.4.2indirekt
PyPIlangsmith0.10.18indirekt
PyPIlatexcodec3.0.1indirekt
PyPImako1.4.1indirekt
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImatplotlib-inline0.2.2indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImistune3.3.4indirekt
PyPImpmath1.3.0indirekt
PyPImultidict6.7.1indirekt
PyPImultiprocess0.70.19indirekt
PyPInarwhals2.24.0indirekt
PyPInbclient0.11.0indirekt
PyPInbconvert7.17.1indirekt
PyPInbformat5.11.0indirekt
PyPInbsphinx0.9.8indirekt
PyPInest-asyncio21.7.2indirekt
PyPInetworkx3.4.2indirekt
PyPInetworkx3.6.1indirekt
PyPInodeenv1.10.0indirekt
PyPInumexpr2.14.1indirekt
PyPInumexpr2.14.2indirekt
PyPInvidia-cublas13.1.1.3indirekt
PyPInvidia-cuda-cupti13.0.85indirekt
PyPInvidia-cuda-nvrtc13.0.88indirekt
PyPInvidia-cuda-runtime13.0.96indirekt
PyPInvidia-cudnn-cu139.20.0.48indirekt
PyPInvidia-cufft12.0.0.61indirekt
PyPInvidia-cufile1.15.1.6indirekt
PyPInvidia-curand10.4.0.35indirekt
PyPInvidia-cusolver12.0.4.66indirekt
PyPInvidia-cusparse12.6.3.3indirekt
PyPInvidia-cusparselt-cu130.8.1indirekt
PyPInvidia-nccl-cu132.29.7indirekt
PyPInvidia-nvjitlink13.3.33indirekt
PyPInvidia-nvshmem-cu133.4.5indirekt
PyPInvidia-nvtx13.0.85indirekt
PyPIopenai2.54.0indirekt
PyPIorjson3.11.9indirekt
PyPIormsgpack1.12.2indirekt
PyPIpackaging26.3indirekt
PyPIpandocfilters1.5.1indirekt
PyPIparso0.8.7indirekt
PyPIpexpect4.9.0indirekt
PyPIpillow12.3.0indirekt
PyPIplatformdirs4.11.2indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpre-commit4.6.2indirekt
PyPIprompt-toolkit3.0.53indirekt
PyPIpropcache0.5.2indirekt
PyPIproto-plus1.28.3indirekt
PyPIprotobuf6.33.6indirekt
PyPIpsutil7.2.2indirekt
PyPIptyprocess0.7.0indirekt
PyPIpure-eval0.2.3indirekt
PyPIpyarrow23.0.1indirekt
PyPIpyasn10.6.4indirekt
PyPIpyasn1-modules0.4.2indirekt
PyPIpybtex0.26.1indirekt
PyPIpybtex-docutils1.0.3indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpydantic2.13.4indirekt
PyPIpydantic-core2.46.4indirekt
PyPIpydata-sphinx-theme0.19.0indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpyparsing3.3.2indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpytest-asyncio1.4.0indirekt
PyPIpytest-cov7.1.0indirekt
PyPIpytest-rerunfailures16.4indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpython-discovery1.5.2indirekt
PyPIpython-dotenv1.2.2indirekt
PyPIpytz2026.3.post1indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIpyzmq27.1.0indirekt
PyPIreferencing0.37.0indirekt
PyPIregex2026.7.19indirekt
PyPIrequests2.34.2indirekt
PyPIrequests-toolbelt1.0.0indirekt
PyPIrpds-py0.30.0indirekt
PyPIrpds-py2026.6.3indirekt
PyPIruff0.9.7indirekt
PyPIsafetensors0.8.0indirekt
PyPIsetuptools84.0.0indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsniffio1.3.1indirekt
PyPIsnowballstemmer3.1.1indirekt
PyPIsoupsieve2.9.2indirekt
PyPIsphinx8.1.3indirekt
PyPIsphinx-autodoc-typehints2.3.0indirekt
PyPIsphinx-design0.6.1indirekt
PyPIsphinx-favicon1.1.0indirekt
PyPIsphinx-gallery0.21.0indirekt
PyPIsphinx-github-changelog1.7.2indirekt
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-bibtex2.7.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirekt
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0indirekt
PyPIsqlalchemy2.0.52indirekt
PyPIstack-data0.6.3indirekt
PyPIsympy1.14.0indirekt
PyPItenacity9.1.4indirekt
PyPIthreadpoolctl3.6.0indirekt
PyPItiktoken0.13.0indirekt
PyPItinycss21.5.1indirekt
PyPItokenizers0.22.2indirekt
PyPItomli2.4.1indirekt
PyPItornado6.5.8indirekt
PyPItqdm4.70.0indirekt
PyPItraitlets5.16.1indirekt
PyPItriton3.7.1indirekt
PyPItyping-extensions4.16.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.4indirekt
PyPItzdata2026.3indirekt
PyPIuqlm0.6.5indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIuuid-utils0.17.0indirekt
PyPIvalidators0.35.0indirekt
PyPIvirtualenv21.7.4indirekt
PyPIwcwidth0.8.2indirekt
PyPIwebencodings0.5.1indirekt
PyPIwebsockets15.0.1indirekt
PyPIwidgetsnbextension4.0.15indirekt
PyPIxxhash4.0.0indirekt
PyPIyarl1.24.5indirekt
PyPIzstandard0.25.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 2

Die Installation von pypi:uqlm@0.6.6 zieht 137 Pakete nach sich, direkt und transitiv: 2 tragen bekannte Advisories, davon 2 direkte Abhängigkeiten.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
transformers4.57.6direktkritisch95.10.0
datasets4.8.5direktunbekannt15.0.1

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

Feedback

Stimmt etwas in diesem Bericht nicht, oder gibt es Gedanken dazu? Falsche Messungen, übersehene Tools, Ideen, Fragen — alles ist willkommen. Jede Nachricht wird gelesen und beantwortet.

Die Nachricht bleibt bei der Anmeldung erhalten.

Verwandte Einträge

Geprüfte Repositories, die Katalog-Tags oder Ökosysteme mit cvs-health/uqlm teilen. Nebeneinander lesen →

98comet-ml/opikDebug, evaluate, and monitor your LLM applications, RAG systems, and agentic workflows with comprehensive tracing, automated evaluations, and production-ready dashboards.Außergewöhnlich97Giskard-AI/giskard-oss🐢 Open-Source Evaluation & Testing library for LLM AgentsAußergewöhnlich94ScrapeGraphAI/Scrapegraph-aiPython scraper based on AIAußergewöhnlich94NuGuardAI/nuguardAI red-teaming tool and LLM security framework to evaluate agentic AI applications. Tests prompt injections, handles vulnerability assessment, SBOM generation, and static analysis.Außergewöhnlich94openlit/openlitOpen-source observability & evaluation platform for AI agents and coding agents. Trace LLMs, tools, prompts, costs & agent workflows with OpenTelemetry.Außergewöhnlich97promptfoo/promptfooTest your prompts, agents, and RAGs. Red teaming/pentesting/vulnerability scanning for AI. Compare performance of GPT, Claude, Gemini, DeepSeek, and more. Simple declarative configs with command line and CI/CD integration. Used by OpenAI and Anthropic.Außergewöhnlich

Bewertungen sind Signale, keine Garantien. Sie spiegeln öffentlich sichtbare Praxis auf GitHub wider — kein Code-Audit und keine Sicherheitsgarantie.

Fehlende Daten werden ausgeschlossen und die Gewichte neu normiert, nie als null bewertet. Die Methodik ist versioniert und offen: Metriken v2.10.0, Schema v0.34.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

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