Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-12 09:19 UTC

foundation-model-stack / fastsafetensors

High-performance safetensors model loader

Python · C++ · CApache-2.0★ 166 Sterne⑂ 37 Forksseit Mai 2024Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird
#pytorch#safetensors#python

foundation-model-stack/fastsafetensors erreicht einen Gesundheitsindex von 89 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (90/100) ab, am schwächsten bei Security (58/100). Zuletzt vor 2 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

89
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.

89
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 75 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 89 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Foundation Model StackOrganisation
152 Follower29 öffentliche Reposseit Mai 2022

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIfastsafetensors0.4.02.385.25822vor 5 Tagenfastsafetensorssafetensorsgds

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

87Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

83Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 2 Tagen
18.7/36Commit-Rhythmus — 27/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 99 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_year99
human_commit_share1
days_since_last_push2
active_weeks_last_year27

Release-Disziplin

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 10 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 5 Tagen
19.8/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 49 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count10
latest_release_tag0.4.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release5
mean_days_between_releases49
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): OpenSSF Scorecard: Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Community & Verbreitung

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

69Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

54Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
36/60Stars — 166 Stars
13/25Forks — 37 Forks
5/15Watcher — 9 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks37
stars166
watchers9
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

65Gut
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges0
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_services—
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
80/80Downloads pro Monat — 2.385.258 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesfastsafetensors
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads2.385.258
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?

68Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

41Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
8.3/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 63 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 20 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled20
top_contributor_share0,629

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

79Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36.2/42Issue-Lösungsquote — 86 % der Issues geschlossen
28.8/30PR-Annahme — 72/75 entschiedene PRs gemergt
6.5/13Newcomer PR acceptance — 1/2 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
7.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 7/14 approved changesets -- score normalized to 5
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs72
open_issues5
closed_issues31
prs_merged_7d4
prs_decided_7d5
prs_merged_30d10
prs_decided_30d11
issue_closed_ratio0,861
closed_unmerged_prs3
first_time_authors_30d2
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d2

Eigentümerschaft & Trägerschaft

65Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
15.7/25Reichweite des Inhabers — 152 Follower von foundation-model-stack
19.4/25Kontohistorie — 29 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 4 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers152
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginfoundation-model-stack
public_repos29
account_age_days1.577

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 5 Tagen
20/20Versionshistorie — 22 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesfastsafetensors
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish5

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

90Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 5 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.isort])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 14 out of 14 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

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 3 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicspytorch, safetensors, python
has_wikija
homepage—
docs_site—
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

58Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

47Schwach
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 — 14 out of 14 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
3.8/7.5Code-Review — Found 7/14 approved changesets -- score normalized to 5
2.5/2.5Contributors — project has 4 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 8 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
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — keine Daten
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate4,7
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Packaging, Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
35/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
25/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/40Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages7
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:fastsafetensors@0.4.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 7 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.

64Mittel · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

40Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 94 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,94
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

71Gut
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.isort])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 35 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
lockfiles—
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0,35
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/60 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes53.636
source_files_sampled60
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
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples
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

166GitHub-Sterne
20Mitwirkende
99Commits, letzte 12 Monate
2Tage seit letztem Push
10Releases
1Bus-Faktor
5offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • Could not fetch pypi package 'fastsafetensors.cpp' from its registry
  • Could not fetch pypi package 'fastsafetensors_perf' from its registry

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 37 ⇿
0Sterne
37Forks
9Releases

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.

01325383722024-072025-082026-09
Major 0Minor 1Patch 7

Jeder Punkt umfasst 2 Tage.

OpenSSF Scorecard 4.7 / 10
4.7Gesamtwert

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 · 2026-09-12 09:18 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
10CI-Tests14 out of 14 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
5Code-ReviewFound 7/14 approved changesets -- score normalized to 5
10Contributorsproject has 4 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 8 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
0Security-Policysecurity policy file not detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 5
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIfastsafetensors>=0.1.0perf/pyproject.toml
PyPItyper>0.9.0perf/pyproject.toml
PyPItorch>2.1.0perf/pyproject.toml
PyPIsafetensors^0.4.3perf/pyproject.toml
PyPItyper>=0.9.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 54

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 7 direkte und 47 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIfastsafetensors0.3.1direkt
PyPIsafetensors—direkt
PyPIsafetensors0.4.5direkt
PyPItorch—direkt
PyPItorch2.11.0direkt
PyPItyper—direkt
PyPItyper0.25.1direkt
PyPIannotated-doc0.0.4indirekt
PyPIblack26.3.1indirekt
PyPIclick8.3.3indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcuda-bindings13.2.0indirekt
PyPIcuda-pathfinder1.5.4indirekt
PyPIcuda-toolkit13.0.2indirekt
PyPIfastsafetensor-3fs-reader—indirekt
PyPIfilelock3.29.0indirekt
PyPIflake87.3.0indirekt
PyPIfsspec2026.4.0indirekt
PyPIisort6.1.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImpmath1.3.0indirekt
PyPImypy1.19.1indirekt
PyPInetworkx3.4.2indirekt
PyPInvidia-cublas13.1.0.3indirekt
PyPInvidia-cuda-cupti13.0.85indirekt
PyPInvidia-cuda-nvrtc13.0.88indirekt
PyPInvidia-cuda-runtime13.0.96indirekt
PyPInvidia-cudnn-cu139.19.0.56indirekt
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-cu130.8.0indirekt
PyPInvidia-nccl-cu132.28.9indirekt
PyPInvidia-nvjitlink13.0.88indirekt
PyPInvidia-nvshmem-cu133.4.5indirekt
PyPInvidia-nvtx13.0.85indirekt
PyPIpre-commit—indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpytest—indirekt
PyPIpytest-cov—indirekt
PyPIrich15.0.0indirekt
PyPIsetuptools—indirekt
PyPIsetuptools81.0.0indirekt
PyPIshellingham1.5.4indirekt
PyPIsympy1.14.0indirekt
PyPItqdm—indirekt
PyPItransformers—indirekt
PyPItriton3.6.0indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:fastsafetensors@0.4.0 zieht 7 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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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.