Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-29 14:46 UTC

freesolo-co / flash

LoRA post-training for open-weight models: SFT, GRPO, and on-policy distillation. Describe a run in TOML; Flash allocates a GPU, trains, streams checkpoints, and serves the adapter.

PythonApache-2.0★ 2 Sterne⑂ 0 Forksseit Juni 2026Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird
#fine-tuning#gpu#grpo#knowledge-distillation#llm#lora#machine-learning#post-training#python#reinforcement-learning#verl#vllm

freesolo-co/flash erreicht einen Gesundheitsindex von 75 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (86/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (48/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

75
gesamt / 100
Gut

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.

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

Eigentümerschaft

freesoloOrganisation
21 Follower4 öffentliche Reposseit März 2025

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIfreesolo-flash1.2.1115.83470vor 5 Tagenfine-tuningfreesologrpollmlorarlsft

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

77Gut · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

62Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
7.6/36Commit-Rhythmus — 11/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 2.103 Commits im letzten Jahr
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — project was created within the last 90 days. Please review its contents carefully
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year2.103
human_commit_share0,98
days_since_last_push0
active_weeks_last_year11

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 12 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 5 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 1,2 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count12
latest_release_tagv1.2.111
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release5
mean_days_between_releases1,2
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?

48Schwach · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

1Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/60Stars — 2 Stars
0/25Forks — 0 Forks
0/15Watcher — 0 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks0
stars2
watchers0
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_badges0
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_services—
has_pull_request_templateja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

63Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
50.2/80Downloads pro Monat — 5.834 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesfreesolo-flash
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads5.834
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?

57Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

25Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
1.6/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 93 % der Commits
4.1/13.5Breite der Beitragenden — 3 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled3
top_contributor_share0,929

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

69Gut
Wie die Bewertung erfolgt
34.7/42Issue-Lösungsquote — 83 % der Issues geschlossen
25/30PR-Annahme — 1.075/1.292 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs1.075
open_issues4
closed_issues19
prs_merged_7d46
prs_decided_7d55
prs_merged_30d46
prs_decided_30d55
issue_closed_ratio0,826
closed_unmerged_prs217
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

48Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
9.7/25Reichweite des Inhabers — 21 Follower von freesolo-co
8.1/25Kontohistorie — 4 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 1 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers21
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginfreesolo-co
public_repos4
account_age_days545

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 5 Tagen
20/20Versionshistorie — 70 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesfreesolo-flash
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish5

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

86Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

84Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 15 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_confignein

Dokumentation

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://freesolo.co
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 12 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsfine-tuning, gpu, grpo, knowledge-distillation, llm, lora, machine-learning, post-training, python, reinforcement-learning, verl, vllm
has_wikinein
homepagehttps://freesolo.co
docs_sitehttps://freesolo.co
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
6/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 30 out of 30 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
0/7.5Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
0/10Dangerous-Workflow — 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
0/7.5Maintained — project was created within the last 90 days. Please review its contents carefully
5/5Packaging — packaging workflow detected
3.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 7
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 — keine Daten
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 21 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): 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
0/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — transitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
0/40Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories58
affected_packages7
assessed_packages291
unassessed_packages0
affected_by_severitycritical 1, high 3, moderate 3
direct_affected_packages0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories, Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 291 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 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.

61Mittel · 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 — 97 von 98 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,99
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

69Gut
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Statische Typprüfung — flash/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
8/8Automatisierte Wartung — 2 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
7/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 7
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configsflash/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,02

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

79Gut
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (flash/py.typed)
52.2/55Handhabbare Dateigrößen — 37/718 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes396.753
source_files_sampled718
oversized_source_files37

Eckdaten

2GitHub-Sterne
3Mitwirkende
2.103Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
12Releases
1Bus-Faktor
4offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

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

Weitere Details

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 · 2026-08-29 14:46 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
8Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 4 contributing companies or organizations
0Dangerous-Workflowdangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
0Maintainedproject was created within the last 90 days. Please review its contents carefully
10Packagingpackaging workflow detected
7Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 7
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
10Security-Policysecurity policy file detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities21 existing vulnerabilities detected
Alle Abhängigkeiten 291

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 0 direkte und 291 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIaccelerate1.14.0indirekt
PyPIaiodns4.0.4indirekt
PyPIaiohappyeyeballs2.6.2indirekt
PyPIaiohttp3.14.3indirekt
PyPIaiohttp-retry2.9.1indirekt
PyPIaiosignal1.4.0indirekt
PyPIannotated-doc0.0.4indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIanthropic0.109.1indirekt
PyPIanyio4.13.0indirekt
PyPIapache-tvm-ffi0.1.12indirekt
PyPIapache-tvm-ffi0.1.9indirekt
PyPIast-serialize0.8.0indirekt
PyPIastor0.8.1indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIbackoff2.2.1indirekt
PyPIbackports-zstd1.5.0indirekt
PyPIbcrypt5.0.0indirekt
PyPIbitsandbytes0.49.2indirekt
PyPIblake31.0.8indirekt
PyPIboto31.43.28indirekt
PyPIbotocore1.43.28indirekt
PyPIbrotli1.2.0indirekt
PyPIbrotlicffi1.2.0.1indirekt
PyPIcachetools7.1.4indirekt
PyPIcbor26.1.2indirekt
PyPIcertifi2026.5.20indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.7indirekt
PyPIclick8.4.2indirekt
PyPIcloudpickle3.1.2indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcompressed-tensors0.15.0.1indirekt
PyPIcompressed-tensors0.17.0indirekt
PyPIcryptography50.0.0indirekt
PyPIcuda-bindings12.9.4indirekt
PyPIcuda-bindings13.3.1indirekt
PyPIcuda-core1.0.1indirekt
PyPIcuda-pathfinder1.5.5indirekt
PyPIcuda-python12.9.4indirekt
PyPIcuda-python13.3.1indirekt
PyPIcuda-tile1.3.0indirekt
PyPIcuda-tile1.5.0indirekt
PyPIcuda-toolkit13.0.2indirekt
PyPIcuda-toolkit13.3.1indirekt
PyPIdatasets5.0.1indirekt
PyPIdepyf0.20.0indirekt
PyPIdetect-installer0.1.0indirekt
PyPIdill0.4.1indirekt
PyPIdiskcache5.6.3indirekt
PyPIdistro1.9.0indirekt
PyPIdnspython2.8.0indirekt
PyPIdocstring-parser0.18.0indirekt
PyPIeinops0.8.2indirekt
PyPIemail-validator2.3.0indirekt
PyPIexecnet2.1.2indirekt
PyPIfastapi0.136.3indirekt
PyPIfastapi0.141.1indirekt
PyPIfastapi-cli0.0.32indirekt
PyPIfastapi-cloud-cli0.20.0indirekt
PyPIfastar0.11.0indirekt
PyPIfastsafetensors0.3.3indirekt
PyPIfilelock3.29.3indirekt
PyPIflashinfer-cubin0.6.12indirekt
PyPIflashinfer-cubin0.6.6indirekt
PyPIflashinfer-python0.6.12indirekt
PyPIflashinfer-python0.6.6indirekt
PyPIfreesolo0.4.1indirekt
PyPIfreesolo-flash1.2.111indirekt
PyPIfrozenlist1.8.0indirekt
PyPIfsspec2026.4.0indirekt
PyPIgguf0.19.0indirekt
PyPIgoogleapis-common-protos1.75.0indirekt
PyPIgrpcio1.81.1indirekt
PyPIgrpclib0.4.9indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIh24.4.1indirekt
PyPIhf-xet1.6.0indirekt
PyPIhpack4.2.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttptools0.8.0indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIhttpx-sse0.4.3indirekt
PyPIhuggingface-hub1.27.0indirekt
PyPIhumming-kernels0.1.4indirekt
PyPIhyperframe6.1.0indirekt
PyPIidna3.18indirekt
PyPIijson3.5.0indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIinquirerpy0.3.4indirekt
PyPIinteregular0.3.3indirekt
PyPIinvoke3.0.3indirekt
PyPIitsdangerous2.2.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIjiter0.15.0indirekt
PyPIjmespath1.1.0indirekt
PyPIjsonschema4.26.0indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPIlark1.2.2indirekt
PyPIlibrt0.15.0indirekt
PyPIllguidance1.3.0indirekt
PyPIllguidance1.7.6indirekt
PyPIllvmlite0.44.0indirekt
PyPIllvmlite0.47.0indirekt
PyPIlm-format-enforcer0.11.3indirekt
PyPIloguru0.7.3indirekt
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImcp1.28.1indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImistral-common1.11.3indirekt
PyPIml-dtypes0.6.0indirekt
PyPImodal1.5.4indirekt
PyPImodel-hosting-container-standards0.1.15indirekt
PyPImpmath1.3.0indirekt
PyPImsgspec0.21.1indirekt
PyPImultidict6.7.1indirekt
PyPImultiprocess0.70.19indirekt
PyPImypy2.3.1indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPInetworkx3.6.1indirekt
PyPIninja1.13.0indirekt
PyPInumba0.61.2indirekt
PyPInumba0.65.0indirekt
PyPInumpy2.2.6indirekt
PyPInvidia-cublas13.1.0.3indirekt
PyPInvidia-cublas-cu1212.8.4.1indirekt
PyPInvidia-cuda-cccl13.3.3.4.1indirekt
PyPInvidia-cuda-crt13.3.73indirekt
PyPInvidia-cuda-cupti13.0.85indirekt
PyPInvidia-cuda-cupti-cu1212.8.90indirekt
PyPInvidia-cuda-nvcc13.2.86indirekt
PyPInvidia-cuda-nvcc13.3.73indirekt
PyPInvidia-cuda-nvrtc13.0.88indirekt
PyPInvidia-cuda-nvrtc13.3.33indirekt
PyPInvidia-cuda-nvrtc-cu1212.8.93indirekt
PyPInvidia-cuda-runtime13.0.96indirekt
PyPInvidia-cuda-runtime13.3.29indirekt
PyPInvidia-cuda-runtime-cu1212.8.90indirekt
PyPInvidia-cuda-tileiras13.2.86indirekt
PyPInvidia-cudnn-cu129.10.2.21indirekt
PyPInvidia-cudnn-cu139.19.0.56indirekt
PyPInvidia-cudnn-frontend1.18.0indirekt
PyPInvidia-cudnn-frontend1.27.0indirekt
PyPInvidia-cufft12.0.0.61indirekt
PyPInvidia-cufft-cu1211.3.3.83indirekt
PyPInvidia-cufile1.15.1.6indirekt
PyPInvidia-cufile-cu121.13.1.3indirekt
PyPInvidia-curand10.4.0.35indirekt
PyPInvidia-curand-cu1210.3.9.90indirekt
PyPInvidia-cusolver12.0.4.66indirekt
PyPInvidia-cusolver-cu1211.7.3.90indirekt
PyPInvidia-cusparse12.6.3.3indirekt
PyPInvidia-cusparse-cu1212.5.8.93indirekt
PyPInvidia-cusparselt-cu120.7.1indirekt
PyPInvidia-cusparselt-cu130.8.0indirekt
PyPInvidia-cutlass-dsl4.5.2indirekt
PyPInvidia-cutlass-dsl-libs-base4.5.2indirekt
PyPInvidia-cutlass-dsl-libs-cu134.5.2indirekt
PyPInvidia-ml-py13.610.43indirekt
PyPInvidia-nccl-cu122.27.5indirekt
PyPInvidia-nccl-cu132.28.9indirekt
PyPInvidia-nvjitlink13.0.88indirekt
PyPInvidia-nvjitlink-cu1212.8.93indirekt
PyPInvidia-nvshmem-cu123.4.5indirekt
PyPInvidia-nvshmem-cu133.4.5indirekt
PyPInvidia-nvtx13.0.85indirekt
PyPInvidia-nvtx-cu1212.8.90indirekt
PyPInvidia-nvvm13.2.86indirekt
PyPInvidia-nvvm13.3.73indirekt
PyPIopenai2.41.1indirekt
PyPIopenai-harmony0.0.8indirekt
PyPIopencv-python-headless4.13.0.92indirekt
PyPIopentelemetry-api1.42.1indirekt
PyPIopentelemetry-exporter-otlp1.42.1indirekt
PyPIopentelemetry-exporter-otlp-proto-common1.42.1indirekt
PyPIopentelemetry-exporter-otlp-proto-grpc1.42.1indirekt
PyPIopentelemetry-exporter-otlp-proto-http1.42.1indirekt
PyPIopentelemetry-proto1.42.1indirekt
PyPIopentelemetry-sdk1.42.1indirekt
PyPIopentelemetry-semantic-conventions0.63b1indirekt
PyPIopentelemetry-semantic-conventions-ai0.5.1indirekt
PyPIorjson3.12.0indirekt
PyPIoutlines-core0.2.11indirekt
PyPIoutlines-core0.2.14indirekt
PyPIpackaging26.2indirekt
PyPIpandas3.0.3indirekt
PyPIparamiko5.0.0indirekt
PyPIpartial-json-parser0.2.1.1.post7indirekt
PyPIpathspec1.1.1indirekt
PyPIpeft0.19.1indirekt
PyPIpfzy0.3.4indirekt
PyPIpillow12.3.0indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIprettytable3.17.0indirekt
PyPIprometheus-client0.25.0indirekt
PyPIprometheus-fastapi-instrumentator8.0.0indirekt
PyPIprompt-toolkit3.0.52indirekt
PyPIpropcache0.5.2indirekt
PyPIprotobuf6.33.6indirekt
PyPIpsutil7.2.2indirekt
PyPIpy-cpuinfo9.0.0indirekt
PyPIpyarrow24.0.0indirekt
PyPIpybase641.4.3indirekt
PyPIpycares5.0.1indirekt
PyPIpycountry26.2.16indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpydantic2.13.4indirekt
PyPIpydantic-core2.46.4indirekt
PyPIpydantic-extra-types2.11.1indirekt
PyPIpydantic-settings2.14.2indirekt
PyPIpyelftools0.33indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpyjwt2.13.0indirekt
PyPIpynacl1.6.2indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpytest-xdist3.8.0indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpython-dotenv1.2.2indirekt
PyPIpython-json-logger4.1.0indirekt
PyPIpython-multipart0.0.32indirekt
PyPIpywin32312indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIpyzmq27.1.0indirekt
PyPIquack-kernels0.5.0indirekt
PyPIquestionary2.1.1indirekt
PyPIreferencing0.37.0indirekt
PyPIregex2026.7.19indirekt
PyPIrequests2.34.2indirekt
PyPIrich15.0.0indirekt
PyPIrich-toolkit0.20.1indirekt
PyPIrignore0.7.6indirekt
PyPIrpds-py2026.5.1indirekt
PyPIruff0.16.3indirekt
PyPIrunpod1.10.0indirekt
PyPIrunpod-flash1.19.0indirekt
PyPIs3transfer0.18.0indirekt
PyPIsafetensors0.8.0indirekt
PyPIsentencepiece0.2.1indirekt
PyPIsentry-sdk2.62.0indirekt
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PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPItzdata2026.2indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIuv0.12.5indirekt
PyPIuvicorn0.52.3indirekt
PyPIuvloop0.22.1indirekt
PyPIvllm0.19.1indirekt
PyPIvllm0.23.0indirekt
PyPIwatchdog6.0.0indirekt
PyPIwatchfiles1.2.0indirekt
PyPIwcwidth0.8.1indirekt
PyPIwebsockets16.0indirekt
PyPIwin32-setctime1.2.0indirekt
PyPIxgrammar0.2.2indirekt
PyPIxxhash3.7.0indirekt
PyPIyarl1.24.2indirekt
PyPIz3-solver4.15.4.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 7

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 291 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 7 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
vllm0.19.1indirektkritisch290.26.0
starlette1.3.0indirekthoch21.3.1
torch2.10.0indirekthoch22.13.0
vllm0.23.0indirekthoch200.26.0
diskcache5.6.3indirektmittel2—
setuptools80.10.2indirektmittel283.0.0
torch2.11.0indirektmittel12.13.0

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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