Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-20 08:14 UTC

google-research / timesfm

TimesFM (Time Series Foundation Model) is a pretrained time-series foundation model developed by Google Research for time-series forecasting.

Python · HTML · Jupyter NotebookApache-2.0★ 33.264 Sterne⑂ 3.204 Forksseit Apr. 2024Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekKommandozeilenwerkzeugwie das ermittelt wird

google-research/timesfm erreicht einen Gesundheitsindex von 86 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Vitality (83/100) ab, am schwächsten bei Security (58/100). Zuletzt vor 4 Tagen aktualisiert. 2 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

86
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.

86
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 72 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 86 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Google ResearchOrganisation
17.539 Follower359 öffentliche Reposseit Okt. 2018

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPItimesfm3.0.2217.89641vor 10 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

83Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 4 Tagen
18/36Commit-Rhythmus — 26/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 153 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 5 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year153
human_commit_share1
days_since_last_push4
active_weeks_last_year26

Release-Disziplin

84Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 5 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 22 Tagen
12.6/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 169,8 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count5
latest_release_tagv3.0.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release22
mean_days_between_releases169,8
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?

76Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

98Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
60/60Stars — 33.264 Stars
25/25Forks — 3.204 Forks
13/15Watcher — 221 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks3.204
stars33.264
watchers221
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

50Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges0
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_services—
has_pull_request_templatenein

Nachhaltigkeit & Governance

Überdauert das Projekt die Menschen, die es tragen — Bus-Faktor, Reaktionsfähigkeit, Trägerschaft und Paketpflege?

71Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

62Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/54Bus-Faktor — 2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
13.4/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 40 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 27 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 8 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor2
contributors_sampled27
top_contributor_share0,404

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

51Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
14.2/42Issue-Lösungsquote — 34 % der Issues geschlossen
18/30PR-Annahme — 90/150 entschiedene PRs gemergt
9.8/13Newcomer PR acceptance — 6/8 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
9/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 6/10 approved changesets -- score normalized to 6
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs90
open_issues156
closed_issues80
prs_merged_7d2
prs_decided_7d2
prs_merged_30d11
prs_decided_30d13
issue_closed_ratio0,339
closed_unmerged_prs60
first_time_authors_30d6
first_time_prs_merged_30d6
first_time_prs_decided_30d8

Eigentümerschaft & Trägerschaft

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
25/25Reichweite des Inhabers — 17.539 Follower von google-research
25/25Kontohistorie — 359 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 7 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers17.539
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_logingoogle-research
public_repos359
account_age_days2.908

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 10 Tagen
20/20Versionshistorie — 41 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagestimesfm
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish10

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

72Gut · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

84Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 2 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 — 7 out of 7 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

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://research.google/blog/a-decoder-only-foundation-model-for-time-series-forecasting/
10/10Repository-Beschreibung
0/10Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topics—
has_wikinein
homepagehttps://research.google/blog/a-decoder-only-foundation-model-for-time-series-forecasting/
docs_sitehttps://research.google/blog/a-decoder-only-foundation-model-for-time-series-forecasting/
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

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

58Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

48Schwach
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 — 7 out of 7 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
4.5/7.5Code-Review — Found 6/10 approved changesets -- score normalized to 6
2.5/2.5Contributors — project has 8 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 5 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
0/7.5Vulnerabilities — 263 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate4,8
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_packages17
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:timesfm@3.0.2 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 17 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

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — AGENTS.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 79 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,79
agent_instruction_filesAGENTS.md
agent_instruction_max_bytes854

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

43Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
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
lockfilespoetry.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0
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 — 0/101 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes27.305
source_files_sampled101
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

33.264GitHub-Sterne
27Mitwirkende
153Commits, letzte 12 Monate
4Tage seit letztem Push
5Releases
2Bus-Faktor
156offene 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 ★ / 3.204 ⇿
0Sterne
3.204Forks
2Releases

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.

Es wird nur die jüngste Historie angezeigt — dieses Repository überschreitet das Erfassungsfenster, sodass die früheste Historie nicht erfasst wird.

2.0002.2502.5002.7503.0003.2503.204702026-062026-082026-09
Major 1Minor 0Patch 1
OpenSSF Scorecard 4.8 / 10
4.8Gesamtwert

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 · 2026-09-20 08:13 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
10CI-Tests7 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6Code-ReviewFound 6/10 approved changesets -- score normalized to 6
10Contributorsproject has 8 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 5 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
0Vulnerabilities263 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 17
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPInumpy>=1.26.4pyproject.toml
PyPIhuggingface_hub>=0.28.0pyproject.toml
PyPIsafetensors>=0.5.3pyproject.toml
PyPIeinshape>=1.0.0v1/pyproject.toml
PyPInumpy>=1.26.4v1/pyproject.toml
PyPIpandas>=2.0.0v1/pyproject.toml
PyPIutilsforecast>=0.1.10v1/pyproject.toml
PyPIhuggingface_hub>=0.23.0v1/pyproject.toml
PyPIscikit-learn>=1.2.2v1/pyproject.toml
PyPItyper>=0.12.3v1/pyproject.toml
PyPIwandb>=0.17.5v1/pyproject.toml
PyPIabsl-py>=1.4.0v1/pyproject.toml
PyPIsafetensors^0.5.3v1/pyproject.toml
PyPIpaxml>=1.4.0v1/pyproject.toml
PyPIjax>=0.4.26v1/pyproject.toml
PyPIjaxlib>=0.4.26v1/pyproject.toml
PyPItorch>=2.0.0v1/pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 289

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 21 direkte und 268 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIabsl-py1.4.0direkt
PyPIeinshape1.0direkt
PyPIhuggingface-hub—direkt
PyPIhuggingface-hub0.27.0direkt
PyPIhuggingface-hub1.0.1direkt
PyPIjax0.4.26direkt
PyPIjaxlib0.4.26direkt
PyPInumpy—direkt
PyPInumpy1.26.4direkt
PyPInumpy2.2.6direkt
PyPIpandas2.2.3direkt
PyPIpaxml1.4.0direkt
PyPIsafetensors—direkt
PyPIsafetensors0.4.5direkt
PyPIsafetensors0.6.2direkt
PyPIscikit-learn1.6.0direkt
PyPItorch—direkt
PyPItorch2.3.1direkt
PyPItyper0.15.1direkt
PyPIutilsforecast0.2.10direkt
PyPIwandb0.19.1direkt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIanyio4.11.0indirekt
PyPIanyio4.7.0indirekt
PyPIappnope0.1.4indirekt
PyPIargon2-cffi23.1.0indirekt
PyPIargon2-cffi-bindings21.2.0indirekt
PyPIarray-record0.6.0indirekt
PyPIarrow1.3.0indirekt
PyPIasttokens3.0.0indirekt
PyPIastunparse1.6.3indirekt
PyPIasync-lru2.0.4indirekt
PyPIattrs24.3.0indirekt
PyPIbabel2.16.0indirekt
PyPIbeautifulsoup44.12.3indirekt
PyPIbleach6.2.0indirekt
PyPIcachetools5.5.0indirekt
PyPIcertifi2024.12.14indirekt
PyPIcertifi2025.10.5indirekt
PyPIcffi1.17.1indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.1indirekt
PyPIchex0.1.86indirekt
PyPIclick8.1.8indirekt
PyPIclick8.3.0indirekt
PyPIclu0.0.11indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcomm0.2.2indirekt
PyPIcontourpy1.3.1indirekt
PyPIcycler0.12.1indirekt
PyPIdebugpy1.8.11indirekt
PyPIdecorator5.1.1indirekt
PyPIdefusedxml0.7.1indirekt
PyPIdm-tree0.1.8indirekt
PyPIdocker-pycreds0.4.0indirekt
PyPIdocstring-parser0.16indirekt
PyPIeditdistance0.8.1indirekt
PyPIeinops0.7.0indirekt
PyPIetils1.7.0indirekt
PyPIexceptiongroup1.2.2indirekt
PyPIexecuting2.1.0indirekt
PyPIfastjsonschema2.21.1indirekt
PyPIfiddle0.3.0indirekt
PyPIfilelock3.16.1indirekt
PyPIfilelock3.19.1indirekt
PyPIflatbuffers1.12indirekt
PyPIflax0.8.2indirekt
PyPIfonttools4.55.3indirekt
PyPIfqdn1.5.1indirekt
PyPIfsspec2024.12.0indirekt
PyPIfsspec2025.9.0indirekt
PyPIfuture1.0.0indirekt
PyPIgast0.4.0indirekt
PyPIgin-config0.5.0indirekt
PyPIgitdb4.0.11indirekt
PyPIgitpython3.1.43indirekt
PyPIgoogle-auth2.37.0indirekt
PyPIgoogle-auth-oauthlib0.4.6indirekt
PyPIgoogle-pasta0.2.0indirekt
PyPIgoogleapis-common-protos1.63.1indirekt
PyPIgraph-compression-google-research0.0.4indirekt
PyPIgraphviz0.20.1indirekt
PyPIgrpcio1.68.1indirekt
PyPIh110.14.0indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIh5py3.12.1indirekt
PyPIhf-xet1.2.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.7indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIidna3.10indirekt
PyPIimmutabledict4.2.1indirekt
PyPIimportlib-resources6.4.5indirekt
PyPIiniconfig2.0.0indirekt
PyPIinquirerpy0.3.4indirekt
PyPIintel-openmp2021.4.0indirekt
PyPIipykernel6.29.5indirekt
PyPIipython8.31.0indirekt
PyPIipywidgets8.1.5indirekt
PyPIisoduration20.11.0indirekt
PyPIjax-bitempered-loss0.0.2indirekt
PyPIjax-cuda12-pjrt0.4.26indirekt
PyPIjax-cuda12-plugin0.4.26indirekt
PyPIjaxtyping0.2.28indirekt
PyPIjedi0.19.2indirekt
PyPIjinja23.1.5indirekt
PyPIjoblib1.4.2indirekt
PyPIjson50.10.0indirekt
PyPIjsonpointer3.0.0indirekt
PyPIjsonschema4.23.0indirekt
PyPIjsonschema-specifications2024.10.1indirekt
PyPIjupyter1.1.1indirekt
PyPIjupyter-client8.6.3indirekt
PyPIjupyter-console6.6.3indirekt
PyPIjupyter-core5.7.2indirekt
PyPIjupyter-events0.11.0indirekt
PyPIjupyter-http-over-ws0.0.8indirekt
PyPIjupyter-lsp2.2.5indirekt
PyPIjupyter-server2.15.0indirekt
PyPIjupyter-server-terminals0.5.3indirekt
PyPIjupyterlab4.3.4indirekt
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0indirekt
PyPIjupyterlab-server2.27.3indirekt
PyPIjupyterlab-widgets3.0.13indirekt
PyPIkeras2.9.0indirekt
PyPIkeras-preprocessing1.1.2indirekt
PyPIkiwisolver1.4.8indirekt
PyPIlibclang18.1.1indirekt
PyPIlibcst1.5.1indirekt
PyPIlingvo0.12.7indirekt
PyPIlxml5.3.0indirekt
PyPImarkdown3.7indirekt
PyPImarkdown-it-py3.0.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.2indirekt
PyPImatplotlib3.10.0indirekt
PyPImatplotlib-inline0.1.7indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImesh-tensorflow0.1.21indirekt
PyPImistune3.1.0indirekt
PyPImkl2021.4.0indirekt
PyPIml-collections1.0.0indirekt
PyPIml-dtypes0.5.0indirekt
PyPImlx—indirekt
PyPImodel-pruning-google-research0.0.5indirekt
PyPImpmath1.3.0indirekt
PyPImsgpack1.1.0indirekt
PyPInbclient0.10.2indirekt
PyPInbconvert7.16.4indirekt
PyPInbformat5.10.4indirekt
PyPInest-asyncio1.6.0indirekt
PyPInetworkx3.4.2indirekt
PyPInltk3.9.1indirekt
PyPInotebook7.3.2indirekt
PyPInotebook-shim0.2.4indirekt
PyPInvidia-cublas-cu1212.1.3.1indirekt
PyPInvidia-cublas-cu1212.6.4.1indirekt
PyPInvidia-cuda-cupti-cu1212.1.105indirekt
PyPInvidia-cuda-cupti-cu1212.6.80indirekt
PyPInvidia-cuda-nvcc-cu1212.6.85indirekt
PyPInvidia-cuda-nvrtc-cu1212.1.105indirekt
PyPInvidia-cuda-nvrtc-cu1212.6.85indirekt
PyPInvidia-cuda-runtime-cu1212.1.105indirekt
PyPInvidia-cuda-runtime-cu1212.6.77indirekt
PyPInvidia-cudnn-cu128.9.2.26indirekt
PyPInvidia-cudnn-cu128.9.7.29indirekt
PyPInvidia-cufft-cu1211.0.2.54indirekt
PyPInvidia-cufft-cu1211.3.0.4indirekt
PyPInvidia-curand-cu1210.3.2.106indirekt
PyPInvidia-cusolver-cu1211.4.5.107indirekt
PyPInvidia-cusolver-cu1211.7.1.2indirekt
PyPInvidia-cusparse-cu1212.1.0.106indirekt
PyPInvidia-cusparse-cu1212.5.4.2indirekt
PyPInvidia-nccl-cu122.20.5indirekt
PyPInvidia-nccl-cu122.23.4indirekt
PyPInvidia-nvjitlink-cu1212.6.85indirekt
PyPInvidia-nvtx-cu1212.1.105indirekt
PyPIoauthlib3.2.2indirekt
PyPIopt-einsum3.3.0indirekt
PyPIoptax0.2.2indirekt
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PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPItzdata2024.2indirekt
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PyPIurllib32.3.0indirekt
PyPIwcwidth0.2.13indirekt
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PyPIwebencodings0.5.1indirekt
PyPIwebsocket-client1.8.0indirekt
PyPIwerkzeug3.1.3indirekt
PyPIwheel0.45.1indirekt
PyPIwidgetsnbextension4.0.13indirekt
PyPIwrapt1.17.0indirekt
PyPIzipp3.21.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:timesfm@3.0.2 zieht 17 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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