intel / neural-compressor
SOTA low-bit LLM quantization (INT8/FP8/MXFP8/INT4/MXFP4/NVFP4) & sparsity; leading model compression techniques on PyTorch, TensorFlow, and ONNX Runtime
intel/neural-compressor erreicht einen Gesundheitsindex von 96 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Vitality (96/100) ab, am schwächsten bei Security (44/100). Zuletzt heute aktualisiert. 9 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.
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.
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 84 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 96 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).
Eigentümerschaft
Dieses Repository wird von einer Organisation getragen — geteilte, rechenschaftspflichtige Trägerschaft, die jeden einzelnen Maintainer überdauern kann.
Metriken nach Kategorie
Vitalität
Lebt das Projekt — wird Code geschrieben und werden Releases ausgeliefert?
Entwicklungsaktivität
Wie die Bewertung erfolgt
| 36/36 | Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen |
| 33.9/36 | Commit-Rhythmus — 49/52 Wochen mit Commits |
| 18/18 | Commit-Volumen — 230 Commits im letzten Jahr |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Maintained — keine Daten |
Verwendete Eingangsdaten
| commits_last_year | 230 |
| human_commit_share | 0,98 |
| days_since_last_push | 0 |
| active_weeks_last_year | 49 |
Release-Disziplin
Wie die Bewertung erfolgt
| 27/27 | Liefert Releases aus — 48 Releases veröffentlicht |
| 36/36 | Release-Aktualität — letztes Release vor 88 Tagen |
| 19.8/27 | Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 76,5 Tage |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten |
Verwendete Eingangsdaten
| releases_count | 48 |
| latest_release_tag | v3.9 |
| releases_from_tags | nein |
| days_since_latest_release | 88 |
| mean_days_between_releases | 76,5 |
Community & Verbreitung
Hat das Projekt Nutzer, Downloads, Aufmerksamkeit und ein einladendes Umfeld für Beitragende?
Popularität & Verbreitung
Wie die Bewertung erfolgt
| 55.7/60 | Stars — 2.712 Stars |
| 20.9/25 | Forks — 325 Forks |
| 8.4/15 | Watcher — 33 Watcher |
Verwendete Eingangsdaten
| forks | 325 |
| stars | 2.712 |
| watchers | 33 |
| growth_state | unverified |
| growth_factor_pct | 100 |
| growth_unverified_reason | no_history |
Community-Gesundheit
Wie die Bewertung erfolgt
| 22.5/22.5 | README |
| 22.5/22.5 | Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0) |
| 18/18 | CONTRIBUTING-Leitfaden |
| 13.5/13.5 | Verhaltenskodex |
| 0/7.2 | Issue-Vorlage |
| 6.3/6.3 | PR-Vorlage |
Verwendete Eingangsdaten
| has_readme | ja |
| has_license | ja |
| readme_badges | 4 |
| has_contributing | ja |
| has_issue_template | nein |
| has_code_of_conduct | ja |
| readme_badge_services | shields.io |
| has_pull_request_template | ja |
Nachhaltigkeit & Governance
Überdauert das Projekt die Menschen, die es tragen — Bus-Faktor, Reaktionsfähigkeit, Trägerschaft und Paketpflege?
Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)
Wie die Bewertung erfolgt
| 54/54 | Bus-Faktor — 9 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab |
| 20.4/22.5 | Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 10 % der Commits |
| 13.5/13.5 | Breite der Beitragenden — 97 Beitragende |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Contributors — keine Daten |
Verwendete Eingangsdaten
| bus_factor | 9 |
| contributors_sampled | 97 |
| top_contributor_share | 0,095 |
Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs
Wie die Bewertung erfolgt
| 41.6/42 | Issue-Lösungsquote — 99 % der Issues geschlossen |
| 25.2/30 | PR-Annahme — 1.957/2.334 entschiedene PRs gemergt |
| 0/13 | Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden |
| 0/15 | OpenSSF Scorecard: Code-Review — keine Daten |
Verwendete Eingangsdaten
| merged_prs | 1.957 |
| open_issues | 2 |
| closed_issues | 227 |
| prs_merged_7d | 4 |
| prs_decided_7d | 4 |
| prs_merged_30d | 29 |
| prs_decided_30d | 31 |
| issue_closed_ratio | 0,991 |
| closed_unmerged_prs | 377 |
| first_time_authors_30d | 0 |
| first_time_prs_merged_30d | 0 |
| first_time_prs_decided_30d | 0 |
Eigentümerschaft & Trägerschaft
Wie die Bewertung erfolgt
| 30/30 | Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation |
| 0/20 | Verifizierte Domain |
| 25/25 | Reichweite des Inhabers — 5.603 Follower von intel |
| 25/25 | Kontohistorie — 1.362 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 10 Jahre |
Verwendete Eingangsdaten
| followers | 5.603 |
| owner_type | Organization |
| is_verified | nein |
| owner_login | intel |
| public_repos | 1.362 |
| account_age_days | 3.847 |
Engineering-Qualität
Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?
Engineering-Praktiken
Wie die Bewertung erfolgt
| 24/24 | CI-Workflows — 6 Workflow(s) |
| 24/24 | Tests vorhanden |
| 16/16 | Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black], [tool.isort]) |
| 9.6/9.6 | Pre-Commit-Hooks |
| 0/6.4 | .editorconfig |
| 0/20 | OpenSSF Scorecard: CI-Tests — keine Daten |
Verwendete Eingangsdaten
| has_ci | ja |
| has_tests | ja |
| has_editorconfig | nein |
| has_linter_config | ja |
| has_precommit_config | ja |
Dokumentation
Wie die Bewertung erfolgt
| 30/30 | README |
| 25/25 | Dokumentationsverzeichnis |
| 15/15 | Dokumentations-/Homepage-Site — https://intel.github.io/neural-compressor/ |
| 10/10 | Repository-Beschreibung |
| 10/10 | Topics — 17 Topics |
| 10/10 | Wiki |
Verwendete Eingangsdaten
| topics | low-precision, pruning, sparsity, auto-tuning, knowledge-distillation, quantization, quantization-aware-training, post-training-quantization, smoothquant, large-language-models, awq, fp4, gptq, int4, int8, mxformat, sparsegpt |
| has_wiki | ja |
| homepage | https://intel.github.io/neural-compressor/ |
| docs_site | https://intel.github.io/neural-compressor/ |
| has_readme | ja |
| has_docs_dir | ja |
| has_description | ja |
Sicherheit
Sind die sichtbaren Sicherheits- und Lieferkettenpraktiken belastbar, ohne ungeklärte Exposition gegenüber Hochrisikojurisdiktionen?
Sicherheitslage
Wie die Bewertung erfolgt
| 30/30 | Sicherheitsrichtlinie (SECURITY.md) |
| 0/25 | Dependabot-Konfiguration |
| 0/25 | Lockfiles für Abhängigkeiten |
| 0/20 | CodeQL-Workflow |
Verwendete Eingangsdaten
| source | file_signals |
| lockfiles | — |
| manifests | pyproject.toml, requirements_jax.txt, requirements_pt.txt, requirements_tf.txt, setup.cfg, setup.py |
| has_codeql_workflow | nein |
| has_security_policy | ja |
| has_dependabot_config | nein |
Abhängigkeits-Advisories
Wie die Bewertung erfolgt
| 35/35 | Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory |
| 0/25 | Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — transitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar |
| 0/40 | Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum |
Verwendete Eingangsdaten
| source | osv |
| advisories | 2 |
| affected_packages | 1 |
| assessed_packages | 26 |
| unassessed_packages | 96 |
| affected_by_severity | high 1 |
| direct_affected_packages | 0 |
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.
AI-Agentenkontext & Leitlinien
Wie die Bewertung erfolgt
| 45/45 | Agentenanweisungen — .github/copilot-instructions.md |
| 0/15 | Maschinenlesbare Doku (llms.txt) |
| 40/40 | Lesbare Commit-Historie — 91 von 98 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text) |
Verwendete Eingangsdaten
| has_llms_txt | nein |
| llms_txt_url | — |
| legible_history_share | 0,929 |
| agent_instruction_files | .github/copilot-instructions.md |
| agent_instruction_max_bytes | 5.386 |
AI-Verify-Loop (Build / Test / Typprüfung)
Wie die Bewertung erfolgt
| 18/18 | Bootstrap mit einem Befehl — docs/build_docs/Makefile |
| 22/22 | Automatisierte Tests |
| 11/11 | Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black], [tool.isort]) |
| 0/11 | Statische Typprüfung |
| 10/10 | Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile |
| 10/10 | Belegte Agentenpraxis — 8 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben |
| 8/8 | Automatisierte Wartung — 1 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — keine Daten |
Verwendete Eingangsdaten
| has_nix | nein |
| has_tests | ja |
| lockfiles | — |
| has_dockerfile | ja |
| typed_language | nein |
| bootstrap_files | docs/build_docs/Makefile |
| has_devcontainer | nein |
| has_linter_config | ja |
| typecheck_configs | — |
| agent_commit_share | 0,08 |
| toolchain_manifests | — |
| dependency_bot_commit_share | 0,01 |
AI-Code-Lesbarkeit für Modelle
Wie die Bewertung erfolgt
| 0/45 | Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration |
| 53.9/55 | Handhabbare Dateigrößen — 11/557 Quelldateien über 60 KB |
Verwendete Eingangsdaten
| primary_language | Python |
| largest_source_bytes | 1.931.245 |
| source_files_sampled | 557 |
| oversized_source_files | 11 |
Maschinenlesbare AI-Schnittstellen
Wie die Bewertung erfolgt
| 0/40 | API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar |
| 0/20 | MCP-Server — für diese Art von Software nicht anwendbar |
| 40/40 | Lauffähige Beispiele — examples |
Verwendete Eingangsdaten
| example_dirs | examples |
| has_mcp_signal | nein |
| api_schema_files | — |
| interfaces_expected_of | — |
Eckdaten
Warnungen zur Datenerhebung
- Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
- OpenSSF Scorecard did not return a usable result (killed by SIGKILL — most likely the container's memory limit; 2026/09/28 01:54:39 Warning: PATs stored in env variables GITHUB_AUTH_TOKEN and GITHUB_TOKEN differ. Scorecard will use the former.); skipping Scorecard checks
Weitere Details
Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 325 ⇿
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.
Jeder Punkt umfasst 6 Tage.
Alle Abhängigkeiten 122
Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 0 direkte und 122 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.
| Registry | Paket | Version | Beziehung |
|---|---|---|---|
| PyPI | accelerate | — | indirekt |
| PyPI | auto-round | — | indirekt |
| PyPI | auto-round-lib | — | indirekt |
| PyPI | av | 12.1.0 | indirekt |
| PyPI | boto3 | — | indirekt |
| PyPI | clip | 0.2.0 | indirekt |
| PyPI | compressed-tensors | — | indirekt |
| PyPI | conformer | — | indirekt |
| PyPI | cython | — | indirekt |
| PyPI | dashscope | — | indirekt |
| PyPI | datasets | — | indirekt |
| PyPI | decord | — | indirekt |
| PyPI | deprecated | — | indirekt |
| PyPI | detectron2 | — | indirekt |
| PyPI | diffusers | — | indirekt |
| PyPI | diffusers | 0.38.0 | indirekt |
| PyPI | dreamsim | — | indirekt |
| PyPI | easydict | — | indirekt |
| PyPI | einops | — | indirekt |
| PyPI | expecttest | — | indirekt |
| PyPI | fairscale | — | indirekt |
| PyPI | ftfy | — | indirekt |
| PyPI | fvcore | — | indirekt |
| PyPI | gdown | — | indirekt |
| PyPI | gdown | 4.7.3 | indirekt |
| PyPI | hf-transfer | — | indirekt |
| PyPI | huggingface-hub | — | indirekt |
| PyPI | hydra-core | — | indirekt |
| PyPI | hyperpyyaml | — | indirekt |
| PyPI | imageio | — | indirekt |
| PyPI | imageio-ffmpeg | — | indirekt |
| PyPI | inflect | — | indirekt |
| PyPI | intel-extension-for-tensorflow | — | indirekt |
| PyPI | jax | — | indirekt |
| PyPI | keras | — | indirekt |
| PyPI | keras-hub | — | indirekt |
| PyPI | librosa | — | indirekt |
| PyPI | lightning | — | indirekt |
| PyPI | lm-eval | — | indirekt |
| PyPI | lm-eval | 0.4.3 | indirekt |
| PyPI | loguru | — | indirekt |
| PyPI | lvis | — | indirekt |
| PyPI | matplotlib | — | indirekt |
| PyPI | modelscope | — | indirekt |
| PyPI | neural-compressor | — | indirekt |
| PyPI | neural-compressor-jax | — | indirekt |
| PyPI | neural-compressor-pt | — | indirekt |
| PyPI | numba | — | indirekt |
| PyPI | numpy | — | indirekt |
| PyPI | omegaconf | — | indirekt |
| PyPI | onnxruntime | — | indirekt |
| PyPI | openai-clip | — | indirekt |
| PyPI | openai-whisper | — | indirekt |
| PyPI | opencv-python-headless | — | indirekt |
| PyPI | optimum-habana | 1.14.1 | indirekt |
| PyPI | packaging | — | indirekt |
| PyPI | pandas | — | indirekt |
| PyPI | pandas | 2.2.2 | indirekt |
| PyPI | peft | — | indirekt |
| PyPI | pillow | — | indirekt |
| PyPI | prettytable | — | indirekt |
| PyPI | protobuf | — | indirekt |
| PyPI | psutil | — | indirekt |
| PyPI | py-cpuinfo | — | indirekt |
| PyPI | pyarrow | — | indirekt |
| PyPI | pycocoevalcap | — | indirekt |
| PyPI | pycocotools | — | indirekt |
| PyPI | pydantic | — | indirekt |
| PyPI | pyiqa | — | indirekt |
| PyPI | pyre-extensions | — | indirekt |
| PyPI | pytest | — | indirekt |
| PyPI | pyworld | — | indirekt |
| PyPI | pyyaml | — | indirekt |
| PyPI | recommonmark | 0.7.1 | indirekt |
| PyPI | requests | — | indirekt |
| PyPI | rich | — | indirekt |
| PyPI | safetensors | — | indirekt |
| PyPI | safetensors | 0.8.0rc0 | indirekt |
| PyPI | schema | — | indirekt |
| PyPI | scikit-image | — | indirekt |
| PyPI | scikit-learn | — | indirekt |
| PyPI | scipy | — | indirekt |
| PyPI | sentencepiece | — | indirekt |
| PyPI | sentencepiece | 0.2.1 | indirekt |
| PyPI | setuptools | — | indirekt |
| PyPI | setuptools-scm | 9.2.2 | indirekt |
| PyPI | sphinx | 8.2.3 | indirekt |
| PyPI | sphinx-autoapi | 3.6.1 | indirekt |
| PyPI | sphinx-autobuild | 2025.8.25 | indirekt |
| PyPI | sphinx-markdown-tables | 0.0.17 | indirekt |
| PyPI | sphinx-md | 0.0.4 | indirekt |
| PyPI | sphinx-rtd-theme | 3.0.2 | indirekt |
| PyPI | sphinxcontrib-jquery | 4.1 | indirekt |
| PyPI | sphinxemoji | 0.3.1 | indirekt |
| PyPI | tabulate | — | indirekt |
| PyPI | tabulate | 0.10.0 | indirekt |
| PyPI | tbb | — | indirekt |
| PyPI | tensorboard | — | indirekt |
| PyPI | tensorboardx | — | indirekt |
| PyPI | tensorflow | — | indirekt |
| PyPI | timm | — | indirekt |
| PyPI | tokenizers | — | indirekt |
| PyPI | torch | — | indirekt |
| PyPI | torch | 2.13.0 | indirekt |
| PyPI | torch-fidelity | — | indirekt |
| PyPI | torchao | — | indirekt |
| PyPI | torchao | 0.17.0 | indirekt |
| PyPI | torchaudio | — | indirekt |
| PyPI | torchmetrics | — | indirekt |
| PyPI | torchmetrics | 1.8.2 | indirekt |
| PyPI | torchsde | 0.2.6 | indirekt |
| PyPI | torchsnapshot | — | indirekt |
| PyPI | torchvision | — | indirekt |
| PyPI | torchvision | 0.28.0 | indirekt |
| PyPI | tqdm | — | indirekt |
| PyPI | transformers | — | indirekt |
| PyPI | transformers | 5.10.1 | indirekt |
| PyPI | urllib3 | — | indirekt |
| PyPI | wandb | — | indirekt |
| PyPI | wetext | — | indirekt |
| PyPI | wget | — | indirekt |
| PyPI | wheel | — | indirekt |
Abhängigkeits-Advisories 1
Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 26 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 1 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte. 96 konnten nicht bewertet werden – keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem, oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste.
| Paket | Version | Beziehung | Schweregrad | Advisories | Behoben in |
|---|---|---|---|---|---|
| gdown | 4.7.3 | indirekt | hoch | 2 | 5.2.2 |
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
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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.