Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-13 12:38 UTC

opendatahub-io / notebooks

Notebook images for ODH

Python · ShellApache-2.0★ 35 Sterne⑂ 155 Forksseit Sept. 2022Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugNetzwerkdienstwie das ermittelt wird
#kubeflow#odh#gpu#jupyter#kubernetes#nvidia

opendatahub-io/notebooks erreicht einen Gesundheitsindex von 91 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Vitality (100/100) ab, am schwächsten bei Security (51/100). Zuletzt heute aktualisiert. 2 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

91
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.

91
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 77 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 91 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Open Data HubOrganisation
475 Follower229 öffentliche Reposseit Nov. 2019

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?

100Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
36/36Commit-Rhythmus — 52/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 2.040 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 22 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year2.040
human_commit_share0,61
days_since_last_push0
active_weeks_last_year52

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 55 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 22 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 28,2 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count55
latest_release_tagv1.48.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release22
mean_days_between_releases28,2
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?

62Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

48Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
24.8/60Stars — 35 Stars
18.2/25Forks — 155 Forks
4.7/15Watcher — 8 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks155
stars35
watchers8
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

77Gut
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges2
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateja

Nachhaltigkeit & Governance

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

73Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

64Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/54Bus-Faktor — 2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
15/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 34 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 71 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 37 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor2
contributors_sampled71
top_contributor_share0,335

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
41.5/42Issue-Lösungsquote — 99 % der Issues geschlossen
25/30PR-Annahme — 2.966/3.557 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — 0/1 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs2.966
open_issues11
closed_issues963
prs_merged_7d28
prs_decided_7d34
prs_merged_30d30
prs_decided_30d36
issue_closed_ratio0,989
closed_unmerged_prs591
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d1

Eigentümerschaft & Trägerschaft

74Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
19.3/25Reichweite des Inhabers — 475 Follower von opendatahub-io
25/25Kontohistorie — 229 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 6 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers475
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginopendatahub-io
public_repos229
account_age_days2.495

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

93Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

98Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 53 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — .golangci.yml, pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
6.4/6.4.editorconfig
18/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 21 out of 22 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfigja
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 — 6 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicskubeflow, odh, gpu, jupyter, kubernetes, nvidia
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?

51Mittel · 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
2.2/2.5CI-Tests — 21 out of 22 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7.5/7.5Code-Review — all changesets reviewed
2.5/2.5Contributors — project has 37 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
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 22 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
1.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 3
4.5/5SAST — SAST tool detected but not run on all commits
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 — 107 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate5,5
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

34Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
2.6/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — 15 betroffen: jupyterlab-git 0.51.4 (critical 9.0), mlflow 3.10.1+rhaiv.3 (critical 9.3), transformers 4.57.6 (critical 9.6), +12 weitere
0/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — transitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
23/40Keine offenen Advisories — 4 Paket(e) mit Advisory seit über 90 Tagen unbehandelt; ältestes vor 263 Tagen veröffentlicht
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories472
affected_packages91
assessed_packages2.610
unassessed_packages58
affected_by_severitycritical 6, high 58, moderate 19, low 4, unknown 4
direct_affected_packages15
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 2610 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 58 konnten nicht bewertet werden — keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste. 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.

82Exzellent · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — .github/AGENTS.md, AGENTS.md, CLAUDE.md, ci/agentic-reviewer/AGENTS.md, tests/browser/AGENTS.md
15/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://docs.dagger.io/llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 55 von 61 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_urlhttps://docs.dagger.io/llms.txt
legible_history_share0,902
agent_instruction_files.github/AGENTS.md, AGENTS.md, CLAUDE.md, ci/agentic-reviewer/AGENTS.md, tests/browser/AGENTS.md
agent_instruction_max_bytes10.049

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

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — .golangci.yml, pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Statische Typprüfung — jupyter/utils/addons/tsconfig.json, tests/browser/tsconfig.json
10/10Reproduzierbare Umgebung — devcontainer, Dockerfile, lockfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 15 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
0/8Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
3/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesgo.sum, package-lock.json, pnpm-lock.yaml, uv.lock
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainerja
has_linter_configja
typecheck_configsjupyter/utils/addons/tsconfig.json, tests/browser/tsconfig.json
agent_commit_share0,15
toolchain_manifestsscripts/buildinputs/go.mod
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (jupyter/utils/addons/tsconfig.json, tests/browser/tsconfig.json)
54.5/55Handhabbare Dateigrößen — 2/203 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes84.198
source_files_sampled203
oversized_source_files2

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

40Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto)
0/20MCP-Server
40/40Lauffähige Beispiele — examples, notebooks, recipes
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples, notebooks, recipes
has_mcp_signalnein
api_schema_files—
interfaces_expected_ofnetwork-service

Eckdaten

35GitHub-Sterne
71Mitwirkende
2.040Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
55Releases
2Bus-Faktor
11offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • Could not fetch pypi package 'notebooks' from its registry
  • Could not fetch pypi package 'copr-rebuild' from its registry
  • Could not fetch pypi package 'odh-ci-agent' from its registry
  • Could not fetch pypi package 'odh-notebooks-meta-jupyterlab-deps' from its registry
  • Could not fetch pypi package 'odh-notebooks-meta-runtime-kale-deps' from its registry
  • Could not fetch pypi package 'odh-notebooks-meta-db-connectors-deps' from its registry
  • Could not fetch pypi package 'odh-notebooks-meta-llmcompressor-deps' from its registry
  • Could not fetch pypi package 'odh-notebooks-meta-runtime-elyra-deps' from its registry
  • Could not fetch pypi package 'odh-notebooks-meta-runtime-datascience-deps' from its registry

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 155 ⇿
0Sterne
155Forks
55Releases

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.

02040608010012011642022-092024-082026-08
Major 1Minor 48Patch 5

Jeder Punkt umfasst 4 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 · 2026-09-13 12:36 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
9CI-Tests21 out of 22 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
10Code-Reviewall changesets reviewed
10Contributorsproject has 37 contributing companies or organizations
0Dangerous-Workflowdangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 22 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
3Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 3
9SASTSAST tool detected but not run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities107 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 109
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIkoji>=1.35.3base-images/copr/pyproject.toml
PyPIstamina—base-images/copr/pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.10.0base-images/copr/pyproject.toml
PyPIpyyaml—base-images/copr/pyproject.toml
PyPIgoogle-antigravity>=0.1.10ci/agentic-reviewer/pyproject.toml
PyPIuv—codeserver-baseline/ubi9-python-3.12/pyproject.toml
PyPImicropipenv—codeserver-baseline/ubi9-python-3.12/pyproject.toml
PyPIwheel—codeserver-baseline/ubi9-python-3.12/pyproject.toml
PyPIsetuptools—codeserver-baseline/ubi9-python-3.12/pyproject.toml
PyPIipykernel—codeserver-baseline/ubi9-python-3.12/pyproject.toml
PyPIjupyter—codeserver-baseline/ubi9-python-3.12/pyproject.toml
PyPInotebook—codeserver-baseline/ubi9-python-3.12/pyproject.toml
PyPIdebugpy—codeserver-baseline/ubi9-python-3.12/pyproject.toml
PyPIripgrep==14.1.0codeserver-baseline/ubi9-python-3.12/pyproject.toml
PyPIuv—codeserver/ubi9-python-3.12/pyproject.toml
PyPImicropipenv—codeserver/ubi9-python-3.12/pyproject.toml
PyPIwheel—codeserver/ubi9-python-3.12/pyproject.toml
PyPIsetuptools—codeserver/ubi9-python-3.12/pyproject.toml
PyPIdebugpy—codeserver/ubi9-python-3.12/pyproject.toml
PyPIipykernel—codeserver/ubi9-python-3.12/pyproject.toml
PyPIjupyter—codeserver/ubi9-python-3.12/pyproject.toml
PyPInotebook—codeserver/ubi9-python-3.12/pyproject.toml
PyPIskl2onnx—codeserver/ubi9-python-3.12/pyproject.toml
PyPIodh-notebooks-meta-workbench-datascience-deps—codeserver/ubi9-python-3.12/pyproject.toml
PyPIopencensus—codeserver/ubi9-python-3.12/pyproject.toml
PyPIsmart-open—codeserver/ubi9-python-3.12/pyproject.toml
PyPIvirtualenv—codeserver/ubi9-python-3.12/pyproject.toml
PyPIprometheus-client—codeserver/ubi9-python-3.12/pyproject.toml
PyPIripgrep—codeserver/ubi9-python-3.12/pyproject.toml
PyPIpymongo—dependencies/odh-notebooks-meta-db-connectors-deps/pyproject.toml
PyPIpsycopg—dependencies/odh-notebooks-meta-db-connectors-deps/pyproject.toml
PyPIpyodbc—dependencies/odh-notebooks-meta-db-connectors-deps/pyproject.toml
PyPImysql-connector-python—dependencies/odh-notebooks-meta-db-connectors-deps/pyproject.toml
PyPIodh-elyra—dependencies/odh-notebooks-meta-jupyterlab-datascience-deps/pyproject.toml
PyPIodh-kale—dependencies/odh-notebooks-meta-jupyterlab-datascience-deps/pyproject.toml
PyPIjupyter-bokeh—dependencies/odh-notebooks-meta-jupyterlab-datascience-deps/pyproject.toml
PyPIjupyterlab-lsp—dependencies/odh-notebooks-meta-jupyterlab-datascience-deps/pyproject.toml
PyPIjupyterlab-widgets—dependencies/odh-notebooks-meta-jupyterlab-datascience-deps/pyproject.toml
PyPIjupyter-resource-usage—dependencies/odh-notebooks-meta-jupyterlab-datascience-deps/pyproject.toml
PyPIjupyterlab—dependencies/odh-notebooks-meta-jupyterlab-deps/pyproject.toml
PyPIjupyter-server—dependencies/odh-notebooks-meta-jupyterlab-deps/pyproject.toml
PyPIjupyter-server-proxy—dependencies/odh-notebooks-meta-jupyterlab-deps/pyproject.toml
PyPIjupyter-server-terminals—dependencies/odh-notebooks-meta-jupyterlab-deps/pyproject.toml
PyPIjupyterlab-git—dependencies/odh-notebooks-meta-jupyterlab-deps/pyproject.toml
PyPInbdime—dependencies/odh-notebooks-meta-jupyterlab-deps/pyproject.toml
PyPInbgitpuller—dependencies/odh-notebooks-meta-jupyterlab-deps/pyproject.toml
PyPIodh-jupyter-trash-cleanup—dependencies/odh-notebooks-meta-jupyterlab-deps/pyproject.toml
PyPIloguru—dependencies/odh-notebooks-meta-llmcompressor-deps/pyproject.toml
PyPIPyYAML—dependencies/odh-notebooks-meta-llmcompressor-deps/pyproject.toml
PyPInumpy—dependencies/odh-notebooks-meta-llmcompressor-deps/pyproject.toml
PyPIrequests—dependencies/odh-notebooks-meta-llmcompressor-deps/pyproject.toml
PyPItqdm—dependencies/odh-notebooks-meta-llmcompressor-deps/pyproject.toml
PyPItransformers—dependencies/odh-notebooks-meta-llmcompressor-deps/pyproject.toml
PyPIdatasets—dependencies/odh-notebooks-meta-llmcompressor-deps/pyproject.toml
PyPIaccelerate—dependencies/odh-notebooks-meta-llmcompressor-deps/pyproject.toml
PyPInvidia-ml-py—dependencies/odh-notebooks-meta-llmcompressor-deps/pyproject.toml
PyPIcompressed-tensors—dependencies/odh-notebooks-meta-llmcompressor-deps/pyproject.toml
PyPIllmcompressor>=0.11.0dependencies/odh-notebooks-meta-llmcompressor-deps/pyproject.toml
PyPInumpy—dependencies/odh-notebooks-meta-runtime-datascience-deps/pyproject.toml
PyPIpandas—dependencies/odh-notebooks-meta-runtime-datascience-deps/pyproject.toml
PyPIscikit-learn—dependencies/odh-notebooks-meta-runtime-datascience-deps/pyproject.toml
PyPIscipy—dependencies/odh-notebooks-meta-runtime-datascience-deps/pyproject.toml
PyPImatplotlib—dependencies/odh-notebooks-meta-runtime-datascience-deps/pyproject.toml
PyPIplotly—dependencies/odh-notebooks-meta-runtime-datascience-deps/pyproject.toml
PyPImlflow—dependencies/odh-notebooks-meta-runtime-datascience-deps/pyproject.toml
PyPIskl2onnx—dependencies/odh-notebooks-meta-runtime-datascience-deps/pyproject.toml
PyPIonnxconverter-common—dependencies/odh-notebooks-meta-runtime-datascience-deps/pyproject.toml
PyPIboto3—dependencies/odh-notebooks-meta-runtime-datascience-deps/pyproject.toml
PyPIkafka-python-ng—dependencies/odh-notebooks-meta-runtime-datascience-deps/pyproject.toml
PyPIcodeflare-sdk—dependencies/odh-notebooks-meta-runtime-datascience-deps/pyproject.toml
PyPIfeast—dependencies/odh-notebooks-meta-runtime-datascience-deps/pyproject.toml
PyPIipykernel—dependencies/odh-notebooks-meta-runtime-elyra-deps/pyproject.toml
PyPIipython—dependencies/odh-notebooks-meta-runtime-elyra-deps/pyproject.toml
PyPIipython-genutils—dependencies/odh-notebooks-meta-runtime-elyra-deps/pyproject.toml
PyPIjinja2—dependencies/odh-notebooks-meta-runtime-elyra-deps/pyproject.toml
PyPIjupyter-client—dependencies/odh-notebooks-meta-runtime-elyra-deps/pyproject.toml
PyPIjupyter-core—dependencies/odh-notebooks-meta-runtime-elyra-deps/pyproject.toml
PyPImarkupsafe—dependencies/odh-notebooks-meta-runtime-elyra-deps/pyproject.toml
PyPIminio—dependencies/odh-notebooks-meta-runtime-elyra-deps/pyproject.toml
PyPInbclient—dependencies/odh-notebooks-meta-runtime-elyra-deps/pyproject.toml
PyPInbconvert—dependencies/odh-notebooks-meta-runtime-elyra-deps/pyproject.toml
PyPInbformat—dependencies/odh-notebooks-meta-runtime-elyra-deps/pyproject.toml
PyPIpapermill—dependencies/odh-notebooks-meta-runtime-elyra-deps/pyproject.toml
PyPIpyzmq—dependencies/odh-notebooks-meta-runtime-elyra-deps/pyproject.toml
PyPIprompt-toolkit—dependencies/odh-notebooks-meta-runtime-elyra-deps/pyproject.toml
PyPIrequests—dependencies/odh-notebooks-meta-runtime-elyra-deps/pyproject.toml
PyPItornado—dependencies/odh-notebooks-meta-runtime-elyra-deps/pyproject.toml
PyPItraitlets—dependencies/odh-notebooks-meta-runtime-elyra-deps/pyproject.toml
PyPIurllib3—dependencies/odh-notebooks-meta-runtime-elyra-deps/pyproject.toml
PyPIodh_kale—dependencies/odh-notebooks-meta-runtime-kale-deps/pyproject.toml
PyPInumpy—dependencies/odh-notebooks-meta-workbench-datascience-deps/pyproject.toml
PyPIpandas—dependencies/odh-notebooks-meta-workbench-datascience-deps/pyproject.toml
PyPIscikit-learn—dependencies/odh-notebooks-meta-workbench-datascience-deps/pyproject.toml
PyPIscipy—dependencies/odh-notebooks-meta-workbench-datascience-deps/pyproject.toml
PyPImatplotlib—dependencies/odh-notebooks-meta-workbench-datascience-deps/pyproject.toml
PyPIplotly—dependencies/odh-notebooks-meta-workbench-datascience-deps/pyproject.toml
PyPIkfp—dependencies/odh-notebooks-meta-workbench-datascience-deps/pyproject.toml
PyPImlflow—dependencies/odh-notebooks-meta-workbench-datascience-deps/pyproject.toml
PyPIonnxconverter-common—dependencies/odh-notebooks-meta-workbench-datascience-deps/pyproject.toml
PyPIboto3—dependencies/odh-notebooks-meta-workbench-datascience-deps/pyproject.toml
PyPIkafka-python-ng—dependencies/odh-notebooks-meta-workbench-datascience-deps/pyproject.toml
PyPIcodeflare-sdk—dependencies/odh-notebooks-meta-workbench-datascience-deps/pyproject.toml
PyPIfeast—dependencies/odh-notebooks-meta-workbench-datascience-deps/pyproject.toml
Gogithub.com/containerd/platformsv1.0.0-rc.4scripts/buildinputs/go.mod
Gogithub.com/google/go-cmpv0.7.0scripts/buildinputs/go.mod
Gogithub.com/moby/buildkitv0.32.0scripts/buildinputs/go.mod
Gogithub.com/opencontainers/go-digestv1.0.0scripts/buildinputs/go.mod
Gogithub.com/opencontainers/image-specv1.1.1scripts/buildinputs/go.mod
Gogithub.com/pkg/errorsv0.9.1scripts/buildinputs/go.mod
Alle Abhängigkeiten 2.668

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 193 direkte und 2.475 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
Gogithub.com/containerd/platformsv1.0.0-rc.4direkt
Gogithub.com/google/go-cmpv0.7.0direkt
Gogithub.com/moby/buildkitv0.32.0direkt
Gogithub.com/opencontainers/go-digestv1.0.0direkt
Gogithub.com/opencontainers/image-specv1.1.1direkt
Gogithub.com/pkg/errorsv0.9.1direkt
PyPIaccelerate1.12.0direkt
PyPIaccelerate1.13.0direkt
PyPIaccelerate1.14.0direkt
PyPIboto3—direkt
PyPIboto31.43.10direkt
PyPIboto31.43.89direkt
PyPIboto31.43.9direkt
PyPIcodeflare-sdk—direkt
PyPIcodeflare-sdk0.37.0direkt
PyPIcodeflare-sdk0.38.2direkt
PyPIcompressed-tensors0.14.0.1direkt
PyPIcompressed-tensors0.18.0direkt
PyPIdatasets4.6.0direkt
PyPIdatasets4.8.5direkt
PyPIdatasets5.0.0direkt
PyPIdatasets5.0.1direkt
PyPIdebugpy—direkt
PyPIdebugpy1.8.20direkt
PyPIdebugpy1.8.21direkt
PyPIfeast—direkt
PyPIfeast0.63.0direkt
PyPIfeast0.66.0direkt
PyPIgoogle-antigravity—direkt
PyPIgoogle-antigravity0.1.10direkt
PyPIipykernel—direkt
PyPIipykernel7.2.0direkt
PyPIipykernel7.3.0direkt
PyPIipython9.12.0direkt
PyPIipython9.13.0direkt
PyPIipython9.16.1direkt
PyPIipython9.17.1direkt
PyPIipython-genutils0.2.0direkt
PyPIjinja23.1.6direkt
PyPIjupyter—direkt
PyPIjupyter1.1.1direkt
PyPIjupyter-bokeh—direkt
PyPIjupyter-bokeh4.0.5direkt
PyPIjupyter-bokeh4.1.0direkt
PyPIjupyter-client8.10.0direkt
PyPIjupyter-client8.8.0direkt
PyPIjupyter-client8.9.1direkt
PyPIjupyter-core5.9.1direkt
PyPIjupyter-resource-usage—direkt
PyPIjupyter-resource-usage1.1.1direkt
PyPIjupyter-resource-usage1.2.1direkt
PyPIjupyter-server—direkt
PyPIjupyter-server2.18.2direkt
PyPIjupyter-server2.21.0direkt
PyPIjupyter-server-proxy—direkt
PyPIjupyter-server-proxy4.5.0direkt
PyPIjupyter-server-terminals—direkt
PyPIjupyter-server-terminals0.5.4direkt
PyPIjupyterlab—direkt
PyPIjupyterlab4.5.10direkt
PyPIjupyterlab4.5.7direkt
PyPIjupyterlab4.6.3direkt
PyPIjupyterlab-git—direkt
PyPIjupyterlab-git0.51.4direkt
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PyPIjupyterlab-lsp—direkt
PyPIjupyterlab-lsp5.1.1direkt
PyPIjupyterlab-widgets—direkt
PyPIjupyterlab-widgets3.0.16direkt
PyPIjupyterlab-widgets3.0.17direkt
PyPIkafka-python-ng—direkt
PyPIkafka-python-ng2.2.3direkt
PyPIkfp—direkt
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PyPIkoji—direkt
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PyPIllmcompressor—direkt
PyPIllmcompressor0.10.0.2direkt
PyPIllmcompressor0.13.0direkt
PyPIloguru0.7.3direkt
PyPImarkupsafe3.0.3direkt
PyPImatplotlib—direkt
PyPImatplotlib3.10.9direkt
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PyPImicropipenv—direkt
PyPImicropipenv1.10.0direkt
PyPIminio7.2.20direkt
PyPImlflow—direkt
PyPImlflow3.10.1+rhaiv.3direkt
PyPImlflow3.16.0direkt
PyPImysql-connector-python—direkt
PyPImysql-connector-python26.7.0direkt
PyPImysql-connector-python9.7.0direkt
PyPInbclient0.10.4direkt
PyPInbclient0.11.0direkt
PyPInbconvert7.17.1direkt
PyPInbdime—direkt
PyPInbdime4.0.4direkt
PyPInbformat5.10.4direkt
PyPInbformat5.11.0direkt
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PyPInbgitpuller—direkt
PyPInbgitpuller1.3.0direkt
PyPInotebook—direkt
PyPInotebook7.5.7direkt
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PyPInumpy—direkt
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PyPInumpy2.4.5direkt
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PyPInumpy2.5.3direkt
PyPInvidia-ml-py13.590.48direkt
PyPInvidia-ml-py13.610.43direkt
PyPIodh-elyra—direkt
PyPIodh-elyra5.0.0direkt
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PyPIodh-jupyter-trash-cleanup—direkt
PyPIodh-jupyter-trash-cleanup0.1.1direkt
PyPIodh-kale2.2.0direkt
PyPIodh-notebooks-meta-workbench-datascience-deps—direkt
PyPIonnxconverter-common—direkt
PyPIonnxconverter-common1.16.0direkt
PyPIopencensus0.11.4direkt
PyPIpandas—direkt
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PyPIpapermill2.7.0direkt
PyPIplotly—direkt
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PyPIprometheus-client0.24.1direkt
PyPIprometheus-client0.25.0direkt
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PyPIpydantic—direkt
PyPIpydantic2.13.4direkt
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PyPIpymongo4.17.0direkt
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PyPIpyodbc—direkt
PyPIpyodbc5.3.0direkt
PyPIpyyaml—direkt
PyPIpyyaml6.0.3direkt
PyPIpyzmq27.1.0direkt
PyPIpyzmq27.2.0direkt
PyPIrequests2.33.0direkt
PyPIrequests2.34.2direkt
PyPIripgrep14.1.0direkt
PyPIripgrep15.0.0direkt
PyPIripgrep15.1.0direkt
PyPIscikit-learn—direkt
PyPIscikit-learn1.8.0direkt
PyPIscikit-learn1.9.0direkt
PyPIscipy—direkt
PyPIscipy1.17.1direkt
PyPIscipy1.18.1direkt
PyPIsetuptools—direkt
PyPIsetuptools80.10.2direkt
PyPIsetuptools84.0.0direkt
PyPIskl2onnx—direkt
PyPIskl2onnx1.20.0direkt
PyPIsmart-open7.6.1direkt
PyPIsmart-open8.0.1direkt
PyPIstamina—direkt
PyPIstamina26.1.0direkt
PyPItornado6.5.5direkt
PyPItornado6.5.8direkt
PyPItqdm4.67.3direkt
PyPItqdm4.70.0direkt
PyPItraitlets5.15.0direkt
PyPItraitlets5.16.1direkt
PyPItransformers4.57.6direkt
PyPItransformers5.14.1direkt
PyPItransformers5.16.1direkt
PyPItransformers5.8.1direkt
PyPIurllib32.7.0direkt
PyPIuv—direkt
PyPIuv0.11.14direkt
PyPIuv0.11.16direkt
PyPIuv0.12.10direkt
PyPIuv0.12.5direkt
PyPIvirtualenv21.3.3direkt
PyPIvirtualenv21.7.8direkt
PyPIwheel—direkt
PyPIwheel0.47.0direkt
PyPIwheel0.48.0direkt
Gogithub.com/agext/levenshteinv1.2.3indirekt
Gogithub.com/cespare/xxhash/v2v2.3.0indirekt
Gogithub.com/containerd/containerd/v2v2.3.3indirekt
Gogithub.com/containerd/errdefsv1.0.0indirekt
Gogithub.com/containerd/logv0.1.0indirekt
Gogithub.com/containerd/ttrpcv1.2.9indirekt
Gogithub.com/containerd/typeurl/v2v2.3.0indirekt
Gogithub.com/distribution/referencev0.6.0indirekt
Gogithub.com/docker/go-unitsv0.5.0indirekt
Gogithub.com/felixge/httpsnoopv1.1.0indirekt
Gogithub.com/go-logr/logrv1.4.4indirekt
Gogithub.com/go-logr/stdrv1.2.2indirekt
Gogithub.com/google/shlexv0.0.0-20191202100458-e7afc7fbc510indirekt
Gogithub.com/google/uuidv1.6.0indirekt
Gogithub.com/in-toto/attestationv1.2.0indirekt
Gogithub.com/in-toto/in-toto-golangv0.11.0indirekt
Gogithub.com/klauspost/compressv1.19.1indirekt
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Gogithub.com/secure-systems-lab/go-securesystemslibv0.11.0indirekt
Gogithub.com/shibumi/go-pathspecv1.3.0indirekt
Gogithub.com/sirupsen/logrusv1.9.4indirekt
Gogithub.com/tonistiigi/dchapes-modev0.0.0-20250318174251-73d941a28323indirekt
Gogithub.com/tonistiigi/fsutilv0.0.0-20260717003753-6d9dc2ebad62indirekt
Gogithub.com/tonistiigi/go-csvvaluev0.0.0-20240814133006-030d3b2625d0indirekt
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Gogoogle.golang.org/grpcv1.83.0indirekt
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npm@octokit/types14.1.0indirekt
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PyPIyaspin3.5.0indirekt
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PyPIzipp3.23.1indirekt
PyPIzipp4.1.0indirekt
PyPIzstandard0.25.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 91

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 2.610 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 91 tragen bekannte Advisories, davon 15 direkte. 58 konnten nicht bewertet werden – keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem, oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
jupyterlab-git0.51.4direktkritisch40.54.0
mlflow3.10.1+rhaiv.3direktkritisch183.15.0
transformers4.57.6direktkritisch95.10.0
gitpython3.1.50indirektkritisch443.1.59
nltk3.9.4indirektkritisch623.10.3
pillow12.2.0indirektkritisch2612.3.0
accelerate1.12.0direkthoch2—
accelerate1.13.0direkthoch2—
accelerate1.14.0direkthoch2—
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