Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-13 10:10 UTC

sonos / torch-to-nnef

Any PyTorch model to NNEF exchange format

PythonEigene Lizenz★ 23 Sterne⑂ 4 Forksseit Aug. 2025Auf GitHub ansehen ↗

ArtPluginBibliothekwie das ermittelt wird

#deep-learning #inference #llm #model-export #neural-network #nnef #pytorch #quantization #tract #onnx-alternative

sonos/torch-to-nnef erreicht einen Gesundheitsindex von 83 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (96/100) ab, am schwächsten bei Security (49/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

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.

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)

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 70 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 83 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Sonos, Inc.Organisation · verifizierte Domain

160 Follower28 öffentliche Reposseit Dez. 2012

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

Paket-Ökosysteme

Registry	Paket	Version	Downloads / Monat	Versionen	Zuletzt veröffentlicht	Tags
PyPI	torch_to_nnef	0.24.12	2.051	20	vor 0 Tagen	ai deep-learning exchange-format export llm machine-learning nnef pytorch torch transformers

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

91Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

91Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

36/36	Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
27/36	Commit-Rhythmus — 39/52 Wochen mit Commits
18/18	Commit-Volumen — 1.195 Commits im letzten Jahr
10/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10

Verwendete Eingangsdaten

commits_last_year	1.195
human_commit_share	0,39
days_since_last_push	0
active_weeks_last_year	39

Release-Disziplin

90Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

27/27	Liefert Releases aus — 20 Releases veröffentlicht
36/36	Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen
27/27	Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 11,4 Tage
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.

Verwendete Eingangsdaten

releases_count	20
latest_release_tag	v0.24.12
releases_from_tags	nein
days_since_latest_release	0
mean_days_between_releases	11,4

Community & Verbreitung

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

49Schwach · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

26Gefährdet

Wie die Bewertung erfolgt

21.8/60	Stars — 23 Stars
4/25	Forks — 4 Forks
0/15	Watcher — 0 Watcher

Verwendete Eingangsdaten

forks	4
stars	23
watchers	0
growth_state	unverified
growth_factor_pct	100
growth_unverified_reason	no_history

Community-Gesundheit

72Gut

Wie die Bewertung erfolgt

22.5/22.5	README
16.9/22.5	Lizenz — Lizenzdatei vorhanden, keine anerkannte Lizenz
18/18	CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5	Verhaltenskodex
7.2/7.2	Issue-Vorlage
0/6.3	PR-Vorlage

Verwendete Eingangsdaten

has_readme	ja
has_license	ja
readme_badges	6
has_contributing	ja
has_issue_template	ja
has_code_of_conduct	nein
readme_badge_services	github.com, shields.io
has_pull_request_template	nein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

55Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

44.2/80	Downloads pro Monat — 2.051 Downloads/Monat über pypi
0/20	Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen

Verwendete Eingangsdaten

packages	torch_to_nnef
dependents	—
ecosystems	pypi
total_downloads	—
monthly_downloads	2.051
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?

61Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

26Gefährdet

Wie die Bewertung erfolgt

9/54	Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
0.4/22.5	Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 98 % der Commits
10.8/13.5	Breite der Beitragenden — 8 Beitragende
6/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6

Verwendete Eingangsdaten

bus_factor	1
contributors_sampled	8
top_contributor_share	0,981

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

45Schwach

Wie die Bewertung erfolgt

12/42	Issue-Lösungsquote — 29 % der Issues geschlossen
27.4/30	PR-Annahme — 350/383 entschiedene PRs gemergt
0/13	Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/11 approved changesets -- score normalized to 0

Verwendete Eingangsdaten

merged_prs	350
open_issues	5
closed_issues	2
prs_merged_7d	3
prs_decided_7d	3
prs_merged_30d	12
prs_decided_30d	12
issue_closed_ratio	0,286
closed_unmerged_prs	33
first_time_authors_30d	0
first_time_prs_merged_30d	0
first_time_prs_decided_30d	0

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

88Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
20/20	Verifizierte Domain
15.9/25	Reichweite des Inhabers — 160 Follower von sonos
22.6/25	Kontohistorie — 28 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 13 Jahre

Verwendete Eingangsdaten

followers	160
owner_type	Organization
is_verified	ja
owner_login	sonos
public_repos	28
account_age_days	5.046

Paketpflege

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

25/25	Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35	Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 0 Tagen
20/20	Versionshistorie — 20 veröffentlichte Versionen
20/20	Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen

Verwendete Eingangsdaten

packages	torch_to_nnef
ecosystems	pypi
any_deprecated	nein
min_days_since_publish	0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

96Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

24/24	CI-Workflows — 16 Workflow(s)
24/24	Tests vorhanden
16/16	Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.pylint])
9.6/9.6	Pre-Commit-Hooks
6.4/6.4	.editorconfig
20/20	OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 27 out of 27 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10

Verwendete Eingangsdaten

has_ci	ja
has_tests	ja
has_editorconfig	ja
has_linter_config	ja
has_precommit_config	ja

Dokumentation

90Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	README
25/25	Dokumentationsverzeichnis
15/15	Dokumentations-/Homepage-Site — https://sonos.github.io/torch-to-nnef
10/10	Repository-Beschreibung
10/10	Topics — 10 Topics
0/10	Wiki

Verwendete Eingangsdaten

topics	deep-learning, inference, llm, model-export, neural-network, nnef, pytorch, quantization, tract, onnx-alternative
has_wiki	nein
homepage	https://sonos.github.io/torch-to-nnef
docs_site	https://sonos.github.io/torch-to-nnef
has_readme	ja
has_docs_dir	ja
has_description	ja

Sicherheit

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

49Schwach · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

49Schwach

Wie die Bewertung erfolgt

4.5/7.5	Binary-Artifacts — binaries present in source code
0/7.5	Branch-Protection — keine Daten
2.5/2.5	CI-Tests — 27 out of 27 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5	CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5	Code-Review — Found 0/11 approved changesets -- score normalized to 0
1.5/2.5	Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10/10	Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5	Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5	Fuzzing — project is not fuzzed
2.2/2.5	Lizenz — license file detected
7.5/7.5	Maintained — 30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5	Packaging — keine Daten
3/5	Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 6
5/5	SAST — SAST tool is run on all commits
2/5	Security-Policy — security policy file detected
0/7.5	Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5	Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5	Vulnerabilities — 35 existing vulnerabilities detected

Verwendete Eingangsdaten

source	openssf_scorecard
checks_evaluated	16
scorecard_version	v5.5.0
checks_inconclusive	2
scorecard_aggregate	4,9

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, Packaging. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

47Schwach

Wie die Bewertung erfolgt

8.2/35	Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — 3 betroffen: torch 2.7.0 (high 8.8), torch 2.11.0 (moderate 5.3), torch 2.12.0 (moderate 5.3)
0/25	Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — transitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
26.9/40	Keine offenen Advisories — 3 Paket(e) mit Advisory seit über 90 Tagen unbehandelt; ältestes vor 561 Tagen veröffentlicht

Verwendete Eingangsdaten

source	osv
advisories	59
affected_packages	23
assessed_packages	1.251
unassessed_packages	16
affected_by_severity	high 6, moderate 10, low 1, unknown 6
direct_affected_packages	3

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 1251 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 16 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.

65Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

40Schwach

Wie die Bewertung erfolgt

0/45	Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15	Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40	Lesbare Commit-Historie — 31 von 39 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)

Verwendete Eingangsdaten

has_llms_txt	nein
llms_txt_url	—
legible_history_share	0,795
agent_instruction_files	—
agent_instruction_max_bytes	—

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

75Gut

Wie die Bewertung erfolgt

18/18	Bootstrap mit einem Befehl — makefile
22/22	Automatisierte Tests
11/11	Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.pylint])
0/11	Statische Typprüfung
10/10	Reproduzierbare Umgebung — lockfile
0/10	Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
8/8	Automatisierte Wartung — 61 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
6/10	OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 6

Verwendete Eingangsdaten

has_nix	nein
has_tests	ja
lockfiles	Cargo.lock, uv.lock
has_dockerfile	nein
typed_language	nein
bootstrap_files	makefile
has_devcontainer	nein
has_linter_config	ja
typecheck_configs	—
agent_commit_share	0
toolchain_manifests	examples/getting_started_rs/Cargo.toml, examples/holo/holo-rs/Cargo.toml, examples/imageclass-wasm/Cargo.toml, examples/llm_wasm/Cargo.toml, examples/mamba/external_state/mamba-rs/Cargo.toml, examples/mamba/pulse/mamba-rs/Cargo.toml, examples/nemo_asr/Cargo.toml, examples/nemo_asr/src/nemo_asr/Cargo.toml, examples/nemo_asr/src/nemo_asr_ffi/Cargo.toml, examples/nuextract3/nuextract3-rs/Cargo.toml, examples/speech_enhancement/dpdfnet/wav-cleaner-pulse/Cargo.toml, examples/speech_enhancement/dpdfnet/wav-cleaner-rs/Cargo.toml, examples/tts/pocket_tts/cli/Cargo.toml, examples/vad/FSMN-wasm/Cargo.toml, examples/yolo/Cargo.toml
dependency_bot_commit_share	0,61

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

54Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

0/45	Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
54.3/55	Handhabbare Dateigrößen — 5/394 Quelldateien über 60 KB

Verwendete Eingangsdaten

primary_language	Python
largest_source_bytes	123.159
source_files_sampled	394
oversized_source_files	5

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich

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	—

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto), MCP-Server. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eckdaten

23GitHub-Sterne

8Mitwirkende

1.195Commits, letzte 12 Monate

0Tage seit letztem Push

20Releases

1Bus-Faktor

5offene Issues

PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
deps.dev does not index pypi:torch_to_nnef@0.24.12; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 4 ⇿

0Sterne

4Forks

13Releases

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.

Major 0Minor 3Patch 10

OpenSSF Scorecard 4.9 / 10

4.9Gesamtwert

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 · 2026-10-13 10:09 UTC

6	Binary-Artifacts	binaries present in source code
k. A.	Branch-Protection	internal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
10	CI-Tests	27 out of 27 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0	CII-Best-Practices	no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0	Code-Review	Found 0/11 approved changesets -- score normalized to 0
6	Contributors	project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10	Dangerous-Workflow	no dangerous workflow patterns detected
10	Dependency-Update-Tool	update tool detected
0	Fuzzing	project is not fuzzed
9	License	license file detected
10	Maintained	30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.	Packaging	packaging workflow not detected
6	Pinned-Dependencies	dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 6
10	SAST	SAST tool is run on all commits
4	Security-Policy	security policy file detected
0	Signed-Releases	Project has not signed or included provenance with any releases.
0	Token-Permissions	detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0	Vulnerabilities	35 existing vulnerabilities detected

Direkte Abhängigkeiten 7

Registry	Paket	Versionsvorgabe	Manifest
PyPI	mako	`>=1.0.0,<2.0`	pyproject.toml
PyPI	nnef	`>=1.0.7,<2`	pyproject.toml
PyPI	nnef_tools	`>=1.0.7,<2`	pyproject.toml
PyPI	numpy	`>=1.26.0,<3`	pyproject.toml
PyPI	pyyaml	`>=5.0`	pyproject.toml
PyPI	torch	`>=1.8.0,<3`	pyproject.toml
PyPI	typing-extensions	`>=4.0.0`	pyproject.toml

Alle Abhängigkeiten 1.267

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 20 direkte und 1.247 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

Registry	Paket	Version	Beziehung
PyPI	mako	`1.4.2`	direkt
PyPI	mako	`1.4.3`	direkt
PyPI	nnef	`1.0.10`	direkt
PyPI	nnef-tools	`1.0.11`	direkt
PyPI	numpy	`—`	direkt
PyPI	numpy	`1.26.4`	direkt
PyPI	numpy	`2.1.3`	direkt
PyPI	numpy	`2.2.6`	direkt
PyPI	numpy	`2.3.5`	direkt
PyPI	numpy	`2.4.4`	direkt
PyPI	numpy	`2.4.6`	direkt
PyPI	numpy	`2.5.1`	direkt
PyPI	pyyaml	`6.0.3`	direkt
PyPI	torch	`2.11.0`	direkt
PyPI	torch	`2.12.0`	direkt
PyPI	torch	`2.13.0`	direkt
PyPI	torch	`2.14.1`	direkt
PyPI	torch	`2.7.0`	direkt
PyPI	typing-extensions	`4.15.0`	direkt
PyPI	typing-extensions	`4.16.0`	direkt
crates.io	ab_glyph	`0.2.31`	indirekt
crates.io	ab_glyph_rasterizer	`0.1.10`	indirekt
crates.io	adler2	`2.0.1`	indirekt
crates.io	ahash	`0.8.12`	indirekt
crates.io	aho-corasick	`1.1.3`	indirekt
crates.io	aho-corasick	`1.1.4`	indirekt
crates.io	aligned	`0.4.3`	indirekt
crates.io	aligned-vec	`0.6.4`	indirekt
crates.io	allocator-api2	`0.2.21`	indirekt
crates.io	anstream	`1.0.0`	indirekt
crates.io	anstyle	`1.0.13`	indirekt
crates.io	anstyle	`1.0.14`	indirekt
crates.io	anstyle-parse	`1.0.0`	indirekt
crates.io	anstyle-query	`1.1.5`	indirekt
crates.io	anstyle-wincon	`3.0.11`	indirekt
crates.io	anyhow	`1.0.103`	indirekt
crates.io	anyhow	`1.0.104`	indirekt
crates.io	anymap2	`0.13.0`	indirekt
crates.io	anymap3	`1.0.1`	indirekt
crates.io	anymap3	`1.1.0`	indirekt
crates.io	approx	`0.5.1`	indirekt
crates.io	arbitrary	`1.4.1`	indirekt
crates.io	arbitrary	`1.4.2`	indirekt
crates.io	arg_enum_proc_macro	`0.3.4`	indirekt
crates.io	arrayvec	`0.7.6`	indirekt
crates.io	as-slice	`0.2.1`	indirekt
crates.io	atty	`0.2.14`	indirekt
crates.io	autocfg	`1.5.0`	indirekt
crates.io	autocfg	`1.5.1`	indirekt
crates.io	av-scenechange	`0.14.1`	indirekt
crates.io	av1-grain	`0.2.4`	indirekt
crates.io	avif-serialize	`0.8.6`	indirekt
crates.io	avif-serialize	`0.8.9`	indirekt
crates.io	base64	`0.13.1`	indirekt
crates.io	base64	`0.23.1`	indirekt
crates.io	bit-set	`0.10.0`	indirekt
crates.io	bit-set	`0.11.1`	indirekt
crates.io	bit-set	`0.5.3`	indirekt
crates.io	bit-set	`0.8.0`	indirekt
crates.io	bit-vec	`0.10.1`	indirekt
crates.io	bit-vec	`0.6.3`	indirekt
crates.io	bit-vec	`0.8.0`	indirekt
crates.io	bit-vec	`0.9.1`	indirekt
crates.io	bit_field	`0.10.2`	indirekt
crates.io	bit_field	`0.10.3`	indirekt
crates.io	bitflags	`1.3.2`	indirekt
crates.io	bitflags	`2.10.0`	indirekt
crates.io	bitflags	`2.11.1`	indirekt
crates.io	bitflags	`2.12.1`	indirekt
crates.io	bitflags	`2.13.0`	indirekt
crates.io	bitflags	`2.13.1`	indirekt
crates.io	bitflags	`2.9.1`	indirekt
crates.io	bitflags	`2.9.3`	indirekt
crates.io	bitstream-io	`4.10.0`	indirekt
crates.io	block	`0.1.6`	indirekt
crates.io	block-buffer	`0.10.4`	indirekt
crates.io	boow	`0.1.3`	indirekt
crates.io	borsh	`1.8.1`	indirekt
crates.io	borsh-derive	`1.8.1`	indirekt
crates.io	box_drawing	`0.1.2`	indirekt
crates.io	built	`0.8.1`	indirekt
crates.io	bumpalo	`3.19.0`	indirekt
crates.io	bumpalo	`3.19.1`	indirekt
crates.io	bumpalo	`3.20.2`	indirekt
crates.io	bytemuck	`1.23.1`	indirekt
crates.io	bytemuck	`1.25.0`	indirekt
crates.io	byteorder	`1.5.0`	indirekt
crates.io	byteorder-lite	`0.1.0`	indirekt
crates.io	bytes	`1.11.1`	indirekt
crates.io	bytes	`1.12.1`	indirekt
crates.io	castaway	`0.2.4`	indirekt
crates.io	causal_llm	`0.1.0`	indirekt
crates.io	cc	`1.2.29`	indirekt
crates.io	cc	`1.2.30`	indirekt
crates.io	cc	`1.2.32`	indirekt
crates.io	cc	`1.2.34`	indirekt
crates.io	cc	`1.2.55`	indirekt
crates.io	cc	`1.2.60`	indirekt
crates.io	cc	`1.2.63`	indirekt
crates.io	cc	`1.4.0`	indirekt
crates.io	cfg-if	`0.1.10`	indirekt
crates.io	cfg-if	`1.0.1`	indirekt
crates.io	cfg-if	`1.0.3`	indirekt
crates.io	cfg-if	`1.0.4`	indirekt
crates.io	cfg_aliases	`0.2.2`	indirekt
crates.io	chacha20	`0.10.0`	indirekt
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crates.io	clap	`3.1.18`	indirekt
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PyPI	packaging	`24.2`	indirekt
PyPI	packaging	`26.2`	indirekt
PyPI	packaging	`26.3`	indirekt
PyPI	paginate	`0.5.7`	indirekt
PyPI	pandas	`2.3.3`	indirekt
PyPI	pandas	`3.0.3`	indirekt
PyPI	parso	`0.8.4`	indirekt
PyPI	pathspec	`1.1.1`	indirekt
PyPI	peft	`—`	indirekt
PyPI	peft	`0.21.2`	indirekt
PyPI	pep8-naming	`0.10.0`	indirekt
PyPI	pexpect	`4.9.0`	indirekt
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PyPI	regex	`2026.1.15`	indirekt
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PyPI	requests	`2.33.1`	indirekt
PyPI	requests	`2.34.2`	indirekt
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PyPI	toml	`0.10.2`	indirekt
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PyPI	torch-to-nnef-nemo-asr	`0.24.10`	indirekt
PyPI	torchaudio	`2.11.0`	indirekt
PyPI	torchaudio	`2.7.0`	indirekt
PyPI	torchcodec	`0.9.1`	indirekt
PyPI	torchmetrics	`1.8.2`	indirekt
PyPI	torchmetrics	`1.9.0`	indirekt
PyPI	torchvision	`0.22.0`	indirekt
PyPI	torchvision	`0.27.0`	indirekt
PyPI	tox	`4.64.9`	indirekt
PyPI	tqdm	`4.67.1`	indirekt
PyPI	tqdm	`4.67.3`	indirekt
PyPI	tqdm	`4.69.1`	indirekt
PyPI	traitlets	`5.14.3`	indirekt
PyPI	transformers	`—`	indirekt
PyPI	transformers	`5.10.1`	indirekt
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PyPI	wget	`3.2`	indirekt
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PyPI	win32-setctime	`1.2.0`	indirekt
PyPI	wrapt	`2.0.1`	indirekt
PyPI	wrapt	`2.2.1`	indirekt
PyPI	xxhash	`3.5.0`	indirekt
PyPI	xxhash	`3.6.0`	indirekt
PyPI	yarl	`1.22.0`	indirekt
PyPI	yarl	`1.24.2`	indirekt
PyPI	zipp	`3.21.0`	indirekt
PyPI	zipp	`4.1.0`	indirekt

Abhängigkeits-Advisories 23

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 1.251 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 23 tragen bekannte Advisories, davon 3 direkte. 16 konnten nicht bewertet werden – keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem, oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste.

Paket	Version	Beziehung	Schweregrad	Advisories	Behoben in
torch	`2.7.0`	direkt	hoch	15	`2.13.0`
accelerate	`1.13.0`	indirekt	hoch	2	—
jaraco-context	`6.0.1`	indirekt	hoch	2	`6.1.0`
lightning	`2.4.0`	indirekt	hoch	3	`2022.6.15`
nemo-toolkit	`2.0.0`	indirekt	hoch	8	`2.6.2`
nltk	`3.10.3`	indirekt	hoch	1	—
torch	`2.11.0`	direkt	mittel	1	`2.13.0`
torch	`2.12.0`	direkt	mittel	1	`2.13.0`
onnx	`1.21.0`	indirekt	mittel	4	`1.22.0`
setuptools	`80.9.0`	indirekt	mittel	2	`83.0.0`
setuptools	`81.0.0`	indirekt	mittel	2	`83.0.0`
setuptools	`82.0.1`	indirekt	mittel	2	`83.0.0`
tract-nnef	`0.21.14-pre`	indirekt	mittel	2	`0.23.1`
tract-nnef	`0.22.1-pre`	indirekt	mittel	2	`0.23.1`
tract-nnef	`0.23.1-pre`	indirekt	mittel	2	`0.23.1`
tract-onnx	`0.22.1-pre`	indirekt	mittel	1	`0.23.2`
atty	`0.2.14`	indirekt	niedrig	3	—
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ttf-parser	`0.25.1`	indirekt	unbekannt	1	—

Ein Advisory bedeutet, dass die im Abhängigkeitsgraphen erfasste Version in den betroffenen Bereich eines Advisories fällt. Erreichbarkeit wird nicht analysiert, und der Graph enthält Entwicklungs- und Test-Pins — ein Fund kann das Werkzeug betreffen und nicht die ausgelieferte Software.

JSON-Rohbericht maschinenlesbar

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Fehlende Daten werden ausgeschlossen und die Gewichte neu normiert, nie als null bewertet. Die Methodik ist versioniert und offen: Metriken v2.10.0, Schema v0.34.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte Statistiken — PyPI.

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