Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.31.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-13 00:47 UTC

urchade / GLiNER

Generalist and Lightweight Model for Named Entity Recognition (Extract any entity types from texts)

PythonApache-2.0★ 3.531 Sterne⑂ 299 Forksseit Nov. 2023Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird
#information-extraction#large-language-models#named-entity-recognition#natural-language-processing#prompt-tuning

urchade/GLiNER erreicht einen Gesundheitsindex von 87 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Vitality (91/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (46/100). Zuletzt vor 2 Tagen aktualisiert. 2 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

87
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.

87
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 73 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 87 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Urchade ZaratianaPersönliches Konto
211 Follower51 öffentliche Reposseit Apr. 2018

Dieses Repository gehört einem persönlichen Konto. Ein Projekt mit nur einem Eigentümer trägt ein höheres Kontinuitätsrisiko als ein organisationsgetragenes.

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIgliner0.2.28750.43643vor 19 Tagennamed-entity-recognitionnerdata-sciencenatural-language-processingartificial-intelligencenlpmachine-learningtransformers

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

91Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 2 Tagen
26.3/36Commit-Rhythmus — 38/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 287 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_year287
human_commit_share1
days_since_last_push2
active_weeks_last_year38

Release-Disziplin

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 41 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 19 Tagen
19.8/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 50 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count41
latest_release_tagv0.2.28
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release19
mean_days_between_releases50
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

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
57.5/60Stars — 3.531 Stars
20.6/25Forks — 299 Forks
7/15Watcher — 19 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks299
stars3.531
watchers19
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_badges8
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

98Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
78.3/80Downloads pro Monat — 750.436 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesgliner
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads750.436
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?

72Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

61Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/54Bus-Faktor — 2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
12.2/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 46 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 42 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 10 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor2
contributors_sampled42
top_contributor_share0,46

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

71Gut
Wie die Bewertung erfolgt
22.8/42Issue-Lösungsquote — 54 % der Issues geschlossen
27.7/30PR-Annahme — 123/133 entschiedene PRs gemergt
13/13Newcomer PR acceptance — 2/2 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
7.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 4/8 approved changesets -- score normalized to 5
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs123
open_issues92
closed_issues109
prs_merged_7d1
prs_decided_7d1
prs_merged_30d5
prs_decided_30d6
issue_closed_ratio0,542
closed_unmerged_prs10
first_time_authors_30d2
first_time_prs_merged_30d2
first_time_prs_decided_30d2

Eigentümerschaft & Trägerschaft

64Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
16.7/25Reichweite des Inhabers — 211 Follower von urchade
24.5/25Kontohistorie — 51 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 8 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers211
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginurchade
public_repos51
account_age_days3.047
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 19 Tagen
20/20Versionshistorie — 43 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesgliner
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish19

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

74Gut · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

56Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 3 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
0/16Linter-Konfiguration
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
8/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 3 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 4
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_confignein
has_precommit_confignein

Dokumentation

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://urchade.github.io/GLiNER
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 5 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsinformation-extraction, large-language-models, named-entity-recognition, natural-language-processing, prompt-tuning
has_wikija
homepagehttps://urchade.github.io/GLiNER
docs_sitehttps://urchade.github.io/GLiNER
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

53Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

41Schwach
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
1/2.5CI-Tests — 3 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 4
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3.8/7.5Code-Review — Found 4/8 approved changesets -- score normalized to 5
2.5/2.5Contributors — project has 10 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no 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
5/5Packaging — packaging workflow detected
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 — 61 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate4,1
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
35/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
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_packages32
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:gliner@0.2.28 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 32 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.

46Schwach · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

23Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
22.9/40Lesbare Commit-Historie — 43 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,43
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

42Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
0/11Lint-/Format-Konfiguration
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 10 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
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
lockfilesuv.lock
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_confignein
typecheck_configs—
agent_commit_share0,1
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

52Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
52.3/55Handhabbare Dateigrößen — 4/82 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes264.942
source_files_sampled82
oversized_source_files4

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

3.531GitHub-Sterne
42Mitwirkende
287Commits, letzte 12 Monate
2Tage seit letztem Push
41Releases
2Bus-Faktor
92offene 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 ★ / 299 ⇿
0Sterne
299Forks
41Releases

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.

05010015020025030029562024-012025-052026-08
Major 0Minor 2Patch 39

Jeder Punkt umfasst 3 Tage.

OpenSSF Scorecard 4.1 / 10
4.1Gesamtwert

Unabhängige, werkzeugneutrale Sicherheitsbewertung durch das quelloffene OpenSSF Scorecard. Jede Prüfung honoriert eine Sicherheits-Praxis, nicht das Werkzeug eines bestimmten Anbieters. Prüfungen, die Scorecard nicht ermitteln konnte, sind mit k. A. markiert und vom Sicherheitswert ausgeschlossen (nie als null gezählt).Scorecard v5.5.0 · 2026-08-13 00:47 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
4CI-Tests3 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 4
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
5Code-ReviewFound 4/8 approved changesets -- score normalized to 5
10Contributorsproject has 10 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update 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
10Packagingpackaging workflow 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
0Vulnerabilities61 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 6
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPItorch>=2.0.0pyproject.toml
PyPItransformers>=4.51.3,<5.14.0pyproject.toml
PyPIhuggingface_hub>=0.21.4pyproject.toml
PyPItqdm—pyproject.toml
PyPIonnxruntime—pyproject.toml
PyPIsentencepiece—pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 210

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 12 direkte und 198 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIhuggingface-hub—direkt
PyPIhuggingface-hub1.11.0direkt
PyPIonnxruntime1.24.3direkt
PyPIonnxruntime1.24.4direkt
PyPIsentencepiece—direkt
PyPIsentencepiece0.2.1direkt
PyPItorch—direkt
PyPItorch2.11.0direkt
PyPItqdm—direkt
PyPItqdm4.67.3direkt
PyPItransformers—direkt
PyPItransformers5.1.0direkt
PyPIaccelerate1.13.0indirekt
PyPIaiohappyeyeballs2.6.1indirekt
PyPIaiohttp3.13.5indirekt
PyPIaiohttp-cors0.8.1indirekt
PyPIaiosignal1.4.0indirekt
PyPIalabaster1.0.0indirekt
PyPIannotated-doc0.0.4indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIanyio4.13.0indirekt
PyPIasync-timeout5.0.1indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIbackports-asyncio-runner1.2.0indirekt
PyPIbetter-apidoc—indirekt
PyPIblis1.3.3indirekt
PyPIcachetools7.0.5indirekt
PyPIcamel-kenlm2026.2.7indirekt
PyPIcamel-tools1.5.2indirekt
PyPIcatalogue2.0.10indirekt
PyPIcertifi2026.2.25indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.7indirekt
PyPIclick8.3.2indirekt
PyPIcloudpathlib0.23.0indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcolorful0.5.8indirekt
PyPIconfection1.3.3indirekt
PyPIcryptography46.0.7indirekt
PyPIcuda-bindings13.2.0indirekt
PyPIcuda-pathfinder1.5.3indirekt
PyPIcuda-toolkit13.0.2indirekt
PyPIcymem2.0.13indirekt
PyPIdill0.4.1indirekt
PyPIdistlib0.4.0indirekt
PyPIdocopt0.6.2indirekt
PyPIdocutils0.21.2indirekt
PyPIdocutils0.22.4indirekt
PyPIeditdistance0.8.1indirekt
PyPIemoji2.15.0indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIfastapi0.136.0indirekt
PyPIfilelock3.28.0indirekt
PyPIflatbuffers25.12.19indirekt
PyPIfrozenlist1.8.0indirekt
PyPIfsspec2026.3.0indirekt
PyPIfuture1.0.0indirekt
PyPIgoogle-api-core2.30.3indirekt
PyPIgoogle-auth2.49.2indirekt
PyPIgoogleapis-common-protos1.74.0indirekt
PyPIgrpcio1.80.0indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhf-xet1.4.3indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttptools0.7.1indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIidna3.11indirekt
PyPIimagesize2.0.0indirekt
PyPIimportlib-metadata8.7.1indirekt
PyPIindic-nlp-library0.92indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIjanome0.5.0indirekt
PyPIjieba31.0.2indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIjoblib1.5.3indirekt
PyPIjsonschema4.26.0indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPIlangdetect1.0.9indirekt
PyPImarkdown-it-py4.0.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImorfessor2.0.6indirekt
PyPImpmath1.3.0indirekt
PyPImsgpack1.1.2indirekt
PyPImuddler0.1.3indirekt
PyPImultidict6.7.1indirekt
PyPImurmurhash1.0.15indirekt
PyPImyst-parser—indirekt
PyPInetworkx3.4.2indirekt
PyPInetworkx3.6.1indirekt
PyPInumpy2.2.6indirekt
PyPInumpy2.4.4indirekt
PyPInvidia-cublas13.1.0.3indirekt
PyPInvidia-cuda-cupti13.0.85indirekt
PyPInvidia-cuda-nvrtc13.0.88indirekt
PyPInvidia-cuda-runtime13.0.96indirekt
PyPInvidia-cudnn-cu139.19.0.56indirekt
PyPInvidia-cufft12.0.0.61indirekt
PyPInvidia-cufile1.15.1.6indirekt
PyPInvidia-curand10.4.0.35indirekt
PyPInvidia-cusolver12.0.4.66indirekt
PyPInvidia-cusparse12.6.3.3indirekt
PyPInvidia-cusparselt-cu130.8.0indirekt
PyPInvidia-nccl-cu132.28.9indirekt
PyPInvidia-nvjitlink13.0.88indirekt
PyPInvidia-nvshmem-cu133.4.5indirekt
PyPInvidia-nvtx13.0.85indirekt
PyPIonnxruntime-gpu—indirekt
PyPIonnxruntime-gpu1.24.3indirekt
PyPIonnxruntime-gpu1.24.4indirekt
PyPIopencensus0.11.4indirekt
PyPIopencensus-context0.1.3indirekt
PyPIopentelemetry-api1.41.0indirekt
PyPIopentelemetry-exporter-prometheus0.62b0indirekt
PyPIopentelemetry-proto1.41.0indirekt
PyPIopentelemetry-sdk1.41.0indirekt
PyPIopentelemetry-semantic-conventions0.62b0indirekt
PyPIpackaging26.1indirekt
PyPIpandas2.3.3indirekt
PyPIpandas3.0.2indirekt
PyPIplatformdirs4.9.6indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpreshed3.0.13indirekt
PyPIprometheus-client0.25.0indirekt
PyPIpropcache0.4.1indirekt
PyPIproto-plus1.27.2indirekt
PyPIprotobuf6.33.6indirekt
PyPIpsutil7.2.2indirekt
PyPIpy-spy0.4.1indirekt
PyPIpyasn10.6.3indirekt
PyPIpyasn1-modules0.4.2indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpydantic2.13.2indirekt
PyPIpydantic-core2.46.2indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpyrsistent0.20.0indirekt
PyPIpytest9.0.3indirekt
PyPIpytest-asyncio1.3.0indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpython-discovery1.2.2indirekt
PyPIpython-dotenv1.2.2indirekt
PyPIpython-mecab-ko1.3.7indirekt
PyPIpython-mecab-ko-dic2.1.1.post2indirekt
PyPIpytz2026.1.post1indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIray2.55.0indirekt
PyPIreferencing0.37.0indirekt
PyPIregex2026.4.4indirekt
PyPIrequests2.33.1indirekt
PyPIrich15.0.0indirekt
PyPIroman-numerals4.1.0indirekt
PyPIrpds-py0.30.0indirekt
PyPIruff0.15.11indirekt
PyPIsafetensors0.7.0indirekt
PyPIscikit-learn1.7.2indirekt
PyPIscikit-learn1.8.0indirekt
PyPIscipy1.15.3indirekt
PyPIscipy1.17.1indirekt
PyPIsetuptools81.0.0indirekt
PyPIshellingham1.5.4indirekt
PyPIshibuya—indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsmart-open7.6.0indirekt
PyPIsnowballstemmer3.0.1indirekt
PyPIspacy3.8.14indirekt
PyPIspacy-legacy3.0.12indirekt
PyPIspacy-loggers1.0.5indirekt
PyPIsphinx—indirekt
PyPIsphinx8.1.3indirekt
PyPIsphinx9.0.4indirekt
PyPIsphinx9.1.0indirekt
PyPIsphinx-argparse0.5.2indirekt
PyPIsphinx-rtd-theme3.1.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-jquery4.1indirekt
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirekt
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0indirekt
PyPIsrsly2.5.3indirekt
PyPIstanza1.11.1indirekt
PyPIstarlette1.0.0indirekt
PyPIsympy1.14.0indirekt
PyPItabulate0.10.0indirekt
PyPItermcolor3.3.0indirekt
PyPIthinc8.3.13indirekt
PyPIthreadpoolctl3.6.0indirekt
PyPItokenizers0.22.2indirekt
PyPItomli2.4.1indirekt
PyPItriton3.6.0indirekt
PyPItyper0.24.1indirekt
PyPItyper-slim0.24.0indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPItzdata2026.1indirekt
PyPIudapi0.5.2indirekt
PyPIudtools0.2.7indirekt
PyPIurllib32.6.3indirekt
PyPIuvicorn0.44.0indirekt
PyPIuvloop0.22.1indirekt
PyPIvirtualenv21.2.4indirekt
PyPIwasabi1.1.3indirekt
PyPIwatchfiles1.1.1indirekt
PyPIweasel1.0.0indirekt
PyPIwebsockets16.0indirekt
PyPIwrapt2.1.2indirekt
PyPIyarl1.23.0indirekt
PyPIzipp3.23.1indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:gliner@0.2.28 zieht 32 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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