Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-20 08:30 UTC

verl-project / verl

verl/HybridFlow: A Flexible and Efficient RL Post-Training Framework

PythonApache-2.0★ 23.501 Sterne⑂ 4.569 Forksseit Okt. 2024Auf GitHub ansehen ↗

verl-project/verl erreicht einen Gesundheitsindex von 96 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Vitality (97/100) ab, am schwächsten bei Security (66/100). Zuletzt heute aktualisiert. 11 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

gesamt / 100

Außergewöhnlich

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 84 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 96 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

verl-projectOrganisation

209 Follower15 öffentliche Reposseit Mai 2025

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
PyPI	verl	0.9.1	31.613	19	vor 0 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

97Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

36/36	Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
36/36	Commit-Rhythmus — 52/52 Wochen mit Commits
18/18	Commit-Volumen — 1.629 Commits im letzten Jahr
10/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 7 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10

Verwendete Eingangsdaten

commits_last_year	1.629
human_commit_share	1
days_since_last_push	0
active_weeks_last_year	52

Release-Disziplin

92Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

27/27	Liefert Releases aus — 16 Releases veröffentlicht
36/36	Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen
19.8/27	Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 52,3 Tage
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten

Verwendete Eingangsdaten

releases_count	16
latest_release_tag	v0.9.1
releases_from_tags	nein
days_since_latest_release	0
mean_days_between_releases	52,3

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?

84Exzellent · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

96Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

60/60	Stars — 23.501 Stars
25/25	Forks — 4.569 Forks
10.9/15	Watcher — 91 Watcher

Verwendete Eingangsdaten

forks	4.569
stars	23.501
watchers	91
growth_state	unverified
growth_factor_pct	100
growth_unverified_reason	no_history

Community-Gesundheit

77Gut

Wie die Bewertung erfolgt

22.5/22.5	README
22.5/22.5	Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0)
18/18	CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5	Verhaltenskodex
0/7.2	Issue-Vorlage
6.3/6.3	PR-Vorlage

Verwendete Eingangsdaten

has_readme	ja
has_license	ja
readme_badges	75
has_contributing	ja
has_issue_template	nein
has_code_of_conduct	nein
readme_badge_services	shields.io
has_pull_request_template	ja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

75Gut

Wie die Bewertung erfolgt

60/80	Downloads pro Monat — 31.613 Downloads/Monat über pypi
0/20	Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen

Verwendete Eingangsdaten

packages	verl
dependents	—
ecosystems	pypi
total_downloads	—
monthly_downloads	31.613
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?

82Exzellent · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

98Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

54/54	Bus-Faktor — 11 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
20.6/22.5	Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 8 % der Commits
13.5/13.5	Breite der Beitragenden — 100 Beitragende
10/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 24 contributing companies or organizations

Verwendete Eingangsdaten

bus_factor	11
contributors_sampled	100
top_contributor_share	0,083

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

72Gut

Wie die Bewertung erfolgt

32.8/42	Issue-Lösungsquote — 78 % der Issues geschlossen
20.8/30	PR-Annahme — 3.072/4.432 entschiedene PRs gemergt
4.7/13	Newcomer PR acceptance — 4/11 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
13.5/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 28/30 approved changesets -- score normalized to 9

Verwendete Eingangsdaten

merged_prs	3.072
open_issues	607
closed_issues	2.151
prs_merged_7d	25
prs_decided_7d	54
prs_merged_30d	25
prs_decided_30d	54
issue_closed_ratio	0,78
closed_unmerged_prs	1.360
first_time_authors_30d	6
first_time_prs_merged_30d	4
first_time_prs_decided_30d	11

Eigentümerschaft & Trägerschaft

58Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20	Verifizierte Domain
16.7/25	Reichweite des Inhabers — 209 Follower von verl-project
11.4/25	Kontohistorie — 15 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 1 Jahre

Verwendete Eingangsdaten

followers	209
owner_type	Organization
is_verified	nein
owner_login	verl-project
public_repos	15
account_age_days	485

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 — 19 veröffentlichte Versionen
20/20	Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen

Verwendete Eingangsdaten

packages	verl
ecosystems	pypi
any_deprecated	nein
min_days_since_publish	0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

87Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

92Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

24/24	CI-Workflows — 48 Workflow(s)
24/24	Tests vorhanden
16/16	Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6	Pre-Commit-Hooks
0/6.4	.editorconfig
18/20	OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 27 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9

Verwendete Eingangsdaten

has_ci	ja
has_tests	ja
has_editorconfig	nein
has_linter_config	ja
has_precommit_config	ja

Dokumentation

80Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	README
25/25	Dokumentationsverzeichnis
15/15	Dokumentations-/Homepage-Site — https://verl-project.github.io
10/10	Repository-Beschreibung
0/10	Topics
0/10	Wiki

Verwendete Eingangsdaten

topics	—
has_wiki	nein
homepage	https://verl-project.github.io
docs_site	https://verl-project.github.io
has_readme	ja
has_docs_dir	ja
has_description	ja

Sicherheit

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

66Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

57Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

7.5/7.5	Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
4.5/7.5	Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.2/2.5	CI-Tests — 27 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0/2.5	CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6.8/7.5	Code-Review — Found 28/30 approved changesets -- score normalized to 9
2.5/2.5	Contributors — project has 24 contributing companies or organizations
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
2.5/2.5	Lizenz — license file detected
7.5/7.5	Maintained — 30 commit(s) and 7 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5	Packaging — packaging workflow detected
0/5	Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5	SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5	Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5	Signed-Releases — keine Daten
0/7.5	Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5	Vulnerabilities — 77 existing vulnerabilities detected

Verwendete Eingangsdaten

source	openssf_scorecard
checks_evaluated	17
scorecard_version	v5.5.0
checks_inconclusive	1
scorecard_aggregate	5,7

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich

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	138
affected_packages	22
assessed_packages	342
unassessed_packages	38
affected_by_severity	critical 4, high 8, moderate 9, unknown 1
direct_affected_packages	0

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories, Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 342 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 38 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.

87Exzellent · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

85Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

45/45	Agentenanweisungen — AGENTS.md, CLAUDE.md
0/15	Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40	Lesbare Commit-Historie — 99 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)

Verwendete Eingangsdaten

has_llms_txt	nein
llms_txt_url	—
legible_history_share	0,99
agent_instruction_files	AGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes	2.883

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

87Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

18/18	Bootstrap mit einem Befehl — docs/Makefile
22/22	Automatisierte Tests
11/11	Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11	Statische Typprüfung — verl/py.typed
10/10	Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
10/10	Belegte Agentenpraxis — 8 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
5/8	Automatisierte Wartung — Abhängigkeits-Automatisierung konfiguriert, in den erfassten Commits nicht beobachtet
0/10	OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0

Verwendete Eingangsdaten

has_nix	nein
has_tests	ja
lockfiles	uv.lock
has_dockerfile	ja
typed_language	nein
bootstrap_files	docs/Makefile
has_devcontainer	nein
has_linter_config	ja
typecheck_configs	verl/py.typed
agent_commit_share	0,08
toolchain_manifests	—
dependency_bot_commit_share	0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

81Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

27/45	Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (verl/py.typed)
53.9/55	Handhabbare Dateigrößen — 13/670 Quelldateien über 60 KB

Verwendete Eingangsdaten

primary_language	Python
largest_source_bytes	104.620
source_files_sampled	670
oversized_source_files	13

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, notebooks

Verwendete Eingangsdaten

example_dirs	examples, notebooks
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

23.501GitHub-Sterne

100Mitwirkende

1.629Commits, letzte 12 Monate

0Tage seit letztem Push

16Releases

11Bus-Faktor

607offene Issues

PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
First-time contributor figures cover 12 of 36 authors (cap 12)
deps.dev does not index pypi:verl@0.9.1; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 4.569 ⇿

0Sterne

4.569Forks

2Releases

Wann jeder Stern und Fork hinzugefügt wurde, von GitHub erfasst und nach Tagen gruppiert. Das kumulierte Wachstum steht direkt über den täglichen Zugängen, aus denen es besteht, sodass beide gegeneinander lesbar sind: stetiger organischer Zuwachs sieht ganz anders aus als ein abrupter, kurzlebiger Ausschlag. Wo dieser Unterschied messbar ist, wird er als Wachstumsauthentizität ausgewiesen.

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

Major 0Minor 2Patch 0

OpenSSF Scorecard 5.7 / 10

5.7Gesamtwert

Unabhängige, werkzeugneutrale Sicherheitsbewertung durch das quelloffene OpenSSF Scorecard. Jede Prüfung honoriert eine Sicherheits-Praxis, nicht das Werkzeug eines bestimmten Anbieters. Prüfungen, die Scorecard nicht ermitteln konnte, sind mit k. A. markiert und vom Sicherheitswert ausgeschlossen (nie als null gezählt).Scorecard v5.5.0 · 2026-09-20 08:29 UTC

10	Binary-Artifacts	no binaries found in the repo
6	Branch-Protection	branch protection is not maximal on development and all release branches
9	CI-Tests	27 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0	CII-Best-Practices	no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
9	Code-Review	Found 28/30 approved changesets -- score normalized to 9
10	Contributors	project has 24 contributing companies or organizations
10	Dangerous-Workflow	no dangerous workflow patterns detected
10	Dependency-Update-Tool	update tool detected
0	Fuzzing	project is not fuzzed
10	License	license file detected
10	Maintained	30 commit(s) and 7 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10	Packaging	packaging workflow detected
0	Pinned-Dependencies	dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0	SAST	SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0	Security-Policy	security policy file not detected
k. A.	Signed-Releases	no releases found
0	Token-Permissions	detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0	Vulnerabilities	77 existing vulnerabilities detected

Alle Abhängigkeiten 380

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 0 direkte und 380 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

Registry	Paket	Version	Beziehung
PyPI	absl-py	`2.4.0`	indirekt
PyPI	accelerate	`—`	indirekt
PyPI	accelerate	`1.14.0`	indirekt
PyPI	aiohappyeyeballs	`2.6.2`	indirekt
PyPI	aiohttp	`3.14.1`	indirekt
PyPI	aiohttp-cors	`0.8.1`	indirekt
PyPI	aiosignal	`1.4.0`	indirekt
PyPI	airportsdata	`20260315`	indirekt
PyPI	annotated-doc	`0.0.4`	indirekt
PyPI	annotated-types	`0.7.0`	indirekt
PyPI	anthropic	`0.109.1`	indirekt
PyPI	antlr4-python3-runtime	`4.9.3`	indirekt
PyPI	anyio	`4.13.0`	indirekt
PyPI	apache-tvm-ffi	`0.1.9`	indirekt
PyPI	apex	`0.1`	indirekt
PyPI	astor	`0.8.1`	indirekt
PyPI	asttokens	`3.0.1`	indirekt
PyPI	attrs	`26.1.0`	indirekt
PyPI	av	`17.1.0`	indirekt
PyPI	blake3	`1.0.8`	indirekt
PyPI	blobfile	`3.0.0`	indirekt
PyPI	build	`1.5.0`	indirekt
PyPI	bytecode	`—`	indirekt
PyPI	cachetools	`7.1.4`	indirekt
PyPI	cbor2	`6.1.2`	indirekt
PyPI	certifi	`2026.5.20`	indirekt
PyPI	cffi	`2.0.0`	indirekt
PyPI	cfgv	`3.5.0`	indirekt
PyPI	charset-normalizer	`3.4.7`	indirekt
PyPI	click	`8.4.1`	indirekt
PyPI	cloudpickle	`3.1.2`	indirekt
PyPI	codetiming	`—`	indirekt
PyPI	codetiming	`1.4.0`	indirekt
PyPI	colorful	`0.5.8`	indirekt
PyPI	compressed-tensors	`0.17.0`	indirekt
PyPI	contourpy	`1.3.3`	indirekt
PyPI	cryptography	`49.0.0`	indirekt
PyPI	cuda-bindings	`13.3.1`	indirekt
PyPI	cuda-core	`1.0.1`	indirekt
PyPI	cuda-pathfinder	`1.5.5`	indirekt
PyPI	cuda-python	`13.3.1`	indirekt
PyPI	cuda-tile	`1.3.0`	indirekt
PyPI	cuda-tile	`1.4.0`	indirekt
PyPI	cuda-toolkit	`13.0.2`	indirekt
PyPI	cupy-cuda13x	`14.0.1`	indirekt
PyPI	cycler	`0.12.1`	indirekt
PyPI	datasets	`—`	indirekt
PyPI	datasets	`5.0.0`	indirekt
PyPI	decorator	`5.3.1`	indirekt
PyPI	decord2	`3.4.0`	indirekt
PyPI	depyf	`0.20.0`	indirekt
PyPI	detect-installer	`0.1.0`	indirekt
PyPI	dill	`—`	indirekt
PyPI	dill	`0.4.1`	indirekt
PyPI	diskcache	`5.6.3`	indirekt
PyPI	distlib	`0.4.3`	indirekt
PyPI	distro	`1.9.0`	indirekt
PyPI	dnspython	`2.8.0`	indirekt
PyPI	docstring-parser	`0.18.0`	indirekt
PyPI	easydict	`1.13`	indirekt
PyPI	einops	`—`	indirekt
PyPI	einops	`0.8.2`	indirekt
PyPI	email-validator	`2.3.0`	indirekt
PyPI	executing	`2.2.1`	indirekt
PyPI	fastapi	`—`	indirekt
PyPI	fastapi	`0.136.3`	indirekt
PyPI	fastapi	`0.137.0`	indirekt
PyPI	fastapi-cli	`0.0.24`	indirekt
PyPI	fastapi-cloud-cli	`0.20.0`	indirekt
PyPI	fastar	`0.11.0`	indirekt
PyPI	fastsafetensors	`0.3.2`	indirekt
PyPI	filelock	`3.29.4`	indirekt
PyPI	fla-core	`0.5.2`	indirekt
PyPI	flash-attn	`2.8.3`	indirekt
PyPI	flash-linear-attention	`0.5.2`	indirekt
PyPI	flashinfer-cubin	`0.6.11.post1`	indirekt
PyPI	flashinfer-cubin	`0.6.12`	indirekt
PyPI	flashinfer-python	`0.6.11.post1`	indirekt
PyPI	flashinfer-python	`0.6.12`	indirekt
PyPI	fonttools	`4.63.0`	indirekt
PyPI	frozenlist	`1.8.0`	indirekt
PyPI	fsspec	`2026.4.0`	indirekt
PyPI	gguf	`0.19.0`	indirekt
PyPI	gitdb	`4.0.12`	indirekt
PyPI	gitpython	`3.1.50`	indirekt
PyPI	google-api-core	`2.31.0`	indirekt
PyPI	google-auth	`2.54.0`	indirekt
PyPI	googleapis-common-protos	`1.75.0`	indirekt
PyPI	grpcio	`1.81.1`	indirekt
PyPI	grpcio-health-checking	`1.81.1`	indirekt
PyPI	grpcio-reflection	`1.81.1`	indirekt
PyPI	h11	`0.16.0`	indirekt
PyPI	hf-transfer	`—`	indirekt
PyPI	hf-transfer	`0.1.9`	indirekt
PyPI	hf-xet	`1.5.1`	indirekt
PyPI	httpcore	`1.0.9`	indirekt
PyPI	httptools	`0.8.0`	indirekt
PyPI	httpx	`0.28.1`	indirekt
PyPI	httpx-sse	`0.4.3`	indirekt
PyPI	huggingface-hub	`1.19.0`	indirekt
PyPI	humming-kernels	`0.1.6`	indirekt
PyPI	hydra-core	`—`	indirekt
PyPI	hydra-core	`1.3.3`	indirekt
PyPI	identify	`2.6.19`	indirekt
PyPI	idna	`3.18`	indirekt
PyPI	ijson	`3.5.0`	indirekt
PyPI	importlib-metadata	`9.0.0`	indirekt
PyPI	iniconfig	`2.3.0`	indirekt
PyPI	interegular	`0.3.3`	indirekt
PyPI	ipython	`9.14.1`	indirekt
PyPI	ipython-pygments-lexers	`1.1.1`	indirekt
PyPI	jedi	`0.20.0`	indirekt
PyPI	jinja2	`3.1.6`	indirekt
PyPI	jiter	`0.15.0`	indirekt
PyPI	jmespath	`1.1.0`	indirekt
PyPI	jsonschema	`4.26.0`	indirekt
PyPI	jsonschema-specifications	`2025.9.1`	indirekt
PyPI	kernels	`0.12.3`	indirekt
PyPI	kiwisolver	`1.5.0`	indirekt
PyPI	lark	`1.2.2`	indirekt
PyPI	latex2sympy2-extended	`—`	indirekt
PyPI	latex2sympy2-extended	`1.11.0`	indirekt
PyPI	liger-kernel	`—`	indirekt
PyPI	liger-kernel	`0.8.2`	indirekt
PyPI	llguidance	`0.7.30`	indirekt
PyPI	llguidance	`1.7.6`	indirekt
PyPI	llvmlite	`0.47.0`	indirekt
PyPI	lm-format-enforcer	`0.11.3`	indirekt
PyPI	loguru	`0.7.3`	indirekt
PyPI	lxml	`6.1.1`	indirekt
PyPI	markdown	`3.10.2`	indirekt
PyPI	markdown-it-py	`4.2.0`	indirekt
PyPI	markupsafe	`3.0.3`	indirekt
PyPI	math-verify	`—`	indirekt
PyPI	math-verify	`0.9.0`	indirekt
PyPI	mathruler	`—`	indirekt
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PyPI	nvidia-cublas	`13.1.0.3`	indirekt
PyPI	nvidia-cuda-cccl	`13.3.3.4.1`	indirekt
PyPI	nvidia-cuda-crt	`13.3.73`	indirekt
PyPI	nvidia-cuda-cupti	`13.0.85`	indirekt
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PyPI	nvidia-cusparse	`12.6.3.3`	indirekt
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PyPI	opentelemetry-exporter-prometheus	`0.63b1`	indirekt
PyPI	opentelemetry-proto	`1.42.1`	indirekt
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PyPI	pandas	`3.0.3`	indirekt
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PyPI	peft	`0.19.1`	indirekt
PyPI	pexpect	`4.9.0`	indirekt
PyPI	pillow	`12.2.0`	indirekt
PyPI	platformdirs	`4.10.0`	indirekt
PyPI	pluggy	`1.6.0`	indirekt
PyPI	pre-commit	`—`	indirekt
PyPI	pre-commit	`4.6.0`	indirekt
PyPI	prometheus-client	`0.25.0`	indirekt
PyPI	prometheus-fastapi-instrumentator	`8.0.0`	indirekt
PyPI	prompt-toolkit	`3.0.52`	indirekt
PyPI	propcache	`0.5.2`	indirekt
PyPI	proto-plus	`1.28.0`	indirekt
PyPI	protobuf	`6.33.6`	indirekt
PyPI	psutil	`7.2.2`	indirekt
PyPI	ptyprocess	`0.7.0`	indirekt
PyPI	pulp	`3.3.2`	indirekt
PyPI	pure-eval	`0.2.3`	indirekt
PyPI	py-cpuinfo	`9.0.0`	indirekt
PyPI	py-spy	`—`	indirekt
PyPI	py-spy	`0.4.2`	indirekt
PyPI	pyarrow	`—`	indirekt
PyPI	pyarrow	`24.0.0`	indirekt
PyPI	pyasn1	`0.6.3`	indirekt
PyPI	pyasn1-modules	`0.4.2`	indirekt
PyPI	pybase64	`1.4.3`	indirekt
PyPI	pybind11	`—`	indirekt
PyPI	pybind11	`3.0.4`	indirekt
PyPI	pycountry	`26.2.16`	indirekt
PyPI	pycparser	`3.0`	indirekt
PyPI	pycryptodomex	`3.23.0`	indirekt
PyPI	pydantic	`2.13.4`	indirekt
PyPI	pydantic-core	`2.46.4`	indirekt
PyPI	pydantic-extra-types	`2.11.1`	indirekt
PyPI	pydantic-settings	`2.14.1`	indirekt
PyPI	pyelftools	`0.33`	indirekt
PyPI	pygments	`2.20.0`	indirekt
PyPI	pyjwt	`2.13.0`	indirekt
PyPI	pylatexenc	`—`	indirekt
PyPI	pylatexenc	`2.10`	indirekt
PyPI	pyparsing	`3.3.2`	indirekt
PyPI	pyproject-hooks	`1.2.0`	indirekt
PyPI	pytest	`—`	indirekt
PyPI	pytest	`9.1.0`	indirekt
PyPI	pytest-asyncio	`—`	indirekt
PyPI	pytest-asyncio	`1.4.0`	indirekt
PyPI	pytest-rerunfailures	`—`	indirekt
PyPI	pytest-rerunfailures	`16.3`	indirekt
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PyPI	python-discovery	`1.4.2`	indirekt
PyPI	python-dotenv	`1.2.2`	indirekt
PyPI	python-json-logger	`4.1.0`	indirekt
PyPI	python-multipart	`0.0.32`	indirekt
PyPI	pyvers	`0.1.0`	indirekt
PyPI	pyyaml	`6.0.3`	indirekt
PyPI	pyzmq	`27.1.0`	indirekt
PyPI	quack-kernels	`0.4.1`	indirekt
PyPI	quack-kernels	`0.5.0`	indirekt
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PyPI	ray	`—`	indirekt
PyPI	ray	`2.55.1`	indirekt
PyPI	recommonmark	`—`	indirekt
PyPI	referencing	`0.37.0`	indirekt
PyPI	regex	`2026.5.9`	indirekt
PyPI	requests	`2.34.2`	indirekt
PyPI	rich	`15.0.0`	indirekt
PyPI	rich-toolkit	`0.20.1`	indirekt
PyPI	rignore	`0.7.6`	indirekt
PyPI	rpds-py	`2026.5.1`	indirekt
PyPI	safetensors	`0.8.0`	indirekt
PyPI	scipy	`1.17.1`	indirekt
PyPI	sentencepiece	`0.2.1`	indirekt
PyPI	sentry-sdk	`2.62.0`	indirekt
PyPI	setproctitle	`1.3.7`	indirekt
PyPI	setuptools	`—`	indirekt
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PyPI	sgl-deep-gemm	`0.1.0`	indirekt
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PyPI	sphinx-markdown-tables	`—`	indirekt
PyPI	sphinx-rtd-theme	`—`	indirekt
PyPI	sse-starlette	`3.4.4`	indirekt
PyPI	stack-data	`0.6.3`	indirekt
PyPI	starlette	`1.3.1`	indirekt
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PyPI	sympy	`1.14.0`	indirekt
PyPI	tabulate	`0.10.0`	indirekt
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PyPI	virtualenv	`21.5.0`	indirekt
PyPI	vllm	`0.24.0`	indirekt
PyPI	wandb	`—`	indirekt
PyPI	wandb	`0.27.2`	indirekt
PyPI	watchfiles	`1.2.0`	indirekt
PyPI	wcwidth	`0.8.1`	indirekt
PyPI	websockets	`16.0`	indirekt
PyPI	werkzeug	`3.1.8`	indirekt
PyPI	wrapt	`2.2.1`	indirekt
PyPI	xgrammar	`0.2.0`	indirekt
PyPI	xgrammar	`0.2.2`	indirekt
PyPI	xxhash	`3.7.0`	indirekt
PyPI	yarl	`1.24.2`	indirekt
PyPI	z3-solver	`4.15.4.0`	indirekt
PyPI	zipp	`4.1.0`	indirekt

Abhängigkeits-Advisories 22

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 342 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 22 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte. 38 konnten nicht bewertet werden – keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem, oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste.

Paket	Version	Beziehung	Schweregrad	Advisories	Behoben in
anyio	`4.13.0`	indirekt	kritisch	2	`4.14.2`
gitpython	`3.1.50`	indirekt	kritisch	48	`3.1.60`
pillow	`12.2.0`	indirekt	kritisch	26	`12.3.0`
sglang	`0.5.12`	indirekt	kritisch	6	—
accelerate	`1.14.0`	indirekt	hoch	2	—
flash-attn	`2.8.3`	indirekt	hoch	2	—
hydra-core	`1.3.3`	indirekt	hoch	2	`1.3.4`
mcp	`1.27.2`	indirekt	hoch	2	`1.28.1`
msgpack	`1.2.0`	indirekt	hoch	2	`1.2.1`
pyasn1	`0.6.3`	indirekt	hoch	6	`0.6.4`
ray	`2.55.1`	indirekt	hoch	2	`2.56.0`
transformers	`5.9.0`	indirekt	hoch	2	`5.10.0`
aiohttp	`3.14.1`	indirekt	mittel	6	`3.14.3`
cryptography	`49.0.0`	indirekt	mittel	2	`50.0.0`
diskcache	`5.6.3`	indirekt	mittel	2	—
onnx	`1.21.0`	indirekt	mittel	4	`1.22.0`
pydantic-settings	`2.14.1`	indirekt	mittel	1	`2.14.2`
setuptools	`80.10.2`	indirekt	mittel	2	`83.0.0`
torch	`2.11.0+cpu`	indirekt	mittel	1	`2.13.0`
torch	`2.11.0+cu130`	indirekt	mittel	1	`2.13.0`
vllm	`0.24.0`	indirekt	mittel	16	`0.28.0`
datasets	`5.0.0`	indirekt	unbekannt	1	`5.0.1`

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.

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