Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-16 14:11 UTC

vllm-project / vllm

A high-throughput and memory-efficient inference and serving engine for LLMs

PythonApache-2.0★ 91.913 Sterne⑂ 22.281 Forksseit Feb. 2023Auf GitHub ansehen ↗

ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekPluginwie das ermittelt wird

#gpt #llm #pytorch #model-serving #transformer #llm-serving #inference #llama #amd #cuda #tpu #deepseek #qwen #blackwell #deepseek-v3 #gpt-oss #kimi #moe #openai #qwen3

vllm-project/vllm erreicht einen Gesundheitsindex von 99 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Community & Adoption (97/100) ab, am schwächsten bei Security (70/100). Zuletzt heute aktualisiert. 13 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 89 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 99 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

vLLMOrganisation

4.176 Follower49 öffentliche Reposseit Juni 2023

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	vllm	0.29.0	2.858.274	97	vor 7 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

96Außergewöhnlich · 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 — 11.877 Commits im letzten Jahr
10/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 8 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10

Verwendete Eingangsdaten

commits_last_year	11.877
human_commit_share	1
days_since_last_push	0
active_weeks_last_year	52

Release-Disziplin

90Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

27/27	Liefert Releases aus — 100 Releases veröffentlicht
36/36	Release-Aktualität — letztes Release vor 7 Tagen
27/27	Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 10,7 Tage
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.

Verwendete Eingangsdaten

releases_count	100
latest_release_tag	v0.29.0
releases_from_tags	nein
days_since_latest_release	7
mean_days_between_releases	10,7

Community & Verbreitung

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

97Außergewöhnlich · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

60/60	Stars — 91.913 Stars
25/25	Forks — 22.281 Forks
15/15	Watcher — 600 Watcher

Verwendete Eingangsdaten

forks	22.281
stars	91.913
watchers	600
growth_state	unverified
growth_factor_pct	100
growth_unverified_reason	no_history

Community-Gesundheit

92Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

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

Verwendete Eingangsdaten

has_readme	ja
has_license	ja
readme_badges	0
has_contributing	ja
has_issue_template	nein
has_code_of_conduct	ja
readme_badge_services	—
has_pull_request_template	ja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

80/80	Downloads pro Monat — 2.858.274 Downloads/Monat über pypi
0/20	Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen

Verwendete Eingangsdaten

packages	vllm
dependents	—
ecosystems	pypi
total_downloads	—
monthly_downloads	2.858.274
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?

87Exzellent · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

98Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

54/54	Bus-Faktor — 13 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
20.8/22.5	Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 7 % der Commits
13.5/13.5	Breite der Beitragenden — 100 Beitragende
10/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 43 contributing companies or organizations

Verwendete Eingangsdaten

bus_factor	13
contributors_sampled	100
top_contributor_share	0,074

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

78Gut

Wie die Bewertung erfolgt

36.4/42	Issue-Lösungsquote — 87 % der Issues geschlossen
19.7/30	PR-Annahme — 21.399/32.563 entschiedene PRs gemergt
6.5/13	Newcomer PR acceptance — 1/2 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
15/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed

Verwendete Eingangsdaten

merged_prs	21.399
open_issues	2.440
closed_issues	15.777
prs_merged_7d	40
prs_decided_7d	59
prs_merged_30d	40
prs_decided_30d	59
issue_closed_ratio	0,866
closed_unmerged_prs	11.164
first_time_authors_30d	2
first_time_prs_merged_30d	1
first_time_prs_decided_30d	2

Eigentümerschaft & Trägerschaft

74Gut

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20	Verifizierte Domain
25/25	Reichweite des Inhabers — 4.176 Follower von vllm-project
18.9/25	Kontohistorie — 49 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 3 Jahre

Verwendete Eingangsdaten

followers	4.176
owner_type	Organization
is_verified	nein
owner_login	vllm-project
public_repos	49
account_age_days	1.185

Paketpflege

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

25/25	Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35	Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 7 Tagen
20/20	Versionshistorie — 97 veröffentlichte Versionen
20/20	Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen

Verwendete Eingangsdaten

packages	vllm
ecosystems	pypi
any_deprecated	nein
min_days_since_publish	7

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

92Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

24/24	CI-Workflows — 12 Workflow(s)
24/24	Tests vorhanden
16/16	Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff]), rust/Cargo.toml ([workspace.lints]), rustfmt.toml
9.6/9.6	Pre-Commit-Hooks
0/6.4	.editorconfig
20/20	OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10

Verwendete Eingangsdaten

has_ci	ja
has_tests	ja
has_editorconfig	nein
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://vllm.ai
10/10	Repository-Beschreibung
10/10	Topics — 20 Topics
0/10	Wiki

Verwendete Eingangsdaten

topics	gpt, llm, pytorch, model-serving, transformer, llm-serving, inference, llama, amd, cuda, tpu, deepseek, qwen, blackwell, deepseek-v3, gpt-oss, kimi, moe, openai, qwen3
has_wiki	nein
homepage	https://vllm.ai
docs_site	https://vllm.ai
has_readme	ja
has_docs_dir	ja
has_description	ja

Sicherheit

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

70Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

67Gut

Wie die Bewertung erfolgt

7.5/7.5	Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5	Branch-Protection — keine Daten
2.5/2.5	CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
1.2/2.5	CII-Best-Practices — badge detected: Passing
7.5/7.5	Code-Review — all changesets reviewed
2.5/2.5	Contributors — project has 43 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 8 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
5/5	Security-Policy — security policy file detected
0/7.5	Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
6.8/7.5	Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5	Vulnerabilities — 24 existing vulnerabilities detected

Verwendete Eingangsdaten

source	openssf_scorecard
checks_evaluated	17
scorecard_version	v5.5.0
checks_inconclusive	1
scorecard_aggregate	6,7

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

Abhängigkeits-Advisories

83Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

17.9/35	Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — 1 betroffen: setuptools 80.10.2 (moderate 6.1)
25/25	Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
40/40	Keine offenen Advisories — kein Advisory ist länger als 90 Tage öffentlich

Verwendete Eingangsdaten

source	osv
advisories	2
affected_packages	1
assessed_packages	195
unassessed_packages	0
affected_by_severity	moderate 1
direct_affected_packages	1

Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:vllm@0.29.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 195 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.

90Exzellent · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

45/45	Agentenanweisungen — AGENTS.md, CLAUDE.md, rust/AGENTS.md, rust/CLAUDE.md, rust/src/bench/AGENTS.md, rust/src/bench/CLAUDE.md, vllm/parser/AGENTS.md, vllm/parser/CLAUDE.md, vllm/reasoning/AGENTS.md, vllm/reasoning/CLAUDE.md, vllm/tool_parsers/AGENTS.md, vllm/tool_parsers/CLAUDE.md
15/15	Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://vllm.ai/llms.txt)
40/40	Lesbare Commit-Historie — 94 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)

Verwendete Eingangsdaten

has_llms_txt	ja
llms_txt_url	https://vllm.ai/llms.txt
legible_history_share	0,94
agent_instruction_files	AGENTS.md, CLAUDE.md, rust/AGENTS.md, rust/CLAUDE.md, rust/src/bench/AGENTS.md, rust/src/bench/CLAUDE.md, vllm/parser/AGENTS.md, vllm/parser/CLAUDE.md, vllm/reasoning/AGENTS.md, vllm/reasoning/CLAUDE.md, vllm/tool_parsers/AGENTS.md, vllm/tool_parsers/CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes	11.257

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

82Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

12.6/18	Bootstrap mit einem Befehl — rust/Cargo.toml, rust/proto/Cargo.toml, rust/src/bench/Cargo.toml (Toolchain-Konvention, kein Task-Runner)
22/22	Automatisierte Tests
11/11	Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff]), rust/Cargo.toml ([workspace.lints]), rustfmt.toml
11/11	Statische Typprüfung — vllm/py.typed
10/10	Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
10/10	Belegte Agentenpraxis — 20 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	Cargo.lock
has_dockerfile	ja
typed_language	nein
bootstrap_files	—
has_devcontainer	nein
has_linter_config	ja
typecheck_configs	vllm/py.typed
agent_commit_share	0,2
toolchain_manifests	rust/Cargo.toml, rust/proto/Cargo.toml, rust/src/bench/Cargo.toml, rust/src/build-info/Cargo.toml, rust/src/chat/Cargo.toml, rust/src/cmd/Cargo.toml, rust/src/engine-core-client/Cargo.toml, rust/src/llm/Cargo.toml, rust/src/managed-engine/Cargo.toml, rust/src/metrics/Cargo.toml, rust/src/mock-engine/Cargo.toml, rust/src/parser/Cargo.toml, rust/src/parser/python/Cargo.toml, rust/src/server/Cargo.toml, rust/src/text/Cargo.toml, rust/src/tokenizer/Cargo.toml, rust/src/tracing/Cargo.toml
dependency_bot_commit_share	0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

80Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

27/45	Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (vllm/py.typed)
53.5/55	Handhabbare Dateigrößen — 140/5.126 Quelldateien über 60 KB

Verwendete Eingangsdaten

primary_language	Python
largest_source_bytes	1.510.261
source_files_sampled	5.126
oversized_source_files	140

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

40/40	API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — rust/proto/control.proto, rust/proto/inference.proto
0/20	MCP-Server — für diese Art von Software nicht anwendbar
40/40	Lauffähige Beispiele — example, examples, recipes, sample

Verwendete Eingangsdaten

example_dirs	example, examples, recipes, sample
has_mcp_signal	nein
api_schema_files	rust/proto/control.proto, rust/proto/inference.proto
interfaces_expected_of	—

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

Eckdaten

91.913GitHub-Sterne

100Mitwirkende

11.877Commits, letzte 12 Monate

0Tage seit letztem Push

100Releases

13Bus-Faktor

2.440offene Issues

crates.io, 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 53 authors (cap 12)
Could not fetch pypi package 'vllm.cumem_allocator' from its registry

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 22.281 ⇿

0Sterne

22.281Forks

1Releases

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 1Patch 0

OpenSSF Scorecard 6.7 / 10

6.7Gesamtwert

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 · 2026-09-16 14:08 UTC

10	Binary-Artifacts	no binaries found in the repo
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	30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
5	CII-Best-Practices	badge detected: Passing
10	Code-Review	all changesets reviewed
10	Contributors	project has 43 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 8 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
10	Security-Policy	security policy file detected
0	Signed-Releases	Project has not signed or included provenance with any releases.
9	Token-Permissions	detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0	Vulnerabilities	24 existing vulnerabilities detected

Alle Abhängigkeiten 1.570

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 0 direkte und 1.570 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

Registry	Paket	Version	Beziehung
crates.io	adler2	`2.0.1`	indirekt
crates.io	ahash	`0.8.12`	indirekt
crates.io	aho-corasick	`1.1.4`	indirekt
crates.io	alloc-no-stdlib	`2.0.4`	indirekt
crates.io	alloc-stdlib	`0.2.4`	indirekt
crates.io	android_system_properties	`0.1.5`	indirekt
crates.io	anes	`0.1.6`	indirekt
crates.io	anstream	`0.6.21`	indirekt
crates.io	anstream	`1.0.0`	indirekt
crates.io	anstyle	`1.0.13`	indirekt
crates.io	anstyle-parse	`0.2.7`	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	`1.0.102`	indirekt
crates.io	arc-swap	`1.9.0`	indirekt
crates.io	arrayref	`0.3.9`	indirekt
crates.io	arrayvec	`0.7.6`	indirekt
crates.io	async-io	`2.6.0`	indirekt
crates.io	async-openai	`0.33.1`	indirekt
crates.io	async-openai-macros	`0.1.1`	indirekt
crates.io	async-trait	`0.1.89`	indirekt
crates.io	asynchronous-codec	`0.7.0`	indirekt
crates.io	asynk-strim	`0.1.5`	indirekt
crates.io	asynk-strim-attr	`0.1.0`	indirekt
crates.io	asynk-strim-attr-macro	`0.1.0`	indirekt
crates.io	atomic-waker	`1.1.2`	indirekt
crates.io	auto_enums	`0.8.9`	indirekt
crates.io	auto_impl	`1.3.0`	indirekt
crates.io	autocfg	`1.5.0`	indirekt
crates.io	axum	`0.8.8`	indirekt
crates.io	axum-core	`0.5.6`	indirekt
crates.io	backoff	`0.4.0`	indirekt
crates.io	base64	`0.13.1`	indirekt
crates.io	base64	`0.22.1`	indirekt
crates.io	base64	`0.23.1`	indirekt
crates.io	base64ct	`1.8.3`	indirekt
crates.io	beef	`0.5.2`	indirekt
crates.io	bit-set	`0.5.3`	indirekt
crates.io	bit-set	`0.8.0`	indirekt
crates.io	bit-vec	`0.6.3`	indirekt
crates.io	bit-vec	`0.8.0`	indirekt
crates.io	bitflags	`2.11.0`	indirekt
crates.io	blake3	`1.8.5`	indirekt
crates.io	block-buffer	`0.10.4`	indirekt
crates.io	brotli	`8.0.4`	indirekt
crates.io	brotli-decompressor	`5.0.3`	indirekt
crates.io	bstr	`1.12.1`	indirekt
crates.io	bumpalo	`3.20.2`	indirekt
crates.io	bytemuck	`1.25.0`	indirekt
crates.io	bytemuck_derive	`1.10.2`	indirekt
crates.io	byteorder	`1.5.0`	indirekt
crates.io	byteorder-lite	`0.1.0`	indirekt
crates.io	bytes	`1.12.0`	indirekt
crates.io	cast	`0.3.0`	indirekt
crates.io	castaway	`0.2.4`	indirekt
crates.io	cc	`1.2.56`	indirekt
crates.io	cfg-if	`1.0.4`	indirekt
crates.io	chrono	`0.4.44`	indirekt
crates.io	ciborium	`0.2.2`	indirekt
crates.io	ciborium-io	`0.2.2`	indirekt
crates.io	ciborium-ll	`0.2.2`	indirekt
crates.io	clap	`4.5.60`	indirekt
crates.io	clap_builder	`4.5.60`	indirekt
crates.io	clap_derive	`4.5.55`	indirekt
crates.io	clap_lex	`1.0.0`	indirekt
crates.io	color_quant	`1.1.0`	indirekt
crates.io	colorchoice	`1.0.4`	indirekt
crates.io	compact_str	`0.9.0`	indirekt
crates.io	concurrent-queue	`2.5.0`	indirekt
crates.io	console	`0.16.2`	indirekt
crates.io	const-random	`0.1.18`	indirekt
crates.io	const-random-macro	`0.1.16`	indirekt
crates.io	constant_time_eq	`0.4.2`	indirekt
crates.io	cookie	`0.18.1`	indirekt
crates.io	cookie_store	`0.22.1`	indirekt
crates.io	core-foundation	`0.10.1`	indirekt
crates.io	core-foundation	`0.9.4`	indirekt
crates.io	core-foundation-sys	`0.8.7`	indirekt
crates.io	cpufeatures	`0.2.17`	indirekt
crates.io	cpufeatures	`0.3.0`	indirekt
crates.io	crc32fast	`1.5.0`	indirekt
crates.io	criterion	`0.5.1`	indirekt
crates.io	criterion-plot	`0.5.0`	indirekt
crates.io	crossbeam-deque	`0.8.6`	indirekt
crates.io	crossbeam-epoch	`0.9.18`	indirekt
crates.io	crossbeam-queue	`0.3.12`	indirekt
crates.io	crossbeam-utils	`0.8.21`	indirekt
crates.io	crunchy	`0.2.4`	indirekt
crates.io	crypto-common	`0.1.7`	indirekt
crates.io	daachorse	`1.0.0`	indirekt
crates.io	darling	`0.20.11`	indirekt
crates.io	darling	`0.23.0`	indirekt
crates.io	darling_core	`0.20.11`	indirekt
crates.io	darling_core	`0.23.0`	indirekt
crates.io	darling_macro	`0.20.11`	indirekt
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crates.io	dary_heap	`0.3.8`	indirekt
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PyPI	xxhash	`3.6.0`	indirekt
PyPI	xxhash	`4.0.1`	indirekt
PyPI	yarl	`1.17.1`	indirekt
PyPI	yarl	`1.23.0`	indirekt
PyPI	yarl	`1.24.5`	indirekt
PyPI	z3-solver	`4.15.4.0`	indirekt
PyPI	zentorch	`2.13.0.0`	indirekt
PyPI	zipp	`3.23.0`	indirekt

Abhängigkeits-Advisories 1

Die Installation von pypi:vllm@0.29.0 zieht 195 Pakete nach sich, direkt und transitiv: 1 tragen bekannte Advisories, davon 1 direkte Abhängigkeiten.

Paket	Version	Beziehung	Schweregrad	Advisories	Behoben in
setuptools	`80.10.2`	direkt	mittel	2	`83.0.0`

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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