Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-08-28 08:42 UTC

SwanHubX / SwanLab

⚡️SwanLab - an open-source, modern-design AI training tracking and visualization tool. Supports Cloud / Self-hosted use. Integrated with PyTorch / Transformers / verl / LLaMA Factory / ms-swift / Ultralytics / MMEngine / Keras etc.

PythonApache-2.0★ 4176 estrellas⑂ 216 forksdesde nov 2023Ver en GitHub ↗
TipoHerramienta de línea de comandosBibliotecaServicio de redcómo se determina
#data-science#deep-learning#machine-learning#python#pytorch#tensorflow#transformers#mlops#model-versioning#tracking#visualization#tensorboard#logging#llm#training#ai-infra

SwanHubX/SwanLab tiene un índice de salud de 93 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excepcional. Su puntuación más alta es Vitality (92/100) y la más baja, Security (54/100). Se actualizó por última vez hoy. 2 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

93
global / 100
Excepcional

Índice de salud del software

Las métricas se agrupan en categorías ponderadas sobre una escala estandarizada de 1 a 100. El resultado global parte de su media ponderada, calibrada contra la distribución del registro público para que las bandas tengan significado percentil; cuando la evidencia pública activa la Política de Jurisdicciones de Alto Riesgo, la calificación se ajusta y recibe un límite «En riesgo» de 34.

93
Excepcional93-100El nivel más alto del registro (≈ el 5% superior); cumple prácticamente todos los criterios evaluados
Excelente80-92Sólido en todos los frentes; carencias menores
Bueno65-79Saludable; carencias limitadas y manejables
Moderado50-64Aceptable con carencias notables; se recomienda revisión
Débil35-49Debilidades sustanciales en varias áreas
En riesgo20-34Debilidades significativas; su adopción exige cautela
Crítico1-19Problemas graves (proyecto abandonado, un solo mantenedor, sin higiene)
VitalidadComunidad yAdopciónSostenibilidady GobernanzaCalidad deIngenieríaSeguridadPreparaciónpara IA

Perfil de puntuación

Cada eje es una categoría. La forma importa más que la media: un proyecto sano llena toda la figura, mientras que un perfil de picos y cráteres indica que la fortaleza en una dimensión enmascara el riesgo en otra.

El resultado global ponderado 79 se calibra a 93 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

SwanLabOrganización
142 seguidores14 repositorios públicosdesde mar 2023

Este repositorio está respaldado por una organización: una custodia compartida y responsable que puede sobrevivir a cualquier mantenedor individual.

Ecosistemas de paquetes

RegistroPaqueteVersiónDescargas / mesVersionesÚltima publicaciónEtiquetas
PyPIswanlab0.9.8155.28268hace 2 díasmachine-learningreproducibilityvisualization
Gogithub.com/SwanHubX/SwanLabv0.9.8-130hace 2 días—

Métricas por categoría

Vitalidad

¿Está vivo el proyecto: se escribe código y se publican versiones?

92Excelente · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

94Excepcional
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 0 días
29.8/36Cadencia de commits — 43/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 278 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 24 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year278
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year43

Disciplina de publicación

90Excelente
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 100 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 2 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~4,5 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Datos de entrada utilizados
releases_count100
latest_release_tagv0.9.8
releases_from_tagsno
days_since_latest_release2
mean_days_between_releases4,5

Comunidad y Adopción

¿Tiene el proyecto usuarios, descargas, atención y unas condiciones acogedoras para quienes contribuyen?

87Excelente · 17% del índice global

Popularidad y adopción

83Excelente
Cómo se puntúa
58.7/60Estrellas — 4176 estrellas
19.4/25Forks — 216 forks
5.3/15Observadores — 10 observadores
Datos de entrada utilizados
forks216
stars4176
watchers10
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Salud de la comunidad

92Excelente
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencia — licencia reconocida (Apache-2.0)
18/18Guía CONTRIBUTING
13.5/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
6.3/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readmesí
has_licensesí
readme_badges9
has_contributingsí
has_issue_templateno
has_code_of_conductsí
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templatesí

Adopción en el ecosistema (descargas)

86Excelente
Cómo se puntúa
69.2/80Descargas mensuales — 155.282 descargas/mes en go, pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesswanlab, github.com/SwanHubX/SwanLab
dependents—
ecosystemsgo, pypi
total_downloads—
monthly_downloads155.282
unverified_packages_excluded—
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dependientes en el registro. Los pesos restantes se han renormalizado.

Sostenibilidad y Gobernanza

¿Sobrevivirá el proyecto a sus personas: factor bus, capacidad de respuesta, quién lo respalda y mantenimiento del paquete?

74Bueno · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

60Moderado
Cómo se puntúa
25.2/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 2 contribuyente(s)
11.4/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 49% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 42 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 12 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor2
contributors_sampled42
top_contributor_share0,494

Capacidad de respuesta a issues y PR

83Excelente
Cómo se puntúa
38.9/42Resolución de issues — 93% de issues cerradas
28.5/30Aceptación de PR — 909/956 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance — ningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
4.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 11/30 approved changesets -- score normalized to 3
Datos de entrada utilizados
merged_prs909
open_issues56
closed_issues701
prs_merged_7d8
prs_decided_7d9
prs_merged_30d26
prs_decided_30d30
issue_closed_ratio0,926
closed_unmerged_prs47
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Newcomer PR acceptance. Los pesos restantes se han renormalizado.

Propiedad y custodia

61Moderado
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
0/20Dominio verificado
15.5/25Alcance del propietario — 142 seguidores de SwanHubX
15.5/25Trayectoria — 14 repos públicos, cuenta de ~3 años
Datos de entrada utilizados
followers142
owner_typeOrganization
is_verifiedno
owner_loginSwanHubX
public_repos14
account_age_days1263

Mantenimiento de paquetes

100Excepcional
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 2 paquete(s) en go, pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 2 días
20/20Historial de versiones — 130 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesswanlab, github.com/SwanHubX/SwanLab
ecosystemsgo, pypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish2

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

91Excelente · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

92Excelente
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 6 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter — .golangci.yml, pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
18/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 27 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
Datos de entrada utilizados
has_cisí
has_testssí
has_editorconfigno
has_linter_configsí
has_precommit_configsí

Documentación

90Excelente
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://swanlab.cn
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 16 topics
0/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsdata-science, deep-learning, machine-learning, python, pytorch, tensorflow, transformers, mlops, model-versioning, tracking, visualization, tensorboard, logging, llm, training, ai-infra
has_wikino
homepagehttps://swanlab.cn
docs_sitehttps://swanlab.cn
has_readmesí
has_docs_dirsí
has_descriptionsí

Seguridad

¿Son sólidas las prácticas visibles de seguridad y de cadena de suministro, sin exposición jurisdiccional de alto riesgo sin resolver?

54Moderado · 16% del índice global

Postura de seguridad

43Débil
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
3.8/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.2/2.5CI-Tests — 27 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
2.2/7.5Code-Review — Found 11/30 approved changesets -- score normalized to 3
2.5/2.5Contributors — project has 12 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
2.5/2.5Licencia — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 24 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — sin datos
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
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 80 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate4,3
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Packaging. Los pesos restantes se han renormalizado.

Avisos de dependencias

100Excepcional
Cómo se puntúa
35/35Dependencias directas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia directa tiene un aviso conocido
25/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia indirecta tiene un aviso conocido
0/40Sin avisos pendientes — ningún aviso tiene fecha de publicación
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages34
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Sin avisos pendientes. Los pesos restantes se han renormalizado. Se cotejó el cierre de dependencias en tiempo de ejecución de pypi:swanlab@0.9.8 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 34 paquetes. No se analiza la alcanzabilidad.

Preparación para IA

¿Hasta qué punto está el repositorio preparado para desarrollarse y mantenerse con agentes de codificación de IA? Tiene un peso deliberadamente pequeño (4%): las herramientas para agentes son una señal real de mantenimiento, pero un repositorio sin ninguna puede alcanzar igualmente 100/100.

56Moderado · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

55Moderado
Cómo se puntúa
0/45Instrucciones para agentes — sin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
15/15Documentación legible por máquinas (llms.txt) — llms.txt servido por el sitio web del proyecto (https://docs.swanlab.cn/llms.txt)
40/40Historial de commits legible — 100 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtsí
llms_txt_urlhttps://docs.swanlab.cn/llms.txt
legible_history_share1
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Bucle de verificación (compilación / pruebas / verificación de tipos)

63Moderado
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comando — Makefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — .golangci.yml, pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Verificación estática de tipos
10/10Entorno reproducible — lockfile
2/10Práctica demostrada con agentes — 1 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
0/8Mantenimiento automatizado — no se observan actualizaciones automáticas de dependencias
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_testssí
lockfilesgo.sum, uv.lock
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configs—
agent_commit_share0,01
toolchain_manifestscore/go.mod
dependency_bot_commit_share0

Legibilidad del código para modelos

55Moderado
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tipos — Python sin configuración de verificación de tipos
55/55Tamaños de archivo manejables — 0/441 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes47.405
source_files_sampled441
oversized_source_files0

Interfaces legibles por máquina

40Débil
Cómo se puntúa
40/40Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto) — protos/swanlab/grpc/core/v1/core.proto, protos/swanlab/grpc/core/v1/sync.proto, protos/swanlab/grpc/probe/v1/probe.proto, protos/swanlab/metric/column/v1/column.proto, protos/swanlab/metric/data/v1/data.proto, protos/swanlab/operation/v1/operation.proto, protos/swanlab/probe/v1/metadata.proto, protos/swanlab/record/v1/record.proto, protos/swanlab/run/v1/run.proto, protos/swanlab/save/v1/save.proto, protos/swanlab/settings/core/v1/core.proto, protos/swanlab/settings/probe/v1/probe.proto, protos/swanlab/terminal/v1/log.proto
0/20Servidor MCP
0/40Ejemplos ejecutables
Datos de entrada utilizados
example_dirs—
has_mcp_signalno
api_schema_filesprotos/swanlab/grpc/core/v1/core.proto, protos/swanlab/grpc/core/v1/sync.proto, protos/swanlab/grpc/probe/v1/probe.proto, protos/swanlab/metric/column/v1/column.proto, protos/swanlab/metric/data/v1/data.proto, protos/swanlab/operation/v1/operation.proto, protos/swanlab/probe/v1/metadata.proto, protos/swanlab/record/v1/record.proto, protos/swanlab/run/v1/run.proto, protos/swanlab/save/v1/save.proto, protos/swanlab/settings/core/v1/core.proto, protos/swanlab/settings/probe/v1/probe.proto, protos/swanlab/terminal/v1/log.proto
interfaces_expected_ofnetwork-service

Datos clave

4176estrellas de GitHub
42contribuidores
278commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
100versiones publicadas
2factor bus
56issues abiertas
Go, npm, PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • Could not fetch npm package 'swanlab' from its registry

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 216 ⇿
0Estrellas
216Forks
99Versiones

Cuándo se añadió cada estrella y fork, recopilado de GitHub y agrupado por día. El crecimiento acumulado se sitúa justo encima de las adiciones diarias que lo componen, de modo que ambos se leen en conjunto: la acumulación orgánica sostenida no se parece en nada a un pico abrupto y efímero. Cuando esa diferencia es medible, se informa como autenticidad del crecimiento.

0408012016020024021652023-122025-042026-08
Mayor 0Menor 6Parche 84

Cada punto abarca 3 días.

OpenSSF Scorecard 4.3 / 10
4.3agregado

Evaluación de seguridad independiente y agnóstica en cuanto a herramientas, procedente del proyecto de código abierto OpenSSF Scorecard. Cada comprobación premia una práctica de seguridad, no la herramienta de un proveedor concreto. Las comprobaciones que Scorecard no pudo determinar se marcan como n/d y se excluyen de la puntuación de seguridad (nunca se cuentan como cero).Scorecard v5.5.0 · 2026-08-28 08:41 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
9CI-Tests27 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3Code-ReviewFound 11/30 approved changesets -- score normalized to 3
10Contributorsproject has 12 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 24 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
n/dPackagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
10Security-Policysecurity policy file detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities80 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 25
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
Gogolang.org/x/sysv0.47.0core/go.mod
Gogoogle.golang.org/grpcv1.83.0core/go.mod
Gogoogle.golang.org/protobufv1.36.12core/go.mod
PyPIurllib3>=1.26.0pyproject.toml
PyPIrequests>=2.28.0pyproject.toml
PyPIsetuptools—pyproject.toml
PyPIclick—pyproject.toml
PyPIpyyaml—pyproject.toml
PyPIpsutil>=5.0.0pyproject.toml
PyPInvidia-ml-py—pyproject.toml
PyPIpydantic~=2.0pyproject.toml
PyPIpyecharts>=2.0.0pyproject.toml
PyPIwrapt>=1.17.0pyproject.toml
PyPIplatformdirs>=4.2.0pyproject.toml
PyPIprotobuf>=6.31.1,!=6.31.0,<7pyproject.toml
PyPIprotobuf>=6.31.1,!=6.31.0,<7pyproject.toml
PyPIprotobuf>=6.31.1,!=6.31.0,<7pyproject.toml
PyPIrich>=13.6.0pyproject.toml
PyPIpydantic-settings>=2.8.1pyproject.toml
PyPIorjson<=3.11.5pyproject.toml
PyPIorjson—pyproject.toml
PyPIwatchdog—pyproject.toml
PyPIpwinput>=1.0.3pyproject.toml
PyPIpyroaring>=1.0.0,<1.0.4pyproject.toml
PyPIpyroaring>=1.0.4pyproject.toml
Todas las dependencias 218

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 27 paquetes directos y 191 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
Gogolang.org/x/sysv0.47.0directa
Gogoogle.golang.org/grpcv1.83.0directa
Gogoogle.golang.org/protobufv1.36.12directa
PyPIclick8.1.8directa
PyPIclick8.3.1directa
PyPInvidia-ml-py13.590.48directa
PyPIorjson3.11.5directa
PyPIorjson3.11.8directa
PyPIplatformdirs4.4.0directa
PyPIplatformdirs4.9.2directa
PyPIprotobuf6.33.5directa
PyPIpsutil7.2.2directa
PyPIpwinput1.0.3directa
PyPIpydantic2.12.5directa
PyPIpydantic-settings2.11.0directa
PyPIpydantic-settings2.13.1directa
PyPIpyecharts2.1.0directa
PyPIpyroaring1.0.3directa
PyPIpyroaring1.1.0directa
PyPIpyyaml6.0.3directa
PyPIrequests2.32.5directa
PyPIrich13.9.4directa
PyPIsetuptools82.0.0directa
PyPIurllib31.26.20directa
PyPIurllib32.6.3directa
PyPIwatchdog6.0.0directa
PyPIwrapt2.1.1directa
Gogolang.org/x/netv0.58.0indirecta
Gogolang.org/x/textv0.41.0indirecta
Gogoogle.golang.org/genproto/googleapis/rpcv0.0.0-20260810153831-ec0a7760b754indirecta
PyPIaddict2.4.0indirecta
PyPIannotated-doc0.0.4indirecta
PyPIannotated-types0.7.0indirecta
PyPIantlr4-python3-runtime4.9.3indirecta
PyPIanyio4.12.1indirecta
PyPIappnope0.1.4indirecta
PyPIasttokens3.0.1indirecta
PyPIbasedpyright1.39.5indirecta
PyPIboto31.42.64indirecta
PyPIbotocore1.42.64indirecta
PyPIbuild1.4.0indirecta
PyPIcertifi2026.2.25indirecta
PyPIcffi2.0.0indirecta
PyPIcfgv3.4.0indirecta
PyPIcfgv3.5.0indirecta
PyPIcharset-normalizer3.4.4indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcomm0.2.3indirecta
PyPIcontourpy1.3.0indirecta
PyPIcontourpy1.3.2indirecta
PyPIcontourpy1.3.3indirecta
PyPIcuda-bindings12.9.4indirecta
PyPIcuda-pathfinder1.4.0indirecta
PyPIcycler0.12.1indirecta
PyPIdebugpy1.8.20indirecta
PyPIdecorator5.2.1indirecta
PyPIdistlib0.4.0indirecta
PyPIeval-type-backport0.3.1indirecta
PyPIexceptiongroup1.3.1indirecta
PyPIexecuting2.2.1indirecta
PyPIfastapi0.128.8indirecta
PyPIfastapi0.135.1indirecta
PyPIfilelock3.19.1indirecta
PyPIfilelock3.25.0indirecta
PyPIfonttools4.60.2indirecta
PyPIfonttools4.61.1indirecta
PyPIfreezegun1.5.5indirecta
PyPIfsspec2025.10.0indirecta
PyPIfsspec2026.2.0indirecta
PyPIgitdb4.0.12indirecta
PyPIgitpython3.1.46indirecta
PyPIgrpcio1.78.0indirecta
PyPIgrpcio-tools1.78.0indirecta
PyPIh110.16.0indirecta
PyPIidentify2.6.15indirecta
PyPIidentify2.6.17indirecta
PyPIidna3.11indirecta
PyPIimageio2.37.2indirecta
PyPIimageio-ffmpeg0.6.0indirecta
PyPIimportlib-metadata8.7.1indirecta
PyPIimportlib-resources6.5.2indirecta
PyPIiniconfig2.1.0indirecta
PyPIiniconfig2.3.0indirecta
PyPIipykernel6.31.0indirecta
PyPIipykernel7.2.0indirecta
PyPIipython8.18.1indirecta
PyPIipython8.38.0indirecta
PyPIipython9.10.0indirecta
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirecta
PyPIjedi0.19.2indirecta
PyPIjinja23.1.6indirecta
PyPIjmespath1.1.0indirecta
PyPIjoblib1.5.3indirecta
PyPIjupyter-client8.6.3indirecta
PyPIjupyter-client8.8.0indirecta
PyPIjupyter-core5.8.1indirecta
PyPIjupyter-core5.9.1indirecta
PyPIkiwisolver1.4.7indirecta
PyPIkiwisolver1.4.9indirecta
PyPImarkdown-it-py3.0.0indirecta
PyPImarkdown-it-py4.0.0indirecta
PyPImarkupsafe3.0.3indirecta
PyPImatplotlib3.10.8indirecta
PyPImatplotlib3.9.4indirecta
PyPImatplotlib-inline0.2.1indirecta
PyPImdurl0.1.2indirecta
PyPImmengine0.10.7indirecta
PyPImoviepy2.2.1indirecta
PyPImpmath1.3.0indirecta
PyPInanoid2.0.0indirecta
PyPInest-asyncio1.6.0indirecta
PyPInetworkx3.2.1indirecta
PyPInetworkx3.4.2indirecta
PyPInetworkx3.6.1indirecta
PyPInodeenv1.10.0indirecta
PyPInodejs-wheel-binaries24.15.0indirecta
PyPInumpy2.0.2indirecta
PyPInumpy2.2.6indirecta
PyPInumpy2.4.2indirecta
PyPInvidia-cublas-cu1212.8.4.1indirecta
PyPInvidia-cuda-cupti-cu1212.8.90indirecta
PyPInvidia-cuda-nvrtc-cu1212.8.93indirecta
PyPInvidia-cuda-runtime-cu1212.8.90indirecta
PyPInvidia-cudnn-cu129.10.2.21indirecta
PyPInvidia-cufft-cu1211.3.3.83indirecta
PyPInvidia-cufile-cu121.13.1.3indirecta
PyPInvidia-curand-cu1210.3.9.90indirecta
PyPInvidia-cusolver-cu1211.7.3.90indirecta
PyPInvidia-cusparse-cu1212.5.8.93indirecta
PyPInvidia-cusparselt-cu120.7.1indirecta
PyPInvidia-nccl-cu122.27.3indirecta
PyPInvidia-nccl-cu122.27.5indirecta
PyPInvidia-nvjitlink-cu1212.8.93indirecta
PyPInvidia-nvshmem-cu123.4.5indirecta
PyPInvidia-nvtx-cu1212.8.90indirecta
PyPIomegaconf2.3.0indirecta
PyPIopencv-python4.13.0.92indirecta
PyPIpackaging26.0indirecta
PyPIpandas2.3.3indirecta
PyPIpandas3.0.1indirecta
PyPIparso0.8.6indirecta
PyPIpeewee3.19.0indirecta
PyPIpexpect4.9.0indirecta
PyPIpillow11.3.0indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIpre-commit4.3.0indirecta
PyPIpre-commit4.5.1indirecta
PyPIprettytable3.16.0indirecta
PyPIprettytable3.17.0indirecta
PyPIproglog0.1.12indirecta
PyPIprompt-toolkit3.0.52indirecta
PyPIptyprocess0.7.0indirecta
PyPIpure-eval0.2.3indirecta
PyPIpy-cpuinfo9.0.0indirecta
PyPIpycparser2.23indirecta
PyPIpycparser3.0indirecta
PyPIpydantic-core2.41.5indirecta
PyPIpygments2.19.2indirecta
PyPIpyparsing3.3.2indirecta
PyPIpyproject-hooks1.2.0indirecta
PyPIpytest8.4.2indirecta
PyPIpytest9.0.2indirecta
PyPIpytest-benchmark5.2.3indirecta
PyPIpytest-mock3.15.1indirecta
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirecta
PyPIpython-discovery1.1.0indirecta
PyPIpython-dotenv1.2.1indirecta
PyPIpython-dotenv1.2.2indirecta
PyPIpytz2026.1.post1indirecta
PyPIpywin32311indirecta
PyPIpyzmq27.1.0indirecta
PyPIrdkit2023.9.6indirecta
PyPIrdkit2025.9.6indirecta
PyPIregex2026.1.15indirecta
PyPIregex2026.2.28indirecta
PyPIresponses0.26.0indirecta
PyPIruff0.15.4indirecta
PyPIs3transfer0.16.0indirecta
PyPIscikit-learn1.6.1indirecta
PyPIscikit-learn1.7.2indirecta
PyPIscikit-learn1.8.0indirecta
PyPIscipy1.13.1indirecta
PyPIscipy1.15.3indirecta
PyPIscipy1.17.1indirecta
PyPIsentry-sdk2.54.0indirecta
PyPIsimplejson3.20.2indirecta
PyPIsix1.17.0indirecta
PyPIsmmap5.0.2indirecta
PyPIsoundfile0.13.1indirecta
PyPIstack-data0.6.3indirecta
PyPIstarlette0.49.3indirecta
PyPIstarlette0.52.1indirecta
PyPIswanboard0.1.10b2indirecta
PyPIsympy1.14.0indirecta
PyPItermcolor3.1.0indirecta
PyPItermcolor3.3.0indirecta
PyPIthreadpoolctl3.6.0indirecta
PyPItomli2.4.0indirecta
PyPItorch2.10.0indirecta
PyPItorch2.8.0indirecta
PyPItorchvision0.23.0indirecta
PyPItorchvision0.25.0indirecta
PyPItornado6.5.4indirecta
PyPItqdm4.67.3indirecta
PyPItraitlets5.14.3indirecta
PyPItriton3.4.0indirecta
PyPItriton3.6.0indirecta
PyPItyping-extensions4.15.0indirecta
PyPItyping-inspection0.4.2indirecta
PyPItzdata2025.3indirecta
PyPIujson5.11.0indirecta
PyPIuvicorn0.39.0indirecta
PyPIuvicorn0.41.0indirecta
PyPIvirtualenv21.1.0indirecta
PyPIwandb0.25.0indirecta
PyPIwcwidth0.6.0indirecta
PyPIyapf0.43.0indirecta
PyPIzipp3.23.0indirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:swanlab@0.9.8 arrastra 34 paquetes, directos y transitivos: 0 tienen avisos conocidos, de los cuales 0 son dependencias directas.

Ningún aviso conocido afecta a las dependencias evaluadas.

Un aviso significa que la versión registrada en el grafo de dependencias cae dentro del rango afectado de un aviso. No se analiza la alcanzabilidad, y el grafo incluye fijaciones de desarrollo y prueba: un hallazgo puede referirse al utillaje y no al software distribuido.

Informe JSON sin procesar legible por máquina

Comentarios

¿Algo no cuadra en este informe, o hay ideas que compartir? Mediciones erróneas, herramientas no detectadas, ideas, preguntas: todo es bienvenido. Cada mensaje se lee y recibe respuesta.

El mensaje se conserva durante el inicio de sesión.

Registros relacionados

Repositorios inspeccionados que comparten etiquetas de catálogo o ecosistemas con SwanHubX/SwanLab. Leer en paralelo →

100wandb/wandbThe AI developer platform. Use Weights & Biases to train and fine-tune models, and manage models from experimentation to production.Excepcional99ray-project/rayRay is an AI compute engine. Ray consists of a core distributed runtime and a set of AI Libraries for accelerating ML workloads.Excepcional98zenml-io/zenmlZenML 🙏: One AI Platform from Pipelines to Agents. https://zenml.io.Excepcional99gradio-app/gradioBuild and share delightful machine learning apps, all in Python. 🌟 Star to support our work!Excepcional100huggingface/transformers🤗 Transformers: the model-definition framework for state-of-the-art machine learning models in text, vision, audio, and multimodal models, for both inference and training. Excepcional99voxel51/fiftyoneRefine high-quality datasets and visual AI modelsExcepcional

Las puntuaciones son señales, no garantías. Reflejan prácticas públicamente visibles en GitHub; no son una auditoría de código ni una garantía de seguridad.

Los datos ausentes se excluyen y los pesos se renormalizan; nunca se puntúan como cero. La metodología es versionada y abierta: métricas v2.10.0, esquema v0.34.0 — metodología completa · wiki de métricas.

Cómo se sitúa un resultado dentro del registro general: estadísticas agregadas — PyPI, Go.