Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-17 17:09 UTC

bentoml / BentoML

The easiest way to serve AI apps and models - Build Model Inference APIs, Job queues, LLM apps, Multi-model pipelines, and more!

PythonApache-2.0★ 8847 estrellas⑂ 1032 forksdesde abr 2019Ver en GitHub ↗
TipoHerramienta de línea de comandosBibliotecaServicio de redcómo se determina
#model-serving#mlops#llmops#generative-ai#llm-inference#model-inference-service#inference-platform#deep-learning#llm-serving#machine-learning#python#multimodal#ml-engineering#llm#ai-inference

bentoml/BentoML tiene un índice de salud de 96 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excepcional. Su puntuación más alta es Community & Adoption (93/100) y la más baja, Security (68/100). Se actualizó por última vez hace 9 días. 4 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

96
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.

96
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 84 se calibra a 96 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

BentoMLOrganización · dominio verificado
1471 seguidores112 repositorios públicosdesde abr 2019

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
PyPIbentoml1.4.39256.155219hace 133 díasbentomlcompound-ai-systemsllmopsmlopsmodel-deploymentmodel-inferencemodel-serving

Métricas por categoría

Vitalidad

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

80Excelente · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

74Bueno
Cómo se puntúa
28.8/36Recencia de push — último push hace 9 días
22.8/36Cadencia de commits — 33/52 semanas con commits
17.8/18Volumen de commits — 96 commits en el último año
5/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 6 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 5
Datos de entrada utilizados
commits_last_year96
human_commit_share0,8
days_since_last_push9
active_weeks_last_year33

Disciplina de publicación

90Excelente
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 100 versiones publicadas
27/36Recencia de las versiones — última versión hace 133 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~17,9 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count100
latest_release_tagv1.4.39
releases_from_tagsno
days_since_latest_release133
mean_days_between_releases17,9
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): OpenSSF Scorecard: Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.

Comunidad y Adopción

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

93Excepcional · 17% del índice global

Popularidad y adopción

96Excepcional
Cómo se puntúa
60/60Estrellas — 8847 estrellas
25/25Forks — 1032 forks
10.7/15Observadores — 85 observadores
Datos de entrada utilizados
forks1032
stars8847
watchers85
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_badges4
has_contributingsí
has_issue_templateno
has_code_of_conductsí
readme_badge_servicesbadgen.net, github.com, shields.io
has_pull_request_templatesí

Adopción en el ecosistema (descargas)

90Excelente
Cómo se puntúa
72.1/80Descargas mensuales — 256.155 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesbentoml
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads256.155
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?

88Excelente · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

85Excelente
Cómo se puntúa
43.2/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 4 contribuyente(s)
18.7/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 17% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 97 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 40 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor4
contributors_sampled97
top_contributor_share0,167

Capacidad de respuesta a issues y PR

70Bueno
Cómo se puntúa
36.7/42Resolución de issues — 87% de issues cerradas
26.1/30Aceptación de PR — 3636/4182 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance — 0/12 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
7.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 13/25 approved changesets -- score normalized to 5
Datos de entrada utilizados
merged_prs3636
open_issues148
closed_issues1023
prs_merged_7d0
prs_decided_7d1
prs_merged_30d6
prs_decided_30d18
issue_closed_ratio0,874
closed_unmerged_prs546
first_time_authors_30d5
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d12

Propiedad y custodia

98Excepcional
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
20/20Dominio verificado
22.8/25Alcance del propietario — 1471 seguidores de bentoml
25/25Trayectoria — 112 repos públicos, cuenta de ~7 años
Datos de entrada utilizados
followers1471
owner_typeOrganization
is_verifiedsí
owner_loginbentoml
public_repos112
account_age_days2725

Mantenimiento de paquetes

100Excepcional
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 133 días
20/20Historial de versiones — 219 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesbentoml
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish133

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 — 5 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
18/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 22 out of 24 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://bentoml.com
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 15 topics
0/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsmodel-serving, mlops, llmops, generative-ai, llm-inference, model-inference-service, inference-platform, deep-learning, llm-serving, machine-learning, python, multimodal, ml-engineering, llm, ai-inference
has_wikino
homepagehttps://bentoml.com
docs_sitehttps://bentoml.com
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?

68Bueno · 16% del índice global

Postura de seguridad

60Moderado
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — sin datos
2.2/2.5CI-Tests — 22 out of 24 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
3.8/7.5Code-Review — Found 13/25 approved changesets -- score normalized to 5
2.5/2.5Contributors — project has 40 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Licencia — license file detected
3.8/7.5Maintained — 6 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 5
5/5Packaging — packaging workflow detected
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
4.5/5SAST — SAST tool detected but not run on all commits
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — sin datos
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 124 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate6
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Branch-Protection, Signed-Releases. 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_packages67
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:bentoml@1.4.39 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 67 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.

77Bueno · 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.docker.com/llms.txt)
40/40Historial de commits legible — 75 de 80 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtsí
llms_txt_urlhttps://docs.docker.com/llms.txt
legible_history_share0,938
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

90Excelente
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comando — Makefile, docs/Makefile, noxfile.py
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Verificación estática de tipos — src/bentoml/py.typed, src/bentoml_cli/py.typed
10/10Entorno reproducible — devcontainer, Dockerfile, lockfile
10/10Práctica demostrada con agentes — 8 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
8/8Mantenimiento automatizado — 12 de los últimos 100 commits son 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
lockfilespdm.lock
has_dockerfilesí
typed_languageno
bootstrap_filesMakefile, docs/Makefile, noxfile.py
has_devcontainersí
has_linter_configsí
typecheck_configssrc/bentoml/py.typed, src/bentoml_cli/py.typed
agent_commit_share0,08
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,12

Legibilidad del código para modelos

81Excelente
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tipos — Python con configuración de verificación de tipos (src/bentoml/py.typed, src/bentoml_cli/py.typed)
54.4/55Tamaños de archivo manejables — 5/452 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes1.415.333
source_files_sampled452
oversized_source_files5

Interfaces legibles por máquina

80Excelente
Cómo se puntúa
40/40Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto) — src/bentoml/grpc/v1/service.proto, src/bentoml/grpc/v1alpha1/service.proto, tests/proto/service_test.proto
0/20Servidor MCP
40/40Ejemplos ejecutables — examples
Datos de entrada utilizados
example_dirsexamples
has_mcp_signalno
api_schema_filessrc/bentoml/grpc/v1/service.proto, src/bentoml/grpc/v1alpha1/service.proto, tests/proto/service_test.proto
interfaces_expected_ofnetwork-service

Datos clave

8847estrellas de GitHub
97contribuidores
96commits en los últimos 12 meses
9días desde el último push
100versiones publicadas
4factor bus
148issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi download statistics for 'bentoml' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • pypi download figures for bentoml carried forward from the previous scan (stats endpoint unavailable this scan)

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 1032 ⇿
0Estrellas
1032Forks
100Versiones

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.

Solo se muestra el historial más reciente: este repositorio supera la ventana de recopilación, por lo que no se captura el historial más antiguo.

0200400600800100012001032112019-052023-012026-09
Mayor 0Menor 3Parche 81

Cada punto abarca 7 días.

OpenSSF Scorecard 6.0 / 10
6.0agregado

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 · 2026-09-17 17:08 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
n/dBranch-Protectioninternal 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
9CI-Tests22 out of 24 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
5Code-ReviewFound 13/25 approved changesets -- score normalized to 5
10Contributorsproject has 40 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
5Maintained6 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 5
10Packagingpackaging workflow detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
9SASTSAST tool detected but not run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
n/dSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities124 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 42
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIJinja2>=3.0.1pyproject.toml
PyPIPyYAML>=5.0pyproject.toml
PyPIaiohttp—pyproject.toml
PyPIattrs>=22.2.0pyproject.toml
PyPIcattrs>=22.1.0,<23.2.0pyproject.toml
PyPIkantoku>=0.18.3pyproject.toml
PyPIclick>=7.0pyproject.toml
PyPIclick-option-group—pyproject.toml
PyPIcloudpickle>=2.0.0pyproject.toml
PyPIhttpx—pyproject.toml
PyPInumpy—pyproject.toml
PyPInvidia-ml-py—pyproject.toml
PyPIopentelemetry-api~=1.20pyproject.toml
PyPIopentelemetry-sdk~=1.20pyproject.toml
PyPIopentelemetry-instrumentation~=0.41b0pyproject.toml
PyPIopentelemetry-instrumentation-aiohttp-client~=0.41b0pyproject.toml
PyPIopentelemetry-instrumentation-asgi~=0.41b0pyproject.toml
PyPIopentelemetry-semantic-conventions~=0.41b0pyproject.toml
PyPIopentelemetry-util-http~=0.41b0pyproject.toml
PyPIpackaging>=22.0pyproject.toml
PyPIpathspec—pyproject.toml
PyPIpip-requirements-parser>=31.2.0pyproject.toml
PyPIprometheus-client>=0.10.0pyproject.toml
PyPIpsutil—pyproject.toml
PyPIpydantic<3pyproject.toml
PyPIpython-dateutil—pyproject.toml
PyPIpython-multipart—pyproject.toml
PyPIpython-json-logger—pyproject.toml
PyPIrich>=11.2.0pyproject.toml
PyPIschema—pyproject.toml
PyPIsimple-di>=0.1.4pyproject.toml
PyPIstarlette>=0.24.0pyproject.toml
PyPIuvicorn>=0.22.0pyproject.toml
PyPIwatchfiles>=0.15.0pyproject.toml
PyPItomli>=1.1.0pyproject.toml
PyPItomli-w—pyproject.toml
PyPIhttpx-ws>=0.6.0pyproject.toml
PyPIaiosqlite>=0.20.0pyproject.toml
PyPIa2wsgi>=1.10.7pyproject.toml
PyPIfsspec>=2025.7.0pyproject.toml
PyPIrich-toolkit>=0.15.1pyproject.toml
PyPIaiohttp-asgi-connector>=1.1.2pyproject.toml
Todas las dependencias 55

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 42 paquetes directos y 13 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIa2wsgi—directa
PyPIaiohttp—directa
PyPIaiohttp-asgi-connector—directa
PyPIaiosqlite—directa
PyPIattrs—directa
PyPIcattrs—directa
PyPIclick—directa
PyPIclick-option-group—directa
PyPIcloudpickle—directa
PyPIfsspec—directa
PyPIhttpx—directa
PyPIhttpx-ws—directa
PyPIjinja2—directa
PyPIkantoku—directa
PyPInumpy—directa
PyPInvidia-ml-py—directa
PyPIopentelemetry-api—directa
PyPIopentelemetry-instrumentation—directa
PyPIopentelemetry-instrumentation-aiohttp-client—directa
PyPIopentelemetry-instrumentation-asgi—directa
PyPIopentelemetry-sdk—directa
PyPIopentelemetry-semantic-conventions—directa
PyPIopentelemetry-util-http—directa
PyPIpackaging—directa
PyPIpathspec—directa
PyPIpip-requirements-parser—directa
PyPIprometheus-client—directa
PyPIpsutil—directa
PyPIpydantic—directa
PyPIpython-dateutil—directa
PyPIpython-json-logger—directa
PyPIpython-multipart—directa
PyPIpyyaml—directa
PyPIrich—directa
PyPIrich-toolkit—directa
PyPIschema—directa
PyPIsimple-di—directa
PyPIstarlette—directa
PyPItomli—directa
PyPItomli-w—directa
PyPIuvicorn—directa
PyPIwatchfiles—directa
PyPIaws-sam-cli0.33.1indirecta
PyPIazure-cli—indirecta
PyPIbentoml—indirecta
PyPIfastapi—indirecta
PyPImlflow—indirecta
PyPIpandas—indirecta
PyPIpillow—indirecta
PyPIpsycopg2-binary—indirecta
PyPIpyarrow—indirecta
PyPIscikit-learn—indirecta
PyPIscikit-learn0.20.3indirecta
PyPItorch—indirecta
PyPItransformers—indirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:bentoml@1.4.39 arrastra 67 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

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