deepspeedai / DeepSpeed
DeepSpeed is a deep learning optimization library that makes distributed training and inference easy, efficient, and effective.
deepspeedai/DeepSpeed tiene un índice de salud de 97 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excepcional. Su puntuación más alta es Vitality (99/100) y la más baja, Security (52/100). Se actualizó por última vez hoy. 6 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.
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.
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 85 se calibra a 97 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).
Titularidad
Este repositorio está respaldado por una organización: una custodia compartida y responsable que puede sobrevivir a cualquier mantenedor individual.
Ecosistemas de paquetes
| Registro | Paquete | Versión | Descargas / mes | Versiones | Última publicación |
|---|---|---|---|---|---|
| PyPI | deepspeed | 0.19.5 | 1.112.723 | 130 | hace 3 días |
Métricas por categoría
Vitalidad
¿Está vivo el proyecto: se escribe código y se publican versiones?
Actividad de desarrollo
Cómo se puntúa
| 36/36 | Recencia de push — último push hace 0 días |
| 35.3/36 | Cadencia de commits — 51/52 semanas con commits |
| 18/18 | Volumen de commits — 424 commits en el último año |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Maintained — sin datos |
Datos de entrada utilizados
| commits_last_year | 424 |
| human_commit_share | 1 |
| days_since_last_push | 0 |
| active_weeks_last_year | 51 |
Disciplina de publicación
Cómo se puntúa
| 27/27 | Publica versiones — 100 versiones publicadas |
| 36/36 | Recencia de las versiones — última versión hace 3 días |
| 27/27 | Cadencia de publicación — una versión cada ~19,9 días |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos |
Datos de entrada utilizados
| releases_count | 100 |
| latest_release_tag | v0.19.5 |
| releases_from_tags | no |
| days_since_latest_release | 3 |
| mean_days_between_releases | 19,9 |
Comunidad y Adopción
¿Tiene el proyecto usuarios, descargas, atención y unas condiciones acogedoras para quienes contribuyen?
Popularidad y adopción
Cómo se puntúa
| 60/60 | Estrellas — 42.927 estrellas |
| 25/25 | Forks — 4929 forks |
| 14.2/15 | Observadores — 357 observadores |
Datos de entrada utilizados
| forks | 4929 |
| stars | 42.927 |
| watchers | 357 |
| growth_state | unverified |
| growth_factor_pct | 100 |
| growth_unverified_reason | no_history |
Salud de la comunidad
Cómo se puntúa
| 22.5/22.5 | README |
| 22.5/22.5 | Licencia — licencia reconocida (Apache-2.0) |
| 18/18 | Guía CONTRIBUTING |
| 13.5/13.5 | Código de conducta |
| 0/7.2 | Plantilla de issues |
| 0/6.3 | Plantilla de PR |
Datos de entrada utilizados
| has_readme | sí |
| has_license | sí |
| readme_badges | 20 |
| has_contributing | sí |
| has_issue_template | no |
| has_code_of_conduct | sí |
| readme_badge_services | badge.fury.io, badgen.net, github.com, readthedocs.org, shields.io, www.bestpractices.dev |
| has_pull_request_template | no |
Adopción en el ecosistema (descargas)
Cómo se puntúa
| 80/80 | Descargas mensuales — 1.112.723 descargas/mes en pypi |
| 0/20 | Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema |
Datos de entrada utilizados
| packages | deepspeed |
| dependents | — |
| ecosystems | pypi |
| total_downloads | — |
| monthly_downloads | 1.112.723 |
| unverified_packages_excluded | — |
Sostenibilidad y Gobernanza
¿Sobrevivirá el proyecto a sus personas: factor bus, capacidad de respuesta, quién lo respalda y mantenimiento del paquete?
Resiliencia de mantenedores (factor bus)
Cómo se puntúa
| 48.6/54 | Factor bus — la mitad de los commits recae en 6 contribuyente(s) |
| 18.7/22.5 | Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 17% de los commits |
| 13.5/13.5 | Amplitud de contribuyentes — 99 contribuyentes |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Contributors — sin datos |
Datos de entrada utilizados
| bus_factor | 6 |
| contributors_sampled | 99 |
| top_contributor_share | 0,167 |
Cómo se puntúa
| 27.5/42 | Resolución de issues — 65% de issues cerradas |
| 25.1/30 | Aceptación de PR — 3161/3785 PR decididos fusionados |
| 10.8/13 | Newcomer PR acceptance — 5/6 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d |
| 0/15 | OpenSSF Scorecard: Code-Review — sin datos |
Datos de entrada utilizados
| merged_prs | 3161 |
| open_issues | 1163 |
| closed_issues | 2201 |
| prs_merged_7d | 16 |
| prs_decided_7d | 19 |
| prs_merged_30d | 54 |
| prs_decided_30d | 60 |
| issue_closed_ratio | 0,654 |
| closed_unmerged_prs | 624 |
| first_time_authors_30d | 6 |
| first_time_prs_merged_30d | 5 |
| first_time_prs_decided_30d | 6 |
Propiedad y custodia
Cómo se puntúa
| 30/30 | Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización |
| 0/20 | Dominio verificado — el estado de dominio verificado no se leyó para esta organización |
| 18.8/25 | Alcance del propietario — 406 seguidores de deepspeedai |
| 17.7/25 | Trayectoria — 6 repos públicos, cuenta de ~5 años |
Datos de entrada utilizados
| followers | 406 |
| owner_type | Organization |
| is_verified | — |
| owner_login | deepspeedai |
| public_repos | 6 |
| account_age_days | 2106 |
Mantenimiento de paquetes
Cómo se puntúa
| 25/25 | Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi |
| 35/35 | Recencia de publicación — última publicación hace 3 días |
| 20/20 | Historial de versiones — 130 versiones en el registro |
| 20/20 | No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado |
Datos de entrada utilizados
| packages | deepspeed |
| ecosystems | pypi |
| any_deprecated | no |
| min_days_since_publish | 3 |
Calidad de Ingeniería
¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?
Prácticas de ingeniería
Cómo se puntúa
| 24/24 | Flujos de trabajo de CI — 30 flujo(s) de trabajo |
| 24/24 | Pruebas presentes |
| 16/16 | Configuración de linter — .flake8, .pylintrc |
| 9.6/9.6 | Hooks de pre-commit |
| 0/6.4 | .editorconfig |
| 0/20 | OpenSSF Scorecard: CI-Tests — sin datos |
Datos de entrada utilizados
| has_ci | sí |
| has_tests | sí |
| has_editorconfig | no |
| has_linter_config | sí |
| has_precommit_config | sí |
Documentación
Cómo se puntúa
| 30/30 | README |
| 25/25 | Directorio de documentación |
| 15/15 | Sitio de documentación / página del proyecto — https://www.deepspeed.ai/ |
| 10/10 | Descripción del repositorio |
| 10/10 | Topics — 13 topics |
| 0/10 | Wiki |
Datos de entrada utilizados
| topics | deep-learning, pytorch, gpu, machine-learning, billion-parameters, data-parallelism, model-parallelism, inference, pipeline-parallelism, compression, mixture-of-experts, trillion-parameters, zero |
| has_wiki | no |
| homepage | https://www.deepspeed.ai/ |
| docs_site | https://www.deepspeed.ai/ |
| has_readme | sí |
| has_docs_dir | sí |
| has_description | sí |
Seguridad
¿Son sólidas las prácticas visibles de seguridad y de cadena de suministro, sin exposición jurisdiccional de alto riesgo sin resolver?
Postura de seguridad
Cómo se puntúa
| 30/30 | Política de seguridad (SECURITY.md) |
| 0/25 | Configuración de Dependabot |
| 0/25 | Lockfiles de dependencias — biblioteca publicada — los lockfiles son cosa de las aplicaciones, no se esperan aquí |
| 0/20 | Flujo de trabajo de CodeQL |
Datos de entrada utilizados
| source | file_signals |
| lockfiles | — |
| manifests | docs/Gemfile, requirements/requirements-1bit-mpi.txt, requirements/requirements-autotuning-ml.txt, requirements/requirements-autotuning.txt, requirements/requirements-cpu.txt, requirements/requirements-deepcompile.txt, requirements/requirements-dev.txt, requirements/requirements-inf.txt, requirements/requirements-readthedocs.txt, requirements/requirements-sd.txt, requirements/requirements-sparse_attn.txt, requirements/requirements-sparse_pruning.txt, requirements/requirements-torchembed.txt, requirements/requirements-triton.txt, requirements/requirements.txt, setup.cfg, setup.py |
| has_codeql_workflow | no |
| has_security_policy | sí |
| has_dependabot_config | no |
Avisos de dependencias
Cómo se puntúa
| 35/35 | Dependencias directas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia directa tiene un aviso conocido |
| 25/25 | Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia indirecta tiene un aviso conocido |
| 0/40 | Sin avisos pendientes — ningún aviso tiene fecha de publicación |
Datos de entrada utilizados
| source | osv |
| advisories | 0 |
| affected_packages | 0 |
| assessed_packages | 15 |
| unassessed_packages | 0 |
| affected_by_severity | none |
| direct_affected_packages | 0 |
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.
Contexto y guía para agentes
Cómo se puntúa
| 45/45 | Instrucciones para agentes — AGENTS.md, CLAUDE.md |
| 0/15 | Documentación legible por máquinas (llms.txt) |
| 40/40 | Historial de commits legible — 100 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo) |
Datos de entrada utilizados
| has_llms_txt | no |
| llms_txt_url | — |
| legible_history_share | 1 |
| agent_instruction_files | AGENTS.md, CLAUDE.md |
| agent_instruction_max_bytes | 2041 |
Cómo se puntúa
| 18/18 | Arranque con un solo comando — Makefile, docs/code-docs/Makefile |
| 22/22 | Pruebas automatizadas |
| 11/11 | Configuración de lint / formato — .flake8, .pylintrc |
| 0/11 | Verificación estática de tipos |
| 10/10 | Entorno reproducible — Dockerfile |
| 10/10 | Práctica demostrada con agentes — 16 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente |
| 0/8 | Mantenimiento automatizado — no se observan actualizaciones automáticas de dependencias |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — sin datos |
Datos de entrada utilizados
| has_nix | no |
| has_tests | sí |
| lockfiles | — |
| has_dockerfile | sí |
| typed_language | no |
| bootstrap_files | Makefile, docs/code-docs/Makefile |
| has_devcontainer | no |
| has_linter_config | sí |
| typecheck_configs | — |
| agent_commit_share | 0,16 |
| toolchain_manifests | — |
| dependency_bot_commit_share | 0 |
Legibilidad del código para modelos
Cómo se puntúa
| 0/45 | Código verificable por tipos — Python sin configuración de verificación de tipos |
| 54.3/55 | Tamaños de archivo manejables — 16/1286 archivos fuente de más de 60 KB |
Datos de entrada utilizados
| primary_language | Python |
| largest_source_bytes | 289.592 |
| source_files_sampled | 1286 |
| oversized_source_files | 16 |
Interfaces legibles por máquina
Cómo se puntúa
| 0/40 | Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto) — no aplicable a este tipo de software |
| 0/20 | Servidor MCP — no aplicable a este tipo de software |
| 40/40 | Ejemplos ejecutables — examples |
Datos de entrada utilizados
| example_dirs | examples |
| has_mcp_signal | no |
| api_schema_files | — |
| interfaces_expected_of | — |
Datos clave
Advertencias de recopilación de datos
- Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
- First-time contributor figures cover 12 of 21 authors (cap 12)
- OpenSSF Scorecard did not return a usable result (2026/08/13 20:09:18 Warning: PATs stored in env variables GITHUB_AUTH_TOKEN and GITHUB_TOKEN differ. Scorecard will use the former.); skipping Scorecard checks
Más detalle
Historial de estrellas y forks 0 ★ / 4929 ⇿
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.
Cada punto abarca 2 días.
Todas las dependencias 58
Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 0 paquetes directos y 58 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.
| Registro | Paquete | Versión | Relación |
|---|---|---|---|
| PyPI | accelerate | — | indirecta |
| PyPI | autodoc-pydantic | — | indirecta |
| PyPI | clang-format | 18.1.3 | indirecta |
| PyPI | comet-ml | — | indirecta |
| PyPI | deepspeed-kernels | — | indirecta |
| PyPI | diffusers | — | indirecta |
| PyPI | docutils | — | indirecta |
| PyPI | einops | — | indirecta |
| PyPI | future | — | indirecta |
| PyPI | — | indirecta | |
| PyPI | hjson | — | indirecta |
| PyPI | importlib-metadata | — | indirecta |
| PyPI | lm-eval | 0.3.0 | indirecta |
| PyPI | mpi4py | — | indirecta |
| PyPI | msgpack | — | indirecta |
| PyPI | mup | — | indirecta |
| PyPI | neural-compressor | 2.1.0 | indirecta |
| PyPI | ninja | — | indirecta |
| PyPI | numpy | — | indirecta |
| PyPI | packaging | — | indirecta |
| PyPI | pre-commit | — | indirecta |
| PyPI | protobuf | — | indirecta |
| PyPI | psutil | — | indirecta |
| PyPI | py-cpuinfo | — | indirecta |
| PyPI | pydantic | — | indirecta |
| PyPI | pytest | — | indirecta |
| PyPI | pytest-forked | — | indirecta |
| PyPI | pytest-randomly | — | indirecta |
| PyPI | pytest-xdist | — | indirecta |
| PyPI | qtorch | — | indirecta |
| PyPI | qtorch | 0.3.0 | indirecta |
| PyPI | recommonmark | — | indirecta |
| PyPI | safetensors | — | indirecta |
| PyPI | scipy | — | indirecta |
| PyPI | sentencepiece | — | indirecta |
| PyPI | sphinx | — | indirecta |
| PyPI | sphinx-rtd-theme | — | indirecta |
| PyPI | tabulate | — | indirecta |
| PyPI | tensorboard | — | indirecta |
| PyPI | torch | — | indirecta |
| PyPI | torchembed | — | indirecta |
| PyPI | torchvision | — | indirecta |
| PyPI | tqdm | — | indirecta |
| PyPI | transformers | — | indirecta |
| PyPI | triton | — | indirecta |
| PyPI | triton | 1.0.0 | indirecta |
| PyPI | triton | 2.1.0 | indirecta |
| PyPI | wandb | — | indirecta |
| PyPI | xgboost | — | indirecta |
| RubyGems | github-pages | — | indirecta |
| RubyGems | jekyll-feed | — | indirecta |
| RubyGems | jekyll-include-cache | — | indirecta |
| RubyGems | jekyll-paginate | — | indirecta |
| RubyGems | jekyll-remote-theme | — | indirecta |
| RubyGems | minimal-mistakes-jekyll | — | indirecta |
| RubyGems | tzinfo | — | indirecta |
| RubyGems | tzinfo-data | — | indirecta |
| RubyGems | webrick | — | indirecta |
Avisos de dependencias 0
Instalar pypi:deepspeed@0.19.5 arrastra 15 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.
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 v0.31.0 — metodología completa · wiki de métricas.
Cómo se sitúa un resultado dentro del registro general: estadísticas agregadas — PyPI.