Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-27 23:06 UTC

flwrlabs / flower

Flower: A Friendly Federated AI Framework

Python · Jupyter NotebookApache-2.0★ 7149 estrellas⑂ 1230 forksdesde feb 2020Ver en GitHub ↗

TipoServicio de redHerramienta de línea de comandosBibliotecaAplicación móvilcómo se determina

flwrlabs/flower tiene un índice de salud de 96 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excepcional. Su puntuación más alta es Vitality (100/100) y la más baja, Security (52/100). Se actualizó por última vez hoy. 3 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

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.

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)

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

Titularidad

Flower LabsOrganización · dominio verificado

31 seguidores3 repositorios públicosdesde ene 2023

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	Etiquetas
PyPI	devtoolapunta a otro repositorio; no se puntúa	0.0.2	49	3	hace 2070 días	—
PyPI	flwr-datasets	0.6.1	13.802	9	hace 19 días	artificial-intelligence dataset federated-ai federated-analytics federated-datasets federated-evaluation federated-learning flower machine-learning
PyPI	flwr	1.38.0	74.715	67	hace 5 días	artificial-intelligence federated-ai federated-analytics federated-evaluation federated-learning flower machine-learning

Métricas por categoría

Vitalidad

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

100Excepcional · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

100Excepcional

Cómo se puntúa

36/36	Recencia de push — último push hace 0 días
36/36	Cadencia de commits — 52/52 semanas con commits
18/18	Volumen de commits — 1702 commits en el último año
0/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — sin datos

Datos de entrada utilizados

commits_last_year	1702
human_commit_share	1
days_since_last_push	0
active_weeks_last_year	52

Disciplina de publicación

100Excepcional

Cómo se puntúa

27/27	Publica versiones — 55 versiones publicadas
36/36	Recencia de las versiones — última versión hace 5 días
27/27	Cadencia de publicación — una versión cada ~13,9 días
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos

Datos de entrada utilizados

releases_count	55
latest_release_tag	framework-1.38.0
releases_from_tags	no
days_since_latest_release	5
mean_days_between_releases	13,9

Comunidad y Adopción

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

90Excelente · 17% del índice global

Popularidad y adopción

94Excepcional

Cómo se puntúa

60/60	Estrellas — 7149 estrellas
25/25	Forks — 1230 forks
9/15	Observadores — 42 observadores

Datos de entrada utilizados

forks	1230
stars	7149
watchers	42
growth_state	unverified
growth_factor_pct	100
growth_unverified_reason	no_history

Salud de la comunidad

92Excelente

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
6.3/6.3	Plantilla de PR

Datos de entrada utilizados

has_readme	sí
has_license	sí
readme_badges	5
has_contributing	sí
has_issue_template	no
has_code_of_conduct	sí
readme_badge_services	github.com, shields.io
has_pull_request_template	sí

Adopción en el ecosistema (descargas)

82Excelente

Cómo se puntúa

66/80	Descargas mensuales — 88.517 descargas/mes en pypi
0/20	Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema

Datos de entrada utilizados

packages	flwr-datasets, flwr
dependents	—
ecosystems	pypi
total_downloads	—
monthly_downloads	88.517
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?

80Excelente · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

76Bueno

Cómo se puntúa

36/54	Factor bus — la mitad de los commits recae en 3 contribuyente(s)
18.5/22.5	Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 18% de los commits
13.5/13.5	Amplitud de contribuyentes — 98 contribuyentes
0/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — sin datos

Datos de entrada utilizados

bus_factor	3
contributors_sampled	98
top_contributor_share	0,179

Capacidad de respuesta a issues y PR

76Bueno

Cómo se puntúa

39.1/42	Resolución de issues — 93% de issues cerradas
25.6/30	Aceptación de PR — 5972/6999 PR decididos fusionados
0/13	Newcomer PR acceptance — 0/4 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
0/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — sin datos

Datos de entrada utilizados

merged_prs	5972
open_issues	46
closed_issues	630
prs_merged_7d	43
prs_decided_7d	47
prs_merged_30d	53
prs_decided_30d	59
issue_closed_ratio	0,932
closed_unmerged_prs	1027
first_time_authors_30d	3
first_time_prs_merged_30d	0
first_time_prs_decided_30d	4

Propiedad y custodia

73Bueno

Cómo se puntúa

30/30	Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
20/20	Dominio verificado
10.8/25	Alcance del propietario — 31 seguidores de flwrlabs
11.8/25	Trayectoria — 3 repos públicos, cuenta de ~3 años

Datos de entrada utilizados

followers	31
owner_type	Organization
is_verified	sí
owner_login	flwrlabs
public_repos	3
account_age_days	1360

Mantenimiento de paquetes

100Excepcional

Cómo se puntúa

25/25	Publicado y resoluble — 2 paquete(s) en pypi
35/35	Recencia de publicación — última publicación hace 5 días
20/20	Historial de versiones — 67 versiones en el registro
20/20	No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado

Datos de entrada utilizados

packages	flwr-datasets, flwr
ecosystems	pypi
any_deprecated	no
min_days_since_publish	5

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

86Excelente · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

100Excepcional

Cómo se puntúa

24/24	Flujos de trabajo de CI — 25 flujo(s) de trabajo
24/24	Pruebas presentes
16/16	Configuración de linter — datasets/pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.pylint], [tool.black], [tool.isort]), dev/pyproject.toml ([tool.pylint], [tool.black], [tool.isort]), framework/pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.pylint], [tool.black], [tool.isort])
9.6/9.6	Hooks de pre-commit
6.4/6.4	.editorconfig
0/20	OpenSSF Scorecard: CI-Tests — sin datos

Datos de entrada utilizados

has_ci	sí
has_tests	sí
has_editorconfig	sí
has_linter_config	sí
has_precommit_config	sí

Documentación

65Bueno

Cómo se puntúa

30/30	README
0/25	Directorio de documentación
15/15	Sitio de documentación / página del proyecto — https://flower.ai
10/10	Descripción del repositorio
10/10	Topics — 20 topics
0/10	Wiki

Datos de entrada utilizados

topics	flower, federated-learning, federated-learning-framework, federated-analytics, fleet-learning, fleet-intelligence, deep-learning, machine-learning, pytorch, scikit-learn, tensorflow, framework, grpc, python, ai, artificial-intelligence, raspberry-pi, android, cpp, ios
has_wiki	no
homepage	https://flower.ai
docs_site	https://flower.ai
has_readme	sí
has_docs_dir	no
has_description	sí

Seguridad

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

52Moderado · 16% del índice global

Postura de seguridad

50Moderado

Cómo se puntúa

0/30	Política de seguridad (SECURITY.md)
25/25	Configuración de Dependabot
25/25	Lockfiles de dependencias — uv.lock
0/20	Flujo de trabajo de CodeQL

Datos de entrada utilizados

source	file_signals
lockfiles	uv.lock
manifests	agent/pyproject.toml, datasets/pyproject.toml, dev/pyproject.toml, framework/pyproject.toml
has_codeql_workflow	no
has_security_policy	no
has_dependabot_config	sí

Avisos de dependencias

58Moderado

Cómo se puntúa

6.2/35	Dependencias directas libres de avisos conocidos — 2 afectados: pyyaml 5.1.1 (critical 9.8), setuptools 41.0.1 (high 8.8)
25/25	Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia indirecta tiene un aviso conocido
27.3/40	Sin avisos pendientes — 2 paquete(s) con avisos sin atender más allá de 90 días; el más antiguo publicado hace 2412 días

Datos de entrada utilizados

source	osv
advisories	14
affected_packages	2
assessed_packages	5
unassessed_packages	0
affected_by_severity	critical 1, high 1
direct_affected_packages	2

Se cotejó el cierre de dependencias en tiempo de ejecución de pypi:devtool@0.0.2 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 5 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.

85Excelente · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

85Excelente

Cómo se puntúa

45/45	Instrucciones para agentes — AGENTS.md, framework/AGENTS.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, framework/AGENTS.md
agent_instruction_max_bytes	8345

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

88Excelente

Cómo se puntúa

18/18	Arranque con un solo comando — agent/docs/Makefile, baselines/docs/Makefile, datasets/docs/Makefile, examples/docs/Makefile, framework/docs/Makefile, hub/docs/Makefile, model/docs/Makefile
22/22	Pruebas automatizadas
11/11	Configuración de lint / formato — datasets/pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.pylint], [tool.black], [tool.isort]), dev/pyproject.toml ([tool.pylint], [tool.black], [tool.isort]), framework/pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.pylint], [tool.black], [tool.isort])
11/11	Verificación estática de tipos — framework/py/flwr/py.typed
10/10	Entorno reproducible — devcontainer, Dockerfile, lockfile
2/10	Práctica demostrada con agentes — 1 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
5/8	Mantenimiento automatizado — automatización de dependencias configurada, no observada en los commits muestreados
0/10	OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — sin datos

Datos de entrada utilizados

has_nix	no
has_tests	sí
lockfiles	uv.lock
has_dockerfile	sí
typed_language	no
bootstrap_files	agent/docs/Makefile, baselines/docs/Makefile, datasets/docs/Makefile, examples/docs/Makefile, framework/docs/Makefile, hub/docs/Makefile, model/docs/Makefile
has_devcontainer	sí
has_linter_config	sí
typecheck_configs	framework/py/flwr/py.typed
agent_commit_share	0,01
toolchain_manifests	examples/android-kotlin/client/app/build.gradle, examples/android-kotlin/client/build.gradle, examples/android-kotlin/client/flower_tflite/build.gradle, examples/android/client/app/build.gradle, examples/android/client/build.gradle, examples/android/client/transfer_api/build.gradle, framework/kotlin/build.gradle.kts, framework/kotlin/flwr/build.gradle.kts
dependency_bot_commit_share	0

Legibilidad del código para modelos

81Excelente

Cómo se puntúa

27/45	Código verificable por tipos — Python con configuración de verificación de tipos (framework/py/flwr/py.typed)
54.4/55	Tamaños de archivo manejables — 19/1686 archivos fuente de más de 60 KB

Datos de entrada utilizados

primary_language	Python
largest_source_bytes	928.302
source_files_sampled	1686
oversized_source_files	19

Interfaces legibles por máquina

80Excelente

Cómo se puntúa

40/40	Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto) — examples/android-kotlin/client/flower_tflite/src/main/proto/transport.proto, examples/android/client/app/src/main/proto/transport.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/ArrayFeatureExtractor.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/AudioFeaturePrint.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/BayesianProbitRegressor.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/CategoricalMapping.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/CustomModel.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/DataStructures.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/DictVectorizer.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/FeatureTypes.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/FeatureVectorizer.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/GLMClassifier.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/GLMRegressor.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/Gazetteer.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/Identity.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/Imputer.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/ItemSimilarityRecommender.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/LinkedModel.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/MIL.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/Model.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/NearestNeighbors.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/NeuralNetwork.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/NonMaximumSuppression.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/Normalizer.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/OneHotEncoder.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/Parameters.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/SVM.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/Scaler.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/SoundAnalysisPreprocessing.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/TextClassifier.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/TreeEnsemble.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/VisionFeaturePrint.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/WordEmbedding.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/WordTagger.proto, framework/proto/flwr/proto/control.proto, framework/proto/flwr/proto/error.proto, framework/proto/flwr/proto/fab.proto, framework/proto/flwr/proto/federation.proto, framework/proto/flwr/proto/federation_config.proto, framework/proto/flwr/proto/fleet.proto, framework/proto/flwr/proto/grpcadapter.proto, framework/proto/flwr/proto/heartbeat.proto, framework/proto/flwr/proto/log.proto, framework/proto/flwr/proto/message.proto, framework/proto/flwr/proto/node.proto, framework/proto/flwr/proto/recorddict.proto, framework/proto/flwr/proto/run.proto, framework/proto/flwr/proto/runseries.proto, framework/proto/flwr/proto/runtime.proto, framework/proto/flwr/proto/task.proto, framework/proto/flwr/proto/transport.proto
0/20	Servidor MCP
40/40	Ejemplos ejecutables — examples, notebooks

Datos de entrada utilizados

example_dirs	examples, notebooks
has_mcp_signal	no
api_schema_files	examples/android-kotlin/client/flower_tflite/src/main/proto/transport.proto, examples/android/client/app/src/main/proto/transport.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/ArrayFeatureExtractor.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/AudioFeaturePrint.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/BayesianProbitRegressor.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/CategoricalMapping.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/CustomModel.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/DataStructures.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/DictVectorizer.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/FeatureTypes.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/FeatureVectorizer.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/GLMClassifier.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/GLMRegressor.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/Gazetteer.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/Identity.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/Imputer.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/ItemSimilarityRecommender.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/LinkedModel.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/MIL.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/Model.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/NearestNeighbors.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/NeuralNetwork.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/NonMaximumSuppression.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/Normalizer.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/OneHotEncoder.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/Parameters.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/SVM.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/Scaler.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/SoundAnalysisPreprocessing.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/TextClassifier.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/TreeEnsemble.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/VisionFeaturePrint.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/WordEmbedding.proto, examples/ios/FLiOS/CoreMLProto/WordTagger.proto, framework/proto/flwr/proto/control.proto, framework/proto/flwr/proto/error.proto, framework/proto/flwr/proto/fab.proto, framework/proto/flwr/proto/federation.proto, framework/proto/flwr/proto/federation_config.proto, framework/proto/flwr/proto/fleet.proto, framework/proto/flwr/proto/grpcadapter.proto, framework/proto/flwr/proto/heartbeat.proto, framework/proto/flwr/proto/log.proto, framework/proto/flwr/proto/message.proto, framework/proto/flwr/proto/node.proto, framework/proto/flwr/proto/recorddict.proto, framework/proto/flwr/proto/run.proto, framework/proto/flwr/proto/runseries.proto, framework/proto/flwr/proto/runtime.proto, framework/proto/flwr/proto/task.proto, framework/proto/flwr/proto/transport.proto
interfaces_expected_of	network-service

Datos clave

7149estrellas de GitHub

98contribuidores

1702commits en los últimos 12 meses

0días desde el último push

55versiones publicadas

3factor bus

46issues abiertas

PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
pypi package 'devtool' points at a different repository (https://github.com/guchengxi1994/dev-tool-for-python); excluded from ecosystem scoring
Could not fetch pypi package 'flower-agent-docs' from its registry
OpenSSF Scorecard did not return a usable result (killed by SIGKILL — most likely the container's memory limit; 2026/09/27 23:05:00 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 ★ / 1230 ⇿

0Estrellas

1230Forks

46Versiones

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.

Mayor 1Menor 27Parche 5

Cada punto abarca 5 días.

Dependencias directas 38

Registro	Paquete	Restricción de versión	Manifiesto
PyPI	furo	`==2024.8.6`	agent/pyproject.toml
PyPI	myst-parser	`==3.0.1`	agent/pyproject.toml
PyPI	sphinx	`==7.4.7`	agent/pyproject.toml
PyPI	sphinx-substitution-extensions	`==2022.2.16`	agent/pyproject.toml
PyPI	numpy	`>=1.26.0,<3.0.0`	datasets/pyproject.toml
PyPI	datasets	`>=4.0.0,<5.0.0`	datasets/pyproject.toml
PyPI	tqdm	`>=4.66.1,<5.0.0`	datasets/pyproject.toml
PyPI	rich	`>=14.0.0,<15.0.0`	datasets/pyproject.toml
PyPI	matplotlib	`>=3.7.5,<4.0.0`	datasets/pyproject.toml
PyPI	seaborn	`>=0.13.0,<0.14.0`	datasets/pyproject.toml
PyPI	black	`==25.11.0`	dev/pyproject.toml
PyPI	grpcio-tools	`==1.70.0`	dev/pyproject.toml
PyPI	mypy-protobuf	`==3.6.0`	dev/pyproject.toml
PyPI	PyYAML	`>=6.0.2,<7.0.0`	dev/pyproject.toml
PyPI	numpy	`>=1.26.0,<3.0.0`	framework/pyproject.toml
PyPI	grpcio	`>=1.70.0,<2.0.0`	framework/pyproject.toml
PyPI	grpcio-health-checking	`>=1.70.0,<2.0.0`	framework/pyproject.toml
PyPI	protobuf	`>=5.28.0,<7.0.0`	framework/pyproject.toml
PyPI	cryptography	`>=46.0.7,<47.0.0`	framework/pyproject.toml
PyPI	pycryptodome	`>=3.18.0,<4.0.0`	framework/pyproject.toml
PyPI	iterators	`>=0.0.2,<0.0.3`	framework/pyproject.toml
PyPI	typer	`>=0.13.0,<0.21.0`	framework/pyproject.toml
PyPI	uv	`>=0.11.15,<0.12.0`	framework/pyproject.toml
PyPI	tomli	`>=2.0.1,<3.0.0`	framework/pyproject.toml
PyPI	tomli-w	`>=1.0.0,<2.0.0`	framework/pyproject.toml
PyPI	pathspec	`>=1.0.4,<2.0.0`	framework/pyproject.toml
PyPI	prompt-toolkit	`>=3.0.52,<4.0.0`	framework/pyproject.toml
PyPI	rich	`>=14.0.0,<15.0.0`	framework/pyproject.toml
PyPI	pyyaml	`>=6.0.2,<7.0.0`	framework/pyproject.toml
PyPI	requests	`>=2.33.0,<3.0.0`	framework/pyproject.toml
PyPI	httpx	`>=0.28.1,<1.0.0`	framework/pyproject.toml
PyPI	click	`>=8.0.0,<9.0.0`	framework/pyproject.toml
PyPI	packaging	`>=24.0,<26.0`	framework/pyproject.toml
PyPI	SQLAlchemy	`>=2.0.45,<3.0.0`	framework/pyproject.toml
PyPI	alembic	`>=1.18.1,<2.0.0`	framework/pyproject.toml
PyPI	uvicorn	`>=0.49.0,<0.50.0`	framework/pyproject.toml
PyPI	fastapi	`>=0.138.0,<0.139.0`	framework/pyproject.toml
PyPI	starlette	`>=1.3.1,<1.4.0`	framework/pyproject.toml

Todas las dependencias 1000

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 96 paquetes directos y 904 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

Registro	Paquete	Versión	Relación
PyPI	alembic	`1.18.4`	directa
PyPI	alembic	`1.18.5`	directa
PyPI	black	`—`	directa
PyPI	black	`23.1.0`	directa
PyPI	black	`24.2.0`	directa
PyPI	black	`24.3.0`	directa
PyPI	black	`25.11.0`	directa
PyPI	click	`8.1.8`	directa
PyPI	click	`8.3.1`	directa
PyPI	click	`8.4.2`	directa
PyPI	cryptography	`—`	directa
PyPI	cryptography	`41.0.7`	directa
PyPI	cryptography	`42.0.8`	directa
PyPI	cryptography	`44.0.3`	directa
PyPI	cryptography	`46.0.7`	directa
PyPI	datasets	`—`	directa
PyPI	datasets	`2.20.0`	directa
PyPI	datasets	`4.5.0`	directa
PyPI	datasets	`4.7.0`	directa
PyPI	fastapi	`0.138.1`	directa
PyPI	furo	`2024.8.6`	directa
PyPI	grpcio	`1.70.0`	directa
PyPI	grpcio	`1.76.0`	directa
PyPI	grpcio	`1.78.0`	directa
PyPI	grpcio	`1.80.0`	directa
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PyPI	setuptools	`83.0.0`	indirecta
PyPI	shellingham	`1.5.4`	indirecta
PyPI	six	`1.17.0`	indirecta
PyPI	smmap	`5.0.2`	indirecta
PyPI	smmap	`5.0.3`	indirecta
PyPI	sniffio	`1.3.1`	indirecta
PyPI	snowballstemmer	`3.0.1`	indirecta
PyPI	snowballstemmer	`3.1.1`	indirecta
PyPI	soupsieve	`2.8.3`	indirecta
PyPI	soupsieve	`2.9.1`	indirecta
PyPI	spacy	`3.8.7`	indirecta
PyPI	speechbrain	`—`	indirecta
PyPI	sphinx-argparse	`0.4.0`	indirecta
PyPI	sphinx-basic-ng	`1.0.0b2`	indirecta
PyPI	sphinx-click	`6.0.0`	indirecta
PyPI	sphinx-copybutton	`0.5.2`	indirecta
PyPI	sphinx-design	`0.6.1`	indirecta
PyPI	sphinx-intl	`2.2.0`	indirecta
PyPI	sphinx-reredirects	`0.1.5`	indirecta
PyPI	sphinxcontrib-applehelp	`2.0.0`	indirecta
PyPI	sphinxcontrib-devhelp	`2.0.0`	indirecta
PyPI	sphinxcontrib-htmlhelp	`2.1.0`	indirecta
PyPI	sphinxcontrib-jsmath	`1.0.1`	indirecta
PyPI	sphinxcontrib-mermaid	`0.9.2`	indirecta
PyPI	sphinxcontrib-qthelp	`2.0.0`	indirecta
PyPI	sphinxcontrib-serializinghtml	`2.0.0`	indirecta
PyPI	sphinxcontrib-youtube	`1.4.1`	indirecta
PyPI	sphinxext-opengraph	`0.9.1`	indirecta
PyPI	sse-starlette	`3.4.5`	indirecta
PyPI	stack-data	`0.6.3`	indirecta
PyPI	sympy	`1.13.3`	indirecta
PyPI	sympy	`1.14.0`	indirecta
PyPI	tabulate	`0.10.0`	indirecta
PyPI	taplo	`0.9.3`	indirecta
PyPI	tenacity	`9.1.4`	indirecta
PyPI	tensorboard	`—`	indirecta
PyPI	tensorboard	`2.14.1`	indirecta
PyPI	tensorboard	`2.18.0`	indirecta
PyPI	tensorboard	`2.20.0`	indirecta
PyPI	tensorboard-data-server	`0.7.2`	indirecta
PyPI	tensorflow	`—`	indirecta
PyPI	tensorflow	`2.14.0`	indirecta
PyPI	tensorflow	`2.20.0`	indirecta
PyPI	tensorflow-cpu	`—`	indirecta
PyPI	tensorflow-cpu	`2.20.0`	indirecta
PyPI	tensorflow-estimator	`2.14.0`	indirecta
PyPI	tensorflow-io-gcs-filesystem	`0.34.0`	indirecta
PyPI	tensorflow-io-gcs-filesystem	`0.37.1`	indirecta
PyPI	tensorflow-macos	`—`	indirecta
PyPI	tensorrt	`8.5.3.1`	indirecta
PyPI	termcolor	`3.1.0`	indirecta
PyPI	termcolor	`3.3.0`	indirecta
PyPI	terminado	`0.18.1`	indirecta
PyPI	threadpoolctl	`3.5.0`	indirecta
PyPI	threadpoolctl	`3.6.0`	indirecta
PyPI	tifffile	`2023.7.10`	indirecta
PyPI	tinycss2	`1.4.0`	indirecta
PyPI	tld	`0.13.2`	indirecta
PyPI	tokenize-rt	`6.2.0`	indirecta
PyPI	toml	`0.10.2`	indirecta
PyPI	tomlkit	`0.14.0`	indirecta
PyPI	tomlkit	`0.15.1`	indirecta
PyPI	torch	`—`	indirecta
PyPI	torch	`2.1.1`	indirecta
PyPI	torch	`2.10.0`	indirecta
PyPI	torch	`2.12.0`	indirecta
PyPI	torch	`2.4.1`	indirecta
PyPI	torch	`2.8.0`	indirecta
PyPI	torchcodec	`0.10.0`	indirecta
PyPI	torchmetrics	`—`	indirecta
PyPI	torchmetrics	`1.6.1`	indirecta
PyPI	torchvision	`—`	indirecta
PyPI	torchvision	`0.11.2`	indirecta
PyPI	torchvision	`0.16.1`	indirecta
PyPI	torchvision	`0.23.0`	indirecta
PyPI	torchvision	`0.25.0`	indirecta
PyPI	torchvision	`0.27.0`	indirecta
PyPI	tornado	`6.5.5`	indirecta
PyPI	tornado	`6.5.6`	indirecta
PyPI	tornado	`6.5.7`	indirecta
PyPI	trafilatura	`2.1.0`	indirecta
PyPI	traitlets	`5.14.3`	indirecta
PyPI	traitlets	`5.15.1`	indirecta
PyPI	transformers	`—`	indirecta
PyPI	transformers	`4.53.0`	indirecta
PyPI	triton	`2.0.0`	indirecta
PyPI	triton	`2.1.0`	indirecta
PyPI	triton	`3.0.0`	indirecta
PyPI	triton	`3.4.0`	indirecta
PyPI	triton	`3.6.0`	indirecta
PyPI	triton	`3.7.0`	indirecta
PyPI	trl	`0.8.1`	indirecta
PyPI	trove-classifiers	`2026.1.14.14`	indirecta
PyPI	twine	`6.2.0`	indirecta
PyPI	typer-slim	`0.21.1`	indirecta
PyPI	types-dataclasses	`0.6.6`	indirecta
PyPI	types-docutils	`0.22.3.20251115`	indirecta
PyPI	types-protobuf	`5.29.1.20250403`	indirecta
PyPI	types-protobuf	`6.32.1.20260221`	indirecta
PyPI	types-pyyaml	`6.0.12.20250915`	indirecta
PyPI	types-requests	`—`	indirecta
PyPI	types-requests	`2.27.7`	indirecta
PyPI	types-requests	`2.31.0.20240125`	indirecta
PyPI	types-requests	`2.33.0.20260518`	indirecta
PyPI	types-setuptools	`80.9.0.20250822`	indirecta
PyPI	types-setuptools	`82.0.0.20260210`	indirecta
PyPI	types-six	`—`	indirecta
PyPI	types-six	`1.17.0.20260518`	indirecta
PyPI	types-urllib3	`1.26.25.14`	indirecta
PyPI	typing-extensions	`4.13.2`	indirecta
PyPI	typing-extensions	`4.15.0`	indirecta
PyPI	typing-extensions	`4.16.0`	indirecta
PyPI	typing-inspection	`0.4.2`	indirecta
PyPI	tzdata	`2025.3`	indirecta
PyPI	tzdata	`2026.3`	indirecta
PyPI	tzlocal	`5.3.1`	indirecta
PyPI	uri-template	`1.3.0`	indirecta
PyPI	uritemplate	`4.2.0`	indirecta
PyPI	url-normalize	`2.2.1`	indirecta
PyPI	urllib3	`2.2.3`	indirecta
PyPI	urllib3	`2.6.3`	indirecta
PyPI	urllib3	`2.7.0`	indirecta
PyPI	uuid7	`0.1.0`	indirecta
PyPI	uvloop	`0.22.1`	indirecta
PyPI	virtualenv	`—`	indirecta
PyPI	virtualenv	`20.36.1`	indirecta
PyPI	virtualenv	`20.39.1`	indirecta
PyPI	virtualenv	`21.1.0`	indirecta
PyPI	wandb	`—`	indirecta
PyPI	wandb	`0.17.8`	indirecta
PyPI	watchdog	`4.0.2`	indirecta
PyPI	watchdog	`6.0.0`	indirecta
PyPI	watchfiles	`1.1.1`	indirecta
PyPI	wcmatch	`10.1`	indirecta
PyPI	wcwidth	`0.6.0`	indirecta
PyPI	wcwidth	`0.8.2`	indirecta
PyPI	webcolors	`25.10.0`	indirecta
PyPI	webencodings	`0.5.1`	indirecta
PyPI	websocket-client	`1.9.0`	indirecta
PyPI	websockets	`16.0`	indirecta
PyPI	werkzeug	`3.1.6`	indirecta
PyPI	werkzeug	`3.1.8`	indirecta
PyPI	wget	`—`	indirecta
PyPI	wget	`3.2`	indirecta
PyPI	wheel	`0.46.3`	indirecta
PyPI	wheel	`0.47.0`	indirecta
PyPI	wheel-filename	`1.4.2`	indirecta
PyPI	win32-setctime	`1.2.0`	indirecta
PyPI	wrapt	`1.12.1`	indirecta
PyPI	wrapt	`1.14.2`	indirecta
PyPI	wrapt	`2.1.1`	indirecta
PyPI	wrapt	`2.2.2`	indirecta
PyPI	wrapt	`2.3.0`	indirecta
PyPI	xgboost	`—`	indirecta
PyPI	xxhash	`3.6.0`	indirecta
PyPI	yapf	`—`	indirecta
PyPI	yapf	`0.40.1`	indirecta
PyPI	yarg	`0.1.10`	indirecta
PyPI	yarl	`1.22.0`	indirecta
PyPI	yarl	`1.23.0`	indirecta
PyPI	yarl	`1.24.2`	indirecta
PyPI	zipp	`3.20.2`	indirecta
PyPI	zipp	`3.23.0`	indirecta
PyPI	zipp	`3.23.1`	indirecta
PyPI	zipp	`4.1.0`	indirecta

Avisos de dependencias 2

Instalar pypi:devtool@0.0.2 arrastra 5 paquetes, directos y transitivos: 2 tienen avisos conocidos, de los cuales 2 son dependencias directas.

Paquete	Versión	Relación	Gravedad	Avisos	Corregido en
pyyaml	`5.1.1`	directa	crítica	6	`5.2b1`
setuptools	`41.0.1`	directa	alta	8	`83.0.0`

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

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Ecosistemas de paquetes

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Advertencias de recopilación de datos

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