Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-11 11:15 UTC

google / torchax

torchax is a PyTorch frontend for JAX. It gives JAX the ability to author JAX programs using familiar PyTorch syntax. It also provides JAX-Pytorch interoperability, meaning, one can mix JAX & Pytorch syntax together when authoring ML programs, and run it in every hardware JAX can run.

PythonApache-2.0★ 243 estrellas⑂ 38 forksdesde oct 2025Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecacómo se determina

google/torchax tiene un índice de salud de 90 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Engineering Quality (86/100) y la más baja, AI Readiness (60/100). Se actualizó por última vez hace 11 días. 2 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

90
global / 100
Excelente

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.

90
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 76 se calibra a 90 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

GoogleOrganización · dominio verificado
78.230 seguidores2900 repositorios públicosdesde ene 2012

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

Ecosistemas de paquetes

RegistroPaqueteVersiónDescargas / mesVersionesÚltima publicación
PyPItorchax0.0.13175.060311hace 85 días

Métricas por categoría

Vitalidad

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

75Bueno · 21% del índice global
Cómo se puntúa
28.8/36Recencia de push — último push hace 11 días
19.4/36Cadencia de commits — 28/52 semanas con commits
17/18Volumen de commits — 77 commits en el último año
6/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 7 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 6
Datos de entrada utilizados
commits_last_year77
human_commit_share0,974
days_since_last_push11
active_weeks_last_year28
Cómo se puntúa
16.2/27Publica versiones — 5 etiquetas de versión (sin releases de GitHub)
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 87 días
19.8/27Cadencia de publicación — una versión cada ~55,2 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count5
latest_release_tagv0.0.13
releases_from_tagssí
days_since_latest_release87
mean_days_between_releases55,2
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?

74Bueno · 17% del índice global
Cómo se puntúa
38.7/60Estrellas — 243 estrellas
13.1/25Forks — 38 forks
3.3/15Observadores — 5 observadores
Datos de entrada utilizados
forks38
stars243
watchers5
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
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
0/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readmesí
has_licensesí
readme_badges0
has_contributingsí
has_issue_templateno
has_code_of_conductsí
readme_badge_services—
has_pull_request_templateno
Cómo se puntúa
69.9/80Descargas mensuales — 175.060 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagestorchax
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads175.060
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?

79Bueno · 23% del índice global
Cómo se puntúa
25.2/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 2 contribuyente(s)
15.3/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 32% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 23 contribuyentes
3/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Datos de entrada utilizados
bus_factor2
contributors_sampled23
top_contributor_share0,32
Cómo se puntúa
16.8/42Resolución de issues — 40% de issues cerradas
27.7/30Aceptación de PR — 71/77 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance — ningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Datos de entrada utilizados
merged_prs71
open_issues15
closed_issues10
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,4
closed_unmerged_prs6
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

100Excepcional
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
20/20Dominio verificado
25/25Alcance del propietario — 78.230 seguidores de google
25/25Trayectoria — 2900 repos públicos, cuenta de ~14 años
Datos de entrada utilizados
followers78.230
owner_typeOrganization
is_verifiedsí
owner_logingoogle
public_repos2900
account_age_days5350
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 85 días
20/20Historial de versiones — 311 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagestorchax
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish85

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

86Excelente · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 6 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
has_cisí
has_testssí
has_editorconfigno
has_linter_configsí
has_precommit_configno

Documentación

90Excelente
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://google.github.io/torchax/
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 6 topics
0/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsai, interoperability, jax, machine-learning, pytorch, tpu
has_wikino
homepagehttps://google.github.io/torchax/
docs_sitehttps://google.github.io/torchax/
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?

69Bueno · 16% del índice global
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
6/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7.5/7.5Code-Review — all changesets reviewed
0.8/2.5Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
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
4.5/7.5Maintained — 7 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 6
5/5Packaging — packaging workflow detected
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 — sin datos
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0.8/7.5Vulnerabilities — 9 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate6,1
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
35/35Dependencias directas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia directa tiene un aviso conocido
0/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — el conjunto transitivo no es separable de las dependencias de desarrollo y prueba en este alcance
0/40Sin avisos pendientes — ningún aviso tiene fecha de publicación
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories10
affected_packages2
assessed_packages9
unassessed_packages16
affected_by_severityhigh 1, moderate 1
direct_affected_packages0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dependencias indirectas libres de avisos conocidos, Sin avisos pendientes. Los pesos restantes se han renormalizado. Se cotejaron 9 dependencias resueltas con OSV. 16 no pudieron evaluarse: sin versión resuelta, ecosistema no admitido o fuera de la lista de paquetes informada. Este repositorio no publica ningún paquete que el índice resuelva, por lo que se evaluó en su lugar el grafo de dependencias del repositorio. Ese grafo mezcla fijaciones de desarrollo y prueba con las dependencias distribuidas, de modo que solo se puntúan las dependencias declaradas en tiempo de ejecución; los hallazgos transitivos se informan como contexto y quedan excluidos de la puntuación. 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.

60Moderado · 4% del índice global
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://pytorch.org/llms.txt)
40/40Historial de commits legible — 68 de 75 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtsí
llms_txt_urlhttps://pytorch.org/llms.txt
legible_history_share0,907
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Cómo se puntúa
0/18Arranque con un solo comando
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Verificación estática de tipos
10/10Entorno reproducible — Dockerfile
0/10Práctica demostrada con agentes — ningún commit con autoría de agente entre los últimos 77
8/8Mantenimiento automatizado — 2 de los últimos 77 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
lockfiles—
has_dockerfilesí
typed_languageno
bootstrap_files—
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,026
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tipos — Python sin configuración de verificación de tipos
53.6/55Tamaños de archivo manejables — 2/77 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes167.762
source_files_sampled77
oversized_source_files2
Cómo se puntúa
0/40Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto) — no aplicable a este tipo de software
0/20Servidor MCP — no aplicable a este tipo de software
40/40Ejemplos ejecutables — examples
Datos de entrada utilizados
example_dirsexamples
has_mcp_signalno
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto), Servidor MCP. Los pesos restantes se han renormalizado.

Datos clave

243estrellas de GitHub
23contribuidores
77commits en los últimos 12 meses
11días desde el último push
5versiones publicadas
2factor bus
15issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 38 ⇿
0Estrellas
38Forks
5Versiones

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.

0102030403822025-102026-032026-09
Mayor 0Menor 0Parche 5
OpenSSF Scorecard 6.1 / 10
6.1agregado

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 · 2026-09-11 11:15 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
8Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
10Code-Reviewall changesets reviewed
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
6Maintained7 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 6
10Packagingpackaging workflow 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
n/dSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
1Vulnerabilities9 existing vulnerabilities detected
Todas las dependencias 25

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 0 paquetes directos y 25 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIabsl-py2.2.2indirecta
PyPIdatasets—indirecta
PyPIexpecttest0.3.0indirecta
PyPIflax0.10.6indirecta
PyPIimmutabledict4.2.1indirecta
PyPIjax—indirecta
PyPIjax0.7.2indirecta
PyPIjupyter—indirecta
PyPImatplotlib—indirecta
PyPInbconvert—indirecta
PyPIoptax—indirecta
PyPIoptax0.2.4indirecta
PyPIpandas—indirecta
PyPIpytest8.3.5indirecta
PyPIpytest-reraise—indirecta
PyPIpytest-xdist—indirecta
PyPIruff—indirecta
PyPIsentencepiece—indirecta
PyPItensorboard—indirecta
PyPItermcolor—indirecta
PyPItiktoken—indirecta
PyPItorch2.8.0+cpuindirecta
PyPItorchvision—indirecta
PyPItqdm—indirecta
PyPIyapf0.40.2indirecta
Avisos de dependencias 2

Este repositorio no publica ningún paquete que el índice resuelva, así que se evaluó su propio grafo de dependencias — 9 paquetes, que incluyen también fijaciones de desarrollo y prueba que nunca se distribuyen: 2 tienen avisos conocidos, de los cuales 0 son directas. 16 no pudieron evaluarse: sin versión resuelta, ecosistema no admitido, o fuera de la lista de paquetes informada.

PaqueteVersiónRelaciónGravedadAvisosCorregido en
torch2.8.0+cpuindirectaalta82.13.0
pytest8.3.5indirectamoderada29.0.3

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.

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.