Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-08-28 00:44 UTC

huggingface / accelerate

🚀 A simple way to launch, train, and use PyTorch models on almost any device and distributed configuration, automatic mixed precision (including fp8), and easy-to-configure FSDP and DeepSpeed support

PythonApache-2.0★ 9840 estrellas⑂ 1446 forksdesde oct 2020Ver en GitHub ↗
TipoHerramienta de línea de comandosBibliotecacómo se determina

huggingface/accelerate tiene un índice de salud de 98 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excepcional. Su puntuación más alta es Community & Adoption (96/100) y la más baja, AI Readiness (67/100). Se actualizó por última vez hace 1 día. 2 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

98
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.

98
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 88 se calibra a 98 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

Hugging FaceOrganización · dominio verificado
67.580 seguidores467 repositorios públicosdesde feb 2017

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
PyPIaccelerate1.14.025.937.47582hace 77 díasdeeplearning

Métricas por categoría

Vitalidad

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

95Excepcional · 21% del índice global
Cómo se puntúa
36/36Recencia de pushúltimo push hace 1 días
28.4/36Cadencia de commits41/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits166 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained30 commit(s) and 5 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year166
human_commit_share0,95
days_since_last_push1
active_weeks_last_year41
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones72 versiones publicadas
36/36Recencia de las versionesúltima versión hace 77 días
27/27Cadencia de publicaciónuna versión cada ~43,6 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releasessin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count72
latest_release_tagv1.14.0
releases_from_tagsno
days_since_latest_release77
mean_days_between_releases43,6
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?

96Excepcional · 17% del índice global
Cómo se puntúa
60/60Estrellas9840 estrellas
25/25Forks1446 forks
10.9/15Observadores93 observadores
Datos de entrada utilizados
forks1446
stars9840
watchers93
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencialicencia 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_readme
has_license
readme_badges5
has_contributing
has_issue_templateno
has_code_of_conduct
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_template
Cómo se puntúa
80/80Descargas mensuales25.937.475 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registrono lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesaccelerate
dependents
ecosystemspypi
total_downloads
monthly_downloads25.937.475
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?

84Excelente · 23% del índice global
Cómo se puntúa
25.2/54Factor busla mitad de los commits recae en 2 contribuyente(s)
14.8/22.5Distribución de commitsel principal contribuyente firma el 34% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes98 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 31 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor2
contributors_sampled98
top_contributor_share0,34
Cómo se puntúa
40.6/42Resolución de issues97% de issues cerradas
25.3/30Aceptación de PR1782/2115 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance0/12 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
12/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 22/26 approved changesets -- score normalized to 8
Datos de entrada utilizados
merged_prs1782
open_issues65
closed_issues1928
prs_merged_7d0
prs_decided_7d9
prs_merged_30d4
prs_decided_30d24
issue_closed_ratio0,967
closed_unmerged_prs333
first_time_authors_30d10
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d12

Propiedad y custodia

100Excepcional
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedadpropiedad de una organización
20/20Dominio verificado
25/25Alcance del propietario67.580 seguidores de huggingface
25/25Trayectoria467 repos públicos, cuenta de ~9 años
Datos de entrada utilizados
followers67.580
owner_typeOrganization
is_verified
owner_loginhuggingface
public_repos467
account_age_days3483
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicaciónúltima publicación hace 77 días
20/20Historial de versiones82 versiones en el registro
20/20No obsoletoactivo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesaccelerate
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish77

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

92Excelente · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI17 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linterpyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests29 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
has_ci
has_tests
has_editorconfigno
has_linter_config
has_precommit_config

Documentación

90Excelente
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyectohttps://huggingface.co/docs/accelerate
10/10Descripción del repositorio
0/10Topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topics
has_wiki
homepagehttps://huggingface.co/docs/accelerate
docs_sitehttps://huggingface.co/docs/accelerate
has_readme
has_docs_dir
has_description

Seguridad

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

78Bueno · 16% del índice global
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protectionsin datos
2.5/2.5CI-Tests29 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6/7.5Code-ReviewFound 22/26 approved changesets -- score normalized to 8
2.5/2.5Contributorsproject has 31 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.5/2.5Licencialicense file detected
7.5/7.5Maintained30 commit(s) and 5 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packagingpackaging workflow detected
1/5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 2
1.5/5SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 3
5/5Security-Policysecurity policy file detected
0/7.5Signed-Releasessin datos
0/7.5Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate7,3
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Branch-Protection, Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
35/35Dependencias directas libres de avisos conocidosninguna dependencia directa tiene un aviso conocido
25/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidosninguna dependencia indirecta tiene un aviso conocido
0/40Sin avisos pendientesningún aviso tiene fecha de publicación
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages19
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:accelerate@1.14.0 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 19 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.

67Bueno · 4% del índice global
Cómo se puntúa
0/45Instrucciones para agentessin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
40/40Historial de commits legible89 de 95 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url
legible_history_share0,937
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comandoMakefile, docs/Makefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formatopyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Verificación estática de tipos
10/10Entorno reproducibledevcontainer, Dockerfile
8/10Práctica demostrada con agentes4 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
8/8Mantenimiento automatizado2 de los últimos 100 commits son actualizaciones automáticas de dependencias
2/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 2
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_tests
lockfiles
has_dockerfile
typed_languageno
bootstrap_filesMakefile, docs/Makefile
has_devcontainer
has_linter_config
typecheck_configs
agent_commit_share0,04
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0,02
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tiposPython sin configuración de verificación de tipos
53.9/55Tamaños de archivo manejables4/197 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes197.588
source_files_sampled197
oversized_source_files4
Cómo se puntúa
0/40Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto)no aplicable a este tipo de software
0/20Servidor MCPno aplicable a este tipo de software
40/40Ejemplos ejecutablesexamples
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

9840estrellas de GitHub
98contribuidores
166commits en los últimos 12 meses
1días desde el último push
72versiones publicadas
2factor bus
65issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

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 20 authors (cap 12)

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 1446 ⇿
0Estrellas
1446Forks
45Versiones

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.

050010001500144672023-062025-012026-08
Mayor 1Menor 29Parche 15

Cada punto abarca 3 días.

OpenSSF Scorecard 7.3 / 10
7.3agregado

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 00:43 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
10CI-Tests29 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
8Code-ReviewFound 22/26 approved changesets -- score normalized to 8
10Contributorsproject has 31 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 5 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
2Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 2
3SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 3
10Security-Policysecurity policy file detected
n/dSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Todas las dependencias 37

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 0 paquetes directos y 37 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIaccelerateindirecta
PyPIbitsandbytesindirecta
PyPIdatasetsindirecta
PyPIdeepspeedindirecta
PyPIdiffusersindirecta
PyPIdvcliveindirecta
PyPIevaluateindirecta
PyPIhuggingface-hubindirecta
PyPImatplotlibindirecta
PyPInumpyindirecta
PyPIpackagingindirecta
PyPIparameterizedindirecta
PyPIpippyindirecta
PyPIpsutilindirecta
PyPIpytestindirecta
PyPIpytest-orderindirecta
PyPIpytest-subtestsindirecta
PyPIpytest-xdistindirecta
PyPIpyyamlindirecta
PyPIrichindirecta
PyPIruff0.13.1indirecta
PyPIsafetensorsindirecta
PyPIsagemakerindirecta
PyPIschedulefreeindirecta
PyPIscikit-learnindirecta
PyPIscipyindirecta
PyPIswanlabindirecta
PyPItensorboardindirecta
PyPItimmindirecta
PyPItorchindirecta
PyPItorchaoindirecta
PyPItorchdataindirecta
PyPItorchpippyindirecta
PyPItqdmindirecta
PyPItrackioindirecta
PyPItransformersindirecta
PyPIwandbindirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:accelerate@1.14.0 arrastra 19 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.

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 agregadasPyPI.