Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.31.0 · métricas 2.10.0 · 2026-08-05 04:05 UTC

huggingface / datasets

🤗 The largest hub of ready-to-use datasets for AI models with fast, easy-to-use and efficient data manipulation tools

PythonApache-2.0★ 21.807 estrellas⑂ 3333 forksdesde mar 2020Ver en GitHub ↗
TipoHerramienta de línea de comandosBibliotecacómo se determina

huggingface/datasets tiene un índice de salud de 98 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excepcional. Su puntuación más alta es Vitality (98/100) y la más baja, AI Readiness (54/100). Se actualizó por última vez hace 4 días. 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 87 se calibra a 98 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

Hugging FaceOrganización
66.687 seguidores460 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
PyPIdatasets5.0.1145.695.838119hace 7 díasdatasetsmachinelearning

Métricas por categoría

Vitalidad

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

98Excepcional · 21% del índice global
Cómo se puntúa
36/36Recencia de pushúltimo push hace 4 días
31.8/36Cadencia de commits46/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits228 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained30 commit(s) and 4 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year228
human_commit_share1
days_since_last_push4
active_weeks_last_year46
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones100 versiones publicadas
36/36Recencia de las versionesúltima versión hace 7 días
27/27Cadencia de publicaciónuna versión cada ~16,7 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releasessin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count100
latest_release_tag5.0.1
releases_from_tagsno
days_since_latest_release7
mean_days_between_releases16,7
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?

94Excepcional · 17% del índice global
Cómo se puntúa
60/60Estrellas21.807 estrellas
25/25Forks3333 forks
13.6/15Observadores279 observadores
Datos de entrada utilizados
forks3333
stars21.807
watchers279
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
0/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readme
has_license
readme_badges6
has_contributing
has_issue_templateno
has_code_of_conduct
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateno
Cómo se puntúa
80/80Descargas mensuales145.695.838 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registrono lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesdatasets
dependents
ecosystemspypi
total_downloads
monthly_downloads145.695.838
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?

83Excelente · 23% del índice global
Cómo se puntúa
25.2/54Factor busla mitad de los commits recae en 2 contribuyente(s)
14.7/22.5Distribución de commitsel principal contribuyente firma el 35% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes100 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 30 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor2
contributors_sampled100
top_contributor_share0,346
Cómo se puntúa
30.6/42Resolución de issues73% de issues cerradas
25.6/30Aceptación de PR3888/4554 PR decididos fusionados
10.1/13Newcomer PR acceptance14/18 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
10.5/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 23/30 approved changesets -- score normalized to 7
Datos de entrada utilizados
merged_prs3888
open_issues904
closed_issues2430
prs_merged_7d1
prs_decided_7d3
prs_merged_30d27
prs_decided_30d33
issue_closed_ratio0,729
closed_unmerged_prs666
first_time_authors_30d12
first_time_prs_merged_30d14
first_time_prs_decided_30d18

Propiedad y custodia

100Excepcional
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedadpropiedad de una organización
0/20Dominio verificadoel estado de dominio verificado no se leyó para esta organización
25/25Alcance del propietario66.687 seguidores de huggingface
25/25Trayectoria460 repos públicos, cuenta de ~9 años
Datos de entrada utilizados
followers66.687
owner_typeOrganization
is_verified
owner_loginhuggingface
public_repos460
account_age_days3460
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dominio verificado. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicaciónúltima publicación hace 7 días
20/20Historial de versiones119 versiones en el registro
20/20No obsoletoactivo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesdatasets
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish7

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

95Excepcional · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI7 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter
9.6/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
18/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests28 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
Datos de entrada utilizados
has_ci
has_tests
has_editorconfigno
has_linter_config
has_precommit_config

Documentación

100Excepcional
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyectohttps://huggingface.co/docs/datasets
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics16 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsnlp, datasets, pytorch, tensorflow, pandas, numpy, natural-language-processing, computer-vision, machine-learning, deep-learning, speech, ai, artificial-intelligence, llm, dataset-hub, huggingface
has_wiki
homepagehttps://huggingface.co/docs/datasets
docs_sitehttps://huggingface.co/docs/datasets
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?

70Bueno · 16% del índice global
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protectionsin datos
2.2/2.5CI-Tests28 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
5.2/7.5Code-ReviewFound 23/30 approved changesets -- score normalized to 7
2.5/2.5Contributorsproject has 30 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Toolno update tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.5/2.5Licencialicense file detected
7.5/7.5Maintained30 commit(s) and 4 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packagingsin datos
2.5/5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
0/5SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
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_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate6,2
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Branch-Protection, Packaging, 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_packages34
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:datasets@5.0.1 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 34 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.

54Moderado · 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 legible100 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url
legible_history_share1
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comandoMakefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato
0/11Verificación estática de tipos
0/10Entorno reproducible
10/10Práctica demostrada con agentes7 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
0/8Mantenimiento automatizadono se observan actualizaciones automáticas de dependencias
5/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_tests
lockfiles
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainerno
has_linter_config
typecheck_configs
agent_commit_share0,07
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tiposPython sin configuración de verificación de tipos
52.4/55Tamaños de archivo manejables11/234 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes343.664
source_files_sampled234
oversized_source_files11

Datos clave

21.807estrellas de GitHub
100contribuidores
228commits en los últimos 12 meses
4días desde el último push
100versiones publicadas
2factor bus
904issues 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 18 authors (cap 12)

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 3333 ⇿
0Estrellas
3333Forks
39Versiones

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.

22002400260028003000320034003333102024-022025-052026-08
Mayor 3Menor 18Parche 18

Cada punto abarca 3 días.

OpenSSF Scorecard 6.2 / 10
6.2agregado

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 · 2026-08-05 04:05 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-Tests28 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7Code-ReviewFound 23/30 approved changesets -- score normalized to 7
10Contributorsproject has 30 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 4 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
n/dPackagingpackaging workflow not detected
5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
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
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Todas las dependencias 18

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 0 paquetes directos y 18 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIdillindirecta
PyPIfilelockindirecta
PyPIfsspecindirecta
PyPIgitpython3.1.27indirecta
PyPIhttpxindirecta
PyPIhuggingface-hubindirecta
PyPImultiprocessindirecta
PyPInumpyindirecta
PyPIpackagingindirecta
PyPIpandasindirecta
PyPIpyarrowindirecta
PyPIpython-dotenv0.19.2indirecta
PyPIpyyamlindirecta
PyPIrequestsindirecta
PyPIrequests2.25.1indirecta
PyPItqdmindirecta
PyPItqdm4.62.3indirecta
PyPIxxhashindirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:datasets@5.0.1 arrastra 34 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 v0.31.0 — metodología completa · wiki de métricas.

Cómo se sitúa un resultado dentro del registro general: estadísticas agregadasPyPI.