Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.31.0 · métricas 2.10.0 · 2026-08-13 05:29 UTC

huggingface / optimum-quanto

A pytorch quantization backend for optimum

Python · CudaApache-2.0★ 1054 estrellas⑂ 91 forksdesde sept 2023Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecacómo se determina

huggingface/optimum-quanto tiene un índice de salud de 77 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Bueno. Su puntuación más alta es Community & Adoption (78/100) y la más baja, AI Readiness (53/100). Se actualizó por última vez hace 8 días. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

77
global / 100
Bueno

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.

77
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 66 se calibra a 77 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

Hugging FaceOrganización
67.022 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
PyPIoptimum-quanto0.2.7300.2757hace 524 díastorchquantization

Métricas por categoría

Vitalidad

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

58Moderado · 21% del índice global
Cómo se puntúa
28.8/36Recencia de pushúltimo push hace 8 días
6.2/36Cadencia de commits9/52 semanas con commits
11.3/18Volumen de commits17 commits en el último año
5/10OpenSSF Scorecard: Maintained6 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 5
Datos de entrada utilizados
commits_last_year17
human_commit_share0,93
days_since_last_push8
active_weeks_last_year9
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones20 versiones publicadas
7.2/36Recencia de las versionesúltima versión hace 524 días
27/27Cadencia de publicaciónuna versión cada ~41,8 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releasessin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count20
latest_release_tagv0.2.7
releases_from_tagsno
days_since_latest_release524
mean_days_between_releases41,8
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?

78Bueno · 17% del índice global
Cómo se puntúa
49/60Estrellas1054 estrellas
16.3/25Forks91 forks
4.7/15Observadores8 observadores
Datos de entrada utilizados
forks91
stars1054
watchers8
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
0/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
6.3/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readme
has_license
readme_badges0
has_contributing
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_services
has_pull_request_template
Cómo se puntúa
73/80Descargas mensuales300.275 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registrono lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesoptimum-quanto
dependents
ecosystemspypi
total_downloads
monthly_downloads300.275
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?

75Bueno · 23% del índice global
Cómo se puntúa
9/54Factor busla mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
3/22.5Distribución de commitsel principal contribuyente firma el 87% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes29 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 5 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled29
top_contributor_share0,868
Cómo se puntúa
42/42Resolución de issues100% de issues cerradas
25.5/30Aceptación de PR214/252 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptanceningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
13.5/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 13/14 approved changesets -- score normalized to 9
Datos de entrada utilizados
merged_prs214
open_issues0
closed_issues168
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs38
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 propiedadpropiedad de una organización
0/20Dominio verificadoel estado de dominio verificado no se leyó para esta organización
25/25Alcance del propietario67.022 seguidores de huggingface
25/25Trayectoria467 repos públicos, cuenta de ~9 años
Datos de entrada utilizados
followers67.022
owner_typeOrganization
is_verified
owner_loginhuggingface
public_repos467
account_age_days3468
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
14/35Recencia de publicaciónúltima publicación hace 524 días
20/20Historial de versiones7 versiones en el registro
20/20No obsoletoactivo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesoptimum-quanto
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish524

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

55Moderado · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI7 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
0/16Configuración de linter
0/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
10/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests11 out of 21 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 5
Datos de entrada utilizados
has_ci
has_tests
has_editorconfigno
has_linter_configno
has_precommit_configno

Documentación

50Moderado
Cómo se puntúa
30/30README
0/25Directorio de documentación
0/15Sitio de documentación / página del proyecto
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics3 topics
0/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicspytorch, quantization, optimum
has_wikino
homepage
docs_site
has_readme
has_docs_dirno
has_description

Seguridad

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

67Bueno · 16% del índice global
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protectionsin datos
1.2/2.5CI-Tests11 out of 21 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 5
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6.8/7.5Code-ReviewFound 13/14 approved changesets -- score normalized to 9
2.5/2.5Contributorsproject has 5 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
3.8/7.5Maintained6 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 5
0/5Packagingsin datos
0.5/5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
0/5SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policysecurity policy file not 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_aggregate5,9
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_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:optimum-quanto@0.2.7 —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.

53Moderado · 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)
35/40Historial de commits legible61 de 93 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url
legible_history_share0,656
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comandoMakefile
22/22Pruebas automatizadas
0/11Configuración de lint / formato
0/11Verificación estática de tipos
0/10Entorno reproducible
0/10Práctica demostrada con agentesningún commit con autoría de agente entre los últimos 100
8/8Mantenimiento automatizado3 de los últimos 100 commits son actualizaciones automáticas de dependencias
1/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_tests
lockfiles
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainerno
has_linter_configno
typecheck_configs
agent_commit_share0
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0,03
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tiposPython sin configuración de verificación de tipos
55/55Tamaños de archivo manejables0/164 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes13.089
source_files_sampled164
oversized_source_files0
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

1054estrellas de GitHub
29contribuidores
17commits en los últimos 12 meses
8días desde el último push
20versiones publicadas
1factor bus
0issues 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 ★ / 91 ⇿
0Estrellas
91Forks
18Versiones

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.

0204060801008742023-102025-032026-08
Mayor 0Menor 2Parche 16

Cada punto abarca 3 días.

OpenSSF Scorecard 5.9 / 10
5.9agregado

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 · 2026-08-13 05:28 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
5CI-Tests11 out of 21 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 5
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
9Code-ReviewFound 13/14 approved changesets -- score normalized to 9
10Contributorsproject has 5 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
5Maintained6 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 5
n/dPackagingpackaging workflow not detected
1Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
n/dSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 5
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPItorch>=2.6.0pyproject.toml
PyPIninjapyproject.toml
PyPInumpypyproject.toml
PyPIsafetensorspyproject.toml
PyPIhuggingface_hubpyproject.toml
Todas las dependencias 14

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 5 paquetes directos y 9 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIhuggingface-hubdirecta
PyPIninjadirecta
PyPInumpydirecta
PyPIsafetensorsdirecta
PyPItorchdirecta
PyPIaccelerateindirecta
PyPIdiffusersindirecta
PyPIevaluateindirecta
PyPIjiwerindirecta
PyPIlibrosaindirecta
PyPIquantoindirecta
PyPIsoundfileindirecta
PyPItransformersindirecta
PyPIwandbindirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:optimum-quanto@0.2.7 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 v0.31.0 — metodología completa · wiki de métricas.

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