Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-08-24 21:32 UTC

huggingface / trl

Train transformer language models with reinforcement learning.

PythonApache-2.0★ 19.145 estrellas⑂ 2930 forksdesde mar 2020Ver en GitHub ↗
TipoHerramienta de línea de comandosBibliotecacómo se determina

huggingface/trl tiene un índice de salud de 99 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excepcional. Su puntuación más alta es Vitality (99/100) y la más baja, Security (79/100). Se actualizó por última vez hoy. 2 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

99
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.

99
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 90 se calibra a 99 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

Hugging FaceOrganización · dominio verificado
67.436 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
PyPItrl1.10.04.134.88798hace 11 díastransformershuggingfacelanguage-modelingpost-trainingrlhfsftdpogrpo

Métricas por categoría

Vitalidad

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

99Excepcional · 21% del índice global
Cómo se puntúa
36/36Recencia de pushúltimo push hace 0 días
35.3/36Cadencia de commits51/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits1710 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained30 commit(s) and 24 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year1710
human_commit_share0,99
days_since_last_push0
active_weeks_last_year51
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones93 versiones publicadas
36/36Recencia de las versionesúltima versión hace 11 días
27/27Cadencia de publicaciónuna versión cada ~8,8 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releasessin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count93
latest_release_tagv1.10.0
releases_from_tagsno
days_since_latest_release11
mean_days_between_releases8,8
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?

96Excepcional · 17% del índice global
Cómo se puntúa
60/60Estrellas19.145 estrellas
25/25Forks2930 forks
11.1/15Observadores102 observadores
Datos de entrada utilizados
forks2930
stars19.145
watchers102
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_badges4
has_contributing
has_issue_templateno
has_code_of_conduct
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_template
Cómo se puntúa
80/80Descargas mensuales4.134.887 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registrono lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagestrl
dependents
ecosystemspypi
total_downloads
monthly_downloads4.134.887
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?

82Excelente · 23% del índice global
Cómo se puntúa
25.2/54Factor busla mitad de los commits recae en 2 contribuyente(s)
15.1/22.5Distribución de commitsel principal contribuyente firma el 33% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes98 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 17 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor2
contributors_sampled98
top_contributor_share0,331
Cómo se puntúa
40.3/42Resolución de issues96% de issues cerradas
24/30Aceptación de PR3235/4045 PR decididos fusionados
2.2/13Newcomer PR acceptance1/6 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
6/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 13/30 approved changesets -- score normalized to 4
Datos de entrada utilizados
merged_prs3235
open_issues105
closed_issues2441
prs_merged_7d40
prs_decided_7d60
prs_merged_30d40
prs_decided_30d60
issue_closed_ratio0,959
closed_unmerged_prs810
first_time_authors_30d5
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d6

Propiedad y custodia

100Excepcional
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedadpropiedad de una organización
20/20Dominio verificado
25/25Alcance del propietario67.436 seguidores de huggingface
25/25Trayectoria467 repos públicos, cuenta de ~9 años
Datos de entrada utilizados
followers67.436
owner_typeOrganization
is_verified
owner_loginhuggingface
public_repos467
account_age_days3480
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicaciónúltima publicación hace 11 días
20/20Historial de versiones98 versiones en el registro
20/20No obsoletoactivo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagestrl
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish11

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

92Excelente · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI16 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-Tests30 out of 30 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 proyectohttp://hf.co/docs/trl
10/10Descripción del repositorio
0/10Topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topics
has_wiki
homepagehttp://hf.co/docs/trl
docs_sitehttp://hf.co/docs/trl
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?

79Bueno · 16% del índice global
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3.8/7.5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests30 out of 30 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
3/7.5Code-ReviewFound 13/30 approved changesets -- score normalized to 4
2.5/2.5Contributorsproject has 17 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 24 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packagingpackaging workflow detected
4/5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
3.5/5SASTSAST tool detected but not run on all commits
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_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate7,4
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 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_packages51
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:trl@1.10.0 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 51 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.

91Excelente · 4% del índice global
Cómo se puntúa
45/45Instrucciones para agentes.ai/AGENTS.md, AGENTS.md, CLAUDE.md
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
39.9/40Historial de commits legible74 de 99 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url
legible_history_share0,747
agent_instruction_files.ai/AGENTS.md, AGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes5428
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comandoMakefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formatopyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Verificación estática de tipostrl/py.typed
10/10Entorno reproducibleDockerfile
8/10Práctica demostrada con agentes4 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
8/8Mantenimiento automatizado1 de los últimos 100 commits son actualizaciones automáticas de dependencias
8/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_tests
lockfiles
has_dockerfile
typed_languageno
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainerno
has_linter_config
typecheck_configstrl/py.typed
agent_commit_share0,04
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0,01
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tiposPython con configuración de verificación de tipos (trl/py.typed)
51.1/55Tamaños de archivo manejables26/363 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes246.579
source_files_sampled363
oversized_source_files26
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, notebooks
Datos de entrada utilizados
example_dirsexamples, notebooks
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

19.145estrellas de GitHub
98contribuidores
1710commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
93versiones publicadas
2factor bus
105issues 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 ★ / 2930 ⇿
0Estrellas
2930Forks
36Versiones

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.

15002000250030002930112025-072026-012026-08
Mayor 1Menor 20Parche 14

Cada punto abarca 2 días.

OpenSSF Scorecard 7.4 / 10
7.4agregado

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 · 2026-08-24 21:32 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
5Branch-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
4Code-ReviewFound 13/30 approved changesets -- score normalized to 4
10Contributorsproject has 17 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 24 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
8Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
7SASTSAST tool detected but not run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
n/dSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 5
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIaccelerate>=1.4.0pyproject.toml
PyPIdatasets>=4.7.0pyproject.toml
PyPIjinja2pyproject.toml
PyPIpackaging>20.0pyproject.toml
PyPItransformers>=4.56.2pyproject.toml
Todas las dependencias 16

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 4 paquetes directos y 12 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIacceleratedirecta
PyPIdatasetsdirecta
PyPIpackagingdirecta
PyPItransformersdirecta
PyPIaiohttpindirecta
PyPIdeepspeedindirecta
PyPIharborindirecta
PyPIliger-kernelindirecta
PyPImath-verifyindirecta
PyPInum2words0.5.14indirecta
PyPIopenrewardindirecta
PyPIpeftindirecta
PyPIpytest-datadirindirecta
PyPIpytest-rerunfailures15.1indirecta
PyPIsetuptoolsindirecta
PyPIvllmindirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:trl@1.10.0 arrastra 51 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.