kozistr / pytorch_optimizer
optimizer & lr scheduler & loss function collections in PyTorch
kozistr/pytorch_optimizer tiene un índice de salud de 90 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es AI Readiness (85/100) y la más baja, Sustainability & Governance (67/100). Se actualizó por última vez hace 4 días. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.
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.
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
Este repositorio pertenece a una cuenta personal. Un proyecto con un único propietario conlleva más riesgo de continuidad que uno respaldado por una organización.
Ecosistemas de paquetes
Métricas por categoría
Vitalidad
¿Está vivo el proyecto: se escribe código y se publican versiones?
Actividad de desarrollo
Cómo se puntúa
| 36/36 | Recencia de push — último push hace 4 días |
| 14.5/36 | Cadencia de commits — 21/52 semanas con commits |
| 15.8/18 | Volumen de commits — 57 commits en el último año |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Maintained — sin datos |
Datos de entrada utilizados
| commits_last_year | 57 |
| human_commit_share | 1 |
| days_since_last_push | 4 |
| active_weeks_last_year | 21 |
Disciplina de publicación
Cómo se puntúa
| 27/27 | Publica versiones — 92 versiones publicadas |
| 27/36 | Recencia de las versiones — última versión hace 113 días |
| 27/27 | Cadencia de publicación — una versión cada ~43,5 días |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos |
Datos de entrada utilizados
| releases_count | 92 |
| latest_release_tag | v3.10.1 |
| releases_from_tags | no |
| days_since_latest_release | 113 |
| mean_days_between_releases | 43,5 |
Comunidad y Adopción
¿Tiene el proyecto usuarios, descargas, atención y unas condiciones acogedoras para quienes contribuyen?
Popularidad y adopción
Cómo se puntúa
| 42.7/60 | Estrellas — 428 estrellas |
| 13.6/25 | Forks — 44 forks |
| 3.9/15 | Observadores — 6 observadores |
Datos de entrada utilizados
| forks | 44 |
| stars | 428 |
| watchers | 6 |
| growth_state | unverified |
| growth_factor_pct | 100 |
| growth_unverified_reason | no_history |
Salud de la comunidad
Cómo se puntúa
| 22.5/22.5 | README |
| 22.5/22.5 | Licencia — licencia reconocida (Apache-2.0) |
| 18/18 | Guía CONTRIBUTING |
| 13.5/13.5 | Código de conducta |
| 0/7.2 | Plantilla de issues |
| 6.3/6.3 | Plantilla de PR |
Datos de entrada utilizados
| has_readme | sí |
| has_license | sí |
| readme_badges | 8 |
| has_contributing | sí |
| has_issue_template | no |
| has_code_of_conduct | sí |
| readme_badge_services | shields.io |
| has_pull_request_template | sí |
Sostenibilidad y Gobernanza
¿Sobrevivirá el proyecto a sus personas: factor bus, capacidad de respuesta, quién lo respalda y mantenimiento del paquete?
Resiliencia de mantenedores (factor bus)
Cómo se puntúa
| 9/54 | Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s) |
| 0.2/22.5 | Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 99% de los commits |
| 13.5/13.5 | Amplitud de contribuyentes — 17 contribuyentes |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Contributors — sin datos |
Datos de entrada utilizados
| bus_factor | 1 |
| contributors_sampled | 17 |
| top_contributor_share | 0,991 |
Capacidad de respuesta a issues y PR
Cómo se puntúa
| 40.2/42 | Resolución de issues — 96% de issues cerradas |
| 28.1/30 | Aceptación de PR — 357/381 PR decididos fusionados |
| 13/13 | Newcomer PR acceptance — 6/6 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d |
| 0/15 | OpenSSF Scorecard: Code-Review — sin datos |
Datos de entrada utilizados
| merged_prs | 357 |
| open_issues | 6 |
| closed_issues | 136 |
| prs_merged_7d | 3 |
| prs_decided_7d | 3 |
| prs_merged_30d | 6 |
| prs_decided_30d | 6 |
| issue_closed_ratio | 0,958 |
| closed_unmerged_prs | 24 |
| first_time_authors_30d | 2 |
| first_time_prs_merged_30d | 6 |
| first_time_prs_decided_30d | 6 |
Propiedad y custodia
Cómo se puntúa
| 10/30 | Respaldo de la propiedad — cuenta personal (usuario) |
| 0/20 | Dominio verificado — no aplicable a cuentas de usuario |
| 16.3/25 | Alcance del propietario — 183 seguidores de kozistr |
| 23.6/25 | Trayectoria — 38 repos públicos, cuenta de ~10 años |
Datos de entrada utilizados
| followers | 183 |
| owner_type | User |
| is_verified | — |
| owner_login | kozistr |
| public_repos | 38 |
| account_age_days | 3974 |
Mantenimiento de paquetes
Cómo se puntúa
| 25/25 | Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi |
| 35/35 | Recencia de publicación — última publicación hace 113 días |
| 20/20 | Historial de versiones — 91 versiones en el registro |
| 20/20 | No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado |
Datos de entrada utilizados
| packages | pytorch_optimizer |
| ecosystems | pypi |
| any_deprecated | no |
| min_days_since_publish | 113 |
Calidad de Ingeniería
¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?
Prácticas de ingeniería
Cómo se puntúa
| 24/24 | Flujos de trabajo de CI — 7 flujo(s) de trabajo |
| 24/24 | Pruebas presentes |
| 16/16 | Configuración de linter — pyproject.toml ([tool.ruff]) |
| 0/9.6 | Hooks de pre-commit |
| 0/6.4 | .editorconfig |
| 0/20 | OpenSSF Scorecard: CI-Tests — sin datos |
Datos de entrada utilizados
| has_ci | sí |
| has_tests | sí |
| has_editorconfig | no |
| has_linter_config | sí |
| has_precommit_config | no |
Documentación
Cómo se puntúa
| 30/30 | README |
| 25/25 | Directorio de documentación |
| 15/15 | Sitio de documentación / página del proyecto — https://pytorch-optimizers.readthedocs.io/en/latest/ |
| 10/10 | Descripción del repositorio |
| 10/10 | Topics — 19 topics |
| 0/10 | Wiki |
Datos de entrada utilizados
| topics | optimizer, pytorch, ranger, adamp, radam, madgrad, adabelief, sam, lookahead, deep-learning, diffgrad, adan, gradient-centralization, adai, learning-rate-scheduling, loss-functions, ademamix, muon, scion |
| has_wiki | no |
| homepage | https://pytorch-optimizers.readthedocs.io/en/latest/ |
| docs_site | https://pytorch-optimizers.readthedocs.io/en/latest/ |
| has_readme | sí |
| has_docs_dir | sí |
| has_description | sí |
Seguridad
¿Son sólidas las prácticas visibles de seguridad y de cadena de suministro, sin exposición jurisdiccional de alto riesgo sin resolver?
Postura de seguridad
Cómo se puntúa
| 30/30 | Política de seguridad (SECURITY.md) |
| 0/25 | Configuración de Dependabot |
| 0/25 | Lockfiles de dependencias — biblioteca publicada — los lockfiles son cosa de las aplicaciones, no se esperan aquí |
| 20/20 | Flujo de trabajo de CodeQL |
Datos de entrada utilizados
| source | file_signals |
| lockfiles | uv.lock |
| manifests | pyproject.toml, requirements-docs.txt |
| has_codeql_workflow | sí |
| has_security_policy | sí |
| has_dependabot_config | no |
Avisos de dependencias
Cómo se puntúa
| 35/35 | Dependencias directas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia directa tiene un aviso conocido |
| 25/25 | Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia indirecta tiene un aviso conocido |
| 0/40 | Sin avisos pendientes — ningún aviso tiene fecha de publicación |
Datos de entrada utilizados
| source | osv |
| advisories | 0 |
| affected_packages | 0 |
| assessed_packages | 30 |
| unassessed_packages | 0 |
| affected_by_severity | none |
| direct_affected_packages | 0 |
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.
Contexto y guía para agentes
Cómo se puntúa
| 45/45 | Instrucciones para agentes — AGENT.md, CLAUDE.md |
| 0/15 | Documentación legible por máquinas (llms.txt) |
| 40/40 | Historial de commits legible — 100 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo) |
Datos de entrada utilizados
| has_llms_txt | no |
| llms_txt_url | — |
| legible_history_share | 1 |
| agent_instruction_files | AGENT.md, CLAUDE.md |
| agent_instruction_max_bytes | 6053 |
Cómo se puntúa
| 18/18 | Arranque con un solo comando — justfile |
| 22/22 | Pruebas automatizadas |
| 11/11 | Configuración de lint / formato — pyproject.toml ([tool.ruff]) |
| 11/11 | Verificación estática de tipos — pytorch_optimizer/py.typed |
| 10/10 | Entorno reproducible — lockfile |
| 0/10 | Práctica demostrada con agentes — ningún commit con autoría de agente entre los últimos 100 |
| 0/8 | Mantenimiento automatizado — no se observan actualizaciones automáticas de dependencias |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — sin datos |
Datos de entrada utilizados
| has_nix | no |
| has_tests | sí |
| lockfiles | uv.lock |
| has_dockerfile | no |
| typed_language | no |
| bootstrap_files | justfile |
| has_devcontainer | no |
| has_linter_config | sí |
| typecheck_configs | pytorch_optimizer/py.typed |
| agent_commit_share | 0 |
| toolchain_manifests | — |
| dependency_bot_commit_share | 0 |
Legibilidad del código para modelos
Cómo se puntúa
| 27/45 | Código verificable por tipos — Python con configuración de verificación de tipos (pytorch_optimizer/py.typed) |
| 55/55 | Tamaños de archivo manejables — 0/160 archivos fuente de más de 60 KB |
Datos de entrada utilizados
| primary_language | Python |
| largest_source_bytes | 35.314 |
| source_files_sampled | 160 |
| oversized_source_files | 0 |
Interfaces legibles por máquina
Cómo se puntúa
| 0/40 | Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto) — no aplicable a este tipo de software |
| 0/20 | Servidor MCP — no aplicable a este tipo de software |
| 40/40 | Ejemplos ejecutables — examples |
Datos de entrada utilizados
| example_dirs | examples |
| has_mcp_signal | no |
| api_schema_files | — |
| interfaces_expected_of | — |
Datos clave
Advertencias de recopilación de datos
- Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
- OpenSSF Scorecard did not return a usable result (killed by SIGKILL — most likely the container's memory limit); skipping Scorecard checks
Más detalle
Historial de estrellas y forks 0 ★ / 44 ⇿
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.
Cada punto abarca 5 días.
Dependencias directas 5
| Registro | Paquete | Restricción de versión | Manifiesto |
|---|---|---|---|
| PyPI | numpy | >1.24.4 | pyproject.toml |
| PyPI | numpy | <=1.24.4 | pyproject.toml |
| PyPI | torch | >=1.10,<2.5 | pyproject.toml |
| PyPI | torch | >=1.10,<2.9 | pyproject.toml |
| PyPI | torch | >=1.10 | pyproject.toml |
Todas las dependencias 61
Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 13 paquetes directos y 48 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.
| Registro | Paquete | Versión | Relación |
|---|---|---|---|
| PyPI | numpy | — | directa |
| PyPI | numpy | 1.24.4 | directa |
| PyPI | numpy | 2.0.2 | directa |
| PyPI | numpy | 2.2.6 | directa |
| PyPI | numpy | 2.4.6 | directa |
| PyPI | numpy | 2.5.1 | directa |
| PyPI | torch | 2.10.0 | directa |
| PyPI | torch | 2.13.0 | directa |
| PyPI | torch | 2.13.0+cpu | directa |
| PyPI | torch | 2.4.1 | directa |
| PyPI | torch | 2.4.1+cpu | directa |
| PyPI | torch | 2.8.0 | directa |
| PyPI | torch | 2.8.0+cpu | directa |
| PyPI | colorama | 0.4.6 | indirecta |
| PyPI | coverage | 7.10.7 | indirecta |
| PyPI | coverage | 7.15.2 | indirecta |
| PyPI | coverage | 7.6.1 | indirecta |
| PyPI | exceptiongroup | 1.3.1 | indirecta |
| PyPI | filelock | 3.16.1 | indirecta |
| PyPI | filelock | 3.19.1 | indirecta |
| PyPI | filelock | 3.32.0 | indirecta |
| PyPI | fsspec | 2025.10.0 | indirecta |
| PyPI | fsspec | 2025.3.0 | indirecta |
| PyPI | fsspec | 2026.6.0 | indirecta |
| PyPI | iniconfig | 2.1.0 | indirecta |
| PyPI | iniconfig | 2.3.0 | indirecta |
| PyPI | jinja2 | 3.1.6 | indirecta |
| PyPI | markdown-include | 0.8.1 | indirecta |
| PyPI | markupsafe | 2.1.5 | indirecta |
| PyPI | markupsafe | 3.0.3 | indirecta |
| PyPI | mdx-truly-sane-lists | 1.3 | indirecta |
| PyPI | mkdocs | 1.6.1 | indirecta |
| PyPI | mkdocs-awesome-nav | 3.3.0 | indirecta |
| PyPI | mkdocs-git-revision-date-localized-plugin | 1.5.1 | indirecta |
| PyPI | mkdocs-material | 9.7.6 | indirecta |
| PyPI | mkdocstrings-python | 2.0.3 | indirecta |
| PyPI | mpmath | 1.3.0 | indirecta |
| PyPI | networkx | 3.1 | indirecta |
| PyPI | networkx | 3.2.1 | indirecta |
| PyPI | networkx | 3.4.2 | indirecta |
| PyPI | networkx | 3.6.1 | indirecta |
| PyPI | nodeenv | 1.10.0 | indirecta |
| PyPI | packaging | 26.2 | indirecta |
| PyPI | pluggy | 1.5.0 | indirecta |
| PyPI | pluggy | 1.6.0 | indirecta |
| PyPI | pygments | 2.20.0 | indirecta |
| PyPI | pymdown-extensions | 10.21.2 | indirecta |
| PyPI | pyright | 1.1.408 | indirecta |
| PyPI | pytest | 8.3.5 | indirecta |
| PyPI | pytest | 8.4.2 | indirecta |
| PyPI | pytest | 9.1.1 | indirecta |
| PyPI | pytest-cov | 5.0.0 | indirecta |
| PyPI | pytest-cov | 7.1.0 | indirecta |
| PyPI | pytorch-optimizer | 3.10.1 | indirecta |
| PyPI | ruff | 0.16.0 | indirecta |
| PyPI | setuptools | 83.0.0 | indirecta |
| PyPI | sympy | 1.13.3 | indirecta |
| PyPI | sympy | 1.14.0 | indirecta |
| PyPI | tomli | 2.4.1 | indirecta |
| PyPI | typing-extensions | 4.13.2 | indirecta |
| PyPI | typing-extensions | 4.16.0 | indirecta |
Avisos de dependencias 0
Instalar pypi:pytorch_optimizer@3.10.1 arrastra 30 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.
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.