Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-17 10:53 UTC

linkedin / Liger-Kernel

Efficient Triton Kernels for LLM Training

Python · CudaBSD-2-Clause★ 6617 estrellas⑂ 602 forksdesde ago 2024Ver en GitHub ↗

#llm-training #triton #finetuning #gemma2 #llama #llama3 #llms #mistral #phi3 #triton-kernels #hacktoberfest

linkedin/Liger-Kernel tiene un índice de salud de 98 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excepcional. Su puntuación más alta es Vitality (96/100) y la más baja, Security (50/100). Se actualizó por última vez hoy. 10 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

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.

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)

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

Titularidad

LinkedInOrganización · dominio verificado

2611 seguidores135 repositorios públicosdesde ago 2010

Este repositorio está respaldado por una organización: una custodia compartida y responsable que puede sobrevivir a cualquier mantenedor individual.

Ecosistemas de paquetes

Registro	Paquete	Versión	Descargas / mes	Versiones	Última publicación
PyPI	liger_kernel	0.8.3	576.330	33	hace 0 días
PyPI	liger-cute-kernels	0.8.3	-	1	hace 0 días

Métricas por categoría

Vitalidad

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

96Excepcional · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

99Excepcional

Cómo se puntúa

36/36	Recencia de push — último push hace 0 días
35.3/36	Cadencia de commits — 51/52 semanas con commits
18/18	Volumen de commits — 342 commits en el último año
10/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10

Datos de entrada utilizados

commits_last_year	342
human_commit_share	1
days_since_last_push	0
active_weeks_last_year	51

Disciplina de publicación

92Excelente

Cómo se puntúa

27/27	Publica versiones — 32 versiones publicadas
36/36	Recencia de las versiones — última versión hace 0 días
19.8/27	Cadencia de publicación — una versión cada ~46,1 días
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos

Datos de entrada utilizados

releases_count	32
latest_release_tag	v0.8.3
releases_from_tags	no
days_since_latest_release	0
mean_days_between_releases	46,1

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?

88Excelente · 17% del índice global

Popularidad y adopción

93Excepcional

Cómo se puntúa

60/60	Estrellas — 6617 estrellas
23.2/25	Forks — 602 forks
9.6/15	Observadores — 54 observadores

Datos de entrada utilizados

forks	602
stars	6617
watchers	54
growth_state	unverified
growth_factor_pct	100
growth_unverified_reason	no_history

Salud de la comunidad

77Bueno

Cómo se puntúa

22.5/22.5	README
22.5/22.5	Licencia — licencia reconocida (BSD-2-Clause)
18/18	Guía CONTRIBUTING
0/13.5	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	6
has_contributing	sí
has_issue_template	no
has_code_of_conduct	no
readme_badge_services	shields.io
has_pull_request_template	sí

Adopción en el ecosistema (descargas)

96Excepcional

Cómo se puntúa

76.8/80	Descargas mensuales — 576.330 descargas/mes en pypi
0/20	Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema

Datos de entrada utilizados

packages	liger_kernel
dependents	—
ecosystems	pypi
total_downloads	—
monthly_downloads	576.330
unverified_packages_excluded	liger-cute-kernels

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?

93Excepcional · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

97Excepcional

Cómo se puntúa

54/54	Factor bus — la mitad de los commits recae en 10 contribuyente(s)
19.4/22.5	Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 14% de los commits
13.5/13.5	Amplitud de contribuyentes — 100 contribuyentes
10/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 15 contributing companies or organizations

Datos de entrada utilizados

bus_factor	10
contributors_sampled	100
top_contributor_share	0,139

Capacidad de respuesta a issues y PR

75Bueno

Cómo se puntúa

28.9/42	Resolución de issues — 69% de issues cerradas
25.7/30	Aceptación de PR — 857/1001 PR decididos fusionados
5.8/13	Newcomer PR acceptance — 4/9 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
15/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed

Datos de entrada utilizados

merged_prs	857
open_issues	110
closed_issues	241
prs_merged_7d	15
prs_decided_7d	16
prs_merged_30d	54
prs_decided_30d	60
issue_closed_ratio	0,687
closed_unmerged_prs	144
first_time_authors_30d	9
first_time_prs_merged_30d	4
first_time_prs_decided_30d	9

Propiedad y custodia

100Excepcional

Cómo se puntúa

30/30	Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
20/20	Dominio verificado
24.6/25	Alcance del propietario — 2611 seguidores de linkedin
25/25	Trayectoria — 135 repos públicos, cuenta de ~16 años

Datos de entrada utilizados

followers	2611
owner_type	Organization
is_verified	sí
owner_login	linkedin
public_repos	135
account_age_days	5884

Mantenimiento de paquetes

100Excepcional

Cómo se puntúa

25/25	Publicado y resoluble — 2 paquete(s) en pypi
35/35	Recencia de publicación — última publicación hace 0 días
20/20	Historial de versiones — 33 versiones en el registro
20/20	No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado

Datos de entrada utilizados

packages	liger_kernel, liger-cute-kernels
ecosystems	pypi
any_deprecated	no
min_days_since_publish	0

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

96Excepcional · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

94Excepcional

Cómo se puntúa

24/24	Flujos de trabajo de CI — 10 flujo(s) de trabajo
24/24	Pruebas presentes
16/16	Configuración de linter — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6	Hooks de pre-commit
0/6.4	.editorconfig
20/20	OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10

Datos de entrada utilizados

has_ci	sí
has_tests	sí
has_editorconfig	no
has_linter_config	sí
has_precommit_config	sí

Documentación

100Excepcional

Cómo se puntúa

30/30	README
25/25	Directorio de documentación
15/15	Sitio de documentación / página del proyecto — https://linkedin.github.io/Liger-Kernel/
10/10	Descripción del repositorio
10/10	Topics — 11 topics
10/10	Wiki

Datos de entrada utilizados

topics	llm-training, triton, finetuning, gemma2, llama, llama3, llms, mistral, phi3, triton-kernels, hacktoberfest
has_wiki	sí
homepage	https://linkedin.github.io/Liger-Kernel/
docs_site	https://linkedin.github.io/Liger-Kernel/
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?

50Moderado · 16% del índice global

Postura de seguridad

50Moderado

Cómo se puntúa

7.5/7.5	Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5	Branch-Protection — sin datos
2.5/2.5	CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5	CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7.5/7.5	Code-Review — all changesets reviewed
2.5/2.5	Contributors — project has 15 contributing companies or organizations
10/10	Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5	Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5	Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5	Licencia — license file detected
7.5/7.5	Maintained — 30 commit(s) and 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5	Packaging — packaging workflow detected
0/5	Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5	SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5	Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5	Signed-Releases — sin datos
0/7.5	Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5	Vulnerabilities — 27 existing vulnerabilities detected

Datos de entrada utilizados

source	openssf_scorecard
checks_evaluated	16
scorecard_version	v5.5.0
checks_inconclusive	2
scorecard_aggregate	5

Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Branch-Protection, Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.

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.

73Bueno · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

85Excelente

Cómo se puntúa

45/45	Instrucciones para agentes — AGENTS.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	AGENTS.md
agent_instruction_max_bytes	2361

Bucle de verificación (compilación / pruebas / verificación de tipos)

61Moderado

Cómo se puntúa

18/18	Arranque con un solo comando — Makefile
22/22	Pruebas automatizadas
11/11	Configuración de lint / formato — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11	Verificación estática de tipos
0/10	Entorno reproducible
10/10	Práctica demostrada con agentes — 67 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
0/8	Mantenimiento automatizado — no se observan actualizaciones automáticas de dependencias
0/10	OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0

Datos de entrada utilizados

has_nix	no
has_tests	sí
lockfiles	—
has_dockerfile	no
typed_language	no
bootstrap_files	Makefile
has_devcontainer	no
has_linter_config	sí
typecheck_configs	—
agent_commit_share	0,67
toolchain_manifests	—
dependency_bot_commit_share	0

Legibilidad del código para modelos

54Moderado

Cómo se puntúa

0/45	Código verificable por tipos — Python sin configuración de verificación de tipos
53.8/55	Tamaños de archivo manejables — 11/495 archivos fuente de más de 60 KB

Datos de entrada utilizados

primary_language	Python
largest_source_bytes	204.752
source_files_sampled	495
oversized_source_files	11

Interfaces legibles por máquina

100Excepcional

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	—

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

6617estrellas de GitHub

100contribuidores

342commits en los últimos 12 meses

0días desde el último push

32versiones publicadas

10factor bus

110issues 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 22 authors (cap 12)
pypi download statistics for 'liger_kernel' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
pypi download figures for liger_kernel carried forward from the previous scan (stats endpoint unavailable this scan)
GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository
deps.dev does not index pypi:liger_kernel@0.8.3; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 602 ⇿

0Estrellas

602Forks

29Versiones

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.

Mayor 0Menor 7Parche 22

Cada punto abarca 2 días.

OpenSSF Scorecard 5.0 / 10

5.0agregado

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 · 2026-09-17 10:52 UTC

10	Binary-Artifacts	no binaries found in the repo
n/d	Branch-Protection	internal 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
10	CI-Tests	30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0	CII-Best-Practices	no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
10	Code-Review	all changesets reviewed
10	Contributors	project has 15 contributing companies or organizations
10	Dangerous-Workflow	no dangerous workflow patterns detected
0	Dependency-Update-Tool	no update tool detected
0	Fuzzing	project is not fuzzed
10	License	license file detected
10	Maintained	30 commit(s) and 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10	Packaging	packaging workflow detected
0	Pinned-Dependencies	dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0	SAST	SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0	Security-Policy	security policy file not detected
n/d	Signed-Releases	no releases found
0	Token-Permissions	detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0	Vulnerabilities	27 existing vulnerabilities detected

Todas las dependencias no recopilado

No fue posible recopilar el conjunto de dependencias resuelto para este informe: GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository

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.

Índice de salud del software

Perfil de puntuación

Titularidad

Ecosistemas de paquetes

Métricas por categoría

Datos clave

Advertencias de recopilación de datos

Más detalle

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