Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-20 06:41 UTC

speediedan / finetuning-scheduler

A PyTorch Lightning extension that accelerates and enhances foundation model experimentation with flexible fine-tuning schedules.

PythonApache-2.0★ 69 estrellas⑂ 8 forksdesde feb 2022Ver en GitHub ↗
TipoHerramienta de línea de comandosBibliotecacómo se determina
#machine-learning#transfer-learning#finetuning#fine-tuning#pytorch-lightning#pytorch#artificial-intelligence#neural-networks#superglue

speediedan/finetuning-scheduler tiene un índice de salud de 78 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Bueno. Su puntuación más alta es Engineering Quality (96/100) y la más baja, Security (45/100). Se actualizó por última vez hace 8 días. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

78
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.

78
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 67 se calibra a 78 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

Dan DaleCuenta personal
22 seguidores36 repositorios públicosdesde may 2014

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

RegistroPaqueteVersiónDescargas / mesVersionesÚltima publicaciónEtiquetas
PyPIfinetuning-scheduler2.13.0394646hace 55 díasdeep-learningpytorchaimachine-learningpytorch-lightninglightningfine-tuningfinetuning

Métricas por categoría

Vitalidad

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

70Bueno · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

62Moderado
Cómo se puntúa
28.8/36Recencia de push — último push hace 8 días
7.6/36Cadencia de commits — 11/52 semanas con commits
15.6/18Volumen de commits — 53 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 23 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year53
human_commit_share1
days_since_last_push8
active_weeks_last_year11

Disciplina de publicación

83Excelente
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 48 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 55 días
19.8/27Cadencia de publicación — una versión cada ~78,9 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Datos de entrada utilizados
releases_count48
latest_release_tagv2.13.0
releases_from_tagsno
days_since_latest_release55
mean_days_between_releases78,9

Comunidad y Adopción

¿Tiene el proyecto usuarios, descargas, atención y unas condiciones acogedoras para quienes contribuyen?

62Moderado · 17% del índice global

Popularidad y adopción

38Débil
Cómo se puntúa
29.7/60Estrellas — 69 estrellas
7/25Forks — 8 forks
1.7/15Observadores — 3 observadores
Datos de entrada utilizados
forks8
stars69
watchers3
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Salud de la comunidad

92Excelente
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencia — licencia 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_readmesí
has_licensesí
readme_badges9
has_contributingsí
has_issue_templateno
has_code_of_conductsí
readme_badge_servicesbadge.fury.io, codecov.io, dev.azure.com, github.com, readthedocs.org, shields.io
has_pull_request_templatesí

Adopción en el ecosistema (descargas)

60Moderado
Cómo se puntúa
48/80Descargas mensuales — 3946 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesfinetuning-scheduler
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads3946
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?

59Moderado · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

19Crítico
Cómo se puntúa
9/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
0.4/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 98% de los commits
6.8/13.5Amplitud de contribuyentes — 5 contribuyentes
3/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled5
top_contributor_share0,981

Capacidad de respuesta a issues y PR

80Excelente
Cómo se puntúa
39.8/42Resolución de issues — 95% de issues cerradas
30/30Aceptación de PR — 22/22 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance — ningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/27 approved changesets -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
merged_prs22
open_issues1
closed_issues18
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d9
prs_decided_30d9
issue_closed_ratio0,947
closed_unmerged_prs0
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

54Moderado
Cómo se puntúa
10/30Respaldo de la propiedad — cuenta personal (usuario)
0/20Dominio verificado — no aplicable a cuentas de usuario
9.8/25Alcance del propietario — 22 seguidores de speediedan
23.4/25Trayectoria — 36 repos públicos, cuenta de ~12 años
Datos de entrada utilizados
followers22
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginspeediedan
public_repos36
account_age_days4524
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dominio verificado. Los pesos restantes se han renormalizado.

Mantenimiento de paquetes

100Excepcional
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 55 días
20/20Historial de versiones — 46 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesfinetuning-scheduler
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish55

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

96Excepcional · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

94Excepcional
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 10 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 12 out of 12 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
has_cisí
has_testssí
has_editorconfigno
has_linter_configsí
has_precommit_configsí

Documentación

100Excepcional
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://finetuning-scheduler.readthedocs.io
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 9 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsmachine-learning, transfer-learning, finetuning, fine-tuning, pytorch-lightning, pytorch, artificial-intelligence, neural-networks, superglue
has_wikisí
homepagehttps://finetuning-scheduler.readthedocs.io
docs_sitehttps://finetuning-scheduler.readthedocs.io
has_readmesí
has_docs_dirsí
has_descriptionsí

Seguridad

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

45Débil · 16% del índice global

Postura de seguridad

37Débil
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
2.5/2.5CI-Tests — 12 out of 12 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/27 approved changesets -- score normalized to 0
0.8/2.5Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Licencia — license file detected
7.5/7.5Maintained — 23 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
3/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 129 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated18
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive0
scorecard_aggregate3,7

Avisos de dependencias

78Bueno
Cómo se puntúa
13.2/35Dependencias directas libres de avisos conocidos — 1 afectados: lightning 2.6.6 (high 7.8)
25/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia indirecta tiene un aviso conocido
40/40Sin avisos pendientes — ningún aviso lleva público más de 90 días
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories1
affected_packages1
assessed_packages46
unassessed_packages0
affected_by_severityhigh 1
direct_affected_packages1
Se cotejó el cierre de dependencias en tiempo de ejecución de pypi:finetuning-scheduler@2.13.0 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 46 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.

72Bueno · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

64Moderado
Cómo se puntúa
45/45Instrucciones para agentes — .github/copilot-instructions.md, AGENTS.md, CLAUDE.md
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
18.7/40Historial de commits legible — 35 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share0,35
agent_instruction_files.github/copilot-instructions.md, AGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes17.426

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

74Bueno
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comando — Makefile, docs/Makefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Verificación estática de tipos — src/finetuning_scheduler/py.typed
10/10Entorno reproducible — Dockerfile
2/10Práctica demostrada con agentes — 1 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
0/8Mantenimiento automatizado — no se observan actualizaciones automáticas de dependencias
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_testssí
lockfiles—
has_dockerfilesí
typed_languageno
bootstrap_filesMakefile, docs/Makefile
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configssrc/finetuning_scheduler/py.typed
agent_commit_share0,01
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Legibilidad del código para modelos

80Excelente
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tipos — Python con configuración de verificación de tipos (src/finetuning_scheduler/py.typed)
53.3/55Tamaños de archivo manejables — 2/63 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes129.297
source_files_sampled63
oversized_source_files2

Datos clave

69estrellas de GitHub
5contribuidores
53commits en los últimos 12 meses
8días desde el último push
48versiones publicadas
1factor bus
1issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • Could not fetch pypi package 'setup_tools.py' from its registry

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 8 ⇿
0Estrellas
8Forks
43Versiones

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.

02468812022-052024-052026-05
Mayor 1Menor 9Parche 31

Cada punto abarca 4 días.

OpenSSF Scorecard 3.7 / 10
3.7agregado

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 · 2026-09-20 06:41 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
10CI-Tests12 out of 12 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/27 approved changesets -- score normalized to 0
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained23 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
6Security-Policysecurity policy file detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities129 existing vulnerabilities detected
Todas las dependencias 355

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 0 paquetes directos y 355 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPI2-14-0-dev20260724—indirecta
PyPIaiohappyeyeballs2.7.1indirecta
PyPIaiohttp3.14.3indirecta
PyPIaiosignal1.4.0indirecta
PyPIalembic1.18.5indirecta
PyPIannotated-doc0.0.5indirecta
PyPIannotated-types0.8.0indirecta
PyPIantlr4-python3-runtime4.9.3indirecta
PyPIanyio4.14.2indirecta
PyPIappnope0.1.4indirecta
PyPIargon2-cffi25.1.0indirecta
PyPIargon2-cffi-bindings25.1.0indirecta
PyPIarrow1.4.0indirecta
PyPIaspy-yaml1.3.0indirecta
PyPIasttokens3.0.2indirecta
PyPIasync-generator1.10indirecta
PyPIasync-lru2.3.0indirecta
PyPIatomicwrites1.4.1indirecta
PyPIattrs20.3.0indirecta
PyPIattrs26.1.0indirecta
PyPIbabel2.18.0indirecta
PyPIbackcall0.2.0indirecta
PyPIbeautifulsoup44.15.0indirecta
PyPIbleach6.4.0indirecta
PyPIblinker1.9.0indirecta
PyPIcachetools5.5.2indirecta
PyPIcachetools7.1.6indirecta
PyPIcertifi2026.7.22indirecta
PyPIcffi2.1.0indirecta
PyPIcfgv3.5.0indirecta
PyPIcharset-normalizer3.4.9indirecta
PyPIclick8.4.2indirecta
PyPIcloudpickle3.1.2indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcomm0.2.3indirecta
PyPIcommonmark0.9.2indirecta
PyPIcontourpy1.3.3indirecta
PyPIcoverage—indirecta
PyPIcoverage6.4indirecta
PyPIcoverage7.15.2indirecta
PyPIcryptography48.0.1indirecta
PyPIcryptography49.0.0indirecta
PyPIcu130—indirecta
PyPIcycler0.12.1indirecta
PyPIdatabricks-sdk0.122.0indirecta
PyPIdatasets—indirecta
PyPIdatasets4.0.0indirecta
PyPIdatasets5.0.1indirecta
PyPIdebugpy1.8.21indirecta
PyPIdecorator5.3.1indirecta
PyPIdefusedxml0.7.1indirecta
PyPIdill0.3.8indirecta
PyPIdill0.4.1indirecta
PyPIdistlib0.4.3indirecta
PyPIdocker7.2.0indirecta
PyPIdocstring-parser0.18.0indirecta
PyPIdocutils—indirecta
PyPIdocutils0.23indirecta
PyPIentrypoints0.4indirecta
PyPIevaluate—indirecta
PyPIevaluate0.3.0indirecta
PyPIevaluate0.4.6indirecta
PyPIexecuting2.2.1indirecta
PyPIfastapi0.140.13indirecta
PyPIfastjsonschema2.22.1indirecta
PyPIfilelock3.32.0indirecta
PyPIflask3.1.3indirecta
PyPIflask-cors6.0.5indirecta
PyPIfonttools4.63.0indirecta
PyPIfqdn1.5.1indirecta
PyPIfrozenlist1.8.0indirecta
PyPIfsspec2025.3.0indirecta
PyPIfsspec2026.6.0indirecta
PyPIgitdb4.0.12indirecta
PyPIgitpython3.1.57indirecta
PyPIgoogle-auth2.56.2indirecta
PyPIgraphene3.4.3indirecta
PyPIgraphql-core3.2.11indirecta
PyPIgraphql-relay3.2.0indirecta
PyPIgreenlet3.5.4indirecta
PyPIgunicorn23.0.0indirecta
PyPIgunicorn26.0.0indirecta
PyPIh110.16.0indirecta
PyPIhf-xet1.5.2indirecta
PyPIhttpcore1.0.9indirecta
PyPIhttpx0.28.1indirecta
PyPIhuey3.3.0indirecta
PyPIhuggingface-hub0.36.2indirecta
PyPIhuggingface-hub1.25.1indirecta
PyPIhydra-core—indirecta
PyPIhydra-core1.2.0indirecta
PyPIhydra-core1.3.4indirecta
PyPIid1.6.1indirecta
PyPIidentify2.6.19indirecta
PyPIidna3.18indirecta
PyPIimportlib-metadata8.9.0indirecta
PyPIimportlib-metadata9.0.0indirecta
PyPIimportlib-resources7.1.0indirecta
PyPIiniconfig2.3.0indirecta
PyPIipykernel—indirecta
PyPIipykernel6.2.0indirecta
PyPIipykernel7.3.0indirecta
PyPIipython—indirecta
PyPIipython7.23.1indirecta
PyPIipython9.15.0indirecta
PyPIipython-genutils0.2.0indirecta
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirecta
PyPIipywidgets—indirecta
PyPIipywidgets7.6.0indirecta
PyPIipywidgets8.1.8indirecta
PyPIisoduration20.11.0indirecta
PyPIitsdangerous2.2.0indirecta
PyPIjaraco-classes3.4.0indirecta
PyPIjaraco-context6.1.2indirecta
PyPIjaraco-functools4.6.0indirecta
PyPIjedi0.20.0indirecta
PyPIjeepney0.9.0indirecta
PyPIjinja2—indirecta
PyPIjinja23.1.6indirecta
PyPIjoblib1.5.3indirecta
PyPIjson50.15.0indirecta
PyPIjsonargparse—indirecta
PyPIjsonargparse4.27.7indirecta
PyPIjsonargparse4.50.0indirecta
PyPIjsonpointer3.1.1indirecta
PyPIjsonschema4.17.3indirecta
PyPIjsonschema4.26.0indirecta
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirecta
PyPIjupyter-builder1.1.1indirecta
PyPIjupyter-client—indirecta
PyPIjupyter-client7.0.0indirecta
PyPIjupyter-client8.9.1indirecta
PyPIjupyter-core—indirecta
PyPIjupyter-core4.8.0indirecta
PyPIjupyter-core5.9.1indirecta
PyPIjupyter-events0.12.1indirecta
PyPIjupyter-lsp2.3.1indirecta
PyPIjupyter-server2.20.0indirecta
PyPIjupyter-server-terminals0.5.4indirecta
PyPIjupyterlab4.6.2indirecta
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0indirecta
PyPIjupyterlab-server2.28.0indirecta
PyPIjupyterlab-widgets3.0.16indirecta
PyPIjupytext—indirecta
PyPIjupytext1.10.0indirecta
PyPIjupytext1.19.5indirecta
PyPIkeyring25.7.0indirecta
PyPIkiwisolver1.5.0indirecta
PyPIlark1.3.1indirecta
PyPIlightning2.6.0indirecta
PyPIlightning2.6.5indirecta
PyPIlightning-utilities0.15.3indirecta
PyPImako1.3.12indirecta
PyPImarkdown-it-py0.6.2indirecta
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirecta
PyPImarkupsafe3.0.3indirecta
PyPImatplotlib3.11.1indirecta
PyPImatplotlib-inline0.1.7indirecta
PyPImatplotlib-inline0.2.2indirecta
PyPImdit-py-plugins0.2.6indirecta
PyPImdit-py-plugins0.6.1indirecta
PyPImdurl0.1.2indirecta
PyPImistune0.8.4indirecta
PyPImistune3.3.4indirecta
PyPImlflow—indirecta
PyPImlflow3.0.0indirecta
PyPImlflow3.14.0indirecta
PyPImlflow-skinny3.0.0indirecta
PyPImlflow-skinny3.14.0indirecta
PyPImlflow-tracing3.14.0indirecta
PyPImore-itertools11.1.0indirecta
PyPImultidict6.7.1indirecta
PyPImultiprocess0.70.16indirecta
PyPImultiprocess0.70.19indirecta
PyPImyst-parser4.0.1indirecta
PyPInarwhals2.24.0indirecta
PyPInbclient—indirecta
PyPInbclient0.11.0indirecta
PyPInbclient0.5.0indirecta
PyPInbconvert—indirecta
PyPInbconvert6.0.0indirecta
PyPInbconvert7.17.1indirecta
PyPInbformat—indirecta
PyPInbformat5.0.2indirecta
PyPInbformat5.10.4indirecta
PyPInbsphinx—indirecta
PyPInbval—indirecta
PyPInbval0.11.0indirecta
PyPInbval0.9.6indirecta
PyPInest-asyncio1.6.0indirecta
PyPInest-asyncio21.7.2indirecta
PyPInh30.3.6indirecta
PyPInightly—indirecta
PyPInodeenv1.10.0indirecta
PyPInotebook—indirecta
PyPInotebook6.4.0indirecta
PyPInotebook7.6.1indirecta
PyPInotebook-shim0.2.4indirecta
PyPInumpy2.4.6indirecta
PyPIomegaconf—indirecta
PyPIomegaconf2.2.3indirecta
PyPIomegaconf2.3.1indirecta
PyPIopentelemetry-api1.44.0indirecta
PyPIopentelemetry-proto1.44.0indirecta
PyPIopentelemetry-sdk1.44.0indirecta
PyPIopentelemetry-semantic-conventions0.65b0indirecta
PyPIpackaging25.0indirecta
PyPIpackaging26.2indirecta
PyPIpandas2.3.3indirecta
PyPIpandoc—indirecta
PyPIpandocfilters1.5.1indirecta
PyPIparso0.8.7indirecta
PyPIpexpect4.9.0indirecta
PyPIpickleshare0.7.5indirecta
PyPIpillow12.3.0indirecta
PyPIpip—indirecta
PyPIpip21.0indirecta
PyPIpip26.1.2indirecta
PyPIpkginfo1.12.1.2indirecta
PyPIplatformdirs4.11.0indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIpre-commit—indirecta
PyPIpre-commit2.0.0indirecta
PyPIpre-commit4.6.1indirecta
PyPIprettytable3.18.0indirecta
PyPIprometheus-client0.26.0indirecta
PyPIprompt-toolkit3.0.53indirecta
PyPIpropcache0.5.2indirecta
PyPIprotobuf6.33.6indirecta
PyPIpsutil—indirecta
PyPIpsutil5.9.0indirecta
PyPIpsutil7.2.2indirecta
PyPIpt-lightning-sphinx-theme—indirecta
PyPIptyprocess0.7.0indirecta
PyPIpure-eval0.2.3indirecta
PyPIpy1.11.0indirecta
PyPIpyarrow20.0.0indirecta
PyPIpyarrow24.0.0indirecta
PyPIpyasn10.6.4indirecta
PyPIpyasn1-modules0.4.2indirecta
PyPIpycparser3.0indirecta
PyPIpydantic2.13.4indirecta
PyPIpydantic-core2.46.4indirecta
PyPIpygments2.20.0indirecta
PyPIpyparsing3.3.2indirecta
PyPIpyright—indirecta
PyPIpyright1.1.390indirecta
PyPIpyright1.1.411indirecta
PyPIpyrsistent0.20.0indirecta
PyPIpytest—indirecta
PyPIpytest7.0.0indirecta
PyPIpytest9.1.1indirecta
PyPIpytest-rerunfailures—indirecta
PyPIpytest-rerunfailures11.0indirecta
PyPIpytest-rerunfailures16.4indirecta
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirecta
PyPIpython-discovery1.5.0indirecta
PyPIpython-dotenv1.2.2indirecta
PyPIpython-json-logger4.1.0indirecta
PyPIpytorch-lightning2.6.5indirecta
PyPIpytz2026.3.post1indirecta
PyPIpywin32312indirecta
PyPIpywin32-ctypes0.2.3indirecta
PyPIpywinpty3.0.5indirecta
PyPIpyyaml6.0.3indirecta
PyPIpyzmq27.1.0indirecta
PyPIreadme-renderer45.0indirecta
PyPIreferencing0.37.0indirecta
PyPIregex2026.7.19indirecta
PyPIrequests2.34.2indirecta
PyPIrequests-toolbelt1.0.0indirecta
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PyPIrfc3339-validator0.1.4indirecta
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PyPIrich—indirecta
PyPIrich12.3.0indirecta
PyPIrich15.0.0indirecta
PyPIrpds-py2026.6.3indirecta
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PyPIscikit-learn—indirecta
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PyPIterminado0.18.1indirecta
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PyPItinycss21.5.1indirecta
PyPItokenizers0.13.3indirecta
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PyPItoml0.10.2indirecta
PyPItomli2.4.1indirecta
PyPItorch2.11.0indirecta
PyPItorch2.14.0.dev20260724indirecta
PyPItorchmetrics1.9.0indirecta
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PyPItqdm4.70.0indirecta
PyPItraitlets—indirecta
PyPItraitlets5.0.0indirecta
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PyPItransformers—indirecta
PyPItransformers4.26.0indirecta
PyPItransformers5.14.1indirecta
PyPItwine—indirecta
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PyPItyper0.27.0indirecta
PyPItypeshed-client2.12.0indirecta
PyPItyping-extensions—indirecta
PyPItyping-extensions4.16.0indirecta
PyPItyping-inspection0.4.2indirecta
PyPItzdata2026.3indirecta
PyPIuri-template1.3.0indirecta
PyPIurllib32.7.0indirecta
PyPIuvicorn0.51.0indirecta
PyPIvirtualenv21.7.0indirecta
PyPIwaitress3.0.2indirecta
PyPIwcwidth0.8.2indirecta
PyPIwebcolors25.10.0indirecta
PyPIwebencodings0.5.1indirecta
PyPIwebsocket-client1.9.0indirecta
PyPIwerkzeug3.1.8indirecta
PyPIwidgetsnbextension3.5.2indirecta
PyPIwidgetsnbextension4.0.15indirecta
PyPIxxhash3.8.1indirecta
PyPIyarl1.24.5indirecta
PyPIzipp4.1.0indirecta
Avisos de dependencias 1

Instalar pypi:finetuning-scheduler@2.13.0 arrastra 46 paquetes, directos y transitivos: 1 tienen avisos conocidos, de los cuales 1 son dependencias directas.

PaqueteVersiónRelaciónGravedadAvisosCorregido en
lightning2.6.6directaalta12022.6.15

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

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