Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.31.0 · métricas 2.10.0 · 2026-08-13 00:47 UTC

urchade / GLiNER

Generalist and Lightweight Model for Named Entity Recognition (Extract any entity types from texts)

PythonApache-2.0★ 3531 estrellas⑂ 299 forksdesde nov 2023Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecacómo se determina
#information-extraction#large-language-models#named-entity-recognition#natural-language-processing#prompt-tuning

urchade/GLiNER tiene un índice de salud de 87 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Vitality (91/100) y la más baja, AI Readiness (46/100). Se actualizó por última vez hace 2 días. 2 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

87
global / 100
Excelente

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.

87
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 73 se calibra a 87 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

Urchade ZaratianaCuenta personal
211 seguidores51 repositorios públicosdesde abr 2018

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
PyPIgliner0.2.28750.43643hace 19 díasnamed-entity-recognitionnerdata-sciencenatural-language-processingartificial-intelligencenlpmachine-learningtransformers

Métricas por categoría

Vitalidad

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

91Excelente · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

90Excelente
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 2 días
26.3/36Cadencia de commits — 38/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 287 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 5 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year287
human_commit_share1
days_since_last_push2
active_weeks_last_year38

Disciplina de publicación

92Excelente
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 41 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 19 días
19.8/27Cadencia de publicación — una versión cada ~50 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count41
latest_release_tagv0.2.28
releases_from_tagsno
days_since_latest_release19
mean_days_between_releases50
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?

76Bueno · 17% del índice global

Popularidad y adopción

85Excelente
Cómo se puntúa
57.5/60Estrellas — 3531 estrellas
20.6/25Forks — 299 forks
7/15Observadores — 19 observadores
Datos de entrada utilizados
forks299
stars3531
watchers19
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Salud de la comunidad

50Moderado
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencia — licencia reconocida (Apache-2.0)
0/18Guía CONTRIBUTING
0/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
0/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readmesí
has_licensesí
readme_badges8
has_contributingno
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateno

Adopción en el ecosistema (descargas)

98Excepcional
Cómo se puntúa
78.3/80Descargas mensuales — 750.436 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesgliner
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads750.436
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?

72Bueno · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

61Moderado
Cómo se puntúa
25.2/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 2 contribuyente(s)
12.2/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 46% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 42 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 10 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor2
contributors_sampled42
top_contributor_share0,46

Capacidad de respuesta a issues y PR

71Bueno
Cómo se puntúa
22.8/42Resolución de issues — 54% de issues cerradas
27.7/30Aceptación de PR — 123/133 PR decididos fusionados
13/13Newcomer PR acceptance — 2/2 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
7.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 4/8 approved changesets -- score normalized to 5
Datos de entrada utilizados
merged_prs123
open_issues92
closed_issues109
prs_merged_7d1
prs_decided_7d1
prs_merged_30d5
prs_decided_30d6
issue_closed_ratio0,542
closed_unmerged_prs10
first_time_authors_30d2
first_time_prs_merged_30d2
first_time_prs_decided_30d2

Propiedad y custodia

64Moderado
Cómo se puntúa
10/30Respaldo de la propiedad — cuenta personal (usuario)
0/20Dominio verificado — no aplicable a cuentas de usuario
16.7/25Alcance del propietario — 211 seguidores de urchade
24.5/25Trayectoria — 51 repos públicos, cuenta de ~8 años
Datos de entrada utilizados
followers211
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginurchade
public_repos51
account_age_days3047
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 19 días
20/20Historial de versiones — 43 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesgliner
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish19

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

74Bueno · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

56Moderado
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 3 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
0/16Configuración de linter
0/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
8/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 3 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 4
Datos de entrada utilizados
has_cisí
has_testssí
has_editorconfigno
has_linter_configno
has_precommit_configno

Documentación

100Excepcional
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://urchade.github.io/GLiNER
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 5 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsinformation-extraction, large-language-models, named-entity-recognition, natural-language-processing, prompt-tuning
has_wikisí
homepagehttps://urchade.github.io/GLiNER
docs_sitehttps://urchade.github.io/GLiNER
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?

53Moderado · 16% del índice global

Postura de seguridad

41Débil
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
1/2.5CI-Tests — 3 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 4
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3.8/7.5Code-Review — Found 4/8 approved changesets -- score normalized to 5
2.5/2.5Contributors — project has 10 contributing companies or organizations
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 — 30 commit(s) and 5 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
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — sin datos
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 61 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate4,1
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.

Avisos de dependencias

100Excepcional
Cómo se puntúa
35/35Dependencias directas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia directa tiene un aviso conocido
25/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia indirecta tiene un aviso conocido
0/40Sin avisos pendientes — ningún aviso tiene fecha de publicación
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages32
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:gliner@0.2.28 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 32 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.

46Débil · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

23En riesgo
Cómo se puntúa
0/45Instrucciones para agentes — sin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
22.9/40Historial de commits legible — 43 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share0,43
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

42Débil
Cómo se puntúa
0/18Arranque con un solo comando
22/22Pruebas automatizadas
0/11Configuración de lint / formato
0/11Verificación estática de tipos
10/10Entorno reproducible — Dockerfile, lockfile
10/10Práctica demostrada con agentes — 10 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
lockfilesuv.lock
has_dockerfilesí
typed_languageno
bootstrap_files—
has_devcontainerno
has_linter_configno
typecheck_configs—
agent_commit_share0,1
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Legibilidad del código para modelos

52Moderado
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tipos — Python sin configuración de verificación de tipos
52.3/55Tamaños de archivo manejables — 4/82 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes264.942
source_files_sampled82
oversized_source_files4

Interfaces legibles por máquina

100Excepcional
Cómo se puntúa
0/40Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto) — no aplicable a este tipo de software
0/20Servidor MCP — no aplicable a este tipo de software
40/40Ejemplos ejecutables — examples, 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

3531estrellas de GitHub
42contribuidores
287commits en los últimos 12 meses
2días desde el último push
41versiones publicadas
2factor bus
92issues 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 ★ / 299 ⇿
0Estrellas
299Forks
41Versiones

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.

05010015020025030029562024-012025-052026-08
Mayor 0Menor 2Parche 39

Cada punto abarca 3 días.

OpenSSF Scorecard 4.1 / 10
4.1agregado

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 00:47 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
4CI-Tests3 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 4
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
5Code-ReviewFound 4/8 approved changesets -- score normalized to 5
10Contributorsproject has 10 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 5 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
0Security-Policysecurity policy file not detected
n/dSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities61 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 6
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPItorch>=2.0.0pyproject.toml
PyPItransformers>=4.51.3,<5.14.0pyproject.toml
PyPIhuggingface_hub>=0.21.4pyproject.toml
PyPItqdm—pyproject.toml
PyPIonnxruntime—pyproject.toml
PyPIsentencepiece—pyproject.toml
Todas las dependencias 210

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 12 paquetes directos y 198 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIhuggingface-hub—directa
PyPIhuggingface-hub1.11.0directa
PyPIonnxruntime1.24.3directa
PyPIonnxruntime1.24.4directa
PyPIsentencepiece—directa
PyPIsentencepiece0.2.1directa
PyPItorch—directa
PyPItorch2.11.0directa
PyPItqdm—directa
PyPItqdm4.67.3directa
PyPItransformers—directa
PyPItransformers5.1.0directa
PyPIaccelerate1.13.0indirecta
PyPIaiohappyeyeballs2.6.1indirecta
PyPIaiohttp3.13.5indirecta
PyPIaiohttp-cors0.8.1indirecta
PyPIaiosignal1.4.0indirecta
PyPIalabaster1.0.0indirecta
PyPIannotated-doc0.0.4indirecta
PyPIannotated-types0.7.0indirecta
PyPIanyio4.13.0indirecta
PyPIasync-timeout5.0.1indirecta
PyPIattrs26.1.0indirecta
PyPIbabel2.18.0indirecta
PyPIbackports-asyncio-runner1.2.0indirecta
PyPIbetter-apidoc—indirecta
PyPIblis1.3.3indirecta
PyPIcachetools7.0.5indirecta
PyPIcamel-kenlm2026.2.7indirecta
PyPIcamel-tools1.5.2indirecta
PyPIcatalogue2.0.10indirecta
PyPIcertifi2026.2.25indirecta
PyPIcffi2.0.0indirecta
PyPIcharset-normalizer3.4.7indirecta
PyPIclick8.3.2indirecta
PyPIcloudpathlib0.23.0indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcolorful0.5.8indirecta
PyPIconfection1.3.3indirecta
PyPIcryptography46.0.7indirecta
PyPIcuda-bindings13.2.0indirecta
PyPIcuda-pathfinder1.5.3indirecta
PyPIcuda-toolkit13.0.2indirecta
PyPIcymem2.0.13indirecta
PyPIdill0.4.1indirecta
PyPIdistlib0.4.0indirecta
PyPIdocopt0.6.2indirecta
PyPIdocutils0.21.2indirecta
PyPIdocutils0.22.4indirecta
PyPIeditdistance0.8.1indirecta
PyPIemoji2.15.0indirecta
PyPIexceptiongroup1.3.1indirecta
PyPIfastapi0.136.0indirecta
PyPIfilelock3.28.0indirecta
PyPIflatbuffers25.12.19indirecta
PyPIfrozenlist1.8.0indirecta
PyPIfsspec2026.3.0indirecta
PyPIfuture1.0.0indirecta
PyPIgoogle-api-core2.30.3indirecta
PyPIgoogle-auth2.49.2indirecta
PyPIgoogleapis-common-protos1.74.0indirecta
PyPIgrpcio1.80.0indirecta
PyPIh110.16.0indirecta
PyPIhf-xet1.4.3indirecta
PyPIhttpcore1.0.9indirecta
PyPIhttptools0.7.1indirecta
PyPIhttpx0.28.1indirecta
PyPIidna3.11indirecta
PyPIimagesize2.0.0indirecta
PyPIimportlib-metadata8.7.1indirecta
PyPIindic-nlp-library0.92indirecta
PyPIiniconfig2.3.0indirecta
PyPIjanome0.5.0indirecta
PyPIjieba31.0.2indirecta
PyPIjinja23.1.6indirecta
PyPIjoblib1.5.3indirecta
PyPIjsonschema4.26.0indirecta
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirecta
PyPIlangdetect1.0.9indirecta
PyPImarkdown-it-py4.0.0indirecta
PyPImarkupsafe3.0.3indirecta
PyPImdurl0.1.2indirecta
PyPImorfessor2.0.6indirecta
PyPImpmath1.3.0indirecta
PyPImsgpack1.1.2indirecta
PyPImuddler0.1.3indirecta
PyPImultidict6.7.1indirecta
PyPImurmurhash1.0.15indirecta
PyPImyst-parser—indirecta
PyPInetworkx3.4.2indirecta
PyPInetworkx3.6.1indirecta
PyPInumpy2.2.6indirecta
PyPInumpy2.4.4indirecta
PyPInvidia-cublas13.1.0.3indirecta
PyPInvidia-cuda-cupti13.0.85indirecta
PyPInvidia-cuda-nvrtc13.0.88indirecta
PyPInvidia-cuda-runtime13.0.96indirecta
PyPInvidia-cudnn-cu139.19.0.56indirecta
PyPInvidia-cufft12.0.0.61indirecta
PyPInvidia-cufile1.15.1.6indirecta
PyPInvidia-curand10.4.0.35indirecta
PyPInvidia-cusolver12.0.4.66indirecta
PyPInvidia-cusparse12.6.3.3indirecta
PyPInvidia-cusparselt-cu130.8.0indirecta
PyPInvidia-nccl-cu132.28.9indirecta
PyPInvidia-nvjitlink13.0.88indirecta
PyPInvidia-nvshmem-cu133.4.5indirecta
PyPInvidia-nvtx13.0.85indirecta
PyPIonnxruntime-gpu—indirecta
PyPIonnxruntime-gpu1.24.3indirecta
PyPIonnxruntime-gpu1.24.4indirecta
PyPIopencensus0.11.4indirecta
PyPIopencensus-context0.1.3indirecta
PyPIopentelemetry-api1.41.0indirecta
PyPIopentelemetry-exporter-prometheus0.62b0indirecta
PyPIopentelemetry-proto1.41.0indirecta
PyPIopentelemetry-sdk1.41.0indirecta
PyPIopentelemetry-semantic-conventions0.62b0indirecta
PyPIpackaging26.1indirecta
PyPIpandas2.3.3indirecta
PyPIpandas3.0.2indirecta
PyPIplatformdirs4.9.6indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIpreshed3.0.13indirecta
PyPIprometheus-client0.25.0indirecta
PyPIpropcache0.4.1indirecta
PyPIproto-plus1.27.2indirecta
PyPIprotobuf6.33.6indirecta
PyPIpsutil7.2.2indirecta
PyPIpy-spy0.4.1indirecta
PyPIpyasn10.6.3indirecta
PyPIpyasn1-modules0.4.2indirecta
PyPIpycparser3.0indirecta
PyPIpydantic2.13.2indirecta
PyPIpydantic-core2.46.2indirecta
PyPIpygments2.20.0indirecta
PyPIpyrsistent0.20.0indirecta
PyPIpytest9.0.3indirecta
PyPIpytest-asyncio1.3.0indirecta
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirecta
PyPIpython-discovery1.2.2indirecta
PyPIpython-dotenv1.2.2indirecta
PyPIpython-mecab-ko1.3.7indirecta
PyPIpython-mecab-ko-dic2.1.1.post2indirecta
PyPIpytz2026.1.post1indirecta
PyPIpyyaml6.0.3indirecta
PyPIray2.55.0indirecta
PyPIreferencing0.37.0indirecta
PyPIregex2026.4.4indirecta
PyPIrequests2.33.1indirecta
PyPIrich15.0.0indirecta
PyPIroman-numerals4.1.0indirecta
PyPIrpds-py0.30.0indirecta
PyPIruff0.15.11indirecta
PyPIsafetensors0.7.0indirecta
PyPIscikit-learn1.7.2indirecta
PyPIscikit-learn1.8.0indirecta
PyPIscipy1.15.3indirecta
PyPIscipy1.17.1indirecta
PyPIsetuptools81.0.0indirecta
PyPIshellingham1.5.4indirecta
PyPIshibuya—indirecta
PyPIsix1.17.0indirecta
PyPIsmart-open7.6.0indirecta
PyPIsnowballstemmer3.0.1indirecta
PyPIspacy3.8.14indirecta
PyPIspacy-legacy3.0.12indirecta
PyPIspacy-loggers1.0.5indirecta
PyPIsphinx—indirecta
PyPIsphinx8.1.3indirecta
PyPIsphinx9.0.4indirecta
PyPIsphinx9.1.0indirecta
PyPIsphinx-argparse0.5.2indirecta
PyPIsphinx-rtd-theme3.1.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-jquery4.1indirecta
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirecta
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0indirecta
PyPIsrsly2.5.3indirecta
PyPIstanza1.11.1indirecta
PyPIstarlette1.0.0indirecta
PyPIsympy1.14.0indirecta
PyPItabulate0.10.0indirecta
PyPItermcolor3.3.0indirecta
PyPIthinc8.3.13indirecta
PyPIthreadpoolctl3.6.0indirecta
PyPItokenizers0.22.2indirecta
PyPItomli2.4.1indirecta
PyPItriton3.6.0indirecta
PyPItyper0.24.1indirecta
PyPItyper-slim0.24.0indirecta
PyPItyping-extensions4.15.0indirecta
PyPItyping-inspection0.4.2indirecta
PyPItzdata2026.1indirecta
PyPIudapi0.5.2indirecta
PyPIudtools0.2.7indirecta
PyPIurllib32.6.3indirecta
PyPIuvicorn0.44.0indirecta
PyPIuvloop0.22.1indirecta
PyPIvirtualenv21.2.4indirecta
PyPIwasabi1.1.3indirecta
PyPIwatchfiles1.1.1indirecta
PyPIweasel1.0.0indirecta
PyPIwebsockets16.0indirecta
PyPIwrapt2.1.2indirecta
PyPIyarl1.23.0indirecta
PyPIzipp3.23.1indirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:gliner@0.2.28 arrastra 32 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

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