Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-10-09 03:55 UTC

vllm-project / vllm-ascend

Community maintained hardware plugin for vLLM on Huawei Ascend

Python · C++Apache-2.0★ 2933 estrellas⑂ 2397 forksdesde ene 2025Ver en GitHub ↗

vllm-project/vllm-ascend tiene un índice de salud de 97 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excepcional. Su puntuación más alta es Vitality (100/100) y la más baja, Security (55/100). Se actualizó por última vez hoy. 20 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

97
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.

97
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 85 se calibra a 97 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

vLLMOrganización
4318 seguidores50 repositorios públicosdesde jun 2023

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

Métricas por categoría

Vitalidad

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

100Excepcional · 21% del índice global
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 0 días
36/36Cadencia de commits — 52/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 4709 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_year4709
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year52
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 43 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 9 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~16,9 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count43
latest_release_tagv0.27.1rc1
releases_from_tagsno
days_since_latest_release9
mean_days_between_releases16,9
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?

92Excelente · 17% del índice global
Cómo se puntúa
56.2/60Estrellas — 2933 estrellas
25/25Forks — 2397 forks
10.3/15Observadores — 73 observadores
Datos de entrada utilizados
forks2397
stars2933
watchers73
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
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_badges1
has_contributingsí
has_issue_templateno
has_code_of_conductsí
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templatesí

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
54/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 20 contribuyente(s)
20.3/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 10% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 99 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 11 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor20
contributors_sampled99
top_contributor_share0,098
Cómo se puntúa
27/42Resolución de issues — 64% de issues cerradas
19.5/30Aceptación de PR — 7374/11.371 PR decididos fusionados
8.7/13Newcomer PR acceptance — 2/3 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Datos de entrada utilizados
merged_prs7374
open_issues1580
closed_issues2855
prs_merged_7d30
prs_decided_7d46
prs_merged_30d42
prs_decided_30d58
issue_closed_ratio0,644
closed_unmerged_prs3997
first_time_authors_30d3
first_time_prs_merged_30d2
first_time_prs_decided_30d3
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
0/20Dominio verificado
25/25Alcance del propietario — 4318 seguidores de vllm-project
19/25Trayectoria — 50 repos públicos, cuenta de ~3 años
Datos de entrada utilizados
followers4318
owner_typeOrganization
is_verifiedno
owner_loginvllm-project
public_repos50
account_age_days1208

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

92Excelente · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 55 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 — 30 out of 30 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

90Excelente
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://docs.vllm.ai/projects/ascend
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 8 topics
0/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsinference, llm, llm-serving, llmops, mlops, model-serving, transformer, vllm
has_wikino
homepagehttps://docs.vllm.ai/projects/ascend
docs_sitehttps://docs.vllm.ai/projects/ascend
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?

55Moderado · 16% del índice global
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 — 30 out of 30 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
7.5/7.5Code-Review — all changesets reviewed
2.5/2.5Contributors — project has 11 contributing companies or organizations
0/10Dangerous-Workflow — dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — 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
0.8/7.5Vulnerabilities — 9 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate4,4
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 conocidos — ninguna dependencia directa tiene un aviso conocido
0/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — el conjunto transitivo no es separable de las dependencias de desarrollo y prueba en este alcance
0/40Sin avisos pendientes — ningún aviso tiene fecha de publicación
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories2
affected_packages1
assessed_packages14
unassessed_packages54
affected_by_severityhigh 1
direct_affected_packages0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dependencias indirectas libres de avisos conocidos, Sin avisos pendientes. Los pesos restantes se han renormalizado. Se cotejaron 14 dependencias resueltas con OSV. 54 no pudieron evaluarse: sin versión resuelta, ecosistema no admitido o fuera de la lista de paquetes informada. Este repositorio no publica ningún paquete que el índice resuelva, por lo que se evaluó en su lugar el grafo de dependencias del repositorio. Ese grafo mezcla fijaciones de desarrollo y prueba con las dependencias distribuidas, de modo que solo se puntúan las dependencias declaradas en tiempo de ejecución; los hallazgos transitivos se informan como contexto y quedan excluidos de la puntuación. 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.

90Excelente · 4% del índice global
Cómo se puntúa
45/45Instrucciones para agentes — AGENTS.md, CLAUDE.md
15/15Documentación legible por máquinas (llms.txt) — llms.txt presente
40/40Historial de commits legible — 100 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtsí
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes13.580
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comando — docs/Makefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Verificación estática de tipos — mypy.ini
10/10Entorno reproducible — Dockerfile
6/10Práctica demostrada con agentes — 3 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
5/8Mantenimiento automatizado — automatización de dependencias configurada, no observada en los commits muestreados
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_filesdocs/Makefile
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configsmypy.ini
agent_commit_share0,03
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tipos — Python con configuración de verificación de tipos (mypy.ini)
53.3/55Tamaños de archivo manejables — 99/3180 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes316.768
source_files_sampled3180
oversized_source_files99
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, sample
Datos de entrada utilizados
example_dirsexamples, sample
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

2933estrellas de GitHub
99contribuidores
4709commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
43versiones publicadas
20factor bus
1580issues 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 40 authors (cap 12)
  • Could not fetch pypi package 'vllm_ascend.vllm_ascend_C' from its registry

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 2397 ⇿
0Estrellas
2397Forks
6Versiones

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.

12001600200024002397482026-062026-082026-10
Mayor 0Menor 1Parche 0
OpenSSF Scorecard 4.4 / 10
4.4agregado

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 · 2026-10-09 03:54 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/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
10Code-Reviewall changesets reviewed
10Contributorsproject has 11 contributing companies or organizations
0Dangerous-Workflowdangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate 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
1Vulnerabilities9 existing vulnerabilities detected
Todas las dependencias 68

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 0 paquetes directos y 68 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIarctic-inference0.1.1indirecta
PyPIcmake—indirecta
PyPIcompressed-tensors—indirecta
PyPIcoverage—indirecta
PyPIdatasets—indirecta
PyPIdecorator—indirecta
PyPIeinops—indirecta
PyPIfastapi—indirecta
PyPIfastokens0.2.0indirecta
PyPIjiwer—indirecta
PyPIlibrosa—indirecta
PyPIlm-eval0.4.12indirecta
PyPImemcache-hybrid1.2.0indirecta
PyPImemfabric-hybrid1.2.0indirecta
PyPImindstudio-probe—indirecta
PyPImkdocs—indirecta
PyPImkdocs-exclude—indirecta
PyPImkdocs-macros-plugin—indirecta
PyPImkdocs-material—indirecta
PyPImkdocs-material-extensions—indirecta
PyPImodelscope—indirecta
PyPImsgpack—indirecta
PyPImypy1.11.1indirecta
PyPIninja—indirecta
PyPInumba—indirecta
PyPInumpy—indirecta
PyPIopenai—indirecta
PyPIpackaging—indirecta
PyPIpandas—indirecta
PyPIpandas-stubs—indirecta
PyPIpip—indirecta
PyPIpolib—indirecta
PyPIpre-commit4.0.1indirecta
PyPIprotobuf—indirecta
PyPIpsutil—indirecta
PyPIpybind11—indirecta
PyPIpytest—indirecta
PyPIpytest-asyncio—indirecta
PyPIpytest-cov—indirecta
PyPIpytest-mock—indirecta
PyPIpyyaml—indirecta
PyPIquart—indirecta
PyPIray—indirecta
PyPIregex—indirecta
PyPIscipy—indirecta
PyPIsentence-transformers—indirecta
PyPIsetuptools—indirecta
PyPIsetuptools-scm—indirecta
PyPIsoundfile—indirecta
PyPItabulate—indirecta
PyPItorch2.10.0indirecta
PyPItorch-npu2.10.0.post4indirecta
PyPItorchaudio2.10.0indirecta
PyPItorchvision0.25.0indirecta
PyPItransformers5.14.1indirecta
PyPItriton-ascend3.2.2indirecta
PyPItypes-jsonschema—indirecta
PyPItypes-psutil—indirecta
PyPItypes-pyyaml—indirecta
PyPItypes-regex—indirecta
PyPItypes-requests—indirecta
PyPItypes-setuptools—indirecta
PyPIuc-manager—indirecta
PyPIwheel—indirecta
PyPIxgrammar—indirecta
PyPIxlite0.2.0rc1indirecta
PyPIzhconv—indirecta
PyPIzmq—indirecta
Avisos de dependencias 1

Este repositorio no publica ningún paquete que el índice resuelva, así que se evaluó su propio grafo de dependencias — 14 paquetes, que incluyen también fijaciones de desarrollo y prueba que nunca se distribuyen: 1 tienen avisos conocidos, de los cuales 0 son directas. 54 no pudieron evaluarse: sin versión resuelta, ecosistema no admitido, o fuera de la lista de paquetes informada.

PaqueteVersiónRelaciónGravedadAvisosCorregido en
torch2.10.0indirectaalta22.13.0

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 agregadas.