Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.31.0 · метрики 2.5.0 · 2026-08-05 01:47 UTC

Lightning-AI / pytorch-lightning

Pretrain, finetune ANY AI model of ANY size on 1 or 10,000+ GPUs with zero code changes.

PythonApache-2.0★ 31 269 зірок⑂ 3 771 форкз бер. 2019 р.Переглянути на GitHub ↗
#python#deep-learning#artificial-intelligence#ai#pytorch#data-science#machine-learning

Lightning-AI/pytorch-lightning має індекс здоров’я 96 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Vitality (95/100), найнижчий — AI Readiness (64/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконують 3 учасники.

96
загалом / 100
Винятковий

Індекс здоров'я програмного забезпечення

Метрики згруповано у зважені категорії на шкалі 1–100. Загальна оцінка починається як їхнє зважене середнє, відкаліброване за розподілом публічного реєстру, тож діапазони мають перцентильний зміст; коли публічні дані активують Політику юрисдикцій високого ризику, рейтинг коригується й отримує верхню межу 34 («У зоні ризику»).

96
Винятковий93-100Верхній щабель реєстру (≈ топ-5%); відповідає практично всім перевіреним критеріям
Відмінний80-92Сильний за всіма напрямами; незначні прогалини
Добрий65-79Здоровий; прогалини обмежені та керовані
Помірний50-64Прийнятний, але з помітними прогалинами; рекомендовано перевірку
Слабкий35-49Суттєві недоліки в кількох сферах
У зоні ризику20-34Суттєві слабкі місця; впровадження потребує обережності
Критичний1-19Серйозні проблеми (покинутий, єдиний мейнтейнер, без базової гігієни)
ЖиттєздатністьСпільнота тавпровадженняСталість таврядуванняІнженернаякістьБезпекаГотовність доШІ

Профіль оцінок

Кожна вісь — окрема категорія. Форма важить більше, ніж середнє: здоровий об'єкт заповнює всю фігуру, тоді як профіль із піками та провалами означає, що сила в одному вимірі маскує ризик в іншому.

Зважений загальний бал 84 калібровано до 96 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

⚡️ Lightning AI Організація
6 847 підписників29 публічних репозиторіївз груд. 2019 р.

За цим репозиторієм стоїть організація — спільна, підзвітна опіка, здатна пережити будь-якого окремого мейнтейнера.

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIassistantвказує на інший репозиторій — не оцінюється2.0.2b2-4399 днів тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

Чи живий проєкт — чи пишеться код і чи виходять релізи?

95Винятковий · 21% загального індексу

Активність розробки

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
28.4/36Ритм комітів — 41/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 413 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — немає даних
Використані вхідні дані
commits_last_year413
human_commit_share0,68
days_since_last_push0
active_weeks_last_year41

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 100 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 69 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~44,1 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count100
latest_release_tag2.6.5
releases_from_tagsні
days_since_latest_release69
mean_days_between_releases44,1

Спільнота та впровадження

Чи має проєкт користувачів, завантаження, увагу та влаштовані умови для контриб’юторів?

95Винятковий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

98Винятковий
Як обчислюється оцінка
60/60Зірки — 31 269 зірок
25/25Форки — 3 771 форків
13.4/15Спостерігачі — 256 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks3 771
stars31 269
watchers256
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (Apache-2.0)
18/18Настанови CONTRIBUTING
13.5/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges10
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicesbadge.fury.io, codecov.io, dev.azure.com, github.com, shields.io
has_pull_request_templateтак

Сталість та врядування

Чи переживе проєкт своїх людей — бас-фактор, реактивність, хто за ним стоїть і як супроводжуються пакети?

76Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

74Добрий
Як обчислюється оцінка
36/54Бас-фактор — на 3 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
16.7/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 26% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 97 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — немає даних
Використані вхідні дані
bus_factor3
contributors_sampled97
top_contributor_share0,259

Реактивність на issue та PR

76Добрий
Як обчислюється оцінка
37.3/42Вирішення issue — закрито 89% issue
25.7/30Прийняття PR — злито 9 444/11 036 вирішених PR
1.6/13Newcomer PR acceptance — злито 1/8 PR від новачків за 30 дн.
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — немає даних
Використані вхідні дані
merged_prs9 444
open_issues844
closed_issues6 712
prs_merged_7d2
prs_decided_7d9
prs_merged_30d18
prs_decided_30d26
issue_closed_ratio0,888
closed_unmerged_prs1 592
first_time_authors_30d8
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d8

Власність та опіка

78Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
25/25Охоплення власника — 6 847 підписників у Lightning-AI
22.8/25Послужний список — 29 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~6 р.
Використані вхідні дані
followers6 847
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginLightning-AI
public_repos29
account_age_days2 438

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

91Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 18 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — немає даних
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configтак

Документація

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://lightning.ai/pytorch-lightning/?utm_source=ptl_readme&utm_medium=referral&utm_campaign=ptl_readme
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 7 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicspython, deep-learning, artificial-intelligence, ai, pytorch, data-science, machine-learning
has_wikiні
homepagehttps://lightning.ai/pytorch-lightning/?utm_source=ptl_readme&utm_medium=referral&utm_campaign=ptl_readme
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

Чи міцні видимі практики безпеки й ланцюга постачання, без непослабленої пов’язаності з юрисдикціями високого ризику?

64Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

55Помірний
Як обчислюється оцінка
30/30Політика безпеки (SECURITY.md)
25/25Конфігурація Dependabot
0/25Файли фіксації залежностей
0/20Процес CodeQL
Використані вхідні дані
sourcefile_signals
lockfiles—
manifests.actions/requirements.txt, pyproject.toml, requirements.txt, setup.py
has_codeql_workflowні
has_security_policyтак
has_dependabot_configтак

Сповіщення про залежності

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
35/35Прямі залежності без відомих сповіщень — жодна пряма залежність не має відомих сповіщень
25/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — жодна непряма залежність не має відомих сповіщень
0/40Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не має дати публікації
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages28
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Немає задавнених сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено з runtime-замиканням залежностей pypi:assistant@2.0.2b2 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 28 пакетів. Досяжність не аналізується.

Готовність до ШІ

Наскільки репозиторій оснащений для розробки та супроводу за участі ШІ-агентів? Має свідомо малу вагу (4%): агентний інструментарій — реальний сигнал супроводу, але репозиторій без нього все одно може отримати 100/100.

64Помірний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

40Слабкий
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 65 з 68 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
legible_history_share0,956
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile, docs/source-fabric/Makefile, docs/source-pytorch/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера
11/11Статична перевірка типів — src/lightning/py.typed, src/lightning_fabric/py.typed, src/pytorch_lightning/py.typed
0/10Відтворюване середовище
6/10Підтверджена практика роботи з агентами — 3 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження — 31 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — немає даних
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesMakefile, docs/source-fabric/Makefile, docs/source-pytorch/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configssrc/lightning/py.typed, src/lightning_fabric/py.typed, src/pytorch_lightning/py.typed
agent_commit_share0,03
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,31

Читабельність коду для моделей

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (src/lightning/py.typed, src/lightning_fabric/py.typed, src/pytorch_lightning/py.typed)
54.6/55Керовані розміри файлів — 5/648 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes82 856
source_files_sampled648
oversized_source_files5

Машиночитні інтерфейси

40Слабкий
Як обчислюється оцінка
0/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto)
0/20Сервер MCP
40/40Придатні до запуску приклади — demos, examples, notebooks
Використані вхідні дані
example_dirsdemos, examples, notebooks
has_mcp_signalні
api_schema_files—

Ключові факти

31 269зірок GitHub
97контриб'юторів
413комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
100релізів
3бас-фактор
844відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi package 'assistant' points at a different repository (https://gitlab.com/waser-technologies/technologies/assistant); excluded from ecosystem scoring
  • OpenSSF Scorecard did not return a usable result (2026/08/05 01:46:35 Warning: PATs stored in env variables GITHUB_AUTH_TOKEN and GITHUB_TOKEN differ. Scorecard will use the former.); skipping Scorecard checks

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 3 771 ⇿
0Зірки
3 771Форки
37Релізи

Коли додано кожну зірку й форк — зібрано з GitHub і згруповано за днями. Кумулятивне зростання розміщено просто над денними додаваннями, з яких воно складається, тож їх видно одне проти одного: рівномірне органічне накопичення виглядає зовсім інакше, ніж різкий короткочасний сплеск. Там, де цю різницю можна виміряти, її подано як автентичність росту.

Показано лише найновішу історію — цей репозиторій перевищує вікно збору, тож найраніша історія не захоплена.

2 6002 8003 0003 2003 4003 6003 8003 771412023-082025-022026-08
Мажорні 0Мінорні 6Патчі 24

Кожна точка охоплює 3 днів.

Усі залежності 103

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 0 прямих і 103 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIawscli—непряма
PyPIbitsandbytes—непряма
PyPIclick8.1.8непряма
PyPIclick8.3.1непряма
PyPIcloudpickle—непряма
PyPIcoverage7.10.7непряма
PyPIcoverage7.13.5непряма
PyPIdeepspeed—непряма
PyPIdocutils—непряма
PyPIfastapi—непряма
PyPIfire—непряма
PyPIfsspec—непряма
PyPIgymnasium—непряма
PyPIhuggingface-hub—непряма
PyPIhydra-core—непряма
PyPIimportlib-metadata—непряма
PyPIipython—непряма
PyPIjinja2—непряма
PyPIjsonargparse—непряма
PyPIjupytext—непряма
PyPIlai-sphinx-theme—непряма
PyPIlightning—непряма
PyPIlightning-utilities—непряма
PyPIlitdata—непряма
PyPImatplotlib—непряма
PyPImoviepy—непряма
PyPImypy1.20.0непряма
PyPImyst-parser—непряма
PyPInbconvert—непряма
PyPInbformat—непряма
PyPInbsphinx—непряма
PyPInumpy—непряма
PyPIomegaconf—непряма
PyPIonnx—непряма
PyPIonnx-ir—непряма
PyPIonnxruntime—непряма
PyPIonnxscript—непряма
PyPIpackaging—непряма
PyPIpandas—непряма
PyPIpandoc—непряма
PyPIpapermill—непряма
PyPIpip—непряма
PyPIpkginfo1.12.1.2непряма
PyPIpsutil—непряма
PyPIpytest9.0.2непряма
PyPIpytest-cov7.0.0непряма
PyPIpytest-doctestplus1.7.1непряма
PyPIpytest-random-order1.2.0непряма
PyPIpytest-rerunfailures16.0.1непряма
PyPIpytest-rerunfailures16.1непряма
PyPIpytest-timeout2.4.0непряма
PyPIpyyaml—непряма
PyPIrequests—непряма
PyPIrich—непряма
PyPIscikit-learn—непряма
PyPIsetuptools—непряма
PyPIsphinx—непряма
PyPIsphinx-autobuild—непряма
PyPIsphinx-autodoc-typehints—непряма
PyPIsphinx-copybutton—непряма
PyPIsphinx-multiproject—непряма
PyPIsphinx-paramlinks—непряма
PyPIsphinx-rtd-dark-mode—непряма
PyPIsphinx-togglebutton—непряма
PyPIsphinx-toolbox4.1.2непряма
PyPIsphinxcontrib-fulltoc—непряма
PyPIsphinxcontrib-mockautodoc—непряма
PyPIsphinxcontrib-video0.4.2непряма
PyPItensorboard—непряма
PyPItensorboardx—непряма
PyPItomlkit—непряма
PyPItorch—непряма
PyPItorch2.9.1непряма
PyPItorch-tensorrt—непряма
PyPItorchao—непряма
PyPItorchmetrics—непряма
PyPItorchvision—непряма
PyPItqdm—непряма
PyPItwine6.2.0непряма
PyPItypes-bleach—непряма
PyPItypes-cachetools—непряма
PyPItypes-croniter—непряма
PyPItypes-decorator—непряма
PyPItypes-markdown—непряма
PyPItypes-paramiko—непряма
PyPItypes-protobuf—непряма
PyPItypes-python-dateutil—непряма
PyPItypes-pyyaml—непряма
PyPItypes-redis—непряма
PyPItypes-requests—непряма
PyPItypes-setuptools—непряма
PyPItypes-six—непряма
PyPItypes-tabulate—непряма
PyPItypes-toml—непряма
PyPItypes-tzlocal—непряма
PyPItypes-ujson—непряма
PyPItyping-extensions—непряма
PyPIurllib3—непряма
PyPIuvicorn—непряма
PyPIvirtualenv—непряма
PyPIwcmatch—непряма
PyPIwget—непряма
PyPIwheel—непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:assistant@2.0.2b2 тягне 28 пакетів, прямих і транзитивних: 0 мають відомі сповіщення, з них 0 — прямі залежності.

Жодне відоме сповіщення не стосується оцінених залежностей.

Сповіщення означає, що версія, записана в графі залежностей, потрапляє в уражений діапазон. Досяжність не аналізується, а граф містить піниї розробки й тестування — знахідка може стосуватися інструментів, а не поставленого коду.

Звіт у форматі JSON машиночитний

Пов’язані записи

Перевірені репозиторії, що мають спільні каталожні теги або екосистеми з Lightning-AI/pytorch-lightning. Читати поруч →

100onnx/onnxOpen standard for machine learning interoperabilityВинятковий100wandb/wandbThe AI developer platform. Use Weights & Biases to train and fine-tune models, and manage models from experimentation to production.Винятковий100ray-project/rayRay is an AI compute engine. Ray consists of a core distributed runtime and a set of AI Libraries for accelerating ML workloads.Винятковий98huggingface/datasets🤗 The largest hub of ready-to-use datasets for AI models with fast, easy-to-use and efficient data manipulation toolsВинятковий97keras-team/kerasDeep Learning for humansВинятковий97ultralytics/ultralyticsUltralytics YOLO26, YOLO11, YOLOv8 — object detection, instance segmentation, semantic segmentation, image classification, pose estimation, object trackingВинятковий

Оцінки — це сигнали, а не гарантії. Вони відображають публічно видимі практики на GitHub — це не аудит коду й не гарантія безпеки.

Відсутні дані виключаються, а ваги перенормовуються — нуль за відсутність ніколи не ставиться. Методологія версіонована й відкрита: метрики v2.5.0, схема v0.31.0 — повна методологія · вікі метрик.

Як окремий результат виглядає на тлі всього реєстру: сукупна статистика — PyPI.