Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.12.0 · метрики 2.10.0 · 2026-07-18 12:47 UTC

Lightning-AI / torchmetrics

Machine learning metrics for distributed, scalable PyTorch applications.

PythonApache-2.0★ 2 449 зірок⑂ 501 форкз груд. 2020 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#python#data-science#machine-learning#pytorch#deep-learning#metrics#analyses

Lightning-AI/torchmetrics має індекс здоров’я 95 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Engineering Quality (92/100), найнижчий — Security (63/100). Останнє оновлення було 2 дні тому. Більшість нещодавньої роботи виконують 2 учасники.

95
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»).

95
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 82 калібровано до 95 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

⚡️ Lightning AI Організація
6 836 підписників29 публічних репозиторіївз груд. 2019 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPItorchmetrics1.9.0-73130 днів томуdeep-learningmachine-learningpytorchmetricsai

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

81Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

81Відмінний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 2 дн. тому
17.3/36Ритм комітів — 25/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 110 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 12 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year110
human_commit_share—
days_since_last_push2
active_weeks_last_year25

Дисципліна релізів

81Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 65 релізів
27/36Свіжість релізів — останній реліз 130 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~40 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Використані вхідні дані
releases_count65
latest_release_tagv1.9.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release130
mean_days_between_releases40

Спільнота та впровадження

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

88Відмінний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
55/60Зірки — 2 449 зірок
22.5/25Форки — 501 форків
7.8/15Спостерігачі — 26 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks501
stars2 449
watchers26
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_badges—
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_services—
has_pull_request_templateтак

Сталість та врядування

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

86Відмінний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

64Помірний
Як обчислюється оцінка
25.2/54Бас-фактор — на 2 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
14.9/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 34% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 100 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 46 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor2
contributors_sampled100
top_contributor_share0,336

Реактивність на issue та PR

91Відмінний
Як обчислюється оцінка
38.3/42Вирішення issue — закрито 91% issue
27.2/30Прийняття PR — злито 1 911/2 109 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
13.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 14/15 approved changesets -- score normalized to 9
Використані вхідні дані
merged_prs1 911
open_issues90
closed_issues924
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0,911
closed_unmerged_prs198
first_time_authors_30d—
first_time_prs_merged_30d—
first_time_prs_decided_30d—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Newcomer PR acceptance. Залишкові ваги перенормовано.

Власність та опіка

97Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен — статус підтвердженого домену для цієї організації не зчитано
25/25Охоплення власника — 6 836 підписників у Lightning-AI
22.8/25Послужний список — 29 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~6 р.
Використані вхідні дані
followers6 836
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginLightning-AI
public_repos29
account_age_days2 421
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 130 дн. тому
20/20Історія версій — 73 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagestorchmetrics
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish130

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

92Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 12 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
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/docs/torchmetrics/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 7 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicspython, data-science, machine-learning, pytorch, deep-learning, metrics, analyses
has_wikiні
homepagehttps://lightning.ai/docs/torchmetrics/
docs_sitehttps://lightning.ai/docs/torchmetrics/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

63Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

63Помірний
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — немає даних
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
6.8/7.5Code-Review — Found 14/15 approved changesets -- score normalized to 9
2.5/2.5Contributors — project has 46 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Ліцензія — license file detected
7.5/7.5Maintained — 12 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
4/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
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 — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
6/7.5Vulnerabilities — 2 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate6,3
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection. Залишкові ваги перенормовано.

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.

65Добрий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
0/40Читабельна історія комітів — немає даних
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share—
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Читабельна історія комітів. Залишкові ваги перенормовано.

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile, docs/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера
11/11Статична перевірка типів — src/torchmetrics/py.typed
10/10Відтворюване середовище — devcontainer, Dockerfile
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — немає даних
5/8Автоматизоване супроводження — автоматизацію залежностей налаштовано, але у вибірці комітів її не видно
8/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
has_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_filesMakefile, docs/Makefile
has_devcontainerтак
has_linter_configтак
typecheck_configssrc/torchmetrics/py.typed
agent_commit_share—
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Підтверджена практика роботи з агентами. Залишкові ваги перенормовано.

Читабельність коду для моделей

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (src/torchmetrics/py.typed)
55/55Керовані розміри файлів — 0/563 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes57 049
source_files_sampled563
oversized_source_files0

Машиночитні інтерфейси

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
0/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto) — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
0/20Сервер MCP — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
40/40Придатні до запуску приклади — examples
Використані вхідні дані
example_dirsexamples
has_mcp_signalні
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto), Сервер MCP. Залишкові ваги перенормовано.

Ключові факти

2 449зірок GitHub
100контриб'юторів
110комітів за останні 12 місяців
2днів від останнього пушу
65релізів
2бас-фактор
90відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Докладніше

OpenSSF Scorecard 6.3 / 10
6.3сукупно

Незалежна, не прив'язана до інструментів оцінка безпеки від відкритого проєкту OpenSSF Scorecard. Кожна перевірка винагороджує практику безпеки, а не інструмент конкретного постачальника. Перевірки, які Scorecard не зміг визначити, позначено н/д і виключено з оцінки безпеки (вони ніколи не зараховуються як нуль).Scorecard v5.5.0 · 2026-07-18 12:45 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
н/дBranch-Protectioninternal 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
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
9Code-ReviewFound 14/15 approved changesets -- score normalized to 9
10Contributorsproject has 46 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained12 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
8Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
8Vulnerabilities2 existing vulnerabilities detected
Усі залежності 106

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 0 прямих і 106 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIaeon—непряма
PyPIbert-score0.3.13непряма
PyPIcachier4.2.0непряма
PyPIcloudpickle—непряма
PyPIcodecov2.1.13непряма
PyPIcoverage7.10.7непряма
PyPIdists-pytorch0.1непряма
PyPIdocutils0.19непряма
PyPIdython0.7.9непряма
PyPIeinops—непряма
PyPIfairlearn—непряма
PyPIfast-bss-eval—непряма
PyPIfaster-coco-eval—непряма
PyPIfire—непряма
PyPIgammatone—непряма
PyPIhuggingface-hub—непряма
PyPIipadic—непряма
PyPIipython—непряма
PyPIjiwer—непряма
PyPIkornia—непряма
PyPIlai-sphinx-theme—непряма
PyPIlibrosa—непряма
PyPIlightning—непряма
PyPIlightning-utilities—непряма
PyPIlightning-utilities0.15.3непряма
PyPIlpips—непряма
PyPImatplotlib—непряма
PyPImecab-ko—непряма
PyPImecab-ko-dic—непряма
PyPImecab-python3—непряма
PyPImir-eval—непряма
PyPImonai1.4.0непряма
PyPImypy1.18.2непряма
PyPImyst-parser1.0.0непряма
PyPInetcal—непряма
PyPInltk—непряма
PyPInumpy—непряма
PyPIonnxruntime—непряма
PyPIpackaging—непряма
PyPIpandas—непряма
PyPIpandoc2.4непряма
PyPIpermetrics2.0.0непряма
PyPIpesq—непряма
PyPIphmdoctest1.4.0непряма
PyPIpiq—непряма
PyPIproperscoring0.1непряма
PyPIpsutil—непряма
PyPIpy-tree—непряма
PyPIpycocotools—непряма
PyPIpydantic—непряма
PyPIpygithub—непряма
PyPIpystoi—непряма
PyPIpytdc—непряма
PyPIpytest—непряма
PyPIpytest8.4.2непряма
PyPIpytest-cov7.0.0непряма
PyPIpytest-doctestplus—непряма
PyPIpytest-doctestplus1.4.0непряма
PyPIpytest-rerunfailures—непряма
PyPIpytest-rerunfailures16.0.1непряма
PyPIpytest-timeout2.4.0непряма
PyPIpytest-xdist3.8.0непряма
PyPIpytorch-lightning—непряма
PyPIpytorch-msssim1.0.0непряма
PyPIregex—непряма
PyPIrequests—непряма
PyPIrouge-score—непряма
PyPIsacrebleu—непряма
PyPIsafetensors—непряма
PyPIscienceplots—непряма
PyPIscikit-image—непряма
PyPIscikit-learn—непряма
PyPIscipy—непряма
PyPIsentencepiece—непряма
PyPIsetuptools—непряма
PyPIsewar—непряма
PyPIsphinx5.3.0непряма
PyPIsphinx-autobuild2024.10.3непряма
PyPIsphinx-autodoc-typehints1.23.0непряма
PyPIsphinx-copybutton0.5.2непряма
PyPIsphinx-gallery0.19.0непряма
PyPIsphinx-paramlinks0.6.0непряма
PyPIsphinx-togglebutton0.3.2непряма
PyPIsphinxcontrib-fulltoc—непряма
PyPIsphinxcontrib-mockautodoc—непряма
PyPIsrmrpy—непряма
PyPIstatsmodels—непряма
PyPItimm—непряма
PyPItorch—непряма
PyPItorch2.10.0непряма
PyPItorch-complex—непряма
PyPItorch-fidelity—непряма
PyPItorch-linear-assignment—непряма
PyPItorchaudio—непряма
PyPItorchvision—непряма
PyPItqdm—непряма
PyPItransformers—непряма
PyPItypes-emoji—непряма
PyPItypes-protobuf—непряма
PyPItypes-pyyaml—непряма
PyPItypes-requests—непряма
PyPItypes-setuptools—непряма
PyPItypes-six—непряма
PyPItypes-tabulate—непряма
PyPIvmaf-torch—непряма
PyPIwget—непряма
Звіт у форматі JSON машиночитний

Зворотний зв’язок

Помітили щось хибне у цьому звіті або маєте чим поділитися? Неправильні вимірювання, непомічені інструменти, ідеї, запитання — усе доречно. Кожне повідомлення читається й отримує відповідь.

Повідомлення збережеться під час входу.

Пов’язані записи

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

100wandb/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.Винятковий98autogluon/autogluonFast and Accurate ML in 3 Lines of CodeВинятковий98ultralytics/ultralyticsUltralytics YOLO26, YOLO11, YOLOv8 — object detection, instance segmentation, semantic segmentation, image classification, pose estimation, object trackingВинятковий98keras-team/kerasDeep Learning for humansВинятковий100streamlit/streamlitStreamlit — A faster way to build and share data apps.Винятковий

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 v2.10.0, схема v0.12.0 — повна методологія · вікі метрик.

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