Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.12.0 · метрики 2.10.0 · 2026-07-18 01:37 UTC

NVIDIA-NeMo / Gym

Evaluate and improve models and agents using environments

Python · MDXApache-2.0★ 1 055 зірок⑂ 228 форківз серп. 2025 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипMCP-серверБібліотекаМережевий сервісяк це визначено
#reinforcement-learning#reinforcement-learning-environments#rl-environment#rl-training#gym#agents#benchmarks#environments#evaluation#llm

NVIDIA-NeMo/Gym має індекс здоров’я 93 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Vitality (94/100), найнижчий — Security (40/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконують 6 учасників.

93
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»).

93
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 79 калібровано до 93 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

NVIDIA-NeMoОрганізація
1 350 підписників26 публічних репозиторіївз трав. 2025 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPInemo-gym0.4.0406 438515 днів томуreinforcement-learningrlagentagenticllmlarge-language-modelstraining-datarollouttrajectoryverificationverifierrewardtool-callingfunction-callingdata-collectionnemonvidia

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

94Винятковий · 21% загального індексу

Активність розробки

95Винятковий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
31.8/36Ритм комітів — 46/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 801 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — немає даних
Використані вхідні дані
commits_last_year801
human_commit_share—
days_since_last_push0
active_weeks_last_year46

Дисципліна релізів

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 6 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 15 дн. тому
19.8/27Ритм релізів — реліз кожні ~46 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count6
latest_release_tagv0.4.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release15
mean_days_between_releases46

Спільнота та впровадження

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

83Відмінний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

74Добрий
Як обчислюється оцінка
49/60Зірки — 1 055 зірок
19.6/25Форки — 228 форків
5/15Спостерігачі — 9 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks228
stars1 055
watchers9
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

85Відмінний
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
0/6.3Шаблон 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_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
74.8/80Щомісячні завантаження — 406 438 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesnemo-gym
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads406 438
unverified_packages_excluded—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Залежні пакети в реєстрі. Залишкові ваги перенормовано.

Сталість та врядування

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

82Відмінний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
48.6/54Бас-фактор — на 6 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
18.7/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 17% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 100 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — немає даних
Використані вхідні дані
bus_factor6
contributors_sampled100
top_contributor_share0,168

Реактивність на issue та PR

58Помірний
Як обчислюється оцінка
20.4/42Вирішення issue — закрито 48% issue
21.2/30Прийняття PR — злито 872/1 233 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — немає даних
Використані вхідні дані
merged_prs872
open_issues341
closed_issues321
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0,485
closed_unmerged_prs361
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

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен — статус підтвердженого домену для цієї організації не зчитано
22.5/25Охоплення власника — 1 350 підписників у NVIDIA-NeMo
12.7/25Послужний список — 26 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~1 р.
Використані вхідні дані
followers1 350
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginNVIDIA-NeMo
public_repos26
account_age_days416
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 15 дн. тому
20/20Історія версій — 5 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesnemo-gym
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish15

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://docs.nvidia.com/nemo/gym/main/about/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 10 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsreinforcement-learning, reinforcement-learning-environments, rl-environment, rl-training, gym, agents, benchmarks, environments, evaluation, llm
has_wikiні
homepagehttps://docs.nvidia.com/nemo/gym/main/about/
docs_sitehttps://docs.nvidia.com/nemo/gym/main/about/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

40Слабкий · 16% загального індексу

Стан безпеки

40Слабкий
Як обчислюється оцінка
30/30Політика безпеки (SECURITY.md)
0/25Конфігурація Dependabot
0/25Файли фіксації залежностей — опублікована бібліотека — lockfile є справою застосунків, не очікується
0/20Процес CodeQL
Використані вхідні дані
sourcefile_signals
lockfilesuv.lock
manifestsfern/package.json, pyproject.toml
has_codeql_workflowні
has_security_policyтак
has_dependabot_configні
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Файли фіксації залежностей. 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.

74Добрий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

75Добрий
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — CLAUDE.md, resources_servers/terminal_multi_harness/docs/AGENTS.md
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_filesCLAUDE.md, resources_servers/terminal_multi_harness/docs/AGENTS.md
agent_instruction_max_bytes8 267
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Читабельна історія комітів. Залишкові ваги перенормовано.

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile, lockfile
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — немає даних
0/8Автоматизоване супроводження — немає даних
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — немає даних
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilesuv.lock
has_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share—
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Підтверджена практика роботи з агентами, Автоматизоване супроводження. Залишкові ваги перенормовано.

Читабельність коду для моделей

54Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
54.4/55Керовані розміри файлів — 13/1 121 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes166 988
source_files_sampled1 121
oversized_source_files13

Машиночитні інтерфейси

60Помірний
Як обчислюється оцінка
0/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto)
20/20Сервер MCP
40/40Придатні до запуску приклади — example, notebooks
Використані вхідні дані
example_dirsexample, notebooks
has_mcp_signalтак
api_schema_files—
interfaces_expected_ofnetwork-service

Ключові факти

1 055зірок GitHub
100контриб'юторів
801комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
6релізів
6бас-фактор
341відкритих issue
npm, PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository
  • OpenSSF Scorecard timed out after 240s; skipping Scorecard checks

Докладніше

Прямі залежності 29
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIopenai<=2.7.2pyproject.toml
PyPIanthropic<=0.109.2pyproject.toml
PyPItqdm—pyproject.toml
PyPIpydantic—pyproject.toml
PyPIpydantic_core—pyproject.toml
PyPIdevtools—pyproject.toml
PyPIfastapi—pyproject.toml
PyPImcp>=1.27,<2pyproject.toml
PyPIitsdangerous—pyproject.toml
PyPIuvicorn—pyproject.toml
PyPIuvloop—pyproject.toml
PyPIhydra-core—pyproject.toml
PyPIomegaconf—pyproject.toml
PyPIrich—pyproject.toml
PyPImlflow-skinny>=3.14.0pyproject.toml
PyPImlflow>=3.14.0pyproject.toml
PyPIaiohttp>=3.14.1pyproject.toml
PyPIyappi—pyproject.toml
PyPIray>=2.55.1pyproject.toml
PyPIpsutil—pyproject.toml
PyPIdatasets—pyproject.toml
PyPIorjson—pyproject.toml
PyPIurllib3>=2.7.0pyproject.toml
PyPIfonttools>=4.60.2pyproject.toml
PyPIpython-multipart>=0.0.22pyproject.toml
PyPIwandb—pyproject.toml
PyPIGitPython>=3.1.50pyproject.toml
PyPIgprof2dot—pyproject.toml
PyPIpydot—pyproject.toml
Усі залежності не зібрано

Не вдалося зібрати розв'язаний набір залежностей для цього звіту: GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository

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 NVIDIA-NeMo/Gym. Читати поруч →

95Tencent/WeKnoraOpen-source LLM knowledge platform: turn raw documents into a queryable RAG, an autonomous reasoning agent, and a self-maintaining Wiki.Винятковий99google/adk-pythonAn open-source, code-first Python toolkit for building, evaluating, and deploying sophisticated AI agents with flexibility and control.Винятковий96vercel/aiThe AI Toolkit for TypeScript. From the creators of Next.js, the AI SDK is a free open-source library for building AI-powered applications and agents Винятковий96google/adk-jsAn open-source, code-first Typescript toolkit for building, evaluating, and deploying sophisticated AI agents with flexibility and control.Винятковий100deepset-ai/haystackOpen-source AI orchestration framework for building context-engineered, production-ready LLM applications. Design modular pipelines and agent workflows with explicit control over retrieval, routing, memory, and generation. Built for scalable agents, RAG, multimodal applications, semantic search, and conversational systems.Винятковий98bytedance/deer-flowAn open-source long-horizon SuperAgent harness that researches, codes, and creates. With the help of sandboxes, memories, tools, skill, subagents and message gateway, it handles different levels of tasks that could take minutes to hours.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.