Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.31.0 · метрики 2.10.0 · 2026-08-12 20:32 UTC

NVIDIA / Megatron-LM

Ongoing research training transformer models at scale

PythonВласна ліцензія★ 17 403 зірки⑂ 4 357 форківз бер. 2019 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаІнструмент командного рядкаяк це визначено
#large-language-models#model-para#transformers

NVIDIA/Megatron-LM має індекс здоров’я 98 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Vitality (100/100), найнижчий — Security (64/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконують 6 учасників.

98
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»).

98
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 87 калібровано до 98 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

NVIDIA CorporationОрганізація
28 894 підписники785 публічних репозиторіївз трав. 2012 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPImegatron-core0.18.2234 37939322 дні томуnlpnludeepgpulanguagelearningmachinenvidiapytorchtorchtransformer

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

100Винятковий · 21% загального індексу

Активність розробки

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
36/36Ритм комітів — 52/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 2 488 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — немає даних
Використані вхідні дані
commits_last_year2 488
human_commit_share0,94
days_since_last_push0
active_weeks_last_year52

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 47 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 22 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~21,5 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count47
latest_release_tagcore_v0.18.2
releases_from_tagsні
days_since_latest_release22
mean_days_between_releases21,5

Спільнота та впровадження

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

86Відмінний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

97Винятковий
Як обчислюється оцінка
60/60Зірки — 17 403 зірок
25/25Форки — 4 357 форків
12.3/15Спостерігачі — 165 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks4 357
stars17 403
watchers165
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

71Добрий
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
16.9/22.5Ліцензія — файл ліцензії наявний, не є визнаною ліцензією
18/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges3
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

89Відмінний
Як обчислюється оцінка
71.6/80Щомісячні завантаження — 234 379 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesmegatron-core
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads234 379
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?

88Відмінний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

88Відмінний
Як обчислюється оцінка
48.6/54Бас-фактор — на 6 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
17.4/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 22% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 99 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — немає даних
Використані вхідні дані
bus_factor6
contributors_sampled99
top_contributor_share0,225

Реактивність на issue та PR

68Добрий
Як обчислюється оцінка
32.4/42Вирішення issue — закрито 77% issue
19.2/30Прийняття PR — злито 2 473/3 860 вирішених PR
6.5/13Newcomer PR acceptance — злито 1/2 PR від новачків за 30 дн.
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — немає даних
Використані вхідні дані
merged_prs2 473
open_issues382
closed_issues1 287
prs_merged_7d41
prs_decided_7d57
prs_merged_30d43
prs_decided_30d59
issue_closed_ratio0,771
closed_unmerged_prs1 387
first_time_authors_30d2
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d2

Власність та опіка

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен — статус підтвердженого домену для цієї організації не зчитано
25/25Охоплення власника — 28 894 підписників у NVIDIA
25/25Послужний список — 785 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~14 р.
Використані вхідні дані
followers28 894
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginNVIDIA
public_repos785
account_age_days5 206
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 22 дн. тому
20/20Історія версій — 393 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesmegatron-core
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish22

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

91Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 33 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — .pylintrc
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/megatron-core/developer-guide/latest/get-started/quickstart.html
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 3 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicslarge-language-models, model-para, transformers
has_wikiні
homepagehttps://docs.nvidia.com/megatron-core/developer-guide/latest/get-started/quickstart.html
docs_sitehttps://docs.nvidia.com/megatron-core/developer-guide/latest/get-started/quickstart.html
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)
0/25Конфігурація Dependabot
25/25Файли фіксації залежностей — uv.lock
0/20Процес CodeQL
Використані вхідні дані
sourcefile_signals
lockfilesuv.lock
manifestspyproject.toml, setup.py
has_codeql_workflowні
has_security_policyтак
has_dependabot_configні

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_packages3
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:megatron-core@0.18.2 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 3 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.

80Відмінний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — .cursorrules, AGENTS.md, CLAUDE.md
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 87 з 94 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,926
agent_instruction_files.cursorrules, AGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes3 012

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

79Добрий
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — megatron/core/datasets/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — .pylintrc
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile, lockfile
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 13 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
0/8Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — немає даних
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilesuv.lock
has_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_filesmegatron/core/datasets/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0,13
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

53Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
52.9/55Керовані розміри файлів — 48/1 285 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes262 053
source_files_sampled1 285
oversized_source_files48

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, recipes
Використані вхідні дані
example_dirsexamples, recipes
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

17 403зірок GitHub
99контриб'юторів
2 488комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
47релізів
6бас-фактор
382відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • First-time contributor figures cover 12 of 31 authors (cap 12)
  • OpenSSF Scorecard did not return a usable result (2026/08/12 20:31:06 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 ★ / 4 357 ⇿
0Зірки
4 357Форки
12Релізи

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.

3 2003 4003 6003 8004 0004 2004 4004 357122025-112026-042026-08
Мажорні 0Мінорні 0Патчі 0
Прямі залежності 3
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPItorch>=2.6.0pyproject.toml
PyPInumpy—pyproject.toml
PyPIpackaging>=24.2pyproject.toml
Усі залежності 320

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 6 прямих і 314 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPInumpy—пряма
PyPInumpy2.5.2пряма
PyPIpackaging—пряма
PyPIpackaging26.3пряма
PyPItorch—пряма
PyPItorch2.13.0пряма
PyPIabsl-py2.5.0непряма
PyPIaccelerate1.14.0непряма
PyPIaccessible-pygments0.0.5непряма
PyPIaiobotocore3.9.0непряма
PyPIaiofiles25.1.0непряма
PyPIaiohappyeyeballs2.7.1непряма
PyPIaiohttp3.14.3непряма
PyPIaiohttp-cors0.8.1непряма
PyPIaioitertools0.13.0непряма
PyPIaiosignal1.4.0непряма
PyPIalabaster1.0.0непряма
PyPIaniso860110.0.1непряма
PyPIannotated-doc0.0.5непряма
PyPIannotated-types0.8.0непряма
PyPIantlr4-python3-runtime4.9.3непряма
PyPIanyio4.9.0непряма
PyPIapache-tvm-ffi0.1.9непряма
PyPIastroid3.2.4непряма
PyPIattrs26.1.0непряма
PyPIav17.0.1непряма
PyPIav18.0.0непряма
PyPIbabel2.18.0непряма
PyPIbcrypt5.0.0непряма
PyPIbeautifulsoup44.15.0непряма
PyPIblack26.3.0непряма
PyPIblinker1.9.0непряма
PyPIboto3—непряма
PyPIbotocore1.43.56непряма
PyPIbraceexpand0.1.7непряма
PyPIbracex3.0.1непряма
PyPIcatalogue2.0.10непряма
PyPIcausal-conv1d—непряма
PyPIcausal-conv1d1.6.2.post1непряма
PyPIcertifi2026.7.22непряма
PyPIcffi2.1.1непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.9непряма
PyPIclick8.4.2непряма
PyPIcloudpickle3.0.0непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcolorful0.5.8непряма
PyPIcontextlib221.6.0непряма
PyPIcoverage7.15.4непряма
PyPIcryptography50.0.0непряма
PyPIcuda-bindings13.3.1непряма
PyPIcuda-core1.0.1непряма
PyPIcuda-pathfinder1.6.0непряма
PyPIcuda-python13.3.1непряма
PyPIcuda-tile1.5.0непряма
PyPIcython3.2.9непряма
PyPIdatasets—непряма
PyPIdatasets4.8.5непряма
PyPIdatasets5.0.1непряма
PyPIdecorator5.3.1непряма
PyPIdeep-gemm2.5.0+localнепряма
PyPIdefusedxml0.7.1непряма
PyPIdeprecated1.3.1непряма
PyPIdeprecation2.1.0непряма
PyPIdill0.4.1непряма
PyPIdiskcache—непряма
PyPIdistlib0.4.3непряма
PyPIdistro1.9.0непряма
PyPIdocker7.2.0непряма
PyPIdocstring-parser0.18.0непряма
PyPIdocutils0.22.4непряма
PyPIeinops—непряма
PyPIeinops0.8.2непряма
PyPIemerging-optimizers—непряма
PyPIemerging-optimizers0.2.0непряма
PyPIexceptiongroup1.3.1непряма
PyPIfabric3.2.3непряма
PyPIfast-hadamard-transform1.0.4.post1непряма
PyPIfastapi0.136.3непряма
PyPIfastapi0.141.1непряма
PyPIfiddle0.3.0непряма
PyPIfilelock3.32.2непряма
PyPIfiletype1.2.0непряма
PyPIfla-core0.5.1непряма
PyPIflake87.1.0непряма
PyPIflash-linear-attention0.5.1непряма
PyPIflash-mla1.0.0+9edee0cнепряма
PyPIflashinfer-python0.6.11.post3непряма
PyPIflashinfer-python0.6.16.post3непряма
PyPIflask3.1.3непряма
PyPIflask-restful0.3.10непряма
PyPIfrozenlist1.8.0непряма
PyPIfsspec2026.6.0непряма
PyPIgoogle-api-core2.34.0непряма
PyPIgoogle-auth2.56.3непряма
PyPIgoogle-cloud-language—непряма
PyPIgoogleapis-common-protos1.75.1непряма
PyPIgraphviz0.21непряма
PyPIgrpcio1.83.0непряма
PyPIgrpcio-tools1.83.0непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIh24.4.1непряма
PyPIhatchling1.31.0непряма
PyPIhf-xet1.6.0непряма
PyPIhpack4.2.0непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttpx0.27.2непряма
PyPIhttpx-aiohttp0.2.0непряма
PyPIhuggingface-hub1.27.0непряма
PyPIhypercorn0.18.0непряма
PyPIhyperframe6.1.0непряма
PyPIidna3.18непряма
PyPIimagesize2.0.0непряма
PyPIimportlib-metadata8.6.1непряма
PyPIinflect—непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIinquirerpy0.3.4непряма
PyPIinvoke2.2.1непряма
PyPIisort5.13.2непряма
PyPIitsdangerous2.2.0непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjiter0.16.0непряма
PyPIjmespath1.1.0непряма
PyPIjoblib1.5.3непряма
PyPIjsonschema4.26.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIlark1.3.1непряма
PyPIledoc-ui0.1.0непряма
PyPIleptonai0.27.3непряма
PyPIlibcst1.9.0непряма
PyPIloguru0.7.3непряма
PyPImamba-ssm—непряма
PyPImamba-ssm2.3.2.post1непряма
PyPImarkdown3.10.3непряма
PyPImarkdown-it-py4.2.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImccabe0.7.0непряма
PyPImdit-py-plugins0.6.1непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImegatron-energon7.3.2непряма
PyPImegatron-energon7.4.1непряма
PyPImfusepy3.1.1непряма
PyPIml-dtypes0.5.4непряма
PyPImock5.2.0непряма
PyPImpmath1.3.0непряма
PyPImsgpack1.2.1непряма
PyPImulti-storage-client0.49.0непряма
PyPImulti-storage-client0.51.0непряма
PyPImultidict6.7.1непряма
PyPImultiprocess0.70.19непряма
PyPImypy-extensions1.1.0непряма
PyPImyst-parser5.1.0непряма
PyPInccl4py0.3.1непряма
PyPInemo-run0.11.0+e393539непряма
PyPInetworkx3.6.1непряма
PyPIninja1.13.0непряма
PyPInltk—непряма
PyPInltk3.10.2непряма
PyPInvdlfw-inspect0.2.2непряма
PyPInvidia-cudnn-frontend1.26.0непряма
PyPInvidia-cutlass-dsl4.5.0непряма
PyPInvidia-cutlass-dsl-libs-base4.5.0непряма
PyPInvidia-cutlass-dsl-libs-cu134.5.0непряма
PyPInvidia-mathdx25.6.0непряма
PyPInvidia-ml-py13.610.43непряма
PyPInvidia-modelopt—непряма
PyPInvidia-modelopt0.45.0непряма
PyPInvidia-resiliency-ext0.6.0непряма
PyPInvidia-sphinx-theme0.0.9.post1непряма
PyPIomegaconf—непряма
PyPIomegaconf2.3.1непряма
PyPIonnx1.22.0непряма
PyPIonnx-ir0.2.1непряма
PyPIonnxscript0.7.0непряма
PyPIonnxscript0.7.1непряма
PyPIopenai2.53.0непряма
PyPIopencensus0.11.4непряма
PyPIopencensus-context0.1.3непряма
PyPIopentelemetry-api1.33.1непряма
PyPIopentelemetry-exporter-prometheus0.54b1непряма
PyPIopentelemetry-proto1.44.0непряма
PyPIopentelemetry-sdk1.33.1непряма
PyPIopentelemetry-semantic-conventions0.54b1непряма
PyPIorjson3.11.9непряма
PyPIpandas—непряма
PyPIpandas3.0.5непряма
PyPIparamiko5.0.0непряма
PyPIpathspec1.1.1непряма
PyPIpfzy0.3.4непряма
PyPIpillow12.3.0непряма
PyPIplatformdirs4.11.1непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIprettytable3.18.0непряма
PyPIpriority2.0.0непряма
PyPIprometheus-client0.26.0непряма
PyPIprometheus-fastapi-instrumentator7.0.0непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.53непряма
PyPIpropcache0.5.2непряма
PyPIproto-plus1.28.3непряма
PyPIprotobuf7.35.1непряма
PyPIpsutil7.2.2непряма
PyPIpulp3.3.2непряма
PyPIpy-spy0.4.2непряма
PyPIpyarrow25.0.0непряма
PyPIpyasn10.6.4непряма
PyPIpyasn1-modules0.4.2непряма
PyPIpybind11—непряма
PyPIpybind113.1.0непряма
PyPIpycodestyle2.12.1непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpydantic2.13.4непряма
PyPIpydantic-core2.46.4непряма
PyPIpydata-sphinx-theme0.20.0непряма
PyPIpyflakes3.2.0непряма
PyPIpygithub2.9.1непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpyjwt2.13.0непряма
PyPIpylint3.2.6непряма
PyPIpynacl1.6.2непряма
PyPIpyre-extensions0.0.32непряма
PyPIpytest9.1.1непряма
PyPIpytest-asyncio1.4.0непряма
PyPIpytest-cov7.1.0непряма
PyPIpytest-mock3.15.1непряма
PyPIpytest-random-order1.2.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-discovery1.5.1непряма
PyPIpython-gitlab8.5.0непряма
PyPIpython-multipart0.0.32непряма
PyPIpytokens0.4.1непряма
PyPIpytz2026.3.post1непряма
PyPIpywin32312непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIpyyaml-ft8.0.0непряма
PyPIquack-kernels0.4.1непряма
PyPIquart0.21.0непряма
PyPIrapidyaml0.15.2непряма
PyPIray2.56.1непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIregex2026.7.19непряма
PyPIrequests—непряма
PyPIrequests2.34.2непряма
PyPIrequests-toolbelt1.0.0непряма
PyPIrich15.0.0непряма
PyPIroman-numerals4.1.0непряма
PyPIrpds-py2026.6.3непряма
PyPIruff0.9.10непряма
PyPIs3fs2026.6.0непряма
PyPIsafetensors0.8.0непряма
PyPIscipy1.18.0непряма
PyPIsentencepiece—непряма
PyPIsentencepiece0.2.2непряма
PyPIsentry-sdk2.66.1непряма
PyPIsetuptools—непряма
PyPIsetuptools84.0.0непряма
PyPIshellingham1.5.4непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIslack-sdk3.43.0непряма
PyPIsmart-open8.0.1непряма
PyPIsniffio1.3.1непряма
PyPIsnowballstemmer3.1.1непряма
PyPIsoupsieve2.9.2непряма
PyPIsphinx9.1.0непряма
PyPIsphinx-autobuild2025.8.25непряма
PyPIsphinx-autodoc20.5.0непряма
PyPIsphinx-copybutton0.5.2непряма
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0непряма
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1непряма
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0непряма
PyPIstarlette0.52.1непряма
PyPIsympy1.14.0непряма
PyPItabulate0.10.0непряма
PyPItensorboard2.21.0непряма
PyPItensorboard-data-server0.7.2непряма
PyPItensorflow—непряма
PyPItensorstore—непряма
PyPItensorstore0.1.84непряма
PyPItensorstore0.1.85непряма
PyPItiktoken0.13.0непряма
PyPItilelang0.1.8непряма
PyPItokenizers0.22.2непряма
PyPItoml0.10.2непряма
PyPItomlkit0.15.1непряма
PyPItorch-c-dlpack-ext0.1.5непряма
PyPItorchx0.7.0непряма
PyPItqdm—непряма
PyPItqdm4.67.3непряма
PyPItqdm4.70.0непряма
PyPItransformer-engine2.18.0+e7c550c5непряма
PyPItransformers—непряма
PyPItransformers5.14.1непряма
PyPItriton3.7.1непряма
PyPItrove-classifiers2026.6.1.19непряма
PyPItyper0.27.1непряма
PyPItyping-extensions4.16.0непряма
PyPItyping-inspect0.9.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.3непряма
PyPItzdata2025.3непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIuvicorn0.52.1непряма
PyPIvirtualenv21.7.3непряма
PyPIwandb0.28.1непряма
PyPIwatchfiles1.2.0непряма
PyPIwcmatch10.2.1непряма
PyPIwcwidth0.8.2непряма
PyPIwebdataset1.0.2непряма
PyPIwebsockets17.0.1непряма
PyPIwerkzeug3.1.8непряма
PyPIwget3.2непряма
PyPIwin32-setctime1.2.0непряма
PyPIwrapt2.3.0непряма
PyPIwsproto1.3.2непряма
PyPIxattr1.3.0непряма
PyPIxxhash3.8.1непряма
PyPIyarl1.24.5непряма
PyPIz3-solver4.15.4.0непряма
PyPIzipp4.1.0непряма
PyPIzstandard0.25.0непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:megatron-core@0.18.2 тягне 3 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

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/Megatron-LM. Читати поруч →

89fastai/fastaiThe fastai deep learning libraryВідмінний98huggingface/peft🤗 PEFT: State-of-the-art Parameter-Efficient Fine-Tuning.Винятковий98huggingface/datasets🤗 The largest hub of ready-to-use datasets for AI models with fast, easy-to-use and efficient data manipulation toolsВинятковий99openvinotoolkit/nncfNeural Network Compression Framework for enhanced OpenVINO™ inferenceВинятковий99huggingface/transformers🤗 Transformers: the model-definition framework for state-of-the-art machine learning models in text, vision, audio, and multimodal models, for both inference and training. Винятковий98huggingface/diffusers🤗 Diffusers: State-of-the-art diffusion models for image, video, and audio generation in PyTorch.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 v0.31.0 — повна методологія · вікі метрик.

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