Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-19 00:45 UTC

PaddlePaddle / PaddleMIX

Paddle Multimodal Integration and eXploration, supporting mainstream multi-modal tasks, including end-to-end large-scale multi-modal pretrain models and diffusion model toolbox. Equipped with high performance and flexibility.

Python · Jupyter NotebookApache-2.0★ 723 зірки⑂ 223 форкиз лип. 2023 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаяк це визначено
#aigc#stable-diffusion#clip#image-to-text#text-to-image#ppdiffusers#controlnet#multimodal#eva-clip#sd-xl#text-to-video#dit#llava#sora#stablevideodiffusion#internvl2#qwen2-vl#minicpm-v#got-ocr20#deepseek-vl

PaddlePaddle/PaddleMIX має індекс здоров’я 53 зі 100, що відповідає смузі «Помірний». Найвищий показник — Sustainability & Governance (79/100), найнижчий — Security (10/100). Останнє оновлення було 196 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконують 6 учасників.

53
загалом / 100
Помірний

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»).

53
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 52 калібровано до 53 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

PaddlePaddleОрганізація
7 284 підписники109 публічних репозиторіївз лист. 2016 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIppdiffusers0.29.01 28319700 днів томуppdiffuserspaddlepaddlemix

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

30У зоні ризику · 21% загального індексу

Активність розробки

15Критичний
Як обчислюється оцінка
3.6/36Свіжість push — останній push 196 дн. тому
2.8/36Ритм комітів — 4/52 тижнів із комітами
7/18Обсяг комітів — 5 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — немає даних
Використані вхідні дані
commits_last_year5
human_commit_share1
days_since_last_push196
active_weeks_last_year4

Дисципліна релізів

52Помірний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 3 релізів
7.2/36Свіжість релізів — останній реліз 497 дн. тому
12.6/27Ритм релізів — реліз кожні ~141,9 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count3
latest_release_tagv3.0.0-beta
releases_from_tagsні
days_since_latest_release497
mean_days_between_releases141,9

Спільнота та впровадження

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

60Помірний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

74Добрий
Як обчислюється оцінка
46.4/60Зірки — 723 зірок
19.6/25Форки — 223 форків
7.5/15Спостерігачі — 23 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks223
stars723
watchers23
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

50Помірний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (Apache-2.0)
0/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges6
has_contributingні
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

52Помірний
Як обчислюється оцінка
41.4/80Щомісячні завантаження — 1 283 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesppdiffusers
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads1 283
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?

79Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

91Відмінний
Як обчислюється оцінка
48.6/54Бас-фактор — на 6 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
19.6/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 13% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 92 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — немає даних
Використані вхідні дані
bus_factor6
contributors_sampled92
top_contributor_share0,131

Реактивність на issue та PR

63Помірний
Як обчислюється оцінка
20.3/42Вирішення issue — закрито 48% issue
25.2/30Прийняття PR — злито 939/1 116 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_prs939
open_issues104
closed_issues97
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,483
closed_unmerged_prs177
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Newcomer PR acceptance. Залишкові ваги перенормовано.

Власність та опіка

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
25/25Охоплення власника — 7 284 підписників у PaddlePaddle
25/25Послужний список — 109 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~9 р.
Використані вхідні дані
followers7 284
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginPaddlePaddle
public_repos109
account_age_days3 592

Супровід пакетів

79Добрий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
14/35Свіжість публікацій — остання публікація 700 дн. тому
20/20Історія версій — 19 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesppdiffusers
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish700

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

71Добрий · 19% загального індексу

Інженерні практики

62Помірний
Як обчислюється оцінка
0/24Процеси CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — .flake8, pyproject.toml ([tool.black], [tool.isort])
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — немає даних
Використані вхідні дані
has_ciні
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configтак

Документація

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
0/15Сайт документації / домашня сторінка
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 20 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsaigc, stable-diffusion, clip, image-to-text, text-to-image, ppdiffusers, controlnet, multimodal, eva-clip, sd-xl, text-to-video, dit, llava, sora, stablevideodiffusion, internvl2, qwen2-vl, minicpm-v, got-ocr20, deepseek-vl
has_wikiтак
homepage—
docs_site—
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

10Критичний · 16% загального індексу

Стан безпеки

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/30Політика безпеки (SECURITY.md)
0/25Конфігурація Dependabot
0/25Файли фіксації залежностей
0/20Процес CodeQL
Використані вхідні дані
sourcefile_signals
lockfiles—
manifestsppdiffusers/requirements.txt, ppdiffusers/setup.py, pyproject.toml, requirements.txt, setup.py
has_codeql_workflowні
has_security_policyні
has_dependabot_configні

Сповіщення про залежності

47Слабкий
Як обчислюється оцінка
12.3/35Прямі залежності без відомих сповіщень — уражено 1: urllib3 2.0.0 (high 8.1)
6.8/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — уражено 1: onnx 1.17.0 (critical 9.1)
28/40Немає задавнених сповіщень — 2 пакет(ів) зі сповіщеннями без реакції понад 90 дн.; найдавніше опубліковано 1 082 дн. тому
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories33
affected_packages2
assessed_packages145
unassessed_packages0
affected_by_severitycritical 1, high 1
direct_affected_packages1
Звірено з runtime-замиканням залежностей pypi:ppdiffusers@0.29.0 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 145 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.

58Помірний · 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 98 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,98
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

57Помірний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — ppdiffusers/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — .flake8, pyproject.toml ([tool.black], [tool.isort])
0/11Статична перевірка типів
0/10Відтворюване середовище
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом
0/8Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — немає даних
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesppdiffusers/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

54Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
53.8/55Керовані розміри файлів — 50/2 299 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes207 576
source_files_sampled2 299
oversized_source_files50

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 — example, examples, notebooks, samples
Використані вхідні дані
example_dirsexample, examples, notebooks, samples
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

723зірок GitHub
92контриб'юторів
5комітів за останні 12 місяців
196днів від останнього пушу
3релізів
6бас-фактор
104відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • Could not fetch pypi package 'paddlemix' from its registry
  • OpenSSF Scorecard timed out after 240s; skipping Scorecard checks

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 223 ⇿
0Зірки
223Форки
3Релізи

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.

0408012016020024021862023-072024-122026-06
Мажорні 1Мінорні 1Патчі 0

Кожна точка охоплює 3 днів.

Усі залежності 255

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 0 прямих і 255 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIacademictorrents—непряма
PyPIaccimage—непряма
PyPIaiohappyeyeballs2.4.4непряма
PyPIaiohttp3.10.11непряма
PyPIaiosignal1.3.1непряма
PyPIaistudio-sdk0.2.6непряма
PyPIalbumentations—непряма
PyPIalbumentations1.4.4непряма
PyPIannotated-types0.7.0непряма
PyPIanyio4.5.2непряма
PyPIargon2-cffi23.1.0непряма
PyPIargon2-cffi-bindings21.2.0непряма
PyPIarrow1.3.0непряма
PyPIastor0.8.1непряма
PyPIasttokens3.0.0непряма
PyPIasync-lru2.0.4непряма
PyPIasync-timeout5.0.1непряма
PyPIattrs23.2.0непряма
PyPIav—непряма
PyPIav11.0.0непряма
PyPIav13.1.0непряма
PyPIbabel2.17.0непряма
PyPIbasicsr1.4.2непряма
PyPIbeartype—непряма
PyPIbeautifulsoup44.13.4непряма
PyPIblack22.8.0непряма
PyPIbleach6.1.0непряма
PyPIbrisque—непряма
PyPIcbor25.6.5непряма
PyPIcchardet—непряма
PyPIcertifi2025.4.26непряма
PyPIcffi1.17.1непряма
PyPIcharset-normalizer—непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.2непряма
PyPIclick—непряма
PyPIclick8.1.8непряма
PyPIcomm0.2.2непряма
PyPIdatasets—непряма
PyPIdebugpy1.8.14непряма
PyPIdecorator5.2.1непряма
PyPIdecord—непряма
PyPIdecord0.6.0непряма
PyPIdefusedxml0.7.1непряма
PyPIdiffusers—непряма
PyPIdiffusion6.11.5непряма
PyPIdiffusion-core0.0.71непряма
PyPIeinops—непряма
PyPIeinops0.7.0непряма
PyPIexceptiongroup1.2.2непряма
PyPIexecuting2.2.0непряма
PyPIfastcore—непряма
PyPIfastjsonschema2.21.1непряма
PyPIfilelock3.13.1непряма
PyPIfqdn1.5.1непряма
PyPIfrozenlist1.5.0непряма
PyPIfsspec2024.6.1непряма
PyPIftfy—непряма
PyPIgdown—непряма
PyPIgradio—непряма
PyPIgradio3.16.2непряма
PyPIgradio4.16.0непряма
PyPIgradio4.44.1непряма
PyPIgradio5.12.0непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIh5py—непряма
PyPIhf-transfer—непряма
PyPIhf-xet1.1.0непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttpx0.28.1непряма
PyPIhuggingface-hub—непряма
PyPIhuggingface-hub0.31.1непряма
PyPIhydra-core—непряма
PyPIidna3.10непряма
PyPIimageio—непряма
PyPIimageio2.33.0непряма
PyPIimageio-ffmpeg—непряма
PyPIimageio-ffmpeg0.4.9непряма
PyPIimportlib-metadata8.5.0непряма
PyPIimportlib-resources6.4.5непряма
PyPIinsightface—непряма
PyPIiopath—непряма
PyPIipython8.12.3непряма
PyPIipython-genutils0.2.0непряма
PyPIisoduration20.11.0непряма
PyPIisort5.11.5непряма
PyPIjedi0.19.2непряма
PyPIjinja2—непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjson50.12.0непряма
PyPIjsonargparse—непряма
PyPIjsonpointer3.0.0непряма
PyPIjsonschema—непряма
PyPIjsonschema4.23.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2023.12.1непряма
PyPIjupyter-client8.6.3непряма
PyPIjupyter-events0.10.0непряма
PyPIjupyter-lsp2.2.5непряма
PyPIjupyter-server2.14.2непряма
PyPIjupyter-server-terminals0.5.3непряма
PyPIjupyterlab4.3.7непряма
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0непряма
PyPIjupyterlab-server2.27.3непряма
PyPIlibrosa—непряма
PyPIligo-segments—непряма
PyPIlmdb—непряма
PyPIlpips—непряма
PyPImarkupsafe2.1.5непряма
PyPImatplotlib—непряма
PyPImatplotlib3.7.5непряма
PyPImatplotlib-inline0.1.7непряма
PyPImistune3.1.3непряма
PyPImonkeytype23.3.0непряма
PyPImoviepy1.0.3непряма
PyPImpmath1.3.0непряма
PyPImultidict6.1.0непряма
PyPImypy-extensions1.1.0непряма
PyPInbclient0.10.1непряма
PyPInbconvert7.16.6непряма
PyPInbformat5.10.4непряма
PyPInetworkx3.1непряма
PyPInltk—непряма
PyPInote-seq—непряма
PyPInotebook7.3.3непряма
PyPInotebook-shim0.2.4непряма
PyPInumpy—непряма
PyPInumpy1.23.5непряма
PyPInumpy1.24.4непряма
PyPInumpy1.26.4непряма
PyPInvidia-cublas-cu1111.11.3.6непряма
PyPInvidia-cuda-cupti-cu1111.8.87непряма
PyPInvidia-cuda-nvrtc-cu1111.8.89непряма
PyPInvidia-cuda-runtime-cu1111.8.89непряма
PyPInvidia-cufft-cu1110.9.0.58непряма
PyPInvidia-curand-cu1110.3.0.86непряма
PyPInvidia-cusolver-cu1111.4.1.48непряма
PyPInvidia-cusparse-cu1111.7.5.86непряма
PyPInvidia-nccl-cu112.19.3непряма
PyPInvidia-nvtx-cu1111.8.86непряма
PyPIomegaconf—непряма
PyPIomegaconf2.2.3непряма
PyPIonnxruntime—непряма
PyPIopencc1.1.6непряма
PyPIopencv-contrib-python4.8.1.78непряма
PyPIopencv-python—непряма
PyPIopencv-python4.6.0.66непряма
PyPIopencv-python4.8.1.78непряма
PyPIopencv-python-headless—непряма
PyPIopenmim—непряма
PyPIopt-einsum3.3.0непряма
PyPIoverrides7.7.0непряма
PyPIpackaging25.0непряма
PyPIpaconvert3.0.1непряма
PyPIpaddlehub—непряма
PyPIpaddlenlp—непряма
PyPIpaddlenlp2.7.2непряма
PyPIpaddlenlp3.0.0b4непряма
PyPIpaddlepaddle-gpu—непряма
PyPIpaddlesde—непряма
PyPIpaddleseg—непряма
PyPIpaddleseg2.7.0непряма
PyPIpaddlex3.0.0b2непряма
PyPIpandarallel—непряма
PyPIpandas—непряма
PyPIpandocfilters1.5.1непряма
PyPIparameterized—непряма
PyPIparso0.8.4непряма
PyPIpathspec0.12.1непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIpillow—непряма
PyPIpillow10.4.0непряма
PyPIpillow9.4.0непряма
PyPIpillow9.5.0непряма
PyPIpkgutil-resolve-name1.3.10непряма
PyPIplatformdirs4.3.6непряма
PyPIppdiffusers—непряма
PyPIpraat-parselmouth0.4.3непряма
PyPIprometheus-client0.21.1непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.51непряма
PyPIpropcache0.2.0непряма
PyPIprotobuf5.29.4непряма
PyPIpsutil7.0.0непряма
PyPIpure-eval0.2.3непряма
PyPIpyarrow—непряма
PyPIpyav—непряма
PyPIpycocoevalcap—непряма
PyPIpycparser2.22непряма
PyPIpydantic2.10.6непряма
PyPIpydantic-core2.27.2непряма
PyPIpygments2.19.1непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-json-logger3.3.0непряма
PyPIpytz2025.2непряма
PyPIpyworld0.3.4непряма
PyPIpyyaml—непряма
PyPIpyyaml6.0.2непряма
PyPIpyzmq26.4.0непряма
PyPIreferencing—непряма
PyPIreferencing0.35.1непряма
PyPIregex—непряма
PyPIreprod-log1.0.1непряма
PyPIrequests—непряма
PyPIrequests2.32.3непряма
PyPIrequests-mock—непряма
PyPIresampy—непряма
PyPIrfc3339-validator0.1.4непряма
PyPIrfc3986-validator0.1.1непряма
PyPIrpds-py0.20.1непряма
PyPIsafetensors—непряма
PyPIsafetensors0.5.3непряма
PyPIscikit-image0.21.0непряма
PyPIscikit-learn1.3.2непряма
PyPIscipy—непряма
PyPIscipy1.10.1непряма
PyPIscipy1.11.4непряма
PyPIscipy1.12.0непряма
PyPIsend2trash1.8.3непряма
PyPIsetuptools75.3.2непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsniffio1.3.1непряма
PyPIsoundfile—непряма
PyPIsoupsieve2.7непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPIstringcase1.2.0непряма
PyPIstructlog21.5.0непряма
PyPIsupervision—непряма
PyPIsupervision0.18.0непряма
PyPIsympy1.13.3непряма
PyPItensorboardx—непряма
PyPIterminado0.18.1непряма
PyPItimm0.9.12непряма
PyPItinycss21.2.1непряма
PyPItokenizers—непряма
PyPItomli2.2.1непряма
PyPItorch—непряма
PyPItorch2.2.2непряма
PyPItornado6.4.2непряма
PyPItqdm—непряма
PyPItqdm4.66.1непряма
PyPItqdm4.67.1непряма
PyPItransformers—непряма
PyPItriton2.2.0непряма
PyPItypes-python-dateutil2.9.0.20241206непряма
PyPItyping-extensions4.13.2непряма
PyPIuri-template1.3.0непряма
PyPIurllib3—непряма
PyPIurllib32.2.3непряма
PyPIvisualdl—непряма
PyPIwandb—непряма
PyPIwandb0.19.4непряма
PyPIwcwidth0.2.13непряма
PyPIwebcolors24.8.0непряма
PyPIwebencodings0.5.1непряма
PyPIwebsocket-client1.8.0непряма
PyPIwheel—непряма
PyPIyarl1.15.2непряма
Сповіщення про залежності 2

Встановлення pypi:ppdiffusers@0.29.0 тягне 145 пакетів, прямих і транзитивних: 2 мають відомі сповіщення, з них 1 — прямі залежності.

ПакетВерсіяЗв'язокКритичністьСповіщеньВиправлено в
onnx1.17.0непрямакритична171.22.0
urllib32.0.0прямависока162.7.0

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 PaddlePaddle/PaddleMIX. Читати поруч →

63lpalbou/AbstractVisionModel-agnostic generative vision for Python and AbstractCore — text/image/video generation via MLX-Gen, Diffusers, stable-diffusion.cpp, and OpenAI-compatible APIs.Помірний25pharmapsychotic/clip-interrogatorImage to prompt with BLIP and CLIPУ зоні ризику51volcengine/ark-cliThe fastest way to put Volcengine Ark in your terminal and your AI agent — go from prompt to generated media, multimodal answer, or deployed endpoint in a single command, no API glue code.Помірний83mlfoundations/open_clipAn open source implementation of CLIP.Відмінний83tong-io/tongflowModality-First GenAI PlatformВідмінний77Egoist-Machines/LodeDBWorld's fastest and most compact embedded vector database: exact by default, multimodal, local-first, and GPU-acceleratedДобрий

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 v0.34.0 — повна методологія · вікі метрик.

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