Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-08-28 08:42 UTC

SwanHubX / SwanLab

⚡️SwanLab - an open-source, modern-design AI training tracking and visualization tool. Supports Cloud / Self-hosted use. Integrated with PyTorch / Transformers / verl / LLaMA Factory / ms-swift / Ultralytics / MMEngine / Keras etc.

PythonApache-2.0★ 4 176 зірок⑂ 216 форківз лист. 2023 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаМережевий сервісяк це визначено
#data-science#deep-learning#machine-learning#python#pytorch#tensorflow#transformers#mlops#model-versioning#tracking#visualization#tensorboard#logging#llm#training#ai-infra

SwanHubX/SwanLab має індекс здоров’я 93 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Vitality (92/100), найнижчий — Security (54/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконують 2 учасники.

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

SwanLabОрганізація
142 підписники14 публічних репозиторіївз бер. 2023 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIswanlab0.9.8155 282682 дні томуmachine-learningreproducibilityvisualization
Gogithub.com/SwanHubX/SwanLabv0.9.8-1302 дні тому—

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

92Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
29.8/36Ритм комітів — 43/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 278 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 24 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year278
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year43

Дисципліна релізів

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 100 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 2 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~4,5 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Використані вхідні дані
releases_count100
latest_release_tagv0.9.8
releases_from_tagsні
days_since_latest_release2
mean_days_between_releases4,5

Спільнота та впровадження

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

87Відмінний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

83Відмінний
Як обчислюється оцінка
58.7/60Зірки — 4 176 зірок
19.4/25Форки — 216 форків
5.3/15Спостерігачі — 10 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks216
stars4 176
watchers10
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_badges9
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

86Відмінний
Як обчислюється оцінка
69.2/80Щомісячні завантаження — 155 282 завантажень/місяць у go, pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesswanlab, github.com/SwanHubX/SwanLab
dependents—
ecosystemsgo, pypi
total_downloads—
monthly_downloads155 282
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?

74Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

60Помірний
Як обчислюється оцінка
25.2/54Бас-фактор — на 2 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
11.4/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 49% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 42 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 12 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor2
contributors_sampled42
top_contributor_share0,494

Реактивність на issue та PR

83Відмінний
Як обчислюється оцінка
38.9/42Вирішення issue — закрито 93% issue
28.5/30Прийняття PR — злито 909/956 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
4.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 11/30 approved changesets -- score normalized to 3
Використані вхідні дані
merged_prs909
open_issues56
closed_issues701
prs_merged_7d8
prs_decided_7d9
prs_merged_30d26
prs_decided_30d30
issue_closed_ratio0,926
closed_unmerged_prs47
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

61Помірний
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
15.5/25Охоплення власника — 142 підписників у SwanHubX
15.5/25Послужний список — 14 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~3 р.
Використані вхідні дані
followers142
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginSwanHubX
public_repos14
account_age_days1 263

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 2 пакет(ів) у go, pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 2 дн. тому
20/20Історія версій — 130 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesswanlab, github.com/SwanHubX/SwanLab
ecosystemsgo, pypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish2

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

91Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 6 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — .golangci.yml, pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
18/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 27 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
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://swanlab.cn
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 16 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsdata-science, deep-learning, machine-learning, python, pytorch, tensorflow, transformers, mlops, model-versioning, tracking, visualization, tensorboard, logging, llm, training, ai-infra
has_wikiні
homepagehttps://swanlab.cn
docs_sitehttps://swanlab.cn
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

54Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

43Слабкий
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
3.8/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.2/2.5CI-Tests — 27 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
2.2/7.5Code-Review — Found 11/30 approved changesets -- score normalized to 3
2.5/2.5Contributors — project has 12 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Ліцензія — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 24 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — немає даних
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
5/5Security-Policy — security policy file 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
0/7.5Vulnerabilities — 80 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate4,3
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Packaging. Залишкові ваги перенормовано.

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_packages34
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:swanlab@0.9.8 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 34 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.

56Помірний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
15/15Машиночитана документація (llms.txt) — llms.txt опубліковано на сайті проєкту (https://docs.swanlab.cn/llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 100 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtтак
llms_txt_urlhttps://docs.swanlab.cn/llms.txt
legible_history_share1
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

63Помірний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — .golangci.yml, pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — lockfile
2/10Підтверджена практика роботи з агентами — 1 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
0/8Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilesgo.sum, uv.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0,01
toolchain_manifestscore/go.mod
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
55/55Керовані розміри файлів — 0/441 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes47 405
source_files_sampled441
oversized_source_files0

Машиночитні інтерфейси

40Слабкий
Як обчислюється оцінка
40/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto) — protos/swanlab/grpc/core/v1/core.proto, protos/swanlab/grpc/core/v1/sync.proto, protos/swanlab/grpc/probe/v1/probe.proto, protos/swanlab/metric/column/v1/column.proto, protos/swanlab/metric/data/v1/data.proto, protos/swanlab/operation/v1/operation.proto, protos/swanlab/probe/v1/metadata.proto, protos/swanlab/record/v1/record.proto, protos/swanlab/run/v1/run.proto, protos/swanlab/save/v1/save.proto, protos/swanlab/settings/core/v1/core.proto, protos/swanlab/settings/probe/v1/probe.proto, protos/swanlab/terminal/v1/log.proto
0/20Сервер MCP
0/40Придатні до запуску приклади
Використані вхідні дані
example_dirs—
has_mcp_signalні
api_schema_filesprotos/swanlab/grpc/core/v1/core.proto, protos/swanlab/grpc/core/v1/sync.proto, protos/swanlab/grpc/probe/v1/probe.proto, protos/swanlab/metric/column/v1/column.proto, protos/swanlab/metric/data/v1/data.proto, protos/swanlab/operation/v1/operation.proto, protos/swanlab/probe/v1/metadata.proto, protos/swanlab/record/v1/record.proto, protos/swanlab/run/v1/run.proto, protos/swanlab/save/v1/save.proto, protos/swanlab/settings/core/v1/core.proto, protos/swanlab/settings/probe/v1/probe.proto, protos/swanlab/terminal/v1/log.proto
interfaces_expected_ofnetwork-service

Ключові факти

4 176зірок GitHub
42контриб'юторів
278комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
100релізів
2бас-фактор
56відкритих issue
Go, npm, PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • Could not fetch npm package 'swanlab' from its registry

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 216 ⇿
0Зірки
216Форки
99Релізи

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.

0408012016020024021652023-122025-042026-08
Мажорні 0Мінорні 6Патчі 84

Кожна точка охоплює 3 днів.

OpenSSF Scorecard 4.3 / 10
4.3сукупно

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 · 2026-08-28 08:41 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
9CI-Tests27 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3Code-ReviewFound 11/30 approved changesets -- score normalized to 3
10Contributorsproject has 12 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 24 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
н/дPackagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
10Security-Policysecurity policy file detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities80 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 25
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
Gogolang.org/x/sysv0.47.0core/go.mod
Gogoogle.golang.org/grpcv1.83.0core/go.mod
Gogoogle.golang.org/protobufv1.36.12core/go.mod
PyPIurllib3>=1.26.0pyproject.toml
PyPIrequests>=2.28.0pyproject.toml
PyPIsetuptools—pyproject.toml
PyPIclick—pyproject.toml
PyPIpyyaml—pyproject.toml
PyPIpsutil>=5.0.0pyproject.toml
PyPInvidia-ml-py—pyproject.toml
PyPIpydantic~=2.0pyproject.toml
PyPIpyecharts>=2.0.0pyproject.toml
PyPIwrapt>=1.17.0pyproject.toml
PyPIplatformdirs>=4.2.0pyproject.toml
PyPIprotobuf>=6.31.1,!=6.31.0,<7pyproject.toml
PyPIprotobuf>=6.31.1,!=6.31.0,<7pyproject.toml
PyPIprotobuf>=6.31.1,!=6.31.0,<7pyproject.toml
PyPIrich>=13.6.0pyproject.toml
PyPIpydantic-settings>=2.8.1pyproject.toml
PyPIorjson<=3.11.5pyproject.toml
PyPIorjson—pyproject.toml
PyPIwatchdog—pyproject.toml
PyPIpwinput>=1.0.3pyproject.toml
PyPIpyroaring>=1.0.0,<1.0.4pyproject.toml
PyPIpyroaring>=1.0.4pyproject.toml
Усі залежності 218

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 27 прямих і 191 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
Gogolang.org/x/sysv0.47.0пряма
Gogoogle.golang.org/grpcv1.83.0пряма
Gogoogle.golang.org/protobufv1.36.12пряма
PyPIclick8.1.8пряма
PyPIclick8.3.1пряма
PyPInvidia-ml-py13.590.48пряма
PyPIorjson3.11.5пряма
PyPIorjson3.11.8пряма
PyPIplatformdirs4.4.0пряма
PyPIplatformdirs4.9.2пряма
PyPIprotobuf6.33.5пряма
PyPIpsutil7.2.2пряма
PyPIpwinput1.0.3пряма
PyPIpydantic2.12.5пряма
PyPIpydantic-settings2.11.0пряма
PyPIpydantic-settings2.13.1пряма
PyPIpyecharts2.1.0пряма
PyPIpyroaring1.0.3пряма
PyPIpyroaring1.1.0пряма
PyPIpyyaml6.0.3пряма
PyPIrequests2.32.5пряма
PyPIrich13.9.4пряма
PyPIsetuptools82.0.0пряма
PyPIurllib31.26.20пряма
PyPIurllib32.6.3пряма
PyPIwatchdog6.0.0пряма
PyPIwrapt2.1.1пряма
Gogolang.org/x/netv0.58.0непряма
Gogolang.org/x/textv0.41.0непряма
Gogoogle.golang.org/genproto/googleapis/rpcv0.0.0-20260810153831-ec0a7760b754непряма
PyPIaddict2.4.0непряма
PyPIannotated-doc0.0.4непряма
PyPIannotated-types0.7.0непряма
PyPIantlr4-python3-runtime4.9.3непряма
PyPIanyio4.12.1непряма
PyPIappnope0.1.4непряма
PyPIasttokens3.0.1непряма
PyPIbasedpyright1.39.5непряма
PyPIboto31.42.64непряма
PyPIbotocore1.42.64непряма
PyPIbuild1.4.0непряма
PyPIcertifi2026.2.25непряма
PyPIcffi2.0.0непряма
PyPIcfgv3.4.0непряма
PyPIcfgv3.5.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.4непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcomm0.2.3непряма
PyPIcontourpy1.3.0непряма
PyPIcontourpy1.3.2непряма
PyPIcontourpy1.3.3непряма
PyPIcuda-bindings12.9.4непряма
PyPIcuda-pathfinder1.4.0непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIdebugpy1.8.20непряма
PyPIdecorator5.2.1непряма
PyPIdistlib0.4.0непряма
PyPIeval-type-backport0.3.1непряма
PyPIexceptiongroup1.3.1непряма
PyPIexecuting2.2.1непряма
PyPIfastapi0.128.8непряма
PyPIfastapi0.135.1непряма
PyPIfilelock3.19.1непряма
PyPIfilelock3.25.0непряма
PyPIfonttools4.60.2непряма
PyPIfonttools4.61.1непряма
PyPIfreezegun1.5.5непряма
PyPIfsspec2025.10.0непряма
PyPIfsspec2026.2.0непряма
PyPIgitdb4.0.12непряма
PyPIgitpython3.1.46непряма
PyPIgrpcio1.78.0непряма
PyPIgrpcio-tools1.78.0непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIidentify2.6.15непряма
PyPIidentify2.6.17непряма
PyPIidna3.11непряма
PyPIimageio2.37.2непряма
PyPIimageio-ffmpeg0.6.0непряма
PyPIimportlib-metadata8.7.1непряма
PyPIimportlib-resources6.5.2непряма
PyPIiniconfig2.1.0непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIipykernel6.31.0непряма
PyPIipykernel7.2.0непряма
PyPIipython8.18.1непряма
PyPIipython8.38.0непряма
PyPIipython9.10.0непряма
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1непряма
PyPIjedi0.19.2непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjmespath1.1.0непряма
PyPIjoblib1.5.3непряма
PyPIjupyter-client8.6.3непряма
PyPIjupyter-client8.8.0непряма
PyPIjupyter-core5.8.1непряма
PyPIjupyter-core5.9.1непряма
PyPIkiwisolver1.4.7непряма
PyPIkiwisolver1.4.9непряма
PyPImarkdown-it-py3.0.0непряма
PyPImarkdown-it-py4.0.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImatplotlib3.10.8непряма
PyPImatplotlib3.9.4непряма
PyPImatplotlib-inline0.2.1непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImmengine0.10.7непряма
PyPImoviepy2.2.1непряма
PyPImpmath1.3.0непряма
PyPInanoid2.0.0непряма
PyPInest-asyncio1.6.0непряма
PyPInetworkx3.2.1непряма
PyPInetworkx3.4.2непряма
PyPInetworkx3.6.1непряма
PyPInodeenv1.10.0непряма
PyPInodejs-wheel-binaries24.15.0непряма
PyPInumpy2.0.2непряма
PyPInumpy2.2.6непряма
PyPInumpy2.4.2непряма
PyPInvidia-cublas-cu1212.8.4.1непряма
PyPInvidia-cuda-cupti-cu1212.8.90непряма
PyPInvidia-cuda-nvrtc-cu1212.8.93непряма
PyPInvidia-cuda-runtime-cu1212.8.90непряма
PyPInvidia-cudnn-cu129.10.2.21непряма
PyPInvidia-cufft-cu1211.3.3.83непряма
PyPInvidia-cufile-cu121.13.1.3непряма
PyPInvidia-curand-cu1210.3.9.90непряма
PyPInvidia-cusolver-cu1211.7.3.90непряма
PyPInvidia-cusparse-cu1212.5.8.93непряма
PyPInvidia-cusparselt-cu120.7.1непряма
PyPInvidia-nccl-cu122.27.3непряма
PyPInvidia-nccl-cu122.27.5непряма
PyPInvidia-nvjitlink-cu1212.8.93непряма
PyPInvidia-nvshmem-cu123.4.5непряма
PyPInvidia-nvtx-cu1212.8.90непряма
PyPIomegaconf2.3.0непряма
PyPIopencv-python4.13.0.92непряма
PyPIpackaging26.0непряма
PyPIpandas2.3.3непряма
PyPIpandas3.0.1непряма
PyPIparso0.8.6непряма
PyPIpeewee3.19.0непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIpillow11.3.0непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpre-commit4.3.0непряма
PyPIpre-commit4.5.1непряма
PyPIprettytable3.16.0непряма
PyPIprettytable3.17.0непряма
PyPIproglog0.1.12непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.52непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpure-eval0.2.3непряма
PyPIpy-cpuinfo9.0.0непряма
PyPIpycparser2.23непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpydantic-core2.41.5непряма
PyPIpygments2.19.2непряма
PyPIpyparsing3.3.2непряма
PyPIpyproject-hooks1.2.0непряма
PyPIpytest8.4.2непряма
PyPIpytest9.0.2непряма
PyPIpytest-benchmark5.2.3непряма
PyPIpytest-mock3.15.1непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-discovery1.1.0непряма
PyPIpython-dotenv1.2.1непряма
PyPIpython-dotenv1.2.2непряма
PyPIpytz2026.1.post1непряма
PyPIpywin32311непряма
PyPIpyzmq27.1.0непряма
PyPIrdkit2023.9.6непряма
PyPIrdkit2025.9.6непряма
PyPIregex2026.1.15непряма
PyPIregex2026.2.28непряма
PyPIresponses0.26.0непряма
PyPIruff0.15.4непряма
PyPIs3transfer0.16.0непряма
PyPIscikit-learn1.6.1непряма
PyPIscikit-learn1.7.2непряма
PyPIscikit-learn1.8.0непряма
PyPIscipy1.13.1непряма
PyPIscipy1.15.3непряма
PyPIscipy1.17.1непряма
PyPIsentry-sdk2.54.0непряма
PyPIsimplejson3.20.2непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsmmap5.0.2непряма
PyPIsoundfile0.13.1непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPIstarlette0.49.3непряма
PyPIstarlette0.52.1непряма
PyPIswanboard0.1.10b2непряма
PyPIsympy1.14.0непряма
PyPItermcolor3.1.0непряма
PyPItermcolor3.3.0непряма
PyPIthreadpoolctl3.6.0непряма
PyPItomli2.4.0непряма
PyPItorch2.10.0непряма
PyPItorch2.8.0непряма
PyPItorchvision0.23.0непряма
PyPItorchvision0.25.0непряма
PyPItornado6.5.4непряма
PyPItqdm4.67.3непряма
PyPItraitlets5.14.3непряма
PyPItriton3.4.0непряма
PyPItriton3.6.0непряма
PyPItyping-extensions4.15.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.2непряма
PyPItzdata2025.3непряма
PyPIujson5.11.0непряма
PyPIuvicorn0.39.0непряма
PyPIuvicorn0.41.0непряма
PyPIvirtualenv21.1.0непряма
PyPIwandb0.25.0непряма
PyPIwcwidth0.6.0непряма
PyPIyapf0.43.0непряма
PyPIzipp3.23.0непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:swanlab@0.9.8 тягне 34 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 SwanHubX/SwanLab. 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.Винятковий98gradio-app/gradioBuild and share delightful machine learning apps, all in Python. 🌟 Star to support our work!Винятковий99huggingface/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. Винятковий98keras-team/kerasDeep Learning for humansВинятковий98voxel51/fiftyoneRefine high-quality datasets and visual AI modelsВинятковий

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, Go.