Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-10-20 09:36 UTC

abetlen / llama-cpp-python

Python bindings for llama.cpp

PythonMIT★ 10 652 зірки⑂ 1 472 форкиз бер. 2023 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено

abetlen/llama-cpp-python має індекс здоров’я 86 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Community & Adoption (87/100), найнижчий — Security (44/100). Останнє оновлення було 19 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

86
загалом / 100
Відмінний

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»).

86
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 72 калібровано до 86 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

AndreiОсобистий обліковий запис
682 підписники53 публічні репозиторіїз бер. 2014 р.

Цей репозиторій належить особистому обліковому запису. Проєкт з єдиним власником несе більший ризик безперервності, ніж підтримуваний організацією.

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIllama_cpp_python0.3.36519 08520919 днів тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

81Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

68Добрий
Як обчислюється оцінка
28.8/36Свіжість push — останній push 19 дн. тому
14.5/36Ритм комітів — 21/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 158 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — немає даних
Використані вхідні дані
commits_last_year158
human_commit_share0,85
days_since_last_push19
active_weeks_last_year21

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 100 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 19 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~0 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count100
latest_release_tagv0.3.36-hip-radeon
releases_from_tagsні
days_since_latest_release19
mean_days_between_releases0

Спільнота та впровадження

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

87Відмінний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

96Винятковий
Як обчислюється оцінка
60/60Зірки — 10 652 зірок
25/25Форки — 1 472 форків
10.7/15Спостерігачі — 85 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks1 472
stars10 652
watchers85
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

70Добрий
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (MIT)
18/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges6
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesgithub.com, readthedocs.org, shields.io
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

95Винятковий
Як обчислюється оцінка
76.2/80Щомісячні завантаження — 519 085 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesllama_cpp_python
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads519 085
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?

62Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

28У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
2.8/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 88% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 99 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — немає даних
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled99
top_contributor_share0,876

Реактивність на issue та PR

65Добрий
Як обчислюється оцінка
23.5/42Вирішення issue — закрито 56% issue
23.3/30Прийняття PR — злито 510/658 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_prs510
open_issues597
closed_issues757
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d3
prs_decided_30d3
issue_closed_ratio0,559
closed_unmerged_prs148
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

69Добрий
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
20.4/25Охоплення власника — 682 підписників у abetlen
24.6/25Послужний список — 53 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~12 р.
Використані вхідні дані
followers682
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginabetlen
public_repos53
account_age_days4 615
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 19 дн. тому
20/20Історія версій — 209 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesllama_cpp_python
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish19

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

84Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 12 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Pre-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_configні

Документація

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://llama-cpp-python.readthedocs.io
10/10Опис репозиторію
0/10Теми
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topics—
has_wikiтак
homepagehttps://llama-cpp-python.readthedocs.io
docs_sitehttps://llama-cpp-python.readthedocs.io
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

44Слабкий · 16% загального індексу

Стан безпеки

33У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/30Політика безпеки (SECURITY.md)
25/25Конфігурація Dependabot
0/25Файли фіксації залежностей — опублікована бібліотека — lockfile є справою застосунків, не очікується
0/20Процес CodeQL
Використані вхідні дані
sourcefile_signals
lockfiles—
manifestsdocs/requirements.txt, pyproject.toml
has_codeql_workflowні
has_security_policyні
has_dependabot_configтак
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Файли фіксації залежностей. Залишкові ваги перенормовано.

Сповіщення про залежності

89Відмінний
Як обчислюється оцінка
26.6/35Прямі залежності без відомих сповіщень — уражено 1: diskcache 5.6.3 (moderate)
25/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — жодна непряма залежність не має відомих сповіщень
37.2/40Немає задавнених сповіщень — 1 пакет(ів) зі сповіщеннями без реакції понад 90 дн.; найдавніше опубліковано 250 дн. тому
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories2
affected_packages1
assessed_packages5
unassessed_packages0
affected_by_severitymoderate 1
direct_affected_packages1
Звірено з runtime-замиканням залежностей pypi:llama_cpp_python@0.3.36 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 5 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.

79Добрий · 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://python.langchain.com/llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 85 з 85 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtтак
llms_txt_urlhttps://python.langchain.com/llms.txt
legible_history_share1
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

89Відмінний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Статична перевірка типів — llama_cpp/py.typed
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом
8/8Автоматизоване супроводження — 15 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — немає даних
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
has_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configsllama_cpp/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,15

Читабельність коду для моделей

78Добрий
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (llama_cpp/py.typed)
50.6/55Керовані розміри файлів — 4/50 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes653 598
source_files_sampled50
oversized_source_files4

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, notebooks
Використані вхідні дані
example_dirsexamples, notebooks
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

10 652зірок GitHub
99контриб'юторів
158комітів за останні 12 місяців
19днів від останнього пушу
100релізів
1бас-фактор
597відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • OpenSSF Scorecard did not return a usable result (killed by SIGKILL — most likely the container's memory limit; 2026/10/20 09:34:47 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 ★ / 1 472 ⇿
0Зірки
1 472Форки
100Релізи

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.

05001 0001 5001 472142023-102025-042026-10
Мажорні 0Мінорні 0Патчі 6

Кожна точка охоплює 3 днів.

Прямі залежності 4
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPItyping-extensions>=4.5.0pyproject.toml
PyPInumpy>=1.20.0pyproject.toml
PyPIdiskcache>=5.6.1pyproject.toml
PyPIjinja2>=2.11.3pyproject.toml
Усі залежності 22

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 4 прямих і 18 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIdiskcache—пряма
PyPIjinja2—пряма
PyPInumpy—пряма
PyPItyping-extensions—пряма
PyPIfastapi—непряма
PyPIhttpx—непряма
PyPIhuggingface-hub—непряма
PyPIllama-cpp-python—непряма
PyPImkdocs—непряма
PyPImkdocs-material—непряма
PyPImkdocstrings—непряма
PyPIpydantic-settings—непряма
PyPIpytest—непряма
PyPIpyyaml—непряма
PyPIray—непряма
PyPIruff—непряма
PyPIscikit-build-core—непряма
PyPIscipy—непряма
PyPIsse-starlette—непряма
PyPIstarlette-context—непряма
PyPItwine—непряма
PyPIuvicorn—непряма
Сповіщення про залежності 1

Встановлення pypi:llama_cpp_python@0.3.36 тягне 5 пакетів, прямих і транзитивних: 1 мають відомі сповіщення, з них 1 — прямі залежності.

ПакетВерсіяЗв'язокКритичністьСповіщеньВиправлено в
diskcache5.6.3прямапомірна2—

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 abetlen/llama-cpp-python. Читати поруч →

100astropy/astropyAstronomy and astrophysics core libraryВинятковий100microsoft/onnxruntimeONNX Runtime: cross-platform, high performance ML inferencing and training acceleratorВинятковий100apache/arrowApache Arrow is the universal columnar format and multi-language toolbox for fast data interchange and in-memory analyticsВинятковий100psf/blackThe uncompromising Python code formatterВинятковий100deepset-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.Винятковий100matplotlib/matplotlibmatplotlib: plotting with PythonВинятковий

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.