Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-13 19:43 UTC

ai-dynamo / aiconfigurator

Offline optimization of your disaggregated Dynamo graph

Python · RustApache-2.0★ 441 зірка⑂ 164 форкиз лип. 2025 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаяк це визначено

ai-dynamo/aiconfigurator має індекс здоров’я 95 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Vitality (99/100), найнижчий — Security (62/100). Останнє оновлення було 4 дні тому. Більшість нещодавньої роботи виконують 5 учасників.

95
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»).

95
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 82 калібровано до 95 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

DynamoОрганізація
796 підписників16 публічних репозиторіївз бер. 2025 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIaiconfigurator0.11.013 0691529 днів томуdecodedistributeddynamogpuinferencellmnvidiaprefill
PyPIaiconfigurator-core0.11.013 050229 днів тому—

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

99Винятковий · 21% загального індексу

Активність розробки

99Винятковий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 4 дн. тому
35.3/36Ритм комітів — 51/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 846 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year846
human_commit_share1
days_since_last_push4
active_weeks_last_year51

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 13 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 27 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~33 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count13
latest_release_tagv0.11.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release27
mean_days_between_releases33
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): OpenSSF Scorecard: Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

Спільнота та впровадження

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

76Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

66Добрий
Як обчислюється оцінка
42.9/60Зірки — 441 зірок
18.4/25Форки — 164 форків
4.7/15Спостерігачі — 8 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks164
stars441
watchers8
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_badges0
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_services—
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

69Добрий
Як обчислюється оцінка
54.9/80Щомісячні завантаження — 13 069 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesaiconfigurator
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads13 069
unverified_packages_excludedaiconfigurator-core
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?

80Відмінний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

88Відмінний
Як обчислюється оцінка
45.9/54Бас-фактор — на 5 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
19/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 15% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 65 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 9 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor5
contributors_sampled65
top_contributor_share0,154

Реактивність на issue та PR

70Добрий
Як обчислюється оцінка
21/42Вирішення issue — закрито 50% issue
23.7/30Прийняття PR — злито 1 156/1 466 вирішених PR
9.8/13Newcomer PR acceptance — злито 3/4 PR від новачків за 30 дн.
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Використані вхідні дані
merged_prs1 156
open_issues59
closed_issues59
prs_merged_7d1
prs_decided_7d3
prs_merged_30d44
prs_decided_30d60
issue_closed_ratio0,5
closed_unmerged_prs310
first_time_authors_30d2
first_time_prs_merged_30d3
first_time_prs_decided_30d4

Власність та опіка

63Помірний
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
20.9/25Охоплення власника — 796 підписників у ai-dynamo
12/25Послужний список — 16 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~1 р.
Використані вхідні дані
followers796
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginai-dynamo
public_repos16
account_age_days559

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 2 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 29 дн. тому
20/20Історія версій — 15 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesaiconfigurator, aiconfigurator-core
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish29

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

86Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 21 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — eslint.config.js, pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configтак

Документація

75Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
0/15Сайт документації / домашня сторінка
10/10Опис репозиторію
0/10Теми
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topics—
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?

62Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

53Помірний
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
2.5/2.5CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7.5/7.5Code-Review — all changesets reviewed
2.5/2.5Contributors — project has 9 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 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — немає даних
0.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
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 — немає даних
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 30 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate5,3
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Packaging, Signed-Releases. 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_packages36
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:aiconfigurator@0.11.0 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 36 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.

88Відмінний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — AGENTS.md
15/15Машиночитана документація (llms.txt) — llms.txt опубліковано на сайті проєкту (https://docs.nvidia.com/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.nvidia.com/llms.txt
legible_history_share1
agent_instruction_filesAGENTS.md
agent_instruction_max_bytes3 663

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

78Добрий
Як обчислюється оцінка
12.6/18Розгортання однією командою — Cargo.toml, aic-core/rust/aiconfigurator-core/Cargo.toml, aic-core/rust/tests/public-api/Cargo.toml (домовленість інструментарію, без раннера задач)
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — eslint.config.js, pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Статична перевірка типів — aic-core/src/aiconfigurator_core/py.typed
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile, lockfile
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 50 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
0/8Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
1/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilesCargo.lock, uv.lock
has_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configsaic-core/src/aiconfigurator_core/py.typed
agent_commit_share0,5
toolchain_manifestsCargo.toml, aic-core/rust/aiconfigurator-core/Cargo.toml, aic-core/rust/tests/public-api/Cargo.toml
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

79Добрий
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (aic-core/src/aiconfigurator_core/py.typed)
51.8/55Керовані розміри файлів — 44/752 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes295 315
source_files_sampled752
oversized_source_files44

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 — notebooks
Використані вхідні дані
example_dirsnotebooks
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

441зірок GitHub
65контриб'юторів
846комітів за останні 12 місяців
4днів від останнього пушу
13релізів
5бас-фактор
59відкритих issue
crates.io, 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 14 authors (cap 12)

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 164 ⇿
0Зірки
164Форки
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.

0408012016020016232025-082026-022026-09
Мажорні 0Мінорні 10Патчі 1
OpenSSF Scorecard 5.3 / 10
5.3сукупно

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 · 2026-09-13 19:41 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
10Code-Reviewall changesets reviewed
10Contributorsproject has 9 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 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
н/дPackagingpackaging workflow not detected
1Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
10Security-Policysecurity policy file detected
н/дSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities30 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 22
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIpackaging>=20.0aic-core/pyproject.toml
PyPInumpy>=2.1,<3aic-core/pyproject.toml
PyPIpandas>=2.2.3aic-core/pyproject.toml
PyPIpyarrow>=15.0.0aic-core/pyproject.toml
PyPIpyyaml>=6.0aic-core/pyproject.toml
PyPIscipy>=1.13.1aic-core/pyproject.toml
PyPIaiconfigurator-core==0.12.0pyproject.toml
PyPIjinja2>=3.1.0pyproject.toml
PyPIpackaging>=20.0pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.9.4pyproject.toml
PyPInumpy>=2.1,<3pyproject.toml
PyPIpandas>=2.2.3pyproject.toml
PyPIplotext>=5.3.2,<6pyproject.toml
PyPIplotly>=6.0.1pyproject.toml
PyPIprettytable>=3.16.0pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.5pyproject.toml
PyPIpyarrow>=15.0.0pyproject.toml
PyPIpyyaml>=6.0pyproject.toml
PyPItqdm>=4.0.0pyproject.toml
PyPIbokeh—pyproject.toml
PyPInvidia-ml-py—pyproject.toml
PyPImunch>=4.0.0pyproject.toml
Усі залежності 184

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 28 прямих і 156 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIaiconfigurator-core0.12.0пряма
PyPIbokeh3.9.0пряма
PyPIjinja23.1.6пряма
PyPImatplotlib3.10.8пряма
PyPImunch4.0.0пряма
PyPInumpy—пряма
PyPInumpy2.4.6пряма
PyPInumpy2.5.2пряма
PyPInvidia-ml-py13.595.45пряма
PyPIpackaging—пряма
PyPIpackaging26.0пряма
PyPIpackaging26.3пряма
PyPIpandas—пряма
PyPIpandas3.0.2пряма
PyPIpandas3.0.5пряма
PyPIplotext5.3.2пряма
PyPIplotly6.6.0пряма
PyPIprettytable3.17.0пряма
PyPIpyarrow—пряма
PyPIpyarrow24.0.0пряма
PyPIpyarrow25.0.1пряма
PyPIpydantic2.12.5пряма
PyPIpyyaml—пряма
PyPIpyyaml6.0.3пряма
PyPIscipy—пряма
PyPIscipy1.17.1пряма
PyPIscipy1.18.0пряма
PyPItqdm4.67.3пряма
crates.ioanyhow1.0.102непряма
crates.iobitflags2.11.1непряма
crates.iocfg-if1.0.4непряма
crates.iocsv1.4.0непряма
crates.iocsv-core0.1.13непряма
crates.ioequivalent1.0.2непряма
crates.ioerrno0.3.14непряма
crates.iofastrand2.4.1непряма
crates.iofoldhash0.1.5непряма
crates.iogetrandom0.4.2непряма
crates.iohashbrown0.15.5непряма
crates.iohashbrown0.17.0непряма
crates.ioheck0.5.0непряма
crates.ioid-arena2.3.0непряма
crates.ioindexmap2.14.0непряма
crates.ioitoa1.0.18непряма
crates.ioleb128fmt0.1.0непряма
crates.iolibc0.2.186непряма
crates.iolinux-raw-sys0.12.1непряма
crates.iolog0.4.29непряма
crates.iomemchr2.8.0непряма
crates.ioonce_cell1.21.4непряма
crates.ioprettyplease0.2.37непряма
crates.ioproc-macro21.0.106непряма
crates.ioquote1.0.45непряма
crates.ior-efi6.0.0непряма
crates.iorustix1.1.4непряма
crates.ioryu1.0.23непряма
crates.iosemver1.0.28непряма
crates.ioserde1.0.228непряма
crates.ioserde_core1.0.228непряма
crates.ioserde_derive1.0.228непряма
crates.ioserde_json1.0.149непряма
crates.ioserde_yaml0.9.34+deprecatedнепряма
crates.iosyn2.0.117непряма
crates.iotempfile3.27.0непряма
crates.iothiserror2.0.18непряма
crates.iothiserror-impl2.0.18непряма
crates.iounicode-ident1.0.24непряма
crates.iounicode-xid0.2.6непряма
crates.iounsafe-libyaml0.2.11непряма
crates.iowasip21.0.3+wasi-0.2.9непряма
crates.iowasip30.4.0+wasi-0.3.0-rc-2026-01-06непряма
crates.iowasm-encoder0.244.0непряма
crates.iowasm-metadata0.244.0непряма
crates.iowasmparser0.244.0непряма
crates.iowindows-link0.2.1непряма
crates.iowindows-sys0.61.2непряма
crates.iowit-bindgen0.51.0непряма
crates.iowit-bindgen0.57.1непряма
crates.iowit-bindgen-core0.51.0непряма
crates.iowit-bindgen-rust0.51.0непряма
crates.iowit-bindgen-rust-macro0.51.0непряма
crates.iowit-component0.244.0непряма
crates.iowit-parser0.244.0непряма
crates.iozmij1.0.21непряма
PyPIaiconfigurator0.12.0непряма
PyPIannotated-doc0.0.4непряма
PyPIannotated-types0.7.0непряма
PyPIanyio4.13.0непряма
PyPIasttokens3.0.1непряма
PyPIattrs26.1.0непряма
PyPIcertifi2026.2.25непряма
PyPIcfgv3.5.0непряма
PyPIchardet5.2.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.7непряма
PyPIclick8.3.1непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcontourpy1.3.3непряма
PyPIcoverage7.13.5непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIdataproperty1.1.0непряма
PyPIdateparser1.4.1непряма
PyPIdecorator5.2.1непряма
PyPIdistlib0.4.0непряма
PyPIexecnet2.1.2непряма
PyPIexecuting2.2.1непряма
PyPIfastapi0.135.3непряма
PyPIfastjsonschema2.21.2непряма
PyPIfilelock3.25.2непряма
PyPIfonttools4.62.1непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIhttmock1.4.0непряма
PyPIidentify2.6.18непряма
PyPIidna3.11непряма
PyPIimport-ipynb0.2непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIipython9.12.0непряма
PyPIipython9.16.1непряма
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1непряма
PyPIjedi0.19.2непряма
PyPIjsonschema4.26.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIjupyter-core5.9.1непряма
PyPIkiwisolver1.5.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImatplotlib-inline0.2.1непряма
PyPImaturin—непряма
PyPImbstrdecoder1.1.4непряма
PyPInarwhals2.18.1непряма
PyPInbformat5.10.4непряма
PyPInodeenv1.10.0непряма
PyPIorjson3.11.8непряма
PyPIparso0.8.6непряма
PyPIpathvalidate3.3.1непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIpillow12.2.0непряма
PyPIplatformdirs4.9.4непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpre-commit4.3.0непряма
PyPIprometheus-api-client0.6.0непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.52непряма
PyPIpsutil7.2.2непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpure-eval0.2.3непряма
PyPIpydantic-core2.41.5непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpyparsing3.3.2непряма
PyPIpytablewriter1.2.1непряма
PyPIpytest9.1.1непряма
PyPIpytest-asyncio1.3.0непряма
PyPIpytest-cov7.1.0непряма
PyPIpytest-md-report0.8.0непряма
PyPIpytest-mock3.15.1непряма
PyPIpytest-split0.11.0непряма
PyPIpytest-timeout2.4.0непряма
PyPIpytest-xdist3.8.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-discovery1.2.1непряма
PyPIpytz2026.1.post1непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIregex2026.5.9непряма
PyPIrequests2.34.2непряма
PyPIrpds-py0.30.0непряма
PyPIruff0.14.1непряма
PyPIsetuptools82.0.1непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPIstarlette0.52.1непряма
PyPItabledata1.3.4непряма
PyPItcolorpy0.1.7непряма
PyPItomli2.4.1непряма
PyPItornado6.5.5непряма
PyPItraitlets5.14.3непряма
PyPItypepy1.3.4непряма
PyPItyping-extensions4.15.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.2непряма
PyPItzdata2025.3непряма
PyPItzdata2026.3непряма
PyPItzlocal5.4.3непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIuv0.11.3непряма
PyPIuvicorn0.42.0непряма
PyPIvirtualenv21.2.0непряма
PyPIwcwidth0.6.0непряма
PyPIxyzservices2026.3.0непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:aiconfigurator@0.11.0 тягне 36 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 ai-dynamo/aiconfigurator. Читати поруч →

99ai-dynamo/dynamoA Datacenter Scale Distributed Inference Serving FrameworkВинятковий95ai-dynamo/modelexpressModel Express is a Rust-based component meant to be placed next to existing model inference systems to speed up their startup times and improve overall performance.Винятковий95NVIDIA/nvcfPlatform for deploying and routing GPU-accelerated inference, streaming, and batch workloads at scale.Винятковий94utkuozdemir/nvidia_gpu_exporterNvidia GPU exporter for prometheus using nvidia-smi binary OR using NVMLВинятковий99vllm-project/vllmA high-throughput and memory-efficient inference and serving engine for LLMsВинятковий98sgl-project/sglangSGLang is a high-performance serving framework for large language models and multimodal models.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 v0.34.0 — повна методологія · вікі метрик.

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