Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.11.0 · метрики 2.10.0 · 2026-07-16 06:27 UTC

aws / sagemaker-python-sdk

A library for training and deploying machine learning models on Amazon SageMaker

PythonApache-2.0★ 2 253 зірки⑂ 1 282 форкиз лист. 2017 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#aws#mxnet#tensorflow#machine-learning#python#pytorch#sagemaker#huggingface

aws/sagemaker-python-sdk має індекс здоров’я 98 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Sustainability & Governance (95/100), найнижчий — Security (55/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконують 17 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 86 калібровано до 98 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Amazon Web ServicesОрганізація
16 076 підписників551 публічний репозиторійз серп. 2012 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIsagemaker3.16.0-6830 днів томуaiawsamazonmlmxnettensorflowpytorchhuggingface
PyPIsagemaker-core2.16.0-1060 днів тому—
PyPIsagemaker-mlops1.16.0-240 днів тому—
PyPIsagemaker-serve1.16.0-250 днів тому—
PyPIsagemaker-train1.16.01 331 416240 днів томуaiawsamazonmlmxnettensorflowpytorchhuggingface

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

93Винятковий · 21% загального індексу

Активність розробки

89Відмінний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
24.9/36Ритм комітів — 36/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 304 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year304
human_commit_share—
days_since_last_push0
active_weeks_last_year36

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 100 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 1 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~7,5 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count100
latest_release_tagv2.257.5
releases_from_tagsні
days_since_latest_release1
mean_days_between_releases7,5
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?

94Винятковий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

91Відмінний
Як обчислюється оцінка
54.4/60Зірки — 2 253 зірок
25/25Форки — 1 282 форків
11.7/15Спостерігачі — 126 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks1 282
stars2 253
watchers126
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_badges—
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_services—
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
80/80Щомісячні завантаження — 1 331 416 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagessagemaker, sagemaker-core, sagemaker-train
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads1 331 416
unverified_packages_excludedsagemaker-mlops, sagemaker-serve
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?

95Винятковий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

97Винятковий
Як обчислюється оцінка
54/54Бас-фактор — на 17 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
19.7/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 12% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 100 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 12 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor17
contributors_sampled100
top_contributor_share0,125

Реактивність на issue та PR

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
34.6/42Вирішення issue — закрито 82% issue
24.9/30Прийняття PR — злито 3 262/3 935 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
13.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 29/30 approved changesets -- score normalized to 9
Використані вхідні дані
merged_prs3 262
open_issues300
closed_issues1 401
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0,824
closed_unmerged_prs673
first_time_authors_30d—
first_time_prs_merged_30d—
first_time_prs_decided_30d—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Newcomer PR acceptance. Залишкові ваги перенормовано.

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 — 16 076 підписників у aws
25/25Послужний список — 551 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~13 р.
Використані вхідні дані
followers16 076
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginaws
public_repos551
account_age_days5 070
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 5 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 0 дн. тому
20/20Історія версій — 683 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagessagemaker, sagemaker-core, sagemaker-mlops, sagemaker-serve, sagemaker-train
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish0

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

85Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 9 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — .pylintrc, tox.ini
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
18/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 29 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_configні

Документація

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://sagemaker.readthedocs.io/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 8 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsaws, mxnet, tensorflow, machine-learning, python, pytorch, sagemaker, huggingface
has_wikiні
homepagehttps://sagemaker.readthedocs.io/
docs_sitehttps://sagemaker.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?

55Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

55Помірний
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
5.2/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.2/2.5CI-Tests — 29 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
6.8/7.5Code-Review — Found 29/30 approved changesets -- score normalized to 9
2.5/2.5Contributors — project has 12 contributing companies or organizations
0/10Dangerous-Workflow — dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Ліцензія — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 1 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
4.5/5SAST — SAST tool detected but not run on all commits
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 — 146 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate5,5
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Packaging, Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

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.

83Відмінний · 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 наявний
0/40Читабельна історія комітів — немає даних
Використані вхідні дані
has_llms_txtтак
llms_txt_url—
legible_history_share—
agent_instruction_filesAGENTS.md
agent_instruction_max_bytes7 702
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Читабельна історія комітів. Залишкові ваги перенормовано.

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

74Добрий
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — docs/Makefile, sagemaker-core/docs/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — .pylintrc, tox.ini
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — немає даних
0/8Автоматизоване супроводження — немає даних
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
has_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_filesdocs/Makefile, sagemaker-core/docs/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share—
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Підтверджена практика роботи з агентами, Автоматизоване супроводження. Залишкові ваги перенормовано.

Читабельність коду для моделей

53Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
53.3/55Керовані розміри файлів — 38/1 197 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes1 579 353
source_files_sampled1 197
oversized_source_files38

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, sample
Використані вхідні дані
example_dirsnotebooks, sample
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

2 253зірок GitHub
100контриб'юторів
304комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
100релізів
17бас-фактор
300відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Докладніше

OpenSSF Scorecard 5.5 / 10
5.5сукупно

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 · 2026-07-16 06:25 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
7Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
9CI-Tests29 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
9Code-ReviewFound 29/30 approved changesets -- score normalized to 9
10Contributorsproject has 12 contributing companies or organizations
0Dangerous-Workflowdangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 1 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
9SASTSAST tool detected but not run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
н/дSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities146 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 63
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIsagemaker-core>=2.16.0,<3.0.0pyproject.toml
PyPIsagemaker-train>=1.16.0,<2.0.0pyproject.toml
PyPIsagemaker-serve>=1.16.0,<2.0.0pyproject.toml
PyPIsagemaker-mlops>=1.16.0,<2.0.0pyproject.toml
PyPIboto3>=1.42.2,<2.0.0sagemaker-core/pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.0.0,<3.0.0sagemaker-core/pyproject.toml
PyPIPyYAML>=6.0, <7.0sagemaker-core/pyproject.toml
PyPIjsonschema<5.0.0sagemaker-core/pyproject.toml
PyPIplatformdirs>=4.0.0, <5.0.0sagemaker-core/pyproject.toml
PyPIrich>=13.0.0, <15.0.0sagemaker-core/pyproject.toml
PyPImock>4.0, <5.0sagemaker-core/pyproject.toml
PyPIimportlib-metadata<7.0,>=1.4.0sagemaker-core/pyproject.toml
PyPItyping_extensions>=4.9.0sagemaker-core/pyproject.toml
PyPIpytz>=2021.1sagemaker-core/pyproject.toml
PyPIrequests>=2.20.0,<3.0.0sagemaker-core/pyproject.toml
PyPIattrs>=20.3.0sagemaker-core/pyproject.toml
PyPIpackaging>=20.0sagemaker-core/pyproject.toml
PyPIprotobuf>=3.12,<7.0.0sagemaker-core/pyproject.toml
PyPIpandas>=1.0.0sagemaker-core/pyproject.toml
PyPInumpy>=1.9.0sagemaker-core/pyproject.toml
PyPIsmdebug_rulesconfig>=1.0.1sagemaker-core/pyproject.toml
PyPIschema>=0.7.5sagemaker-core/pyproject.toml
PyPIomegaconf>=2.1.0sagemaker-core/pyproject.toml
PyPIscipy>=1.5.0sagemaker-core/pyproject.toml
PyPIcloudpickle>=2.0.0sagemaker-core/pyproject.toml
PyPIparamiko>=2.11.0sagemaker-core/pyproject.toml
PyPItblib>=1.7.0sagemaker-core/pyproject.toml
PyPIcryptography>=46.0.0sagemaker-core/pyproject.toml
PyPIsagemaker-core>=2.16.0sagemaker-mlops/pyproject.toml
PyPIsagemaker-train>=1.16.0sagemaker-mlops/pyproject.toml
PyPIsagemaker-serve>=1.16.0sagemaker-mlops/pyproject.toml
PyPIcryptography>=46.0.0sagemaker-mlops/pyproject.toml
PyPIboto3>=1.42.2,<2.0sagemaker-mlops/pyproject.toml
PyPIbotocore>=1.42.2,<2.0sagemaker-mlops/pyproject.toml
PyPIpyiceberg>=0.8.0sagemaker-mlops/pyproject.toml
PyPIpyarrow>=14.0.0sagemaker-mlops/pyproject.toml
PyPIs3fs—sagemaker-mlops/pyproject.toml
PyPIsagemaker-core>=2.16.0sagemaker-serve/pyproject.toml
PyPIsagemaker-train>=1.16.0sagemaker-serve/pyproject.toml
PyPIboto3>=1.42.2,<2.0sagemaker-serve/pyproject.toml
PyPIbotocore>=1.35.75,<2.0sagemaker-serve/pyproject.toml
PyPIdeepdiff—sagemaker-serve/pyproject.toml
PyPImlflow—sagemaker-serve/pyproject.toml
PyPIsagemaker_schema_inference_artifacts—sagemaker-serve/pyproject.toml
PyPIpytest—sagemaker-serve/pyproject.toml
PyPItqdm—sagemaker-serve/pyproject.toml
PyPIpsutil—sagemaker-serve/pyproject.toml
PyPItritonclient—sagemaker-serve/pyproject.toml
PyPIonnx—sagemaker-serve/pyproject.toml
PyPIonnxruntime—sagemaker-serve/pyproject.toml
PyPItorch>=2.0.0sagemaker-serve/pyproject.toml
PyPIsagemaker-core>=2.16.0sagemaker-train/pyproject.toml
PyPIgraphene>=3,<4sagemaker-train/pyproject.toml
PyPItyping_extensions>=4.9.0sagemaker-train/pyproject.toml
PyPItblib>=1.7.0sagemaker-train/pyproject.toml
PyPIPyYAML>=6.0,<7.0sagemaker-train/pyproject.toml
PyPIparamiko>=2.11.0sagemaker-train/pyproject.toml
PyPIjinja2>=3.0,<4.0sagemaker-train/pyproject.toml
PyPIsagemaker-mlflow>=0.0.1,<1.0.0sagemaker-train/pyproject.toml
PyPImlflow>=3.0.0,<4.0.0sagemaker-train/pyproject.toml
PyPInest_asyncio>=1.5.0sagemaker-train/pyproject.toml
PyPIrequests>=2.28.0sagemaker-train/pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.0.0sagemaker-train/pyproject.toml
Усі залежності 149

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 46 прямих і 103 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIattrs—пряма
PyPIboto3—пряма
PyPIbotocore—пряма
PyPIcloudpickle—пряма
PyPIcloudpickle2.2.1пряма
PyPIcryptography—пряма
PyPIgraphene—пряма
PyPIimportlib-metadata—пряма
PyPIjinja2—пряма
PyPIjsonschema—пряма
PyPImlflow—пряма
PyPImock—пряма
PyPInest-asyncio—пряма
PyPInumpy—пряма
PyPIomegaconf—пряма
PyPIpackaging—пряма
PyPIpandas—пряма
PyPIpandas1.3.4пряма
PyPIparamiko—пряма
PyPIplatformdirs—пряма
PyPIprotobuf—пряма
PyPIpyarrow—пряма
PyPIpydantic—пряма
PyPIpydantic2.11.9пряма
PyPIpyiceberg—пряма
PyPIpytest—пряма
PyPIpytz—пряма
PyPIpyyaml—пряма
PyPIrequests—пряма
PyPIrich—пряма
PyPIsagemaker-core—пряма
PyPIsagemaker-mlflow—пряма
PyPIsagemaker-mlops—пряма
PyPIsagemaker-serve—пряма
PyPIsagemaker-train—пряма
PyPIschema—пряма
PyPIscipy—пряма
PyPIscipy1.10.1пряма
PyPIscipy1.13.0пряма
PyPIsmdebug-rulesconfig—пряма
PyPItblib—пряма
PyPItorch—пряма
PyPItorch2.0.1+cpuпряма
PyPItorch2.7.0пряма
PyPItqdm—пряма
PyPItyping-extensions—пряма
PyPIaltair—непряма
PyPIanyio—непряма
PyPIastroid3.0.2непряма
PyPIawscli—непряма
PyPIblack—непряма
PyPIblack24.3.0непряма
PyPIblinker—непряма
PyPIbuild—непряма
PyPIbuild1.2.1непряма
PyPIcachetools—непряма
PyPIcertifi2024.7.4непряма
PyPIcharset-normalizer—непряма
PyPIclick—непряма
PyPIcolorama—непряма
PyPIcontextlib2—непряма
PyPIdatasets—непряма
PyPIdecorator—непряма
PyPIdill—непряма
PyPIdoc81.1.2непряма
PyPIdocker—непряма
PyPIdocutils—непряма
PyPIdoes-not-exist—непряма
PyPIentrypoints—непряма
PyPIfastapi—непряма
PyPIfilelock—непряма
PyPIflake87.1.2непряма
PyPIflake8-future-import0.4.7непряма
PyPIgitdb—непряма
PyPIgitpython—непряма
PyPIgunicorn—непряма
PyPIh11—непряма
PyPIhttpx—непряма
PyPIhuggingface-hub—непряма
PyPIidna—непряма
PyPIipywidgets—непряма
PyPIjmespath—непряма
PyPImarkdown-it-py—непряма
PyPImarkupsafe—непряма
PyPImatplotlib—непряма
PyPImdurl—непряма
PyPImpmath—непряма
PyPImultiprocess—непряма
PyPImypy0.942непряма
PyPImyst-nb—непряма
PyPImyst-parser—непряма
PyPInbsphinx—непряма
PyPInetworkx—непряма
PyPIpathos—непряма
PyPIpillow—непряма
PyPIpox—непряма
PyPIppft—непряма
PyPIprotobuf3-to-dict—непряма
PyPIpyasn1—непряма
PyPIpydantic-core2.33.2непряма
PyPIpydeck—непряма
PyPIpydocstyle6.1.1непряма
PyPIpyenchant3.2.2непряма
PyPIpygments—непряма
PyPIpygments2.18.0непряма
PyPIpylint—непряма
PyPIpylint3.0.3непряма
PyPIpympler—непряма
PyPIpyrsistent—непряма
PyPIpyspark3.5.1непряма
PyPIpytest-cov—непряма
PyPIpytest-rerunfailures—непряма
PyPIpytest-xdist—непряма
PyPIpython-dateutil—непряма
PyPIpytz-deprecation-shim—непряма
PyPIregex—непряма
PyPIrsa—непряма
PyPIs3transfer—непряма
PyPIsagemaker—непряма
PyPIsagemaker-feature-store-pyspark—непряма
PyPIsagemaker-feature-store-pyspark2.0.0непряма
PyPIscikit-learn1.6.1непряма
PyPIsetuptools—непряма
PyPIsix—непряма
PyPIsmmap5.0.0непряма
PyPIsniffio—непряма
PyPIsphinx—непряма
PyPIsphinx7.4.7непряма
PyPIsphinx-autobuild—непряма
PyPIsphinx-book-theme—непряма
PyPIsphinx-copybutton—непряма
PyPIsphinx-design—непряма
PyPIsphinx-rtd-theme2.0.0непряма
PyPIstarlette—непряма
PyPIstreamlit—непряма
PyPIsympy—непряма
PyPItensorflow—непряма
PyPItokenizers—непряма
PyPItoml—непряма
PyPItoolz—непряма
PyPItornado—непряма
PyPItransformers—непряма
PyPItwine5.0.0непряма
PyPItzdata—непряма
PyPItzlocal—непряма
PyPIurllib3—непряма
PyPIuvicorn—непряма
PyPIvalidators—непряма
PyPIzipp—непряма
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 aws/sagemaker-python-sdk. Читати поруч →

100onnx/onnxOpen standard for machine learning interoperabilityВинятковий98ultralytics/ultralyticsUltralytics YOLO26, YOLO11, YOLOv8 — object detection, instance segmentation, semantic segmentation, image classification, pose estimation, object trackingВинятковий98Netflix/metaflowBuild, Manage and Deploy AI/ML SystemsВинятковий98huggingface/datasets🤗 The largest hub of ready-to-use datasets for AI models with fast, easy-to-use and efficient data manipulation toolsВинятковий100wandb/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.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 v0.11.0 — повна методологія · вікі метрик.

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