Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.31.0 · метрики 2.10.0 · 2026-08-12 22:30 UTC

bentoml / BentoML

The easiest way to serve AI apps and models - Build Model Inference APIs, Job queues, LLM apps, Multi-model pipelines, and more!

PythonApache-2.0★ 8 782 зірки⑂ 1 009 форківз квіт. 2019 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаМережевий сервісяк це визначено
#model-serving#mlops#llmops#generative-ai#llm-inference#model-inference-service#inference-platform#deep-learning#llm-serving#machine-learning#python#multimodal#ml-engineering#llm#ai-inference

bentoml/BentoML має індекс здоров’я 96 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Community & Adoption (93/100), найнижчий — Security (65/100). Останнє оновлення було 9 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконують 4 учасники.

96
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»).

96
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 83 калібровано до 96 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

BentoMLОрганізація
1 465 підписників112 публічних репозиторіївз квіт. 2019 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIbentoml1.4.39256 15521997 днів томуbentomlcompound-ai-systemsllmopsmlopsmodel-deploymentmodel-inferencemodel-serving

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

80Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

73Добрий
Як обчислюється оцінка
28.8/36Свіжість push — останній push 9 дн. тому
24.9/36Ритм комітів — 36/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 127 комітів за останній рік
1/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 2 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 1
Використані вхідні дані
commits_last_year127
human_commit_share0,79
days_since_last_push9
active_weeks_last_year36

Дисципліна релізів

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 100 релізів
27/36Свіжість релізів — останній реліз 97 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~17,9 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count100
latest_release_tagv1.4.39
releases_from_tagsні
days_since_latest_release97
mean_days_between_releases17,9
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?

93Винятковий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

96Винятковий
Як обчислюється оцінка
60/60Зірки — 8 782 зірок
25/25Форки — 1 009 форків
10.5/15Спостерігачі — 80 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks1 009
stars8 782
watchers80
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_badges4
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicesbadgen.net, github.com, shields.io
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
72.1/80Щомісячні завантаження — 256 155 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesbentoml
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads256 155
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?

87Відмінний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
43.2/54Бас-фактор — на 4 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
18.7/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 17% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 97 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 39 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor4
contributors_sampled97
top_contributor_share0,167

Реактивність на issue та PR

69Добрий
Як обчислюється оцінка
36.8/42Вирішення issue — закрито 88% issue
26.2/30Прийняття PR — злито 3 630/4 164 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — злито 0/9 PR від новачків за 30 дн.
6/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 9/22 approved changesets -- score normalized to 4
Використані вхідні дані
merged_prs3 630
open_issues146
closed_issues1 023
prs_merged_7d0
prs_decided_7d2
prs_merged_30d0
prs_decided_30d10
issue_closed_ratio0,875
closed_unmerged_prs534
first_time_authors_30d5
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d9

Власність та опіка

97Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен — статус підтвердженого домену для цієї організації не зчитано
22.8/25Охоплення власника — 1 465 підписників у bentoml
25/25Послужний список — 112 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~7 р.
Використані вхідні дані
followers1 465
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginbentoml
public_repos112
account_age_days2 689
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 97 дн. тому
20/20Історія версій — 219 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesbentoml
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish97

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

91Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 5 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
18/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 22 out of 24 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://bentoml.com
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 15 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsmodel-serving, mlops, llmops, generative-ai, llm-inference, model-inference-service, inference-platform, deep-learning, llm-serving, machine-learning, python, multimodal, ml-engineering, llm, ai-inference
has_wikiні
homepagehttps://bentoml.com
docs_sitehttps://bentoml.com
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

65Добрий · 16% загального індексу

Стан безпеки

56Помірний
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — немає даних
2.2/2.5CI-Tests — 22 out of 24 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
3/7.5Code-Review — Found 9/22 approved changesets -- score normalized to 4
2.5/2.5Contributors — project has 39 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no 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
0.8/7.5Maintained — 2 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 1
5/5Packaging — packaging workflow detected
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 — 119 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate5,6
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection, 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_packages67
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:bentoml@1.4.39 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 67 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.

72Добрий · 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 74 з 79 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,937
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

88Відмінний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile, docs/Makefile, noxfile.py
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера
11/11Статична перевірка типів — src/bentoml/py.typed, src/bentoml_cli/py.typed
10/10Відтворюване середовище — devcontainer, Dockerfile, lockfile
8/10Підтверджена практика роботи з агентами — 4 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження — 13 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilespdm.lock
has_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_filesMakefile, docs/Makefile, noxfile.py
has_devcontainerтак
has_linter_configтак
typecheck_configssrc/bentoml/py.typed, src/bentoml_cli/py.typed
agent_commit_share0,04
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,13

Читабельність коду для моделей

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (src/bentoml/py.typed, src/bentoml_cli/py.typed)
54.6/55Керовані розміри файлів — 3/440 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes1 415 333
source_files_sampled440
oversized_source_files3

Машиночитні інтерфейси

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
40/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto) — src/bentoml/grpc/v1/service.proto, src/bentoml/grpc/v1alpha1/service.proto, tests/proto/service_test.proto
0/20Сервер MCP
40/40Придатні до запуску приклади — examples
Використані вхідні дані
example_dirsexamples
has_mcp_signalні
api_schema_filessrc/bentoml/grpc/v1/service.proto, src/bentoml/grpc/v1alpha1/service.proto, tests/proto/service_test.proto
interfaces_expected_ofnetwork-service

Ключові факти

8 782зірок GitHub
97контриб'юторів
127комітів за останні 12 місяців
9днів від останнього пушу
100релізів
4бас-фактор
146відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 1 009 ⇿
0Зірки
1 009Форки
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.

02004006008001 0001 2001 009102019-042022-122026-08
Мажорні 0Мінорні 3Патчі 81

Кожна точка охоплює 7 днів.

OpenSSF Scorecard 5.6 / 10
5.6сукупно

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 · 2026-08-12 22:29 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
н/дBranch-Protectioninternal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
9CI-Tests22 out of 24 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
4Code-ReviewFound 9/22 approved changesets -- score normalized to 4
10Contributorsproject has 39 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
1Maintained2 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 1
10Packagingpackaging workflow 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
0Vulnerabilities119 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 42
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIJinja2>=3.0.1pyproject.toml
PyPIPyYAML>=5.0pyproject.toml
PyPIaiohttp—pyproject.toml
PyPIattrs>=22.2.0pyproject.toml
PyPIcattrs>=22.1.0,<23.2.0pyproject.toml
PyPIkantoku>=0.18.3pyproject.toml
PyPIclick>=7.0pyproject.toml
PyPIclick-option-group—pyproject.toml
PyPIcloudpickle>=2.0.0pyproject.toml
PyPIhttpx—pyproject.toml
PyPInumpy—pyproject.toml
PyPInvidia-ml-py—pyproject.toml
PyPIopentelemetry-api~=1.20pyproject.toml
PyPIopentelemetry-sdk~=1.20pyproject.toml
PyPIopentelemetry-instrumentation~=0.41b0pyproject.toml
PyPIopentelemetry-instrumentation-aiohttp-client~=0.41b0pyproject.toml
PyPIopentelemetry-instrumentation-asgi~=0.41b0pyproject.toml
PyPIopentelemetry-semantic-conventions~=0.41b0pyproject.toml
PyPIopentelemetry-util-http~=0.41b0pyproject.toml
PyPIpackaging>=22.0pyproject.toml
PyPIpathspec—pyproject.toml
PyPIpip-requirements-parser>=31.2.0pyproject.toml
PyPIprometheus-client>=0.10.0pyproject.toml
PyPIpsutil—pyproject.toml
PyPIpydantic<3pyproject.toml
PyPIpython-dateutil—pyproject.toml
PyPIpython-multipart—pyproject.toml
PyPIpython-json-logger—pyproject.toml
PyPIrich>=11.2.0pyproject.toml
PyPIschema—pyproject.toml
PyPIsimple-di>=0.1.4pyproject.toml
PyPIstarlette>=0.24.0pyproject.toml
PyPIuvicorn>=0.22.0pyproject.toml
PyPIwatchfiles>=0.15.0pyproject.toml
PyPItomli>=1.1.0pyproject.toml
PyPItomli-w—pyproject.toml
PyPIhttpx-ws>=0.6.0pyproject.toml
PyPIaiosqlite>=0.20.0pyproject.toml
PyPIa2wsgi>=1.10.7pyproject.toml
PyPIfsspec>=2025.7.0pyproject.toml
PyPIrich-toolkit>=0.15.1pyproject.toml
PyPIaiohttp-asgi-connector>=1.1.2pyproject.toml
Усі залежності 55

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 42 прямих і 13 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIa2wsgi—пряма
PyPIaiohttp—пряма
PyPIaiohttp-asgi-connector—пряма
PyPIaiosqlite—пряма
PyPIattrs—пряма
PyPIcattrs—пряма
PyPIclick—пряма
PyPIclick-option-group—пряма
PyPIcloudpickle—пряма
PyPIfsspec—пряма
PyPIhttpx—пряма
PyPIhttpx-ws—пряма
PyPIjinja2—пряма
PyPIkantoku—пряма
PyPInumpy—пряма
PyPInvidia-ml-py—пряма
PyPIopentelemetry-api—пряма
PyPIopentelemetry-instrumentation—пряма
PyPIopentelemetry-instrumentation-aiohttp-client—пряма
PyPIopentelemetry-instrumentation-asgi—пряма
PyPIopentelemetry-sdk—пряма
PyPIopentelemetry-semantic-conventions—пряма
PyPIopentelemetry-util-http—пряма
PyPIpackaging—пряма
PyPIpathspec—пряма
PyPIpip-requirements-parser—пряма
PyPIprometheus-client—пряма
PyPIpsutil—пряма
PyPIpydantic—пряма
PyPIpython-dateutil—пряма
PyPIpython-json-logger—пряма
PyPIpython-multipart—пряма
PyPIpyyaml—пряма
PyPIrich—пряма
PyPIrich-toolkit—пряма
PyPIschema—пряма
PyPIsimple-di—пряма
PyPIstarlette—пряма
PyPItomli—пряма
PyPItomli-w—пряма
PyPIuvicorn—пряма
PyPIwatchfiles—пряма
PyPIaws-sam-cli0.33.1непряма
PyPIazure-cli—непряма
PyPIbentoml—непряма
PyPIfastapi—непряма
PyPImlflow—непряма
PyPIpandas—непряма
PyPIpillow—непряма
PyPIpsycopg2-binary—непряма
PyPIpyarrow—непряма
PyPIscikit-learn—непряма
PyPIscikit-learn0.20.3непряма
PyPItorch—непряма
PyPItransformers—непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:bentoml@1.4.39 тягне 67 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 bentoml/BentoML. Читати поруч →

100ray-project/rayRay is an AI compute engine. Ray consists of a core distributed runtime and a set of AI Libraries for accelerating ML workloads.Винятковий98Netflix/metaflowBuild, Manage and Deploy AI/ML SystemsВинятковий99huggingface/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. Винятковий98basetenlabs/trussThe simplest way to serve AI/ML models in productionВинятковий100wandb/wandbThe AI developer platform. Use Weights & Biases to train and fine-tune models, and manage models from experimentation to production.Винятковий100deepset-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.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 v0.31.0 — повна методологія · вікі метрик.

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