Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-17 17:09 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★ 8 847 зірок⑂ 1 032 форкиз 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 (68/100). 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 84 калібровано до 96 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

BentoMLОрганізація · підтверджений домен
1 471 підписник112 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 155219133 дні 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

74Добрий
Як обчислюється оцінка
28.8/36Свіжість push — останній push 9 дн. тому
22.8/36Ритм комітів — 33/52 тижнів із комітами
17.8/18Обсяг комітів — 96 комітів за останній рік
5/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 6 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 5
Використані вхідні дані
commits_last_year96
human_commit_share0,8
days_since_last_push9
active_weeks_last_year33

Дисципліна релізів

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 100 релізів
27/36Свіжість релізів — останній реліз 133 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_release133
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 — 8 847 зірок
25/25Форки — 1 032 форків
10.7/15Спостерігачі — 85 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks1 032
stars8 847
watchers85
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?

88Відмінний · 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 40 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor4
contributors_sampled97
top_contributor_share0,167

Реактивність на issue та PR

70Добрий
Як обчислюється оцінка
36.7/42Вирішення issue — закрито 87% issue
26.1/30Прийняття PR — злито 3 636/4 182 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — злито 0/12 PR від новачків за 30 дн.
7.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 13/25 approved changesets -- score normalized to 5
Використані вхідні дані
merged_prs3 636
open_issues148
closed_issues1 023
prs_merged_7d0
prs_decided_7d1
prs_merged_30d6
prs_decided_30d18
issue_closed_ratio0,874
closed_unmerged_prs546
first_time_authors_30d5
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d12

Власність та опіка

98Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
20/20Верифікований домен
22.8/25Охоплення власника — 1 471 підписників у bentoml
25/25Послужний список — 112 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~7 р.
Використані вхідні дані
followers1 471
owner_typeOrganization
is_verifiedтак
owner_loginbentoml
public_repos112
account_age_days2 725

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 133 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_publish133

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 — pyproject.toml ([tool.ruff])
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?

68Добрий · 16% загального індексу

Стан безпеки

60Помірний
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
3.8/7.5Code-Review — Found 13/25 approved changesets -- score normalized to 5
2.5/2.5Contributors — project has 40 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
3.8/7.5Maintained — 6 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 5
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 — 124 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate6
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.

77Добрий · 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.docker.com/llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 75 з 80 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtтак
llms_txt_urlhttps://docs.docker.com/llms.txt
legible_history_share0,938
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile, docs/Makefile, noxfile.py
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Статична перевірка типів — src/bentoml/py.typed, src/bentoml_cli/py.typed
10/10Відтворюване середовище — devcontainer, Dockerfile, lockfile
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 8 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження — 12 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_share0,08
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,12

Читабельність коду для моделей

81Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (src/bentoml/py.typed, src/bentoml_cli/py.typed)
54.4/55Керовані розміри файлів — 5/452 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes1 415 333
source_files_sampled452
oversized_source_files5

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 847зірок GitHub
97контриб'юторів
96комітів за останні 12 місяців
9днів від останнього пушу
100релізів
4бас-фактор
148відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi download statistics for 'bentoml' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • pypi download figures for bentoml carried forward from the previous scan (stats endpoint unavailable this scan)

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 1 032 ⇿
0Зірки
1 032Форки
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 032112019-052023-012026-09
Мажорні 0Мінорні 3Патчі 81

Кожна точка охоплює 7 днів.

OpenSSF Scorecard 6.0 / 10
6.0сукупно

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 · 2026-09-17 17:08 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
5Code-ReviewFound 13/25 approved changesets -- score normalized to 5
10Contributorsproject has 40 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
5Maintained6 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 5
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
0Vulnerabilities124 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 →

99ray-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 SystemsВинятковий98zenml-io/zenmlZenML 🙏: One AI Platform from Pipelines to Agents. https://zenml.io.Винятковий100huggingface/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. Винятковий98kserve/kserveStandardized Distributed Generative and Predictive AI Inference Platform for Scalable, Multi-Framework Deployment on KubernetesВинятковий98basetenlabs/trussThe simplest way to serve AI/ML models in productionВинятковий

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.