Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-18 01:33 UTC

deepspeedai / DeepSpeed

DeepSpeed is a deep learning optimization library that makes distributed training and inference easy, efficient, and effective.

Python · C++Apache-2.0★ 43 129 зірок⑂ 4 989 форківз січ. 2020 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено

deepspeedai/DeepSpeed має індекс здоров’я 96 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Vitality (100/100), найнижчий — Security (52/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконують 6 учасників.

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

deepspeedaiОрганізація
415 підписників6 публічних репозиторіївз лист. 2020 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIdeepspeed0.19.71 106 5931321 день тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

100Винятковий · 21% загального індексу
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
36/36Ритм комітів — 52/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 522 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — немає даних
Використані вхідні дані
commits_last_year522
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year52
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 100 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 1 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~20,8 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count100
latest_release_tagv0.19.7
releases_from_tagsні
days_since_latest_release1
mean_days_between_releases20,8

Спільнота та впровадження

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

94Винятковий · 17% загального індексу
Як обчислюється оцінка
60/60Зірки — 43 129 зірок
25/25Форки — 4 989 форків
14.2/15Спостерігачі — 359 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks4 989
stars43 129
watchers359
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
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
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges20
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicesbadge.fury.io, badgen.net, github.com, readthedocs.org, shields.io, www.bestpractices.dev
has_pull_request_templateні
Як обчислюється оцінка
80/80Щомісячні завантаження — 1 106 593 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesdeepspeed
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads1 106 593
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?

80Відмінний · 23% загального індексу
Як обчислюється оцінка
48.6/54Бас-фактор — на 6 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
18.9/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 16% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 99 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — немає даних
Використані вхідні дані
bus_factor6
contributors_sampled99
top_contributor_share0,161
Як обчислюється оцінка
27.5/42Вирішення issue — закрито 65% issue
25.1/30Прийняття PR — злито 3 300/3 947 вирішених PR
2.2/13Newcomer PR acceptance — злито 1/6 PR від новачків за 30 дн.
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — немає даних
Використані вхідні дані
merged_prs3 300
open_issues1 181
closed_issues2 235
prs_merged_7d39
prs_decided_7d48
prs_merged_30d50
prs_decided_30d60
issue_closed_ratio0,654
closed_unmerged_prs647
first_time_authors_30d5
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d6
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
18.8/25Охоплення власника — 415 підписників у deepspeedai
17.9/25Послужний список — 6 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~5 р.
Використані вхідні дані
followers415
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_logindeepspeedai
public_repos6
account_age_days2 141

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 1 дн. тому
20/20Історія версій — 132 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesdeepspeed
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish1

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

91Відмінний · 19% загального індексу
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 31 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — .flake8, .pylintrc
9.6/9.6Pre-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_configтак

Документація

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://www.deepspeed.ai/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 13 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsdeep-learning, pytorch, gpu, machine-learning, billion-parameters, data-parallelism, model-parallelism, inference, pipeline-parallelism, compression, mixture-of-experts, trillion-parameters, zero
has_wikiні
homepagehttps://www.deepspeed.ai/
docs_sitehttps://www.deepspeed.ai/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

52Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

40Слабкий
Як обчислюється оцінка
30/30Політика безпеки (SECURITY.md)
0/25Конфігурація Dependabot
0/25Файли фіксації залежностей — опублікована бібліотека — lockfile є справою застосунків, не очікується
0/20Процес CodeQL
Використані вхідні дані
sourcefile_signals
lockfiles—
manifestsdocs/Gemfile, requirements/requirements-autotuning-ml.txt, requirements/requirements-autotuning.txt, requirements/requirements-cpu.txt, requirements/requirements-deepcompile.txt, requirements/requirements-dev.txt, requirements/requirements-inf.txt, requirements/requirements-readthedocs.txt, requirements/requirements-sd.txt, requirements/requirements-torchembed.txt, requirements/requirements.txt, setup.cfg, setup.py
has_codeql_workflowні
has_security_policyтак
has_dependabot_configні
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Файли фіксації залежностей. Залишкові ваги перенормовано.
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_packages42
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:deepspeed@0.19.7 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 42 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.

80Відмінний · 4% загального індексу
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — AGENTS.md, CLAUDE.md
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 100 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes3 321
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile, docs/code-docs/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — .flake8, .pylintrc
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 16 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
0/8Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — немає даних
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
has_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_filesMakefile, docs/code-docs/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0,16
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
54.2/55Керовані розміри файлів — 18/1 293 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes296 788
source_files_sampled1 293
oversized_source_files18
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
Використані вхідні дані
example_dirsexamples
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

43 129зірок GitHub
99контриб'юторів
522комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
100релізів
6бас-фактор
1 181відкритих issue
PyPI, RubyGemsпакетних 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 22 authors (cap 12)
  • OpenSSF Scorecard did not return a usable result (killed by SIGKILL — most likely the container's memory limit; 2026/09/18 01:32:40 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 ★ / 4 989 ⇿
0Зірки
4 989Форки
31Релізи

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.

3 5004 0004 5005 0004 989132025-012025-112026-09
Мажорні 0Мінорні 3Патчі 28

Кожна точка охоплює 2 днів.

Усі залежності 54

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 0 прямих і 54 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIaccelerate—непряма
PyPIautodoc-pydantic—непряма
PyPIclang-format18.1.3непряма
PyPIcomet-ml—непряма
PyPIdeepspeed-kernels—непряма
PyPIdiffusers—непряма
PyPIdocutils—непряма
PyPIeinops—непряма
PyPIfuture—непряма
PyPIgoogle—непряма
PyPIhjson—непряма
PyPIimportlib-metadata—непряма
PyPIlm-eval0.3.0непряма
PyPImsgpack—непряма
PyPImup—непряма
PyPIninja—непряма
PyPInumpy—непряма
PyPIpackaging—непряма
PyPIpre-commit—непряма
PyPIprotobuf—непряма
PyPIpsutil—непряма
PyPIpy-cpuinfo—непряма
PyPIpydantic—непряма
PyPIpytest—непряма
PyPIpytest-forked—непряма
PyPIpytest-randomly—непряма
PyPIpytest-xdist—непряма
PyPIqtorch—непряма
PyPIqtorch0.3.0непряма
PyPIrecommonmark—непряма
PyPIsafetensors—непряма
PyPIscipy—непряма
PyPIsentencepiece—непряма
PyPIsphinx—непряма
PyPIsphinx-rtd-theme—непряма
PyPItabulate—непряма
PyPItensorboard—непряма
PyPItorch—непряма
PyPItorchembed—непряма
PyPItorchvision—непряма
PyPItqdm—непряма
PyPItransformers—непряма
PyPItriton—непряма
PyPIwandb—непряма
PyPIxgboost—непряма
RubyGemsgithub-pages—непряма
RubyGemsjekyll-feed—непряма
RubyGemsjekyll-include-cache—непряма
RubyGemsjekyll-paginate—непряма
RubyGemsjekyll-remote-theme—непряма
RubyGemsminimal-mistakes-jekyll—непряма
RubyGemstzinfo—непряма
RubyGemstzinfo-data—непряма
RubyGemswebrick—непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:deepspeed@0.19.7 тягне 42 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.

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.