Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.31.0 · метрики 2.10.0 · 2026-08-13 20:10 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★ 42 927 зірок⑂ 4 929 форківз січ. 2020 р.Переглянути на GitHub ↗

ТипБібліотекаяк це визначено

#deep-learning #pytorch #gpu #machine-learning #billion-parameters #data-parallelism #model-parallelism #inference #pipeline-parallelism #compression #mixture-of-experts #trillion-parameters #zero

deepspeedai/DeepSpeed має індекс здоров’я 97 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Vitality (99/100), найнижчий — Security (52/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконують 6 учасників.

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»).

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)

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 85 калібровано до 97 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

deepspeedaiОрганізація

406 підписників6 публічних репозиторіївз лист. 2020 р.

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

Пакетні екосистеми

Реєстр	Пакет	Версія	Завантажень / міс	Версії	Остання публікація
PyPI	deepspeed	0.19.5	1 112 723	130	3 дні 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

36/36	Свіжість push — останній push 0 дн. тому
35.3/36	Ритм комітів — 51/52 тижнів із комітами
18/18	Обсяг комітів — 424 комітів за останній рік
0/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — немає даних

Використані вхідні дані

commits_last_year	424
human_commit_share	1
days_since_last_push	0
active_weeks_last_year	51

Дисципліна релізів

100Винятковий

Як обчислюється оцінка

27/27	Випускає релізи — опубліковано 100 релізів
36/36	Свіжість релізів — останній реліз 3 дн. тому
27/27	Ритм релізів — реліз кожні ~19,9 дн.
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних

Використані вхідні дані

releases_count	100
latest_release_tag	v0.19.5
releases_from_tags	ні
days_since_latest_release	3
mean_days_between_releases	19,9

Спільнота та впровадження

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

94Винятковий · 17% загального індексу

Здоров'я спільноти

85Відмінний

Як обчислюється оцінка

22.5/22.5	README
22.5/22.5	Ліцензія — визнана ліцензія (Apache-2.0)
18/18	Настанови CONTRIBUTING
13.5/13.5	Кодекс поведінки
0/7.2	Шаблон issue
0/6.3	Шаблон PR

Використані вхідні дані

has_readme	так
has_license	так
readme_badges	20
has_contributing	так
has_issue_template	ні
has_code_of_conduct	так
readme_badge_services	badge.fury.io, badgen.net, github.com, readthedocs.org, shields.io, www.bestpractices.dev
has_pull_request_template	ні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

100Винятковий

Як обчислюється оцінка

80/80	Щомісячні завантаження — 1 112 723 завантажень/місяць у pypi
0/20	Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє

Використані вхідні дані

packages	deepspeed
dependents	—
ecosystems	pypi
total_downloads	—
monthly_downloads	1 112 723
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?

86Відмінний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

90Відмінний

Як обчислюється оцінка

48.6/54	Бас-фактор — на 6 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
18.7/22.5	Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 17% комітів
13.5/13.5	Широта контриб’юторів — 99 контриб’юторів
0/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — немає даних

Використані вхідні дані

bus_factor	6
contributors_sampled	99
top_contributor_share	0,167

Реактивність на issue та PR

75Добрий

Як обчислюється оцінка

27.5/42	Вирішення issue — закрито 65% issue
25.1/30	Прийняття PR — злито 3 161/3 785 вирішених PR
10.8/13	Newcomer PR acceptance — злито 5/6 PR від новачків за 30 дн.
0/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — немає даних

Використані вхідні дані

merged_prs	3 161
open_issues	1 163
closed_issues	2 201
prs_merged_7d	16
prs_decided_7d	19
prs_merged_30d	54
prs_decided_30d	60
issue_closed_ratio	0,654
closed_unmerged_prs	624
first_time_authors_30d	6
first_time_prs_merged_30d	5
first_time_prs_decided_30d	6

Власність та опіка

83Відмінний

Як обчислюється оцінка

30/30	Підтримка власника — у власності організації
0/20	Верифікований домен — статус підтвердженого домену для цієї організації не зчитано
18.8/25	Охоплення власника — 406 підписників у deepspeedai
17.7/25	Послужний список — 6 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~5 р.

Використані вхідні дані

followers	406
owner_type	Organization
is_verified	—
owner_login	deepspeedai
public_repos	6
account_age_days	2 106

Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Супровід пакетів

100Винятковий

Як обчислюється оцінка

25/25	Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35	Свіжість публікацій — остання публікація 3 дн. тому
20/20	Історія версій — 130 опублікованих версій
20/20	Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked

Використані вхідні дані

packages	deepspeed
ecosystems	pypi
any_deprecated	ні
min_days_since_publish	3

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

91Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

92Відмінний

Як обчислюється оцінка

24/24	Процеси CI — 30 процес(ів) CI
24/24	Наявні тести
16/16	Конфігурація лінтера — .flake8, .pylintrc
9.6/9.6	Pre-commit-хуки
0/6.4	.editorconfig
0/20	OpenSSF Scorecard: CI-Tests — немає даних

Використані вхідні дані

has_ci	так
has_tests	так
has_editorconfig	ні
has_linter_config	так
has_precommit_config	так

Документація

90Відмінний

Як обчислюється оцінка

30/30	README
25/25	Каталог документації
15/15	Сайт документації / домашня сторінка — https://www.deepspeed.ai/
10/10	Опис репозиторію
10/10	Теми — 13 тем
0/10	Wiki

Використані вхідні дані

topics	deep-learning, pytorch, gpu, machine-learning, billion-parameters, data-parallelism, model-parallelism, inference, pipeline-parallelism, compression, mixture-of-experts, trillion-parameters, zero
has_wiki	ні
homepage	https://www.deepspeed.ai/
docs_site	https://www.deepspeed.ai/
has_readme	так
has_docs_dir	так
has_description	так

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

30/30	Політика безпеки (SECURITY.md)
0/25	Конфігурація Dependabot
0/25	Файли фіксації залежностей — опублікована бібліотека — lockfile є справою застосунків, не очікується
0/20	Процес CodeQL

Використані вхідні дані

source	file_signals
lockfiles	—
manifests	docs/Gemfile, requirements/requirements-1bit-mpi.txt, 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-sparse_attn.txt, requirements/requirements-sparse_pruning.txt, requirements/requirements-torchembed.txt, requirements/requirements-triton.txt, requirements/requirements.txt, setup.cfg, setup.py
has_codeql_workflow	ні
has_security_policy	так
has_dependabot_config	ні

Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Файли фіксації залежностей. Залишкові ваги перенормовано.

Сповіщення про залежності

100Винятковий

Як обчислюється оцінка

35/35	Прямі залежності без відомих сповіщень — жодна пряма залежність не має відомих сповіщень
25/25	Непрямі залежності без відомих сповіщень — жодна непряма залежність не має відомих сповіщень
0/40	Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не має дати публікації

Використані вхідні дані

source	osv
advisories	0
affected_packages	0
assessed_packages	15
unassessed_packages	0
affected_by_severity	none
direct_affected_packages	0

Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Немає задавнених сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено з runtime-замиканням залежностей pypi:deepspeed@0.19.5 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 15 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

Контекст і настанови для агентів

85Відмінний

Як обчислюється оцінка

45/45	Інструкції для агентів — AGENTS.md, CLAUDE.md
0/15	Машиночитана документація (llms.txt)
40/40	Читабельна історія комітів — намір зазначено у 100 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)

Використані вхідні дані

has_llms_txt	ні
llms_txt_url	—
legible_history_share	1
agent_instruction_files	AGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes	2 041

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

79Добрий

Як обчислюється оцінка

18/18	Розгортання однією командою — Makefile, docs/code-docs/Makefile
22/22	Автоматизовані тести
11/11	Конфігурація лінтера / форматера — .flake8, .pylintrc
0/11	Статична перевірка типів
10/10	Відтворюване середовище — Dockerfile
10/10	Підтверджена практика роботи з агентами — 16 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
0/8	Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
0/10	OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — немає даних

Використані вхідні дані

has_nix	ні
has_tests	так
lockfiles	—
has_dockerfile	так
typed_language	ні
bootstrap_files	Makefile, docs/code-docs/Makefile
has_devcontainer	ні
has_linter_config	так
typecheck_configs	—
agent_commit_share	0,16
toolchain_manifests	—
dependency_bot_commit_share	0

Читабельність коду для моделей

54Помірний

Як обчислюється оцінка

0/45	Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
54.3/55	Керовані розміри файлів — 16/1 286 файлів вихідного коду понад 60 КБ

Використані вхідні дані

primary_language	Python
largest_source_bytes	289 592
source_files_sampled	1 286
oversized_source_files	16

Машиночитні інтерфейси

100Винятковий

Як обчислюється оцінка

0/40	Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto) — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
0/20	Сервер MCP — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
40/40	Придатні до запуску приклади — examples

Використані вхідні дані

example_dirs	examples
has_mcp_signal	ні
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

42 927зірок GitHub

99контриб'юторів

424комітів за останні 12 місяців

0днів від останнього пушу

100релізів

6бас-фактор

1 163відкритих 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 21 authors (cap 12)
OpenSSF Scorecard did not return a usable result (2026/08/13 20:09:18 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 ★ / 4 929 ⇿

0Зірки

4 929Форки

33Релізи

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.

Мажорні 0Мінорні 4Патчі 29

Кожна точка охоплює 2 днів.

Усі залежності 58

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 0 прямих і 58 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

Реєстр	Пакет	Версія	Зв'язок
PyPI	accelerate	`—`	непряма
PyPI	autodoc-pydantic	`—`	непряма
PyPI	clang-format	`18.1.3`	непряма
PyPI	comet-ml	`—`	непряма
PyPI	deepspeed-kernels	`—`	непряма
PyPI	diffusers	`—`	непряма
PyPI	docutils	`—`	непряма
PyPI	einops	`—`	непряма
PyPI	future	`—`	непряма
PyPI	google	`—`	непряма
PyPI	hjson	`—`	непряма
PyPI	importlib-metadata	`—`	непряма
PyPI	lm-eval	`0.3.0`	непряма
PyPI	mpi4py	`—`	непряма
PyPI	msgpack	`—`	непряма
PyPI	mup	`—`	непряма
PyPI	neural-compressor	`2.1.0`	непряма
PyPI	ninja	`—`	непряма
PyPI	numpy	`—`	непряма
PyPI	packaging	`—`	непряма
PyPI	pre-commit	`—`	непряма
PyPI	protobuf	`—`	непряма
PyPI	psutil	`—`	непряма
PyPI	py-cpuinfo	`—`	непряма
PyPI	pydantic	`—`	непряма
PyPI	pytest	`—`	непряма
PyPI	pytest-forked	`—`	непряма
PyPI	pytest-randomly	`—`	непряма
PyPI	pytest-xdist	`—`	непряма
PyPI	qtorch	`—`	непряма
PyPI	qtorch	`0.3.0`	непряма
PyPI	recommonmark	`—`	непряма
PyPI	safetensors	`—`	непряма
PyPI	scipy	`—`	непряма
PyPI	sentencepiece	`—`	непряма
PyPI	sphinx	`—`	непряма
PyPI	sphinx-rtd-theme	`—`	непряма
PyPI	tabulate	`—`	непряма
PyPI	tensorboard	`—`	непряма
PyPI	torch	`—`	непряма
PyPI	torchembed	`—`	непряма
PyPI	torchvision	`—`	непряма
PyPI	tqdm	`—`	непряма
PyPI	transformers	`—`	непряма
PyPI	triton	`—`	непряма
PyPI	triton	`1.0.0`	непряма
PyPI	triton	`2.1.0`	непряма
PyPI	wandb	`—`	непряма
PyPI	xgboost	`—`	непряма
RubyGems	github-pages	`—`	непряма
RubyGems	jekyll-feed	`—`	непряма
RubyGems	jekyll-include-cache	`—`	непряма
RubyGems	jekyll-paginate	`—`	непряма
RubyGems	jekyll-remote-theme	`—`	непряма
RubyGems	minimal-mistakes-jekyll	`—`	непряма
RubyGems	tzinfo	`—`	непряма
RubyGems	tzinfo-data	`—`	непряма
RubyGems	webrick	`—`	непряма

Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:deepspeed@0.19.5 тягне 15 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.

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.

60/60	Зірки — 42 927 зірок
25/25	Форки — 4 929 форків
14.2/15	Спостерігачі — 357 спостерігачів

forks	4 929
stars	42 927
watchers	357
growth_state	unverified
growth_factor_pct	100
growth_unverified_reason	no_history

Індекс здоров'я програмного забезпечення

Профіль оцінок

Власність

Пакетні екосистеми

Метрики за категоріями

Ключові факти

Попередження щодо збору даних

Докладніше

Зворотний зв’язок

Пов’язані записи