Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.12.0 · метрики 2.10.0 · 2026-07-18 05:53 UTC

google / jetstream

JetStream is a throughput and memory optimized engine for LLM inference on XLA devices, starting with TPUs (and GPUs in future -- PRs welcome).

PythonApache-2.0★ 451 зірка⑂ 67 форківз бер. 2024 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#gemma#gpt#gpu#inference#jax#large-language-models#llama#llama2#llm#model-serving#pytorch#tpu#llm-inference#llmops#mlops#transformer

google/jetstream має індекс здоров’я 57 зі 100, що відповідає смузі «Помірний». Найвищий показник — Sustainability & Governance (77/100), найнижчий — Vitality (28/100). Останнє оновлення було 193 дні тому. Більшість нещодавньої роботи виконують 6 учасників.

57
загалом / 100
Помірний

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»).

57
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 55 калібровано до 57 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

AI HypercomputerОрганізація
512 підписників22 публічні репозиторіїз вер. 2024 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIgoogle-jetstream0.2.2-4777 днів тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

28У зоні ризику · 21% загального індексу

Активність розробки

7Критичний
Як обчислюється оцінка
3.6/36Свіжість push — останній push 193 дн. тому
0.7/36Ритм комітів — 1/52 тижнів із комітами
2.7/18Обсяг комітів — 1 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
commits_last_year1
human_commit_share—
days_since_last_push193
active_weeks_last_year1

Дисципліна релізів

60Помірний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 4 релізів
7.2/36Свіжість релізів — останній реліз 576 дн. тому
19.8/27Ритм релізів — реліз кожні ~85,7 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count4
latest_release_tagv0.3
releases_from_tagsні
days_since_latest_release576
mean_days_between_releases85,7
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?

68Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

66Добрий
Як обчислюється оцінка
43/60Зірки — 451 зірок
15.2/25Форки — 67 форків
7.4/15Спостерігачі — 22 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks67
stars451
watchers22
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

70Добрий
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (Apache-2.0)
18/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges—
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_services—
has_pull_request_templateні

Сталість та врядування

Чи переживе проєкт своїх людей — бас-фактор, реактивність, хто за ним стоїть і як супроводжуються пакети?

77Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
48.6/54Бас-фактор — на 6 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
18.1/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 20% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 36 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor6
contributors_sampled36
top_contributor_share0,195

Реактивність на issue та PR

73Добрий
Як обчислюється оцінка
22.4/42Вирішення issue — закрито 53% issue
26.2/30Прийняття PR — злито 209/239 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Використані вхідні дані
merged_prs209
open_issues14
closed_issues16
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0,533
closed_unmerged_prs30
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

79Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен — статус підтвердженого домену для цієї організації не зчитано
19.5/25Охоплення власника — 512 підписників у AI-Hypercomputer
13.6/25Послужний список — 22 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~1 р.
Використані вхідні дані
followers512
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginAI-Hypercomputer
public_repos22
account_age_days676
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Супровід пакетів

61Помірний
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
4/35Свіжість публікацій — остання публікація 777 дн. тому
12/20Історія версій — 4 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesgoogle-jetstream
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish777

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

59Помірний · 19% загального індексу

Інженерні практики

48Слабкий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 5 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
0/16Конфігурація лінтера
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 1 out of 16 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configні
has_precommit_configні

Документація

75Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
0/15Сайт документації / домашня сторінка
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 16 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsgemma, gpt, gpu, inference, jax, large-language-models, llama, llama2, llm, model-serving, pytorch, tpu, llm-inference, llmops, mlops, transformer
has_wikiні
homepage—
docs_site—
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

44Слабкий · 16% загального індексу

Стан безпеки

44Слабкий
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — немає даних
0/2.5CI-Tests — 1 out of 16 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7.5/7.5Code-Review — all changesets reviewed
2.5/2.5Contributors — project has 4 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
0/7.5Maintained — 0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
0/5Packaging — немає даних
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — немає даних
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 20 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate4,4
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection, 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.

40Слабкий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
0/40Читабельна історія комітів — немає даних
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share—
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Читабельна історія комітів. Залишкові ваги перенормовано.

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

61Помірний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile
22/22Автоматизовані тести
0/11Конфігурація лінтера / форматера
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_filesMakefile
has_devcontainerні
has_linter_configні
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

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
54.6/55Керовані розміри файлів — 1/136 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes68 226
source_files_sampled136
oversized_source_files1

Машиночитні інтерфейси

50Помірний
Як обчислюється оцінка
40/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto) — jetstream/core/proto/jetstream.proto, jetstream/core/proto/multi_lora_decoding.proto, jetstream/engine/tokenizer.proto
0/20Сервер MCP — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
0/40Придатні до запуску приклади
Використані вхідні дані
example_dirs—
has_mcp_signalні
api_schema_filesjetstream/core/proto/jetstream.proto, jetstream/core/proto/multi_lora_decoding.proto, jetstream/engine/tokenizer.proto
interfaces_expected_of—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Сервер MCP. Залишкові ваги перенормовано.

Ключові факти

451зірок GitHub
36контриб'юторів
1комітів за останні 12 місяців
193днів від останнього пушу
4релізів
6бас-фактор
14відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Докладніше

OpenSSF Scorecard 4.4 / 10
4.4сукупно

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 · 2026-07-18 05:53 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
0CI-Tests1 out of 16 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
10Code-Reviewall changesets reviewed
10Contributorsproject has 4 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
0Maintained0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
н/дPackagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
н/дSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities20 existing vulnerabilities detected
Усі залежності 27

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 0 прямих і 27 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIabsl-py—непряма
PyPIblobfile—непряма
PyPIcoverage—непряма
PyPIevaluate—непряма
PyPIfastapi—непряма
PyPIflax—непряма
PyPIgrpcio—непряма
PyPIhuggingface-hub—непряма
PyPIjax—непряма
PyPIjax0.4.33непряма
PyPIjaxlib—непряма
PyPInltk—непряма
PyPInumpy—непряма
PyPIpandas—непряма
PyPIparameterized—непряма
PyPIportpicker—непряма
PyPIprometheus-client—непряма
PyPIpytest—непряма
PyPIseqio—непряма
PyPIshortuuid—непряма
PyPIsympy—непряма
PyPItensorboard-plugin-profile—непряма
PyPItiktoken—непряма
PyPItorch2.3.0+cpuнепряма
PyPItorchvision0.18.0+cpuнепряма
PyPItransformers—непряма
PyPIuvicorn—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 google/jetstream. Читати поруч →

99vllm-project/vllmA high-throughput and memory-efficient inference and serving engine for LLMsВинятковий99huggingface/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. Винятковий96bentoml/BentoMLThe easiest way to serve AI apps and models - Build Model Inference APIs, Job queues, LLM apps, Multi-model pipelines, and more!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.Винятковий98sgl-project/sglangSGLang is a high-performance serving framework for large language models and multimodal models.Винятковий98NVIDIA/Megatron-LMOngoing research training transformer models at scaleВинятковий

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 v0.12.0 — повна методологія · вікі метрик.

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