Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.31.0 · метрики 2.10.0 · 2026-08-12 21:54 UTC

intel / ipex-llm

Accelerate local LLM inference and finetuning (LLaMA, Mistral, ChatGLM, Qwen, DeepSeek, Mixtral, Gemma, Phi, MiniCPM, Qwen-VL, MiniCPM-V, etc.) on Intel XPU (e.g., local PC with iGPU and NPU, discrete GPU such as Arc, Flex and Max); seamlessly integrate with llama.cpp, Ollama, HuggingFace, LangChain, LlamaIndex, vLLM, DeepSpeed, Axolotl, etc.

PythonApache-2.0★ 8 864 зірки⑂ 1 428 форківз серп. 2016 р.архівнийПереглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаМережевий сервісяк це визначено
#pytorch#llm#transformers#gpu

intel/ipex-llm має індекс здоров’я 19 зі 100, що відповідає смузі «Критичний». Найвищий показник — Community & Adoption (95/100), найнижчий — Vitality (30/100). Репозиторій заархівовано, тож подальшої підтримки не очікується.

19
загалом / 100
Критичний

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»).

19
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 65 калібровано до 75 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Intel® CorporationОрганізація
5 484 підписники1 351 публічний репозиторійз бер. 2016 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIipex_llmвказує на інший репозиторій — не оцінюється2.2.0-578492 дні тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

30У зоні ризику · 21% загального індексу

Активність розробки

15Критичний
Як обчислюється оцінка
3.6/36Свіжість push — останній push 196 дн. тому
3.5/36Ритм комітів — 5/52 тижнів із комітами
7.6/18Обсяг комітів — 6 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — project is archived
Використані вхідні дані
commits_last_year6
human_commit_share1
days_since_last_push196
active_weeks_last_year5

Дисципліна релізів

52Помірний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 22 релізів
7.2/36Свіжість релізів — останній реліз 483 дн. тому
12.6/27Ритм релізів — реліз кожні ~161,8 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count22
latest_release_tagv2.3.0-nightly
releases_from_tagsні
days_since_latest_release483
mean_days_between_releases161,8
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?

95Винятковий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

98Винятковий
Як обчислюється оцінка
60/60Зірки — 8 864 зірок
25/25Форки — 1 428 форків
13.5/15Спостерігачі — 264 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks1 428
stars8 864
watchers264
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_badges0
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_services—
has_pull_request_templateтак

Сталість та врядування

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

91Відмінний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

98Винятковий
Як обчислюється оцінка
54/54Бас-фактор — на 11 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
20/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 11% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 100 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 10 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor11
contributors_sampled100
top_contributor_share0,11

Реактивність на issue та PR

75Добрий
Як обчислюється оцінка
25.2/42Вирішення issue — закрито 60% issue
26.9/30Прийняття PR — злито 8 965/10 014 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
13.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 28/30 approved changesets -- score normalized to 9
Використані вхідні дані
merged_prs8 965
open_issues1 213
closed_issues1 811
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,599
closed_unmerged_prs1 049
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Newcomer PR acceptance. Залишкові ваги перенормовано.

Власність та опіка

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен — статус підтвердженого домену для цієї організації не зчитано
25/25Охоплення власника — 5 484 підписників у intel
25/25Послужний список — 1 351 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~10 р.
Використані вхідні дані
followers5 484
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginintel
public_repos1 351
account_age_days3 801
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

64Помірний · 19% загального індексу

Інженерні практики

50Помірний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 9 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
0/16Конфігурація лінтера
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
2/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 3 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 1
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configні
has_precommit_configні

Документація

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
0/15Сайт документації / домашня сторінка
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 4 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicspytorch, llm, transformers, gpu
has_wikiтак
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?

50Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

50Помірний
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0.8/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
0.2/2.5CI-Tests — 3 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 1
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6.8/7.5Code-Review — Found 28/30 approved changesets -- score normalized to 9
2.5/2.5Contributors — project has 10 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Ліцензія — license file detected
0/7.5Maintained — project is archived
0/5Packaging — немає даних
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
3.5/5SAST — SAST tool detected but not run on all commits
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — немає даних
7.5/7.5Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
0/7.5Vulnerabilities — 36 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate5
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): 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.

39Слабкий · 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 97 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,97
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

32У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
0/11Конфігурація лінтера / форматера
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом
0/8Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
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_files—
has_devcontainerні
has_linter_configні
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

54Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
53.9/55Керовані розміри файлів — 14/670 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes261 577
source_files_sampled670
oversized_source_files14

Машиночитні інтерфейси

40Слабкий
Як обчислюється оцінка
0/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto)
0/20Сервер MCP
40/40Придатні до запуску приклади — example
Використані вхідні дані
example_dirsexample
has_mcp_signalні
api_schema_files—
interfaces_expected_ofnetwork-service

Ключові факти

8 864зірок GitHub
100контриб'юторів
6комітів за останні 12 місяців
196днів від останнього пушу
22релізів
11бас-фактор
1 213відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi package 'ipex_llm' points at a different repository (https://github.com/intel-analytics/ipex-llm); excluded from ecosystem scoring

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 1 428 ⇿
0Зірки
1 428Форки
19Релізи

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.

05001 0001 5001 428292017-122022-042026-08
Мажорні 1Мінорні 12Патчі 3

Кожна точка охоплює 8 днів.

OpenSSF Scorecard 5.0 / 10
5.0сукупно

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 · 2026-08-12 21:54 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
1Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
1CI-Tests3 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 1
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
9Code-ReviewFound 28/30 approved changesets -- score normalized to 9
10Contributorsproject has 10 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
0Maintainedproject is archived
н/дPackagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
7SASTSAST tool detected but not run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
н/дSigned-Releasesno releases found
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
0Vulnerabilities36 existing vulnerabilities detected
Усі залежності 0

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

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
Сповіщення про залежності не оцінено

Звірка сповіщень не відбулася для цього звіту: No resolved dependencies to assess

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 intel/ipex-llm. Читати поруч →

99openvinotoolkit/nncfNeural Network Compression Framework for enhanced OpenVINO™ inferenceВинятковий98huggingface/peft🤗 PEFT: State-of-the-art Parameter-Efficient Fine-Tuning.Винятковий98NVIDIA/Megatron-LMOngoing research training transformer models at scaleВинятковий96bitsandbytes-foundation/bitsandbytesAccessible large language models via k-bit quantization for PyTorch.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.Винятковий99huggingface/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. 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.