kozistr / pytorch_optimizer
optimizer & lr scheduler & loss function collections in PyTorch
kozistr/pytorch_optimizer має індекс здоров’я 90 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — AI Readiness (85/100), найнижчий — Sustainability & Governance (67/100). Останнє оновлення було 4 дні тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.
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»).
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 76 калібровано до 90 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).
Власність
Цей репозиторій належить особистому обліковому запису. Проєкт з єдиним власником несе більший ризик безперервності, ніж підтримуваний організацією.
Пакетні екосистеми
Метрики за категоріями
Життєздатність
Чи живий проєкт — чи пишеться код і чи виходять релізи?
Активність розробки
Як обчислюється оцінка
| 36/36 | Свіжість push — останній push 4 дн. тому |
| 14.5/36 | Ритм комітів — 21/52 тижнів із комітами |
| 15.8/18 | Обсяг комітів — 57 комітів за останній рік |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Maintained — немає даних |
Використані вхідні дані
| commits_last_year | 57 |
| human_commit_share | 1 |
| days_since_last_push | 4 |
| active_weeks_last_year | 21 |
Дисципліна релізів
Як обчислюється оцінка
| 27/27 | Випускає релізи — опубліковано 92 релізів |
| 27/36 | Свіжість релізів — останній реліз 113 дн. тому |
| 27/27 | Ритм релізів — реліз кожні ~43,5 дн. |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних |
Використані вхідні дані
| releases_count | 92 |
| latest_release_tag | v3.10.1 |
| releases_from_tags | ні |
| days_since_latest_release | 113 |
| mean_days_between_releases | 43,5 |
Спільнота та впровадження
Чи має проєкт користувачів, завантаження, увагу та влаштовані умови для контриб’юторів?
Популярність і впровадження
Як обчислюється оцінка
| 42.7/60 | Зірки — 428 зірок |
| 13.6/25 | Форки — 44 форків |
| 3.9/15 | Спостерігачі — 6 спостерігачів |
Використані вхідні дані
| forks | 44 |
| stars | 428 |
| watchers | 6 |
| growth_state | unverified |
| growth_factor_pct | 100 |
| growth_unverified_reason | no_history |
Здоров'я спільноти
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 |
| 6.3/6.3 | Шаблон PR |
Використані вхідні дані
| has_readme | так |
| has_license | так |
| readme_badges | 8 |
| has_contributing | так |
| has_issue_template | ні |
| has_code_of_conduct | так |
| readme_badge_services | shields.io |
| has_pull_request_template | так |
Сталість та врядування
Чи переживе проєкт своїх людей — бас-фактор, реактивність, хто за ним стоїть і як супроводжуються пакети?
Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)
Як обчислюється оцінка
| 9/54 | Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів |
| 0.2/22.5 | Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 99% комітів |
| 13.5/13.5 | Широта контриб’юторів — 17 контриб’юторів |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Contributors — немає даних |
Використані вхідні дані
| bus_factor | 1 |
| contributors_sampled | 17 |
| top_contributor_share | 0,991 |
Реактивність на issue та PR
Як обчислюється оцінка
| 40.2/42 | Вирішення issue — закрито 96% issue |
| 28.1/30 | Прийняття PR — злито 357/381 вирішених PR |
| 13/13 | Newcomer PR acceptance — злито 6/6 PR від новачків за 30 дн. |
| 0/15 | OpenSSF Scorecard: Code-Review — немає даних |
Використані вхідні дані
| merged_prs | 357 |
| open_issues | 6 |
| closed_issues | 136 |
| prs_merged_7d | 3 |
| prs_decided_7d | 3 |
| prs_merged_30d | 6 |
| prs_decided_30d | 6 |
| issue_closed_ratio | 0,958 |
| closed_unmerged_prs | 24 |
| first_time_authors_30d | 2 |
| first_time_prs_merged_30d | 6 |
| first_time_prs_decided_30d | 6 |
Власність та опіка
Як обчислюється оцінка
| 10/30 | Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис |
| 0/20 | Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів |
| 16.3/25 | Охоплення власника — 183 підписників у kozistr |
| 23.6/25 | Послужний список — 38 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~10 р. |
Використані вхідні дані
| followers | 183 |
| owner_type | User |
| is_verified | — |
| owner_login | kozistr |
| public_repos | 38 |
| account_age_days | 3 974 |
Супровід пакетів
Як обчислюється оцінка
| 25/25 | Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi |
| 35/35 | Свіжість публікацій — остання публікація 113 дн. тому |
| 20/20 | Історія версій — 91 опублікованих версій |
| 20/20 | Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked |
Використані вхідні дані
| packages | pytorch_optimizer |
| ecosystems | pypi |
| any_deprecated | ні |
| min_days_since_publish | 113 |
Інженерна якість
Чи наявні базові інженерні практики та документація?
Інженерні практики
Як обчислюється оцінка
| 24/24 | Процеси CI — 7 процес(ів) CI |
| 24/24 | Наявні тести |
| 16/16 | Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff]) |
| 0/9.6 | 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 | ні |
Документація
Як обчислюється оцінка
| 30/30 | README |
| 25/25 | Каталог документації |
| 15/15 | Сайт документації / домашня сторінка — https://pytorch-optimizers.readthedocs.io/en/latest/ |
| 10/10 | Опис репозиторію |
| 10/10 | Теми — 19 тем |
| 0/10 | Wiki |
Використані вхідні дані
| topics | optimizer, pytorch, ranger, adamp, radam, madgrad, adabelief, sam, lookahead, deep-learning, diffgrad, adan, gradient-centralization, adai, learning-rate-scheduling, loss-functions, ademamix, muon, scion |
| has_wiki | ні |
| homepage | https://pytorch-optimizers.readthedocs.io/en/latest/ |
| docs_site | https://pytorch-optimizers.readthedocs.io/en/latest/ |
| 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?
Стан безпеки
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 |
| 20/20 | Процес CodeQL |
Використані вхідні дані
| source | file_signals |
| lockfiles | uv.lock |
| manifests | pyproject.toml, requirements-docs.txt |
| has_codeql_workflow | так |
| has_security_policy | так |
| has_dependabot_config | ні |
Сповіщення про залежності
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 | 30 |
| unassessed_packages | 0 |
| affected_by_severity | none |
| direct_affected_packages | 0 |
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.
Контекст і настанови для агентів
Як обчислюється оцінка
| 45/45 | Інструкції для агентів — AGENT.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 | AGENT.md, CLAUDE.md |
| agent_instruction_max_bytes | 6 053 |
Як обчислюється оцінка
| 18/18 | Розгортання однією командою — justfile |
| 22/22 | Автоматизовані тести |
| 11/11 | Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff]) |
| 11/11 | Статична перевірка типів — pytorch_optimizer/py.typed |
| 10/10 | Відтворюване середовище — lockfile |
| 0/10 | Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом |
| 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 | uv.lock |
| has_dockerfile | ні |
| typed_language | ні |
| bootstrap_files | justfile |
| has_devcontainer | ні |
| has_linter_config | так |
| typecheck_configs | pytorch_optimizer/py.typed |
| agent_commit_share | 0 |
| toolchain_manifests | — |
| dependency_bot_commit_share | 0 |
Читабельність коду для моделей
Як обчислюється оцінка
| 27/45 | Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (pytorch_optimizer/py.typed) |
| 55/55 | Керовані розміри файлів — 0/160 файлів вихідного коду понад 60 КБ |
Використані вхідні дані
| primary_language | Python |
| largest_source_bytes | 35 314 |
| source_files_sampled | 160 |
| oversized_source_files | 0 |
Машиночитні інтерфейси
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 | — |
Ключові факти
Попередження щодо збору даних
- Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
- OpenSSF Scorecard did not return a usable result (killed by SIGKILL — most likely the container's memory limit); skipping Scorecard checks
Докладніше
Історія зірок і форків 0 ★ / 44 ⇿
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.
Кожна точка охоплює 5 днів.
Прямі залежності 5
| Реєстр | Пакет | Обмеження версії | Маніфест |
|---|---|---|---|
| PyPI | numpy | >1.24.4 | pyproject.toml |
| PyPI | numpy | <=1.24.4 | pyproject.toml |
| PyPI | torch | >=1.10,<2.5 | pyproject.toml |
| PyPI | torch | >=1.10,<2.9 | pyproject.toml |
| PyPI | torch | >=1.10 | pyproject.toml |
Усі залежності 61
Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 13 прямих і 48 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.
| Реєстр | Пакет | Версія | Зв'язок |
|---|---|---|---|
| PyPI | numpy | — | пряма |
| PyPI | numpy | 1.24.4 | пряма |
| PyPI | numpy | 2.0.2 | пряма |
| PyPI | numpy | 2.2.6 | пряма |
| PyPI | numpy | 2.4.6 | пряма |
| PyPI | numpy | 2.5.1 | пряма |
| PyPI | torch | 2.10.0 | пряма |
| PyPI | torch | 2.13.0 | пряма |
| PyPI | torch | 2.13.0+cpu | пряма |
| PyPI | torch | 2.4.1 | пряма |
| PyPI | torch | 2.4.1+cpu | пряма |
| PyPI | torch | 2.8.0 | пряма |
| PyPI | torch | 2.8.0+cpu | пряма |
| PyPI | colorama | 0.4.6 | непряма |
| PyPI | coverage | 7.10.7 | непряма |
| PyPI | coverage | 7.15.2 | непряма |
| PyPI | coverage | 7.6.1 | непряма |
| PyPI | exceptiongroup | 1.3.1 | непряма |
| PyPI | filelock | 3.16.1 | непряма |
| PyPI | filelock | 3.19.1 | непряма |
| PyPI | filelock | 3.32.0 | непряма |
| PyPI | fsspec | 2025.10.0 | непряма |
| PyPI | fsspec | 2025.3.0 | непряма |
| PyPI | fsspec | 2026.6.0 | непряма |
| PyPI | iniconfig | 2.1.0 | непряма |
| PyPI | iniconfig | 2.3.0 | непряма |
| PyPI | jinja2 | 3.1.6 | непряма |
| PyPI | markdown-include | 0.8.1 | непряма |
| PyPI | markupsafe | 2.1.5 | непряма |
| PyPI | markupsafe | 3.0.3 | непряма |
| PyPI | mdx-truly-sane-lists | 1.3 | непряма |
| PyPI | mkdocs | 1.6.1 | непряма |
| PyPI | mkdocs-awesome-nav | 3.3.0 | непряма |
| PyPI | mkdocs-git-revision-date-localized-plugin | 1.5.1 | непряма |
| PyPI | mkdocs-material | 9.7.6 | непряма |
| PyPI | mkdocstrings-python | 2.0.3 | непряма |
| PyPI | mpmath | 1.3.0 | непряма |
| PyPI | networkx | 3.1 | непряма |
| PyPI | networkx | 3.2.1 | непряма |
| PyPI | networkx | 3.4.2 | непряма |
| PyPI | networkx | 3.6.1 | непряма |
| PyPI | nodeenv | 1.10.0 | непряма |
| PyPI | packaging | 26.2 | непряма |
| PyPI | pluggy | 1.5.0 | непряма |
| PyPI | pluggy | 1.6.0 | непряма |
| PyPI | pygments | 2.20.0 | непряма |
| PyPI | pymdown-extensions | 10.21.2 | непряма |
| PyPI | pyright | 1.1.408 | непряма |
| PyPI | pytest | 8.3.5 | непряма |
| PyPI | pytest | 8.4.2 | непряма |
| PyPI | pytest | 9.1.1 | непряма |
| PyPI | pytest-cov | 5.0.0 | непряма |
| PyPI | pytest-cov | 7.1.0 | непряма |
| PyPI | pytorch-optimizer | 3.10.1 | непряма |
| PyPI | ruff | 0.16.0 | непряма |
| PyPI | setuptools | 83.0.0 | непряма |
| PyPI | sympy | 1.13.3 | непряма |
| PyPI | sympy | 1.14.0 | непряма |
| PyPI | tomli | 2.4.1 | непряма |
| PyPI | typing-extensions | 4.13.2 | непряма |
| PyPI | typing-extensions | 4.16.0 | непряма |
Сповіщення про залежності 0
Встановлення pypi:pytorch_optimizer@3.10.1 тягне 30 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 v0.34.0 — повна методологія · вікі метрик.
Як окремий результат виглядає на тлі всього реєстру: сукупна статистика — PyPI.