Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.27.0 · метрики 2.10.0 · 2026-07-30 22:23 UTC

meta-pytorch / botorch

Bayesian optimization in PyTorch

Jupyter Notebook · PythonMIT★ 3 577 зірок⑂ 490 форківз лип. 2018 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаВебінтерфейсяк це визначено

meta-pytorch/botorch має індекс здоров’я 96 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Vitality (94/100), найнижчий — AI Readiness (67/100). Останнє оновлення було 9 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконують 2 учасники.

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

Meta PyTorchОрганізація
1 390 підписників60 публічних репозиторіївз черв. 2022 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIbotorch0.18.1682 4135751 день томуbayesian-optimizationpytorch

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

94Винятковий · 21% загального індексу

Активність розробки

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
28.8/36Свіжість push — останній push 9 дн. тому
33.2/36Ритм комітів — 48/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 282 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 22 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year282
human_commit_share0,95
days_since_last_push9
active_weeks_last_year48

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 57 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 52 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~44,3 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count57
latest_release_tagv0.18.1
releases_from_tagsні
days_since_latest_release52
mean_days_between_releases44,3
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?

92Відмінний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

89Відмінний
Як обчислюється оцінка
57.6/60Зірки — 3 577 зірок
22.4/25Форки — 490 форків
9.2/15Спостерігачі — 47 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks490
stars3 577
watchers47
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 (MIT)
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_badges—
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_services—
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

97Винятковий
Як обчислюється оцінка
77.8/80Щомісячні завантаження — 682 413 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesbotorch
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads682 413
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?

77Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

64Помірний
Як обчислюється оцінка
25.2/54Бас-фактор — на 2 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
14.9/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 34% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 99 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 16 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor2
contributors_sampled99
top_contributor_share0,338

Реактивність на issue та PR

61Помірний
Як обчислюється оцінка
38.3/42Вирішення issue — закрито 91% issue
0.1/30Прийняття PR — злито 7/2 309 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_prs7
open_issues55
closed_issues569
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0,912
closed_unmerged_prs2 302
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

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен — статус підтвердженого домену для цієї організації не зчитано
22.6/25Охоплення власника — 1 390 підписників у meta-pytorch
21.3/25Послужний список — 60 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~4 р.
Використані вхідні дані
followers1 390
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginmeta-pytorch
public_repos60
account_age_days1 512
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 51 дн. тому
20/20Історія версій — 57 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesbotorch
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish51

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

87Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 11 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — .flake8
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
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): OpenSSF Scorecard: CI-Tests. Залишкові ваги перенормовано.

Документація

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://botorch.org/
10/10Опис репозиторію
0/10Теми
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topics—
has_wikiні
homepagehttps://botorch.org/
docs_sitehttps://botorch.org/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

73Добрий · 16% загального індексу

Стан безпеки

66Добрий
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
2.2/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
0/2.5CI-Tests — немає даних
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 16 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
7.5/7.5Maintained — 22 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5SAST — no SAST tool detected
4.5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — немає даних
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
6/7.5Vulnerabilities — 2 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate6,6
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): CI-Tests, Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

Сповіщення про залежності

100Винятковий
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_packages16
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:botorch@0.18.1 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 16 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.

67Добрий · 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 95 з 95 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

70Добрий
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — sphinx/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — .flake8
11/11Статична перевірка типів — botorch/py.typed
0/10Відтворюване середовище
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом
8/8Автоматизоване супроводження — 5 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filessphinx/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configsbotorch/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,05

Читабельність коду для моделей

81Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Jupyter Notebook з конфігурацією перевірки типів (botorch/py.typed)
54/55Керовані розміри файлів — 9/482 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languageJupyter Notebook
largest_source_bytes139 762
source_files_sampled482
oversized_source_files9

Машиночитні інтерфейси

100Винятковий
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 — example, notebooks
Використані вхідні дані
example_dirsexample, notebooks
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

3 577зірок GitHub
99контриб'юторів
282комітів за останні 12 місяців
9днів від останнього пушу
57релізів
2бас-фактор
55відкритих issue
npm, PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 490 ⇿
0Зірки
490Форки
57Релізи

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.

0100200300400500481312019-052022-122026-07
Мажорні 0Мінорні 18Патчі 38

Кожна точка охоплює 7 днів.

OpenSSF Scorecard 6.6 / 10
6.6сукупно

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 · 2026-07-30 22:22 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
н/дCI-Testsno pull request found
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
10Code-Reviewall changesets reviewed
10Contributorsproject has 16 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained22 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0SASTno SAST tool detected
9Security-Policysecurity policy file detected
н/дSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
8Vulnerabilities2 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 19
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPItyping_extensions—pyproject.toml
PyPIpyre_extensions—pyproject.toml
PyPIgpytorch>=1.15.2pyproject.toml
PyPIlinear_operator>=0.6.1pyproject.toml
PyPItorch>=2.4pyproject.toml
PyPIscipy—pyproject.toml
PyPImultipledispatch—pyproject.toml
PyPIthreadpoolctl—pyproject.toml
PyPIninja—pyproject.toml
npm@docusaurus/core~3.9.0website/package.json
npm@docusaurus/preset-classic~3.9.0website/package.json
npmclsx^1.1.1website/package.json
npmplotly.js^2.8.1website/package.json
npmreact^18.3.1website/package.json
npmreact-dom^18.3.1website/package.json
npmreact-plotly.js^2.5.1website/package.json
npmrehype-katex7website/package.json
npmremark-math6website/package.json
npmwebpack5.104.1website/package.json
Усі залежності 29

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 19 прямих і 10 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
npm@docusaurus/core~3.9.0пряма
npm@docusaurus/preset-classic~3.9.0пряма
npmclsx^1.1.1пряма
npmplotly.js^2.8.1пряма
npmreact^18.3.1пряма
npmreact-dom^18.3.1пряма
npmreact-plotly.js^2.5.1пряма
npmrehype-katex7пряма
npmremark-math6пряма
npmwebpack5.104.1пряма
PyPIgpytorch—пряма
PyPIlinear-operator—пряма
PyPImultipledispatch—пряма
PyPIninja—пряма
PyPIpyre-extensions—пряма
PyPIscipy—пряма
PyPIthreadpoolctl—пряма
PyPItorch—пряма
PyPItyping-extensions—пряма
npm@docusaurus/module-type-aliases~3.9.0непряма
npm@docusaurus/types~3.9.0непряма
PyPIblack25.11.0непряма
PyPIjax—непряма
PyPIjaxlib—непряма
PyPInumpyro—непряма
PyPIruff-api0.2.0непряма
PyPIstdlibs2025.10.28непряма
PyPIufmt2.9.0непряма
PyPIusort1.1.0непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:botorch@0.18.1 тягне 16 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.

Пов’язані записи

Перевірені репозиторії, що мають спільні каталожні теги або екосистеми з meta-pytorch/botorch. Читати поруч →

100microsoft/onnxruntimeONNX Runtime: cross-platform, high performance ML inferencing and training acceleratorВинятковий98replicate/cogContainers for machine learningВинятковий94msaad00/agent-bomOpen security scanner and self-hosted control plane for AI, MCP, and cloud. One evidence model — run scans in your environment, centralize findings, govern in your VPC.Винятковий94modelscope/FunASROpen-source speech recognition toolkit for training, inference, streaming ASR, VAD, punctuation, speaker diarization pipelines, and OpenAI-compatible/MCP serving.Винятковий94unslothai/unslothUnsloth is a local UI for training and running Kimi K3, Gemma 4, Qwen3.6, DeepSeek-V4, GLM and other models.Винятковий93SwanHubX/SwanLab⚡️SwanLab - an open-source, modern-design AI training tracking and visualization tool. Supports Cloud / Self-hosted use. Integrated with PyTorch / Transformers / verl / LLaMA Factory / ms-swift / Ultralytics / MMEngine / Keras etc.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 v0.27.0 — повна методологія · вікі метрик.

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