Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-10 21:06 UTC

meta-pytorch / torchx

TorchX is a universal job launcher for PyTorch applications. TorchX is designed to have fast iteration time for training/research and support for E2E production ML pipelines when you're ready.

PythonВласна ліцензія★ 426 зірок⑂ 156 форківз трав. 2021 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаПлагіняк це визначено
#pytorch#machine-learning#kubernetes#slurm#distributed-training#pipelines#components#deep-learning#python#aws-batch#ray#airflow

meta-pytorch/torchx має індекс здоров’я 92 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Engineering Quality (92/100), найнижчий — Security (63/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконують 3 учасники.

92
загалом / 100
Відмінний

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»).

92
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 78 калібровано до 92 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Meta PyTorchОрганізація · підтверджений домен
1 420 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
PyPItorchxвказує на інший репозиторій — не оцінюється0.7.0249 26617785 днів томуpytorchmachine-learning

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

78Добрий · 21% загального індексу

Активність розробки

95Винятковий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
31.2/36Ритм комітів — 45/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 239 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year239
human_commit_share0,77
days_since_last_push0
active_weeks_last_year45

Дисципліна релізів

52Помірний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 15 релізів
0/36Свіжість релізів — останній реліз 785 дн. тому
19.8/27Ритм релізів — реліз кожні ~111,3 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count15
latest_release_tagv0.7.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release785
mean_days_between_releases111,3
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?

76Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

67Добрий
Як обчислюється оцінка
42.6/60Зірки — 426 зірок
18.3/25Форки — 156 форків
6.2/15Спостерігачі — 14 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks156
stars426
watchers14
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

86Відмінний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
16.9/22.5Ліцензія — файл ліцензії наявний, не є визнаною ліцензією
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_badges5
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicescodecov.io, github.com, shields.io
has_pull_request_templateтак

Сталість та врядування

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

78Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

76Добрий
Як обчислюється оцінка
36/54Бас-фактор — на 3 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
16.6/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 26% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 98 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 21 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor3
contributors_sampled98
top_contributor_share0,264

Реактивність на issue та PR

65Добрий
Як обчислюється оцінка
28.3/42Вирішення issue — закрито 67% issue
13.1/30Прийняття PR — злито 530/1 211 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_prs530
open_issues67
closed_issues138
prs_merged_7d1
prs_decided_7d2
prs_merged_30d57
prs_decided_30d60
issue_closed_ratio0,673
closed_unmerged_prs681
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

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
20/20Верифікований домен
22.7/25Охоплення власника — 1 420 підписників у meta-pytorch
21.5/25Послужний список — 60 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~4 р.
Використані вхідні дані
followers1 420
owner_typeOrganization
is_verifiedтак
owner_loginmeta-pytorch
public_repos60
account_age_days1 554

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

92Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 6 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black])
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configтак

Документація

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://pytorch.org/torchx
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 12 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicspytorch, machine-learning, kubernetes, slurm, distributed-training, pipelines, components, deep-learning, python, aws-batch, ray, airflow
has_wikiні
homepagehttps://pytorch.org/torchx
docs_sitehttps://pytorch.org/torchx
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

63Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

60Помірний
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
2.5/2.5CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
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 21 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
2.2/2.5Ліцензія — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — немає даних
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
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
0.8/7.5Vulnerabilities — 9 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate6
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Packaging, Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

Сповіщення про залежності

73Добрий
Як обчислюється оцінка
14/35Прямі залежності без відомих сповіщень — уражено 1: urllib3 1.26.20 (high 7.5)
25/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — жодна непряма залежність не має відомих сповіщень
33.7/40Немає задавнених сповіщень — 1 пакет(ів) зі сповіщеннями без реакції понад 90 дн.; найдавніше опубліковано 449 дн. тому
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories10
affected_packages1
assessed_packages17
unassessed_packages0
affected_by_severityhigh 1
direct_affected_packages1
Звірено з runtime-замиканням залежностей pypi:torchx@0.7.0 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 17 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.

81Відмінний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — .claude/CLAUDE.md
15/15Машиночитана документація (llms.txt) — llms.txt опубліковано на сайті проєкту (https://pytorch.org/llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 77 з 77 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtтак
llms_txt_urlhttps://pytorch.org/llms.txt
legible_history_share1
agent_instruction_files.claude/CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes1 532

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

69Добрий
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — docs/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black])
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile, lockfile
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом
8/8Автоматизоване супроводження — 22 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
lockfilesuv.lock
has_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,22

Читабельність коду для моделей

54Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
54.5/55Керовані розміри файлів — 2/217 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes75 743
source_files_sampled217
oversized_source_files2

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 — examples
Використані вхідні дані
example_dirsexamples
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

426зірок GitHub
98контриб'юторів
239комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
15релізів
3бас-фактор
67відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

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

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 156 ⇿
0Зірки
156Форки
15Релізи

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.

0408012016015332021-062023-122026-07
Мажорні 0Мінорні 7Патчі 2

Кожна точка охоплює 5 днів.

OpenSSF Scorecard 6.0 / 10
6.0сукупно

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 · 2026-09-10 21:06 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
10Code-Reviewall changesets reviewed
10Contributorsproject has 21 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
9Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
н/дPackagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
10SASTSAST tool is run on all commits
0Security-Policysecurity policy file not detected
н/дSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
1Vulnerabilities9 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 7
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIdocstring-parser>=0.8.1pyproject.toml
PyPIpyyaml—pyproject.toml
PyPIdocker—pyproject.toml
PyPIfilelock—pyproject.toml
PyPIfsspec>=2023.10.0pyproject.toml
PyPItabulate—pyproject.toml
PyPItyping-extensions—pyproject.toml
Усі залежності 164

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 7 прямих і 157 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIdocker7.1.0пряма
PyPIdocstring-parser0.17.0пряма
PyPIfilelock3.20.3пряма
PyPIfsspec2026.2.0пряма
PyPIpyyaml6.0.3пряма
PyPItabulate0.9.0пряма
PyPItyping-extensions4.15.0пряма
PyPIabsl-py2.3.1непряма
PyPIaiobotocore3.1.2непряма
PyPIaiohappyeyeballs2.6.1непряма
PyPIaiohttp3.14.3непряма
PyPIaioitertools0.13.0непряма
PyPIaiosignal1.4.0непряма
PyPIantlr4-python3-runtime4.9.3непряма
PyPIasttokens3.0.1непряма
PyPIasync-timeout5.0.1непряма
PyPIattrs23.2.0непряма
PyPIax-platform0.2.3непряма
PyPIblack25.11.0непряма
PyPIbotocore1.42.42непряма
PyPIbotorch0.6.0непряма
PyPIcaptum0.8.0непряма
PyPIcertifi2026.1.4непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.4непряма
PyPIclick8.1.8непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcontourpy1.3.2непряма
PyPIcontourpy1.3.3непряма
PyPIcoverage7.13.1непряма
PyPIcuda-bindings13.3.1непряма
PyPIcuda-pathfinder1.5.6непряма
PyPIcuda-toolkit13.0.3.0непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIdataclasses-json0.5.7непряма
PyPIdecorator5.2.1непряма
PyPIexceptiongroup1.3.1непряма
PyPIexecuting2.2.1непряма
PyPIfonttools4.61.1непряма
PyPIfrozenlist1.8.0непряма
PyPIgoogle-auth2.47.0непряма
PyPIgoogle-auth-oauthlib1.0.0непряма
PyPIgpytorch1.15.1непряма
PyPIgreenlet3.3.1непряма
PyPIgrpcio1.76.0непряма
PyPIhydra-core1.3.2непряма
PyPIidna3.18непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIipython8.38.0непряма
PyPIipython9.9.0непряма
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1непряма
PyPIjaxtyping0.3.6непряма
PyPIjedi0.19.2непряма
PyPIjinja2—непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjmespath1.1.0непряма
PyPIjoblib1.5.3непряма
PyPIkiwisolver1.4.9непряма
PyPIkubernetes25.3.0непряма
PyPIlibcst1.8.6непряма
PyPIlightning-utilities0.15.2непряма
PyPIlinear-operator0.6непряма
PyPIlintrunner0.13.0непряма
PyPIlintrunner-adapters0.13.0непряма
PyPImarkdown3.10.1непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImarshmallow3.26.2непряма
PyPImarshmallow-enum1.5.1непряма
PyPImatplotlib3.10.8непряма
PyPImatplotlib-inline0.2.1непряма
PyPImpmath1.3.0непряма
PyPImultidict6.7.0непряма
PyPImypy-extensions1.1.0непряма
PyPInarwhals2.15.0непряма
PyPInetworkx3.4.2непряма
PyPInetworkx3.6.1непряма
PyPInumpy1.26.4непряма
PyPInvidia-cublas13.1.1.3непряма
PyPInvidia-cuda-cupti13.0.85непряма
PyPInvidia-cuda-nvrtc13.0.88непряма
PyPInvidia-cuda-runtime13.0.96непряма
PyPInvidia-cudnn-cu139.20.0.48непряма
PyPInvidia-cufft12.0.0.61непряма
PyPInvidia-cufile1.15.1.6непряма
PyPInvidia-curand10.4.0.35непряма
PyPInvidia-cusolver12.0.4.66непряма
PyPInvidia-cusparse12.6.3.3непряма
PyPInvidia-cusparselt-cu130.8.1непряма
PyPInvidia-nccl-cu132.29.7непряма
PyPInvidia-nvjitlink13.3.33непряма
PyPInvidia-nvshmem-cu133.4.5непряма
PyPInvidia-nvtx13.0.85непряма
PyPIoauthlib3.3.1непряма
PyPIomegaconf2.2.3непряма
PyPIpackaging25.0непряма
PyPIpandas2.3.3непряма
PyPIparso0.8.5непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIpillow12.3.0непряма
PyPIpip26.1.2непряма
PyPIplotly6.5.2непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.52непряма
PyPIpropcache0.4.1непряма
PyPIprotobuf5.29.6непряма
PyPIpsutil7.2.1непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpure-eval0.2.3непряма
PyPIpyasn10.6.4непряма
PyPIpyasn1-modules0.4.2непряма
PyPIpygments2.19.2непряма
PyPIpyparsing3.3.2непряма
PyPIpyre-check0.9.25непряма
PyPIpyre-extensions0.0.32непряма
PyPIpytest9.0.3непряма
PyPIpytest-cov7.0.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpytorch-lightning2.5.0непряма
PyPIpytorch-sphinx-theme—непряма
PyPIpytz2025.2непряма
PyPIpywin32311непряма
PyPIpyyaml-ft8.0.0непряма
PyPIrequests2.34.2непряма
PyPIrequests-oauthlib2.0.0непряма
PyPIrsa4.9.1непряма
PyPIruff-api0.2.1непряма
PyPIs3fs2026.2.0непряма
PyPIscikit-learn1.7.2непряма
PyPIscikit-learn1.8.0непряма
PyPIscipy1.15.3непряма
PyPIscipy1.17.0непряма
PyPIsetuptools80.10.1непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsphinx—непряма
PyPIsphinxcontrib-katex—непряма
PyPIsqlalchemy2.0.46непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPIstdlibs2025.10.28непряма
PyPIsympy1.14.0непряма
PyPItensorboard2.14.0непряма
PyPItensorboard-data-server0.7.2непряма
PyPItestslide2.7.0непряма
PyPIthreadpoolctl3.6.0непряма
PyPItomli2.4.0непряма
PyPItomli-w1.2.0непряма
PyPItorch2.13.0непряма
PyPItorchmetrics1.6.3непряма
PyPItorchtext0.18.0непряма
PyPItorchvision0.28.0непряма
PyPItqdm4.67.1непряма
PyPItraitlets5.14.3непряма
PyPItriton3.7.1непряма
PyPItypeguard4.4.4непряма
PyPItyping-inspect0.9.0непряма
PyPItzdata2025.3непряма
PyPIufmt2.9.1непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIusort1.1.0непряма
PyPIwadler-lindig0.1.7непряма
PyPIwcwidth0.3.3непряма
PyPIwebsocket-client1.9.0непряма
PyPIwerkzeug3.1.6непряма
PyPIwheel0.46.3непряма
PyPIwrapt1.17.3непряма
PyPIyarl1.22.0непряма
Сповіщення про залежності 1

Встановлення pypi:torchx@0.7.0 тягне 17 пакетів, прямих і транзитивних: 1 мають відомі сповіщення, з них 1 — прямі залежності.

ПакетВерсіяЗв'язокКритичністьСповіщеньВиправлено в
urllib31.26.20прямависока102.7.0

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/torchx. Читати поруч →

99ray-project/rayRay is an AI compute engine. Ray consists of a core distributed runtime and a set of AI Libraries for accelerating ML workloads.Винятковий100apache/airflowApache Airflow - A platform to programmatically author, schedule, and monitor workflowsВинятковий100huggingface/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. Винятковий99ultralytics/ultralyticsUltralytics YOLO27, YOLO26, YOLO11, YOLOv8 — object detection, instance segmentation, semantic segmentation, image classification, pose estimation, object trackingВинятковий99argoproj/argo-workflowsWorkflow Engine for KubernetesВинятковий98PennyLaneAI/pennylanePennyLane is an open-source quantum software platform for quantum computing, quantum machine learning, and quantum chemistry. Create meaningful quantum algorithms, from inspiration to implementation.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 v0.34.0 — повна методологія · вікі метрик.

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