Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-10-19 04:50 UTC

mlcommons / medperf

An open benchmarking platform for medical artificial intelligence using Federated Evaluation.

Python · HTMLApache-2.0★ 172 зірки⑂ 36 форківз жовт. 2021 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаяк це визначено

mlcommons/medperf має індекс здоров’я 65 зі 100, що відповідає смузі «Добрий». Найвищий показник — Sustainability & Governance (80/100), найнижчий — Security (36/100). Останнє оновлення було 68 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконують 2 учасники.

65
загалом / 100
Добрий

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»).

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

Власність

MLCommonsОрганізація · підтверджений домен
1 498 підписників139 публічних репозиторіївз лип. 2020 р.

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

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

44Слабкий · 21% загального індексу

Активність розробки

44Слабкий
Як обчислюється оцінка
18/36Свіжість push — останній push 68 дн. тому
9/36Ритм комітів — 13/52 тижнів із комітами
12.4/18Обсяг комітів — 23 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — немає даних
Використані вхідні дані
commits_last_year23
human_commit_share1
days_since_last_push68
active_weeks_last_year13

Дисципліна релізів

44Слабкий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 1 релізів
0/36Свіжість релізів — останній реліз 1 312 дн. тому
12.6/27Ритм релізів — ритм невідомий (єдиний реліз)
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count1
latest_release_tagv0.1.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release1 312
mean_days_between_releases—

Спільнота та впровадження

Чи має проєкт користувачів, завантаження, увагу та влаштовані умови для контриб’юторів?

62Помірний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

55Помірний
Як обчислюється оцінка
36.2/60Зірки — 172 зірок
12.9/25Форки — 36 форків
5.8/15Спостерігачі — 12 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks36
stars172
watchers12
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_badges0
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?

80Відмінний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

58Помірний
Як обчислюється оцінка
25.2/54Бас-фактор — на 2 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
13.7/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 39% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 16 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — немає даних
Використані вхідні дані
bus_factor2
contributors_sampled16
top_contributor_share0,39

Реактивність на issue та PR

88Відмінний
Як обчислюється оцінка
39.7/42Вирішення issue — закрито 95% issue
23.7/30Прийняття PR — злито 296/375 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — немає даних
Використані вхідні дані
merged_prs296
open_issues16
closed_issues282
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,946
closed_unmerged_prs79
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

98Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
20/20Верифікований домен
22.8/25Охоплення власника — 1 498 підписників у mlcommons
25/25Послужний список — 139 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~6 р.
Використані вхідні дані
followers1 498
owner_typeOrganization
is_verifiedтак
owner_loginmlcommons
public_repos139
account_age_days2 299

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

72Добрий · 19% загального індексу

Інженерні практики

60Помірний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 10 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
0/16Конфігурація лінтера
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — немає даних
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configні
has_precommit_configні

Документація

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://www.medperf.org
10/10Опис репозиторію
0/10Теми
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topics—
has_wikiтак
homepagehttps://www.medperf.org
docs_sitehttps://www.medperf.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?

36Слабкий · 16% загального індексу

Стан безпеки

20У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/30Політика безпеки (SECURITY.md)
0/25Конфігурація Dependabot
0/25Файли фіксації залежностей
20/20Процес CodeQL
Використані вхідні дані
sourcefile_signals
lockfiles—
manifestscli/requirements.txt, cli/setup.py, docs/requirements.txt, flca/setup.py, server/requirements.txt
has_codeql_workflowтак
has_security_policyні
has_dependabot_configні

Сповіщення про залежності

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
35/35Прямі залежності без відомих сповіщень — жодна пряма залежність не має відомих сповіщень
0/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — транзитивний набір не відокремлюється від залежностей розробки й тестування в цьому обсязі
0/40Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не має дати публікації
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories290
affected_packages19
assessed_packages94
unassessed_packages24
affected_by_severitycritical 7, moderate 5, low 2, unknown 5
direct_affected_packages0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Непрямі залежності без відомих сповіщень, Немає задавнених сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено 94 резолвлених залежностей із OSV. 24 не вдалося оцінити — немає резолвленої версії, непідтримувана екосистема або поза межами звітованого переліку пакетів. Цей репозиторій не публікує пакета, який резолвить індекс, тож натомість оцінено граф залежностей репозиторію. Цей граф змішує закріплені версії для розробки й тестування зі справді постачаними залежностями, тож оцінюються лише задекларовані runtime-залежності; транзитивні знахідки подаються як контекст і в оцінку не входять. 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.

50Помірний · 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 96 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,96
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

36Слабкий
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
0/11Конфігурація лінтера / форматера
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — devcontainer, 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 — немає даних
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
has_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerтак
has_linter_configні
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
55/55Керовані розміри файлів — 0/812 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes47 038
source_files_sampled812
oversized_source_files0

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, notebooks
Використані вхідні дані
example_dirsexamples, 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

172зірок GitHub
16контриб'юторів
23комітів за останні 12 місяців
68днів від останнього пушу
1релізів
2бас-фактор
16відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • Could not fetch pypi package 'medperf' from its registry
  • Could not fetch pypi package 'rano-monitor' from its registry
  • Advisory severity resolved for 120 of 175 advisories (lookup cap); the remainder are reported as unknown severity
  • OpenSSF Scorecard timed out after 240s; skipping Scorecard checks

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 36 ⇿
0Зірки
36Форки
1Релізи

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.

01325383422022-042024-042026-05
Мажорні 0Мінорні 1Патчі 0

Кожна точка охоплює 4 днів.

Усі залежності 118

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 0 прямих і 118 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIargparse—непряма
PyPIauth0-python4.3.0непряма
PyPIclick8.1.8непряма
PyPIcnb-tools0.3.2непряма
PyPIcolorama0.4.4непряма
PyPIcookiecutter2.1.1непряма
PyPIcryptography—непряма
PyPIcryptography46.0.3непряма
PyPIcurlify—непряма
PyPIdash2.16непряма
PyPIdash-bootstrap-components1.5непряма
PyPIdicom—непряма
PyPIdjango4.2.26непряма
PyPIdjango-cors-headers4.3.1непряма
PyPIdjango-environ0.11.2непряма
PyPIdjango-extensions3.2.3непряма
PyPIdjango-filter24.3непряма
PyPIdjango-storages1.14.2непряма
PyPIdjangorestframework3.14.0непряма
PyPIdjangorestframework-simplejwt5.3.1непряма
PyPIdocker7.1.0непряма
PyPIdrf-spectacular0.27.1непряма
PyPIdrf-spectacular-sidecar2024.3.4непряма
PyPIemail-validator2.0.0непряма
PyPIfastapi0.111.1непряма
PyPIfastapi-login1.10.2непряма
PyPIgitpython3.1.41непряма
PyPIgoogle-api-python-client2.192.0непряма
PyPIgoogle-auth—непряма
PyPIgoogle-auth2.49.1непряма
PyPIgoogle-cloud-compute1.46.0непряма
PyPIgoogle-cloud-iam2.21.0непряма
PyPIgoogle-cloud-kms—непряма
PyPIgoogle-cloud-kms3.11.0непряма
PyPIgoogle-cloud-secret-manager2.19.0непряма
PyPIgoogle-cloud-storage—непряма
PyPIgoogle-cloud-storage3.9.0непряма
PyPIgriffe0.32.3непряма
PyPIgunicorn23.0.0непряма
PyPImedpy—непряма
PyPImerge-args0.1.5непряма
PyPImkdocs1.4.3непряма
PyPImkdocs-autorefs0.4.1непряма
PyPImkdocs-gen-files0.5.0непряма
PyPImkdocs-literate-nav0.6.0непряма
PyPImkdocs-macros-plugin1.0.2непряма
PyPImkdocs-material9.1.18непряма
PyPImkdocs-material-extensions1.1.1непряма
PyPImkdocstrings0.22.0непряма
PyPImkdocstrings-python1.2.0непряма
PyPInibabel—непряма
PyPInumpy—непряма
PyPInumpy1.24.3непряма
PyPInumpy1.26.0непряма
PyPInumpy1.26.4непряма
PyPInumpy2.4.3непряма
PyPIonnx1.13.0непряма
PyPIonnx1.16.2непряма
PyPIpandas—непряма
PyPIpandas2.1.0непряма
PyPIpandas2.2.1непряма
PyPIparameterized0.9.0непряма
PyPIpexpect4.8.0непряма
PyPIpillow—непряма
PyPIpillow10.2.0непряма
PyPIpillow9.5.0непряма
PyPIplotly5.20непряма
PyPIpsutil5.9.8непряма
PyPIpsycopg2-binary2.9.9непряма
PyPIpydantic1.10.13непряма
PyPIpyfakefs5.8.0непряма
PyPIpygments2.18непряма
PyPIpyopenssl25.3.0непряма
PyPIpyperclip1.8.2непряма
PyPIpytest-dependency0.6.0непряма
PyPIpytest-mock3.14.0непряма
PyPIpyyaml—непряма
PyPIpyyaml6.0непряма
PyPIpyyaml6.0.1непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIrequests—непряма
PyPIrich—непряма
PyPIschema0.7.5непряма
PyPIscikit-learn—непряма
PyPIscikit-learn0.24.2непряма
PyPIscikit-learn1.2.2непряма
PyPIscikit-learn1.8.0непряма
PyPIscipy—непряма
PyPIselenium4.23.1непряма
PyPIsemver3.0.4непряма
PyPIsimpleitk—непряма
PyPIsynapseclient4.1.1непряма
PyPItabulate0.9.0непряма
PyPItblib3.0.0непряма
PyPItensorflow2.12.0непряма
PyPItextual0.46.0непряма
PyPItime-machine2.4.0непряма
PyPItorch—непряма
PyPItorch2.0.1непряма
PyPItorch2.8.0непряма
PyPItorchvision—непряма
PyPItorchvision0.15.2непряма
PyPItorchxrayvision—непряма
PyPItorchxrayvision0.0.39непряма
PyPItqdm—непряма
PyPItqdm4.65.0непряма
PyPItqdm4.67.3непряма
PyPItyper—непряма
PyPItyper0.20.1непряма
PyPItyper0.9.0непряма
PyPItyping-extensions—непряма
PyPIuvicorn0.30.1непряма
PyPIvalidators0.18.2непряма
PyPIwatchdog3.0.0непряма
PyPIwebdriver-manager4.0.2непряма
PyPIwerkzeug3.0.6непряма
PyPIwhitenoise6.6.0непряма
PyPIyaspin2.1.0непряма
Сповіщення про залежності 19

Цей репозиторій не публікує пакета, який розпізнає індекс, тож оцінено його власний граф залежностей — 94 пакетів, серед яких є й піниї розробки та тестування, що ніколи не постачаються: 19 мають відомі сповіщення, з них 0 прямі. 24 не вдалося оцінити — немає резолвленої версії, непідтримувана екосистема або поза наведеним переліком пакетів.

ПакетВерсіяЗв'язокКритичністьСповіщеньВиправлено в
cryptography46.0.3непрямакритична1350.0.0
django4.2.26непрямакритична406.1.1
gitpython3.1.41непрямакритична593.1.62
onnx1.13.0непрямакритична241.22.0
onnx1.16.2непрямакритична181.22.0
pillow10.2.0непрямакритична3012.3.0
pillow9.5.0непрямакритична3712.3.0
djangorestframework3.14.0непрямапомірна63.17.2
mkdocs-material9.1.18непрямапомірна29.7.7
scikit-learn0.24.2непрямапомірна31.5.0
scikit-learn1.2.2непрямапомірна21.5.0
werkzeug3.0.6непрямапомірна83.1.9
djangorestframework-simplejwt5.3.1непряманизька25.5.1
pygments2.18непряманизька22.20.0
pyopenssl25.3.0непряманевідома4—
tensorflow2.12.0непряманевідома2—
torch2.0.1непряманевідома28—
torch2.8.0непряманевідома8—
tqdm4.65.0непряманевідома2—

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 mlcommons/medperf. Читати поруч →

100open-telemetry/opentelemetry-pythonOpenTelemetry Python API and SDK Винятковий100psf/blackThe uncompromising Python code formatterВинятковий100NVIDIA-NeMo/SpeechA scalable generative AI framework built for researchers and developers working on Large Language Models, Multimodal, and Speech AI (Automatic Speech Recognition and Text-to-Speech)Винятковий100microsoft/onnxruntimeONNX Runtime: cross-platform, high performance ML inferencing and training acceleratorВинятковий100mlco2/codecarbonTrack emissions from Compute and recommend ways to reduce their impact on the environment.Винятковий100matplotlib/matplotlibmatplotlib: plotting with PythonВинятковий

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.